目前,恶劣的气象条件是造成道路交通事故的主要原因之一。交通气象灾害研究已成为国内外交通和气象领域关注的热点问题。本文使用南京地区2010年1月到2013年12月逐日的道路交通事故数据和实测气象观测资料(包括：降水量、温度、能见度、气压、相对湿度等),运用SPSS统计分析软件对气象要素与日交通事故数的关系进行了分析。首先文中分析了不同气象条件下的道路交通事故数的发生比率,并根据不同天气条件特征采用了主因子分析法,找出了对交通事故影响较大的三个公因子,分别为：日降水量、平均气温和能见度因子。然后,本文根据因子分析法得到的三个气象因子,分别建立了交通事故量与气象因子之间的AR模型和逐步回归模型,并简要分析了气象因子对道路交通事故发生的影响。研究结果表明：(1)这两种模型中,工作日期间日交通事故量与日降水量呈正相关,与日平均气温呈负相关；而日交通事故量与日最低能见度相关性不显著；非工作日期间,交通事故量与日降水量、日平均气温、日最低能见度的相关性均不显著；(2)通过对日降水量、日平均气温和日最低能见度的分层分析发现：随着降水量级的增大,降水量与日交通事故量的相关性逐渐减小；日平均气温在2-12℃区间内,与日交通事故量呈显著负相关；日最低能见度在200-500m范围内,与日交通事故量呈显著负相关。(3)从两种模型的拟合优度分析显示,工作日期间AR模型的拟合效果(拟合优度为0.868)比逐步回归模型(拟合优度为0.729)更好。最后本文根据AR自回归模型对2013年1月-2013年12月的交通事故资料进行效果检验分析。结果发现：AR模型对于工作日期间的日交通事故数具有较好的预测准确率,总体准确率达到78.31%。其中,对降水天气具有较理想的预测效果,尤其是初雨日,相对误差小于5%,但是对大雾和冰冻雨雪天气的预测能力较差,还需要进一步的研究。