How Does COVID-19 Affect Traffic on Highway Network: Evidence from Yunnan Province, China
Notice bibliographique
Résumé
The COVID-19 pandemic and antipandemic policies have significantly impacted highway transportation. Many studies have been conducted to quantify these impacts. However, quantitative analysis of the impacts on province-wide traffic in developing countries, such as China, is still inadequate. This paper tried to fill this gap by proposing equations to quantify the traffic variations of overall province-wide traffic and to analyze the intercity bus traffic variation and intercity bus usage, applying the K-means cluster method to conduct the analysis of traffic reductions in regions with different levels of economic development, and using the hypothesis testing for traffic recovery analysis. It is found that passenger vehicle traffic and truck traffic dropped by 59.67% and 68.19% during the outbreak, respectively. The intercity bus traffic on highways declined by 59.8% to 98.6%, and the intercity bus usage dropped by 55.6% on average. For traffic reductions in different regions, the higher the GDP per capita was, the more the traffic was affected by the pandemic. In regions with lower GDP per capita, traffic variations were minor. It is also found that the passenger vehicle traffic went through four stages in 99 days: the Decline Stage, Rapid Recovery Stage, Slow Recovery Stage, and Normal Stage, while truck traffic only experienced the Decline Stage, Rapid Recovery Stage, and Normal Stage and took 51 days to recover to the Normal Stage. In the Rapid Recovery Stage, the recovery rates were 15.6% and 12.9% per week for passenger vehicle traffic and truck traffic, respectively, and the recovery rate was only 2.1% for passenger vehicle traffic in the Slow Recovery Stage. Despite the recovery of traffic volumes, neither passenger-kilometers nor tonne-kilometers of freight in 2020 reached the same level as in 2019. These findings help the understanding of the pandemic’s impacts on highway traffic for researchers and can provide valuable references for decision-makers to develop antipandemic policies.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».