北京市智慧交通气象现状及新技术应用前景分析作者：闵晶晶董颜潘昕浓来源：《管理观察》2020年第27期摘要：智慧交通气象依托气象科学及交通系统，将气象融入到交通路网中，为城市线路的安全运行提供保障。

本文在分析国内外及北京市交通气象服务现状的基础上，详细阐述了北京市交通气象服务面临的问题。

结合智慧气象服务发展计划，提出了新技术应用前景，为交通气象服务技术改进提供指导意见。

关键词：智慧;交通;气象服务;新技术中图分类号：P40 文献标识码：A0 引言2010年，IBM提出“智慧城市”，推动人类社会向“智能化”阶段迈进，开启了“智慧”新时代。

智慧城市的建设围绕为民、便民、惠民，推动创新城市管理和公共服务方式，向城市居民提供广覆盖、多层次、差异化、高质量的公共服务。

2015年9月全国气象局长工作研讨会上正式提出了“智慧气象”的概念，开始探索智慧气象建设。

“智慧气象”派生于“智慧城市”，是“智慧城市”的理念和方法在气象领域的具体体现。

2019年全国气象局长会议上，刘雅鸣局长强调了2019年中国气象局将推动智能生产、双向互动、集约高效的气象服务能力建设。

随着气象信息化逐步发展，气象服务跟随信息化的步伐发展成更加先进，智能的智慧气象，渐渐成为一种明朗的趋势[1-2]。

随着智慧城市的发展，人民生活水平的不断提高，针对气象服务的多样性和个性化需求不断凸显。

传统气象服务难以完全满足人们越来越精细化、个性化的需求，单纯的气象信息服务难以适应防灾减灾综合决策的需求;同时气象信息多是单向推送，尚难适应互动智能的服务需求。

首都北京作为重要交通枢纽，是多条高速公路的起点，也是连接各个省会的运输中转站之一。

市内环路及四通八达的放射式高速公路很多，导致市政府承担交通运输安全保障责任重大。

近年来受灾害性天气影响，人们对影响交通出行的天气信息获取需求日渐增长，交通气象服务的发展必将融入“智慧城市”的建设当中，为政府部门做好决策服务，保障城市的安全运行。

在大交通时代下，使各种交通方式合理配置、优化、整合，促进路网通行能力更大化，减少路网资源浪費。

大交通可以归结为各种交通运输方式的整合，对应的交通气象服务，是“智慧交通”不可或缺的一部分，也是“智慧城市”发展的重要组成部分之一。

本文旨在阐述当前智慧交通气象服务现状和新技术应用情况，围绕新技术和改革发展方向提出未来发展的主要任务，切实提高智慧交通下的专业气象服务水平。

1 国内外交通气象服务发展现状及存在问题1.1国外交通发展现状早在20世纪初期，国外商业性气象服务开始起步，交通气象就作为研发重点，在80年代取得了迅速的进展。

如欧洲数值预报中心的数值预报、美国海洋气象导航、日本和新西兰的航空气象服务、英国和芬兰的交通气象服务等都具有较高的现代化水平。

21世纪初期，美国、英国、德国、荷兰、日本、新加坡等将交通气象融入到智慧城市的实践，并取得了较好的成绩。

作为美国第一个智慧城市迪比克，在基础设施建设上注重智能化管理，利用物联网技术将所有资源数字化并连接，通过检测、分析和整合各种大数据反馈市民需求，降低城市的能耗和成本。

