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近年来，随着城市的发展，居民出行至城市公共服务设施区的频率增加。公共服务设施即为可提供公共服务的各种设施，包括教育、医疗、交通等。城市公共服务设施与出行者的日常生活密切相关，甚至影响着出行者的生活质量。可达性可以用来判断某个城市公共服务设施的空间布局是否合理、也可检验公共服务设施的服务在空间分布上是否公平。正确合理的可达性分析是保证出行者获得城市公共服务的前提。以往可达性计算中，未考虑到出行方式对可达性的影响以及摩擦系数的取值。本文考虑到出行方式对于以往可达性模型进行研究并对影响出行方式的因素(如出行目的、职业等)进行分析，同时考虑到换乘时间对摩擦系数的计算进行改进。从而增加可达性计算的准确度，为改善可达性较差地区的交通出行提供依据。
首先，明确城市公共服务设施可达性的概念，并且从需求、连接方式及供给三方面分析影响城市公共服务设施空间可达性的因素。城市公共服务设施可分为社会性公共服务设施与市政性公共服务设施，社会性公共服务设施包括教育设施、医疗设施等。市政性公共服务设施主要包括交通设施、通讯设施等。
其次，传统的可达性计算模型中未考虑到不同种出行方式中的差异性。构建的潜能模型对摩擦系数进行改进，在摩擦系数的计算中加入换乘时间因素。考虑到换乘时间对于城市公共服务设施区域可达性的影响。同时对出行方式的选择进行探究，并对出行方式选择模型从原理及应用进行了详细的介绍。同时探究不同出行方式的可达性计算模型。从而计算各出行小区内各出行方式的概率，继而计算出服务设施范围内不同出行小区内各出行方式的可达性。
最后，选取医疗设施(北京市友谊医院)及交通枢纽设施(北京南站)作为研究对象，并进行出行问卷调查。收集数据并用改进后的潜能模型对各出行小区按照不同出行方式(地铁、公交、私家车、网约车及出租车)进行可达性的计算。在医疗设施出行中，可达性平均值最高的为公交出行方式，平均值为4.40。可达性平均值最低的为私家车出行，平均值为3.16。在交通枢纽设施出行中，可达性平均值最高的为地铁出行方式，平均值为5.46。可达性平均值最低的为私家车出行，平均值为4.18。在探究影响出行方式的影响因素及其影响程度时，考虑到该种出行目的下的特定影响因素，如在交通枢纽设施中包含高铁座席、行李尺寸、到达北京南站频次因素。研究表明出发日期、是否使用导航、出行目的、年龄及职业对医疗设施出行方式选择有关。出发日期、高铁座席、行李尺寸、到达北京南站频次及职业对交通枢纽设施的出行方式选择具有影响。如随着出行频次的增加，出行者更倾向于使用出租车及公交出行，而选择私家车出行的概率降低。为改善可达性较差地区的交通出行提供依据。同时对城市公共服务区域的出行方式进行探究，也为到达公共服务设施的出行方式探究具有一定意义。
首先，明确城市公共服务设施可达性的概念，并且从需求、连接方式及供给三方面分析影响城市公共服务设施空间可达性的因素。城市公共服务设施可分为社会性公共服务设施与市政性公共服务设施，社会性公共服务设施包括教育设施、医疗设施等。市政性公共服务设施主要包括交通设施、通讯设施等。
其次，传统的可达性计算模型中未考虑到不同种出行方式中的差异性。构建的潜能模型对摩擦系数进行改进，在摩擦系数的计算中加入换乘时间因素。考虑到换乘时间对于城市公共服务设施区域可达性的影响。同时对出行方式的选择进行探究，并对出行方式选择模型从原理及应用进行了详细的介绍。同时探究不同出行方式的可达性计算模型。从而计算各出行小区内各出行方式的概率，继而计算出服务设施范围内不同出行小区内各出行方式的可达性。
最后，选取医疗设施(北京市友谊医院)及交通枢纽设施(北京南站)作为研究对象，并进行出行问卷调查。收集数据并用改进后的潜能模型对各出行小区按照不同出行方式(地铁、公交、私家车、网约车及出租车)进行可达性的计算。在医疗设施出行中，可达性平均值最高的为公交出行方式，平均值为4.40。可达性平均值最低的为私家车出行，平均值为3.16。在交通枢纽设施出行中，可达性平均值最高的为地铁出行方式，平均值为5.46。可达性平均值最低的为私家车出行，平均值为4.18。在探究影响出行方式的影响因素及其影响程度时，考虑到该种出行目的下的特定影响因素，如在交通枢纽设施中包含高铁座席、行李尺寸、到达北京南站频次因素。研究表明出发日期、是否使用导航、出行目的、年龄及职业对医疗设施出行方式选择有关。出发日期、高铁座席、行李尺寸、到达北京南站频次及职业对交通枢纽设施的出行方式选择具有影响。如随着出行频次的增加，出行者更倾向于使用出租车及公交出行，而选择私家车出行的概率降低。为改善可达性较差地区的交通出行提供依据。同时对城市公共服务区域的出行方式进行探究，也为到达公共服务设施的出行方式探究具有一定意义。