曹桂芳

（山西省交通科技研發(fā)有限公司，山西 太原 030032）

0 引言

團(tuán)霧比一般的彌漫型大霧更濃，而且能見(jiàn)度更低，在團(tuán)霧內(nèi)、外視線差異相當(dāng)大，正因?yàn)閳F(tuán)霧在空間分布上的較大差異，使得預(yù)測(cè)報(bào)警比較困難[1]。團(tuán)霧的出現(xiàn)與局部的小氣候環(huán)境密不可分，尤其是在低洼地勢(shì)且空氣濕度大的地區(qū)。有研究人員發(fā)現(xiàn)團(tuán)霧出現(xiàn)之前，會(huì)出現(xiàn)一個(gè)“象鼻”振蕩曲線，如在限速低能見(jiàn)度范圍（即50～200 m），或者在封路低能見(jiàn)度范圍（即小于50 m）情況下，團(tuán)霧出現(xiàn)前會(huì)有一個(gè)突發(fā)的短暫回升過(guò)程。這表明隨后會(huì)出現(xiàn)大密度的團(tuán)霧。所以如果能在監(jiān)測(cè)過(guò)程中捕捉到“象鼻”振蕩曲線，就能快速發(fā)出預(yù)警[2]。

正是因?yàn)閳F(tuán)霧突降，難以預(yù)測(cè)，使得高速公路上發(fā)生大量的交通事故，比如2017年，在滁新高速公路因?yàn)閳F(tuán)霧造成30多輛車輛相撞，造成極大的人員傷亡[3-4]。根據(jù)公安部交通管理局統(tǒng)計(jì)，在2017年全國(guó)的高速公路中有2 567處是團(tuán)霧的頻發(fā)路段，其中900多處年均出現(xiàn)團(tuán)霧在10次以上，另外還有130多處的年均團(tuán)霧出現(xiàn)次數(shù)在30次以上，并且在大型交通事故中，近1/3左右都與團(tuán)霧有關(guān)。由于很難預(yù)測(cè)到“象鼻”振蕩規(guī)律，所以不能對(duì)通過(guò)車輛進(jìn)行提前警示，尤其是車輛就地停車時(shí)，容易發(fā)生追尾，對(duì)安全行車危害極大。因此，研究低能見(jiàn)度團(tuán)霧情況下的高速公路預(yù)警與積極誘導(dǎo)系統(tǒng)，對(duì)出行安全具有非常重要的意義[5]。

1 團(tuán)霧提前預(yù)測(cè)、預(yù)警系統(tǒng)的研究

1.1 團(tuán)霧提前預(yù)測(cè)、預(yù)警系統(tǒng)組成

考慮到高速公路沿線的路況條件很難達(dá)到建立標(biāo)準(zhǔn)氣象觀測(cè)站對(duì)環(huán)境的要求水平，而且一條高速公路歷經(jīng)各地的地理環(huán)境與觀測(cè)要素也不盡相同，因此在設(shè)計(jì)高速公路團(tuán)霧預(yù)測(cè)、預(yù)警系統(tǒng)所采用的模塊結(jié)構(gòu)需要靈活保障其擴(kuò)展功能，以適應(yīng)不同路段下的團(tuán)霧預(yù)警情況。

本系統(tǒng)根據(jù)高速公路沿線的不同地理環(huán)境和團(tuán)霧頻發(fā)地段的實(shí)際情況，在高速公路沿線間隔20～30 m設(shè)置一定的智能區(qū)域控制系統(tǒng)和誘導(dǎo)單元（智能誘導(dǎo)燈），采集路段中的氣象要素并實(shí)測(cè)其能見(jiàn)度值，將采集的數(shù)據(jù)與高速公路沿線各個(gè)地方監(jiān)測(cè)站監(jiān)測(cè)的歷史團(tuán)霧氣象要素演變與能見(jiàn)度值相結(jié)合比較，推算出此刻團(tuán)霧的特征和變化規(guī)律,由此建立高速公路團(tuán)霧的監(jiān)測(cè)和預(yù)警系統(tǒng)。

本系統(tǒng)的預(yù)警核心為區(qū)域控制系統(tǒng)，其包括：能見(jiàn)度檢測(cè)、數(shù)據(jù)預(yù)處理、無(wú)線網(wǎng)關(guān)、太陽(yáng)能供電、共享數(shù)據(jù)庫(kù)系統(tǒng)、數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)等，其中數(shù)據(jù)處理系統(tǒng)包括了低能見(jiàn)度濃霧分級(jí)預(yù)警系統(tǒng)與鄰近預(yù)報(bào)系統(tǒng)。將采集到的各類環(huán)境氣象要素監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)通過(guò)GPRS實(shí)時(shí)傳送到遠(yuǎn)程上位機(jī)軟件（即道路遠(yuǎn)程監(jiān)控中心），通過(guò)開(kāi)發(fā)的團(tuán)霧預(yù)警算法對(duì)數(shù)據(jù)加工轉(zhuǎn)換和分析，利用分析結(jié)果作出評(píng)估，以判斷對(duì)車輛給出相應(yīng)的預(yù)警結(jié)果。目前，該系統(tǒng)已經(jīng)在聞垣高速公路某團(tuán)霧多發(fā)地段進(jìn)入試驗(yàn)應(yīng)用期。

