习近平总书记高度重视安全应急与监测预警工作，多次针对春运保障、防汛防台期间的应急管理与保通保畅作出重要指示，要求“进一步完善监测手段，提高预警精准度，强化预警和应急响应联动，提高响应速度，突出防御重点”，“要始终把保障人民生命安全放在第一位，坚持底线思维，加强对极端恶劣天气的监测和预警，深入开展安全隐患排查治理，坚决遏制重特大安全事故发生”。因此，要以公路基础设施数字化转型为契机，重点针对公路设施安全与通行安全，赋能提升全过程监测预警闭环响应能力，有效降低事件影响和损失，避免出现重大人员伤亡。

▲全过程监测预警对公路交通安全防控具有重要作用

当前，“安全、便捷、绿色、高效、经济、包容、韧性”已成为公路交通可持续发展的重要价值取向。然而，设施安全风险不确定与运行韧性不足以影响路网高效、便捷、可靠运行。2024年汛期，我国平均降水量较常年同期偏多12.8%，导致多个省份灾情较重。2025年汛期，贵州榕江遭遇特大洪水、京津冀遭强降水突袭。受此影响，公路较大以上灾害类突发事件同比增幅较大，甚至连续发生了广东梅大高速、陕西丹宁高速、四川雅康高速、贵州厦蓉高速等多起垮塌灾害事件，造成了重大人员伤亡或失踪。这是多年来前所未有的，教训十分深刻，也触碰到了行业发展底线。

此外，2025年首场降雪，因长上坡路段积雪结冰，加之部分燃油车受冻，导致G30连霍高速甘肃段长距离车辆滞留数日。尽管公路应急事件与自然灾害、恶劣天气之间有很强关联性，但灾害与天气不是“挡箭牌”，绝不能简单地以此规避安全风险问题。

《中共中央关于进一步全面深化改革推进中国式现代化的决定》指出，“要健全重大突发公共事件处置保障体系，完善大安全大应急框架下应急指挥机制，强化基层应急基础和力量，提高防灾减灾救灾能力”。因此，在当前全球变暖加速、极端天气偏多，突发事件呈现趋广、趋频、趋强等特征下，公路行业必须立足防大灾、抢大险、救大灾，“宁可十防九空，不可失防万一”，以“时时放心不下”的责任感、“事事心中有底”的执行力，落实好全过程“监测、预警、响应、报告、调度、处置、终止、总结”的闭环管理。

其中，在遇有高级别气象/地质灾害预警期间（橙色/红色），应明确采取“提级”管控的工作机制，加强极端天气下公路“三管三应三落实”（管理、管控、管制，应停尽停、应关尽关、应撤尽撤，落实到各级机构、场景、人员），必要时协商公安机关视情况采取禁止通行、限车型、限车速、分时段通行等管控措施。同时，要注重应用智能先进的设施状态感知、突发事件监测、智能巡检巡控等技术装备手段，加密加细加强基础设施与气象灾害安全预警设施，提高重大灾害事件第一时间主动发现和预警处置能力。

与桥梁、隧道等构造物开展长期性健康监测不同，因灾害导致基础设施严重受损，以及车辆坠落、起火、爆炸、碰撞等突发性事件，不确定性、隐蔽性强，监测预警周期较短，且尚无有效手段能够精准预测滑坡、塌方、垮塌或车辆事故发生的准确时间与地点。因此，无论是基础设施安全或是车辆通行安全，都需要更加关注从事发前苗头性、倾向性预警，到事发后明确性、及时性感知，以及对上游车辆的即时性、针对性警示工作，进而减少损失与伤亡，这也正是“全过程监测预警”的基本理念与核心措施。由此，所涉及的预测、预判、预警等技术支撑与机制保障尤为关键。

