■ 文 本刊編輯部

經(jīng)過一段時(shí)期的快速發(fā)展，我國國家公路網(wǎng)結(jié)構(gòu)日趨完善優(yōu)化，為服務(wù)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和公眾出行提供了堅(jiān)強(qiáng)保障。與此同時(shí)，養(yǎng)護(hù)管理問題也備受行業(yè)關(guān)注。眾所周知，公路建成通車后即進(jìn)入養(yǎng)護(hù)階段，截至2021 年末，我國公路養(yǎng)護(hù)里程已占總里程的99.4%。隨著使用年限和交通量增加，在人為、環(huán)境等因素綜合作用下，公路損壞和病害在所難免，路用性能逐漸衰減，養(yǎng)護(hù)工作量與日俱增，在此背景下，養(yǎng)護(hù)管理科學(xué)決策顯得尤為重要。

我國公路養(yǎng)護(hù)總量大，資金壓力更大，在“錢緊”的情況下，提高資金使用效率，科學(xué)合理進(jìn)行路網(wǎng)養(yǎng)護(hù)規(guī)劃，成為行業(yè)面臨的現(xiàn)實(shí)問題。與此同時(shí)，當(dāng)前公路養(yǎng)護(hù)還處于“消極防御型”的被動管理模式，而且評估公路病害狀況，很大程度要依賴養(yǎng)護(hù)人員個(gè)人經(jīng)驗(yàn)判斷，在效率、成本等方面都有問題。此外，現(xiàn)有養(yǎng)護(hù)管理系統(tǒng)分散，數(shù)據(jù)難以高效調(diào)用，導(dǎo)致數(shù)據(jù)利用效率不高，很難高效科學(xué)輔助決策。

針對上述問題，本期“第一觀察”《走向科學(xué)決策》邀請行業(yè)專家分析了公路養(yǎng)護(hù)管理科學(xué)決策的現(xiàn)狀、問題及解決對策，并以甘肅、北京、云南的公路養(yǎng)護(hù)管理系統(tǒng)為樣本，直觀分析了各自的功能、成效及使用心得。

實(shí)踐表明，近年來，我國公路養(yǎng)護(hù)尤其是路面養(yǎng)護(hù)技術(shù)已得到長足發(fā)展，各省份均自主開發(fā)了路面管理與輔助決策系統(tǒng)，科學(xué)決策技術(shù)逐步完善。《公路養(yǎng)護(hù)工程管理辦法》已將養(yǎng)護(hù)科學(xué)決策納入養(yǎng)護(hù)工程前期環(huán)節(jié)，以公路技術(shù)狀況檢測評定、養(yǎng)護(hù)需求分析、養(yǎng)護(hù)方案確定為基礎(chǔ)，遵循全壽命周期綜合效益最佳的理念，綜合考慮技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、安全及環(huán)保等因素，合理確定養(yǎng)護(hù)工程。隨著自動化檢測技術(shù)和信息化分析技術(shù)的不斷深化應(yīng)用，公路養(yǎng)護(hù)工程科學(xué)決策的能力明顯提升，正逐步由傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)判斷向數(shù)據(jù)驅(qū)動的科學(xué)決策管理模式發(fā)展。

與此同時(shí)，各省份積極推廣應(yīng)用信息化技術(shù)，基本實(shí)現(xiàn)了路網(wǎng)資產(chǎn)、承載對象、管理資源等要素的數(shù)字化，以公路養(yǎng)護(hù)決策、日常養(yǎng)護(hù)管理、路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測、應(yīng)急調(diào)度指揮、公路綜合執(zhí)法管理、出行信息服務(wù)為重點(diǎn)，建立了科學(xué)輔助決策體系和實(shí)時(shí)路網(wǎng)運(yùn)行監(jiān)測體系，初步實(shí)現(xiàn)了公路管理與服務(wù)數(shù)字化。

值得一提的是，北京、上海、浙江、江蘇等省份還先后針對一些重點(diǎn)養(yǎng)護(hù)工程項(xiàng)目開展了BIM 技術(shù)示范性應(yīng)用。有專家指出，可以探索利用管理平臺的數(shù)據(jù)整合功能和BIM 的可視化功能，實(shí)現(xiàn)養(yǎng)護(hù)管理中的病害分析和建模、日常巡檢監(jiān)測、養(yǎng)護(hù)決策和應(yīng)急模擬，逐步解決傳統(tǒng)養(yǎng)護(hù)管理模式中存在的“被動管理”“個(gè)人經(jīng)驗(yàn)”“信息孤島”等問題，實(shí)現(xiàn)公路養(yǎng)護(hù)管理的現(xiàn)代化、科學(xué)化和智能化。

當(dāng)然，我們也要認(rèn)識到，養(yǎng)護(hù)管理科學(xué)決策尚在探索階段，仍有很多問題需要在下一步的工作中研究解決，包括如何統(tǒng)籌考慮材料性能衰變規(guī)律，而不是單純以路況數(shù)據(jù)為決策基礎(chǔ)；如何更好地統(tǒng)籌考慮環(huán)境因素和交通量發(fā)展趨勢；如何更好地實(shí)現(xiàn)AI 決策與專家經(jīng)驗(yàn)判斷法的融合；如何更好地實(shí)現(xiàn)基于全壽命周期的路網(wǎng)最優(yōu)化決策分析等。