2024年中國主要城市交通分析報告二季度

01

城市公共交通運行分析02

城市地面道路交通分析03

中國城市道路交叉口效能報告-節(jié)選04

深中通道開通后運行效果分析8第一章城市公共交通運行分析9公共交通第一章計算說明：公共交通出行幸福指數(shù)???公共交通是城市交通的重要組成部分，全面客觀地描述城市公共交通整體運行水平，有利于更綜觀地評價城市交通狀況。高德提出“公共交通出行幸福指數(shù)”：效率維度，引入“小汽車與地面公交速度比、全市全天線路運營速度波動率”；時間維度，引入“公共交通與小汽車高峰出行時間比、平均候車時間”；便捷維度，引入“平均步行距離、平均換乘系數(shù)”，構(gòu)成公共交通幸福六宮格，對城市公共交通運行水平進行綜合評價。該指數(shù)算法沿用國際通用的信息熵法客觀確定評價指標權(quán)重（該方法在政府權(quán)威部門、社會經(jīng)濟、學術領域的各類報告中得到廣泛普遍應用）；同時，采用TOPSIS正負理想解的計算進行排名，最終評分結(jié)果代表各城市指標與理想值之間的接近程度；“公共交通出行幸福指數(shù)”越高說明離理想值越近，城市公共交通運行水平越高；指數(shù)越低則說明多項指標距離理想值越遠，相對水平越低。六項指標信息熵權(quán)重分配結(jié)果顯示，“換乘系數(shù)”和“公共交通與小汽車高峰出行時間比”的權(quán)重占比最高，換乘系數(shù)與公共交通線網(wǎng)銜接、覆蓋率等關系較大；出行時間比與城市公共交通整體效率、尤其是地鐵線網(wǎng)發(fā)達程度關系較大。兩項指標權(quán)重最大，一方面從數(shù)據(jù)層面說明不同城市這兩項指標的方差較大，另一方面亦說明對于出行者來說，公共交通與駕車出行相比時間花費差距越小、換乘越少，采用公共交通出行的幸福感越佳。權(quán)重確定方法——熵值法1.各項指標運用最大最小值歸一化處理，并考慮指標的正反向進行調(diào)整排名得分方法——TOPSIS1.對于反向指標采用取倒數(shù)進行同向處理，然后進行數(shù)據(jù)規(guī)范化六項指標信息熵權(quán)重分配平均候車時長,

6.24%換乘系數(shù),23.15%2.計算第j項指標下第i個樣本值占該指標的比重公共交通與小汽車高峰出行時間比,

21.15%2.利用歐式距離計算與最優(yōu)最劣目標的距離，并乘以權(quán)重3.計算第j項指標的熵值小汽車與地面公交速度比,17.28%平均步行距離,13.44%4.計算信息熵冗余度3.計算各評價對象與最優(yōu)方案的貼近程度5.計算各項指標權(quán)重，最終結(jié)果如左圖所示。全市全天線路運營速度波動率,18.74%注：受每個季度/年度數(shù)據(jù)波動影響，各季度/年度指標權(quán)重、正負理想值存在一定波動；故“幸福指數(shù)”僅供季度/年度內(nèi)城市間橫向比較參考，同城不同季度/年度的“幸福指數(shù)”的比較無意義。10公共交通第一章公共交通出行幸福指數(shù)??所研究城市在2024Q2期間，蘭州市、深圳市、長春市等10個城市的公共交通出行幸福指數(shù)較高，說明其公共交通（地面公交+地鐵）運行效率、可靠性，相對其他城市公共交通運行水平的綜合表現(xiàn)較好；蘭州市公共交通出行幸福指數(shù)最高，與正理想值最接近，達到81.01%；深圳市和南京市分別在超大城市和特大城市中“公共交通出行幸福指數(shù)”位列首位。公共交通出行幸福指數(shù)公共交通出行幸福指數(shù)0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100

.00

%深圳市北京市武漢市74.48%72.33%70.93%成都市70.24%超大城市

重慶市68.60%67.15%65.16%3上海市廣州市長春4杭州市東莞市58.25%46.58%7北京1蘭州太原南京市特大城市

沈陽市青島市71.86%63.17%57.00%5南京86武漢成都蘭州市長春市太原市81.01%73.14%70.49%9重慶?？谑袕B門市寧波市67.53%65.77%64.89%2大城市深圳10海口石家莊市昆明市57.15%41.22%注：城市規(guī)模來自中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設部2022年城市建設統(tǒng)計年鑒11公共交通第一章公共交通平均換乘系數(shù)??換乘系數(shù)反映公交出行中換乘相對量，該值越低，說明公交出行中需要換乘的出行越少，公交出行越便捷。2024Q2期間，城市公共交通平均換乘系數(shù)整體同比多呈下降趨勢，超大城市、特大城市、大城市的平均換乘系數(shù)（1.576、1.523、1.415）與去年同期相比（1.606、1.516、1.445）略有下降，且大部分城市換乘系數(shù)呈現(xiàn)下降的趨勢。其中，東莞市、沈陽市、海口市的公交換乘系數(shù)分別在超大、特大、大城市中最小。同比變化1.0001.2001.4001.6000%10%20%30%40%50%53%60%70%80%30%90%17%100%↓

