空中交通管制员工作质量对保证空中交通安全和高效运行意义重大。管制员工作负荷过高将严重威胁空中交通安全，而负荷过低则无法确保运行效率，因此对工作负荷的科学评估研究一直是空中交通管理相关研究的重点领域。现有的评估方法多基于航空器架次或管制工作时耗统计实现，而单纯航空器架次因素难以正确表征复杂的交通态势，且任务量也难以真实、有效反映属主观体验范畴的工作负荷。本文以区域雷达管制扇区为研究范围，深入分析了管制员工作负荷的评估问题并构建了评估模型。针对航空器架次或管制工作时耗评价管制员工作负荷的不足问题，以扇区复杂性因素为评价指标，综合考虑扇区交通态势，以ATWIT技术为测评手段，力求更真实准确的评估管制员工作负荷。本文首先以上海、新疆区域管制员为对象，实施了两阶段的扇区复杂性因素评判问卷调查，构建了基于区域扇区复杂性因素的管制员工作负荷关键评价指标体系；基于关键评价指标及雷达管制员工作负荷测评系统，以18名管制学员为被试设计并实施了管制仿真实验，获取参数数据；最后使用BP神经网络算法，构建了基于区域扇区复杂性因素的管制员工作负荷评估模型，并与回归模型予以对比，结果表明，所建评估模型预测误差的均值、标准差及极差等均更小，预测总体偏差小，具更好的预测性能。以本模型为基础设计的评估方法或系统将更能准确评估管制员实际工作负荷，对实施空域规划、流量管理等有重要应用意义和价值。