通行能力差、公交竞争力不足等一系列因素导致的常发性交通拥堵是城市难以解决的问题之一,由于诱发因素较多,拥堵区域往往难以开展高效率有针对性的治理。而公交优先战略的提出,为治理交通拥堵问题、推进交通公共性指明了新方向;同时网络数据的共享化也为城市发展、交通研究提供了数量足、精度高的数据支撑。因此本文利用网络多源数据作为支撑,以“基础数据获取清洗-区域公交竞争力评价模型构建-常发拥堵区域识别-深圳市案例分析”为主线,对由公交竞争力不足引发的城市常发性拥堵区域辨识展开研究,更有针对性的缓解治理城市交通拥堵。首先对获取的深圳市出租车轨迹数据、出行路径规划数据与交通运行指数数据进行清洗、筛选及统计分析,初步获得城市出行的基本规律与拥堵的时空分布特征,为模型建立与实例验证建立数据基础。研究发现全市共有6个高密度出行热点区,居民出行活动表现出“局部集聚、圈层递减”的特征;拥堵规律整体呈现从中心向四周减缓的趋势,拥堵区域集中分布在中心圈层,中部拥堵状况高于东西方向。其次针对不同区域的公交竞争力,从运输效率、出行费用、服务质量与环境保护四个角度出发,在传统评价指标体系上引入了区域公交综合可达性新指标,优化出行费用等个别传统指标,考虑出行环保因素的影响,基于熵值-主成分分析法建立了表征不同空间区域公交竞争力的评价模型。然后为进一步探究公交竞争力对于常发性拥堵的影响,从常发性拥堵特征出发,基于四级指标体系构建常发性拥堵区域的识别模型,并引入生存分析函数对常发性拥堵的持续时间特征进行了分析;综合区域公交竞争力评价模型与常发性拥堵区域识别模型,应用K-means算法建立了基于公交竞争力的城市常发性拥堵区域辨识模型。最后以深圳市为例进行了实证研究,模型结果显示拥堵致因为公交竞争力不足的常发性拥堵区域集中在华强北、桂园与东晓街道;生存函数对拥堵持续时间规律的分析发现深圳市晚高峰拥堵持续时间远大于早高峰时期;基于此,针对性提出了深圳市常发性拥堵治理缓解对策。上述研究利用网络开源数据对模型指标进行了优化,在构建常发性拥堵区域的辨识模型时引入新指标,探究了公共交通的发展对于城市拥堵的影响,为城市常发性拥堵区域的针对性治理提供了依据,有利于交通管理部门有方向性有针对性的实施改善措施,开展拥堵治理,提升治理效率,促进城市交通出行结构合理性。