2024Q1中国主要城市交通分析报告

本研究报告由高德地图大云图业务中心数据分析团队撰写，所载全部内容仅供参考。 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。经高德事先书面许可的引用发布，需明确出处为“高德地图《2024Q1中国主要城市交通分析报告》”，不得对报告进行有悖原意的引用、删节和修改，且引用本报告的文件发布前应当经高德审核。 报告是基于高德地图及行业浮动车数据，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。 TheStatement声明 “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。” 《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。本季度报告由高德地图联合“国家信息中心大数据发展部”、“清华大学土木水利学院”、“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”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。 Summary概述 联合发布 高德交通大数据智库 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。 Products and Services产品与服务 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 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 更多交通“评诊治”大数据产品及服务 日/周/月交通评价报告订阅 交通“评诊治”数据接口服务 明镜政府版 高德交通报告官网 AI智能交通医生 提供交通评价、诊断、治理60+指标项数据接口服务 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 traffic-report@service.alibaba.com交通智库商务合作： 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。 城市范围： 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。 样本说明： 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/T36670-2018《城市道路交通组织设计规范》交通组织方案评价。 数据呈现： 城市道路公共交通评价——采用“人口出行热度核心区高峰期社会车辆与公交车速比、全市全天线路运营速度波动率、平均候车时长、公共交通与小汽车高峰出行时间比、平均步行距离、平均换乘系数”等六项指标综合得出“公共交通出行幸福指数”，来全面刻画城市公共交通运行状况。 Report description编制说明 全天06:00-22:00早高峰07:00-09:00晚高峰17:00-19:00因时区原因，乌鲁木齐早晚高峰时段调整为09:00-11:00、19:00-21:00，拉萨早晚高峰时段调整为08:00-10:00、18:00-20:00。 时间说明： 无其他特殊说明，本报告统计时间均为2024年1月1日~2024年3月31日 分析范围： Datadescription数据说明 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 Data description数据说明 第一章 城市公共交通运行分析 第一章公共交通 计算说明：公共交通出行幸福指数 •公共交通是城市交通的重要组成部分，全面客观地描述城市公共交通整体运行水平，有利于更综观地评价城市交通状况。高德提出“公共交通出行幸福指数”：效率维度，引入“小汽车与地面公交速度比、全市全天线路运营速度波动率”；时间维度，引入“公共交通与小汽车高峰出行时间比、平均候车时间”；便捷维度，引入“平均步行距离、平均换乘系数”，构成公共交通幸福六宫格，对城市公共交通运行水平进行综合评价。 •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，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；“公共交通出行幸福指数”越高说明离理想值越近，城市公共交通运行水平越高；指数越低则说明多项指标距离理想值越远，相对水平越低。 •六项指标信息熵权重分配结果显示，“换乘系数”和“小汽车与地面公交速度比”的权重占比最高，小汽车与地面公交速度比与城市同期同线路社会车辆速度与公交车运营速度关系较大，换乘系数与公共交通线网衔接、覆盖率等关系较大。两项指标权重最大，一方面从数据层面说明不同城市这两项指标的方差较大，另一方面亦说明对于出行者来说，小汽车与地面公交速度比差距越小、换乘越少，采用公共交通出行的幸福感越佳。 排名得分方法——TOPSIS 权重确定方法——熵值法 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 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 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.计算第j项指标的熵值 4.计算信息熵冗余度 3.计算各评价对象与最优方案的贴近程度 5.计算各项指标权重，最终结果如左图所示。 第一章公共交通 公共交通出行幸福指数 •所研究城市在2024Q1期间，兰州市、太原市、长春市等10个城市的公共交通出行幸福指数较高，说明其公共交通（地面公交+地铁）运行效率、可靠性，相对其他城市公共交通运行水平的综合表现较好； •兰州市公共交通出行幸福指数最高，与正理想值最接近，达到83.52%；深圳市和南京市分别在超大城市和特大城市中“公共交通出行幸福指数”位列首位。 第一章公共交通 公共交通平均换乘系数 •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。 •2024Q1期间，城市公共交通平均换乘系数整体同比多呈下降趋势，超大城市、特大城市、大城市的平均换乘系数（1.571、1.512、1.409）与去年同期相比（1.607、1. 520、1.447）均有下降，且大部分城市换乘系数呈现下降的趋势。其中，东莞市、沈阳市、海口市的公交换乘系数分别在超大、特大、大城市中最小。 第一章公共交通 公共交通与小汽车高峰出行时间比 •公共交通与小汽车高峰出行时间比，基于早晚高峰时段内的公共交通规划数据和驾车规划数据，计算同一组OD下的公共交通/驾车出行时间比；其中，公共交通包含地面公交和地铁系统，用以综合评价城市内公共交通运行效率； •在所研究城市在2024Q1期间，北京市高峰期公共交通与小汽车高峰出行时间最接近，与2023Q1同期一致；说明该城市早晚高峰期采用公共交通出行的时间效率体感较好；南京市和兰州市分别在特大城市和大城市中出行时间比最优； 第一章公共交通 公共交通平均步行距离 •公共交通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。 •2024Q1期间，城市公共交通平均步行距离同比多呈上升趋势，其中超大城市、特大城市和大城市的平均步行距离（1158米、1106米、1057米）较去年同期（1114米、1063米、1011米）相比呈上升趋势，主要增幅发生在进/出公共交通系统的步行距离。其中，深圳市、青岛市、兰州市的步行距离分别在超大、特大、大城市中最小。 第一章公共交通 城市高峰期地面公交运行效率 •研究城市范围内沈阳公交效率与小汽车最接近，太原公交效率最稳定 •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2024Q1期间，沈阳市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1.949倍；此外，海口市速度比值也小于2，说明其公共交通出行用户体感良好。•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2024Q1期间，太原市的“全市全天线路运营速度波动率”最小，公交运营效率最稳定。 第一章 城市高峰期地面公交平均候车时长 •研究城市范围内兰州高峰期地面公交平均候车时长最优 •2024Q1期间，主要城市的候车时长与去年同期同比，长春市候车时长降幅最明显。 •所研究城市范围内，兰州市的候车时长为6.57分钟，在所有城市中最优，且兰州市受发车频率影响的候车时长及受交通扰动影响的候车时长在所有城市中均为最小；重庆市、南京市的候车时长分别为超大城市、特大城市的最优。 第一章公共交通 绿色出行意愿指数 •研究城市范围内北京绿色出行意愿最高 •基于全国50个主要城市的公交&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”。2024Q1期间，绿色出行意愿最强的城市为北京市，其次为深圳市、上海市、西安市。 第二章 城市地面道路交通分析 第二章城市交通 计算说明：交通健康指数 •随着城市交通复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。 权重确定方法——熵值法 排名得分方法——TOPSIS 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 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 2.计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重 3.利用欧式距离计算与最优最劣目标的距离，并乘以权重 3.计算第j项指标的熵值 4.计算各评价对象与最优方案的贴近程度 4.计算信息熵冗余度 5.计算各项指标权重 第二章城市交通 2024Q1中国主要城市交通亚健康与健康排名TOP10 •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： •2024Q1交通亚健康指数排名第一的是西安，其交通健康指数为50.69%，其次是长沙、海口、兰州、济南、成都、北京、武汉、广州、上海；北京较去年同期提升最高，同比变化率高达14.13%； •2024Q1交通健康指数排名中，南通继续蝉联交通健康指数榜首，其交