圖1 高速公路團(tuán)霧提前預(yù)測(cè)、預(yù)警系統(tǒng)組成

1.2 團(tuán)霧預(yù)測(cè)、預(yù)警的算法流程

本預(yù)警系統(tǒng)需要借助氣象部門現(xiàn)有的高空情況、地面情況、數(shù)值預(yù)報(bào)三大監(jiān)測(cè)系統(tǒng)歷史數(shù)據(jù)，結(jié)合團(tuán)霧多發(fā)地的沿線局地監(jiān)測(cè)站的實(shí)時(shí)氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，建立氣象數(shù)據(jù)專項(xiàng)數(shù)據(jù)庫(kù)，利用大數(shù)據(jù)綜合診斷分析，對(duì)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和歷史監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比、關(guān)聯(lián)、分析，建立一套可靠的團(tuán)霧預(yù)測(cè)系統(tǒng)，同時(shí)將低能見(jiàn)度的預(yù)警信息和監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)及時(shí)發(fā)送至高速公路遠(yuǎn)程監(jiān)控中心，為高速公路決策管理系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐，實(shí)現(xiàn)交通部門與相關(guān)部門信息系統(tǒng)之間的實(shí)時(shí)信息交換和共享。此外，本系統(tǒng)還能根據(jù)用戶的實(shí)際使用情況和監(jiān)測(cè)結(jié)果來(lái)反向驗(yàn)證預(yù)警信息指標(biāo)和臨近預(yù)報(bào)技術(shù)指標(biāo)的準(zhǔn)確性，并不斷完善與優(yōu)化預(yù)報(bào)流程。

本系統(tǒng)的工作流程如圖2所示，在團(tuán)霧預(yù)警系統(tǒng)采集數(shù)據(jù)的過(guò)程中，系統(tǒng)將動(dòng)態(tài)跟蹤氣象信息，同時(shí)調(diào)出氣象臺(tái)監(jiān)測(cè)資料、衛(wèi)星遙感資料、周邊監(jiān)測(cè)站資料、公路監(jiān)測(cè)資料、歷史檔案等，實(shí)時(shí)綜合分析，當(dāng)預(yù)報(bào)數(shù)據(jù)達(dá)到成霧條件時(shí)，路面能見(jiàn)度小于500 m，系統(tǒng)自動(dòng)向高速公路指揮中心發(fā)布團(tuán)霧預(yù)警，預(yù)警內(nèi)容包括發(fā)生的時(shí)間、地段和趨勢(shì)，并動(dòng)態(tài)跟蹤、啟動(dòng)各監(jiān)測(cè)點(diǎn)聲光警報(bào)信號(hào)。在獲取到氣象能見(jiàn)度后根據(jù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估判定算法，評(píng)估車輛是否處于團(tuán)霧的風(fēng)險(xiǎn)之中，并對(duì)評(píng)定結(jié)果進(jìn)行語(yǔ)音提示。如果在預(yù)報(bào)時(shí)段團(tuán)霧減弱消散，則及時(shí)發(fā)布訂正與團(tuán)霧消散預(yù)報(bào)。

圖2 團(tuán)霧預(yù)警系統(tǒng)算法流程圖

1.3 團(tuán)霧預(yù)警風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估

高速公路上的團(tuán)霧使得能見(jiàn)度低，會(huì)極大地增加路上行車風(fēng)險(xiǎn)，因此，需要對(duì)團(tuán)霧情況下的車輛行駛發(fā)生事故的概率和狀態(tài)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。評(píng)估方法如下。

針對(duì)高速公路上團(tuán)霧情況下的行車事故發(fā)生的概率，建立風(fēng)險(xiǎn)判定函數(shù)：

式中：CI為行車安全指標(biāo)；a0，a1，a2，…，am為判定函數(shù)的系數(shù)向量；x1，x2，…，xm為解釋變量參數(shù)。

考慮到條件Logistic回歸模型能較好地表征在消除干擾因素下保證結(jié)果的可靠性，因此能夠用來(lái)判定事件是否發(fā)生，所以可以利用該模型來(lái)分析團(tuán)霧情況下行車事件發(fā)生與否。條件Logistic回歸模型的表示如式（2）：

結(jié)合式（1）與式（2）可以得到在團(tuán)霧情況下發(fā)生風(fēng)險(xiǎn)的概率。

2 實(shí)測(cè)結(jié)果分析

本系統(tǒng)設(shè)計(jì)完成后安裝于實(shí)際高速公路中，通過(guò)監(jiān)測(cè)高速公路在團(tuán)霧環(huán)境下的行駛情況，各安裝路段在一年內(nèi)統(tǒng)計(jì)的同比事故減少比率，如圖3所示。

從圖3中可以看出，在安裝了本系統(tǒng)后，通過(guò)對(duì)團(tuán)霧條件下行車風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估與預(yù)警，團(tuán)霧高發(fā)路段的事故發(fā)生率有極大降低，并且本系統(tǒng)還能在預(yù)警的前提下對(duì)車輛起到很好的行車誘導(dǎo)作用，提高了低能見(jiàn)度團(tuán)霧情況下的行車安全。

圖3 實(shí)際高速公路示范路段同比事故率減少比率

3 總結(jié)

本文研究了在高速公路低能見(jiàn)度團(tuán)霧條件下的行車風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估預(yù)警與誘導(dǎo)系統(tǒng)，建立了團(tuán)霧預(yù)測(cè)預(yù)警模型，結(jié)合團(tuán)霧行車風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型獲得高速公路團(tuán)霧情況下發(fā)生行車風(fēng)險(xiǎn)的概率，本系統(tǒng)設(shè)計(jì)完成后成功應(yīng)用于多條高速公路路段，監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示本系統(tǒng)的應(yīng)用使得各示范路段同比事故率極大減少，提高了低能見(jiàn)度團(tuán)霧條件下高速公路的行車安全。