共查询到19条相似文献，搜索用时 159 毫秒
1.
恶劣天气是高速公路交通事故发生的重要诱因。为了解气象条件对高速公路交通事故的影响程度,基于2006—2008年汉宜高速公路交通事故数据,统计分析了该路段交通事故的月际和日变化特征,利用事故率和日交通事故指数区分定义了交通事故频次和灾害严重程度,采用多项式曲线拟合了气象条件与事故指数的关系,确定了事故突发增长的临界气象指标。结果表明:汛期5—9月是汉宜高速公路交通事故高发时期,冬季其次,春季3—4月及秋季10—11月事故发生较少。高速公路交通事故存在明显日变化特征,03—04时和14—17时为事故高发时段。汉宜高速公路交通事故频率主要受中到大雨和夏季高温天气的影响,事故灾害严重程度主要受强降水和冬季低温天气的影响。大风强降水天气条件下的事故率要高于一般强降水条件下的事故率,夏季潮湿、闷热天气条件下的事故率要高于一般高温天气条件下的事故率。当高速公路沿线平均日雨量达到中到大雨时,事故率达到高峰;当沿线平均雨量超过20 mm时,事故灾害突发严重。当公路沿线平均高温超过33℃时,事故率突发增长;0~3℃的低温对事故灾害程度影响较大。 相似文献
2.
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。 相似文献
3.
《干旱气象》2016,(2)
利用2008~2012年河北省高速公路交通事故资料和交通气象自动站、气象站观测资料,统计分析了高速交通事故的日、月及年变化特征及其与雨、雪、雾等灾害性天气的关系。在此基础上,基于气象、路网、交通和地形等因素,采用专家评分法和指标权重法,构建河北省雾天高速公路通行预警指标体系,并结合2013~2014年京沪、黄石高速河北段案例,对预警指标体系进行检验。结果表明:河北省高速公路交通事故年发生频次变化较大,总体呈下降趋势;每日00~05时为高速交通事故高发时段,12时、16时为次高峰;夏季是高速交通事故多发季节(30.2%),冬季最少(20.2%)。其中,7月交通事故最多,5月、6月、8月次之。5~9月、9月至翌年3月、12月至翌年2月,分别是河北雨、雾、雪等灾害性天气高速交通事故多发期,每日06~08时是雾天高速交通事故高发时段。2013~2014年试预报检验京沪、黄石高速通行预警级别准确率分别为84%、75.9%,精度较高,该指标体系可为河北省交通气象服务及防灾减灾提供一定参考。 相似文献
4.
利用2015—2017年沪昆高速江西段的交通事故资料和沿线气象观测数据,分析了沪昆高速江西段发生交通事故的天气类型和时空分布特征,建立高敏感天气条件下山区型和平原型高速公路交通事故气象风险概率预测模型。结果表明:2015—2017年沪昆高速万辆车流交通事故日变化表现为显著的单峰型,峰值出现在05时;事故高发月份主要集中在4—6月;事故发生地域性强。除日平均气温外,交通事故与同期的气象条件密切相关。采用逻辑回归方法,分别建立了山区型和平原型高速公路交通事故气象风险概率预测模型,该模型预测准确率达到78.0%和79.9%。进一步运用该模型对2018年1—6月沪昆高速发生的交通事故加以验证,对山区和平原路段高速交通事故预测的准确率达到70.56%和86.37%,预测效果较为理想。 相似文献
5.
利用2011—2015年西安市11 360 起交通事故存档数据以及西安市逐小时自动气象站观测资料,研究不同气象条件对小型客车、货车、中大型客车等不同类型车辆发生交通事故的影响及程度,探索交通事故增长的临界气象指标。结果表明：西安交通事故具有明显的日变化和月变化特征。07—21时为交通事故的集中期,该时段的交通事故占比为81%,峰值出现在18—19时,2 h交通事故占比为14%;交通事故的集中月份为4月和6月。与交通事故相关性最高的三种气象要素分别为大风、降雨和高温,尤其以大风影响最大,较多年日均交通事故增加45%;日降雨量在(0,1) mm区间时,交通事故达到高峰,相比多年日均交通事故增加了18%;交通事故随着最高气温升高而增多,当最高气温超过33 ℃时,交通事故较多年日均交通事故增加22%以上,在38 ℃时达到最高峰。分类统计显示,对于中、大型客车及货车而言,高温触发交通事故的概率最大,而在大风气象条件下,小型客车和其它车型出现交通事故的概率高,同时降雨天气对小型客车和货车也有较大影响。 相似文献
6.
7.
选取2010—2015年辽宁地区包含事故位置、等级、发生时间、环境条件等信息的高速公路交通事故数据,采用序关系分析法将事故数量和等级量化为高速公路事故指数。匹配事故发生地点临近的气象站点观测数据,分析了高速事故发生时间特征及与气象要素相关性,并利用气象要素通过逐步回归方法对高速事故指数进行模拟。结果表明:辽宁省高速公路事故高发年份气候特征为降水偏多、日照时数偏少。冬季因天气诱发的高速事故数量最多、平均事故指数最大,其中相对湿度、降水量与冬季事故指数关系最为密切。对事故指数进行预测的结果显示:秋季、冬季重特大级别事故的预测准确率较好,准确率分别达到62.5%和51.3%。 相似文献
8.
