《2020年度中国主要城市交通分析报告-高德地图-202101.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《2020年度中国主要城市交通分析报告-高德地图-202101.pdf（38页珍藏版）》请在taowenge.com淘文阁网|工程机械CAD图纸|机械工程制图|CAD装配图下载|SolidWorks_CaTia_CAD_UG_PROE_设计图分享下载上搜索。
1、 本研究报告由高德地图智慧交通业 务中心数据分析团队撰写，所载全部内容 仅供参考。 报告是基于高德超5.3亿月活跃用户和 交通行业浮动车数据，通过大数据挖掘技 术结合交通算法及交通理论编制，保证报 告合理性与科学性。报告中地面道路交通 通行时间计算方法，是考虑融合道路交叉 口延误时间（即信号灯等待时间），从时 间、空间、效率三个维度客观、综合地反 映了城市道路交通健康状况并提出诊断方 案的研究。报告力争做到精准、精细、精 确，为公众出行、机构研究及政府决策提 供有价值的参考依据。 报告中所涉及的文字、数据、图片及 标识等所有内容均受到中国著作权法、专 利法、商标法等知识产权法律法规以及相 关国
2、际条约的保护。未经高德事先书面许 可，任何组织和个人不得将本报告中的任 何内容用于任何商业目的。如引用发布， 需注明出处为“高德地图中国主要城市 交通分析报告”，且不得对报告进行有 悖原意的引用、删节和修改。报告以中文 编写，英文版由中文版翻译而成，若两种 文本间有差异之处，请以中文版为准。 “ 交通评价是一个极其复杂的工程，虽然大数据可以反映城市运行规律和特征，但源于数据来源和样本渗透的 差异性，认识的局限性，设备的不足等困难，更科学、更精确、更有价值是我们一直追求的目标。” 欲了解您所在城市交通拥堵数据，请访问： 感谢您的关注，敬请留意后续研究结果的发布 注： 高德5.3亿MAU来源于Qu
3、estMobile The Statement 声明 联合发布 中国主要城市交通分析报告以高德交通大数据发布平台、大数据开放平台、 阿里云MaxCompute及相关数据挖掘方法为支撑基础，描述城市交通现状、呈现演 变规律、预测未来发展趋势，专注拥堵成因及解决对策的研究。本年度报告由高德地 图联合“国家信息中心大数据发展部”、“清华大学-戴姆勒可持续交通联合研究中 心”、“同济大学智能交通运输系统（ITS）研究中心”、“未来交通与城市计算联 合实验室”、“高德未来交通研究中心” 等机构共同联合发布，在此一并表示感谢。 高德地图愿与政府、企业、院校等研究机构保持开放合作，共建交通共同体。 Summ
4、ary 概 述 交通“评诊治”咨询报告服务交通“评诊治”数据接口服务高德交通报告官网 高德交通大数据智库，提供城市交通管理政策、措施实施和改善评价，为城市交通 精准化综合施策提供“评诊治” 一体化的解决方案。 高德交通大数据智库 traffic-交通智库商务合作： 对体表导致的局部拥堵，通行能力导致的 区域用堵，出行结构不合理导致的城市拥 堵，提供一体化解决方案 通过30+项评价指标，快速扫描不同场景下城市 堵点和资源瓶颈；为城市交通管理部门诊断交通 问题，评估交通改善措施提供量化的数据支撑。 精细化分类城市交通拥堵场景，与交通管 理者、专业机构和交通“医生”，共同对 交通问题进行诊断 评 日
5、/周/月交通评价报告订阅明镜政府版 更多交通 “评诊治” 大数据产品及服务 诊治 区域、学校、医院、街道、实时拥堵 监测及改善监测报告 城市交通运行态势 提供城市及特定区域交通评价、诊 断、治理定制一体化解决方案 提供交通评价、诊断、治理60+指标项 数据接口服务 全国交通实时动态监测及分析报告集 Products and Services 产品与服务 5 城市范围： 样本说明： 城市道路公共交通评价、地面道路交通评价分别进行独立计算。 时间说明：全天 06:00-22:00 早高峰07:00-09:00 晚高峰17:00-19:00 无特殊说明，本报告统计时间均为2020年1月1日2020年
6、12月31日 数据呈现： 地面交通50城 选取 分析范围： 360城市+全国高速 选取 公共交通25城 地面道路交通评价 采用“六宫格”综合指标表示城市交通运行健康状况，多项指标兼容GB/T 36670-2018城市道路交通组织设计规范交通组织方案评价。 城市道路公共交通评价 “公交出行幸福指数”采用“公交全天运营速度、社会车辆与公交车速比及 全市全天线路运营速度波动率”三项指标综合评价城市地面公交效率。 根据高德地图开放平台人口定位和交通流量大数据，通过算法融合挖掘识别出城市人车出行活跃核心区， 该核心区范围为本报告城市道路路网评价范围。 Report description 编制说明 6
