智慧网云（北京）技术有限公司研发总监黄建苹分析了当前交通气象服务的现状，详细讲述了全国交通气象服务云平台的建设构架，并分享了试点应用效果。

编者按：“未来高速公路建设将着重发展智能、环保的科技型公路，并着力打造远程‘可视、可测、可控、可服务’的智慧路网，交通气象服务是公路全天候通行能力的重要保障，全国交通气象服务云平台将成为‘智慧高速’建设的核心组成部分。”

智慧网云（北京）技术有限公司研发总监黄建苹在由赛文交通网与北京交通工程学会共同组织的“智慧交通与气象结合应用实践”在线研讨会上，分析了当前交通气象服务的现状，详细讲述了全国交通气象服务云平台的建设构架，并分享了试点应用效果。

正文：

机遇

2017年十九大报告首次明确提出建设“交通强国”的发展战略，开启交通行业新使命，新起点；2020年12月17日李小鹏部长署名文章《加快建设交通强国》指出“先进信息技术深度赋能交通基础设施，精准感知、精确分析、精细管理和精心服务能力全面提升，成为加快建设交通强国的有力支撑”；2021年发布的十四五规划和2035年纲要中强调把智能交通作为重点领域开展数字化转型示范。

当前我国的高速公路通车总里程超过了16万公里，各地也都在进行智慧高速、车路协同的试点，但是交通安全仍然十分严峻，其中恶劣天气条件又是影响交通安全的主要因素，交通气象的发展成为制约智慧高速发展的因素之一。

图1 1988-2020年高速公路里程变化图

实际上交通气象服务在我国已经发展了20年，2001年，江苏省气象局开始在沪宁高速部署气象设备，开启国内交通气象的先河。2005年7月，交通部与中国气象局签署了“共同开展公路交通气象监测预报预警工作”备忘录，同年12月29日，中国气象局和交通部首次联合发布“全国主要干线公路交通气象预报”。2020年交通部路网中心提出：建设高速公路重点区域极端气象状况的监测、预警、预报和出行，全国交通气象服务云平台已迫在眉睫。

挑战

（1）交通气象监测关注的几个方面

交通气象主要关注点有视程障碍，比如大雾、团雾等天气，在西南山区比较受关注，去年G65包茂高速和今年的G50沪渝高速的安全事故都是由团雾引起；还有路面状况，比如道路积水、积雪及凝冰等，在东北区域比较受关注；强外力作用，例如横风等，在西北表现比较明显；此外还有雷暴、闪电等天气也是影响交通安全的重要因素。

图2 高速公路大雾图

（2）当前气象监测网络不适应交通

交通气象和现在的气象系统有什么不同？交通气象是精细化商业气象服务范畴，主要是弥补普惠性气象服务的不足。

当前气象监测网络不适应交通主要表现在以下几个方面：

①实时性，普通气象站无须实时上传数据，无法达到交通气象的实时上传要求；

②时空密度不足，气象站空间密度相对于道路交通状况仍然过于稀疏；

③代表性欠缺，普通气象站考虑到地面观测标准，往往都远离交通干线，不能代表路线上的实际天气情况；

④观测项目不全，自动站一般不具备能见度、路面状况等要素的监测功能，而这些要素对于交通最重要；

⑤设备的适应性，当前气象设备在道路环境下易损坏、难维护。低能见度是道路关心指标，当前前向散射式能见度仪在低能见度下表现并不稳定。

（3）交通气象服务现状

当前国家有3000个左右的有人值守气象站，一般在县城附近，远离交通要道，六万多个自动气象站又不包含道路上最关心的能见度、路面状况等要素的观测，道路的环境因素，使普通的气象设备很容易损坏，无法发挥价值。

交通和气象部门过去在路侧部署了很多的气象设备，但是管理归属不清晰，设备运维机制失效，约90%的设备已经无法使用，设备平均布设间距超过70Km，无法发挥实际监测作用，使当前的交通气象显得比较鸡肋。

（4）当前交通气象不能满足智慧高速的步伐

当前的行业痛点如下：

①设备在线难，道路业主的重视程度不足，很多都是为了完成指标而建设气象站，专业人士储备也少，同时行业也缺少统一的平台，进行设备的接入维护，运维养护的成本也比较高；

②数据利用率低，气象站大多随单条道路建设而铺设，数据成为孤岛，无法形成聚集效应；

③服务能力弱，主观能动性不足，设备数据无法准确及时的采集，缺少应急与安全结合的整体方案。

（5）采好、管好、用好交通气象数据

针对上述痛点，秉承“让路网运行更顺畅，让公众出行更便捷”的宗旨，我们的项目解决思路是：采好数据、管好数据及用好数据，构建一个数据基座，采好数据，构建云平台、运维平台及数据安全平台，管理好数据，并最终能够为道路运营者、执法管理者、道路出行用户提供服务。

整个服务体系，不是某一个层级可以完成的，需要路段分中心、省级、部级三级形成联动，利用云计算技术，建立部-省-分中心三级联动的重点区域气象监测、预警、预报和出行交通气象云平台。

