高速道路冰厚度在线监测
时间:2026-01-13
涉川
一、方案背景与目标
高速道路冬季受雨雪、冻融循环影响,车行表面极易形成“黑冰”与积雪压实层,且在夜间气温骤降时冰层可快速增厚,极大增加车辆制动距离、行驶侧滑概率,并可能引发车辆连环事故。
高速道路冬季受雨雪、冻融循环影响,车行表面极易形成“黑冰”与积雪压实层,且在夜间气温骤降时冰层可快速增厚,极大增加车辆制动距离、行驶侧滑概率,并可能引发车辆连环事故。
传统巡检方式依赖摄像头观测或人工巡查,无法精准识别透明冰层,也无法提供连续厚度数据。本方案采用毫米波/超宽带(UWB)道路冰层雷达测厚技术,对路表冰层厚度进行实时探测,在无人干预的情况下连续在线输出冰层厚度及变化速率,实现事故预防性管理。

二、监测目标
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实时测量路面冰层厚度,分辨率达到毫米级。
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输出冰面—路面界面位置变化,识别结冰、融冰全过程。
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转换冰厚变化速率,识别快速冻结风险。
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自动发布道路行驶风险评估等级。
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支持区域联网,实现高速路段冰况态势图。
三、技术原理概述(雷达)
冰面监测雷达采用无损探地反射原理,通过电磁波在不同介质内传播速度不同的特性,实现冰层厚度推算。
冰面监测雷达采用无损探地反射原理,通过电磁波在不同介质内传播速度不同的特性,实现冰层厚度推算。
核心物理机理如下:
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电磁波发射
毫米波或UWB脉冲波由雷达天线发射至路面,波束垂直或倾斜覆盖道路表层。 -
多界面反射
电磁波与不同介质交界面形成反射:
• 空气–冰界面(反射1)
• 冰–沥青界面(反射2)
• 冻融混合层或积雪层界面(可能产生第3反射) -
回波接收与时域处理
雷达接收机对多次反射回波进行采样,并记录从发射到回收的时间延迟(T)。 -
相对介电常数修正
冰、水、空气、沥青具有不同介电常数,导致传播速度差异:
V = C / √εr
其中:
C = 光速
εr = 相对介电常数
典型值:
空气≈1.0
冰≈3.1
沥青≈4.0–6.0(随含水率变化)
因此:
冰层厚度 h = (V冰 × ΔT) / 2
冰层厚度 h = (V冰 × ΔT) / 2
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多次回波识别算法
采用模板匹配、快速峰值提取或短时傅里叶变换识别回波信号,解决:
• 冰层薄到与噪声接近时难分辨问题
• 多层冻融叠层导致的伪反射识别
• 波束散射与积雪等表层覆物影响
六大核心算法模块包括:
• 回波噪声抑制
• 多峰自动解缠
• 动态介电常数自动估值
• 目标界面跟踪滤波
• 多次测量融合输出
• 趋势预测推理
• 回波噪声抑制
• 多峰自动解缠
• 动态介电常数自动估值
• 目标界面跟踪滤波
• 多次测量融合输出
• 趋势预测推理
四、监测系统架构
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前端智能终端
• 道路冰测雷达头(杆装或隔离带安装)
• 集成式天线、加热防冻装置、遮雪罩
• 板载边缘处理器执行数据预处理与回波解算 -
通信与组网
• 4G/5G蜂窝网络优先
• 无覆盖区域采用 LoRa/中继模式
• 具备链路自适应与掉线补偿机制 -
平台层
• 数据接收与存储
• 可视化路况图谱
• 冰厚趋势曲线与突变标注
• 模型驱动预警输出 -
运维与接口
• 自动校准与雷达健康检测
• 与交通诱导屏、气象信息系统或车路协同系统联动接口
五、监测内容与指标体系
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原始观测量
• 回波时间延迟
• 回波能量分布
• 多层峰值数量与归属 -
输出指标
• 冰层厚度(mm/cm)
• 变化速率(mm/min)
• 结冰速率类别(缓慢/快速冻结)
• 融化阶段判定
• 路段风险指数(0–100) -
事件识别
• 黑冰出现时标记
• 冰冻蔓延方向及速度
• 极端寒潮触发报警
六、部署方式
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架设方式
• 高速应急电话杆、信息杆、桥梁支撑桩直接吊挂
• 特殊区域加装地垛式微型桅杆
• 每100m~2km按路段等级布设 -
推荐布设要点
• 路面温差较大桥梁段优先
• 低洼积冰点位优先
• 弯道与坡道高风险带加密布设
• 与新增气象站形成数据冗余
七、预警决策逻辑
基于冰层厚度阈值与变化速率联合判断:
• 一级提示:初冰形成,厚度<2mm
• 二级警告:冰层稳定增长,交通风险升高
• 三级红色预警:冰层厚度>10mm或急速增长,应启动限速或封控
基于冰层厚度阈值与变化速率联合判断:
• 一级提示:初冰形成,厚度<2mm
• 二级警告:冰层稳定增长,交通风险升高
• 三级红色预警:冰层厚度>10mm或急速增长,应启动限速或封控
多通道通知:
• 交通诱导屏
• 路网指控平台
• 管理中心短信/APP推送
• 可联动车路协同广播系统
• 交通诱导屏
• 路网指控平台
• 管理中心短信/APP推送
• 可联动车路协同广播系统
八、方案优势
• 无损非接触探测,不被透明冰迷惑
• 全天候工作,不依赖光照,可穿透薄积雪
• 定量输出冰厚曲线,而非仅提示有无结冰
• 可提前识别冰情发展速度,预警效果显著
• 模块化硬件,施工影响极低
• 能自动学习历史冰结参数,越用越准
• 无损非接触探测,不被透明冰迷惑
• 全天候工作,不依赖光照,可穿透薄积雪
• 定量输出冰厚曲线,而非仅提示有无结冰
• 可提前识别冰情发展速度,预警效果显著
• 模块化硬件,施工影响极低
• 能自动学习历史冰结参数,越用越准
九、应用场景
• 高速公路寒区路段
• 高架桥梁、山区长坡隧道出口
• 机场滑行道配套监测
• 北方低温城市快速路冰情指挥
• 冰雪赛事赛道指挥中心
• 高速公路寒区路段
• 高架桥梁、山区长坡隧道出口
• 机场滑行道配套监测
• 北方低温城市快速路冰情指挥
• 冰雪赛事赛道指挥中心
十、效益评估
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安全效益
减少低附着力事故率,具有显著生命安全保护价值。 -
管理效益
实现“预警撒布融雪剂”,代替“事后救援”。 -
经济效益
减少因封道造成的损失、调度成本和人力巡查费用。 -
科研与数据积累
形成区域冻融动力过程数据库,为养护策略提供依据。
十一、可扩展功能(选装)
• 表面温度联合传感
• 路面含水率传感融合
• AI冰情推演模型应用
• 与车联网系统协同向车辆实时播报冰危险点
• 自动融冰喷洒系统联动执行
• 表面温度联合传感
• 路面含水率传感融合
• AI冰情推演模型应用
• 与车联网系统协同向车辆实时播报冰危险点
• 自动融冰喷洒系统联动执行
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