冰雪天气公路通行条件预警指标

为了提高雪天高速公路行车的安全性,利用河北省高速交警总队提供的2008—2012年河北省高速公路交通事故资料,统计分析了雪天交通事故时空分布特征。结果表明:1月分布变化显著,1月、2月和11月、12月为雪天交通事故的高发期,占全年雪天交通事故的87.2%;2空间分布不均匀,京港澳高速以及张家口境内的京藏、张石等高速是雪天交通事故的多发区,占总数的51.1%。基于气象、路面和地形等因素,采用专家评判法,通过分析2008—2012年河北省29个冰雪个例,提出了河北省冰雪天气公路通行条件预警指标和分级标准,检验京沪、京藏高速预警级别准确率分别为73.9%、84.2%。该指标体系为河北省交通行业气象服务及防灾减灾提供了参考。     

江西省高速公路气象服务效益评估及气象灾害影响分析

基于江西省气象服务中心开展的有关高速公路气象服务问卷调查,分析了江西省高速公路气象服务的现状、敏感性、气象服务需求和满意度,在此基础上对江西省高速公路气象服务效益进行评估,并分析了高速公路主要的致灾气象因子。结果表明:1)高速公路对气象条件有很强的敏感性,高速公路安全对灾害预警、短期天气、重大节假日天气表现最为敏感;高速公路行业对目前的高速公路气象服务总体满意。2)江西省高速公路应用气象信息产品产生的年综合增值占本行业年产值的比率为2.25%—3.15%,且2009—2013年高速公路气象服务效益逐年递增。3)低能见度、路面结冰、路面湿滑是高速公路的主要致灾气象因子;利用相关气象资料和高速公路灾害数据,确定低能见度和路面结冰、降雨等高速公路致灾气象因子临界值,对高速公路行业的气象防灾减灾具有一定的指导意义。     

沪昆高速江西段交通事故气象风险分析和概率预测

利用2015—2017年沪昆高速江西段的交通事故资料和沿线气象观测数据,分析了沪昆高速江西段发生交通事故的天气类型和时空分布特征,建立高敏感天气条件下山区型和平原型高速公路交通事故气象风险概率预测模型。结果表明:2015—2017年沪昆高速万辆车流交通事故日变化表现为显著的单峰型,峰值出现在05时;事故高发月份主要集中在4—6月;事故发生地域性强。除日平均气温外,交通事故与同期的气象条件密切相关。采用逻辑回归方法,分别建立了山区型和平原型高速公路交通事故气象风险概率预测模型,该模型预测准确率达到78.0%和79.9%。进一步运用该模型对2018年1—6月沪昆高速发生的交通事故加以验证,对山区和平原路段高速交通事故预测的准确率达到70.56%和86.37%,预测效果较为理想。     

高速公路交通事故与气象条件的关系研究

恶劣天气是高速公路交通事故发生的重要诱因。为了解气象条件对高速公路交通事故的影响程度,基于2006—2008年汉宜高速公路交通事故数据,统计分析了该路段交通事故的月际和日变化特征,利用事故率和日交通事故指数区分定义了交通事故频次和灾害严重程度,采用多项式曲线拟合了气象条件与事故指数的关系,确定了事故突发增长的临界气象指标。结果表明:汛期5—9月是汉宜高速公路交通事故高发时期,冬季其次,春季3—4月及秋季10—11月事故发生较少。高速公路交通事故存在明显日变化特征,03—04时和14—17时为事故高发时段。汉宜高速公路交通事故频率主要受中到大雨和夏季高温天气的影响,事故灾害严重程度主要受强降水和冬季低温天气的影响。大风强降水天气条件下的事故率要高于一般强降水条件下的事故率,夏季潮湿、闷热天气条件下的事故率要高于一般高温天气条件下的事故率。当高速公路沿线平均日雨量达到中到大雨时,事故率达到高峰;当沿线平均雨量超过20 mm时,事故灾害突发严重。当公路沿线平均高温超过33℃时,事故率突发增长;0~3℃的低温对事故灾害程度影响较大。     

基于气象条件的河北高速公路通行状况综合风险等级预报方法

利用2012—2017年河北省高速公路沿线交通气象站观测资料以及因气象条件造成的高速公路交通事故和封闭管制资料,选取公路交通高影响天气的强度、持续时间、风险区划等级、单项车流量、地形、发生时段等多个因子,运用加权分析法,分别建立雾、路面结冰和强降雨3种气象灾害风险等级预报模型。在此基础上,构建综合3种高影响天气条件下的高速公路通行状况综合风险等级预报模型,并以3种天气条件造成的公路封闭时长为判别指标给出分级标准。经检验,基于3种高影响天气的河北高速公路通行状况综合风险等级预报模型,其产品准确率可达76.7%,能够满足日常交通气象服务需求。     

