Page 96 - 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

三、预警算法开发与优化

山区高速公路运营安全面临地质灾害、恶劣天气等多重风险挑战，预警算法
作为风险感知与决策支持的核心工具，其开发与优化直接关系到防灾减灾的时效

性与准确性。鉴于山区环境复杂多变，预警算法需具备强大的环境适应性、实时
处理能力及高精度预测性能，这要求算法开发过程必须紧密结合山区路网特点与
灾害发生机理。

核心预警模型的构建是算法开发的首要任务。针对山区典型灾害类型，需分
别建立具有针对性的预测模型。对于滑坡崩塌灾害，基于时间序列分析的形变监
测模型至关重要。该模型整合来自倾角传感器、应变计等智能传感设备获取的边
坡岩土体位移数据，结合地质雷达探测的地下结构信息，通过长短期记忆网络等
深度学习算法捕捉形变趋势的微小异常。降雨是触发滑坡的关键因素，因此模型

必须深度融合高精度气象预报数据与实时雨量监测信息，建立降雨强度 - 历时与
边坡稳定性变化的非线性映射关系。泥石流预警则依赖对沟谷物源动态、前期降
雨累积量及短时强降雨的综合判断，模型需耦合水文模型与土力学参数，预测松

散固体物质启动的临界条件。路面结冰预警模型的核心在于精确捕捉路面温度变
化规律，基于热传导方程结合路表温度传感器、气象站提供的温湿度、风速数据，
预测易凝冰路段的路面状态转变点。强风预警模型需分析复杂地形下的局地风场
特征，利用计算流体力学模拟结果修正风速风向监测数据，预测横风对车辆行驶
稳定性的影响阈值。这些核心模型构成了预警系统的骨架，其精度直接决定了预

警的可靠性。
多源异构数据的融合处理是提升预警算法效能的关键环节。山区高速公路监
测数据来源广泛，包括气象站、视频监控、路基传感器、无人机巡查、卫星遥感

等，这些数据在时空分辨率、格式、精度上存在显著差异。有效的融合技术能够
克服信息孤岛，形成更全面的风险态势感知。时空对齐技术解决不同步、不同尺
度数据的匹配问题，如将卫星遥感获取的宏观地表形变信息与地面传感器捕捉的
微观位移数据进行时空配准。特征级融合则从各类数据中提取最能表征灾害前兆
的关键指标，如从雷达图像中提取地表散射特性变化，从视频流中识别边坡落石

轨迹，从声发射传感器中捕捉岩体破裂信号。决策级融合基于贝叶斯网络、证据
理论等方法，综合各子模型的预警结果生成最终风险等级判定。例如，当气象雷

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