城市轨道交通便捷、准时的优点使其成为越来越多乘客出行的首选交通方式,但也存在换乘站换乘距离和走行时间长的问题,降低了城市轨道交通的吸引力。同台换乘是解决此问题的重要手段,然而,从安全性的角度,由于换乘客流集中在同一站台候车,站台的聚集人数成为普遍关注的问题。本文介绍了城市轨道交通换乘方式的种类,总结了同台换乘的优缺点,给出了国内外三个典型应用实例。从运输需求与运输供给两个角度,分析了同台换乘站台聚集人数的影响因素,并提出了不同到站间隔下同台换乘站最大聚集人数的计算方法,采用案例验证了模型的有效性,分析了发车间隔、下车换乘乘客比例等因素对最大聚集人数的影响,最后采用Anylogic软件对站台实时的聚集人数进行了仿真,验证了模型的准确性。得到的主要结论如下：(1)同台换乘的优点能够缩短换乘距离,减少乘客的步行和等待时间,极大地提高换乘效率,但是同台换乘缺乏对大量客流集中到达的缓冲能力,若其中一条线路的列车发生长时间延误,容易造成站台上候车乘客的过度拥挤。(2)从运输需求的角度,城市轨道交通客流的时间分布特性和空间分布特性都是影响站台聚集人数的重要因素；从运输供给的角度,列车的发车间隔、编组、选型及交路设置等影响着城市轨道交通的运力规模,从而对进站乘客的聚集数量产生影响；而车站的设备设施布局及能力决定了下车客流能否及时疏散,最终对站台的聚集人数造成影响。(3)根据提出的计算方法,在相同发车间隔下,同台换乘站的最大聚集人数随着两线路列车到站间隔时间的增加而减少：当两线路列车同时到站时,站台聚集人数最多,为662人,而当两线路列车到达间隔时间增加至30s,最大聚集人数便可减少109人,而间隔时间继续增加,最大聚集人数的下降趋势不明显。(4)敏感性分析结果表明,两线路列车不同时到达时,站台最大聚集人数随发车间隔和下车换乘乘客比例的增大而增大：发车间隔每增大1min,最大聚集人数约增加34人,下车换乘乘客比例每增加0.2,最大聚集人数约增加约50人。(5) Anylogic对站台实时聚集人数的仿真结果表明,本文提出的站台最大聚集人数具有较高的准确性,部分仿真结果略大于公式计算结果,主要是由于仿真过程中出站乘客拥挤引起走行速度下降,从而导致疏散时间偏长。