雾天高速公路路况监测预警系统研究
龙科军;李峰;高志波
【摘 要】Relying on the construction projects of the Jiurao highway in Jiangxi Province,through the analysis of the impact of heavy fog on the highway traffic safety,the establishment of highway traffic monitoring and early warning and emergency response systems solutions are proposed.The system for the transportation state of bad weather,weather and real-time monitoring on the highway,automatic detection of road fog and ice information are realized,and traffic operation risk rating and early warn-ing are implemented,as well as the optimization of accident-prone road traffic safety facilities,the for-mation of an emergency transportation management plans and the corresponding traffic guidance con-trol program,in order to reduce the impact of bad weather on the motorway traffic cause.%依托江西九绕高速公路工程建设项目，通过分析大雾天气对高速公路行车安全的影响，提出了建立高速公路路况监测预警及应急处理系统的解决方案。该系统针对恶劣天气，实时监测其气象和高速公路上的交通状态，自动检测道路大雾、结冰信息，并对交通运行
进行风险等级评估和预警，优化事故易发路段交通安全设施，形成应急交通管理预案和相应的交通诱导控制方案，从而减少恶劣天气对高速公路行车造成的影响。
【期刊名称】《交通科技》
【年(卷),期】2016(000)003
【总页数】4页(P183-185,186)
【关键词】恶劣天气;监测预警;风险等级
【作 者】龙科军;李峰;高志波
【作者单位】长沙理工大学交通运输工程学院 长沙 410004;长沙理工大学交通运输工程学院 长沙 410004;长沙理工大学交通运输工程学院 长沙 410004
【正文语种】中 文
研究表明，在所有恶劣天气条件中，雾对高速公路路况所产生的影响最明显，大雾特别是能
见度小于50 m的浓雾、局地存在或突发性的团雾现象是引发追尾的罪魁祸首，易造成车辆滞留、交通堵塞、甚至引发严重的交通事故,带来严重的人身伤亡和财产损失。而且易发生大雾现象的高速公路桥面结冰情况受到温度、湿度及降雨量等多因素的影响,难以预测。针对此情况,国内外学者已展开了高速公路大雾形成特征,能见度监测、恶劣天气交通预警及应急处理方法等研究。Ying[1]把空气污染与能见度联系起来,建立模型,预测各类空气污染源对能见度的影响程度。Pagowski[2]对加拿大的一场特大浓雾进行了分析与模拟,指出浓雾是陆地风平流作用的结果。
国内对高速公路雾天路况及能见度监测、等级划分的研究起步较晚,且侧重于讨论雾天对高速公路能见度的影响。文献[3]研究高速公路交通与雾的相关性。袁成松等[4]提出利用气象监测站获取与雾有关的气象数据,通过分析沿线地区雾的特征,统计雾的形成特征与能见度的变化规律，并以此提出雾天路况监测预警系统的设想。韦栋等[5]就自动限速标识系统进行了研究。其根据实时雾况同步向驾驶员发出限速警告信息,有效地提高了雾天高速公路的事故发生率。黄朝迎[6]通过统计雾天高速公路运输事例,分析雾天高速公路灾害指标及雾对行车安全影响的过程,建立了评估模型。
本文以江西九绕高速公路为背景，针对其雾天高速公路运行安全管理的需求，以鞋山湖大桥为例，研究了雾天路况监测预警系统的设计与研发，为实时掌握高速公路运行状态，确保运行安全提供了保障。
高速查询研究表明，恶劣天气具有明显的地理特征和季谱特征[7]。该系统主要针对大雾天气。就雾而言,其分布具有：路段分布不均匀性、时间变化特性、随机性、突发性以及地域分布等特性，在我国华东、华中、华北及西南等地植被覆盖度高的山区,雾是影响交通最主要的直接气象灾害。而由于降雨降雪和温度骤降引起的路面结冰会使路面附着系数显著降低,车辆制动及转向性能下降,车辆操纵困难。总体来说，雾对高速公路行驶安全的影响主要表现为以下几点。
