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新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响
被引量：
6
1
作者
闫常鑫
王彬
+3 位作者
陈理
向往
王云
闫学东
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期190-197,共8页
为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响,本文根据长沙市在新冠肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段,基于百度迁徙大数据,利用双重差分模型,识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控...
为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响,本文根据长沙市在新冠肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段,基于百度迁徙大数据,利用双重差分模型,识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果,分析交通防控政策对长沙市人口流动的影响。结果显示,长沙市在交通管制阶段,平均人口迁出强度、平均人口迁入强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%,有效地控制了人口流动,降低了疫情扩散危险。在交通恢复阶段,长沙市人口流动强度逐渐反弹,城市内部出行强度基本恢复到2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性,为常态化疫情防控下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。
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关键词
城市交通
交通防控政策
双重差分模型
人口流动
百度迁徙大数据
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职称材料
新冠疫情影响下中国城市网络特征时空变化研究
被引量：
3
2
作者
施泓羽
唐炉亮
+2 位作者
郑枭于
杜韵琦
吴悦然
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2023年第3期23-30,共8页
新冠疫情(COVID-19)对人口流动与城市网络产生了巨大影响,该文基于百度人口迁徙数据,利用多维度特征评价方法分析疫情暴发前后中国城市网络的空间关联特征变化,有助于重大卫生事件突发期间人口出行和迁徙模式认知以及疫情后的社会恢复...
新冠疫情(COVID-19)对人口流动与城市网络产生了巨大影响,该文基于百度人口迁徙数据,利用多维度特征评价方法分析疫情暴发前后中国城市网络的空间关联特征变化,有助于重大卫生事件突发期间人口出行和迁徙模式认知以及疫情后的社会恢复。结果表明:①城市网络中重要性相对较高的城市面对疫情等突发状况冲击时的韧性比低位城市小,加权优势度最大起伏可达0.380,且城市位次恢复需要更多时间;②城市间形成以长江三角洲、珠江三角洲、成渝、京津冀4个城市群为核心顶点的“筝型”城市网络结构,核心城市群中的大规模疫情暴发会明显抑制整个网络的人口流动规模和密度,并且其部分城市职能会暂时被周边核心城市分担;③城市集群结构韧性大,在长时间序列上保持稳定,间断性疫情暴发不会明显改变城市群结构,城市群内部的优势城市会发生明显变化;④疫情暴发会降低全国人口的出行意愿,但在疫情暴发前后,各城市与其主要人口流动城市间仍能保持健康的联系。
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关键词
COVID-19
人口流动
网络分析
社团检测
百度迁徙大数据
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职称材料
题名
新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响
被引量：
6
1
作者
闫常鑫
王彬
陈理
向往
王云
闫学东
机构
长沙市规划勘测设计研究院
长沙理工大学
北京交通大学
出处
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2021年第5期190-197,共8页
基金
国家自然科学基金(71701023,71931003)
湖南省自然科学基金(2019JJ50656)。
文摘
为探究新冠肺炎疫情下交通防控政策对长沙市人口流动的影响,本文根据长沙市在新冠肺炎疫情期间颁布的交通防控政策和疫情实时防控情况划分防控阶段,基于百度迁徙大数据,利用双重差分模型,识别长沙市不同阶段的交通防控政策以及量化防控效果,分析交通防控政策对长沙市人口流动的影响。结果显示,长沙市在交通管制阶段,平均人口迁出强度、平均人口迁入强度及城市内部出行强度分别下降了83.68%、69.24%及59.74%,有效地控制了人口流动,降低了疫情扩散危险。在交通恢复阶段,长沙市人口流动强度逐渐反弹,城市内部出行强度基本恢复到2019年同期水平。本文研究结果显示了交通管制对疫情扩散限制的有效性,为常态化疫情防控下精准防控政策和复工复产政策制定提供参考。
关键词
城市交通
交通防控政策
双重差分模型
人口流动
百度迁徙大数据
Keywords
urban traffic
traffic control policy
difference-in-difference model
population flow
baidu migration big data
分类号
U491.4 [交通运输工程—交通运输规划与管理]
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职称材料
题名
新冠疫情影响下中国城市网络特征时空变化研究
被引量：
3
2
作者
施泓羽
唐炉亮
郑枭于
杜韵琦
吴悦然
机构
武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
中山大学地理科学与规划学院
出处
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2023年第3期23-30,共8页
基金
国家重点研发计划项目(2017YFB0503604、2016YFE0200400)
国家自然科学基金项目(41971405、41671442、41901394)。
文摘
新冠疫情(COVID-19)对人口流动与城市网络产生了巨大影响,该文基于百度人口迁徙数据,利用多维度特征评价方法分析疫情暴发前后中国城市网络的空间关联特征变化,有助于重大卫生事件突发期间人口出行和迁徙模式认知以及疫情后的社会恢复。结果表明:①城市网络中重要性相对较高的城市面对疫情等突发状况冲击时的韧性比低位城市小,加权优势度最大起伏可达0.380,且城市位次恢复需要更多时间;②城市间形成以长江三角洲、珠江三角洲、成渝、京津冀4个城市群为核心顶点的“筝型”城市网络结构,核心城市群中的大规模疫情暴发会明显抑制整个网络的人口流动规模和密度,并且其部分城市职能会暂时被周边核心城市分担;③城市集群结构韧性大,在长时间序列上保持稳定,间断性疫情暴发不会明显改变城市群结构,城市群内部的优势城市会发生明显变化;④疫情暴发会降低全国人口的出行意愿,但在疫情暴发前后,各城市与其主要人口流动城市间仍能保持健康的联系。
关键词
COVID-19
人口流动
网络分析
社团检测
百度迁徙大数据
Keywords
COVID-19
population mobility
network analysis
community detection
Baidu migration big data
分类号
C922 [社会学—人口学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
新冠肺炎交通防控政策对长沙市人口流动的影响
闫常鑫
王彬
陈理
向往
王云
闫学东
《交通运输系统工程与信息》
EI
CSCD
北大核心
2021
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
新冠疫情影响下中国城市网络特征时空变化研究
施泓羽
唐炉亮
郑枭于
杜韵琦
吴悦然
《地理与地理信息科学》
CSCD
北大核心
2023
3
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职称材料
已选择
0
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引证文献
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