陜西道路結(jié)冰時空變化特征及其風險預(yù)警模型

張宏芳，盧 珊，沈姣姣，張 曦，黨超琪

（陜西省氣象服務(wù)中心，陜西 西安 710014）

引 言

隨著社會經(jīng)濟的快速發(fā)展，公路交通運輸能力和效率不斷提高，氣象條件對其影響也日益明顯。據(jù)交通管理部門統(tǒng)計，近30%的交通事故發(fā)生在惡劣天氣條件下［1］。在冷季，降雪、積雪、結(jié)冰、凍雨等天氣現(xiàn)象常造成車輛打滑、行走困難，對交通運輸和人民生命財產(chǎn)安全等造成嚴重危害，成為冷季影響公路正常運行的主要氣象災(zāi)害。調(diào)查顯示，道路結(jié)冰在影響交通安全的惡劣天氣中排名第一［2－3］。2011年1月2日，陜西省出現(xiàn)大范圍降雪結(jié)冰天氣，省內(nèi)10條省際運輸線路停運，部分線路延遲發(fā)車，其中西潼高速發(fā)生車禍20起，造成1死5傷（4人重傷）；西寶高速發(fā)生交通事故55起，8車連環(huán)追尾。2018年1月，陜西省連續(xù)兩次遭遇嚴寒和大范圍強降雪天氣，道路交通陷入癱瘓，對市民生產(chǎn)、生活影響巨大。因此，準確認識道路結(jié)冰發(fā)生規(guī)律并科學有效預(yù)報是防災(zāi)減災(zāi)的關(guān)鍵問題。

從20世紀60年代起，美國、英國、歐洲等國家陸續(xù)開展了路面溫度及道路結(jié)冰研究［4－7］，早期，根據(jù)氣象學和傳熱學的基本原理，采用數(shù)值分析方法，開展基于熱傳導(dǎo)方程的路面溫度及路面狀況理論預(yù)報方法研究。20世紀80年代后，在較完善的路面天氣監(jiān)測系統(tǒng)基礎(chǔ)上，加拿大、芬蘭、法國等國家基于地表能量輻射平衡理論，逐步開展路面溫度和路面狀況的數(shù)值預(yù)報模式研究，并研制了路面狀態(tài)預(yù)報模型，為公眾及道路維護人員提供路面狀況預(yù)報預(yù)警。我國針對路面溫度及道路結(jié)冰的相關(guān)研究起步于2005年，主要歸納為兩類：一是基于實測數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析路面溫度和道路結(jié)冰與氣溫、風速、相對濕度、降水量等氣象要素之間的定量關(guān)系，并構(gòu)建統(tǒng)計模型，通過路面溫度來間接預(yù)報路面結(jié)冰與否［8－13］；二是采用支持向量機方法、C4.5決策樹算法等數(shù)據(jù)挖掘方法建模［14－15］，數(shù)據(jù)挖掘法可以處理海量數(shù)據(jù)，在模型屬性選擇合理情況下準確率相對較高。如史達偉等［15］基于C4.5決策樹算法構(gòu)建了連云港（嘉定）道路結(jié)冰預(yù)報模型，其預(yù)報準確率高達96.82%（94.87%）。研究認為，導(dǎo)致道路結(jié)冰的主要原因為降雪、凍雨、雨夾雪及降雨，但各地情況略有不同，如北京地區(qū)降雪引起的道路結(jié)冰占比較大，其次是凍雨和雨夾雪［8］，南京地區(qū)主要為降雨結(jié)冰、降雪結(jié)冰和雨夾雪結(jié)冰［14］，而貴州地區(qū)降雪結(jié)冰遠低于凍雨結(jié)冰［16］。這些研究對道路結(jié)冰預(yù)報方法做了一些有益的探索，具有較好的應(yīng)用價值，但結(jié)合行業(yè)數(shù)據(jù)和面向?qū)ο笮枨蟮墓方煌ㄓ绊戭A(yù)報及道路結(jié)冰災(zāi)害風險預(yù)警的研究較少，而開展公路交通災(zāi)害風險研究是中國氣象局對專業(yè)氣象服務(wù)發(fā)展提出的新方向［17］，是未來交通氣象預(yù)報服務(wù)的一項重要內(nèi)容。