▲高速公路全过程监测预警的技术路线

根据诱因与事发场景的不同，全过程监测预警对象分为基础设施安全和车辆通行安全两类事件。其中，设施安全因诱因不同，可分为地质灾害事件与气象灾害事件，特别是滑坡、塌方、垮塌类突发事件，场景对象多为桥梁、隧道、边坡等，核心是设施结构安全。通行安全则主要是恶劣天气诱发（如大雾、雨雪、冻雨）交通事故或长时间滞留风险，以及桥隧、收费站、服务区等场景中车辆火灾、爆炸等严重安全事故，核心是车辆人员安全等。当然，设施安全与通行安全之间也是有着强相关性的，设施受损同样可能引发人员伤亡（如“广东梅大事件”），车辆事故也可能导致设施严重受损。

因此，从本质安全看，全过程监测预警要形成一整套能够支撑突发安全事件“自动感知、自主预警、自控风险”的系统设施与运行机制。尽管设施安全与通行安全的风险防控对象与响应技术手段存在差异，但监测预警的目标是一致的。

从技术路线看，高速公路监测预警总体技术架构可以由感知层、通信层、数据层、支撑层和应用层共同组成。其中，桥隧、边坡设施安全感知层主要依托的是结构健康、路面状况与气象环境等监测设施，同时，视频、雷达，以及第三方车辆轨迹跟踪等，都可以作为融合感知支撑技术。

传输层作为融合通信层，采用光纤网、物联网、高带宽天线传输等多种通信技术融合的方式，将感知层采集到的大量数据快速、稳定地传输到大数据云控平台。数据层对桥隧、边坡、车辆状态数据、气象数据等实现融合、清洗、整合、存储、分析、计算和利用，形成基础设施与交通运行数据底座。支撑层提供基于数字孪生的实时监测预警、基于全息数据衍生的数据协同、基于多维度全场景主动协同管控与预警信息推送。应用层实现人、车、路、环境的信息交互和应用场景实现。面向管理者提供监测调度、主动管控、应急处置、辅助决策等应用；面向公众提供预警、诱导等信息。

此外，鉴于灾害事件具有一定随机性与差异性，与之相适应的全过程监测预警感知能力不足问题，需要进一步细化相关标准，筛查清理公路沿线（临水、桥隧）涉及崩塌、滑坡、泥石流、沉陷（塌陷）、水毁等不同等级风险点段清单。针对高风险重点路段，增设补充必要的监测预警设施，严格按照1公里不少于1处预警设备的标准，加密增设高清、微光摄像机及必要的雷达设备，加强重点路段视频轮巡及智能感知能力。

为改善夜间及灾害天气行车条件，应补充必要的照明和闪爆示警等设备，增设车载移动标志，提高警示效果，提升灾害事件早发现、早处置的能力。同时，充分依托互联网平台，建立健全数据融合与信息互通机制，将灾害路况、风险预警、异常路段等信息，通过多类平台发布。

当前，针对桥隧、边坡突发灾害监测预警的主要技术，包括基于机器视觉/微波雷达结构监测，基于光纤震动/加速度转角传感器监测，基于GNSS/倾斜仪/湿度传感器监测，基于InSAR/光学遥感失稳监测等。

基于机器视觉技术的桥梁隧道智能监测预警

系统主要由视觉形变仪、相机镜头、靶标、云监测管理平台组成，视觉形变仪可高频（60赫兹）采集桥梁的支座位移、动静挠度、桥墩/主塔倾斜、伸缩缝宽度、锚索应力等关键指标，实现一机多用；AI视觉终端支持桥梁运行过程中异常情况的识别，如桥面裂缝、构件异动等。通过视觉形变仪可监测桥梁的动静挠度，静挠度反映桥梁的总体变形趋势，动挠度可间接反映桥梁的损伤程度。通过监测数据完成桥梁模态分析，可以定位超载车辆外部荷载及自身重力荷载引起的桥梁异常构件，同时联动实现智能抓拍和联动报警。

基于微波雷达技术的桥梁失稳智能监测预警

微波雷达系统通过线性调频连续波、雷达干涉测量技术等，可以在雷达波束角范围内对桥梁结构多个目标的动挠度实施高精度、实时动态的监测。通过实时监测桥体动挠度的数据，可以完成桥体结构动力特性的大数据分析和结构动力响应，还可获得桥体自振频率、阻尼比、动挠度振动幅值、冲击系数等评价参数，并将其用于桥梁结构健康监测、失稳预警、安全评估等领域。微波雷达监测系统能开展非触摸式远程监测，可同时实现对多个关键点位移的全天候24小时测量，不受光线强弱、雷雨天气影响；测量精度高达0.01毫米。

