一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法及系统与流程

1.本发明属于道路冰雪治理和交通管理技术领域，具体涉及一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法及系统。


背景技术：

2.目前山区高速公路应对冰雪灾害主要采用“大范围天气预报+人工巡查+交通管制+机械除冰雪”的方式，依靠气象局大范围天气预报对路段未来冰雪进行初步的预判，然后采用人工到现场巡逻进行冰雪灾害的确认，然后采用交通管制的方式，对路段进行封闭交通，采用机械除雪、撒布融雪剂等对路段进行除冰雪作业，路面达到通行标准后，开放交通，恢复通行。这种方式存在以下弊端：1)天气预报主要利用气象局公开的气象数据，预测范围大，道路是带状分布，特别是山区高速穿越多种气候，大范围天气预报很难精确预报不同路段的冰雪灾害情况；2)人工巡查的方式，需要耗费大量的人力，效率较低，且通常为固定时间的巡逻，天气情况复杂多变，往往出现冰雪灾害后才发现，及时性不强，存在安全隐患；3)一刀切的交通管制方式灵活性不强，轻微冰雪灾害也限制通行，极大降低了高速公路通行效率，给地方道路造成了极大的通行压力；4)除冰雪作业与冰雪风险等级不匹配，作业效率低，效果不理想，导致对高速通行能力造成较大影响。


技术实现要素：

3.针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，其目的在于：对山区公路冬季冰雪天气进行公里级、小时级的精细化预测，并对不同路段的气象风险进行等级划分，根据风险等级自动生成设备运行方案、除冰雪作业方案和交通管控方案，提前启动关键路段融雪化冰加热设备，节约人力，提高通行效率。
4.本发明采用的技术方案如下：
5.一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，包括以下步骤：
6.步骤1：根据山区高速公路的气候特点及风险分布，加密布设监测设备，形成全路域冰雪灾害精准感知监测网络；
7.步骤2：将公开气象数据和精准感知监测网络实时监测数据，输入路温解析模型和气温、降雪预测模型，得到冰雪预测结果，并将冰雪预测结果网格化到路段上，实现对山区高速公路冬季路温、气温、降雪公里级、小时级的精细化预测；
8.步骤3：根据交通行业气象风险等级标准和精细化预测结果，对不同路段气象风险进行等级划分，并根据划分的风险等级生成相应的除冰雪管理方案；
9.步骤4：通过路面状态识别模型对不同路段的路面状态进行识别，对除冰雪管理方案的执行结果进行确认。采用该技术方案后，根据山区高速公路气候存在小气候气象和垂直变化的特点，加密布设监测设备，为冰雪精细化预测提供了气象数据、地形数据、经纬度数据等独有数据支撑。通过公开气象数据、独有数据以及冰雪预测模型，将冰雪预测结果网格化到路段上，实现了山区高速公路冬季路温、气温、降雪公里级、小时级的精细化预测，对
不同路段气象风险进行等级划分，实现对全路段路面冰雪灾害分布的动态掌握，提高对冰雪灾害响应速度。并且采用本方案后，不需要人工进行巡查，发现冰雪灾害更加及时，节约人力的同时消除了安全隐患。本方案针对不同风险等级的不同路段采用不同的交通管制方式，更加灵活，可提高通行效率。同时不同风险等级的不同路段采用不同的除冰雪作业方式，可提高作业效率，提高道路通行能力。
10.进一步的，步骤1具体包括：
11.步骤1.1：选定特定的道路监测区域；所述特定的道路监测区域包括：长度＞3km且坡比＞3％的连续下坡路段；位于山间或沿山而建的路段；高山峡谷路段；靠近河流、湖泊的路段；海拔在1000m以上的路段；
12.步骤1.2：现场勘测；具体包括：道路地形地貌勘测、全线经纬度信息获取、全线气温和路温勘测；
13.步骤1.3：监测设备布设；在存在路面冻结风险的地区布设路温计和摄像头，在存在降雪风险的地区布设六要素气象站、雪量计、路面状态传感器、路温计和摄像头。
14.进一步的，步骤2中所述路温预测具体为：
15.将路温感知设备采集的数据和气象观测数据输入到路温解析模型中，进行日射强度、地形及海拔差的修正，将路温解析结果网格化路段上，实现山区高速公路冬季路温解析的公里级、小时级的精细化预测，路温解析模型的公式如下：
16.ts＝(σt
s4
+le+qρca(tg