降→

平東莞市1.4661.5221.5491.581重慶市深圳市武漢市廣州市杭州市成都市上海市北京市沈陽市青島市南京市海口市蘭州市廈門市太原市長春市石家莊市寧波市昆明市48%45%42%41%40%38%38%36%33%34%34%32%35%19%21%↓

降↓

降24%27%超大城市

↓

降1.5861.6031.6201.623↓

降↓

降↓

降↓

降→

平25%27%27%35%35%1.64235%30%1.4341.4781.55157%52%32%12%18%22%↑

升↓

降↓

降→

平↓

降↓

降→

平↓

降↓

降↓

降特大城市大城市30%33%45%1.30869%25%

5%11%1.38562%61%60%27%29%1.3891.40029%9%11%54%50%47%44%直達占比31%33%14%17%21%23%1.4561.4971.5301.55632%33%多次換乘占比換乘系數(shù)一次換乘占比注：換乘系數(shù)計算方法參考國家標準（GB/T32852.1-2016），指標基于高德地圖公交規(guī)劃數(shù)據(jù)計算；取起終點均在該城市的公交規(guī)劃數(shù)據(jù)作為分析對象12公共交通第一章公共交通與小汽車高峰出行時間比公共交通與小汽車高峰出行時間比，基于早晚高峰時段內(nèi)的公共交通規(guī)劃數(shù)據(jù)和駕車規(guī)劃數(shù)據(jù)，計算同一組OD下的公共交通/駕車出行時間比；其中，公共交通包含地面公交和地鐵系統(tǒng)，用以綜合評價城市內(nèi)公共交通運行效率；???在所研究城市在2024Q2期間，北京市高峰期公共交通與小汽車高峰出行時間最接近，排名與2024Q1同期一致，蟬聯(lián)公共交通與小汽車高峰出行時間比最優(yōu)城市；說明該城市早晚高峰期采用公共交通出行的時間效率體感較好；南京市和蘭州市分別在特大城市和大城市中出行時間比最優(yōu)，排名也與去年同期一致；對大多數(shù)城市而言，早高峰的公共交通與小汽車出行時間比略高于晚高峰。在時間效率體感最佳的排名前十城市均呈現(xiàn)這樣的趨勢。TOP10城市早/晚高峰公共交通與小汽車出行時間比高峰公共交通與小汽車出行時間比3.503.002.502.001.501.000.500.000.000.901.802.703.193.163.133.102.88北京市深圳市廣州市蘭州市上海市成都市武漢市南京市沈陽市杭州市2.822.772.732.67

2.692.572.542.522.452.392.27

2.282.212.232.02

2.03北深廣上成武杭重東南沈青蘭廈長海大昆太石寧京圳州海都漢州慶莞京陽島州門春口連明原家波市市市市市市市市市市市市市市市市市市市莊市市超大城市特大城市大城市早高峰晚高峰注：指標基于高德地圖公交、駕車規(guī)劃數(shù)據(jù)計算；取起終點均在該城市的規(guī)劃數(shù)據(jù)作為分析對象13公共交通第一章公共交通平均步行距離公共交通平均步行距離指城市中公交系統(tǒng)使用者進出系統(tǒng)、換乘所需的步行距離，該值越低，城市公交出行便捷度越高。2024Q2期間，城市公共交通平均步行距離同比多呈上升趨勢，其中超大城市、特大城市和大城市的平均步行距離（1173米、1124米、1074米）較去年同期??（1112米、1058米、1006米）相比呈上升趨勢，主要增幅發(fā)生在進/出公共交通系統(tǒng)的步行距離，但大部分城市的換乘步行距離均有下降。其中，深圳市、青島市、廈門市的步行距離分別在超大、特大、大城市中最小。公共交通平均步行距離同比變化↑升0200400600800100012001400單位：米深圳市廣州市武漢市東莞市北京市重慶市上海市成都市杭州市青島市沈陽市南京市廈門市蘭州市?？谑刑虚L春市1090↑升109211481148車站↑升公共系統(tǒng)↑升超大城市

