Отечественный метод прогнозирования скользкости на дорожном покрытии

Вопрос прогнозирования образования зимней скользкости на автомобильных дорогах является чрезвычайно важным для организации борьбы с ней. Наиболее полно этот вопрос в нашей стране разработан в трудах проф. Т.В. Самодуровой. Ниже излагаются основные положения, разработанной ей методики. Она считает, что для прогнозирования состояния дорожного покрытия наиболее приемлемы физико-статистические методы прогноза, которые позволяют учитывать не только метеорологические параметры, измеряемые на Государственной наблюдательной сети или АДМС, но и дорожные параметры, такие как температура покрытия, его состояние (сухое, мокрое и др.). Для получения прогностических зависимостей необходима статистическая информация за большой срок наблюдения (не менее десяти лет), на основе которой рассчитываются физико-статистические модели. Так как информация о состоянии дорожного покрытия и сопутствующих значениях метеорологических факторов в настоящее время отсутствует, а те архивы с данными наблюдений, которые имеются в Дорожном комитете Ленинградской области, охватывают всего два зимних сезона, для получения прогностических зависимостей могут быть использованы методы математического моделирования.

Практическое использование разработанной системы в течение двух зимних периодов подтвердило, что надежность прогнозирования скользкости на практике соответствует теоретической оценке и оставляет более 80%, что считается очень высоким показателем.

При проведении исследований была разработана математическая модель для расчета температуры дорожного покрытия по метеорологическим данным. Она учитывает конструкцию дорожной одежды, теплофизические характеристики материалов конструктивных слоев и грунта. Исходными данными для расчета являлись результаты наблюдений на метеостанциях Государственной сети.

Расчеты проводились в несколько этапов.

По результатам этих исследований можно сделать ряд выводов:

  • • наиболее существенно по физике образования гололедица отличается от твердого налета и гололеда. Для гололеда и твердого налета динамика изменения основных метеорологических параметров идентична, и они для прогноза могут быть объединены в один вид, названный в дальнейшем в тексте «гололед»;
  • • для снежного наката и отложений рыхлого снега прогноз должен сводиться к прогнозу осадков или использованию информации радиолокаторов, а также анализу температуры воздуха. Эти виды скользкости не образуются внезапно, технология работ по их профилактике и борьбе включает механическую очистку во время выпадения осадков. Для организации работ необходимо определить момент начала выпадения осадков, их вид и интенсивность на одной из метеостанций и передавать упреждение вперед по ходу перемещения зоны с осадками. Эта информация может быть получена только от подразделений Росгидромета;
  • • такой вид скользкости, как «черный лед», в континентальной части России практически не образуется. Условия, способствующие его образованию (конденсация влаги из воздуха на покрытии, имеющем температуру ниже точки росы), наблюдаются только очень незначительный период по времени (т.е. 15—30 мин.), в течение которого скользкость сформироваться не успевает. Для исследования условий образования этого вида скользкости и расчета физико-статистических моделей для его прогноза аналогичные расчеты нужно провести с использованием данных метеостанций тех регионов, где этот вид скользкости преобладает (прибрежные и горные районы).

Для получения надежного предупреждения в прогностические модели должны войти наиболее значимые (информативные) параметры. В ходе исследований была проведена оценка информативности метеорологических параметров и температуры дорожного покрытия, результаты которой приведены (табл. 9.3) в которой параметры расположены в порядке убывания их информативности.

Для прогноза гололедицы с заблаговременностью в 3 ч наиболее информативными являются температуры воздуха и дорожного покрытия, а также относительная влажность воздуха и состояние дорожного покрытия.

Для прогноза гололеда с заблаговременностью в 3 ч наиболее информативный параметр — наличие осадков. Для физико-статистических моделей следует использовать те же три параметра, что и для прогноза гололедицы: температуру воздуха и дорожного покрытия, относительную влажность воздуха.

Как показали расчеты, включение в прогностические модели большего числа параметров не повышает надежности прогноза, а иногда резко ухудшает его качество.

При расчете физико-статистических моделей для специализированного прогноза образования скользкости на покрытиях использовался архив информации о возможных случаях обледенения дорожных покрытий за десять лет, сформированный в ходе вычислений. Эти данные составили выборку, для элементов которой известен класс («скользкость» или «без скользкости»), к которому они принадлежат. Эта выборка называется «обучающая». Для класса «скользкость» в обучающей выборке использовались значения отобранных параметров, зафиксированные в момент начала возможного обледенения покрытий, для класса «без скользкости» выбирались значения тех же параметров за сутки до образования скользкости, когда она заведомо отсутствовала, но имели место синоптические условия, благоприятствующие ее образованию. В результате расчетов была получена серия физико-статистических зависимостей для каждого информативного параметра в отдельности и их сочетания с целью выбора из них наиболее надежной для прогноза. Общий вид линейной физико-статистической модели для прогноза представляет зависимость вида:

а прогнозирование с ее помощью сводится к тому, что измеренные значения параметров подставляются в уравнение 9.1 и определяется знак полученной величины. Если D(X) < 0, то образование скользкости через 3 ч не прогнозируется, а если D(X) < 0, то прогнозируется образование скользкости через 3 ч.

