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1、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

2、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2023Q3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:/ 述交通“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

3、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-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日/周/月交通评价报告订阅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

4、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Products and Services产品与服务Report 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：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20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

5、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。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7月1日20

6、23年9月30日城市计算范围：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Data description数据说明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

7、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。效率时间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城市公共交通运行分析城市地面道路交通分析高速公路服务区出行热

8、度分析城市公共交通运行分析第一章10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

9、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，“全市全天线路运营速度波动率”和“公共交通与小汽车高峰出行时间比”的权重占比最高，运营速度波动率与公交线路运营速度关系较大；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、公交运营速度越稳定，采用公共交通出行的幸福感越佳。注：受每个季度/年度数据波

10、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。“公共交通出行幸福指数”计算说明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TOPSIS1）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全市全天线路运营速度波动率,22

11、.88%公共交通与小汽车高峰出行时间比,21.28%换乘系数,20.09%小汽车与地面公交速度比,15.75%平均步行距离,12.59%平均候车时长,7.41%六项指标信息熵权重分配注：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南京6海口25北京10重庆9太原宁波43深圳7兰州18上海长春11公共交通出行幸福指数所研究城市在2023Q3期间，兰州市、太原市、深圳市等10个城市的指数较高，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75.64%；深圳市和南京市分别在超

12、大城市和特大城市中“幸福指数”位列首位。2023Q3兰州公共交通出行幸福指数最高特大城市超大城市大、中型城市72.82%71.37%67.17%65.37%64.90%64.34%51.60%69.26%59.08%56.37%55.80%46.21%75.64%74.10%71.42%68.88%66.05%62.38%56.23%41.72%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%深圳市北京市上海市重庆市成都市广州市天津市南京市沈阳市青岛市杭州市东莞市兰州市太原市宁波市长春市海口市厦门市石家庄市昆明市公共交通出行幸福指数12公共交通平均换乘系数换乘系数反映公交出行中换乘相

13、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。2023Q3期间，超大城市、特大城市、大中型城市的平均换乘系数（1.570、1.487、1.410）与去年同期相比（1.535、1.450、1.361）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、海口市的公交换乘系数分别在超大、特大与大、中型城市中最小。城市公共交通平均换乘系数整体同比多呈上升趋势注：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同比变化特大城市超大城市大、中型城市 平 升 升 升 升 升

14、升 升 平 升 升 升 升 升 升 升 降 升 升 升1.520 1.530 1.535 1.578 1.597 1.598 1.633 1.415 1.441 1.460 1.535 1.587 1.308 1.367 1.376 1.406 1.453 1.496 1.504 1.524 1.0001.2001.4001.600重庆市深圳市天津市广州市成都市上海市北京市青岛市沈阳市东莞市南京市杭州市海口市厦门市兰州市太原市长春市石家庄市宁波市昆明市换乘系数48%47%46%42%40%40%37%58%56%54%46%41%69%63%62%59%55%50%50%48%32%33%34

15、%31%35%35%35%29%33%31%34%35%27%30%27%31%34%35%32%33%0%20%40%60%80%100%直达占比一次换乘占比多次换乘占比13公共交通与小汽车高峰出行时间比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；所研究城市在2023Q3期间，深圳市、北京市高峰期公共交通出行时间比小汽车出行时间最接近，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；南京市和兰州市分别在特大城市和大中型城市中出行

16、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。在排名前十的城市均呈现这样的趋势。2023Q3深圳公共交通与小汽车高峰出行时间最接近注：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特大城市超大城市大、中型城市1.972.012.122.232.372.543.022.432.472.532.573.172.332.562.602.632.662.743.023.093.190.000.501.001.502.002.503.003.50高峰公共交通与小汽车出行时间比0.001.002.003.004.00深圳市北京市广州市上海市

17、成都市重庆市天津市南京市沈阳市青岛市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公共交通平均步行距离 升 升 升 平 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升同比变化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。2023Q3期间，超大城市、特大城市和大中型城市的平均步行距离（1174米、1134米、1135米）较去年同期（1129米、1074米、1024米）相比呈上升趋势，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、青岛市、厦门市的步行距离分别在超大、特大与大中型城市中最小。

