引言

随着公路里程的持续增长，日常养护任务日益繁重，传统依赖人工巡检、纸质记录的管理模式已难以适应精细化养护需求。据行业调研，传统模式下公路病害发现滞后时间平均达7天以上，养护资源调配效率低下，重复养护率超过15%。近年来，GIS技术与物联网、大数据的融合应用，为构建智能化公路养护管理系统奠定了基础。本文聚焦公路日常养护场景，从系统设计目标、架构组成、功能模块及实施路径等方面，深入研究基于GIS的公路日常养护管理系统，旨在通过技术赋能提升养护管理水平，保障公路网络的安全畅通。

1基于GIS的公路日常养护管理系统设计背景

1.1传统公路养护管理的痛点

传统公路日常养护管理存在三方面突出问题：一是信息管理碎片化，公路资产数据（如桥梁、涵洞位置）、病害记录（如裂缝、坑槽分布）多分散于不同部门的表格或文档中，缺乏空间关联，难以快速查询某路段的综合状况；二是决策科学性不足，养护计划制定多依赖经验判断，如仅凭巡检人员描述确定病害优先级，易导致资源错配；三是应急响应滞后，突发路况（如暴雨导致的路面积水）难以及时定位与处置，影响道路通行安全。

1.2系统设计的目标与意义

基于GIS的公路日常养护管理系统设计旨在实现三大目标：一是信息集成化，打破数据壁垒，构建涵盖公路资产、病害、养护资源的统一数据库；二是管理可视化，通过电子地图直观展示各类信息，提升管理效率；三是决策智能化，利用空间分析技术辅助制定养护计划，提高决策科学性。系统应用的意义在于：对管理部门而言，可降低养护成本（某试点显示成本降低12%）、缩短病害处置时间（平均缩短至4小时内）；对公众而言，能提升道路通行安全性与舒适度；对行业而言，为公路养护数字化转型提供可复制的技术方案，推动行业管理模式升级。

2基于GIS的公路日常养护管理系统架构设计

2.1系统总体架构

系统采用“三层架构”设计，包括数据层、功能层与应用层。数据层负责存储各类信息，分为空间数据（公路矢量地图、遥感影像、设施坐标等）与非空间数据（病害属性、养护记录、人员设备信息等），通过空间数据库（如PostGIS）实现关联管理。功能层是系统核心，包含数据采集、空间分析、可视化展示等模块，通过GIS引擎（如ArcGISEngine）提供地图操作、图层管理等基础功能。应用层面向不同用户（养护管理人员、巡检人员、决策者）提供个性化服务，如管理人员使用“养护任务派发”模块，巡检人员通过移动端APP上传病害数据。三层架构通过接口规范实现数据交互，确保系统稳定运行与功能扩展。

2.2数据库设计

数据库设计需满足空间数据与非空间数据的高效关联。空间数据包括：基础地理数据（行政区划、地形地貌）、公路专题数据（道路中心线、路面类型、里程桩号）、设施数据（桥梁、涵洞、交通标志的位置与几何形状），采用矢量格式存储，坐标系统一为国家2000大地坐标系。非空间数据包括：病害数据（类型、等级、发现时间、处置状态）、养护资源数据（人员信息、设备型号与分布、材料库存）、养护记录（施工时间、工艺、成本），通过唯一标识符与空间数据关联。例如，某桥梁的空间坐标与其病害记录通过“桥梁ID”绑定，实现点击地图上的桥梁图标即可查看其所有养护信息。

