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。 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《2023Q2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。 声 明 TheStatement “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。” 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 概述 Summary 《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”、“清华大学交通研究所”、“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。 联合发布 清华大学交通研究所 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。 评 诊 治 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明镜政府版交通“评诊治”咨询报告服务交通“评诊治”数据接口服务高德交通报告官网 城市交通运行态势 区域、学校、医院、街道、实时拥堵监测及改善监测报告 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 提供交通评价、诊断、治理60+指标项数据接口服务 全国交通实时动态监测及分析报告集 产品与服务 ProductsandServices 交通智库商务合作:traffic-report@service.alibaba.com 城市范围: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。 样本说明: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。 数据呈现: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。 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。 时间说明: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。 无其他特殊说明,本报告统计时间均为2023年4月1日~2023年6月30日 选取 选取 分析范围: 编制说明 Reportdescription 360城市+全国高速 地面交通50城 公共交通20城 城市计算范围:人车出行活跃核心区(“人+车”大数据,全息勾勒城市核心区边界) 数据说明 Datadescription 人流车流 高德LBS定位数据高德地图驾车数据 人车出行活跃核心区 紫色填充区域 注:如无特殊说明,城市研究范围以此区域为准 POI、AOI 基础数据 城市公共交通:利用“公共交通出行幸福指数”,对城市公共交通运行进行综合评价 线路运营速度波动率 公共交通与小汽车公共交通出 高峰出行时间比行幸福指数 平均换乘系数 社会车辆与公交车速比 效率 平均候车时长 城市公时间 共交通 平均步行距离 便捷 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 路网高峰行程延时指数 常发拥堵路段 里程比 交通健康指数 道路运行速度偏差率 地面道 路交通 路网高延时运行时间占比 路网高峰拥堵路段里程比 高峰平均速度 时间空间效率 交通报告50主要城市选取标准: 城市发展交通体量 数据说明 Datadescription GDP 城市 选取 城市影响力 城区常住人口 汽车保有量 出行核心区面积 指 标归一 化 加权计算 50城 在途车流密度 注:1.“在途车流密度”统计方法为:城市核心区范围内平均每公里每分钟在道路上行驶的去重车辆数,统计时段为6点-22点; 2.城市影响力考量标准为:是否省会、直辖市、区域中心城市及是否举办大型国际会议等。 •城市公共交通运行分析 •城市地面道路交通分析 •高速公路交通运行分析 第一章 城市公共交通运行分析 •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“公共交通与小汽车高峰出行时间比”的权重占比最高,换乘系数与公共交通线网衔接、覆盖率等关系较大;出行时间比与城市公共交通整体效率、尤其是地铁线网发达程度关系较大。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,公共交通与驾车出行相比时间花费差距越小、换乘越少,采用公共交通出行的幸福感越佳。 六项指标信息熵权重分配 权重确定方法——熵值法 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 排名得分方法——TOPSIS 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 小汽车与地面公交速度比,15.84% 全市全天线路运营速度波动率,16.54% 平均候车时长, 9.02% 平均步行距离,16.75% 换乘系数,22.20% 公共交通与小汽车高峰出行时间比,19.66% 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”计算说明 注:受每个季度/年度数据波动影响,各季度/年度指标权重、正负理想值存在一定波动;故“幸福指数”仅供季度/年度内城市间横向比较参考,同城不同季度/年度的“幸福指数”的比较无意义。10 2023Q2兰州公共交通出行幸福指数最高 所研究城市在2023Q2期间,兰州市、深圳市、北京市等10个城市的指数较高,说明其 公共交通出行幸福指数 0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00% 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79.29%;深圳市和南京市 分别在超大城市和特大城市中“幸福指数”位列首位。 7 超大城市 深圳市北京市重庆市上海市成都市广州市天津市 南京市 72.95% 70.38% 68.17% 65.65% 64.63% 64.26% 49.91 % 68.39% 长春 3 4北京 太原 1 8 兰州 特大城市 沈阳市青岛市杭州市东莞市 兰州市 57.85% 55.73% 52.07% 47.18% 79.29% 成都9 5上海南京 太原市 69.58% 6 重庆 2 广州10深圳 长春市 大、中型城市厦门市 宁波市海口市石家庄市 昆明市 45.07% 66.69% 63.58% 62.44% 59.27% 59.01% 11 公共交通出行幸福指数 注:城市规模来自中华人民共和国住房和城乡建设部2021年城市建设统计年鉴 城市公共交通平均换乘系数整体同比多呈上升趋势 同比变化 1.0001.2001.4001.6001.800 0%20%40%60%80%100% 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。 2023Q2期间,超大城市、特大城市、 *平 ↑升 ↑升 超大城市↑升 ↑升 ↑升 ↑升 ↑升 重庆市深圳市天津市广州市成都市上海市北京市青岛市 1.409 1.526 47% 43% 42% 39% 36% 36% 33% 59% 56% 48% 43% 37% 34% 34% 35% 32% 36% 36% 35% 29% 33% 34% 35% 36% 62%27% 61%31% 60%32% 55%34% 55%32% 48%37% 45%34% 42%34% 1.571 1.580 1.612 1.635 1.639 1.666 大中型城市的平均换乘系数(1.606、1.516、1.445)与去年同期相比(1.538、 1.445、1.360)均有上升,且大部分城市换乘系数呈现上升的趋势。其中,重庆市、青岛市、兰州市的公交换乘系数分别在超大、 *平 特大城市↑升 ↑升 ↑升 ↑升 ↑升 ↑升 沈阳市东莞市南京市杭州市兰州市海口市 厦门市 1.437 1.515 1.574 1.631 1.375 1.392 1.401 公共交通平均换乘系数 特大与大、中型城市中最小。 大、中型城市↓降 ↑升 ↑升 ↑升 ↑升 长春市太原市石家庄市宁波市昆明市 换乘系数 1.450 1.455 1.520 1.552 1.577 直达占比一次换乘占比多次换乘占比12 2023Q2广州公共交通与小汽车高峰出行时间最接近 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