Page 76 - 山区高速公路运营防灾减灾风险管控与应急处置

第三章 风险识别与评估体系构建

接支撑限速管制、交通分流等管控指令生成，构成山区高速公路韧性提升的技术
基石。

第四节 风险动态评估与更新机制

一、动态评估的数据驱动方法

山区高速公路运营防灾减灾依赖于对风险状态的实时精准把握，数据驱动方
法通过构建多源感知网络、实施智能分析处理、建立动态评估模型，实现了风险
识别的即时化与精细化，为高效管控奠定坚实基础。多源感知网络构建是数据采
集的物理基础。山区环境复杂多变，需在关键路段和灾害易发点布设综合监测体

系。地质风险监测依赖倾角传感器捕捉边坡微小位移，应变计感知结构内部应力
变化，地下水位计则实时反映水文地质动态。气象要素监测通过自动气象站获取
降雨量、风速风向、温湿度等关键数据，强降雨时段翻斗式雨量计提供分钟级雨
强信息。交通运行状态则借助视频监控、雷达车检器、ETC 门架系统等，实时掌

握车流密度、车速分布及异常事件。感知设备布设遵循科学性与经济性平衡原则，
高风险区加密部署，普通路段合理抽样，确保关键数据无遗漏。分布式光纤传感
技术因其长距离、抗干扰、高灵敏特性，在长大隧道结构健康监测、边坡深部变
形监测中作用日益凸显。与之相应，无人机搭载高光谱成像仪、激光雷达定期巡

查，可快速获取大范围地表变形、植被覆盖变化信息，弥补固定点位监测的局限。
智能数据处理与分析是挖掘信息价值的关键环节。海量原始监测数据蕴含噪声与
冗余，必须经过高效清洗、融合与特征提取。数据清洗环节需识别并剔除传感器
故障、环境干扰导致的异常值，采用自适应滤波算法抑制随机噪声。多源异构数

据融合面临时空尺度差异挑战，引入时间戳对齐、空间插值、坐标统一化技术，
确保不同来源数据在统一时空框架下可比。特征提取聚焦灾害前兆信号，如利用
边坡位移时间序列计算累积位移量、位移速率及其加速度，分析降雨过程线并提
取峰值雨强、累积雨量、降雨历时等特征参数。深度学习模型，特别是长短期记

忆网络，在处理时序数据预测方面展现优势，能有效捕捉降雨 - 位移响应关系的
非线性特征。数据可视化平台整合多维信息，通过动态图表、热力图、三维地形
模型直观展示风险分布与演化趋势，为决策者提供清晰认知。

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