1、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。本年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-戴姆勒可持续交通联合研究中心”、“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”、“高德未来交通研究中心”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The Statement 概 述The Statement 声 明本研究报告由
2、高德地图智慧交通业务中心数据分析团队撰写，所载全部内容仅供参考。报告是基于高德超4亿+月活跃用户和交通行业浮动车数据，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
3、不得将本报告中的任何内容用于任何商业目的。如引用发布，需注明出处为“高德地图中国主要城市交通分析报告”，且不得对报告进行有悖原意的引用、删节和修改。报告以中文编写，英文版由中文版翻译而成，若两种文本间有差异之处，请以中文版为准。“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:/ description编制说明城市范围：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。时间说明：全天 06:00-
4、22:00 早高峰07:00-09:00 晚高峰17:00-19:00无特殊说明，本报告统计时间均为2020年1月1日2020年03月31日数据呈现：地面交通50城选取分析范围：360城市+全国高速选取公共交通25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“公交出行幸福指数”采用“公交全天运营速度、社会车辆与公交车速比及全市全天线路运营速度波动率”三项指标综合评价城市地面公交效率。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
5、心区，该核心区范围为本报告城市道路路网评价范围。|2019年度交通分析报告5|2020Q1交通分析报告Update description数据说明城市计算范围：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）人流车流紫色填充区域高德LBS定位数据高德地图驾车数据人车出行活跃核心区注：如无特殊说明，城市研究范围以此区域为准POI、AOI基础数据路网高峰行程延时指数交通报告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空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
6、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数据说明Update description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。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第一章城市公共交通运行分析|2019年度交通分析报告8|2020Q1交通分析报告城市高峰期公交运行效率候车时长（发车频率）：环比增长明显候车时长受发车班次影响的部分。Q
7、1期间，大部分城市由于发车频率降低，该部分时长显著增加。候车时长（交通扰动）：环比普遍下降候车时长受交通环境影响的部分。Q1期间，由于城市拥堵减少、公交线路运行道路的不确定性降低，该部分时长普遍下降。9.6 9.9 10.7 11.0 12.0 15.4 8.9 10.1 16.3 19.8 6.9 9.9 13.3 14.9 15.4 17.2 18.2 18.9 19.5 19.6 01020重庆上海广州深圳北京天津成都青岛杭州沈阳兰州厦门宁波昆明海口石家庄乌鲁木齐长沙中山绍兴高峰期平均候车时长候车时长（发车频率）候车时长（交通扰动）单位：分钟特大城市超大城市大、中型城市1.873 1.9
8、49 1.972 1.977 1.984 2.009 2.028 2.031 2.038 2.042 1.01.52.0厦门石家庄长沙海口中山天津北京兰州宁波成都高峰社会车辆-公交车速比2020Q1期间，虽然城市公汽电车客运量大幅下降，1-2月中心城市客运量仅为去年同期的49.9%，但城市公交高峰期的运行效率总体稳定。具体表现如下：总的来看，各城市核心区内的高峰期“社会车辆-公交车速比”变化不大。部分城市车速比环比有所下降、公交效率有所提升；其中，厦门小汽车速度是公交的1.873倍，环比显著降低、公交效率明显上升。超大城市、特大城市的候车时长环比略有上升，大多数城市变化不大；大、中型城市多有明
9、显上升。就研究范围内城市而言，早高峰平均候车时长均在20分钟以内。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2018年城市建设统计年鉴；城市公汽电车客运量数据来自交通运输部统计公告（2020年2月中心城市客运量）|2019年度交通分析报告9|2020Q1交通分析报告绿色出行意愿指数1/11/81/151/221/292/52/122/192/263/43/113/183/25出行意愿指数2020Q1主要城市出行意愿变化趋势图（分方式）公交&地铁出行意愿指数骑行出行意愿指数1月23日武汉“封城”2月10日复工复产选取全国50个
