2026q1年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，内容仅供参考。报告基于高德地图及行业浮动车数据，融合大数据挖掘技术与交通算法理论编制，确保了其科学性与合理性。其中，地面道路交通通行时间的计算充分考虑了交叉口延误（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，并提出相应诊断方案。报告力求精准精细，旨在为公众出行、机构研究及政府决策提供有价值的参考依据。 报告中所含文字、数据、图片及标识等内容，均受中国著作权法、专利法、商标法等知识产权法律法规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内容用于任何商业目的。经许可引用发布时，须明确标注出处为“高德地图《2026年Q1中国主要城市交通分析报告》”，不得进行有悖原意的引用、删节和修改，且发布前须经高德审核。 “交通评价是一项极其复杂的系统工程。尽管大数据能够有效揭示城市的运行规律与特征，但受限于数据来源与样本渗透率的差异、认知局限以及设备短板等多重因素，追求更科学、更精确、更有价值的评价体系，始终是我们不懈努力的目标。” •欲了解您所在城市交通拥堵数据，请访问：https://report.amap.com/diagnosis/index.do•感谢您的关注，敬请留意后续研究结果的发布 《中国主要城市交通分析报告》依托高德交通大数据发布平台、大数据开放平台及阿里云MaxCompute，结合深度数据挖掘技术，描绘城市交通现状，洞察演变规律并预判未来趋势，重点聚焦拥堵成因与治理对策研究。本季度报告由高德地图携手清华大学土木水利学院、同济大学智能交通运输系统（ITS）研究中心及未来交通与城市计算联合实验室等权威机构联合发布。高德地图期待与政府、企业及高校科研机构持续深化开放合作，携手共建交通共同体。 联合发布 高德交通大数据智库 高德交通大数据智库聚焦城市交通管理政策、措施实施及改善评价，为城市交通精准化综合施策提供“评诊治”一体化解决方案。 依托30余项评价指标，快速扫描不同场景下的城市堵点与资源瓶颈，为交通管理部门诊断交通问题、评估改善措施提供量化的数据支撑。 针对由体表引发的局部拥堵、通行能力不足导致的区域拥堵，以及出行结构不合理造成的城市拥堵，提供系统化的一体化解决方案。 通过对城市交通拥堵场景进行精细化分类，携手交通管理者、专业机构及交通“医生”，共同开展交通问题的深度诊断。 更多交通“评诊治”大数据产品及服务 明镜政府版 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 基于大模型的交通智能研判助手，对话即可实现AI决策与一站式分析。 traffic-report@service.alibaba.com交通智库商务合作： 本报告基于高德地图开放平台的交通流量大数据，通过算法融合挖掘，识别出城市人车出行活跃核心区，并将其划定为本报告城市道路路网的评价范围。 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。 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2026年01月01日~2026年03月31日 分析范围： 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 交通报告50主要城市选取标准： 目录 1.城市公共交通运行分析 2.城市地面道路交通分析 3.重点城市信控路口分析 城市公共交通运行分析 计算说明：公共交通出行幸福指数 •公共交通是城市交通的核心，客观评价其运行水平有助于综观城市交通状况。高德提出“公共交通出行幸福指数”，从效率（小汽车与公交速度比、速度波动率）、时间（高峰出行时间比、平均候车时长）、便捷（平均步行距离、换乘系数）三大维度构建“幸福六宫格”，综合评价公交运行水平。 •该指数沿用国际通用的信息熵法客观定权，并采用TOPSIS法计算与理想值的接近度进行排名。指数越高，代表城市公交运行水平越接近理想状态。 •权重分析显示，“换乘系数”和“速度波动率”占比最高。这两项指标不仅反映了城市间较大的数据差异，更说明出行的稳定性与运营效率是影响市民出行体感的关键因素。 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，最终结果如左图所示。 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 公共交通出行幸福指数 •所研究城市在2026年Q1期间，兰州市、合肥市、大连市等10个城市的公共交通出行幸福指数较高。表明其公共交通（含地面公交与地铁）在运行效率、可靠性等方面的综合表现优于其他城市； •兰州市公共交通出行幸福指数最高，达到80.54%；重庆市、合肥市、兰州市分别在超大城市、特大城市中和大中城市中“公共交通出行幸福指数”位列首位。 