为更好地开展公路交通道路结冰预报预警服务工作，利用甘肃省道路结冰高发区路段（甘肃武威以东）的交通气象站逐小时观测资料，分析道路结冰空间分布特征，探讨道路结冰与气象要素的相关性，采用Logistic回归法和神经网络算法构建道路结冰预警模型。结果表明：甘肃省道路结冰主要集中在冬季（12月至次年2月），其中00:00—10:00和22:00—23:00（北京时）出现道路结冰的频率较高。Logistic回归模型和神经网络模型对未发生结冰事件的预测准确率较高，分别为91.9%和96.2%；针对发生结冰事件，Logistic回归模型的预测准确率较低，为31.6%，而神经网络模型的预测准确率可达44.6%，说明2种模型对道路结冰预警有一定指示意义，神经网络模型预测效果优于Logistic回归模型。

为更好地开展公路交通道路结冰预报预警服务工作，利用甘肃省道路结冰高发区路段（甘肃武威以东）的交通气象站逐小时观测资料，分析道路结冰空间分布特征，探讨道路结冰与气象要素的相关性，采用Logistic回归法和神经网络算法构建道路结冰预警模型。结果表明：甘肃省道路结冰主要集中在冬季（12月至次年2月），其中00:00—10:00和22:00—23:00（北京时）出现道路结冰的频率较高。Logistic回归模型和神经网络模型对未发生结冰事件的预测准确率较高，分别为91.9%和96.2%；针对发生结冰事件，Logistic回归模型的预测准确率较低，为31.6%，而神经网络模型的预测准确率可达44.6%，说明2种模型对道路结冰预警有一定指示意义，神经网络模型预测效果优于Logistic回归模型。

利用1961—2018年苏尼特左旗、苏尼特右旗和二连浩特市基本气象站点数据和平均牧草高度数据，依据国家标准GB/T20482—2017《牧区雪灾等级》，对苏尼特草原雪灾进行时空分析。结果表明：（1）1961—2018年，苏尼特草原雪灾发生次数虽呈整体增长趋势，但不明显，增速为0.004 0次/a；然而2004—2018年近15年间，雪灾发生次数呈减少趋势，减速为0.021 4次/a。（2）1961—2018年，苏尼特草原东部雪灾发生频次较高，西部和北部雪灾发生频次较低；2004—2018年近15年间，雪灾主要发生于东部的苏尼特左旗，并且重灾和特大灾多发地均是苏尼特左旗。

利用1961—2018年苏尼特左旗、苏尼特右旗和二连浩特市基本气象站点数据和平均牧草高度数据，依据国家标准GB/T20482—2017《牧区雪灾等级》，对苏尼特草原雪灾进行时空分析。结果表明：（1）1961—2018年，苏尼特草原雪灾发生次数虽呈整体增长趋势，但不明显，增速为0.004 0次/a；然而2004—2018年近15年间，雪灾发生次数呈减少趋势，减速为0.021 4次/a。（2）1961—2018年，苏尼特草原东部雪灾发生频次较高，西部和北部雪灾发生频次较低；2004—2018年近15年间，雪灾主要发生于东部的苏尼特左旗，并且重灾和特大灾多发地均是苏尼特左旗。