利用庆阳市8个国家气象观测站2008—2022年冬季逐时气象观测资料，分析道路结冰时空分布特征；基于回归模型筛选出影响道路结冰的敏感气象因子，并结合道路结冰有效样本库计算影响指数，采用聚类分析法进行归类分级，建立道路结冰影响指数分级预报模型；并利用2023年气象观测资料进行检验。结果表明：道路结冰年际变化整体呈现波动下降趋势；月际分布中道路结冰出现日数和出现时间均为1月最多，2月次之，12月最少，冬季各月发生道路结冰时平均地面温度、平均气温及平均最低气温均≤0℃,出现日数与平均气温的变化趋势呈反位相；道路结冰主要出现在夜间，白天出现概率较低；地域差异呈东南部偏多、西北部偏少的特征；雪或积雪条件下，日最低气温、日平均气温≤0℃为道路结冰的主要特征；经检验评估，道路结冰影响指数分级预报模型具有较好的预报能力。

利用庆阳市8个国家气象观测站2008—2022年冬季逐时气象观测资料，分析道路结冰时空分布特征；基于回归模型筛选出影响道路结冰的敏感气象因子，并结合道路结冰有效样本库计算影响指数，采用聚类分析法进行归类分级，建立道路结冰影响指数分级预报模型；并利用2023年气象观测资料进行检验。结果表明：道路结冰年际变化整体呈现波动下降趋势；月际分布中道路结冰出现日数和出现时间均为1月最多，2月次之，12月最少，冬季各月发生道路结冰时平均地面温度、平均气温及平均最低气温均≤0℃,出现日数与平均气温的变化趋势呈反位相；道路结冰主要出现在夜间，白天出现概率较低；地域差异呈东南部偏多、西北部偏少的特征；雪或积雪条件下，日最低气温、日平均气温≤0℃为道路结冰的主要特征；经检验评估，道路结冰影响指数分级预报模型具有较好的预报能力。

利用庆阳市8个国家气象观测站2008—2022年冬季逐时气象观测资料，分析道路结冰时空分布特征；基于回归模型筛选出影响道路结冰的敏感气象因子，并结合道路结冰有效样本库计算影响指数，采用聚类分析法进行归类分级，建立道路结冰影响指数分级预报模型；并利用2023年气象观测资料进行检验。结果表明：道路结冰年际变化整体呈现波动下降趋势；月际分布中道路结冰出现日数和出现时间均为1月最多，2月次之，12月最少，冬季各月发生道路结冰时平均地面温度、平均气温及平均最低气温均≤0℃,出现日数与平均气温的变化趋势呈反位相；道路结冰主要出现在夜间，白天出现概率较低；地域差异呈东南部偏多、西北部偏少的特征；雪或积雪条件下，日最低气温、日平均气温≤0℃为道路结冰的主要特征；经检验评估，道路结冰影响指数分级预报模型具有较好的预报能力。