典型文献
疫情背景下中国居民城际出行恢复力、恢复模式与影响因素
文献摘要：
新冠疫情爆发以来,居民城际出行受到显著影响,其时空波动规律反映了居民城际出行恢复力和恢复模式.文章基于百度迁徙数据,着眼于疫情防控常态化阶段,分析城际出行恢复力的分异格局,归纳总结时序波动规律与模式,并构建计量模型探究影响城际出行恢复力的因素.研究构建了波动比率、恢复比率、恢复弹性和恢复指数4个指标,用以衡量城际出行恢复力大小;将2021年中国新冠疫情划分为4个波次,各轮疫情持续时长不一,涉及地区范围各异.研究发现:①居民城际出行恢复力表现出一定的空间差异,东部地区最好,西部地区和中部地区其次,东北地区最差;②居民城际出行恢复模式时序与传统韧性三角形模式相似,根据疫情传播特征和性质具体可归纳为相对独立型、中间波动型、起点关联型、终点关联型、双向受制型等5种模式,表现出各异的曲线形态和特征;③对于居民城际出行恢复力的影响因素,机场、高铁等交通因素具有正向相关关系,而与GDP、产业结构等经济因素的影响表现为U型关系.疫情防控背景下,城际出行恢复模式和恢复力是城市韧性的重要方面,为制定相关城市政策提供了科学依据.
文献关键词：
新冠疫情;出行;恢复力;时序模式;韧性;风险;大数据;计量模型;中国
中图分类号：
作者姓名：
勾艺超;魏铭;王姣娥;王成金
作者机构：
中国科学院地理科学与资源研究所,北京100101;中国科学院大学,北京100049;中国科学院区域可持续发展分析与模拟重点实验室,北京100101;中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京210008
文献出处：
引用格式：
[1]勾艺超;魏铭;王姣娥;王成金-.疫情背景下中国居民城际出行恢复力、恢复模式与影响因素)[J].地球信息科学学报,2022(10):1941-1956
A类：
B类：
疫情背景下,中国居民,城际出行,恢复力,恢复模式,波动规律,百度迁徙数据,疫情防控常态化,分异格局,计量模型,探究影响,研究构建,复比,恢复指数,持续时长,力表,空间差异,中部地区,三角形,疫情传播,传播特征,独立型,受制,曲线形态,经济因素,疫情防控背景,城市韧性,关城,城市政策,时序模式
AB值：
0.276813
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