随着地铁客流的不断增加,在地铁出行高峰期会出现瞬时客流超过额定运能的情况,地铁车站站台、站厅、通道内会聚集着大量的出行乘客,在此情形下易产生大客流疏运风险,造成人员拥挤踩踏,威胁地铁安全运营。地铁车站大客流的疏运过程是否存在风险与车站疏运节点的通行能力、客流量、换乘方式、乘客的疏运行为及行车组织密切相关。为提高地铁车站大客流疏运的安全性,本文以北京、广州、深圳等城市的典型地铁车站为背景,采用理论分析、问卷调查、现场测量、数值模拟等方法,研究了地铁车站大客流疏运风险形成机理、乘客疏运行为特征,并应用与地铁单个车站、换乘通道及换乘车站的大客流疏运计算模拟过程中,为消除地铁车站大客流疏运风险,提出建议措施。通过对近年来地铁发生的典型事故案例进行剖析,表明火灾爆炸、恐怖袭击、突发公共事件、人群过度拥挤、自然灾害等是引发地铁车站大客流疏运风险的主要类型。地铁车站的站台、楼梯、自动扶梯、闸机、通道等是影响车站疏运能力的关键节点。本文通过对北京地铁大客流现状的分析研究,表明地铁车站大客流的分布具有时间规律性、方向规律性。本文提出持续性的大客流、前后疏运节点通行能力不足、客流受力系统突变、发生拥挤摔倒踩踏等相关因素的耦合是地铁车站大客流疏运风险的形成机理。本文通过对530份乘客疏运行为调查问卷的综合分析,提出了地铁出行乘客的年龄、受教育程度、职业与使用地铁出行的频率是影响人员疏运安全的显著相关因素。通过对北京典型车站人员疏运行为的现场测量,得出了不同人群在地铁车站的站台、楼扶梯、闸机、通道等疏运节点的行走速度,为地铁车站大客流疏运模拟计算的参数设置提供了基础数据。本文利用BuildingExodus及Legion两个模拟软件,对地铁车站突发事件下的单向疏运,换乘通道的双向疏运及换乘车站多向疏运过程进行计算模拟研究,分析不同情况下大客流的拥塞形成及发展特性,并针对拥挤踩踏高风险区域提出了改进方案。此外,采用基于Web的虚拟现实技术,利用Python虚拟现实建模语言开发地铁车站大客流疏运过程仿真系统,为地铁车站大客流疏运预案演练、疏散通道设计论证提供技术支撑。