18、城市公共交通平均步行距离同比呈上升趋势注：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进入公共交通系统离开公共交通系统车站车站换乘起点终点单位：米特大城市超大城市大、中型城市1078 1115 1189 1191 1211 1220 1237 1068 1079 1159 1193 1250 951 952 1045 1120 1128 1210 1225 1353 02004006008001000120014001600深圳市广州市北京市上海市天津市成都市重庆市青岛市沈阳市南京市东莞市杭州市厦门市兰州市海口市长春市太原市石家庄市宁波市昆明市进出公交系统平均

19、步行距离平均换乘距离城市高峰期地面公交运行效率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2023Q3期间，海口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1.973倍；此外，太原市、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2023Q3期间，太原市的“全市全天线路运营速度波动率”最小，公交

20、运营效率最稳定。海口公交效率与小汽车最接近，太原公交效率最稳定注：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2021年城市建设统计年鉴1510.13%10.37%13.46%13.58%13.92%14.32%14.38%14.48%14.90%14.91%0.000.020.040.060.080.100.120.140.16太原市宁波市南京市海口市长春市天津市杭州市石家庄市北京市兰州市全市全天线路运营速度波动率1.973 1.975 1.993 2.022 2.059 2.071 2.075 2.100 2.116 2.12

21、4 1.01.21.41.61.82.02.2海口市太原市沈阳市厦门市天津市宁波市石家庄市兰州市南京市长春市高峰社会车辆-公交车速比城市高峰期地面公交平均候车时长2023Q3期间，主要城市的候车时长与去年同期同比，兰州市候车时长降幅最明显。所研究城市范围内，兰州市的候车时长为7.55分钟，在所有城市中最优，且兰州市受发车频率影响的候车时长最小；宁波市受交通扰动影响的候车时长在所有城市中最小；重庆市、南京市的候车时长分别为超大城市、特大城市的最优。兰州高峰期地面公交平均候车时长最优注：指标基于各城市核心区内、实时数据质量较高的公交线路计算得到。高峰期平均候车时长，计算方法参考TCRP165报告中

22、国际通用的方法。16单位：分钟特大城市超大城市大、中型城市8.64 9.96 7.55 0.005.0010.0015.0020.0025.00重庆市深圳市北京市上海市成都市广州市天津市南京市东莞市青岛市杭州市沈阳市兰州市长春市 石家庄市 厦门市太原市宁波市海口市昆明市高峰期平均候车时长候车时长（受发车频率影响）候车时长（受交通扰动影响）17基于全国50个主要城市的公交&地铁、骑行和步行路线规划占总规划次数的比例，规范化后得出各城市的“绿色出行意愿指数”。2023Q3期间，绿色出行意愿最强的城市为北京市，其次为上海市、西安市、深圳市。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

23、一的城市分别为北京市、海口市、拉萨市，与上季排名一致。绿色出行意愿指数北京绿色出行意愿最高注：出行意愿指数基于高德规划大数据计算2.5952.4852.4832.4322.4232.4102.4052.3902.3712.371北京市 上海市 西安市 深圳市 南京市 厦门市 长沙市 昆明市 杭州市 南昌市2023Q3绿色出行意愿指数TOP103.062.772.64北京市西安市上海市公交&地铁出行意愿指数3.823.453.19海口市南宁市昆明市骑行出行意愿指数3.643.162.99拉萨市兰州市厦门市步行出行意愿指数城市地面道路交通分析第二章19随着城市交通复杂性增加和智能交通的飞速发展，单

24、一指标的评价和诊断已不能满足我国交通运行的多样化评测。高德运用城市交通诊断评价模型“交通健康指数”综合性评价方法，全面刻画城市交通运行状况。该指数由六项交通运行指标组成，对城市进行全方位立体化运行健康评价分析。交通健康指数算法沿用国际通用的信息熵方法确定评价指标权重（该方法在政府权威部门、社会经济及学术领域报告中已经普遍应用），并采用TOPSIS正负理想解的计算进行排名，最终评分结果代表各城市六宫格指标与理想值之间的接近程度，值越接近1，表示评价对象越优秀。注：“交通健康指数”越高说明离理想值越近，城市运行相对越健康；指数越低则说明多项指标距离理想值越远，相对越不健康。值越接近1，表示评价对象

