多源信息融合下的城市軌道交通行車應急指揮決策方法

摘 要：伴隨城市化進程的持續推進，地鐵與輕軌等城市軌道交通在公共出行體系中發揮著越發重要的作用。行車安全與應急指揮正面臨巨大挑戰，愈發凸顯的是那些頻繁出現的故障，與高峰客流擁擠及線路錯綜復雜交織后的潛在隱患。多源信息融合技術的出現，為城市軌道交通運營者提供了全新的決策理念：借助整合車載傳感器、軌旁裝置、客流監測及外部環境等多維數據，可實現更精準的實時感知與迅速響應，從而優化行車調度與風險管控。從多源信息融合的角度，文章著眼于城市軌道交通的行車應急指揮與決策，并對其核心支撐與運行邏輯進行拓展性闡述。在剖析應用價值與主要瓶頸的基礎上，結合實際工作實踐與策略方案探討，提出針對性原則與多場景實踐路徑。期望借此為城市軌道交通體系的安全保障與效率提升提供可行方法，并為后續相關研究與應用落地奠定根基。

關鍵詞：多源融合 軌道交通 應急指揮 行車決策

在現代城市的高速擴張中，軌道交通因其運能大、污染小而備受青睞，逐漸成為緩解擁堵與連接都市群的重要載體。客流高峰時段易出現乘客擁擠與調配不暢的問題；當設備老化或故障高發時，運營方也將面對實時處理的高難度考驗。傳統調度模式下，信息來源單一，指揮員多依托經驗作出應急決策，難以及時獲取充分且精確的車站、線路與客流信息。由此產生的滯后反應與資源錯置，可能引發連鎖事故甚至嚴重安全隱憂。多源信息融合技術為這一困境帶來新的啟示：它通過對車載感知、軌邊監控與外部數據的整合，能更直觀地呈現行車狀態與運行環境，也為迅捷調度與風險預判提供了有效支撐。城市軌道交通行車應急指揮決策的核心目標在于“安全與效率并舉”，要想達成此目標，需在技術、管理與組織協同上多向施力。文章將探討多源信息融合對于城市軌道交通行車應急指揮的意義和挑戰，并在策略與實踐兩個層面提出針對性見解。

1 多源信息融合對行車應急的挑戰與機遇

1.1 監測鏈條延伸：感知完整度的訴求

城市軌道交通涵蓋多層面設備與復雜線路，傳統監控更多只關注單個或單條線路狀態，如信號機或列車編組信息，卻忽視乘客流量、外界環境與異常事件之間的交互影響。多源信息融合將車站攝像頭、自動售檢票系統、車載雷達及網絡通信等多維數據綜合處理，調度中心更易在突發狀況下掌握各關鍵節點狀態。監測鏈條要想有效延伸，傳感器網絡與高帶寬通信必不可少，故若傳感器故障或網絡資源不足，應急指揮就會因信息延遲而大打折扣。傳感器運維人員對系統穩定度也會格外關注，因為一旦數據缺失或不準確，就難以及時反映真實場景，行車安全因而面臨新的潛在風險[1]。

1.2 數據集成難度：標準缺失與平臺兼容

城市軌道交通裝備迭代頻繁，數據采集標準、格式及接口千差萬別。部分車站仍在使用陳舊信號系統，另一些區段卻早已切換至新一代通信信號；兩類系統協議和數據頻率迥異，想要完成多源信息的無縫整合往往投入昂貴硬件和軟件資源。協調不當時，數據可能出現交互錯誤，也會令后續的融合算法無所適從。監測頻度的差別或協議解析的不兼容，會讓應急系統難以形成整體觀，使列車調度與突發處置產生延誤。

1.3 應急與常規調度矛盾：安全冗余度考驗

軌道交通行車調度既要兼顧日常運營效率，也要為突發情況保留應對空間。多源信息融合關注預警與決策，讓調度員能迅速切換到應急模式。若某場合需快速重組運行圖或疏散乘客，安全冗余度就是評估融合系統成效的指標，算法若過度緊湊，則應急時可能難以留給指揮員足夠彈性。過于追求冗余又會放大運營負擔，極其考驗對系統使用邊界的拿捏。突發事故發生時，高效應急與日常效率常常處在平衡的天秤兩端，融合系統需要建立合理的冗余設計與即時調度機制來化解這一沖突。