7、城市计算范围：人车出行活跃核心区（ “人+车”大数据，全息勾勒城市核心区边界） 人流车流 紫色填充区域 高德LBS定位数据高德地图驾车数据 人车出行活跃 核心区 注：如无特殊说明，城市研究范围以此区域为准 POI、AOI 基础数据 Data description 数据说明 7 城市公共交通：利用 “地面公交出行幸福指数” 对城市道路公共交通运行进行综合评价 公交全天运营速度 全市全天线路运营速度波动率 社会车辆与公交车速比 城市公 共交通 交通报告50主要城市选取标准： 地面道路交通：利用 “交通健康指数” 对城市地面道路交通健康水平进行综合评价诊断 路网高延 时运行时 间占比 时间 空间
8、效率 交通 健康指数 地面道 路交通 路网高延时运 行时间占比 路网高峰行程 延时指数 路网高峰拥堵 路段里程比 常发拥堵路段 里程比 高峰平均速度 道路运行速度 偏差率 路网高延 时运行时 间占比 城市发展交通体量 城市 选取 GDP汽车保有量 城市影响力出行核心区面积 城区常住人口在途车流密度 50城 指 标 归 一 化 加 权 计 算 注：1.“在途车流密度”统计方法为：城市核心区范围内平均每公里每分钟在道路上行驶的去重车辆数，统计时段为6点-22点； 2. 城市影响力考量标准为：是否省会、直辖市、区域中心城市及是否举办大型国际会议等。 地面公交出 行幸福指数 Data descript
9、ion 数据说明 城市公共交通运行分析 城市地面道路交通分析 城市交通“评诊治”分析 城市公共交通运行分析 第一章 10 地面公共交通是城市交通的重要组成部分，综合、客观地描述城市地面公交运行水平，有利于更综观地评价城市交通水平。高德运用综合性评价“地面公交出行幸 福指数”来全面刻画城市地面公交运行状况，从“全市全天线路运营速度波动率”、“人口出行热度核心区全天公交平均运营速度”、“人口出行热度核心区高峰 期社会车辆与公交车速比”多个维度描述城市地面公交运行水平。 该指数算法沿用国际通用的信息熵法客观确定评价指标权重（该方法在政府权威部门、社会经济、学术领域的各类报告中得到广泛普遍应用）；同时
10、，采用TOPSIS 正负理想解的计算进行排名，最终评分结果代表各城市指标与理想值之间的接近程度； “地面公交出行幸福指数”越高说明离理想值越近，城市地面公交运行水平 越高；指数越低则说明多项指标距离理想值越远，相对水平越低。 注：受每个季度/年度数据波动影响，各季度/年度指标权重、正负理想值存在一定波动；故“幸福指数”仅供季度/年度内城市间横向比较参考，同城不同季度/年度的“幸福指数”的比较无意义。 “地面公交出行幸福指数”计算说明 权重确定方法熵值法 1）各项指标运用最大最小值归一化处理，并考虑 指标的正反向进行调整 2）计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重 3）计算第j项指标的熵值
11、4）计算信息熵冗余度 5）计算各项指标权重，最终结果如左图所示。 排名得分方法TOPSIS 1）对于反向指标采用取倒数进行同向处理，然后进 行数据规范化 2）利用欧式距离计算与最优最劣目标的距离，并乘 以权重 3）计算各评价对象与最优方案的贴近程度 全市全天线路运营速 度波动率, 43.39% 公交全天运营速度, 27.57% 社会车辆与公交车速比, 29.04% 三项指标信息熵权重分配 石家庄 2 成都 1 3 南京 北京 中山 9 6 宁波 厦门 8 4 深圳 7 乌鲁木齐 天津 11 地面公交出行幸福指数 所研究城市在2020年间，宁波、石家庄、南京等10个城市的指数较高，说明其公 交运
12、行效率、可靠性、相对城市交通水平的综合表现较好； 宁波地面公交出行幸福指数最高，与正理想值最接近，达到76.39%；深圳和南京 分别在超大城市中和特大城市中“幸福指数”位列首位。 特大城市 超大城市 大、中型城市 2020年度宁波地面公交出行幸福指数最高 注：城市规模来自中华人民共和国住房和城乡建设部2019年城市建设统计年鉴 64.80% 64.46% 62.98% 58.67% 57.15% 54.33% 65.07% 64.33% 59.54% 58.89% 53.57% 76.39% 70.77% 64.19% 63.73% 63.40% 62.24% 60.19% 58.89% 57