1-ta))t/(gcgqv(tg
1-tg2)(1-α)s
×
cld+l
↓‑
h+g)
17.其中，ts：路温；σ：斯蒂芬-波耳兹曼常数；q：通风量；ρ：空气密度；ca：空气质量热容；t：降温时间；g：质量；cg：物料质量热容；ta：空气温度；tg1：物料初始平均温度；tg2：物料通风结束时平均温度；s:太阳辐射；α:反照率；l
↓
:云、水蒸气的向下辐射；le:潜热；h:显热；cld:地传导热；qv:通过车身产生的热量。
18.进一步的，步骤4中所述路面状态识别具体为：
19.路面状态识别模型基于多层神经网络深度学习，使用多个深度学习模型，从包含背景的历史高速公路画像中排除画像中的车辆，提取出路面在各种状态下图像特征，对各种状态下的图像特征的差异进行机器学习，得到训练好的路面中干燥、湿润和积雪混合的多种路面状态识别模型，实际使用时，将实时获取的道路图像输入到训练好的路面状态识别模型中，输出路面状态的识别结果，实现路面状态的识别。
20.进一步的，路面状态包括干燥、湿润、黑色冰水混合物、白色冰水混合物、积雪、压实雪和结冰，在输出的识别结果中采用不同颜色表示。
21.进一步的，步骤2中的气温、降雪预测具体为：
22.首先利用公开气象数据，对现有的通用气象数值预测模型进行筛选、权重选择及叠加，建立气温、降雪预测模型，然后利用监测设备观测数据、海拔数据、地形数据进行气象学、统计学和地形特征对气温、降雪预测模型进行修正，并将预测结果网格化到对应路段上，得到公里级、小时级气温、降雪预测结果。
23.进一步的，步骤3中，所述除冰雪管理方案包括除冰雪作业方案和交通管控方案；
24.所述除冰雪管理方案中包含有定制化的作业工单，所述定制化的作业工单与冰雪风险等级对应，与路段除冰雪机械、人员相匹配；
25.所述除冰雪作业方案包括不同预警等级下冰雪预处理、机械除冰雪作业融雪剂洒
布量、设备类型和数量及作业方式；
26.所述交通管控方案包括不同冰雪等级下交通管控策略、交通通行方式以及是否封闭交通。
27.进一步的，所述能量转化型主动除冰雪装置包括热源系统、储热箱和环路热管散热系统，所述热源系统根据项目所在热源分布选用合适的形式，所述热源系统通过管路与储热箱连通，所述管路上设置循环泵，所述环路热管散热系统的两端均与储热箱连通并通过循环泵进行导热介质的循环，所述环路热管安装于路面下方，用于对路面进行加热，融化沥青路面上的冰雪。
28.进一步的，所述热源系统包括热管式cpc太阳能集热系统、地源热泵系统和空气源热泵系统中的一种或多种组合。
29.本发明还提供一种山区高速公路冰雪路面全天候通行综合管理系统，包括：
30.数据采集模块：用于获取地形地貌信息、经纬度信息、路温、路面状态、道路影像和气象信息；
31.预警预测模块：用于根据冰雪灾害监测模块获取的信息和公开气象数据信息进行冰雪预测，并基于冰雪预测结果生成预警信息；
32.事件处置模块：用于根据预警信息制定除冰雪设备运行方案、除冰雪作业方案和交通管控方案；
33.设备监测模块：用于对气象感知设备、除冰雪设备的运行状态进行监测；
34.统计查询模块：用于对获取和预测的数据进行统计分析和数据查询；
35.显示模块：用于对上述信息进行显示。
36.综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
37.1.通过本方案可实现山区高速公路从事前预警、事中应对及事后反馈的全过程智能化、科学化、高效化的应对，以最经济的投入，提高山区高速公路应对冰雪灾害的效率和效果，保证在冰雪条件下的全天候通行。
38.2.本发明将冰雪预测结果网格化到路段上，实现了山区高速公路冬季路温、气温、降雪公里级、小时级的精细化预测，对不同路段气象风险进行等级划分，实现对全路段路面冰雪灾害分布的动态掌握，提高对冰雪灾害响应速度。
39.3.本方案通过图像处理和机器学习方法进行路面状态识别，相对于人工巡查的路面状态监测方法，具有快速、便捷、非接触等优势，可有效用于替代人工巡查，快速判断路面积雪结冰状态以及快速计算除雪作业的除雪率。发现冰雪灾害更加及时，节约人力的同时消除了安全隐患。
40.4.本方案针对不同风险等级的不同路段采用不同的交通管制方式，更加灵活，同时不同风险等级的不同路段采用不同的除冰雪作业方式，可提高作业效率，提高道路通行能力。
附图说明
