基于全行程綜合氣象分析的出行提醒規(guī)則研究

石偉偉，高亭亭，曾宇萌，梁家鴻，劉暢，蔡英琪

（1.廣州市突發(fā)事件預(yù)警信息發(fā)布中心，廣東廣州 511430；2.廣州市氣象臺(tái)，廣東廣州 511430）

公眾出行對(duì)氣象條件高度敏感，而非專業(yè)用戶很難從不同時(shí)空條件的不同類別氣象信息中綜合提取交通出行決策信息［1］。因此對(duì)交通出行的氣象影響條件進(jìn)行專門研究，直接為公眾不同出行方式提供針對(duì)性的氣象影響因素提醒很有必要。20世紀(jì)50年代初，歐美等發(fā)達(dá)國(guó)家就已開展交通氣象相關(guān)服務(wù)和研究。在國(guó)內(nèi)，國(guó)家局及遼寧、上海、安徽、河北等省份已經(jīng)建立了交通氣象信息服務(wù)系統(tǒng)［1-5］。浙江省開發(fā)了基于移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的交通氣象服務(wù)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了基于位置服務(wù)的前方災(zāi)害天氣語(yǔ)音提醒和信息推送［2］?？v觀國(guó)內(nèi)交通氣象發(fā)展現(xiàn)狀，交通氣象服務(wù)面向政府決策層面較多，面向普通公眾的出行氣象服務(wù)較少；偏重災(zāi)害性天氣對(duì)市域、省際交通出行的較大影響，小雨、紫外線等小影響天氣對(duì)日常出行、市內(nèi)出行的影響關(guān)注較少；針對(duì)公路、水上等行業(yè)的交通氣象研究較多，針對(duì)步行、騎行、公交等服務(wù)于普通市民日常生活的出行氣象研究較少；多滿足于各類氣象要素的定點(diǎn)羅列，較少有針對(duì)公眾出行的整體性天氣提示［3］。

當(dāng)前，我國(guó)社會(huì)主要矛盾已經(jīng)轉(zhuǎn)化為人民日益增長(zhǎng)的美好生活需要和不平衡不充分的發(fā)展之間的矛盾，氣象部門也應(yīng)“著力解決好發(fā)展不平衡不充分問(wèn)題，更好滿足人民在經(jīng)濟(jì)、政治、文化、社會(huì)、生態(tài)等方面日益增長(zhǎng)的需要”。2017年起，廣州市氣象局及氣象新媒體創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)著手開展本地個(gè)性化氣象產(chǎn)品研發(fā)工作，包括旅游氣象、運(yùn)動(dòng)氣象、交通氣象等產(chǎn)品。交通氣象產(chǎn)品已于2018年上線，結(jié)合地圖導(dǎo)航初步建成了交通出行的簡(jiǎn)約提醒規(guī)則。經(jīng)過(guò)一年多的試用，進(jìn)行了進(jìn)一步的升級(jí)改進(jìn)并在廣州天氣微信服務(wù)號(hào)得到了應(yīng)用，更加全面而接地氣，為公眾日常出行提供天氣指導(dǎo)。本研究即致力于出行氣象提醒規(guī)則的研究。

1 交通出行氣象影響因素分析

當(dāng)災(zāi)害性天氣發(fā)生時(shí)，其巨大的破壞力極易釀成交通事故，其中氣溫、能見度、降水量、相對(duì)濕度4類氣象要素與交通事故率的關(guān)系最為密切［3］。而我國(guó)天氣導(dǎo)致的交通事故中暴雨、濃霧、降雪、大風(fēng)、強(qiáng)對(duì)流天氣事件占據(jù)絕大多數(shù)，其中華南地區(qū)主要是暴雨、大風(fēng)、強(qiáng)對(duì)流3類［6］。除了這些會(huì)導(dǎo)致出行危險(xiǎn)性增加的氣象要素之外，還有一些要素會(huì)對(duì)出行舒適度和健康造成影響，強(qiáng)紫外線會(huì)影響皮膚健康，曬黑、曬傷皮膚；空氣污染影響呼吸系統(tǒng)和身體健康；空氣濕度過(guò)低讓人口干舌燥［7-9］。除了預(yù)報(bào)類產(chǎn)品，實(shí)況甚至過(guò)去的氣象要素也有可能對(duì)未來(lái)的出行造成影響，如過(guò)去的降雨導(dǎo)致的積水、道路濕滑，以及持續(xù)性降水天氣導(dǎo)致的山洪地質(zhì)災(zāi)害風(fēng)險(xiǎn)升高［10-11］。在氣象公眾服務(wù)實(shí)踐中，有相當(dāng)多的微博網(wǎng)友想知道降雨結(jié)束后的路面積水情況以判斷穿什么鞋子。

