网络化运营下城市轨道交通突发运营中断情况极易造成大量乘客滞留,影响乘客正常出行,并给城市公共交通系统带来极大的压力。与此同时,我国大中城市已经逐步建立起具有多种交通方式的多模式交通网络,使得运营中断下轨道交通乘客对后续出行方式的选择不再单一。因此,考虑可能的后续出行方式,研究运营中断下的乘客后续出行分布特征并制定多模式疏运策略,对于及时疏运受影响客流、减少运营中断造成的损失并提高城市应急管理水平具有十分重要的理论价值和现实意义。本文首先在总结国内外轨道交通运营中断研究成果的基础上,明确本文的研究场景;同时,将受影响客流进行类别划分,总结受影响乘客的后续出行反应;并基于轨道交通网络拓扑结构,考虑每个受影响OD站点对出发站点的受影响时刻范围,提出受影响客流规模的量化方法。其次考虑乘客后续出行中可能选择的交通方式,基于超网络理论构建多模式疏运超网络,并采用多种图的矩阵储存网络数据;根据乘客的出行规律及费用选择范围对有效路径进行定义,考虑时间与货币两种影响因素构建路径的广义费用函数;同时通过添加有效路径的约束条件,提出改进的基于深度优先的图的遍历有效路径搜索算法。然后利用随机效用理论描述乘客后续出行中的路径选择行为,并在随机平衡条件下,构建基于Logit加载的客流重分配模型,同时基于客流重分配结果计算各交通方式疏运需求量及不同后续出行反应下的客流量;根据乘客的后续出行分布情况,从列车运输组织与公交应急联动方面制定客流疏运策略。最后以南京地铁局部网络为例进行计算分析,假设地铁1号线某个行车区间发生突发事件,造成该线路运营中断。在量化受影响客流规模并构建多模式疏运超网络的基础上,利用所建重分配模型对受影响客流的后续出行分布特征进行研究分析,验证了本文提出的模型及算法的有效性及可行性,并制定详细的疏运策略。