41.本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：
42.图1是山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法架构图
43.图2是山区高速全路域冰雪感知设备布设流程图；
44.图3是路温解析原理示意图；
45.图4是本方案与旧方案路温解析的对比图；
46.图5是路面状态识别原理图；
47.图6是路面状态识别示意图；
48.图7是实施例中路面状态样本分布图；
49.图8是实施例中路面状态识别准确率分布图；
50.图9是降雪预测模型结构图；
51.图10是能量转化型主动除冰雪系统组成示意图；
52.图11是除雪防滑作业流程图；
53.图12是除雪防滑作业管理系统界面；
54.图13是微信端除冰雪作业管理系统界面；
55.图14是实施例中能量转化型主动除冰雪装置效果。
具体实施方式
56.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本技术实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本技术的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本技术的范围，而是仅仅表示本技术的选定实施例。基于本技术的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
57.下面结合图1-图13对本发明作详细说明。
58.一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，包括以下步骤：
59.步骤1：根据山区高速公路的气候特点，加密布设监测设备，形成全路域冰雪灾害精准感知监测网络；
60.步骤2：将公开气象数据和全路域冰雪灾害精准感知监测网络监测到的数据，输入路温解析模型和气温、降雪预测模型，得到冰雪预测结果，并将冰雪预测结果网格化到路段上，实现对山区高速公路冬季路温、路面状态、降雪的公里级、小时级的精细化预测；
61.步骤3：根据交通行业气象风险等级标准和精细化预测结果，对不同路段气象风险进行等级划分，并根据划分的风险等级生成相应的除冰雪管理方案。
62.本实施例中，具体的风险等级及相应的交通管控方案和除冰雪作业方案见附图10。
63.降雪风险等级划分依据见表1：
64.表1降雪风险等级划分
65.预警等级未来24小时降雪量(mm)备注四级＜2.4小雪及以下三级2.5～4.9中雪二级4.9～9.9大雪一级≥10暴雪及以上
66.结冰风险等级划分依据见表2：
67.表2结冰风险等级划分
[0068][0069]
预警等级与相应的除雪作业方案和交通管控方案见表3：
[0070]
表3除雪作业方案和交通管控方案
[0071][0072]
本实施例中，山区高速全路域冰雪感知设备布设流程图见图2，步骤1具体包括：
[0073]
步骤1.1：选定特定的道路监测区域；所述特定的道路监测区域包括：隐患大的区域(例如长度＞3km且坡比＞3％的连续下坡路段)；易冻结的区域(桥梁、隧道)；天气易突变的区域(山地、位于山间或沿山而建的道路)；风力较大的区域(靠近海岸)；能见度低的区域(河流、湖泊)；海拔在1000m以上的道路；
[0074]
步骤1.2：现场勘测；具体包括：道路地形地貌勘测(地图和现场实际地形做对比)、全线经纬度信息获取(实地道路行驶&每km利用软件勘测经纬度)、全线气温、路温勘测，确认相互关系(实地道路多次行驶，不同季节、天气、昼、夜，并且每km采用路温计和气温计进行测量)；
[0075]
步骤1.3：监测设备布设；在存在路面冻结风险的地区布设路温计和摄像头，在存在降雪风险的地区布设六要素气象站、路面状态传感器、雪量计、路温计和摄像头。
[0076]
本实施例中，路温解析方法如下：
[0077]
将路温感知设备采集的数据和气象观测数据输入到路温解析模型中，进行日射强度、地形及海拔差的修正，将路温解析结果网格化路段上，实现山区高速公路冬季路温解析的公里级、小时级的精细化预测，路温解析模型的公式如下：
[0078]
ts＝(σt
s4
+le+qρca(tg
1-ta))t/(gcgqv(tg
1-tg2)(1-α)s
×
cld+l
↓‑
h+g)
[0079]
