基于微观仿真出行模型的病毒时空扩散分布与控制

现代社会人们的交往活动日益频繁,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)等呼吸性传染疾病在人际间传播与人们的日常出行行为密切相关。因此,在城市规划和管理中需要研究和探讨呼吸性疾病传播的时空分布规律。利用西南某省会城市的居民出行调查数据,构建微观仿真出行模型,模拟病毒在中心城区和市域空间的动态传播过程。由于公共交通空间狭小、人员密集,乘客感染概率较大,故对抑制公共交通传播途径和采取全民预防措施的效果进行模拟分析。结果表明,这些措施可以有效降低病毒在人群中的感染速度和扩散范围,为早期病毒防控争取较长的窗口期。该方法可以辅助城市管理部门在疫情早期做出精准决策,也可以对未来城乡规划如何应对突发公共卫生事件提供借鉴。     

COVID-19疫情后武汉市公共交通运营策略研究

"新冠肺炎(COVID-19)"疫情过后,武汉市在复工复学与疫情防控双重要求下,城市公共交通运营面临新的挑战。为保障疫情后居民健康安全出行,以武汉市公共交通为研究对象,结合疫情、公交现状及出行特征分析疫情后公共交通运营问题,进而从需求与供给角度出发,制定武汉市疫情后公共交通组合运营策略。针对疫情防控要求提出准入策略、控制策略、分区运行策略;针对刚性通勤需求提出定制化策略、优先策略;针对对外交通枢纽爆发性客流问题提出灵活调度策略、大客流保障策略;针对公共交通客流回归问题提出乘车优惠策略。以上策略为武汉市公共交通管理部门逐步恢复公共交通提供参考依据,对降低疫情后居民出行风险及保障社会经济正常发展具有重要意义。     

突发疫情防控中公共汽车交通运营管理应对策略

自新型冠状病毒肺炎爆发以来,对城市公共交通领域产生了史无前例的挑战。公共汽车交通作为城市公共交通的重要组成部分,在疫情防控期间,既要持续地为城市居民提供保障性出行服务,又要有效地控制病毒传播的风险。在研究室内病毒通过飞沫在空气中的传播机理基础上,分析公共汽车车内病毒传播的主要影响因素。结合公共汽车运营管理特征指标,确定公共汽车交通在疫情防控过程中的7项具体控制指标。最后,重点针对疫情恢复期的公共汽车交通,从降低车内易感人群数量、防止出现车内感染者、缩短车内暴露时间和优化通风条件等方面提出应对策略。     

直面疫情丨欧辉客车发布“超级健康客车” 打造客运疫情防控专属解决方案

2020年春节,新型冠状病毒来势汹汹,牵动着全国人民的心。近日,很多企业都正式复工复产,各大城市也迎来了春运返程高峰,交通运输行业面临着严峻的考验。作为公路客运重要的交通工具和城市公共交通的主要载体,客车的健康防控工作显得尤为重要,这不仅关系到广大乘客的安全出行,还影响到全国的疫情防控大局。     

疫情下公共交通系统通勤客流测算及优化建议——以北京市为例

在新型冠状病毒肺炎疫情的影响下,北京市的公共交通通勤出行需求显著下降,公共交通系统运营状况与正常情景存在较大差异,亟须科学测算通勤客流的空间分布和数量特征。基于百度地图慧眼提供的时空大数据,针对公共交通通勤出行群体,推算通勤OD分布。借助路径规划算法对每条公共汽车和轨道交通线路的通勤客流强度进行分区段测算。进而使用头尾分割法对公共汽车和轨道交通线路的重要性和保障等级进行划分。最后,提出疫情时期城市公共交通系统运营优化的策略建议。     

助力公共出行防“疫”战 宇通客车已“全副武装”!

当前,防控新型冠状病毒肺炎疫情“阻击战”进入新阶段。节后返程高峰逼近,对于交通运输行业而言,全力阻断疫情通过交通工具扩散,既是责任,更是考验。而客车作为重要的公共交通出行工具和公路客运的主力军之一,如何做好疫情防护尤为关键。面对返程高峰,宇通发挥专业所长,升级研发出更多的防疫“黑科技”,从乘车的每一个环节严格把关,为您打造安全无忧的移动空间,为大家的健康安心出行保驾护航,助力打赢这场出行防“疫”战!     

