面对严峻的交通拥堵与环境污染问题,环保、便捷与健康的非机动车交通被赋予了重要的战略地位,影响着整个城市交通系统的运行质量。但与此形成鲜明对比的是,非机动车交通的路权得不到有效保障,出行环境逐渐恶化,出行方式比例呈现逐年下降的趋势。国内从出行环境角度研究非机动车骑行行为特征与服务水平的相关研究较少,同时现有相关研究成果已不适用于自行车与电动自行车组成的混合交通流,无法为非机动车交通系统的改善与规划提供技术支持。因此,针对现阶段非机动车交通流的特点,从出行环境角度研究非机动车骑行行为特征并建立相应的服务水平评价方法,对于改善非机动车交通出行现状、促进城市和谐有序发展具有非常重要的意义。论文在现有城市道路横断面类型与特征分析的基础上,指出现有断面分类方法的弊端,提出面向非机动车交通的城市道路横断面分类方法;分析非机动车骑行行为特性,提出平均速度、速度标准差、平均绝对加速度、平均绝对加速度变化率与平均绝对横向偏移率的骑行行为特征指标,确定骑行行为特征影响因素——道路交通环境条件。通过非机动车骑行行为调查分析非机动车道路交通环境特征、典型路段与不同断面的非机动车骑行行为特征,并挖掘骑行行为特征规律;在此基础上,应用广义回归神经网络建立基于道路交通环境的非机动车骑行行为特征模型;同时,开展非机动车骑行行为实验,确定骑行者生理特征指标,分析典型路段骑行生理特征及规律,并研究不同断面下骑行者生理特征变化趋势、生理特征与其规律;在以上研究的基础上,应用非机动车服务水平主观调查,分析不同干扰因素的影响程度与组合系数,并结合骑行者生理特征,从主客观角度确定非机动车服务水平评价指标,制定相应地分级标准。本论文的研究为混合交通流条件下路段非机动车骑行行为特征的获取与服务水平等级的确定提供了一种简便、可行的方法,为非机动车出行环境的设计与完善提供了技术支持,同时也为路网层面的非机动车服务水平与路径诱导等相关研究奠定了基础。