在世界各国老龄化逐渐蔓延的情况下,作为发展中国家,我国正进入老龄化加速发展阶段。中高龄老年人的出行环境和活动空间等问题受到高度重视。随着大数据与城市规划的融合,基于公众“微参与”的个人数据正在为城市空间分析和居民出行行为提供数据支持和研究方法。本文以哈尔滨公交IC卡数据和GPS数据等交通大数据为基础,以70周岁及以上的中高龄老年人为研究对象,围绕公交出行问题,运用C++编程算法,研究老年人在不同时间、不同空间和不同线路的公交出行特点。在对国内外现状公交卡数据定量研究和老年人出行特征研究综述的基础上,对大数据、老年人、数据挖掘和交通分析小区等概念进行阐释与界定。通过文献理论研究法、定量统计分析法、定性经验认知法和空间叠加分析法的引入,以及年龄分层理论、活动理论、时空限制理论的运用,总结了哈尔滨人口老龄化的特征,并预测了未来老年人口的发展情况。此外,从传统研究方法上分析了老年人公交出行的特征和目的。采用C++编程,首先对获得的4830238条公交刷卡数据进行清理。以非老年人为对比,从出行次数、出发时刻、出行强度等方面分析了老年人公交出行的时间特征;研究了老年人公交出行的全线刷卡量特征,并以刷卡量最多的68路公交线路为例,研究了老年人的单线刷卡量特征。然后,利用GPS数据,将SCD的时间属性与GPS的连续时间进行匹配,推算老年人刷卡的经纬度信息。从全日客流分布、分时段客流分布和客流密度等方面对老年人公交出行的时空动态特征进行了纵向总结。最后,根据老年人公交出行特点,从空间规划、交通规划和城市管理三个方面,对老年人的公交出行优化提出了相应建议和策略。