基于數據挖掘處理的影響遼寧高速公路冬季交通事故主要氣象要素分析

作者：林毅,肇毓,李倩,馬東雷,張廣梅,馬強,李嵐,趙凡

摘要：利用2014—2016年遼寧省冬季高速公路事故記錄,將多要素逐日氣象觀測數據與事故數據按照日期進行匹配,分析氣象條件引發高速事故的空間分布特征。數據挖掘分析首先利用兩步聚類方法確定遼寧地區冬季天氣類型數量,再通過K-means方法對氣象數據進行聚類處理。采用隨機森林方法對不同天氣類型搭建高速公路交通事故分類模型,并分析模型中氣象要素的特征重要性。結果表明:受氣象條件影響的高速事故數量遼南地區最多,其次是遼西地區,遼東、遼北地區占比較低。遼寧冬季天氣可以分為四種類型,根據氣象要素數據結構總結出的天氣特征分別為:當日出現降水、前一日出現降水、寒冷干燥、潮濕回暖。有明顯降水特征天氣類型的事故率超過七成,降溫、升溫天氣類型的事故率在兩成左右。隨機森林方法對前一日出現降水、寒冷干燥兩種天氣類型的分類精度更高,模型泛化能力也更好。4種天氣類型中氣象要素的特征重要性有明顯差異,最高地溫要素在事故高發天氣類型中特征重要性排第1位,在潮濕回暖天氣類型排第3位,對于冬季遼寧地區高速公路交通安全影響高于其他要素。

發文機構：遼寧省氣象服務中心 遼寧省高速公路運營管理有限責任公司 沈陽區域氣候中心 遼寧省交通運輸事業發展中心

關鍵詞：高速公路高風險天氣數據挖掘氣象要素ExpresswayHigh-risk weatherData miningMeteorological factors

分類號： P49[天文地球—大氣科學及氣象學]