随着城市轨道交通网络不断拓展、客运量不断攀升,城市轨道交通在城市公共交通中所承担的比重越来越大,因而城市轨道交通网络的安全性备受大众关注。城市轨道交通网络重要区间识别及客流时空演化规律研究对于轨道交通安全性、运营可靠性等方面具有重要意义。现有研究大多仅从区间满载率入手,尚未从全局网络效率角度识别网络重要区间,也较少从时空关联性的角度探讨地铁客流的时空演化规律。基于此,本文主要分为四个部分进行探究:(1)从区间满载率入手,识别网络中各时段满载率处于高值的重要区间。本文提出了区间满载率实时推算模型,以解决客流在时段间的衔接问题,从而计算区间全天满载率序列;(2)从网络效率角度出发,识别网络中因突发事件失效后对网络效率影响较大的重要区间。首先提出基于交通网络拓扑结构的网络效率计算指标,将网络中任意两站间最短路径的倒数作为网络效率的度量指标,对城市轨道交通网络静态重要区间进行识别。进一步,在网络中引入客流要素,从随机用户均衡角度出发,识别不同时段下的网络动态重要区间。为了反映乘客对路径的感知差异,提出了一种基于OD对满意度函数的网络效率度量指标,该指标可以反映乘客对路径的选择行为;(3)基于时空自相关理论,以区间满载率序列作为时空属性值,探索网络客流的时空分布及演化特性,从而研究重要区间附近客流拥挤的产生及消散过程,为运营公司提前预判大客流到达规律提供参考。由于轨道交通状态各向异性,提出了基于邻接区间重要度的时空自相关模型,从而可更准确地反映客流的时空变化规律;(4)最后,以国内某城市轨道交通网络为案例,使用一天内地铁刷卡数据,针对重要区间识别、客流时空演化规律进行了案例研究。