Powiadomienia systemowe
- Sesja wygasła!
Identyfikatory
Warianty tytułu
Short-term prediction of road surface temperature in order to enable local traffic control
Języki publikacji
Abstrakty
Prognozowanie warunków pogodowych odgrywa szczególnie istotną rolę z punktu widzenia zapewnienia bezpieczeństwa ruchu drogowego oraz właściwego utrzymania dróg. Problematyka badawcza związana z przewidywaniem warunków drogowych jest wciąż aktualna ze względu na złożoność zjawisk zachodzących na nawierzchni drogi. W pracy przedstawiono krótką charakterystykę deterministycznego modelu METRo oraz przykładowe wyniki predykcji temperatury nawierzchni drogi z wykorzystaniem modułu prognostycznego.
Proper prediction of weather conditions is of great importance to provide road safety and appropriate maintenance activities. The problem of working out short-term predictions of road surface conditions is still an actual research issue, due to complexity of phenomena referring to the road surface. In paper authors are presenting a short characteristics of the METRo model and example results of prediction of road surface temperature.
Rocznik
Tom
Strony
412--415
Opis fizyczny
Bibliogr. 14 poz., wykr., pełen tekst na CD
Twórcy
autor
- Akademia Techniczno Humanistyczna w Bielsku Białej, Wydział Zarządzania i Transportu, Zakład Inteligentnych Systemów Transportowych
autor
- Akademia Techniczno Humanistyczna w Bielsku Białej, Wydział Zarządzania i Transportu, Zakład Inteligentnych Systemów Transportowych
Bibliografia
- 1. PN-EN 15518:2011 Wyposażenie techniczne w zimowym utrzymaniu dróg - Systemy pogodowej informacji drogowej.
- 2. Ryguła A., Brzozowski K., Konior A., Utility of information from road weather stations in intelligent transport systems application. In: Mikulski, J. (ed.) TST 2015, CCIS, vol. 531, pp. 57-66, Springer, Heidelberg 2015.
- 3. Saas, B. H., A numerical model for prediction of road temperature and ice, Journal of Applied Meteorology, 31, 1499-1506, 1992.
- 4. Crevier L-P., Delage Y., METRo: A New Model for Road-Condition Forecasting in Canada, Journal of Applied Meteorology, 40, pp. 2026-2037, 2001.
- 5. Kangas M., Heikinheimo M., Hippi M., RoadSurf: a modelling system for predicting road weather and road surface conditions, Meteorological Applications, 22 (1), 2015.
- 6. Greenfield, T. M., Takle E. S., Bridge frost prediction by heat and mass transfer methods, Journal of Applied Meteorology and Climatology, 45, 517-525, 2006.
- 7. Yang C. H., Yun D. K., Sung J. G., Validation of a road surface temperature prediction model using real-time weather forecasts, KSCE Journal of Civil Engineering, 16 (7), 1289-1294, 2012.
- 8. Berrocal V. J., Raftery A. E., Gneiting T., Steed R. C., Probabilistic weather forecasting for winter road maintenance, Journal of the American Statistical Association, 105, 522-537, 2010.
- 9. Sherif A., Hassan Y., Alkoka M., A Statistical Approach for Winter Maintenance Operations: A Case b Study for the City of Ottawa, Proceedings of Annual Conference of the Canadian Society for Civil Engineering, 2002.
- 10. Kršmanc, R., Šajn Slak A., and Demšar J., Statistical approach for forecasting road surface temperature, Meteorological Applications, 20 (4), 439–446, 2013.
- 11. Mitas A., Bernaś M., Bugdol M., Ryguła A., The concept of neural network applications to the analysis of weather parame-ters for risk prediction, Zeszyty Naukowe Politechniki Białostockiej. Informatyka, 8, 45-59, 2011.
- 12. Bogren J., Gustavsson T., A Combined Statistical and Energy Balance Model for Prediction of Road Surface Temperature, Proceedings of SIRWEC 1994, 4, 1994.
- 13. Shao J., Lister P., An automated now casting model of road surface temperature and state of winter road maintenance, Journal of Applied Meteorology, 35, 1352-1361, 1996.
- 14. Shao J., Improving now casts of road surface temperature by a backpropagation neural network, Weather and Forecasting, 13, 164-171, 1998.
Uwagi
PL
Opracowanie ze środków MNiSW w ramach umowy 812/P-DUN/2016 na działalność upowszechniającą naukę.
Typ dokumentu
Bibliografia
Identyfikator YADDA
bwmeta1.element.baztech-312119c5-392e-4439-999f-c5d77e808772