针对2009—2019年天津地区70次冰雹天气过程时空特征进行统计分析,并利用美国国家环境预报中心全球模式业务系统分析资料(NCEP FNL)和地面气象观测数据构建融合探空序列,对比分析不同月份、不同天气型和不同大小冰雹的环境条件差异,给出相应的环境参数指标。结果表明:天津降雹主要出现在4—9月,其中6月冰雹和大冰雹发生日数分别占49.4%、60.0%,12—20时冰雹和大冰雹发生概率分别占74.8%、100%。冰雹发生前对流有效位能(CAPE)、抬升指数(LI)、垂直风切变(SHR)、湿球0℃层高度(HWBZ)、大气可降水量(TPW)均存在明显的月变化特征,但总指数(TT)和强天气威胁指数(SWEAT)作为预报判据时其月变化并不明显,4月和9月大多数冰雹天气发生在“低能强切变”条件下,7月和8月则多发生在“中高能弱切变”条件下。此外,不同月份HWBZ平均比干球0℃层高度(HDBZ)偏低0.4～0.9 km,除了7月和8月极少数冰雹HWBZ位于4.0～4.2 km范围,其余冰雹天气过程均发生在低于3... 相似文献
9.
长时间序列空气质量数据和气象数据分析济南大气污染与气象条件关系的研究相对较少。利用2010-2016年济南市环境空气质量监测数据、气象再分析和观测数据,分析了济南市PM_(2.5)污染特征、PM_(2.5)浓度与2 m温度(T)、2 m相对湿度(RH)、10 m高度U和V风速(U和V)、10 m风速(WS)、K指数(K)、A指数(A)和边界层高度(BLH)的相关性、天气类型对PM_(2.5)浓度的影响,并基于逐步回归分析方法构建统计模型,利用解释方差量化气象条件对PM_(2.5)浓度变化的影响。分析发现,济南PM_(2.5)浓度存在显著的季节变化和年际变化特征,年均PM_(2.5)浓度呈下降趋势;近地面PM_(2.5)浓度与T、RH、K和A显著正相关,与WS和BLH显著负相关,U和V与PM_(2.5)浓度相关性不显著(p0. 05);不同天气类型对应的PM_(2.5)浓度均值存在显著差异;基于回归模型分析发现气象条件可以解释10%～40%的PM_(2.5)浓度逐日变化,气象条件的影响有明显的季节变化。 相似文献
10.
利用2009—2019年吉林省27条主要高速公路交通事故资料,结合高速路段事故发生点对应的国家级气象站观测资料,运用SPSS算法中的k-均值聚类分析法、数据标准化处理、主成分分析法以及事故比等数理方法,对高速公路交通事故的时空分布特征以及交通事故与气象要素关系进行分析。结果表明：冬季是事故高发季节,夏季次之,春、秋两季事故相对较少;高速公路事故空间分布区域基本划分为高危、次高危、中危、低危四个等级,中部地区属于高危风险区域,北部地区属于低危风险区域,珲乌线上的长春至蛟河、延边东部是事故发生最多的路段;降雨、阴天、降雪天气是气象要素影响下交通事故发生的主要原因,降雨量级、降雪量级与交通事故的发生均成正比关系,阴天对高速公路行车安全的影响可以用能见度作为量化指标,能见度降到50 m以下时对交通事故的影响达到最大;风力达到6级及以上时对交通事故的影响明显。 相似文献
11.
乌鞘岭高速公路路段多发交通事故的气象条件分析 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
12.
利用2014—2016年辽宁省冬季高速公路事故记录,将多要素逐日气象观测数据与事故数据按照日期进行匹配,分析气象条件引发高速事故的空间分布特征。数据挖掘分析首先利用两步聚类方法确定辽宁地区冬季天气类型数量,再通过K-means方法对气象数据进行聚类处理。采用随机森林方法对不同天气类型搭建高速公路交通事故分类模型,并分析模型中气象要素的特征重要性。结果表明：受气象条件影响的高速事故数量辽南地区最多,其次是辽西地区,辽东、辽北地区占比较低。辽宁冬季天气可以分为四种类型,根据气象要素数据结构总结出的天气特征分别为：当日出现降水、前一日出现降水、寒冷干燥、潮湿回暖。有明显降水特征天气类型的事故率超过七成,降温、升温天气类型的事故率在两成左右。随机森林方法对前一日出现降水、寒冷干燥两种天气类型的分类精度更高,模型泛化能力也更好。4种天气类型中气象要素的特征重要性有明显差异,最高地温要素在事故高发天气类型中特征重要性排第1位,在潮湿回暖天气类型排第3位,对于冬季辽宁地区高速公路交通安全影响高于其他要素。 相似文献
13.
