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城市交通拥堵的形成和消散实际受多周期的交通流冲击波影响，产生来源非常复杂，建模也很困难。正因如此，有关拥堵时空扩散性的研究多停留在定性层面。基于直接采集交通数据可进行定量分析，但数据的细粒度特性使信号不够平稳，在多时间尺度上甚至表现出相反特征，缺乏有效的知识挖掘思路和方法。针对拥堵区域交通参数时空相关性问题，在皮尔逊相关性指标的基础上提出并采用了一种新的分析方法，它将道路实测速度轨迹分解为多时间尺度的趋势和细节分量。应用该方法提出的相关性指标和数据分段算法，对典型交通拥堵扩散算例进行了分析，借助相关性状态变化刻画了拥堵在时空中扩散的定量特征。