随着世界城市化进程的推进,大量的人口向大城市集中,而人口的快速聚集引发了一系列的城市问题,如发展空间不足、资源分配不合理等。为了提高城市管理的效率,城市的决策者通常需要感知城市范围内常规的人群移动规律以及不规则的人群移动造成的城市动态的改变。城市的规划和建设也需要适应城市动态,才能促进城市的发展。因此,准确地感知城市动态对于城市的决策者和规划者来说都至关重要。人们日常出行行为产生的起点和终点(Origin/Destination,简称OD)数据在反映了城市动态。现有的很多方法利用这些数据集来提取热门的城市活动区域,但是忽略了区域之间的流量关系。很多方法无法识别出具有相似空间特征的时间步,或者无法识别出城市活动模式的演变规律。为了从OD数据中发现隐藏的语义级的城市动态,本研究提出了一种可视分析方法。该方法首先进行了空间简化,并构建了一系列的城市网络。然后将每个时间步下网络之间的出行关系作为文档,将OD数据的集作为文档语料库,通过主题建模技术以无监督的方式识别隐藏的交通主题。最后,设计交互式可视分析系统用于直观展示交通主题信息和城市活动模式的演变规律。人们会出于不同的目的采用不同的交通方式到达不同的地点,因此仅从一种移动数据集中并不能准确的把握城市动态。此外,不同类型的兴趣点(Point Of Interest,简称POI)的空间分布反映的区域功能,也在一定程度上表征了人们到达某地的目的。但是如何联合分析多源移动数据集和POI信息是一个很大的挑战。本研究进一步提出了一种可视分析方法,基于多种交通数据集和POI数据集,深入探索城市动态。该方法首先为每个交通数据集构建了区域-特征-时间张量,并采用张量分解的方式分类得到人群移动模式。然后,设计的可视分析系统可以从多个角度渐进式的分析城市动态,其中POI-移动性字形图能够以紧凑的方式可视化多源数据集。最后,基于真实数据的案例研究证明了本研究方法的有效性。