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。

基于系统动力学的地铁客流防疫调控仿真分析

新型冠状病毒主要通过飞沫和空气传播,地铁是大运量公共交通方式,站内客流密度高,存在一定的感染风险,需采取有效客流组织和调控措施降低站内感染风险概率.借助系统动力学模型仿真地铁车站客流组织和分布;提出改进的交通出行易感度计算模型,并预测感染概率;运用仿真手段评价限制进站客流量、控制服务设施数量、延长站厅走行流线及增加地铁发车频次4种客流调控方案,并定量分析其对易感度的影响.研究结果表明,限制进站客流量对降低非付费区易感度较为有效;增加地铁发车频次对降低付费区易感度较为有效;延长站厅区域走行流线对降低站台层易感度较为有效.系统动力学建模为客流防控措施的预案制定和比较评价提供有效手段,仿真分析结果可为地铁站运营管理方采取科学防疫措施提供参考.