→平11881208↑升↑升↑升↑升↑升121312241235換乘10421048特大城市

↓降↓降1138↑升↑升↑升→平952955公共系統(tǒng)10111053108111181204大城市車站↓降↑升

石家莊市終點↑升↑升寧波市昆明市1310進出公交系統(tǒng)平均步行距離平均換乘距離注：指標基于高德地圖公交規(guī)劃數(shù)據(jù)計算；取起終點均在該城市的公交規(guī)劃數(shù)據(jù)作為分析對象14公共交通第一章城市高峰期地面公交運行效率??研究城市范圍內(nèi)海口公交效率與小汽車最接近，太原公交效率最穩(wěn)定將公交運營速度與同時段、同線路的社會車輛速度對比，能夠較直接、客觀地反映公交運行效率與城市交通效率的相對水平，值越小表示兩者速度差距也越小。研究范圍內(nèi)的城市在2024Q2期間，?？谑谐鞘泻诵膮^(qū)內(nèi)的高峰期“社會車輛-公交車速度比”最小，小汽車速度是公交的1.982倍；此外，?？谑兴俣缺戎狄残∮?，說明其公共交通出行用戶體感良好。?全天線路運營速度波動率，為每條線路全天班次運營速度波動率的加權(quán)平均值，反映公交運營速度的變化水平；該值越小，城市公交的運行效率越穩(wěn)定。研究范圍內(nèi)的城市在2024Q2期間，太原市的“全市全天線路運營速度波動率”最小，公交運營效率最穩(wěn)定。高峰社會車輛-公交車速比全市全天線路運營速度波動率1.01.21.41.61.82.01.9822.20.00太原市0.020.040.060.080.100.120.140.16海口市10.38%沈陽市廈門市石家莊市南京市蘭州市長春市寧波市東莞市成都市1.9922.004寧波市武漢市南京市長春市?？谑惺仪f市杭州市沈陽市昆明市11.18%12.06%2.0392.0472.07612.45%12.68%12.73%2.0972.0992.1102.13013.59%13.98%14.07%14.19%注：指標基于各城市全市或核心區(qū)內(nèi)、實時數(shù)據(jù)質(zhì)量較高的公交線路計算得到；城市規(guī)模來自中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設部2022年城市建設統(tǒng)計年鑒15公共交通第一章城市高峰期地面公交平均候車時長???研究城市范圍內(nèi)蘭州高峰期地面公交平均候車時長最優(yōu)2024Q2期間，主要城市的候車時長與去年同期同比，寧波市候車時長降幅最明顯。所研究城市范圍內(nèi)，蘭州市的候車時長為6.90分鐘，在所有城市中最優(yōu)，且蘭州市受發(fā)車頻率影響的候車時長最小；寧波市受交通擾動影響的候車時長在所有城市中最小。重慶市、南京市的候車時長分別為超大城市、特大城市的最優(yōu)，與去年同期排名一致。高峰期平均候車時長單位：分鐘25.0020.0015.0010.005.0010.018.296.900.00重慶市

成都市

深圳市

上海市

北京市

廣州市

武漢市

杭州市

東莞市

南京市

青島市

沈陽市

蘭州市

長春市

廈門市

石家莊市

寧波市

太原市

?？谑?/p>

昆明市超大城市特大城市大城市候車時長（受發(fā)車頻率影響）候車時長（受交通擾動影響）注：指標基于各城市核心區(qū)內(nèi)、實時數(shù)據(jù)質(zhì)量較高的公交線路計算得到。高峰期平均候車時長，計算方法參考TCRP165報告中國際通用的方法。16公共交通第一章綠色出行意愿指數(shù)??研究城市范圍內(nèi)北京綠色出行意愿最高，繼續(xù)蟬聯(lián)榜首?；谌珖?0個主要城市的公交&地鐵、騎行和步行路線規(guī)劃占總規(guī)劃次數(shù)的比例，規(guī)范化后得出各城市的“綠色出行意愿指數(shù)”。2024Q2期間，綠色出行意愿最強的城市為北京市，其次為上海市、深圳市、西安市。?從各類綠色出行方式來看，公交&地鐵、騎行、步行出行意愿排名第一的城市分別為北京市、?？谑小⒗_市。2024Q2綠色出行意愿指數(shù)TOP102.6452.5552.5022.4812.476

2.4742.4622.407公交&地鐵出行意愿指數(shù)騎行出行意愿指數(shù)步行出行意愿指數(shù)2.3642.3473.83北京市哈爾濱市武漢市3.22?？谑?.78

拉薩市2.91南寧市昆明市3.46蘭州市3.262.873.35貴陽市3.12北京市

上海市

深圳市

西安市

昆明市

南昌市

南京市

杭州市

長沙市

廈門市注：出行意愿指數(shù)基于高德規(guī)劃大數(shù)據(jù)計算17第二章城市地面道路交通分析18城市交通第二章計算說明：交通健康指數(shù)??隨著城市交通復雜性增加和智能交通的飛速發(fā)展，單一指標的評價和診斷已不能滿足我國交通運行的多樣化評測。高德運用城市交通診斷評價模型“交通健康指數(shù)”綜合性評價方法，全面刻畫城市交通運行狀況。該指數(shù)由六項交通運行指標組成，對城市進行全方位立體化運行健康評價分析。交通健康指數(shù)算法沿用國際通用的信息熵方法確定評價指標權(quán)重（該方法在政府權(quán)威部門、社會經(jīng)濟及學術領域報告中已經(jīng)普遍應用），并采用TOPSIS正負理想解的計算進行排名，最終評分結(jié)果代表各城市六宮格指標與理想值之間的接近程度，值越接近1，表示評價對象越優(yōu)秀。權(quán)重確定方法——熵值法1.各項指標運用最大最小值歸一化處理，并考慮指標的正反向進行調(diào)整2.計算第j項指標下第i

