Page 183 - 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

第六节 数字孪生技术在灾情推演中的实践

一、数字孪生概念与平台架构

数字孪生作为实体物理系统在虚拟空间的动态高保真映射，其核心在于通过
实时数据驱动实现物理世界与数字模型的深度交互与协同演化。这一概念在山区
高速公路防灾减灾领域具有革命性意义，其本质是构建一条连接物理基础设施与

数字空间的闭环通路。数字孪生体的建立依赖物联网技术，通过倾角传感器、应
变计、雷达位移监测仪等智能传感设备实时采集边坡位移、结构应力、环境气象
等多元异构数据；依赖高速通信网络，特别是 5G 与边缘计算节点，实现海量监
测信息的低延时传输与初步处理；依赖高性能计算平台对多源数据进行融合分析，
驱动虚拟模型动态更新。区别于传统静态模型，数字孪生体具备实时性、交互性、

闭环性、高保真性四大特征，能够近乎实时地反映高速公路实体及其周边地质环
境的细微状态变化，为灾害孕育过程的精准识别与风险演化趋势的智能推演奠定
了数据与模型基础。

支撑山区高速公路防灾减灾的数字孪生平台采用分层解耦的系统架构设计，
确保各功能模块既能独立演进又可高效协同。物理感知层构成基础，其核心在于
传感器网络的科学布设与可靠接入，涵盖边坡深部位移监测孔、路面状况检测器、
桥梁结构健康监测系统、气象站、视频监控等多类感知终端，形成覆盖“空—天—
地”一体化的立体监测网络。数据传输层依托光纤通信主干网与无线 Mesh 自组

网技术，融合时间敏感网络保障关键灾害预警数据的确定性低时延传输，边缘计
算节点则对原始数据进行本地化清洗、压缩与特征提取，显著减轻云端压力。模
型服务层是平台智能中枢，集成地质力学模型、水文模型、交通流模型、灾害演

化模型等多学科专业模型，基于机理与数据双驱动策略，利用机器学习算法持续
优化模型参数与预测精度，如通过长序列边坡位移数据训练时序预测模型，提升
滑坡预警准确性。应用交互层面向不同用户角色提供定制化服务，运维人员通过
三维可视化界面直观掌握全路段风险热力图，应急指挥人员利用灾害情景推演功
能预判次生灾害链并优化资源调度方案，该层通过标准 API 接口实现与现有养护

管理系统、应急指挥平台的深度集成。
多源异构数据的深度融合与智能处理是数字孪生平台发挥灾害风险管控效能

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