一种基于高速公路桥面气象结冰预测的交通运行风险防控方法
阅读说明：本技术 一种基于高速公路桥面气象结冰预测的交通运行风险防控方法 (Traffic operation risk prevention and control method based on highway bridge deck meteorological icing prediction ) 是由 王福海 马士杰 王孜健 郭忠印 申全军 张昱 么新鹏 樊兆董 张瀚坤 于 2021-07-20 设计创作，主要内容包括：本发明提供了一种基于高速公路桥面气象结冰预测的交通运行风险防控方法,包括高速公路桥面气象数据采集、高速公路桥面结冰预测、建立高速公路桥面交通运行风险量化模型和制定高速公路桥面交通运行风险防控对策,利用气象数据采集系统获取高速公路桥面气象情况并进行桥面结冰预测,建立高速公路桥面交通风险量化模型,计算高速公路桥面的车辆相对行车安全指数RDSI,制定高速公路交通运行风险防控对策并在信息板上显示。本发明通过对高速公路桥面结冰情况的实时预测,将各风险源对桥面行车安全的影响进行了量化,实现了对不同气象条件高速公路桥面交通运行风险防控对策的实时制定,提升了交通运行管控的时效性,有效降低了不良天气下交通事故的发生率。(The invention provides a traffic operation risk prevention and control method based on highway bridge deck meteorological icing prediction, which comprises the steps of highway bridge deck meteorological data acquisition, highway bridge deck icing prediction, highway bridge deck traffic operation risk quantification model establishment and highway bridge deck traffic operation risk prevention and control strategy formulation, wherein a meteorological data acquisition system is used for acquiring the highway bridge deck meteorological conditions and carrying out bridge deck icing prediction, a highway bridge deck traffic risk quantification model is established, the relative driving safety index RDSI of vehicles on the highway bridge deck is calculated, and the highway traffic operation risk prevention and control strategy formulation is displayed on an information board. According to the method, the influence of each risk source on the bridge deck driving safety is quantified through the real-time prediction of the highway bridge deck icing condition, real-time formulation of highway bridge deck traffic operation risk prevention and control strategies under different meteorological conditions is realized, the timeliness of traffic operation management and control is improved, and the incidence rate of traffic accidents in bad weather is effectively reduced.)
