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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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为分析山地城市建成环境对居民小汽车拥有的影响,探究不同坡度下居民地形感知对小汽车拥有影响的差异,采用贵阳市中心城区不同坡度下的小区居民调研数据,引入3个观测变量来评价居民的地形感知,将结构方程模型(SEM)计算出的潜变量适配值融入Logit模型中,构建包含潜变量和显变量的SEM-Logit模型来研究主客观建成环境与小汽车拥有的关系。结果表明:坡度对小汽车拥有产生积极影响,但不同坡度下的地形感知对小汽车拥有的影响有所不同。在地形条件相对较好的环境中,当小区坡度小于8%,居民对地形感知并不强烈,并认为从小区步行到公共交通站点的距离和时间花费在其承受范围内。因此,地形感知并未对小汽车拥有造成显著影响;在小区坡度为8%~15%时,地形感知对小汽车拥有产生显著负效应。生活在该小区类型的居民,尤其是收入相对偏低的居民,更喜欢选择电动自行车出行,削弱了小汽车拥有量;当小区坡度大于15%时,小区坡度与小汽车拥有量具有正相关性。该小区类型的道路坡度大,居民出行过程中通常会经历频繁的上下坡,造成出行时间花费长,继而形成强烈的地形感知。这严重降低了居民出行选择步行或骑行的可能性,转而提升了小汽车拥有的概率。同时,在SEM-Logit模型中也证明了除地形因素外,家庭年收入、到地铁站最近距离、土地利用混合度、目的地可达性、出行态度对小汽车拥有具有较大影响。 相似文献
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结合有轨电车线路的现有车辆自动定位数据,分析有轨电车运行效率及其相关影响因素。其中,影响因素从站台、路段、交叉口3个方面进行考虑。定性分析了不同站台型式、站台位置、交叉口类型的属性特征,并量化不同路段的路段长度、所包含的交叉口个数,同时考虑了交叉口控制策略对有轨电车运行时间的影响。以某已运营的有轨电车线路为例,通过建立多元线性回归模型,从不同层面探究不同因素对已运营有轨电车线路运行效率的影响。最后用模型对有轨电车新建线路的运行效率进行预测,并提出建议。 相似文献