10、主要城市，依据高德地图公交&地铁、骑行、步行路线规划占总规划次数的比例，进行规范化后得出各城市的“绿色出行意愿指数”。该指数越高表明城市绿色出行需求强度越大，反之绿色出行需求强度越小。2020Q1期间，受春运和疫情影响，主要城市绿色出行意愿在1月份逐步下降，而后稳定。1/11/81/151/221/292/52/122/192/263/43/113/183/25绿色出行意愿指数2020Q1主要城市出行意愿变化趋势图1月23日武汉“封城”2月10日复工复产 分方式来看，受疫情影响，公交&地铁出行意愿指数在春节前快速下降，而同期骑行出行意愿指数快速上升。2月10日城市逐步进入复工复产后，公交&地铁
11、出行意愿指数开始缓步回升，而骑行出行意愿基本平稳。注：出行意愿指数基于高德规划大数据计算|2019年度交通分析报告10|2020Q1交通分析报告绿色出行意愿指数 对城市分析发现，2020Q1期间，北京、海口、西安等城市的绿色出行意愿依旧强烈，在所研究城市中使用绿色出行的需求强度最高。从各类绿色出行方式来看，公交&地铁、骑行、步行出行意愿排名第一的城市分别为北京市、海口市、兰州市。2020Q1绿色出行意愿指数TOP102020Q1北京绿色出行意愿最高，兰州步行出行意愿最高，海口骑行出行意愿最高2.77 2.73 2.69 2.69 2.67 2.60 2.53 2.45 2.44 2.43 北京
12、市海口市西安市兰州市上海市厦门市昆明市深圳市长沙市成都市3.37 3.06 3.06 北京市乌鲁木齐市哈尔滨市公交&地铁出行意愿指数2.94 2.44 2.14 兰州市厦门市西宁市步行出行意愿指数4.41 3.63 3.37 海口市昆明市南宁市骑行出行意愿指数注：出行意愿指数基于高德规划大数据计算|2019年度交通分析报告11|2020Q1交通分析报告公共交通服务水平分析：平均换乘次数1.01.21.41.6深圳天津重庆广州上海北京青岛沈阳杭州西安郑州西宁海口哈尔滨厦门烟台兰州呼和浩特温州银川贵阳60%52%52%48%42%40%64%61%56%56%54%81%79%77%73%71%7
13、1%70%69%69%69%30%34%33%30%36%33%27%33%34%33%34%18%20%21%25%26%25%28%23%27%29%0%50%100%换乘系数直达占比一次换乘占比多次换乘占比 升 升 升 升 升 平降 升 升 升 升 平降降 平降降降 平降 平同比变化根据高德地图2020Q1公交规划数据，计算每个城市公交出行的换乘系数和平均步行距离，来判断城市公交出行的便捷度。换乘系数反映城市公交出行中换乘相对量；该值越低，公交出行中需要换乘的出行越少，公交出行越便捷。分析发现：2020Q1期间，超大城市、特大城市的平均换乘次数（1.510、1.456）较去年同期（1.4
14、83、1.427）均有上升；大、中型城市（1.344）较去年同期（1.345）基本持平。平均换乘次数的上升，可能与城市中部分公交线路因疫情停运有关。其中，超大城市和特大城市的平均换乘次数上升幅度较显著，其中多数城市的平均换乘次数均有上升，受影响最为严重。2020Q1主要城市平均换乘次数特大城市TOP5超大城市大、中型城市TOP10注：城市规模来自中华人民共和国住房和城乡建设部2018年城市建设统计年鉴|2019年度交通分析报告12|2020Q1交通分析报告公共交通服务水平分析：平均步行距离04008001200深圳广州天津重庆上海北京青岛沈阳武汉西安东莞西宁拉萨哈尔滨海口兰州烟台乌鲁木齐长沙厦
15、门绍兴进出公交系统平均步行距离平均换乘距离 升 平 升 平 降 降 升 升 平 升 升 降 降 升 降 升 升 升 升 升 升同比变化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。分析发现：2020Q1期间，特大城市和大中型城市的平均步行距离（954m、887m）较去年同期（895m、852m）显著上升，超大城市的平均步行距离（984m）较去年（980m）基本持平。这可能与城市中部分公交线路因疫情停运有关。大多数特大城市和大、中城市平均步行距离均有显著上升，受影响最为严重。2020Q1主要城市平均步行距离特大城市TOP5超大城市大、中型城市T
16、OP10注：城市规模来自中华人民共和国住房和城乡建设部2018年城市建设统计年鉴第二章城市地面道路交通运行分析|2019年度交通分析报告14|2020Q1交通分析报告全国拥堵恢复地图拥堵恢复恢复至去年同期90%+恢复至去年同期80%+恢复至去年同期60%+恢复至去年同期或超出暂无数据 从全国拥堵恢复地图可以看出：东北、华北地区拥堵恢复差，而华东、西北地区拥堵恢复较好，近7成城市恢复到去年同期90%以上的状态，50个主要城市中西安、深圳、无锡恢复最快，还有不足1%的城市恢复不足80%，其中武汉、哈尔滨、呼和浩特恢复最慢。注：拥堵时间段选取2020年4月1到4月8工作日的高峰平均拥堵延时指数，与2019年4月1到4月8工作日的高峰平均拥堵延时指数进行对比近7成的城市拥堵已经恢复至去年同期90%以上的状态11.39%8.31%4.72%3.02%2.50%2.02%1.76%0.11%-1.65%-1.66%西安深圳无锡广州石家庄南京成都重庆杭州上海50城拥堵恢复TOP10城市同比去年同期拥堵变化38.13%21.71%16.67%12.90%10.24%9.26%8.97%8.71%8.3