Page 176 - 山区高速公路运营防灾减灾风险管控与应急处置

第六章 防灾减灾技术与智能装备应用

据汇聚网关集成边缘计算能力，对原始感知数据进行本地化预处理，包括噪声滤
除、无效值剔除与初步特征提取，大幅降低网络传输负载与云端处理压力，确保
关键预警信息低延时上传至管控平台。

决策控制层构成系统智能响应的大脑与执行中枢。云端管控平台集成水文模
型、机器学习算法与专家知识库，对汇聚的多元异构数据进行融合分析与深度挖
掘。平台实时计算各汇水区域产汇流过程，结合地质稳定性评估模型预测内涝风
险点与边坡失稳概率。当监测数据触发预设阈值或算法识别出异常模式时，系统

自动生成分级预警信息并启动预案。控制指令通过可靠通信链路下发至现场执行
机构：智能阀门依据积水深度与流量预测动态调节开启度与时机；大型泵站依据
平台指令远程启停或调整功率；涵洞清淤设备接收指令执行自动化疏通作业。系
统支持人工介入，指挥中心可基于实时态势全景图进行策略微调或紧急干预，实

现人机协同最优决策。
智能排水系统通过物联网技术贯通感知、传输与控制全链条，其本质是构建
一个对环境扰动具有自适应调节能力的有机体。这种闭环控制机制显著提升了山
区高速公路应对极端降雨、山洪与次生地质灾害的韧性，为运营安全构筑了智能

化防线。随着 5G 切片网络、边缘智能与数字孪生技术的深化应用，系统实时性
与预测精度将持续进化。

三、自动控制系统开发

山区高速公路运营安全高度依赖自动化防控体系的构建。该系统通过集成先
进传感技术、高速通信网络及智能分析平台，实现对地质灾害、气象灾害等多源
风险的动态感知、精准预警与快速响应。其核心价值在于突破传统人工监测的时
空局限，显著提升风险识别时效性与应急决策科学性。

系统架构设计遵循分层模块化原则。感知层由部署于关键路段的多维传感器
网络构成，通过倾角传感器实时捕捉边坡位移，借助应变计监测桥梁结构应力变
化，利用激光扫描仪获取高精度地形数据，配合渗压计采集地下水位信息。气象
监测子系统则集成雨量计、风速风向仪及能见度检测器，形成对强降雨、团雾、

横风等灾害性天气的立体监控。传输层采用光纤通信与 5G 无线网络混合组网模
式，确保监测数据在复杂地形环境下实现低延时、高可靠传输。平台层构建基于
云计算的灾害风险智能管控中枢，具备数据清洗融合、模型计算分析、预警信息

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