苏州高速交通气象灾害动态监测预警系统

　　一、项目简介

　　我国的经济发展和人民生活水平的提高，离不开多年来高速公路建设的快速发展，但受到气象条件的影响和制约，突发性气象灾害使驾驶员猝不及防，酿成重大交通事故，危及驾乘人员和行车的安全。高速公路的气象环境状况，特别是恶劣天气条件，直接影响高速公路的运营管理和行车安全。如何减少不利气象条件对交通安全通行的影响，提高恶劣天气条件下的高速公路运营管理水平，及时、准确的高速公路气象监测与预警显得尤为重要。

　　为此，苏州高速联合气象部门自主研发集成公路交通气象综合试验平台以及相关仪器设备，制定通讯协议、数据格式、数据采集、质量控制和处理等方案，建立了一套标准化路温采集操作流程和数据处理规范。针对苏州高速所辖156.362km高速路段开展冬季路面基础温度普查，建立路面连续温度基础数据库，经时空订正手段，在国内首创空间尺度为20m的市级区域高分辨率热谱图。融合交通气象站实况监测数据和卫星遥感数据，应用机器学习技术，建立苏州高速高速路面状况智能感知模型，预测路面温度，推断路面状况，实现全线精细化低温冰情监测预警。

　　本项目投入使用后，冬防运维资金投入减少38.46%，人力投入减少27.11%，作业效率提高了32.79%，有效提升交通气象灾害的监测及预警能力，为恶劣天气条件下的安全运营、指挥调度提供了及时、准确的科学依据，大幅减少道路管制的无效封路时间，提高通行效率，推动运营管理的科学化和智能化。

　　二、背景与现状

　　虽然苏州长时间道路霜冻、积雪和结冰事件发生较少，但零星的雨雪冰冻天气依然能造成较大的财产损失和人员伤亡。例如，2020年、2022年雨夹雪、冰冻等恶劣天气分别引发苏州常台高速事故12起、7起，对行车安全和道路通行效率造成严重影响。

　　全球变暖使北极升温，中纬度西风带波动加大，冬季冷空气易南下，极寒天气更易发生。为应对极寒天气对交通的影响，需提前布局，加强路面温度监测。但苏州高速道路结冰前端采集设备精度误差大、检测范围小、设备故障率高(部分设备完全损坏)、售后成本高，且平均观测点位间距20-30公里，这样的观测密度无法有效地监测到养护部门关注的局地“暗冰”， 满足不了精细化交通气象保障服务需求，恶劣天气对运营效益影响较大。

　　三、系统设计

　　1.基础气象数据收集及采集

　　本项目在晴朗、中间、阴云三种天气类型开展，每种天气类型有效采样3次，从而提高苏州高速公司路面低温冰情预警模型的准确性。在路温采集作业过程中，原则上按照每段约100公里来设计作业路线，由于苏州高速公司管辖的高速公路路线不连续，因此拟采用同一天气类型三辆车同时作业的方式，对苏嘉杭高速、苏嘉甬高速、常昆高速及苏锡支线同步采样，实现采样作业覆盖里程最大化。收集和评估现有6套结冰前端采集设备的数据，对数据质量检查，即对这些气象站点的元数据的数据值进行质量检查分析，后续进行数据接入并持续使用。

　　2.热谱地图分析

　　热谱地图是对路面温度空间分布的直观表现，通过不同颜色来展示各小路段温度与整条道路平均温度的差值，是一种相对温度。暖色调代表该小路段温度高于整条道路的平均温度冷色调则表示低于平均温度。

　　一般会有以下特征：

　　(a)互通立交桥上层道路阻挡地面长波辐射作用，在图谱上反映为路温陡升;

　　(b)连续架空的桥梁容易造成路温图谱的负偏差;

　　(c)丘陵植被区域，导致热谱地图区域性的低温。

　　热谱图路温分布规律示意图

　　3.热谱图连续路温反演与地理信息系统数据叠加

　　通过对高速公路路面温度普查数据集进行数据质量控制、多段数据整合，并进行时间和空间的数据归一化处理后，合成同一高速公路段上的数据集，再叠加高速公路GIS数据，将处理后的数据按20m一个采样间隔点分不同颜色显示在地图上，即可获得对应高速公路上的热谱图，其数据处理流程见下图，可形成分路段的热谱图。

　　4.精细化低温冰情监测预警模块

　　通过热谱地图，可以筛查高速公路上的低温路段。将热谱地图与高速公路交通气象监测站网结合，可制作公路沿线冬季路面温度连续实时分布产品;将热谱地图与气象数值模式结合，可形成高速路网低温冰情监测预警预报产品。

　　需要关注的是，热谱地图反应的是区域内的连续路温分布情况，但道路是否结冰不仅仅与温度有关，还与水汽湿度等息息相关。例如雨雪天气或湿度较大的地域，低温情况下就可能结霜。因此，热谱地图还需结合其他气象数据，形成低温冰情的监测预警预报产品。

　　运用多维LSTM路表温度预报模型(框架如下图所示)，其中包括数据处理模块、模型训练模型和模型检验模块三个模块。首先，针对高速公路沿线交通气象站采集的路面温度数据和移动采集的热谱地图数据进行预处理，完成数据清洗、标准化后，利用滑动时间窗方法构造包含多维气象特征和时间特征的矩阵，随后将构造的二维特征矩阵输入LSTM模型进行训练，最后，在独立检验数据集上对模型性能进行检验。可输出未来0-3h空间分辨率20m，时间分辨率10min的短时临近路面温度预警产品。

　　本项目拟采取地表能量守恒方法，用地表热量平衡方程，建立太阳短波辐射、大气和地面长波辐射、感热和潜热等参数化方案，应用于沥青高速公路路面温度小时值预报的数值模型，结合中尺度数值预报产品相，即可输出未来36小时甚至更长时间的路面温度低温预报值。基于站点的路面温度逐时预报模型，结合热谱地图反演，可输出未来0-36小时空间分辨率为20m的逐时连续点路面温度预报产品。具体技术路线如下图。

　　在特定区域内的路网，在相似的天气条件下，由于气候、植被、水流或者道路材料本身等的不同，路面温度往往变化很大，有些路段的路面温度总是比其他路段或高或低，但是不同路段间的路面温度相对差是比较稳定的，且多次采集的数据具有可靠性和可重复性。因此可以利用热谱地图测量技术绘制出热谱指纹图，结合专用的交通气象路面状态精细化预报模式，在获得气象站位置的路面温度预报输出之后，进行全路线连续路面温度的外推。

　　四、系统展示与预警

　　苏州高速交通气象灾害动态监测预警系统由数据层、服务层、业务层和应用层组成，可以实现苏州高速公司管辖高速公路沿线结冰前端采集设备的监控、热谱地图低温冰情预警预报数据产品展示、多源数据融合分析、共享应用等功能。系统集成高密度气象感知网络，支持对风向风速、温湿度、雨量、大气压、能见度等常规气象要素的实时采集，同时针对高速公路场景增设路面温度、干湿状态、积雪结冰等专项监测指标。通过机器学习与热量平衡模型，系统可生成未来2小时空间分辨率为20m的低温冰情监测预警，并结合苏州地区天气预警信息、高速公路实时路况(如管制措施、事故点位)形成综合决策支持界面。