本发明提供了一种基于扇区动态交通特征的管制员工作负荷评估方法，包括构建扇区动态交通特征度量指标集合，并以等长时间片为单位构建分时交通动态交通样本数据集；采用高斯混合聚类算法进行交通样本聚类，实现对样本特征的识别与分类；针对每个分类，采用熵权法对样本包含的各个交通指标进行客观赋权，实现交通特征度量向管制员工作负荷度量的演进；基于随机森林算法建立扇区交通运行场景分类模型，以聚类结果为分类标签，对待评估样本进行分类决策，并依托分类结果进行管制员工作负荷度量。本方法消除了现有管制员工作负荷评估方法中人为因素对于评估结果干扰性大的问题，提升了评估结果的客观性与精确。