(1) 能见度显著降低。浓雾严重影响能见度,使驾驶员难以辨别道路及周边情况，致使与前车间距难以估计，对道路设施辨别困难，引发交通事故。
(2) 降低路面摩擦系数。雾、水与灰尘混合物会减小车辆与路面的摩擦系数,导致车辆制动距离增大,易产生车辆打滑、制动跑偏等现象。
(3) 造成驾驶员心理紧张。大雾环境造成了道路情况的复杂性,当机动车行驶轨迹改变时,行车
速度差会增大,车辆的制动减速次数也会随之增加,使驾驶员心理紧张,反应判断迟缓,易发生交通事故。
高速公路路况监测预警及应急处理系统由5部分组成：①数据采集子系统；②查询分析子系统；③路况风险预警子系统；④应急处置子系统；⑤信息发布子系统。该系统的基本思想是:通过安装气象交通检测仪,实时检测气象、交通以及视频等数据,储存至数据库；由查询分析子系统综合分析各类数据,并将分析结果传输至路况风险预警子系统进行识别处理,根据风险等级,智能预警；应急处置子系统判断启用条件,自行生成应急处理预案,选择交通诱导控制方案,并通过信息发布子系统将交通诱导控制指令、预警信息分别发送给车辆及相关部门,从而实现大雾灾害的自动监测预警及应急处理，信息发布是该系统的重点。系统组成结构见图1。
2.1　数据采集子系统
(1) 气象数据采集方法。雾的形成、变化与消散于当地气象、天气情况以及地理环境息息相关。为实现高速公路路况监测智能化,本系统监测设备的布设原则如下：①对于高速公路雾天能见度的监测,采用前向性散射型能见度仪,其优点在于量程大,当能见度低于1 000 m时测量
准确率和精确度高；②对于能见度仪的布设,普通路段按以5～10 km为间距布设；雾天多发路段以1～3 km为间距布设；而对于跨江、河部分布设密度达到0.15～1.00 km；③为精确采集雾的变化趋势以及温度、湿度、降雨量等气象数据,依据高速公路沿线地貌特征,以5～15 km为间距，布设气象要素检测仪。
(2) 交通流数据采集方法。系统采用自动检测技术实时采集交通流信息,利用定点安装的微波车检器对交通流进行监测,实现交通量、车速以及占有率等交通数据的采集。此方案基本能满足应急处置子系统中对交通流状态的判别、匝道控制等功能的交通数据的需求。而对于交通事故的异常事件检测，系统采用视频图像识别、驾驶员呼救系统和各种巡逻服务等。依据遥控摄像机的监控范围,按2～3 km间距布设。在监控中心发现事故或接到事故报警后,立即进行事故定位,通过分析事故信息,作出初步判断和确认,生成应急预案。以鞋山湖大桥监控设备作为示范工程,仪器布设类型及间距见图2。
2.2　查询分析子系统
该子系统能够提取数据采集子系统存储在数据库中的气象、交通数据,实现实时查询分析,其包括5个部分：①综合分析管理，对查询范围内的数据实现曲线图、累计图和柱状图等直观
显示,自动分析数据变化趋势;②数据整合与关联对交通数据与气象数据进行关联显示和趋势分析,以图表形式展现;③各类数据统计，能实现在任意时间区间统计数据,如每月统计、每天统计、小时统计、5 min统计、1 min统计、10 s统计;④动态综合信息查询，能实现对动态接入的交通数据、气象数据、视频数据和管理部门的输入数据进行实时查询;⑤基本信息查询，查询交通、气象视频检测器的布点位置、检测时间间隔等参数。气象信息查询界面可实时查看气象信息。交通信息查询界面，通过微波检测器得到的流量、车速、占有率等交通数据，并以累计图、曲线图、柱状图等直观显示，利于分析与预测。并且气象信息可与交通信息关联显示，分析其变化趋势与相关性。
2.3　路况风险预警子系统
通过实时气象与交通数据接入,结合实时数据与历史存储的数据,对路况进行监测和分析,判定是否为恶劣天气,对恶劣天气进行识别,识别结果为“道路起雾”或“道路结冰”, 流程见图3。该子系统基于故障树法，开展不利天气条件下高速公路交通风险源辨识及其致灾机理分析，在此基础上，构建高速公路交通风险评估指标体系(分4类：恶劣天气及等级、道路线形条件、交通条件、交通安全设施情况)，运用灰聚类等理论方法，建立恶劣天气条件下高速公路交通
安全风险评估模型，并最终制定了划分风险等级标准[8],以此标准进行跳屏预警。预警等级分为3级，预警内容有：交通阻塞告警、交通饱和告警、路面潮湿告警、能见度超低告警等，该子系统可实现及时分析评判高速公路气象、交通状况，查询路况预警的发生时间和地点信息等功能，为高速公路安全管理提供了评判依据与分析依据。