“十四五”国家重点研发计划｜韧性再升级 路网强支撑——道路灾害应急抢修从评估到恢复的技术与策略

在全球气候变化加剧的背景下，极端自然灾害对公路基础设施构成严峻挑战。作为城市群互联互通的生命线，公路系统亟需构建“预测-抵御-恢复-适应”四位一体的韧性体系。国际道路联合会（IRF）最新研究指出，通过智能感知技术、动态决策算法和模块化快速修复工艺的融合应用，可将灾后道路恢复时效提升至传统模式的30%以内。相较于传统的被动应急抢修模式，“智能感知-动态决策-快速恢复”的主动韧性防控体系能有效阻断灾害链式反应，具体体现为：基于多源遥感与物联网的智能预警系统实现灾害超前感知，“BIM+GIS”数字孪生平台支撑动态决策优化，预制化修复构件与机械化施工组合显著压缩抢修工期。这种系统性解决方案不仅将路网中断时长控制在72小时黄金救援期内，更通过韧性迭代升级形成适应未来气候风险的弹性交通网络。

损伤评估与抢修决策：从评估到恢复的精确指引

精准的损伤评估与科学的抢修决策是确保灾后快速高效恢复的关键，为此，本文就如何通过现代科学技术，优化评估与决策流程，提高抢修效率，提出以下建议。

损伤评估：灾后抢修的“第一道关卡”

灾后抢修的首要步骤是损伤评估，其核心在于构建“全域覆盖-精准识别-动态反馈”的技术体系。依托“空、天、地一体化”监测评估技术，收集精准的损害数据，可实现灾害破坏程度的快速量化与分级响应。其中，卫星遥感技术在极端天气下可全天候监控地面形变，及时发现大范围沉降与滑坡；无人机可以进入技术人员难以接近的区域，提供高清图像，帮助快速评估受损情况；地面传感器则能实时监测路基沉降和渗水等问题，确保数据的连续性和准确性。

道路的损毁评估通常分为轻度、中度和重度三类，如表1所示。轻度损毁的修复通常在24小时内完成；中度损毁的修复通常在72小时内完成；重度损毁则需要大规模修复，时长为数周至数月。随着应急修复技术的进步，道路损毁的抢修时间正在显著缩短，下一步的目标是轻度损毁的修复时间不超过8小时，特定情况下甚至可在两小时内完成。

空、天、地一体化”监测评估技术示意图

表1 道路损伤评估分级

抢修决策：科学规划与资源调配

抢修决策是灾后恢复的首要环节，涉及资源优化、时效把控与损失控制的多重考量。在有限救援资源约束下，需通过精准的资源分配与调度，构建交通网络修复优先级体系，实现受损路段快速复通与救援物资运输效率最大化。这一过程需将灾前资源预置规划与灾后科学响应策略有机结合，形成系统性决策支持机制。

抢修决策的显著特征在于其多阶段性的系统架构。不同阶段不仅具有差异化的目标体系，更需适配动态变化的资源约束条件与技术实施路径。在灾后应急响应阶段，决策核心聚焦于构建交通网络的“生命线”连通性，通过最小化修复工程量实现关键路段的优先贯通，确保救援通道的时效性。

转入全面恢复阶段后，决策范式将发生系统性转变。该阶段需要运用多目标优化模型，统筹考虑道路服务水平、修复成本效益比，以及全生命周期维护成本等指标。决策者须在重建规划中引入韧性提升系数，通过层次分析法权衡路网冗余度提升与资金投入的边际效益。同时需构建动态资源调配模型，对施工队伍、机械设备和建筑材料进行时空优化配置。

各阶段决策均面临多维约束条件的动态博弈：初期受限于信息不对称性导致的灾损评估误差，后期则需应对资金预算弹性与工期压缩的互斥关系。这要求决策系统具备自适应调节机制，能够基于蒙特卡洛模拟进行多情景推演，并运用数字孪生技术实现修复方案的动态验证与迭代优化。

灾后公路网络通常会遭受广泛破坏，在实际抢修过程中，有限的资金、物资和技术力量无法支撑所有受损路段的抢修工作。因此，合理安排受灾路段的抢修顺序成为需要慎重决策的关键问题。在这一过程中，抢修团队的调度、机械设备的合理配置、工期的科学规划，都是决策者需要统筹兼顾的内容。决策者需要根据每个路段的修复紧急性、在交通网络中的重要性，以及可用资源等因素，优先选择最需要恢复的路段。

灾后抢修决策具有显著的动态演进特征，需构建具备实时响应能力的决策体系。在应急抢修实践中，决策系统需持续整合多维度信息研判：首先，次生风险监测模块应对余震、次生灾害及设备故障等突发变量进行动态评估；其次，资源供给网络需建立弹性调配机制，针对人员滞留、机械故障等供应链中断情形实施预案迭代。

抢修技术优化：从传统到智能的跨越

随着科技的快速发展，道路抢修技术正在经历从传统向智能的逐步跨越。这一转变不仅提升了抢修效率，也为更长期的道路维护和灾后恢复提供了新的解决方案。

UHFRC装配式桥墩（灰色：普通混凝土；棕色：UHFRC）

材料革新让道路“自愈”