LNG船在新冠疫情期间安全运营策略初探——以海洋石油301 (LNG)船为例分析

受新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情的影响,各行各业的工作进展缓慢.继日本"钻石公主号"邮轮事件,还发生了货船和美国航母感染新型冠状病毒肺炎(COVID-19)事件.LNG船作为一种专用于运输和加注液化天然气的特殊船舶,传染病期间的安全运营和管理更需要全面考虑和探索.指导船舶建立防控新冠肺炎疫情管理计划,包括船上隔离计划,指导船舶成立疫情防控工作组,由船长担任组长、船上部门负责人担任组员,完善各项疫情防控工作制度,监督船上所有人员落实各项防控措施.     

新冠疫情对青岛港海域货船活动及货物贸易的影响

2020年初,新型冠状病毒肺炎(COVID-19)开始在全球爆发,研究旨在评估COVID-19对青岛港海域货船活动及国际海运贸易的影响.通过对比2019和2020年的A IS数据,发现疫情期间国内外货船数量均有所减少,且这种改变与各国疫情的爆发时间存在一定滞后相关性.研究结果表明:国内疫情爆发初期,青岛港内海运贸易市场受到冲击,随着疫情在国外的逐渐蔓延,短期内拉动了青岛港外贸出口增长;但当疫情蔓延表现出失控局面时,全球消费需求降低、出口限制增加,货船出现"无货可运"现象,货船数量和聚集密度出现同比环比"双减少",青岛港与各国之间的贸易量暴跌,国际贸易受到重创.此外,疫情爆发后货船的靠泊时间缩短,也意味着货船数量和货运量的减少.     

基于个体出行数据的公共交通出行链提取方法

公共交通个体出行信息的提取对掌握公共交通出行的时空特征,改善居民通勤出行效率具有重要意义.研究从公交刷卡数据、公交定位数据、轨道AFC数据等海量公共交通多源数据的关联匹配与处理方法入手,提出了公共交通出行链信息提取中,换乘关系判断、通勤行为判别及出行起讫点匹配的方法与规则,标定了出行链匹配阈值参数,建立了基于个体出行数据的公共交通通勤出行链提取模型.提取模型的准确度验证表明:出行链结构提取及通勤出行判别的成功率均达到100%,出行阶段起讫点匹配成功率为87.5%,准确性为97.1%,满足了公共交通出行特征提取的需求.该方法为公共交通通勤出行判别及基于个体的微观通勤出行时空特征的深入分析奠定了基础.     

基于出行时间可达性的公共交通竞争力评估模型

为实现区域公共交通与小汽车间出行竞争力的定量化评价和影响关系解析,利用公共交通动静态数据、出租车运行数据及出行调查数据提取公共交通个体出行链和小汽车出行用时等信息,结合路径规划API(Application Programming Interface)计算公共交通及小汽车全过程出行耗时,基于全过程出行时间可达性视角构建公共交通竞争力评价模型;考虑公共交通竞争力的空间效应,分别选取土地利用和交通设施因素作为解释变量,提出基于空间杜宾模型的公共交通竞争力影响模型;以北京市为例,探究早、晚高峰等不同时段下区域公共交通竞争力与各影响因素之间的交互关系。结果表明：早、晚高峰期间公共交通竞争力的平均值均在1.50以内,平峰时段约为1.74,市中心区、地铁沿线和大部分居住社区周边区域的公共交通出行竞争力相对较高;各时段下公共交通竞争力呈现明显的空间依赖性,且存在“低-低聚集”“高-高聚集”的典型聚集区域;土地利用混合度、办公就业密度和地铁站点密度等因素具有显著的负向空间溢出效应,而道路网密度和绕行系数则表现出显著的正向效应。综上,所提出的评价模型能够定量化评估公共交通竞争力,所建影响模型能够在考虑空间依赖性的基础上解释竞争力与因素间的相互关系。     

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.     

