截止2015年底,我国轨道交通建设获批复城市共44个,其中10个城市实现了100公里以上的网络化运营,观察发现,最先开通1、2条线运营初期时,客流波动变化大,亟需对这一阶段客流规律开展研究,以便更好组织运营。本文对西安市该阶段轨道客流的真实数据及轨道站点周边用地数据进行了数年收集观察,对客流时空演变规律和机理进行了深入分析,剖析了影响客流变化的主要影响因素,构建了基于时空变化特征参数的客流预测模型,探索了初期网络阶段站点客流的发生量和到达量与周边用地、公交线路通达情况的关系。论文主要研究内容有:(1)轨道交通初期网络阶段客流增长和变化规律研究。分析了时间和空间影响因素对线路和站点初期客流演变作用的机理,发现初期客流的两个明显特征:一是线路客流的突变性—轨道交通联网与里程跳跃性增加导致的客流阶段性突变和节假日期间突发小客流、大客流;二是车站之间客流演变的均衡性—伴随开通时间延续,站点之间的客流差距逐渐缩小,不同站点到发总客流分布趋向均衡。(2)轨道交通初期网络阶段客流波动模型研究。论文基于可获得的初期网络阶段客流运营数据,系统分析了影响与表征轨道交通客流的时间维影响因素乘客出行行为的月变、周变与节假日变化和空间维影响因素轨道交通车站类别、沿线分类土地面积及常规公交的衔接状况的相关性,引入虚拟变量,采取逐步回归方法,获得了对真实客流数据拟合效果显著的西安市初期客流与时空影响因子的关联模型。结果发现,基于里程与时间维度从大到小影响轨道客流波动的因素依次为开通里程、开通天数、2月、周五、周六、1月、周日、6月、5月、3月、12月、11月、4月、8月、9月、7月、10月,基于站点类型与时间维度,城乡换乘站数量因素对线路日客流量影响显著。该模型自变量获取容易,结构简明,对波动明显的日客流量拟合效果良好。与已有方法相比,研究成果能更好响应周变和月变的波动性,适应初期网络阶段波动与突变特点。(3)轨道交通初期网络阶段站点客流的影响因素与演变特征研究。提出了初期网络阶段客流相关因素的站点模型构建方法,研究了基于AFC、GIS平台的相关数据提取方法,开发了基于AFC数据生成全日、早、晚高峰及OD矩阵的统计方法和基于Arc GIS平台的轨道站点周边的分类用地面积和强度测算方法,形成了开通初期轨道站点线路与站点客流关系建立方法,建立了全日、早晚高峰客流与车站类型、车站区位、400与800米范围内土地开发强度,公交线路数之间关系的统计分析方法与模型。发现西安轨道线网初期客流与400米范围办公商业面积最为密切、车站区位对客流有较大影响、轨道站点周边外围区间OD随时间比重逐渐增大,公交线路数与车站到达量高度相关等特点,表明城市轨道交通初期带动城市外围土地开发效果作用明显。本文创新点主要有:1)提出了时、空影响因素对初期客流演变分析的定量方法,发现初期网络客流具有随联网与里程增加突变和站点间客流趋向均衡的数量特征;2)采取多元线性逐步回归方法,建立了构造简单又组合拟合时空影响因素,可很好的反应线网里程、开通天数、月变、周变及特殊日期对客流的变化影响的初期客流预测模型;3)基于车站分类和周边开发强度,比较400米与800米范围对站点客流的解释能力,发现站点400米范围办公商业面积和车站区位对初期车站客流影响显著;外围区间OD总量随时间比重逐渐增大、公交线路数与车站到达量高度相关等规律。研究成果可用于轨道交通建设进展中的城市客流演变、初期客流增长预判等方面,为我国乃至其他国家轨道建设进展中的城市轨道交通规划、设计、设施设备配置、车辆购置、运营管理和用地调整提供借鉴。