2024中国主要城市交通分析报告-高德地图

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1 2 The Statement 声明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《2024年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。 “ 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 3 联合发布《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”、“清华大学土木水利学院”、“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。 Summary 概述 4 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。高德交通大数据智库 traffic-report@service.alibaba.com 交通智库商务合作：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评明镜政府版更多交通 “评诊治” 大数据产品及服务诊治区域、学校、医院、街道、实时拥堵监测及改善监测报告城市交通运行态势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 AI智能交通医生基于高德云睿时空大模型， AI智能辅助交通治理决策 Products and Services 产品与服务 5 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2024年01月01日~2024年12月31日城市范围：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。数据呈现：地面交通50城选取 360城市+全国高速选取公共交通39城地面道路交通评价 —— 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/T 36670-2018《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。根据高德地图开放平台交通流量大数据，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。分析范围：样本说明：时间说明： Report description 编制说明 6 Data description 数据说明城市公共交通：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交通报告50主要城市选取标准：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延时运行时间占比时间效率交通健康指数地面道路交通路网高延时运行时间占比路网高峰行程延时指数路网高峰拥堵路段里程比常发拥堵路段里程比高峰平均速度道路运行速度偏差率路网高延时运行时间占比城市发展交通体量城市选取 GDP 汽车保有量城市影响力出行核心区面积城区常住人口在途车流密度 50城指标归一化加权计算注：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。效率便捷公共交通出行幸福指数城市公共交通社会车辆与公交车速比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空间时间 7 01 城市公共交通运行分析 02 城市地面道路交通分析目录 8 城市公共交通运行分析第一章 9 第一章公共交通计算说明：公共交通出行幸福指数权重确定方法——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 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。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 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“速度波动率”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；速度波动率与城市公共交通稳定性相关。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，出行稳定程度、公交运营效率对出行体感影响大。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。换乘系数 24.50% 全市全天线路运营速度波动率 20.69% 小汽车与地面公交速度比 18.34% 公共交通与小汽车高峰出行时间比 16.65% 公共交通与小汽车高峰出行时间比 12.87% 平均候车时长 6.95% 六项指标信息熵权重分配 10 第一章公共交通公共交通出行幸福指数 • 所研究城市在2024年期间，兰州市、合肥市、济南市等10个城市的公共交通出行幸福指数较高，说明其公共交通（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81.48%；深圳市和合肥市分别在超大城市和特大城市中“公共交通出行幸福指数”位列首位。注：城市规模来自中华人民共和国住房和城乡建设部2022年城市建设统计年鉴公共交通出行幸福指数南京济南 9 郑州哈尔滨成都 10 深圳兰州 1 长春 7 5 3 8 2 6 合肥大连 4 74.37% 72.60% 72.30% 72.04% 71.17% 69.27% 66.91% 62.09% 50.79% 深圳市成都市重庆市北京市武汉市上海市广州市杭州市东莞市超大城市公共交通出行幸福指数 78.56% 78.55% 73.29% 72.62% 69.69% 63.27% 61.20% 55.75% 合肥市济南市南京市郑州市西安市沈阳市青岛市苏州市特大城市公共交通出行幸福指数 81.48% 76.80% 74.51% 74.10% 70.94% 68.88% 68.54% 67.33% 67.03% 66.83% 62.25% 62.00% 61.20% 60.32% 57.58% 52.24% 51.79% 49.12% 48.62% 48.08% 45.35% 兰州市大连市哈尔滨市长春市洛阳市乌鲁木齐市宁波市厦门市海口市常州市无锡市南宁市南昌市石家庄市贵阳市中山市惠州市台州市绍兴市昆明市南通市大中城市公共交通出行幸福指数 11 第一章公共交通公共交通平均换乘系数 • 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。 • 2024年期间，城市公共交通平均换乘系数整体同比呈多持平或下降趋势，超大城市、特大城市、中大城市的平均换乘系数（1.574、1.522、1.432）与去年同期相比（1.579、1. 520、1.435 ）差异较小。其中，东莞市、沈阳市、海口市的公交换乘系数分别在超大、特大、中大城市中最小。注：换乘系数计算方法参考国家标准（GB/T 32852.1-2016），指标基于高德地图公交规划数据计算；取起终点均在该城市的公交规划数据作为分析对象 1.463 1.514 1.552 1.578 1.585 1.600 1.614 1.619 1.639 东莞市重庆市深圳市武汉市广州市杭州市成都市上海市北京市超大城市换乘系数 54% 49% 45% 42% 41% 40% 39% 38% 36% 29% 33% 34% 34% 32% 35% 35% 35% 34% 东莞市重庆市深圳市武汉市广州市杭州市成都市上海市北京市换乘次数占比 1.429 1.467 1.474 1.546 1.550 1.563 1.568 1.575 沈阳市济南市青岛市南京市西安市苏州市郑州市合肥市特大城市换乘系数 57% 53% 53% 45% 45% 44% 43% 43% 31% 30% 29% 33% 34% 33% 33% 36% 沈阳市济南市青岛市南京市西安市苏州市郑州市合肥市换乘次数占比 1.309 1.313 1.374 1.378 1.378 1.383 1.389 1.392 1.406 1.407 1.409 1.451 1.454 1.465 1.483 1.491 1.497 1.499 1.509 1.525 1.553 海口市哈尔滨市惠州市乌鲁木齐市兰州市贵阳市厦门市大连市中山市绍兴市洛阳市台州市长春市常州市南宁市石家庄市南通市无锡市南昌市宁波市昆明市中大城市换乘系数 69% 69% 63% 62% 62% 62% 61% 61% 59% 59% 59% 55% 55% 54% 52% 51% 50% 50% 49% 48% 45% 25% 24% 26% 28% 27% 30% 29% 25% 29% 26% 30% 26% 31% 31% 34% 33% 31% 33% 35% 31% 32% 海口市哈尔滨市惠州市乌鲁木齐市兰州市贵阳市厦门市大连市中山市绍兴市洛阳市台州市长春市常州市南宁市石家庄市南通市无锡市南昌市宁波市昆明市换乘次数占比直达占比一次换乘占比多次换乘占比 ↓ 降 → 平 → 平 ↓ 降 → 平 → 平 → 平 → 平 → 平 ↓ 降 ↓ 降 ↑ 升 → 平 → 平 → 平 ↑ 升 → 平 ↓ 降 ↓ 降 ↓ 降 ↑ 升 → 平 ↑ 升 → 平 ↓ 降 ↓ 降 → 平 ↓ 降 ↓ 降 → 平 ↓ 降 ↓ 降 → 平 → 平 → 平 → 平 → 平 → 平 12 第一章公共交通城市高峰期地面公交运行效率 • 研究城市范围内海口公交效率与小汽车最接近，常州市公交效率最稳定 • 将公交运营速度与同时段、同线路的社会车辆速度对比，能够较直接、客观地反映公交运行效率与城市交通效率的相对水平，值越小表示两者速度差距也越小。研究范围内的城市在2024年期间，台州市城市核心区内的高峰期“社会车辆-公交车速度比”最小，小汽车速度是公交的1.95倍；此外，海口市、沈阳市速度比值也小于2，说明其公共交通出行用户体感良好。 • 全天线路运营速度波动率，为每条线路全天班次运营速度波动率的加权平均值，反映公交运营速度的变化水平；该值越小，城市公交的运行效率越稳定。研究范围内的城市在2024年期间，常州市的“全市全天线路运营速度波动率”最小，公交运营效率最稳定。注：指标基于各城市全市或核心区内、实时数据质量较高的公交线路计算得到；城市规模来自中华人民共和国住房和城乡建设部2022年城市建设统计年鉴 1.950 1.978 1.980 2.006 2.013 2.018 2.038 2.041 2.045 2.078 台州市海口市沈阳市大连市厦门市惠州市石家庄市无锡市南京市兰州市高峰社会车辆-公交车速比 10.23% 10.30% 11.18% 11.26% 11.75% 12.22% 12.56% 13.07% 13.10% 13.20% 常州市洛阳市合肥市宁波市无锡市乌鲁木齐市武汉市济南市南京市苏州市全市全天线路运营速度波动率 13 第一章公共交通公共交通与小汽车高峰出行时间比特大城市超大城市中大城市 • 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，公共交通包含地面公交和地铁系统，用以综合评价城市内公共交通运行效率； • 在所研究城市在2024年期间，北京市高峰期公共交通与小汽车高峰出行时间最接近，排名与2023年同期一致，蝉联公共交通与小汽车高峰出行时间比最优城市；说明该城市早晚高峰期采用公共交通出行的时间效率体感较好；西安市和兰州市分别在特大城市和中大城市中出行时间比最优； • 对大多数城市而言，早高峰的公共交通与小汽车出行时间比略高于晚高峰。在时间效率体感最佳的排名前十城市均呈现这样的趋势。注：指标基于高德地图公交、驾车规划数据计算；取起终点均在该城市的规划数据作为分析对象 1.99 2.25 2.24 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 3.5 4 4.5 北京市深圳市广州市上海市成都市武汉市杭州市重庆市东莞市西安市南京市沈阳市济南市青岛市郑州市合肥市苏州市兰州市哈尔滨市南昌市南宁市长春市厦门市海口市大连市贵阳市昆明市石家庄市洛阳市宁波市乌鲁木齐市常州市无锡市惠州市中山市绍兴市台州市南通市高峰公共交通与小汽车出行时间比 0 1 2 3 北京市深圳市广州市上海市兰州市成都市西安市武汉市南京市沈阳市 TOP10 城市早/晚高峰公共交通与小汽车出行时间比早高峰晚高峰 14 第一章公共交通注：指标基于高德地图公交规划数据计算；取起终点均在该城市的公交规划数据作为分析对象公共交通平均步行距离 • 公共交通平均步行距离指城市中公交系统使用者进出系统、换乘所需的步行距离，该值越低，城市公交出行便捷度越高。 • 2024年度期间，超大城市、特大城市、大城市的平均步行距离（1185米、1145米、1119米）较去年同期（1149米、1107米、1088米）均略有上升，主要增幅发生在进/出公共交通系统的步行距离。其中，深圳市、济南市、哈尔滨市的步行距离分别在超大、特大、中大城市中最小。排序说明：优先按总步行距离排序，若相同，则按平均步行距离排序。公共交通平均步行距离 1097 1107 1168 1175 1195 1212 1222 1235 1253 深圳市广州市武汉市东莞市北京市重庆市上海市成都市杭州市超大城市平均步行距离（米） 1030 1050 1063 11