近年来，极端天气事件频发，对砂石运输行业造成显著影响。暴雨、冰雪、高温等恶劣气候条件不仅增加运输风险，还可能导致道路封闭或通行能力下降。传统依赖人工经验的路线调整方式已难以满足现代物流的效率与安全需求，因此开发一套科学的决策支持系统显得尤为重要。

砂石运输路线调整决策支持系统的核心在于整合多源数据。系统通过接入气象部门的实时天气预警、交通管理部门的道路状况信息以及GPS定位数据，构建动态路线评估模型。算法会综合考虑道路坡度、载重限制、天气耐受性等参数，在极端天气发生前生成备用路线方案。例如，当系统预测某区域将出现强降雨时，会自动避开易积水路段，优先选择路基较高的替代道路。

该系统的技术架构包含三个关键模块：数据采集层、分析决策层和可视化交互层。数据采集层利用物联网设备获取车辆状态与环境数据；分析决策层通过机器学习算法评估不同路线的风险系数；可视化交互层则为调度人员提供直观的路线对比与预警提示。实际应用中，某建材企业使用该系统后，极端天气下的运输事故率降低42%，平均运输时效提升18%。

值得注意的是，系统的有效性依赖于数据的准确性与更新频率。建议企业结合自身运输网络特点，定期校准车辆性能参数和路线权重设置。未来，随着5G通信和边缘计算技术的发展，该系统有望实现更精准的实时路径优化，为砂石运输行业构建全天候的智能物流体系。