2017年度城市交通出行报告_84页_21mb

2017年度城市交通出行报告总结

核心内容概览

2017年度城市交通出行报告通过滴滴出行大数据分析了全国多个城市的交通运行和出行情况，重点包括交通运行指数、交通事件分析、路口通行效率、区域拥堵情况以及城市结构与功能分析。

主要观点

• 智慧交通成效显著：滴滴上线滴禹平台，优化了50个城市交通运行情况，发布信号灯产品至1200多个路口，平均缓解拥堵10%-20%。济南等城市的信号灯优化显著提高了通行效率，减少了碳排放。
• 拥堵季节与时间分布：交通运行指数在第二季度（Q2）和第四季度（Q4）最为严重，第一季度（Q1）由于春节假期，拥堵情况最佳。11月是峰时最拥堵的月份，且交通运行指数全年趋势基本一致。
• 交通事件影响：全国月均交通事件上报量超过500万，其中成都上报量最高，珠三角城市占四席。事件类型以封路为主，对交通可靠性有重要影响。
• 区域拥堵差异明显：深圳龙华区因职住分布不均，南北区域拥堵时间不同，清富路（吉华路-布龙路）为全天最拥堵路段。交通枢纽如深圳北站存在双向拥堵问题，需优化信号灯配时。
• 城市结构与出行模式：城市结构影响交通运行，如方格网式、环形放射式、狭长式、滨海式及“蜘蛛网”式结构。城市中心与走廊的布局对交通流动有显著影响，通勤距离和时间是衡量城市活力的重要指标。

关键信息

交通运行指数分析

• 全天拥堵排名：哈尔滨交通运行指数最高（1.701），西安、北京、重庆、长春、西宁、兰州、石家庄、济南和呼和浩特紧随其后。
• 峰时拥堵排名：早高峰拥堵前三为哈尔滨、重庆、长春；晚高峰前三为西安、哈尔滨、北京。
• 城市半径：城市半径与经济发展和人口流入正相关。北京城市半径最大（31.7 km），沧州最小（6.0 km）。

交通事件分析

• 事件上报量：成都、北京、深圳、广州、东莞等城市上报量较高，其中成都为最高等级。
• 事件类型：封路事件占比较高，其次是事故和施工，影响区域出行可靠性。

路口通行效率分析

• 延误周期数：济南、广州、成都和武汉在第四季度延误周期数波动较小，但广州和武汉整体较高。
• PI指数：延误时间PI指数是衡量信号灯优化效果的重要指标，结合延误时间和停车次数进行分析。
• 典型城市延误情况：济南北园大街-济泺路、武汉紫阳东路-中山路、成都科华南路-锦悦东路等路口延误时间较长。

区域拥堵研判分析-深圳龙华

• 南北拥堵差异：以布龙路为界，南侧早高峰拥堵严重，北侧晚高峰拥堵明显。
• 热门线路与区域：龙华区主要通勤线路包括昊创工业园-共和新村A区、皓月花园-桂发工业园等，跨区出行多集中于龙岗、福田和罗湖区。
• 清富路拥堵：清富路（吉华路-布龙路）为全天最拥堵路段，工作日全天TTI高达4.249，平均速度低至16.93 km/h。
• 交通枢纽分析：深圳北站是龙华区出行量最大的交通枢纽，玉龙路（民塘路）双向拥堵严重，需优化信号灯配时。

城市动能与结构

• 城市流动与结构：城市流动反映其活跃程度，不同城市有不同的结构类型，如方格网式、环形放射式、狭长式、滨海式和“蜘蛛网”式。
• 城市中心与走廊：城市中心与走廊是城市流动的核心，北京、武汉、哈尔滨和东莞的城市中心和走廊分布反映了城市功能和居民活动规律。
• 通勤模式：北京单程通勤距离最长（17.4 km），通勤时间也最长（52.9分钟），东莞和深圳紧随其后，显示出城市空间结构对通勤的影响。

附录与数据说明

• 交通运行指数：指实际出行耗时与自由流条件下出行耗时的比值，反映交通拥堵程度。
• 城市半径：以市中心为原点，90%出行起点或终点分布的半径，反映城市活动范围。
• 城市结构类型：包括方格网式、环形放射式、狭长式、滨海式和“蜘蛛网”式，不同结构影响交通流动和拥堵情况。
• 通勤分析：反映城市中劳动力的活动半径，北京、东莞和深圳为通勤距离和时间前三城市。

数据来源与统计方法

• 数据来源：滴滴出行平台数据，包括轨迹、事件上报等。
• 统计方法：使用滴滴数据统计得出，部分数据由北京中创碳投科技有限公司提供碳排放核算方法学支持。

总结

2017年度城市交通出行报告全面分析了全国主要城市的交通运行状况，揭示了智慧交通、拥堵分布、交通事件、路口通行效率和城市结构对交通流动的影响。报告指出，交通运行指数和城市半径是衡量城市交通状况和活跃程度的重要指标，而交通事件和信号灯优化则是缓解拥堵的关键手段。城市结构的多样性决定了不同的交通流动模式，通勤距离和时间则反映了城市空间结构和职住分布的特性。通过滴滴大数据，能够更直观地了解城市交通现状，并为未来城市规划和交通优化提供数据支持。