乌鞘岭高速公路路段多发交通事故的气象条件分析

利用2006年1月1日至2013年5月31日甘肃省乌鞘岭路段高速公路发生的一般、重大、特大公路交通事故个例和同期乌鞘岭气象站的气象观测资料,利用统计方法分析天气现象和气象要素与公路交通事故的关系。乌鞘岭路段的交通事故一年中3月、7月、9月发生的几率较大,这与季节交替时气象要素变化显著、雨带北移、降水日数增多有直接关系。乌鞘岭路段公路交通事故,由不良气象条件引发的占总事故数的81%。发生交通事故中不良天气的排序依次为结冰、降雨、降雪、积雪、大雾。普查气象要素与交通事故相关性,发现最低温度、地面最低温度、相对湿度、能见度、日降水量、极大风速与公路交通事故具有显著相关。     

基于机器学习技术的逐时雾事故判别气象模型

为进一步提高雾天交通安全气象保障精细化能力,以江苏、安徽高速公路雾事故多发路段为例,利用2012—2018年事故信息与气象资料,建立一种基于变量选择和特征提取的逐时雾事故判别支持向量机模型。模型参照递归特征消除思路选择事故发生时间、地理位置、气象环境等重要变量,使用主成分分析提取重要变量的主要特征,并以径向基为核函数、以网络搜索确定最优参数。结果表明：结合重要变量选择和主成分分析的支持向量机混合模型能够成功识别出训练集81.4%和测试集83.0%的事故样本,AUC分数均为0.946;判别效果优于支持向量机单独算法,以及仅基于重要变量选择或主成分分析的支持向量机算法;3个典型实例分析也说明该模型对于阶段性或持续性大雾天气下的交通事故发生有一定判识与警示意义。     

长春市交通事故与气象条件关系的分析及交通预报系统

本文利用1999年1月～2002年7月4年的气象、交通资料,对长春市近4年共1310天的577多个交通事故进行统计分析,同时对这些事故和气象条件的关系进行了相关分析和初步研究。从而总结出交通事故与气象条件的关系。并在此基础上建立了交通预报系统。     

引发公路交通事故的气象条件分析

利用1999~2003年间发生在丽水市境内的交通事故,并结合该地的气候特点,分析了引发交通事故的气象条件。结果表明:交通事故的发生与日照、雨量、最高温度、温差、能见度、相对湿度、雪深以及风速等有一定的相关性。另外夏季高温、冬季低温、高湿、雨、雪天气以及转雨日都很容易引发交通事故;秋冬季节的雾、雨天、雪天会使能见度降低从而引发交通事故;雨日比无雨日容易发生交通事故;交通事故的发生还与降雨量级有系,特别是大雨天最容易发生交通事故。夏冬季的晴天比阴天容易发生交通事故,而秋季阴天比晴天容易发生交通事故;结冰、积雪等天气尽管发生的次数较少,但引发的交通事故损失却非常大。