個樣本值占該指標的比重排名得分方法——TOPSIS六項指標信息熵權(quán)重分配1.利用歷史數(shù)據(jù)固定TOPSIS的最優(yōu)最劣值2.運用固定的最優(yōu)最劣值對數(shù)據(jù)進行歸一化處理，并考慮指標的正反向進行調(diào)整效率-道路運行速度偏差率效率-高峰平均速度時間-路網(wǎng)高延時運行時間占比時間-路網(wǎng)高峰行程延時指數(shù)17.06%14.87%3.利用歐式距離計算與最優(yōu)最劣目標的距離，并乘以權(quán)重14.35%3.計算第j項指標的熵值16.90%20.80%16.02%4.計算信息熵冗余度5.計算各項指標權(quán)重4.計算各評價對象與最優(yōu)方案的貼近程度空間-常發(fā)擁堵路段里程比空間-路網(wǎng)高峰擁堵路段里程比注：“交通健康指數(shù)”越高說明離理想值越近，城市運行相對越健康；指數(shù)越低則說明多項指標距離理想值越遠，相對越不健康。值越接近1，表示評價對象越優(yōu)秀。在城市健康指數(shù)中，所得結(jié)果即代表著該城市健康水平與最優(yōu)目標的接近百分比。六項分指標解釋說明詳見附錄A。19城市交通第二章2024Q2中國主要城市交通亞健康與健康排名TOP10??將全國50個主要城市的“交通健康指數(shù)”均值作為健康、亞健康臨界值，也就是健康水平線；高于健康水平線的城市為交通健康城市，數(shù)據(jù)顯示：2024Q2交通亞健康指數(shù)排名第一的是蘭州，其交通健康指數(shù)為49.88%，其次是廣州、北京、烏魯木齊、西安、成都、上海、長沙、深圳、重慶；長春較去年同期提升最高，同比變化率高達16.56%；?2024Q2交通健康指數(shù)排名中，南通繼續(xù)蟬聯(lián)交通健康指數(shù)榜首，其交通健康指數(shù)為73.88%，其次是紹興、洛陽、臺州、南寧、常州、惠州、合肥、無錫、唐山。2024Q2中國主要城市交通亞健康排名TOP102024Q2中國主要城市交通健康排名TOP10序號

城市名稱交通健康指數(shù)49.88%50.04%51.29%51.47%53.15%53.42%53.63%53.64%55.03%55.11%同比變化率↑3.13%↑1.53%↑2.54%↓2.60%↑7.85%↑2.59%↓0.64%↑3.08%↑1.97%↑3.83%序號

城市名稱交通健康指數(shù)同比變化率12蘭州市廣州市12南通市紹興市洛陽市臺州市南寧市常州市惠州市合肥市無錫市唐山市73.88%↑1.92%72.43%70.39%69.35%67.75%67.19%67.00%66.92%66.48%66.45%↑1.04%↑1.44%↓0.51%↑0.42%↑0.08%↑0.45%↑2.25%↑1.98%↑1.92%3北京市34烏魯木齊市西安市4556成都市67上海市78長沙市89深圳市910重慶市1020城市交通第二章汽車保有量分類——2024Q2中國主要城市“交通健康指數(shù)”??衡量及對比不同城市交通運行狀況需充分考慮城市間交通發(fā)展規(guī)模的差異性，為準確反映城市的真實交通運行體量，報告采用公安部交通管理局發(fā)布的截至2023年末全國汽車保有量數(shù)據(jù)及各地政府公開數(shù)據(jù)，將城市分為“超400萬”、“超300萬”、“超200萬”、“200萬以下”四檔對城市間交通狀況進行綜合考量。結(jié)果顯示：超400萬輛的城市中蘇州交通健康指數(shù)最高；超300萬輛的城市中寧波得分最高；超200萬輛城市中南通得分最高；200萬輛以下城市中紹興得分最高。汽車保有量“超400萬輛”汽車保有量“超300萬輛”汽車保有量“超200萬輛”汽車保有量“200萬輛以下”排名城市交通健康指數(shù)↓排名1城市紹興市洛陽市常州市惠州市呼和浩特市南昌市中山市銀川市廈門市福州市拉薩市西寧市?？谑薪煌ń】抵笖?shù)↓72.43%70.39%67.19%67.00%64.89%63.90%63.75%63.44%62.17%61.12%57.25%56.88%55.37%51.47%49.88%排名1城市交通健康指數(shù)↓66.25%65.56%64.84%62.35%61.77%58.37%55.11%55.03%53.63%53.42%53.15%51.29%排名城市交通健康指數(shù)↓12南通市臺州市南寧市合肥市無錫市唐山市溫州市太原市貴陽市煙臺市昆明市沈陽市長春市大連市73.88%69.35%67.75%66.92%66.48%66.45%65.51%63.66%62.66%62.41%61.73%58.87%58.49%57.45%56.34%蘇州市鄭州市杭州市天津市東莞市武漢市重慶市深圳市上海市成都市西安市北京市1寧波市66.25%22332345678石家莊市佛山市青島市南京市濟南市長沙市廣州市65.68%63.82%63.11%59.92%58.00%53.64%50.04%344455665776887998101112131011121314910111214

