新型共享公共交通是新时期下适应居民个性化、多元化出行需求的共享出行方式。目前全国已有十多个城市开通了定制公交和社区公交等特色服务,其作为常规公交和轨道交通的补充形式,丰富了城市居民的出行方式,提高了公众出行体验。近年来,新型共享公共交通的规划和布设成为研究热点,但现有研究更多关注于线路的动态调整与优化,针对新型共享公共交通的需求辨识研究较少。因此本文利用手机信令数据,识别新型共享公共交通系统潜在需求以及分布情况,旨在为公共交通线路规划布设及政策引导提供有效支持。本文主要从以下四个方面展开研究:在城市居民出行行为及特性分析方面,本文针对手机信令数据,提出了基于时空聚类的轨迹停驻点识别算法及用户职住地判别规则,提取用户的通勤出行OD。并利用基于概率决策的地图匹配算法将用户出行轨迹信息匹配到城市道路网络中。此外,结合用户实际出行轨迹信息和道路供给情况提取特征参数,构建出行方式划分模型,得到不同交通方式的分担率。最后,根据居民不同出行方式及使用道路情况分析居民出行特性。在新型共享公共交通系统服务区域方面,本文首先基于手机信令数据对研究区域进行交通小区划分,更加精细化地描述城市居民实际出行行为。其次,根据新型共享公共交通系统优势运距,选取满足距离要求的交通小区进行研究。最后,利用高德地图路径规划API,定义了出行行距比和行时比来评估交通小区间现有公交供给情况。从城市居民实际出行需求、现有公共交通系统供给能力和新型共享公共交通系统自身服务特性三个层面筛选新型共享公共交通服务区域。在新型共享公共交通转移意愿影响研究方面,本文首先对用户出行选择行为和偏好进行分析,了解影响用户转移决策的因素,在此基础上设计RP＆SP调查问卷。并针对个体感知情况,选取心理潜变量构建结构方程模型分析各项影响因素的作用机理,得到不同出行方式用户向新型共享公共交通转移的显著性影响因素。分析可知,小汽车用户对便捷性、准时性要求较高;而公交和地铁用户对乘车环境、舒适性等更为看重。在新型共享公共交通系统潜在需求估计及分布特征分析方面,本文针对不同方式出行用户,选取显著性影响因素构建有序Logit模型,并且预测其向新型共享公共交通转移概率。其中,公交用户转移概率为52.67%,小汽车和地铁用户分别为40.92%和44.75%。并基于不同方式转移概率估计新型共享公共交通服务交通小区间的潜在转移交通量,并将其映射到地理空间上,分析其分布特征。分析得知,由于高新区与开发区提供的就业岗位较多,而居民居住地较为分散,出现了明显的职住分离现象,导致高峰期通勤出行量较大,对新型共享公共交通的需求更为显著。