Local transit accessibility measures are important tools used by planners to understand the effects of changes to public transit systems. Several local transit accessibility measures exist in the literature, however, it is not clear how these measures relate to public transit usage. Therefore, the aim of this study is to evaluate several transit accessibility measures that are commonly used in the literature by examining their associations with ridership levels at the dissemination area level. The assessed transit accessibility measures ranged from a basic stop count, to gravity-based measures which use distance decay functions from a local household survey, and Walkscore.com’s Transit Score. Using several land use and transit service datasets, including data collected from the fare box systems onboard the Saskatoon Transit buses, three types of models were tested. These models include ordinary least square models (OLS), spatial lag models (SLM), and spatial error models (SEM). The results from the models suggest that we can more closely predict actual public transit ridership when including a gravity-based accessibility measure in the model, while controlling for several household socioeconomic factors and built environment characteristics. In all cases, the measure that best fit the variation in ridership was the filtered frequency accessibility measure calculated using a 400 m network buffer and a Butterworth filter with a distance decay bandpass value of 250 m. This study offers transit planners and practitioners a better understanding of the performance of different transit local accessibility measures in relationship to actual transit ridership.

本地交通无障碍措施是规划人员用来了解变更对公共交通系统的影响的重要工具。文献中存在几种本地交通无障碍措施，但是，这些措施与公共交通使用之间的关系尚不清楚。因此，本研究的目的是通过检查散布区域水平上与乘车水平的关联，来评估文献中常用的几种过境无障碍测量。评估的交通无障碍性措施范围从基本停靠点数到基于重力的措施（使用本地家庭调查的距离衰减函数以及Walkscore.com的交通得分）。使用几个土地使用和过境服务数据集，包括从萨斯卡通公交车上的票价框系统收集的数据，测试了三种类型的模型。这些模型包括普通最小二乘模型（OLS），空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。模型的结果表明，当在模型中包括基于重力的可及性度量时，我们可以更精确地预测实际的公共交通出行率，同时控制多个家庭社会经济因素和建筑环境特征。在所有情况下，最适合乘坐情况变化的度量是使用400 m网络缓冲区和距离衰减带通值为250 m的Butterworth滤波器计算的滤波频率可及性度量。这项研究为交通规划人员和从业人员更好地了解了与实际过境人数相关的不同过境当地无障碍获取措施的绩效。这些模型包括普通最小二乘模型（OLS），空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。模型的结果表明，当在模型中包括基于重力的可及性度量时，我们可以更精确地预测实际的公共交通出行率，同时控制多个家庭社会经济因素和建筑环境特征。在所有情况下，最适合乘坐情况变化的度量是使用400 m网络缓冲区和距离衰减带通值为250 m的Butterworth滤波器计算的滤波频率可及性度量。这项研究为交通规划人员和从业人员更好地了解了与实际过境人数相关的不同过境当地无障碍获取措施的绩效。这些模型包括普通最小二乘模型（OLS），空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。模型的结果表明，当在模型中包括基于重力的可及性度量时，我们可以更精确地预测实际的公共交通出行率，同时控制多个家庭社会经济因素和建筑环境特征。在所有情况下，最适合乘坐情况变化的度量是使用400 m网络缓冲区和距离衰减带通值为250 m的Butterworth滤波器计算的滤波频率可及性度量。这项研究为交通规划人员和从业人员更好地了解了与实际过境人数相关的不同过境当地无障碍获取措施的绩效。空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。模型的结果表明，当在模型中包括基于重力的可及性度量时，我们可以更精确地预测实际的公共交通出行率，同时控制多个家庭社会经济因素和建筑环境特征。在所有情况下，最适合乘坐情况变化的度量是使用400 m网络缓冲区和距离衰减带通值为250 m的Butterworth滤波器计算的滤波频率可及性度量。这项研究为交通规划人员和从业人员更好地了解了与实际过境人数相关的不同过境当地无障碍获取措施的绩效。空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）。模型的结果表明，当在模型中包括基于重力的可及性度量时，我们可以更精确地预测实际的公共交通出行率，同时控制多个家庭社会经济因素和建筑环境特征。在所有情况下，最适合乘坐情况变化的度量是使用400 m网络缓冲区和距离衰减带通值为250 m的Butterworth滤波器计算的滤波频率可及性度量。这项研究为交通规划人员和从业人员更好地了解了与实际过境人数相关的不同过境当地无障碍获取措施的绩效。模型的结果表明，当在模型中包括基于重力的可及性度量时，我们可以更精确地预测实际的公共交通出行率，同时控制多个家庭社会经济因素和建筑环境特征。在所有情况下，最适合乘坐情况变化的度量是使用400 m网络缓冲区和距离衰减带通值为250 m的Butterworth滤波器计算的滤波频率可及性度量。这项研究为交通规划人员和从业人员更好地了解了与实际过境人数相关的不同过境当地无障碍获取措施的绩效。模型的结果表明，当在模型中包括基于重力的可及性度量时，我们可以更精确地预测实际的公共交通出行率，同时控制多个家庭社会经济因素和建筑环境特征。在所有情况下，最适合乘坐情况变化的度量是使用400 m网络缓冲区和距离衰减带通值为250 m的Butterworth滤波器计算的滤波频率可及性度量。这项研究为交通规划人员和从业人员更好地了解了与实际过境人数相关的不同过境当地无障碍获取措施的绩效。同时控制几种家庭社会经济因素和建筑环境特征。在所有情况下，最适合乘坐情况变化的度量是使用400 m网络缓冲区和距离衰减带通值为250 m的Butterworth滤波器计算的滤波频率可及性度量。这项研究为交通规划人员和从业人员更好地了解了与实际过境人数相关的不同过境当地无障碍获取措施的绩效。同时控制几种家庭社会经济因素和建筑环境特征。在所有情况下，最适合乘坐情况变化的度量是使用400 m网络缓冲区和距离衰减带通值为250 m的Butterworth滤波器计算的滤波频率可及性度量。这项研究为交通规划人员和从业人员更好地了解了与实际过境人数相关的不同过境当地无障碍获取措施的绩效。