ارزیابی و مقایسه وضعیت بدنی اپراتورهای ماشین‌آلات در عملیات خروج چوب از جنگل

نوع مقاله : مقاله کامل علمی پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری، علوم و مهندسی جنگل، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه گیلان، صومعه‌سرا، ایران

2 استاد گروه علوم و مهندسی جنگل، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه گیلان، صومعه‌سرا، ایران.

3 استاد ، گروه علوم و مهندسی جنگل، دانشکده منابع طبیعی، دانشگاه گیلان، صومعه‌سرا، ایران

4 دانشیار، گروه بهداشت حرفه‌ای، دانشکده بهداشت، دانشگاه علوم پزشکی گیلان، رشت، ایران.

5 استادیار، آزمایشگاه بهره‌برداری از جنگل، دانشکده جنگلداری و محیط زیست طبیعی، دانشگاه ارسطو (Aristotle)، یونان

چکیده

سابقه و هدف:
مکانیزاسیون برداشت چوب اگرچه به کاهش هزینه‌ها و افزایش بهره‌وری کمک می‌کند، اما رانندگان ماشین‌آلات را در معرض اختلالات اسکلتی-عضلانی ناشی از وضعیت‌های نامناسب بدنی، نشستن طولانی‌مدت و ارتعاش تمام بدن قرار می‌دهد. اختلالات اسکلتی-عضلانی یکی از مهمترین مشکلات شغلی در میان اپراتورهای ماشین‌آلات جنگلداری است که می‌تواند منجر به کاهش بهره‌وری، افزایش تأخیرهای کاری و هزینه‌های درمانی شود. با توجه به اینکه تاکنون مطالعه جامعی در زمینه ارزیابی وضعیت بدنی رانندگان ماشین‌آلات چوبکشی در ایران انجام نشده است، این تحقیق با هدف ارزیابی و مقایسه وضعیت بدنی رانندگان دو ماشین چوبکشی شامل اسکیدر چرخ‌لاستیکی Timberjack 450C و تراکتور کشاورزی ITM 285 در جنگل‌کاری‌های غرب استان گیلان انجام شد.
مواد و روش‌ها:
این مطالعه از نوع مقطعی-مشاهده‌ای بود و داده‌های میدانی در تابستان ۱۴۰۳ جمع‌آوری شد. جمع آوری داده ها برای اسکیدر چرخ‌لاستیکی در قطعه ۱۲ سری پیلمبرا و برای تراکتور کشاورزی در قطعه 5 سری هفت دغنان انجام شد. وضعیت بدنی اپراتورها در مراحل مختلف کاری شامل حرکت بدون بار، استقرار، وینچ کردن بار، حرکت با بار، باز کردن بار و مرتب‌سازی و انباشت برای اسکیدر و مراحل حرکت بدون بار، جمع‌آوری بار، حرکت با بار و تخلیه برای تراکتور با دوربین فیلم‌برداری ثبت شد. سپس با روش نمونه‌برداری لحظه‌ای و سیستم تحلیل وضعیت کاری اوواکو (OWAS) مورد ارزیابی قرار گرفت. در مجموع برای اسکیدر ۲۶۵۲ تصویر و برای تراکتور ۵۵۳۹ تصویر تحلیل شد. شاخص خطر وضعیت بدنی (PRI) نیز بر اساس فراوانی پوسچرها در سطوح اقدام اصلاحی محاسبه شد.
یافته‌ها:
نتایج نشان داد که بیشترین فراوانی وضعیت‌های بدنی برای رانندگان اسکیدر و تراکتور در سطح اقدام ۲ (نیاز به اصلاح در آینده نزدیک) به ترتیب برابر با ۰۸/۶۷ درصد و ۰۶/۷۳ درصد بود. سطح اقدام ۱ (بدون نیاز به اصلاح) برای اسکیدر ۶۷/۳۲ درصد و برای تراکتور ۶۸/۲۴ درصد مشاهده شد. سطح اقدام ۳ (نیاز به اصلاح سریع) برای اسکیدر ۱۵/۰ درصد و برای تراکتور ۲۶/۲ درصد بود و سطح اقدام ۴ (نیاز به اصلاح فوری) برای هیچ‌یک از ماشین‌آلات مشاهده نشد. شاخص خطر وضعیت بدنی برای اسکیدر ۱۶۷ و برای تراکتور ۱۷۷ محاسبه شد که نشان‌دهنده ریسک بالاتر در تراکتور است. راننده اسکیدر ۹ وضعیت بدنی مختلف و راننده تراکتور ۱۲ وضعیت بدنی مختلف اتخاذ کردند. در عملیات با اسکیدر، بیشترین فراوانی پوسچرها مربوط به کد ۲۱۱۱ (حرکت با بار) با ۱۳۶۰ مورد و کد ۳۱۱۱ (وینچ کردن بار) با ۷۶۲ مورد بود. در تراکتور، بیشترین فراوانی مربوط به کد ۲۱۱۱ در مراحل مختلف با ۳۵۷۷ مورد بود. بررسی وضعیت اندام‌ها نشان داد که در اسکیدر، تنه در مراحل مختلف عمدتاً در وضعیت‌های ۲ و ۳ قرار داشت، بازوها بیشتر در وضعیت ۱ بودند و پاها به دلیل نشسته بودن اپراتور عمدتاً در وضعیت ۱ قرار داشتند. در تراکتور، تنه در مراحل مختلف تنوع بیشتری داشت و پاها گاهی در وضعیت‌های ۲ و ۳ (ایستاده) نیز مشاهده شدند.
نتیجه‌گیری:
اگرچه هر دو ماشین در سطح ریسک متوسط قرار دارند، اما طراحی تخصصی‌تر کابین اسکیدر، وضعیت نشسته پایدار، و تمرکز بیشتر بر کنترل‌های داخل کابین منجر به وضعیت‌های بدنی مطلوب‌تر و شاخص خطر پایین‌تر شده است. در مقابل، تراکتور کشاورزی به دلیل طراحی غیرتخصصی، نبود کابین استاندارد و نیاز به جابه‌جایی مکرر بین وضعیت‌های نشسته و ایستاده، وضعیت‌های بدنی متنوع‌تر و پرخطرتری را به همراه داشته است. اجرای اقداماتی مانند استراحت‌های کوتاه‌مدت، حرکات کششی، آموزش وضعیت بدنی مناسب، بهبود طراحی صندلی‌ها و کاهش مدت‌زمان کار مداوم برای کاهش اختلالات اسکلتی-عضلانی پیشنهاد می‌شود