13、.11% 56.64% 0.00%20.00%40.00%60.00%80.00% 100.00% 深圳市 天津市 北京市 重庆市 广州市 上海市 南京市 成都市 青岛市 杭州市 沈阳市 宁波市 石家庄市 乌鲁木齐市 厦门市 中山市 长沙市 兰州市 昆明市 海口市 绍兴市 地面公交出行幸福指数 105 城市高峰期公交运行效率 将公交运营速度与同时段、同线路的社会车辆速度对比，能够较直接、客观地反映公交运行效率与城市交通效率的相对水平，值越小表示两者速度差距也越小。 研究范围内的城市在2020年间，厦门城市核心区内的高峰期“社会车辆-公交车速度比”最小，小汽车速度是公交的1.881倍；除厦门外，
14、石家庄、中山、长沙的速 度比值小于2。 全天线路运营速度波动率，为每条线路全天班次运营速度波动率的加权平均值，反映公交运营速度的变化水平；该值越小，城市公交的运行效率越稳定。研究 范围内的城市在2020年期间，宁波市的“全市全天线路运营速度波动率”最小，公交运营效率最稳定。 厦门公交效率与小汽车最接近，宁波公交效率最稳定 注：指标基于各城市全市或核心区内、实时数据质量较高的公交线路计算得到；城市规模来自中华人民共和国住房和城乡建设部2019年城市建设统计年鉴 1.881 1.975 1.991 1.992 2.056 2.061 2.075 2.088 2.099 2.102 1.01.21.
15、41.61.82.02.2 厦门市 石家庄市 中山市 长沙市 成都市 北京市 宁波市 重庆市 南京市 天津市 高峰社会车辆-公交车速比 11.52% 13.65% 13.71% 15.58% 15.92% 15.99% 16.00% 16.66% 17.35% 17.82% 0.000.050.100.150.20 宁波市 石家庄市 乌鲁木齐市 深圳市 南京市 成都市 绍兴市 天津市 昆明市 兰州市 全市全天线路运营速度波动率 8.6 9.8 9.9 9.9 10.4 13.8 8.1 10.7 11.1 13.3 17.5 5.6 9.8 10.6 11.3 11.6 14.2 15.1 1
16、5.2 15.4 17.3 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 高峰期平均候车时长 候车时长（受发车频率影响）候车时长（受交通扰动影响） 特大城市超大城市 大、中型城市 单位：分钟 城市高峰期平均候车时长 2020年期间，超大城市、特大城市、大中型城市的整体候车时长同比成上升趋势，尤其是受发车频率影响的候车时长上升明显，说明大部分城市在疫情期间减 少发车班次。其中，北京、厦门、乌鲁木齐候车时长呈下降趋势，且北京下降最多，公共交通服务水平有所提升。 所研究城市范围内，兰州的候车时长为5.6分钟，在所有城市中最优。重庆、成都分别为超大城市、特大城市的首位，且发车频率、交通扰动两
17、部分影响均为 同类城市中最低。 宁波受发车频率的候车时长最小（1.17分钟），意味着宁波公交候车时长受干扰影响小、可靠性更高。 兰州高峰期平均候车时长最优 注：指标基于各城市核心区内、实时数据质量较高的公交线路计算得到。高峰期平均候车时长，计算方法参考TCRP165报告中国际通用的方法。 14 公共交通服务水平分析：平均换乘系数 升 升 升 升 平 平 降 升 升 平 平 降 降 降 降 降 平 降 降 降 降 同比变化 特大城市 TOP5 超大城市 大、中型城市 TOP10 换乘系数反映公交出行中换乘相对量，该值 越低，说明公交出行中需要换乘的出行越少，公交 出行越便捷。 2020年期间，超
18、大城市、特大城市的平均换 乘系数（1.519，1.464）较去年（1.494，1.439） 略有增加，大中型城市的平均换乘系数（1.335） 较去年（1.344）有所下降。其中，深圳 （1.424）、青岛（1.352）、拉萨（1.127）公交 的换乘系数分别在超大、特大与大、中型城市中最 小。 其中，海口公交换乘系数下降幅度最大 （1.225 1.176），公交直达占比上升显著 （77% 82%）。 超大城市、特大城市公交平均换乘系数整体同比呈上升趋势 注：换乘系数计算方法参考国家标准（GB/T 32852.1-2016），指标基于高德地图公交规划数据计算；取起终点均在该城市的公交规划数据作为