為了更好地設(shè)計(jì)出貼合本地實(shí)際的出行氣象提醒規(guī)則，氣象部門在廣州天氣微博開展了題為“出門前，你會(huì)關(guān)注并想知道行程中的哪些氣象要素？”的問(wèn)卷調(diào)查，共4 935人有效參與，其中位于廣州的占92.24%，廣東省內(nèi)的占98.54%。調(diào)查結(jié)果對(duì)廣州本地的出行氣象提醒規(guī)則研究具有直接的指導(dǎo)意義。

調(diào)查主要分2部分進(jìn)行。

1）你最常用的交通出行方式是什么？（最多選2項(xiàng)）

如表1所示，4種出行方式都有一定比例的人采用。采用公交地鐵和步行出行的人最多，駕車出行的人最少，占比14.95%。這樣的公眾出行現(xiàn)狀說(shuō)明了制定針對(duì)不同出行方式的出行氣象產(chǎn)品的必要性。也反映了以往交通氣象研究多關(guān)注于公路交通的局限性。

表1 選擇各類最常用交通出行方式人數(shù)及占參與問(wèn)卷總?cè)藬?shù)比例

2）在公交地鐵、步行、騎行、駕車出行時(shí)，最影響你出行、你最關(guān)注的氣象要素是什么？（最多選4項(xiàng)）

調(diào)查結(jié)果顯示，對(duì)不同出行方式，各類氣象要素都有一定數(shù)量的人關(guān)注。對(duì)各要素關(guān)注人次排行如下：降雨預(yù)報(bào)（15 533人次）、降雨實(shí)況（12 981人次）、風(fēng)力預(yù)報(bào)（11 131人次）、氣溫預(yù)報(bào)（9 462人次）、紫外線強(qiáng)度預(yù)報(bào)（6 586人次）、霧霾及其引起的能見度變化預(yù)報(bào)（5 590人次）、空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)（2 458人次）、空氣濕度預(yù)報(bào)（988人次）?？傮w來(lái)看，對(duì)降雨預(yù)報(bào)和降雨實(shí)況的關(guān)注人數(shù)最多，對(duì)空氣濕度的關(guān)注人數(shù)最少；不同出行方式重點(diǎn)關(guān)注的氣象要素不盡相同；駕車出行時(shí)，對(duì)能見度關(guān)注的人數(shù)明顯比采用其他出行方式的多，對(duì)氣溫、紫外線強(qiáng)度預(yù)報(bào)關(guān)注的人數(shù)則明顯較其他出行方式偏少；在步行出行時(shí)，公眾對(duì)氣溫、紫外線強(qiáng)度的關(guān)注相對(duì)較多，對(duì)霧、霾等能見度要素的關(guān)注相對(duì)較少。

在實(shí)際生活中，公眾使用公交地鐵出行時(shí)，往往需要采用步行的方式進(jìn)行公交換乘，因此公交地鐵出行的氣象影響因素應(yīng)當(dāng)與步行出行大體一致。問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果印證了這一推測(cè)，公交地鐵出行和步行出行時(shí)，對(duì)各氣象要素的關(guān)注人數(shù)比例基本一致，但是步行相比公交地鐵出行更多地暴露在室外天氣環(huán)境中，因此步行相比公交地鐵對(duì)紫外線強(qiáng)度預(yù)報(bào)的關(guān)注明顯增加，對(duì)其它氣象要素的關(guān)注僅略有增多。公眾選擇駕車與騎行時(shí)，同樣都有車輛財(cái)產(chǎn)損失的風(fēng)險(xiǎn)和車輛通行條件的考量，因此關(guān)注的氣象要素人數(shù)分布有相似之處。但駕車出行時(shí)，車輛密閉環(huán)境對(duì)人體的保護(hù)更好，受到天氣條件的制約更小，大部分氣象要素的關(guān)注都有所降低。但因車速和通行環(huán)境不同，駕車比騎行對(duì)能見度的關(guān)注度更高。

