交通违法行为是导致交通事故的重要原因,进行交通违法行为态势研判对预防交通事故有重要的指导意义。本文基于时空热点分析方法对重点交通违法行为态势进行研究,旨在建立一个适用于重点交通违法行为态势研判的时空冷热点模式挖掘方法,为道路交通安全管理和决策提供参考。论文首先对城市交通违法自动抓拍系统采集到的交通违法数据进行数据预处理,分析了重点交通违法行为的空间、时间特性,检验是否具有空间集聚性和时间集聚性;其次,建立时空核密度分析方法以三维视图可视化地呈现了时空综合维度下的重点交通违法行为的时空分布特征,验证了重点交通违法行为的时空集聚性,进一步得到重点交通违法行为聚集的时空域;采用时空立方体模型实现重点交通违法行为时空数据存储与表达,基于Getis-Ord Gi~*热点模型探测并识别重点交通违法行为时空分布中具有统计显著性的冷热点,基于Mann-Kendall时间序列模型评估了长时间尺度下时空冷热点的变化趋势,对冷热点的时空模式进行分类,分辨出新增的、加强的、缩减的、连续的、震荡的或者分散的等不同变化趋势的冷热点模式,甄别出重点交通违法行为高风险区域。最后,论文选取了苏州市吴江区作为案例对论文成果进行了验证。研究结果表明本文提出的基于时空热点分析的重点交通违法行为研判方法,能够有效地挖掘重点交通违法行为的时空分布特征与演变趋势,可帮助分析与重点交通违法行为相关的各类影响因素,为重点交通违法行为的准确预测奠定基础,为提升道路交通违法行为的治理提供科学依据。