Echtzeitprognose und Prävention von Reifglätte

Ziele/Ideen

Prädiktiver Straßenbetrieb und effizienter Winterdienst soll durch ein ganzheitliches Winterdienstmodell mit intelligenter Fusion von Messdaten ermöglicht werden und 
Prognosen zu konkreten Einsatzempfehlungen in einem anbieterunabhängigen Serviceportal Wetter 2.0 liefern.

Kurzbeschreibung

Das Projekt baut auf ein Jahrzehnt Forschung zu einem effizienten, nachhaltigen und umweltschonenden Winterdienst mit innovative Streustrategien auf. Die in diesem Zuge entwickelten Reifsensoren, Reif- und Winterdienstmodelle bilden die Basis für weltweit einzigartige Echtzeitprognosen von Reifglätte und einer effizienten Prävention. Dazu werden aktuelle Wettervorhersagen und Messdaten von Wetterstationen und Fahrbahnsensoren mittels modernster Algorithmen zu präzisen Vorhersagen des Fahrbahnzustandes in Echtzeit kombiniert. Zusammenfassend erlaubt dies einen Ressourceneinsatz im Winterdienst, hilft der Umwelt durch geringeren Streumitteleinsatz und erhöht maßgeblich die Verkehrssicherheit.

Resultate

Flächendeckende Fahrbahntemperaturprognose mit Standardfehler von nur 1,5°C im Nowcast (+12h), mit 80-90% Trefferquote bei Reifereignissen, 10-20% Salzeinsparung sowie Verringerung von Fehlfahrten und Unfallereignissen.

Partner

HOFFMANN CONSULT: Forschungspartner

ASFINAG Service GmbH