"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。     

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。     

新冠肺炎疫情下武汉封城令对交通流的影响——以浙江省为例

为研究新冠肺炎疫情下武汉封城令对交通流的影响，基于新冠肺炎疫情期间浙江省移动手机漫游数据，采用数据挖掘和回归分析等方法，分析了交通流的时空分布及其与武汉封城令的关系。结果表明，武汉封城令发布后，浙江—湖北每日交通流量和疫区每日新增感染人数满足自然界的Taylor定律，即交通量的自然对数和疫区每日新增感染人数的自然对数线性负相关；人们往往倾向于在“不得不”离开的状态下逃离危险区域，而武汉封城令和紧急状态令对人口的出行影响具有1d的时间滞后性，其短期出行峰值持续时间为3d左右；政府发布武汉封城令使疫区交通出行量出现短期增长，但长期来看，使人们的交通出行更加谨慎，降低了流行病大范围传播的风险。据此，在全球新冠肺炎疫情加剧的形势下，建议政府部门可在海外各国疫情紧急发布状态后的1～3d内，实施海外输入交通流严格管控，并至少持续一周时间。     

突发公共卫生事件持续期居民中长距离出行方式选择行为研究

为剖析突发公共事件持续期风险感知属性对居民中长距离出行方式选择行为的影响，基于非集计理论，构建风险感知差异的居民出行方式选择多元Logit模型.在2020年3月新冠肺炎疫情持续期，通过网络采集1 643份有效调查问卷，运用SPSS软件标定模型参数，获取突发公共事件持续期，影响居民出行选择的主要风险感知因素，并进行敏感性分析.结果表明：防控措施和防控措施了解程度对居民出行方式选择有显著影响；以航空运输为参考，途径站点暴露率增加对铁路运输方式的选择概率有负向影响，对公路运输方式的选择概率有正向影响；保持疫情持续期航空的低票价，以及加大航空运输防控措施的宣传可提高居民选择航空出行的概率.     

考虑船舶封存与压港的电煤船舶调度优化模型

针对中国电煤水运系统的实际特点, 综合考虑了船舶封存与港口拥堵(压港)因素, 建立了混合整数规划优化模型, 对电煤船舶调度方案进行优化; 基于运输需求的硬时间窗、卸货港船舶排队等待时间与水路-铁路运输协同三因素之间的互动关系, 以运输系统总成本最小为目标, 协同优化水、铁电煤运输的货运分担率、水路运输任务指派和相应的船舶调度与封存/启用方案; 基于改进列生成算法, 提出了一种可精确求解实际规模电煤船舶调度问题的列生成算法, 利用Gurobi求解列生成的主模型, 使用动态规划标号法求解列生成的子模型; 利用中国南部某火力发电集团的实际数据, 对提出的算法进行了算例分析。计算结果表明: 在中等规模的算例中, 使用提出的改进算法获得最优解仅需73.61 s, 相比于使用基于运输任务运量排序的启发式求解方法(PHA), 求解效率提高了18.1%;在较大规模的算例中, 使用提出算法的计算时间仅为222.02 s, 同比PHA, 计算效率提高了19.1%;通过求解一个实际的调度问题可以发现, 利用提出的优化模型和算法能有效缩短船舶在卸货港的等待时长与船舶处于启用状态的时长, 使运输总成本下降17.13%, 实现了电煤稳定运输, 提升了企业运营效率, 降低了运营成本。      

突发公共卫生事件持续期居民中长距离出行方式选择行为研究

为剖析突发公共事件持续期风险感知属性对居民中长距离出行方式选择行为的影响,基于非集计理论,构建风险感知差异的居民出行方式选择多元Logit模型.在2020年3月新冠肺炎疫情持续期,通过网络采集1 643份有效调查问卷,运用SPSS软件标定模型参数,获取突发公共事件持续期,影响居民出行选择的主要风险感知因素,并进行敏感性分析.结果表明：防控措施和防控措施了解程度对居民出行方式选择有显著影响;以航空运输为参考,途径站点暴露率增加对铁路运输方式的选择概率有负向影响,对公路运输方式的选择概率有正向影响;保持疫情持续期航空的低票价,以及加大航空运输防控措施的宣传可提高居民选择航空出行的概率.     

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。      

智慧公交为疫情防控时期的公共出行保驾护航

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。