芝加哥安装“路灯传感器”，用于收集城市路面信息，检测温度、风速等气象环境数据。

英国伦敦在2012年奥运期间，通过收集闭路电视摄像机、地铁卡、移动电话和社交网络等实时信息，利用数据管理交通，确保轨道交通及公路交通顺畅通行。

荷兰阿姆斯特丹利用清洁能源取代燃油发动机，用于游船和货船充电，建设可持续公共空间，并启动了“气候街道”项目，缓解交通拥堵。

瑞典斯德哥尔摩市在道路沿线设置了路边监视器，利用扫描和自动拍照及车辆识别，在特定时间对其拥堵路段征收拥堵税。

目前，国外真正将智慧交通的理念运用到实际，为其智慧城市建设发展做出贡献[3]。

1.2国内交通发展现状近年来，随着气象监测、预报、预警等技术的进步，以及我国交通部门建设的迅速发展，国内气象部门在交通气象服务业务系统研究发展速度较快。

据公安部数据统计，恶劣天气影响高速公路交通事故占比近20%。

为此，中国气象局与交通管理部门合作，在全国开展了公路交通气象灾害风险隐患点普查工作，用于建设全国公路交通气象灾害风险普查数据库，以及交通气象灾害风险预警业务系统，通过自动和人机交互相结合的方式制作未来3天低能见度、强降水、大风、冰冻雨雪4种高影响天气服务产品[4]。

2019年10月，中国气象局与中国国家铁路集团有限公司联合出台《铁路气象战略合作协议实施方案》，在现有铁路气象服务的基础上，双方将联合研发铁路气象灾害监测预警系统，整合各自在铁路沿线的降水、雷电、大风等监测预警信息，及时发布更加精细、准确的气象预警信息。

中国民用航空局和中国气象局相关单位联合研发的民航气象大数据共享与服务云平台，能够展示并查询地面气象观测、高空、雷达、卫星、数值模式、物理场数据、气象预报服务等产品，每天提供大于500G的气象数据。

海南气象服务中心引入产品服务系统理论设计了通用性的专业气象服务系统体系模型，建立了用户层、服务层、产品层和数据层四层架构，完成点—线—面三种平面空间属性来实现格点索引的服务业务[5]。

各省市气象部门、商业公司也联合交通部门开展了一系列专项服务产品的研发和平台建设工作。

其中，江苏省气象科学研究所开展了交通气象信息服务系统（Traffic Meteorological Information Service System， TISS）建设和基于 Web Service的分布式交通气象信息共享技术的研究[6]。

河北省气象服务中心针对河北段高度公路路面状况监测数据，开展了数据质量检查方法研究工作，为交通气象服务业务提供数据准确度评价[7]。

KuWeather联合国家气象信息中心研发了RWIS 路面气象预报系统，并与交通交管、地图导航、物流配送、自动驾驶、车联网、车路协同等领域落地应用。

航空专业气象服务目前多是由商业气象公司承担，主要是根据需求建立航空气象服务平台及APP，展示飞机沿线气象数据，包括实况、预报、预警，以及气象疾病、飞机颠簸、低空风切变等与飞行密切相关的航空气象要素预报产品。

1.3北京市交通气象服务现状及存在的问题北京市气象服务中心近年来围绕交通气象开展了多项研究，包括路面结冰特征分析与气象要素的关系，道面温度逐时预报、冬季道面最低温度和夏季道面最高温度预测、城市内涝的积水数值预报建模等[8-10];并与市政、交通部门等有多个合作，推出业务化针对性交通气象服务产品。

第一，以需求为导向，提升交通部门的防灾减灾能力和经济效益。

以业务和开发人员为团队，定期对交通部门进行需求调研，根据新需求及时对服务产品、服务方式、服务范围、服务时间进行更新完善，从而提升服务质量，大力提高了交通用户的防灾减灾能力和经济效益。

第二，建立专家团队，保障专业预报水平和服务效果。

基于北京市气象服务中心在交通气象方面的研究成果，并将成果转化业务应用，专门设置交通气象服务团队6人，其中1名国家级服务首席、2名服务首席，3名科研开发及服务人员。

及时做好天气形势的研判，加强与交通部门的联合会商，做好影响交通的极端天气监测和预测，全力提供精准的天气警报和精细的预报信息，24小时在线天气跟踪，大力保障了交通气象服务的预报水平和服务效果。

