为提高城市轨道交通网络抵御安全风险的能力，从事前预防和事中控制两个层面出发，考虑站城融合和改进的CRITIC-TOPSIS方法，提出一种多场景下的城市轨道交通网络关键站点识别方法。首先，基于复杂网络理论和Space-L方法建立城市轨道交通网络模型。其次，考虑网络结构特征和站城耦合度，选取度中心性、介数中心性、接近中心性和POI搭建站点重要度评价指标体系，利用改进的CRITIC-TOPSIS法建立综合指标“ICT指数”以评价站点重要度。之后，面向事前预防和事中控制，建立静态和动态场景下的关键站点识别方法。最后，以2023年北京城市轨道交通网络为例，识别静态和动态场景下的关键站点序列。并且通过分析关键站点失效后的网络鲁棒性参数变化，对识别结果进行验证。研究结果表明，前20位静态关键站点和动态关键站点主要分布在10号线、2号线和14号线，多数为指数较高的“枢纽型”站点（如十里河和西直门站）。动态关键站点中包含度较小但其余指标值较大的“奇点”（如牛街站和牡丹园站），其周边集聚了众多城市服务要素。关键站点失效后的网络鲁棒性明显下降，验证了其对于网络抵御安全风险的重要影响。另外，经过对比分析，证明了多场景下考虑站城融合和ICT法识别关键站点的合理性。研究结论能够为保障城市轨道交通系统安全运营提供方法参考。