技术领域
本发明涉及交通运输安全技术领域，具体涉及一种基于高速公路桥面气象结冰预测的交通运行风险防控方法。
背景技术
随着我国高速公路建设的飞速发展，不良天气对于公路交通安全问题的影响日益突出。《交通运输安全生产事故报告(2019年)》特别指出极端天气对于交通安全的影响不容忽视。高速公路交通安全与气象条件密切相关，强风、大雾、降雨均是影响高速公路行车安全的主要气象因素，为了更好地减少不良天气对高速公路交通运行的不利影响，亟需提出一种稳定可靠的用于高速公路交通气象信息实时预测的风险防控方法。
高速公路桥面的安全性和顺畅性将直接影响整个网路的通行效率，由于高速公路桥面的结构及路域环境特征，易于发生桥面结冰、道路黑冰等现象，提高了高速公路桥面的交通运行风险，使得交通运行安全无法得到保证。目前，高速公路气象感知设备存在定性监视多，定量分析不足，气象预警精度低，设施受限于硬件技术条件分布不合理，观测数据分析能力不足，预测结果发布滞后等问题。
因此，提出一种基于高速公路桥面气象结冰预测的交通运行风险防控方法，对于公路交通安全具有十分重要的意义。
发明内容
本发明旨在解决上述问题，提供了一种基于高速公路桥面气象结冰预测的交通运行风险防控方法，充分利用边缘计算技术，实现了对高速公路桥面交通运行风险的准确预测和及时防控。
为实现上述目的，本发明采用如下技术方案：
一种基于高速公路桥面气象结冰预测的交通运行风险防控方法，包括高速公路桥面气象数据采集、高速公路桥面结冰预测、建立高速公路桥面交通运行风险量化模型和制定高速公路桥面交通运行风险防控对策，具体包括以下步骤：
步骤1，高速公路桥面气象数据采集，具体包括以下子步骤：
步骤1.1，在高速公路桥面安装气象检测设备和信息发布设备，气象检测设备包括能见度仪、遥感式桥面状况检测仪和雨量筒，信息发布设备包括通信单元与信息板；
步骤1.2，设置高速公路桥面气象检测系统，高速公路桥面气象检测系统包括气象检测子节点、气象检测子站和气象检测主站，其中，气象检测子节点包括遥感式桥面状况检测仪，气象检测子站包括能见度仪和遥感式桥面状况检测仪，气象检测主站包括能见度仪、遥感式桥面状况检测仪、雨量筒和边缘计算机；
步骤1.3，利用能见度仪测量高速公路桥面的能见度，利用遥感式桥面状况检测仪测量高速公路桥面的桥面温度、结冰厚度、空气温度和湿度，利用雨量筒测量高速公路桥面的降水量，并将各仪器采集的气象数据储存于边缘计算机中；
步骤2，高速公路桥面结冰预测，具体包括以下子步骤：
步骤2.1，预测未来高速公路桥面的桥面温度；
利用边缘计算机中存储的桥面温度，形成高速公路桥面温度变化时间序列，利用高速公路桥面温度变化时间序列内的历史值与现在值作为输入参数，基于ARIMA自回归求和移动平均算法，建立桥面温度预测模型，预测未来高速公路桥面的桥面温度；
桥面温度预测模型如式(1)所示：
Xt＝φ1Xt-1+φ2Xt-2+…+φpXt-p+∈t-θ1∈t-1-…-θq∈t-q (1)
式中，q为桥面温度预测模型的阶次；Xt为高速公路桥面温度变化时间序列内第t时刻的观察值；∈t为桥面温度预测模型在第t时刻的随机误差项；φp为待估的自回顾参数；θq为待估的移动平均参数；p为平均运动项数；
步骤2.2，预测未来高速公路桥面的露点温度；
根据气象检测子站获得的空气温度，利用戈夫-格雷奇公式计算当前温度下的饱和水汽压Ew，如式(2)所示：
