災(zāi)害性天氣交通事故特征及霧天公路通行預(yù)警指標(biāo)體系

張金滿，譚桂容，武輝芹，張彥恒，張　娣

(1.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心，氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇　南京　210044；2.河北省氣象服務(wù)中心，河北　石家莊　050021)

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災(zāi)害性天氣交通事故特征及霧天公路通行預(yù)警指標(biāo)體系

張金滿1,2，譚桂容1，武輝芹2，張彥恒2，張娣2

(1.南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心，氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，江蘇南京210044；2.河北省氣象服務(wù)中心，河北石家莊050021)

摘要：利用2008～2012年河北省高速公路交通事故資料和交通氣象自動(dòng)站、氣象站觀測(cè)資料，統(tǒng)計(jì)分析了高速交通事故的日、月及年變化特征及其與雨、雪、霧等災(zāi)害性天氣的關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，基于氣象、路網(wǎng)、交通和地形等因素，采用專家評(píng)分法和指標(biāo)權(quán)重法，構(gòu)建河北省霧天高速公路通行預(yù)警指標(biāo)體系，并結(jié)合2013～2014年京滬、黃石高速河北段案例，對(duì)預(yù)警指標(biāo)體系進(jìn)行檢驗(yàn)。結(jié)果表明：河北省高速公路交通事故年發(fā)生頻次變化較大，總體呈下降趨勢(shì)；每日00～05時(shí)為高速交通事故高發(fā)時(shí)段，12時(shí)、16時(shí)為次高峰；夏季是高速交通事故多發(fā)季節(jié)(30.2%)，冬季最少(20.2%)。其中，7月交通事故最多，5月、6月、8月次之。5～9月、9月至翌年3月、12月至翌年2月，分別是河北雨、霧、雪等災(zāi)害性天氣高速交通事故多發(fā)期，每日06～08時(shí)是霧天高速交通事故高發(fā)時(shí)段。2013～2014年試預(yù)報(bào)檢驗(yàn)京滬、黃石高速通行預(yù)警級(jí)別準(zhǔn)確率分別為84%、75.9%，精度較高，該指標(biāo)體系可為河北省交通氣象服務(wù)及防災(zāi)減災(zāi)提供一定參考。

關(guān)鍵詞：災(zāi)害性天氣；交通事故；預(yù)警指標(biāo)；氣象服務(wù)

引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的迅猛發(fā)展，交通運(yùn)輸在我國(guó)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的角色越來(lái)越重。高速公路因其運(yùn)速快、效率高，在運(yùn)輸業(yè)中起到舉足輕重的作用。然而，高速公路安全運(yùn)營(yíng)受氣象環(huán)境的影響，低能見(jiàn)度、暴雨、高溫、冰雪等災(zāi)害性天氣及其衍生災(zāi)害的日益增多, 經(jīng)常導(dǎo)致一些重特大交通事故。近年來(lái)，我國(guó)高速公路交通事故死亡人數(shù)平均每年約12萬(wàn)人，其中近70%是由災(zāi)害性天氣造成的。因此，分析災(zāi)害性天氣引發(fā)的高速交通事故成因，提高交通氣象服務(wù)質(zhì)量對(duì)保障高速公路運(yùn)輸系統(tǒng)的安全、效率以及經(jīng)濟(jì)效益有重要意義。

災(zāi)害性天氣條件下公路交通事故頻發(fā)，單位時(shí)間內(nèi)災(zāi)害性天氣引發(fā)的交通事故次數(shù)是晴天的好幾倍甚至幾十倍，且多為重大和惡性事故[1]。氣候變化引發(fā)的極端天氣給交通行業(yè)帶來(lái)較大的負(fù)面影響[2-4]，為了應(yīng)對(duì)災(zāi)害性天氣對(duì)交通運(yùn)輸?shù)牟涣加绊?，許多學(xué)者開(kāi)展了相關(guān)研究[5-12]，大多集中在暴雨、暴雪、冰凍、高溫、霧霾等災(zāi)害性天氣對(duì)公路交通安全影響研究，相應(yīng)地提出了不同災(zāi)害性天氣下公路安全運(yùn)行的預(yù)報(bào)預(yù)警指標(biāo)、方法及應(yīng)對(duì)措施。由于災(zāi)害性天氣受地形影響明顯，并具有突發(fā)性，因此在交通氣象預(yù)報(bào)服務(wù)中，災(zāi)害性天氣預(yù)報(bào)預(yù)警一直是難點(diǎn)，尤其是大霧的生消時(shí)間及其濃度、暴雨(雪)的定量和定點(diǎn)預(yù)報(bào)等。

