绿色、高效的城市轨道交通系统在缓解道路交通拥堵、优化城市空间布局的同时,也因庞大的客流需求面临着系统内部的客流拥堵问题,客流拥堵正成为影响城市轨道交通系统高效运营、高质量服务的绊脚石。只有准确、全面地识别网络中的客流瓶颈,才能为行车组织与需求控制提供科学有效的指导,防止客流拥堵的加剧与传播。估计客流的时空分布状态是识别网络客流瓶颈的基础,既有研究多通过分析乘客路径选择影响因素并采用集计分配方法估计客流的分布,这类研究由于无法描述客流以列车为载体在网络中动态传播的特性,其客流分配结果往往与实际存在较大差距。在网络瓶颈识别方面,既有研究多集中于对网络的能力瓶颈进行识别,较少从乘客服务角度和网络拥堵时空演变角度进一步研究。本文借助城市轨道交通自动客票采集系统（Automatic Fare Collection System,AFC）刷卡数据与计划运营时刻表数据,通过分析乘客个体的路径选择过程与列车匹配过程,对乘客个体的完整时空出行路径进行估计。此外,在网络能力瓶颈识别分析基础上考虑乘客出行服务体验进行了服务瓶颈识别分析,并深入研究了客流动态传播特性下网络拥堵的时空演变规律。综上,本研究具体从以下四个方面展开:（1）乘客路径选择估计方法研究。通过研究可行路径唯一的起讫点对（Origin Destination,OD）的旅行时间分布规律,构建有多条可行路径的OD对的旅行时间混合分布模型。在完成旅行时间组成要素参数估计后,结合贝叶斯信息准则（Bayesian Information Criterion,BIC）与期望最大算法（Expectation Maximum,EM）,求解OD对最优被选路径集及相应的客流分配比例,计算乘客来自各被选路径的后验概率。（2）乘客列车匹配估计方法研究。在乘客路径选择概率确定条件下,通过分析无换乘乘客和换乘乘客与可行列车间的匹配关系,建立了无换乘与换乘情形下的乘客列车匹配概率估计模型。以乘客列车匹配结果为基础,提出了不同角度下的客流微观指标计算方法。（3）客流瓶颈识别与拥堵演变分析方法研究。从能力与服务角度出发,构建瓶颈模型识别网络中集散输送能力不足和运营服务水平较低的区域。基于时空自相关理论,提出了网络单元时空属性时间变化规律及空间分布规律的研究方法。（4）案例研究。以国内某城市轨道交通网络为研究对象,基于AFC刷卡数据与计划运营时刻表数据,验证了时空路径估计方法的有效性,并深入分析了网络瓶颈的时空分布规律以及网络客流拥堵的时空演变规律。