本書在以新冠病毒為代表的傳染性疫情的背景下，面向客運(yùn)交通系統(tǒng)，對人員流動與疫情傳播的相互影響機(jī)制、截?cái)嘁咔閭鞑ネ緩降目土鞴芸貙Σ哌M(jìn)行了研究。針對不同交通場景、不同疫情擴(kuò)散情況，運(yùn)用大數(shù)據(jù)技術(shù)對疫情傳播與交通活動的時空關(guān)系及分布特性進(jìn)行了探索性分析，揭示了不同疫情發(fā)展時間階段與客流發(fā)生及其交通活動的內(nèi)在關(guān)聯(lián)；基于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等數(shù)據(jù)處理方法，運(yùn)用數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，模擬疫情期間客流發(fā)生與移動特征，進(jìn)行了疫情發(fā)展情況的效應(yīng)評價(jià)和疫情背景下的客運(yùn)交通預(yù)測；以超前防范、控制傳染源以及切斷傳播途徑為目標(biāo)，根據(jù)疫情的實(shí)際變化情況和預(yù)測的交通需求，提出了系統(tǒng)的交通組織和旅客運(yùn)輸管控策略，可為防止病毒通過客運(yùn)系統(tǒng)進(jìn)行異地?cái)U(kuò)散與傳播，并盡最大可能保證疫情期間客運(yùn)系統(tǒng)的正常運(yùn)作提供參考，有助于有效應(yīng)對傳染性疫情對客運(yùn)系統(tǒng)造成的突發(fā)性和常態(tài)化挑戰(zhàn)。