在高原气候变化条件下，沥青路面的气候-性能分区规划

《TRANSPORTATION RESEARCH PART D-TRANSPORT AND ENVIRONMENT》：Climate–performance zoning of asphalt pavements under Plateau climate change conditions

青藏高原地区气候变化显著影响沥青路面性能，本研究整合CMIP6降尺度数据、多站气象观测及K-means聚类，构建气候-性能耦合分区框架，划分6个动态区域，揭示温度与降水空间异质性对路面老化和拒水性关键影响。

　　

蔡星|袁文博|陈秉深|金娇

东南大学交通学院，中国江苏省南京市东南大学路2号，邮编211189

摘要

未来的气候变化将显著改变高海拔寒冷地区的气候分区及沥青路面的性能。为了解决现有分区的局限性，本研究开发了一个结合多站气象数据、CMIP6统计降尺度方法、K均值聚类、海拔高度、3个气候因素和5个路面性能指标的气候-性能分区框架。这些分区指标的插值结果显示出明显的空间差异：降水线向北移动，中心区域的CI（某种指标）显著降低，而核心区域的ARI（另一种指标）大幅增加。未来情景将重塑研究区域约50%的模式；海拔高度是决定性因素，最佳分区范围为4–6公里。所提出的基于性能的分区方法共识别出6个区域。其中，第五区具有更强的抗车辙能力，第三区的老化速度较快。本研究为通过动态分区实现气候适应性路面设计提供了科学依据。它强调了不当的分区会加速路面劣化并增加维修过程中的碳排放，进而加剧气候恶化，突显了动态分区的必要性。

引言

由于沥青材料本身的热敏感性，全球变暖驱动的气候变化正在深刻改变沥青路面的机械响应和损伤演变机制。这种变化主要通过改变路面表面温度模式以及极端热事件的频率和强度来实现（Abouelsaad等人，2024年；Sun等人，2021年；Sun等人，2024年）。沥青路面在其整个使用寿命期间都暴露在自然环境中，其性能受到温度波动、水分渗透和太阳辐射等气候因素的影响（Guo等人，2024年；Xiao等人，2025年；Zhang等人，2025年）。中国青藏高原平均海拔超过4000米，是一个极端环境因素共存的地区（Cheng和Wu，2007年）。这些因素包括每年持续长达八个月的零下温度、接近-40°C的极端低温、每年超过200次的冻融循环，以及平均年太阳辐射量为930 kJ/cm2（Wu等人，2010年）。由于独特的高海拔，青藏高原对全球气候变化极为敏感，其升温速度高于全球平均水平。研究表明，到21世纪中叶，该高原将经历加速升温、降水分布不均、冻融循环更加频繁以及更强的太阳（紫外线）辐射——由于大气层较薄，这些因素的影响比低海拔地区高出20–30%（Chen等人，2022年；Zhang等人，2024b）。这些气候压力因素使沥青路面遭受的损伤远比传统低海拔地区更为严重，冻融循环损伤和太阳辐射是其长期性能的关键威胁（Ren等人，2024年）。因此，为了满足气候适应性和长期路面韧性的需求，面向未来的、针对高原特点的耐久性沥青路面设计已成为关键焦点。

沥青路面的气候分区是路面设计的关键，它支持诸如沥青材料选择和路面结构优化等关键技术步骤（Fang等人，2022年；Sarroukh等人，2024年；Zhao等人，2022年）。许多国家也根据自身的自然和气候条件建立了气候分区，以更好地指导沥青材料的选择和混合料设计（Liu等人，2024年；Swarna等人，2022年）。在美国，《机械-经验路面设计指南》（MEPDG）默认使用1985–2004年的历史气候标准，而SHRP则引入了PG系统，根据沥青粘合剂在高温和低温路面条件下的性能对其进行分类（Association，2005年；Chen等人，2021年）。例如，严寒地区需要耐低温的粘合剂（如PG 58–34），而炎热地区则优先选择耐高温的粘合剂（如PG 64–22）（Fang等人，2022年）。Jitsangiam等人评估了泰国极端最高和最低路面温度下当地材料与SHRP粘合剂等级的兼容性（Jitsangiam等人，2013年）。同时，意大利、冰岛等国家也根据沥青所能承受的极端温度范围制定了气候分区计划（Jitsangiam等人，2013年；Viola和Celauro，2015年）。中国的公路气候分区标准使用固定的阈值（高温/低温和降水量）来定义分区边界（中国，2004年；中国，2017年）。然而，传统的路面气候分区方法大多基于阈值，忽略了内部差异，因此未来需要新的分区方法。

