随着快速城镇化进程的不断推进,城市人口密度持续提高,城市机动车保有量呈“井喷式”增长,而与城市交通密切相关的道路里程的增长却远远落后。截止到2015年底,近十年间西安市机动车保有量增长293.6%,城镇常住人口增长19.73%,旅游接待人次增长336.2%,而西安市的公路里程却只增长39.85%,交通供需矛盾日益尖锐,交通拥堵逐渐发展成城市发展过程中必须解决的城市病之一。为了能够有效解决城市交通拥堵问题,从城市级别探究交通拥堵的时空分布特征,找出拥堵产生的机理十分必要,而随着大数据技术的不断发展,交通领域的实时路况数据因其具有更新快、数据量大、实时性高等特点而逐渐被研究者用来研究交通拥堵问题。本文参考国内外研究经验,提出了利用时空自相关和热点聚类进行拥堵热点判别的城市交通拥堵研究方法,结合西安市交通拥堵现状,利用高德交通平台发布的实时路况数据,从时间上和空间上分析了研究区交通拥堵的分布特征,以期为缓解交通拥堵提供参考。首先,论文利用莫兰指数、趋势分析、皮尔逊相关系数等方法探究了研究数据在时间和空间上的相关性和平稳性,以便为时空聚类分析提供前提。然后,论文将研究数据分为工作日、双休日和节假日三类,利用时间上的对比分析法和空间上的热点分析法分别对其进行研究,得出了以下结论:(1)整体上研究区交通拥堵在空间上呈现出一圈两点的空间特征。拥堵最为严重的区域位于二环路这一圈以及钟楼和小寨这两点,时间上呈现出明显的早晚高峰期。工作日时间上每天呈“M”型分布,空间上呈“环状”和“心形”分布;双休日时间上早高峰有所推迟,并增加了一个午间次高峰,空间上呈“蘑菇”状分布;节假日交通拥堵时空特征与双休日相似,同时叠加了旅游景区、景点的影响。(2)商圈分布、限行政策、人口密度以及路网密度与结构对研究区交通拥堵的时空分布特征均产生不同程度的影响。类似于钟楼、小寨的一些规模大、区位条件好、功能齐全的大型商圈更容易产生拥堵;限行力度与交通拥堵呈负相关,力度越大,对拥堵的缓解作用越明显;人口密度越大的区域交通拥堵也相应的越严重,二者呈正相关关系;路网密度越大越不容易造成交通,“棋盘+放射”状路网更容易产生交通拥堵。