摘要：该系统综合运用卫星遥感、雷达测雨、地面传感器网络等先进监测技术，对降雨强度、土壤湿度、山体稳定性等关键参数进行实时监测。传感器（如霍尔式传感器、高清摄像头、激光雷达、气象站等）采集的数据通过高速通信网络传输至数据处理中心，利用大数据分析、人工智能算法进行快速处

一、工作原理

该系统综合运用卫星遥感、雷达测雨、地面传感器网络等先进监测技术，对降雨强度、土壤湿度、山体稳定性等关键参数进行实时监测。传感器（如霍尔式传感器、高清摄像头、激光雷达、气象站等）采集的数据通过高速通信网络传输至数据处理中心，利用大数据分析、人工智能算法进行快速处理与分析，识别潜在的泥石流风险区域。一旦监测到异常数据，系统立即启动预警流程，通过多渠道发布预警信息。

二、应用场景

公路安全监测：在山区、丘陵地带及地质条件复杂地区，实时监测公路沿线的地质环境变化，预防泥石流、滑坡等灾害对交通的影响。

灾害预警：通过监测降雨量、土壤含水率、泥石流前兆等关键数据，为交通管理部门提供宝贵的反应时间，及时采取应急措施。

桥梁与路面监测：利用振动传感器检测桥梁、路面结构异常，预防坍塌风险，保障基础设施安全。

三、技术特点

多源传感器融合：

霍尔式传感器：监测车辆速度、流量及车间距。

高清摄像头：识别车型、车牌、驾驶行为，支持夜间低光照环境。

激光雷达（LiDAR）：构建三维道路模型，检测障碍物及路面异常。

气象站：监测能见度、温湿度、路面结冰等环境参数。

振动传感器：检测桥梁、路面结构异常，预防坍塌风险。

高精度数据采集：

毫米波雷达：探测车辆速度、流量及车间距，精度±0.5米。

激光雷达：构建三维道路模型，精准检测障碍物及路面异常。

智能分析与预警：

利用大数据分析、人工智能算法对海量数据进行实时清洗、融合与挖掘，建立交通流预测模型、事故风险评估模型等。

自动识别异常驾驶行为（如超速、疲劳驾驶）和道路隐患（如团雾、路面破损），并预测未来1小时内的交通变化趋势。

多模态预警渠道：

集成车载终端、手机APP、可变情报板、交通广播等，实现“人-车-路”协同预警。

在通信网络畅通时，使用语音电话、手机通话、手机短信等方式发布预警；在通信网络中断时，使用信号弹、鸣锣、启动报警器、高音喇叭喊话等方式发布预警。

四、数据采集方案

数据采集频率：

降雨时：数据采集频率不低于1次/5分钟。

无雨时：数据采集频率不低于1次/2小时。

泥石流泥位、降雨量超过告警阈值时：数据采集频率不少于1次/分钟。

数据采集精度：

毫米波雷达：探测车辆速度、流量及车间距，精度±0.5米。

激光雷达：构建三维道路模型，精准检测障碍物及路面异常。

数据传输与存储：

数据通过高速通信网络传输至数据处理中心进行分析。

系统具备数据自动存储功能，确保历史数据的可追溯性。

五、实际案例

广西德保县成功预警案例：

在持续降雨影响下，地质灾害自动监测设备发出预警信号，成功组织15户41人撤离，避免了人员伤亡。

四川某山区公路预警案例：

公路泥石流监测系统通过实时监测降雨量和土壤含水率，成功预警多次泥石流灾害，为交通管理部门提供了宝贵的反应时间。

六、方案优势

提高监测精度：多源传感器融合技术提高了监测的精度和效率。

缩短预警响应时间：智能化的预警方式实现了从“被动应对”到“主动防御”的转变。

降低运维成本：自动化管理与远程控制功能降低了人力成本。

提升决策科学性：基于数据的预测方法为相关部门提供了科学的决策依据。

来源：赤峰气象早报