数据的来源要可靠权威，并且容易取得。在时刻方面，将气象台供交换用的数据进行处理后，得到每日6时、12时、18时和0时四个时刻的数据。，30；t表示不同的月份；k表示每月的天数；n表示该月份的总天数；qi，qj分别表示时刻权重和站点权重；如果i时刻，j站点的气温的取值在同时刻、同站点、不同年份的8个数据组成的序列中属于异常值，则tzij的取值为1，否则取值为0。......
2023-08-25
气象经济学：样本选取和方法应用
【摘要】：主要应用交通事故起数进行分析。选择西安地区为代表，通过对西安地区气象要素对交通事故影响规律的研究，为进一步研究陕西省公路气象问题打下基础。同时，选取2005年3月至2006年4月西安地区的交通事故发生起数作为测试样本进行检验。依据交通部门的统计显示，机动车碰撞是陕西省公路交通事故的主要形态，以2003年为例，发生的正面相撞事故起数、侧面相撞事故起数和尾随相撞事故起数分别占事故总数的19.95％，43.86％和16.59％。
在陕西省范围内选取有代表性的榆林、延安、西安和汉中4个地市，它们分别位于陕北黄土高原、关中平原、陕南秦巴山区，代表了不同的气候特征。收集了各地2002年1月至2004年12月、逐日的公路交通事故数据，包括交通事故起数、交通事故伤亡人数以及交通事故造成的经济损失金额等。其中，交通事故是指车辆在道路上因过错或者意外造成的人身伤亡或者财产损失的事件；事故形态分为：正面相撞、侧面相撞、尾随相撞（追尾）、对向刮擦及其他，机动车碰撞是道路交通事故的主要形态；数据中所指的公路，依据《中华人民共和国公路法》中第六条规定，包括了按技术等级分为一级到四级的全部公路。主要应用交通事故起数进行分析。选择西安地区为代表，通过对西安地区气象要素对交通事故影响规律的研究，为进一步研究陕西省公路气象问题打下基础。同时，选取2005年3月至2006年4月西安地区的交通事故发生起数作为测试样本进行检验。
依据西安市公路交通事故起数分月同比的时间分布特征（见图4-3），2004年的事故起数明显上升，在秋冬半年的事故起数普遍高于春夏半年。依据交通部门的统计显示，机动车碰撞是陕西省公路交通事故的主要形态，以2003年为例，发生的正面相撞事故起数、侧面相撞事故起数和尾随相撞事故起数分别占事故总数的19.95％，43.86％和16.59％。直接事故原因按其在事故总数中所占的比例从高到低依次为：制动失效、制动不良、转向失效等机件故障引发的交通事故占总数的14.89％，其相应的致死率为31.6％，超出事故平均致死率13％，致伤率为81.4％，超出事故平均致伤率6％；因超速行驶引发的事故占总数的4.54 ％；因不按规定让行引发的事故占总数的9.17％；因纵向间距不够引发的事故占总数的7.50 ％；因违章占道行驶引发的事故占总数的7.39％。公路管理部门发现当机动车在公路上行驶，遇有高温、雾、雨、雪、沙尘、冰雹等高敏感性气象条件时，超过限制速度行驶，雾灯、近光灯和示廓灯等的不当开启、必要车距没有及时保持等，都是诱发交通事故的直接原因。
图4-3 西安地区公路交通事故起数分月同比
西安地区2002年1月到2004年12月逐日公路交通事故起数的资料，有效样本共1096个，通过计算得出事故发生的众数（mode），即在一系列的数据资料中出现频次最多的值（图4-4），得到春夏半年事故发生起数的众数为16起（出现了47次）；秋冬半年事故发生起数的众数为14起（出现了48次）。按照高于众数，被认为事故高发，赋值为1；低于众数，被认为事故低发，赋值为0，将logistic模型因变量Y变成二分定性变量。
同时，选取西安地区对应年份逐日的气象观测资料，共13类气象要素指标，分别为：日平均气温（X1）、日最高气温（X2）、日最低气温（X3）、日降水量（X4）、日平均气压（X5）、日平均相对湿度（X6）、02时能见度（X7）、08时能见度（X8）、14时能见度（X9）、20时能见度（X10）、日平均地面温度（X11）、日最高地面温度（X12）、日最低地面温度（X13）。根据气象要素满足全面性、可比性以及同趋势性等原则，也根据气象要素预报的特点，即在秋冬半年不做最高气温预报而在春夏半年不做最低气温预报，将样本数据人为划分为两个半年：每年的4至9月，笼统称为春夏半年，共计549个样本，去掉变量日最低气温（X3）和日最低地面温度（X13）；10月至次年的3月，笼统称为秋冬半年，共计547个样本，去掉变量日最高气温（X2）和日最高地面温度（X12）。同时，将每天4个时次的能见度进行加权平均，算出一个新变量——综合能见度（XX7）。通过以上数据预处理，分别得到春夏半年的549个样本，8类气象指标；秋冬半年的547个样本，8类气象指标。
图4-4 交通事故众数直方图
（a）春夏半年；（b）秋冬半年
在实证分析中，将采用因子分析方法，其主要目的是通过研究众多变量之间的内部依赖关系，对两个半年的数据进一步降维简化分析，最终计算求出少数几个公因子，春夏半年Fi以及秋冬半年H i，这些整合因子并非原始变量的简单取舍，而是通过新的综合找到几个概念上有意义的可以影响原始变量的共同因素，同时因子变量之间是近乎独立的，具有更高的可解释性，可以有效地克服原始变量之间的多重共线性和序列的自相关性（洪楠等2003）。在数据处理工具上，主要应用了SPSS12.0（Statistical Product and Service Solution），这是国际上流行的视窗统计软件包之一，是一种功能强大的高级统计分析软件系统（何晓群1998）。
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2023-08-25
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2023-08-25
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