▲微波雷达监测系统（支架、靶标）安装示意

基于分布式光纤振动传感技术的桥隧监测预警

目前，采用较多的是F-P光纤传感器和光纤布拉格光栅传感器；F-P光纤传感器主要用于局部应力测试，光纤布拉格光栅传感器则用于分布应力监测。其中，光纤传感用于混凝土检测，与传统技术相比具有明显优势，能实现分布式检测，从根本上克服了点式监测空间不连续性造成的漏检、漏报等险情报送问题。在桥隧病害监测预警中，振动信号在桥隧下方介质、结构中进行传播，通过分析振动信号可提取地下结构特征。在通行异常事件监测中，当发生突发灾害等异常事件时，分布式光纤振动传感数据能够显示异常时空、时频特征。

▲光纤感震传动技术工作原理

基于无线加速度倾角传感技术的桥梁报警系统

系统采用“云—边—端”三级架构，提供标准化接入和集群监测功能，报警双阈值设计，加速度和倾角的固定阈值为15mg和0.2度，在极端情况下峰值接近报警阈值，可有效降低漏报率。系统可在高风险路段的护栏和桥墩外侧逐跨安装加速度倾角传感器，每20米至50米布设报警警示装置。

感知设备包括无线智能加速度倾角传感器和智能网关（摄像头选配）；报警设备包括一体化爆闪警示装置和简易报警警示装置。系统日常采用极低功耗运行，传感器感知到塌陷、坍塌、撞击等极端信号后，通过内置NPU算法芯片对信号进行智能识别，快速唤醒并发送监测预警数据，启动应急响应机制。

▲基于无线加速度倾角传感技术的桥梁报警系统

▲某高边坡GNSS监测预警技术方

基于北斗/GNSS的边坡失稳监测预警系统

北斗/GNSS监测可全天候监测，观测点之间无需通视，操作简单，定位精度高，可方便地对边坡表面位移实施动态监测并及时预警。设备可采用太阳能供电系统，现场数据采集与传输、预警评估管理等均为自动化，能够实时采集数据、实时监测边坡位移及变形情况。其中，在周边植被覆盖较少、日照充足的场景，地表位移监测宜采用毫米级精度的北斗/GNSS定位系统及可达0.01度精度的阵列式深部位移计；在无遮挡强风地区设置北斗/GNSS，宜主要参考长期位移变化趋势判识稳定性。此外，应充分结合坡体结构特征、场地环境、现场工况等，建立“多指标分级预报+多监测点组合预警”的预警模型，可以有效避免单个监测点偶然触发预警或预警不准确对监测带来的不利影响。

当前，困扰公路通行安全的主要痛点包括：低温雨雪冰冻导致的交通事故与拥堵滞留，事故车辆起火、爆炸、碰撞（特别是隧道），以及大流量路段保通保畅保安全压力等。在近期行业发布的数字化转型典型经验中，涉及不少技术方案，可有效解决痛点问题。

针对低温雨雪冰冻的气象监测预警技术

G5京昆高速雅西段建立了基于“GIS+BIM+IoT”的数字底座平台、数字化模型、气象监测平台等。在路段沿线设置17个自动气象站，在冰雪路段安装14台LED红外线测温仪和多点位放置温度计，用于采集地面温度，并对采集到的数据汇总分析评估，为启动除冰除雪工作提供科学、实时的依据。该系统将风险事件报警和安全状态预警联动机制的预警准确率提高至80%，将年度冬季管制时间从354小时降低至193小时，将累计管制里程降至2330公里，将管制时间降低了45.4%。