式中，T为空气温度，单位为K；T1为水的三相点温度，单位为K；
根据计算得到的当前温度下的饱和水汽压，结合气象检测子站获得的空气湿度，计算当前温湿度状态下的实际水汽压e，如式(3)所示：
e＝U×Ew/100 (3)
式中，e为当前温湿度状态下的实际水汽压，单位为hPa；U为空气湿度，单位为％；
利用马格拉斯公式计算当前气象条件下的露点温度Td，如式(4)所示：
式中，E0为0℃的饱和水汽压，E0＝6.1078hPa；a、b均为系数，a＝7.69，b＝243.92；
步骤2.3，未来高速公路桥面的结冰预测；
根据当前气象条件下的露点温度，结合气象检测主站获得的降水量，判断高速公路桥面是否达到露点的形成条件，进行未来高速公路桥面结冰预测；若未来高速公路桥面的桥面温度小于0℃、无降水且未来高速公路桥面的桥面温度低于露点温度，则边缘计算机生成高速公路桥面一级结冰预警信息；若未来高速公路桥面的桥面温度小于0℃且有降水，则边缘计算机生成高速公路桥面二级结冰预警信息；
步骤3，建立高速公路桥面交通运行风险量化模型，高速公路桥面交通运行风险量化模型包括高速公路桥面环境影响因子和高速公路桥面车辆影响因子，具体包括以下子步骤：
步骤3.1，通过对高速公路桥面进行实地测量，获取高速公路桥面参数；
步骤3.2，确定高速公路桥面环境影响因子；
高速公路桥面环境影响因子包括高速公路桥面的结冰厚度、能见度、曲率变化率和纵坡坡度；
利用摆式仪测量高速公路桥面在不同结冰厚度条件下的摩擦系数，以干燥状态下高速公路桥面的摩擦系数作为摩擦系数的基准值Navg(μ*)，建立高速公路桥面结冰风险评价函数Ψμ，如式(5)所示：
式中，Navg(μ)为结冰厚度为μ时高速公路桥面的摩擦系数；
以能见度大于200m时交通事故的平均死亡人数作为能见度的基准值Navg(δ*)，建立高速公路桥面能见度风险评价函数Ψδ，如式(6)所示：
式中，Navg(δ)为能见度为δ时交通事故的平均死亡人数；
以纵坡坡度小于2％时的交通事故率作为坡度的基准值Navg(τ*)，建立高速公路桥面坡度风险评价函数Ψτ，如式(7)所示：
式中，Navg(τ)为纵坡坡度τ时对应的交通事故率；
根据高速公路桥面的曲率确定曲率变化率，以曲率变化率等于1时的交通事故率作为曲率变化率的基准值Navg(ρ*)，建立高速公路桥面曲率风险评价函数Ψρ，如式(8)所示：
式中，Navg(ρ)为曲率变化率为ρ时对应的交通事故率；
根据高速公路桥面的结冰厚度、能见度、曲率和纵坡坡度，计算高速公路桥面环境影响因子Ri，如式(9)所示：
Ri＝Ri(μ,ρ,τ,δ)＝Ψμ(μ)·Ψρ(ρ)·Ψτ(τ)·Ψδ(δ) (9)
式中，μ为高速公路桥面的结冰厚度，ρ为高速公路桥面的曲率变化率，τ为高速公路桥面的纵坡坡度，δ为高速公路桥面的能见度；
步骤3.3，确定高速公路桥面车辆影响因子；
基于行车动能场理论，选取目标车辆，目标车辆的前方、后方、左方、右方均存在正在行驶的车辆，计算目标车辆的风险场场强Ei1，如式(10)所示：
式中，i表示车辆编号，i＝1时表示目标车辆，i＝2时表示目标车辆的左方车辆，i＝3时表示目标车辆的后方车辆，i＝4时表示目标车辆的右方车辆，i＝5时表示目标车辆的前方车辆；grad Ei1为车辆i形成的动能场在目标车辆质心位置处场强的梯度向量；Mi为车辆i的虚拟质量，vi为车辆i的速度，θi为车辆i的运动方向与速度方向之间的夹角，为车辆i的速度方向与x轴之间的夹角，ri1为车辆i与目标车辆质心之间的距离；Ei1为车辆i在目标车辆质心位置处形成动能场的场强矢量；
计算目标车辆的车辆行车综合安全势能SPE1及变化率如式(11)所示：
式中，SPEV,i1为目标车辆在车辆i位置处形成的动能场；SPE1为目标车辆具有的综合安全势能；为目标车辆在车辆i位置处形成的行车安全场中安全势能随时间的变化率；为目标车辆综合安全势能随时间的变化率；
根据目标车辆的综合安全势能SPE1及变化率计算目标车辆的行车安全指数DSI，如式(12)所示：
