文/圖 四川省氣象服務(wù)中心 楊泓 陳云強(qiáng) 鐘雪 胡丹 楊軍 成都信息工程大學(xué) 盧軍

川西高原地理氣象環(huán)境條件特殊，其所處四川省地跨青藏高原、橫斷山脈、云貴高原、秦巴山地、四川盆地等幾大地貌單元，地勢(shì)西高東低，由西北向東南傾斜，地形復(fù)雜多樣；且因特殊的地理地質(zhì)條件，具有極高山峰、低海拔冰川、深壑峽谷、湍急河流、高寒草原等地貌，海拔高差大，氣候立體變化明顯，季節(jié)和晝夜溫差大，地質(zhì)環(huán)境典型，地表生態(tài)脆弱，故而對(duì)公路交通事故影響明顯，極具研究?jī)r(jià)值。

復(fù)雜地質(zhì)、氣象因素使川西高原高速公路建設(shè)技術(shù)要求高、運(yùn)營(yíng)管理難。四川省交通運(yùn)輸廳 供圖

目前，國(guó)內(nèi)關(guān)于高原地區(qū)交通事故與氣象關(guān)系的研究較少，高原交通氣象融合研究勢(shì)在必行。通過將交通和氣象進(jìn)行充分融合，對(duì)智慧交通氣象服務(wù)系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析和研究，找出氣象因素與公路交通事件等之間的內(nèi)在聯(lián)系，實(shí)現(xiàn)交通氣象風(fēng)險(xiǎn)的分類、分級(jí)和精細(xì)化、網(wǎng)格化智能分析，能夠?yàn)楣方煌ü芾聿块T及公路使用者的預(yù)警監(jiān)測(cè)、決策支撐提供方法和模型的科學(xué)基礎(chǔ)。

研究思路方法

針對(duì)雨雪天氣對(duì)公路交通事故的頻率和嚴(yán)重程度的研究表明，降水和公路交通事故的頻率之間存在正相關(guān)關(guān)系。但受不同地區(qū)交通流量及氣象條件的差異影響，氣象條件與交通事故之間的關(guān)系不總是線性的；也有一部分研究結(jié)果表明，兩者間存在的關(guān)系，不僅與氣象因素有關(guān)，還與地理因素、時(shí)間因素、空間因素存在較大關(guān)系。

西北工業(yè)大學(xué)學(xué)者靖連天在《非極端惡劣氣象條件與高速公路交通事故之間的關(guān)系研究》中，分析了2010年至2012年西漢高速交通事故與氣象條件之間的關(guān)系，研究方法采用了統(tǒng)計(jì)整個(gè)西漢高速區(qū)段內(nèi)的交通事故與平均氣象條件。

中國(guó)氣象局武漢暴雨研究中心學(xué)者白永清、何明瓊、劉靜等在《高速公路交通事故與氣象條件的關(guān)系研究》中指出，降水與高溫天氣對(duì)交通事故有明顯的影響作用。但該文也指出，由于傳統(tǒng)的常規(guī)氣象站分布密度太低（G50漢宜高速長(zhǎng)度約有280公里，僅建有6個(gè)常規(guī)氣象觀測(cè)站，氣象觀測(cè)站密度約為每45公里一個(gè)），嚴(yán)重影響了交通氣象風(fēng)險(xiǎn)的模型精度與預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。

漢宜高速公路沿線常規(guī)氣象站的空間分布

基于上述分析可以看出，傳統(tǒng)氣象觀測(cè)站的分布密度不夠，且傳統(tǒng)分析方法主要以整條公路沿線的氣象要素平均值為主，研究局限性較大。在高速途經(jīng)范圍廣，通達(dá)里程長(zhǎng)，沿途海拔變化高，地理變化復(fù)雜，公路受地理?xiàng)l件、氣象條件的影響巨大的背景下，“十里不同天”，氣象條件可能完全不同。因此，采用整條公路平均氣象要素來分析精度難以達(dá)到實(shí)際需求，甚至可能得出錯(cuò)誤結(jié)論?；诟咚俟肪?xì)化分段管理的現(xiàn)實(shí)，對(duì)整條高速公路進(jìn)行氣象要素下的交通事故分析，得出整條高速公路的平均交通事故發(fā)生率，對(duì)高速公路實(shí)際生產(chǎn)、運(yùn)營(yíng)指導(dǎo)作用不大。