高速公路交通气象监测预报服务研究进展

高速公路交通运输是国民经济建设和民众出行的大动脉,它对气象条件具有高敏感性。不利的天气条件易导致交通事故频发,造成财产损失和人员伤亡,已成为社会各界广泛关注的热点问题。本文系统梳理了国内外高速公路交通气象监测预报服务研究进展,重点介绍高速公路交通气象监测预报研究发展历程,分析几类恶劣天气对交通运输安全的影响与机理,最后探讨了中国特色高速公路交通气象监测预报预警服务系统建设的内容、特点及趋势。结果表明,以雾为主的低能见度、道路积雪和结冰、强降水等是影响高速公路安全运行的主要气象因素。本研究旨在促进我国交通气象学科的发展,提升现代化高速公路交通气象监测预报预警服务水平,并为科学决策道路建设、防范和应对交通事故、保障财产和生命安全提供参考依据。     

海南环岛高速强降雨灾害风险分析

基于2010—2014年G98海南环岛高速公路降水资料及公安交管部门提供的交通事故资料,分析海南环岛高速公路交通事故分布特征,发现强降雨是诱发交通事故最多的灾害性天气。运用灰色关联度方法针对降雨引发的交通事故进行评估分析,通过死亡人数、受伤人数和直接经济财产损失3项评估指标得到40次典型个例的灰色关联度排序。以年累计降雨日数、最大日降雨量、最大小时降雨量作为致灾因子危险性指标;以环岛高速公路气象灾害风险普查得到的强降雨致灾隐患路段、单向车流量作为承灾体脆弱性指标;以因降雨造成的交通事故发生频次和事故灰色关联度最大值作为承灾体易损性指标,构建环岛高速强降雨气象灾害风险区划指数模型,计算11个高速公路管理站的风险区划指数,得到海南环岛高速公路强降雨气象灾害的客观风险空间分布,发现定安—万宁路段是强降雨高风险路段,在交通气象服务中应重点关注。     

灾害性天气交通事故特征及雾天公路通行预警指标体系

利用2008~2012年河北省高速公路交通事故资料和交通气象自动站、气象站观测资料,统计分析了高速交通事故的日、月及年变化特征及其与雨、雪、雾等灾害性天气的关系。在此基础上,基于气象、路网、交通和地形等因素,采用专家评分法和指标权重法,构建河北省雾天高速公路通行预警指标体系,并结合2013~2014年京沪、黄石高速河北段案例,对预警指标体系进行检验。结果表明:河北省高速公路交通事故年发生频次变化较大,总体呈下降趋势;每日00~05时为高速交通事故高发时段,12时、16时为次高峰;夏季是高速交通事故多发季节(30.2%),冬季最少(20.2%)。其中,7月交通事故最多,5月、6月、8月次之。5~9月、9月至翌年3月、12月至翌年2月,分别是河北雨、雾、雪等灾害性天气高速交通事故多发期,每日06~08时是雾天高速交通事故高发时段。2013~2014年试预报检验京沪、黄石高速通行预警级别准确率分别为84%、75.9%,精度较高,该指标体系可为河北省交通气象服务及防灾减灾提供一定参考。     

基于数据挖掘处理的影响辽宁高速公路冬季交通事故主要气象要素分析

利用2014—2016年辽宁省冬季高速公路事故记录,将多要素逐日气象观测数据与事故数据按照日期进行匹配,分析气象条件引发高速事故的空间分布特征。数据挖掘分析首先利用两步聚类方法确定辽宁地区冬季天气类型数量,再通过K-means方法对气象数据进行聚类处理。采用随机森林方法对不同天气类型搭建高速公路交通事故分类模型,并分析模型中气象要素的特征重要性。结果表明：受气象条件影响的高速事故数量辽南地区最多,其次是辽西地区,辽东、辽北地区占比较低。辽宁冬季天气可以分为四种类型,根据气象要素数据结构总结出的天气特征分别为：当日出现降水、前一日出现降水、寒冷干燥、潮湿回暖。有明显降水特征天气类型的事故率超过七成,降温、升温天气类型的事故率在两成左右。随机森林方法对前一日出现降水、寒冷干燥两种天气类型的分类精度更高,模型泛化能力也更好。4种天气类型中气象要素的特征重要性有明显差异,最高地温要素在事故高发天气类型中特征重要性排第1位,在潮湿回暖天气类型排第3位,对于冬季辽宁地区高速公路交通安全影响高于其他要素。     

