突发公共卫生事件下高速铁路客流分配研究

为合理分配突发公共卫生事件下高速铁路的客流,结合高速铁路物理网络及开行方案,构造高速铁路列车服务网络,将旅客出行的广义费用分为时间成本、票价支出和拥挤成本,从而确定高速铁路旅客出行广义费用计算方法,并将其作为出行阻抗;以旅客广义出行费用最小为目标建立客流分配模型,基于相继平均法(MSA)的改进算法求解该模型;利用Matlab编程,以武汉地区发生突发公共卫生事件为例,验证模型与算法的合理性。研究结果表明:突发公共卫生事件条件下高速铁路部分列车上座率较高或较小,可采用增开、减少列车的开行次数和调整列车的停站方案,使列车的上座率更合理。     

突发公共卫生事件政府协同治理网络韧性评价:以新冠疫情防治为例

为及时有效地应对各类突发公共卫生事件,具备韧性的应急治理组织结构是关键保障。以我国新型冠状病毒疫情防治为研究对象,收集我国自新冠疫情暴发以来中央层面的政策发文共951篇,整理发文主体间联合关系,得到政府协同治理关系矩阵,基于此,应用复杂网络理论,构建我国突发公共卫生事件政府协同治理网络;运用社会网络分析方法,提出系统表征网络结构韧性的5个维度的指标：层级性、匹配性、通达性、集聚性和多样性,进而实现从结构拓扑视角对我国政府协同治理组织韧性的评价。结果显示：我国突发公共卫生事件政府协同治理网络的网络度分布系数为-0.591 6;度关联系数为-0.188 3;平均路径长度为2.129 0;网络效率为0.403 5;平均聚类系数为0.598 9;网络平均独立路径数为4.095 5。该网络具有异质性且呈现较为明显的层级性,具备较好的冗余性,但网络流通水平低。表明我国突发公共卫生事件政府应急治理组织韧性水平低主要表现在其抵御、吸收风险的能力差,应调整网络结构以提高整体网络预警以及抗干扰能力。     

医院应对突发公共卫生事件的安全应急管理探讨——评《医院管理与公共卫生服务》

<正>突发公共卫生事件是指突然发生的，并对社会公众健康构成严重威胁与损害的各类卫生医疗事件，如大规模传染病疫情、多人中毒或受伤，以及原因不明的群体性疾病等。突发公共卫生事件的危害范围较广，既伤害生命健康，亦影响公共秩序。进入21世纪以来，中国已遭遇过数次突发公共卫生事件，对中国社会发展产生了巨大影响，由于现代社会人口国际流动等因素，     

近身攻击情景下恐慌情绪对疏散行为的影响研究

为研究近身攻击情景下行人疏散过程，基于恐慌情绪吸收模型、开放性-责任心-外向性-利他性-神经质(Openness-Conscientiousness-Extroversion-Agreeableness-Neuroticism, OCEAN)模型设计该情景下的行人恐慌情绪模型，通过改进传统的社会力模型体现恐慌情绪对行人行为的影响。经仿真验证，基于动态恐慌情绪驱动的行人应急疏散模型——行人恐慌情绪(Personnel Panic Emotion, PPE)-动态行为(Dynamic Behavior, DB)模型能有效体现该情景下行人疏散特征。设计两组对比试验，研究恐慌情绪、防御人员对疏散过程的影响。结果表明：1)考虑恐慌情绪下，疏散时间缩短42 s,被袭击人数减少5人，拥堵点由5处减少为3处，但行人疏散前期出现短时混乱，后期拥堵点的面积、人流密度更大；2)在疏散前期恐慌情绪传播主要受恐怖分子位置影响，全部行人开始疏散后，因拐角和出口处拥堵，恐怖情绪迅速大范围传播；3)防御人员能有效抑制恐慌传播，减轻恐慌情绪对疏散行为的负面影响，进一步提高疏散效率。该研究为此类情景的人员疏散提供了理论依...     

