Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift

Transkript

1 VTI rapport 987 Utgivningsår Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift Fas 2 Anna K. Arvidsson Andreas Bäckström Mats Wärme VTI rapport 987 Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift

2

3 VTI rapport 987 Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift Fas 2 Anna K. Arvidsson Andreas Bäckström Mats Wärme

4 Författare: Anna K. Arvidsson, VTI Andreas Bäckström, Svevia Mats Wärme, B&M Systemutveckling AB Diarienummer: 2016/ Publikation: VTI rapport 987 Omslagsbilder: Mats Wärme och Mostphotos Utgiven av VTI, 2018

5 Referat Nyckfullt väder, korta tidsramar och höga kvalitetskrav kan göra vinterväghållningen till en utmaning. Pressen på både driftledningspersonal och maskinförare är under perioder väldigt hög. Vägklimatet kan variera kraftigt inom ett och samma driftområde och det finns behov att justera för dessa variationer för att maximera effektiviteten. Projektet Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift har haft syftet att utveckla en lösning för att förenkla hanteringen av dataflöden från vägväderprognoser och förenkla för beslutstagaren vilka åtgärder som behövs och var de behövs. Detta har gjorts genom att data från vägvädertjänster och det befintliga vägnätet i driftområdet har ruttoptimerats med antalet tillgängliga fordon, för att skapa förutsättningar för dynamiska åtgärder för en mer produktiv och hållbar vinterväghållning. Två av projektets faser har nu slutförts och syftet och målet att effektivisera driftverksamheten genom ihopkopplade dataflöden har uppnåtts. I samband med detta har även en produkt för prognosstyrd dynamisk ruttoptimering tagits fram. Projektet visade att med hjälp av prognosstyrd dynamisk ruttoptimering kan man realisera beslutsstödsystemens fulla potential genom automatisering. Potentialen i att använda prognosstyrd vinterväghållning är stor, såväl för kunderna som för den enskilda driftentreprenören. Entreprenören har nytta av det i det operativa arbetet, det förbättrar arbetsmiljön och kan minska kostnaderna. Men även påverkan på miljön minskar och långsiktigt minskar även samhällskostnaderna för drift och underhåll av vägar. Det är viktigt att understryka att tekniken möjliggör att säkerhetsfaktorn på vägen inte sänks trots besparingar av salt och åtgärdstider. Titel: Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift Fas 2 Författare: Utgivare: Anna K. Arvidsson (VTI, orcid.org/ ) Andreas Bäckström (Svevia, orcid.org/ ) Mats Wärme (B&M Systemutveckling AB) VTI, Statens väg och transportforskningsinstitut Serie och nr: VTI rapport 987 Utgivningsår: 2018 VTI:s diarienr: 2016/ ISSN: Projektnamn: Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift Fas 2 Uppdragsgivare: Nyckelord: Språk: Trafikverket Vinterväghållning, ruttoptimering, dynamisk, vinterdrift Svenska Antal sidor: 47 VTI rapport 987

6 Abstract Unpredictable weather, short time frames and requirements of high quality can make a challenge of the winter road maintenance. The pressure on both operating staff and machine drivers is very high during periods. The road climate can vary greatly within one and the same operating area and there is a need to adjust for these variations to maximise efficiency. The project "Dynamic Forecast Controlled Winter Road Maintenance" has been aimed at developing a solution to simplify the handling of data flows from road weather forecasts and simplify decisions for the winter maintenance contractor what actions are needed and where they are needed. This has been done with data from road weather forecast services together with the existing road network in the operating area, the actions have been optimized for the available numbers of vehicles to create dynamic actions for a more productive and sustainable winter road maintenance. Two phases of the project have now been completed and the purpose and goal of streamlining operations through interconnected data flows has been achieved. In connection with this, a dynamic forecasting route optimisation product has also been developed. The project showed that using a dynamic forecasting route optimisation, is it possible to carry out the full potential of the decision support systems through automation. The potential of using forecast-based winter road maintenance is great, both for the customers and for the individual operating contractor. The contractor benefits from it in the operational work, improves the working environment and reduces costs. However, environmental impact also decreases, and in the long term, it also reduces the social economic costs of road maintenance. It is important to emphasise that the technology enables the safety factor on the road to not be reduced despite savings of salt and action times. Title: Dynamic Forecast Controlled Winter Road Maintenance Phase 2 Author: Publisher: Anna K. Arvidsson (VTI, orcid.org/ ) Andreas Bäckström (Svevia, orcid.org/ ) Mats Wärme (B&M Systemutveckling AB) Swedish National Road and Transport Research Institute (VTI) Publication No.: VTI rapport 987 Published: 2018 Reg. No., VTI: 2016/ ISSN: Project: Dynamic Forecast Controlled Winter Road Maintenance Phase 2 Commissioned by: Keywords: Language: Swedish Transport Administration Winter maintenance, Route optimisation, Dynamic Swedish No. of pages: 47 VTI rapport 987

7 Förord Detta projektet har genomförts vintern 2017/2018 och varit en fortsättning på Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift Fas 1 som genomfördes under vintern 2016/2017. Syftet var att skapa nya tekniska lösningar för att utveckla och integrera befintlig teknik och skapa nya och mer energieffektiva produktionsmetoder. Stort tack riktas till projektpartners liksom till följande företag som har bidragit till att projektet har kunnat genomföras Klimator (RSI), Foreca (SRM), Nira (fordonsdata), Mowic (TrackIce), Trafikia (Trafikmätning), Friggeråkers verkstäder (uppkopplade spridare). Projektet är finansierat av Trafikverket och VTI via BVFF (Bana Väg För Framtiden) samt SBUF (Svenska Byggbranschens Utvecklingsfond), B&M Systemutveckling AB och Svevia. Göteborg, september 2018 Anna Arvidsson Projektledare VTI rapport 987

8 Kvalitetsgranskning Intern peer review har genomförts 5 september 2018 av Peter Andrén. Anna Arvidsson har genomfört justeringar av slutligt rapportmanus. Forskningschef Leif Sjögren har därefter granskat och godkänt publikationen för publicering 2 september De slutsatser och rekommendationer som uttrycks är författarnas egna och speglar inte nödvändigtvis myndigheten VTI:s uppfattning. Quality review Internal peer review was performed on 5 September 2018 by Peter Andrén. Anna Arvidsson has made alterations to the final manuscript of the report. The research director Leif Sjögren examined and approved the report for publication on 2 September The conclusions and recommendations expressed are the authors and do not necessarily reflect VTI s opinion as an authority. VTI rapport 987

9 Innehållsförteckning Sammanfattning...9 Summary Bakgrund Syfte Metod Resultat Definition och implementation av gränssnitt för resurs, åtgärd samt optimering Anpassning och interna tester av ruttvisningslösning Validering, fälttest och eventuell justering Förslag på definition för rapportering till SKI (GPD) Utvärdering av behov kopplat till komplexiteten på ett driftområde Klimat och klimatförändringar Validering av prognostiserat väglag via fältobservationer Blekinge 22 februari Blekinge 26 februari Slutsatser Fortsatta studier...41 Referenser...43 Bilaga Bilaga VTI rapport 987

