【摘 要】针对高速公路恶劣天气管控中数据割裂、响应滞后、精准度不足等突出问题，文章提出融合气象大数据与车路协同的管控新范式。通过构建“多源数据采集-融合决策”技术架构，搭建车路云三位一体智能管控平台，制订多场景动态管控策略，建立跨部门协同机制，形成全链条、智能化、协同化的管控体系。该范式采用梯度提升算法实现92%以上的恶劣天气交通风险预判准确率，动态管控策略匹配准确率达95%，通过优化应急响应流程使平均应急响应时间缩短40%以上，有效破解传统管控依赖人工、措施粗放的痛点，为高速公路恶劣天气下的通行安全保障与高效管控提供系统性解决方案。

【关键词】气象大数据；车路协同；高速公路恶劣天气管控；智能交通；跨部门协同

引言

高速公路是我国综合交通主动脉，通行安全与效率关乎经济社会运行，30%以上的高速重特大事故与冰雪、团雾等恶劣天气相关。传统管控依赖人工经验，存在数据碎片化、管控滞后等问题。车路协同与气象大数据是目前的研究热点，但缺少全链条整合。本文提出融合二者的管控新范式，推动管控转型，旨在为高速安全运营提供参考。

一、技术融合架构：多源数据采集与动态感知网络

（一）异构数据采集层

异构数据采集层作为技术融合架构的基础支撑，聚焦高速公路恶劣天气管控的全维度数据需求，构建“气象-道路-交通”三位一体的动态感知网络[1]。通过在高速公路沿线桥梁、隧道、互通立交等关键路段部署高密度气象传感器和路面状态监测设备，同步接入省级气象部门雷达数据与卫星云图信息，实现气温、降水、能见度等气象参数及路面摩擦系数、积水深度、破损状况等道路数据的实时采集，采集频率控制在1分钟/次，确保数据时效性。同时，整合电子不停车收费系（Electronic Toll Collection，ETC）门架、车载终端、路侧高清摄像头等交通感知设备数据，精准捕捉车流密度、车速分布、车辆运行状态等交通信息，通过统一的数据传输协议实现多源数据的标准化接入，为后续数据融合与决策提供覆盖全场景、高精准度的原始数据支撑，从源头解决恶劣天气下数据采集碎片化难题。

（二）数据融合与决策层

数据融合和决策层构建“数据清洗—特征提取—模型训练—动态决策”完整的链条，实现对多源数据的深度集成和智能分析，利用“环形缓冲区+滑动窗口”的数据预处理方法。采用二值化相似函数去除气象数据中的冗余信息，并采用四分位检验法对交通流异常值进行修正，从而保证了数据的时效性和准确性。运用梯度提升算法搭建风险评估模型，交叉应用气象和交通参数特征，通过多智能体深度强化学习对四个层级的风险进行动态分类，同时与历史事故数据和道路标准进行实时同步。构建一个包含超过1 200条规则的策略库，覆盖25个不同的场景，该策略库使用模糊匹配算法精确地将风险和措施进行匹配。在冰雪天气中，当摩擦系数小于0.3且车流量超过150辆/公里时，系统会自动触发“三级响应”，策略每隔一分钟就会进行迭代优化，其准确率达到95%以上。联邦学习技术达成跨区域的数据共享，优化了全局模型，攻克了“局部最优、全局失衡”的难题。

二、车路云协同系统：三位一体智能管控平台

（一）车端智能终端

车端智能终端作为车路协同的核心交互载体，通过集成V2X通信模块、多模传感器、智能预警单元，实现与路端、云端的实时数据交互及驾驶员精准提醒。终端内置高精度定位模块，动态采集车辆车速、刹车状态、行驶轨迹等数据，通过5G网络同步至路侧感知网与云端管控中枢，为全局交通状态分析提供微观数据支撑[2]。同时，实时接收路侧推送的气象预警信息、路面状态数据及云端下发的管控指令，通过语音播报、仪表盘视觉提示、方向盘震动预警等多模态方式提醒驾驶员，如团雾区域提前500米预警最优行驶车道，冰雪路面提示减速至安全车速。