其中，ts：路温；σ：斯蒂芬-波耳兹曼常数，σ＝5.67
×
10-8w/(m2·
k4)；q：通风量；ρ：空气密度；ca：空气质量热容；t：降温时间；g：质量；cg：物料质量热容；ta：空气温度；tg1：物料初始平均温度；tg2：物料通风结束时平均温度；s:太阳辐射；α:反照率；l
↓
:云、水蒸气的
向下辐射；le:潜热；h:显热；cld:地传导热；qv:通过车身产生的热量。
[0080]
路面状态识别方法如下：
[0081]
路面状态识别模型基于多层神经网络深度学习，使用多个深度学习模型，从包含背景的历史高速公路画像中排除画像中的车辆，提取出路面在各种状态下图像特征，对各种状态下的图像特征的差异进行机器学习，得到训练好的路面中干燥、湿润和积雪混合的多种路面状态识别模型，使用时，将实时获取的道路图像输入到训练好的路面状态识别模型中，输出路面状态的识别结果，实现路面状态的识别。由于感知设备通常距离较远，路温解析可以到公里级别，可弥补感知设备无法观测路段的路温信息，在有限的观测数据下，掌握全路段的实时路温状况。并且结合数字模型，在有效告警的前提下，通过短临预报，可预计路面结冰，提前部署应对作业内容。
[0082]
本实施例中，路面状态包括干燥、湿润、黑色冰水混合物、白色冰水混合物、积雪、压实雪和结冰，如图5和图6所示，在输出的识别结果中各种路面状态采用不同颜色表示。
[0083]
本实施例中，降雪预测方法如下：
[0084]
首先利用利用气象雷达、卫星云图等公开气象数据，对现有的通用气象数值预测模型进行筛选、权重选择及叠加，建立气温、降雪预测模型，然后利用路段上布设的监测设备采集到的观测数据、海拔数据、地形数据进行气象学、统计学和地形特征修正，将预测结果网格化到对应路段上，得到公里级、小时级的降雪预测结果。
[0085]
本实施例中，所述除冰雪管理方案中包含有定制化的作业工单，所述定制化的作业工单与冰雪风险等级对应，与路段除冰雪机械、人员相匹配；
[0086]
所述除冰雪作业方案包括不同预警等级下冰雪预处理、机械除冰雪作业融雪剂洒布量、设备类型和数量及作业方式；
[0087]
所述交通管控方案包括不同冰雪等级下交通管控策略、交通通行方式以及是否封闭交通。
[0088]
所述冰雪预处理包括在隧道口、阴坡面、急弯和高大桥梁路段设置能量转化型主动除冰雪装置，根据冰雪预警，提前预热路面，使这些路段无积雪结冰，为除冰雪作业提供基准面；
[0089]
所述机械除雪包括通过机械撒布融雪剂、破冰、清除路面积雪和清运积雪。
[0090]
如图10所示，所述能量转化型主动除冰雪装置包括热源系统、储热箱和环路热管散热系统，所述热源系统根据项目所在地热源分布，可采用热管式cpc太阳能集热系统、地源热泵系统和空气源热泵系统中的一种或多种组合，与储热箱连接，管路上设置循环泵，所述环路热管散热系统的两端均与储热箱连通并通过循环泵进行导热介质的循环，所述环路热管安装于路面下方，用于对路面进行加热，融化沥青路面上的冰雪。所述储热箱还连接有用于补充导热介质的管路。
[0091]
本发明还公开了一种山区高速公路冰雪路面全天候通行综合管理系统，包括：
[0092]
数据采集模块：用于获取地形地貌信息、经纬度信息、路温、道路影像和气象信息；
[0093]
预警预测模块：用于根据冰雪灾害监测模块获取的信息和公开气象数据信息进行冰雪预测，并基于冰雪预测结果生成预警信息；
[0094]
事件处置模块：用于根据预警信息制定除冰雪设备运行方案、除冰雪作业方案和交通管控方案；
[0095]
设备监测模块：用于对气象感知设备、除冰雪设备的运行状态进行监测；
[0096]
统计查询模块：用于对获取和预测的数据进行统计分析和数据查询；
[0097]
显示模块：用于对上述信息进行显示。
[0098]
图12为本系统的显示界面。气象感知界面直观显示冰雪、降雨、气温的监测、预警、预测信息及对应风险路段；预测气象界面详细显示未来24小时内降雪、降雨、气温及路温的公里级、小时级预测结果；事件处置界面显示不同路段的风险等级，推荐定制化作业方案、应急调度方案及效果反馈，包括各方人员职责、融雪剂用量、设备调度、作业方式、交通管控方案；设备监测界面显示气象感知设备的实施采集数据，主动除冰雪设备运行状态、路面加热效果等；统计查询界面支持监测数据、预测数据、统计分析多维度数据查询，支持线上填报现场巡查数据，便于多方人员及时共享现场信息。本系统还支持移动终端操作，图13为微信端除冰雪作业管理系统界面。
