江苏内河航运交通事故气象条件分析

对代表江苏省内河航运状况的洪泽县，宝应县，江都市水上交通事故等资料进行了分析，并对照各地气象记录，得出江苏省内河航运交通事故发生的一般规律及其与气象条件的关系，分述了几种主要气象要素对水上航运的影响，进而提出了减少内河航运交通事故的防御措施和对策。     

本溪地区低能见度的气候特征及影响因素

利用1990～2000年地面常规气象观测资料，分析了本溪地区小于1km低能见度的气候变化特征及出现低能见度的气象条件，归纳出本溪地区低能见度的季、日变化特征及主要影响因素和形成条件。     

利用时空密度聚类的高速公路交通事故黑点路段鉴别

研究高速公路交通事故黑点路段的时空分布规律和关联因素,一直是交通领域的关注重点。本文针对事故统计的交通事故黑点路段鉴别方法存在地理学中的可塑面积单元(MAUP)问题,提出一种基于时空密度聚类的高速公路交通事故黑点路段鉴别方法。该方法改进了传统的DBSCAN空间聚类算法,引入一种顾及时间周期性和事故严重程度的事故时空邻近计算方法,通过密度连接规则自适应鉴别各种时空尺度的交通事故黑点路段。以2012—2016年湖南省的高速公路交通事故为例进行试验,结果表明,本文方法可有效克服不同划分单元的可塑面积单元问题,自适应鉴别不同长度的黑点路段,同时可进一步挖掘黑点路段上交通事故时空聚集模式。     

潮州市交通事故气象预警模型

利用2005年2月～2006年12月间发生在潮州市境内的7793个交通事故样本,计算了每日交通事故指数,并用其修正值与温度、湿度等气象因子的逐月相关系数进行聚类分析,把样本数据分成热季和非热季2类;利用Logistic回归分析方法,分别建立潮州市热季和非热季的气象预警模型,检验表明,热季的预报准确率为79．1％,非热季为65．3％。     

基于序关系分析法的河北省交通事故天气条件分析

选取2013—2017年河北高速公路逐日发生的一般等级以上交通事故起数、伤亡人数、经济损失及同期气象要素资料,基于序关系分析法将事故量及等级量化为事故指数,分析了对高速通行高影响的雾天、雨天和雪天事故的年际、月际及日变化特征,并构建日均交通事故指数与气象要素的非线性回归模型。研究表明:(1)交通事故发生时不利天气条件下交通事故总起数、死亡事故起数及人数、经济损失为雾天雨天雪天,而伤人事故及人数为雨天雾天雪天。(2)雨天、雪天交通事故峰值与当年雨雪极端天气事件有关,雾天单起交通事故的直接经济损失呈上升趋势;事故月、日分布有显著性差异,表现为雾天事故高发月份在9月至翌年2月、雨天事故多发于在5—10月、雪天事故多发于1—2月、12月;05—08时和00时为事故高发时段。(3)分别针对不同等级日雨量和能见度与日均交通事故指数建立了一般等级以上交通事故模型,非线性回归效果显著。     

北京城市浓雾特征及其与交通预报服务的关系

利用2006-2016年杭金衢高速公路交通事故资料和周边气象观测站点资料,统计分析了杭金衢高速公路交通事故分布特征及与气象条件的相关关系,并考虑交通事故量的自相关性,构建了交通事故指数气象预报模型。结果表明：（1）降雨天气下公路交通事故发生最多,而降雪天气下最易导致交通事故发生。（2）冬季是气象因子对交通事故影响最为显著的季节,气温、相对湿度、降雨、风速、能见度均与事故指数显著相关。秋季气象因子的影响较小,仅有降雨因子与事故指数呈显著正相关。（3）基于不同季节的主要气象影响因子,分别建立了日事故指数预报模型,经检验,冬季事故指数预报值和实际值拟合度最好,且模型对中等及以上风险的事故指数预报效果较好,中、高风险等级的事故指数预报准确率分别达66.1%和50.3%,具有较好的业务应用价值。