道路结冰预报主要依赖于实时气象监测数据与预测模型的综合分析。当路面温度降至0℃以下且存在降水或露水凝结条件时，气象部门会通过温度传感器、湿度探头及路面状态检测仪采集数据，结合数值天气预报模型输出结冰风险等级。预报流程包括：监测近地面气温、露点温度及路面实际温度；分析降水类型（冻雨或雪）及持续时间；评估风速对蒸发冷却效应的影响；最后通过机器学习算法整合多维数据生成区域化结冰预警。

这一预报方法的科学性建立在三大技术支柱上。温度阈值是结冰判定的基础物理指标，实验数据显示当沥青路面温度低于-1.5℃时，即使无降水也会因辐射冷却形成黑冰。湿度参数至关重要，航空气象实践表明，露点与气温差值在2℃以内时，路面结冰概率提升至78%。最新的神经网络预测模型通过训练历史事故数据与气象参数关联，可使24小时结冰预警准确率达到91%。在道路工程领域，国内已部署的凝冰预警系统融合了物联网技术，能实时监测桥面、坡道等高风险路段，当传感器检测到冰层形成趋势时，自动触发融雪剂喷洒装置。气象部门发布的暴雪橙色预警中特别强调，6小时内降雪量达10毫米且持续时，需重点防范道路结冰引发的连环事故。冬季冰雪天气分析报告指出，逆温层存在液态过冷水滴是形成雨凇的关键条件，此类情况下路面冰层生长速度可达每小时3毫米。美国交通研究委员会统计表明，采用动态预测模型的路段较传统方法减少37%的冰雪相关事故。当前技术瓶颈在于小尺度微地形对局地结冰的影响难以量化，这也是下一代高分辨率气象模型重点攻关方向。