G2 京津塘高速公路交通气象安全指数的预报研究

通过整理G2京津塘高速公路2年(2007年7月1日至2009年6月30日)逐月逐时的万辆车流的交通事故和交通流量及气象要素资料,并将各月平均万辆车流的交通事故(交通事故与交通流量之商)与同步综合气象参数进行日变化相关分析。结果表明:各月平均万辆车流交通事故量的日变化趋势为双峰型,主高峰出现在05一07时,次高峰出现在21—23时。2年平均高峰值为每万辆1.8起。各月的逐时平均万辆车流的交通事故与同步综合气象参数呈正抛物线的偏右侧相关、自然指数相关或线性相关,即万辆车流的交通事故随综合气象参数的加大而增多。为了提高高速公路交通安全的气象服务水平,建立了4个交通气象风险和交通气象安全指数的级别;应用WRF-RUC数值预报产品对2个月逐日的独立样本模拟预报交通气象安全指数,其月平均基本准确率为62.5%~95.8%。此结果为高速公路交通提供客观的科学依据,在华北地区的高速公路气象服务中具有一定的推广价值。     

乌鞘岭高速公路路段多发交通事故的气象条件分析

利用2006年1月1日至2013年5月31日甘肃省乌鞘岭路段高速公路发生的一般、重大、特大公路交通事故个例和同期乌鞘岭气象站的气象观测资料,利用统计方法分析天气现象和气象要素与公路交通事故的关系。乌鞘岭路段的交通事故一年中3月、7月、9月发生的几率较大,这与季节交替时气象要素变化显著、雨带北移、降水日数增多有直接关系。乌鞘岭路段公路交通事故,由不良气象条件引发的占总事故数的81%。发生交通事故中不良天气的排序依次为结冰、降雨、降雪、积雪、大雾。普查气象要素与交通事故相关性,发现最低温度、地面最低温度、相对湿度、能见度、日降水量、极大风速与公路交通事故具有显著相关。     

南充交通事故与天气关系的研究

天气变化与交通事故之间存在较为密切的关系,利用2010～2018年南充市交通事故数据及相关气象数据等资料,探讨了不同气象条件对驾驶员、车辆、道路环境等的具体影响,统计分析了南充市所辖区域内交通事故年和月际、逐日变化和事故发生地当时气象要素特征,以及两者的相关性。结果表明:近年来交通事故呈现出逐年减少的趋势,主汛期(5～8月)和冬季是南充市交通事故的高发时期,而春季(3～4月)及秋季(9～11月)交通事故发生相对较少。同时,交通事故发生存在明显的日变化特征,每日07～08时、11～12时、14～15时、18～19时为高发时段;交通事故多发与天气条件具有一定的相关性,尤其是高温、降雨、大雾等天气现象;另外,在不同的天气条件下,有针对性的采取一些措施,可以有效避免交通事故的发生。      

雾对公路运输影响的初步研究

通过雾对公路运输影响的大量事例 ,归纳总结了公路运输的雾害指标 ,分析了雾对公路运输的影响过程 ,给出了影响评估的统计模型     

基于机器学习技术的逐时雾事故判别气象模型

为进一步提高雾天交通安全气象保障精细化能力，以江苏、安徽高速公路雾事故多发路段为例，利用2012—2018年事故信息与气象资料，建立一种基于变量选择和特征提取的逐时雾事故判别支持向量机模型。模型参照递归特征消除思路选择事故发生时间、地理位置、气象环境等重要变量，使用主成分分析提取重要变量的主要特征，并以径向基为核函数、以网络搜索确定最优参数。结果表明：结合重要变量选择和主成分分析的支持向量机混合模型能够成功识别出训练集81.4%和测试集83.0%的事故样本，AUC分数均为0.946；判别效果优于支持向量机单独算法，以及仅基于重要变量选择或主成分分析的支持向量机算法；3个典型实例分析也说明该模型对于阶段性或持续性大雾天气下的交通事故发生有一定判识与警示意义。     