河北省東臨渤海、內(nèi)環(huán)京津，其地理位置的特殊性對(duì)全國(guó)交通信息化發(fā)展意義重大。受地理位置和地形地貌影響，河北省天氣復(fù)雜，夏季多雷雨、暴雨、高溫等天氣，秋季多霧天氣，因?yàn)?zāi)害性天氣引發(fā)的交通擁堵和安全事故是困擾河北省公安、交通等部門的主要問(wèn)題之一。據(jù)統(tǒng)計(jì)，河北中南部平原地區(qū)的高速公路大范圍霧日年平均為32 d，持續(xù)性霧日最長(zhǎng)可達(dá)13 d，而團(tuán)霧是誘發(fā)該省交通事故最多的災(zāi)害性天氣。因此，分析該省交通事故發(fā)生規(guī)律，探尋影響公路交通氣象的主要災(zāi)害類型與交通事故的關(guān)系，保障交通安全運(yùn)營(yíng)意義重大。

1資料

氣象數(shù)據(jù)采用河北省氣象部門2008年1月至2012年12月逐分鐘交通氣象觀測(cè)站、氣象站觀測(cè)的能見(jiàn)度資料和氣象臺(tái)發(fā)布的預(yù)警信息，以及由河北省高速交警總隊(duì)提供的同期高速公路交通事故(是指出現(xiàn)人員傷亡的高速交通事故)資料。

2結(jié)果與分析

2.1高速公路交通事故的時(shí)間變化特征

經(jīng)統(tǒng)計(jì)，2008～2012年，河北省高速公路共發(fā)生傷亡交通事故1 627次，死亡1 353人，受傷2 351人，經(jīng)濟(jì)損失共9 620萬(wàn)元。其中，由災(zāi)害性天氣引發(fā)的交通事故251次，死亡208人，受傷400人，經(jīng)濟(jì)損失1 712萬(wàn)元。

圖1是2008～2012年河北省高速公路交通事故占總交通事故百分比的日、月、年變化，由圖1a可以看出，每日各時(shí)次都有事故發(fā)生，且事故發(fā)生量日變化明顯，白天少、夜間多。其中夜間20時(shí)以后事故量逐漸上升，早晨05時(shí)后明顯下降，事故高發(fā)時(shí)段為00～05時(shí)，12時(shí)、16時(shí)為次高峰。

由圖1b可知，河北高速公路交通事故一年各月均有發(fā)生，7月事故發(fā)生量最多，5月、6月、8月次之，12月最少。就季節(jié)而言，春季(3～5月)交通事故占全年總數(shù)的26.9%，夏季(6～8月)占30.2%，秋季(9～11月)占22.6%，冬季(12月至次年2月)占20.2%。可見(jiàn)夏季是高速交通事故發(fā)生最多的季節(jié)，冬季最少。夏季大氣運(yùn)動(dòng)活躍，易出現(xiàn)突發(fā)性災(zāi)害性天氣，而冬季大氣運(yùn)動(dòng)較穩(wěn)定，突發(fā)性災(zāi)害性天氣較少。

由圖1c可見(jiàn)，2008～2012年河北省高速公路交通事故的年際變化較大，總體呈下降趨勢(shì)，2009年交通事故比2008年略微上升了0.8%，而2009～2011持續(xù)快速下降，2012年略有回升。

2.2高速交通事故與災(zāi)害性天氣的關(guān)系

經(jīng)統(tǒng)計(jì)(表1)，2008～2012年河北高速公路由氣象原因造成的交通事故占總事故的25.7%，其中霧、雨和雪是造成交通事故的主要?dú)庀笠蜃樱謩e占總交通事故的8.2%、5.3%、1.9%，三者占?xì)庀笠蜃铀陆煌ㄊ鹿实?0%。

