基于选座行为的定制公交车内新冠病毒传播风险建模与分析OA北大核心CSTPCD

为精细度量公共交通车厢内不同乘客位置分布下的传染病传播风险,以新冠病毒早期传播特征为例,首先,分析了我国2019—2020年新冠病毒感染爆发前后的定制公交乘客选座行为变化规律。其次,基于加权接触网络,构建了传染病扩散模型(susceptible⁃exposed⁃infectious⁃recovered,SEIR),并探究了不同乘客位置分布下的新冠病毒传播风险。最后,量化对比分析了优化座位分配、控制上车人数、引导个人防护等管理策略下的防控效果。结果表明,新冠病毒爆发初期,乘客自发将座间距离增大15%,降低了超30%的感染风险;在防控策略方面,除个人防护可取得显著效果外,通过控制上车人数与优化乘客座位分布,也可大幅降低公交系统内的新冠病毒扩散风险。在最优选座策略下,以现有平均班次客流为参照,乘客感染风险可下降约40%。