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为分析新冠疫情常态化防控下老年人的公交车出行行为,以2022年大连市老年人公交车出行为例,结合计划行为理论与出行习惯为理论框架,构建偏最小二乘法结构方程模型(partial least squares-structural equation model, PLS-SEM),分析态度、主观规范、知觉行为控制、出行习惯、出行意愿与出行行为间的作用关系。结果表明:新冠疫情常态化防控下,老年人的知觉行为控制对出行行为有显著的直接和间接影响,且在所有因素中影响作用最大,总效应为0.552;其余依次为出行意愿、出行习惯、态度和主观规范,主观规范对出行行为的影响作用最小,总效应为0.082;新冠疫情常态化防控下态度与知觉行为控制仍是出行习惯的前因。基于PLS-SEM的老年人公交车出行行为分析,反映新冠疫情常态化防控下各因素影响老年人公交车出行选择行为的内在作用机理。 相似文献
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为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响,本文根据长沙市在新冠
肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段,基于百度迁徙大数据,利
用双重差分模型,识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果,分析交通防控政策对
长沙市人口流动的影响。结果显示,长沙市在交通管制阶段,平均人口迁出强度、平均人口迁入
强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%,有效地控制了人口流动,降低了
疫情扩散危险。在交通恢复阶段,长沙市人口流动强度逐渐反弹,城市内部出行强度基本恢复到
2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性,为常态化疫情防控
下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。 相似文献
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本文以新冠肺炎疫情防控为例,将国内疫情及其防控分为疫情突发时期,遏制疫情流行时期,防疫精准化、动态化、常态化时期三个阶段,并通过回顾性研究方法评述重大突发公共卫生事件影响下城市地面公共交通的信息化防控策略,分析公交防疫措施在智慧感知层、交换共享层、应用服务层存在的不足,提出了基于多元融合感知技术、加速自动驾驶场景应用、创新数据共享融通机制,持续深入推广大数据示范应用以及优化定制公交线路,丰富突发公共事件下交通行业应急策略体系的建议。 相似文献
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"沧海横流,方显英雄本色."面对新冠肺炎疫情这场严峻斗争,杭州公交集团党委坚决贯彻落实习近平总书记的重要指示精神,积极应对新冠肺炎疫情,紧紧围绕省市有关疫情防控工作的决策部署,结合单位自身实际情况,对疫情形势进行科学判断,对各项工作进行及时部署,对采取措施进行有效落实,从组织保障、车辆保洁消毒、通风检查、运力调整、物资供应、司机宣教及后勤保障等全面吹响防疫抗疫"集结号",全面部署"防控疫情、党建先行"攻坚行动,各基层党组织和广大党员干部迅速行动,充分发挥战斗堡垒和先锋模范作用,把疫情防控作为"不忘初心、牢记使命"主题教育常态化的重要实践,集中精力、心无旁骛把每一项工作、每一个环节都抓实、抓细、抓落地,让党旗在防控疫情斗争第一线高高飘扬. 相似文献
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在新冠疫情常态化防控背景下,我国区域性疫情频发,如何量化疫情防控措施对经济运行和客货运输的影响成为社会亟待研究的问题。为此,本文设计了高速公路运输指标计算方法,提出疫情防控措施的等级与阶段划分流程,建立双重差分模型分析疫情防控措施对高速公路运输指标的影响。本文以粤港澳大湾区主要城市为对象,基于2020年5月—2022年4月高速公路收费数据和疫情防控信息开展案例研究。研究结果表明:I级(加强)防控措施下,客车流量显著下跌,各案例降幅在8%~27%之间,货运指标变化不明显。深圳和东莞在II级(严格)防控阶段,客货运指标均剧烈下跌,两市客车流量分别再下降 46.3%和 33.7%,货车流量分别再下降 42.7%和
27.6%,货运量和货物周转量降幅与货车流量相当。高速公路客车市际平均运距在I级防控措施下存在下降趋势,但在II级阶段下,客车和货车市际平均运距均显著提升。本文为城市与城市群疫情防控措施的制定与实施提供一定的参考价值。 相似文献
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兰州公交集团有限公司 《城市公共交通》2021,(2)
集团公司召开2021年新冠肺炎疫情防控工作推进会
1月9日下午,集团公司召开2021年新冠肺炎疫情防控工作推进会.会议对近期疫情防控工作进行安排部署,集团公司领导班子成员、相关部门负责人参加会议,党委副书记、董事长梁国庆主持会议. 相似文献
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合肥公交集团有限公司 《城市公共交通》2021,(2)
集团公司抓紧抓好新冠肺炎疫情防控工作
1月12日上午,集团公司召开疫情防控第一次专题会议,传达市委市政府主要领导关于新冠肺炎疫情防控工作讲话精神和市交通运输系统疫情防控工作会议要求,就进一步提高思想认识、强化措施落实、巩固防控成果、筑牢安全防线进行再动员、再部署. 相似文献
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为揭示新冠疫情背景下公交客流量变化的空间影响因素,以疫情前后公交站点层面客流变化量为因变量,以建成环境、病毒感染情况及病毒传播途径等指标为自变量,构建新冠疫情与建成环境对公交客流量共同影响的线性回归(Ordinary Least Squares, OLS)模型与梯度提升回归树(Gradient Boosting Regression Trees, GBRT)模型。以广州市为实证对象,基于公交IC卡数据、兴趣点数据(Point of Interest, POI)及道路网络数据等多源异构数据进行模型实证分析。结果表明:考虑非线性效应的GBRT模型比OLS模型具有更好的拟合度;同时,常规公交站点的公交线路数量(22.02%)和到市中心距离(13.56%)是影响疫情背景下公交客流量变化的最重要因素,片区病毒感染与传播情况对疫情防控常态化时期的公交客流量作用有限,居民日常公交出行已经从疫情的影响下逐渐恢复。 相似文献
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