圖1　2008～2012年河北省高速公路交通事故

事故次數(shù)/%死亡人數(shù)/%受傷人數(shù)/%財(cái)產(chǎn)損失/%霧8.28.28.710.8雨5.35.46.25.6雪1.91.82.11.4陰10.310.410.39.8晴74.374.272.772.4

2.2.1大霧對(duì)交通事故的影響

霧天能見(jiàn)度下降，妨礙駕駛員的視覺(jué)[13]。特別是團(tuán)霧天氣，駕駛員的視力下降更多、更突然，嚴(yán)重影響其觀察和判斷力，更易引發(fā)交通事故。由表1可見(jiàn)，霧天交通事故發(fā)生的頻次最高。為弄清大霧對(duì)河北高速公路交通事故的影響，對(duì)其發(fā)生時(shí)間進(jìn)行較為細(xì)致的統(tǒng)計(jì)。從圖2a可看出，9月至翌年3月是河北高速公路大霧交通事故多發(fā)月，占全年的76.3%，是河北省大霧交通氣象服務(wù)關(guān)鍵期，其中10月大霧交通事故比例最高為18.4%，11月次之，為13.0%。從圖2b中可看到，霧天每日各時(shí)次均有交通事故發(fā)生，事故發(fā)生率呈現(xiàn)明顯的“單峰型”日變化特征，凌晨04時(shí)后事故發(fā)生率快速上升，至06時(shí)達(dá)到最大，而后緩慢下降，至08時(shí)后快速下降。其中06～08時(shí)占霧天交通事故的61.0%，遠(yuǎn)高于其他時(shí)次，是霧天交通事故高發(fā)時(shí)段，這與河北省高速公路總交通事故高發(fā)時(shí)段00～05時(shí)不同，可能原因主要是河北省大霧天氣一般出現(xiàn)在后半夜，早晨得到加強(qiáng)，太陽(yáng)升起后，隨著氣溫的升高，大霧消散。霧天交通事故的高發(fā)時(shí)段與大霧演變規(guī)律相一致。

圖2　2018～2012年河北省高速公路霧天發(fā)生交通事故比例的月(a)及日(b)變化

2.2.2降雨對(duì)交通事故的影響

根據(jù)不同治理措施，東北黑土區(qū)實(shí)施的侵蝕溝治理模式總體可以分為工程措施為主植物措施為輔、植物措施為主工程措施為輔和植物措施3種類型。

圖3　2008～2012年河北高速公路雨、雪天交通事故比例的月變化Fig.3　Monthly change of highway traffic accident percentages caused by the rain or snow weathers in Hebei during 2008-2012

降雨是影響公路路況最頻繁的氣象因素，降水不僅引起路面附著系數(shù)降低，易發(fā)生車輛側(cè)滑和控制失靈，還會(huì)使能見(jiàn)度降低，引起司機(jī)視線模糊，導(dǎo)致車禍[14]。圖3給出河北省高速公路雨天、雪天交通事故比例的月變化?？梢钥闯?，雨天交通事故比例的月變化特征明顯，8月是雨天交通事故多發(fā)月，5～7月和9月次之，占全年的76.0%，故5～9月可作為河北省降雨高速交通氣象服務(wù)關(guān)鍵期。就季節(jié)而言，春季雨天交通事故占全年雨天交通事故總數(shù)的27.8%，夏季占48.9%，秋季占18.9%，冬季比例最少，僅占4.6%。可見(jiàn)，夏季是降雨引發(fā)交通事故最多的季節(jié)。這與河北氣候特點(diǎn)密切相關(guān)，即夏季降雨量偏多，占年降水量的65%～75%，冬季降水量偏少，僅占全年的2%左右，且降水多以降雪為主。