城市高峰期地面公交运行效率 •对比公交与社会车辆速度可直观反映运行效率，比值越小意味着公交速度越接近小汽车。2026年Q1，台州市核心区高峰期“社会车辆-公交车速度比”最小（1.882），大连市亦小于2，显示出良好的公交出行时效性。 •全天线路运营速度波动率反映了公交运营的稳定性，数值越小越稳定。同期，洛阳市该指标最小，表明其公交运营效率最为稳定，可靠性最高。 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，基于早晚高峰时段的导航规划数据计算，反映同一OD下公交（含地面公交和地铁）相对于小汽车的出行效率；比值越接近1，表明公交时间效率越高。 •2026年Q1，北京市高峰期公交与小汽车出行时间比最优（最接近1），蝉联榜首，表明其早晚高峰公交出行的时间体感最好。西安市和哈尔滨市分别在特大城市和大中城市中表现最优。•从趋势看，大多数城市早高峰的“时间比”略高于晚高峰，即早高峰公交相对于小汽车的效率劣势略大；时间效率体感最佳的TOP10城市均呈现此趋势。 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涵盖进出站及换乘距离，该值越低，出行便捷度越高。 •从时间趋势看，各规模城市步行距离同比均有下降，主要得益于进/出系统步行距离的缩短。其中，重庆市、青岛市、海口市的步行距离分别在超大、特大、大中城市中最小（最优）。 第一章公共交通 城市高峰期地面公交平均候车时长 •在所研究城市范围内，兰州市高峰期地面公交平均候车时长表现最优，仅为6.37分钟。细分指标显示，兰州市受发车频率影响的候车时长最小，体现了极高的调度水平；而合肥市受交通扰动影响的候车时长最小，说明其路面通行保障较好。此外，重庆市与郑州市分别在超大城市和特大城市中，候车时长表现最优。 第一章公共交通 绿色出行意愿指数 •研究城市范围内，深圳市绿色出行意愿最高，再次回到榜首。 •该指数基于全国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得出。2026年Q1期间，深圳市绿色出行意愿指数最强，北京市、广州市、上海市紧随其后。其中，深圳与北京稳居第一梯队，领先优势较为突出。 •从各类绿色出行方式的细分维度来看，北京市在公交&地铁出行意愿上排名第一，南宁市与兰州市则分别在骑行和步行出行意愿上拔得头筹。 第二章 城市地面道路交通分析 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.计算信息熵冗余度 4.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 汽车保有量分类——2026Q1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2025年下半年全国汽 车保有量 数据及 各地 政府公开 数据，将城 市分为“超400万”、“超300万”、“超200万”、“200万以下”四档进 行综合 考量。结果显示：在汽车保有量超400万辆的城市中，苏州市交通健康指数最高；超300万辆的城市中，宁波市得分最高；超200万辆的城市中，台州市得分最高；200万辆以下的城市中，绍兴市得分最高。 第二章城市交通 同比分析——50城中有30城拥堵同比下降，1城上升，19城持平 •与2025年Q1相比，2026年Q1全国50个主要城市的路网高峰行程延时指数整体呈下降趋势。其中，30个城市指数下降，占比达60%；19个城市基本持平，占比38%；仅有1个城市出现上升，占比2%。•在拥堵同比缓解的城市中，济南市的降幅最大，拉萨、郑州、中山等城市紧随其后。 第二章城市交通 城市CT扫描——高峰平均车速 •在全国50个主要城市的高峰平均车速排名中，位列前十的城市依次为南通、台州、绍兴、中山、苏州、石家庄、郑州、太原、厦门、合肥，整体通行效率较高。 •在城市自由流速度方面，不同保有量级城市的表现各有亮点：汽车保有量超400万的城市中，石家庄市以51.25公里/小时的速度位居榜首；而在超300万、超200万及200万以下的城市分组中，合肥、太原、厦门分别拔得头筹。 第二章城市交通 城市CT扫描——道路运行速度偏差率 •2026年Q1期间，全国50个主要城市中，乌鲁木齐市高峰时段道路运行速度偏差率最高，达9.43%。这表明其道路运行速度波动较大，意味着市民每日的出行时间相对不固定。 •紧随其后的城市依次为南京、常州、武汉、合肥、长沙、无锡、东莞、杭州和上海。 重点城市信控路口分析 主要城市信控路口运行分析 指标体系与分析范围。依托高德地图“云信通”轻量化路口状态感知能力，从路口运行状态、绿波运行效果、信号控制水平等三个维度，构建六项指标，首批针对全国副省级及以上等级城市2026年Q1的整体情况进行分析。 路口运行状态 高峰路口平均延误指数：高峰时段各路口延误指数按流量加权的平均值，表