第三，加强技术创新，提高气象服务技术核心竞争力。

基于精细化网格预报产品和交通部门共享数据，开展了交通气象能见度预报、轨道温度预报、高速沿线风险点气象要素预报，加强专项产品的研发工作，积极提高气象服务的含金量和核心竞争力。

目前，交通气象服务较过去发展迅速，取得了较明显的成绩，但仍然存在一些亟待解决的突出问题：一是交通气象服务核心技术薄弱，科技创新能力和发展活力不强，特别是气象部门与交通部门合作紧密度不够，导致交通气象服务种类散乱，不能形成统一体系。

全面推进交通气象服务业务转型升级到智慧气象服务，对于气象部门高质量发展的挑战和压力依然很大;二是重视程度不高，各部门协调支撑不够。

受城市特殊性及政策影响，北京市对专业气象服务重视程度偏低，直接影响到北京市气象局内部各部门协调倾斜，表现在数据资源、预报产品、数值模式和研发技术等技术支撑和资金投入不够，缺乏与局内企业单位共同承担交通气象服务产品研发的工作机制，新成果、新技术的转化力度不强;三是激励机制不健全，成果转化积极性不高。

受事业单位的局限性，对于激励机制、人才培养、考核管理办法等方面设置不健全，业务人员对参与用户需求调研、专项产品研发的主动性不强，科研骨干进行研究成果转化的积极性不高。

2 新技术应用前景分析智慧气象服务发展行动计划（2019-2023年）提出，到2023年，大数据、云计算、人工智能等信息技术在气象服务中得到充分应用，初步实现气象服务产品制作从体力劳动向智能生产转变、服务模式从单向推送向双向互动转变、服务体系从低散重复向集约化转变。

智慧气象不能成为单独体系，气象服务的发展必将融入智慧城市的建设当中，为政府部门做好决策服务，保障城市的安全运行，为公众的衣食住行提供普惠、无微不至的服务。

关注气象与各领域的跨界融合，将气象服务注入“智慧”元素，是未来气象服务发展的必经之路。

新技术、新方法的引入可以更好实现智慧交通气象服务发展。

2.1基于AI技术开展模式预报订正及多源数据融合研究随着智能网格化预报精准度的提高，将预报结果插值到北京高速、轨道等多条线路上，再利用机器学习、深度学习等AI技术，开展模式产品的订正技术，缩小插值后的误差，建立更高准确度的交通沿线预报系统，按照时间范围从2小时内的分钟级预报，24小时逐时预报到未来10天内的逐日预报等，针对灾害敏感点融合多种观测数据（雷达、卫星、地面观测资料），以及移动端用户实时反馈信息，实现交通敏感风险点气象服务产品的研发，为物流行业、交通实施作业、用户出行提供气象保障。

2.2基于图像识别技术开展灾害监测研究在调研中发现，区域性灾害天气是影响交通的主要因子之一，目前交通部门在公路、高速、轨道沿线设有摄像头，定时拍照及视频便于历史回放，如果利用图像识别技术，结合用户生成内容和气象数据，开展区域性雾霾、洪涝、冰雹等灾害性监测识别技术，可有效缓解交通出行及施工作业压力，减少财政损失。

2.3基于深度学习技术开展交通气象专项产品研究基于历史气象数据和受天气影响的交通数据，如交通事故高发时段、拥堵时间及路段，基于深度学习技术融合多源数据，深度挖掘交通与气象两个交叉领域的内在联系，研制出交通气象服务的专项产品。

2.4 基于知识图谱技术开展智能写稿产品研究分析气象数据、地理环境数据、用户行为数据和舆情数据，构建气象影响产品语义库，利用知识图谱技术，建立基于模版、规则、机器学习等方法的智能写作模型，结合交通服务需求，自定义生成专项服务稿件产品。