共享单车因其使用便捷性和经济性,为解决居民出行带来了新的机会。这种环境友好的新型交通方式不仅在一定程度上帮助出行者解决短途出行,更是在许多城市成为一种衔接轨道交通站点的有效途径。本文旨在通过对西安市用于衔接轨道交通站点的共享单车的使用时空分布特征,以及其影响因素的分析,从现状出发,为共享单车的管理和规划提供参考,从而使得共享单车更有效地解决居民出行“第一公里/最后一公里”问题。本文根据国内外与共享单车使用时空分布以及影响因素相关的研究,以西安市2018年工作日内的共享单车GPS数据为基础,将数据处理与不同的可视化方法相结合,识别衔接轨道交通的共享单车骑行热点,又利用地理加权回归模型探讨以兴趣点(POI)为基础的用地类型因素与共享单车使用情况之间的关系。具体来说,在对千万数量级的反映未被开锁使用的共享单车GPS数据进行坐标系匹配校准,定义数据边界,删除重复值,并剔除骑行日期异常等一系列预处理后,在Python环境中,对骑行起终点信息进行了提取。以此为基础,提供了一种生成骑行具体路径的方法。另外,结合地理信息系统软件Arc GIS,对衔接轨道交通站点的共享单车行程进行提取,并基于此提出一种重新整合起终点数据的方法。在完成数据准备后,本文使用各种统计图组合,以及热力图、流向交互式图、路径分布图等不同可视化方法,借助于不同的可视化软件或平台,对衔接轨道交通站点的共享单车行程的使用量日变化,起终点分布,骑行方向分布,以及骑行路径分布进行了直观展示。通过对时间分布的识别,确定了用车高峰期,因此本文还针对早晚高峰,展示了骑行空间分布情况。另一方面,本文从与用地类型相关的八个反映兴趣点分布的影响因素入手,通过全局回归并结合研究区域实际用地类型分布,确定了以住宅个数、公司企业个数、购物点个数,以及休闲娱乐场所个数为主的具有较高解释力的模型。将最终确定的四个自变量与衔接地铁站点的共享单车使用情况放入地理加权回归模型(GWR),以揭示空间变量对西安市不同地理位置的共享单车使用的影响。最终得到结论:早晚高峰衔接地铁的共享单车主要用于通勤;对共享单车的使用分布以轨道交通线路网为轴,向外辐射,越靠近地铁线,用车需求越大;开发程度较高,用地类型丰富的区域,用车需求较大,且对住宅、公司、购物、休闲娱乐场所的数量变化反应敏感;用地类型单一区域具有较高的出行潜力,区域内往往存在骑行路径热点,且骑行数量受主要用地类型影响较大。