交通气象融合现状与发展趋势

文/图 云南省交通规划设计研究院有限公司 方留杨 胡澄宇 丁宇超 杨文臣 昆明理工大学 杨昌浩

在我国，交通气象是一个新兴的交叉学科。2012年，交通运输部、中国气象局联合印发《公路交通气象观测站网建设暂行技术要求》指导各地布设气象监测站点，开展交通气象服务。10年间，各地交通运输部门与气象部门自主开展了各种有益尝试和实践，突破了不少技术难点，积累了一定的工程经验，但受跨行业、认知程度低、重视程度不高等诸多因素影响，“交通+气象”领域还存在顶层设计缺失，各地建设管理模式、技术要求不统一，监测、预警准确性不高，多元数据融合不足等问题，以致高速公路交通气象服务还没有完全达到现代公路交通要求的预期目标。

面对气象环境对交通的影响、威胁和危险的现状，许多国家的交通、气象、建设等部门联合协作，加强对交通气象服务的保障工作。1992年成立的国际道路天气常设委员会致力于降低和减少气象条件对交通的不良影响；美国交通部开展“高级运输气象信息系统”研究，联邦公路管理局开展“道路气象管理系统”研究；意大利交通部推出“抗雾智能公路”计划；德国建立了公路气象信息系统……我国对于交通气象融合的研究起步较晚，但发展迅速，交通运输部、中国气象局均将交通气象灾害防御作为科技规划的重要内容，从20世纪90年代后期至今，相关成果不断涌现并投入实际应用。

国外发展现状

从公路交通气象服务总体来看，美国、加拿大、日本等发达国家在公路交通气象服务方面的工作起步较早，并根据自身需求开展了大量卓有成效的工作，积累了丰富的经验。

在欧洲，德国、挪威、瑞典、芬兰等国家先后建立了道路气象实时监测预报系统，并将许多开创性的应用成果逐步推广到世界各地。挪威主要通过雷达和卫星监测极端天气条件下的道路天气状况，为道路管理部门提供地面监控资料；芬兰气象局和道路维护公司合作成立了道路天气服务中心，使用道路交通模式为道路交通部门提供地面结冰、霜冻、雾凇、地面雨水、冻雨、雾、降雪等天气状况和预报服务；德国建立了公路天气信息系统，利用气象部门短期天气预报和在公路上安装的预警设施及公路天气监测系统，实时监测常规气象要素及路面状态；英国开发了3种道面温度预报模型，其中冰山模型（Icebreak model）可提前6小时自动预报路面温度状态，误差在1摄氏度左右。

美国和加拿大领土面积广阔，自然气候条件较欧洲诸国复杂多样，因此更加重视对高速公路气象预报与监测系统的研究和应用。美国交通部联邦高速公路管理局提出建立“国家范围地面交通天气观测和预报系统的建设方案(CLARUS)”计划；在各州道路天气信息系统的基础上，美国正在形成国家级道路天气信息系统，并逐渐成为智能交通系统(ITS)的组成部分。

鉴于雾对交通的影响极大，美国对雾区交通行驶安全和畅通十分关注，对高速公路雾区安全服务提出了非常具体的要求。美国运输安全理事会（NTSB）明确要求，雾区高速公路应具备以下控制措施：对交通流和雾分布进行及时检测，在雾区范围内降低并保持车速，努力降低不同车辆之间的速度差异，使用公共信息和教育等手段让机动车驾驶员能够了解雾区行车的各种控制措施等。

国内发展现状

我国的交通气象监测预报虽起步较晚，但发展较快，早期的交通气象工作是从20世纪末开始的，由于受当时经济和科技的制约，以及相关部门对交通气象认知的不足，使得早期的气象设备没有起到较为明显的作用。

2005年，原交通部与中国气象局联合发布全国主要干线公路交通气象预报，这标志着我国公路交通气象信息服务工作正式启动。2006年，沪宁高速公路上建立了多个自动化气象监测站，进一步监测交通气象信息，之后全国多个省份高速公路也陆续建立了交通气象观测设施。

恶劣天气除雪 祝巍 摄

2012年，中国气象局开始全面深入推进全国公路交通气象监测站网建设，实现了全国公路沿线监测信息共享；同期开展了全国公路交通气象灾害风险普查工作和公路交通气象要素精细化预报业务建设，现已实现全国主要公路气象要素精细化预报产品制作和共享。

