近些年来,随着中国的城镇化进程不断加快,汽车已成为人们的主要出行工具,其引发的交通拥堵问题和环境污染问题已经成为制约城市可持续发展的难题。因此,引导可持续的交通方式已是大势所趋,以公共交通为导向的TOD模式可以较好解决这一问题。在TOD区域可以通过公共交通直接到达大多数目的地,强调了公共交通对居民出行的吸引力,降低了人们对于私家车的过度依赖,从而改善城市交通拥堵问题。现有研究并没有对站点是否属于TOD有一个明确的定论,同时,大多数研究中自选择的影响被忽视,基于此对TOD区域居民出行行为的研究会有不可忽视的偏差存在。对此,本文主要研究两个问题:如何区分车站是否属于TOD车站类型;TOD车站与非TOD车站之间的出行行为有何差异。围绕上述问题,论文进行了以下几方面的研究:首先,确定TOD评价指标体系。确定轨道交通车站影响区域半径后,从交通便捷度、多样性、连接性这三个方面选择了10个指标,根据POI数据与土地利用数据计算该范围内的指标,建立了TOD指标评价体系。对数据进行标准化处理并求和,通过30个聚类评价指标确定最佳聚类数目后利用K-Means聚类算法对站点进行划分,将车站分为了TOD车站和非TOD车站,并对聚类结果选取典型车站进行详细分析。其次,运用倾向评分匹配方法控制居民自选择行为的影响。本文假设经济属性会造成居民自选择行为,因此在倾向评分匹配中需要得知出行者经济属性相关的数据信息。利用地铁AFC数据识别出行者的家、工作地、活动地,从居住成本和消费成本两方面构造得到出行者经济属性。值得注意的是,本研究并不是通过问卷调查得到出行者经济属性,而是通过出行者家和活动地点周边房屋价格和休闲娱乐消费来估计该出行者的经济水平。根据前面得到的站点划分结果以及出行者经济属性数据,在验证选择性的存在后对其进行倾向评分匹配,并对匹配结果进行分析。最后,对居住在TOD车站周边和居住在非TOD车站周边的居民进行出行行为分析。将出行类型分为4类:从TOD车站进站到TOD车站出站、从TOD车站进站到非TOD车站出站、从非TOD车站进站到TOD车站出站、从非TOD车站进站到非TOD车站出站,从时间分布和空间分布两方面对居民工作日和周末的出行特征进行分析。基于倾向评分匹配后的结果,从出行距离和出行频次两方面对TOD车站周边居民和非TOD车站周边居民进行出行行为分析,以更好的研究TOD与非TOD区域出行者出行行为的差异。研究结果表明,TOD与非TOD区域居民出行行为有着较明显差别。