出租车作为城市公共交通的补充，在人们日常出行中扮演着重要角色。每个出租车个体是在信息不对称的情形下运行，他们在活动区域、搜客范围、路径选择等方面有着各自的偏好。出租车GPS数据包含了大量的人类移动的时空信息。随着智慧交通系统的建设，中国几乎所有城市的出租车均配备了定位设备，利用这些位置数据为交通系统提供解决方案已成为近些年的研究热点。本论文通过分析出租车GPS数据，挖掘出租车的空间分布规律，分析影响出租车收入高低的原因，为优化出租车的空间分布、更好地实现需求与供应匹配提供理论依据。
　　本文主要得到两个方面的研究成果:(1)出租车空间分布规律研究。基于出租车轨迹数据，采用ArcGIS空间分析工具实现研究成果的可视化。共包括三个具体研究内容:一是出租车活动质心的分布规律，研究发现质心密度由内到外逐渐减小。二是出租车服务半径分布规律。统计发现出租车的服务半径集中在3至10千米之间。三是上下客点分布规律。基于ArcGIS将长沙市划分为若干以100米为边长的六边形蜂窝网格，通过空间关联的方法计算落在每个网格内的上下客点数量，分析上下客点的总体分布规律。(2)司机收入分布规律和影响司机收入的因素。首先建立出租车司机累积收益模型，在此模型的基础上得到司机的全天收入，进一步计算司机总体收益的概率密度函数，发现司机收益近似符合正态分布。接着分析载客区域、载客距离、空载时间等因素对司机收入的影响，得到空载时间长短是影响司机收入的关键因素。最后为减少空载时间，提高司机的收入，挖掘出不同时段的最优搜客模式。从宏观上挖掘了出租车需求高的区域，为优化乘客和出租车司机的匹配提供理论依据，为出租车调度管理提供参考。
　　本论文分析的出租车服务半径在一定程度上可以反映居民出行的距离，为城市土地利用、路网规划、公交线路规划提供理论参考。论文挖掘了影响驾驶员收入的主要因素为空载时间，这为利用互联网+平台优化乘客和出租车司机的匹配提供理论依据，为出租车调度管理提供参考。论文挖掘的最优搜客模式对长沙市出租车的运营具有实际的指导价值。