Таблица 9.3

Оценка информативности параметров, влияющих на образование гололедицы

Параметр

Обозначение

параметра

Среднее значение параметра в момент об- разования гололедицы

Информативность параметров (в порядке убывания) и средние значения для заблаговременности

Зч

24 ч

Параметр

Среднее

Параметр

Среднее

Параметр

Среднее

Параметр

Среднее

Температура

воздуха

т.

-0,5

т.

0,5

тв

и

Г.

и

RU

ю

Температура

покрытия

т„

0,7

т„

0,7

т„

-0,6

Td

-0,5

W

90

Наличие

осадков

0S

88

W

88

W

91

W

91

Тв

0,1

Скорость

ветра

V

1,0

SP

1,0

Тп

0,9

Тп

0,9

SP

0,4

Состояние

покрытия

SP

-0,1

OS

-0,1

N

9,5

N

9,8

Тп

-0,2

Атмосферное давление

р

997,9

р

997,9

SP

0,9

SP

0,8

OS

-0,1

Направление

ветра

RU

9,3

N

9,3

Р

997,6

V

4,1

р

999,2

Облачность

N

4,0

V

4,0

V

4,2

OS

0,2

/V

9,5

Точка росы

т„

-1,2

т„

-1,2

RU

ЗЮЗ

р

997,0

т„

-1,4

Относительная

влажность

воздуха

W

ЗЮЗ

RU

ЗЮЗ

OS

0,2

RU

ЮЗ

V

3,5

Примечание. Принятые условные обозначения осадков и состояния дорожного покрытия: OS = 0 — осадки отсутствуют; OS = 1 — жидкие; OS = -1 — твердые осадки, SP = 0 — сухое покрытие, SP = 1 — мокрое покрытие. Средние значения этих параметров определены на основании статистической обработки результатов моделирования.

Физико-статистические модели для прогноза гололедицы рассчитаны для четырех наиболее информативных параметров и их различных сочетаний:

  • 1) температура воздуха (Гв);
  • 2) температура дорожного покрытия (Тп);
  • 3) относительная влажность воздуха (W);
  • 4) состояние покрытия (SP).

Физико-статистические модели для прогноза гололеда (твердого налета) рассчитаны для четырех наиболее информативных параметров и их сочетаний:

  • 1) температура воздуха (Гв);
  • 2) температура дорожного покрытия (Тп);
  • 3) относительная влажность воздуха (W);
  • 4) наличие осадков (05).

Проверка полученных моделей производилась в режиме «экзамена» в ходе которого распознавались случаи скользкости, не использующиеся при обучении (эти данные рассчитаны для пяти лет наблюдений).

При разработке программного обеспечения для прогнозирования зимней скользкости можно сделать расчет по всем физико-статистическим моделям, так как расчет знака нескольких функций не займет много машинного времени.

Результаты исследования условий образования гололедицы и физико-статистических моделей для ее прогноза позволили сделать ряд выводов:

  • • большинство из полученных физико-статистических моделей позволяют прогнозировать гололедицу с высокой надежностью;
  • • учет при расчетах состояния покрытия (SP) позволяет повысить надежность прогноза гололедицы;
  • • расчету прогнозов по физико-статистическим функциям должен предшествовать анализ динамики изменения метеорологических параметров и погодных условий по прогнозам погоды, полученным от ЦГМС. В этом случае гололедицу можно спрогнозировать по метеорологическим параметрам (Гв, W) и состоянию покрытия SP без измерения температуры покрытия, что не сказывается на качестве прогноза;
  • • при использовании для прогноза физико-статистических зависимостей следует ожидать в ряде случаев «ложных сигналов», когда скользкость прогнозируется, но не образуется.

Аналогичные выводы получены и при анализе условий образования гололеда и твердого налета и физико-статистических моделей для их прогноза:

  • • для того чтобы спрогнозировать гололед с высокой надежностью, необходим прогноз осадков и их агрегатного состояния (05). При надежном прогнозе осадков наблюдается устойчивая высокая вероятность распознавания ситуаций с гололедом и без него при любом сочетании информативных параметров;
  • • при отсутствии прогноза осадков наиболее надежен прогноз гололеда по следующим сочетаниям параметров: (W), (Гв, Гп, W),в, W), надежность результатов прогноза при этом приблизительно одинакова;
  • • расчету прогнозов по физико-статистическим функциям должен предшествовать анализ динамики изменения метеорологических параметров и погодных условий по прогнозам погоды, полученным от ЦГМС. В этом случае при прогнозе гололеда можно не использовать значения температуры покрытия, что не скажется на качестве прогноза;
  • • при отсутствии прогноза осадков и использовании физикостатистических моделей для прогноза скользкости следует ожидать до 35% «ложных сигналов», а также пропуска до 20% случаев образования скользкости.