[0099]
实施例1
[0100]
采用了东北某高速的159个观测点2015～2021年冬季1963份测试数据，测试结果见图6和图7。对解析值与人工判断值对比，结果表明样例相对较多的干湿路面状态检测的准确率已达到83％，对有雪状态的判断整体为90％以上，样本数量偏少的冰水混合物、积雪、压实雪状态区分准确率为55％～60％，相对偏低，但随着学习样例的增多也会有明显上升。
[0101]
实施例2
[0102]
统计了四川雅西高速2021年冬季拖乌山和泥巴山两段降雪预测结果与实际情况对比，预测结果见表4，可以看出，两个路段2021年冬季共计出现下雪48次，全部预测正确，准确率高达100％。
[0103]
表4雅西高速2021冬季降雪预测
[0104]
[0105][0106]
实施例3
[0107]
统计了川九路采用空气能热泵环路热管主动融冰雪装置2021年冬季21次运行能耗数据，见表5，其铺设位置融冰雪效果如图14所示，可以看出能量转化型主动融冰雪装置可根据预警信息进行远程智能化控制，提前预热路面，融冰雪效果显著，且可显著降低能耗至每年米0.066kw/h。
[0108]
表5川九路2021冬季主动除冰雪装置运行数据
[0109]
[0110][0111]
以上所述实施例仅表达了本技术的具体实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本技术保护范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本技术技术方案构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本技术的保护范围。

技术特征：
1.一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：根据山区高速公路的气候特点及风险分布，加密布设监测设备，形成全路域冰雪灾害精准感知监测网络；步骤2：将公开气象数据和精准感知监测网络实时监测数据，输入路温解析模型和气温、降雪预测模型，得到冰雪预测结果，并将冰雪预测结果网格化到路段上，实现对山区高速公路冬季路温、气温、降雪公里级、小时级的精细化预测；步骤3：根据交通行业气象风险等级标准和精细化预测结果，对不同路段气象风险进行等级划分，并根据划分的风险等级生成相应的除冰雪管理方案；步骤4：通过路面状态识别模型对不同路段的路面状态进行识别，对冰雪预警准确性、除冰雪管理方案的执行结果进行确认。2.根据权利要求1所述的一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，其特征在于，步骤1具体包括：步骤1.1：选定特定的道路监测区域；所述特定的道路监测区域包括：长度＞3km且坡比＞3％的连续下坡路段；位于山间或沿山而建的路段；高山峡谷路段；靠近河流、湖泊的路段；海拔在1000m以上的路段；步骤1.2：现场勘测；具体包括：道路地形地貌勘测、全线经纬度信息获取、全线气温和路温勘测；步骤1.3：监测设备布设；在存在路面冻结风险的地区布设路温计和摄像头，在存在降雪风险的地区布设六要素气象站、雪量计、路面状态传感器、路温计和摄像头。3.根据权利要求1所述的一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，其特征在于，步骤2中所述路温预测具体为：将路温感知设备采集的数据和气象观测数据输入到路温解析模型中，进行日射强度、地形及海拔差的修正，将路温解析结果网格化路段上，实现山区高速公路冬季路温解析的公里级、小时级的精细化预测，路温解析模型的公式如下：ts＝(σt
s4
+le+qρc
a
(tg
1-t
a
))t/(gc
g
q
v
(tg
1-tg2)(1-α)s
×
cld+l
↓‑
h+g)其中，t
s
：路温；σ：斯蒂芬-波耳兹曼常数；q：通风量；ρ：空气密度；c
a
：空气质量热容；t：降温时间；g：质量；cg：物料质量热容；t
a
：空气温度；tg1：物料初始平均温度；tg2：物料通风结束时平均温度；s:太阳辐射；α:反照率；l
↓
:云、水蒸气的向下辐射；le:潜热；h:显热；cld:地传导热；q
v
