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交通气象服务漫谈

气象对交通的影响以及应对之策

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在中国经济高速发展的过程中,交通领域的安全保障显得尤为重要,其中交通气象服务是其中重要一环。笔者将从交通气象服务现状、交通气象威胁分析、数据分析、痛点总结以及解决方案等几方面漫谈气象对交通的影响以及应对之策。

一、国内主流交通气象服务产品和形式

1.气象局发布交通气象产品

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2. 车载平台气象服务产品

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3. 政府或相关企业交通气象管理平台

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4. 电子地图交通气象服务形式

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笔者近十年,频繁与车联网用户、物流企业用户、长途车队、交管部门、公路管理部门、图商等用户群体交流,经常沟通的几个问题如下:

问:能看懂吗?

答:不清楚懂的标准,反正上面的字全认识。

问:看完这个天气预报知道该怎么规避风险吗?

答:好像知道,遇到了临时变通为主。

问:能将天气和交通行为关联起来吗?

答:似乎可以,但无法量化,经验应用为主。

……………………………

总之:一万个人眼中有一万种交通气象服务防御措施!

二、交通高影响天气环境分析

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1. 降水环境

降水分为降雨和降雪两种相态,同时恶化能见度和公路路面环境两个维度,二者均为交通的主要威胁。

阴雨天气尤其是大雨暴雨天气,环境阴暗,能见度差,道路湿滑。一方面,使驾驶员视野不开阔,视线不清,对前方人、车、物和道路状况无法做出正确判断。另一方面,由于道路湿滑,车轮与路面间的摩擦系数减小,附着力也小,制动能力低,机动车在行驶中遇转弯或紧急情况采取制动措施时容易发生侧滑、跑偏或甩尾现象。

同时,在这种气候条件下,作为道路交通参与者中弱者方的行人和骑车(如自行车、摩托车)人,普遍存在尽快到达目的地的心理,容易发生与汽车争道抢行、违章穿越马路、闯红灯等违章问题。

此外,大雨天气还容易发生山体塌方、滑坡和道路塌陷、损坏以及路面积水等问题,使路面原有的凹坑、危险点段或障碍物不易被发现,威胁行车安全。

2. 能见度环境

低能见度对交通的影响非常大,数据分析表明,导致低能见度的气象因素除了雾、霾和沙尘外,还有阴天和各类降水条件下。根据当地的地理环境和气候条件,春、夏、秋降雨较多,因此春季、夏季和秋季导致低能见度的主要气象因子是降水,冬季导致低能见度的主要气象因子是雾或霾。

3. 大风环境

大风环境对交通运行威胁较大。大风天气(如台风)使车辆行驶阻力增大,增加车辆负载,影响行车稳定性。大风天气对行车安全的影响还表现在超车过程中,当高速行驶的车辆在超越前方大型车辆时,两车之间容易形成气体对流干扰现象,影响车辆行驶的稳定性,造成交通事故。大风可直接应用气象预报和实况数据。

4. 高低温环境

公路高低温包括路面高温、路面低温、高温预警、低温预警等,对交通影响较大。

5. 路面环境

公路路面气象环境包括路面温度、路面结冰、路面存水、水膜厚度、摩擦力等,对交通安全威胁巨大。

6. 司乘人员交通气象健康威胁

近年来,由突然疾病导致司机无法驾驶,进而诱发安全事故的新闻频频出现,因此,司乘人员的健康状态越来越引起社会的关注。

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气象类的自然环境容易直接或间接导致疾病。车辆在高速运行中,疾病对于乘客或驾驶员均是较大威胁。据目前已有研究,与气象相关的疾病包含但不限于:感冒、胃病、乙型脑炎、中风、肠炎、伤风感冒、急性鼻炎、心绞痛、风疹、呼吸道感染、鼻窦炎、心肌梗塞、猝死、心血管疾病、咽炎、流鼻血、冠心病、老慢支、扁桃体炎、中暑、结膜炎、抑郁症、喉炎、痢疾、皮炎、哮喘病、上呼吸道感染、伤寒、肾炎、伤疤痛、肺炎、眼病、气管炎、血栓、动脉硬化、冻疮、红眼病、脑出血、风湿性关节炎、溃疡性出血、皮肤病、肺气肿。

