在推动国土空间规划和交通强国的大背景下,关于城市交通与土地利用协同问题的研究需要及时跟进。随着“国土空间规划”新框架体系的提出,城市土地利用与城市交通要素体现出新的包含与交叉关系。依据“交通强国建设纲要”的总体要求,城市交通有了新的内涵,强调“规划协同”实现“多规融合”。针对这一新形势,本文进行了城市交通与土地利用协同要素效应分析及动态模型构建研究,目的是为实现城市交通与土地利用的协同研究做基础性准备。在新形势新背景下,本文对城市交通与土地利用进行了协同作用关系解析。分析二者之间正反两个方向的影响关系后,从国土空间规划层面、模式层面和经济、人口维度对城市交通与土地利用的协同作用关系进行了解析,发现和解释了其中的中介影响关系、TOD模式关系和其他协同作用关系。通过对要素协同情况和关系类型的观察,为城市交通与土地利用协同关键要素的识别作基础准备。为了避免了覆盖过多领域或大规模的数据调查统计与分析,从简化运算成本、提高协同要素分析的效率角度出发,将DEMANTEL方法和熵权—TOPSIS方法进行结合,用于城市交通与土地利用协同关键要素的识别。具体措施是,结合相关年鉴、规划资料及研究成果,先归纳影响城市交通与土地利用的潜在要素;利用两种方法进行交叉验证并识别出关键协同要素。交叉验证识别的结果显示,两个方法的结合最大程度规避了传统DEMATEL方法在构建直接关联矩阵过程中由于主观性所产生的误差。在识别协同关键要素的基础上,建立效应分析指标体系。依据变量数据非正态分布的特点,采用PLS结构方程进行城市交通与土地利用协同关键要素的效应分析,规避了传统回归分析时指标单一化所造成的参数误差问题。通过偏最小乘算法对城市交通与土地利用协同效应模型进行估计和检验,明确了潜变量之间的关系,以及潜变量与它所对应可测变量之间的关系。分析了结构模型要素间的直接效应、间接效应,以及测量模型的协同效应。在直接效应方面,交通需求对综合交通供给的影响最为显著;在间接效应方面,用地性质作为中介变量,交通需求通过中介对综合交通供给的效应最强;在测量模型方面,对五个构面进行了相应的效应分析。依据测量模型构面的外部权重值建立变量间的动力方程,为下一步的协同系统动态模型的构建打下基础。在协同关键要素的识别和PLS结构方程分析得出的动力方程基础上,进行城市交通与土地利用协同系统动态模型的构建。构建了经济、土地、交通供给、供需关系和人口五个子系统协同模型,分析并检验每个子系统中协同变量间的因果关系。通过系统变量方程描述和PLS结构方程生成的动力方程,以大连市为例构建了城市交通与土地利用协同系统的动态综合模型,完成相应的仿真与模型检验,通过检验后对系统动态模型进行灵敏度分析。系统灵敏度分析结果表明,交通供给子系统中公共汽车供应量系数最为重要,交通需求子系统中公共汽车出行率最为重要。研究发现,城市交通与土地利用协同系统动态模型能够模拟变量的动态互动关系,并能够发现变量间协同作用规律。为了提升城市交通与土地利用要素间的协同度,结合全国35个城市中的城市交通与土地利用的相关要素建立要素间协同度评价模型。选取具备因果关系的相关要素分别作为投入和产出变量,运用DEA方法得到每个城市要素间的协同度。依据评价结果构建BP神经网络协同度预判模型,减少了数据统计成本。当预判结果不满意时可返回系统动态模型进行调节,对比变量的变化趋势进行合理调整,最终提升城市交通与土地利用要素间的协同度。本文通过各种方法的组合应用,形成了城市交通与土地利用协同关系分析方法。完成了城市交通与土地利用关键协同要素的识别、效应分析以及协同系统动态模型构建。最后通过协同度的评价与预判结果,实现要素间协同度的提升。