随着我国国民经济的不断发展,城市居民的机动车保有量也在持续的上升,由此引发的道路交通拥堵问题已日益严重。为缓解大城市的交通压力,进行科学合理的交通规划和交通需求预测已成为交通管理者与研究者共同关注的话题。居民出行方式选择行为作为出行行为的一种,是城市交通需求预测的重点内容之一。然而,以往的出行方式选择行为研究主要关注于出行者特性、出行方式特性和出行特性这三大类变量,而很容易忽略居民出行结构变化(如地铁新线的开通),以及外部宏观因素(如天气状况)对它的影响。本文将从以上两个影响因素着手,研究大连市居民的出行方式选择行为。首先,在大连市地铁1号线开通前,运用SP调查方式进行数据收集。通过构建二项Logit模型,分析大连市地铁1号线的开通对城市居民公交出行的影响。根据模型结果得出,大连市地铁沿线居民对新建地铁的需求较大。不同人群,在不同的情景下,选择地铁出行的比例多数超过50%。不成熟的地铁新线,在面临大运量客流的条件下,应从换乘时间、发班频率、候车时间和票价等影响因素入手,不断提高地铁新线的运营效率,从而达到促进城市公共交通发展,进而改善交通拥堵现状的目标。其次,在地铁新线开通的背景下,建立考虑降雪影响的出行方式选择模型。此次调查只针对通勤的中长距离出行,因此只考虑常规公交、地铁、出租车和私家车这四种常见的出行方式,未考虑步行和自行车出行。根据模型参数估计结果,分析出在降雪天气情况下,地铁的选择比例会有所上升。其原因在于,地铁是四种出行方式中受天气影响最小的一种出行方式。此外,出租车的选择比例在雪天也会有所上升,相应的常规公交和私家车的选择比例则会有所下降。最后,在前一模型的基础上,拓展天气因素的范围,进一步研究多种不同天气对居民出行方式选择行为的影响。建立混合Logit模型,分析天气变化对出行方式选择行为的改变。数据分析结果显示,在恶劣天气的影响下,四种出行方式中,地铁的选择比例最高。而针对地铁这种出行方式,在大雪天的选择比例是所有天气条件中最高的。对于不同的天气情况,各出行方式的选择比例的变化状况也不完全相同,只有出租车的选择比例会随各种天气条件恶劣程度的不断加深而缓慢增长。