发展公共交通已经成为缓解城市交通压力最有效的方法之一。随着公交卡的使用和推广,公交部门产生了大量与客流有关的数据。客流数据需要结合具体空间位置信息才能进行更有效的时空挖掘和分析。近年来,地理信息系统的不断发展为空间数据分析提供了很多方法,通过GIS相关空间分析方法对客流数据在时间和空间上进行可视化,可以方便直观的挖掘分析客流规律。本文设计并建立了客流数据处理模型,实现了对原始客流数据的整合处理,并在此基础上利用GIS空间分析方法等对北京市公交客流分布进行可视化展示,通过分析客流的分布规律,为公交线路的优化提供辅助决策。本文主要的研究内容有:(1)设计公交客流数据处理系统,将站点多线路客流合并处理生成新的客流数据表,并将客流属性数据与公交线路、站点的矢量数据进行匹配。(2)通过反距离空间插值法对全市客流数据进行可视化展示与分析。提取全市不同时段的公交客流数据,对客流数据进行二维和三维的可视化展示,挖掘分析全市客流分布规律。(3)利用空间自相关方法分析交通小区热点区域之间的关系。根据北京市交通小区数据的划分,寻找交通小区客流内在联系,分析不同时段内城市交通小区的热点区域形成原因及变化趋势。(4)对公交站位进行聚类分类与优化分析。分别根据客流与站位线路数或高峰小时系数的关系,利用聚类分析法对站位进行划分。根据不同的类型的站位,提出相应的站位优化方案。本文通过不同的空间分析方法,按不同时段将公交客流数据在全市范围内、在交通小区内及站位上的变化规律进行研究分析。对公交客流进行时空分析不仅可以为日常的公交调度提供依据,还可以为公交规划和运营决策提供参考。