25、越优秀。在城市健康指数中，所得结果即代表着该城市健康水平与最优目标的接近百分比。六项分指标解释说明详见附录A。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）计算各项指标权重排名得分方法TOPSIS1）利用历史数据固定TOPSIS的最优最劣值2）运用固定的最优最劣值对数据进行归一化处理，并考虑指标的正反向进行调整3）利用欧式距离计算与最优最劣目标的距离，并乘以权重4）计算各评价对象与最优方案的贴近程度“交通健康指数”计算说明17.06%16.90%16.02%20

26、.80%14.35%14.87%六项指标信息熵权重分配效率-道路运行速度偏差率效率-高峰平均速度空间-常发拥堵路段里程比时间-路网高延时运行时间占比时间-路网高峰行程延时指数空间-路网高峰拥堵路段里程比20序号城市名称交通健康指数同比变化率1南通市73.61%0.54%2绍兴市72.76%2.41%3洛阳市70.30%0.97%4台州市69.89%1.19%5常州市69.10%1.51%6南昌市68.34%3.45%7合肥市67.91%1.50%8南宁市67.83%1.16%9苏州市67.56%0.98%10宁波市67.54%2.18%将全国50个主要城市的“交通健康指数”均值作为健康、亚健康

27、临界值，也就是健康水平线；高于健康水平线的城市为交通健康城市，数据显示：2023Q3交通亚健康排名第一的是广州，其交通健康指数为49.07%，其次是兰州、长春、乌鲁木齐、北京、西安、哈尔滨、济南、深圳、长沙；TOP10城市交通健康指数均同比下降；交通健康排名TOP10城市中长三角区域占七席，其中南通交通健康程度最高，其交通健康指数为73.61%，其次是绍兴、洛阳、台州、常州、南昌、合肥、南宁、苏州、宁波。2023Q3中国主要城市交通亚健康与健康排名TOP102023Q3中国主要城市交通健康排名TOP102023Q3中国主要城市交通亚健康排名TOP10序号城市名称交通健康指数同比变化率1广州市4

28、9.07%5.77%2兰州市49.34%16.17%3长春市49.88%5.99%4乌鲁木齐市50.69%22.93%5北京市51.04%4.42%6西安市52.12%6.01%7哈尔滨市53.54%13.51%8济南市53.63%1.95%9深圳市53.83%2.98%10长沙市54.63%5.88%21汽车保有量分类2023Q3中国主要城市“交通健康指数”衡量及对比不同城市交通运行状况需充分考虑城市间交通发展规模的差异性，为准确反映城市的真实交通运行体量，报告采用公安部交通管理局发布的截至2023年9月底全国汽车保有量数据及各地政府公开数据，将城市分为“超400万”、“超300万”、“超2

29、00万”、“200万以下”四档对城市间交通状况进行综合考量。结果显示：超400万辆的城市中苏州交通健康指数最高，北京最低；超300万辆的城市中宁波得分最高，广州最低；超200万辆城市中台州得分最高，长春最低；200万以下城市中南通得分最高，兰州最低。注：汽车保有量数据来自：https:/ )式中 表示评价指标和之间的相关系数4）计算信息量：=11 =5）计算权重：=1式中 表示第个指标的权重系数得分方法TOPSIS1）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=122）利用欧式距离计算与最优最劣目标的距离，并乘以权重+=1(+)2,=1()23）计算各评价对象与最优方案的贴近程度=

30、+31出行热度分析热度前十分析出行热度前十的高速公路服务区从区域分布的角度看，东部占比70%、中部20%、西部10%。从省份来看，前十的服务区集中在5个省份，分别是江苏（4个）、河北（2个）、江西（2个）、浙江（1个）、新疆（1个）。从服务区所在高速公路来看，除第九的唐山服务区位于省高S0105绕城高速公路以外，其余9个服务区均位于国家高速公路网上，是国道主骨架的重要部分，包括G60沪昆高速（3个，三清山服务区、龙虎山服务区、下沙服务区），G2京沪高速（2个，阳澄湖服务区、梅村服务区），G1京哈高速（1个，山海关服务区）、G30连霍高速（1个，哈密服务区）、G15沈海高速（1个，苏通大桥服务区