基于四川省氣象局與四川省交通運(yùn)輸廳路網(wǎng)監(jiān)測(cè)與應(yīng)急處置中心的工作基礎(chǔ)，川西高原公路交通氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)智能網(wǎng)格化時(shí)空模型與預(yù)測(cè)機(jī)制研究首次將川西高原公路交通氣象災(zāi)害與氣象智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)結(jié)合起來，采用美國(guó)哥倫比亞大學(xué)統(tǒng)計(jì)系羅曉華教授發(fā)明的i-score隱變量分析方法來確定主要的時(shí)空網(wǎng)格氣象要素，基于支持向量機(jī)（SVM）的非對(duì)稱樣本空間回歸方法，建立了公路網(wǎng)格級(jí)（5公里×5公里）的“氣象要素—交通事故”模型，根據(jù)川西高原公路特有的地理復(fù)雜、氣象多變特點(diǎn)，川西高原公路交通氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)智能網(wǎng)格化時(shí)空模型與預(yù)測(cè)機(jī)制，為高原地區(qū)交通氣象融合的進(jìn)一步研究打下基礎(chǔ)。

主要研究任務(wù)

構(gòu)建川西高原公路運(yùn)行時(shí)空特征數(shù)據(jù)庫(kù)

基于四川省交通運(yùn)輸廳路網(wǎng)監(jiān)測(cè)與應(yīng)急處置中心掌握的歷史數(shù)據(jù)與觀測(cè)檢測(cè)方法，以全時(shí)段交通歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行公路運(yùn)行特征分類，分別從空間和時(shí)間兩個(gè)維度，開展特征網(wǎng)格化分布分析，綜合形成符合公路運(yùn)行特征的時(shí)空分布數(shù)據(jù)庫(kù)和分布圖。通過對(duì)川西高原公路基礎(chǔ)設(shè)施特征空間分布數(shù)據(jù)庫(kù)和分布圖、運(yùn)行特征的時(shí)空分布數(shù)據(jù)庫(kù)和分布圖進(jìn)行融合關(guān)聯(lián)分析，形成公路綜合運(yùn)行特征時(shí)空分布數(shù)據(jù)庫(kù)、分布圖和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)聯(lián)圖。

構(gòu)建川西高原公路氣象數(shù)據(jù)與交通災(zāi)害數(shù)據(jù)庫(kù)

調(diào)查掌握川西高原公路交通主要的氣象災(zāi)害隱患路段基本信息；收集近年來川西高原發(fā)生的主要交通事故資料，以及事故發(fā)生時(shí)附近交通氣象站或者其他氣象站的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，掌握川西高原公路近年來交通事故數(shù)據(jù)，并收集與公路相關(guān)的交通氣象數(shù)據(jù)。

建立公路交通事故與時(shí)空網(wǎng)格氣象要素的關(guān)聯(lián)模型

由于氣象因素影響交通事故的作用機(jī)理復(fù)雜，因此利用交通事故資料和相應(yīng)的氣象監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度立體數(shù)據(jù)分析，基于i-score方法高維數(shù)據(jù)核心因素分析，并基于改進(jìn)的支持向量機(jī)處理非對(duì)稱樣本空間的回歸，從而計(jì)算川西高原公路交通事故與氣象因素、時(shí)間、空間之間的相關(guān)關(guān)系。

四川日?qǐng)?bào) 何海洋 攝

分析主要致災(zāi)時(shí)空網(wǎng)格氣象要素、影響程度和災(zāi)害閾值

基于網(wǎng)格化大數(shù)據(jù)因素影響力分析方法，得出對(duì)川西高原地區(qū)安全行車影響較大的若干氣象要素，從而得到影響川西高原地區(qū)安全行車的幾種主要?dú)庀鬄?zāi)害類型、主要致災(zāi)氣象因子、影響程度，并確定不同氣象災(zāi)害的閾值。

研究高原地區(qū)交通氣象網(wǎng)格化預(yù)警預(yù)報(bào)技術(shù)

