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Road weather information system stations — where and how many to install: a cost benefit analysis approach

Tae Jung Kwon

Cet article présente une approche coûts–bénéfices à la question de trouver l’emplacement et le nombre optimal de stations météo-routes (SMR) à installer dans un réseau routier régional. La nouveauté de l’approche proposée est dans le genre de modèles qui peuvent être utilisés pour estimer les avantages de l’information SMR, incluant la réduction des coûts d’entretien et des collisions, déterminant ainsi le nombre optimal de stations et l’emplacement d’un réseau SMR. Une étude de cas basée sur un réseau SMR existant du nord du Minnesota, aux États-Unis, est utilisée pour démontrer l’utilisation de l’approche proposée. Des modèles de régression linéaire ont été développés pour les coûts d’entretien annuels et le nombre prévu de collisions qui pourraient survenir sur deux types d’autoroutes délimitées par la proximité d’une station SMR. Les modèles étalonnés sont ensuite appliqués aux segments d’autoroute individuels définis par un système de quadrillage uniforme afin de définir l’avantage d’installer une station SMR. Ces avantages, combinés aux coûts d’installation et d’entretien des SMR, sont convertis en bénéfices nets puis en valeur actualisée nette; ces données sont ensuite utilisées pour déterminer le nombre optimal de stations SMR et classer les endroits possibles d’installation en ordre de priorité. L’étude de cas a permis de déterminer qu’un total de 45 stations pourraient fournir le meilleur retour sur l’investissement avec un bénéfice net sur 25 ans d’environ 6,5 M$ et un rapport coûts–bénéfices sur la durée de la vie utile de 3,5. [Traduit par le Rédaction]

This paper presents a cost–benefit based approach to the problem of finding the optimal location and density of road weather information system (RWIS) stations over a regional road network. The novelty of the proposed method lies in the models that can be used to estimate the benefits of RWIS information, including reduced maintenance costs and collisions, thus determining the optimal number and location of a RWIS network. A case study based on the existing RWIS network in Northern Minnesota in the US is used to show the application of the proposed approach. Linear regression models are developed for the annual maintenance costs and the expected number of collisions that could occur on two types of highways delineated by the existence of a RWIS station nearby. The calibrated models are then applied to individual highway segments defined on the basis of a uniform grid system to determine the expected benefit of having a RWIS station installed. These benefits along with RWIS installation and maintenance costs are converted into net benefits and then the net present value, which are then used in determining the optimal number of RWIS stations and prioritizing the candidate locations. It was found from the case study that a total of 45 stations would provide the best return of investment with a 25 year net benefit of approximately $6.5 million and a life-cycle benefit-to-cost ratio of 3.5.