Page 105 - 山区高速公路运营防灾减灾风险管控与应急处置
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Risk Control and Emergency Response for Disaster Prevention and Reduction in the Operation of Mountainous highways
山区高速公路运营防灾减灾风险管控与应急处置
优化预警模型与阈值设定是降低误报的核心。 传统静态阈值预警模型难以
适应山区环境的动态变化，易因环境参数正常波动触发误报。引入机器学习算法
分析历史监测数据与灾害事件关联性，构建具备自学习能力的动态阈值模型至关
重要。该模型能依据实时环境参数（如降雨强度、土壤含水率变化趋势）自动调
整预警触发边界。例如，针对边坡稳定性监测，系统可结合短期降雨预测数据与
实时位移速率，动态调高或调低预警阈值，避免因短时强降雨引发正常土体蠕变
而误报。多源数据融合技术进一步强化判别能力，整合气象预报信息、视频监控
图像分析结果、人工巡查记录等多维度数据输入预警决策模型，系统综合研判灾
害发生概率与紧迫性，显著提升警报准确性减少无效响应。
建立高效的人工复核与应急处置联动机制是兜底保障。 自动化预警系统需
与人工智能紧密结合。当系统发出初始警报后，必须立即启动人工复核流程。监
控中心值班人员应迅速调取警报点位的实时视频监控、关联传感器数据流及历史
记录进行交叉比对。借助三维地理信息系统可视化展示潜在风险点的空间位置与
周边环境特征，辅助人员快速判断警情真实性。建立明确的误报确认流程与分级
响应标准，一旦复核确认为误报，系统应能快速解除警报状态并记录分析原因；
若警情确认或存疑，则立即按预案启动相应等级的应急响应程序，确保处置资源
精准投放。同时，建立误报 / 漏报事件回溯分析制度，定期组织技术与管理团队
剖析典型案例，查找设备、模型或流程缺陷，持续迭代优化预警策略提升系统整
体鲁棒性。
强化人员培训与系统演练是提升实战能力的关键。 运维人员对设备原理、
系统逻辑及环境干扰因素的深入理解直接影响误报漏报识别效率。定期开展专项
培训，内容涵盖设备工作原理、常见干扰源辨识、预警信息研判技巧及标准复核
流程操作。通过模拟真实山区环境下的各类复杂场景组织实战演练，如模拟强电
磁干扰下的传感器异常数据、持续降雨背景下的边坡微小位移变化等，训练人员
在压力环境下快速准确甄别真实风险与系统噪声的能力。演练结果用于持续完善
复核流程与技术参数，构建人机协同、高效可靠的灾害预警处置闭环体系。
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