我国正处于城市地铁建设和运营的大发展时期,随着大量的城市地铁投入运行使用,或大或小的安全事故频繁发生,严重影响了人们的安全正点出行和城市的正常健康运转。通过事故案例分析发现,地铁运行安全事故有相当数量是由乘客行为直接或间接导致的,并且几乎全部发生于地铁车站内,然而,目前对乘客行为影响地铁运行安全问题还未引起足够的重视。因此,研究如何通过减少乘客危险行为和改善车站运行来提高地铁运行的安全性和可靠性,具有重要的理论价值和现实意义。本文基于车站运行易受乘客行为干扰的事实,以乘客行为影响为研究主线,以脆弱性分析为研究视角,从行为与事故关系和车站运行对行为影响敏感性的角度分析了地铁车站运行的脆弱性,最终目的是识别并评估地铁车站运行中的脆弱情景,为地铁运行的安全管理提供改进目标和建议。(1)通过详细的文献综述,对地铁系统运行安全、脆弱性理论及评估方法、地铁乘客行为及行为心理等国内外研究现状进行了总结和评述,指出了目前的研究不足。进而,针对现有研究的不足及地铁运行实践中存在的问题,界定了论文的研究目标和研究内容,并设计了论文研究的框架结构。(2)界定了地铁车站运行脆弱性(Metro Station Operation Vulnerability, MSOV)的内涵及原理。在构建了整个地铁系统运行脆弱性理论体系的基础上,明确了本文对脆弱性研究的层次和范畴,并全新界定了乘客行为影响下MSOV的概念和基本原理；通过对乘客异常行为(Passenger Aberrant Behavior, PAB)引发地铁事故案例的分析,明确了PAB事故的形成机理和影响因素。(3)构建了PAB事故的分析模型,以此识别了行为引发事故的脆弱情景。根据PAB事故的形成机理,确定了事故发生和发展的主要影响因素,以及因素之间的因果逻辑关系,据此构建了PAB引发地铁事故的模糊Petri网(Fuzzy Petri Net, FPN)模型,并规定了FPN的推理规则,利用Matlab实现了模型的计算过程,根据可达标识图识别了以较大可能性导致事故的脆弱情景,并根据脆弱度大小对脆弱情景进行了排序。(4)全面地识别与评估了乘客异常行为(PAB)。通过文献回顾、访谈和实地观察,首次全面识别了PAB的行为表现,据此设计了地铁乘客行为量表(Metro Passenger Behavior Questionnaire, MPBQ),对PAB的发生频率进行了调查,基于频率数据分析了MPBQ的因子结构；设计了地铁员工评估量表(Metro Staff Estimation Questionnaire, MSEQ),根据地铁工作人员的经验,对每项PAB的危险水平和可能造成影响的对象进行了评估；通过方差分析法(ANOVA)分析了不同人群对不同种类行为发生频率的差异,通过建立Logistic模型,分析了不同种类行为与事故发生之间的关系。(5)剖析了两种重要乘客危险行为(Passenger Risky Behavior, PRB)的产生机理。在传统计划行为理念(The Theory of Planned behavior, TPB)中引入了道德规范、过去行为、风险感知、自我认同4个额外变量,以此为理论框架,提出了PRB产生机理的理论假设模型；构建了两种PRB的典型行为场景,在此基础上设计了乘客危险行为心理认知量表(Passenger Risky Behavior Cognition Questionnaire, PRBQ),对PRB的心理认知变量进行了测量,采用独立样本t检验法识别了可最大程度区分行为意向者和非意向者的关键信念,并基于结构方程模型(Structural Equation Model, SEM)在两种行为下验证了理论假设模型,确定了各行为的心理认知结构。(6)构建了PRB在车站运行中演化的仿真模型,以此识别了危险行为水平激增的脆弱情景。从系统建模的角度,对基于乘客危险行为演化的地铁车站运行脆弱性(PRB-MSOV)进行了系统分析,通过构建PRB-MSOV系统的因果关系图,确定了系统动力学(System Dynamic, SD)模型中的变量和反馈结构,并对系统所包含的6个子模块内部及子模块之间所有变量关系进行了描述,最终构建了PRB-MSOV系统的总体流图,在此基础上,利用AnyLogic软件并结合北京五棵松地铁站的数据进行了实例仿真；基于PRB-MSOV的SD模型建立了敏感性分析实验平台,通过多次仿真,分析了发车间隔时间、客流高峰峰值、屏蔽门形式和现场管理人员数量等车站运行要素对PRB影响的敏感性,从而识别了车站运行的脆弱情景。