XIV Международная студенческая научная конференция Студенческий научный форум - 2022

 

Введение

Многие федеральные и региональные дороги оснащены аппаратурой метеорологического наблюдения, которая позволяет получать фактические данные о погоде и состоянии дорожного полотна в точках установки, что является неотъемлемой частью обеспечения безопасности дорожного движения. Как правило – это дорожные метеорологические станции, входящие в состав систем управления дорожным движением [1]. Частота установки станций зависит от длины термически однородных участков дороги [1,2], которая может колебаться от сотен метров на инженерных сооружениях до десятков километров на равнинных участках с однородной растительностью.

Целью работы является анализ изменчивости метеорологических параметров и параметров дорожного полотна на участке кольцевой дороги Санкт-Петербурга с достаточно плотной установкой автоматических дорожных метеорологических станций.

Исходные данные

Основой для исследования стали архивные данные о метеопараметрах (температура воздуха, относительная влажность, направление ветра) и температурных параметрах дорожного полотна с четырех станций за сентябрь и ноябрь 2015 года. Все четыре станции расположены на внутреннем кольце (72, 75, 79 и 82 км) автомагистрали (рис. 1), установлены на опорах знаков переменной информации (h=10 м) и укомплектованы однотипными измерительными приборами. Расстояние между соседними станциями составляет 3-4 км.

Рис. 1 – Расположение станций, выбранных для исследования

Исходные данные были получены из текстовых файлов за каждый день, сформированных АИИС «Метеотрасса». В этих данных представлена информация по метеопараметрам и по параметрам, снятых с дорожных датчиков (рис. 2).

Рисунок 2. Фрагменты текстовых файлов с исходными данными о метеопараметрах и параметрах дорожного полотна

В первом текстовом файле представлена синхронизированная по времени информация о метеопараметрах (температура воздуха, относительная влажность, температура точки росы, скорость и направление ветра, сумма осадков, интенсивность дождя, видимость, давление и др.). Во втором – информация дорожных датчиков: (температура поверхности и грунта, проводимость, частота ледовых включений, точка замерзания, наличие и концентрация реагента и др.).

Для исследования были выбраны ряды температуры воздуха, поверхности, грунта, относительной влажности и направления ветра.

Результаты исследования

Посмотрим насколько температурные параметры воздуха и поверхности дороги на четырех станциях связаны между собой. Значения коэффициента корреляции, представленные на рисунке 3, говорят о наличии сильной функциональной зависимости между параметрами. Наименьший коэффициент корреляции (R=0,8) наблюдается между станциями на 72 и 75 км, 72 и 82 км и 79 и 82 км (как по температуре воздуха, так и по температуре поверхности дороги). Между станциями на 75 и 82 км наибольший коэффициент корреляции, R=1. Все полученные значения коэффициента значимы. Зависимость температурных параметров воздуха и дорожного полотна хорошо заметна и на графиках (рис. 4), несмотря на то, что во второй половине месяца на станциях 72 и 79 км температура воздуха и автомагистрали изменяются несколько раньше, чем на АДМС на 75 и 82 км.

Рисунок 3. Корреляционная матрица температуры воздуха и поверхности дорожного полотна по данным четырех АДМС

Рисунок 4. Изменчивость температуры воздуха (а) и поверхности дорожного полотна (б) по данным четырех АДМС

На примере фрагмента изменчивости временных рядов относительной влажности за ноябрь на четырех станциях (рис. 5) можно увидеть, что в подавляющем количестве случаев значения влажности выше на 82 км, разница составляет от 1% до 5%. Несмотря на это коэффициент корреляции достаточно высок и значим (рис. 5).

Рисунок 5. Фрагмент изменчивости временных рядов относительной влажности за ноябрь на четырех станциях

Далее рассмотрим направление ветра на четырех станциях за сентябрь и ноябрь 2015 года (рис. 6).

Сентябрь Ноябрь

Рисунок 6. Роза ветров на четырех АДМС на КАД за сентябрь и ноябрь 2015 года

Анализируя данные о направлении ветра, надо отметить, что изменчивость воздушного потока достаточно широка за оба периода, но чаще всего на рассматриваемой территории встречаются ветра южных направлений. Также хорошо заметно, что и в сентябре, и в ноябре распределение направления ветра на 72 км и на 82 км очень похожи, однако коэффициент корреляции между станциями невелик (R=0,4), но значим, что говорит о наличии достаточно слабой функциональной связи.

Заключение

По итогам выполненного исследования можно отметить, что несмотря на небольшой по протяженности участок дороги (всего 10 км), на котором установлены четыре дорожные станции, тенденция изменения метеорологических параметров и параметров дорожного полотна не однородна в точках установки, имеет свои особенности и может достаточно сильно меняться между станциями.

Список литературы:

Восканян К.Л., Кузнецов А.Д., Сероухова О.С. Автоматические метеорологические станции. Часть 1. Тактико-технические характеристики. Учебное пособие. — Санкт-Петербург, РГГМУ, 2016. – 127 с.

Электронный ресурс. Стандарт Государственной компании «Российские автомобильные дороги» СТО АВТОДОР 8.7-2017 «Требования к интеллектуальной транспортной подсистеме «МЕТЕОМОНИТОРИНГ» на автомобильных дорогах Государственной компании «Российские автомобильные дороги». Режим доступа: https://www.russianhighways.ru/about/normative_base/govcompany_standarts/prikaz_111_ot_170517_111_17_05_2017(ver1).pdf

Код для цитирования: Скопировать