:通过车身产生的热量。4.根据权利要求1所述的一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，其特征在于，步骤4中所述路面状态识别具体为：路面状态识别模型基于多层神经网络深度学习，使用多个深度学习模型，从包含背景的历史高速公路画像中排除画像中的车辆，提取出路面在各种状态下图像特征，对各种状态下的图像特征的差异进行机器学习，得到训练好的路面中干燥、湿润和积雪混合的多种路面状态识别模型，实际使用时，将实时获取的道路图像输入到训练好的路面状态识别模型中，输出路面状态的识别结果，实现路面状态的识别。5.根据权利要求4所述的一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，其特征在于，路面状态包括干燥、湿润、黑色冰水混合物、白色冰水混合物、积雪、压实雪和结冰，在输出的识别结果中采用不同颜色表示。
6.根据权利要求1所述的一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，其特征在于，步骤2中的气温、降雪预测具体为：首先利用公开气象数据，对现有的通用气象数值预测模型进行筛选、权重选择及叠加，建立气温、降雪预测模型，然后利用监测设备观测数据、海拔数据、地形数据进行气象学、统计学和地形特征对气温、降雪预测模型进行修正，并将预测结果网格化到对应路段上，得到公里级、小时级气温、降雪预测结果。7.根据权利要求1所述的一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，其特征在于，步骤3中，所述除冰雪管理方案包括除冰雪作业方案和交通管控方案；所述除冰雪管理方案中包含有定制化的作业工单，所述定制化的作业工单与冰雪风险等级对应，与路段除冰雪机械、人员相匹配；所述除冰雪作业方案包括不同预警等级下冰雪预处理、机械除冰雪作业融雪剂洒布量、设备类型和数量及作业方式；所述交通管控方案包括不同冰雪等级下交通管控策略、交通通行方式以及是否封闭交通。8.根据权利要求7所述的一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，其特征在于，所述能量转化型主动除冰雪装置包括热源系统、储热箱和环路热管散热系统，所述热源系统通过管路与储热箱连通，所述管路上设置循环泵，所述环路热管散热系统的两端均与储热箱连通并通过循环泵进行导热介质的循环，所述环路热管安装于路面下方，用于对路面进行加热，融化沥青路面上的冰雪。9.根据权利要求8所述的一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法，其特征在于，所述热源系统包括热管式cpc太阳能集热系统、地源热泵系统和空气源热泵系统中的一种或多种组合。10.一种山区高速公路冰雪路面全天候通行综合管理系统，其特征在于，包括：数据采集模块：用于获取地形地貌信息、经纬度信息、路温、路面状态、道路影像和气象信息；预警预测模块：用于根据冰雪灾害监测模块获取的信息和公开气象数据信息进行冰雪预测，并基于冰雪预测结果生成预警信息；事件处置模块：用于根据预警信息制定除冰雪设备运行方案、除冰雪作业方案和交通管控方案；设备监测模块：用于对气象感知设备、除冰雪设备的运行状态进行监测；统计查询模块：用于对获取和预测的数据进行统计分析和数据查询；显示模块：用于对上述信息进行显示。

技术总结
本发明公开了一种山区公路冰雪天气全天候通行综合治理方法及系统，属于道路冰雪治理和交通管理技术领域，包括：1、根据山区高速公路的气候特点，加密布设监测设备，形成全路域冰雪灾害精准感知监测网络；2、将公开气象数据和监测设备采集到的数据，输入冰雪预测模型，得到冰雪预测结果，并将冰雪预测结果网格化到路段上，实现对山区高速公路冬季路温、气温、降雪公里级、小时级的精细化预测；3、根据交通行业气象风险等级标准和精细化预测结果，对不同路段气象风险进行等级划分，并生成相应的主动除冰雪设备运行方案、除冰雪作业方案和交通管控方案。本发明可提高山区高速公路应对冰雪灾害的效率和效果，保证在冰雪条件下的全天候通行。行。行。


技术研发人员：周水文 林海 张蓉 张晓华 谢怡
受保护的技术使用者：江苏观天藏珑信息科技有限公司
技术研发日：2022.09.28
技术公布日：2023/5/31