城市交通规划建立在交通调查基础之上，规划成果的针对性和有效性取决于调查数据的质量。然而，在现实的交通规划技术过中，长期存在着获取数据困难、处理效率低等问题，影响了交通规划的科学性和时效性，这就往往使规划限于“被动”。一方面是不断强调规划必要性和指导作用，另一方面规划本身对于快速发展的城市交通外部环境却力不从心。　　 在当前国内诸多大城市进行跨越式发展的背景下，如何提高规划对于城市发展的适应性，是规划理论界必须面对的核心问题。本文从交通规划的源头--调查数据入手，提出“广域动态交通数据”的概念，倡导运用最先进的信息技术手段，为城市交通规划提供全新模式的数据支持。通过提高数据源的质和量，以及数据获取速度和易用性，实现对城市交通规划技术过程的加速，进而增强规划对城市发展的快速反映能力和主动适应能力。　　 在分析各类广域动态交通数据发展及应用现状的基础上，本文选取其中目前最具吸引力的一类--探测车GPS数据作为主要研究对象，研究探测车GPS数据是否能够在“质”和“量”上满足城市交通规划技术过程的需求，并通过设计开发计算机辅助系统实现对于广域动态数据的快速获取及应用。　　 在“质”的层面，首先提出探测车数据采集与处理的基本方法。通过建立大规模的路网分析模型，以探测车GPS数据对路网的“覆盖强度”和“覆盖率”为指标，研究探测车数据在路网上的时空分布特征，包括覆盖强度和覆盖率在一天24小时的分布，在城市不同区域的分布，以及在不同等级道路的分布，得出“在以出租车作为探测车的条件下，所得GPS数据对于高等级道路的覆盖能力远高于低等级道路，对于高等级道路交通状态的评估结果更为可靠”等结论。通过出行距离、出行速度、出行时间分布等指标，分析探测车的出行特征及其在城市交通规划中的应用。　　 在“量”的层面，通过抽取10组探测车样本，研究在不同样本容量下探测车GPS数据对路网覆盖能力，得出“在以出租车作为探测车的条件下，即使以全样采集数据，所得GPS数据仍然难以实现对路网的全覆盖，随着样本容量的增长，高等级路网覆盖率更容易达到稳定值”等结论。通过对探测车数据路网覆盖能力的综合分析，探讨探测车数据量对城市交通规数据需求的满足程度，总结并提出应用策略。通过研究不同样本容量条件下探测车出行特征数据、OD矩阵数据的变化情况，得出“探测车样本容量与之探测到的OD矩阵之间不存在简单的线性相关关系，不能直接扩样用于交通规划建模”的结论。在不同样本容量下，利用探测车数据评估路网整体交通运行状态并进行对比，得出“可以通过相对较少的探测车样本数据评估路网整体交通运行状态”等结论。　　 在计算机辅助工程层面，鉴于广域动态交通数据信息量巨大、根本无法依靠人工处理的现状，针对城市交通规划的基本业务需求，通过设计开发计算机辅助系统实现对广域动态交通数据的快速应用，显著缩短城市交通规划数据处理周期，实现规划过程提速；运用系统化思想，提出建立一个基于广域动态交通数据的城市交通规划信息环境，从数据采集、处理、集成、应用4个层面向城市交通规划提供全过程的数据解决方案；利用UML(统一建模语言)对系统的功能需求进行可视化的建模分析，同时将联机分析处理(OLAP)和多维数据模型引入信息环境，作为系统实现的关键技术支撑。