利用交通氣象站、區(qū)域氣象站、探空站、氣象衛(wèi)星、多普勒雷達(dá)等氣象探測(cè)資料及交通事故資料，特別是基于中國(guó)氣象局推出的智能氣象網(wǎng)格預(yù)報(bào)服務(wù)，研究基于智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)的高原地區(qū)交通氣象精細(xì)化預(yù)警預(yù)報(bào)技術(shù)，通過觀測(cè)與預(yù)測(cè)的氣象信息結(jié)合的預(yù)測(cè)模型，對(duì)交通事故發(fā)生概率預(yù)測(cè)預(yù)警。

重點(diǎn)技術(shù)研究

采集與整理高原公路網(wǎng)格化交通事故大數(shù)據(jù)

中國(guó)氣象局“智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)”產(chǎn)品

在大數(shù)據(jù)的采集與整理上，有兩個(gè)難點(diǎn)，即網(wǎng)格化氣象數(shù)據(jù)和網(wǎng)格化交通事故數(shù)據(jù)。2017年，中國(guó)氣象局推出空間分辨率達(dá)“5公里×5公里”的智能氣象網(wǎng)格預(yù)報(bào)服務(wù)（含歷史數(shù)據(jù)服務(wù)），時(shí)間上實(shí)現(xiàn)了逐3小時(shí)發(fā)布未來10天的天氣預(yù)報(bào)，解決了網(wǎng)格化氣象數(shù)據(jù)提供的難點(diǎn)。對(duì)于網(wǎng)格化交通事故數(shù)據(jù)，主要通過分析整理歷史數(shù)據(jù)、規(guī)范化采集數(shù)據(jù)，提供精確到1公里至5公里范圍內(nèi)的交通事故網(wǎng)格化數(shù)據(jù)。

網(wǎng)格化時(shí)空氣象要素關(guān)聯(lián)分析

影響川西高原公路氣象的要素有很多，目前的氣象預(yù)測(cè)研究還難以有效判斷其關(guān)鍵核心因素。部分研究成果雖然給出了一些參考，例如地面溫度、濕度、氣壓等，但這些要素具有很強(qiáng)的局限性，在不同的應(yīng)用環(huán)境中，差異很大。為了簡(jiǎn)化分析難度，國(guó)內(nèi)外以往的研究通常會(huì)以一段公路氣象條件的平均值代替整條公路所有段的氣象值。由于平均值不具有代表性，導(dǎo)致這種大尺度分析的效果很差，構(gòu)建出的模型的擬合能力不理想。

通過網(wǎng)格化時(shí)空預(yù)報(bào)模型，在時(shí)空網(wǎng)格氣象要素中，對(duì)于一條普通的公路，假設(shè)其網(wǎng)格密度為5公里；時(shí)間維度以3小時(shí)為刻度，統(tǒng)計(jì)觀測(cè)節(jié)點(diǎn)前置48小時(shí)的數(shù)據(jù)；空間維度以5公里為刻度，統(tǒng)計(jì)觀測(cè)節(jié)點(diǎn)前后左右50公里的數(shù)據(jù)；氣象要素維度為氣溫、降水、降水相態(tài)、風(fēng)、云量、相對(duì)濕度、能見度7種。經(jīng)計(jì)算，密度為5公里的網(wǎng)格大小為44800維度。如果把觀測(cè)節(jié)點(diǎn)拓展到前后72小時(shí)、方圓100公里，那么網(wǎng)格大小則為460800維度。針對(duì)如此高維度的數(shù)據(jù)，必須使用有效地降維方法，找到對(duì)交通氣象事故影響最大的要素。

網(wǎng)格化時(shí)空預(yù)報(bào)模型

通過i-score方法，從近5萬維甚至更多維數(shù)據(jù)中找到影響觀測(cè)格點(diǎn)交通事故發(fā)生概率最重要的要素，從而避免了復(fù)雜的分析與建模。并從高維數(shù)據(jù)中選擇一部分極小的子集，計(jì)算其i-score因子值，從物理意義明顯的i-score因子值中，有效地分辨子集對(duì)系統(tǒng)輸出的影響，并確定最主要的影響因子與因子集合，確定其權(quán)重。

提高交通事故與時(shí)空氣象要素之間的數(shù)據(jù)分析回歸精度

如何剔除其他因素的影響，建立不同氣象災(zāi)害的閾值是一個(gè)技術(shù)難點(diǎn)。為增強(qiáng)支持向量機(jī)算法在這種狀況下的回歸性能，研究使用了分段支持向量機(jī)回歸的方法。

