气象灾害是影响铁路正常运转的重要因素，随着高速铁路建设的快速发展，铁路安全运营监控预警日益重要。中国地域辽阔，东北区域的暴雪、冰冻，西北区域的大风、沙尘暴，东南区域的大雾、暴雨，西南区域的洪水、泥石流，这些自然灾害不可避免地会对铁路建设及运营产生不良影响。发挥气象数据在铁路运输生产中的作用，降低自然灾害对铁路运输的危害，是铁路信息化发展的客观要求。

2020年3月30日，T179次（济南-广州）客运列车经过湖南省郴州市永兴县路段时，由于气象灾害造成山体滑坡，导致行进中的列车脱轨。事故发生后，经过多方面分析，得出结论“气象灾害是不可避免的，事故是可以避免的”。国务院安委会办公室的通报中明确指出：铁路沿线各地区和自然资源、水利、应急、气象等有关部门，要与铁路部门建立日常信息沟通机制，及时发布地质灾害、极端天气监测预警信息，督促落实安全防范和防灾减灾措施，统筹推进地质灾害治理工作等。在信息快速发展的时代，因为信息孤岛造成铁路部门未及时收到公安部门灾害报警信息、未及时收到气象部门的气象监控信息，致使自然灾害严重影响铁路运营生产的情况是可以解决的，必须认识到气象信息的重要性，大力发挥气象动态监控在铁路运营生产中的辅助决策作用。

铁路仓储是铁路物资管理的业务核心，利用科技手段开展预警关键技术研究，在气象灾害来临之前根据气象及地理信息及时启动应急预案，预先准备库存物资，从容应对物资需求，防患于未然，提高铁路线路、基建及物资储备场地对强风、沙尘、暴雨等极端天气的防御能力，对铁路供应部门来说尤为重要。

通过接入实时气象信息、气象预报信息、气象灾害预警信息，采用图形化手段进行展示，结合铁路地理地图系统对气象预警可能影响到的铁路线路、基建进行可视化标识，并对各种气象信息进行统计分析，综合铁路的仓库位置、线路特点等信息，对铁路仓库及仓储库存进行预警提示，为铁路仓储提供有效的灾害预警手段和决策支持。

按仓库库存物资属性、气象灾害种类进行分类，建立多种类型的气象灾害预警模型。

接入气象数据，实时查看仓库所在位置、铁路线路、基建的天气信息，结合预警模型，系统监测到气象信息和库存基础信息达到灾害阈值时，智能触发灾害预警机制。

基于Echarts地图数据，形象化、可视化地对仓储地理位置、气象预警信息进行查询展示及分析。

可查看仓库物资库存情况、未来天气灾害信息、仓库预警数据等，为领导决策提供辅助支持。

能与铁路物资管理信息系统以及其他信息系统进行数据共享，真正将气象数据、物资数据与铁路生产运营联系起来。

铁科院电子所物资课题组充分利用2017年国铁集团软课题《铁路应急物资管理》（课题号2017F016）的研究经验，组织气象动态对仓储管理作用的研究。

近年来，铁路运输网的建设使我国跃升为高速铁路第一大国，到2019年底我国的铁路总营业里程已达13.9万km，其中2/3位于山区。我国是气象灾害频发的国家，每年因气象灾害造成的损失达到2 000～3 000亿元，约占全国GDP的1%～3%。做好气象监测、预报、气象灾害预警，为铁路物资仓储管理提供精准服务，具有极为重要的意义。

收集各铁路局集团公司历史气象动态的相关数据，通过大数据分析气象对铁路物资仓储管理的影响，发现大风、降雪、雷电、强降雨及其引发的地质灾害是影响我国铁路运行的主要灾害；发现中国铁路气象灾害多发生于西北、西南、东北等地区，多集中在乌鲁木齐局、青藏公司、成都局、昆明局、哈尔滨局等铁路局集团公司；气象因素具有地方特色，如乌鲁木齐局大风灾害、青藏公司冻土灾害、成都局雨水灾害、哈尔滨局大雪灾害等。

通过对各路局集团公司气象灾害的分析，选择气象数据完整、灾害预警管理完善的乌鲁木齐局集团公司作为合作伙伴共同研究在物资仓储管理中应用气象动态数据，并确定阿克苏工务段作为试点单位。阿克苏工务段拥有1个材料主库、10个车间仓库，仓库主要地理位置分布在阿克苏地区和巴音郭楞州，线路管辖范围主要在阿克苏地区、巴音郭楞州、喀什地区、克孜勒苏柯尔克孜自治州。

针对阿克苏工务段管辖区域的气候特点，将重点分析暴雨和大风恶劣天气预警。数据获取可以从天气实况、24逐小时天气预报、未来3～15天天气预报、过去24 h历史天气、灾害预警等方面考虑。

实况天气即为当前时间点的天气状况以及温湿风压等气象指数，具体包含的数据：体感温度、实测温度、天气状况、风力、风速、风向、相对湿度、大气压强、降水量和能见度等。

温度、天气状况、风力、风速、风向、相对湿度、大气压强和降水概率等数据。

日出日落、月升月落、最高最低温度、白天和夜间天气状况、风力、风速、风向、相对湿度、大气压强、降水量、降水概率、露点温度、紫外线强度、能见度等数据。

过去24 h当天天气情况。

Ⅳ级（一般）、Ⅲ级（较重）、Ⅱ级（严重）、Ⅰ级（特别严重），依次用蓝色、黄色、橙色和红色表示。

气象物资模型是通过对历史数据的挖掘分析，获取气象、灾害、地理、物资之间关系的数学模型，详见图1。

图1 气象物资模型  下载原图

通过对气象数据的分析，判断气象灾害类别、级别；通过对历史保障气象灾害物资供应数据的整理，建立气象灾害物资数据库；通过铁路物资管理信息系统V3.0数据接口获取仓库地理位置信息和物资库存数据；实时的气象数据、物资库存数据通过气象物资关系模型形成气象物资的预警信息。

开发铁路物资仓储气象动态监控预警系统具有现实意义，通过系统把气象数据、物资数据、地理信息有机结合起来，利用数学模型将实时数据转换成预警信息，详见图2。

图2 铁路物资仓储气象动态监控预警系统  下载原图

系统功能主要包括天气实况监测、大风大雨排行榜、灾害告警信息管理、气象灾害预报、灾害仓库预警、灾害物资储备预警、统计查询等功能。同时通过接口与天气系统、物资系统3.0互联互通。与气象数据接口整合，分析、整理、挖掘有价值的天气数据，并结合科学的地图展示方式可视化管辖仓库所在的铁路沿线、重点供应线路的气象灾害情况。

系统提供与Echarts地图插件的应用，满足仓库在地图上定位、查询信息联动及可视化展示需求。通过开发与地图插件的结合，系统将主要实现以下功能：当发生预警信息时，按照预警模型中设置的预警方式，可直接在地理地图上定位预警信息涉及的仓库或线路；通过预警信息在地理地图定位仓库时，在地图上用不同颜色区分有警情的仓库、线路或区域。

通过气象动态监控在铁路物资仓储中应用的研究，更加明确了气象数据在铁路运营生产中的重要性，提供气象灾害在物资管理中的处理对策，在防灾减灾方面起到了重要作用。虽然此次研究范围只是物资仓储方面的气象研究，而且只是在阿克苏工务段进行小规模的应用，但研究指明了信息共享共用的发展方向，在促进铁路物资管理信息广域性发展的同时，也为铁路行业与其他各行业的信息共享起到了铺垫和推动作用。