理解小汽车出行需求特征是制定交通需求管理政策,缓解交通拥堵的重要基础。小汽车出行需求具有典型的时空异质特性,同时会受到建成环境和社会经济属性等因素的影响。因此,有必要从建成环境及社会经济属性入手,深入研究影响居民使用小汽车出行的主要因素,探究相关因素对小汽车出行需求时空异质性的影响。本文以交通小区内小汽车出行需求为研究对象,基于时空地理加权回归模型(Geographically and Temporally Weighted Regression,GTWR)构建小汽车交通需求的时空特性及其影响因素模型,具体研究内容主要包括以下几个方面:1)小汽车出行基本特征分析。提出了基于车牌识别数据和手机信令数据获取小汽车及全方式出行需求的方法。建立了小汽车类型划分方法,并获取到不同类型小汽车出行需求。提出了建成环境和社会经济属性因素处理和筛选的流程。2)小汽车出行需求影响因素建模。通过对回归系数和模型进行时空非平稳性检验,分析需求影响因素的时空非平稳性和基于GTWR模型建模的准确性。基于GTWR模型构建小汽车出行需求的时空影响因素模型,通过与传统的普通线性回归模型(Ordinary Least Square,OLS)和地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型对比,验证模型的有效性。在此基础上,进一步分析了小汽车出行需求的时空异质特性与交通出行高峰、停车设施等的影响关系,以及不同类型小汽车与全方式交通出行需求影响因素的差异性。3)小汽车出行OD影响因素建模。基于GTWR模型构建了小汽车出行OD的影响因素模型,并与重力模型进行对比,结果表明GTWR模型需求估计拟合精度提高49.5%。在此基础上,进一步分析了小汽车出行分布的时空异质性以及小区间和小区内的小汽车出行特性。论文针对小汽车出行需求进行建模与影响因素分析,为深刻理解建成环境与社会经济属性对小汽车出行需求的影响提供了重要理论与数据支撑,为构建更加精确地交通需求预测模型奠定了重要基础。