沥青路面气候分区的发展经历了从一般区域化、基于指标的模型到数据驱动的空间技术的阶段（Chang等人，2025年）。近年来，Yang等人使用聚类方法对辽宁省的沥青路面进行了气候分区，基于高温/低温和降水量（Yang等人，2020年；Yanhai，2018年）。Zhao等人利用层叠加法和聚类分析对寒冷地区的沥青路面进行了性能分区（Zhao等人，2022年）。Xiao等人基于温度和降水量等指标对宁夏的气候进行了模糊K均值聚类（Xiao等人，2025年）。尽管主成分分析和聚类算法在气象和地理数据处理中的气候分区中得到广泛应用（Chang等人，2025a；Chang等人，2025b；Zhao等人，2022年），但目前用于高海拔环境的沥青路面分区方法仍存在不足。如表1系统总结的那样，现有的青藏高原气候分区方法存在若干局限性（中国，2004年；Feng等人，2024年；Liu等人，2024年；Wang等人，2019年）。基于阈值的方法无法捕捉高原独特的气候特征，而高度详细的分类系统在基础设施稀少的地区往往不切实际。此外，现有的基于聚类的方法通常忽略了降水量和路面性能验证等关键因素，限制了其在工程实践中的应用。为了解决这些问题，本研究采用K均值聚类开发了一个专门针对脆弱高海拔生态系统的综合气候-性能分区框架。K均值聚类是一种强大的无监督学习技术，因其处理多维数据的效率而广受认可（Aydin等人，2021年；Cao等人，2025年；Davidson等人，2023年；Ezugwu等人，2020年）。

在全球范围内，随着温度上升和极端事件增多，如果设计仍依赖过时的标准温度，沥青路面的劣化只会加剧。在CMIP6情景驱动的未来气候变暖下，特别是高排放路径下，路面维护需求预计将大幅增加。例如，在SSP5-8.5情景下，新德里的维护成本预计将比历史时期增加22.2%，这反映了路面性能对温度升高的高度敏感性（Zhang等人，2025年）。然而，当前的路面设计依赖于传统的气候分区、历史数据和简化方法。由于连接性差和对未来变化的适应能力不足，这些方法无法满足实际需求，导致显著差距（Sun等人，2021年）。现有研究已采用聚类方法对沥青路面进行气候分区（Hussain等人，2020年）。然而，这些方法大多仅关注气候因素，忽略了路面性能指标，从而未能充分反映气候-性能之间的耦合关系。这种方法论上的差距进一步加剧了分区与工程实践之间的脱节。气候分区与性能指标之间的联系仍然薄弱：大多数研究单独开发气候分区，没有明确将其与车辙、冷裂缝或其他路面性能指标联系起来（Gudipudi等人，2017年；Zhang等人，2024a）。更严重的是，这些研究忽略了高原特有的现象（如紫外线加速的老化和冻融引起的疲劳），从而降低了分区对青藏高原实际危害条件的相关性。

因此，本研究旨在解决高原和寒冷地区沥青路面气候分区表示不足的问题。通过研究气候变化对青藏高原沥青路面性能的影响，本研究为气候变化下的高原和寒冷地区建立了一种气候-性能耦合分区方法，为动态和精细的路面设计提供了理论支持。

章节摘录

研究目标

本研究重点关注中国西部的高原山区，包括整个西藏自治区以及五个省级单位（新疆、甘肃、青海、云南和四川）的部分地区，如图1所示。明显的纬度和海拔梯度形成了多个气候区（高原高山分区），从亚热带带逐渐过渡到北极带。这些地区具有独特的气候特征。

未来气候数据的获取

本研究在CMIP6框架下进行，未来气候预测使用共享社会经济路径（SSPs）表示。观测数据来自中国国家地面气象站的日气象要素数据集（V3.0），提供了空气温度、降水量和辐射相关变量的日观测数据。经过质量控制后，选择了35个记录相对完整的站点，覆盖1979–2014年的数据作为代表。

动态气候变化对路面性能的影响

尽管气候和性能指标之间存在相关性，但它们代表不同的物理层面：气候变量构成了外部驱动力，而性能指标量化了路面结构的机械响应。因此，它们的整合旨在不重复气候效应，而是将气候梯度转化为直接反映路面性能的工程相关分区标准。

结论

为了解决现有青藏高原沥青路面气候分区方法的局限性，本研究开发了一个动态气候-性能耦合框架，整合了多源观测数据、CMIP6预测、统计降尺度和K均值聚类。主要发现如下：

1.

将CMIP6数据集与统计降尺度方法相结合，能够实现对未来气候情景的可靠预测。

局限性与未来展望

本研究有两个主要局限性：依赖于单一的CMIP6模型，这限制了不确定性评估；此外，分区框架缺乏将性能指标与材料参数联系起来的定量模型，限制了直接用于混合料设计的应用。对于后续研究，建议整合多个气候模型并建立性能-材料关系，并通过跨区域的长期监测网络进行支持。将该方法扩展到其他高海拔地区。

作者贡献声明

蔡星：监督、资源调配、方法论制定、研究实施、资金筹集。袁文博：初稿撰写、可视化、正式分析。陈秉深：撰写-审稿与编辑、正式分析、数据整理、概念构思。金娇：监督。

利益冲突声明

作者声明他们没有已知的可能影响本文工作的竞争性财务利益或个人关系。

致谢

本研究得到了中国国家重点研发计划（2024YFF0510200）和中国国家青年科学基金（编号52208283）的支持。

作者使用了生成式AI（DEEPSEEK）进行语言编辑和优化。所有科学内容和想法均为作者个人负责。

作者贡献

蔡星：方法论制定、研究实施、资金筹集、资源调配、监督。袁文博：初稿撰写、正式分析、可视化。陈秉深：撰写-审稿与编辑。