随着社会经济的快速发展,城市轨道交通因安全、便捷、准时等优点受到出行者的青睐。然而随着客流的增长,高峰时段客流需求与车站能力不匹配的现象也愈加严重,导致乘客在车站拥堵耗时急剧增长,不仅加大运营难度,更带来较大的安全隐患。为解决车站供需匹配矛盾,本文以城市轨道交通车站为研究对象,研究了网络化运营条件下城市轨道交通车站集散能力协调问题,提出了车站瓶颈识别、疏解方法,以及单个车站的客流控制方法和多站协同客流控制方法,并选取典型车站及区域线网进行了实例分析。主要的工作内容如下：(1)建立了城市轨道交通车站集散能力协调的概念,即客流需求与车站能力供给互相匹配。分析车站集散能力协调的影响因素,根据供需关系提出解决车站集散能力协调问题的基本措施,即车站瓶颈识别与疏解、实行客流控制和调整列车运行计划,并分析它们的适用场景。构建车站集散能力协调评价指标,以评价指标结果为依据,提出车站集散能力协调流程,并进一步界定本文研究范围。(2)针对车站设备设施能力不足或不协调的情况,提出车站动态瓶颈识别及疏解方法。首先在既有动态瓶颈概念的基础上,根据产生原因将其划分为原发性瓶颈和继发性瓶颈;其次分析车站瓶颈设备设施的传播特性,提出关联瓶颈和瓶颈簇的概念,在此基础上构建车站动态瓶颈识别方法；最后根据原发性瓶颈对车站集散能力的影响程度,提出基于灵敏度分析的瓶颈疏解方法。(3)针对车站大客流情况,提出单站客流控制方法。论述了车站客流控制的常见措施、优先级以及客流控制节点的选择原则：提出基于流线的客流控制思路,以流线为纽带建立客流控制节点与设备设施客流量之间的定量关系。在此基础上,以单位时间内通过客流控制节点的乘客数最大化为目标,利用数学规划方法建立了单站客流控制模型。(4)考虑单站客流控制对线网上其他车站集散能力协调状况的影响,提出多站协同客流控制方法。分析了多站协同客流控制的必要性以及该措施对车站拥挤程度和乘客路径选择行为的影响；在此基础上构建了多站协同客流控制模型,该模型以单位时间内限制进站人数和换乘人数为决策变量,以各站总服务人数最大化和乘客平均受延误时间最小化为优化目标,通过迭代加权法(MSA)实现客流分配,并利用遗传算法(GA)求解模型。(5)根据本文提出的理论及方法,分别对北京地铁霍营站及其所在区域线网进行分析验证,结果表明本文提出的理论及方法能够有效提高城市轨道交通车站集散能力协调程度,为城市轨道交通车站运营管理提供理论依据。