为提高现有路网利用效率,以缓解城市日益严重的交通问题,交通信息系统需要有效的实时路况信息采集,交通协调控制也需要高精度的路段状况检测数据作为信号策略依据。探测车系统作为代表新技术的路况采集方式,其重要应用是对路段交通状况的实时信息采集,为交通信息系统提供了新的思路和机遇。本文基于前人对交通拥挤状况的最新研究结论,集中研究解决拥挤状况下路段交通状况的层级划分问题,提出与路段几何设计参数相关的、基于探测车的旅行时间及排队长度的估算模型。使用仿真手段对算法可靠性进行检验,在拥挤状况下,本文的旅行时间估算法比一般算法误差减少近一半;排队长度估算误差也在可接受范围内。该算法适用于基于探测车的小样本估算,和以直行车为主的城市干道路段的实时交通状况检测问题,从而为路网信号协调控制、行程旅行时间估计提供较高精度实时数据。基于上述两个估算模型对层级划分参数的估计,本文完成交通状况三个主层级及若干次层级的划分模型,将该模型运用到仿真数据的验证实验表明,所划分的层级能够有效对不同程度的道路交通状况进行区分,且行程时间以不同层级集计方差小于以固定时间集计。在文章的最后,对模型的进一步扩展及后续研究方向作了展望。