超越环境压力：一种用于评估和预测人类表现极端性的需求-能力框架

《Brain and Cognition》：Beyond environmental stress: A demand-capacity framework for assessing and predicting extremeness in human performance research

　　•将极端性视为需求与能力的动态互动关系。•通过偏离标准运行范围来定义极端性。•更注重变化性、补偿机制以及恢复能力，而非平均变化值。•整合神经、行为以及团队层面的约束指标。•提出基于不稳定性和风险的计算模型来预测极端性。

引言
在人类表现研究中，“极端”这一形容词具有很强的说服力，它表明了研究的实际应用价值，同时也暗示研究结果可推广到特定实验环境之外的情况。然而，极端环境往往缺乏明确定义，而这会带来一系列后果：它决定了哪些研究能获得资助、哪些观点会被认可、哪些技术会被应用，以及最终什么才被视为安全有效。在人类表现研究中，“孤立、封闭且极端”的概念被用来描述具有三种独特环境特征的环境：孤立（远离常规的社会联系与支持）、封闭（空间上的限制及有限的出口通道），以及极端条件（如极地地区或类似太空环境的恶劣、可能具有危险性的物理环境）（Bartone等人，2018年；Connaboy等人，2020年；Golden等人，2018年；Nicoll等人，2023年；Zivi等人，2020年）。这类环境作为长期太空飞行、北极和南极冬季站、潜艇以及其他需要团队在长期身心压力下工作和生活的环境的研究模拟对象而日益重要。在这项研究中，“孤立”和“封闭”明确指出了环境中的约束条件，而“极端”则往往较为模糊或功能上未被明确界定，它可以指低温或高温环境、缺氧状况、生物节律紊乱、高强度工作、疲劳、感官受限或水下环境等。这种概念上的区别凸显了一个长期存在的问题：虽然ICE研究能够清晰地划分出不同的环境类别，但它本身并未明确说明在人类适应调节和反应模式方面，这些条件何时或为何可被视为极端。而在心理学领域，对极端环境的定义虽隐含了对人类影响的认可，但所涵盖的约束条件范围较为有限，且主要侧重于地点而非具体条件。例如，美国心理学会的《心理学词典》（APA，2026年）将极端环境定义为“影响人类健康与福祉的极端生活条件，如太空栖息地、极地地区、海上石油平台等”。这一定义通过纳入对健康和福祉的影响，在一定程度上承认了人类的适应能力和韧性，但若能进一步拓展相关约束条件的范畴，不仅考虑地点特征，还兼顾表现层面，将会更为完善。目前的处理方式至少存在三个问题。首先，可比性遭到破坏。两项研究可能都声称是在研究极端环境，但实际上操纵的不同类型的压力因素会引发质量上有所差异的反应模式（Brunyé、Goring等人，2025年；Giles等人，2014年）。其次，结果的普遍性变得无法验证。如果仅仅因为某个实验室实验包含了某种压力因素就认为其具有实际应用价值，那么生态效度就不再是一种可验证的实证主张，而只是一种主观断言。第三，这种框架掩盖了在实际操作环境中常见的一种现象：表面上的表现看似稳定，但实际上操作者是通过持续的补偿机制来维持工作产出，与此同时要承担不断增加的内部成本、降低的灵活性、更高的主观工作负担、对干扰因素更强的敏感度，以及日益累积的恢复压力（Basner & Dinges，2011年；Bryant，2019年；Doran等人，2001年；Hancock & Warm，1989年；Hockey，1997年；McEwen，1998年；Reason，1990年；Van Dongen等人，2003年）。在现实环境中，保持稳定的表现并不一定意味着环境状况良好；恰恰相反，它可能是极端性的体现，因为这需要持续主动的调节。在最近的一份报告中，Cham及其同事提出了“耐力”这一概念，强调在长期压力、能量管理及恢复过程中，极端环境下的表现维持能力（Cham等人，2021年）。从这一视角来看，稳定的产出往往反映了补偿机制和所付出的代价。我们认为，人类表现研究不应仅仅依据环境特征将环境划分为极端环境，而应把极端性视为一种以反应为中心的、动态的需求与能力构念，这种构念是可以被具体化、测量和建模的。支撑这一观点的理念，包括补偿性控制、工作负荷、稳态平衡、韧性和适应性等，早已被广泛认可，它们一直强调在保持稳定产出的同时，内部成本却在不断上升这一现象（Hancock & Warm，1989年；Hockey，1997年；Wickens，1984年）。我们的贡献在于将这些理念整合成一个明确的极端性操作定义，确定其可测量的反应特征，并阐述这一构念如何指导实验设计、结果推广以及预测工作。

