交通拥堵如今已成为困扰各大城市可持续发展的重大难题,严重影响着城市路网交通运行质量。传统的道路拥堵评价通常以路段为最小分析对象,通过路段的累加或平均来刻画道路网的运行状况,但由于忽视了路段间的互相影响,无法科学解析道路路网的交互关系,难以针对性地评估路网整体运行质量和提升运行效率。如何科学客观的表征路网运行变化的时空特征和评价城市道路网的运行质量,日益成为城市交通运行领域关注的重大问题。本文从区域层面探究城市路网运行状态,基于多源城市交通基础数据和路网动态运行数据,建立了城市区域路网运行质量评价指标体系,来反映不同类型区域运行状态多维特征,并提出区域路网运行质量影响模型,实现了对区域路网运行状态评分及因素影响关系刻画。论文首先梳理了国内外关于城市交通运行状态评价、影响因素探究及质量影响模型的研究现状,基于兴趣点、路网结构、区域交通指数和道路交通量数据,从交通拥堵强度、拥堵程度及影响范围三个维度构建了城市区域路网运行状态评价指标体系及指标计算方法。以北京市中心城区59个区域为例,使用凝聚层级法(HAC)进行路网运行状态聚类,并分析典型区域交通运行状态变化特征。在城市区域路网运行状态分类的基础上,进一步对区域路网运行状态开展定量化评价。论文基于信息熵理论提出了一套路网运行质量评分算法,用以定量化地描述各区域的拥堵水平。为了进一步探究区域路网运行状态的影响特征,研究从用地属性、路网结构、交通流量三个方面建立了影响因素集。采用相关系数法对区域路网运行状态影响因素进行了自相关性分析及Spearman相关系数分析,以检验影响因素的显著性,结果表明办公密度、医疗保健密度、路网密度、高等级道路比、道路日均通行量、购物服务密度、体育休闲密度、住宅密度、科教文化密度共9个因素会依次对路网运行状态产生从大到小的显著影响。最后,在评价模型和影响因素显著性分析的基础上,论文构建了基于XGBOOST算法的区域交通运行质量影响模型,应用最优模型进行验证及精度分析,结果表明影响模型的精度可达93%以上。与普通线性回归、贝叶斯岭回归、弹性网络回归、支持向量机回归模型的对比实验表明,在交叉验证及各项评分中本文所构建的模型均表现最优,证明本模型更适合于非线性、多参数的回归分析。本文的研究结论有助于政府及监管部门识别重点拥堵区域,从而面向不同拥堵类型的区域可以有针对性地制定相应改善性对策和措施,对区域运行质量的影响因素探究和定量化评价具有重要的现实意义和理论支撑。