Tuy nhiên, một số cạm bẫy thông thường có thể làm tổn hại tính chính xác và hữu ích của chúng.

Tập hợp dữ liệu không hợp lệ

Một lỗi thường xuyên là phụ thuộc vào dữ liệu lỗi thời hoặc không đủ dữ liệu. Nó có thể dẫn đến những dự đoán chính xác về các mô hình giao thông. Để giải quyết vấn đề này, các nghiên cứu nên kết hợp số lượng giao thông gần đây, cân nhắc giờ cao nhất, và bao gồm nhiều nguồn dữ liệu cho việc phân tích toàn diện.

Bỏ qua sự phát triển tương lai

Nhiều nghiên cứu tác động không giải thích được sự phát triển tương lai hay sự giám sát này có thể đánh giá thấp sự gia tăng giao thông lâu dài.

Trình cân chỉnh mô hình nghèo

Dùng mô hình hiệu chỉnh kém có thể dẫn đến kết quả không đáng tin cậy. Mô hình dự phòng được xác nhận với dữ liệu giao thông địa phương và điều chỉnh các tham số phù hợp với việc tăng độ chính xác của chúng. Tính toán thường xuyên là thiết yếu để đánh giá ảnh hưởng đáng tin cậy.

Chỉ ra cuộc tấn công của người giữ cửa

Việc tiếp xúc với những người có trách nhiệm như chính quyền địa phương, các thành viên cộng đồng và cơ quan vận tải có thể nhận ra những vấn đề tiềm năng xảy ra sớm, và sự hiểu biết của họ giúp tinh luyện việc nghiên cứu các giả định và đảm bảo việc phân tích giải quyết những mối quan tâm thật sự.

Kết luận

Giải quyết những cạm bẫy thông thường này sẽ giúp cho việc nghiên cứu về ảnh hưởng của giao thông được cải thiện.