10 VTI rapport 987

11 Sammanfattning Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift Fas 2 av Anna Arvidsson (VTI), Andreas Bäckström (Svevia) och Mats Wärme (B&M Systemutveckling AB) Nyckfullt väder, korta tidsramar och höga kvalitetskrav kan göra vinterväghållningen till en utmaning. Pressen på både driftledningspersonal och maskinförare är under perioder väldigt hög. Vägklimatet kan variera kraftigt inom ett och samma driftområde och det finns behov att justera för dessa variationer för att maximera effektiviteten. Projektet Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift har haft syftet att utveckla en lösning för att förenkla hanteringen av dataflöden från vägväderprognoser och förenkla för beslutstagaren vilka åtgärder som behövs och var de behövs. Detta har gjorts genom att data från vägvädertjänster och det befintliga vägnätet i driftområdet har ruttoptimerats med antalet tillgängliga fordon, för att skapa förutsättningar för dynamiska åtgärder för en mer produktiv och hållbar vinterväghållning. Fas 1 av projektet genomfördes vintern 2016/2017, då skapades den tekniska grunden samtidigt som det förväntade resultatet visades vara möjligt att uppnå. Denna utveckling skedde i driftområde Göteborg. Målet var då att kunna minska resurser och material med minst 10 procent. Genom att jämföra de utförda åtgärderna med rutter optimerade utifrån historiska data visades att kostnaderna kan reduceras med 18 procent under februari Bedömningen var att om man arbetar enligt en dynamisk modell gällande förebyggande halkbekämpning, uppskattades en reduktion på procent sett över en hel säsong. Fas 2 av projektet har mestadels varit inriktat på anpassning och implementation. Driftområdet Blekinge har använts som testområde under vintern 2017/2018. Implementeringen i det nya driftområdet delades upp i fyra steg. Dessa var, digitaliserad utkallning via en mobilapp, utkallning på fasta rutter som sedan utökades till att inbegripa navigering på fasta rutter för att i steg fyra göra utkallning och navigering på dynamiska rutter. Funktioner och gränssnitt utvärderades därefter tillsammans med de berörda användarna kontinuerligt under vintern. De två första stegen implementerades som det var tänkt. Utkallning med navigering på fasta rutter gav ett bra resultat, dock genomfördes det enbart på ett begränsat antal förare. Det största bekymret var det sista steget där tekniken bedömdes uppfylla kraven. Men på grund av att den senare delen av vintern bestod av mycket snö och få halktillfällen, fanns det få lämpliga tillfällen för förebyggande halkbekämpning. Därför kunde inte tester utföras när systemet var tillräckligt utvecklat. Återkopplingen från förare var att systemlösningen var lättanvänd. Två av projektets faser har nu slutförts och syftet och målet att effektivisera driftverksamheten genom ihopkopplade dataflöden har uppnåtts. I samband med detta har även en produkt för prognosstyrd dynamisk ruttoptimering tagits fram. Projektet visade att med hjälp av prognosstyrd dynamisk ruttoptimering kan man realisera beslutsstödsystemens fulla potential genom automatisering. Potentialen i att använda prognosstyrd vinterväghållning är stor, såväl för kunderna som för den enskilda driftentreprenören. Entreprenören har nytta av det i det operativa arbetet, förbättrar arbetsmiljön och kan minska kostnaderna. Men även påverkan på miljön minskar och långsiktigt minskar även samhällskostnaderna för drift och underhåll av vägar. Det är viktigt att understryka att tekniken möjliggör att säkerhetsfaktorn på vägen inte sänks trots besparingar av salt och åtgärdstider. VTI rapport 987 9

12 10 VTI rapport 987

13 Summary Dynamic Forecast Controlled Winter Road Maintenance Phase 2 by Anna Arvidsson (VTI), Andreas Bäckström (Svevia) and Mats Wärme (B&M Systemutveckling AB) Unpredictable weather, short time frames and requirements of high quality can make a challenge of the winter road maintenance. The pressure on both operating staff and machine drivers is very high during periods. The road climate can vary greatly within one and the same operating area and there is a need to adjust for these variations to maximise efficiency. The project "Dynamic Forecast Controlled Winter Road Maintenance" has been aimed at developing a solution to simplify the handling of data flows from road weather forecasts and simplify decisions for the winter maintenance contractor what actions are needed and where they are needed. This has been done with data from road weather forecast services together with the existing road network in the operating area, the actions have been optimized for the available numbers of vehicles to create dynamic actions for a more productive and sustainable winter road maintenance. Phase 1 of the project was carried out in winter 2016/2017, then was the technological foundation created and the expected result was shown to be achievable. This development took place in the Gothenburg operating area. The goal was then to reduce resources and materials by at least 10 percent. Comparing the actions performed with optimized routes based on historical data showed that costs could be reduced by 18 percent in February The assessment was that, if working according to a dynamic model with preventative salting, a percent reduction was seen over a whole season. Phase 2 of the project has mostly focused on adaptation and implementation. The operating area of Blekinge has been used as a test area during the winter 2017/2018. Implementation in the new operating area was divided into four stages. These were, digitised call-out via a mobile app, call-out to fixed routes, which was then expanded to include fixed route navigation, and in the fourth step making call-outs and navigation on dynamic routes. Features and interfaces were subsequently evaluated together with the affected users continuously during the winter. The first two steps were implemented as planned. Call-outs on fixed-route navigation gave a good result, however only a limited number of drivers was used. The biggest concern was the last step in which technology was considered to meet the requirements. However, because the latter part of the winter consisted of a lot of snow and only a few occasions of slipperiness, were there only a few suitable occasions for preventative salting. Therefore, tests could not be performed when the system was sufficiently developed. The feedback from drivers was that the system solution was easy to use. Two phases of the project have now been completed and the purpose and goal of streamlining operations through interconnected data flows has been achieved. In connection with this, a dynamic forecasting route optimisation product has also been developed. The project showed that using a dynamic forecasting route optimisation, is it possible to carry out the full potential of the decision support systems through automation. The potential of using forecast-based winter road maintenance is great, both for the customers and for the individual operating contractor. The contractor benefits from it in the operational work, improves the working environment and reduces costs. However, environmental impact also decreases, and in the long term, it also reduces the social economic costs of road maintenance. It is important to emphasise that the technology enables the safety factor on the road to not be reduced despite savings of salt and action times. VTI rapport

14 12 VTI rapport 987

15 1. Bakgrund Nyckfullt väder, korta tidsramar och höga kvalitetskrav kan göra ett driftuppdrag för vinterväghållning till en utmaning. Pressen på både driftledningspersonal och maskinförare är under perioder väldigt hög. Vägklimatet kan variera kraftigt inom ett och samma driftområde och det finns behov att justera för dessa variationer för att kunna uppnå den maximala resurseffektiviteten. Erfarenhet i operativ vinterväghållning tenderar dessutom vara bristvara på grund av den allt rörligare arbetsmarknaden med korta kontraktsperioder och utöver det har det varit stora pensionsavgångar under de senaste åren. Därför är det väsentligt att det utvecklas beslutsstöd för beredskapshavaren, för att kunna bibehålla och kunna öka produktiviteten. Det är även viktigt att kunna attrahera och utbilda nästa generations beredskapshavare. Även rörligheten bland vinteråkare har ökat då vinterväghållning inte längre anses vara ett attraktivt uppdrag på grund av de senaste årens snöfattiga vintrar, korta kontraktstider och pressade priser. Därför kan det vara svårt att hitta erfarna, engagerade chaufförer med lokalkännedom om halkbenägna partier som vid behov ytterligare kan justera saltgiva efter det lokala behovet. Att röja snö och halkbekämpa är en avancerad uppgift speciellt i tätort. Snöröjarna är en yrkesgrupp som både ska kunna hantera stora fordon vid dåligt väglag, ta hänsyn till omgivande trafik samtidigt som de styr plogar och saltspridare inifrån bilen. Att utveckla ett förarstöd är i dagsläget nödvändigt för att kunna säkerställa en god arbetsmiljö och säkerhet. Det finns idag ett antal vägväderprognostjänster som kan leverera kvalificerat stöd till beslutstagare inom vinterväghållning, så kallade sträckprognoser. Tjänsterna levererar dynamiska prognoser av bland annat temperatur, nederbörd och väglag för vägsegment och i vissa fall ger de även förslag på lämplig åtgärd för dessa vägavsnitt. Exempelvis finns Road Status Information (RSI) som har utvecklats av Klimator (Figur 1) (Klimator, 2018), Forecas beslutsstödsystem SRM (Figur 2) (Foreca, 2018) och MeteoGroups RoadMaster (MeteoGroup, 2018), dessa är några exempel på befintliga kommersiella produkter. Med hjälp av NCAR utvecklade Federal Highway Administration (FHWA) prototypen Maintenance Decision Support System (MDSS) för väglagsprognoser i början av talet (FHWA, 2018). Detta system har en öppen källkod och systemet har sedan vidareutvecklats till olika produkter och ligger idag bakom de system som används i flertalet amerikanska stater som har behov av beslutsstödsystem inom vinterväghållningen (ex. Pikalert, AMDSS). Figur 1. Klimators RSI, Väglag för driftområde Blekinge. VTI rapport

