在提倡绿色出行的当今社会,轨道交通凭借其速度快、运载强、运作准等优势,在公共交通系统中快速发展,脱颖而出成为最常用的行人出行的公共交通工具并改变着行人的出行方式。在规划的角度来说,轨道交通的大量使用意味着站点周边区域将会出现聚集现象,站点周边的步行系统使用率增加,进而步行系统的接驳质量将影响行人出行方式的选择。目前来说我国城市步行系统尚不完善,山地城市由于其地形限制,其步行系统具有复杂性,建立和改善难度也相对较强。也正因为地形的限制,山地城市居民出行更加依赖于步行,故笔者将研究目光聚焦于山地城市轨道站点附近的步行系统,探寻其步行系统相关特征对行人做出路径选择规律的影响,进而针对出行规律对步行系统提出优化策略,提高行人选择公共交通出行的机率,促进城市绿色出行。因此探讨影响典型轨道站域步行系统的特征对提高公共交通的接驳效率以及提升行人选择公共出行的机率具有重要意义。本次研究基于城市开放数据,首先以行人出行目的为研究切入点,将行人的使用规律作为分类依据,通过对轨道站点分时段刷卡数据的分析于处理,将重庆市160个有效轨道站点分成服务型、居住型和综合型三类。再结合重庆市土地利用现状数据选出3类站点的典型研究样本,分别为光电园、花卉园和杨家坪站。其次,通过文献分析法梳理所要研究的轨道站域步行系统相关指标体系,既步行网络组织形态、街道空间环境和街道服务水平3类一级指标;步行效率、穿行度、畅通度、绿视率、界面透明度、机动车影响度以及服务设施密度等7个二级指标,针对这些指标进行各类样本站点的步行系统特征描述并得出结论。最后,将步行流量作为行人路径选择的表征数据,与轨道站域步行系统特征指标进行相关性分析,筛选出影响步行流量也就是行人出行路径选择规律的步行系统特征指标,进而通过数据分析建立多元线性回归方程模型,计算出步行选择规律显著性影响因子,最后针对不同类型站点提出相对应的站域步行系统的优化策略。数据来源与处理方面:步行人流量数据以百度地图为基础,通过百度慧眼实时热力数据结合Arc GIS空间分析软件量化步行流量等级。轨道站点实时刷卡数据由交通公司提供,该数据与轨道站点服务性分析相关数据均使用Arc GIS空间分析软件进行计算。通过OSM开源地图获取步行网络矢量数据并实地调研补全路网信息,利用Arc GIS和空间句法s DNA插件计算步行网络组织形态相关指标数据;通过Python技术申请百度街景地图,利用Seg NET图像分析工具对百度街景地图进行智能识别获取街道空间环境相关指标数据;通过开源地图获取高德POI兴趣点,利用Arc GIS计算街道服务水平指标数据。数据分析方面:利用SPSS数据分析软件对上述获取的各方面数据进行描述性统计分析、相关性分析以及多元线性回归分析,最后得出不同类型站点其步行路径选择规律显著影响因子,提出山地城市轨道站域步行系统优化策略。