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

发布时间：2021-07-16 18:59

　　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. 

【文章来源】：交通运输系统工程与信息. 2020,20(06)北大核心EICSCD

【文章页数】：8 页

【部分图文】：

出行链网络与典型活动链

可行出行路径

数据获取与收集始终是行为分析模型应用所面临的一个挑战[13].特别是新冠病毒携带者出行信息的收集，因巨大的感染风险而不可能通过常规交通调查获取.本文基于确诊病例的流行病学调查报告提取新冠病毒携带者的出行行为数据.以扬州市2020年2月9日的1例新增确诊患者信息为例，如图3所示，其通报内容不仅包含了确诊患者个人属性信息，还通过文字描述了确诊患者出行历史信息.图3绘制了该病例1月17日的出行时空轨迹图，准确描述了其当日的活动内容，活动时间、出行方式等信息.以江苏省为研究对象，共收集151位新冠肺炎确诊患者的流行病学调查报告.为建立普通出行者的出行行为模型，通过线上问卷调查收集146份普通居民疫情期间的出行历史数据.调查内容包括出行者个人属性信息和出行历史信息.表2总结了两个样本集的社会人口特征.


本文编号：3287576