2024Q3中國主要城市交通分析報告

1本研究報告由高德地圖大云圖業(yè)務中心數(shù)據(jù)分析團隊撰寫，所載全部內容僅供參考。報告是基于高德地圖及行業(yè)浮動車數(shù)據(jù)，通過大數(shù)據(jù)挖掘技術結合交通算法及交通理論編制，保證報告合理性與科學性。報告中地面道路交通通行時間計算方法，是考慮融合道路交叉口延誤時間（即信號燈等待時間從時間、空間、效率三個維度客觀、綜合地反映了城市道路交通健康狀況并提出診斷方案的研究。報告力爭做到精準、精細、精確，為公眾出行、機構研究及政府決策提供有價值的參考依據(jù)。報告中所涉及的文字、數(shù)據(jù)、圖片及標識等所有內容均受到中國著作權法、專利法、商標法等知識產權法律法規(guī)以及相關國際條約的保護。未經高德事先書面許可，任何組織和個人不得將本報告中的任何內容用于任何商業(yè)目的。經高德事先書面許可的引用發(fā)布，需明確出處為“高德地圖《2024Q3中國主要城市交通分析報告》”，不得對報告進行有悖原意的引用、刪節(jié)和修改，且引用本報告的文件發(fā)布前應當經高德審核?！敖煌ㄔu價是一個極其復雜的工程，雖然大數(shù)據(jù)可以反映城市運行規(guī)律和特征，但源于數(shù)據(jù)來源和樣本滲透的差異性，認識的局限性，設備的不足等困難，更科學、更精確、更有價值是我們一直追求的目標?！?欲了解您所在城市交通擁堵數(shù)據(jù)，請訪問：/diagnosis/i?感謝您的關注，敬請留意后續(xù)研究概述概述《中國主要城市交通分析報告》以高德交通大數(shù)據(jù)發(fā)布平臺、大數(shù)據(jù)開放平臺、變規(guī)律、預測未來發(fā)展趨勢，專注擁堵成因及解決對策的研究。本季度報告由高德地圖聯(lián)合“國家信息中心大數(shù)據(jù)發(fā)展部”、“清華大學土木水利學院”、“同濟大學智能交通運輸系統(tǒng)（ITS）研究中心”、“未來交通與城市計算聯(lián)合實驗室”等機構共同聯(lián)合發(fā)布，在此一并表示感謝。高德地圖愿與政府、企業(yè)、院校等研究機構保持開放合作，共建交通共同體。聯(lián)合發(fā)布高德交通大數(shù)據(jù)智庫，提供城市交通管理政策、措施實施和改善評評治評治診通過30+項評價指標，快速掃描不同場景下城市堵點和資源瓶頸；為城市交通管理部門診斷交通問題，評估交通改善措施提供量化的數(shù)據(jù)支撐。精細化分類城市交通擁堵場景，與交通管理者、專業(yè)機構和交通“醫(yī)生”，共同對交通問題進行診斷對體表導致的局部擁堵，通行能力導的城市擁堵，提供一體化解決方案更多交通“評診治”大數(shù)據(jù)產品及服務理60+指標項數(shù)據(jù)接口服務根據(jù)高德地圖開放平臺交通流量大數(shù)據(jù)，通過算法融合挖掘識別出城市人車出行活躍核心區(qū)，該核心地面道路交通評價——采用“六宮格”綜合指標表示城市交通運行健康狀況，多項指標兼容GB/T城市道路公共交通評價——采用“人口出行熱度核心區(qū)高峰期社會車輛與公交車速比、全市全天線路運營速度波動率、平均候車時長、公共交通與小汽車高峰出行時間比、平均步行距離、平均換乘系數(shù)”全天06:00-22:00早高峰07:00-09無其他特殊說明，本報告統(tǒng)計時間均為2024年07月01日~20選取選取選取選取地面交通50城公共交通20城360城市+全國高速地面交通50城公共交通20城城市公共交通：利用“公共交通出行幸福指數(shù)”,對城市公共交通運行進行綜合社會車輛與公交車速比社會車輛與公交車速比線路運營速度波動率效率時間效率時間便捷平均候車時長 平均步行距離平均步行距離平均換乘系數(shù)平均換乘系數(shù)地面道路交通：利用“交通健康指數(shù)”對城市地面道路交通健康水平進行綜合路網(wǎng)高峰行程延時指數(shù)時間空間路網(wǎng)高峰行程延時指數(shù)時間空間效率路網(wǎng)高延時運行時間占比常發(fā)擁堵路段里程比常發(fā)擁堵路段里程比路網(wǎng)高峰擁堵路段里程比道路運行速度偏道路運行速度偏差率高峰平均速度城市發(fā)展交通體量指標歸指標歸化加權計算汽車保有量GDP出行核心區(qū)面積城市影響力出行核心區(qū)面積城市影響力在途車流密度城區(qū)常住人口在途車流密度城區(qū)常住人口注：1.“在途車流密度”統(tǒng)計方法為：城市核心區(qū)范圍內平均每公里每分鐘在道路上行01城市公共交通運行分析02城市地面道路交通分析城市公共交通運行分析8公共交通第公共交通第章?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?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重（該方法在政府權威部門、社會經濟、學術領域的各類報告中得到廣泛普遍應用同時，采用?六項指標信息熵權重分配結果顯示，“換乘系數(shù)”和“速度波動率”的權重占比最高，換乘系數(shù)與公共交通線網(wǎng)銜接、覆蓋率等關系較大；速度波動率與城市公共交通穩(wěn)定性相關。