31、）、G42沪蓉高速（1个，芳茂山服务区）。前十的服务区日均驾车出行活跃度超过5000，交通量大，社会关注度高。从服务区自身特点来看，特色主题和区位优势是热度靠前最重要的因素。阳澄湖服务区为园林式主题服务区，芳茂山服务区为恐龙主题服务区，梅村服务区为最早的商业综合体型服务区之一。三清山服务区、龙虎山服务区、山海关服务区、芳茂山服务区均紧邻国家5A级景区，同时，山海关服务区还是东北进入华北必经之地，三清山服务区是出浙江进入江西的第一站。苏通大桥服务区、下沙服务区、唐山服务区、哈密服务区的交通区位优势明显：苏通大桥服务区是G15沈海高速国家重点干线公路跨越长江的重要通道，哈密服务区是内蒙古、甘肃进入

32、新疆的必经之地，北侧齐齐物流园区对服务区引流作用明显。而当特色主题和区位优势兼而有之的情况下，服务区的出行热度也显著升高。序号服务区名称所在省份所在城市所在高速热度得分1山海关服务区河北秦皇岛G1京哈高速87.4%2阳澄湖服务区江苏苏州G2京沪高速72.3%3哈密服务区新疆哈密G30连霍高速71.2%4苏通大桥服务区江苏南通G15沈海高速64.3%5梅村服务区江苏无锡G2京沪高速60.2%6三清山服务区江西上饶G60沪昆高速57.2%7芳茂山服务区江苏常州G42沪蓉高速55.9%8龙虎山服务区江西鹰潭G60沪昆高速55.1%9唐山服务区河北唐山S0105绕城高速55.0%10下沙服务区浙江杭州

33、G60沪昆高速53.7%高速公路服务区热度前十70.00%20.00%10.00%东部中部西部热度前十服务区区域结构图32出行热度分析热度前百分析高速公路服务区出行热度前百的服务区区域结构是东部最多、中部次之、西部再次，但是从数量上东部的占比有所下降，而中部、西部有所上升，即东部占比从70%降至57%，中部从20%上升至30%，西部从10%增至13%，这反映出在放大样本的情况下，中西部的受关注度得到提升。从省级层面，进入前百的服务区主要集中于20个省份，其中东部8省，分别为江苏、浙江、广东、河北、辽宁、山东、天津、上海；中部5省，分别为江西、河南、湖北、安徽、湖南；西部7省，分别为云南、重庆、

34、新疆、陕西、贵州、广西、甘肃。从数量上看，东部和西部占比较高，分别为40%和35%。这在很大程度上反映出东部的服务区进入前百主要是因为区域经济的发达、交通量大、特色服务区的打造以及设施设备的完善等因素，而西部的服务区进入前百则主要是因为交通区域的优势、旅游资源的丰富等。57.00%30.00%13.00%70.00%20.00%10.00%0.00%10.00%20.00%30.00%40.00%50.00%60.00%70.00%80.00%东部中部西部前百服务区前十服务区热度前百服务区区域结构图各省热度前百服务区数量1111122333445678810131705101520上海甘肃广西

35、贵州陕西湖南重庆新疆天津山东辽宁云南安徽河北湖北河南江西广东浙江江苏33六项指标分析日均驾车规划热度从单一服务区需求预期角度，日均驾车规划热度指标数据显示半年内59.75%的高速公路服务区有意愿驾车进入的热度小于100，其中又以50以内为主，占所有服务区的41.84%。而半年内有意愿驾车进入的热度超过500的高速公路服务区仅占10.01%，这意味着广大出行者有意愿进入的服务区主要集中于少数热点服务区。而这里的热点可能是由服务区的交通区位优势、经济区位优势、周边资源禀赋和自身功能配置等一系列因素引发的。从区域分布数据角度，在东、中、西部区域内，人们对75.00%的东部省份服务区的出行规划意愿高于

