2018年-数据局_高德地图:2017年中国主要城市交通分析报告_52页_4mb
报告摘要
2017年度中国主要城市交通分析报告总结
核心内容
本报告由高德地图交通大数据研究团队发布,基于高德地图的交通出行数据,分析了2017年中国主要城市的交通拥堵状况。报告采用“拥堵延时指数”作为衡量城市拥堵程度的指标,即城市居民平均一次出行实际旅行时间与自由流状态下旅行时间的比值,以反映交通拥堵对出行者时间成本的影响。
主要观点
- 全国拥堵趋势向好:2017年全国78%的城市拥堵处于持平或下降趋势,相比2016年的51%有明显改善。
- 拥堵指数分布不均:西南地区由于地形等因素,高峰时拥堵程度较高,平峰时多数处于缓行状态。
- 高峰与平峰拥堵差异:高峰时有26%的城市处于拥堵状态,而平峰时只有2%的城市处于拥堵状态。55%的城市高峰处于缓行状态,35%的城市平峰处于缓行。
- 城市拥堵变化:2017年全国45个重点城市高峰拥堵整体缓解,拥堵指数接近2015年水平。2017年与2016年相比,全国主要城市拥堵下降2.45%。
- 拥堵最严重城市:2017年度拥堵排名中,济南位居第一,高峰拥堵延时指数为2.067,平均车速为21.12公里/小时。重庆排名与2016年持平,呼和浩特、合肥、长春首次进入年度TOP10。
- 节假日拥堵现象:清远因节假日大量车流途经,成为节假日最堵城市之一,其拥堵延时指数比工作日高出19%。
- 拥堵成本:香港为2017年拥堵成本最高的城市,年拥堵成本达15890元,北京、广州分别为11747元和10501元。
关键信息
数据来源与方法
- 数据来源于高德地图的交通大数据,包括交通行业浮动车数据和7亿高德地图用户数据。
- 拥堵延时指数 = 出行旅行时间 / 自由流旅行时间,指数越高,表示出行延时占出行时间的比例越大,城市越拥堵。
交通趋势分析
- 全年最堵月:2017年12月是全年最堵月份,拥堵延时指数达1.80,较2015年下降2.43%。
- 早高峰趋势:三年早高峰拥堵逐年增长,2017年相比2015年早高峰拥堵涨幅达3.3%。
- 晚高峰与平峰趋势:2017年晚高峰拥堵较2016年下降1.4%,平峰拥堵较2016年下降2.1%,但较2015年略有上涨。
城市拥堵变化
- 拥堵下降城市:51%的城市拥堵同比下降,多数为省会、直辖市或经济发达城市。
- 拥堵上升城市:22%的城市拥堵上升,其中广东省有8个城市拥堵上升,清远为年度拥堵涨幅最大的城市,增长幅度达8.13%。
- 拥堵向近郊扩散:10个城市拥堵呈现向近郊扩散趋势,其中9个为直辖市或省会。
重点城市分析
- 北京:昌平、顺义、通州拥堵上升,中心城区拥堵下降。
- 上海:中心城区拥堵下降,宝山区拥堵上升幅度最大。
- 武汉:北部黄陂、东西湖和西南部汉南区拥堵上升,中心城区拥堵下降。
- 西安:中心城区拥堵小幅下降,其他区域拥堵上升。
- 广州:晚高峰拥堵延时指数高达2.158,超过济南成为最堵城市。
- 济南:拥堵时间最长,但治堵效果显著,同比2016年拥堵时间下降13.7%。
- 哈尔滨:早高峰连续三年拥堵第一,高峰拥堵延时指数超过2.0。
- 清远:节假日拥堵明显,拥堵延时指数比工作日高出19%。
2018年拥堵趋势预测
- 拥堵预警上升:预计2018年42%的城市拥堵将呈现上升趋势,58%的城市拥堵将下降或持平。
- 周五拥堵加剧:预计2018年周五大部分城市将出现拥堵加剧现象,周日则相对缓解。
拥堵延时指数排名
前50名城市
| 排名 | 同比变化 | 城市名称 | 高峰拥堵延时指数 | 高峰实际速度 | 全天拥堵延时指数 | 全天实际速度 | 早高峰拥堵延时指数 | 早高峰实际速度 | 晚高峰拥堵延时指数 | 晚高峰实际速度 | 平峰拥堵延时指数 | 平峰实际速度 | 自由流速度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 0.8% | 济南 | 2.067 | 21.12 | 1.717 | 25.44 | 2.01 | 21.75 | 2.12 | 20.53 | 1.599 | 27.32 | 43.65 |
| 2 | -3.2% | 北京 | 2.033 | 22.17 | 1.692 | 26.65 | 1.95 | 23.1 | 2.11 | 21.32 | 1.578 | 28.57 | 45.09 |
| 3 | -5.8% | 哈尔滨 | 2.028 | 21.93 | 1.707 | 26.06 | 2.05 | 21.71 | 2.00 | 22.38 | 1.599 | 27.82 | 44.47 |
| 4 | -1.9% | 重庆 | 1.951 | 23.27 | 1.601 | 28.35 | 1.93 | 23.58 | 1.98 | 22.96 | 1.484 | 30.59 | 45.4 |
