列车驾驶中复合操作情境下短视域控制稳定性：一种基于多重资源理论的固定效应方法

《RELIABILITY ENGINEERING & SYSTEM SAFETY》：Short-horizon control stability across compound operational contexts in train driving: A Multiple Resource Theory-informed fixed-effects approach

　　

现代列车驾驶是一项复杂且信息密集的任务，要求驾驶员持续整合动态环境线索以调节车辆运动。研究人员将这种瞬时的调节定义为短视域控制（short-horizon control）：即驾驶员在响应波动的操作情境时，在加速和制动方面执行的局部行为适应。尽管自动化程度不断提高，但在更广泛的铁路社会技术系统中，驾驶员的手动控制策略仍保持着与安全相关的角色。因此，表征与这些调整相关的行为模式对于前瞻性动态人因可靠性分析（HRA）至关重要。然而，在自然铁路环境中操作化前瞻性动态HRA仍然面临困难。工程模型能够从大规模运行数据中量化列车运动学和操作约束，但通常无法明确表示瞬时人类绩效的变化。相比之下，神经人机工程学研究提供了心智负荷机制方面的见解，但其依赖受控或基于模拟器的设置限制了向连续多线索铁路操作的直接转化。总而言之，这两方面使得复合操作情境下的短视域控制稳定性及其对前瞻性HRA的影响在真实世界铁路数据中未能得到充分表征。为填补这一空白，本研究假设运行内的行为偏差与对认知资源冲突的系统性补偿适应相一致，而非纯粹的随机执行噪声解释。研究人员通过Wickens的多重资源理论（MRT）来操作化这一假设，将铁路线索概念化为调节资源分配的动态绩效形成因素（PSFs），并对来自英国东海岸主线（ECML）的8291次列车运行数据估计了运行内固定效应回归（MRT-FE）。在此框架下，局部加速度变化被用作短视域控制稳定性的行为替代指标，这与自然驾驶中使用基于加速度和加加速度（jerk）的行为指标相一致。研究人员通过限速裕度诊断检查了其与安全的相关性，结果显示相较于中等裕度参考组，大幅度调整集中在最低裕度组中，尤其是在复合基础设施条件下。该诊断支持了该替代指标与安全的相关性；未来可通过经核实的 Recorded Safety-Event 进行针对失效和违规的验证。该方法为前瞻性安全管理和面向韧性的基础设施设计提供了透明的实证基础。

研究背景表明，现代列车驾驶是一个复杂且信息密集的任务，驾驶员需要持续整合动态环境线索来调节车辆运动。这种瞬时的调节被称为短视域控制，在广泛的铁路社会技术系统中具有至关重要的安全作用。因此，表征这些行为模式对于前瞻性动态人因可靠性分析（HRA）至关重要。然而目前存在两方面问题：工程模型虽能量化列车运动学和操作约束，但通常无法明确呈现瞬时人类绩效的变化；另一方面，神经人机工程学研究虽能提供心智负荷的机制见解，但其对受控环境或模拟器的依赖限制了向真实连续多线索铁路运营的直接转化。这导致复合操作情境下的短视域控制稳定性在真实世界铁路数据中未得到充分表征。为填补这一空白，研究人员开展了一项新研究并提出假设，即运行内行为偏差与对认知资源冲突的系统性补偿适应相一致，而非纯粹的随机执行噪声。研究人员基于英国东海岸主线（ECML）的8291次列车运行数据构建了运行内固定效应回归框架，得出了驾驶员瞬时控制偏差表现出与基于多重资源理论（MRT）的资源冲突相一致的系统性、情境依赖性变化的结论。该研究的重要意义在于，它为主动安全管理、情境知情的驾驶员培训以及面向韧性的基础设施设计提供了透明的实证基础。该论文发表在《RELIABILITY ENGINEERING》上。