36、全国平均水平，同时人们对83.33%的西部省份的规划意愿低于全国平均水平。可见广大出行者对于不同省份高速公路服务区出行意愿的差异主要来自于经济社会发展水平、区位优势的不同，人们对东部经济发达地区的出行需求或者是东部经济发达地区内部的出行需求明显更为旺盛。这与区域的经济要素的流动活性、要素资源配置集聚、汽车保有量等因素有着密切的关联。41.84%17.91%9.91%6.07%14.26%6.79%3.22%1000注：日均驾车规划热度数据经过变形处理，不是指绝对人数，而是指热度值。结构东部中部西部省份数量百分比省份数量百分比省份数量百分比高于全国平均水平975.00%562.50%216.67

37、%低于全国平均水平325.00%337.50%1083.33%合计12100.00%8100.00%12100.00%日均驾车规划热度结构东中西部高速公路服务区日均驾车规划热度结构34六项指标分析人均驾车规划频次数据显示，半年内94.25%的出行者有意愿进入某一特定高速公路服务区的平均次数在2次以内，超过2次的仅占5.75%。在东、中、西各区域内，62.50%的中部省份和58.33%的东部省份高于全国平均水平，66.67%的西部省份低于全国平均水平。人均驾车规划频次结构东中西部高速公路服务区人均驾车规划频次结构7.96%86.30%5.66%0.07%0.03%1.00-1.491.50-1.

38、992.00-2.492.50-2.993.00-结构东部中部西部省份数量百分比省份数量百分比省份数量百分比高于全国平均水平758.33%562.50%433.33%低于全国平均水平541.67%337.50%866.67%合计12100.00%8100.00%12100.00%35六项指标分析日均驾车出行活跃度数据显示，进入高速公路服务区的日均驾车活跃度主要集中于2000以内，占比超过全国服务区的6成。截至目前，全国高速服务区日均驾车出行活跃度的平均值为2112。其中，又以低于1000为主，占比42.36%，而高于3000以上的服务区占比累计为24.40%，可见高速公路服务区中，大部分的服务

39、区驾车活跃度都较低。在东、中、西部各区域内，东部省份中有66.67%高于全国平均水平，而在西部仅有16.67%。充分显示出该指标是受经济社会发展程度影响最明显的指标之一，它直接反映了经济社会的发达程度。注：日均驾车出行活跃度数据经过变形处理，不是指绝对车辆数，而是指热度值。日均驾车出行活跃度结构东中西部高速公路服务区日均驾车出行活跃度结构42.36%21.35%11.90%8.14%5.76%3.39%2.33%1.73%3.06%8000结构东部中部西部省份数量百分比省份数量百分比省份数量百分比高于全国平均水平866.67%562.50%216.67%低于全国平均水平433.33%337.5

40、0%1083.33%合计12100.00%8100.00%12100.00%36六项指标分析驶入率数据显示，高速公路服务区车辆的驶入率主要集中于10.00%24.99%区间的，累计占比59.01%，其中15.00%19.99%、20.00%24.99%、10.00%14.99%占比分别为20.92%、19.21%、18.88%；其次为低于10.00%和25.00%29.99%的区间，占比分别为15.13%和12.77%；超过30.00%区间的累计为13.09%。在东、中、西各区域内，东部地区75%的服务区驶入率低于全国平均水平，究其原因，驶入率受服务区间距、交通区位、经济区位等因素影响较大，东

41、部地区由于经济发达，城市化程度高，服务区间距相对较小，加之原有相当数量功能相对简单的停车区已通过升级改造提升为服务区，对原有进入服务区的车流产生一定分流，因此东部省份高速公路服务区的驶入率相对较低；而中部地区由于过境交通量较大，西部地区相对间距较大，停车区功能相对单一，基于需求依赖度高、选择性较少等原因，驶入率反而相对较高。注：驶入率指标数据计算的分子、分母均基于高德地图样本量计算得出，由于样本渗透的差异性，以及不同区域、不同时段渗透率不尽相同等原因，或存在部分服务区驶入率与真值有偏差的情况。驶入率结构东中西部高速公路服务区驶入率结构15.13%18.88%20.92%19.21%12.77%