式中，η为权重因子，取值范围为0～1；
计算车辆相对行车安全指数RDSI，如式(13)所示：
式中，DSI*为车辆在特定危险场景中的标准行车安全指数；
步骤4，制定高速公路桥面交通运行风险防控对策；
根据高速公路桥面的车辆相对行车安全指数RDSI，结合跟车距离的阈值，利用边缘计算机制定高速公路交通运行风险防控对策，确定高速公路桥面车辆的安全行车速度；
步骤5，利用通信单元将存储于边缘计算机内的安全行车速度、未来高速公路桥面的桥面温度和结冰预测信息发送至信息板，通过信息板显示未来高速公路桥面的气象情况，提醒桥面车辆提前调整行驶状态。
优选地，所述步骤1.3中，边缘计算机内部设置有气象数据采集程序，用于接收气象检测设备所采集的气象数据。
优选地，所述步骤2.3中，高速公路桥面一级结冰预警为高速公路桥面部分区域结冰，平均结冰厚度为小于2mm；高速公路桥面二级结冰预警为高速公路桥面的平均结冰厚度为2mm以上。
优选地，所述步骤3.1中，高速公路桥面参数包括桥面的曲率和纵坡坡度。
本发明所带来的有益技术效果：
本发明提出了一种基于高速公路桥面气象结冰预测的交通运行风险防控方法，实现了对高速公路桥面结冰情况的预测，并基于预测结果对高速公路桥面提前进行管控，提升了交通运行管控的时效性。
本发明通过构建交通风险场模型，将高速公路桥面各风险源对行车安全的影响进行了量化，实现了对不同气象条件高速公路桥面车辆管控对策的及时制定。
本发明采用由端到边的物联网架构，利用靠近前端传感器的边缘计算机对所采集数据进行直接处理，既提高了预测信息的时效性，又避免了数据在传输过程中的损耗，大幅度提高了系统的稳定性。
附图说明
图1为本发明一种基于高速公路桥面气象结冰预测的交通运行风险防控方法的流程图。
图2为本发明能见度仪数据采集流程图。
图3为本发明遥感式桥面状况检测仪数据采集流程图。
图4为本发明雨量筒数据采集流程图。
图5为本发明边缘计算机数据接收流程图。
图6为本发明气象数据报文格式示意图。
图7为本发明高速公路桥面结冰预测过程的流程图。
图8为本发明行车场景示意图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明作进一步详细描述。
本实施例以黄河特大桥桥面为例，采用本发明提出的一种基于高速公路桥面气象结冰预测的交通运行风险防控方法，如图1所示，通过黄河特大桥气象数据采集、黄河特大桥桥面结冰预测、建立黄河特大桥交通运行风险量化模型和制定黄河特大桥交通运行风险防控对策，为黄河特大桥的交通运行安全提供保障，具体包括以下步骤：
步骤1，黄河特大桥气象数据采集，具体包括以下子步骤：
步骤1.1，在黄河特大桥桥面安装气象检测设备和信息发布设备，气象检测设备包括能见度仪、遥感式桥面状况检测仪和雨量筒，信息发布设备包括通信单元与信息板。
能见度仪用于测量黄河特大桥桥面的能见度，如图2所示，能见度仪中设置有发射组件和接收组件，发射组件的红外发光二极管能够发出中心波长为0.87μm的红外光，红外光在空气中经过散射后会聚至接收组件的硅光电传感器上，硅光电传感器将光强转化为电信号，通过信号调理电路生成表示能见度的数字信号，最后经过换算将数字信号转换为能见度值，获得能见度值。
遥感式桥面状况检测仪用于测量黄河特大桥的桥面温度、结冰厚度、空气温度和湿度，如图3所示，遥感式桥面状况检测仪内设置有光探测系统，利用光探测器感知红外辐射，红外探测器将红外辐射转换为电信号，测量黄河特大桥的桥面温度和结冰厚度，并且遥感式桥面状况检测仪内还设置有温度传感器和湿度传感器，利用温度传感器和湿度传感器进行测量，获得空气湿度和空气温度。
雨量筒用于测量黄河特大桥的降水量，如图4所示，雨量筒内设置有弹簧片开关和排水开关，通过降水触发弹簧片开关测量降水量，当雨水在雨量筒内积累深度达到0.2mm时，触发排水开关，通过输出高低电平的变化获取降雨量。
通信单元用于传输采集数据，信息板用于显示黄河特大桥交通运行风险防控对策。
