大数据视野下公路养护统计管理工作研究

◇李 晋

信息技术的高速发展，大数据成为各个领域未来发展的重要技术。公路养护比例加大，养护管理压力上升，是制约公路养护管理的主要瓶颈之一。而将大数据引入公路养护统计工作，可以充分挖掘数据，构建行业统计分析模型，指导养护工作发展，推动公路养护业提升技术水平，向现代化转型，为公路养护业的快速发展提供智力支撑。

一、公路养护统计管理现状分析

统计管理是公路养护管理的一种方法，该方法具有高效低成本的特点。统计方法主要是对实际数据进行搜集，运用统计学的运算公式及原理，进行分析和研究，进而发现和解决问题。统计管理方法具有较强的灵活性和广泛性，能够有效地提高决策质量和控制成本、预防问题出现等作用。相关资料显示，全国公路养护里程将历史性接近500万公里，养护比例达到97.6%。公路养护管理工作进入周期性高峰期，公路养护的投资成本非常大，工程量多且施工进度慢。可见，在公路养护管理中应用统计方法对相关资料进行分析和指导已显得非常必要。

当前，许多公路养护工程中合理控制工程进度、成本及提高质量已经成为管理的重要目的，当然，统计管理工作重心也是此目的实现后利用大数据收集整理和分析相关数据信息。比如县级公路养护的统计管理中，需要利用大数据对其信息进行动态整合分析，确保管理者能快速及时地了解和掌握工程状况，以应对、预防可能出现的状况。为此，在统计进度上，需要比较养护实际施工与施工计划，并仔细寻找和分析工程进度异常的影响因素，及时解决施工中的不良现象，如缺乏技术人员、材料及设备进场不及时、缺乏资金等问题，并及时寻找解决问题的办法。同时，利用大数据进行分析以挖掘其未发挥的潜力，向管理者提供决策指导。

二、公路养护统计管理中存在的问题

1.统计数据缺乏可靠性和真实性

统计数据信度差主要是因为统计管理人员及施工方对统计的思想认识不足，缺乏必要的社会责任感，未能深入了解统计方法，统计力量薄弱，且法制观念淡薄，将数据估计作为统计工作的主要内容，数据的主观性和随意性较强，甚至依据上级的计划指标创造数据，统计数据缺乏可靠性和真实性，难以精确地呈现公路养护的具体状态。同时，一些管理者未能认识到统计工作的重要性，也未能将大数据等新技术应用到统计管理中，对统计数据的价值未能充分认识，加上不重视统计团队建设，这些都影响到统计数据的真实性和可靠性。

2.现行养护统计指标，不适宜评价改扩建工程旧路面状况

病害路面的发展规律和路面性能变化规律等历史资料的有效应用程度不高。虽然历年的运营和养护统计资料，蕴含大量的路况信息，但这些数据只是一个时间点上的指标和参数，对包含时间序列的历史数据缺乏有效利用，特别是对扩建工程来说，尤为如此。例如路面病害发展规律及路面性能变化规律，是扩建工程重要的参考信息，尤其是历年病害调查、检测、养护和维修资料统计数据，影响到扩建工程的决策。

3.路面主要病害类型的单项统计资料较为缺乏

河南干线公路主要的病害大多是1～3种类型，这类主要病害，却严重影响、制约了整条道路的路况和使用质量，这些主要病害路面的精确、具体数据却没有体现在现有统计指标中。例如，以路面综合破损率作为评价路面破损状况的统计指标有时过于综合，反映不出公路的主要病害类型及特点；又由于缺乏单项主要病害的评价统计指标及评判参数，这些都不利于公路改扩建工程决策。

4.统计指标滞后和资料分散

许多单位使用的统计指标已经难以满足社会要求，公路管理的政策及制度都早已发生变化，而其统计指标体系却沿用多年前的，这种滞后的指标体系下产生的数据是很难有可信度的。同时，限于统计机制的经久不变和不适应性，其所统计的资料也非常分散。当然，这种分散性也与公路数量多、路线长和范围广的特点有关，加上人工整理这些资料需要耗费大量时间。又因公路极易受到自然因素影响，使得路况的变化极快，对于一些信息反馈不及时、施工进度慢的区域，完成统计工作存在一定难度。特别是缺乏材料参数方面信息，如路面材料组成、材料的性能及其变化等。在以往统计评价指标中，过于重视路况调查和整体性刚度的检测等，这些因素造成许多资料难以验证，资料缺失及未按程序办理等现象导致资料不完善，这样就增加了统计工作的难度。

三、提高公路养护统计管理的策略

1.完善统计机制和提高思想认识

公路管理者必须强化自身素质，充分重视公路养护统计。数据统计是养护施工的必要条件，统计数据能够为公路管理提供必要的数据分析及指导，使领导决策更加适合公路发展。此外，还应健全完善统计体系，要重视对路面病害单项评价统计指标的研究，对路面破损状况的评价改为总体评价指标和单项评价指标，比较实用。要重视对路面材料性能及其变化规律的统计分析与研究，切莫忽视了材料参数这一重要的评价指标及其所蕴含的丰富信息。要强化数据统计管理，从公路发展实际出发制订公路养护统计的相关指标，遵循公路发展及养护规律，以真实可靠的数据反映公路养护的具体状况，最大限度地强化数据信度。要做到即时发布信息，数据有根据，进而确保公路养护中统计管理的价值实现。