2.2.3降雪對(duì)交通事故的影響

降雪不僅使能見(jiàn)度降低，同時(shí)冰雪附著的路面易引發(fā)車輪側(cè)滑、尾部失控，從而導(dǎo)致事故發(fā)生。另外，在雪后的晴天，積雪引起的雪盲現(xiàn)象還會(huì)使駕駛員視力下降，成為安全行車的潛在危險(xiǎn)[15]。冬季降雪天氣中，50%以上的交通事故直接或間接與降雪天氣有關(guān)[16]。由圖3可知，河北雪天交通事故主要集中在冬季，占全年雪天交通事故總數(shù)的71.5%，春季3月占全年總數(shù)的12.2%，秋季10～11月占16.3%。從事故月份分布來(lái)看，1月、2月降雪交通事故最多，是河北降雪高速交通氣象服務(wù)關(guān)鍵期。據(jù)河北省氣候特點(diǎn)，張家口、承德北部壩上地區(qū)10月開(kāi)始出現(xiàn)降雪，而中南部平原地區(qū)一般在11月出現(xiàn)降雪，到翌年3月伴隨氣溫升高，降雪結(jié)束。交通事故高發(fā)時(shí)段與降雪出現(xiàn)時(shí)段一致。

2.3霧天高速公路通行預(yù)警指標(biāo)

2.3.1預(yù)警指標(biāo)建立

霧天交通事故發(fā)生的頻次最高，故而以霧天為例，開(kāi)展霧天高速公路通行預(yù)警的研究。一次大霧天氣過(guò)程對(duì)高速公路通行的影響與大霧的強(qiáng)度及范圍、公路交通流量、公路地形等要素有關(guān)，同等強(qiáng)度的大霧天氣過(guò)程對(duì)車流量密集路段的影響明顯高于車流量稀疏路段。因此，本文參考雪災(zāi)預(yù)警等級(jí)指數(shù)標(biāo)準(zhǔn)[17]和高速公路效果評(píng)價(jià)體系[18]，建立基于氣象、路網(wǎng)、交通和地形等因素的河北省霧天高速公路通行預(yù)警指標(biāo)體系。

霧天高速公路通行預(yù)警指標(biāo)V定義為：

(1)

(1)V為霧天高速公路通行條件預(yù)警綜合指標(biāo)；

(2)A1j為霧情描述，依據(jù)可能或已出現(xiàn)霧的預(yù)警級(jí)別或能見(jiàn)度大小判斷取值，分為A11、A12、A133類，分別對(duì)應(yīng)大霧紅色、橙色和黃色預(yù)警信號(hào)或者能見(jiàn)度>50 m、200 m>能見(jiàn)度≥50 m和500 m>能見(jiàn)度≥200 m；A2j為影響范圍，依據(jù)大霧同時(shí)影響高速公路經(jīng)過(guò)的縣市數(shù)量判斷取值，分為A21、A22、A233類，分別以影響縣市總數(shù)的3/4、1/2為界取值；

(3)B1j為路網(wǎng)密度，依據(jù)每一百平方公里范圍內(nèi)技術(shù)等級(jí)為二級(jí)及以上高速公路的密集程度計(jì)算取值，按照100%、60%、30%分為3類，分別為B11、B12、B13，其中，河北省境內(nèi)張家口、承德市取60%，其他地市取100%，路網(wǎng)密度指標(biāo)在各等級(jí)的閾值界定分別為B1≥11.34、4.33≤B1<11.34和B1<4.33；B2j為路網(wǎng)影響程度，指影響區(qū)域內(nèi)不同等級(jí)公路受影響的綜合比例，按4：3：3分為3類，分別為B21、B22、B23，路網(wǎng)影響程度指標(biāo)在各等級(jí)的閾值界定分別為0.6≤B2<1、0.3≤B2<0.6和0≤B2<0.3；

(4)C1j為擁擠度，依據(jù)路網(wǎng)實(shí)際交通量與適應(yīng)交通量之比，根據(jù)《2009年國(guó)家干線公路交通情況分析報(bào)告》河北省國(guó)家高速公路擁擠度C1為0.363，其他高速公路為0.281，國(guó)道為0.663，一般國(guó)道是0.741；全國(guó)公路C1范圍為0～1.043，按4：3：3分為3類，分別為C11、C12、C13。擁擠度指標(biāo)在各等級(jí)的閾值界定分別為0.6≤C1<1.043、0.3≤C1<0.6和0≤C1<0.3；