陜西省作為我國旅游大省，是交通樞紐中心地帶，公路里程達17萬km，其中高速公路通車總里程突破5000 km。2015年2月10日公安部交通管理局公布了2014年全國交通事故多發(fā)、死亡人數(shù)集中的10個路段（平均每10 km發(fā)生事故78起、死亡30人），其中包括青銀高速陜西榆林境內(nèi)和京昆高速陜西安康境內(nèi)的2個路段。在目前陜西省道路結(jié)冰氣象觀測和交通實景監(jiān)測系統(tǒng)剛剛起步的前提下，探索道路結(jié)冰風險預(yù)警方法，填補陜西省道路結(jié)冰預(yù)報和公路交通風險預(yù)警業(yè)務(wù)空白，可為灑鹽、掃雪鏟冰等道路維護提供一定的科學決策依據(jù)，從而減小交通流量的波動、降低事故的發(fā)生。因此，本文分析了冷季陜西省道路結(jié)冰的時空分布特征，嘗試構(gòu)建道路結(jié)冰風險預(yù)警模型，并在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中實現(xiàn)自動制作，這對保障惡劣天氣條件下的交通安全、提高交通氣象災(zāi)害的應(yīng)急處理能力有重要意義。

1 資料和方法

陜西省高速公路交通氣象監(jiān)測設(shè)施的建設(shè)剛剛起步，2019年該省在連霍高速（G30）建立了13套交通自動站，包括路面溫度、道路結(jié)冰、道路積水等路面狀態(tài)資料。由于交通自動站觀測時間較短，所以選取了1980—2017年陜西省94個氣象臺站天氣現(xiàn)象、降水量、地面最低溫度、日最低氣溫等逐日觀測數(shù)據(jù)。參照劉梅等［14］和保廣裕等［10］的方法，道路結(jié)冰定義為氣象監(jiān)測站當日有結(jié)冰天氣現(xiàn)象且出現(xiàn)了降水或積雪。其中，降雨結(jié)冰定義為當日有結(jié)冰天氣現(xiàn)象且出現(xiàn)了降雨；降雪結(jié)冰定義為當日有結(jié)冰天氣現(xiàn)象且出現(xiàn)了降雪或雨夾雪；積雪結(jié)冰則定義為當日有結(jié)冰天氣現(xiàn)象且出現(xiàn)了積雪。

為了對比氣象站和交通站觀測數(shù)據(jù)的差異，統(tǒng)計了2019年10月至2020年3月連霍高速（G30）13個交通自動站監(jiān)測的道路結(jié)冰天數(shù)及平均路面溫度（表1），發(fā)現(xiàn)研究時段內(nèi)，連霍高速13個交通站觀測的道路結(jié)冰天數(shù)為6～8 d，與鄰近氣象站判斷的道路結(jié)冰天數(shù)基本一致，其中眉縣（V0019）和臨潼（V0013）兩站相差最多為2 d，其原因是前一日有降水發(fā)生，當日交通站觀測到道路結(jié)冰，而臨近氣象站未做統(tǒng)計。所以，在后期建模過程中，考慮前3 h有降水出現(xiàn)，且路面溫度Tr≤0℃時，有一定的結(jié)冰風險。按照氣象上規(guī)定的季節(jié)，當年12月至次年2月為該年的冬季，約定1980年冬季是指1980／1981年冬季。

表1 2019年10月至2020年3月陜西G30高速道路結(jié)冰天數(shù)及平均路面溫度Tab.1 The road icing days and average road surface temperature on G30 expressway of Shaanxi from October 2019 to March 2020