| 5 | -3.2% | 呼和浩特 | 1.949 | 23.71 | 1.639 | 28.18 | 1.83 | 25.26 | 2.06 | 22.38 | 1.534 | 30.11 | 46.21 |
| 6 | -0.7% | 广州 | 1.892 | 24.13 | 1.674 | 27.26 | 1.63 | 28.08 | 2.16 | 21.15 | 1.602 | 28.49 | 45.66 |
| 7 | 0.2% | 合肥 | 1.881 | 23.36 | 1.568 | 28.04 | 1.81 | 24.37 | 1.96 | 22.43 | 1.462 | 30.07 | 43.95 |
| 8 | -1.5% | 上海 | 1.878 | 23.18 | 1.58 | 27.53 | 1.86 | 23.42 | 1.89 | 22.94 | 1.481 | 29.37 | 43.53 |
| 9 | -2.8% | 大连 | 1.875 | 25.16 | 1.555 | 30.34 | 1.92 | 24.61 | 1.83 | 25.73 | 1.447 | 32.6 | 47.16 |
| 10 | 2.7% | 长春 | 1.861 | 23.69 | 1.555 | 28.34 | 1.91 | 23.12 | 1.82 | 24.28 | 1.453 | 30.33 | 44.08 |
后50名城市(51-100)
| 排名 | 同比变化 | 城市名称 | 高峰拥堵延时指数 | 高峰实际速度 | 全天拥堵延时指数 | 全天实际速度 | 早高峰拥堵延时指数 | 早高峰实际速度 | 晚高峰拥堵延时指数 | 晚高峰实际速度 | 平峰拥堵延时指数 | 平峰实际速度 | 自由流速度 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 51 | -3.3% | 沧州 | 1.678 | 27.25 | 1.497 | 30.57 | 1.66 | 27.57 | 1.70 | 26.93 | 1.435 | 31.88 | 45.73 |
| 52 | -4.1% | 天津 | 1.678 | 27.94 | 1.447 | 32.39 | 1.62 | 32.82 | 1.69 | 31.43 | 1.368 | 28.23 | 38.63 |
| 53 | -1.8% | 太原 | 1.678 | 29.09 | 1.473 | 33.17 | 1.56 | 24.03 | 1.72 | 28.29 | 1.375 | 36.31 | 49.87 |
| 54 | -2.6% | 桂林 | 1.67 | 27.64 | 1.525 | 30.29 | 1.52 | 30.57 | 1.81 | 25.36 | 1.462 | 27.64 | 40.57 |
| 55 | -0.6% | 扬州 | 1.634 | 30.32 | 1.441 | 34.45 | 1.56 | 31.78 | 1.70 | 29.02 | 1.376 | 27.78 | 39.71 |
| 56 | 6.8% | 宿迁 | 1.633 | 27.03 | 1.499 | 29.4 | 1.57 | 28.08 | 1.69 | 26.1 | 1.454 | 30.31 | 44.12 |
| 57 | -3.7% | 漳州 | 1.599 | 25.38 | 1.496 | 27.04 | 1.43 | 28.48 | 1.75 | 23.05 | 1.462 | 27.64 | 40.57 |
| 58 | -2.6% | 连云港 | 1.593 | 25.49 | 1.456 | 27.89 | 1.53 | 26.61 | 1.66 | 24.49 | 1.41 | 28.82 | 40.61 |
| 59 | 2.0% | 徐州 | 1.593 | 28.53 | 1.443 | 31.48 | 1.53 | 29.69 | 1.65 | 27.47 | 1.392 | 32.62 | 45.45 |
| 60 | -2.3% | 淄博 | 1.591 | 29 | 1.414 | 32.7 | 1.55 | 29.84 | 1.64 | 28.2 | 1.359 | 35.91 | 48.7 |
结论
本报告展示了2017年中国主要城市的交通拥堵状况,指出全国拥堵趋势总体向好,但部分城市仍面临严峻的交通问题。通过大数据分析,报告提供了详细的拥堵延时指数、高峰与平峰拥堵情况、城市拥堵变化及拥堵治理建议,为公众出行、机构研究和政府决策提供了有价值的数据支持。
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