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Assessment and Comparison of Machine Operators’ Working Posture in Forest logging

نویسندگان [English]

  • Elaheh Mohammadi 1
  • Mehrdad Nikooy 2
  • Ramin Naghdi 3
  • Mahmood Heidari 4
  • Petros Sairovis 5
1 Ph.D. Student of Forest Science and Engineering, Faculty of Natural Resources, University of Guilan, Sowmeh Sara, Iran
2 Professor, Dept. of Forest Science and Engineering, Faculty of Natural Resources, University of Guilan, Sowmeh Sara, Iran
3 Professor, Dept. of Forest Science and Engineering, Faculty of Natural Resources, University of Guilan, Sowmeh Sara, Iran.
4 Associate Prof., Dept. of Occupational Health, School of Health, Guilan University of Medical Sciences, Rasht, I. R. Iran.
5 Assistant Prof., Lab of Forest Utilization, Faculty of Forestry and Natural Environment, Aristotle University of Thessaloniki, POB 227, Thessaloniki, Greece.
چکیده [English]

Background and Objectives:
Although the mechanization of timber harvesting reduces costs and increases productivity, it exposes machine operators to musculoskeletal disorders (MSDs) resulting from awkward working postures, prolonged sitting, and whole-body vibration. MSDs are among the most significant occupational health problems affecting forest machine operators and may lead to decreased productivity, work delays, and increased healthcare costs. Given the lack of comprehensive research in Iran on the assessment of working postures among logging machine operators, this study aimed to evaluate and compare the working postures of operators of two logging machines—the Timberjack 450C rubber-tired skidder and the ITM 285 agricultural tractor—in plantation forests of western Guilan Province, Iran.
Materials and Methods:
This cross-sectional observational study was conducted during the summer of 2024. Logging operations with the rubber-tired skidder were performed in Compartment 12 of Pilambra Forest, while tractor data were collected from Compartment 5 of Haft-Daghanan District. Operators’ working postures during different operational phases—including travel unloaded, maneuvering, winching, travel loaded, unloading, and sorting and piling (for the skidder), and travel unloaded, load collection, travel loaded, and unloading (for the tractor)—were recorded using video cameras. Postures were evaluated using the snapshot sampling method and the Ovako Working Posture Analysis System (OWAS). A total of 2,652 images were analyzed for the skidder and 5,539 images for the tractor. The Postural Risk Index (PRI) was calculated based on the frequency distribution of postures across action categories.
Results:
For both machines, the highest proportion of working postures was classified at Action Level 2, accounting for 67.08% for the skidder and 73.06% for the tractor. Action Level 1 comprised 32.67% for the skidder and 24.68% for the tractor. Action Level 3 represented 0.15% for the skidder and 2.26% for the tractor, while no postures were classified at Action Level 4 for either machine. The PRI was 167 for the skidder and 177 for the tractor, indicating a higher postural risk for the tractor operator. The skidder operator adopted 9 distinct working postures, whereas the tractor operator adopted 12. In skidder operations, posture codes 2111 (1,360 observations) and 3111 (762 observations) were the most frequent. For the tractor, posture code 2111 was the most frequent across operational phases (3,577 observations).
Conclusion:
Although both machines presented moderate postural risk levels, the specialized cabin design of the skidder, stable seated posture, and ergonomic control layout contributed to more favorable working postures and a lower PRI. In contrast, the agricultural tractor—due to its non-specialized design, absence of a standard cabin, and frequent transitions between seated and standing positions—was associated with greater postural variability and higher risk. Implementing preventive measures such as scheduled rest breaks, stretching exercises, ergonomic training, improved seat design, and reduced continuous working time is recommended to mitigate musculoskeletal disorders.