兩項指標權重最大，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，出行穩(wěn)定程度重dj=l-ej,j=1,…,m注：受每個季度/年度數(shù)據(jù)波動影響，各季度/年度指標權重、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。9公共交通第公共交通第章?所研究城市在2024Q3期間，蘭州市、深圳市、南京市等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?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48北京超大城市17648北京超大城市17693特大城市↓大城市2 %% 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10公共交通第公共交通第章?2024Q3期間，城市公共交通平均換重慶市深圳市 廣州市杭州市成都市 北京市沈陽市 重慶市深圳市 廣州市杭州市成都市 北京市沈陽市 海口市 廈門市太原市 超大城市特大城市大城市注：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35%公共交通第公共交通第章?研究城市范圍內海口公交效率與小汽車最接近，寧波公交?將公交運營速度與同時段、同線路的社會車研究范圍內的城市在2024Q3期間，海口市城市核心區(qū)內的高峰期“社會車輛-公交車速度比”最小，小汽車速度是公交的1.964倍；此外，?？谑?、沈陽市速?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 全市全天線路運營速度波動率全市全天線路運營速度波動率1 注：指標基于各城市全市或核心區(qū)內、實時數(shù)據(jù)質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)計年鑒公共交通第公共交通第章?公共交通與小汽車高峰出行時間比，基于早晚高峰時段內的公共交通規(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?在所研究城市在2024Q3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2024Q2同期一致，蟬聯(lián)公共交通與小汽車高峰出行時超大城市 4—特大城市大城市4—特大城市大城市注：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TOP10城市早/晚高峰公共交通與小汽車出行時間比公共交通平均步行距離公共交通平均步行距離?2024Q3期間，超大城市、特大城同比變化超大城市特大城市大城市廣州市 東莞市重慶市北京市 成都市杭州市 沈陽市 廈門市?？谑刑? 11951222 1230■1258107611951222 1230■12581076■97111661225■1350公共交通第章注：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)作為分析對象進出公交系統(tǒng)平均步行距離公共交通第章公共交通第公共交通第章?研究城市范圍內蘭州高峰期地面公交平均候?所研究城市范圍內，蘭州市的候車時長為6.85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?。粚幉ㄊ惺芙煌〝_動影響的候車時長在所有高峰期平均候車時長成都市深圳市重慶市上海市北京市廣州市武漢市杭州市東莞市南京市大城市超大城市特大城市大城市超大城市注：指標基于各城市核心區(qū)內、實時數(shù)據(jù)質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。公共交通第公共交通第章?基于全國50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)”。2024Q3期間，綠色出行意?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、海口市、騎行出行意愿指數(shù)步行出行意愿指數(shù)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)公交&地鐵出行意愿指數(shù)北京市拉薩市?？谑斜本┦欣_市西安市蘭州市南寧市西安市蘭州市上海市貴陽市合肥市上海市貴陽市北京市上海市深圳市西安市南京市注：出行意愿指數(shù)基于高德規(guī)劃大數(shù)據(jù)計算城市地面道路交通分析城市交通第二章計算說明：交通健康指數(shù)城市交通第二章?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?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重（該方法在政府權威部門、社會經濟及學術領2.