13、浮动车数据在道路安全速度相关替代指标研究中的应用

浮动车数据在道路安全速度相关替代指标研究中的应用

1. 研究规模

传统抽样理论依据允许误差和测量速度的样本标准差来计算最小样本量。传统建议是至少测量30辆车，理想情况下为100 - 200辆车。也有研究提出每个地点至少测量100辆车的要求。

然而，这种方法不完全适用于浮动车数据（FCD）研究。FCD的车辆渗透率不稳定，这就引发了一个问题：多大的FCD车队样本才能代表总交通流量？在公路环境中，渗透率达3%被认为是足够的；在城市地区，建议渗透率达5%。

在交通流量较低的道路上，可能会出现数据不足的情况。不过，FCD的近期发展正在改变这一状况。有研究对低流量道路上的FCD进行了研究，并根据交通流量水平给出了必要的数据收集周期建议。

此外，FCD数据来源的车队可能包含大量商用车辆，这可能无法完全代表总交通流量或驾驶行为。因此，分析人员应考虑验证样本（车队数据）相对于总体（总交通流量）的代表性。

为了制定国家/州安全绩效指标，速度数据理想情况下应来自整个道路网络或尽可能广泛的地点，以使其具有代表性。至少，应根据不同的道路类型、速度限制和/或车道数量从子组中抽样（每组约30个地点）。

2. 自由流速度测定

在交通工程中，自由流速度常被用作标准度量，可在不同地点进行比较，代表车辆在低流量、不受交通控制设备阻碍的情况下的速度。其估算方法有两种：
- 观测法 ：通过现场观测，由观察者单独选择自由行驶的车辆。
- 间隙法 ：基于车辆之间的间隙，使用各种车头时距或间隙阈值来区分跟车行驶和自由行驶的车辆。不过，国际指南中使用的