Effects of summer precipitation on urban transportation

Potential shifts in summer precipitation due to an enhanced greenhouse effect indicate the possibility of more rain days and heavier rains in the Midwest, and this study assessed the effects of such changes on transportation in Chicago using a 3-year period of data. Traffic accidents in the metropolitan area doubled on rainy days, with 30% more accidents in more densely populated urban areas than in suburban-rural areas. During rain events accident severity (number of injuries) was 55% higher in suburban and rural areas where less dense but higher speed traffic flows exist than in the city, however. Rain days during dry months produced more accidents and injuries than during normal or wet months. Three times as many accidents occurred during heavy rain periods (> 12.8 mm) as during nonrain conditions. Rain had a negligible influence on weekday traffic volume on busy highways but there was a 9% decrease in traffic volume on rainy weekends. A 3–5% decrease in ridership of public transportation occurred on rainy days, with most decreases during midday. Nationally, 27% of all fatality-producing aircraft accidents occurred during rainy weather conditions, as did 57% of the 30-min flight delays at Chicago's O'Hare Airport. Results suggest that given continued transportation use patterns extend into the future, a future climate with more summer rain days, somewhat higher rain rates, and more storms would mean more total vehicular accidents, more total injuries in vehicular accidents, decreased ridership on public transportation systems, and more aircraft accidents and delays. A drier climate would likely experience fewer moderate to heavy rain events but results show that rain events during drier conditions produced a greater frequency of accidents and injuries per event than during wetter conditions.     

北京奥运交通路段精细预报

利用2007年6月1日-9月30日北京奥运交通路段27个自动气象站（含9个路面自动气象站）的监测资料,对各自动气象站的气象要素与北京市观象台同期气象要素进行统计相关分析,得出97个一元线性关系式,其各气象要素的相关系数（最高气温为0.9103~0.9884,最低气温为0.8777~0.9883,相对湿度为0.7499~0.9682,路面环境最高气温与路面最高温度为0.8502~0.9288,路面环境最低气温与路面最低温度为0.9171~0.9851）均通过F_α=0.01的检验。2008年8月北京奥运会期间,在北京市气象台短期预报产品的基础上,根据线性回归关系式,生成交通路段客观预报产品,并应用于服务。     

公路交通气象自动观测系统设计

公路交通气象自动观测系统(RWIS)的设计以满足高速公路沿线天气预报和实况预警需求为出发点,在技术选取方面既保持与常规气象观测技术指标的一致性,又考虑了公路交通气象野外监测对数据时效性和可靠性的要求。与常规地面气象观测方法相比,该系统设计主要具有适应野外无人探测环境、观测要素按需选取、模块化设计灵活可配、传感器布局有特殊要求以及数据流、状态流和控制流兼容并行等特点。公路交通气象观测系统的硬件结构采用模块化设计集成各类传感器,通信传输采用数据对象字典方式组织气象观测数据和设备状态信息以数据流方式实时上传,观测信息和设备信息通过采集软件和中心站软件进行分析处理。目前该系统已在全国推广应用,数据上传至中国气象局,并形成业务化系统平台,观测产品已通过CMACast系统分发至全国各地共享应用。     

基于WebGIS技术的精细化高速公路气象服务系统

根据交通气象服务的特点,研究开展高速公路交通气象服务的思路和技术方法。通过研究高速公路交通气象观测网组网原则及站点选择规则,建成交通气象观测网。采用降水、能见度、路面温度、大风等高影响气象因子,建立高速公路通行气象条件模型,根据基础地理数据、气象监测实况数据、精细化模式集成预报数据、灾情调查等数据,利用Flex Builder 4. 6为开发工具,设计开发了一套基于Web GIS技术的以精细化预报为核心的交通气象灾害监测预警服务系统。该系统实现了对高速公路的实况天气监测、精细化数值天气预报及灾害性天气预警三大功能,实现了全自动、智能化的精细化服务模式,为用户提供直观的服务信息,为公众交通出行提供了及时的气象服务。研发的公路交通气象服务系统已正式对外服务,并在春运期间为公众用户便捷、安全出行提供了保障。     

恶劣气象条件对高速公路安全运营的影响及防治对策研究

恶劣气象条件引发的高速公路交通事故,往往比其它原因引发的高速公路交通事故要严重的多。防治恶劣天气对高速公路安全运营的影响,涉及到高速公路管理部门、交警和气象部门,所以应当按照“部门之间协调配合,互为补充”的原则,积极探索高速公路安全运营应对恶劣气象条件的防治措施和途径。