19、分析对象 1.0001.2001.4001.600 深圳 重庆 天津 广州 上海 北京 青岛 西安 沈阳 东莞 郑州 拉萨 海口 西宁 哈尔滨 兰州 厦门 烟台 呼和浩特 贵阳 洛阳 换乘系数 58% 50% 50% 47% 43% 41% 65% 56% 56% 56% 54% 87% 82% 83% 77% 73% 73% 73% 72% 71% 71% 31% 33% 34% 31% 36% 34% 26% 31% 33% 32% 33% 13% 17% 16% 21% 23% 24% 24% 27% 27% 26% 0%20%40%60%80%100% 直达占比一次换乘占比多次换乘占比
20、 15 公共交通服务水平分析：平均步行距离 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 降 升 升 升 降 升 升 同比变化 特大城市 TOP5 超大城市 大、中型城市 TOP10 平均步行距离指城市中公交系统使用者进出系统、换乘所需的步行距 离，该值越低，城市公交出行便捷度越高。 2020年间，超大城市、特大城市和大中型城市的平均步行距离（1046 米、1033米、922米）较去年（977米、914米、850米）相比均有增加。 拉萨、惠州这两个大中型城市的步行距离略有降低，其他城市均呈上升趋势。 多数城市平均步行距离同比呈上升趋势 注：指标基于高德地图公交规划数据计算；取起终点均
21、在该城市的公交规划数据作为分析对象 020040060080010001200 深圳 广州 天津 重庆 上海 北京 青岛 东莞 西安 沈阳 成都 西宁 海口 哈尔滨 拉萨 烟台 兰州 绍兴 惠州 厦门 乌鲁木齐 进出公交系统平均步行距离平均换乘距离 进入公共交通 系统 离开公共交通 系统 车站 车站 换乘 起点 终点 步行 步行 16 基于公交&地铁、骑行和步行路线规划占总规划次数的比例，规范化后得出各城市的“绿色出行意愿指数”。2020年度，绿色出行意愿最强的城市为兰州， 其次为海口和西安。 从各类绿色出行方式来看，公交&地铁、骑行、步行出行意愿排名第一的城市分别为北京、海口、兰州，排名较为
22、稳定。 绿色出行意愿指数 兰州绿色出行意愿最高 注：出行意愿指数基于高德规划大数据计算 2.686 2.683 2.633 2.629 2.618 2.614 2.535 2.495 2.414 2.405 兰州市海口市西安市长沙市北京市上海市厦门市昆明市深圳市杭州市 2020年度绿色出行意愿指数TOP10 3.17 3.00 2.89 北京市 兰州市 长沙市 公交&地铁出行意愿指数 4.10 3.38 3.37 海口市 昆明市 南宁市 骑行出行意愿指数 3.34 3.02 2.96 兰州市 厦门市 西宁市 步行出行意愿指数 城市地面道路交通分析 第二章 18 年度交通盘点全国主要城市交通拥堵
23、同比下降2.5% 1 1.5 2 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 1月 3月 5月 7月 9月 11月 2018年2019年2020年 路网高峰行程延时指数 1.710 1.650 1.609 2018年2019年2020年 路网高峰行程延时指数 -3.6% -2.5% 下降, 46% 上升, 10% 持平, 44% 根据高德地图交通大数据监测显示，2020年全国50个主要城市的平均路网高峰行程延时指数为1.609，同比下降2.5%。2月受疫情影响拥堵程度最低，随着复工复 产的推进，城市交通逐渐复苏，5月开始至12月拥堵同比上升。 在监测的50个主要
24、城市中，2020年度有46%的城市拥堵延时指数同比下降，44%的城市基本持平，10%的城市拥堵上升。 2020年50城拥堵同比变化分布 50城路网高峰行程延时指数同比变化 50城路网高峰行程延时指数月变化趋势 19 年底交通盘点城市年度拥堵地图 2020年度中国城市通勤高峰拥堵热力图2020年度中国城市拥堵状态 在高德交通大数据监测的361个城市中，有2.49%的城市通勤高峰处于拥堵状态，有37.67%的城市通勤高峰处于缓行，其余59.83%的城市通勤高峰交通畅通。 路网高峰行程延时指数 畅通 暂无数据 拥堵 拥堵, 2.49% 畅通, 59.83% 缓行, 37.67% 20 随着城市交通复