后续章节中，我们首先对比以环境为中心和以反应为中心的两种关于何为功能性极端的观点，进而阐述采用需求与能力框架的合理性。接着，我们会提出一个暂时的定义及操作化策略，说明相关的测量和设计要点（包括团队和自主性方面的考量），概述用于前瞻性量化极端性的计算方法，最后给出评估标准以及提升结果推广性和预测能力的实施计划。

极端环境的两种概念
“极端环境”这一术语通常有两种在概念上截然不同的用法。这两种观点的主要区别在于，极端性是源于环境的自身特性，还是源于需求与适应能力之间相互作用所产生的反应。第一种是以环境为中心的观点，它认为某种环境之所以属于极端环境，是因为其具有恶劣的特性（Armstrong，2000年；Chein，1954年；Livingstone & Agnew，2011年；Moos，1976年；Tipton，2016年；Zubek，1969年）。例如……

需求与能力约束的神经学指标
神经学测量指标对于所提出的框架具有重要意义，因为它们能够揭示那些在表面表现中无法观察到的调节机制、补偿行为、系统不稳定状态以及延迟恢复现象。诸如缺氧、持续保持警觉、孤立状态、工作负荷以及不确定性等因素，都可能改变神经系统资源分配的方式，而此时主要任务的产出却可能保持相对稳定（Ren等人，2025年）。当适应系统受到损害或不堪重负时，机体稳态就会被打破，进而影响到后续的行为表现。

极端性作为一种函数，而非标签
从概念上而言，极端性可以被表示为一个非负的比例超载指数：
Xt=max0DETtCOAt?1
其中，(X(t))表示时间t时的极端性程度，(D(E, T, t))表示环境和任务带来的总体需求，(C(O, A, t))则表示人类或团队所具备的可用适应能力（该值必然大于0）。(E)代表环境特征，(T)代表任务要求，(A)代表工具或自动化手段，(O(t))则表示随时间变化的操作者或团队状态，其中包括各种累积效应。

衡量极端性的计算方法
该框架并不要求使用单一的计算方法。它的核心作用是将多维度的反应特征转化为两种可操作的输出结果：1）个体或团队偏离其标准运行范围的动态估计值；2）未来可能出现的不稳定性或延迟恢复情况的预测值。这些输出结果体现了第4章中描述的需求与能力关系，而非构成一种独立的极端性理论。

什么是结果的普遍性？
上述计算框架不仅仅提供了新的分析工具，还有可能让应用人类表现科学长期以来的一个目标——将研究成果推广到实际操作环境中——变得更加精确且可验证。在以环境为中心的观点下，如果一项研究包含与现实世界相似的压力因素或其他约束条件，那么就可以隐含地认为该研究具有实际应用价值。而以反应为中心的观点则改变了这种思路……

极端性评估标准的应用示例
以反应为中心的框架有一个实际用途，那就是作为评估标准，用来判断一项研究在将某种环境或条件描述为极端环境时，实际上测量了什么。我们用这一标准对近期的一些研究进行了分析，以此展示其应用方式。这一示例仅用于说明：它旨在展现那些被赋予相同广义标签的研究，在衡量需求与能力动态关系方面可能存在差异，而非用于估算整个研究领域中特定研究方法的普及程度。

评估

极端环境科学领域的应用发展计划
如果我们承认极端性是一种基于需求与能力关系的构念，那么遵循一些实用的规范，就能提高不同研究之间关于极端环境研究的可比性，同时为决策提供更有用的参考。首先，研究者应当明确指出，在何种条件下，某种环境会对特定群体造成极端影响。极端性不能被视为与人群特征无关的恒定属性，而必须根据操作者的类别、培训经验、职责、暴露历史以及初始状态来进行界定。这是……

结论
极端环境的重要性不言而喻，绝不能在其概念上继续含糊不清。某种环境是否具有实际应用价值，不取决于它看起来是否恶劣，而在于它是否会导致适应机制陷入受限状态，从而表现出脆弱性、对状态的高度依赖、不断累积的代价以及延迟恢复的现象。这些都是导致失败的重要前兆，我们必须对其加以理解、建模和测量；了解这些前兆也有助于推动新型可穿戴设备的研发，这类设备旨在检测……

作者贡献说明
Tad T. Brunyé：撰写初稿、概念构思。Oshin Vartanian：撰写、审阅与编辑。Harris R. Lieberman：撰写、审阅与编辑。

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利益冲突声明
作者声明自己不存在任何可能影响本研究结果的已知财务利益或个人关系。

Tad T. Brunyé|Oshin Vartanian|Harris R. Lieberman