Covid-۱۹ Impact on Rail and Air Modes: a SARIMA Model of Duration and Severity (Case Study: Iran)

سال انتشار: 1403
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 95

فایل این مقاله در 15 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد

استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:

لینک ثابت به این مقاله:

شناسه ملی سند علمی:

JR_IJTE-12-2_002

تاریخ نمایه سازی: 26 شهریور 1404

چکیده مقاله:

People’s outdoor activities changed significantly as a result of the spread of the COVID-۱۹ pandemic. People’s travel behavior was greatly affected by the change in their activities, and as a result, the demand for public transportation systems such as rail and air was dramatically reduced. Despite the existence of numerous studies relating to the impact of COVID-۱۹ on rail and air travel demand, the extent of the impact of the pandemic on non-high-speed railway (HSR) and air travel is still unknown in developing countries in terms of intensity and duration. In this research, two SARIMA models have been calibrated to forecast travel demand for rail and air modes. This is done using monthly data on the number of passengers carried up to the date before COVID-۱۹ outbreak. The forecasts from the mentioned models are assumed to represent travel demand in the absence of pandemic. According to the results, the demand for rail transportation has decreased by ۴۶%, resulting in a reduction of ۳۱.۹۲۴ million passengers, while the demand for air travel has decreased by ۳۴%, resulting in a reduction of ۹.۵۸۸ million passengers. Also, rail transportation reached normal conditions eight months later than air transportation (lack of pandemic impact on demand). This study is important to identify the behavior of non-HSR and air transportation modes in the face of future crises similar to COVID-۱۹, which can lead to the optimal distribution of limited resources of developing countries in future crises.

نویسندگان

Mohammad Amin Emami

PhD candidate in Transportation Planning, Faculty of Civil & Environmental Eng. Tarbiat Modares University, Tehran, Iran

AmirReza Mamdoohi

Associate Professor of Transportation Planning, Faculty of Civil & Environmental Eng. Tarbiat Modares University, Tehran, Iran

مراجع و منابع این مقاله:

لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :
  • Abdi, M. (۲۰۲۰). Coronavirus disease ۲۰۱۹ (COVID-۱۹) outbreak in Iran: ...
  • Bazzo Vieira, J. P., Vieira Braga, C. K., & Pereira, ...
  • Chatterjee, S., & Simonoff, J. S. (۲۰۱۳). Handbook of Regression ...
  • https://doi.org/۱۰.۱۱۱۱/insr.۱۲۰۲۰_۲۲Emami, M. A. (۲۰۲۱). Forecasting Railway Travel Demand in Iran ...
  • (۲۰۲۱). Rail transport severely impacted by COVID-۱۹ in ۲۰۲۰ ...
  • Fabianová, J., Fedorko, G., Michalik, P., Molnár, V., & Neradilová, ...
  • (۲۰۲۰). Annual Report ۲۰۲۰ ...
  • Lewis, C. D. (۱۹۸۲). Industrial and business forecasting methods. Butterworth ...
  • Li, T., Rong, L., & Zhang, A. (۲۰۲۱). Assessing regional ...
  • Li, X., de Groot, M., & Bäck, T. (۲۰۲۳). Using ...
  • Mahpour, A., & Kazemi Naeini, K. (۲۰۲۱). Investigating the social ...
  • Osborne, J. (۲۰۱۹). Improving your data transformations: Applying the Box-Cox ...
  • Pang, J., He, Y., & Shen, S. (۲۰۲۳). High-Speed railways ...
  • Pereira, F., Costa, J. M., Ramos, R., & Raimundo, A. ...
  • https://doi.org/۱۰.۱۰۱۶/b۹۷۸-۰-۱۲-۸۱۱۵۱۳-۸.۰۰۰۰۱-۷Profillidis, V. A., & Botzoris, G. N. (۲۰۱۹b). Trend Projection ...
  • https://doi.org/۱۰.۱۰۱۶/b۹۷۸-۰-۱۲-۸۱۱۵۱۳-۸.۰۰۰۰۶-۶Rothengatter, W., Zhang, J., Hayashi, Y., Nosach, A., Wang, K., ...
  • https://doi.org/۱۰.۱۰۱۶/S۰۱۴۰-۶۷۳۶(۲۰)۳۰۶۶۸-۱Tan, L., & Ma, C. (۲۰۲۱). Choice behavior of commuters’ ...
  • Vichiensan, V., Hayashi, Y., & Kamnerdsap, S. (۲۰۲۱). COVID-۱۹ Countermeasures ...
  • World Health Organization. (n.d.). Timeline of WHO’s response to COVID-۱۹ ...
  • Zhu, P., & Guo, Y. (۲۰۲۱). The role of high-speed ...
  • نمایش کامل مراجع