卫星遥感技术、LBS技术的高速发展以及手持移动终端的高度普及使得每天都会产生大量的时空轨迹数据。这些轨迹数据中含有丰富的时空信息,对其的有效分析能够挖掘城市人口的出行规律、分析交通基础设施的供求关系、预测交通拥堵、特殊事件的发生,为城市交管部门进行交通调度和道路建设布局提供决策支持。但是,轨迹数据通常都具有时空序列性、异频采样性、数据质量差的特征,如何有效地组织这些轨迹数据并对其进行合理的展示是交通领域研究中的难点之一。在轨迹数据的众多时空分析方法中,可视化凭借其直观、简洁、客观、实时、交互可控的优点,逐渐成为时空轨迹数据研究方面必不可少的重要工具。地理现象和时空数据的动态表达一直是GIS(地理信息系统,Geographic Information System)领域的热点问题,随着计算机技术的发展和数据获取方式的改变,地图和地图符号的表达方式由静态形式转变为动态形式成为了必然趋势。而“数字城市”、“智慧城市”、“智慧交通”等概念的兴起,对数据的表现形式提出了更高的要求:为了满足政府快速决策和规划管理的需求,可视化结果不仅需要对城市结构和地理空间信息进行清晰直观的表达,还要使用户能够直观感知和交互控制。数据可视化正在从二维向三维转变,朝着提高人们的视觉感知水平,实现人与信息数据交互的方向发展。本文以上海市出租车的GPS(全球定位系统,Global Positioning System)数据作为实验数据集,提出了一种时空轨迹数据的Web端三维动态可视化方法。该方法将Three.js集成到了Mapbox GL三维可视化框架中,运用粒子系统模拟了城市大尺度三维场景中GPS轨迹数据的移动状态。通过空间比例尺和时间比例尺的双重控制,实现不同层次调控下不同详细程度的可视化表达,将复杂的出租车GPS轨迹数据转换为城市三维场景中简洁直观、动态交互、符合用户视觉认知习惯的可视化结果。本文主要进行了以下几个方面的研究:(1)使用隐马尔可夫路网匹配算法对轨迹数据进行路网匹配,并对该算法进行了改进。除了找到原始GPS点在最佳匹配路段上的投影点,还在匹配结果中插入轨迹经过路段的节点,以避免粒子在跨路段时不通过路口直接向下一个轨迹点运动的情况出现。(2)搭建Mapbox GL+Three.js三维可视化框架。通过空间坐标转换在Mapbox GL的自定义图层中引入Three.js,综合利用Mapbox GL提供的三维地理场景和Three.js强大的三维绘图功能,构建一个灵活、扩展性高的三维可视化框架(3)构建基于粒子系统的出租车模拟移动模型。将粒子系统模型应用于GPS轨迹数据的动态可视化,将每辆出租车实体抽象为一个粒子,出租车出发、行驶和结束行程的过程对应粒子的“产生”、“活动”和“消亡”3个阶段,实现了GPS轨迹数据的动态可视化。(4)设计动态地图的交互操作。对照空间比例尺的概念,提出时序动态地图中时间比例尺的概念;根据现实世界和制图表达中时间尺度和空间尺度的关联性设计了时间-空间双比例尺控制和时空多尺度表达的交互操作。实验结果表明,本文提出的方法可以直观地反映出租车轨迹的时空演变规律,具有良好的可交互性和动态表达效果,能够跨平台、广泛地应用于多种时空轨迹数据的实时监测和历史再现。本文的研究提供了从原始的出租车GPS轨迹数据到动态可交互的三维可视化结果的过程中涉及到的技术和方法,为时空轨迹数据可视化方面的研究提供一定的参考依据。