武漢公交

正武汉公交集团获市新冠肺炎疫情防控指挥部物资保障组通报表彰近日,武汉市商务工作会议召开,会上,武汉市新冠肺炎疫情防控指挥部物资保障组对全市疫情防控市场保供做出突出贡献的企业进行通报表彰。武汉公交集团获通报表彰。在"封城"期间,武汉公交集团紧急驰援150多台公交车辆,连夜     

基于改进SEIR模型的新冠肺炎疫情沿交通线路传播机制

考虑了新冠肺炎通过接触和飞沫传染、在潜伏期具有传染性等特性, 结合交通工具空间狭小、环境密闭的特点, 基于SEIR模型, 建立了考虑交通工具内病毒密度、乘客之间接触率与感染率、乘客乘坐时间等因素的交通工具内部疫情传播模型; 基于交通工具内部疫情传播形式, 考虑交通工具在多个停靠站点上下乘客的过程将疫情传播到非疫区, 建立了基于人口迁徙的疫情沿交通线路传播的模型; 利用建立的2个模型, 分析了疫情沿交通线路传播机制, 研究了武汉人口迁徙指数与确诊人数的关系, 并模拟了疫情沿高铁线路传播的过程。研究结果表明: 各省、市级累计确诊人数与人口迁徙指数有着较强的正相关性, 表明交通对疫情传播具有一定的助推作用, 在交通运输工具内有可能造成一定数量乘客被感染; 依据潜伏期的推后效应, 在一定程度上解释了除武汉之外中国其他各省市区在2020年1月31日至2月5日每日新增确诊人数处于高峰状态; 采取隔离与降低乘客上座率等措施减少乘客相互之间接触机会, 可以有效降低乘客被感染风险, 且效果显著好于通风和消毒措施。可见, 为了合理控制疫情沿交通线路传播, 在交通运输工具内应以降低上座率, 加大乘客之间的乘坐距离, 降低相互接触率等措施为主, 辅以增加通风和消毒措施。      

新冠肺炎疫情下旅客安全感知对乘机出行意愿的影响机理研究

为探究新冠肺炎疫情发生后旅客安全感知对乘机出行意愿的影响机理,考虑旅客个人安全意识和新冠肺炎疫情认知的前因影响及航班营服水平的调节作用,应用结构方程模型对255个有效样本数据进行实证分析,结果表明:(1)人们的安全意识越高越倾向于主动了解更多有关疫情的知识;对疫情认知越充分,人们感受到的安全性就越高;感知到的安全性越高,人们乘机出行的意愿就越强.(2)疫情状态下,个人安全意识对安全感知不存在显著正向影响,但可以通过新冠肺炎疫情认知这一中介变量间接作用于安全感知;个人安全意识和新冠肺炎疫情认知不能直接对乘机出行意愿产生影响,但可以通过安全感知这一中介变量间接影响乘机出行意愿.(3)提高旅客安全感知及航班营服水平客观上都可以促进旅客乘机出行意愿,但在新冠肺炎疫情状态下,旅客乘机出行意愿更大程度受到安全感知的影响.     

新冠疫情对老年人公交出行行为的影响

新冠肺炎疫情对交通运输产生巨大影响，但现有成果主要研究疫情爆发期疫情对交通运输的影响，较少有分析后疫情阶段的出行行为.本文利用验证性因素分析模型及Logit 模型，研究后疫情阶段新冠病毒，老年人个人统计学特征，老年人对新冠肺炎疫情严重程度的感知等心理因素对老年人出行行为的影响.研究结果表明：短距离出行中，新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对出行方式选择没有显著影响；新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对老年人使用公交意愿具有显著影响；此外，这两个因素也影响老年人外出概率和使用公交的概率.     

新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响

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。     

新冠疫情对老年人公交出行行为的影响

新冠肺炎疫情对交通运输产生巨大影响,但现有成果主要研究疫情爆发期疫情对交通运输的影响,较少有分析后疫情阶段的出行行为.本文利用验证性因素分析模型及Logit 模型,研究后疫情阶段新冠病毒,老年人个人统计学特征,老年人对新冠肺炎疫情严重程度的感知等心理因素对老年人出行行为的影响.研究结果表明：短距离出行中,新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对出行方式选择没有显著影响;新冠疫情和对新冠肺炎疫情严重程度的感知对老年人使用公交意愿具有显著影响;此外,这两个因素也影响老年人外出概率和使用公交的概率.     

基于出行行为模型的出行感染风险评估 ——以新冠肺炎疫情期间江苏省地区为例

为准确评估新冠肺炎疫情期间的出行感染风险，在对出行行为进行全出行链建模基础上提出出行风险评估模型.基于江苏省确诊病例流行病学调查报告和线上问卷调查数据，分别对病毒携带者和普通出行者出行行为模型进行参数标定，对比分析病毒携带者和普通出行者出行行为的异同.进一步对疫情期间不同出行方式和出行活动进行感染风险评估. 得到结论：交通管制措施可有效降低出行感染风险，就医出行风险明显高于其他出行活动，差旅在疫情传播初期风险较高，非机动车出行风险相对较低.     

