OD需求信息是交通运输规划最为基础的数据。在机动车保有量日益增长,城市路网拥挤现象日益严重的情况下,先进的交通规划、管理与控制措施成为缓解交通拥堵问题的主要手段。获取准确的OD信息,尤其是动态OD信息成为评价这些措施的数据基础。鉴于此,近年来各国学者相继开展了动态OD估计的相关研究。然而,受城市路网拓扑结构复杂、路径选择多样、实测数据有限等因素的影响,目前城市路网动态OD估计研究多是基于固定源数据的模型开发工作,缺乏综合考虑多种数据源、面向实际应用的动态OD估计模型的研究。在此背景下,本文提出了基于二源数据的城市路网动态OD估计模型与算法。首先,根据OD估计所涉及的主要因素,从OD估计模型和OD估计相关问题两个方面对国内外现有的研究进行了全面综述。其次,在分析固定源数据和移动源数据特性之后,进一步明确了结合二源数据开展OD估计的优势,并深入分析了城市路网动态OD估计模型的特性。在此基础上,以面向实际应用为目标,充分利用微波检测器(Remote Traffic Microwave Sensor,简称RTMS)固定源数据和浮动车移动源数据的优势,引入时变拆分因子,建立了基于二源数据的城市路网动态OD估计模型框架,明确了模型建立的三个关键问题：RTMS和浮动车数据质量控制模型、基于二源数据的非线性数学规划动态OD估计模型和时变拆分因子样本量分析及算法研究。在数据质量控制模型研究中,提出了基于线性插值法的RTMS数据质量控制算法、基于动态行程时间的Floyd浮动车路径补齐算法和浮动车OD获取算法；在基于二源数据的非线性数学规划动态OD估计模型研究中,建立了综合考虑OD信息、路段流量和行程时间三要素的动态OD估计模型,开发了基于理想点法的模型权重确定方法和基于改进的GENOCOPⅢ的启发式求解算法；在时变拆分因子样本量分析及算法研究中,提出了基于正态总体均值区间估计的样本量模型,并针对不同数据条件提出了相应的时变拆分因子估计算法。基于上述模型的构建,本文以北京市西三环交通走廊为研究对象,开展了动态OD需求估计实例分析。从个体和整体两个层面,以OD出行量、路段流量和行程时间为验证对象,通过相关系数、平均相对误差等一系列量化指标的比较分析,表明本文所建立的动态OD估计模型能够有效地估计动态OD需求。最后,从浮动车GPS原始点数据质量控制、挖掘浮动车数据获取更多用于OD估计的数据,以及本文建模思路用于在线OD估计等方面提出了进一步的研究展望和建议。