城市常发性交通拥堵受居民出行习惯与城市路网布局的影响,在发生与演变等方面具有相应的时空特性。为解析城市交通拥堵在时空上的特性,探明交通拥堵发生位置、持续时间、演变过程等规律,本文以出租车GPS数据为基础,优化传统道路划分方法,提出可变道路单元概念,并基于可变道路单元改进交通拥堵时空特性分析方法,从多角度对交通拥堵时空特性进行解析。针对案例区域进行实际分析,明确了交通拥堵在不同时间与空间上的分布情况与演变特性,为制定具有针对性的交通拥堵改善措施提供了方向与依据。以出租车GPS数据作为表征城市道路交通状态的基础数据,利用阈值判定、重复检测、线性插值等方法对错误、超限、冗余、缺失数据进行预处理。考虑到GPS位置数据的误差,提出了考虑道路等级和宽度的基于缓冲区的改进几何匹配算法,用以提高GPS点的地图匹配精度。根据数据特性,提出利用数据统计方法确定最小参数提取尺度。综合现有交通状态判别指标的优缺点,选用TTI（Travel Time Index）指数作为交通状态判别指标,并依据数据计算出符合案例区域实际情况的交通状态判别指标阈值。提出了融合道路静态属性与动态属性的面向交通拥堵分析的可变道路单元划分方法,改善传统定长划分法与不定长划分法在进行道路划分时的缺陷。利用道路通行能力、道路条件、路侧条件等静态属性选取道路静态节点,再利用K-means聚类对不同时段的道路拥堵情况进行聚类划分,选取出动态节点,并依据交通流运行规律提出动、静态节点融合划分方法,从而生成最终的面向交通拥堵分析的可变道路单元。通过分析可变道路单元的时动性与时间序列相关性、交通拥堵空间聚集性及POI（Point of Information）点间的关系等,提出了基于可变道路单元的交通拥堵特性分析方法。分别从时间序列相关性、平稳性与周期性等方面对交通拥堵时间特性进行分析,从自相关性、平稳性、空间聚集性等方面对交通拥堵空间特性进行分析,从时空关联性与时空演变特性方面对交通拥堵时空特性进行分析。以哈尔滨市二环道路内区域为例,对快速路、主干路与次干路进行可变道路单元的划分,并根据城市居民出行特点分工作日与休息日对案例区域内交通拥堵的时空特性进行分析,发现工作日与休息日交通拥堵的主要诱导因素分别是高等级道路与POI点对交通流的吸引,并依照拥堵时空特性提出相应的拥堵改善措施。