公交优先是解决城市交通拥堵的重要途径，城市公共交通系统在运行的过程中积累了海量的数据，这样就为公共交通的规划、管理和运营提供了数据依据。本文基于公交IC卡刷卡数据、地铁运行数据以及公交和地铁的基础数据，通过对这些数据的处理、分析及匹配可以获得公共交通的到站时间。基于到站时间的确定，为评价可达性提供数据支持。　　本文首先介绍了公共交通数据源的分析方法，以公交IC卡刷卡数据和地铁运行数据介绍了两种不同的数据预处理方法。通过对数据深层的挖掘和处理，基于公交IC卡刷卡数据和地铁运行数据建立了公交到站时间表和地铁到站时间表，通过数据的匹配建立整合的公共交通到站时间表。　　基于公共交通出行链的定义，通过对公共交通出行模式提取、出行起讫点和换乘点确定、各阶段出行时间确定以及可达性计算四个部分建立可达性模型。通过深度优先算法计算出研究中心到研究区域内所有公共交通站点的最短时间。最后，通过实验人员的统计数据对模型计算的结果进行了验证，实验结果表明模型计算的结果具有良好的精度。　　根据以上研究内容，本文以北京市公共交通为例。研究区域为6环以内所有公共交通站点，研究城区中心的可达性。通过等时线和可达性覆盖区域图对北京市早晚高峰和非高峰三个时段的公共交通可达性进行展示和分析，对不同的地区和时段的可达性进行了分析。