2 多源融合指揮的實施要點與原則

2.1 安全優先與分層校驗

城市軌道交通關乎公共安全，所有數據集成與創新都應將“安全優先”作為首要考量。在多源信息融合納入行車調度時，可采用分層校驗體系：數據入口處針對關鍵數據流進行篩查，評估是否存在噪聲或偽報；算法決策端通過多重驗證與極端測試確保模型不會在異常輸入下失控；執行階段為應急指揮員保留人工干預或強制停車的權限，為自動化失靈時留有最后的防線。在各環節設置安全閥門，有助于降低系統因融合失敗所帶來的風險[2]。

2.2 標準對接與模塊化架構

多源信息融合要為軌道交通應急持續發力，需要統一或兼容的標準。數據頻率、傳輸協議、設備接口和算法參數都要有一致或可銜接的規范。運營方可采用模塊化思路，將感知、分析、決策與應急執行分為獨立單元，既可以漸進式改造老舊系統，也能便于未來對新設備的加入與數據共享。模塊化不僅降低了改造門檻，也拓展了未來可升級空間。大到全線網絡，小到單個車站，都能按需接入或退出某個功能模塊，使多源信息融合的指揮能力在不同階段都能夠保持延展性。

2.3 人機協同與動態演練

多源信息融合并非意圖用機器取代人工判斷。城市軌道交通肩負公共職責和社會安全，人機協同更為不可或缺。調度員和技術人員依據融合系統的實時建議，可加快應急響應，但需通過培訓與演練熟悉系統的盲區和誤報，避免“自動化盲從”引起的嚴重失誤。若要充分考驗融合系統的韌性，可讓多部門在動態演練時介入人機混合決策場景，并模擬各種極端環境。模擬高峰斷電、列車脫軌或極端天氣等事件時，讓人機共同參與應急決策，能夠讓融合算法在真實情境中經受檢驗，也能讓人員熟練掌握人工干預的時機與方式[3]。

3 多源信息實踐策略：高效協同，智慧應急同步提升

3.1 多源信息綜合優化，行車應急及時處置

多源信息綜合優化的主要目標在于打通各類數據壁壘，將站臺客流、車載監測、軌道信號、天氣預警以及周邊交通信息統一整合，以實現行車應急的快速處置。第一階段重視廣度與深度的結合，既要涵蓋足夠密集的測點，也要讓關鍵監測如隧道積水和設備故障有高辨識度。第二階段借助算法引擎將多樣數據進行迅速交叉分析，再根據安全閾值與規則生成調度方案。第三階段由可視化界面或語音方式將結果傳遞給前線指揮員，便利其掌握決策依據。只有在軟硬件高度融合及管理分工明確時，這些多源信息才可能快速轉化為實際的行車安全保障。各站點常常受到節假日或惡劣天氣影響，必須從時間與空間維度同步考量客流分布，若不將這些要素納入多源分析，突發擁堵或故障將難以及時遏制[4]。

在工作實踐中，工作者于某大型地鐵部門任職調度工程師，為加強高峰時段行車安全與應急效率，引入多源信息融合平臺。通過車站閘機數據與視頻識別系統的拓展，以及在車輛段增設無線通信模塊，平臺實現了雙向感知乘客流動與車載工況。系統會在每次列車進站前自動比對車門狀態、站臺乘客密度與氣象數據，發現異常則立即給出提示。某日早高峰時，一座換乘站的人流猛增，平臺檢測到該站閘機記錄與視頻流均超出正常閾值，且預測半小時內可能發生擁堵。調度工程師參照平臺反饋，為鄰近區段補開空車與降低列車進站速度，以分散乘客流量。這項措施消除了站臺過度擁堵，也預防了后續調度秩序混亂的風險。試運行結果表明，多源信息綜合優化能讓調度員在初期階段就迅速干預，明顯提升應急效率與行車安全。

