（1）q（x，t）：表示在时刻t、位置x处，单位时间内通过的车辆数，即流量．这个变量提供了同一个时刻在每个地方单位时间内通过的车流的速度，是我们进行流动过程表示和计算的基础数据．例如，可以计算在一段时间内，通过某个位置处的车辆数．这是控制交通运行的重要数据依据．
（2）ρ（x，t）：表示在时刻t、位置x处，单位长度上的车辆数，即车辆数量线密度．这个变量表示了同一个时刻在路上的每个地方的车辆数的分布规律和形式，这对于全面掌握道路上的车辆分布状况是非常重要的．该变量也可以用来计算每个时刻，在道路上每个区间段上的车辆数量，特别是能够获得某些重要地段上车辆数量，以及随着时间变化这段路上车辆数的变化状态，对于有针对性地制定一些道路管控措施和规划等是非常重要的支撑数据．
（3）u（x，t）：表示在时刻t、位置x处，通过车流的速度，即单位时间内经过位置x时车流走过的距离．这个速度是变化的，在不同的时间和不同的地方速度可能有所变化．这个数据表示了在每个地方每个时刻的行驶速度，当然是不同车辆的速度，这个数据反映了整个道路上每个时刻，在每个地方车流的速度，即每个时刻每个位置处的速度分布状况，反映了每个地方的交通顺畅情况，对于进行交通控制是非常重要的数据支撑．
（4）基本关系：q（x，t）=u（x，t）ρ（x，t），即在时刻t，单位时间内通过位置x的车辆数量等于车流移动的一段上的车辆数．这个数据可用于计算车流量的数据，因为我们除了关心车流的速度、车流的分布密度等重要的状态数据外，还要记录分析单位时间内通过的车辆数．这也是运动的车流实际存在的数据．(www.xing528.com)
（5）在完全平衡状态下，即所有车辆的速度一样，各处的车流密度相同，也就是均匀的车密度．当然在实际中各种状态都是有的，但在每个很短的时间内可以这样认为是完全平衡状态的．
（6）速度密度基本关系模型假设：在表达描述车流的运动过程中，车流速度和车流密度之间存在相互依赖关系，各种不同的交通条件下这个关系的形式和规律是不一样的．一般情况下，我们知道车流的速度与密度成反比，即随着密度的增加，行驶速度u就会减少，减少的规律可以有各种关系模式，即各种不同的函数关系形式．在理想的状态下，我们可以假设为线性函数的形式，即
式中，um是没有其他车辆的时候，单独行驶最大速度；ρm是最大的密度，即当首尾连接在一起时，移动速度非常慢，几乎无法移动．我们之后就在这个假设下分析有关规律．
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