▲雅西高速气象监测预警精细化预报平台

▲京哈高速准全天候通行监测系统

针对大雾团雾天气的准全天候通行技术

京哈高速河北段大流量准全天候通行示范路，面向多方气象数据互认和路警一体化协同管控需求，建设了集数字孪生、雷视融合、人工智能、高精地图、大数据等新技术的智慧高速管理服务体系，在保障安全前提下缓解高峰时期拥堵状态，实现道路通行能力和效率的提升；通过提前预判交通流变化趋势，采用限速、预警提示等智慧手段，保障恶劣天气条件下的通行能力，实现了道路全量感知、全线可控、全端触达、全天通行，以及非特殊情况不管控、不分流。2023年全年封路时长同比下降57.67%，封路时长减少2317.88小时，累计引导45万辆次大型货车行驶京哈高速，挽回通行费损失2364.24万元。

▲G42沪宁高速公路无锡段应急车道开放试验测试

针对大流量的数字孪生实时监测预警技术

G2京沪高速江苏无锡段围绕复杂路网下超饱和干线通道流量动态均衡难题，应用大数据、物联网等技术探索形成“智慧扩容”新路径，建立了复杂路网交通运行状态及恶劣天气分级体系，在常态大流量/超饱和流量等场景下构建适应不同区域特征的动态应急车道开放、自适应匝道控制、动态速度协调控制、区域协同管控诱导等主动管控体系，有效提升了干线通道通行效率及路网承载能力。

无锡率先在全国开展动态开放应急车道、匝道主动管控应用，车道管控年均开放1500余小时，高峰时段增加车辆通过近60万辆次，通行流量提升12%，通行速度提升19%，司乘出行体验明显改善。

突发事件全过程闭环响应机制分析

既往，公路突发事件难以做到全过程监测预警闭环响应，除了在感知监测领域存在“技术短板”外，在主动安全管控措施方面也存在“关键缺失”，特别是在应急响应指挥机制、“一路多方”协同管控机制与跨区域协调联动机制方面，仍存在体制不健全、机制不完善、业务不协同等诸多问题。从近些年公路突发事件应急响应成效看，凡是遇到响应机制不协调时，事件处置往往也存在一些“时时放心不下”的担忧与负面状况，甚至报送响应延迟严重。凡是上述机制落实与执行良好的地方，即便遇到重大突发事件，事件全过程的“监测、预警、响应、报告、调度、处置、终止、总结”闭环管理工作也可以总体实现“事事心中有底”。

为进一步建立健全“一路多方”工作机制，加强公路突发险情监测预警处置，以及气象灾害期间预警响应全过程管理工作，交通运输部与公安部联合印发通知部署，明确要求，各地交通运输部门、公安交管部门要联合公路管理机构和高速公路经营管理单位固化完善协同共治经验做法，积极会同应急管理、气象等部门建立健全“一路多方”工作机制，进一步整合各方资源和力量，推动构建资源共享共用、信息互联互通、人员联勤联动的工作模式。有关部门提出要按照“依法行政、职能互补，资源共享、统一调度，反应迅速、运转高效”的原则，探索构建省级、市级“一路多方”监测预警处置平台；加快建立路段“一路多方”管理机制，强化监测预警与信息发布，分级分类落实交通预警响应措施，落实属地路段管理责任，推动实施“一段一策”工作措施全面落实。同时，要共同争取资金、政策、技术等方面的支持，加强示范应用，形成一批技术先进、效果良好的解决方案。

总之，在2024年和2025年经历多起重大灾害事件后，行业已迅速行动起来，始终坚持人民至上、生命至上，坚持安全第一、预防为主，扎实开展风险隐患排查整治，持续推进公路监测预警能力提升工作。

下一步，应更加注重强化“一路多方”闭环管控与协同调度指挥机制建设，进一步加强监测预警技术装备科研攻关和推广应用，更加注重监测预警设施技术与场景应用适用性，更加注重感知发布设备优化布局与条件共享，更加注重突出灾害感知时效性与AI分析有效性，更加注重提高广义车路协同与第三方预警信息推送触达性，更加注重监测预警工作与公路基础设施数字化转型深度结合，全过程、全链条提升公路灾害监测预警能力，推动公路灾害全过程监测预警向数字化、智能化方向转型。