城市轨道交通的超前发展与城市建设的滞后性导致轨道交通线网结构与城市发展不匹配,出现车站周边土地利用单一导致车站客流潮汐性,在高峰时间段客流激增、其他时段客流低造成车站资源浪费,并且存在与其他交通方式衔接不够等问题,因此辨析城市轨道交通车站客流与其周边建成环境因素的关系对城市交通发展政策制定以及开展TOD模式规划具有指导意义。本文从城市轨道交通客流特征、影响因素、空间模型三个层次出发,提出量化车站客流的空间相关程度指标,建立基于空间依赖性与异质性的轨道交通车站客流与建成环境因素关系的全局常系数空间自回归模型和局部变系数地理加权模型,利用2019年西安市城市轨道交通客流数据进行分析,得出主要结论如下:（1）对轨道交通车站客流空间自相关分析,结果表明轨道交通车站客流存在全局正相关性,早高峰车站客流相关程度大于晚高峰车站客流;局部存在正相关性,出现车站客流高值聚集和低值聚集区域,并且针对上述区域提出相应运营组织措施。（2）利用空间自回归模型拟合出工作日不同时段车站客流影响因素回归系数,其中居住用地、办公用地、商业用地、道路长度、公交车站线路数量对车客流影响显著且早高峰进站客流与晚高峰出站客流、早高峰出站客流与晚高峰进站客流影响因素相似,影响程度早高峰大于晚高峰,并且这种空间依赖非实质性依赖。（3）利用地理加权回归模型可以得出不同时段车站建成环境因素对车站客流影响程度分布特征,表明西安市城市轨道交通与城市发展格局吻合度较好,回归系数分布的不同可以为制定不同时段轨道交通运营管理措施提供依据,可以为城市下一步发展提供方向。（4）全局与局部模型均显示了工作日客流通勤特征,相比较普通最小二乘回归模型,考虑空间效应的空间自回归模型与地理加权模型的拟合优度更好,说明空间效应对车站客流拟合的重要度以及表明轨道交通车站客流是建成环境因素对其空间效应的叠加。