Prévisions météorologiques routières

Nous nous concentrons sur la manière dont les conditions météorologiques affectent les usagers de la route et leur sécurité en hiver. Une conclusion importante : la combinaison des possibilités actuelles de la voiture connectée avec les dernières avancées en matière de prévision hyperlocale et en temps réel du temps et des conditions routières promet d'améliorer la sécurité, l'efficacité et le confort de tous les usagers de la route. Nous savons combien d'accidents de la route sont liés à de mauvaises conditions météorologiques, c'est pourquoi il existe des incitations financières et sécuritaires claires pour des améliorations.

Le centre d'intérêt de l'équipe routière de KELAG évolue des prévisions météorologiques traditionnelles (température de l'air, vitesse et direction du vent, précipitations, éclairs) vers les prévisions météorologiques routières : un service ultramoderne qui prévoit les conditions de conduite actuelles et futures sur la chaussée et le réseau routier. Y a-t-il une couche d'eau, de glace ou de neige sur la route ? Quel sera l'impact sur la friction des pneus ?

Un point de départ fondamental pour un service de météorologie routière précis est l'utilisation d'une prévision météorologique atmosphérique précise comme entrée principale. L'étape suivante consiste à utiliser un modèle scientifique éprouvé pour définir l'état de la surface de la route, par exemple si les précipitations locales rendent la route humide, verglacée ou enneigée - ou comment la route sèche ou gèle après la fin des précipitations.

Les produits sophistiqués de KELAG et Vaisala utilisent un modèle sophistiqué de bilan de masse et d'énergie (le modèle météorologique routier) pour une compréhension précise des conditions de surface de la route pour chaque tronçon de route. Plusieurs sources de données sont incluses pour une modélisation précise :

Ces sources de données, ainsi que d'autres, sont utilisées pour créer un modèle météorologique routier pour les tronçons de route, qui indique la température de la route avec le rayonnement thermique à la surface de la route et la quantité de précipitations qui tombe sur la route.

En règle générale, l'état de la route peut être classé à un niveau élevé comme sec, mouillé, neige fondue, neige ou glace. Si nécessaire, des classifications plus détaillées sont également possibles, par exemple une description des raisons pour lesquelles une partie de la route est glissante. En outre, les prévisions météorologiques routières de Vaisala peuvent fournir des estimations de la friction, de la profondeur de l'eau ou de la glace et de la température de la surface de la route.

Le modèle de météo routière de KELAG et Vaisala peut intégrer des données provenant des capteurs d'un véhicule standard, de capteurs de profondeur de route professionnels montés sur véhicule et de stations de météo routière situées le long du parcours, afin d'améliorer les prévisions de météo routière. Les observations les plus précieuses recueillies par les capteurs mesurent typiquement la température de la surface de la route et éventuellement la friction et l'état de la route.

Alors que la météo dans l'atmosphère se concentre sur la prévision de la température de l'air, des précipitations, de l'humidité et du vent, les informations météorologiques routières sont très importantes pour un transport efficace et sûr au sol. La fourniture de conditions routières locales et en temps réel de haute précision et de prévisions de frottement le long de la route et au-delà de l'horizon permet une exploitation sûre pour les véhicules et les flottes connectés et autonomes. Lorsque la sécurité est la priorité absolue, la prévision de l'état des routes fournit des informations importantes pour les performances et le confort des véhicules, par exemple lorsque :

Le service de prévisions météorologiques routières de Vaisala couvre actuellement l'Amérique du Nord et l'Europe occidentale. Au cours des prochains mois, nous continuerons à augmenter la couverture géographique, la précision et la résolution des données de prévision de notre service.