RWIS：路面預警“新武器”

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實踐證明，RWIS在預報準確性方面優勢顯著。R-RWIS、RWIS-48和RWIS-168的路況預報準確率分別可以達到92%、89%和87%。

2月9日下午20時左右，因雨后氣溫驟降，路面出現了低溫凝凍現象，思劍高速貴州銅仁石阡段及安江高速石阡段，連續發生兩起多車連環追尾事故，事故車輛多達100余輛，造成2人死亡、50余人受傷。

據《全國道路交通事故統計年報白皮書》統計，30%的交通事故由惡劣天氣導致。既然氣象因素對交通影響巨大，為何交通事故發生前沒有及時檢測到路面異常并發布提醒呢？這主要與我國當前交通氣象的服務方式有深刻關系。

目前，我國對交通氣象安全的服務內容包括監測和預報兩大類。監測主要通過攝像頭、觀測站點、天氣雷達等對覆蓋范圍內的交通道路狀況進行實時觀測，但出于對成本的考慮，通常其布設密度較低，無力實現全覆蓋；預測則重點通過天氣預報技術，以交通氣象預報的形式對未來路面情況進行預報，但這種傳統檢測形式容易出現滯后性，往往發現問題時，車輛已經行駛在危險路段了。

通過對交通領域現有氣象風險監測手段的分析發現，擁有高時空分辨率（解決布設稀疏）、高提前量（防止風險滯后性）、充分描述路面轉化狀態（不再機械映射而是客觀準確反映）、高精度（及時準確識別風險）的路面氣象預報產品才是交通天氣服務的真正需求內核。

RWIS路網信息系統架構圖

近年來，北京心中有數科技有限公司（KuWeather）與中國氣象局緊密合作，經過兩年多的技術攻關，成功攻克了路面氣象預報的若干關鍵技術難題，發布了路網信息系統（Road Weather Information System，簡稱RWIS）。

RWIS采用多層包裝的模式與深度神經網絡混合算法，能夠梯度反向自適應調優路面動態熱平衡，通過足夠的認知矯正過程，達到準確預報路面狀況的能力。目前，RWIS提供的預報內容為路面溫度、路面狀況（濕滑、干燥、泥雪、冰雪和暗冰）、積水深度、積雪深度以及能見度。

在空間分辨率上，RWIS現有版本支持公里級密度，同時可根據定制化要求達到百米級密度，完全避免了覆蓋稀疏導致的路面氣象風險漏判問題；按照時間分辨率的不同，RWIS分為R-RWIS、RWIS-48和RWIS-168三個版本，分別每20分鐘進行一次2小時時效預報、每小時進行一次48小時時效預報、每6小時進行一次7日時效預報。

實踐證明，RWIS在預報準確性方面優勢顯著，R-RWIS、RWIS-48和RWIS-168的路況預報準確率分別可以達到92%、89%和87%。

前段時間，KuWeather收集了上文事故區域中42個點的原始路面狀況，并利用RWIS-48進行模擬預警，試驗中，RWIS-48提前2小時便準確預報了事故路段的路面溫度——零下1.33攝氏度，并提示路面濕滑可能會產生凝凍現象。假設事故路段引用了RWIS，很大程度上將避免重大交通事故的發生。

目前，百度地圖已將RWIS作為其實現產品價值差異化的重要工具；國內某智慧高速項目也將引用RWIS的路面態勢感知；某行業龍頭物流企業已經在智慧交通配送、預警、調度等方面對RWIS進行了深度應用。展望未來，RWIS將在中國從交通大國向交通強國的轉變中發揮更大價值，為智慧城市和智慧交通建設全面賦能。