Page 108 - 山区高速公路运营防灾减灾风险管控与应急处置

第四章 风险管控体系设计与实施

测数据。背景涉及灾害不可控性，如大规模滑坡或暴雪封路，封闭阻断交通流防
止次生事故；证据源于历史事件，2018 年某山区高速因及时封闭避免连环车祸，
伤亡减少 90%。推论聚焦决策流程，如果灾害预警达到红色级别，则启动封闭程

序，这涉及路政部门协同行动。封闭措施包括物理路障和电子警示，对比限速的
渐进性，封闭更彻底但影响经济，需权衡安全与社会成本。多维阐释指出，封闭
策略依赖灾害预测模型，如通过应变计监测地质变形，提前干预；实施中，还需
考虑应急疏散路径，确保无缝衔接。

限速与封闭策略互补应用，构成综合风险管控体系。限速适用于中等风险，
动态调整交通；封闭应对高威胁事件，提供绝对保护。证据表明，策略整合能提
升整体效能，如瑞士阿尔卑斯山区高速结合两者，灾害损失年降 25%。推论强调
策略选择需依据实时评估，风险模型输入多源数据，确保决策精准。最终，管控

策略的实施优化山区高速运营安全，减少灾害影响。

三、动态调整机制

山区高速公路运营环境复杂多变，灾害风险具有显著的不确定性与突发性特

征。传统静态管理模式难以有效应对，亟须构建基于人工智能技术的动态风险感
知、智能决策与快速响应闭环机制。该机制通过实时数据驱动，实现风险态势的
动态评估与管控策略的即时优化。
风险态势感知层构成动态调整的神经末梢。多源异构数据的融合处理是基础，

包括但不限于：部署于关键边坡的倾角传感器、应变计持续捕捉地质形变信号；
气象站网络实时传输降水强度、温度变化及风力风向数据；毫米波雷达、视频监
控系统采集交通流密度、车速分布及异常事件信息；车载终端与路侧单元反馈能
见度骤降、路面湿滑系数等局部环境参数。物联网技术将这些离散数据点汇聚至

边缘计算节点进行初步清洗与特征提取，消除噪声干扰，识别有效异常模式。地
理信息系统空间分析功能则赋予数据空间维度关联性，如将特定强降雨区域与下
方高危边坡、桥梁结构进行空间叠加分析，揭示潜在链式灾害风险路径。此层核
心在于构建全域覆盖、高精度、低延时的风险感知网络，为上层决策提供实时、

可靠的数据支撑。
智能决策层是动态机制的核心引擎，依赖先进算法模型对海量实时数据进行
深度挖掘与预测推演。深度学习模型，特别是循环神经网络、长短期记忆网络，

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