運用固定的最優(yōu)最劣值對數(shù)據(jù)進行歸一化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整效率-道路運行速度偏差率考慮指標的正反向進行調整效率-道路運行速度偏差率效率-高峰平均速度4.計算信息熵冗余度4.計算各評價對象與最優(yōu)方案的貼近程度d;=1-ej,j=1,…,m空間-路網(wǎng)高峰擁堵路段里程比空間-常發(fā)擁堵路段里程比效率-高峰平均速度4.計算信息熵冗余度4.計算各評價對象與最優(yōu)方案的貼近程度d;=1-ej,j=1,…,m空間-路網(wǎng)高峰擁堵路段里程比空間-常發(fā)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。18城市交通第二章城市交通第二章?2024Q3交通亞健康指數(shù)排名第一的是烏魯木齊市，其交通健康指數(shù)為49.3%，其次是蘭州、北京、序號城市名稱交通健康指數(shù)同比變化率 城市名稱交通健康指數(shù)1234567蘇州市89城市交通第二章汽車保有量“超400萬輛”交通健康指數(shù)↓城市交通第二章汽車保有量“超400萬輛”交通健康指數(shù)↓12杭州市345東莞市6789成都市?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?結果顯示：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。交通健康指數(shù)↓1交通健康指數(shù)↓123456789煙臺市交通健康指數(shù)↓123石家莊市45678廣州市汽車保有量“超200萬輛”汽車保有量“超200萬輛”汽車保有量“200萬輛以下”汽車保有量“200萬輛以下”交通健康指數(shù)↓123洛陽市4567銀川市89福州市?？谑欣_市烏魯木齊市49.3%注：汽車保有量數(shù)據(jù)來自/s/toTCYv2YNwP8c1Xmi-5q4g城市交通第二章城市交通第二章?lián)矶卵訒r指數(shù)變化率(%)石家莊市 廣州市 -2.7%城市交通第二章城市CT掃描——高峰平均車速城市交通第二章?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48.36公里/小時；高峰平均速度（公里/小時） 城市高峰平均車速排名TOP10高峰平均速度（公里/小時）35.5635.5631.8131.1231.0330.1930.0430.0229.8329.6929.57南通市紹興市石家莊市蘇州市常州市臺州市合肥市洛陽市鄭州市呼和浩特市自由流速度（公里/小時）48.3649.7350.33自由流速度（公里/小時）城市交通第二章城市CT掃描——道路運行速度偏差率城市交通第二章?其次是石家莊、濟南、成都、重慶、西安、長春、烏魯木齊、蘭州速度偏差率(%)?？谑惺仪f市濟南市烏魯木齊市蘭州市鄭州市城市高峰時段平均速度變化趨勢平均速度(公里/小時)0城市交通第二章城市CT掃描——廣州常發(fā)擁堵路段里程比最高城市交通第二章?其次是東風西路(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312小時、264小廣州市常發(fā)擁堵路段分布累計嚴重擁堵時長（小時）東風西路-東向西 金沙洲路-西向東 累計嚴重擁堵時長（小時）東風西路-東向西 金沙洲路-西向東 獵德大道-南向北黃埔大道中-東向西 廣園中路-東向西黃埔大道西-東向西 興太一路-東向西廣州大道中-南向北高速公路運行態(tài)勢——2024Q3北京高速擁堵里程占比最高全國高速每日擁堵變化趨勢高速擁堵里程占比高速擁堵里程占比0城市交通第二章城市交通第二章高速擁堵里程占比高速擁堵里程占比1.28%1.04%0.28%0.23%0.01%吉林貴州廣西寧夏內蒙古山東江西安徽福建黑龍江河南湖北湖南海南西藏四川甘肅河北云南山西陜西新疆重慶青海浙江天津江蘇遼寧廣東上海北京1.28%1.04%0.28%0.23%0.01%注：港澳臺暫無數(shù)據(jù)城市類型城市規(guī)模劃分標準是由《關于調整城市規(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，以交通功能為主駕車活力指數(shù)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的恢復情況，小于1表示未恢復正常水平公共交通出行幸福指數(shù)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，相對水平越低平均候車時長乘客的平均候車時長。計算方法參考TCRP165報告中國際通公共交通與小汽車高峰出行時間比基于早晚高峰時段內的公共交通規(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公共交通運行效率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小汽車與地面公交速度比為城市人車出行活躍核心區(qū)內，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全市全天線路運營速度波為每條線路全天