42、6.80%3.30%2.99%10%10%-15%15%-20%20%-25%25%-30%30%-35%35%-40%40%结构东部中部西部省份数量百分比省份数量百分比省份数量百分比高于全国平均水平325.00%787.50%541.67%低于全国平均水平975.00%112.50%758.33%合计12100.00%8100.00%12100.00%37六项指标分析全天拥堵延时指数数据显示，高速公路服务区全天拥堵延时指数主要集中于1.01.1，占比超过八成，说明高速公路出行总体行驶顺畅，拥堵情况不严重。在东、中、西各区域内，东部地区75%的省份全天拥堵延时指数高于全国平均水平，西部地区66

43、.67%的省份全天拥堵延时指数低于全国平均水平。全天拥堵延时指数结构东中西部高速公路服务区全天拥堵延时指数结构0.55%86.24%10.70%1.51%1.00%1.3结构东部中部西部省份数量百分比省份数量百分比省份数量百分比高于全国平均水平975.00%450.00%433.33%低于全国平均水平325.00%450.00%866.67%合计12100.00%8100.00%12100.00%38六项指标分析累计拥堵时长数据显示，高速公路服务区累计拥堵时长主要集中于10小时之内（相当于平均每天拥堵不超3.5分钟），占比超过8成，其中完全不存在拥堵的服务区有4184个，占比达到54.37%，

44、说明半数以上高速公路服务区前的道路行驶顺畅，没有拥堵现象，180天内拥堵累计时长超过50小时的仅占5.10%。在东、中、西部各区域内，50%的东部地区省份累计拥堵时长高于全国平均水平，西部地区75%的省份累计拥堵时长低于全国平均水平。累计拥堵时长结构东中西部高速公路服务区累计拥堵时长结构81.71%6.64%3.55%3.00%5.10%0-10小时10-20小时20-30小时30-50小时50小时结构东部中部西部省份数量百分比省份数量百分比省份数量百分比高于全国平均水平650.00%337.50%325.00%低于全国平均水平650.00%562.50%975.00%合计12100.00%8

45、100.00%12100.00%39分析结论1.出行意愿高度集中于少数路线上的少数服务区前十的出行热度服务区90%位于国家高速公路网主骨架上，其中东部省份占比高达70%，其驾车出行活跃度是全国平均水平的2.4倍。广大出行者有意愿进入的服务区高度集中于这些热点服务区，且人们对区域、省份的意愿差距明显，东部地区明显高于西部地区，经济发达省份明显高于经济欠发达省份。这充分显示出经济社会发达程度对出行者出行选择的影响。4.区域间影响出行热度因素有所侧重经济社会发达程度、交通区位、腹地旅游资源禀赋是影响服务区出行热度最主要的因素，但不同区域影响服务区出行热度的因素有所侧重。东部和中部地区服务区进入前百的

46、因素侧重于区域经济发达、交通区位优势、交通量大、特色服务区的打造以及设施设备的完善等；西部地区服务区进入前百则更侧重于交通区域的优势、旅游资源的丰富等。2.活跃热度偏低的服务区占比较大高速服务区车流量总体较低，六成服务区日均驾车出行活跃热度集中于2000以内，其中低于1000的占比超四成。另外，由于此次调研数据采集于2023年1月1日至2023年6月30日，考虑到下半年7月9月暑假和十一长假是人们常规的出行高峰，从全年看驾车出行的活跃热度还会有所提高。5.先天优势和后天优势共同发力地理区位的垄断和交通区位的发挥是服务区出行热度形成的先天优势，这也是为什么位于国道主骨架的高速公路服务区更易于成为

47、热点；而特色主题打造和品牌化运营宣传是服务区出行热度形成的后天优势，对于特色服务区，半年内超九成的出行者有意愿进入的平均次数小于2次，东部服务区特别是知名度高的服务区意愿更强烈，中、西部服务区知名度相对较低，品牌效应亟待提升。3.经济圈对服务区拥堵影响显著高速公路服务区出行总体行驶顺畅，拥堵情况不严重。半数以上高速公路服务区前的道路行驶顺畅，没有拥堵现象。但是长三角、珠三角、京津冀三大经济圈，特别是核心城市对高速公路和服务区的需求和影响较大，拥堵前五的省份均位于上述三大经济圈。6.非前百的服务区省份特征较明显没有进入前百的服务区所在省份主要特征比较明显，包括：其一，区域面积相对较小、大城市虹吸