（6）部署路侧气象设备，构建气象监测网络

对于分中心级别，路段数据采集是首当其冲的工作。

部署路侧气象设备，构建气象监测网络，接入各省现有公路沿线气象监测设施进行数据交换与联网运行，盘活和挖掘已有设施资源，与新建气象监控设施共同完成气象监控网的构建。

目前很多单位都已经投资了气象设备，建设了自己的局部监控系统，所以要对现有气象设备进行改造、升级、校准，盘活已有投资；对于未覆盖的区域建议使用新型免维护、易维护设备进行补点；利用国家气象局等外部数据进行集成，以丰富数据内容；应用视频AI智能分析等新技术手段，优化投入成本。

（7）道路区域气象监测设备和技术

由于道路的特点，需要特定的设备和技术来服务交通气象。

例如道路上最关心的是1000米以下低能见度监测，当前前向散射式的设备在低能见度下表现并不佳，我们针对道路研制了道路区域能见度仪进行低能见度的数据检测。

道路状况检测设备除了在路侧进行部署之外，还需要进行热普地图的数据采集，作为道路基础数据，能够更好的分析和预测道路结冰状况。

交通气象的设备的维护也是关键点，这决定了项目的生命力，要求设备小型化、智能化、易维护，运维团队也要专业化、自动化、远程化。

除了路侧物理监测设备之外，我们还结合实测数据和视频上云等数据进行结合，通过机器学习训练AI模型，形成人工智能虚拟气象站，成为整个监测体系的重要组成部分。

图3 AI虚拟气象站图

（8）端–边–云–圈

数据采集是整个业务环节的基础部分，当前交通气象能用到的设备很多，厂家也很多，如果要做到行业价值最大化，必须要标准化、形成行业准则，成为一个生态链。

在另一端，雾灯、情报板、融雪剂、车路协同等也是基于监测数据的，智慧网云作为行业的平台，更关注于中间的部分，打通感知终端和应用生态圈，实现交通气象服务业务价值。

图4 端–边–云–圈架构图

（9）数据点-线-面-体 业务价值提升

通过云平台可以将数据由单个点的全量数据进行集合，单点数据的可信度和应用价值都不高，当多个点连接成线后，可以针对路段进行情况的报告；

如果整合多路段数据，多路段数据交互关联，由线成面，形成区域网格，可以针对区域数据进行分析和监控；

由于我们采集的是全时间段数据，整个服务网络的数据结合时间维度构成了时空大数据，基于时空大数据对过去六小时进行机器学习推演，对未来三小时数据进行预报。

（10）云端系统架构

针对上述设计我们在云端已经做了一个架构顶层设计，以面向服务的思想，将系统进行解耦，以应对不同的接入和不同的业务组合。使各个层面的生态伙伴可以加入到整个平台之中。系统中将进行多数据源融合，提供更加丰富的业务场景。 

图5 智慧网云端系统架构图

（11）跨部门应急联动建议

我们基于准确的数据和跨区域的气象数据网络，通过与国内外各级权威气象机构、环境机构、研究机构合作，为交通行业提供交通气象权威数据。同时数据具有第三方独立性和公允性，使交警、路政、业主三方的应急联动协同有了可信公众数据源，利用区块链技术，使气象数据能够可溯源且不可篡改，解决跨部门信任问题，提升数据可信度。

图6 跨部门应急联动结构图

（12）可视、可测、可控、可服务

未来高速公路建设将着重发展智能、环保的科技型公路，并着力打造远程“可视、可测、可控、可服务”的智慧路网，交通气象服务是公路全天候通行能力的重要保障，全国交通气象服务云平台将成为“智慧高速”建设的核心组成部分。

我们在G45大广高速潢淮段（平原河道）和四川龙池“车路协同”试验场（山区隧道）开展了试点工作，针对交通气象的监测、汇集、分析、预警、预报、处置等交通气象全生命周期的解决方案进行试点试验。

（13）案例分析

下面分享某高速公路封路案例。在5月20日，我们的运营维护团队在进行设备例行检测时，碰到了交警封路，但是当时天气却很好。

后期通过气象局的数据，我们发现当天凌晨5:00有大雾橙色警报，但是气象局预报范围相对比较广，因此我们利用自己的设备和国家的气象站相关数据进行了复盘推演，得出在当天晚上大约是凌晨1:00~ 3：00左右，当地发生了大雾，能见度降到了10米左右，但是在早晨六七点钟左右，这一段高速公路逐步恢复了正常，高速公路却是在11点左右是解除封闭，因为在整个过程中，没有被各方所认可的精细气象信息提供服务。

智慧网云公司能够提供相关的数据，让不同的部门参与，包括气象部门，能够更加精准及细化为道路提供商业的气象服务，那么整个道路的运营及安全情况就会有很大的改善。以上是关于智慧网云交通气象服务云平台针对挑战的解决的思路。

价值

当前是百年未有之大变局，给高速公路也带来了很大的机遇期，所以需要在机遇期中将更多的新的技术应用到实际过程中，因此我们的系统需要能够提供以下服务：

①保证安全，降低交通事故发生的概率；

②提供更多的数据，提高业主管理和运营效率；

③建立应急联动系统，为行业提供权威的数据，打破不同部门之间的数据壁垒，做到数据共享和科技联动。

当路段的数据汇集到省级或者是不同区域级别时，我们就知道了整个道路的全景气象情况，如何部署封路，就会变得更加的科学。

如果再往上到了部系统，通过数据的收集，它在未来可能会更多的发挥它的价值，满足未来的道路智慧化的需求，为交通强国的建设提供支撑。

谢谢大家！