高速公路日均車流量資料來自于陜西省公路局。高速公路路網(wǎng)密度是利用ArcGIS軟件計算得出。交通事故多發(fā)路段來自于陜西省高速公路收費管理中心。

采用經(jīng)驗正交函數(shù)（EOF）探討陜西道路結(jié)冰的年際變化特征。根據(jù)公路交通氣象災(zāi)害風險理論，考慮致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體等多影響因素建立道路結(jié)冰風險預(yù)警模型，模型中權(quán)重系數(shù)主要采用層次分析法進行確定。

2 陜西道路結(jié)冰的時空變化特征

當路面結(jié)冰時，車輛輪胎和路面的摩擦系數(shù)減小，抗滑性能很差，機動車輛容易出現(xiàn)打滑或空轉(zhuǎn)，發(fā)生交通事故的概率大大增加［14］。陜西道路結(jié)冰主要有降雨結(jié)冰、雨夾雪或降雪結(jié)冰、積雪結(jié)冰3種，而不同狀態(tài)下結(jié)冰所造成的影響不同。從圖1看出，陜西道路降雨結(jié)冰主要呈現(xiàn)兩高兩低的空間分布形態(tài)，高值中心分別位于延安西部的志丹、延安市區(qū)及秦嶺山區(qū)一帶，年平均降雨結(jié)冰日數(shù)在1 d以上，而陜南安康、商洛以及關(guān)中南部為降雨結(jié)冰低值區(qū)，年平均降雨結(jié)冰日數(shù)小于0.5 d［圖1（a）］；與降雨結(jié)冰分布不同，雨夾雪或降雪結(jié)冰的高值中心主要出現(xiàn)在關(guān)中西北部的咸陽以及秦嶺山區(qū)，年平均日數(shù)在20 d以上，低值區(qū)主要在陜南的漢中、安康地區(qū)，年平均日數(shù)為2～4 d［圖1（b）］；積雪結(jié)冰的空間分布主要表現(xiàn)為從南到北明顯增加的特征，陜南年平均積雪結(jié)冰天數(shù)0～2 d，陜北北部在12 d以上［圖1（c）］，這與陜西冷季積雪日數(shù)有很大關(guān)系，陜北冷空氣活動頻繁，且氣溫低，積雪很難融化，而陜南氣溫相對較高，積雪深度較淺，很難維持。

另外，從3種狀態(tài)結(jié)冰占總結(jié)冰日數(shù)的百分率來看，雨夾雪或降雪引起的道路結(jié)冰日數(shù)占比最大，且空間差異明顯，陜南主要以雨夾雪或降雪結(jié)冰為主，占總結(jié)冰天數(shù)的65%～80%，降雨結(jié)冰、積雪結(jié)冰各約占5%～15%，其中漢中盆地是全省降雨結(jié)冰及雨夾雪或降雪結(jié)冰日數(shù)占比最高的地區(qū)，而積雪結(jié)冰日數(shù)占比最低為3%；關(guān)中地區(qū)以雨夾雪或降雪結(jié)冰為主，占比50%～60%，其次是積雪結(jié)冰，約占20%～35%，而降雨結(jié)冰日數(shù)僅占不到4%；陜北則以積雪結(jié)冰和雨夾雪或降雪結(jié)冰為主，降雨結(jié)冰很少出現(xiàn)。

圖1 1980—2017年陜西道路平均降雨結(jié)冰（a）、雨夾雪或降雪結(jié)冰（b）、積雪結(jié)冰（c）日數(shù)（陰影，單位：d）及占總結(jié)冰日數(shù)百分比（等值線，單位：%）的空間分布和道路結(jié)冰日數(shù)的年際變化（d）Fig.1 Spatial distribution of average rainfall icing（a），sleet or snowfall icing（b），snow icing（c）days（shadows，Unit：d）and their percentages to total road icing days（isolines，Unit：%）and annual variation of road icing days（d）in Shaanxi during 1980－2017

從道路結(jié)冰天數(shù)的年際變化［圖1（d）］來看，近38 a來陜西年平均道路結(jié)冰天數(shù)總體呈逐漸減少特征，20世紀80年代結(jié)冰日數(shù)較多，平均25～35 d，其中1989年結(jié)冰天數(shù)最高為52 d，而1990年之后道路結(jié)冰天數(shù)逐漸減少，2012年以后平均結(jié)冰天數(shù)僅為10～20 d。