2.大数据与公路养护统计管理的融合

大数据具有大容量、多样化、多变性、高速率及高价值的特点，而公路养护管理的数据与此特点非常符合。公路养护历史、评定公路状况的数据、车流量等数据信息随着公路的运营会不断地产生新数据，进而累积成公路养护管理的大数据。所以，应用大数据统计管理公路养护能够解决公路养护统计管理中存在的许多现实问题。

加快公路养护“大数据”推进进程，建立数据库。利用大数据特性，收集公路行业的全面信息，如建设图纸、车流量、检测评估数据、施工养护、道路健康检测等信息进行建档、存储，构建动态的、全面的公路运营养护数据库。在专人管护的基础上，引入“互联网+”理念，通过开发专属手机APP，将日常巡查中发现的问题上传至云服务器，实现对管养道路的实时监管和问题处理，记录公路网中每条公路各个时期的信息数据，为数据分析提供有效真实且全面的数据源。例如，借鉴山东省先进养护经验，建立省、市两级公路数据库，依托交调站、观测点自动化观测和计算机处理技术，实现数据的动态更新。在此基础上做好信息资源整合，构建和完善全省统一的公路行业管理信息平台，实现交通大数据的共建共享。以省为单位，构建全省统一的路网运行监测平台，加快省市路网监测平台联网，实现公路运行可视化、管理数字化，加快干线公路重要节点实时监控体系建设，实现对路网的可视、可测、可控。

3.推行路面使用性能评价体系及统计指标

根据《公路技术状况评定标准》（JTG.H20.2007），我国现行路面使用性能评价体系（PQI），见附图。

附图 路面使用性能评价关系图

路面使用性能评价内容主要包括路面车辙、路面平整度、路面破损、抗滑性能及结构强度等部分。分别采用PCI、RQI、RDI、SRI、PSSI五个指标来进行综合评定，通过计算得出路面使用性能的综合评价指标PQI。该指标综合考虑了道路的强度、行车舒适性、路表状态等参数，能较全面地反映路面使用性能，由于上述评价指标及体系多侧重于运营期的路况评价，故非常适合道路养护维修工程应用。

在此基础上，考虑到旧路改扩建工程旧路面结构层尤其是上面层，一般不直接作为改扩建后上面层的特点，还应将路面病害状况、路面结构状况、材料性能状况三部分内容纳入统计体系，亦即加强宏观、中观和微观三个层次的统计研究。宏观为路面现状、使用状况，获取方法为现场调查统计，主要统计指标有路况指数、各种病害类型等；中观是路面的整体性能，获取方法为借助于FWD、GPR检测手段获取，主要统计指标有整体强度、不同结构层的松散（剥落状况）数值；微观为筑路的材料性能变化，获取方法为现场取芯、室内试验，主要统计指标为不同材料的检测数据。

4.建立养护大数据模型

利用大数据思维，深入、充分地挖掘公路数据，从其巨量数据中寻找规律，构建出路面施工养护效果预测、性能衰减及养护决策分析等模型，将其应用到公路养护统计管理中，进而提升整个养护统计管理系统，使其更具科学性，并为养护管理决策提供重要参考。在此基础上，应结合大数据的整个流程，构建公路养护统计管理数据3D模型，以快速直观地查看公路设施当前信息及历史状况，应用检测设备、监控系统、无线技术及技术转件将其同管理系统连接起来，以实时动态地了解和掌握公路养护状况及突发事件，为快速响应和解决问题提供依据。

5.强化队伍建立和提高统计工作者综合素质

管理统计工作者队伍也是公路养护管理的重要手段，要培养一批专业能力及责任意识强的统计队伍，并充分发挥其才能，确保其拥有稳定的工作环境和高涨的工作激情。同时，还应强化统计工作人员的专业知识培训，鼓励其学习新法规、新技术及公路知识，以不断提升和拓展其视野，进而提升统计工作水平。

6.利用大数据技术强化统计分析能力

公路管理的目标是向公众提供舒适、安全的通行环境，提升公路服务质量，确保公路同社会经济同步发展，但公路养护统计管理分析工作任务大，为此，必须依靠分析统计大数据来实现。构建相应的分析模型，构建网络共享平台，以海量养护数据为基础，通过各类模型算法，深度挖掘分析公路养护过程中各类数据的变化规律。比如，利用每条线路车流量的信息统计，将其整理分析为具体图表及数值，为管理部门分析车流向、车流量及其变化趋势等提供可靠依据，实现公路区域间网络信息及资源的共享，进而确保统计信息的真实性和即时性，掌握公路养护的全面信息，为管理者提供决策依据，从而全面推进智慧养护体系的落地。

总之，公路养护统计工作较为复杂，必须严格要求和强化数据可靠性。为此，公路数据统计工作者应不断提升自身知识水平和综合素质，不断提升新技术的应用能力，充分利用信息技术和大数据分析平台，深挖数据，改善传统模式的不足，为公路的使用性能、模型预测、养护资金分配、选择最佳养护方案提供有效数据和科学依据，这对于公路的可持续发展有着非凡的意义。

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