16 Figur 2. Forecas SRM, Väglag för driftområde Blekinge. Samtliga uppräknade prognostjänster levererar geografiskt och tidsmässigt detaljerade beslutsunderlag som möjliggör högkvalitativa beslut för att göra rätt åtgärd i rätt tid på rätt plats. En av prognosernas största fördelar är att de tydligt påvisar att endast delar av vägnätet som behöver åtgärdas. För driftledningspersonal är det alltjämt en utmaning att hantera informationsmängden och utifrån den snabbt fatta beslut om resurser och utkallning av fordon. Det finns även stora begränsningar att via telefon kommunicera ut detaljerad information till saltbilar angående åtgärdsbehov som även kan förändras i takt med att förutsättningarna på vägen/vädret förändras. Förarstöd med navigator ger arbetsledning möjlighet att arbeta betydligt mer detaljerat samt dynamiskt, vilket ger möjlighet för signifikant produktivitetsökning genom skräddarsydda åtgärder. Figur 3. Förarstöd med navigator vägleder utifrån optimering, grönt saltas och rött anger transportväg. Import av data från vägväderprognoserna ger förutsättningar att automatisera processerna genom att vidareutveckla systemlösningar med ihopkopplade dataflöden. Kedjan kan innefatta allt från beslut 14 VTI rapport 987

17 som sker efter en vägvädertjänst larmat, utkallning av väghållningsfordon, automatisk saltdosering 1 beroende av den aktuella vägväderprognosen som sen återrapporteras som åtgärdsdata. Åtgärdsdata som därefter blir indata till kommande prognos. På det sättet integreras befintlig teknik samt datakommunikation och robusta system kan skapas. Behovet av administration mellan separata system för entreprenör och väghållare tas bort. Med kompletterade fordonsattribut som spridartyp, lastkapacitet och spridningsbredd möjliggörs en dynamisk optimering som tar hänsyn till prognostiserad erforderlig giva, det vill säga saltförbrukning, och matchar behovet med tillgängliga resursers kapacitet vid åtgärdstillfället. Dessa parametrar finns delvis i de befintliga lednings- och uppföljningssystem som är kravställda av Trafikverket, där övriga erforderliga fordonsattribut kan adderas. Uppföljningssystemen har redan det vägnätsdata (driftstandardklass) som behövs för att utföra optimering. Systemen hanterar redan idag ersättningsmodeller (ex. antal plogade km på rutt 3) till underentreprenörer vilket är en komplex hantering även med statiska rutter. Med dynamiska rutter ökar komplexiteten ytterligare vilket dock kan hanteras i befintliga system. Detta projekt gav under hösten 2017 ut ett VTI-Notat (Arvidsson et al., 2017) med resultaten från den första delen av projektet. Vissa av de resultaten kommer även att nämnas här för att kunna koppla ihop helheten. 1 Projektet ger även underlag för vidareutveckling av dynamiska data direkt till saltspridare vilket möjliggör automatisering av dynamisk GPS-styrd spridning i befintlig infrastruktur (fordonssystem). Detta kräver dock ett standardiseringsarbete för att få genomslag i branschen. VTI rapport

18 2. Syfte Att integrera data från en vägväderprognostjänst i redan befintliga GPS-, lednings- och uppföljningssystem har potential att ge stora effektivitetsvinster. Ett förarstödssystem med ruttvisning skulle ge arbetsledningen möjlighet att arbeta dynamiskt och betydligt mer detaljerat, vilket ger möjlighet för signifikanta effektivitetsökningar. Import av data från vägvädertjänster ger förutsättningar att automatisera flera moment i åtgärdskedjan genom vidareutveckling av systemlösningar med ihopkopplade dataflöden. Kedjan kan innefatta allt från beslut, utkallning av väghållningsfordon, automatisk saltdosering utifrån vägväderprognosen, till återrapportering av åtgärdsdata som sedan blir indata till nästkommande vägväderprognos. På det sättet integreras befintlig teknik samt datakommunikation och robusta system skapas. Behovet av administration mellan separata system för entreprenör och väghållare försvinner vid integrerade systemlösningar, det gör även de tillhörande fördröjningarna som det kan innebära. Med kompletterade fordonsattribut som spridartyp, lastkapacitet och spridningsbredd möjliggörs dessutom en dynamisk optimering som tar hänsyn till prognostiserad saltförbrukning och matchar behov med tillgängliga resursers kapaciteter vid åtgärdstillfället. Syftet med detta projekt är att med information utifrån vägens tillstånd skapa förutsättningar för dynamiska åtgärder för en mer produktiv och hållbar vinterväghållning. Målet är att effektivisera driftverksamheten genom att tydliggöra nyttan med ihopkopplade dataflöden och vara delaktiga i framtagandet av en produkt som integrerar olika systemlösningar. 16 VTI rapport 987

19 3. Metod Projektet implementerade stegvis dynamisk optimering och utvecklade gränssnitt för användaren efter ekonomisk bärighet verifierats i Fas 1. Projektet har hela tiden varit indelat i två faser, med en tanke att kunna bygga vidare efter behov som uppkommer under projektets gång. Figur 4. Flödesschema för Prognosstyrd dynamisk vägdrift Fas 1 och 2. I Fas 1 av projektet skapades den tekniska grunden samt verifierade att det förväntade resultatet var möjligt att uppnå. Detta skedde i driftområde Göteborg. Det förväntade resultatet var då att kunna minska resurser och material med minst 10 procent. Genom att jämföra de utförda åtgärderna med rutter optimerade utifrån historiska data visades att kostnaderna kan reduceras med 18 procent under den studerade månaden, februari Bedömningen var att om man arbetar enligt en dynamisk modell gällande förebyggande halkbekämpning uppskattades att en reduktion på procent sett över en hel säsong kan uppnås. Följande aktiviteter utfördes under Fas 1: 1.1 Validering av dynamiska väglagsprognoser (VTI) Statistisk analys av väglagsprognos mot VViS-utfall (VägVäderinformationsSystem) samt stickprovskontroll av sträckväglagsprognos mellan VViS-stationer gällande prognostillförlitlighet vid olika tidsfönster (exempelvis 6h, 4h och 2h innan utfall) jämfört med observerat utfall. 1.2 Import av dynamiska rutter (B&M) Framtagning av erforderliga data som behövs samt gränssnittspecifikation. 1.3 Applicering av ruttoptimeringsalgoritmer (B&M) Anpassning av befintliga algoritmer att kunna hantera vägdataattribut och definition av hur variabler skall hanteras i algoritmer. 1.4 Applicering av fordonsattribut och åtgärd (B&M, Svevia) Definiera relevanta fordonsattribut (lastkapacitet, spridnings bredd osv) och koppla attributen till optimeringsalgoritmer. 1.5 Validering baserad på historiska data (B&M, Svevia, VTI) Testkörning av algoritm med historiska väglagsprognoser. Jämförelse med faktiskt utförda åtgärder. Beräkning av skillnaden gällande saltåtgång och resursbehov mellan dynamisk och VTI rapport

