基于重要指示变量和特征的高速公路浓雾短临预测研究

浓雾天气严重影响高速公路车辆运行安全,导致道路交通事故频发,而对高速公路浓雾天气的有效预测是解决交通事故多发问题的有效途径。因此,通过交通气象监测站获取全时段高速公路气象数据,立足浓雾形成机理和车辆运行实际需求,选用"滑动窗+模糊统计和线性插值"方法对其气象数据进行预处理,获取浓雾产生过程的连续气象要素数据,并提取出浓雾产生前3 h的各气象指标数据。利用统计分析方法获取和分析浓雾形成前各气象要素数据变化趋势,进而采用先决条件阈值和滑动窗口算法,确定出浓雾形成的重要指示变量及变量的变化特征。最终,提出了基于"能见度前期振荡"和"大气温度回温波动"特性的浓雾短临预测模型,利用沪宁高速公路沿线江苏境内交通气象监测站2013—2015年浓雾发生前3 h气象数据对短临预测模型参数进行标定,进而对其2016年气象数据进行浓雾短临预测。结果表明:浓雾短临预测模型的预测结果中22组数据与实际结果相符,遗漏数据组7组,其预测准确率达到了75.86%,漏检率仅为4.35%,故该模型可以实现对高速公路沿线浓雾产生前短时间内进行有效预测,能及时警示公路运营管理部门提前做好预防处理准备,降低因突发浓雾而造成的交通事故发生的概率,极大的保障高速公路车辆运行安全。