城市轨道交通以其便利性和高效性成为居民出行的重要交通方式,但是受轨道站点内设施设备的使用年限和客运量等因素影响,运营突发事件逐年增多,尤其是其中对运营产生影响的故障事件,会对运营秩序和运营安全产生重要影响,换乘站作为城市轨道交通系统的重要节点,在故障情况下,研究其内部的客流演变特征,为运营管理提出建议具有紧迫的现实意义。本研究通过南京地铁真实运营故障数据挖掘故障发生的规律性特征,然后基于乘客路径行为分析结果,对影响换乘站客流变化特征的进站客流、换乘客流、出站客流进行了详细的划分和计算。基于故障数据统计分析结果,针对常发的典型故障场景采用Anylogic软件对故障情况下的换乘站进行建模,并与正常运营情况进行对比。选取客流负荷强度、客流变化率、客流密度三个指标建立了客流演变特征的指标体系,对客流演变特征进行定量分析。本文以南京地铁大行宫站进行实例分析,利用实地调查和AFC数据对模型中的参数进行标定,并针对性地提出了应急措施,通过模型仿真对比发现站内拥堵明显缓解。本文的创新点在于:（1）现有故障研究多在宏观层面,本文对故障情况下的换乘站点进行微观仿真研究,刻画站内客流变化特征。（2）考虑客流时变特征,基于乘客出行路径对客流的到达分布、来源和去向进行了详细的划分和计算。（3）建立了指标体系,实现故障场景与正常运营场景的对比。