道路天气预报

在我们的以前的博文,我们关注天气如何影响道路使用者和他们的安全。一个关键的结论:今天的连接汽车功能结合基于本地的最新进展和及时的大气天气和坏天气预测的前景改善安全,效率,方便所有的道路使用者。我们还学习了大量的交通事故与恶劣的天气有关,所以有明确的金融和安全改进的激励。

我们的重点是发展使传统的天气预报(空气温度、风速和方向,降水、闪电)道路天气预报:最先进的维修预测当前和将来驾驶条件下,路面和沿着道路网络。有一层水,冰或雪在路上吗?这将如何影响轮胎摩擦?

道路天气预报的基础

准确的道路气象服务的基本出发点是使用一个精确的大气天气预报作为主要输入。未来是有证明科学模型定义路面状态等当地降水是否使这条道路湿,冰,雪,或如何道路干或冻结后降水已经结束。

Vaisala使用复杂的质量和检测模型(天气道路模型)准确理解每个路段的路面条件。对准确建模、几个数据源整合:

• 天气雷达和卫星
• 道路天气观测(固定和移动传感器)
• 道路交通和体积
• 道路类,桥梁的位置
• 道路维护活动(如除冰,耕作)。

这些和其他数据源是用来创建一个道路天气模型输出道路段提供道路路面的温度与热辐射和降水量下降在路上。

微调的预测精度

通常,道路状况可分为高水平,干,湿,泥浆,雪或冰。如果需要更详细的分类也可以使用,如描述道路很滑的一部分的原因。此外,Vaisala道路天气预报可以提供摩擦估计,深度水或冰,路面温度输出。

图像

使用车辆传感器和道路气象站的数据来调整预测精度

Vaisala道路天气模型可以将数据从一个标准车辆的传感器、车载专业道路天气传感器,和道路沿线的气象站来改善道路天气预报。最有价值的观察从传感器通常测量路面温度,和潜在的摩擦和道路状态。

移动连接和验证

路的移动观测数据还支持高分辨率天气预报的道路段的长度,这是特别有用的安全、方便的自动车辆的使用。

道路天气数据分辨率可以从几公里几米根据道路段基于预期使用,输入数据的质量和可用性,加上道路网形状和地形。

作为全球领先的天气观测技术和产品,Vaisala全面验证其道路天气准确性。验证过程可能包括几个步骤,但最关键的一个是匹配道路状况与地面真理。我们通过比较天气道路模型输出与实际道路条件观察从附近Vaisala(或第三方)道路气象站或移动测量。

启用安全的地面运输

大气天气可能专注于空气温度,降水、湿度、风力预测,道路天气信息在启用非常相关的高效和安全的地面运输。提供精度高、地方和实时路面条件下,沿着道路和超越地平线和摩擦的预测使连接和自主车辆和舰队的安全操作。安全是首要任务的时候,道路条件预测有助于为车辆性能和舒适性提供关键的见解,如:

• 允许自动驾驶
• 自动驾驶仪速度可能需要减少
• 手动控制是必要的。

目前Vaisala道路天气预报服务覆盖北美和西欧。在接下来的几个月,我们将继续提高我们的服务的地理范围,精度和预测数据分辨率。