Снежные заносы — это природное явление, при котором частицы снега перемещаются под воздействием воздушного потока. Транспортная инфраструктура часто подвергается снежным заносам в холодных регионах, особенно на линейной структуре.
Снежные заносы характеризуются «множеством очагов, обширными территориями и значительным ущербом» и зависят от множества факторов. Теоретические объяснения снежных заносов недостаточно точны, поэтому необходимо получить данные об окружающей среде и снеге для их количественного анализа. Методы метеорологического статистического анализа используются для прогнозирования снежных заносов.
Строительство транспортных магистралей меняет природный ландшафт, что приводит к неравномерному распределению снега из-за снежных заносов, которые могут представлять опасность для дорожного движения.

В связи с расширением транспортных сетей в регионах с холодным климатом инженеры-транспортники все больше внимания уделяют изучению снежных заносов и связанных с ними рисков. В этом исследовании, основанном на геоинформационной системе (ГИС), на примере проекта транспортной инфраструктуры в Синьцзяне анализируются географические и экологические условия на маршруте.
Исследования снежных заносов, опубликованное в журнале Scientific reports, включают анализ снегозащитных конструкций, распределение снеговой нагрузки на крышах, оптимальные поперечные сечения дорожного полотна и характеристики перераспределения снега. Вдоль транспортной инфраструктуры устанавливаются снегозащитные ограждения и снежные валы для уменьшения воздействия снежных заносов.
Точная оценка риска снежных заносов на транспортной инфраструктуре необходима для принятия мер по смягчению последствий. Технология ГИС используется для классификации уровней снежных заносов и объединения метеорологических, топографических и транспортных данных для разработки моделей оценки рисков.
Однако существующие системы часто не учитывают совокупное влияние структуры инфраструктуры, погодных условий и факторов окружающей среды, уделяя основное внимание анализу отдельных показателей. Весомость факторов в существующих моделях не анализируется, что снижает точность классификации рисков.
Необходимо разработать модель оценки подверженности снежным заносам на линейной транспортной инфраструктуре, основанную на данных из нескольких источников и оптимизированном распределении веса влияющих факторов. Модель должна включать алгоритмическую оптимизацию для повышения точности и определения уровней риска снежных заносов на транспортных маршрутах.
Географические условия на месте
Рассматриваемый транспортный маршрут проходит по Алтайскому региону Синьцзян-Уйгурского автономного района Китая. Маршрут протяженностью 154,5 км проходит через один город, два округа и восемь административных районов между 45°11–48°11′ с. ш. и 87°38–90°32′ в. д. на высоте 597–1219 м.
Геоинформационная система (ГИС)
ArcGIS — это комплексный инструмент для сбора, хранения, анализа и отображения географической информации. Он используется для анализа подверженности снежным заносам.
Модель «Весомость доказательств»
Метод анализа «веса доказательств» (WOE) — это основанный на байесовской вероятности аналитический подход, объединяющий математическую статистику, анализ изображений и искусственный интеллект. Он упрощает прогнозирование стихийных бедствий с помощью ГИС.
Нейронная сеть BP-GA
Нейронные сети обладают преимуществом при определении весовых коэффициентов оценочных факторов благодаря способности извлекать нелинейные зависимости из обучающих данных. Генетические алгоритмы повышают скорость сходимости.
Оценка восприимчивости
В исследовании сравниваются нормализованные весовые значения, полученные с помощью двух моделей. Можно заметить, что факторы, оказывающие наиболее значительное влияние на подверженность снежным заносам, в значительной степени совпадают в обеих моделях. В обеих моделях наиболее значимыми факторами были определены угол направления ветра и средняя скорость ветра, а наименее значимым — угол наклона.
Это говорит о том, что факторы, связанные с ветром и снегом, как движущие силы и источники материала для снежных заносов, оказывают значительное влияние на возникновение снежных заносов в регионе. Однако, хотя факторы окружающей среды и влияют на распределение снега, их воздействие на распределение снега вдоль транспортного маршрута относительно невелико.
В ходе мониторинга и исследований на местах были выявлены факторы, влияющие на образование снежных заносов. В качестве базовой модели оценки была выбрана модель WOE (весомость доказательств), а для оптимизации весовых коэффициентов оценочных показателей был применён алгоритм BP-GA. Это позволило создать систему оценки подверженности снежным заносам, которая повысила эффективность вычислений и точность модели оценки.

Результаты показали, что точность оценки моделей WOE, WOE-BP и WOE-BP-GA составила 72,32%, 75,32% и 85,18% соответственно.
Использование алгоритма GA-BP эффективно выявляет сложные нелинейные взаимосвязи между различными факторами, обеспечивая результаты оценки, которые в значительной степени соответствуют реальным условиям. Этот метод позволяет эффективно выявлять зоны повышенного риска образования снежных заносов вдоль транспортных магистралей, предоставляя ценную информацию для предотвращения стихийных бедствий с помощью ArcGIS.
В этом исследовании в основном оценивалась подверженность транспортной инфраструктуры снежным заносам с помощью модели BP-GA на основе ArcGIS. Однако это не означает, что модель можно безоговорочно применять ко всем программным обеспечениям ГИС или ко всем типам задач геопространственного анализа. Эту часть можно изучить, чтобы повысить универсальность модели в будущих исследованиях.