本文通过应用绵西高速公路(S32)交通管制台账资料、沿途气象观测站数据、通过统计学、GIS区划、专家打分等方式进行研究分析,得到绵西高速公路道路管制情况、灾害性天气直接影响下交通管制情况分布特征、主要气象灾害风险等级：1)绵西高速公路运营以来至2021年,受灾害性天气及引发的次生灾害造成的交通管制占比77.7%,主要原因是大雾天气、强降水及引发的路面积水;季节天气影响交通管制程度由高到低分别为冬、夏、秋、春。2)2019至2021年绵西高速公路由大雾造成交通管制的平均时长较强降水更长,发生时段更集中。大雾造成交通管制持续时间平均时长为5小时,管制开始时间主要集中在00至08时,解除时间在07至11时;强降水直接造成交通管制持续时间平均时长为3小时,管制开始时间为08至10时和15时至21时,结束时间在10到17时。利用成果能为交通运维工作提供有效的决策参考意见,有力保障道路安全畅通,最大限度地减少因灾害性天气造成的交通事故发生,有利于提高生产效率和社会经济效益。 相似文献
14.
15.
对2005—2008年辽宁省高速公路交通事故资料进行统计。结果表明：辽宁省高速公路发生交通事故呈逐年上升趋势,其中由天气原因及其所引起的不良路况所造成的交通事故占20.4%,5—8月和11—翌年1月是此类交通事故的两个多发期。在各类天气现象中,因雾引起的交通事故所占比例最高,为41.0%,雨次之为31.3%。在此基础上就如何做好高速公路气象服务提出四点措施：划分灾害性天气服务关键性路段和关键期,制定高速公路安全运营气象灾害防御地方标准,在高速公路沿线布设密度适宜的气象监测站,加强气象对高速公路影响机理的研究。 相似文献
16.
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。 相似文献
17.
利用雷雨、大风等灾害天气资料和电力事故历史数据资料,分析了电力事故发生的时空分布特征及其与雷雨、大风、日平均气温等天气要素之间的关系。进而利用事件概率回归（regression estimation of event probability,REEP）和Logistic回归分析方法,得到了日照市电力事故发生概率与雷雨、大风和日平均气温之间关系的预警模型。研究结果表明：1）雷雨、大风是造成日照市电力事故的重要气象因素。2）雷雨、大风和高温等灾害天气对电力事故的发生虽都有促成作用,但影响能力存在较大差距。3）两种回归分析模型对因子和变量之间关系均有较好的拟合效果,相较而言,REEP模型更为直观,Logistic回归分析方法更为客观,适用性更强。4）回归分析结果建立在客观资料基础上,回归模型具有准确性、实用性,可为电力事故预警发布系统提供理论和技术支持。 相似文献
18.
Stanley A. Changnon 《Climatic change》1996,32(4):481-494
Potential shifts in summer precipitation due to an enhanced greenhouse effect indicate the possibility of more rain days and heavier rains in the Midwest, and this study assessed the effects of such changes on transportation in Chicago using a 3-year period of data. Traffic accidents in the metropolitan area doubled on rainy days, with 30% more accidents in more densely populated urban areas than in suburban-rural areas. During rain events accident severity (number of injuries) was 55% higher in suburban and rural areas where less dense but higher speed traffic flows exist than in the city, however. Rain days during dry months produced more accidents and injuries than during normal or wet months. Three times as many accidents occurred during heavy rain periods (> 12.8 mm) as during nonrain conditions. Rain had a negligible influence on weekday traffic volume on busy highways but there was a 9% decrease in traffic volume on rainy weekends. A 3–5% decrease in ridership of public transportation occurred on rainy days, with most decreases during midday. Nationally, 27% of all fatality-producing aircraft accidents occurred during rainy weather conditions, as did 57% of the 30-min flight delays at Chicago's O'Hare Airport. Results suggest that given continued transportation use patterns extend into the future, a future climate with more summer rain days, somewhat higher rain rates, and more storms would mean more total vehicular accidents, more total injuries in vehicular accidents, decreased ridership on public transportation systems, and more aircraft accidents and delays. A drier climate would likely experience fewer moderate to heavy rain events but results show that rain events during drier conditions produced a greater frequency of accidents and injuries per event than during wetter conditions. 相似文献
19.
大运会期间深圳重度灰霾天气特征及环流形势 总被引：1，自引：0，他引：1
针对第26届大学生运动会将于2011年8月在深圳市举办,利用常规气象观测资料和NCEP再分析资料,分析深圳8月份重度灰霾天气的分布特征、环流形势,以期为大运会期间天气服务保障提供科学依据。结果表明:8月是深圳一年中霾天气相对较少的月份;8月份深圳霾和重度灰霾天气均呈上升趋势;霾天气造成能见度明显下降,重度灰霾日平均能见度仅4 km,08:00～14:00是重度灰霾最容易出现的时段;大运会期间重度灰霾天气影响概率较低,且持续时间低于6 h;深圳8月份重度灰霾天气主要发生在副热带高压控制、热带气旋型两种不同的环流形势下,其中热带气旋型是8月份造成深圳重度灰霾天气的主要形势。 相似文献