突变理论视角下突发群体事件演化机理研究

为探究突发群体事件各阶段的现象、动因和突变点等演化问题,通过剖析突发群体事件影响因素,将事件影响因素分为内在动因和外在诱因,以平息和爆发2种状态作为突发群体事件演化的趋势,构建突发群体事件演化模型,根据该模型解释突发群体事件各阶段的演化现象,找到突变点,分析演化趋势。结果表明:突发群体事件在内在动因和外在诱因的综合作用下,事件发展由量变到质变演化的3个层级阶段,其中,突变点对突发群体事件爆发起决定作用。     

北京市重大突发公共卫生事件特征分析及风险评估研究

为进一步加强北京市突发公共卫生事件的防控工作,基于北京市1998—2018年发生的43起重大级别及以上突发公共卫生事件的数据信息,从类型、时间和地点及人群分布3个维度分析其特征,并结合风险评估的一般流程和步骤,根据传染病、食物中毒、工业中毒、饮用水污染4类突发公共卫生事件的特点,采用文献调查方法建立4类突发公共卫生事件的风险评估体系,利用该体系对43起事件开展评估,结合评估结果提出措施。结果表明：北京市重大突发公共卫生事件在2002—2003年间发生较为频繁;顺义区、海淀区、朝阳区发生事件较多;学校及工作地等人员密集场所容易发生传染病和食物中毒等突发公共卫生事件;根据风险评估结果,极高和高风险级别事件集中于传染病和食物中毒类别。最后从构建全过程风险预警体系等3个方面提出的应对措施,为北京市加强突发公共卫生事件风险防控提供参考。     

突发公共卫生事件有哪几级响应

突发公共卫生事件,是指突然发生,造成或者可能造成社会公众健康严重损害的重大传染病疫情、群体性不明原因疾病、重大食物和职业中毒以及其他严重影响公众健康的事件。突发公共卫生事件的分类方法有多种,从发生原因来分,通常可分为:生物病原体所致疾病、食物中毒事件、有毒有害因素污染造成的群体中毒、出现中毒死亡或危害、自然灾害、意外事故引起的死亡、不明原因引起的群体发病或死亡。     

农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址研究

为提高农村突发公共卫生事件应急医疗设施选址决策的科学性,基于新冠肺炎(COVID-19)疫情传播迅速,危害性强的突发公共卫生事件特征,依据应急医疗设施设计标准并兼顾农村医疗预算少、应急道路崎岖的特点,首先,选取设施备选地工程地质条件、单位成本、传染率、抵达时间、场所规模以及服务覆盖区域6项影响因素,将熵值法(EVM)和层次分析法(AHP)有效结合确定影响因素权重;其次,建立考虑患者到应急医疗设施的距离之和最小以及所选择应急医疗设施的综合评价值最优的多目标选址模型;然后,设计改进的粒子群优化(IPSO)算法求解模型,得到选址决策;最后,选取天门市部分村庄进行实证分析,以验证模型算法的有效性。结果表明：传染率和单位成本是建设应急医疗设施主要影响因素,IPSO算法选取3个应急医疗设施,能够满足8个村庄患者的治疗需求,并保证患者在4～7 min内就医,为高效开展疫情防控活动提供保障。     

突发社会安全事件预警系统的设计与实现

突发社会安全事件易对社会秩序和社会稳定造成重大负面影响,因而及时、有效的预测与预警突发性社会安全事件,对于确保社会平稳运行具有重大的现实意义。基于突发社会安全事件的处置流程需求、数据需求和功能需求,本文首先提出了突发社会安全事件预警系统的体系结构;然后在深入分析群体性事件、突发公共卫生事件引发的社会安全事件和严重刑事案件的不同特点的基础上,设计并实现了突发社会安全事件预警系统。实验证明该系统可以预测不同社会安全事件的发展趋势,并为决策人员提供预警显示和合理化的处置方案。     

基于主动安全的重大事故网络舆情智能建模与仿真

针对重大安全事故发生时,肆意传播且真伪难辨的信息易引起社会负面情绪,给应急处置及救援工作带来不便的问题,基于主动安全理念,结合情感分析模型、主题计算模型和易感人群-潜伏人群-感染人群-离去人群(SEIR)模型,开展重大安全事故网络舆情仿真及控制策略研究。运用卷积深度置信网络(CDBN)、时域卷积网络(TCN)、条件随机场(CRF)组成的CDBN-TCN-CRF情感分析模型及T分布瓦瑟斯坦自编码器(TWAE)主题计算模型,识别情感极性及主题类别,跟踪网络舆情情感倾向及民众关注热点;运用SEIR模型来预测网络舆情走势,并研究网络舆情的传播过程和影响因素。结果表明：CDBN-TCN-CRF情感分析模型、TWAE主题计算模型及SEIR模型结合使用,可以更好地展现其对网络舆情深度分析与趋势预测的能力。     

