為準(zhǔn)確評(píng)估新冠肺炎疫情期間的出行感染風(fēng)險(xiǎn),在對(duì)出行行為進(jìn)行全出行鏈建模基礎(chǔ)上提出出行風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估模型.基于江蘇省確診病例流行病學(xué)調(diào)查報(bào)告和線上問(wèn)卷調(diào)查數(shù)據(jù),分別對(duì)病毒攜帶者和普通出行者出行行為模型進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定,對(duì)比分析病毒攜帶者和普通出行者出行行為的異同.進(jìn)一步對(duì)疫情期間不同出行方式和出行活動(dòng)進(jìn)行感染風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估.得到結(jié)論:交通管制措施可有效降低出行感染風(fēng)險(xiǎn),就醫(yī)出行風(fēng)險(xiǎn)明顯高于其他出行活動(dòng),差旅在疫情傳播初期風(fēng)險(xiǎn)較高,非機(jī)動(dòng)車(chē)出行風(fēng)險(xiǎn)相對(duì)較低. 

【文章來(lái)源】：交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程與信息. 2020,20(06)北大核心EICSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：8 頁(yè)

【部分圖文】：

出行鏈網(wǎng)絡(luò)與典型活動(dòng)鏈

可行出行路徑

數(shù)據(jù)獲取與收集始終是行為分析模型應(yīng)用所面臨的一個(gè)挑戰(zhàn)[13].特別是新冠病毒攜帶者出行信息的收集，因巨大的感染風(fēng)險(xiǎn)而不可能通過(guò)常規(guī)交通調(diào)查獲取.本文基于確診病例的流行病學(xué)調(diào)查報(bào)告提取新冠病毒攜帶者的出行行為數(shù)據(jù).以揚(yáng)州市2020年2月9日的1例新增確診患者信息為例，如圖3所示，其通報(bào)內(nèi)容不僅包含了確診患者個(gè)人屬性信息，還通過(guò)文字描述了確診患者出行歷史信息.圖3繪制了該病例1月17日的出行時(shí)空軌跡圖，準(zhǔn)確描述了其當(dāng)日的活動(dòng)內(nèi)容，活動(dòng)時(shí)間、出行方式等信息.以江蘇省為研究對(duì)象，共收集151位新冠肺炎確診患者的流行病學(xué)調(diào)查報(bào)告.為建立普通出行者的出行行為模型，通過(guò)線上問(wèn)卷調(diào)查收集146份普通居民疫情期間的出行歷史數(shù)據(jù).調(diào)查內(nèi)容包括出行者個(gè)人屬性信息和出行歷史信息.表2總結(jié)了兩個(gè)樣本集的社會(huì)人口特征.


本文編號(hào)：3287576