25、杂性增加和智能交通的飞速发展，单一指标的评价和诊断已不能满足我国交通运行的多样化评测。高德运用城市交通诊断评价模型“交通健康 指数”综合性评价方法，全面刻画城市交通运行状况。该指数由六项交通运行指标组成，对城市进行全方位立体化运行健康评价分析。 交通健康指数算法沿用国际通用的信息熵方法确定评价指标权重（该方法在政府权威部门、社会经济及学术领域报告中已经普遍应用），并采用TOPSIS正负理 想解的计算进行排名，最终评分结果代表各城市六宫格指标与理想值之间的接近程度，值越接近1，表示评价对象越优秀。 注：“交通健康指数”越高说明离理想值越近，城市运行相对越健康；指数越低则说明多项指标距离理想值越远
26、，相对越不健康。 值越接近1，表示评价对象越优秀。在城市健康指数中，所得结果即代表着该城市健康水平与最优目标的接近百分比。 六项分指标解释说明详见附录A。 权重确定方法熵值法 1）各项指标运用最大最小值归一化处理，并考虑 指标的正反向进行调整 2）计算第j项指标下第 i 个样本值占该指标的比重 3）计算第j项指标的熵值 4）计算信息熵冗余度 5）计算各项指标权重 排名得分方法TOPSIS 1）利用历史数据固定TOPSIS的最优最劣值 2）运用固定的最优最劣值对数据进行归一化处理， 并考虑指标的正反向进行调整 3）利用欧式距离计算与最优最劣目标的距离，并 乘以权重 4）计算各评价对象与最优方案的
27、贴近程度 “交通健康指数”计算说明 17.06% 16.90% 16.02% 20.80% 14.35% 14.87% 六项指标信息熵权重分配 效率-道路运行速度偏差率 效率-高峰平均速度 空间-常发拥堵路段里程比 时间-路网高延时运行时间占比 时间-路网高峰行程延时指数 空间-路网高峰拥堵路段里程比 21 序号城市名称交通健康指数同比变化率 1南通75.45%0.70% 2常州70.54%0.30% 3洛阳70.46%10.26% 4乌鲁木齐70.23%4.71% 5唐山69.16%4.53% 6台州68.97%1.16% 7苏州68.87%0.73% 8绍兴68.57%-1.31% 9惠州
28、67.80%1.85% 10南宁67.59%2.49% 将全国50个主要城市的“交通健康指数” 均值作为健康、亚健康临界值，也就是健康水平线；高于健康水平线的城市为交通健康城市，数据显示： 2020年度交通健康榜TOP10城市中长三角区域占五席，其中南通交通健康程度最高，其交通健康指数为75.45%，其次是常州、洛阳、乌鲁木齐、唐山、台州、 苏州、绍兴、惠州、南宁； 同比2019年，交通健康榜TOP10中洛阳提升明显，同比上升10.26%。 2020年度中国主要城市交通健康榜TOP10 2020年度中国主要城市交通健康排名TOP102020年度中国主要城市交通健康排名TOP10分布 南通 常州
29、 洛阳 乌鲁木齐 唐山 台州 苏州 绍兴 惠州 南宁 22 汽车保有量分类2020年度中国主要城市“交通健康指数” 衡量及对比不同城市交通运行状况需充分考虑城市间交通发展规模的差异性，为准确反映城市的真实交通运行体量，报告采用公安部交通管理局发布的截至2020年底全 国汽车保有量数据，将城市分为“超400万”、“超300万”、“超200万”、“200万以下”四档对城市间交通状况进行综合考量。 结果显示：超400万辆的城市中苏州交通健康指数最高，重庆最低；超300万辆的城市中天津得分最高，西安最低；超200万辆城市中唐山得分最高，广州最低；200万 以下城市中南通得分最高，长春最低。 注：汽车保
30、有量数据来自： 排名城市交通健康指数 1苏州68.87% 2郑州65.56% 3上海57.36% 4成都57.21% 5北京56.61% 6重庆49.73% 排名城市交通健康指数 1天津67.40% 2石家庄66.77% 3东莞65.91% 4武汉64.21% 5青岛58.48% 6深圳55.49% 7西安48.71% 汽车保有量“超400万辆” 汽车保有量“超300万辆” 排名城市交通健康指数 1唐山69.16% 2宁波67.47% 3无锡66.92% 4温州65.56% 5合肥65.05% 6佛山63.52% 7杭州62.45% 8沈阳60.98% 9长沙59.69% 10济南58.36%
31、 11南京58.15% 12哈尔滨57.87% 13昆明55.92% 14广州53.83% 汽车保有量“超200万辆” 排名城市交通健康指数 1南通75.45% 2常州70.54% 3洛阳70.46% 4乌鲁木齐70.23% 5台州68.97% 6绍兴68.57% 7惠州67.80% 8南宁67.59% 9太原67.25% 10南昌66.14% 11厦门65.98% 12烟台65.96% 13呼和浩特64.96% 14福州64.70% 15中山63.45% 16拉萨63.45% 17银川62.47% 18西宁62.09% 19大连59.52% 20海口58.25% 21兰州56.39% 22贵