2 交通出行氣象提醒規(guī)則設(shè)計(jì)

綜合以上分析，本研究篩選出了會(huì)對(duì)公交、駕車、騎行、步行4種出行方式造成影響的7種氣象要素：降雨預(yù)報(bào)、降雨實(shí)況、氣溫、風(fēng)力、紫外線強(qiáng)度、空氣質(zhì)量、能見度。此外，氣象部門除實(shí)況、預(yù)報(bào)類信息外，還有預(yù)警類產(chǎn)品。預(yù)警信息除了其自身代表的對(duì)未來(lái)災(zāi)害性天氣的預(yù)測(cè)外，還自帶有警醒、防御，乃至要求公眾停工停課停止外出的引申含義，也應(yīng)當(dāng)納入提醒規(guī)則體系中。各要素在不同程度、從不同方面對(duì)公眾出行產(chǎn)生影響，因此在設(shè)計(jì)交通出行氣象提醒規(guī)則時(shí)，既要全面展現(xiàn)，又要有所側(cè)重，根據(jù)不同出行方式對(duì)不同氣象要素的關(guān)注度和敏感性不同，對(duì)提醒、防御信息進(jìn)行詳略得當(dāng)?shù)陌才拧?/p>

為力求出行提醒全面細(xì)致，提醒規(guī)則設(shè)計(jì)應(yīng)當(dāng)包括3個(gè)方面：（1）各類氣象要素本身的羅列提醒：方便不同需求的公眾對(duì)原始?xì)庀笮畔⑦M(jìn)行自我提煉加工。（2）這些氣象要素可能對(duì)不同的交通出行方式造成的影響。（3）針對(duì)影響，根據(jù)出行方式的不同提出相應(yīng)的防御指引和出行建議。

當(dāng)影響不大時(shí)，只需要提醒氣象要素情況。而當(dāng)各要素超過(guò)一定的閾值時(shí)，則進(jìn)行影響提醒和防御提醒。在發(fā)布高級(jí)別預(yù)警如臺(tái)風(fēng)和雷雨大風(fēng)橙色以上預(yù)警、暴雨紅色、大霧紅色預(yù)警時(shí)，根據(jù)《廣東省氣象災(zāi)害預(yù)警信號(hào)發(fā)布規(guī)定（2019年施行）》，民眾應(yīng)當(dāng)“避免外出”，另外冰雹也會(huì)給人身帶來(lái)直接傷害，因此建議民眾“避開相應(yīng)預(yù)警生效區(qū)域”。不管相對(duì)濕度及風(fēng)速如何，當(dāng)氣溫在25℃以下時(shí)，如果不穿衣服人的體表溫度就會(huì)降到32℃以下，從而感覺到“涼”，需要穿衣［12］?？紤]到廣州的氣候條件，當(dāng)氣溫低于25℃時(shí)就提醒公眾“體感涼”。風(fēng)力方面，5級(jí)風(fēng)稱為勁風(fēng)，人體已經(jīng)能感受到風(fēng)力強(qiáng)勁，因此當(dāng)風(fēng)力預(yù)報(bào)在5級(jí)以上時(shí)，進(jìn)行防御提醒；紫外線強(qiáng)度中等時(shí)，就會(huì)對(duì)皮膚造成傷害，因此當(dāng)紫外線強(qiáng)度在中等及以上時(shí)，進(jìn)行防曬提醒。

2.1 步行及公交地鐵出行提醒規(guī)則設(shè)計(jì)

在全行程各類氣象要素分析的基礎(chǔ)上，本研究設(shè)計(jì)出了步行的出行氣象提醒規(guī)則（表2）。

表2 步行出行的交通出行氣象提醒規(guī)則設(shè)計(jì)