烏魯木齊市15

蘭州市15

哈爾濱市注：汽車保有量數(shù)據(jù)來自/s/toTCYv2YNwP8c1Xmi-5q4g21城市交通第二章同比分析——50城中有24城擁堵同比下降，3城上升，23城持平?同比2023Q2，2024Q2全國50個主要城市中有24座城市路網(wǎng)高峰行程延時指數(shù)下降，占比48%；3座城市路網(wǎng)高峰行程延時指數(shù)上升，占比6%；23座城市基本持平，占比46%；??擁堵下降城市中長春降幅最大，其次是石家莊、沈陽、大連等。擁堵上升城市中烏魯木齊漲幅最大，其次是南昌、蘇州等。50城市路網(wǎng)高峰行程延時指數(shù)同比變化分布擁堵同比下降城市TOP10擁堵延時指數(shù)變化率

(%)長春市石家莊市沈陽市大連市武漢市青島市拉薩市重慶市西安市鄭州市-10.19%-9.37%上升6%-5.87%-4.57%下降48%-4.36%-3.88%持平46%-2.86%-2.78%-2.72%-2.72%城市交通第二章城市CT掃描——高峰平均車速??全國50個主要城市中有27個城市高峰平均速度大于均值，其中TOP10城市分別為南通、紹興、石家莊、合肥、臺州、蘇州、呼和浩特、鄭州、洛陽、太原；城市自由流速度方面，汽車保有量超400萬的城市中，蘇州自由流速度最高，達48.79公里/小時；汽車保有量超300萬、超200萬、200萬以下自由流速度最高的城市分別為石家莊、南通、呼和浩特。城市高峰平均車速排名TOP1035.9031.4831.0330.4030.3630.2630.1930.0930.0630.04南通市紹興市石家莊市合肥市臺州市蘇州市呼和浩特市鄭州市洛陽市太原市50城市自由流速度排名——按汽車保有量51.4850.3250.2648.79超400萬超300萬超200萬200萬以下城市交通第二章城市CT掃描——道路運行速度偏差率??2024Q2期間全國50個主要城市中烏魯木齊道路運行速度偏差率最高，為9.88%，表明其道路運行速度波動較大，速度波動大意味著其每日出行時間相對不固定；其次是?？?、大連、南昌、武漢、蘭州、合肥、哈爾濱、長沙、南京。中國主要城市道路運行速度偏差率TOP10城市工作日高峰時段平均速度變化趨勢速度偏差率

(%)平均速度

(公里/小時)烏魯木齊市海口市9.88%407.53%7.02%大連市南昌市6.89%6.62%20武漢市蘭州市6.61%合肥市6.38%哈爾濱市長沙市6.22%05.87%5.86%南京市烏魯木齊?？诔鞘薪煌ǖ诙鲁鞘蠧T掃描——廣州常發(fā)擁堵路段里程比最高常發(fā)擁堵路段里程比”指標廣州市相對較高，工作日累計嚴重擁堵時長前四條路段與2024Q1一致，其中

S15廣佛高速(由西向東)最高，??2024Q2城市六宮格中“時長高達493小時；其次是廣花二路(由北向南)、東風西路(由東向西)及金沙洲路(由西向東)工作日累計嚴重擁堵時長分別為393小時、211小時及192小時。廣州市常發(fā)擁堵路段分布廣州市工作日常發(fā)擁堵路段TOP108

104累計嚴重擁堵時長(小時)2

393S15廣佛高速(由西向東)廣花二路(由北向南)東風西路(由東向西)493393211192金沙洲路(由西向東)獵德大道(由南向北)105國道(由北向南)黃埔大道中(由東向西)白云大道北(由北向南)昌崗中路(由西向東)閱江中路(由西向東)1493414313819232115143712312310410

979100100976138城市交通第二章高速公路運行態(tài)勢——2024Q2北京高速擁堵里程占比最高清明假期末日(2024年04月06日)達到假期峰值；五一假期首日(2024年05月01日)擁堵程度最高，同比去年略有上升；端午假期末日(2024年06月10日)高速交通壓力最大，同比去年擁堵峰值略有下降。??2024Q2期間，全國高速擁堵里程占比于31個省（、直轄市）中北京高速擁堵里程占比最高，其次是上海、廣東、江蘇等，吉林高速擁堵里程占比最低。全國高速每日擁堵變化趨勢2024年05月01日2024Q22023Q21.00%五一假期0.88%0.74%2024年04月06日清明假期0.50%0.00%2024年06月10日端午假期2023年06月21日端午假期0.42%0.29%0.26%4/14/54/94/134/174/214/254/295/35/75/115/155/195/235/275/316/46/86/126/166/206/246/2831個?。?、直轄市）高速擁堵里程占比排名1.40%

