城市交通系统是一个分布式,动态时变复杂系统,并且具有非线性、随机性等特征。对城市交通流运行状态科学的量化和划分是实现智能交通系统中各种先进交通控制与管理手段的先决条件。论文以浙江省重大科技专项重点项目:“车路资源智能动态配置系统的研究与开发”(2009C03016-3)为依托。首先为了解决城市区域路网的交通状态的时空分析问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)道路交通状态判别模型及时空分析方法。在对路网的空间单元交通状态的定量分析的基础之上,结合大量的历史数据进行FCM分析,挖掘出各空间单元的各类交通状态的聚类中心,并将实时的交通数据与聚类中心进行匹配,判别其瞬时所处交通状态。最后根据空间单元在路网的空间分布,获得各状态下点、线、面的空间分层分布结果。然后针对所处交通拥堵的空间单元,为了有效预警和防止初始拥堵的扩散,提出了一种基于改进元胞传输模型(CTM)拥堵演变机理分析的方法。通过对区域路段建立改进CTM路段模型实现模拟交通流网络传播,并利用模型实现对拥堵的空间单元的初始拥堵消散时间估算和空间扩散范围估计。而后取杭州市小区域路网为仿真实验对象,在PARAMICS交通仿真环境中进行实验,仿真验证了该方法的有效性。最后,以J2EE、Tomcat和Oracle为工具,基于B/S架构构建实验平台,设计开发了城市道路交通运行状态分析软件,并对论文中提出的交通状态时空判别和拥堵机理分析方法进行了验证。结果表明,论文提出面向交通状态时空判别模型和拥堵机理分析方法,在实现道路交通状态时空判别和交通拥堵追踪具有预期效果,能够掌握的城市交通流运行状态时空运行分布规律和扩散机理,为提出有效的缓解交通拥堵的交通管理和控制措施提供科学依据。