伴隨中國公路的快速發(fā)展,交通事故也在持續(xù)增長。而事故的發(fā)生都直接或間接地受到當時氣象條件的影響,因此,從公路交通事故的氣象條件出發(fā),研究不利天氣下對道路交通安全的影響,對于降低道路交通事故發(fā)生率具有重要意義。本文利用不同路面下的交通事故數(shù)據(jù)、中國自動氣象站與CMORPH融合逐時降水資料和氣象觀測站的地面實況觀測資料,采用統(tǒng)計學等方法,系統(tǒng)地研究了中國京津冀及周邊地區(qū)不利天氣對公路行車的影響,主要結(jié)果如下:(1)對每百千米事故起數(shù)、平均每起事故傷亡人數(shù)和平均每起事故直接經(jīng)濟損失分析,發(fā)現(xiàn)潮濕、冰雪和積水路面是影響道路行車安全的3種主要路面狀況;從交通事故后果綜合指數(shù)來看,9條國道中G108線事故損失最嚴重,各種路面條件下冰雪路面事故損失最嚴重;事故多發(fā)路段中前三位分別為G209線和G307線的呂梁段以及G309線濰坊段。潮濕、冰雪、積水、漫水和泥濘5種路面條件下2011-2015年交通事故起數(shù)在2014年最少,2015年最多,潮濕、積水和漫水路面下7-9月份為事故高發(fā)時期,冰雪路面下12月份為事故發(fā)生高峰,泥濘路面下11月份為事故發(fā)生高峰;絕大多數(shù)事故發(fā)生在白天(07:00-19:00)...

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【學位級別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究目的與意義
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 研究內(nèi)容
第二章 資料來源與研究方法
    2.1 研究區(qū)域
    2.2 所用資料
    2.3 研究方法
        2.3.1 有關(guān)定義
        2.3.2 事故分析指標
        2.3.3 綜合指數(shù)模型
        2.3.4 等距選取公路點
        2.3.5 反距離加權(quán)插值法
        2.3.6 公路點雪季判斷方法
        2.3.7 危險性指數(shù)
        2.3.8 Arcgis幾何間隔法
第三章 不同路面下交通事故分布特征及原因分析
    3.1 事故空間分布特征分析
        3.1.1 事故總體空間分布特征
        3.1.2 綜合指數(shù)空間分布特征
        3.1.3 事故多發(fā)路段分析
    3.2 事故時間分布特征分析
        3.2.1 事故四項指標時間分布特征
        3.2.2 事故綜合指數(shù)時間分布特征
    3.3 事故原因分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 公路沿線氣象條件分析
    4.1 非雪季及雪季降水的時空特征分析
        4.1.1 非雪季及雪季降水空間分布特征
        4.1.2 非雪季及雪季降水時間演變特征
    4.2 霧及輕霧的時空特征分析
        4.2.1 霧及輕霧的空間分布特征
        4.2.2 霧及輕霧的時間演變特征
    4.3 本章小結(jié)
第五章 氣象條件對低能見度的影響
    5.1 天氣現(xiàn)象對低能見度的影響
        5.1.1 引起低能見度的天氣現(xiàn)象時間分布特征
        5.1.2 引起低能見度的天氣現(xiàn)象多發(fā)地區(qū)
        5.1.3 雨、雪和霧對駕駛員能見度的影響
    5.2 氣象因子對低能見度的影響
        5.2.1 低能見度時相對濕度頻率分布
        5.2.2 低能見度時風速頻率分布
    5.3 低能見度危險性評價
        5.3.1 各等級能見度年均頻率分布
        5.3.2 危險性指數(shù)分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 不利天氣行車安全分析
    6.1 雨天行車安全分析
        6.1.1 雨天對路面附著系數(shù)的影響
        6.1.2 雨天安全限速分析
    6.2 雪天行車安全分析
        6.2.1 雪天對路面附著系數(shù)的影響
        6.2.2 雪天安全限速分析
    6.3 霧天行車安全分析
        6.3.1 霧天對路面附著系數(shù)的影響
        6.3.2 霧天安全限速分析
    6.4 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與討論
    7.1 全文總結(jié)
    7.2 本文特色與創(chuàng)新點
    7.3 存在問題及下一步研究計劃
參考文獻
在學期間的研究成果
致謝



本文編號：3875110