کلیدواژه‌ها [English]

  • Forest operation
  • machine operators
  • musculoskeletal disorder
  • working posture
  • OWAS
 1.Gellerstedt, S., & Winkel, J. (2006). Health and performance in mechanized forest operations. In IEA World Conference of Ergonomics (p. XX). Elsevier. https://doi.org/10.1016/j.ergon.2006.07.001.
2.Vusić, D., Šušnjar, M., Marchi, E., Spina, R., Zečić, Ž., & Picchio, R. (2013). Skidding operations in thinning and shelterwood cut of mixed stands: Work productivity, energy inputs and emissions. Ecological Engineering.
61, 216-223. https://doi.org/10.1016/ j.ecoleng.2013.09.006.
3.Razdari Talesh, M., Naghdi, R., Nikooy, M., & Tavankar, F. (2025). Evaluation of wood extraction with an agricultural tractor in the whole-tree method of poplar clear-felling operations. Forest and Wood Products. 77(4), 439-451. https://doi. org/10.22059/jfwp.2024.375123.1245.
4.Calvo, A. (2009). Musculoskeletal disorders (MSD) risks in forestry: A case study to propose an analysis method. Agricultural Engineering International: CIGR Journal. 11(4), 1-9.
5.Østensvik, T., Nilsen, P., & Veiersted, K. B. (2008). Muscle activity patterns in the neck and upper extremities among machine operators in different forest vehicles. International Journal of Forest Engineering. 19(2), 11-20. https://doi.org/ 10.1080/14942119.2008.10702562.
6.Hanse, J. J., & Winkel, J. R. (2008). Work organization constructs and ergonomic outcomes among European forest machine operators. Ergonomics. 51(7), 968-981. https://doi.org/10.1080/ 00140130801961893.
7.Rehn, B., Nilsson, T., Lundström, R., Hagberg, M., & Burström, L. (2009). Neck pain combined with arm pain among professional drivers of forest machines and the association with whole-body vibration exposure. Ergonomics. 52(10), 1240-1247. https://doi.org/10. 1080/00140130902939899.
8.Axelsson, S. A. (1998). The mechanization of logging operations in Sweden and its effect on occupational safety and health. Journal of Forest Engineering. 9(2), 25-31. https://doi.org/ 10.1080/08435243.1998.10702714.
9.Lindroos, O., La Hera, P., & Häggström, C. (2017). Drivers of advances in mechanized timber harvesting: A selective review of technological innovation. Croatian Journal of Forest Engineering. 38(2), 243-258.
10.Visser, R., & Obi, O. F. (2021). Automation and robotics in forest harvesting operations: Identifying near-term opportunities. Croatian Journal of Forest Engineering. 42(1), 13-24. https://doi.org/10.5552/crojfe.2021.883.
11.Spinelli, R., Magagnotti, N., & Visser, R. (2021). A survey of skidder fleet of Central, Eastern and Southern Europe. European Journal of Forest Research. 140, 873-886. https://doi.org/10.1007/ s10342-021-01374-z.
12.Safarzadeh, B., Nikooy, M., Tsioras, P. A., Arman, Z., & Tavankar, F. (2023). Assessing the impact of log manual loading on the physiological load in forest workers. Forest Research and Development. 9(2), 175-187. https://doi.org/10.30466/jfrd.2023.54428.1684.
13.Arman, Z., Nikooy, M., Tsioras, P. A., Heidari, M., & Majnounian, B. (2021). Physiological workload evaluation by means of heart rate monitoring during motor-manual clearcutting operations. International Journal of Forest Engineering. 32(2), 91-102. https://doi.org/10.1080/14942119.2021.1879645.
14.Arman, Z., Nikooy, M., Tsioras, P. A., Heidari, M., & Majnounian, B. (2022). Mental workload, occupational fatigue and musculoskeletal disorders of forestry professionals: The case of a Loblolly plantation in Northern Iran. Croatian Journal of Forest Engineering. 43(2), 403-424. https://doi.org/10.5552/ crojfe.2022.1818.
15.Rahimi, F., Nikooy, M., & Ghajar, I. (2018). Ranking the dangers of working with chainsaw during felling operation. Forest Research and Development.
