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公路边坡灾害的预防、监测与处治
编者按：7月15日，在“2026高速公路边坡灾害防控提质增效”线上研讨会上，智路云交通科技有限公司董事长赵延东带来《公路边坡灾害的预防、监测与处治》主题分享。
当前极端降雨事件多发频发，边坡灾害隐蔽性强、预警误报率高、风险管控碎片化已成为公路运营管理的共性难题。赵延东系统梳理了边坡灾害的形成机理与防控逻辑，提出“韧性前置、多维感知、技防提效”的全周期防控思路。内容既直面行业现存的三类不确定性痛点，也明确了低成本、广覆盖的数字化转型路径，为各地推进边坡防控提质增效提供了务实参考。
公路边坡灾害点多线长、覆盖面广，具有发生频次高、类型多样、季节关联性强、隐患隐蔽性高、突发性强的特征，当前正值“七下八上”汛期，防控压力显著加大，是行业重大隐患排查整治的重点领域。
边坡防控应遵循四大原则：
（1）提升韧性：作为最高防控目标，从事后治理转向源头防控，通过韧性提升从根源减少边坡损毁风险；
（2）早预警：在灾害发生前捕捉异常迹象，前置风险研判，最大程度降低灾害损失；
（3）及时告警：灾害发生后第一时间传递险情，快速联动在途车辆与管控单元，减少人员财产损失；
（4）降损导向：所有防控手段均以减少道路用户与管理部门损失为核心目标。
常见边坡灾害主要分为四类：滑坡、崩塌、泥石流、路基坍塌与表层溜塌。其中崩塌前兆特征弱、感知难度最大；滑坡在普通公路、农村公路管控压力更为突出；泥石流对公路通行影响显著；路基坍塌与表层溜塌多由强降雨、台风等极端天气直接诱发，与工程建设、养护管理水平密切相关。
从形成机理看，边坡灾害由内在地质条件（地形地貌、岩土特性等）与外在诱因共同驱动。近年来极端降雨事件频次显著上升，叠加工程施工等人类活动的地质扰动，外在因素已成为边坡灾毁高发的直接推手。
结合行业普遍推行的空天地一体化监测思路，边坡防控需要建立三类核心监测对象的多维感知体系：
第一类为气象要素：降水是影响边坡稳定最核心的环境条件，气象监测数据是研判灾变风险的基础依据；
第二类是边坡环境要素：持续监测边坡水体压力、土体含水率等水文指标，掌握岩土饱和状态变化规律；
第三类是道路本体要素：持续采集边坡地表与深层位移、震动、水压力、土压力等核心指标，整合多维度监测数据搭建完整感知矩阵，为分级精准预警提供支撑。
下面从边坡韧性提升、监测预警体系建设、灾害处治三个维度展开具体思路：
在韧性提升层面，源头勘察设计是保障公路设施抗灾能力的根本基础。近期多起桥梁灾毁事故溯源后，核心诱因均为前期地质勘察工作存在短板，主要集中在勘察周期不足、勘察深度不达标准两方面。
勘察设计工作必须前置，完整探明沿线地形、地质、岩土特性，才能从源头筑牢边坡抗灾基底。针对已识别的滑坡、坍塌等高风险路段，需匹配适配的工程防护手段，依据地质条件选用挡土墙、锚杆锚固、抗滑桩等硬性工程措施，同步搭配生态防护方案，实现病害针对性治理，全方位提升边坡整体韧性。
在监测预警体系建设方面，多维感知矩阵包含多项监测内容：一是位移监测，布设地表裂缝计、深层位移传感设备，完整捕捉边坡形变全过程；二是水文环境监测，该指标不仅服务边坡管控，对桥梁安全研判同样关键。丹宁高速桥梁垮塌事故中，区域未出现大范围强降雨，但流域山洪导致水位暴涨，凸显水文监测的不可替代性。
同时，依托无人机遥感、机器视觉AI识别等新型技术拓宽感知渠道，通过图像智能识别自动捕捉边坡表层隐患。各类监测设备采集的海量数据需要统一智能平台承载，平台需具备数据实时运算、预案自动匹配、分级响应处置、预警信息统一发布的完整功能，打通监测数据到现场管控的业务链路。
在灾害处治环节，则需遵循两项原则：
一是因地制宜、成本可控。滑坡、崩塌、路基坍塌各类灾害的处治方案存在显著差异，多地灾后处治出现投入成本过高、治理性价比偏低的问题，治理方案需兼顾治理实效与财政承受能力。