Графическую интерпретацию прогнозирования скользкости с помощью физико-статистических зависимостей представлена примере модели с двумя параметрами, которая может быть изображена на плоскости. При прогнозировании гололедицы по двум параметрам — температуре и относительной влажности воздуха физикостатистическая зависимость имеет вид:

Эта зависимость — уравнение прямой линии на плоскости в системе координат (Гв, W). Эта линия (рис. 9.4) разделяет значения параметров Гв и W для классов «скользкость» и «без скользкости» таким образом, что по знаку функции (9.2) можно прогнозировать отсутствие или наличие гололедицы. Сочетание параметров, для которых знак функции будет положителен, возможно и в зонах, где образование гололедицы невозможно физически, т.е. при низких значениях относительной влажности воздуха и положительных температурах. Следовательно, для прогноза нужно использовать определенную часть графика, которую называют рабочей зоной. Для прогноза гололедицы она определялась по диапазону изменения значений температуры и относительной влажности воздуха с 95%-ной обеспеченностью.

Геометрическая интерпретация прогноза образования гололедицы на дорожном покрытии физико-статистическими методами

Рис. 9.4. Геометрическая интерпретация прогноза образования гололедицы на дорожном покрытии физико-статистическими методами

Рабочая часть графика выделена заштрихованным прямоугольником. Как показывает анализ данных наблюдений, из-за остатков хлоридов на дорожном покрытии оно может оставаться влажным и при более низких температурах. Обработка данных о минимальных температурах воздуха в дни с мокрым покрытием показывает, что этот диапазон составляет:

поэтому и рабочая часть графика была расширена. Пользоваться графиком нужно при следующих условиях:

  • • если покрытие дороги мокрое, влажное;
  • • наблюдается устойчивый рост атмосферного давления в течение суток;
  • • наблюдается одновременное понижение температуры и относительной влажности воздуха в течение 3—6 ч.

Последнее условие изображено стрелкой, показывающей направление изменения параметров при их переходе в рабочую зону, в которой происходит разделение двух классов «гололедица» и «без гололедицы» с помощью прямой линии.

Таким образом, основа алгоритма прогноза — учет динамики изменения параметров, переход значимых параметров в рабочую зону и расчет знака физико-статистической зависимости.

Аналогичная графическая интерпретация прогнозирования гололеда с помощью физико-статистической зависимости от двух параметров приведена на рис. 9.5. При прогнозировании гололеда (твердого налета) по двум параметрам — температуре и относительной влажности воздуха, физико-статистическая зависимость имеет вид: Геометрическая интерпретация прогноза образования гололеда на дорожном покрытии физико-статистическими методами

Рис. 9.5. Геометрическая интерпретация прогноза образования гололеда на дорожном покрытии физико-статистическими методами

Рабочей зоной трафика является зона наиболее вероятных значений параметров в момент образования скользкости данного вида, диапазоны изменения которых с 95%-ной надежностью составляют:

Пользоваться графиком можно при наличии следующих условий: • если после длительной морозной погоды Гидрометслужбой прогнозируется повышение температуры воздуха и выпадение осадков;

  • • наблюдается устойчивое падение атмосферного давления в течение суток;
  • • наблюдается одновременный рост температуры и относительной влажности воздуха в течение 3—6 ч.

Последнее условие изображено стрелкой, показывающей направление изменения параметров при образовании гололеда.

Как и в предыдущем случае, основу алгоритма прогноза составляет учет динамики изменения параметров, переход значимых параметров в рабочую зону и расчет знака физико-статистической зависимости.

Описанные процедуры специализированных прогнозов образования зимней скользкости могут быть легко реализованы в программу обработки метеоданных. Такая программа может дополнить набор прикладных программ, разрабатываемых для ЦУП. Практически все параметры, необходимые для расчетов, входят в перечень метеорологической информации, которая может запрашиваться от подразделений Росгидромета, все они измеряются АДМС.

Аналогичные физико-статистические модели для прогноза и других видов скользкости могут быть получены по такой же схеме, т.е. на основе специальных расчетов, проводимых с использованием данных наблюдений на метеостанциях. Для каждого конкретного региона могут быть получены коэффициенты физико-статистических зависимостей, исследованы условия образования скользкости, динамика изменения метеопараметров, отобраны наиболее значимые параметры для прогноза и оценена надежность распознавания скользкости при их использовании. Физико-статистические модели включают в свой состав не только метеорологические, но и дорожные параметры (температуру дорожного покрытия, его состояние). Модели могут использоваться для расчета специализированных прогнозов и при наличии дорожных метеостанций, и при их отсутствии. Во втором случае надежность прогнозирования может быть меньше из-за того, что температура покрытия не измеряется датчиком, а вычисляется по уравнению нестационарной теплопроводности на основе метеорологических параметров.

 
Посмотреть оригинал
< Пред   СОДЕРЖАНИЕ   ОРИГИНАЛ   След >