常规公交出行很大程度上代表与反映了城市内部人群的流动规律与城市建成环境的布局,明晰城市常规公交出行特征以及建成环境的影响作用机理显得尤为重要。虽然最小二乘回归模型（OLS）、空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）等全局回归模型已广泛地应用于常规公交出行特征研究,但上述模型均忽略了空间异质性对常规公交出行特征的影响,导致常规公交出行的局部空间变化无法进行很好的诠释。近几年,部分学者采用地理加权回归模型（GWR）对常规公交出行特征影响因素的空间异质性展开研究,但均未考虑影响因素之间的多尺度空间异质性问题,放大了局部空间效应而减小或忽略了影响因素全局上的重要程度,导致估计偏差,研究结果均存在一定局限性。鉴于此,本文综合运用OLS、GWR与MGWR模型,结合GIS技术,从双层空间视角揭示城市建成环境对常规公交出行特征（公交客流、出行距离）的影响机制,进而识别关键影响因素及影响程度的空间异质性。首先,以青岛市主城区为研究区域,基于公交GPS与IC卡数据提取常规公交客流与出行距离作为研究的因变量,并通过网络地图开放平台获取密度、土地利用多样性、城市设计、目的地可达性、公交邻近度与需求管理6个建成环境要素中的14个指标作为备选自变量;其次,通过探索性空间数据分析探究303个研究单元的常规公交客流与出行距离空间演化特征;最后,通过逐步回归筛选关键变量,在此基础上引入空间位置信息,分别构建GWR与MGWR模型量化分析建成环境变量对常规公交客流与出行距离影响的空间异质性。研究结果表明:考虑空间异质性的局部模型（GWR、MGWR）相较于全局模型（OLS）对常规公交出行变化的解释均有显著提升,MGWR模型的解释能力最优,常规公交客流与出行距离模型的最大Adjusted R2分别为91.4%、84.7%,且MGWR的AICc值分别为169.161、364.785,为三类模型中的最小值。各建成环境的影响效应互有区别且不同区域的空间异质性显著,与土地利用、需求管理等要素相比,公交邻近度要素中的公交线路密度、密度要素中的学校密度对常规公交客流的影响程度较大且具有明显的空间异质性,影响程度整体上呈现由南向北扩散性递减的趋势;而密度要素中的公司企业密度、目的地可达性要素中的距CBD距离对常规公交出行距离的影响程度较大且空间异质性明显。本研究结果用于揭示不同区域对常规公交出行特征影响显著的建成环境及影响程度的空间异质性,从而使决策更加具有针对性,可因地制宜地提出优化策略,为城市规划、交通规划等相关决策提供理论基础与实践指导。