城市轨道交通行人流特性的研究有利于合理配置轨道交通的空间资源,使得轨道交通设施与行人流的动态交通需求相适应,从而提高轨道交通空间的利用率和设施的通行能力,为缓解轨道交通车站拥堵提出科学有效的解决方案。研究行人流交通特性的模型可分为宏观模型、中观模型和微观模型,由于宏观模型比传统的微观模型在某些方面具有一定的优势,主要体现在宏观模型易于描述规模庞大的交通系统,有利于刻画用户群体的路径选择行为,且能很好地诠释交通系统宏观、动态的交通特性,如交通参数速度、密度、流量的变化情况,从而为轨道交通系统的规划与设计、管理与控制提供科学有效的依据。本文首先分析轨道交通行人流的特点及宏观交通特性,为模型的建立奠定理论基础。接着对模型进行构建,包括连续性方程的推导和行人路径选择条件的改进。在行人路径选择时,本文采用反应型的动态用户平衡分配原则,即行人根据瞬时的交通条件选择使得自己到达目的地的旅行费用最小。在分析已有研究的基础上,重新定义局部旅行费用为行人行走单位距离的旅行时间与不舒适度函数的线性组合形式,速度-密度关系采用实测数据拟合的关系式。最终构建了由质量守恒方程和隐式依赖于行人流密度的Eikonal方程组成的连续动态平衡模型,其中质量守恒方程控制行人速度、密度与流量的传播条件,Eikonal方程控制行人流量方向。然后,本文在已知密度的情况下,采用了基于三阶WENO格式的快速扫描法求解Eikonal方程,另外求解双曲线方程时,用五阶的WENO格式在空间上离散流量,用三阶Lunge-Kutta在时间上离散密度,从而求得下一时刻的密度。最后,通过仿真模拟城市轨道交通通道宽度变窄处采用突变形式与采用类似漏斗的渐变形式的两个场景,验证了模型与算法的准确性和科学性。