2021年，中国气象局、交通运输部、公安部、国家铁路局、国家邮政局五部门联合印发《“十四五”交通气象保障规划》，指出目前交通气象服务主要存在的问题和挑战：交通气象监测能力不足；交通气象服务针对性有待加强；部门间合作机制有待深化。交通气象今后的主要发展方向，包括构建交通气象精密监测系统；开展交通气象灾害风险普查；打造高质量交通气象服务体系；提升交通气象服务支撑能力；推动交通气象科技创新；强化“一带一路”综合交通运输气象保障。

经过20余年的发展，我国现在的交通气象服务已经更加专业化、精细化。目前，我国交通气象研究主要围绕交通气象灾害监测预警、防控、处治等方面开展工作。

在交通气象监测预警方面，正在攻克陆地交通气象灾害天地一体化监测预警技术。特别在大雾短临预警方面，自主研发了基于新一代静止气象卫星的浓雾识别技术，该技术可实现200米以下的强浓雾识别准确率大于90%，2千米雾区反演的时间频率优于10分钟；创新研发了基于征兆因子的大雾短临预警技术，实现本地站点10分钟短临预警精度优于80%；攻克了基于多特征融合的视频能见度深度学习技术，引进自适应切片技术提取微观细节特征，实现全天候能见度数值的实时识别及分级预警。

在结冰短临预警方面，相关团队研发了复合式移动交通气象实时监测预警技术及装备，攻克了路面温度热谱地图分析建模技术，以及基于多维长短时记忆网络的路面温度和结冰短临预测技术，研发了冬季路面低温结冰短临预警服务系统，可实现提前10分钟、30分钟、1小时和3小时结冰风险预警。同时，随着视频图像和路面状态的公开样本库的建立，提出基于图像分块识别和综合判别算法，突破了基于视频图像处理的路面状态检测技术。

在交通运行安全防控方面，相关团队开展了恶劣气象条件影响下的道路交通安全主动防控关键技术及系统集成应用研究，初步形成涵盖暴雨、大雾、冰雪等主要气象灾害的公路行车安全实时监测预警与主动防控的行业解决方案。新一代低能见度行车安全诱导系统、公路路面防结冰自动喷洒系统、公路管控车辆车载辅助行车安全预警设备、高危路段实时交通冲突风险预警设备系统、不利天气条件下动态交通流运行管控系统研发日趋成熟，为陆地交通气象安全保障提供系列解决方案及产品，实现了陆地交通气象灾害智能监测预警、安全风险实时评估、主动防控技术的全链条集成和国产化应用。

在气象灾害道路处治方面，相关团队围绕涉及恶劣气象条件下（如降雨、冰雪等）路面表面功能，以及服役性能衰减迅速、路面破损严重、耐久性不足等问题，国内主要研究机构相继开展了融冰化雪路面材料、排水沥青混合料组成设计成套技术等，力求将冰雪、暴雨等气象灾害对路面性能的影响遏制在萌芽阶段，确保恶劣气象条件下路面运行状态平稳正常。

气象灾害交通运行安全主动防控技术体系

东部沿海地区（江苏省为例）

江苏是国内较早开展交通气象灾害防治技术研究的省份。江苏省气象局对图像识别、机器学习、大数据融合等先进技术在恶劣天气交通监测预警的应用进行深入研究，形成了新一代智慧交通气象服务；江苏气象局与南京气象科学研究所合作建成高速公路浓雾监测预警系统，可通过多种传输手段将监测实况传输至运营指挥中心，为其提供了决策支持基础。同时，沪宁高速公路气象决策支援系统具有实时预警、预报功能，为当地交通气象提供了良好的基础支撑。此外，研究人员还将天气预报模式（WRF）中尺度数值预报模式应用到气象监测中，并取得了较好的模拟效果。汇聚多方力量，江苏省气象局成功研发智能移动交通气象观测设备，提出基于机器学习的雾天图像智能识别技术、基于热谱地图的连续路温反演技术、基于车载设备的移动天气识别技术等智能监测手段，成功解决了团雾观测、道路暗冰监测和预报预警等难题，为交通灾害预警系统提供了技术保障。

