随着社会经济的发展和人民生活水平的不断提高，城市机动化水平进入高速发展阶段，出行需求急剧增加。这一现象对城市路网造成了更大的压力，交通事故数逐年上升，城市交通越来越拥堵，汽车尾气排放进一步影响了城市的空气质量，在增加了居民的出行时长的同时也对社会造成了巨大的经济压力。为了缓解交通拥堵的进一步加剧的现象，国家相继出台了一些限制机动车出行和大力发展公共交通的政策，在此期间各大城市陆续新建地铁轨道交通。截至目前国内已有 40 个城市已经开通地铁运营线路。另外以低能耗、环保健康为目标的绿色交通也随之兴起，倡导低碳出行慢慢成为各国的共识，为此自行车基础设施等慢性系统的配套已经成为城市规划建设的重要组成部分。自行车由于具有机动灵活，环保等优点，已经越来越受到人们的欢迎，解决人们接驳其他公共交通方式和短距离休闲娱乐的需求。在地铁和自行车研究方面，目前国内外已经有大量研究，但对于其两者之间的相互作用影响机制却研究较少。基于这点，本文主要从微观角度分析地铁运营异常状态对公共自行车站点的出行特征的影响进行研究，为以后相关的城市规划，慢行交通系统与原有交通设施进行配套和公共自行车站点布局提供理论依据。
　　本文首先对相关文献进行了回顾与总结。其次对英国伦敦的轨道交通系统以及公共自行车租赁系统的建设现状进行了介绍，包括线路和站点分布，运营时间，票价等。接着，从地铁运营异常状态，公共自行车租赁数据和相关的协变量三个方面进行数据提取，建立论文分析所需要的数据集。再接着根据数据集的特点和研究目的，对面板数据模型进行了分析研究，通过对比几个模型的优缺点，最终确定使用相关的随机效应模型来进行分析。最后运用这个模型来评估发生地铁运营异常状态发生时，周边公共自行车租赁站点的自行车出行特性变化，包括出行量和出行时间两个方面。为了更加精确的分析异常状态的影响，公共自行车出行数据分为了站点的出发和达到，并且研究时段分为了工作日早高峰，平峰，晚高峰以及周末四个时段。不仅如此，基于自行车出行的时间长短进行分类，以此来研究异常状态对于长距离和短距离出行的影响差异。
　　本文的研究成果包括：对伦敦地铁和公共自行车租赁点的现状进行了介绍，并汇总整理了包括伦敦地铁运营状态的实时数据，公共自行车租赁数据和其他相关协变量数据；对常用的静态面板数据模型进行分析和对比；运用相关的随机效应模型对地铁运营异常状态对于周边公共自行车出行的影响进行了分析，结果表明站点关闭异常状态往往会导致公共自行车出行量的减少，并且平均单次出行时长会增加 7-11 分钟。严重延误发生时，会导致早高峰自行车出行的增加，晚高峰的出行则减少。延缓状态对于自行车出行的影响较小。并且发生站点关闭和严重延误异常状态时，小于 20 分钟的短距离出行会大幅减少，而大于20分钟的长距离出行会增加。