为揭示异常情况下居民城际出行决策的关键影响因素和规律,根据阻断事件级别、绕行路线增加时间量、出行类型(弹性、刚性)设计了16种出行场景,进行居民出行方式选择意向问卷调查.　问卷涉及影响居民出行决策的11个因素和4个决策选项.　基于多分类Logistic回归模型,分别利用城际出行中的16　种异常场景下的意向(stated　preference,SP)调查数据,构建居民出行决策模型.　结果表明:阻断事件影响程度、绕行路程、出行目的不同,影响居民决策的显著性因素不同,并且同一因素在不同场景下的影响程度存在差异;出行时耗和居民对某种出行方式的偏好对各场景下的决策影响最为显著,其次为出行频率和职业,驾龄、年龄、性别在个别场景下具有显著性影响.　这些结果可以为综合交通运输网络中公路阻断事件下的居民出行行为预测提供依据,并且在异常情况下为不同出行个体提供个性化、精细化的出行信息服务提供支撑.