4(3), 401-413. https://doi.org/10.30466/ jfrd.2018.29053.
16.Nikooy, M., Nourozi, Z., & Naghdi, R. (2016). Survey of felling and bucking operation's safety in Shafaroud watershed. Forest Research and Development. 1(3), 209-219. https:// doi.org/10.30466/jfrd.2016.20462.
17.Khajavi, N., Jourgholami, M., & Majnounian, B. (2025). Evaluation of work-related musculoskeletal disorders (WMSDs) in manual loading laborers in poplar forestry using an occupational ergonomics approach. Forest and Wood Products. 78(1), 37-49. https://doi.org/ 10.22059/jfwp.2024.374625.1236.
18.Arman, Z., Nikooy, M., Heidari, M., & Majnounian, B. (2019). Ergonomic evaluation of the musculoskeletal disorders risk by QEC method in forest harvesting. Iranian Journal of Forest. 10(4), 517-530. https://doi.org/10. 22034/ijf.2019.109642.
19.Safarzadeh, B., Nikooy, M., Tsioras, P. A., & Arman, Z. (2022). Ergonomic study of manual loading of log in private poplar plantation in the east of Guilan province. Forest and Wood Products. 75(2), 119-130. https://doi.org/10. 22059/jfwp.2022.341009.1230.
20.Justavino, F. C., Ramirez, R. J., Perez, N. M., & Borz, S. A. (2015). The use of OWAS in forest operations postural assessment: Advantages and limitations. Bulletin of the Transilvania University of Brasov. Series II: Forestry• Wood Industry Agricultural Food Engineering. 8(2), 7-16.
21.Enez, K., & Nalbantoğlu, S.S. (2019). Comparison of ergonomic risk assessment outputs from OWAS and REBA in forestry timber harvesting. International Journal of Industrial Ergonomics. 70, 51-57. https://doi.org/ 10.1016/j.ergon.2019.01.009.
22.Chander, D. S., & Cavatorta, M. P. (2017). An observational method for postural ergonomic risk assessment (PERA). International Journal of Industrial Ergonomics. 57, 32-41. https://doi.org/10.1016/j.ergon.2016.11.005.
23.Landekić, M., Katuša, S., Mijoč, D., & Šporčić, M. (2019). Assessment and comparison of machine operators' working posture in forest thinning. South-east European Forestry. 10(1), 29-37. https://doi.org/10.15177/seefor.19-05.
24.Fiedler, N. C., Alexandre Filho, P. C. R. T., Gonçalves, S. B., Carmo, F. D. A. D., & Lachini, E. (2015). Biomechanical analysis of manual charge and discharge of eucalyptus wood. Floresta e Ambiente. 22(4), 553-560. https:// doi.org/ 10.1590/ 2179-8087. 121914.
25.Spinelli, R., Marchi, E., Visser, R., Harrill, H., Gallo, R., Cambi, M., Neri, F., Lombardini, C., & Magagnotti, N. (2018). Postural risk assessment of small-scale debarkers for wooden post production. Forests. 9(3), 111. https://doi.org/10.3390 / f9030111.
26.Gellerstedt, S. (2000). Ergonomic guidelines for forest machines. In Proceedings of the Human Factors and Ergonomics Society Annual Meeting. 44(36), 477-480. Sage CA:
Los Angeles, CA: SAGE Publications. https://doi.org/10.1177/154193120004403614.
27.Hignett, S., & McAtamney, L. (2000). Rapid entire body assessment (REBA). Applied Ergonomics. 31(2), 201-205. https:// doi.org/ 10.1016/ S0003-6870 (99) 00039-3.
28.Dvořák, J., Kováč, J., & Krilek, J. (2020). Ergonomic operational working aspects of forest machines. Cambridge Scholars Publishing.
29.Cheţa, M., Marcu, M. V., & Borz, S. A. (2018). Workload, exposure to noise, and risk of musculoskeletal disorders: A case study of motor-manual tree feeling and processing in poplar clear cuts. Forests. 9(6), 300. https://doi.org/10. 3390 / f9060300.
30.Ab, M., Es, L., Mb, P., Nc, F., & Fm, O. (2020). Upper limb posture and movement during tracked versus wheeled harvester operation on Pinus thinning. International Journal of Forest Engineering. 31(3), 263-271. https:// doi.org/10.1080/14942119.2020.1774316.