气候适应型道路维护数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：气候适应,道路维护,AI,交通工程,基础设施,天气数据,路面状况
数据概述：
本数据集旨在支持基于人工智能的气候适应型道路维护系统的开发和评估。它结合了道路状况数据、气象指标和交通特征，以预测气候影响和基础设施压力下的维护需求。数据集包含5,000个样本，每个样本代表特定时间点的一段道路。数据集涵盖了道路标识、数据采集时间、路面温度、路面湿度、降水率、裂缝密度、坑洞深度、粗糙度指数、风速、太阳辐射、车辆数量、重型车辆比例、年度维护频率、维护成本、地理位置和地形类型等关键特征。
数据用途概述：
该数据集适用于道路维护系统的开发与评估、气候影响分析、交通工程研究、基础设施管理等多种场景。研究人员可以通过此数据集进行气候适应型道路维护策略的研究；交通管理部门可以利用数据进行维护需求预测，优化维护计划；城市规划者可以基于数据评估气候变化对道路基础设施的影响，制定相应的适应策略。
举例：
数据集包含以下特征：
- road_id (字符串)：道路段的唯一标识符。
- timestamp (日期时间)：数据采集的日期和时间。
- surface_temperature (浮点数)：道路表面温度，单位为摄氏度 (°C)。
- surface_humidity (浮点数)：道路表面湿度水平，单位为百分比 (%)。
- precipitation_rate (浮点数)：降雨或降雪速率，单位为毫米每小时 (mm/hr)。
- crack_density (浮点数)：受影响的路面面积百分比，表示裂缝密度。
- pothole_depth (浮点数)：坑洞平均深度，单位为厘米 (cm)。
- roughness_index (浮点数)：表示路面平顺度的指数（数值越高表示路面越不平顺）。
- wind_speed (浮点数)：风速，单位为公里每小时 (km/hr)。
- solar_radiation (浮点数)：单位面积接收到的太阳能，单位为瓦特每平方米 (W/m²)。
- vehicle_count (整数)：观察期间通过道路段的车辆数量。
- heavy_vehicle_ratio (浮点数)：交通中重型车辆（例如卡车）的比例。
- maintenance_frequency (整数)：每年对该道路段进行的维护活动次数。
- maintenance_cost (浮点数)：维护活动的成本，单位为美元。
- location_lat (浮点数)：道路段的纬度坐标。
- location_lon (浮点数)：道路段的经度坐标。
- terrain_type (字符串)：道路所在地形类型：平坦、丘陵或山区。
- extreme_weather_event (整数)：是否发生极端天气事件（0：否，1：是）。
- maintenance_required (整数)：目标列：是否需要对道路段进行维护（0：否，1：是）。