同济大学研发的沥青自愈合微胶囊技术，能在路面出现微裂缝时自动修复，显著提高了路面的使用寿命并减少了维护成本。结合超高性能纤维混凝土（UHFRC）等材料，模块化预制构件技术提升了桥梁和路基的抗震能力，提供了更安全、经济的解决方案。

攀大高速全球首次应用无人驾驶压路机群施工

无人化施工装备与3D打印

无人驾驶压路机和集群机器人协同作业已在多个项目中应用。清华大学联合多家企业开发的无人化施工系统，通过GPS和传感器进行精确作业，减少了人工成本并提高了施工质量。3D打印技术则为应急修复提供了新的方向，太空灰3D打印团队成功打印了世界首座混凝土拱桥，显著提高了修复效率。

可摇摆结构体系

韧性设计防患于未然

桥梁抗震韧性设计主要是通过横向抗震策略和减震支座设计，提高了桥梁的抗震能力，减少了灾后恢复的难度。智慧排水监测系统则通过人工智能物联网（AIoT）、大数据等技术实时监控城市排水，确保在极端天气下及时调整排水策略，避免内涝灾害的发生。

案例解析：国内外应急抢修实战经验

国内外在应急抢修中的成功案例，展现了科学技术与制度创新的紧密结合。

在国内，河南“7·20”暴雨后，应急抢险团队依靠北斗卫星和大疆无人机，建立了“空、天、地一体化”监测网，迅速定位塌方点并回传高清影像，为抢修提供了实时数据支持。此外，应急抢险团队还在河南“7·20”暴雨后72小时内成功架设34座应急钢桥，恢复了河南郑州至新乡的应急抢险生命线。在应急抢险过程中，阿里云计算有限公司研发的AI调度系统进一步优化了3.6万台机械设备的调度路径，减少了18％的油耗，提升了抢修效率。

国际灾后重建案例显示，先进技术与科学调度对应急抢修具有显著价值。例如，日本阪神大地震后，通过部署管道检测机器人和无人挖掘机等智能化设备，在余震持续的环境下完成90％地下管网修复，极大降低了人工抢修风险；而美国加州针对频发山火，创新采用耐火等级达1100摄氏度的防火涂层沥青与耐高温标线涂料，有效保障了道路的长期耐火能力和灾后交通恢复效率。这些实践印证，科技手段与系统性管理相结合，可突破传统抢修瓶颈，为全球灾害应对提供新范式。

未来展望：科技如何重塑应急抢修

未来，应急抢修将更加依赖数字化、智能化的技术手段，推动抢修工作向高效、精准方向发展。

数字孪生技术：灾害场景虚拟预演

数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟映射，为灾害应急抢修提供预演支持。例如，北京亦庄打造的全国首个“道路数字孪生平台”，可模拟暴雨、地震等灾害对路网的影响，预测道路损毁区域并评估不同抢修方案的恢复效果。2023年模拟发现某立交桥墩抗震等级不足后，系统提前预警并指导加固，避免了潜在2亿元经济损失。该技术通过数据驱动的决策优化，显著提升了灾害响应效率。

区块链＋物联网：物资调度可追溯化

区块链与物联网的融合为灾后物资调度构建了透明高效的体系。我国广西试点的“区块链＋应急物流”平台，通过区块链技术实现物资从仓库到灾区的全流程追溯，物流延迟率降低35％。德国弗劳恩霍夫研究所开发的智能合约系统，能在灾后自动触发预制构件订单，结合实时数据动态分配运输路线，决策响应时间压缩至5分钟。区块链保障了数据安全与可追溯性，物联网则实现了物流状态实时监控，协同提升调度精准度。

AI预测模型：灾害风险精准预警

人工智能通过多源数据融合与机器学习，赋能灾害风险预判。美国麻省理工学院（MIT）研发的道路灾害AI模型，整合气象、地质及历史灾害数据，可提前72小时预测道路损毁概率（准确率89%)，为抢修争取黄金时间。我国深圳试点的“道路健康度AI巡检车”搭载振动传感器与机器学习算法，可提前3个月预警路基塌陷风险，推动抢修从被动响应转向主动防御。

未来方向：技术创新与政策协同

通过技术创新与政策协同，可系统性提升基础设施抗灾能力，实现灾害损失最小化与抢修效能最大化。例如：在韧性设计标准化方面，参考欧盟《气候适应性基础设施指南》，要求新建道路预留20％冗余承载力，增强抗灾韧性；在技术共享平台建设方面，构建国家级应急抢修数据库，整合各省市灾害案例、抢修方案与物资调度数据，提升跨区域协同效率；在技术融合创新方面，推动数字孪生、区块链、AI等技术在灾害预演、物资调度与风险预警中的深度联动，构建“感知-决策-响应”全链路智能应急体系。

数字孪生技术支撑灾害应急管理

文章来源：李辉,王盼,刘明艳,等.韧性再升级路网强支撑——道路灾害应急抢修从评估到恢复的技术与策略[J].中国公路,2025,(07):18-21. DOI:10.13468/j.cnki.chw.2025.07.014.