随着我国城市轨道交通的发展、运营网络的不断完善,越来越多的乘客选择地铁出行。同时,运能与需求的矛盾也日益增加,站台乘客滞留、通道客流拥堵等现象时常发生,而目前我国采集的客流信息数据具有内容丰富、海量、异构的特点。基于以上背景,本文首次提出了客流密集度指数的概念,结合客流采集信息、时间、空间等因素,对城市轨道交通线网客流密集程度进行综合评估,从而为日常的运营管理提供辅助决策的支持。本文以客流密集度指数为研究对象,定义了客流密集度指数的相关概念,并对其构成、分级与分类标准、建模及算法等进入了深入研究。本文构建了客流密集度指数在空间层次以及时间层次的推算模型,并基于北京地铁物联网项目进行了客流密集度指数的推算研究。在客流密集度指数理论构架及模型推算的基础上,本文将常用的客流评估指标与客流密集度指数进行了相关性验证,证实了客流密集度指数可以正确反应客流的密集情况,对城市轨道交通的运营管理具有现实意义。最后,结合北京地铁物联网项目,本文提出了客流密集度指数在日常客流监控中的具体应用办法,并给出了样例展示。目前对于综合客流状态评估的研究较少,本文属于该方面的首次探索,很多研究工作尚需进一步研究和拓展。但是,本文综合各项客流采集信息、时间、空间等因素进行客流评价,尝试对客流密集情况进行全面、科学的评估,为城市轨道交通的日常客流监测、风险评估管理等提供了新的思路。