黄利华,王亚飞,马英楠,朱 伟,钟茂华,周佩玲

(1.北京市科学技术研究院 北京城市系统工程研究中心，北京 100035；2.清华大学 工程物理系，北京 100084)

随着我国城市轨道交通的快速发展，运营线路、客运量持续增长,大客流带来的安全风险成为当前研究的焦点。以北京市为例，2019年北京地铁年乘客量达到39.62亿人次，日均客流量为1 085.6万人次，单日客运量最高达1 377.5万人次[1]。特别是早晚高峰时段，地铁站内客流密集程度急剧升高，高密度、高流量的现象给轨道交通的安全运营带来了极大的压力。为提升城市轨道交通安全运营水平，学者们从城市轨道交通的网络化运营管理、车辆安全设计、客流疏散特性等方面开展系列研究[2-5]。

目前，针对轨道交通客流的研究多从宏观层面进行分析，如张霖[6]采集轨道交通视频数据，借助计算机视觉、图像处理技术开展轨道交通大客流安全状态评估，实现客流安全状态的动态显示与监控。刘浩然[7]通过对轨道车站客流密度进行重点分析，实现了客流密集指数、拥挤程度量化评价。王雪梅等[8]在对城市轨道换乘站客流特性和客流流动状态分析的基础上，从客流均衡、顺畅的角度对客流交通状态进行综合评价。

近年来，地铁踩踏等事故不断发生，部分学者开始关注地铁大客流带来的安全风险问题，并从较为微观的角度分析轨道交通客流冲突、客流疏散问题，如涂强等[9-10]通过采集轨道交通AFC数据，借助模型搭建、大数据分析等方法，实现客流风险的辨识与评估。……