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Streckenbezogene Straßenwettervorhersage mit mobilen Sensoren

Zur weiteren Optimierung des Winterdienstes bedarf es noch genauerer Vorhersagen des Straßenwetters, welche die streckenspezifischen Eigenschaften engmaschiger abbilden können. Die Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) initiierte deshalb eine Untersuchung, inwieweit unter welchen Voraussetzungen die Prognosegenauigkeit erhöht werden kann. Die Ergebnisse zeigen, dass die Verwendung mobiler Sensoren mit einem neu entwickelten Datenverarbeitungsmodell im Vergleich zu bisherigen Verfahren eine Minimierung von Prognosefehlern nach sich zieht.

Das Bild zeigt einen Pkw mit Messausstattung Zur Identifizierung streckenspezifischer Eigenschaften kamen Messfahrzeuge mit mobilen Sensoren zum Einsatz (Bild: Ingenieurbüro KS-Consulting)

Aufgabenstellung

Die Entwicklung im Winterdienst wird von einem steigenden Bedarf an Automatisierung und Optimierung geprägt. Konkret geht es um die genaue Festlegung der optimalen Streudichte für kleinräumige Streckenabschnitte, die das Personal aufgrund fehlender Erkennungsmöglichkeiten nicht leisten kann. Auch im Hinblick auf die Voraussetzungen für das autonome Fahren – auf welchen Fahrbahnzustand muss sich die Maschine Auto einstellen – wachsen die Anforderungen an kleinräumige Vorhersagen des Straßenwetters, welche die streckenspezifischen Eigenschaften abbilden können. Im Auftrag der BASt erhoben deshalb das Ingenieurbüro KS-Consulting, Oberstdorf, die meteoblue AG, Basel und die micKS MSR GmbH/LUFFT MSR GmbH, Fellbach, den derzeitigen Stand der streckenbezogenen Straßenwettervorhersagen. In diesem Rahmen sollte zudem untersucht werden, inwieweit eine Erfassung des Straßenzustands durch mobile Sensoren im Zusammenspiel mit stationären Straßenwetterstationen geeignet ist, die unterschiedlichen Streckeneigenschaften abzubilden und die Prognosen zu verbessern. Als weitere Zielvorgabe sollten Lösungswege für eine netzweite Einführung eines Systems zur streckenbezogenen Straßenwettervorhersage aufgezeigt werden.

Untersuchungsmethode

Über 2 aufeinander folgende Winterperioden wurden Methoden zur genaueren Vorhersage der winterbedingten Glätte untersucht. Dafür wurden 3 Teststrecken mit für meteorologische Verhältnisse abwechslungsreichen Topografie- und Geländeeigenschaften ausgewählt. Alle Strecken waren mit Straßenwetterstationen ausgestattet, die als stationäre Referenz dienten. Erfasst wurden unter anderem Fahrbahnoberflächentemperatur, Wasserfilmdicke und Taupunkttemperatur, der räumliche Detaillierungsgrad betrug 20 Meter. Die Datensammlung erfolgte durch mit spezieller Sensorik bestückte Fahrzeuge der Betriebsdienste und spezielle Messfahrzeuge. Letztere waren für eine erweiterte Thermalkartierung (thermal mapping) mit zusätzlicher Taupunkt- und Bilanzstrahlungsmessung zur weiteren Charakterisierung respektive Klassifizierung der Witterungsbedingungen an der Strecke ausgerüstet. Anschließend erfolgte die Auswertung mobil erfasster Daten. Anhand der mobil erfassten Daten entstand ein streckenbezogenes Vorhersagemodell, das mit Vorhersagen vorhandener Modelle verglichen wurde.

Ergebnisse

Die mobilen Messungen haben gezeigt, dass streckenspezifische Eigenschaften sehr gut abgebildet werden können. Dies gilt insbesondere für die Oberflächentemperatur der Fahrbahn durch die Identifizierung kleinräumiger Besonderheiten. Als Maß für die Menge der Kontamination der Straßenoberfläche als Nässe, Eis oder Schnee, oder Kombinationen davon, wiesen die Wasserfilmdicken dagegen erhebliche Streuungen auf. Erwartungsgemäß erzeugten Eis und Schneebedeckung die höchsten Streuungen. Dennoch ließen sich durch die Vielzahl von mobilen Stichproben spezifische Streckeneigenschaften identifizieren.

Die Abbildung der Streckeneigenschaften durch lineare Transformationsfunktionen (Streckeneigenschaften-Modell) mit und ohne Wetterklassifizierung bestätigte die Vorteile mobiler Messdaten. Dieser Ansatz zeigt im Vergleich zu bisherigen Vorhersagen, die keine streckenbezogenen Messdaten nutzen, eine deutliche Verbesserung auf.

Anhand der mobilen Streckenmessungen wurden durch Klassifizierung nach Wetterlagen Standardprofile der Temperatur erstellt, die es erlauben, Prognosefehler für Fahrbahnoberflächentemperatur zu senken. Ähnliches gilt für die erstellten Standardprofile der Wasserfilmdicke. Bei der Taupunktvorhersage entstanden noch bessere Ergebnisse als bei der Fahrbahnoberflächentemperatur. Nach der Erprobung mehrerer Klassifikationsmuster erbrachte die Unterscheidung in 6 einfache Wetterklassen, nach Bewölkung und Tag- und Nachtunterscheidung, die besten Ergebnisse.

Folgerungen

Die neuen Methoden stellen eine signifikante Verbesserung des Stands der Technik dar. Sie bieten bei fortlaufender Nutzung darüber hinaus Ansätze zur selbsttätigen Optimierung oder Anpassung bei Änderungen an den Strecken. In einem nächsten Schritt ist seitens der BASt die praxisbezogene Anwendung des Modells für die automatische Streudichteberechnung vorgesehen. Ein besonderes Augenmerk gilt dabei den auftretenden Messunsicherheiten der derzeitigen Sensoren für die Fahrbahnzustands- und Witterungserfassung. Die Nutzung des Modellansatzes für andere Bereiche (zum Beispiel automatisiertes Fahren, Verkehrstelematik) sollte ebenfalls untersucht werden.

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    Bundesanstalt für Straßenwesen
    Brüderstraße 53
    51427 Bergisch Gladbach
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    Telefon: 02204 43-9101
    Fax: 02204 43-2550
    info@bast.de

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