三、交通高影响天气数据量化分析

(以下数据分析的原始数据来源于某大型物流公司全国一万余台车2年内的车祸数据)

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数据表明,在不良天气条件下发生车祸的占比多达52.3%,而不良天气占比全国平均仅为30-40%,说明各类高影响天气条件下直接或间接对交通的威胁较大。

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华南、华东、西南地区的车辆在不良天气条件下所发生的车祸占比均高于良好天气条件下所发生的车祸占比;其中,华南地区最为严重。

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华南地区不同天气条件下的车祸占比。数据表明,华南地区雨天是车祸的最大威胁,甚至超过了晴天条件下的占比。

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全国七大区域在降水条件下的车祸占比。数据显示雨天条件下车祸占比前四位均是华东、华南、华中、西南;其中以华东地区车祸占比最大为43.16%,近乎占了全国雨天车祸发生的一半。

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西北、东北地区在雾天条件下未发生车祸;雾天条件下,华东地区的车祸情况最严重,其次是华南、华中地区;

同时也产生了一个新的疑问,华北地区的雾霾最为频繁、西南地区的雾频亦高于其它地区,但这两个地区的车祸占比却最低;猜测跟当地的司机驾驶习惯和经验积累有关系。

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夏季不良天气条件下,雨天车祸占比最大;夏季不良天气威胁排名为雨天、雾天、阴天;夏季,不良天气条件下的车祸占比略低于良好天气下的车祸占比。

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冬季不良天气条件下,雨天和雾天车祸占比最大;冬季,不良天气车祸占比排名为雨天/雾天、阴天、雪天;冬季,雪天的威胁程度是最低的,甚至低于阴天;冬季,不良天气条件下的车祸占比远高于良好天气条件下的车祸占比。

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高速公路上,大部分车祸均发生与不良天气条件下,且不良天气条件下发生的车祸占比高于良好天气条件下的车祸占比;雨天是高速公路最大的威胁,其次是雾天。

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全天有19个时间段内不良天气条件下的车祸等于或大于50%;在车辆事故高发的几个时间段内不良天气条件下车祸占比低于50%,而此时间段内,司机疲劳、心态、车流等多重因素影响较大。

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东风车型、庆铃车型所产生的车祸中,不良天气下的车祸占比高于良好天气下的车祸占比,说明此两种车型对不良天气的防御能力较弱;江铃、依维柯,两种天气条件下的车祸占比相差仅3%,说明不良天气对此两种车型的影响较大;数据显示,解放车型对不良天气的抵御能力最强

四、交通气象服务痛点汇总

基于以上交通气象服务现状和交通气象数据分析,痛点汇总如下:

1、 底层数据应用层次较低

A、 交通气象服务产品缺少交通数据。

有个很奇怪的现象,气象部门做各类交通气象服务产品很少用到交通数据,只有少量通过采购的形式有限获取最新各等级公路数据。

B、 数据种类应用较少

大数据技术近些年很热,但缺少交通数据,再受限于技术水平和对数据了解程度不够,只有少量常规数据应用于交通气象服务,气象局还有大量数据尚未投入有效使用。根据笔者对近十年的行业经验,应用于交通气象服务的气象数据仅占整个气象局数据体系的5%不到。

C、 数据优劣势趋利避害应用水平低

气象预报最大的特点是全世界都无法保证百分百准确,因此每套气象数据的优劣势及其特性就显得尤其重要。

另外,因为一则气象数据垄断;二则气象数据专业度较高,应用部门难以深入理解;三则气象重要性不够重视,导致普遍同一套气象数据同时应用于多个交通场景,无法有效规避每套数据的缺陷;

D、 数据加工处理水平较低

各大交通气象应用平台主要以数据初步叠加实时展示为主,缺少气象数据深度挖掘和多源数据交叉分析应用。

缺少对单项数据和多项数据融合挖掘其深层次逻辑,缺少数据分析模块,且尚未涉及场景化辅助决策领域。

2、 缺少场景化服务

服务目标不明确,现阶段的交通气象服务以平台数据展示为主,严重依赖用户主观能动性的观察和解读,极易出现信息错漏的情况;

