新世纪以来,我国的城市化进程不断加快。城市急剧增长的机动车数量与相应的缓慢发展的城市基础设施以及城市管理水平形成了剧烈的矛盾。这导致了城市交通拥堵现象频发。交通拥堵问题已成为我国特大城市发展过程中急需解决的问题。拥堵信息的获取与处理十分复杂,且海量的数据让传统的表达和分析手段在处理这些大规模的复杂时空问题时表现的力不从心。因而许多学者试图通过大数据分析方法和技术,研究和分析特大城市交通拥堵问题。而这些研究多从统计学的角度进行处理,并没有将拥堵与地理学结合在一起,具有一定的局限性。在这种背景下,本文从时空地理学的角度出发,利用城市路网数据、实时路况数据分析出城市交通拥堵的时空分布特征,并结合城市法人数分布的空间数据探索交通拥堵产生和发展的地理规律。本文研究着重对以下三个方面进行深入探讨：1)基于网络瓦片数据的实时路况数据的获取：包括道路数据的提取和实时路况数据提取。在提取道路数据的过程中,将道路表达为带有拓扑关系的点状要素。并利用点状道路数据对实时路况数据进行初步提取。最后对初步提取的实时路况数据进行预处理,得到完整的实时路况数据。2)利用实时路况数据进行基于平均路况的拥堵分析,并对实时路况数据进行时空探索性分析。基于平均路况的拥堵分析对聚类分析的结果有指导和验证的作用。时空探索性分析是实时路况数据进行聚类分析的前提。3)基于ST-DBSCAN方法的时空聚类分析：包括初步时空聚类、时空拥堵块提取和聚类结果分析。实时路况数据经初步时空聚类和时空拥堵块提取之后得到了“大型时空拥堵块”。这些“大型时空拥堵块”结合其他不同的GIS空间数据(如城市法人数分布等)可以分析出道路拥堵的可能的原因。本文利用一种方便易行的实时路况数据获取方法,提出了基于实时路况数据的对交通拥堵进行时空聚类分析的方法,并利用北京市二环内的实时路况数据进行了实验,初步分析了研究区内的拥堵分布特征和拥堵形成的原因。结论有助于对拥堵问题进行有针对性的治理,也可以对公众出行及应急支援提供服务。