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使用INCA（Integrated Nowcasting through Comprehensive Analysis）多源资料融合分析和短临外推预报系统的预报结果作为气象强迫场,驱动一路面温度理论预报模型（Model of the Environment and Temperature of Roads,METRo）,开展江苏省高速公路夏季路面高温预报试验,并使用公路沿线逐小时的路面温度观测资料对预报结果进行检验。结果表明:该预报方法能够较好地预报出高速公路沿线日最高路面温度的逐日变化趋势,以及日最高路面温度的大范围空间分布特征。平均日最高路面温度预报绝对偏差为4.1℃,平均相对偏差为10.8%。其中,日最高路面温度预报绝对偏差在5℃以内的站次占总数的64.5%,相对偏差在15%以内的站次占总数的74.6%,比常规业务预报方法分别提高了23.1%和25.3%。但该预报方法对较小的温度波动以及局地性较强的极端温度分布特征的预报技巧还需进一步提高。 相似文献
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团雾是严重影响公路交通安全的灾害性天气之一。利用交管部门核定的江苏省2013年和2015年5次团雾事故数据以及公路交通气象站和常规气象站资料,从团雾发生地理环境、天气背景入手,分析了江苏省团雾能见度、相对湿度、风等要素变化特征,探讨团雾预报着眼点,为防范团雾灾害提供参考依据。结果表明:(1)团雾可在雾、弱降水和污染的背景条件下发生。团雾形成是公路沿线能见度强度分布不均匀的原因。(2)相对湿度92%,日气温降幅7℃,风力2 m/s,路面温度和气温温差2℃以上对团雾预报具有参考意义。团雾的能见度生消散变化与风向变化关系较为密切。(3)团雾事故多发生在能见度急剧变化期,能见度急剧下降和上升期间都易诱发交通事故。 相似文献
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低能见度是对道路通行影响最为严重的气象要素之一。随着数字摄像技术和图像识别技术的发展以及气象和交通部门间信息共享工作的开展,利用高速公路沿线摄像头视频数据快速识别能见度成为提高能见度时空监测精度的重要手段。本文提出了一种基于亮度对比度和暗原色先验原理的白天道路图像能见度检测方法。首先根据霍夫变换直线检测方法提取道路兴趣域,然后根据亮度对比度方法检测人眼可分辨最远像素点,将其作为目标点,最后基于暗原色先验原理求取目标点的透射率,并根据能见度与消光系数的关系公式求取图像能见度值。利用安徽省京台高速吴玗北段和宁绩高速宁国互通段视频图像资料和邻近交通气象站能见度监测资料,采用绝对误差和能见度等级误差对能见度检测效果进行检验。结果表明,本方法对能见度的变化较为敏感,能见度等级的检测效果较好,准确度可达95%,对开展公路交通视频图像能见度识别工作具有较好借鉴应用意义。 相似文献
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为进一步提高雾天交通安全气象保障精细化能力，以江苏、安徽高速公路雾事故多发路段为例，利用2012—2018年事故信息与气象资料，建立一种基于变量选择和特征提取的逐时雾事故判别支持向量机模型。模型参照递归特征消除思路选择事故发生时间、地理位置、气象环境等重要变量，使用主成分分析提取重要变量的主要特征，并以径向基为核函数、以网络搜索确定最优参数。结果表明：结合重要变量选择和主成分分析的支持向量机混合模型能够成功识别出训练集81.4%和测试集83.0%的事故样本，AUC分数均为0.946；判别效果优于支持向量机单独算法，以及仅基于重要变量选择或主成分分析的支持向量机算法；3个典型实例分析也说明该模型对于阶段性或持续性大雾天气下的交通事故发生有一定判识与警示意义。 相似文献
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