随着轨道交通建设速度不断加快,地铁线网结构日趋完善。由于其具有运能大、高效快捷和环保等优势,轨道交通逐渐成为大中城市客流区域内部出行的首选方式。随着客流量不断攀升,大客流尤其在早晚通勤时段已成为部分城市地铁运营常态,运营组织问题日益增多,亦会引发严重的交通安全问题。因此研究大客流下动态客流在线网中的传播机理,制定相应的科学客流控制方案,可有效缓解客流急剧增长与运营水平落后间的矛盾,对大客流下地铁运营安全具有重要意义。论文建立基于场强和场势的客流场模型,运用VBA对实际地铁客流数据匹配拆分,获取乘客在通勤高峰时段出行信息。基于历史出行时间数据定量确定换乘阻抗值,引入客流影响因子,区分不同客流量下乘客换乘时间的差异,以出行时间为阻抗值,建立路径阻抗函数,运用Dijkstra算法搜索最短路径。引入客流场概念,综合考虑上下车客流量、网络拓扑结构等因素,构建客流场场强函数和场势函数,应用复合辛普森公式求解场势的近似值。应用场强函数获取各车站客流吸引力,提出了一种实时下车客流比例的计算方法。基于元胞自动机建立大客流拥堵传播模型,建立上车人数与列车出发延误间的关系,动态修正列车进出站时刻表。通过建立列车与站台间交互的演化规则反映大客流传播过程中车站与车站间、车站与列车间的交互作用。选取站台客流密度、列车满载率、站台滞留人数、拥堵持续时间、拥堵区域数量作为大客流拥堵程度和传播强度的衡量指标,定量分析大客流拥堵传播规律。以上海地铁1、2、9号线为实例对构建的模型进行验证,证明模型的可靠性。研究表明通勤大客流拥堵传播具备方向性、传播速度快、持续时间久、消散速度快、时空分布不均衡性等特征。应用车站协同容量限制对大客流管理方法开展研究。在原有网络拓扑评价指标的基础上,提出连接强度、负荷强度、滞留人数和路径剩余承载能力系数四个改进的评价指标,对拥堵传播过程中的关键车站进行判别。选取乘客站外候车总时间最小为目标函数,以客流需求和线网承载能力为约束条件,构建多车站协同容量限制模型。以地铁1号线下行方向为例设计限流方案,并与实施前的线网客流拥堵情况进行对比,验证方案效果。本文研究的大客流拥堵传播模型具有一定的实用价值,可用于大客流冲击下地铁线网客流传播仿真模拟,为地铁运营管理提供科学依据。所提出的多车站协同容量限制方案可为地铁运营方制定有效的客流控制措施提供理论支持。