Page 228 - 山区高速公路边坡勘察设计研究

Research on Slope Survey and Design of Mountainous Highways
山区高速公路边坡勘察设计研究

下午 3 点之间容易出现拥堵。基于这些关联规则，智能调度系统可以提前预测交
通流量的变化趋势，提前做好调度准备，如增加该时段该路段的交通疏导人员，
合理调整交通信号灯时长等，有效缓解交通压力。聚类分析则可以根据路况、交

通流量等特征，将相似的路段进行分类，针对不同类型的路段制定更具针对性的
调度策略。例如，将经常出现拥堵的路段划分为一类，对于这类路段，在调度时
优先考虑加大交通疏导力度，合理安排道路施工时间，避免在交通高峰时段进行
影响交通的作业，提高调度的针对性和有效性，进一步提升山区公路智能调度的

整体水平。

三、智能调度在山区公路管理中的应用案例分析

某山区公路位于某地，全长 180 公里，蜿蜒穿梭于崇山峻岭之间，连接着多

个山区城镇与重要旅游景点。这条公路不仅是当地居民日常出行的关键通道，在
旅游旺季时，还承载着大量游客车辆，交通流量波动极大。加之其复杂的地形，
弯道、陡坡密集分布，使得公路管理难度极高。
在智能调度系统引入之前，公路管理主要依赖人工经验调度。信息传递主要

依靠对讲机和电话，效率低下。一旦发生交通事故或遭遇恶劣天气，从事故现场
信息反馈到调度中心，再到做出调度决策，往往需要耗费大量时间。例如，在一
次交通事故中，事故发生地点较为偏远，现场人员通过电话向调度中心报告情况
时，由于信号不稳定，信息传递多次中断，导致调度中心获取完整信息就花费了

近 20 分钟。之后，人工调度人员凭借经验商讨救援车辆的调配方案，又耗费了
近 40 分钟，最终确定救援车辆的出发时间和路线。这使得事故现场长时间得不
到有效救援，道路拥堵情况迅速恶化，后方车辆平均延误时间长达 2 小时以上，
给司乘人员带来极大不便，也对当地的交通秩序和经济活动造成了严重影响。而

且，养护车辆的调度缺乏科学规划，常常在交通高峰时段出车作业，不仅导致道
路通行效率降低，还使得养护车辆频繁遭遇拥堵，增加了燃油消耗和设备在拥堵
路段的无效运转时间，进一步加剧了设备损耗。
引入智能调度系统后，公路管理模式发生了根本性变革。在数据采集环节，

公路沿线部署了大量先进传感器。地磁传感器被埋设在路面之下，能够精准感应
车辆的通过，实时采集交通流量、车辆速度和密度等数据；高清摄像头则分布在
各个关键路段和路口，不仅可以捕捉车辆的行驶轨迹，还能通过图像识别技术，

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