La pandemia de COVID-19 introdujo al mundo la necesidad de lidiar con la compensación entre minimizar la probabilidad de contagio y proporcionar a las personas los servicios que necesitan. Esta compensación estipula que una gran distancia entre personas reducirá la probabilidad de contagio, pero hará que el servicio sea ineficiente, y viceversa. Este trabajo se centra en el centro de tránsito ferroviario urbano (URT), como un ejemplo de un área de pasajeros concurrida, a partir de la cual podemos derivar una política de preparación óptima para utilizar durante el tiempo de pandemia de cualquier coronavirus. Utilizamos una metodología de simulación, basada en el modelo clásico de fuerza social, para representar comportamientos y características de los peatones. El proceso de movimiento del flujo de pasajeros es un mecanismo que exploramos para averiguar cómo la política de gestión epidémica y los comportamientos psicológicos relacionados con los peatones interactúan con el sistema URT. La complejidad de los sistemas respecto a las distancias de prevención de contagios se prueba en varios escenarios: antes/después del brote, y para diferentes distancias entre personas que demuestran diferentes niveles de aglomeración. Un estudio de caso de la estación Xinjiekou, URT de Nanjing, China, permite evaluar la política de gestión de pasajeros con distancias entre personas de 0.5 m, 1.0 m y 2.0 m. El rendimiento en múltiples escenarios ilustra la compensación dinámica entre la eficiencia de los comportamientos de caminata de los peatones y las necesidades de distanciamiento para prevenir la transmisión de coronavirus. Los resultados muestran que la longitud de la cola con distanciamiento social de 1.0 m y 2.0 m aumenta en un 4.17% y un 21.22%. Los retrasos promedio en el embarque son de 14.1 s y 22.5 s para 1.0 m y 2.0 m, lo que lleva a aumentos del 15.29% y 22.39%, respectivamente, en comparación con el distanciamiento social ordinario de aproximadamente 0.5 m.