基于热谱地图的连续路温反演技术

西南山地地区（云南省为例）

基于机器学习的雾天图像智能识别技术路线

截至2021年初，云南高速公路里程已达9000公里，位居全国第二。“一山有四季、十里不同天”的气象特征，使云南高速公路面临诸如团雾、低温、局地大风、强降雨等气象灾害挑战。

为全面提升和拓展交通运输系统防灾减灾综合能力，提升我国交通运输保障能力和水平，云南省交通规划设计研究院有限公司联合国内11家行业优势单位，共同建设了“陆地交通气象灾害防治技术国家工程实验室”（以下简称“实验室”），从多个方面开展交通气象预警监测体系研究：在站点布设方面，开展交通气象监测站网布设技术研究，为准确感知公路沿线发生的气象灾害奠定了基础；在监测预警方面，针对云南突出的气象灾害问题，研发了实时、高分辨率的监测预警技术，并在实际运用中取得了良好的效果。实验室研发的低能见度行车安全智能预警系统、主动式路面防结冰处置系统、自适应可变限速与信息协同控制系统，可应对浓雾、强降水天气和路面结冰引发的各类交通气象灾害，为恶劣天气下的交通出行提供了决策支持。目前，这些系统已成功应用于云南省内的渝昆、香丽、腾陇高速公路，积累了丰富的工程实践案例。尤其是云南某高速公路管理处，从2019年6月开始使用实验室研发的公路交通气象监测预警与服务系统后，有效提升了2019年冬季、2020年冬季管理处的冬季抗冰保通的能力，管理处工作人员可以在第一时间了解道路积雪、结冰等信息，从而及时开始铲冰除雪、撒布融雪剂的工作。经统计，使用该系统后累计延长高速公路通车时间20小时，产生的直接经济效益（高速公路通行费）约为600万元。

高速公路交通气象监测站和移动数据采集设备

实验室研发的高速公路交通气象智能监测预警与主动防控系统

其他地区

在交通灾害监测预警方面，包括西南山地地区和东部沿海地区的四川、山东、北京等省份针对重点路段也积极开展了区域交通气象服务工作，并取得了一定成效。特别是2012年实现全国公路沿线监测信息共享之后，各个地区的交通气象服务发展更加迅速。现在，已有多个省份建立了覆盖本区域的交通气象监测预警系统，并针对本地区所面临的气象灾害，建立了基于风云卫星和其他来源数据的一体化数据网络；同时，加大对能见度、路面状况相关预警模型的研究，利用WebGIS、计算机网络、大数据等技术建立了专业的气象服务平台，以实现对各类交通气象灾害的监测预警。

当前存在问题和发展趋势

对交通气象灾害防御的前提是驾乘及交通管理人员及时知晓交通沿线当前和未来可能发生的灾害性天气状况，而这就依赖于交通气象灾害的实时监测和预报预警。交通气象监测设备、监测技术是提供有效公路交通气象服务的基础，精细化交通气象预警及管控技术则是连接数据采集端到交通气象服务的桥梁。

国外交通气象灾害监测预警技术应用广泛，交通数据和气象数据详实丰富，研究涉及不利天气条件下监测预警技术，以及不同类型道路的交通安全与交通流特性，并正向实时天气数据与交通影响关系的研究方向发展。目前，我国大多数交通气象预测预报技术主要源自政府天气服务，但是政府天气服务用于预测路径级的公路交通气象条件是不科学的。为解决不同天气事件下交通系统运行和道路交通安全的问题，面向本地精细化的交通气象灾害实时监测预警与智能决策支持技术，已成为公路安全研究中迫切需要解决的理论研究热点和实践难题，主要技术难题及发展趋势有：

数据收集与处理 交通数据存在来源单一、数据质量控制不足、数据使用不充分等问题。目前,数据主要来源是交通气象站，对交通实际气象需求、设备使用场景关注不足，观测要素不齐全，没有形成针对于整个路网的气象监测预警。高速公路气象观测数据和预警应由点监测和预警，扩展到线或者面的监测和预警。

气象监测密度 监测设备布置方案还需要进一步优化，公路交通气象监测密度严重不均衡，尤其是在灾害多发、易发路段的气象监测普遍缺失，明显不足，构建交通气象精密且优化的监测网是未来的主要任务之一。可以预见，未来，交通气象外场观测设施布设会更加高效简便，选址会更加精准并具代表性，可形成覆盖各个地区的有效观测网络，进而提升交通气象监测设备自动化、智能化水平，数据观测精度大幅提升。

