在我国轨道交通建设和研究中,往往只注重空间塑造、土地利用和产业发展,而疏于兼顾大规模行人客流对城市空间造成的压力。由于缺少对行人交通的深层研究,导致许多站域存在客流游积、人流过载和空间体验差等现象。如何引导高峰期行人快速流动、协调快速增长的行人流与有限城市空间两者间的平衡、满足行人交通需求,是当前需要解决的迫切问题。行人交通问题是一个复杂的系统问题,其复杂性由“流”和“场”两个层面共同构成。然而在城市研究中对于“流”方面的研究,以及两者的平衡关系存在明显不足。站域空间组织与行人流动的关系密不可分,空间组织在站域层面的功能密度、路网形态、空间结构和站点层面的出入口布局分别对行人流的数量、流线、分布和集散具有直接影响。通过提出步行服务效率这一概念,能够有效整合行人交通的“流”与“场”,平衡交通服务的“供”与“求”,从交通视角评价站域空间组织,并深入理解空间组织与行人交通的关联性。在空间组织方面,对其认识应建立在我国现实国情的基础上。以深圳市为例,在全面剖析了轨道站域空间组织特征后,发现以往基于规模等级和主导功能的分类方式难以全面反映轨道站域的空间组织特征,更无法体现行人流动的时空分布规律。基于影响行人分布的空间结构分类方式实则更为有效。因此通过形状指数和密度梯度函数计算,深圳市轨道站域被划分为节点型、面域型和轴带型三大基本结构。这些结构种类与站域层面的功能、形态和站点层面的出入口布局共同构成了空间组织的自变量指标体系。在结合了调研与地铁刷卡数据、POI和OSM等大数据之后,筛选出9个典型站域作为深入研究的对象,并将空间组织作为自变量指标进行计算。在步行服务效率方面,深圳市站域空间与步行的矛盾尤为突出。高峰期很多站域普遍存在行人步行缓慢、流线集聚性强和瞬时密度大等现象,主要原因是由于当前站域空间在规划时并未考虑行人交通,缺乏对大规模行人的有效支持,进而制约了步行服务效率的进一步提升。伴随新一轮城市发展,城市轨道站域的步行需求还将进一步提高,其步行服务效率也应该从提高流动效率、分散聚集人流和疏解瞬时密度等方面进一步加强。因此步行服务效率的具体内容主要针对行人流动性和时空协调性两个方面来选取因变量指标。明确了步行服务效率因变量指标后,面临的主要问题是如何对具体指标进行计算。借助行人微观仿真模拟的技术手段能够复现城市中大规模行人流的时空变化情况,有效获取指标结果。以典型轨道站域中的264条街道为实证研究对象,首先通过实地调查和交通四阶段法对行人交通分布进行预测,并通过热力图对结果进行检验。随后利用仿真软件进行模拟,并将得到的数据与实地调研结果进行对比,进一步调整并优化模型。最后利用仿真输出的数据对轨道站域的步行服务效率指标进行计算,得到1组真实场景、9组功能变化场景和8组出入口变化场景下的计算结果,最终构成了步行服务效率因变量指标体系。基于自变量与因变量的数理统计分析结果,证实了空间组织对步行服务效率具有显著影响,并发现了商业设施密度、街道中介度和人行道宽度等关键影响因素。在进一步对比三种结构类型的步行服务效率后,发现了不同结构类型下步行服务效率存在显著差异,其中轴带型站点的通畅性最好,节点型站点的时间敏感度最大。通过不同功能种类和密度的多情景模拟,得出了功能分布、街道形态因素对步行服务效率的具体关联和影响程度,并分析了不同车站位置、出入口数量和与城市连接方式的步行服务效率变化。从空间组织与步行服务效率的关联,揭示了“空间—行为—效率”关联的群体行为作用机理。根据步行服务效率指标间的内在逻辑,空间组织中关键影响因素的权重排序依次为功能密度、出入口布局、结构形态。最后从提高步行服务效率的角度对样本站域提出了设计优化策略,并构建了“容量规模—站点设计—站域规划”的空间设计流程。