48、效应突出、旅游资源相对集中于区域的城区内、地理区位相对独立，如香港、北京、海南；其二，位于交通末端、地广人稀、旅游资源相对分散、经济相对欠发达、交通量低，如西藏、内蒙古、黑龙江、吉林；其三，虽不位于交通末端，但旅游资源禀赋不够突出、经济相对欠发达，如山西、青海、宁夏。附录A：名词解释关键词解释定义交通健康指数由六项交通运行指标组成，表示城市交通健康水平与最优目标的接近百分比，指数越高说明离理想值越近，城市交通运行相对健康，反之越不健康路网高延时运行时间占比道路网交通拥堵延时指数高于1.5的累计时长占全天时长的比例，从时间分布的角度反映路网拥堵程度和变化趋势路网行程延时指数（拥堵延时指数）实际旅

49、行时间与自由流（畅通）状态下旅行时间的比值，值越大出行延时越高路网拥堵路段里程比道路处于拥堵、严重拥堵的路段里程占总发布里程的比例，从空间分布的角度反映道路网交通拥堵的影响范围常发拥堵路段里程比道路网中以一定频率出现严重拥堵的路段里程比例，从空间分布的角度反映交通拥堵发生的聚集性平均旅行速度城市范围内车辆行驶的平均速度道路运行速度偏差率城市范围内道路每日速度标准差与平均速度的比值，值越大速度变化越大，从相对角度反映速度变化的差异和离散程度拥堵延时时间拥堵延时时间=交通拥堵通过的旅行时间-自由流通过的旅行时间平均旅行长度城市范围内平均的旅行长度平均旅行时间城市范围内平均的旅行时间平均延迟时间城市

50、范围内平均的延迟时间最拥堵的一天城市在某时间范围内拥堵延时指数最高的一天热点商圈城市中人流多、车流多、商业贸易发达的区域每天通勤延时每天上班或下班堵车时间道路高峰出行平均速度某条道路上，早晚高峰期车辆的平均行驶速度道路高峰出行旅行时间某条道路上，早晚高峰期车辆的平均旅行时间道路高峰出行延时时间某条道路上，早晚高峰道路的延时时间；延时时间=交通拥堵通过的旅行时间-自由流通过的旅行时间道路自由流速度某条道路上，不受堵车影响，车辆自由通过状态下的平均车速，通常在夜间道路自由流旅行时间某条道路上，不受堵车影响，车辆自由通过状态下的平均旅行时间，通常在夜间关键词解释定义城市类型城市规模划分标准 是由关于

51、调整城市规模划分标准的通知明确提出的城市划分标准，即新的城市规模划分标准以城区常住人口为统计口径，将城市划分为五类七档：小城市、型小城市、型小城市、中等城市、型大城市、型大城市、特大城市、超大城市。报告中人口统计数据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主干路是城市道路网的骨架，为连接城市各区的干路，以交通功能为主日均时空过饱和当量在一定时间和空间内过饱和的单元总量碳氧化物(COx)汽车尾气中一氧化碳、二氧化碳等碳氧化合物的统称氮氧化物(NOx)汽车尾气中氮氧化合物的统称驾车活力指数当前驾车出行量与历史正常水平下驾车出行量的比值，从驾车出行角度来反映和刻画城市交通流的

52、恢复情况，小于1表示未恢复正常水平公共交通出行幸福指数由六项公共交通运行指标组成，表示城市公共交通运行水平与最优目标的接近百分比，指数越高说明离理想值越近，城市公共交通运行水平越高；反之离理想值越远，相对水平越低公交全天运营速度为城市人车出行活跃核心区内，包含公交停靠站行为对速度影响的公交车辆速度公交车运营速度比为城市人车出行活跃核心区内，工作日早晚高峰时期，同期同线路社会车辆速度与公交车运营速度的比值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；值越小、速度波动越小、运行效率越稳定公交高峰期平均候车时长为城市人车出行活跃核心区内，工作日早晚高

