Page 109 - 山区高速公路运营防灾减灾风险管控与应急处置

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

在处理时序数据方面具有优势，可有效学习历史灾害事件与多维监测数据间的复
杂非线性映射关系，实现边坡失稳概率、路面结冰风险、团雾生成可能性等关键
指标的短时预测。强化学习算法则模拟决策者在不确定环境中的试错过程，通过

与仿真环境的持续交互，训练智能体学习最优风险干预策略。例如，针对预测的
强降雨事件，模型通过反复模拟不同限速方案、交通诱导预案、除冰剂喷洒时机
等组合措施的效果，最终输出在保障通行安全前提下综合损失最小的动态管控方
案。数字孪生技术在此层扮演重要角色，通过构建物理路网的高保真虚拟映射，

集成实时感知数据、预测模型结果及预设应急预案库，为决策者提供直观的可视
化推演沙盘，支持多预案的快速仿真评估与择优选择。
执行反馈层确保智能决策高效落地并形成闭环优化。决策指令通过智能交通
管控平台精准分发至执行终端：可变情报板、导航 APP 即时发布动态限速、车

道控制及绕行建议；智能雾灯引导系统依据能见度数据自动调整光强与间距；除
雪车、巡查车依据优化路径规划进行资源调度；必要时自动触发隧道通风模式切
换、紧急停车带启用指令。执行过程本身即产生新的关键数据流，如实际交通流
对管控措施的响应速度、特定除冰方案的实际效果、新发微小形变点的位置信息。

这些执行反馈数据被实时采集并回流至感知层与决策层。基于反馈数据的持续学
习机制是动态调整的精髓，利用在线学习、迁移学习技术，决策模型能够不断修
正预测偏差，调整策略参数，适应环境变化。例如，当实际边坡位移速率超出模
型预测范围时，系统自动触发模型参数重校准，并重新评估关联路段风险等级，

调整管控措施强度。这种“感知—决策—执行—反馈—优化”的闭环流程，使风
险管控系统具备自我进化能力，显著提升应对山区高速复杂多变灾害风险的敏捷
性与精准性。
动态调整机制的有效运行高度依赖强大的算力支撑与高速通信网络。边缘计

算节点负责处理本地实时性要求极高的感知数据与简单决策，中心云平台则承担
复杂模型训练、全局优化推演及历史数据深度挖掘任务。5G、C-V2X 等低时延、
高可靠通信技术保障了海量数据在路侧设备、移动终端与云平台间的瞬时交互，
为 AI 决策提供坚实的“高速公路”。该机制代表了山区高速公路运营安全从被

动响应向主动预测、智能干预的根本性转变，是提升防灾减灾韧性的关键路径。

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