(5)D1j為地形特征，分為山嶺重丘D11和平原微丘D122類；

(6)ai、bi、c1、d1為指標(biāo)權(quán)重。

通過(guò)分析河北省2010～2012年28次大霧個(gè)例，采用專家評(píng)判法對(duì)霧天高速公路通行條件預(yù)警各項(xiàng)指標(biāo)賦值、賦權(quán)重，將其均值作為河北省霧天公路通行預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)和指標(biāo)(表2)。同時(shí)根據(jù)大霧情況及其影響范圍，結(jié)合路網(wǎng)、交通和地形因素，將河北省霧天高速公路通行條件預(yù)警級(jí)別按由弱到強(qiáng)分為3個(gè)等級(jí)：當(dāng)0

表2　河北省霧天高速公路通行預(yù)警指標(biāo)的權(quán)重及指標(biāo)值

2.3.2預(yù)警指標(biāo)檢驗(yàn)

為驗(yàn)證預(yù)警指標(biāo)的預(yù)測(cè)效果，選取2013～2014年河北省境內(nèi)的京滬、黃石高速霧天案例，代入霧天高速公路通行預(yù)警指標(biāo)進(jìn)行檢驗(yàn)。以實(shí)際預(yù)警級(jí)別與預(yù)測(cè)預(yù)警級(jí)別差值△L作為判別依據(jù)，結(jié)果見(jiàn)表3?？梢钥闯?，京滬高速25個(gè)檢驗(yàn)樣本中，霧天公路通行預(yù)警級(jí)別預(yù)測(cè)值與實(shí)際值一致的樣本數(shù)有21個(gè)，占總樣本數(shù)的84%，∣△L∣=1的樣本數(shù)有3個(gè)，占總樣本數(shù)的12%，∣△L∣>1的樣本數(shù)有1個(gè)，占總樣本數(shù)的4%；黃石高速29個(gè)檢驗(yàn)樣本中，霧天公路通行預(yù)警級(jí)別預(yù)測(cè)值與實(shí)際值一致的樣本數(shù)有22個(gè)，占總樣本數(shù)的75.9%，∣△L∣=1的樣本數(shù)有5個(gè)，占總樣本數(shù)的17.2%，∣△L∣>1的樣本數(shù)有2個(gè)，占總樣本數(shù)的6.9%。另外分析發(fā)現(xiàn)，在∣△L∣=1、∣△L∣>1中，無(wú)論是京滬還是黃石高速都是預(yù)測(cè)值高于實(shí)際值，其中在∣△L∣>1中，京滬、黃石高速的預(yù)測(cè)值比實(shí)際值高2級(jí)，占總樣本的5.6%，可避免因預(yù)警級(jí)別低、準(zhǔn)備不充分而產(chǎn)生損失。經(jīng)檢驗(yàn)，京滬、黃石高速公路霧天通行預(yù)警級(jí)別預(yù)測(cè)值與實(shí)際值誤差1以內(nèi)的占93%以上，預(yù)測(cè)效果較好，對(duì)河北省交通行業(yè)霧天氣象服務(wù)及防災(zāi)減災(zāi)有指導(dǎo)意義。

表3　2013～2014年京滬、黃石高速公路

3結(jié)論

(1)河北高速公路交通事故存在明顯的日、月、年際變化。每日00～05時(shí)為河北高速公路交通事故高發(fā)時(shí)段，12時(shí)、16時(shí)為次高峰；7月是高速交通事故多發(fā)月，6月、5月、8月次之；夏季是高速交通事故多發(fā)季節(jié)(30.2%)，冬季最少(20.2%)；2008～2012年高速交通事故年發(fā)生頻次變化較大，總體呈下降趨勢(shì)。

(2)河北省霧、雨、雪等災(zāi)害性天氣下發(fā)生的高速公路交通事故占總數(shù)的15.4%，5～9月、9月至翌年3月、12月至翌年2月，分別是河北雨、霧、雪等災(zāi)害性天氣高速交通事故多發(fā)期；每日06～08時(shí)為大霧事故的高發(fā)時(shí)段，占全天的61.0%，可確定為大霧高速交通氣服務(wù)關(guān)鍵期。