在关键技术方法上，研究人员主要整合了多重资源理论映射与运行内固定效应回归（MRT-FE）框架。该研究将宏观铁路工程变量映射到MRT的认知资源维度以构建动态绩效形成因素（PSFs）。研究以由三个连续信号为中心的轨道区间的局部加速度变化（Δa）作为短视域控制稳定性的行为替代指标，运用运行内固定效应转换来剔除稳定的运行级异质性，并采用运行聚类标准误差进行统计推断。研究引入了包含近场邻近度和中程残差的正交化交互项来估计理论指导下的复合情境效应。本研究所用的样本队列来源于2025年4月1日至8月1日Network Rail提供的该走廊列车信号记录，并关联了基础设施、列车时刻表、列车运动及历史气象多源数据。

研究结果部分概述如下：

**4.1. 研究区域与数据**
该研究聚焦于英国东海岸主线（ECML）约290公里的走廊。研究通过时间匹配多源数据重建了每个信号点处的操作情境。在定义局部加速度变化（Δa）的安全相关性诊断中发现，最低限速裕度五分位数中的平均 |Δa| 约为中等裕度参考值的2.7倍，而高幅度调整的发生率约为后者的43倍。当低裕度与急转弯道重合时，极端事件的发生率甚至达到低冲突中性基线的5倍。这证实了将Δa作为短视域控制稳定性替代指标具有安全相关性。

**4.2. 模型结果**
该部分评估了动态PSFs及其交互作用与控制调整间的关联。研究表明，主效应模型解释了5.2%的运行内变异；加入预设的受控交互项后提升至8.2%；最终加入MRT选择的交互项后，运行内R²达到14.8%。交互项解释了9.6%的额外变异，其中MRT选择的交互项贡献了6.6%。五折交叉验证及13个子集检验表明模型具有较好的解释稳定性。

**4.2.1. 单个动态PSFs与短视域控制稳定性的关联**
研究得出，与几何和隧道相关的主效应表现出最大的减速模式，与曲率过渡及隧道视觉适应需求增加时更保守的局部控制相一致。中程车站和道口残差显示出正向类加速模式。信号相关因素贡献了中等程度的主效应，而延迟和天气因素的附加贡献微弱。

**4.2.2. 动态PSFs交互作用的关联**
交互项的关联主要表现在三个方面。在“视觉空间重叠”块中，当隧道出口与急弯重合时，会导致保守的局部控制偏移。在“受控车站相关交互”块中，当车站接近与较长的信号显示变更间隔重合时，会产生正向局部Δa偏移。在“知觉认知重叠与累积距离”方面，累积距离起情境调节作用，在道口情境中随着距离增加正向对比变强，而在小半径曲率情境中则转为负向对比，支持了情境依赖的补偿控制响应。

**5. 讨论**
研究结果表明，短视域控制稳定性的变化与复合操作情境系统性关联。研究挑战了在主动HRA中仅依赖静态且独立的PSFs作为乘数的做法。MRT-FE框架通过在估计前定义交互结构，证明了复合操作情境可作为理论指导下的PSFs组合。此外，研究发现累积距离不应被解释为统一的疲劳乘数，而应视作情境依赖的PSFs，其方向取决于局部控制任务的需求。在实践意义上，运营干预应优先关注基础设施与信号需求重叠的复合情境。对于驾驶室内支持系统，建议采用情境极简主义，避免在需求高的区域增加视觉空间负担。基础设施设计应通过在高需求区域提供更平滑的信息和控制需求来减少突发的短视域控制波动。这一框架还能为情境感知的驾驶员咨询系统提供指导，以动态分配情境权重来适应当地的重叠操作需求。

**6. 结论**
本研究通过开发MRT-FE框架推进了前瞻性动态人因可靠性分析，量化了复合操作情境与列车驾驶员短视域控制稳定性之间的关联。研究通过MRT将工程线索映射到认知资源维度，并对8291次真实列车运行数据应用运行内固定效应回归，得出结论：瞬时控制变化包含与认知资源冲突相关的结构化行为信号。动态PSFs之间的非加性关联解释了超出单个PSFs的额外控制波动。这些发现表明，操作线索的时空重叠与短视域控制变化相关，该框架为主动安全管理及韧性基础设施设计提供了透明的实证基础。