突发公共卫生事件下公交暴露风险辨识方法:以深圳应对新型冠状病毒肺炎为例

为定量评估突发公共卫生事件下的公交暴露风险,基于公交线网、交通分析区及新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情信息等多源数据,考虑公交站点、交通分析区及疫情场所3种研究尺度,集成公交网络结构拓扑模型、公交网络中心性模型及核密度分析等空间分析方法,提出公交暴露风险的多尺度辨识方法,并以深圳市为例进行验证。结果表明:公交站点暴露风险在空间上呈现多中心—圈层结构,较高及高暴露风险站点多为交通枢纽、商场等,占比达26.40%;较高及高暴露风险交通分析区主要分布在工业、商业聚集区及居民点密集区,占比达32.84%;较高及高暴露风险疫情场所主要集中在城市核心区域,占比为28.92%。     

面向疫情危机的城市公共卫生系统韧性

为有效应对城市公共卫生危机,公共卫生系统韧性至关重要。以武汉新冠肺炎(COVID-19)疫情防控成功经验为例,运用扎根理论分析政府、社区、医疗机构、媒体、非政府组织在COVID-19疫情防控中的观念与行为,解析出反映系统韧性特征的疾病监测体系、防疫资源管理、合作治理能力等10个主范畴及对应的52个子范畴,由此将系统韧性细分为功能韧性、过程韧性和整体韧性。运用解释结构模型(ISM)构建提升公共卫生系统韧性的层次结构模型,揭示多元社会主体通过前述韧性要素集合:社会防疫基础、防疫科技与文化、疫情风险综合治理的层级递进应急准备,实现城市公共卫生系统韧性提升目标。     

A longitudinal analysis of the association between emotion regulation,job satisfaction,and intentions to quit

The present longitudinal study explored the association between emotion regulation, defined as the conscious manipulation of one's public displays of emotion, and job satisfaction and intentions to quit. We predicted, based on an emotional dissonance model, that the suppression of unpleasant emotions decreases job satisfaction and increases intentions to quit. We propose a social interaction model that predicts that the amplification of pleasant emotions increases job satisfaction and decreases intentions to quit by improving the quality of interpersonal encounters at work. Data from 111 workers were gathered at two time points separated by four weeks. Advantages of the design included the use of longitudinal data and the statistical control for several personality, job, and demographic factors. Longitudinal regression analyses and tests of mediation revealed that, as predicted, (a) the suppression of unpleasant emotions decreases job satisfaction, which in turn increases intentions to quit, and (b) the amplification of pleasant emotions increases job satisfaction. Applied implications are discussed and suggestions for future research are offered. Copyright © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.     

Methodology for risk assessment of COVID-19 pandemic propagation

This paper proposes a methodology to perform risk analysis of the virus spread. It is based on the coupling between CFD modelling of bioaerosol dispersion to the calculation of probability of contact events. CFD model of near-field sneeze droplets dispersion is developed to build the SARS-CoV-2 effect zones and to adequately capture the safe distance. The most shared classification of droplets size distribution of sneezes was used.Droplets were modeled through additive heating/evaporation/boiling laws and their impact on the continuous phase was examined. Larger droplets move behind the droplet nuclei front and exhibit greater vertical drop due to the effect of gravity. CFD simulations provided the iso-risk curves extension (i.e., the maximum distance as well as the angle) enclosed by the incident outcome effect zone. To calculate the risk indexes, a fault tree was developed and the probability of transmission assuming as of the top event “COVID-19 infection” was calculated starting from the virus spread curve, as main base case. Four phases of virus spread evolution were identified: initiation, propagation, generalised propagation and termination. For each phase, the maximum allowable close contact was computed, being fixed the values of the acceptable risk index. In particular, it was found that during the propagation case, the maximum allowable close contacts is two, suggesting that at this point lockdown should be activated. The here developed methodology could drive policy containment design to curb spread COVID-19 infection.     

新型冠状病毒肺炎疫情对城市建筑内电梯检验检测及设计的影响

新冠疫情是一个需要多学科、多行业、多部门协同配合,才能有效应对的重大公共健康挑战.本文简要介绍了新型冠状病毒(COVID-1 9)的疫情发展过程,解析了它的传播途径及防护级别分级,并依据国家市场监督管理总局的疫情防控期间电梯安全监管指导思想,重点分析了疫情对电梯检验检测的影响及对策,探索了电梯设计中防疫技术的开发,为当...     

