Entwicklung eines Straßenzustandsmodells beim Einsatz auftauender Streumittel im Winterdienst

Abstract

DerWinterdienst als Teil des Straßenbetriebsdienstes ist für die Aufrechterhaltung der Verkehrssicherheit sowie einer Sicherstellung der Erreichbarkeit bei winterlichen Witterungsverhältnissen unabkömmlich. Dies wird durch eine mechanische Schneeräumung in Kombination mit der Ausbringung von Streumitteln erreicht. Durch den flächendeckenden Einsatz von Taumitteln entsteht jedoch ein Zielkonflikt zwischen Verkehrssicherheit und Befahrbarkeit des Straßennetzes einerseits und Kosten für den Winterdienst sowie Umweltauswirkungen auf der anderen Seite. Als Beitrag zur Lösung dieses Zielkonfliktes wird in dieser Arbeit ein umfassendes Modell entwickelt, das eine holistische Betrachtung des Straßenwinterdienstes ermöglicht. Die Auswertung bisheriger Modelle, welche ihren Ursprung zumeist inWetterprognosen oder der Datenauswertung von Winterdiensteinsätzen haben, zeigt die Mängel bestehender Modelle durch fehlende gegenseitige Verknüpfung der Daten bzw. einer Einbindung von Parametern der Fahrbahnoberfläche auf. Besondere Aufmerksamkeit liegt in dieser Arbeit in der Berücksichtigung aller notwendigen Parameter, um eine ganzheitliche Betrachtung zu ermöglichen und ein breites Anwendungsspektrum zu eröffnen, ohne praxisrelevante Faktoren zu vernachlässigen. Als Eingangsgrößen im Modell werden in erster Linie Wetterprognosen, Einsatzdaten der Streufahrzeuge sowie Informationen zur Fahrbahntextur genutzt, um den Fahrbahnzustand mit Bezug zur Fahrbahngriffigkeit zu prognostizieren. Das entwickelte Modell ist in vier Module gegliedert, welche getrennt betrachtet werden können und jeweils eigene Forschungsgebiete bilden. Für den Straßennutzer ist die Fahrbahngriffigkeit die relevanteste Größe, da diese direkte Auswirkung auf den Bremsweg und die mögliche Kurvengeschwindigkeit hat. Neben den Reifen ist die Textur der Fahrbahnoberfläche für die Griffigkeit ausschlaggebend. Mit zunehmender Füllung der Fahrbahntextur durch Schnee bzw. Eis wird die Griffigkeit reduziert. Die für eine Absenkung des Griffigkeitsniveaus notwendige Schnee- bzw. Eismenge hängt dabei vom vorhandenen Texturvolumen ab. Für die Griffigkeit ist es wesentlich, ob der Niederschlag in Form von Schnee bzw. Eis oderWasser auf der Fahrbahnoberfläche vorliegt. Der Aggregatzustand wird durch die Temperatur, sowie das Verhältnis der Mengen an Tausalz und Niederschlag bestimmt. Während die Temperatur als Mess- bzw. meteorologische Prognosegröße eingeht, werden in dem entwickelten Modell Restsalzmenge, sowie Wasserfilmdicke berechnet und somit das Mengenverhältnis mit daraus folgendem Gefrierpunkt bestimmt. Die hohe Flexibilität in der Modellierung und Simulation dient Entscheidungsträgern als Hilfestellung bei der Entwicklung und Bewertung von Einsatzstrategien. In Verbindung mit präzisen Nowcasts der Wetterverhältnisse und Daten fix an der Strecke verbauter Sensoren sowie der zeitnahen Übermittlung von Einsatzdaten lässt sich mit Hilfe des Modells auch eine detaillierte Prognose des zu erwartenden Fahrbahnzustandes treffen. Dadurch lassen sich laufend gezielte Streumengenempfehlungen für einzelne kurze Streckenabschnitte geben, die den aktuellen Witterungsbedingungen Rechnung tragen. Mit einer Umsetzung des entwickelten Modells zur Ermittlung der optimalen Streumenge im operativen Winterdienstbetrieb lassen sich große Teile des noch vorhandenen Optimierungspotentials im Winterdienst realisieren. Sowohl Straßenbetreiber als auch die Umwelt profitieren von den, bei gleichbleibend hoher Verkehrssicherheit, möglichen Einsparungen an Taumittel.

Winter maintenance as part of road maintenance is mandatory for road operators to provide accessibility and traffic safety under winterly road conditions like snowy or icy roads. Snow ploughing and application of de-icing chemicals is the common treatment in winter maintenance. Although the use of de-icing chemicals creates a conflict of goals between traffic safety and accessibility and maintenance costs as well as environment impact. The model developed in this work enables a holistic approach to winter maintenance. Previous models have their root in weather forecasts or data evaluation of winter maintenance actions without mutual data exchange and do not take road surface parameters into account.With this new developed model all relevant factors from temperatures, precipitation rate, type of de-icing agent, application rate and traffic volume as well as road surface condition can be accounted for. Input parameters are weather forecasts, field data from winter maintenance vehicles and road condition data such as macro texture of the road surface and friction under wet conditions. Based on four modules, which can each be treated separately, the model is extremely flexible and expendable. The parameter most important for road users, friction, can now be calculated with information of the three modules mentioned above and road surface data. Braking distance and the maximum cornering speed both very important for drivers are depending on road friction.With the road surface texture filling with snow or ice the friction level decreases if there is not enough salt to thaw snow or ice on the road surface. Once de-icing material such as salt has been spread onto the road surface it is carried out by traffic or washed away with precipitation. The salt remaining on the road surface dilutes in precipitation forming brine with a freezing point depending on the brine concentration. With information about the amount of salt on the road the next step is information about the film thickness of water on the road to calculate the brine concentration. Parameters for the calculation of film thickness are precipitation rate and road inclination as well as traffic volume. Furthermore the amount of dew and hoarfrost influences the water amount on the road surface. The combination of these four modules creates a holistic winter maintenance model which allows users to simulate different weather situations with treatment scenarios and predict the resulting friction. Combining this model with already available information about traffic and road surface condition as well as weather now-casts a high resolution forecast of friction for very short road sections on the entire network becomes feasible. Using the developed model both road operators and the environment benefit from savings in de-icing materials with constant good traffic safety.