基于多种智能卡数据的出行特征分析及规律探寻在大数据涌现时代显著推动了研究进展,但在大数据利用背景下,交通基础设施在何种程度上满足了城市居民的出行需求却仍需要更为深入的探索,并且在针对出行网络环境下,虽然物理场论表达居民出行行为的研究已有诸多进展,但居民出行需求的向量属性与物理设施网络的匹配程度缺少更深入的研究。为了更深入地探究城市交通基础设施与居民出行需求的匹配问题,本文选取杭州与西安两个案例城市,以城市轨道交通网络为例,结合场论理论,对居民地铁出行网络进行矢量化表征,建立城市居民地铁出行矢量场,构建交通基础设施与居民出行需求空间匹配度模型,并分别从地铁场矢量角、地铁站点所产生的出行客流量、地铁场场强与场势等不同维度对基础设施与居民出行需求的空间匹配度,即交通基础设施满足居民出行需求的程度进行分析研究。本文研究结论表明:（1）从城市地铁总出行客流视角出发,通过对构建的城市居民地铁出行矢量场进行场自身基础属性的特征分析得出,城市居民地铁出行矢量场是一个无旋向量场,并且杭州市是一个拥有显著单发展中心的城市,而西安市是一个拥有“一主一副”的双发展中心城市。（2）根据地铁出行客流矢量与地铁运行线路方向间的偏离角度分布情况,即从二者在空间上的方向匹配程度衡量来看,西安市的地铁网络与居民的出行需求分布具有更高的匹配程度。对两个案例城市进行对比分析可知,杭州有15.53%的车站其居民出行方向与地铁线路运行方向间的角度差在10度以内,而西安有36.59%,是杭州的2.4倍;对产生大出行需求客流的地铁站点而言,西安46.03%的居民出行方向与地铁线路的偏差在10度以内,但在杭州这一比例仅为15.76%。因此,在当前发展状态下,西安市地铁网络对居民出行需求的满足程度更高;随着城市发展的持续动态变化,杭州市地铁网络虽然发展已较为完善,但仍有一定地优化提升空间。（3）对城市居民地铁出行需求从时间与空间角度进行分布特征分析,发现城市居民出行需求量在工作日与休息日的分布有明显差异,其次对地铁站点进行功能类别划分,对不同功能地铁站点满足居民出行需求程度的情况进行探究,发现杭州市各地铁站点功能属性差异明显,分工明确;西安市地铁站点整体处于快速均衡发展的水平,在居民出行场中的表现良好,对于城市居民出行需求的满足程度较高。