20 statisk ruttoptimering. Utveckling av metod för analys av känsligheten för osäkerheten i prognosdata. Fas 2 av projektet har mestadels varit inriktat på anpassning och implementation. Driftområdet Blekinge har använts som testområde under vintern 2017/2018 och projektet var definierat från början enligt de nedanstående 6 delarna. 2.1 Definition och implementation av gränssnitt för resurs, åtgärd och optimering. Utveckling och implementation av användargränssnitt. Workshop med framtagning av specifikation gällande innehåll, funktion och layout för gränssnitt. Omfattar vad systemet respektive jourhavande ska kunna och behöva hantera. Handlar till stor del av hur systemet skall anpassas efter verksamheten för att säkerställa ett fungerande arbetssätt i den dagliga verksamheten. 2.2 Anpassning och interna tester av ruttvisningslösning Integration mot befintlig ruttvisningslösning. Testkörning av befintlig ruttvisningslösning med dynamiskt framtagna rutter. Specifikation och integration av API för automatisering av ruttdistribution alternativt ny navigeringslösning beroende på funktion och utvecklingsbehov. 2.3 Validering och fälttest av komplett lösning. Factory Acceptance Test på B&M samt System Acceptance Test i ett av Svevias driftområden. Uppföljning av ett förändrat arbetssätt. Detta görs för att säkerställa att system och arbetssätt harmoniserar och att önskat resultat uppnås. 2.4 Förslag på definition för rapportering till SKI (GPD) Definition av hur rapportering av prognostiserat Start Kriterie kan ske mot Grund Paket Drift Analys (GDP) via StartKriterieInrapportering (SKI). Framtagning av specifikation. Hur ska ett förändrat arbetssätt kommuniceras med beställare för att säkerställa ett gemensamt beslutsunderlag. Under denna punkt kommer ett förslag göras på definitionerna till SKIrapporteringen. 2.5 Utvärdering av behov kopplat till komplexiteten på ett driftområde Detta är en viktig punkt för att kunna säkerställa och förstå påverkan på olika driftområden, baserat på geografi och områdets komplexitet. Här ska även hänsyn tas till ett framtida förändrat klimat och vilka klimatanpassningar som kan bli aktuella. 2.6 Validering av prognostiserat väglag via fältobservationer Denna validering görs för att säkerställa kvalitet på indata. 18 VTI rapport 987

21 4. Resultat Första fasen av projektet (Arvidsson et al., 2017) visade att med hjälp av sammankopplade dataflöden i uppkopplade system, IoT (Internet of Things), kan man realisera beslutsstödsystemens potential genom en hög grad av automatisering. Främst sker detta genom att de detaljerade väglagsprognoserna integreras med ruttoptimering, som sänder den skapade rutten till ett navigeringssystem i saltbilen. Systemet ger i sin tur föraren körinstruktioner. Detta leder till att åtgärder kan ske mycket mer detaljerat samtidigt som det ger en ökad produktivitet genom att endast de vägar som har prognostiserats som hala är de som åtgärdas. Det finns även förutsättningar för automatisk saltdosering och återrapportering av åtgärdsdata som i sin tur blir indata till kommande prognos. Förutsättningar för självlärande system förbättras även i takt med lansering av uppkopplade bilar som upptäcker halka och möjliggör uppföljning att åtgärdernas effekt. I Fas 1 påvisades det att en besparingspotential på över 18 procent var möjlig att uppnå för preventiv saltning med dynamisk ruttoptimering, detta gällde då för körtid och saltmängder. Resultatet av Fas 1 kan kortfattat beskrivas som: Konceptet fungerar Kalkylerad reduktion under februari 2017 på 18 procent Kalkylerad reduktion av maskintimmar och material med procent utslaget över en hel säsong Bedömningen var även att följande områden kunde effektiviseras Ekonomi: Minskning av antal maskintimmar, inlärningstid för plogrutter- och saltningsmanövrering, samt lägre saltförbrukning. Även potentiellt färre plogskador på vägutrustning till följd av att mer fokus kan läggas på fordonsmanövrering när saltningen blir automatisk (vidareutvecklas inte i denna fasen). Miljö: Minskning av luftföroreningar och saltanvändande. Framkomlighet: Bättre kvalité gynnar framkomligheten för trafikanterna. Trafiksäkerhet: Fokus kan läggas på omgivande trafikanter istället för manövrering av utrustning och navigering efter karta. Arbetsmiljö: Vid högre automatiseringsgrad är det mindre att hålla reda på, detta leder till minskad stress vid höga utförandekrav. Kvalitet: Optimalt handhavande av plogar och saltspridare. Fas 2 var mer av ett implementeringsprojekt, i det utvalda projektområdet Blekinge. Området användes som testplats under vintern 2017/2018 för att skapa förutsättningar för att ta fram en kommersiell produkt för automatisk ruttoptimering samtidigt som den anger vilken saltgiva som behövs på de olika vägsträckorna. Beredskapsorganisationen följde under vintern väderprognoser och presenterade egna åtgärdsförslag. De studerade noggrant de dynamiska rutterna för att kunna bilda sig en uppfattning om när prognoserna gav beslutsförslag som var bra eller bättre än beredskapshavarnas egna. Mot vinterns slut bedömde man att systemlösningen var redo för implementering det vill säga att väderprognoserna överlag ansågs tillförlitliga för de mer förutsägbara halktyperna exempelvis frosthalka. Utvärdering av produkten utfördes av beredskapshavare i Blekinge via en enkät vars svar sammanfattas nedan. VTI rapport

22 Vägväderprognostjänster som RSI och Foreca bedömdes som tillräckligt tillförlitliga för att kunna gå över och jobba i skarpt läge i driftområde Blekinge. Detta beslut togs trots problem med att etablera en fordonsflotta med friktionsdata som komplement till uppföljning av vägväderprognoserna. Tyvärr var vintern 2017/2018 speciell i det avseendet att det var mycket snö och få halktillfällen i slutet av vintern när systemet var tillräckligt utvecklat. Det var endast enstaka tillfällen som bedömdes som aktuella och vädermässigt lämpliga för tester av systemen. Detta var under sista veckan i mars samt den första veckan i april. Vid dessa tillfällen slumpade det sig dessvärre så att de beredskapshavare som var utbildade i systemet inte fanns på plats och projektet hann därmed inte att testas i skarpt läge. Projektet anses dock avklarat med uppnådda projektmål trots att inte alla tester kunde utföras i skarpt läge. Kommande vinter kommer implementeringen fortsätta och fler resurser planeras att inkluderas. Användargränssnittet bedömdes som bra överlag. Det finns dock en del smärre detaljer som kan arbetas vidare med. Ett exempel är aggregering av timmesdata för att kunna få en tydligare helhetsbild av vad som exempelvis är åtgärdat, utan att behöva gå in i fleet-managementsystemet (Figur 5). Figur 5. Exempelbild från optimeringsprogrammet för vinterväghållningsfordonen från driftområde Blekinge. Bild: Mats Wärme. I fleet-managementsystemet finns informationen tillgänglig och kan visualiseras på ett bra sätt. Dock kommer sannolikt väderdata att även kunna presenteras i fleet-managementsystem inom kort, det vill säga där erforderlig visualisering redan finns framtagen. Funktioner vid utringning av de dynamiska rutterna bedömdes som användarvänliga och hanterbara. Systemet ger även möjlighet för stegvis och kontrollerad implementation fordon för fordon. Projektet resulterade även i ett spin-off samarbetsprojekt med Friggeråkers Verkstäder AB i form av fortsatt utveckling av GPS-styrd saltspridning baserad på historiska data och automatisk saltgiva från beslutsstödsystem. 20 VTI rapport 987

