随着我国基础设施建设的持续深化和智慧交通时代的加速到来，土木工程与交通运输工程领域对数据驱动决策的需求呈现指数级增长。东北林业大学作为东北地区唯一具有土木工程和交通运输工程博士点的科研机构，其学科特色在于将寒地环境研究与工程应用深度融合。在博士论文研究过程中，应用统计方法作为连接理论与实践的桥梁，需要重点突破三个核心维度：首先在交通基础设施全生命周期管理中，构建包含冻融循环、荷载效应、材料老化等多因素耦合的统计模型，特别要针对东北地区特有的冻土路基变形规律建立动态监测数据库；其次在智能交通系统优化方面，需创新性地将贝叶斯网络与灰色预测模型相结合，解决复杂路网环境下交通流时空分布的不确定性；最后在可持续发展评价体系中，应开发包含碳足迹核算、生态敏感区识别的多元统计指标，这要求研究者具备跨学科的数据融合能力。以某寒区高速公路改扩建项目为例，通过建立包含12类环境因子、5类工程参数的层次分析法模型，结合蒙特卡洛模拟进行风险评估，使方案优化效率提升40%。当前研究前沿正朝着多源异构数据融合、小样本机器学习、基于区块链的统计验证等方向演进，这要求考博者既掌握SAS、Python等统计工具，更要理解工程伦理与数据安全合规要求，特别是在处理交通参与者行为数据时需严格遵守《个人信息保护法》相关条款。未来研究应着重构建面向"双碳"目标的交通工程统计评价体系，将环境效益纳入传统经济评价框架，这既是学科发展的必然趋势，也是东北林业大学服务国家战略需求的战略支点。