基于时刻表的公共交通系统传播风险分析

包括 COVID-19 在内的空气传播疾病引发了公共交通系统中传播风险的问题。然而，针对公共交通中传播风险缓解方法有效性的定量分析仍然缺乏。本文基于 Wells-Riley 模型，利用公交运营特征、时刻表、起讫点（OD）需求以及病毒特征作为输入，构建了传播风险建模框架。该模型对运营者可控制的各类因素，以及可能受更广泛政策决策影响的外部因素（如佩戴口罩）均具有敏感性。该模型用于评估传播风险随 OD 流量、计划运营以及口罩佩戴、通风和感染率等因素的变化情况。利用马萨诸塞湾交通局（MBTA）红线的实际数据，本文探讨了不同感染率情景下传播风险的大小与空间特征。论文评估了病毒载量相关因素与乘客负载因素的综合影响。增加发车频率可缓解传播风险，但无法完全补偿感染率的上升。列车不同车厢间乘客分布不均衡会提高全系统的整体感染概率。空间感染率模式亦应在政策制定中予以考虑，因其被证明会影响传播风险。对于带支线的线路，各支线间的需求分布十分重要，调整支线间发车间隔分配以平衡开往不同支线列车的负载有助于降低风险。