公路交通迫切地需要應(yīng)用先進(jìn)的理論、技術(shù)和實(shí)驗(yàn)手段防災(zāi)減災(zāi)。四川省交通運(yùn)輸廳 供圖

首先是針對(duì)地形變化特殊分段，對(duì)少數(shù)樣本進(jìn)行過抽樣（通過增加分類中少數(shù)類樣本的數(shù)量來實(shí)現(xiàn)樣本均衡），使得抽樣后的樣本數(shù)目密度增加，從而提高其在整個(gè)回歸中的敏感性。其中過抽樣又分為隨機(jī)重取樣與集中重取樣兩種。隨機(jī)重取樣就是對(duì)少數(shù)類樣本隨機(jī)重復(fù)；集中重取樣是對(duì)少數(shù)類樣本選擇性重復(fù)，只選擇那些處于少數(shù)類與多數(shù)類邊界之間的值進(jìn)行重復(fù)。之后對(duì)于特殊地形區(qū)域，生成新的支持向量機(jī)回歸模型進(jìn)行單獨(dú)的回歸，從而提高這一區(qū)域的擬合效果。

采用支持向量機(jī)方法在非對(duì)稱樣本空間中的擬合作用示意圖

執(zhí)行情況評(píng)價(jià)

確定了交通事故與時(shí)空關(guān)聯(lián)網(wǎng)格的關(guān)系

收集匯總了交通歷史數(shù)據(jù)。分別針對(duì)雅西高速、雅康高速、國(guó)道318線和國(guó)道317線等研究樣本公路，收集匯總公路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和全時(shí)段交通歷史數(shù)據(jù)，包括全路橋、隧、路面、海拔高度、附屬設(shè)施等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，全時(shí)段的全車型流量數(shù)據(jù)、公路阻斷數(shù)據(jù)、交通事故數(shù)據(jù)、地質(zhì)災(zāi)害數(shù)據(jù)等交通歷史數(shù)據(jù)。

分析了交通運(yùn)行特征分布。針對(duì)上述研究樣本公路、以公路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，開展公路交通運(yùn)行特征分布分析。以公路基礎(chǔ)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，分析公路基礎(chǔ)設(shè)施特征分類，采取空間網(wǎng)格化方式，開展特征空間分布分析，形成公路基礎(chǔ)設(shè)施特征空間分布數(shù)據(jù)庫(kù)和分布圖。以全時(shí)段交通歷史數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)行公路運(yùn)行特征分類分析。

分別從網(wǎng)格化空間和時(shí)間兩個(gè)維度，開展特征分布分析，綜合形成公路運(yùn)行特征的時(shí)空分布數(shù)據(jù)庫(kù)和分布圖。對(duì)公路基礎(chǔ)設(shè)施特征空間分布數(shù)據(jù)庫(kù)和分布圖、運(yùn)行特征的時(shí)空分布數(shù)據(jù)庫(kù)和分布圖進(jìn)行融合關(guān)聯(lián)分析，形成公路綜合運(yùn)行特征時(shí)空分布數(shù)據(jù)庫(kù)、分布圖和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)聯(lián)圖。

最后，通過對(duì)交通氣象數(shù)據(jù)的全面分析，找出公路氣象環(huán)境關(guān)鍵特征、各類特征的空間和時(shí)間分布情況。融合公路綜合運(yùn)行特征時(shí)空分布數(shù)據(jù)庫(kù)、分布圖和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)聯(lián)圖和氣象環(huán)境特征時(shí)空分布數(shù)據(jù)庫(kù)、分布圖進(jìn)行關(guān)聯(lián)性分析，形成“公路+氣象”運(yùn)行特征時(shí)空分布數(shù)據(jù)庫(kù)、分布圖和關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)聯(lián)圖。

