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龙图腾网获悉云南省交通规划设计研究院股份有限公司申请的专利一种高速公路强降雨致灾风险评估模型建模方法及风险评估系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119939879B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411853284.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种高速公路强降雨致灾风险评估模型建模方法及风险评估系统是由李薇;邹铁方;赵元昌;付玺君;丁宇超;杨学昆;曾冲;杨文臣;张华栋;熊昌安;陈兴通;房昱纬;保雨含;付帅;段曰蔚设计研发完成，并于2024-12-16向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高速公路强降雨致灾风险评估模型建模方法及风险评估系统在说明书摘要公布了：针对现有成果主要针对区域交通气象风险评估且评估模型受专家知识影响等问题，本发明提出了一种高速公路强降雨致灾风险评估模型建模方法及风险评估系统，所述发明通过问卷设计、调查、信效度分析等手段获得各因子的得分及权重，然后通过路径分析找出对强降雨致灾风险有直接和间接影响的因素，进而综合考虑这种直接、间接影响及各影响因素的权重，建立风险评估模型。与现有技术相比，本发明的有益效果是：所述方法针对高速公路具体路段开展评估，建模过程中能克服专家对模型结果的影响。

本发明授权一种高速公路强降雨致灾风险评估模型建模方法及风险评估系统在权利要求书中公布了：1.一种高速公路强降雨致灾风险评估模型建模方法，其特征在于：通过问卷设计、调查，先分析各因子之间的直接与间接关系，再建立风险评估模型，其步骤如下： S1：考虑致灾因子的危险性F1、孕灾环境的敏感性F2、承灾体的暴露性F3、承灾体的脆弱性F4及防灾减灾能力F5五个影响因素及强降雨致灾风险F6共六个因子，考虑各因子的具体内容，采用五级里克特量表设计调查问卷； 致灾因子的危险性F1指强降雨在高速公路路段上的危险性，包含降雨量F11、降雨持续时间F12、降雨频率F13共3项具体内容； 孕灾环境的敏感性F2指道路对强降雨的敏感性，包括路段起伏程度F21、边坡陡峭程度F22、隧道数量F23、桥梁数量F24、周边植被量F25以及路面凹凸程度F26共6项具体内容； S2：开展问卷调查，分析问卷的信、效度，获得所有6个因子的载荷矩阵A及各因子旋转后的特征根； S3：计算F1、F2、F3、F4、F5、F6共6个因子的得分，并做路径分析，找出对强降雨致灾风险F6有直接和间接影响的因素，确定直接影响因素的标准化路径系数的正负号，确定间接影响因素与强降雨致灾风险F6之间的中介变量； S4：将步骤S2问卷中强降雨致灾风险F6相关题项及对应结果去除，获得新问卷及对应问卷调查结果，再分析新问卷的信、效度，获得5个影响因素的载荷矩阵B及各影响因素旋转后的特征根； S5：先采取与步骤S3相同的方法计算F1、F2、F3、F4、F5共5个影响因素的得分，再用熵值法计算各影响因素的权重； S6：综合考虑影响因素对强降雨致灾风险的直接、间接影响，结合各影响因素的权重，建立强降雨致灾风险模型； 通过步骤S1、S2、S3、S4、S5及S6，可获得一种高速公路强降雨致灾风险评估模型，进而通过开发一个风险评估系统而实现运用该模型评估强降雨致灾风险，风险评估系统包括信息采集、风险评估及灾害预警三个子系统： 风险评估子系统根据信息采集子系统提供的信息，计算强降雨致灾风险因子，具体如下： 步骤S71，先按照步骤S4中获得的载荷矩阵B对信息采集子系统提供的信息进行排序，使信息具体内容与B中对应的题项一一对应；再用与步骤S3相同的方法计算F1、F2、F3、F4、F5共5个影响因素的得分； 步骤S72，计算影响因素中对强降雨致灾风险F6有直接影响的高速公路强降雨致灾风险因子γ1， 式中，γ1为对F6有直接影响的高速公路强降雨致灾风险因子，Hi为5个影响因素中对F6有直接影响的因素，有n1个；wi为对F6有直接影响的影响因素的权重；计算中，如影响因素的标准化路径系数为负，则加号需修正为减号； 步骤S73，计算影响因素中对强降雨致灾风险F6有间接影响的高速公路强降雨致灾风险因子γ2， 式中，Vi为5个影响因素中对F6有间接影响的因素，有n2个；yi为对F6有间接影响的影响因素的权重；wj为Vi对F6影响的中介变量的权重，有n3个中介变量； 步骤S74，计算高速公路强降雨致灾风险因子γ 灾害预警子系统从风险评估子系统获取高速公路强降雨致灾风险因子，并通过路侧设备、导航、数据处理中心发布高速公路某路段的强降雨致灾风险。

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