路面状况数据指的是道路表面可以反应损坏状况和路用性能的各类数据的总称,这些信息主要用来预测道路性能和寿命,为道路管理提供决策。随着道路里程、使用年限的增加和检测技术的提高,道路状况数据体量呈几何式增长。在数据管理过程中难免出现数据质量问题,导致数据分析不可靠,决策不精确,损失大量资源等问题。因此对路面状况数据质量进行管理就显得至关重要,本文以研究有效、高效的路面状况数据质量管理方法为目的,从以下4方面做出研究并得出结论:(1)基于路面状况数据形式及特点,通过文献调研法,对比分析各主流质量管理和数据质量管理体系的优缺点,提出最适合路面状况数据质量管理的方法是全面数据质量管理法,并在此方法指导下,从基础层次和高级层次定义路面状况数据特征,前者是直接从路面提取出的原始数据,后者为具有某一特定含义的指标型数据。(2)基于用户需求分析,将路面状况数据用户分成道路管理者和道路使用者两大类,根据职能不同进行细分,并分析其各自兴趣点。结合全面数据质量管理法,根据用户需求,定义了影响路面状况数据质量的4个主要指标,即重复度、精确度、准确度、可用度。(3)基于道路巡检车的特点,针对在实际检测过程中因检测条件不同而导致IRI测量值出现偏差的问题,通过实验的方法,分析了与检测条件相关的自变量与测量偏差的关系,研究出一种基于偏最小二乘法的矫正方法,经验证,经矫正优化后,测量值的误差从20%降低到5%左右。(4)针对道路检测中病害自动识别标准不统一的现象,本文以裂缝识别为例,结合用户需求和检测技术水平,对精度、查全率、准确度、重复度等4个质量指标的界定方法给出建议。本文以全面数据质量管理法为框架,从路面状况数据定义、质量指标定义、质量状况分析、质量提高方法等方面逐步对路面状况数据质量进行管理,可以看出对道路管理、数据质量提高、质量标准界定等领域存在一定的理论意义和实践价值。