公路交通是当今社会发展的重要组成部分,而运输能力是交通运输水平的主要评价指标。随着国家经济的高速发展,运力数据呈现出海量式的增长,研究如何从中获取有价值的信息已成为必然。本文以大型公路运输企业为基本研究单元,采用空间聚类分析的思想来处理其中包含的运力专题属性数据,以得到的聚类结果为依据,通过合理的组织和规范,设计一种有效地可视化表达方法,进而获取运力态势知识,为相关分析与决策提供支撑。论文首先提出了基于聚类的运力空间数据可视化技术框架,研究了相关的运力态势基础概念、空间聚类分析和空间数据可视化关键技术。在此基础上,运用ASCDT算法对公路交通运力数据进行聚类分析,结合聚类结果描述参数,进行可视化对象的设计和映射关系的构建,通过程序实现了公路交通运力态势的展现并对结果进行了分析讨论。论文的主要贡献体现在以下几个方面:一、采用空间聚类的方法来处理公路交通运力数据。针对运力数据规模较大和结构复杂的特点,以大型公路运输企业为对象,结合其空间维属性体现的位置依赖关系,运用以ASCDT为代表的空间聚类算法对点实体进行处理和分析,同时兼顾运力专题维属性的影响,从而获取运力分布相关信息。二、构建聚类结果描述参数集。充分利用整个聚类操作过程得到的结果,提取和定义一组相对完善的参数集,对各个空间簇的主要特征进行描述,并将该参数集作为聚类结果和可视化对象之间的桥梁,实现枯燥的数据到直观生动的图形、图像之间的转换。三、设计和实现一种可视化方法来展现运力态势。参考基于圆点图标和基于热力图的可视化方法,根据位置、尺寸、数量和疏密四类聚类结果描述参数的含义,设计一种带渐变颜色的圆形图标,通过其视觉上的特征来对应地表达各参数值,并建立圆形图标到地图的映射关系,最后通过新型可视化开发环境Processing进行了实现,并针对得到的结果进行了相关讨论。四、设计实现了军事交通运输系统中公路交通运力态势展现子功能,对本文研究的方法进行了应用验证。