新型公路气象环境智能监测设备研发 高密度自动化监测设备的布设则是实现实时监测及短临预警的基础，但当前公路气象环境监测设备普遍价格较高，不利于大规模建设及推广应用。且目前公路气象监测密度严重不足，仍有巨大的布设需求，故亟需在公路气象环境智能监测设备的集成度、安装便捷性、降低成本等方面进一步创新和突破。

恶劣气象不仅对公路运输发起挑战，也为公路管理养护带来难题。张啸天 摄

不利天气对交通安全影响的研究正从“事后”统计分析转向“事前”风险防控。

多源交通气象数据融合与知识挖掘 基于物联网的交通气象监测新技术快速发展，气象局宏观观测、公路自动观测站、移动采集、视频采集、新媒体提取等检测设备可提供海量的气象数据，但当前国内交通气象系统建设仍局限于“信息化集成”，虽技术手段齐全，但各类数据基本上由各自的业务系统独立管理，缺乏对多源交通气象数据的标准化接入，尚未有较好的数据处理、分析与融合方法来得到较准确的气象信息，无法服务于精细化智能交通管控。与此同时，固定气象站的布设优化定量的评估方法及工具。

天气数据分析技术及工具持续改进与提升 不利天气对交通系统影响的研究是一个不确定性问题，气象学领域的预测预报模型多偏重于理论，涉及参数多、计算复杂，数据条件苛刻，并且粒度大，与国内高速公路的管理业务不相适应。国内绝大多数学者通过构建高级统计分析模型，推断不利天气条件对交通事故和交通流的影响机理，这类模型通常预设了变量间的关系，其可靠性取决于变量选取的合理性、统计模型的因果推断能力。为充分运用各类不确定性的信息知识，国内亟待开展时空大数据条件下交通气象监测技术，可采用人工智能和机器学习等数据挖掘技术，从自动辨识数据模型的角度，实现大雾及路面结冰的实时监控和研判预警等，以提高模型预测精度。

传统预报服务产品与公路管理业务需求的匹配 国内外绝大多数公路交通气象监测预警与服务系统仅针对天气现象的变化提供不同时间粒度的预报服务产品，从而为公路运营管理养护和交通出行提供天气条件信息的参考，但气象等部门提供的区域级天气预报粒度大，而路径、路段级驾驶行为更易受实时道路条件影响，预测和实际条件的出入影响监测预警技术的效用。同时，当前交通气象监测系统基本不考虑这些预测预报的天气信息对当地公路及交通影响的分析和评估，难以准确指导业务人员辨识不利天气对公路系统的影响，以及针对性提早采取交通管理和道路养护活动。未来，基于新一代信息技术的变革发展，运用物联网、云计算、北斗定位、人工智能、大数据、移动互联等技术，结合卫星云图等提供的高精度数据，通过不断的实验分析，改善现有监测预警模型的不足，研发出更加可靠的天气保障服务模型，提高气象灾害预警监测的效率和准确性。

不利天气对交通安全及交通流影响预警与调控技术 不利天气对交通安全影响的研究正从静态、被动的“事后”统计分析转向动态、主动的“事前”风险防控，从仅考虑交通流特征向综合考虑交通流、天气和道路特征的方向发展。根据实时交通流和天气特征与交通安全的关联关系，有学者提出研究不利天气对交通系统影响分析与预测方法，辅以交通流动态协同控制技术，以期主动预防交通事故的发生和降低事故严重程度。

交通气象服务支撑 通过构建更加先进、稳定、可靠的多级联动的监测预警云控系统，建立起纵向覆盖“国家-省-市-路段”四级，横向联通“交通、气象、公安”多部门协调运行的数据共享和统一管理框架，构建起全国统一的交通气象信息共享系统，有效解决行业间的数据孤岛问题。同时，交通气象标准规范也将更加完善。

总之，未来的交通气象服务将会朝着更加智能、高效、安全、科技的方向发展，同时将进一步拓展对极端气象交通基础设施韧性提升、智能交通气象新基建、恶劣天气智能车路协同、突发天气事件交通综合应急管理等领域的研究和探索，为国家现代化综合交通体系建设提供重要科技支撑，为交通运输行业实现高质量跨越式发展贡献坚实力量。