利用近10 a G6京藏高速沿线自动气象站与交通气象站逐时观测资料，分析G6呼和浩特—卓资县—集宁区段(简称G6呼集段)道路结冰的时空特征及影响因子的变化规律。结果表明：10—次年4月为G6呼集段道路结冰易发期，通过分析“冰点”温度变化，G6呼集段呼和浩特至集宁方向路面温度(简称路温)和气温呈先陡降再缓升的U型特征，卓资段为U型底部，呼市至卓资、集宁段结冰日数呈现“少、多、少”分布，卓资段最先达到结冰气象条件。降雪、积雪是引发该路段道路结冰的主要诱因，年均40次，占比89%,降雪结冰主要发生于11至次年3月，傍晚至凌晨为结冰高发时段，结冰过程持续5～30 h;积雪结冰的特点是时间短，冰面浅薄。降水和高湿引起的道路结冰年均不到5 d,占比11%,主要发生于秋冬、冬春交替夜晚。日最低气温主要集中于06—07时，白天路温高于气温，两者变化趋势一致，其温差从日出至日落呈先增后减，夜晚气温略高于路温，温差稳定。通过路温和气温的变化关系总结出不同区段、时期的温差公式，利用高分辨率气温数据实现路温精准监测，达到及时预警的目的。
利用近10 a G6京藏高速沿线自动气象站与交通气象站逐时观测资料，分析G6呼和浩特—卓资县—集宁区段(简称G6呼集段)道路结冰的时空特征及影响因子的变化规律。结果表明：10—次年4月为G6呼集段道路结冰易发期，通过分析“冰点”温度变化，G6呼集段呼和浩特至集宁方向路面温度(简称路温)和气温呈先陡降再缓升的U型特征，卓资段为U型底部，呼市至卓资、集宁段结冰日数呈现“少、多、少”分布，卓资段最先达到结冰气象条件。降雪、积雪是引发该路段道路结冰的主要诱因，年均40次，占比89%,降雪结冰主要发生于11至次年3月，傍晚至凌晨为结冰高发时段，结冰过程持续5～30 h;积雪结冰的特点是时间短，冰面浅薄。降水和高湿引起的道路结冰年均不到5 d,占比11%,主要发生于秋冬、冬春交替夜晚。日最低气温主要集中于06—07时，白天路温高于气温，两者变化趋势一致，其温差从日出至日落呈先增后减，夜晚气温略高于路温，温差稳定。通过路温和气温的变化关系总结出不同区段、时期的温差公式，利用高分辨率气温数据实现路温精准监测，达到及时预警的目的。
利用近10 a G6京藏高速沿线自动气象站与交通气象站逐时观测资料，分析G6呼和浩特—卓资县—集宁区段(简称G6呼集段)道路结冰的时空特征及影响因子的变化规律。结果表明：10—次年4月为G6呼集段道路结冰易发期，通过分析“冰点”温度变化，G6呼集段呼和浩特至集宁方向路面温度(简称路温)和气温呈先陡降再缓升的U型特征，卓资段为U型底部，呼市至卓资、集宁段结冰日数呈现“少、多、少”分布，卓资段最先达到结冰气象条件。降雪、积雪是引发该路段道路结冰的主要诱因，年均40次，占比89%,降雪结冰主要发生于11至次年3月，傍晚至凌晨为结冰高发时段，结冰过程持续5～30 h;积雪结冰的特点是时间短，冰面浅薄。降水和高湿引起的道路结冰年均不到5 d,占比11%,主要发生于秋冬、冬春交替夜晚。日最低气温主要集中于06—07时，白天路温高于气温，两者变化趋势一致，其温差从日出至日落呈先增后减，夜晚气温略高于路温，温差稳定。通过路温和气温的变化关系总结出不同区段、时期的温差公式，利用高分辨率气温数据实现路温精准监测，达到及时预警的目的。
利用石家庄市1956 2022年逐日气温、地温、雨雪积雪现象观测数据,分析石家庄市道路结冰的气候特征,基于logistic回归构建道路结冰概率预报模型和气象风险等级预报模型,并以2019—2022年结冰季道路结冰数据对模型进行检验.结果表明:1)石家庄市道路结冰具有开始日期推迟、截至日期提前的趋势,结冰日数减少,平均每10a减少2.6 d;2)当日最低气温下降到5.1～2.0℃时,是道路结冰概率变化的快增期,其中3.6℃为道路结冰概率的敏感峰值基点;3)当日最低气温在5.4℃以上时,道路结冰可能性很低;3.8～5.4℃时,可能出现道路结冰;2.1～3.8℃时,可能性较大;2.1℃以下时,可能性很大.
利用石家庄市1956 2022年逐日气温、地温、雨雪积雪现象观测数据,分析石家庄市道路结冰的气候特征,基于logistic回归构建道路结冰概率预报模型和气象风险等级预报模型,并以2019—2022年结冰季道路结冰数据对模型进行检验.结果表明:1)石家庄市道路结冰具有开始日期推迟、截至日期提前的趋势,结冰日数减少,平均每10a减少2.6 d;2)当日最低气温下降到5.1～2.0℃时,是道路结冰概率变化的快增期,其中3.6℃为道路结冰概率的敏感峰值基点;3)当日最低气温在5.4℃以上时,道路结冰可能性很低;3.8～5.4℃时,可能出现道路结冰;2.1～3.8℃时,可能性较大;2.1℃以下时,可能性很大.
利用石家庄市1956 2022年逐日气温、地温、雨雪积雪现象观测数据,分析石家庄市道路结冰的气候特征,基于logistic回归构建道路结冰概率预报模型和气象风险等级预报模型,并以2019—2022年结冰季道路结冰数据对模型进行检验.结果表明:1)石家庄市道路结冰具有开始日期推迟、截至日期提前的趋势,结冰日数减少,平均每10a减少2.6 d;2)当日最低气温下降到5.1～2.0℃时,是道路结冰概率变化的快增期,其中3.6℃为道路结冰概率的敏感峰值基点;3)当日最低气温在5.4℃以上时,道路结冰可能性很低;3.8～5.4℃时,可能出现道路结冰;2.1～3.8℃时,可能性较大;2.1℃以下时,可能性很大.
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。
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。