23 4.1. Definition och implementation av gränssnitt för resurs, åtgärd samt optimering Projektet valde att göra en stegvis implementation av driftområdets nya funktioner. I samband med implementationen utvärderades funktion och gränssnitt tillsammans med de berörda användarna. Vid behov infördes justeringar och viss vidareutveckling för att säkerställa användarbarhet. De olika stegen i implementationen kan sammanfattas som: Införa digitaliserad utkallning baserad via en mobilapp Utkallning på fasta rutter Utkallning samt navigering på fasta rutter Utkallning samt navigering på dynamiska rutter 4.2. Anpassning och interna tester av ruttvisningslösning För att få kontroll över hela dataflödet från prognosinläsning till navigering så utvecklades de nya navigeringslösningarna Navigo+ samt Combo+. Navigo+ togs fram för att kunna komplettera redan GPS-utrustade fordon med navigering och Combo+ för de fordon som ej har GPS-utrustning. Figur 6. Bilder på den nyutvecklade navigeringslösningen Combo+. Bild: B&M Systemutveckling AB. Dataflödet är byggt för att kunna automatisera allt utom själva beslutsfattandet. Beslut om att göra en utkallning på föreslagna rutter skall alltid utföras av jourhavande. Figur 7. Schematisk bild över flödet från väglagsprognos till navigering av saltspridningsfordon. VTI rapport

24 4.3. Validering, fälttest och eventuell justering Då implementeringen skedde stegvis så har verifiering också skett funktion för funktion. Implementeringsstegen var: 1. Införa digitaliserad utkallning via en mobilapp - Implementerat för hela fordonsflottan i Blekinge. 2. Utkallning på fasta rutter - Scenarion skapade och används som etablerat arbetssätt. 3. Utkallning samt navigering på fasta rutter - Navigering infört på ett begränsat antal halkresurser (testpiloter) med bra resultat. 4. Utkallning samt navigering på dynamiska rutter - Tekniken bedöms uppfylla krav kopplade till projektet, men på grund av få lämpliga åtgärdstillfällen med förebyggande halkbekämpning i slutet av vintern hann aldrig tester utföras. Återkoppling från förare är att systemlösningen är lättanvänd. Justeringar av gränssnitt är utförd av både beredskapshavare och förare i navigeringslösning baserat på feedback från dessa användare. Generellt kan sägas att erfarna åkare anser att arbetet blir aningen tråkigare. Detta på grund av att styrning med navigatorer medför en minskning av flexibiliteten gällande ruttens körordning. Samtidigt är de liksom beredskapshavarna mycket positiva till att inlärningstid av en speciell rutt upphör, det vill säga att förarstödet skapar flexibilitet och förenklar vid byte av chaufför på grund av sjukdom, semester eller vid fordonshaveri eller andra orsaker. I komplex tätortsmiljö med trafikplatser eller på andra komplicerade rutter är det mycket värdefullt med navigeringshjälp för att kunna realisera ruttoptimeringar och reducera risk för förseningsvite Förslag på definition för rapportering till SKI (GPD) Projektet bedömer att det i dagsläget sedan vidareutvecklingen av GPD-analys (GrundPaketDrift) med inhämtning av väglagsprognoser inte behövs någon ytterligare rapportering till Trafikverket för SKI (StartKriterieInrapportering). Med prognoser i GPD samt med rapportering av åtgärder utförda via MIP (Mobila Inrapporteringar från Plogbilar), vidare till GPD, så bedöms att rapportering av både anledning till åtgärd (prognos) samt utförda åtgärder vara ändamålsenlig Utvärdering av behov kopplat till komplexiteten på ett driftområde Detta kapitel inleds med en beskrivning av två olika driftområden och i ett underkapitel beskrivs även hur ett förändrat klimat kommer att påverka olika områdena. Att jämföra olika driftområden kan vara svårt eftersom vägnäten är så pass olika i olika delar av landet. Till höger i Figur 8 kan storleken på driftområdena Blekinge och Kiruna jämföras. Det är inte bara storleken på områdena som varierar, även vägnätet kan skilja sig markant åt. För att visa på dessa skillnader visas kartorna över vägnätet i driftområdena Blekinge och Kiruna i Figur 9 och Figur 10. Mer detaljerade kartor för de två driftområdena finns på sidan 47 i Bilaga VTI rapport 987

25 Figur 8. Sveriges driftområden uppdelat i driftentreprenörer 2017 (vänster) (Trafikverket, 2018a). Driftområde Blekinge och Kiruna (höger). Figur 9. Vinterdriftklassning av de statliga vägarna i driftområde Kiruna (Trafikverket, 2018b). VTI rapport

26 Figur 10. Vinterdriftklassning av de statliga vägarna i driftområde Blekinge (Trafikverket, 2018b). I driftområde Kiruna (Figur 9) är troligen inte en ruttoptimering någon kostnadsbesparing eftersom inga av de statliga vägarna är återkommande, utan bara sträcker sig i en riktning. Det finns troligen någon mindre väg på några ställen, men inte ens med dem inräknade borde rutterna gå att förändra något nämnvärt. Blekinges driftområde däremot, har ett antal olika vägkombinationer att välja på och då kan det sparas både tid, körsträckor och saltförbrukning genom att optimera rutterna efter prognostiserat väder Klimat och klimatförändringar Klimatet förändras sakta och har alltid gjort, under de senaste århundradena har vi gått från den lilla istiden i mitten av förra årtusendet till det klimat vi har idag. Denna kallare perioden slutade i Sverige någon gång mellan och 1880-talet (SMHI, 2018c). Det var även runt denna tid som väderobservationer med temperaturmätningar startade. I figuren nedan visas ett medelvärde av vintrarnas temperaturer från 35 stationer i Sverige (SMHI, 2018a). Detta delkapitel ger en beskrivning av vart klimatet är på väg under de närmaste årtiondena. I dessa scenario syns det tydligt att det kommer att bli förändringar och att de kommer att se lite olika ut beroende på var i landet man tittar. Även om några vintrar har varit varma är det inget som säger att nästa också ska bli det så en viss beredskap behöver ändå hållas. Vintrarna 2009/2010 och 2010/2011 är bra exempel på två kalla och snörika vintrar i en period med varma och snöfattiga vintrar. 24 VTI rapport 987