32、阳55.95% 23长春55.85% 汽车保有量“200万辆以下” 23 城市CT扫描2020年度中国主要城市交通健康指数同比变化 全国50个主要城市中，交通健康指数同比变好的城市排名第一的是呼和浩特，其六项指标均同比变好；交通健康指数同比下降的城市排名第一的是西安，其五 项指标均同比变差，常发拥堵路段里程比同比变好。 交通健康指数同比变好城市TOP10交通健康指数同比变差城市TOP10 18.29% 13.83% 10.26% 10.07% 7.68% 7.48% 6.71% 6.48% 5.23% 5.19% 呼和浩特 哈尔滨 洛阳 北京 西宁 贵阳 银川 佛山 拉萨 深圳 -7.01%
33、-5.33% -3.95% -2.32% -2.08% -1.90% -1.31% -1.29% -0.97% -0.38% 西安 青岛 南京 成都 杭州 海口 绍兴 无锡 烟台 重庆 0 0.5 1 时间-路网高延时时 间占比 时间-路网高峰行程 延时指数 空间-路网高峰拥堵 路段里程占比 空间-常发拥堵路段 里程比 效率-高峰平均速度 （反） 效率-道路运行速度 偏差率 呼和浩特市 2019年 2020年 0 0.5 1 时间-路网高延时时 间占比 时间-路网高峰行程 延时指数 空间-路网高峰拥堵 路段里程占比 空间-常发拥堵路段 里程比 效率-高峰平均速度 （反） 效率-道路运行速度 偏
34、差率 西安市 2019年 2020年 24 城市CT扫描2020年度城市路网高峰行程延时指数 根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，2020年度重庆市路网高峰行程延时指数1.952，平均车速25.16km/h，高峰拥堵延时指数指数最高； TOP10城市依次为重庆市、西安市、长春市、济南市、北京市、青岛市、哈尔滨市、南京市、大连市、上海市； 50城中同比2019年拥堵降幅最大的城市是呼和浩特，路网高峰行程延时指数同比下降10.5%，其次是哈尔滨、洛阳。 中国主要城市路网高峰行程延时指数TOP10分布拥堵同比下降城市榜TOP10 1.952 1.890 1.836 1.818 1.7
35、96 1.795 1.772 1.769 1.763 1.747 重庆 西安 长春 济南 北京 青岛 哈尔滨 南京 大连 上海 -10.50% -8.45% -7.83% -5.18% -3.49% -3.45% -3.43% -3.31% -3.23% -3.12% 呼和浩特 哈尔滨 洛阳 唐山 银川 沈阳 北京 佛山 乌鲁木齐 合肥 25 城市CT扫描城市高峰运行效率南通最快 城市高峰平均车速排名TOP10 50城市自由流速度排名按汽车保有量 51.050.8 49.0 52.2 0.0 20.0 40.0 60.0 苏州 重庆 郑州 北京 成都 上海 武汉 天津 石家庄 东莞 青岛 深圳
36、 西安 济南 唐山 无锡 佛山 南京 合肥 宁波 广州 沈阳 哈尔滨 长沙 杭州 温州 昆明 南通 厦门 太原 大连 贵阳 常州 烟台 呼和浩特 福州 南昌 中山 乌鲁木齐 长春 西宁 惠州 台州 绍兴 洛阳 南宁 兰州 银川 拉萨 海口 超400万超300万超200万200万以下 自由流速度（公里/小时） 38.02 34.13 33.13 32.43 32.1231.99 31.78 31.41 31.0231.00 南通乌鲁木齐苏州唐山太原厦门常州武汉天津东莞 高峰平均速度（公里/小时） 全国50个主要城市中有24个城市高峰平均速度大于均值，其中南通排名第一，高峰平均速度为38.02公里
37、/小时，其次是乌鲁木齐、苏州、唐山、太原等； 城市自由流速度方面，汽车保有量超400万的城市中，苏州自由流速度最高，达51公里/小时；汽车保有量超300万、超200万、200万以下自由流速度最高的城 市分别为武汉、济南、南通。 26 城市CT扫描拉萨市道路运行速度偏差率最小 2020年全国50个主要城市中拉萨道路运行速度偏差率最小，为3.47%，表明其道路运行速度波动最小，每日高峰平均速度相对稳定，速度稳定意味着其出行时 间相对可靠；其次是银川、洛阳、绍兴、呼和浩特、台州、南通、常州、西宁、天津。 中国主要城市道路运行速度偏差率BOTTOM10城市每日高峰时段平均速度变化趋势 3.47% 3.
