随着我国经济的快速发展与经济水平的不断提升,国内机动车市场规模越来越大,很多家庭都拥有私家车以满足出行便利的需求。而与此同时,大量行驶的机动车排放的尾气会影响空气的质量,加重我们对赖以生存环境的破坏,也严重影响人们的身体健康状况。因此,对机动车车流量的分析也是空气质量分析的一个重要方面。目前,对机动车分析的相关研究主要集中在分析某一条路段上车辆的行驶状况,或者是分析某一特定轨迹的运动变化。空气质量的分析包括气象要素和空气质量相关性分析、基于空气质量数据探索城市群在时空上动态演变、以及雾霾分布状况的可视分析。本文使用北京市车流量的网格数据,分析某一区域的车流量状况,并结合北京市空气质量数据分析车流量和空气污染物之间的相关性。设计并实现了一个新的车流量时空模式与空气质量关系交互式可视分析系统,通过对北京市车流量网格数据与空气质量站点数据可视分析,探索人们使用出租车的时空周期模式,及空气质量的周期规律。进而对车流量与空气污染物的相似性和趋势变化情况展开研究。最后通过案例分析证明本文实验的有效性。本文主要研究内容包括:(1)对空气污染物数据和车流量数据分别进行聚类,分析周期规律。不同于传统的相似性判断方法,本文对聚类后的结果进行聚类相似比较,判断车流量和污染物之间的相似性。(2)提出趋势检测算法,分析车流量和空气质量随时间的变化情况。(3)设计车流量时空模式与空气质量关系交互式可视分析系统,对实验数据进行有效分析。