為進一步探討陜西道路結(jié)冰的空間分布形態(tài)及時間序列變化特征，對1980—2017年道路結(jié)冰日數(shù)進行EOF分析，得到空間主模態(tài)及對應(yīng)的時間序列變化（圖2）。為了能夠反映實際變化量級，EOF的空間模態(tài)未直接采用特征向量場，而是通過標準化時間序列進行回歸來表示?？梢钥闯?，前兩個主模態(tài)的解釋方差分別為 68.9%和 15.4%，累積貢獻率為84.3%，具有代表性。按照NORTH等［18］的判別標準，前兩個模態(tài)之間彼此獨立，且可以同其他模態(tài)區(qū)分開。

從圖2可見，陜西道路結(jié)冰日數(shù)的第一空間模態(tài)EOF1主要表現(xiàn)為全區(qū)一致的正異常，正異常中心有2個，分別位于關(guān)中西北部和陜北西部宜君、長武、甘泉一帶，以及陜北北部神木一帶［圖2（a）］，整體上與氣候態(tài)非常相似。第一模態(tài)對應(yīng)的時間序列變化曲線［圖2（c）］顯示，1980—1994年、2000—2008年為正異常，表明這兩個時段陜西道路結(jié)冰日數(shù)偏多，而1995—1999年、2009年至今處于負位相，為道路結(jié)冰偏少時期。這與陜西平均氣溫的年代際變化呈負相關(guān)，說明氣溫是道路結(jié)冰年代際變化的重要影響因子。道路結(jié)冰日數(shù)的第二空間模態(tài)EOF2主要表現(xiàn)為陜南、關(guān)中西部（負異常）與關(guān)中東部、陜北（正異常）的反位相振蕩［圖2（b）］；相應(yīng)的時間序列也具有明顯的年代際變化特征，2000年之前整體處于負異常，陜南、關(guān)中西部道路結(jié)冰日數(shù)偏多，陜北、關(guān)中東部偏少，而2001年以后處于正異常。

圖2 1980—2017年陜西道路結(jié)冰日數(shù)EOF第一模態(tài)（a，c）和第二模態(tài)（b，d）的空間分布型（a，b）及標準化時間系數(shù)序列（c，d）Fig.2 Spatial patterns（a，b）and normalized time coefficient series（c，d）of the first（a，c）and the second（b，d）modes from EOF of road icing days in Shaanxi from 1980 to 2017

陜西南北狹長，北有黃土高原、南有秦嶺山脈，跨躍幾個氣候帶，地形復(fù)雜，天氣多變。因此，將其分為陜北、關(guān)中、陜南3個地區(qū)來統(tǒng)計冷季初冰日和終冰日。結(jié)冰日期是指每年出現(xiàn)降水天氣且有結(jié)冰現(xiàn)象的開始、結(jié)束日期。由圖3可以發(fā)現(xiàn)，陜北道路結(jié)冰開始最早、結(jié)束最晚，關(guān)中次之，而陜南初冰日晚、終冰日早。其中，陜北、關(guān)中結(jié)冰最早日期出現(xiàn)在9月30日（1988年），最晚初冰日出現(xiàn)在12月上旬，平均初冰日一般出現(xiàn)在10月中、下旬，占55%～63%；陜南初冰日最早出現(xiàn)在10月25日，且66%的年份初冰日出現(xiàn)在11月，最晚出現(xiàn)在12月26日。從年際變化趨勢來看，陜南初冰日有逐漸提前趨勢（P≤0.05），關(guān)中有逐漸推后趨勢（P≤0.05），而陜北變化趨勢不明顯。陜北、關(guān)中的終冰日主要出現(xiàn)在3月和4月，5月出現(xiàn)道路結(jié)冰的概率僅為5%～7%，而陜南道路結(jié)冰最早結(jié)束在2月16日，最晚結(jié)束在4月15日。從年際變化趨勢看，3個區(qū)域終冰日均有逐漸提早趨勢（P≤0.05）。可見，陜北、關(guān)中地區(qū)高速公路結(jié)冰時間明顯長于陜南，尤其陜北及秦嶺山區(qū)秋初和春末都有結(jié)冰的可能。