3.2 數據碰撞實時融合，安全保障協同推進

在強調高速應急和行車安全的城市軌道交通場景里，數據碰撞實時融合是協同推進的重要要素。所謂數據碰撞，就是將彼此孤立的數據信息如車載傳感器、網絡客流或社會媒體動態等，都放入同一模型中交互比對，讓潛在的聯系或矛盾顯露于表面。實時融合表明此過程需要頻繁迭代，讓外部變動與乘客流向都能被系統追蹤并分析。由此多角度評估列車或站點的風險便成為可能，若發現設備故障與乘客滯留具有聯動征兆，系統能即時匹配相應調度方式。

在工作實踐中，工作者于城市軌道運營中心分管信息管理。他們搭建高并發實時處理平臺，解決以往調度系統難以及時感知內外動態的短板。平臺會將車載傳感器、列車控制系統與周邊交通數據（如公交客運量、共享單車投放量）匯總，并用大數據算法檢測是否存在“客流猛增—臨時用車不足—隨機故障”之類的連鎖風險。某次地鐵臨近末班車時，突發暴雨致部分站客流大幅上升，系統通過雨量傳感器和監控數據的交互判定，該站進出站量即將超閾值，建議調度員延后停運時刻并調用備用車組。滯留乘客得以疏散，雨夜打車難題也得到緩解。工作者認為，正是借助實時融合與數據高并發處理，使調度中心能夠在幾分鐘內完成快速應對，最大程度壓縮了安全風險。

3.3 邊緣算力靈活部署，精準指揮快速響應

當城市軌道交通范圍逐漸擴大，分布式車站和線路日漸增多，只依靠中央服務器進行高負載運算與信息分配可能難以滿足極限情境下的時效要求。邊緣算力的靈活部署，為處理“最后一公里”行車安全和指揮延遲提供了實用手段。核心觀念在于將部分計算和數據分析前移到車站或車載節點，萬一局部網絡中斷或通信受阻，依舊能就地完成基礎判斷。邊緣端通過本地緩存與AI模塊可數秒內識別列車的重大異常并執行制動，而不是全部上報中央再等待回令，中央系統只需集中負責更大范圍的統籌。

在工作實踐中，工作者為某超長地鐵線路提供應急支持。這條線路跨越多個行政區，且部分區段信號易受地質影響。之前若隧道漏水或輕微塌方，中央調度難以及時掌握現場狀況。工作者在多個車站與隧道入口安裝帶有邊緣運算功能的網關，每個網關包含環境傳感器、列車監測組件與簡易AI推斷模塊。監測到軌道變形或異常振動時，網關會迅速運行本地算法判定故障等級，可能在幾秒內便給出應急方案，例如降低信號等級或施行限速。之后將簡要結果傳回中央，以協調更廣域的運行圖。有次意外發生地面塌陷，邊緣網關在數秒內即確定危險等級，并通知臨近車站停運，成功避免列車駛入風險區域。工作者總結，邊緣算力讓行車應急愈加靈敏，中央系統掌控全網整體，兩者形成配合，為分散且突發的隱患提供更強抵御能力。

4 結語

多源信息融合使城市軌道交通行車應急指揮擁有了更開闊的思路，也推動傳統調度模式向更加靈敏與多變的形態轉化。通過多維監測與數據匯聚以及人機協同機制，相關管理部門更易預判風險并采取迅捷干預，有效削減了事故蔓延與資源錯誤分配的概率。技術與管理領域依舊需要同步完善：硬件設施與算法系統的不斷升級，仍需投入高水平建設；平臺規范與接口標準的形成，離不開多方的協作；人機融合的縱深，也有待在反復演練和實戰中持續改進。在技術、運營及組織多重層面共同發力時，多源信息融合下的城市軌道交通行車應急指揮決策方式才能真正落地，進而為城市公共交通的長遠發展帶來更堅實的安全支撐與效率助力。

參考文獻：

[1]朱興林，陳夢瑤，劉泓君，等.基于多源信息融合的城市快速路駕駛風險辨識與方法[J/OL].交通運輸工程與信息學報，1-18[2025-03-02].

[2]張洪滔.基于多源信息融合的大數據技術在災害預警中的應用研究[J].信息與電腦（理論版），2024，36（17）：80-82.

[3]劉春霞.多源信息融合的深度強化學習推薦模型研究[J].信息記錄材料，2024，25（07）：246-248.

[4]姜長三，曾楨，萬靜.多源信息融合研究進展綜述[J].現代計算機，2023，29（18）：1-9+29.