从2.3.1 小节的分析可知，同一监测点不同时刻的交通流参数具有不同的分布特征。实际上，不同监测点的交通流参数或可能具有相似的特征。本节以重庆市某高速公路具有空间关联关系检测设备所采集的交通流式数据为对象进行分析。

表2.4、表2.5、表2.6 为重庆市某高速公路具有上下游关系的两个检测器一天之内所采集到的速度、流量和占有率纵向空间分布统计结果，图2.4、图2.5、图2.6 为上下游速度、流量和占有率的纵向空间正态曲线分布图。

表2.4　上下游速度统计表／（km·h－1）

注：全距＝最大值－最小值。

表2.5　上下游流量统计表／［veh·（5min）－1］

注：全距＝最大值－最小值。

表2.6　上下游占有率统计表／%

注：全距＝最大值－最小值。

由表2.4 和图2.4 可知，以速度为对象的纵向空间统计结果表现出较强的相似性。从表2.5 和表2.6 以及图2.5 和图2.6 可以看出，以流量、占有率为对象的纵向空间统计结果虽然表现出一定的差异性，但是，整体上却还是具有较强的相似性。

图2.7 为具有上下游关系的两个断面之间的交通流式数据的分布，上下游速度、流量、占有率及平均车头时距的时间序列具有较强的相似性。(www.daowen.com)

图2.4　上下游速度正态分布图

图2.5　上下游流量正态分布图

图2.6　上下游占有率正态分布图

图2.7　具有上下游关系的交通参数时间序列

一般情况下，由于交通流与流体力学具有类似的运行规律，交通状态的影响是由上至下传递，上游流量与下游流量间时间序列的变化规律仅相差Δt 的时间间隔。但是，当下游观测点或下游路段出现较严重的交通拥挤，导致路段形成排队现象时，交通状态则可能由下至上回溯。

以上通过简单的统计分析方法对表征交通状态的流式数据的特性进行了分析。交通系统中表征交通状态的参数时间序列不仅具有以不同时间尺度为对象的周期特性，具有上下游关系的地点或路段的监控交通状态的各交通流式数据之间也具有一定的相关或相似性。实际上，不同检测设备从各个固定位置所获取的交通流式数据之间并不是完全独立的，相反，它们经常呈现出高度的时间相关性。2.3.3 小节将对多个检测器所获得的交通多流式数据的演化特性进行分析。