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Adapting node-place model to predict and monitor COVID-19 footprints and transmission risks

Communications in Transportation Research 2023年第1期3卷 249-258页

作者： Jiali Zhou Mingzhi Zhou Jiangping Zhou Zhan Zhao Department of Urban Planning and Design The University of Hong Kong999077Hong KongChina

The node-place model has been widely used to classify and evaluate transit stations,which sheds light on individuals’travel behaviors and supports urban planning through effectively integrating land use and transportation *** study adapts this model to investigate whether and how node,place,and mobility would be associated with the transmission risks and presences of the local COVID-19 cases in a ***,the unique metric drawn from detailed visit history of the infected,i.e.,the COVID-19 footprints,is proposed and *** study then empirically uses the adapted model to examine the station-level factors affecting the local COVID-19 *** model accounts for traditional measures of the node and place as well as actual human mobility patterns associated with the node and *** finds that stations with high node,place,and human mobility indices normally have more COVID-19 footprints in proximity.A multivariate regression is fitted to see whether and to what degree different indices and indicators can predict the COVID-19 *** results indicate that many of the place,node,and human mobility indicators significantly impact the concentration of COVID-19 *** are useful for policy-makers to predict and monitor hotspots for COVID-19 and other pandemics’transmission.

关键词： node-place model Land use Transport Human mobility COVID-19

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