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。     

"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。     

新型冠状病毒肺炎疫情防控背景下智慧医院建设实践与思考

目的 建立“智慧服务”、“智慧医疗”、“智慧管理”三位一体的智慧医院,提高医院新冠肺炎疫情常态化防控与应对能力。方法 结合疫情常态化防控的核心需求,建立智慧医院整体架构,以新兴技术为手段,以强化系统集成与安全保障为基础,以互联互通与电子病历工程为抓手,有序推进31个信息系统建设与融通项目。结果 通过构建以自助设备、互联网医院与智能设备应用为核心的“智慧服务”,实现了线上线下一体化、诊疗全程覆盖的服务机制,互联网医院在疫情暴发期间发挥了重要的补位作用。通过构建以电子病历为核心的一体化医师工作站、智慧护理、医疗质控等平台,实现了诊疗数据互通与医护质量控制。通过健全优化信息系统,实现了线上办公、线上教学、智慧后勤、智慧科研管理等功能,有效提升了医院应急管理的能力。结论 智慧医院建设能够为新冠肺炎疫情防控工作提供坚实的保障,但也面临诸多问题,“智慧服务”建设需要政府主管部门的大力支持,“智慧医疗”一体化建设有待进一步加强,“智慧管理”建设也需多管齐下。     

美国大流行性流感防控机制对我国交通运输部门防控新冠肺炎疫情的启示

通过对《美国大流行性流感国家战略》《大流行性流感国家战略实施计划》《大流行性流感准备、响应和恢复指南——重点基础设施和关键资源》等3份文件核心要点的解读,介绍了美国联邦运输部在大流行性流感防控中发挥的作用及采取的措施,提出美国大流行性流感防控机制对我国交通运输部门防控新型冠状病毒肺炎疫情的启示,包括：借鉴美国大流行性流感防控理念,完善我国交通运输部门应对突发公共卫生事件的机制;建议我国交通运输部门在充分总结现有经验的基础上,参考美国大流行性流感防控体系,制订我国交通运输业防控大流行性传染病的顶层计划,为应对未来疫情暴发做好准备;在疫情防控过程中和疫情结束后,始终加强科学研究,通过大数据分析等手段,科学决策,完善各类政策、法规和标准。     

新型冠状病毒肺炎疫情防控背景下大型综合医院安保防范策略分析

新型冠状病毒肺炎传染性极强、隐匿性高,严重危害人类健康,同时也给医院安保工作带来了极大的挑战。针对大型综合医院的业务实际,保卫部在疫情防控工作中积极应对,对院内风险区域的等级进行划分,制定了相应的安保防范策略。本文在完善已有的安保管控体系基础上系统梳理了重大突发公共卫生事件的应急管理策略,探讨了疫情期间如何科学部署人员及妥善规划风险患者诊疗流程的应急管控措施,旨在为疫情下确保大型综合医院医疗接诊秩序的稳定提供参考。     

新冠肺炎疫情下的公交运营组织探究

近三年的新冠肺炎疫情给我国经济和社会生产生活带来巨大影响,各行各业受到冲击,城市居民的交通出行需求和出行方式也在疫情应对政策变化中不断调整。受新冠病毒传播特性和疫情防控政策的变化性影响,城市公共交通客流出现断崖式下降。本文从疫情影响公交运营组织着手,分析疫情下的公交客流变化,提出如何在保证社会效益和经济效益的基础上开展公交运营组织。同时结合疫情对全社会的影响,把不利条件合理利用,提出了公交运营组织的调整建议,以供行业参考。     

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.     

新型冠状病毒肺炎疫情对某高校不同专业大学生心理的影响

目的 研究新型冠状病毒肺炎疫情下高校不同专业大学生的心理健康状况,为高校大学生心理健康评估及心理危机干预提供依据.方法 选择西安某高校大学生作为调查对象,采用新型冠状病毒认知及《焦虑自评量表》《抑郁自评量表》评估不同专业学生对疫情的认知及心理状况.结果 收回456份问卷,其中有效问卷430份.在新型冠状病毒肺炎疫情期间...     

基于新型冠状病毒传播机理的交通出行易感度研究

为科学判断各交通方式出行过程中人群感染病毒的风险概率进而有效控制病毒传播,借助空气传染病模型,根据已发布的新型冠状病毒传播机理,构建了交通出行的病毒易感度评估模型,模型包含对病毒传播有重要影响的通风、载客密度、暴露时间等主要参数。选用各种运输方式中有代表性的运载工具进行不同假设情景下的易感度评估,结果表明,在各种有效防控措施均得以采用的情景下,乘坐交通工具的易感度相比高危情景降低97%以上,相比基准情景降低93%以上。研究可为交通领域的科学防疫、精准施策提供依据。     

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。     

换乘行为影响下的城市公交配流算法

针对中国大城市的工作生活模式与公交网络的特性,以成都市居民公交出行为研究对象,提出了符合乘客路径选择行为的广义公交路径.考虑了公交出行的路段阻抗和站点阻抗,建立了公交路径阻抗函数,提出了有效路径的确定方法.基于改进的Logit模型,建立了一种换乘行为影响下的路径选择模型.以成都市部分公交网络为例,应用提出的配流算法进行实例验证.分析结果表明:当选定的4条公交线路高峰时段的最小发车间隔分别为4、4、3、3 min,非高峰时段的最大发车间隔均为10 min时,对应的最小换乘步行时间和最大换乘步行时间分别为0、6 min;当最大路径阻抗和最小路径阻抗分别为71.5、51.5 min时,对应的乘车时间分别为60、48 min,路径选择比例分别为5.53％、41.98％;当最大路径阻抗和最小路径阻抗分别为52.5、48.5 min时,对应的乘车时间分别为42、39 min,路径选择比例分别为13.40％、62.07％;考虑换乘行为时,配流结果与实际值的最大相对误差、最小相对误差和平均相对误差分别为16.46％、11.09％、14.42％,不考虑换乘行为时,最大相对误差、最小相对误差和平均相对误差分别为34.37％、11.38％、23.15％.考虑换乘行为的配流结果更贴近实际情况.     

路径信息诱导的双层规划模型

为了缓解交通拥堵与提高路网运行效率, 建立了路径诱导信息的双层规划模型。上层模型描述信息发布者通过交通诱导信息发布手段优化路网层面的性能函数, 下层模型采用效用函数描述驾驶员最优路径选择行为, 其决策变量为交通信息类型, 从而将交通信息对于驾驶员路径选择行为的影响引入模型中。利用极点搜索算法对一个简单路网的双层规划模型进行算例分析, 得出了各种交通信息条件下上层目标函数值。虽然计算结果存在8%~13%的波动范围, 但交通拥堵时发布的拥堵消散信息是最优方案, 定性信息带来的总体效益要好于指示信息, 因此, 该模型可行。     

新冠疫情防控对大湾区高速公路运输的影响分析

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。     

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%。