摘要: 基于四川省全省158个站点逐日气象观测数据以及2018~2020年道路气象灾害资料，对温度类、湿度类和降水类因子及它们的日变化复合特征共计14个因子采用相关性分析，研究了平原和山区地形下道路结冰模式的区别。结果表明，平均相对湿度与结冰的相关系数在两种地形分别为0.451和-0.451，山区和平原地形下的结冰模式差异主要体现在满足结冰所需水汽条件的因子的不同上。另外基于主成分降维、逐步回归和Lasso原理筛选特征，构建Logistic结冰预测模型，以五折交叉验证减小偶然误差，并使用准确率、ROC曲线和AUC值等标准对得到的模型进行评估。两种地形下三种模型表现排名一致，Lasso-Logistic模型效果最佳，平均准确率为86.98%，SR-Logistic次之，平均准确率为84.05%，PCA-Logistic最低，平均准确率为84.09%。在典型个例检验中，Lasso-Logistic在平原和山地预测准确率分别为86.15%和83.70%，在三种模型中最高。同时，引入气象因子随时间变化的复合特征能够提高模型的预测准确率，其中Lasso-Logistic、PCA-Logistic和SR-Logistic较它们仅包含日均值的模型的准确率提升了3.68%、3.00%和3.00%。研究结果证明，Lasso-Logistic结冰预测模型能有效对两种地形下的道路结冰事件进行预测，普适性较强，能够为道路结冰灾害的预警提供参考。