從道路結(jié)冰開始和結(jié)束日期來看，陜西道路結(jié)冰主要出現(xiàn)在10月到次年4月，約占全年的99.9%。圖4為陜西各月道路結(jié)冰日數(shù)隨緯度的變化。就全區(qū)來看，陜西道路結(jié)冰表現(xiàn)為單峰型月分布，1月道路結(jié)冰日數(shù)最多，10月和4月道路結(jié)冰日數(shù)最少。整體來看，各月道路結(jié)冰日數(shù)都隨緯度增大而增加，36°N以南的關(guān)中、陜南地區(qū)冷季各月道路結(jié)冰日數(shù)為1～3 d，12月至次年2月道路結(jié)冰日數(shù)的占比較大；在32°N和34°N分別有一相對高值中心，12月至次年2月各月結(jié)冰日數(shù)都在3 d以上，這兩個緯度正是秦嶺山脈和大巴山山脈的位置。由此可見，道路結(jié)冰與地形關(guān)系密切，山區(qū)較平原氣溫低，道路更易結(jié)冰。另外，36°N以北的陜北地區(qū)在冷季各月都有出現(xiàn)道路結(jié)冰的可能，各月結(jié)冰日數(shù)基本在3.5 d以上。

表2為10月到次年4月各月平均道路結(jié)冰日數(shù)及其占比?？梢钥闯觯兾鞯缆方Y(jié)冰月際分布不均，11月到次年3月是道路結(jié)冰的主要時段，約占全年的96%，其中1月平均道路結(jié)冰天數(shù)為8 d，占全年的32%，其次是12月和2月，是道路結(jié)冰日常業(yè)務(wù)預(yù)報需要關(guān)注的重點時間，而10月和4月道路結(jié)冰出現(xiàn)日數(shù)最少，平均不足1 d，且主要集中在秦巴山區(qū)和陜北地區(qū)。

圖3 1980—2017年陜西道路結(jié)冰開始日期（a）及終止日期（b）的年際變化Fig.3 The annual variation of beginning date（a）and ending date（b）of road icing in Shaanxi from 1980 to 2017

圖4 陜西逐月道路結(jié)冰日數(shù)隨緯度的變化（單位：d）Fig.4 The monthly road icing days with the change of latitude in Shaanxi（Unit：d）

表2 1980年10月至2017年4月陜西各月道路結(jié)冰日數(shù)及占比統(tǒng)計Tab.2 The statistics of monthly road icing days and its percentage in Shaanxi from October 1980 to April 2017

3 陜西道路結(jié)冰風險預(yù)警模型

3.1 道路結(jié)冰指數(shù)等級標準

研究表明，太陽輻射、相對濕度、氣溫、路面溫度、降水、風速等因素對道路結(jié)冰都有一定影響，但降水和路面溫度是主要的基本條件［11］。因此，主要討論降雨結(jié)冰、雨夾雪或降雪結(jié)冰、積雪結(jié)冰3種狀態(tài)下道路結(jié)冰時的日最低氣溫、日最低地面溫度，以便在日常業(yè)務(wù)中建立道路結(jié)冰等級預(yù)報標準。統(tǒng)計發(fā)現(xiàn)（表略），陜西降雨結(jié)冰日最低氣溫基本都在3℃以下，雨夾雪或降雪結(jié)冰日最低氣溫基本都在2℃以下，而積雪結(jié)冰日最低氣溫基本都在0℃左右或以下，但3種狀態(tài)下日最低地面溫度都在0℃左右或以下。可見，日最低地面溫度在0℃左右或以下是道路結(jié)冰的必要條件。在實際道路結(jié)冰預(yù)報時，如果降水結(jié)束后，地面溫度持續(xù)較低，路面有積水或潮濕也可能出現(xiàn)結(jié)冰，防滑系數(shù)仍較低。因此，結(jié)合當前降水、前期降水、路面溫度、積雪深度可以判斷路段是否有結(jié)冰及其對交通的影響。根據(jù)陜西道路結(jié)冰地面溫度和Norrman路面打滑標準［19］，將陜西道路結(jié)冰分為3級，分級標準見表3。

