道路基础设施数字化研究进展与展望

为进一步促进交通基础设施向数字化、网络化、智能化发展,采用文献研究法对道路基础设施数字化领域的研究进展和发展趋势进行分析。首先通过检索中国知网(CNKI)中文核心合集数据库和Web of ScienceTM、IEEE等英文数据库中与主题相关的文献(中文229篇,英文2395篇),基于科学知识图谱对文献进行梳理与分析,并结合现有研究中的技术领域与工程应用场景,对道路基础设施数字化做出了定义。在此基础上进一步构建了道路基础设施数字化的技术架构,包括:感知获取层、集成处理层、业务应用层、标准与规范体系以及安全与管控体系;此外重点介绍了数字道路信息感知技术、数据管理与分析技术、全生命周期工程应用等关键技术的发展现状,进一步展望了未来技术发展的前景。最终通过梳理道路基础设施数字化现有研究存在的问题和不足,对其今后的发展做出展望。结果表明:道路基础设施数字化是由特定的检测与感知技术、数据传输与通讯网络、信息平台与安全系统构成,具有多元智能性。在路面信息的采集过程中,传感器在耐久性和实用性等方面存在的技术难题仍需进一步解决;物联网、地理信息系统、建筑信息模型、信息物理系统、数字孪生、大数据驱动在内的多种技术手段在道路基础设施性能监测和管理过程中具有广阔的应用前景。

施工安全研究中的社会愿望偏差及其控制

社会愿望偏差(SDB)指真实想法与社会期望的评判标准之间存在差别而进行虚假陈述的现象,在自陈式研究中会影响数据获取的可靠性。现有的施工安全研究大量使用主观类调查方法,但对SDB的考虑有限。本研究在分析SDB产生原因和类别的基础上,识别了安全态度研究中可能出现的SDB并讨论其对研究准确性的影响;提出了调查前、调查中和调查后三阶段SDB最小化技术,包括在问卷开发过程中使用间接提问、宽恕措词、问题序列设计、隐私保护以及数值特征性敏感问题的随机化回答等方法;最后,采用t检验对SDB三阶段最小化技术的有效性进行验证。结果表明,本研究提出的问卷调查三阶段最小化SDB技术可以减少施工安全研究的误差,丰富了施工安全研究方法和知识体系。