38、56% 3.58% 4.14% 4.20% 4.21% 4.37% 4.56% 4.56% 4.85% 拉萨 银川 洛阳 绍兴 呼和浩特 台州 南通 常州 西宁 天津 0.00 20.00 40.00 60.00 高峰平均速度（公里/小时） 天津拉萨 27 高速公路运行态势2020年全国高速拥堵同比下降8.08% 2020年全国高速拥堵同比下降8.08%，10月1日国庆节当天全国高速拥堵程度最高，平日期间高速路况整体平稳； 从各节假日来看，春节期间受疫情影响高速拥堵同比下降最明显，降幅82.8%；五一、国庆假期高速拥堵同比上升，其中国庆8天长假高速拥堵同比上升49.6%。 全国高速每日拥堵变化
39、趋势 0.00% 0.40% 0.80% 1.20% 1.60% 2.00% 1/1 1/8 1/15 1/22 1/29 2/5 2/12 2/19 2/26 3/4 3/11 3/18 3/25 4/1 4/8 4/15 4/22 4/29 5/6 5/13 5/20 5/27 6/3 6/10 6/17 6/24 7/1 7/8 7/15 7/22 7/29 8/5 8/12 8/19 8/26 9/2 9/9 9/16 9/23 9/30 10/7 10/14 10/21 10/28 11/4 11/11 11/18 11/25 12/2 12/9 12/16 12/23 12/30
40、拥堵里程占比 2020年2019年 2020年1月18日 2019年正月初六 清明 五一 2020年2月17日2020年5月5日 高速免费通行，全力支持疫情防 控与复工复产 2020全年高速拥堵同比下降8.08% 2020年春节 国庆 端午 全国高速节假日拥堵情况及同比变化 0.00% 0.40% 0.80% 元旦春节清明五一端午国庆 拥堵里程占比 2019年2020年 65.4% 82.8% 31.2% 4.9% 9.9%49.6% 节日 放假天数 2019年2020年 元旦31 春节710 清明33 劳动34 端午33 国庆78 28 高速公路运行态势省（自治区、直辖市）高速拥堵分析 依据
41、高德交通大数据监测，2020年31个省（自治区、直辖市）中上海高速拥堵里程占比最高，其次是北京、广东、江苏、新疆、重庆、浙江、天津、云南、河北等。 2020年31个省（自治区、直辖市）高速拥堵里程占比排名 1.01% 0.05% 0.00% 0.40% 0.80% 1.20% 上 海 北 京 广 东 江 苏 新 疆 重 庆 浙 江 天 津 云 南 河 北 山 西 青 海 陕 西 安 徽 甘 肃 山 东 辽 宁 四 川 内 蒙 古 湖 南 广 西 宁 夏 贵 州 江 西 湖 北 河 南 西 藏 黑 龙 江 海 南 福 建 吉 林 拥堵里程占比 注：不含无数据的省/行政区 城市交通“评诊治”分析
42、第四章 30 “评”全国主要城市十大热门通勤路径 根据高德地图数据智能-城市交通评诊治分析决策系统监测，从全国主要城市通勤路径中挖掘驾车通勤热度高且拥堵延时指数高于1.8的热门通勤路径，结果显示， TOP10热门通勤路径目的地多集中于城市的高新科技产业园区，其中北京市龙域西一路-西二旗北路-后厂村路驾车通勤热度最高，平均驾车通勤里程3.3公里，驾车 通勤时间22分钟，早高峰拥堵延时指数为2.51；其次是武汉市的联盟路-武汉大道辅路-二环线-东湖路、北京市的东辛店中街-京密路-阜通东大街。 通勤作为居民日常出行最主要的场景之一，高峰时段的通行效率是影响城市交通运行健康状况和居民出行舒适度的关键因
43、素，高德地图交通大数据面向行业推出交通 “评诊治”配套解决方案。 欲了解更多城市通勤路径交通评诊治内容，请邮件咨询traffic- 序号城市驾车通勤路径驾车通勤热度 驾车通勤里程 （公里） 驾车通勤时间 （分钟） 早高峰拥堵延 时指数 早高峰因拥堵造成 的月经济损失（元） 1北京龙域西一路-西二旗北路-后厂村路3.3222.51167 2武汉联盟路-武汉大道辅路-二环线-东湖路6.1292.53179 3北京东辛店中街-京密路-阜通东大街4.9322.11178 4贵阳白金大道-长岭北路-通元街4.1181.9880 5大连凌奥街-博远路-软件园路4.7192.56123 6深圳十一号路-月亮
