出租车作为城市重要的公共交通工具，在满足居民日常出行需求、提高出行效率方面的作用举 足轻重。已有研究分析了城市建成环境对居民出租车出行需求影响的空间异质性，但受限于交 通大数据的可获取性，尚未考虑到该影响在时间维度上的差异，而研究时空差异恰恰可为制定 更符合居民出行需求的城市交通系统规划、日常管理与决策以及智慧城市建设等提供参考依据。 因此本文考察了在时间维度下，建成环境对出租车出行需求影响机制的时空特征与模式。结果 发现，人口密度的影响在外围地区具有全天候的正向作用，而在城市内部则一直呈现负向影响， 且随时间推移，影响的“负值中心”逐渐西移 ;就业岗位密度的影响在全域空间上均为正向， 影响强度由中心向外围地区逐渐增强，且随时间推移影响的强弱区域范围发生融合与重组 ;土 地利用混合度的影响强度较大，作用机制与所处地区的中心地级别有关，但时间维度上的差异 不明显 ;道路网密度在全域均具有正向影响作用，且外环路以内地区为全天候影响较弱的区域， 晚高峰时间段出现“双弱中心”的时空演变格局。最后通过聚类发现，人口密度主导影响的地 区全天都分布在城市边缘地带，就业岗位密度与之相似 ;土地利用混合度主导影响的地区从早 至晚有从中心城区向外扩散的趋势，且呈现中心地区负向作用、外围地区正向作用的影响机理; 道路网密度主导影响的地区在不同时间段呈现跃迁与扩张变化，经历了从郊区到中心区再回到 外围生态休闲用地上的过程。

居民居住地与工作地的空间关系是城市空间布局的重要依据，从城市通勤行为和职住空间角度 研究城市空间结构，有利于揭示城市空间演变的内在动力机制，从而更全面地理解土地利用和 通勤交通之间的相互关系。本文利用手机信令数据，提出基于手机信令数据的居民工作地和居 住地识别方法，研究了分区域的居民通勤距离和就业岗位通勤距离等指标，提出了利用居民出 行调查数据对比校核手机信令数据的方法。以苏州市为例，结合苏州市综合交通模型对城市职 住空间分布特征进行研究，讨论市域和市区的职住平衡关系 ; 利用可视化方法研究苏州市通勤 网络特征。

以南京市江北新区江浦组团为案例地，结合刷卡大数据与城市空间小数据分析公共自行车出行 时空特征并建立引力模型探究起讫站点周边空间因素对出行的共同影响。文章发现 :新城的公 共自行车出行以通勤为主要目的，高频出行多分布在较高用地混合度地区和关键空间节点周边， 站点周边的地铁站、社区、就业地、餐饮服务设施的布局密度促进出行，而用地混合度、路网 密度和除餐饮外的商业设施布局密度则抑制出行。结合新城紧凑的用地特征和通勤为主的出行 特征，提出站点应布置在社区、地铁站等关键空间节点周边，同时避开用地混合度过高、支路 稠密、交通流量较大或沿街商业设施密集的路段，为新城等共享单车市场难以覆盖区域的公共 自行车站点布局优化提供参考。

本文基于计划行为理论和技术接受模型，结合居民绿色出行行为的特点，以新浪微博为数据源， 构建了居民绿色智能出行行为影响因素模型。研究发现，智能交通技术的感知有用性和感知易 用性影响居民绿色出行态度 ;绿色出行态度、主观规范、知觉行为控制影响绿色出行意向 ;制 度技术情境调节绿色出行行为。研究结果为政府及企业有效促进我国城市居民践行绿色出行行 为提供理论依据和决策参考。