步骤1.2，设置黄河特大桥桥面气象检测系统，包括气象检测子节点、气象检测子站和气象检测主站，其中，气象检测子节点包括遥感式桥面状况检测仪，气象检测子站包括能见度仪和遥感式桥面状况检测仪，气象检测主站包括能见度仪、遥感式桥面状况检测仪、雨量筒和边缘计算机。
边缘计算机用于接收气象检测设备所采集的气象数据，气象数据的报文格式如图6所示，边缘计算机内部设置有气象数据采集程序和桥面结冰预测程序，如图5所示，边缘计算机内的气象数据采集程序实时接收各测量仪器所采集的数据，当目标端口有数据发送时，建立通信连接，边缘计算机接收各测量仪器所发送的气象数据报文并储存。
步骤1.3，利用能见度仪测量黄河特大桥桥面的能见度，利用遥感式桥面状况检测仪测量黄河特大桥桥面的桥面温度、结冰厚度、空气温度和湿度，利用雨量筒测量黄河特大桥桥面的降水量，并将各仪器采集的气象数据储存于边缘计算机中。
步骤2，对黄河特大桥进行桥面结冰预测，如图7所示，具体包括以下子步骤：
步骤2.1，预测未来黄河特大桥的桥面温度；
利用边缘计算机中存储的黄河特大桥桥面温度，形成桥面温度变化时间序列，利用桥面温度变化时间序列内的历史值与现在值作为输入参数，基于ARIMA自回归求和移动平均算法，建立桥面温度预测模型，预测未来黄河特大桥桥面的桥面温度；
桥面温度预测模型如式(1)所示：
Xt＝φ1Xt-1+φ2Xt-2+…+φpXt-p+∈t-θ1∈t-1-…-θq∈t-q (1)
式中，q为桥面温度预测模型的阶次，本实施例中q＝5；Xt为高速公路桥面温度变化时间序列内第t时刻的观察值；∈t为桥面温度预测模型在第t时刻的随机误差项；φp为待估的自回顾参数；θq为待估的移动平均参数；p为平均运动项数，本实施例中p＝5。
步骤2.2，预测黄河特大桥桥面的露点温度；
根据气象检测子站获得的空气温度，利用戈夫-格雷奇公式计算当前温度下的饱和水汽压Ew；再根据饱和水汽压和气象检测子站获得的空气湿度U，计算当前温湿度状态下的实际水汽压e；最后，利用马格拉斯公式计算当前气象条件下的露点温度Td。
步骤2.3，对黄河特大桥进行未来桥面结冰预测；
根据当前气象条件下的露点温度，结合气象检测主站获得的降水量，判断黄河特大桥桥面是否达到露点的形成条件，进行未来黄河特大桥桥面结冰预测；若未来黄河特大桥的桥面温度小于0℃、无降水且未来桥面温度低于露点温度，则边缘计算机生成桥面一级结冰预警信息；若未来黄河特大桥的桥面温度小于0℃且有降水，则边缘计算机生成桥面二级结冰预警信息，其中，桥面一级结冰预警为黄河特大桥桥面部分区域结冰，平均结冰厚度为小于2mm，桥面二级结冰预警为黄河特大桥桥面的平均结冰厚度为2mm以上。
步骤3，建立黄河特大桥桥面交通运行风险量化模型，黄河特大桥桥面交通运行风险量化模型包括桥面环境影响因子和桥面车辆影响因子，具体包括以下子步骤：
步骤3.1，通过对黄河特大桥进行实地测量，获取黄河特大桥的桥面参数，包括黄河特大桥桥面的曲率和纵坡坡度。
步骤3.2，计算黄河特大桥桥面环境影响因子，分别建立高速公路桥面结冰风险评价函数Ψμ、高速公路桥面能见度风险评价函数Ψδ、高速公路桥面坡度风险评价函数Ψτ和高速公路桥面曲率风险评价函数Ψρ。
利用摆式仪测量桥面在不同结冰厚度条件下的摩擦系数，获取桥面在不同结冰厚度条件下所对应的摩擦系数，如表1所示。
表1不同结冰厚度对应的桥面摩擦系数表
以干燥状态下(μ*＝1)桥面的摩擦系数作为基准值Navg(μ*)，即Ψμ(1)＝1、Navg(μ*)＝0.61，根据黄河特大桥的结冰厚度μ，利用该结冰厚度条件下桥面摩擦系数与摩擦系数标准值的比值，确定黄河特大桥桥面结冰风险评价函数Ψμ，如式(5)所示：
式中，Navg(μ)为结冰厚度为μ时高速公路桥面的摩擦系数。
根据中国交通事故数据统计表，获取关于不同能见度条件下的交通事故统计数据，如表2所示。
表2关于能见度的交通事故统计数据表
以能见度δ＞200m时交通事故的平均死亡人数作为能见度的基准值Navg(δ*)，即Navg(δ*)＝0.282，建立高速公路桥面能见度风险评价函数Ψδ，如式(6)所示：
