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高技术服务业

需求背景

山区道路具有高差起伏较大、弯道多、转角大、纵坡陡且长的特点，沿线多变的气象条件极易对道路交通的运营安全产生不良影响。因此，恶劣天气导致的交通事故时有发生。据统计，恶劣天气导致了我国高速公路上71％的重特大交通事故和65％的直接经济损失，由此造成的交通安全问题日益突出。然而，现有手段多不能满足气象信息动态、及时、细粒度的监测预警和发布要求，在交通领域的气象智能监测预警及发布系统市场存在很大空缺。因此，本项目针对交通领域，特别是高速公路这一特殊场景，通过综合分析路段历史气象信息，总结路段管理方气象管控需求，研究一套面向交通领域的气象智能监测、预警及信息发布技术，同时研发相应的交通气象智能监测预警及发布系统。指标要求如下：

（1）分析交通运输中的气象因素对交通流量、交通事故和道路状况等的影响，并基于这些分析结果构建具备良好适应能力和泛化能力的预测模型和优化策略。包括数据接入标准、数据清洗、特征提取和选择、模型构建、模型参数的优化和调整等。

（2）构建一个针对不同气象条件下公路基础结构物的预警模型。研究雨、雪、雾、冰、风、高温等不利恶劣天气对公路基础结构物的影响，建立针对路基、路面、桥涵、隧道、边坡等的预警机制，并开发相应系统。

（3） 提供一套气象预警信息发布解决方案。包括预警信息精确性、预警信息发布时机、预警信息内容、预警信息对策、预警信息接受度等。

（4）开发一套可独立部署运行，具备各类气象监测设备接入、高德路况接入、多源数据融合分析、信息发布策略库、能通过AI算法或模型注入，系统自动发布及撤销情报板信息、GIS气象地图等功能的通气象智能监测及发布平台。

需解决的主要技术难题

在交通领域中，气象智能监测预警及发布关键技术研究需要解决的主要技术难题包括：

1. 气象数据采集与处理：如何高效地采集交通领域的气象数据，并对数据进行处理和分析，以提取有效的信息。

2. 气象预测模型：如何建立准确可靠的气象预测模型，能够对交通领域的气象变化进行准确预测，包括降雨、雪、雾等天气条件。

3. 气象与交通数据融合：如何将气象数据与交通数据进行有效融合，以获取更全面、准确的交通气象信息，为交通管理决策提供依据。

4. 智能监测技术：如何利用传感器、监测设备等技术手段，实现对交通领域气象条件的智能监测，包括实时监测、远程监测等。

5. 预警与发布系统：如何建立高效的气象预警与发布系统，能够及时准确地向相关部门和用户发布交通气象预警信息，以提醒和引导交通参与者做出相应的决策和调整。

6. 数据可视化与分析：如何将交通领域的气象数据进行可视化展示和分析，以帮助用户更直观地理解和利用气象信息，提高交通管理和决策的效果。

7. 预警信息传播与接收：如何确保交通领域的气象预警信息能够及时传播到相关部门和用户，并能够被准确接收和理解，以提高预警的效果和响应的及时性。

8. 预警决策支持系统：如何建立基于气象数据的预警决策支持系统，能够为交通管理部门提供准确的预警信息和决策建议，以提高交通管理的效率和安全性。

期望实现的主要技术目标

（一）经济效益

①降低事故和损失成本：及时自动的发布针对恶劣天气条件的预警信息，帮助驾驶员采取适当的行动，避免事故的发生。

②提高交通运行效率：提供驶入路线相关的实时天气预警信息，驾驶员可以根据情况选择更合适的交通路线和行驶速度，从而减少拥堵和延误。

③激发创新和技术发展：不仅可以促进相关技术的研发和创新，还能为相关产业提供商机，推动技术发展和经济增长。

（二）社会效益

①提高交通安全性：及时发布天气预警信息，以便交通领域管理者采取相应措施，从而提高交通安全性，减少事故发生的风险。

②优化交通路线和行程规划：提供实时的道路交通状况和天气信息，为驾驶员选择最佳的交通路线提供参考，避免拥堵和危险区域，提高交通效率和通行速度。

③支持城市规划和交通运营决策：提供的历史和实时的气象数据，帮助城市规划部门和交通运营商制定更科学和有效的城市规划和交通运营决策。

（三）生态效益

节约能源和资源：准确的气象信息有助于提前采取措施，减少交通拥堵、延误和资源浪费。

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