高德地图-中国2018Q1交通分析报告（英文）-2018.4-48页-4mb

2018 Q1 中国主要城市交通分析报告总结

核心内容

本报告由AutoNavi交通大数据团队发布，基于AutoNavi积累的大量交通和出行数据，通过大数据挖掘与计算，分析了2018年第一季度中国主要城市的交通拥堵情况。报告采用“拥堵延时指数”作为衡量城市拥堵程度的指标，即高峰时段实际平均出行时间与自由流动时的平均出行时间的比值，以直观反映交通拥堵对出行者造成的时间成本。

主要观点

• 城市拥堵情况：全国361个城市中，65个城市在高峰时段的拥堵延时指数高于1.8，面临严重拥堵威胁；231个城市处于缓慢行驶状态；65个城市整体行驶顺畅。
• 区域差异：2018年第一季度，中国西部和长江三角洲地区的城市拥堵程度相对较低，而部分东北和西南城市拥堵严重。
• 拥堵排名变化：大型和中型城市的拥堵排名显著上升，而一线城市和省会城市的排名有所下降。部分城市如银川、洛阳、呼和浩特等因特殊原因成为拥堵重灾区。
• 节假日影响：受春节出行特征影响，部分城市如济南、洛阳的拥堵情况有明显变化，其中洛阳因节日购物和活动增多，以及恶劣天气，拥堵延时指数显著上升。
• 交通出行特征：66%的出行集中在“ Gulou 区域”及其周边，显示出该区域的高交通密度。上海的短途驾驶出行比例在3月中期至4月初显著上升。

关键信息

拥堵延时指数

• 定义：高峰时段实际平均出行时间与自由流动时的平均出行时间的比值。
• 指数越高，表示出行延时占比越大，拥堵越严重。

交通拥堵排名

• 高峰时段最拥堵城市：银川（1.966）、济南（1.954）、洛阳（1.941）、北京（1.935）、呼和浩特（1.920）、赣州（1.917）、合肥（1.896）、哈尔滨（1.883）、茂名（1.862）、汕头（1.849）。
• 非高峰时段最拥堵城市：洛阳、济南、银川等城市在非高峰时段也表现出较高的拥堵延时指数。

拥堵变化趋势

• 拥堵减少：60%的城市在2018年第一季度拥堵程度有所下降或保持稳定。石家庄是拥堵减少最显著的城市，减少了11.9%。
• 拥堵增加：43个城市拥堵延时指数上升，其中南阳上升幅度最大，达到12.8%。这些城市主要集中在安徽、江苏和河南。

拥堵原因分析

• 天气因素：恶劣天气（如雨雪）导致部分城市如银川、洛阳出现拥堵加剧。
• 节假日出行：春节前后，由于返乡和出行需求增加，部分城市如济南、洛阳的交通压力显著上升。
• 跨城出行行为：部分城市由于跨城出行行为增多，拥堵程度上升。

拥堵延时指数与平均速度

• 拥堵延时指数与平均速度呈负相关，指数越高，平均速度越低。
• 银川在高峰时段平均速度仅21.4 km/h，是2018年第一季度最拥堵的城市。
• 济南的拥堵延时指数在2018年第一季度相比2017年下降了5.6%。

拥堵延时指数变化

• 最拥堵城市：银川（1.966）、济南（1.954）、洛阳（1.941）、北京（1.935）、呼和浩特（1.920）、赣州（1.917）、合肥（1.896）、哈尔滨（1.883）、茂名（1.862）、汕头（1.849）。
• 最拥堵道路：银川的“凤凰南路”在高峰时段拥堵延时指数达到4，平均速度仅11.76 km/h。

拥堵延时指数变化趋势

• 整体趋势：2018年第一季度整体拥堵程度有所改善，尤其在工作日的晚高峰和节假日的早高峰。
• 区域趋势：在非高峰时段，部分城市如哈尔滨、南宁、海口等拥堵延时指数下降明显。

交通出行变化

• 上海：短途驾驶出行比例在3月中期至4月初显著上升，且高峰时段拥堵延时指数比2017年上升了8.1%。
• 济南：整体拥堵延时指数下降，非高峰时段拥堵延时指数下降最多。
• 洛阳：由于春节购物和活动增多，以及恶劣天气，成为节假日最拥堵的城市。

拥堵延时指数与城市规模

• 大型和中型城市的拥堵延时指数普遍高于一线城市和省会城市。
• 一些城市如银川、洛阳虽然规模不大，但拥堵延时指数较高，可能与节假日出行和天气因素有关。

交通数据来源

• AutoNavi的交通大数据平台结合了7亿多用户的出行数据和交通车辆数据。
• 报告数据支持来源于AutoNavi交通大数据平台、阿里云MaxCompute及相关数据挖掘技术。

合作机构

• 本报告由“未来交通与城市计算联合实验室”、交通运输规划与政策研究所、清华大学-戴姆勒可持续交通联合研究中心、阿里云等机构联合发布。

交通社区

• AutoNavi愿意向政府、企业及教育机构开放数据，以共同构建交通社区。

图表与数据展示

• 报告包含多个图表和表格，展示了城市拥堵延时指数、道路拥堵情况、出行特征及变化趋势等详细数据。

拓展信息

• 更多关于城市拥堵的数据可访问：http://report.ameda.com/
• 如需引用或发布报告内容，需注明来源为“AutoNavi 交通大数据”。