1.27%1.13%0.70%0.00%0.35%0.27%0.01%北上廣江浙重天青新遼云四陜海河湖山甘安湖福河內(nèi)江西山廣貴寧黑吉京海東蘇江慶津海疆寧南川西南北南西肅徽北建南蒙西藏東西州夏龍林古江注：港澳臺暫無數(shù)據(jù)第三章中國城市道路交叉口效能報告-節(jié)選27路口能效第三章《中國城市道路交叉口效能報告》首次發(fā)布??6月28日，在2024世界交通運輸大會期間，同濟大學智能交通運輸系統(tǒng)（ITS）研究中心攜手高德地圖未來交通研究中心等單位，聯(lián)合發(fā)布了《中國城市道路交叉口效能報告》。該成果是首次關于中國城市道路交叉口交通效能狀況的大規(guī)模分析，旨在全面評估中國城市道路交叉口的運行效能，通過科學合理的評價體系，為城市道路交通精細化規(guī)劃、設計與管理提供決策支持。同濟大學智能交通運輸系統(tǒng)（ITS）研究中心主任、教授楊曉光在發(fā)布會上表示，關注并開展城市道路交叉口交通改善，是“天大的小事”，不僅關乎這些交叉口本身，更關系到整座城市的經(jīng)濟、社會高效能高質(zhì)量發(fā)展，是一項“花小錢辦大事”的工作。28路口能效第三章?lián)矶陆徊婵谇к嚫叻逍r延誤時間經(jīng)濟損失??該《報告》從全國50個樣本城市中，各選取2023年全年工作日早晚高峰平均延誤指數(shù)最大的前15個信號燈控交叉口進行分析。對于高延誤-高時間價值城市，一個擁堵交叉口的千車高峰小時延誤時間經(jīng)濟損失達1277元/小時。與車輛在交叉口勻速通過相比，高峰小時內(nèi)通過交叉口的車流會平均額外產(chǎn)生238千克二氧化碳排放量，相當于大約21棵樹一年所能吸收的二氧化碳量。50個城市高峰小時延誤時間經(jīng)濟損失與延誤指數(shù)分布圖50個城市高峰小時延誤時間經(jīng)濟損失與延誤指數(shù)分布圖(基于人均GPD折算)(基于人均工資折算)29路口能效第三章同一延誤水平下，交叉口效能水平差異較大??該《報告》提出了城市道路交叉口效能這一重要評價指標，以一定通行空間和時間范圍內(nèi)所能通過的交通量來衡量，反映交叉口的實際運轉(zhuǎn)效率和能力。一個交叉口要達到高效能水平，須綜合考慮適宜的通行面積、通行模式、空間設計和配時方案，做到供需協(xié)同、通行有序、時空資源分配合理、管控保障優(yōu)良。該《報告》的發(fā)布，將促進我國城市道路交叉口設施與管理的綜合改良，為科學、高效能、高質(zhì)量、精細化、精準化開展城市道路交叉口優(yōu)化改善工作提供支撐。效交通需求過大…較高延誤較低延誤能水平高供需相對平衡…效能水平低效能與需求嚴重失衡…較高延誤較低延誤供給過剩…140150?峰期通過交叉?機動?標準當量數(shù)交叉?通??積從效率?度來講，交叉?效能指數(shù)=，單位：pcu/小時,此處所說的效能指數(shù)和延誤指數(shù)高低是相對于研究樣本的平均水平而言。30第四章深中通道開通后運行效果分析31深中通道第四章深中通道開通——深中隧道附近雙向都出現(xiàn)較長時間的行駛緩慢深中通道由東向西方向，擁堵、緩行時間主要集中在9點到17點間，位置主要分布在深圳中隧道處，擁堵、緩行道路長度超過7公里，相對較長。??深中通道由西向東方向，擁堵、緩行時間主要集中在11點到22點間，持續(xù)時間較長，位置同樣分布在深圳中隧道處，擁堵、緩行道路長度超過5公里。注：數(shù)據(jù)統(tǒng)計為6月30號到7月8號平均值32深中通道第四章深中通道開通——雙向流量相當，但雙向流量峰值時間有較明顯差異首日由于是15點后開通所以首日流量較其它時間少，從開通趨勢來看，第二天（7月1號）西向東方向15點流量峰值最高，從小時趨勢對比來看，由東向西峰值?出現(xiàn)在上午10點左右，而由西向東則是下午15點左右且晚上21點時出現(xiàn)流量小高峰。深中通道每日流量趨勢雙向流量趨勢對比0.70%0.60%0.50%0.40%0.30%0.20%0.10%0.00%16.00%14.00%12.00%10.00%8.00%6.00%4.00%2.00%0.00%深中通道由東向西深中通道由西向東6月30日