表3 陜西道路結(jié)冰等級劃分標準Tab.3 The classification criteria of road icing grades in Shaanxi

3.2 道路結(jié)冰風險預(yù)警模型

依據(jù)道路結(jié)冰等級劃分標準，按照公路交通氣象災(zāi)害風險理論，考慮致災(zāi)因子、孕災(zāi)環(huán)境、承災(zāi)體等多因素影響基礎(chǔ)上，構(gòu)建客觀準確的公路交通風險預(yù)警模型［20］。其中，致災(zāi)因子主要考慮道路結(jié)冰時間及路面打滑等級；孕災(zāi)環(huán)境主要考慮路段是否處于道路結(jié)冰易發(fā)多發(fā)路段、公路路網(wǎng)密度、日均單向車流量；承災(zāi)體主要考慮交通事故起數(shù)。按照曲曉黎等［21］方法，道路結(jié)冰風險預(yù)警模型建立主要分為兩步：

第一步，建立道路結(jié)冰災(zāi)害風險預(yù)警模型；

式中：Rice為道路結(jié)冰風險預(yù)警指數(shù)；Pr為道路結(jié)冰等級指標，賦值標準參照表3；T（h）為道路結(jié)冰持續(xù)時間指標，為預(yù)報時段內(nèi)道路結(jié)冰持續(xù)的小時數(shù)；D［km·（100 km2）－1］為路網(wǎng)密度指標，為每100 km2內(nèi)高速公路的里程數(shù)；N（萬輛）為某條公路單向車流量指標，包含上下站口和過路車輛；F為道路結(jié)冰風險區(qū)劃等級，共分為4級，可反映路段是否易發(fā)生道路結(jié)冰，主要考慮兩方面因素，即氣象監(jiān)測站平均結(jié)冰情況和2011—2013年風險普查的道路結(jié)冰多發(fā)路段；V代表是否為交通事故多發(fā)路段。以上分指標均進行標準化處理后參與計算。p、t、d、d1、n1、f1、v分別為各變量對應(yīng)的權(quán)重系數(shù)，通過層次分析法確定。

第二步，劃分道路結(jié)冰風險預(yù)警等級。

通過道路結(jié)冰風險預(yù)警模型計算Rice序列，采用標準差分類法，以道路結(jié)冰風險預(yù)警指數(shù)的平均值和標準差S為依據(jù)，將道路結(jié)冰風險預(yù)警指數(shù)分為4個等級：當時，分別對應(yīng)1級、2級、3級、4級。其中，1級表示對交通有輕微影響的道路結(jié)冰；2級表示對交通有較大影響的道路結(jié)冰；3級表示對交通有很大影響的道路結(jié)冰；4級表示對交通有嚴重影響的道路結(jié)冰。

4 應(yīng) 用

在日常業(yè)務(wù)中，道路結(jié)冰風險預(yù)警制作主要拆分為單獨的算法模型和產(chǎn)品任務(wù)制作兩部分。算法模型來自于道路結(jié)冰風險預(yù)警模型，通過計算可以獲得每個點的道路結(jié)冰風險等級。道路結(jié)冰標準參照表3，通過前期降水、積雪深度及預(yù)報時段的降水、路面溫度綜合判斷，其中前期降水和積雪深度來自觀測資料，而預(yù)報時段內(nèi)降水、路面溫度來源于陜西省智能網(wǎng)格預(yù)報產(chǎn)品（空間分辨率為3 km×3 km、時間分辨率為1 h）。路網(wǎng)密度、單向車流量、風險區(qū)劃等級、是否為交通事故多發(fā)路段等因子通過后臺參數(shù)配置預(yù)先設(shè)置。

