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解决交通气象数据不及时、精度低等问题 - TDC实时交通大数据

TDC交通大数据平台

19-07-30 10:24

标签: 交通大数据,气象数据

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气象数据与交通

TDC所采集的交通数据中,气象数据占很重要的地位,因为恶劣天气会增加发生道路交通事故的几率,也是导致高速公路交通事故最直接的诱因之一。据美国国家公路交通安全管理局(NHTSA)统计,超过22%交通事故是由恶劣天气引起的,中国交通事故中也有18.7%是由不良天气引起的。


我国当前的交通体系中,气象、路政、交通协调单位之间缺乏数据沟通,没有一个部门专门处理实时路面状况,也没有建立科学的、规范的气象预警系统。随着我国各地区汽车保有量的增长,一些容易发生极端天气的地区更容易突发交通事故。



2015年2月21日,黑龙江省绥化市青冈县境内202国道因为持续暴雪,导致一辆本田CRV与对向车道客车正面相撞,3名乘车当场死亡,20余人受伤。


2017年1月26日,大雪后路面结冰,同时伴随着多路段雪雾,黑龙江哈绥高速发生连续追尾,7人当场死亡,2人受伤,大量车辆不同程度受损。


诸如此类的交通事故数不胜数,而且,影响公路交通运营的特殊天气不仅有大雪,还有有高温、暴雨、横风和团雾等。

1. 高温会让易燃易爆、腐蚀性强的危化品的存储和运输变得非常危险;

2. 雨雪天会降低能见度、和路面摩擦系数;

3. 横风多见于山区,主要容易引起大型车辆侧翻;

4. 团雾多为突发现象,造成的损失多为连环相撞。


传统交通行业中,气象是安全管理中最难把握的一点,因为天气预报是区域性的,最小播报范围为半径2.5千米,然而这对交通来说还是不够精确,普通的天气预报对于预防交通事故来说并没有太大意义。


TDC与交通气象数据

TDC创始人娄胜利在传统交通行业有20余年的从业经验,深知气象数据对交通行业的重要性,因此在项目筹备阶段就为交通气象数据做了准备,欧洲TDC数据研究中心很大一个重心就是气象数据的收集与分析以及气象数据模型的建立。



2019年6月娄胜利欧洲行时视察欧洲研究中心,与当地气象专家进行了友好交流


为此,TDC首先在我国山东、德国、芬兰等地高速沿线建立了气象观测站,并与当地气象部门达成合作,以气象部门大数据为依托,初步构建了交通气象预警预报数据模型。


但这还是远远不够的,因为气象观测站与气象部门提供的数据仅能分析出空气温湿度、路面大致状态、路面温度、范围能见度等,哪怕结合最精密的热谱地图也无法为交通协调单位提供分钟级、公里级的气象监控数据。


想实现全面的气象灾害预警、气象灾害趋势预报、可量化精准气象数据的播报,如果还要更细致的数据收集,就需要TDC智能视频挖矿系统的参与。只有深入到道路中,以车为单位,以公里甚至米为尺度,才能在第一时间获得实时交通气象数据,并结合气象观测站以及气象局的数据,实时分析气象信息、预测未来一小段时间内的气象变化,然后推送给数据需求方和用户。



TDC将来要提供的实时气象数据包括:

1. 实时路面温度;

2. 实时路面能见度;

3. 路段气候状况(雨、雪、雾、风等);

4. 路段路面结冰/积水状况;

5. 未来X时间某路段气候可能变化状况。


同其他交通数据一样,TDC所提供的实时气象数据对交通协调单位、公路运营单位、物流单位等都意义重大。可以帮助这些部门更高效的完成基础工作;更有效的管控管理成本;面对紧急事件也能第一时间找到最优解决方案。



关于TDC

TDC是一个基于交通大数据的智慧决策服务平台。集物联网硬件设备、人工智能、区块链技术为一体,旨在重塑交通数据规范,颠覆传统数据收集清洗模式,以标准化接口形式输出给需求方。力求从根本上解决交通行业无实时数据、数据利用率低等问题。


本文系作者 TDC交通大数据平台 原创发布在本站。如若转载请标注文章来源:【新财经 XCJ.COM】

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