7月1日7月2日7月3日7月4日7月5日7月6日7月7日7月8日注：流量數(shù)據(jù)為高德導航數(shù)據(jù)，流量占比是當天流量/流量總合33深中通道第四章深中通道開通——對虎門大橋由東向西流量緩解有較明顯作用??從每小時流量來看6月30號深中通道開通后對虎門大橋流量下降有明顯做用，其中7月1號到7月5號效果最為突出，虎門大橋6月25到29號和7月1到7月5號的均值相比，虎門大橋由東向西方向流量下降幅度達45.3%。但隨后幾天虎門流量有所增加，下降幅度只有13.1%。深中通道相比虎門大橋24小時流量來看，深中去往中山方向夜間流量更多，21點出現(xiàn)小高峰。模擬車次跨江通道流量由東向西500040003000200010000虎門大橋由東向西深中通道由東向西注：流量數(shù)據(jù)為高德導航數(shù)據(jù)，模擬流量是將原高德流量進行放大或縮小，只保證趨勢與原流量一致34深中通道第四章深中通道開通——由西向東方向虎門大橋流量下降增度達42.9%??從每小時流量來看6月30號深中通道開通后虎門大橋流量呈現(xiàn)較明顯的下降，其中7月1號到7月5號最為突出，虎門大橋6月25到29號和7月1到7月5號的均值相比，虎門大橋由東向西方向流量下降幅度達42.9%。但隨后幾天虎門流量有所增加，7月6號相比6月29號下降幅度只有10.9%。深中通道由西向東方向每日15點為全天流量高峰，21點為二次高峰?？缃ǖ懒髁坑晌飨驏|模擬車次流量下降較大逐漸恢復500040003000200010000虎門大橋由西向東深中通道由西向東注：流量數(shù)據(jù)為高德導航數(shù)據(jù)，模擬流量是將原高德流量進行放大或縮小，只保證趨勢與原流量一致35深中通道第四章深中通道開通——由東向西起點都相對集中在東側(cè)區(qū)域，終點較為分散?從起點熱力分布來看，由東向西方向以寶安機場、西鄉(xiāng)、新安、南山等區(qū)域為主，終點分布較為分散主要以馬鞍島、中山城區(qū)和珠海為主。深中通道由東向西起點深中通道由東向西終點深中通道深中通道注：提取途徑深中通道的所有車輛的起點和終點分布，數(shù)據(jù)選取時間為6月30-7月8。36深中通道第四章深中通道開通——起點主要來自中山，終點以寶安、南山區(qū)為主?從起點熱力分布來看，由西向東方向主要集中在中山，部分來自珠海，終點分布較廣，寶安區(qū)和南山區(qū)熱度最高。深中通道由西向東起點深中通道由西向東終點深中通道深中通道注：提取途徑深中通道的所有車輛的起點和終點分布，數(shù)據(jù)選取時間為6月30-7月8。37附錄A：名詞解釋附錄關鍵詞解釋定義關鍵詞解釋定義由六項交通運行指標組成，表示城市交通健康水平與最優(yōu)目標的接近百分比，指數(shù)越高說明離理想值越近，城市交通運行相對健康，反之越不健康交通健康指數(shù)城市規(guī)模劃分標準是由《關于調(diào)整城市規(guī)模劃分標準的通知》明確提出的城市劃分標準，即新的城市規(guī)模劃分標準以城區(qū)常住人口為統(tǒng)計口徑，將城市劃分為五類七檔：小城市、Ⅰ型小城市、Ⅱ道路網(wǎng)交通擁堵延時指數(shù)高于1.5的累計時長占全天時長的比例，從時間分布的角度反映路網(wǎng)擁堵程度和變化趨勢城市類型路網(wǎng)高延時運行時間占比型小城市、中等城市、Ⅰ型大城市、Ⅱ型大城市、特大城市、超大城市。報告中人口統(tǒng)計數(shù)據(jù)來自中華人民共和國住房和城鄉(xiāng)建設部2022年城市建設統(tǒng)計年鑒路網(wǎng)行程延時指數(shù)實際旅行時間與自由流（暢通）狀態(tài)下旅行時間的比值，值越大出行延時越高（擁堵延時指數(shù)）城市主干路是城市道路網(wǎng)的骨架，為連接城市各區(qū)的干路，以交通功能為主道路處于擁堵、嚴重擁堵的路段里程占總發(fā)布里程的比例，從空間分布的角度反映道路網(wǎng)交通擁堵的影響范圍路網(wǎng)擁堵路段里程比常發(fā)擁堵路段里程比平均旅行速度當前駕車出行量與歷史正常水平下駕車出行量的比值，從駕車出行角度來反映和刻畫城市交通流的恢復情況，小于1表示未恢復正常水平駕車活力指數(shù)道路網(wǎng)中以一定頻率出現(xiàn)嚴重擁堵的路段里程比例，從空間分布的角度反映交通擁堵發(fā)生的聚集性由六項公共交通運行指標組成，表示城市公共交通運行水平與最優(yōu)目標的接近百分比，指數(shù)越高說明離理想值越近，城市公共交通運行水平越高；反之離理想值越遠，相對水平越低城市范圍內(nèi)車輛行駛的平均速度公共交通出行幸福指數(shù)平均候車時長城市范圍內(nèi)道路每日速度標準差與平均速度的比值，值越大速度變化越大，從相對角度反映速度變化的差異和離散程度道路運行速度偏差率擁堵延時時間為城市人車出行活躍核心區(qū)內(nèi)，工作日早晚高峰時期，假定乘客隨機到達服從均勻分布的情況下，乘客的平均候車時長。計算方法參考TCRP165報告中國際通用的方法擁堵延時時間=