圖5（a）為產(chǎn)品任務(wù)制作流程圖，根據(jù)前期任務(wù)配置要求，利用模型中各變量實況及預(yù)報數(shù)據(jù)，自動判斷是否符合制作條件。具體流程：首先，從數(shù)據(jù)庫中獲取算法模型所需數(shù)據(jù)，進行預(yù)處理后輸入算法模型，得到所有格點的道路結(jié)冰風險等級；然后，將高速公路目標站點與格點之間做拓撲計算，得出全省高速公路各路段的風險等級，輸出主要路段逐3 h、3 km分辨率的道路結(jié)冰風險等級預(yù)警產(chǎn)品。為了檢驗道路結(jié)冰風險預(yù)警等級的預(yù)報效果，對2018年12月27—29日低溫雨雪天氣下持續(xù)道路結(jié)冰進行預(yù)報，結(jié)果顯示全省大部高速公路道路結(jié)冰等級為3～4級［圖5（b）］，預(yù)報效果較好，在2018年冬季陜西省公路交通安全運行的氣象保障中發(fā)揮了重要作用。

圖5 陜西道路結(jié)冰風險預(yù)警等級流程（a）及產(chǎn)品圖（b）Fig.5 Flow（a）and product chart（b）of road icing risk warning levels in Shaanxi

5 結(jié) 論

（1）陜南高速公路主要以雨夾雪或降雪結(jié)冰為主，占總結(jié)冰日數(shù)的65%～80%，而降雨結(jié)冰、積雪結(jié)冰各約占5%～15%；關(guān)中高速公路以雨夾雪或降雪結(jié)冰為主，占比50%～60%，其次是積雪結(jié)冰，約占20%～35%，降雨結(jié)冰僅占不到4%；陜北高速公路主要以雨夾雪或降雪結(jié)冰和積雪結(jié)冰為主，降雨結(jié)冰很少出現(xiàn)。

（2）陜西省高速道路結(jié)冰日數(shù)的EOF1表現(xiàn)出全區(qū)一致的正異常分布形態(tài)，在關(guān)中西北部及陜北西部宜君、長武、甘泉一帶和陜北北部神木一帶有兩個正異常中心，2009年以來道路結(jié)冰日數(shù)處于偏少時期；EOF2主要表現(xiàn)為陜南、關(guān)中西部負異常與關(guān)中東部、陜北正異常的反位相振蕩，2000年之前陜南、關(guān)中西部道路結(jié)冰日數(shù)偏多，陜北、關(guān)中東部偏少，而2001年以后正好相反。

（3）陜北、關(guān)中初冰日一般出現(xiàn)在10月中、下旬，陜南初冰日較晚出現(xiàn)在11月，而3個區(qū)域終冰日均主要出現(xiàn)在3月和4月，11月到次年3月是陜西道路結(jié)冰的主要時段，約占96%，其中1月道路結(jié)冰日數(shù)最多（平均8 d），約占全年的32%，是日常業(yè)務(wù)預(yù)報中需要關(guān)注的重點時間。陜南初冰日有逐漸提前趨勢，關(guān)中初冰日有逐漸推后趨勢，全省終冰日均有逐漸提前趨勢。

（4）按照公路交通氣象災(zāi)害風險理論，綜合考慮道路結(jié)冰持續(xù)時間、強度、風險區(qū)劃等級、公路路網(wǎng)密度、日均單向車流量、交通事故起數(shù)等多項因子，構(gòu)建了陜西高速道路結(jié)冰風險預(yù)警模型，并集成在業(yè)務(wù)系統(tǒng)中，預(yù)報效果良好。

目前，陜西省正在加快建設(shè)交通監(jiān)測站，隨著高速公路道路監(jiān)測資料的出現(xiàn)和積累，更精細的道路結(jié)冰風險預(yù)警模型還有待進一步分析和改進。