(3)基于氣象、路網(wǎng)、交通和地形因素建立了河北省霧天高速公路通行預(yù)警指標(biāo)體系，其預(yù)警級(jí)別由弱到強(qiáng)分為3個(gè)等級(jí)；2013～2014年的試預(yù)報(bào)檢驗(yàn)京滬、黃石高速河北段預(yù)警級(jí)別準(zhǔn)確率分別為84%、75.9%，與實(shí)際預(yù)警級(jí)別誤差在1以內(nèi)的分別為96%、93.1%，預(yù)測(cè)效果較好，此預(yù)警指標(biāo)可用于霧天高速交通氣象業(yè)務(wù)服務(wù)。

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Characteristics on Highway Traffic Accidents Caused by the Disastrous Weather in Hebei and the Early-warning Indexes System of Highway Traffic Under Foggy Weather Condition

ZHANG Jinman1,2，TAN Guirong1，WU Huiqin2，ZHANG Yanheng2，ZHANG Di2

(1.CollaborativeInnovationCenteronForecastandEvaluationofMeteorologicalDisasters,KeyLaboratory>ofMeteorologicalDisastersoftheEducationMinistry,NanjingUniversityofInformationScienceandTechnology,Nanjing210044,China; 2.HebeiProvincialMeteorologicalServiceandTechnologyCenter,Shijiazhuang050021,China)

Abstract:Based on the highway traffic accidents data and the meteorological observations from the traffic automatic meteorological stations and weather stations during 2008-2012 in Hebei Province, the diurnal, monthly and annual variation characteristics of traffic accidents percentages and their relationship with the disastrous weather such as rainy, snowy and foggy weather were analyzed. Then considered the meteorology, road network, traffics and terrain factors, the early warning indexes system of highway traffic under foggy weather condition in Hebei Province was established by using the experts marking and index weight methods. And combined with the traffic accidents in Hebei of Beijing-Shanghai and Huanghua-Shijiazhuang highways during 2013-2014, the warning indexes system was tested. Results showed that the annual frequency of highway traffic accidents in Hebei Province had large change during 2008-2012, and it appearred a downward trend in the whole. The daily change of traffic accidents was obvious, and the frequency of traffic accidents from 00:00 to 08:00 was the most, followed by 11:00 and 16:00. The monthly frequency of traffic accidents displayed a single peak change, in July it was highest, followed by June, May and August, while in December it was lowest, therefore the traffic accidents in summer was the most, the percentage was 30.2%, and in winter it was the least, the percentage was 20.2%. The traffic accidents caused by disastrous rainy, foggy and snowy weather frenquently occurred from May to September, September to the next March and December to the next February, respectively. And the traffic accidents under foggy weather condition often occurred from 06:00 to 08:00. The accuracy rates of the operational warning in Hebei section of Beijing-Shanghai and Huanghua-Shijiazhuang highways during 2013-2014 were respectively 84% and 75.9%, which was higger. The early warning indexes system could provide reference to traffic weather service and disaster prevention and mitigation in Hebei Province.

Key words:disastrous weather; traffic accident; warning index; weather service

中圖分類號(hào)：U491.31

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1006-7639(2016)-02-0370-06

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-02-0370

作者簡(jiǎn)介：張金滿(1977- )，男，工程師，主要從事專業(yè)氣象服務(wù)研究. E-mail:zzzjm2046@126.com

基金項(xiàng)目：河北省科技廳項(xiàng)目“災(zāi)害性天氣條件下高速公路通行管理技術(shù)研究”(12275405)和河北省科研項(xiàng)目“惡劣天氣行業(yè)氣象服務(wù)信息庫(kù)及服務(wù)規(guī)范研究”(12ky21)共同資助

收稿日期：2015-04-29；改回日期：2015-05-14

張金滿，譚桂容，武輝芹，等.災(zāi)害性天氣交通事故特征及霧天公路通行預(yù)警指標(biāo)體系[J].干旱氣象，2016，34(2)：370-375, [ZHANG Jinman, TAN Guirong, WU Huiqin, et al. Characteristics on Highway Traffic Accidents Caused by the Disastrous Weather in Hebei and the Early-warning Indexes System of Highway Traffic Under Foggy Weather Condition[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(2):370-375], doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-02-0370