為使提醒語(yǔ)言適用于程序設(shè)計(jì)，提醒規(guī)則采用模塊化組合。為防止同類氣象要素重復(fù)提醒，將暴雨預(yù)警、過(guò)去降雨實(shí)況、未來(lái)降雨預(yù)報(bào)組合在一起。類似的，還有大霧、灰霾預(yù)警同能見度預(yù)報(bào)、空氣質(zhì)量預(yù)報(bào)組合，臺(tái)風(fēng)、雷雨大風(fēng)預(yù)警同風(fēng)力預(yù)報(bào)的組合，高溫、寒冷、道路結(jié)冰預(yù)警和氣溫預(yù)報(bào)的組合等。

實(shí)際的提醒語(yǔ)言按照表2提醒規(guī)則采用3段式提醒設(shè)計(jì)，并需要進(jìn)行適當(dāng)刪減，以避免語(yǔ)義累贅重復(fù)。第1段按照順序依次列舉全行程預(yù)警生效情況、過(guò)去3 h雨量、未來(lái)的降雨量、氣溫、風(fēng)力、能見度、空氣質(zhì)量、紫外線強(qiáng)度等氣象要素；第2段按照提醒條件排列相應(yīng)氣象要素對(duì)行程造成的影響；第3段針對(duì)影響提出出行準(zhǔn)備和防御措施。舉例如下：

設(shè)想如下出行場(chǎng)景，用戶采用公交方式從白云山前往南沙黃山魯森林公園，途經(jīng)白云、天河、海珠、番禺、南沙5區(qū)，全程70.4 km，用時(shí)2 h，其中白云、天河區(qū)發(fā)布了高溫黃色預(yù)警，海珠區(qū)發(fā)布了雷雨大風(fēng)黃色預(yù)警，番禺區(qū)發(fā)布了暴雨紅色預(yù)警，南沙區(qū)發(fā)布了暴雨黃色預(yù)警。按照表2的提醒規(guī)則，生成提醒信息如下：

您即將途經(jīng)的白云區(qū)、天河區(qū)已經(jīng)發(fā)布了高溫黃色預(yù)警；海珠區(qū)發(fā)布了雷雨大風(fēng)黃色預(yù)警；番禺區(qū)發(fā)布了暴雨紅色預(yù)警；南沙區(qū)發(fā)布了暴雨黃色預(yù)警；預(yù)計(jì)行程中將出現(xiàn)大雨到大暴雨；氣溫28到35℃；風(fēng)力2到7級(jí)，最大陣風(fēng)8到9級(jí)；能見度6到15 km；空氣質(zhì)量輕度污染；紫外線強(qiáng)度強(qiáng)；

道路濕滑；能見度較低；部分路面有積水；伴有強(qiáng)雷電和短時(shí)強(qiáng)降水；可能出現(xiàn)高空墜物；氣溫較高；

請(qǐng)注意防雷防雨防風(fēng)；選用適宜涉雨的衣物鞋子；可以帶上備換衣物；建議攜帶雨具；不涉不明深度的積水；謹(jǐn)防高空墜物；請(qǐng)注意防暑降溫；做好防曬措施；避開暴雨紅色預(yù)警生效區(qū)域。

2.2 其他出行方式提醒規(guī)則設(shè)計(jì)

公交地鐵出行時(shí)，因需要步行換乘，根據(jù)第1章問(wèn)卷調(diào)查結(jié)果其提醒規(guī)則與步行出行基本一致。

針對(duì)駕車出行的提醒規(guī)則設(shè)計(jì)，相比步行和公交出行僅需要考慮對(duì)人身的影響，駕車出行還需考慮車輛，因此需要在防御提醒中，增加“請(qǐng)注意控制車速；小心慢行”、“防止發(fā)動(dòng)機(jī)和輪胎過(guò)熱”、“注意采取防滑措施”等提醒語(yǔ)句。

騎行出行時(shí)，與駕車出行因都需要考慮氣象條件對(duì)車輛本身的影響，提醒規(guī)則有一定相同之處。但騎行出行時(shí)，對(duì)人體的防護(hù)不如駕車，空氣質(zhì)量、降雨、高溫、低溫對(duì)人體的影響更大，在防御提醒方面需要多加關(guān)注，適當(dāng)參考步行出行的提醒語(yǔ)言。