Special Report from the CDC: Strengthening social connections to prevent suicide and adverse childhood experiences (ACEs): Actions and opportunities during the COVID-19 pandemic

Introduction: During this time ofintensified hardship and disruption due to the SARS-CoV-2 (COVID-19) pandemic, communities, practitioners, and state and local governments have had to rapidly implement and adapt strategies that support mental health and wellbeing during a global pandemic. Prior to the COVID-19 pandemic, suicide was the 10th leading cause of death in the United States, and at least half of the top 10 leading causes of death have been associated with adverse childhood experiences (ACEs). A number of established risk factors for suicide and ACEs may have been exacerbated by the pandemic, including loneliness and lack of connectedness. Method: This article briefly considers the effects of COVID-19 on social connection and outlines the importance of adapting and developing programming and resources that address suicide and ACEs prevention during a time of infrastructure disruption. Practical Applications: The COVID-19 pandemic has affected the ways that many individuals are able to safely interact and socially connect due to public health prevention strategies implemented to slow the spread of COVID-19. Local, city, and state government, community organizations, and public health and medical practitioners should consider the adaptation and development of existing and new programming, resources, and activities that support and strengthen social connection. In addition to implementing programs, policies may help address systemic and structural barriers to social connection, such as access to parks and open space, public transportation, or digital connectivity.     

疫情管控期间公共场所火灾疏散研究*

为探究新冠疫情管控期间公共建筑安全出口开放状态对人员疏散影响,通过实地调研了解公共建筑疏散管理及安全出口开放状态,利用Pathfinder模拟疫情管控前后某高校办公楼人员火灾疏散,分析人员疏散过程中个人拥堵总时长、最长连续拥堵时长、人员疏散路径,提出3种推荐出口开放方案,并通过Pathfinder模拟得到最优方案。研究结果表明:疫情管控期间,各公共建筑均关闭部分安全出口,以便于体温检测;疫情管控期间人员拥堵时长显著增大,常规情况下人均拥堵时长为16.01 s、个人拥堵时长最大为120.45 s,疫情管控期间人均拥堵时长为23.92 s、个人拥堵时长最大为168.23 s;区域A部分人员汇合至区域B中,导致楼梯2人员密度增大,在2~3层楼梯发生拥堵;同时开放出口Ⅰ和Ⅳ的方案Ⅲ为最优开放方案。     

基于突变理论的非常规突发事件下个体行为状态研究

针对非常规突发事件下个体行为状态,考虑物质环境、社会环境和个体属性等因素,建立评价影响个体行为状态的3级指标体系;在分析非常规突发事件下个体行为状态突变特征的基础上,建立非常规突发事件下个体行为状态的尖点突变模型;采用突变级数法对4类非常规突发事件进行实例分析,得到4类突发事件下个体行为状态的影响度。实例表明,不同类型非常规突发事件下个体行为状态的影响度不同;重大自然灾害和公共卫生类型突发事件中个体行为所受影响最大,社会安全事件次之,事故灾难突发事件中最小。     

疫情背景下生鲜电商企业车辆路径优化研究

为解决疫情背景下复工难导致的配送能力受限，从而影响生鲜电商企业为居家消费者配送生鲜物资的问题，基于疫情下居家消费者以小区为单位的团购特点以及生鲜物资的保鲜时长与防疫用品的有效防护时长限制，构建疫情背景下生鲜物资配送车辆路径优化模型，以求解并优化生鲜电商企业配送车辆行驶路径，使其在完成配送任务的前提下，使用最少配送车辆完成以小区为单位数量激增的需求订单，在履行生鲜电商企业社会责任的同时实现末端配送总成本最小化。最后通过新冠肺炎疫情下的算例分析验证模型的有效性。结果表明:构建的模型具有现实可行性，为疫情下面临复工难问题的生鲜电商企业物资配送路径优化提供思路。     

基于元胞自动机恐慌状态下人群疏散模型研究

为了研究恐慌情绪对疏散中人群行为的影响，结合决策理论和情绪感染相关理论，同时考虑恐慌情绪对行人决策的影响和恐慌情绪本身的动力学特性，如情绪感染和衰减等，采用元胞自动机方法，建立基于场域模型的恐慌状态下行人决策修正模型，采用该模型研究恐慌情绪对人群疏散行为的作用规律。研究发现:当处于优势疏散位置的行人，由于恐慌做出非理性决策，不仅降低了自身的疏散效率，而且会占据其他行人的最优疏散路径，因此导致整体疏散效率的下降；随着恐慌情绪阈值增加，同一时刻的恐慌人数减小，疏散时间减小，且存在某一临界值，使疏散时间最短；情绪自衰减速率是影响恐慌情绪的关键因素，且存在决定恐慌情绪的蔓延或者衰减的临界值；行人的恐慌程度随着行人密度的增加而增加，因为人群规模较大时，恐慌情绪的感染次数增加，并在人群中得到反复加强，从而使人均恐慌值增加。