从SARS疫情启示看新冠肺炎疫情对交通运输行业的影响

为了研究新冠肺炎疫情对交通运输行业造成的影响，首先分析了SARS疫情对交通运输行业的影响，然后结合我国当前经济发展特征，就新冠肺炎疫情对交通运输行业的影响进行了分析。研究认为，新冠肺炎疫情对交通运输行业的影响是短期的，不会造成长期趋势性改变；新冠肺炎疫情对交通运输行业的影响远超过SARS疫情；交通运输各个领域恢复期将表现出明显差异。最后，有针对性地提出一些应对新冠肺炎疫情影响的措施建议，供各级交通运输管理部门决策参考，具体包括切实做好新冠肺炎疫情影响程度更深的应对准备；提供安全可靠的客运服务；不断提升交通运输行业应急处置能力；建立交通运输行业重大危机救助基金。     

COVID-19在城市轨道交通系统内的传播建模与预测

考虑城市轨道交通出行特征, 将新冠疫情下城市轨道交通系统内的乘客分为易感者、感染者、暴露者; 假设病毒自由传播, 以疫情发生初期的病例为研究对象, 结合相关研究, 选择病毒传染概率为0.41;将感染者乘坐城市轨道交通的过程分为出入站阶段和乘车阶段, 考虑病毒有效传播范围、人群分布特征、人群流动特征, 建立新冠疫情在城市轨道交通系统内部的传播模型; 以某市地铁为模拟案例, 假如有13个感染者乘坐地铁, 结合历史客运数据确定模型参数的取值, 预测不同载运水平下可能造成的感染人数, 同时研究与可能感染人数相关的各类要素。研究结果表明: 当载运水平降低至平均水平的10%时, 多数案例的可能感染人数降低至1人以下, 证明了城市轨道交通客流管控强度的有效性, 起终点站内人数折减引起的感染人数变化(小于20%)低于车厢人数折减引起的变化(60%~80%), 说明相比起终点站内人数, 车厢内的人群密集程度对可能感染人数的影响更加显著; 在经停时, 假如上下车人数之比不大于1, 则能有效控制可能感染人数的升高; 当经停站数与可能感染人数非线性正相关时, 载运水平、经停站数、可能感染人数之间的函数关系具有较高的拟合优度(决定系数为0.700 1)。      

北京市轨道交通车站预约出行实践与思考

高峰时段过度集中的通勤客流是城市轨道交通运营管理工作中的一大挑战.北京市部分轨道交通车站依据同时段历史客流状态,采取站外限流的措施防止进站人数过多.在2020年新冠肺炎疫情防控期间,客流量不确定性高,客流管理难度加剧.为提前掌控客流情况,有效调控客流量,减少乘客聚集风险,创新性地在北京市轨道交通大客流车站开展预约实践,减少传统限流措施造成的站外排队和人员聚集,并保障轨道交通满载率控制和精准溯源的要求.首批选取的两座实践车站,每日早高峰预约用户约6000人,总计可为乘客节省约240 h站外排队等待时间.实践证实预约出行的有效性,也为探索预约模式下新型交通组织方式积累了经验.     

交通运输传播新型冠状病毒肺炎的系统动力学仿真

为研究交通运输对新型冠状病毒肺炎(COVID-19)传播的影响, 建立了基于系统动力学的交通运输传播新型冠状病毒肺炎模型; 在设定模型假设的基础上, 将人群分为易感个体、潜伏个体、感染个体和移除个体4种, 并根据COVID-19的传播特性建立了交通运输影响下疫区、港站、车船和关联地区的COVID-19修正易感-潜伏-感染-移除(SEIR)和易感-潜伏-感染(SEI)传播动力学方程; 在研究交通运输传播COVID-19过程的基础上, 绘制了交通运输传播COVID-19的系统动力学模型因果回路, 并进行了因果反馈回路分析; 构建了基于系统动力学的交通运输传播COVID-19模型, 并检验了模型的量纲一致性、机械错误、有效性和极端条件; 以A市为研究对象, 建立了3种仿真场景以研究交通运输对COVID-19传播的影响。仿真结果表明: A市COVID-19感染个体数量在疫情发生后第32天达到峰值, 累计感染77 726人, A市以外地区感染个体数量在疫情发生后第30天达到峰值, 累计感染28 084人; 交通运输对COVID-19的传播起正反馈作用, 交通运输影响下的COVID-19感染个体和移除个体数量峰值分别是无交通运输参与下的18.62、10.99倍, 因此, 实施交通管控措施对控制疫情发展、防范疫情扩散具有积极作用; 公共交通出行比例的增加将进一步加快COVID-19的传播, 因此, 减少人们出行需求, 降低公共交通出行比例, 加大对公共交通车船、港站的病毒消杀工作能有效减缓COVID-19的传播。      