服务下沉浅,简单的信息堆砌无法解决各个场景存在的问题,缺少服务专业性和深度;

技术应用水平较浅,市场对各个场景的服务需求较大,但受限于各类技术壁垒,无法深入完成场景化交通气象服务。

3、 气象服务解读难

交通与气象相关性研究不够深入,主要以经验应用为主,缺少清晰量化;解读门槛较高,交通气象服务解读需要同时了解交通知识和气象知识。

五、交通气象数据服务应用升级解决方案

坦言之,以目前的ABC(大数据、人工智能和与云计算)技术,理论上可以做得更加深入和惊艳,但受限于市场驱动力,实际上困难重重,因而本着务实原则,拒绝好高骛远,未来3年之内,建议先从交通气象数据应用升级作为切入点,实现以上交通气象服务升级,也算是跨越了一大步。解决方案如下:

1. 完整气象数据路段智能叠加

此步骤看似各大平台目前已经完成,但实际上数据应用错漏较多。

以现如今的交通GIS能力,可将路段切分为任意距离,因此可精确定位每个路段的气象预报和实况,为全国首套公路路段专业气象预报和实况监测体系;优势在于多数据种类融合,服务无死角;多精度结合,时空无死角。

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以上气象数据均为气象局非常成熟的气象数据体系。

2. 逐个路段高影响气象筛选

利用大数据和云计算技术,把分散数据进行规则处理,筛除掉无用冗余信息,对多源数据垂直叠加、多路编辑等,筛选出高影响路段、高影响时间段等,为后期数据服务奠定挖掘价值。

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3.交通场景化智能气象服务

运用人工智能技术解读高影响天气、提供易懂直观可操作防御性建议措施,建立智能天气信息采集、预报、发布系统等,提供针对性的场景解决方案,场景包括:

♢高影响天气条件下,路线智能规划;

♢人员健康维护以及预防措施提醒;

♢车辆重点维护保养部位提示;

♢车辆潜在故障预处理;

♢高影响天气条件下,安全车速;

♢高影响天气条件下,安全车距;

♢高影响天气条件下,安全视距;

♢沿途货物安全运输时效;

♢货物安全运输环境

♢定点各种高影响天气应对方案;

♢重点灾害天气高频跟踪式服务。

六、深化并延伸交通气象高影响场景

1. 路段气候风险普查

基于1951-2014年的气象数据分析历史气候与交通灾害的关系,具体有如下几个方面:

每个路段每年的极端气象高发时间段,包括最高温、最低温、最高地温、最低地温、最大降水、风速最大、最大湿度、最小湿度、最高气压、最低气压等;与交通行业相结合,指导交通行业在此时间段内规避气象风险。

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每个路段每年各种气象状态开始和结束的时间,包括积雪、寒潮、结霜、冰冻、雾凇、雨凇、高温、闪电、冰雹、暴雨等,与交通行业相结合,指导交通行业提前做好相关预防措施,并在相关气象灾害高发时间段内采取相应防御措施。

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每个路段在每侯、旬、月内的正常气象气候状态,包括降水、温度、气压、湿度、地温、风力等,通过与交通行业相结合,评判出每个时间段内的高影响或需高度关注的气象要素,应用与交通运行的日常。基于通用算法库和气象应用算法库,结合历史天气离线分析,构建交通历史气象风险库,重点建设灾害监测预警模型,通过机器学习进行风险评估。交通用户随时可对每年的自然气候条件做出宏观防御,运用在其成本控制、时效保证、人员安全等方面。

2. 车辆维护气象服务

利用气象历史大数据和车辆各个零部件物理数据,可对车辆维修进行气象大数据分析,结合车辆零部件物理特性研究,可规避气象因素直接或间接导致的车辆慢性或急性故障风险,提高车辆应对不良自然环境的能力。可实现对车辆进行预先维护,增加车辆防御自然环境的能力。

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3. 高影响天气条件下交通流量预测

根据经验及相关研究表明,天气因素是影响交通流量的重要因素,数据表明,交通流量与高影响天气持续时长、强度等呈正相关;持续性降水直接导致持续性拥堵指数持续保持较高水平;经常降水的区域,相对于降水较少的地区而言,降水对交通的影响较小。

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