27 Figur 11. Vintrarnas medeltemperatur från 35 väderstationer i Sverige (SMHI, 2018a). Källa: SMHI. I texten nedan kommer två klimatscenarion, RCP:n (Representative Concentration Pathways) att nämnas. Dessa är RCP4.5 och RCP8.5. RCP-scenarierna beskriver resultatet av utsläppen, den så kallade strålningsbalansen i atmosfären, fram till år RCP4.5 som bygger på begränsade utsläpp och RCP8.5 har höga utsläpp. De antagandena som ligger till grund för scenarierna RCP4.5 och RCP8.5 kan läsas i Tabell 1 nedan. Tabell 1. Antaganden som ligger till grund för scenarierna RCP4.5 och RCP8.5 (efter Ohlsson et al. (2015)). RCP4.5 Utsläppen av koldioxid ökar något och kulminerar omkring år 2040 Befolkningsmängd något under 9 miljarder i slutet av seklet Lågt arealbehov för jordbruksproduktion, bland annat till följd av större skördar och förändrade konsumtionsmönster Omfattande skogsplanteringsprogram Låg energiintensitet Kraftfull klimatpolitik RCP8.5 Koldioxidutsläppen är tre gånger dagens vid år 2100 och metanutsläppen ökar kraftigt Jordens befolkning ökar till 12 miljarder vilket leder till ökade anspråk på betes- och odlingsmark för jordbruksproduktion Teknikutvecklingen mot ökad energieffektivitet fortsätter, men långsamt Stort beroende av fossila bränslen Hög energiintensitet Ingen tillkommande klimatpolitik Klimatet och dess modellerade förändringar kommer att beskrivas för de två länen Blekinge och Norrbotten. Klimatologiskt definieras vinter som perioden december februari och är därmed medelvärden för dessa tre månaderna som beskrivs nedan. Den period som används som normaltemperatur är Blekinge Årsmedeltemperaturen för Blekinge län beräknas öka med ca 2 C enligt RCP4.5 och ca 4 C enligt RCP8.5 till slutet av seklet. Kartorna nedan (Figur 12) visar medelvärdet för respektive vinterperiod beräknat utifrån dygnsmedeltemperaturen i december till februari. I Blekinge var vintermedeltemperaturen -0,9 C. Under de senaste 23 åren ( ) har vintrarna blivit något mildare i söder, men mellanårsvariationen är stor (Figur 18, staplarna är normaliserade mot referensperioden 1961 VTI rapport

28 1990). De två olika scenarierna RCP4.5 och RCP8.5 visar båda att det blir mildare vintrar framöver. Enligt RCP4.5 blir det 3 grader varmare till slutet av seklet (Figur 13 höger) under de tre vintermånaderna december till februari, medan RCP8.5 (Figur 14 höger) visar på en ökning med 5 grader jämfört med referensperioden (Ohlsson et al., 2015) Referensperiod Figur 12. Observerad säsongsmedeltemperatur dec feb (vänster) och (höger) (SMHI, 2018b). Källa: SMHI Figur 13. Scenario RCP4.5 temperatur dec feb (vänster) och (höger) (SMHI, 2018b). Källa: SMHI Figur 14. Scenario RCP8.5 temperatur dec feb (vänster) och (höger) (SMHI, 2018b). Källa: SMHI. 26 VTI rapport 987

29 Den årliga nederbörden i länet kommer att öka med procent. Den största ökningen kommer att vara vintertid, där kan det bli upp till 50 procent i de västra delarna enligt RCP8.5 (Ohlsson et al., 2015). Nederbörden är oftast regn i Blekinge även på vintern och när temperaturerna ökar kommer snön att bli alltmer ovanlig i Blekinge. I de tre figurerna nedan visas de observerade nederbördsmängderna (Figur 15), men även de två framtida scenarierna (Figur 16 och Figur 17) Referensperiod Figur 15. Observerad nederbörd dec feb (vänster) och (höger) (SMHI, 2018b). Källa: SMHI Figur 16. Scenario RCP4.5 nederbörd dec feb (vänster) och (höger) (SMHI, 2018b). Källa: SMHI Figur 17. Scenario RCP8.5 nederbörd dec feb (vänster) och (höger) (SMHI, 2018b). Källa: SMHI. VTI rapport

30 Om temperaturen ökar med ca 1,8 C från dagens -0,9 C enligt det lägre scenariot RCP4.5 fram till samtidigt som nederbörden ökar med ca 15 procent för månaderna december till februari kommer det att vara ett betydligt mindre behov av vinterväghållning, men det kommer fortfarande finnas ett behov för att genomföra åtgärder vid de tillfällena det krävs. Det kan även vara så att det krävs större beredskap för de tillfällen när vägtemperaturen är under noll grader eller att nederbörden faller i form av snö, eftersom bilisterna inte kommer att ha samma vana vid vinterväglag i ett framtida klimat. Figur 18. Medeltemperaturens mellanårsvariation för Blekinge (vänster) och Norrbotten (höger). Grafer från (Berglöv et al., 2015, Ohlsson et al., 2015). Källa: SMHI. Norrbotten Norrbotten är det nordligaste länet i landet, vintermedeltemperaturen var under referensperioden ( ) -13,6 C. Vintrarna har blivit något mildare under perioden , men mellanårsvariationen är stor (Figur 18). Allmänt om årstiderna Både RCP4.5 och RCP8.5 visar på en temperaturökning för alla årstiderna fram till slutet av seklet. Under vintersäsongen ökar temperaturen mest, upp till 6 grader med RCP8.5. Temperaturökningen kan indikera, om medeltemperaturer används för att definiera årstiderna, att hösten håller i sig längre och att våren kommer tidigare än idag. Vinterperioden blir alltså kortare och sommaren längre. (Berglöv et al., 2015) Båda scenarierna visar på ett mildare vinterklimat framöver. Skillnaden mellan de två RCPscenarierna är tydligast i den senare delen av seklet. Vid slutet av seklet har vintermedeltemperaturen ökat med ca 5 grader till ca -8 C enligt RCP4.5 eller med 8 grader till ca -6 C enligt RCP VTI rapport 987

31 Referensperiod Figur 19. Observerad säsongsmedeltemperatur Norrbotten dec feb (vänster) och (höger) (SMHI, 2018b). Källa: SMHI Figur 20. Scenario RCP4.5 temperatur dec feb (vänster) och (höger) (SMHI, 2018b). Källa: SMHI Figur 21. Scenario RCP8.5 temperatur dec feb (vänster) och (höger)(smhi, 2018b). Källa: SMHI. VTI rapport

32 Nederbörden i länet har ett medelvärde av 660 mm per år ( ) och det har under de senaste två decennierna ökat även om mellanårsvariationerna är stora. Enligt de gällande scenarierna kommer nederbörden att fortsätta öka. RPC8.5 är scenariot som ökar mest och där förutspås det bli en 40- procentig ökning till slutet av seklet. I scenariot RPC4.5 är det en något lägre ökning, 20 procent. Under vintermånaderna är nederbörden i Norrbotten mest som snö och årsmedelvärdet i smält form var 138 mm under referensperioden (Figur 22 vänster). Den största delen av nederbörden faller främst i de västra delarna av länet. Mellanårsvariationen är mycket stor, med skillnader upp till 50 procent från en vinter till en annan. Nederbörden har ökat den senaste 23 årsperioden (Figur 22 höger) och klimatscenarierna visar på en fortsatt ökning framförallt i området väster om Gällivare. RCP8.5 har den största ökningen, med upp mot 40 procent till slutet av seklet jämfört med referensperioden, , (Figur 25). De två scenarierna RCP4.5 och RCP8.5 för nederbörd kan ses i Figur 23 respektive Figur Referensperiod Figur 22. Observerad nederbörd dec feb (vänster) och (höger) (SMHI, 2018b). Källa: SMHI Figur 23. Scenario RCP4.5 nederbörd dec feb (vänster) och (höger) (SMHI, 2018b). Källa: SMHI. 30 VTI rapport 987