新冠肺炎疫情对民航的影响分析与政策建议

为给政府制定应对策略提供决策支持，基于航班运行数据分析了新型冠状病毒肺炎疫情对民航造成的影响。通过分析2003年“非典”和新型冠状病毒肺炎疫情对民航影响的差异，基于情景假设对2020年民航运输发展形势进行了预测分析，并提出有关政策建议。研究结果表明：新型冠状病毒肺炎疫情对民航市场需求造成了严重的冲击，2020年民航运输形势不容乐观，预计年旅客运输量同比基本持平或下降10.9%。政府部门需在做好疫情防控期间运输保障工作的同时，加快出台积极的产业政策以支撑民航发展。     

新冠疫情对城市核心区交通安全的干预效应分析

新冠疫情政策使城市核心区交通安全特征发生变化.本文利用交通事故接处警数据构建一维时间序列，分析疫情下交通事故的时间分布特征；针对交通事故量序列的非平稳特征，运用小波分解技术提取疫情防控政策干预下的序列结构突变点，该突变点排除春节假日因素的影响；结合支持向量机方法构建疫情防控政策对交通事故量影响的干预模型，评估疫情对交通事故量的影响程度.研究结果表明：疫情初期的管控政策使交通事故量平均每日下降12.23起，先以68.7%的速度衰减，又以30.9%的速度回升，该趋势一直持续到复工复产政策实施，相对宽松的交通管控政策使平均每日事故量下降值稳定在11.71起.     

基于乘客感知的多模式公交服务质量差异性研究

针对多模式公交服务质量的差异性，提出一种以TAN贝叶斯网络与支持向量机(SVM)为 基础的多方法组合评价模型，评价各模式公交服务质量，并预测检验了指标优化效应。首先，采 集2015—2018年市区线路、郊区线路、快速公交、定制公交的服务质量调查数据，基于公交方式截 面，使用TAN贝叶斯网络推理得出各因素对乘客满意度的影响能力及潜在影响关系；其次，结合 IPA分析方法，基于时间截面定位分析各模式公交选取指标的服务水平，辨识各模式公交需优化 的主要指标；最后，选取多层感知器(MLP)、长短时记忆神经网络(LSTM)与SVM进行对比，验证 了SVM回归预测的精准度，并采用SVM与OAT方法预测得到各模式公交满意度变化及指标敏 感性，参照因素间潜在的影响关系提出优化方案。结果表明：4种公交模式的服务质量影响关系 网络具有差异性，各模式公交均存在车厢拥挤问题，市区线路的指标优化效果最佳，正效应为 36.4%；市区和郊区线路均应与其他模式公交匹配发车计划，通过缩短乘客候车时长可分别提升 39%、32.2%的乘客满意度；快速公交需提升车辆行驶的稳定性，定制公交需要调整线路规划，减 少乘客乘车总时长，优化为整体服务质量提升带来的正效应分别为42.7%和37.4%。     

"非典"和新冠肺炎疫情对我国客货运输的影响比较与分析

为使运输行业有效做好新冠肺炎疫情防控工作并积极应对后续可能出现的行业风险，在剖析2003年“非典”疫情对各种交通运输方式客货运输流量产生影响的基础上，比较了新型冠状病毒肺炎疫情与“非典”疫情的共性与不同，分析了新型冠状病毒肺炎疫情将对我国客货运输发展产生的影响，预测新型冠状病毒肺炎疫情将在短期内对铁路客运、公路客货运、民航客货运造成较大负面影响；对铁路货运、航运影响较小；对快递、电商业发展产生积极影响。基于各运输方式客货运量所受影响预测，指出未来一段时期交通运输行业应关注的重点：要进一步健全行业突发危机管理机制和行业重大风险防范机制；针对此次疫情涉及面较广的特点，应关注农村交通运输防控工作，保障疫情期间“三农”健康有序发展。     

城市森林保护区道路交通规划——以九峰城市森林保护区道路交通规划为例

利用城区周边山体、植被等自然资源,为市民打造一个以森林景观为特色,具备通达性、绿色交通特征的城市森林保护区,是武汉市改善城市环境,将森林引入城市,促进人与自然和谐发展的迫切需要,是创建武汉市山水园林城市,走可持续发展之路的重要举措.着重研究了保护区的内涵、特点及其交通特征,提出保护区道路交通规划的特殊性,从而形成既要体现生态保护,又要体现旅游服务功能的规划理念,以此来指导保护区道路交通系统、道路线形、道路断面等规划设计,实现城市与森林的互动.