式中，Navg(δ)为能见度为δi时的交通事故平均死亡人数。
根据中国交通事故数据统计表，获取关于不同纵坡坡度条件下的交通事故统计数据，如表3所示。
表3关于纵坡坡度的交通事故率统计表
以纵坡坡度小于2％时的交通事故率作为坡度的基准值Navg(τ*)，即Navg(τ*)＝0.75，建立高速公路桥面坡度风险评价函数Ψτ，如式(7)所示：
式中，Navg(τ)为纵坡坡度τ时对应的交通事故率。
根据中国交通事故数据统计表，获取关于各曲率变化率条件下的交通事故统计数据，如表4所示。
表4关于曲率变化率的交通事故率统计表
根据测量的桥面曲率确定曲率变化率，以曲率变化率ρ*＝1时的交通事故率作为曲率变化率的基准值Navg(ρ*)，即Navg(ρ*)＝1.11，建立高速公路桥面曲率风险评价函数Ψρ，如式(8)所示：
式中，Navg(ρ)为曲率变化率为ρ时对应的交通事故率。
根据黄河特大桥桥面的结冰厚度、能见度、曲率和纵坡坡度，计算黄河特大桥桥面环境影响因子Ri，如式(9)所示：
Ri＝Ri(μ,ρ,τ,δ)＝Ψμ(μ)·Ψρ(ρ)·Ψτ(τ)·Ψδ(δ) (9)
式中，μ为黄河特大桥桥面的结冰厚度，ρ为黄河特大桥桥面的曲率变化率，τ为黄河特大桥桥面的纵坡坡度，δ为黄河特大桥桥面的能见度。
步骤3.3，确定高速公路桥面车辆影响因子。
基于行车动能场理论，黄河特大桥桥面车辆行驶情况如图8所示；选取目标车辆，目标车辆的前方、后方、左方、右方均存在正在行驶的车辆，计算目标车辆的风险场场强Ei1，如式(10)所示：
式中，i表示车辆编号，i＝1时表示目标车辆，i＝2时表示目标车辆的左方车辆，i＝3时表示目标车辆的后方车辆，i＝4时表示目标车辆的右方车辆，i＝5时表示目标车辆的前方车辆；grad Ei1为车辆i形成的动能场在目标车辆质心位置处场强的梯度向量；Mi为车辆i的虚拟质量，vi为车辆i的速度，θi为车辆i的运动方向与速度方向之间的夹角，为车辆i的速度方向与x轴之间的夹角，ri1为车辆i与目标车辆质心之间的距离；Ei1为车辆i在目标车辆质心位置处形成动能场的场强矢量。
计算目标车辆的车辆行车综合安全势能SPE1及变化率如式(11)所示：
式中，SPEV,i1为目标车辆在车辆i位置处形成的动能场；SPE1为目标车辆具有的综合安全势能；为目标车辆在车辆i位置处形成的行车安全场中安全势能随时间的变化率；为目标车辆综合安全势能随时间的变化率。
根据目标车辆的综合安全势能SPE1及变化率计算目标车辆的行车安全指数DSI，如式(12)所示：
式中，η为权重因子，取值范围为0～1；权重因子η用于重新分配行车风险在空间上和时间上的权重。
计算车辆相对行车安全指数RDSI，如式(13)所示：
式中，DSI*为车辆在特定危险场景中的标准行车安全指数。
步骤4，以正常天气风险等级不超过三级、不良天气风险等级不超过二级为限，结合桥面能见度和结冰厚度的预测结果，对黄河特大桥桥面天气情况进行等级划分，再根据计算的车辆相对行车安全指数RDSI，结合预测得到的未来一小时内黄河特大桥的桥面温度和结冰厚度确定车辆跟车距离的阈值，利用边缘计算机制定交通运行风险防控对策，本实施例中黄河特大桥桥面交通运行风险防控对策，如表5所示。
表5黄河特大桥桥面交通风险管控对策表
步骤5，根据边缘计算机运行气象数据采集程序和高速公路路面结冰预测程序获得的未来高速公路桥面的桥面温度和结冰预测信息，利用通信单元将存储于边缘计算机内未来一小时内的安全行车速度、未来高速公路桥面的桥面温度和结冰预测信息发送至信息板，通过信息板显示未来高速公路桥面的气象情况，提醒桥面车辆提前调整行驶状态。
当然，上述说明并非是对本发明的限制，本发明也并不仅限于上述举例，本技术领域的技术人员在本发明的实质范围内所做出的变化、改型、添加或替换，也应属于本发明的保护范围。
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