基于大数据的公路养护质量动态评估体系与预警机制研究

一、引言

伴随着我国公路网络的迅猛扩张，公路里程数持续攀升，公路维护的重要性愈发显著。以往依赖于人工判断和经验积累的维护评估方式，面临周期长、数据缺失、结论主观等多重局限，难以契合当下对精细化管理及智能化的高要求。大数据技术，凭借海量数据、多样类型及快速处理的能力，能够有效分析并深入挖掘公路维护数据，为评估与预警机制开辟新路径。建立依托大数据的公路维护评估系统及预警流程，可实现对维护质量的即时监控，迅速识别并应对潜在隐患，进而增强维护管理工作的科学性与效率。

二、大数据在公路养护中的应用优势

（一）数据全面性

公路养护涉及道路结构、交通流量、环境条件等多方面信息。大数据技术能够整合公路设计施工资料、日常养护记录、交通流量监测数据、气象环境数据、卫星遥感影像等多源数据，全面反映公路的运行状态和养护需求。例如，通过分析交通流量数据和气象数据，可以了解不同季节、不同交通负荷下公路的损坏规律，为养护决策提供更全面的依据。

（二）实时性与动态性

利用传感器、物联网等技术，可实时采集公路路面状况、桥梁结构健康状态等数据，并将数据上传至大数据平台。借助大数据分析技术，能够快速处理这些实时数据，实现对公路养护质量的动态监测和评估。相比传统定期巡查的方式，大数据技术可以及时发现公路病害的早期迹象，为及时采取养护措施争取时间。

（三）精准性与预测性

大数据分析能够挖掘数据之间的潜在关系和规律，通过建立数学模型和算法，对公路养护质量进行精准评估，并预测公路病害的发展趋势。例如，通过分析历史养护数据和路面检测数据，建立路面损坏预测模型，提前预测路面可能出现的裂缝、坑槽等病害，从而制定科学合理的养护计划，提高养护资金的使用效率。

三、基于大数据的公路养护质量动态评估体系构建

（一）数据采集与整合

数据来源：公路养护质量评估所需数据主要包括公路基础数据（如公路等级、设计标准、路面结构类型等）、养护历史数据（养护时间、养护内容、养护费用等）、实时监测数据（路面平整度、车辙深度、破损率、桥梁结构应力等）、交通环境数据（交通流量、车辆荷载、气象条件等）。

数据采集技术：采用多种技术手段进行数据采集，如利用激光平整度仪、探地雷达等设备采集路面状况数据；通过桥梁健康监测系统获取桥梁结构的实时数据；借助交通流量监测设备和气象站收集交通和环境数据。同时，建立数据传输网络，将采集到的数据及时上传至大数据平台进行存储和管理。

数据整合：对多源异构数据进行清洗、转换和集成，消除数据中的干扰和冗余信息，统一数据格式和标准，构建公路养护大数据数据库。通过数据整合，实现不同类型数据之间的关联和共享，为后续的分析和评估提供基础。

（二）评估指标体系建立

指标选取原则：遵循科学性、全面性、可操作性和动态性原则，选取能够准确反映公路养护质量的指标。科学性要求指标符合公路工程相关标准和规范；全面性确保指标涵盖公路养护的各个方面；可操作性保证指标数据易于获取和计算；动态性使指标能够适应公路养护质量变化的特点。

具体指标：构建包含路面使用性能指标（路面平整度、车辙深度、破损率等）、桥梁结构安全指标（桥梁承载能力、结构裂缝、位移变形等）、沿线设施完好指标（标志标线清晰度、护栏完整性、排水设施畅通性等）、交通运行安全指标（交通事故率、交通拥堵情况等）的评估指标体系。每个指标根据公路等级和使用要求设定相应的标准值。

（三）评估模型构建

采用层次分析法（AHP）确定各评估指标的权重，结合加权平均法构建公路养护质量综合评估模型。通过公路养护技术规范相关标准和规定，确定各个指标之间的相对重要性，构建判断矩阵；然后，计算判断矩阵的

最大特征值和特征向量，得出各指标的权重。在评估时，根据各指标的实际检测值和权重，计算公路养护质量综合得分，得分越高表示养护质量越好。

四、基于大数据的公路养护质量预警机制构建

（一）预警阈值设定

根据公路养护质量评估指标的标准值和历史数据，结合公路的使用年限、交通流量等因素，采用统计分析方法设定预警阈值。预警阈值分为三级，即轻度预警、中度预警和重度预警。例如，对于路面破损率指标，当实际值超过标准值的 5% 时，设定为轻度预警；超过 10% 时，设定为中度预警；超过 20% 时，设定为重度预警。

（二）预警分级与响应

当公路养护质量评估结果达到预警阈值时，启动相应级别的预警。轻度预警通过短信、邮件等方式向养护管理人员发出提示，提醒加强日常巡查；中度预警要求养护部门制定专项养护计划，及时采取预防性养护措施；重度预警则需立即组织抢修，确保公路安全畅通。同时，建立预警信息反馈机制，对预警处理情况进行跟踪和评估，根据处理结果调整预警阈值和养护策略。

（三）预警信息发布与共享

利用大数据平台和信息化手段，建立统一的预警信息发布平台。将预警信息及时发布给相关部门和人员，包括公路管理部门、养护单位、交通执法部门等，实现信息共享。同时，通过手机 APP、微信公众号等渠道向社会公众发布公路路况预警信息，方便公众出行。

五、案例分析

（一）项目概况

选取某省一条干线公路作为研究对象，该公路全长 200 公里，运营时间已达 10 年，交通流量较大。通过在公路沿线安装各类传感器和监测设备，采集路面、桥梁、沿线设施等相关数据，并将数据接入大数据平台。

（二）评估与预警实施

采用套动态构建的评估体系与预警机制，针对公路养护质量实施了全面评估及预警流程。经过细致分析，结果显示某些公路路段的路面平整度指标已逼近中度预警的临界值，同时，桥梁的部分区域检测到了轻微裂痕现象。基于这些评估发现，我们迅速发布了轻度预警通知，旨在提醒养护团队增加巡查频次，加强监控。随后养护部门积极响应预警信号，制定了针对性的路面预防性维护计划及桥梁修复策略，这一系列举措有效遏制了潜在病害的进一步恶化趋势。

（三）应用效果

构建基于大数据的公路养护质量动态评估及预警系统后，公路养护管理部门得以迅速洞察公路养护的实际状况，预先规划并执行养护作业，有效遏制了公路病害的发展，进而延缓了公路老化延长公路的使用寿命。此外，该系统还促进了养护资源的合理配置，缩减了养护成本，显著提升了公路的舒适性和安全性。

六、结论

大数据技术在公路维护管理中扮演着核心角色，它借助构建的数据采集与集成系统、评估指标体系及模型，达成了公路维护质量的动态且精确的评价。该体系内含的预警功能能够有效识别并应对潜在问题，确保及时处理。具体案例充分验证了这一体系的有效性，不仅促进了维护管理水平的提升，还为行业的持续发展注入了动力。展望未来，研究应聚焦于数据技术和分析手段的优化，旨在进一步提升评估与预警的精确度，以推动该领域的持续进步。

参考文献

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