近年来人类社会逐步进入智能信息时代,基于互联网动态交互的移动感知服务（LBS,Location-Based Service）正成为人们出行及生活不可或缺的重要组成部分,如互联网打车（E-hailing）服务、共享单车、物流/外卖、移动支付、视频识别以及正处于快速发展中的高精度地图、车联网及自动驾驶等。各类智能信息服务同时也促进了大规模数据处理分析技术的发展,如基于海量时空数据的客户画像技术、精准广告投放技术、短时路况/路径预测技术等。在城市交通系统分析领域,基于大规模数据集（如城市交通网络数据-Open Street Map、手机信令数据-各类LBS服务供应商、车载GPS轨迹数据-出租车/公交公司等）开展的各类“数据驱动”型（Data Driven）研究正迈入主流。与传统分析方法相比,数据驱动型研究具有样本采集更全面、研究内容更深入、研究结论也更具说服力等优势,但也存在若干技术难点和痛点,如大规模城市地图数据纠错编码、语义地图生成、大规模GPS数据纠错、高效地图匹配、特定主题可靠算法设计等问题。本论文基于多级道路索引定义演化建立了一套大规模城市交通数据处理分析技术及研究范式,并结合若干研究应用场景验证了该套技术的实用性与可行性。创新性成果包括:（1）提出了多级道路索引概念及其构建算法本部分首先定义了多级道路索引（MRI,Multi-layer Road Index）系统。该系统作为对“城市地图GIS数据”（连接线层）、分向路段统计数据（分向路段层）、基于对偶拓扑的城市道路复杂网络结构（道路元层）”开展大规模城市交通系统数据整合分析的“桥梁”,解决了传统交通分析小区（TAZ,Transportation Analysis Zone）数据与交通系统特征难于衔接分析的问题。该部分同时设计了MRI系统智能构建算法“广义交叉口连续判别法”（EICN,Extended Intersection Continuity Negotiation）,该算法通过设计使用交叉连续性条件准则（3C准则,Cross Continuity Conditions）解决了传统ICN（Intersection Continuity Negotiation）方法无法处理信息高度复杂精细化路网的缺陷。（2）设计开展了基于MRI系统的国内典型城市道路对偶拓扑复杂网络特征调节作用实证研究本部分首先基于MRI系统建立了“城市路网对偶拓扑特征的交通系统表现宏观调节作用”模型。然后通过整合国内90个典型城市精细化路网数据、属性数据、对偶拓扑网络结构特征、基于百度动态指数的路网高峰表现参数,对高峰时采样城市路网表现在各类宏观交通发生指标下的调节作用模式进行了探索式验证分析。相比传统单个或少量城市系统验证分析,本研究实现了大样本城市路网对偶拓扑结构与交通网络整体效率的宏观调节作用分析,相关结论量化支撑了城市道路复杂网络特征（如路网对偶拓扑节点介数对多类网络表现均有显著调节作用）对宏观交通系统效率得重要性。（3）设计实现了基于MRI系统的离线车载GPS高效地图匹配算法本部分设计实现了一种高效地图匹配（EMM,Efficient Map-matching）算法,即基于MRI系统的自适应动态分段匹配算法（SMRI,Segment-wise matching based on MRI）。相比已有成熟算法,当处于60秒以内采样间隔时,SMRI在保持精度不损失的情况下可提升匹配效率至少4倍。且由于底层匹配逻辑的升级,GPS采样间隔越短,匹配效率提升越明显,最多可提升108倍（2秒采样间隔时）。此外,通过设计实现基于MRI系统的GPS匹配结果集计分析模式,该套方法有力解决了限制传统MM技术拓展应用至各类城市交通系统研究的两个核心技术问题,即轨迹数据处理效率过低和集计单元粒度过小。本文第4章即为基于该套技术设计开展的示范性研究。（4）设计开展了基于MRI系统及EMM技术的城市出租车运营收入及绕路行为时空分布特征研究本部分基于MRI系统、EMM技术,设计实现了在分向路段（DRS,Directional Road Segment）尺度进行出租车收入时空分布统计分析及Logistic回归建模。此外,本部分还利用5类出行距离设计了一套绕路行为可靠分析检测算法,同时设计实现了在DRS尺度进行出租车绕路行为时空分布统计分析及Logistic回归建模。相比传统出租车市场及运营行为研究,本研究实现了在DRS尺度对案例城市出租车市场及绕行行为时空分布分别进行空间统计及影响因素建模分析。该研究不仅可显著提高有效样本分析范围（以绕行行为分析为例,相比已有研究,有效采样率从0.67%提升至47.5%）,且分析内容可全面覆盖至各类交通网络结构参数、DRS动态特征及POI地点分布特征,有力支撑了相关研究结论,如以深圳为例,平均每分钟有45次已完成的出租出行（27.5%）绕行距离超过最短路径距离的1.5公里以上。针对从“人工调查（如卡口、问卷、手持设备调查等）、小样本（样本量从几十至数千不等）、模型导向（如数学仿真建模、调查数据验证拟合等）”到“结合系统自动数据采集（如手机应用自动信息采集、车载GPS自动采集、视频图像识别、个人信息云平台以及网络爬虫采集等）、大样本（按样本量从数万至数千万不等）、数据导向”的技术转换需要,各部分研究内容分别通过多个案例研究实现并验证了一套MRI建立方法与EMM技术,及其在城市交通系统分析热点问题中的创新应用可行性。该套基于MRI系统及EMM技术的研究方法可推广至各类大规模城市交通系统分析细分领域,对已有研究方法及结论进行比较验证或深化,应用前景广阔。