二是兼顾短期应急与长期隐患根治。应急阶段快速清除灾损、恢复通行，长期层面配套常态化稳定监测，形成长效灾害防治体系。
然而，当前行业边坡防控工作仍存在三项突出难点，也是本次分享的核心内容：
（1）预警精准度不足、误报率偏高。
相关调研数据显示，部分高速路段监测系统整体误报率达80%，某省份普通公路平均十余分钟便产生一条预警信息。若系统整体误报率超过20%，一线管理人员将难以完成每条预警的现场核查，极易造成管理失效。相比假阳性误报，假阴性漏报的危害更为严重，一旦边坡失稳却未触发预警，将直接引发重大安全事故。
解决该问题不能仅依靠单一监测指标与固定阈值，必须搭建多维度感知矩阵，通过多类监测数据交叉印证，降低错报、漏报概率。
（2）各业务系统数据碎片化。
当前道路、桥梁、隧道、边坡、泥石流均配套独立监测平台，各系统感知数据相互割裂，而各类地质灾害存在联动影响关系，例如泥石流暴发会直接冲击沿线桥梁，单一平台无法完整研判连锁风险，搭建统一监测平台、打通跨场景数据融合通道是行业亟待推进的重点工作。
（3）灾害预警存在极强时间不确定性。
曾有案例实现提前48小时发布地质灾害预警，但预警仅能判定区域存在失稳风险，无法精准预判灾害具体发生时段。这种模糊性给现场工程管控、公众信息推送带来巨大阻碍，难以制定精准、高效的分级管控措施，是当前预警体系亟待突破的短板。
边坡灾害防控存在空间层面的不确定性，不能简单认定已标注风险点位才具备安全隐患，无监测覆盖区域即为安全。在去年一次行业交流中，业内人士透露，某省份上半年发生两起边坡灾毁事故，两处事发点位均未纳入前期排查形成的风险清单。
除空间、时间两类不确定性外，灾害破坏程度同样存在明显波动。以崩塌灾害为例，既有大范围岩体整体垮塌、严重阻断交通的重大险情，也仅有零星碎石滚落的轻微险情。灾害规模直接决定管控处置方式，若无法预判破坏程度，管理人员难以判断是否需要全线封闭道路、开启全域警示信号灯。
上述三类不确定性共同构成了当前边坡预警体系落地的核心阻碍。
（4）预警信息触达效能不足。
现阶段路侧预警设施种类繁多，包含拦道栏杆、水幕投影、地面光影警示、道路警示灯等，部分高速路段布设大量声光警示设备，易形成信息过载，繁杂警示信号难以让驾驶员快速识别风险并采取规范避险操作。
相较硬件警示设施，导航APP、手机应用推送是成本更低、覆盖范围更广、传递逻辑更清晰的预警触达渠道，具备更大推广价值。
（5）成本约束是制约监测体系全域铺开的关键现实因素。
科研阶段可不计投入搭建完善监测方案，但工程落地阶段必须充分测算固定资产投入规模，多数省份难以全域铺设视频、雷达等高价感知设备。西部地区同样存在边坡监测刚需，行业应当优先研发、推广轻量化、低成本监测方案，兼顾管控需求与财政承受能力。
结合“十五五”数字交通基础设施数字化改造相关任务，数字化、智能化升级需落实三项基础建设方向：
第一是路网全域可视化与数字底座搭建，打通各类边坡感知设备的数据接入通道，形成统一数据中台，这是所有智能研判工作的底层基础。
第二是深化人工智能技术全域赋能，我这次赴世界人工智能大会的主要目的，便是调研AI在交通养护、边坡风险管控场景的落地路径。AI应用不局限于图像识别，还可实现多源监测数据运算、多指标交叉印证，从源头降低预警误报、漏报概率。
第三是物联网体系搭建，依托低功耗、低成本物联网终端实现边坡设备广域组网，构建全时段、全覆盖立体感知网络。
最后简单梳理下边坡灾害防控的整体发展思路：
边坡灾害成因复杂、管控链条冗长，行业长期发展方向是由单点、静态、定性研判，转向多系统协同、动态、定量精准管控。
当前汛期灾害防控仍以人工巡查等人防手段为主，各类常态化巡查制度是现阶段不可或缺的基础保障，但技术防控是长期转型核心方向。
依托数字化、智能化技术提升预警精准度与处置效率，同步减轻一线人员工作负荷，全面履行道路安全管理职责，为公众打造安全、通畅的公路通行环境。
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赵延东
特邀作者