随着共享经济的发展,网约车服务逐渐成为其他交通模式的补充和可替代选择,然而COVID-19疫情的突然爆发对于网约车出行服务产生的影响很大。研究疫情期间,网约车出行的时空特征和合乘意愿的影响因素,能为建立公共安全应急体系中交通保障系统的建设提供一定的参考。本文使用美国芝加哥市最新公布的网约车出行数据,通过时间序列模型预测2020年非疫情情况下的总出行和愿意合乘出行数,纵向对比疫情前后网约车出行以及合乘意愿的变化及影响因素。本文的主要工作是:（1）总结疫情期间交通出行变化分析、影响网约车出行需求以及合乘出行研究的相关文献。（2）介绍城市芝加哥概况以及网约车出行和愿意合乘的出行的时空特性（3）基于时间序列Prophet模型,利用历史出行数据（2018年-2019年）对2020年6个月的网约车出行数进行预测,为对比疫情前后网约车出行变化提供数据支持。（4）以2020年网约车的实际出行数（实际愿意合乘出行数）和预测出行数（预测愿意合乘出行数）的比值作为研究对象,分别建立分数回归模型,分析疫情前后网约车出行数（愿意合乘出行数）的时空差异。（5）以合乘意愿作为研究对象,通过空间自回归模型,研究疫情前后居住用地、商业用地、无车家庭、学历、收入等外部环境因素的相关性变化情况。研究结果表明,疫情后网约车出行数和网约车合乘出行数较疫情前有显著下降的趋势,疫情期间网约车的合乘意愿明显降低。疫情似乎对高学历用户的网约车出行需求的影响相对更小。拥有两辆车的家庭数占比和总出行的比值呈现负相关关系,说明在疫情期间,有车家庭使用网约车出行的可能性更低。而收入越高的家庭,疫情期间,更不愿意使用网约车出行。另外,从莫然指数的结果来看,网约车出行的合乘意愿存在明显的空间相关性,空间滞后模型和空间误差模型的结果显示,在就业人数越高,商业区和居住区越多的区域,疫情期间,居民在工作日使用网约车出行时的合乘意愿越低。对于低收入家庭,不管是疫情前后,在使用网约车出行时的合乘意愿都相对较高。