33 Figur 24. Scenario RCP8.5 nederbörd dec feb (vänster) och (höger) (SMHI, 2018b). Källa: SMHI. Figur 25. Förändring av nederbörd RCP jämfört med (Berglöv et al., 2015). Källa: SMHI. Med ett varmare klimat kommer det att bli vanligare att nederbörden faller som regn i stället för snö under vintermånaderna. Beräkningarna för RCP8.5 vid slutet av seklet har stora likheter med den regnrika perioden som var under åren (Figur 22 höger). I Figur 26 visas förändringen i det maximala snötäcket, i form av vatteninnehåll, för RCP8.5. Kartorna visar den procentuella förändringen jämfört med medelvärdet för referensperioden ( ). Det maximala snötäcket minskar över större delen av länet med undantaget för området nordväst om Gällivare, där det förväntas at bli en liten ökning. VTI rapport

34 Figur 26. Förändring av snömängd RCP (vänster) och (höger) jämfört med (SMHI, 2018b). Källa: SMHI Validering av prognostiserat väglag via fältobservationer Denna valideringen görs för att säkerställa kvalitet på indata. Valideringen har genomförts utifrån prognoser från RSI och jämförts med bilder från kameror på VViS-stationerna. VViS-stationerna som har använts är i Blekinge 1004 Rosenholm och 1019 Karlshamn (Figur 27). Figur 27. VViS-stationer i Blekinge län. 32 VTI rapport 987

35 Blekinge 22 februari 2018 Temperatur ( C) feb 2018 snö Tyta TLuft Tdagg 04:00 04:30 05:00 05:30 06:00 06:30 07:00 07:30 08:00 08:30 09:00 09:30 10:00 10:30 11:00 11:30 12:00 12:30 13:00 13:30 14:00 14:30 15:00 15:30 16:00 16:30 17:00 17:30 18:00 18:30 19:00 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Nederbörd (mm) Figur 28. Temperatur och nederbörd på VViS 1004 Rosenholm 22 februari 2018 Prognosen från RSI den 22 februari 2018 var klockan 09:00 (Figur 29) att vägen vid station 1004 skulle vara torr. I Figur 30 till Figur 32 är stationen inzoomad för att se hur segmenten runt stationen var prognostiserade i prognosen klockan 06:00 (Figur 30), 09:00 (Figur 31) och 15:00 (Figur 32), för att se hur utfallet blev. Den tidiga prognosen (tre timmar innan) säger att det var lätt snö väster om stationen, men att det var torrt direkt öster om den och strax öster om det säger prognosen ishalka (Figur 32). Klockan 9:00 var prognosen att det var torrt på båda sidorna om stationen, medan utfallet från klockan 15:00 visar att det hade varit lätt snö vid den aktuella tidpunkten. Zoomas stationen in ytterligare kan man se att den norra (västergående riktning) av de två har lätt snö och den södra vägen har torrt väglag. Restsalt fanns på vägen klockan 06:00, men var borta en timme senare. Vägens yttemperatur var klockan 09:00-2,6 C, den ökade senare på dagen och vid lunchtid hade vägytan plusgrader, men lufttemperaturen höll sig runt noll större delen av dagen (Figur 28) Rosenholm Figur 29. RSI prognos 22 feb :00 för klockan 09:00 VTI rapport

36 Figur 30. RSI prognos 22 februari 06:00 för klockan 09:00. VViS 1004 med olika inzoomningsnivåer. Figur 31. RSI prognos 22 februari 09:00 för klockan 09:00. VViS 1004 med olika inzoomningsnivåer. Figur 32. RSI utfall 22 februari 15:00 för klockan 09:00 VViS 1004 med olika inzoomningsnivåer. Enligt bilderna på platsen (Figur 33) såg det ut så här klockan 09:00. Den aktuella sträckan på E22 (27) väster om Karlskrona har två körfält i vardera riktningen. På den södra halvans högra körfält, i riktning mot Karlskrona, är vägen fuktig/våt. Det vänstra körfältet är i stort sett täckt i snö, hjulspåren är synliga, men inte helt bara. På andra sidan i den västgående riktningen är vägen helt våt alternativt fuktig. 34 VTI rapport 987

37 Figur 33. VViS februari :00. Den senaste åtgärden som verkar vara utförd på sträckan är rapporterad som plogning klockan 02:00 och i RSI syns inga senare saltningar (Figur 34), men det behöver inte vara samma sak som att det inte är saltat. På grund av minusgrader och eventuell avsaknad av salt kan bilden tolkas fel och inte vara fuktig/våt utan vara täckt med is. 15:00 Figur 34. RSI Åtgärder 22 februari klockan 15:00, bilden visar aktuellt läge klockan 02:00 I Figur 35 kan väglaget följas från klockan 8:00 på morgonen och fram till klockan 17:00 på eftermiddagen. All snö försvinner mellan 11:00 och 12:00 och fram till 13:00 börjar det torka upp. Klockan 14:00 är hjulspåren torra i det högra körfältet. På bilden från klockan 15:00 har det högra VTI rapport

38 körfältet torkat, det har även båda filerna i den västgående riktningen. Det är först klockan 17:00 som det är helt torrt i alla filerna. 08:00 10:00 09:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 Figur 35. Väglagets förändring från snö på morgonen till torr väg på eftermiddagen. Kamerabilder från VViS-station 1004 Rosenholm 22 februari VTI rapport 987

39 Blekinge 26 februari 2018 Den 26 februari 2018 började kallt med ett lätt snöfall. Framåt förmiddagen steg temperaturen och nådde som högst -1,7 C. detta ledde till att vägytans temperatur vid 11:00 nådde upp till noll grader och fortsatte stiga på grund av solens uppvärmning av asfalten. Yttemperaturen nådde som högst fyra grader. Luftfuktigheten var låg hela dagen och därmed var det ingen risk att det blev halt när temperaturen sjönk under noll grader vid 16-tiden. Temperatur ( C) feb 2018 snö Tyta TLuft Tdagg 04:00 04:30 05:00 05:30 06:00 06:30 07:00 07:30 08:00 08:30 09:00 09:30 10:00 10:30 11:00 11:30 12:00 12:30 13:00 13:30 14:00 14:30 15:00 15:30 16:00 16:30 17:00 17:30 18:00 18:30 19:00 1 0,9 0,8 0,7 0,6 0,5 0,4 0,3 0,2 0,1 0 Nederbörd (mm) Figur 36. Temperatur och nederbörd på VViS 1019 Karlshamn 26 februari Karlshamn Figur 37. RSI prognos 26 februari :00 för klockan 13:00 Blekinge Och med inzoomning på stationen kan man se att prognosen för klockan 13:00 ändrar från halka (orange) och torrt (ljusgrön) klockan 9:00 till fuktigt (mellangrön) och torrt klockan 11:00, till att klockan 13:00 vara mestadels torrt. Klockan 15:00 säger utfallet att det var fuktigt på hela den aktuella sträckan. VTI rapport