2.3核心功能模块设计

系统包含四大核心功能模块：一是数据采集模块，支持移动端GIS采集（巡检人员现场拍摄病害照片并标注位置）、传感器自动上传（如路面温度、湿度数据）及历史数据导入，确保信息实时更新；二是地图管理模块，提供缩放、平移、图层控制等操作，可叠加显示公路线、设施点、病害分布等图层，支持按条件查询（如查询某路段3个月内的坑槽病害）；三是分析决策模块，通过空间分析工具实现：缓冲区分析（如确定桥梁病害影响的500米范围路段）、网络分析（规划最优养护路线，减少里程15%以上）、热点分析（识别病害高发区域），辅助制定养护计划；四是养护管理模块，实现任务派发、进度跟踪、验收归档的全流程管理，任务信息自动关联至地图对应位置，方便跟踪。

2.4移动端与Web端协同设计

为适应巡检与管理的不同场景，系统采用移动端与Web端协同模式。移动端面向一线巡检人员，具备离线地图加载、GPS定位、病害信息采集（文字、照片、视频）、任务接收等功能，支持无网络环境下缓存数据，联网后自动同步至服务器。Web端面向管理人员，部署于管理中心，提供大屏可视化展示（如全路网病害热力图）、数据分析报表、任务派发与审批功能。两端通过云服务实现数据实时同步，例如巡检人员在移动端上传的病害数据，5分钟内即可在Web端地图上显示，确保信息传递高效准确。

3系统关键技术与实现策略

3.1空间数据可视化技术

空间数据可视化是系统的核心技术之一，需实现多维度信息的直观展示。采用分级符号法展示病害等级（如红色圆点表示严重病害，黄色表示一般病害），分类设色法区分路面类型（如沥青路面为灰色，水泥路面为白色），热力图展示病害密度（颜色越深表示病害越集中）。针对复杂设施（如桥梁），采用三维建模技术展示其结构细节，点击模型不同部位可查看对应构件的养护记录。可视化技术的实现依赖于GIS引擎的渲染功能，通过优化图层叠加顺序、简化复杂矢量数据，提升地图加载速度。

3.2多源数据融合技术

系统需融合多源异构数据，实现信息全面性。数据来源包括：基础地理信息（从测绘部门获取）、公路资产数据（从养护部门历史档案导入）、实时巡检数据（移动端上传）、物联网监测数据（如安装在急弯处的视频监控、路面状况传感器）。融合技术通过统一数据标准（如病害分类采用《公路技术状况评定标准》）、建立关联规则（如视频监控点坐标与所在路段绑定）实现数据整合。

3.3智能决策支持技术

基于GIS的空间分析功能构建智能决策模型，辅助养护计划制定。一是病害优先级评估模型，综合考虑病害位置（如是否在主干道）、等级（如是否影响结构安全）、周边环境（如是否临近学校），通过加权分析生成优先级排序，在地图上用不同颜色标注；二是养护资源调配模型，根据病害位置与资源分布（如养护队伍驻地、设备存放点），通过网络分析计算最短距离与最优路径，自动生成资源调配方案；三是养护周期预测模型，结合历史数据与路面状况，预测不同路段的下次养护时间，在地图上设置预警标识。

3.4系统安全与性能优化策略

系统安全需保障数据传输与存储安全：采用加密传输协议（如HTTPS）保护移动端与服务器的数据交互，对敏感信息（如桥梁结构参数）进行脱敏处理；数据库定期备份，设置访问权限（如巡检人员仅能查看本辖区数据）。性能优化针对大数据量场景：采用地图瓦片技术（将大地图分割为小瓦片，按需加载），提升地图浏览流畅度；对历史数据进行归档处理（如仅保留近5年的详细记录），减轻数据库负担；利用负载均衡技术，确保多用户同时在线时系统响应速度（页面加载时间＜3秒）。

结束语

基于GIS的公路日常养护管理系统通过空间信息技术与养护业务的深度融合，有效解决了传统管理模式的信息分散、决策滞后等问题，为公路养护提供了数字化、可视化、智能化的解决方案。未来，随着5G、物联网、人工智能技术的发展，系统可进一步拓展功能，如引入无人机巡检数据实时接入、基于数字孪生的养护模拟等，持续提升智能化水平。

参考文献

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