3 應(yīng)用情況

出行氣象提醒規(guī)則在廣州市智慧交通氣象服務(wù)平臺(tái)及廣州天氣微信服務(wù)號(hào)得到了應(yīng)用。該平臺(tái)集中展示了廣東省高速公路和國(guó)道沿途各類氣象觀測(cè)站的觀測(cè)數(shù)據(jù)和路面信息，將全省逐小時(shí)高分辨率的氣象分析場(chǎng)資料與路網(wǎng)地理信息數(shù)據(jù)結(jié)合，得到基于GIS地圖目標(biāo)路段的精細(xì)化出行氣象監(jiān)測(cè)產(chǎn)品，并添加QPF降雨預(yù)報(bào)、分鎮(zhèn)街預(yù)警信息數(shù)據(jù)。平臺(tái)能夠基于用戶選擇的出發(fā)地、目的地、出發(fā)時(shí)間，結(jié)合當(dāng)前道路信息及氣象信息，為用戶規(guī)劃出一條智慧氣象交通路線。并針對(duì)整個(gè)行程進(jìn)行氣象影響因素分析，為用戶展示全行程天氣狀況。當(dāng)出現(xiàn)暴雨、高溫、低能見度、空氣污染等影響出行安全和人體健康的氣象因子時(shí)，為用戶提供告警、出行防御提醒服務(wù)。

該平臺(tái)的建成，意味著廣州氣象部門進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)從單純氣象要素產(chǎn)品提供者向氣象產(chǎn)品與行業(yè)需求、公眾需求深入結(jié)合的個(gè)性化氣象產(chǎn)品開發(fā)方的轉(zhuǎn)變。將專業(yè)交通氣象服務(wù)從民航、水上（海上）進(jìn)一步向日常出行和市民生活拓展。市民通過(guò)手機(jī)可以隨時(shí)隨地獲取出行氣象、路況信息，氣象服務(wù)更加貼近國(guó)計(jì)民生，有利于實(shí)現(xiàn)氣象行業(yè)與交通行業(yè)的進(jìn)一步融合。系統(tǒng)采用業(yè)內(nèi)通行格式，可移植到其他省、市局微信上。

本研究在考察國(guó)內(nèi)外交通氣象服務(wù)現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，提出隨著時(shí)代發(fā)展和社會(huì)主要矛盾變化，出行氣象服務(wù)應(yīng)當(dāng)考慮公眾日常出行的多種交通方式。更加貼近普通市民生活。結(jié)合公眾不同出行方式和廣州本地氣候特點(diǎn)，在問(wèn)卷調(diào)查的基礎(chǔ)上，提出了影響4種不同出行方式的主要?dú)庀笠睾拖鄳?yīng)要素對(duì)出行方式的影響，并根據(jù)影響提出防御提醒。在全行程出行氣象影響分析的基礎(chǔ)上，設(shè)計(jì)出了詳細(xì)的提醒規(guī)則表。提醒規(guī)則分為3個(gè)部分，天氣現(xiàn)象提醒-影響提醒-防御提醒，層層遞進(jìn)。提醒語(yǔ)言采用通用模塊化設(shè)計(jì)，更有利于進(jìn)行程序開發(fā)和網(wǎng)頁(yè)、微信應(yīng)用。

在規(guī)則設(shè)計(jì)和業(yè)務(wù)應(yīng)用過(guò)程中，遇到一些問(wèn)題需要進(jìn)一步研究和探討：（1）目前專門的道路交通氣象觀測(cè)站建設(shè)還不夠完善，缺少直接的道路氣象狀況監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，不利于更加精準(zhǔn)的出行氣象預(yù)報(bào)產(chǎn)品的制作。（2）過(guò)去的降水對(duì)廣州道路的影響沒有定量化數(shù)據(jù)支撐，規(guī)則提醒中采用了過(guò)去3 h雨量數(shù)據(jù)進(jìn)行路面積水情況提醒，缺少降雨量與積水深度和積水時(shí)間的定量研究成果。