本文构建GWR(Geographically weighted regression)模型拟合建成环境变量与地铁客流的关系，并分析建成环境显著变量对地铁客流的异质性影响。采用西安市地铁1、2、3号线63个站点共5个工作日的客流数据，利用ArcGIS软件将客流数据与交通小区匹配，在传统最小二乘法的基础上构建GWR模型，考虑人均GDP、土地利用混合度、停车场密度、交叉口密度、地铁出入口密度等对交通小区地铁客流的影响，得到如下结论：GWR模型能有效刻画交通小区地铁通勤客流与建成环境变量互动关系的空间非平稳性及影响尺度，其结果优于传统最小二乘法；同时，分析发现人均GDP、土地利用混合度、交叉口密度、地铁出入口密度4个变量对交通小区地铁客流的影响显著；土地利用混合度对地铁通勤客流的吸引远远大于地铁出入口密度，且在土地利用开发程度和均衡度较低的交通小区表现更明显。