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数据要素×气象服务典型案例⑧江苏:打造高影响天气交通预警处置样板

所在地区: 江苏-徐州- 发布日期: 2024年5月17日
建设快讯正文

高速公路有团雾出没,什么时候封路?冻雨导致路面结冰,高速几点恢复通行?......这些交通管制措施都与气象数据密切相关。气象数据要素的深度融合与创新应用,为交通安全、高效运行提供了有力支撑。

2020年,江苏省气象局承担了中国气象局与公安部联合开展的恶劣天气交通预警处置试点工作,牵头研发新一代智慧交通气象服务关键技术,构建了以气象预警为先导的恶劣天气预警处置工作模式,展示了气象预警在交通行业发挥的先导性作用和显著应用成效。

共享行业数据 提升预警处置效率

“各单位请注意,现在进行第一轮铲冰作业,请保持好车辆梯队阵型,开始作业!”京沪高速淮安段除雪驻点联络员胡谦,与同事在冰雨严寒中坚守。今年1月31日,大范围雨雪冰冻天气影响江苏,江苏气象部门多方联动开展交通气象服务,不间断滚动更新预报结论,预警提示精确到每条高速公路,为扫雪除冰提供决策依据。

为准确把握恶劣天气管控基础条件,江苏气象部门选取试点路段,反复确认路况、车流量、地理位置、雨雾冰雪等恶劣天气,普查气象、交通风险,建立风险数据集。通过与公安和交通部门的联调联试,建立跨部门数据共享机制,实时获取各类气象数据和交通监控信息,通过智能分析和算法处理,快速生成预警信息和处置建议,为恶劣天气下的交通预警处置提供了及时、准确的数据支持。试点期间,两部门先后协同预警处置50余次,发布各类交通气象预警300多条,发布交通管制措施100多条次,提高交通事故处置效率。

道路天气智能监测预警系统

创新关键技术 攻克交通气象难题

高速公路路面团雾和局地“暗冰”高度危害行车安全,而这也是长期困扰交通气象预报的难点问题。

早一分钟发布团雾预警信息,采取有效的管控措施,就可能减少一起事故的发生。江苏气象部门基于多尺度融合网络的道路恶劣天气图像识别技术,通过机器学习算法实现了对浓雾和道路积雪结冰的精准监测预警,综合识别准确率达92%以上。自试点工作开展以来,江苏气象部门针对浓雾团雾监测预警时间提前了1小时,大雾消散预警提前了半小时,道路结冰预警提前了24小时。预警信息的提前发布为交通部门提供了宝贵的决策时间,在有效保障道路交通安全的同时,也提升了通行效率。

据统计,每年冬季交通事故中,由于道路结冰引发的交通事故约占事故总量的35%。对此,江苏气象部门一方面利用高速公路交通站的观测数据和数值模式资料,建立能见度和路面温度预报模型,提高预报的准确性和时效性;另一方面,通过自主研发的路面温度采集设备,实地采集目标路段路面温度,绘制高精度的路面温度空间模态图谱,结合交通数值预报技术提供未来72小时、逐1小时、100米级路温变化预报。与此同时,通过智能交通气象移动观测设备和图像识别一体机等自主研发的创新产品,进行道路气象信息的移动采集,实现气象预警、道路巡逻及违法取证协同工作。相较于传统部署方法,时间效率提升64%,人员成本降低57%。

智慧气象助力 彰显行业应用潜质

在应对突发交通事件中,江苏气象部门利用视频流图像分析算法和交通事件自动检测算法等技术手段,实现了对突发事件的智能感知与定位,结合道路诱导单元、路侧感知单元,可以动态感知路面车辆通行状况。在试点地区徐州,恶劣天气下的超速违法行为环比下降了40%,事故数量环比下降了37.8%,伤亡人数环比下降了100%,且无一起重特大事故发生。

中国气象局、公安部、交通运输部以试点为基础,连续两年在全国218条恶劣天气高影响路段联合开展优化提升工作。优化提升后,相关路段交通事故数同比下降43.6%,道路封闭次数同比降低57%,交通延误时间同比降低52.6%,充分展示了气象数据和产品在交通行业应用中的巨大潜力和价值。

未来,江苏气象部门将持续提升恶劣天气交通预警处置制度化、规范化、智能化水平,充分发挥“气象+交通”的部门共建优势,进一步体现“科学研究+业务应用”的效能,为“气象数据要素×”在能源、航运、物流等高影响行业的深度融合奠定坚实基础。

(作者:赵文 孙啸 责任编辑:张林)

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