疫情条件下的公共交通：风险与可达性之间的非线性权衡
物理与社会
2025-11-11 v1 系统与控制
系统与控制
摘要
疫情暴露了保护公共健康与维持基本城市 mobility之间的关键张力。公共交通系统面临这一困境：它们使人们能够获得工作、教育和服务，却也促进旅客之间密切接触。我们构建了一个集成建模框架，将基于代理的流行病模拟(EpiSim)与优化为容量约束下的公共交通流模型耦合。以慕尼黑为案例研究，分析了设施关闭和交通限制的组合如何塑造疫情结果和可达性。结果揭示了三个关键见解：第一，疫情干预重新分配而非简单减少感染风险，将传播转移到家庭；第二，疫情干预与交通政策之间存在非线性相互作用——适度需求抑制可抵消大幅度容量削减；第三，疫情压力放大了时间和空间不平等，显著影响偏远地区和高峰时段的旅客。这些发现表明，单一行为限制既不高效也不公平，呼吁采取针对性、时空分化的措施，以构建疫情抗性且社会公平的交通系统。
引用
@article{arxiv.2511.06377,
title = {Public Transport Under Epidemic Conditions: Nonlinear Trade-Offs Between Risk and Accessibility},
author = {Gerhard Hiermann and Joana Ji and Ana Moreno and Rolf Moeckel and Maximilian Schiffer},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.06377},
year = {2025}
}