確定了影響最大的時(shí)空氣象要素

在川西高原公路氣象預(yù)測(cè)中，由于各種要素之間高度相關(guān)，某些回歸參數(shù)的估計(jì)值極不穩(wěn)定，甚至出現(xiàn)有悖常理、難以解釋的情形。為避免這種困擾，先采用i-score分析多個(gè)因子對(duì)目標(biāo)產(chǎn)生作用權(quán)值，為了充分考慮四川省氣象變化的特點(diǎn)，引入50公里范圍內(nèi)自動(dòng)氣象站的氣象觀測(cè)要素作為主成分的備選因素。經(jīng)過基于i-score的多因子聯(lián)合主成分分析后，根據(jù)分析結(jié)果，自動(dòng)地保留幾個(gè)主成分，而不至于導(dǎo)致原變量的信息的過多損失，同時(shí)也避免了主成分為自變量進(jìn)行多重回歸，不再出現(xiàn)共線性的困擾。

確定了每條公路致災(zāi)氣象因子、氣象災(zāi)害閾值

由于氣象蝴蝶效應(yīng)的影響，川西高原公路的氣象變化不僅僅受限制于公路周邊的氣象條件，特別是四川是多山區(qū)域，氣象變化更是“隔山如隔天”。在川西高原公路交通氣象預(yù)測(cè)中，不僅需要考慮川西高原公路較近區(qū)域內(nèi)（1公里至3公里范圍）的氣象變化對(duì)川西高原公路的影響情況，還根據(jù)大系統(tǒng)規(guī)律引入了川西高原公路周圍30公里至50公里范圍內(nèi)的氣象情況對(duì)川西高原公路氣象影響因子，特別是考慮四川多山區(qū)域的山脈、河流、峽谷等特殊地形對(duì)附近川西高原公路氣象的影響。

根據(jù)相關(guān)系數(shù)計(jì)算的結(jié)果，找出相關(guān)系數(shù)較大的幾種氣象要素，確定主要的交通氣象災(zāi)害類型、致災(zāi)氣象因子和影響程度，并確定災(zāi)害閾值。

建立了基于智能網(wǎng)格預(yù)報(bào)的高原地區(qū)交通氣象精細(xì)化預(yù)警預(yù)報(bào)技術(shù)方法

利用四川省氣象服務(wù)中心已掌握的全省自動(dòng)氣象站實(shí)時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)，結(jié)合川西高原公路氣象監(jiān)測(cè)站網(wǎng)觀測(cè)數(shù)據(jù)，在整個(gè)川西高原公路氣象預(yù)測(cè)中，加入擴(kuò)展區(qū)域成分因素作為附加的主元素（主元素的選擇以i-score自動(dòng)分析結(jié)果為判斷依據(jù)），從而綜合應(yīng)用四川省氣象數(shù)據(jù)為川西高原公路氣象預(yù)測(cè)提供支撐，提高預(yù)測(cè)分析的客觀性、準(zhǔn)確性。

多要素對(duì)交通事故的作用機(jī)理示意圖

對(duì)川西高原公路的交通事故的影響要素，有地形地貌、氣象要素、公路情況、時(shí)間因素等，這些要素對(duì)交通事故的作用機(jī)理如表1分析所示。

表1 交通事故的影響要素與公路交通的作用機(jī)理分析

川西高原公路交通氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)智能網(wǎng)格化時(shí)空模型與預(yù)測(cè)機(jī)制研究，將原有的單一時(shí)間維度、單一空間維度的分析提高到時(shí)空氣象三維度網(wǎng)格中，通過三個(gè)不同量綱的數(shù)據(jù)混合分析，得出更加精確的預(yù)測(cè)模型。實(shí)現(xiàn)從整條高速公路的分析進(jìn)化到網(wǎng)格化分析，以時(shí)空網(wǎng)格的關(guān)聯(lián)關(guān)系反應(yīng)公路自身特性，通過數(shù)據(jù)分析揭示氣象、地理、公路之間的內(nèi)在必然聯(lián)系。對(duì)每一條公路的氣象災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)提供了數(shù)據(jù)分析，就一條公路而言可定期分析并確定交通氣象風(fēng)險(xiǎn)規(guī)律；就區(qū)域而言，可復(fù)制推廣到區(qū)域內(nèi)各條公路，定期形成區(qū)域（川西高原）全面的風(fēng)險(xiǎn)庫(kù)（風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空?qǐng)D）；就四川省路網(wǎng)而言，可復(fù)制推廣到各區(qū)域所有公路，定期形成全省風(fēng)險(xiǎn)庫(kù)（風(fēng)險(xiǎn)時(shí)空?qǐng)D），并可以推廣至全國(guó)路網(wǎng)。