交通擁堵通過的旅行時間-自由流通過的旅行時間城市范圍內(nèi)平均的旅行長度平均旅行長度公共交通與小汽車高峰出行時間比基于早晚高峰時段內(nèi)的公共交通規(guī)劃數(shù)據(jù)和駕車規(guī)劃數(shù)據(jù)，計算同一組OD下的公共交通/駕車出行時間比；其中，公共交通包含地面公交和地鐵系統(tǒng)，用以綜合評價城市內(nèi)公共交通運行效率平均旅行時間城市范圍內(nèi)平均的旅行時間平均延遲時間城市范圍內(nèi)平均的延遲時間公共交通平均步行距離指城市中公交系統(tǒng)使用者進出系統(tǒng)、換乘所需的步行距離，該值越低，城市公交出行便捷度越高平均步行距離最擁堵的一天城市在某時間范圍內(nèi)擁堵延時指數(shù)最高的一天城市中人流多、車流多、商業(yè)貿(mào)易發(fā)達的區(qū)域每天上班或下班堵車時間熱點商圈為城市人車出行活躍核心區(qū)內(nèi)，工作日早晚高峰時期，同期同線路社會車輛速度與公交車運營速度的比值小汽車與地面公交速度比每天通勤延時道路高峰出行平均速度道路高峰出行旅行時間道路高峰出行延時時間道路自由流速度道路自由流旅行時間某條道路上，早晚高峰期車輛的平均行駛速度某條道路上，早晚高峰期車輛的平均旅行時間全市全天線路運營速度波動率為每條線路全天班次運營速度波動率的加權(quán)平均值，反映公交運營速度的變化水平；值越小、速度波動越小、運行效率越穩(wěn)定某條道路上，早晚高峰道路的延時時間；延時時間=交通擁堵通過的旅行時間-自由流通過的旅行時間乘車出行人次與換乘人次之和除以乘車出行人次（含地面公交、地鐵內(nèi)部換乘和地面公交、地鐵間換乘）換乘系數(shù)某條道路上，不受堵車影響，車輛自由通過狀態(tài)下的平均車速，通常在夜間某條道路上，不受堵車影響，車輛自由通過狀態(tài)下的平均旅行時間，通常在夜間軌道交通銜接率周邊150m內(nèi)有公共汽電車站點的軌道交通站點出入口與全部站點出入口之比站點500米步導可達性站點500米半徑范圍內(nèi)，到達站點的實際步行距離在500米之內(nèi)的規(guī)劃次數(shù)占總規(guī)劃次數(shù)的比例38附錄B：數(shù)據(jù)表附錄2024Q2中國主要城市交通運行數(shù)據(jù)表1交通可比性評價道路交通運行評價公共交通運行評價高速運行評價序號城市汽車保有量所屬區(qū)間

交通健康指數(shù)

交通健康指數(shù)同比變化率路網(wǎng)高峰行程延時指數(shù)1.612路網(wǎng)高峰行程延時指數(shù)同比變化率

高峰平均速度（公里/小時）

公共交通出行幸福指數(shù)

高速日均擁堵里程占比1蘇州市鄭州市杭州市天津市東莞市武漢市重慶市深圳市上海市成都市西安市北京市寧波市石家莊市佛山市青島市南京市濟南市長沙市廣州市南通市臺州市南寧市合肥市無錫市超400萬超400萬超400萬超400萬超400萬超400萬超400萬超400萬超400萬超400萬超400萬超400萬超300萬超300萬超300萬超300萬超300萬超300萬超300萬超300萬超200萬超200萬超200萬超200萬超200萬66.25%65.56%64.84%62.35%61.77%58.37%55.11%55.03%53.63%53.42%53.15%51.29%66.25%65.68%63.82%63.11%59.92%58.00%53.64%50.04%73.88%69.35%67.75%66.92%66.48%-1.55%4.18%-0.48%1.86%-0.68%6.23%3.83%1.97%-0.64%2.59%7.85%2.54%-0.84%15.22%0.81%4.67%1.03%3.74%3.08%1.53%1.92%-0.51%0.42%2.25%1.98%1.46%-2.72%0.14%30.2630.0927.3827.4327.6227.5626.2824.9522.7623.5923.4723.5927.4931.0328.1927.1126.1125.1022.4924.3635.9030.3628.1030.4029.26-0.53%0.18%0.26%0.15%1.50%0.13%0.15%1.60%1.13%0.38%0.49%1.27%0.21%0.09%0.33%0.05%0.34%0.06%0.18%0.95%0.18%0.15%0.04%0.08%0.79%21.620-31.60158.25%41.715-1.32%0.23%-51.62946.58%61.754-4.36%-2.78%-0.96%0.30%70.93%71.85668.60%81.70774.48%91.82567.15%101112131415161718