40 09:00 (13:00) 11:00 (13:00) 13:00 (13:00) 15:00 (13:00) Figur 38. RSI prognos 26 februari :00, 11:00 och 13:00 för klockan 13:00, samt utfall (15:00) för klockan 13:00 vid VViS 1019 Karlshamn. Jämförs detta med VViS-stationens kamera kan man se att vägen är blöt på morgonen med lite snö i kanterna. Den sista noteringen av snö var 8:30 och efter några timmar torkar vägen upp. Vid 10:00 har hjulspåren i höger körfält torkat vid lunchtid är hela vägbanan torr. Vägen förblir torr resten av dagen. Enligt RSI ligger det kvar salt fram till fyra. Klockan 9:00 säger prognosen att det rekommenderas åtgärder klockan 9:00, 10:00 och 11:00 på denna sträckan, men vid en tillbakablick på utfallet vid 13-tiden har inga åtgärder utförts. Prognosen från RSI stämde när den sa att det var torr väg klockan 13:00, däremot visar utfallet fel när det markerar vägen som fuktig. 38 VTI rapport 987

41 09:00 10:00 11:00 12:00 13:00 14:00 15:00 16:00 17:00 18:00 Figur 39. Kamerabilder från VViS-station 1019 Karlshamn 26 februari VTI rapport

42 5. Slutsatser Efter att de två faserna i projektet Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift har slutförts har följande slutsatser kunnat dras: Projektet har visat att med hjälp av prognosstyrd dynamisk ruttoptimering kan man realisera beslutsstödsystemens fulla potential genom automatisering och på så sätt ytterligare utveckla vinterväghållningsverksamheten. Projektet har uppnått syfte och mål att effektivisera driftverksamheten genom att realisera nyttan med ihopkopplade dataflöden. I samband med detta har även en produkt för prognosstyrd dynamisk ruttoptimering tagits fram. Potentialen i prognosstyrd vägdrift är stor, såväl för kunderna som för den enskilda driftentreprenören. Entreprenören har nytta av det i det operativa arbetet, förbättrar arbetsmiljön och minskar kostnaderna. Men även miljöpåverkan blir mindre och långsiktigt minskar samhällskostnaderna för drift och underhåll av vägar. Systemstödet ger möjligheter att bibehålla eller öka kvalitén på vinterväghållningen. Samtidigt blir åtgärderna bättre anpassade till verkliga förhållanden och det går att realisera att rätt åtgärd görs i rätt tid och på rätt plats. Det är viktigt att understryka att tekniken möjliggör att säkerhetsfaktorn på vägen förblir hög och att den aldrig blir lägre trots besparingar i salt och åtgärdstid. Alltså ingen motsägelse mellan miljö/ekonomi och säkerhet. De prognoser som studerades visar på en relativt bra överensstämmelse, men kan förfinas ett att bli bättre. I det första fallet sa prognosen att vägen skulle vara torr och i utfallet var att den var fuktig och delvis täckt med snö. I det andra fallet stämde prognosen från RSI när den sa att vägen skulle vara torr, däremot visade utfallet att vägen var fuktig, fast det enligt kameran verkade vara torrt. Här följer även några av de fördelar som den dynamiska vintervägdriften leder till: Ekonomi: Minskade maskintimmar, saltförbrukning och inlärningstid för rutter och saltningsmanövrering. Miljö: Minskat avgasutsläpp och saltanvändande. Eftersom salt enbart läggs där det behövs. Framkomlighet: Bättre kvalité gynnar framkomligheten och därmed också trafikanternas upplevelse. Kvalitet: Detaljerade vägväderprognoser skapar bättre förutsättningar för kvalitetssäkrade produktionsinsatser. Trafiksäkerhet: Med fokus på att åtgärda prognostiserade sträckor innan en halksituation uppkommer ökas trafiksäkerheten. Maskinförarnas fokus kan läggas på körning och omgivande trafikanter istället för manövrering av saltspridare. Arbetsmiljö: Högre automatiseringsgrad och förarstöd leder till minskad stress för maskinförare. Beredskapshavare får ett kvalificerat beslutsstöd som leder till en ökad trygghet i avgörande beslut. Samhällskostnader: Besparingar av samhällskostnader på grund av minskning av olyckor, bränsleförbrukning och luftföroreningar och även genom en ökad framkomlighet. 40 VTI rapport 987

43 6. Fortsatta studier Användning av den nya tekniken rekommenderas och kommer att bidra till en ökad effektivitet och produktivitet inom anläggnings- samt drift- och underhållsverksamheten, dock finns det en del som behöver bli bättre innan systemet går att lita på fullt ut. Projektet har blivit beviljat en fortsättning med en tredje del om att utveckla restsaltalgoritmerna. Fas 3 kommer att starta under hösten 2018 och hålla på under Restsaltberäkningen har en avgörande betydelse då aktuell saltmängd på vägen i hög grad påverkar beslut av åtgärd. Finns det något salt kvar på vägen? Kommer vägen hinna att torka upp innan den riskerar återfrysa? Är saltkoncentrationen tillräckligt hög för att klara timmarna med morgonrusning? Kommer den prognostiserat höga relativa luftfuktigheten göra så att den torra vägen återfuktas? Detta är några av de många komplexa frågeställningar som Fas 3 ska försöka binda ihop för att kunna förbättra väglagsprognoserna. På den tekniska sidan behöver även utvecklingen av saltbilarna fortsätta. Mer uppmärksamhet från föraren skulle kunna läggas omgivande trafik och på att manövrera fordonet om utrustningen för styrning av saltmängd och saltutläggning var automatisk och styrd av navigeringen. VTI rapport

44 42 VTI rapport 987

45 Referenser Arvidsson, A. K., Wärme, M., Eriksson, O. och Bäckström, A Dynamisk prognosstyrd vintervägdrift - Summering av Fas 1. VTI Notat N Linköping, Sweden. Berglöv, G., Asp, M., Berggreen-Clausen, S., Björck, E., Axén Mårtensson, J., Nylén, L., Ohlsson, A., Persson, H. och Sjökvist, E Framtidsklimat i Norrbottens län-enligt RCP-scenarier. KLIMATOLOGI Nr 32, FHWA. 2018, 'Maintenance Decision Support System', [Online] [Tillgänglig 25 Juni 2018]. Foreca. 2018, 'Winter Maintenance Decision Support System', [Online] [Tillgänglig 25 juni 2018]. Klimator. 2018, 'RSI-Road Status Information', [Online] [Tillgänglig 25 juni 2018]. MeteoGroup. 2018, 'VinterHalka', [Online] [Tillgänglig 25 juni 2018]. Ohlsson, A., Asp, M., Berggreen-Clausen, S., Berglöv, G., Björck, E., Johnell, A., Nylén, L., Persson, H. och Sjökvist, E Framtidsklimat i Blekinge län-enligt RCP-scenarier. KLIMATOLOGI Nr 30, Norrköping, Sverige. SMHI. 2018a, 'Klimatindikator - temperatur', [Online] [Tillgänglig 10 September 2018]. SMHI. 2018b, 'Länsvisa klimatanalyser', [Online] [Tillgänglig 20 June 2018]. SMHI. 2018c, 'När slutade lilla istiden?', [Online] [Tillgänglig 10 September 2018]. Trafikverket. 2018a, 'Driftområden vägar', [Online] (Uppdaterad ). [Tillgänglig 19 juni 2018]. Trafikverket. 2018b, 'När kommer plogbilen till din väg?', [Online] (Uppdaterad ). [Tillgänglig 10 September 2018]. VTI rapport

46 44 VTI rapport 987

47 Bilaga 1 RSI prognos 22 februari :00 Figur B1.1 RSI prognos 22 feb :00 för 10:00 Figur B1.2 RSI prognos 22 feb :00 för 11:00 VTI rapport

48 Figur B1.3 RSI prognos 22 feb :00 för 12:00 Figur B1.4 RSI prognos 22 feb :00 för 13:00 46 VTI rapport 987

49 Bilaga 2 Driftområdeskartor för Kiruna och Blekinge VTI rapport