44、湾大道-北环大道-高新中一道7.1282.04175 7济南奥体中路-中林路-颖秀路5.9252.07139 8成都剑南大道南段-剑南大道中段-天府三街4.1192.45131 9广州金沙洲路-增槎路-内环路9.8411.81173 10重庆石坪桥正街-石杨路-渝州路4.5202.30102 注：早高峰拥堵延时指数、因拥堵造成的经济损失统计时段为2020年12月，月经济损失=人均平均工资*延误时间。 全国主要城市十大热门通勤路径 31 “评”全国主要城市十大热门通勤路径分布 北京市 龙域西一路-西二旗北路-后厂村路 武汉市 联盟路-武汉大道辅路-二环线- 东湖路 北京市 东辛店中街-京密路-阜
45、通东大街 贵阳市 白金大道-长岭北路-通元街 大连市 凌奥街-博远路-软件园路 深圳市 十一号路-月亮湾大道-北环大 道-高新中一道 济南市 奥体中路-中林路-颖秀路 成都市 剑南大道南段-剑南大道中段- 天府三街 广州市 金沙洲路-增槎路-内环路 重庆市 石坪桥正街-石杨路-渝州路 欲了解更多城市通勤路径交通评诊治内容，请邮件咨询traffic- 上地 楚河汉街 望京 会展城 科技园 软件园 齐鲁软件园 天府三街 人民路 石桥铺 32 “诊、治”“龙域西一路-西二旗北路-后厂村路”通勤路径 欲了解更多城市通勤路径交通评诊治内容，请邮件咨询traffic- 从时间维度来看，“龙域西一路-西二旗
46、北路-后厂村路”通勤路径的拥堵主要集中在早上8-10点，以及晚间21-24点，早晚拥堵高峰时段均稍晚于其他通勤路径，与周边工 作类型相关； 从空间维度来看，早高峰的拥堵从后厂村路与上地西路堵点往上游蔓延，并与西二旗北路-龙域西二路堵点形成叠加，拥堵空间范围较长；晚间的拥堵同样从后厂村路与上 地西路堵点开始蔓延，影响空间相对较小。 从主要堵点后厂村路-上地西路路口指标来看，早8-10点，其路口各进口道方向均处于过饱和状态，尤其是东至西方向，各转向车均停车次数均大于等于1次，交通压力较大。 行车方向 注：各转向三个指标依次为 排队长度 | 停车次数 | 延误指数； 延误指数 = 停车延误 + 10
47、 * 停车次数 按延误指数大小，划分为A到F六个等级。 A/BC/DEF 左：179米 | 1.2次 | 135秒 直：112米 | 1.3次 | 118秒 右：9米 | 0.5次 | 24秒 左： 66米 | 0.9次 | 102秒 直：126米 | 0.8次 | 80秒 右： 33米 | 0.5次 | 20秒 左：220米 | 1.1次 | 100秒 直：325米 | 1.4次 | 152秒 右：168米 | 0.8次 | 47秒 右： 73米 | 1.1次 | 89秒 直： 251米 | 1.0次 | 91秒 左： 157米 | 1.0次 | 83秒 上地西路 后厂村路 北京市“龙域西一
48、路-西二旗北路-后厂村路”通勤路径工作日拥堵时空热力图 8-10点后厂村路-上地西路路口详情 33 欲了解更多城市通勤路径交通评诊治内容，请邮件咨询traffic- “龙域西一路-西二旗北路-后厂村路”通勤路径的出行者，可选取的公共出行方式有3种，且均不需要换乘。选取307路或13号地铁出行，步行距离均超1公里， 公共交通便捷性较差；而若采取963路出行，与驾车的时间比达2.37，时间花费大，出行效率低。建议优化此通勤路径周边的公交线路，提高效率和便捷性；同 时由于出行距离相对较近，提倡出行者选择骑步行的慢行出行方式。 地铁13号线 公交307路 公交963路 公共交通出行路线分布各公共交通出
49、行方案成本对比 指标 地铁13号线 (龙泽西二旗) 307路 (龙域北街-龙域西一路南口) 963路 (龙域北街软件园广场) 通勤时长（分钟)33.033.438.3 通勤距离（米）565127284503 步行距离（米）19621282732 换乘次数000 公交-驾车时间比2.042.072.37 公交-驾车距离比1.660.81.32 “诊、治”“龙域西一路-西二旗北路-后厂村路”通勤路径 附录A：名词解释 34 关键词解释定义 交通健康指数 由六项交通运行指标组成，表示城市交通健康水平与最优目标的接近百分比，指数越高说明离理 想值越近，城市交通运行相对健康，反之越不健康 路网高延时运行时间占比 道路网交通拥堵延时指数高于1.5的累计时长占全天时长的比例，从时间分布的角度反映路网拥 堵程度和变化趋势 路网行程延时指数 （拥堵延时指数） 实际旅行时间与自由流（畅通）状态下旅行时间的比值，值越大出行延时越高 路网拥堵路段里程比 道路处于拥堵、严重拥堵的路段里程占总发布里程的比例，从空间分布的角度反映道路网交通拥 堵的影响范围 常发拥堵路