21世纪以来,随着城市化进展的不断加快和国民经济的快速发展,城市机动车保有量逐年激增,城市道路交通供需矛盾日渐突出,随之而来的交通拥堵问题,对城市道路交通体系的安全性和高效性造成巨大隐患。城市道路监控设备的完善、GPS车载定位系统的不断进步和手持移动设备的大范围普及,使得含有城市地理空间位置和时间信息的交通数据被大量存储。传统的交通数据处理技术和手段已不能很好地适应社会经济和交通发展的要求,诸如折线图、柱状图等经典的二维数据可视化图表,在应对大数据挑战时,往往无法表现出令人满意的效果。为更好的挖掘海量时空交通数据背后潜在的交通现象,剖析交通拥堵的形成原因和机理,提出一种高效、合理的数据分析手段成为解决交通拥堵问题的有效途径。本文以城市交通系统为研究对象,利用GPS浮动车数据,借助可视化技术手段,探究并提出一种基于时间、空间、交通运行状态的三维可视图谱库构建方法,旨在从宏观角度可视化显示城市路网在不同典型交通环境下的交通运行演变过程,并从图谱库中提取交通拥堵持续时间参数,借助生存分析的非参数模型、Cox风险比例回归模型研究不同影响因素下,城市交通拥堵的演变规律及多种因素对拥堵的影响方向和强度,为道路管理者准确掌握城市交通运行规律、实现有效的交通诱导和交通控制提供决策依据和技术支持。本文的主要研究内容和结论如下:(1)三维可视图谱库的表达方式确定。现有研究中,主要借助于箭头图、马赛克图、热力图等二维图来对城市路网交通运行进行可视化表达,用于表达某一时刻路网的运行状态,忽略了交通数据所具有的时空特性。为完整表达城市交通数据的时空属性,更好的表达道路交通状态的时空信息,借鉴轨迹墙的表达形式,在二维平面路网的基础上增加时间轴,构成三维时空图,展现城市路网交通运行状态的时空演变规律。(2)三维可视图谱库的构建方法探究。利用ArcGIS软件平台来构建了交通运行状态的三维可视图谱库。搭建了包含静态路网空间信息和交通参数时间信息的交通状态时空数据库,对时空数据进行了符号化和可视化设置,实现了不同环境下交通状态时空数据的的时空可视化显示。借助ArcGIS分析功能,能有效提取拥堵持续时间等交通参数,以对交通运行特征进行分析。(3)基于图谱库的拥堵持续时间分布特性及影响因素分析。借助图谱库提取山地城市典型快速路在不同交通环境下的拥堵持续时间参数。利用生存分析中的非参数方法分析不同影响因素下的典型快速路的拥堵持续时间分布规律,并构建拥堵持续时间的Cox 比例风险模型分析拥堵持续时间与其影响因素间的影响程度,结果发现:天气条件、交通状况、时间因素、道路条件四类可能影响因素中,除公交站点对拥堵持续时间影响不显著外,桥梁、晚高峰、早高峰、工作日、匝道是拥堵持续的主要因素,造成拥堵持续的概率依次增加50.2%、18.1%、14.9%、13.9%、11.6%;四车道、雨天、低速度是拥堵持续的次要因素,造成拥堵持续的概率依次增加9.4%、8.3%、2.7%。