城市居民出行调查是以城市居民为调查对象,对居民的出行起讫点分布、出行目的、出行时间、出行距离、出行强度、出行方式及停车等情况进行相关数据的获取、整理和分析的研究工作,是城市交通发展战略规划、综合交通规划和其他各专项交通规划和研究工作的重要基础。自上世纪80年代以来我国一些大城市引入西方发达国家的既有居民出行调查理论进行了实践,获取了大量我国城市居民出行行为特征的研究成果,为当时我国城市交通中相关决策的科学化、规范化做出了重要贡献。然而随着城市居民调查实践的深入,既有理论与我国国情之间的矛盾也逐步凸现。在当前我国城市和城市交通快速发展的形势下,亟待建立和完善适应于我国城市特征的居民出行调查研究理论和实践方法。城市居民出行需求特征以及交通供需平衡的机理和未来演化方向是城市居民出行调查研究中的重要课题。本文在剖析和论证交通需求的随机性和规律性、现实性和潜在性、时空间特定性以及不完全可替代性的理论基础上,对常住居民出行的强度、目的、时空分布和方式选择规律,对暂住人口出行的低强度、小范围、结群性,以及流动性和季节性,对以旅游目的为代表的各类流动人口出行行为特征展开了分析研究,为客观掌握我国城市交通需求特征和规律建立了基础。抽样率设计既是城市居民出行调查方案设计的关键技术环节,同时也是理论和实践上的难点。本文以统计学抽样调查原理为基础,在分析各类抽样方法特点和选择影响因素的前提下,丰富了预调查(或称预抽样)的统计意义,并依据统计学中的两阶段分层抽样理论,提出了居民出行调查中基于用地熵的预抽样分层方法和两阶段分层抽样的最优样本量分配方法。城市居民出行调查数据规模非常大,数据结构也十分复杂,通常应建立专门的数据库系统来存储和应用。本文在分析和研究一般数据库系统的基础上,阐述了居民出行调查数据库设计的通用化、安全化、模块化、智能化设计思想,和数据整理、分析等过程中的一般性功能要求。结合居民出行调查工作实际,对数据库在前期准备、数据整理和录入以及数据审核阶段的相关重要问题和解决办法,以及数据库设计中的软件选择、数据字典设计、数据库结构设计和界面设计等问题进行了分析和讨论。城市居民出行调查中利用对居民出行行为随机过程的样本来推断城市交通需求整体特征,长期以来是居民出行调查工作中的最大难点。本文结合2008年西安市居民出行调查实际数据,对数据的直接扩样、校核扩样、模型参数标定以及综合调校的方法展开了研究。提出了立足于多源数据集成,结合居民出行调查、专项辅助调查和客运量统计数据的分数据源、分对象、分方式的三步式(综合扩样、单因素校核和综合调校)分析方法,以及相关具体模型。并且并针对组团状空间结构形态的城市提出了基于核查区的OD数据校核模型,并研究了相应的计算方法。