随着我国城镇化进程的不断加速,城市机动化水平不断提高,许多大城市开始了大规模的轨道交通建设,电动自行车也进入了快速发展期,我国城市交通的交通系统更加多元,交通结构也正在发生着深刻的变化,各交通方式的分担率水平直接决定了交通系统的整体运行效能。然而,居民的出行距离分布并不均匀,各交通方式也存在着特殊的优势出行距离,因此,急需一种考虑交通方式优势距离的宏观交通方式划分模型以指导城市交通规划工程实践。本文依托国家自然科学基金项目(51338003、51378120),立足于我国城市交通发展的现实情况和工程需求,首先以南京市为例,利用其居民出行数据,建立了各交通方式出行距离数据库,对全方式和分方式的居民出行距离分布特征进行了定性分析。在居民出行距离分布规律分析的基础上,引入优势出行距离因子,运用条件概率法对出行的物理过程进行数学抽象建模,并借助最小二乘法完成了对出行距离分布函数参数的标定。相比于电子云模型,该函数的适用性较好。基于此函数,构建了基于优势出行距离的方式分担率基础模型,改进了现有的交通方式划分宏观模型。对单次典型出行过程进行分析,从交通出行者和交通决策者两个角度计算了广义出行费用函数,建立了以交通系统总出行费用最小为目标的非线性优化模型,并利用粒子群算法对模型进行求解,从而完成了对基于优势出行距离的方式分担率模型的参数优化。最后,基于改进的交通方式划分模型,利用Visual C++和Qt混合编程,在TranStar分析平台上实现了具有计算现状、出行者视角、决策者视角下交通方式划分计算和目标分担率下交通OD矩阵划分功能的专业软件模块。本文所提供的与计算机软件相结合的实用城市交通方式划分模型,可以将不同的交通政策转化为不同的广义交通出行费用来影响模型参数,进而改变城市交通结构,为城市交通政策指定提供了量化分析的基础性工具,有助于研究成果在实践中进一步推广。