近年来,随着定位、跟踪技术的快速发展,诸如GPS等位置感知设备得到了广泛的应用,使得车辆、人们的移动轨迹能够被精确地记录,通过对轨迹数据的有效分析可以了解一个城市的交通状况及城市中人群的移动规律,对于城市管理者的决策具有重要意义。然而,由于轨迹数据具有时空特性,并且通常数据规模很大。因此,如何有效地发挥轨迹时空连续性,探索数据中隐藏的时空规律是一项巨大的挑战。本文基于成都市出租车真实轨迹数据,研究基于轨迹分布表示的城市区域关系可视分析方法,从认知城市区域间关系的角度挖掘并分析城市人群移动模式,主要研究内容包括:（1）研究基于轨迹数据的城市区域划分方法,将城市地理空间划分成适当区域,将轨迹转换为区域之间的聚合流,为后续分析提供数据基础;（2）提出基于词嵌入技术的区域向量化模型,利用词嵌入技术,考虑结合城市位置和移动对象之间的相互作用,对城市区域进行向量化编码,根据区域间相似性来探索不同区域在轨迹中的位置信息和连接关系;（3）设计并开发分析区域向量和探索人群移动模式的可视分析系统,以区域向量空间为基础,通过可视化视图联动机制,支持分析者针对人群移动模式进行从全局概览、到局部分析、最后到上下文细节探索的推理过程。基于成都市出租车GPS轨迹数据进行的两个案例分析表明了该方法可以有效地反应人群在区域中的移动模式。本文提出的城市区域关系和人群移动模式可视分析方法,对于城市人口迁移、疾病传播、交通流控制的分析与决策提供依据与指导。