Page 97 - 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

达显示强降雨回波逼近、路基孔隙水压力传感器读数骤升、边坡表面位移监测数
据出现加速趋势时，融合算法将综合这些独立证据，显著提升滑坡预警的可信度。
这种深层次融合极大增强了算法对复杂、模糊灾害征兆的识别能力。

预警算法的持续优化与验证是确保其长期有效运行的保障。算法性能并非一
成不变，需通过实际运行反馈和新技术应用不断迭代。机器学习技术，特别是深
度学习在算法优化中扮演核心角色。利用历史灾害案例数据与海量监测数据训练
神经网络，可以自动挖掘灾害发生前各参数间的深层关联与复杂模式，超越传统

经验模型的局限。通过强化学习机制，算法能根据预警发布后的实际灾情反馈（如
误报、漏报情况）自动调整内部参数与决策阈值，实现自适应优化。迁移学习则
有助于将其他相似环境或灾害类型中训练成熟的模型知识迁移应用于目标路段，
加速模型收敛并提升在小样本数据下的表现。算法验证必须采用严格的标准，包

括历史数据回测评估其在过去事件中的表现，以及设定不同灾害情景的仿真推演
检验其应对极端或罕见情况的能力。关键性能指标如预警准确率、误报率、漏报
率、预警提前量等需被量化评估并设定提升目标。优化后的算法应具备更好的鲁
棒性，能够有效处理传感器噪声、数据缺失等现实问题，确保在复杂多变的山区

环境中稳定输出可靠预警。
算法优化在云南某典型山区高速的实践体现了其应用价值。该路段历史上曾
多次发生降雨诱发的浅层滑坡。项目团队在既有监测网络基础上，重点优化了降
雨—边坡稳定性耦合预警模型。通过引入时空注意力机制的长短期记忆网络模型，

显著提升了对短时强降雨引发浅层土体失稳的预测精度。优化算法深度整合了分
钟级雨量站数据、边坡不同深度的土壤含水率监测数据及地表位移数据。模型训
练中特别强化了对雨型（如短时暴雨与长历时中雨）的区分识别能力。实际运行
表明，经优化的算法将有效预警提前量平均提升了约 30%，同时降低了约 20%

的因局部小雨引发的误报警。该案例印证了针对性算法优化对提升山区高速公路
特定灾害风险预警效能的直接贡献。
预警算法的开发与优化是一个动态演进的过程，其核心在于精准把握山区灾
害孕育机制，深度融合多维度实时监测数据，并充分利用先进计算智能技术挖掘

数据价值。只有构建起精准、可靠、适应山区复杂环境的预警算法体系，才能为
高速公路运营防灾减灾提供坚实的技术支撑。

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