53、峰时期，假定乘客随机到达服从均匀分布的情况下，乘客的平均候车时长。计算方法参考TCRP165报告中国际通用的方法换乘系数乘车出行人次与换乘人次之和除以乘车出行人次（含地面公交、地铁内部换乘和地面公交、地铁间换乘）轨道交通衔接率周边150m内有公共汽电车站点的轨道交通站点出入口与全部站点出入口之比站点500米步导可达性站点500米半径范围内，到达站点的实际步行距离在500米之内的规划次数占总规划次数的比例40附录B：数据表412023Q3中国主要城市交通运行数据表1序号城市交通可比性评价道路交通运行评价公共交通运行评价高速运行评价汽车保有量所属区间交通健康指数交通健康指数同比变化率路网高峰行程延

54、时指数路网高峰行程延时指数同比变化率 高峰平均速度（公里/小时）公共交通出行幸福指数 高速日均拥堵里程占比1苏州市超400万67.56%-0.98%1.5770.91%30.85-0.70%2杭州市超400万66.66%-0.18%1.5350.44%27.9155.80%0.27%3郑州市超400万64.70%-1.00%1.6060.83%29.64-0.14%4天津市超400万64.19%-6.98%1.65710.40%27.9151.60%0.21%5东莞市超400万63.75%-1.71%1.5881.42%28.0946.21%1.82%6武汉市超400万58.95%-5.06%

55、1.7455.85%27.29-0.11%7成都市超400万55.17%-6.48%1.76611.67%24.6764.90%0.33%8重庆市超400万54.88%-3.32%1.8392.67%26.1865.37%0.15%9上海市超400万54.76%-4.14%1.7810.81%22.8667.17%1.13%10深圳市超400万53.83%-2.98%1.6822.45%25.1572.82%2.01%11西安市超400万52.12%-6.01%1.8133.41%23.66-0.39%12北京市超400万51.04%-4.42%1.871-0.89%23.7571.37%1.

56、35%13宁波市超300万67.54%2.18%1.569-1.43%27.6971.42%0.22%14佛山市超300万63.29%-0.87%1.6460.87%27.64-0.40%15石家庄市超300万59.98%-6.05%1.71213.62%27.0456.23%0.14%16南京市超300万59.34%-6.60%1.7423.72%25.9669.26%0.34%17青岛市超300万57.66%-0.25%1.823-0.75%24.9156.37%0.12%18长沙市超300万54.63%-5.88%1.8163.65%22.96-0.15%19济南市超300万53.63%

57、-1.95%1.8900.47%23.92-0.07%20广州市超300万49.07%-5.77%1.7731.28%23.9764.34%1.19%21台州市超200万69.89%1.19%1.529-0.79%30.28-0.13%22合肥市超200万67.91%1.50%1.556-0.74%29.37-0.09%23南宁市超200万67.83%-1.16%1.5152.06%27.81-0.04%24温州市超200万66.23%-1.55%1.5702.16%25.54-0.05%25无锡市超200万65.95%-4.26%1.5946.69%28.42-0.74%附录B：数据表422

58、023Q3中国主要城市交通运行数据表2序号城市交通可比性评价道路交通运行评价公共交通运行评价高速运行评价汽车保有量所属区间交通健康指数交通健康指数同比变化率路网高峰行程延时指数路网高峰行程延时指数同比变化率 高峰平均速度（公里/小时）公共交通出行幸福指数 高速日均拥堵里程占比26唐山市超200万65.57%1.52%1.617-1.21%28.41-0.18%27烟台市超200万59.79%-3.51%1.8021.41%25.37-0.03%28昆明市超200万57.49%-6.00%1.6784.13%24.2041.72%0.25%29沈阳市超200万55.10%-2.64%1.8333

59、.92%23.1659.08%0.04%30哈尔滨市超200万53.54%-13.51%1.87713.04%23.61-0.06%31长春市超200万49.88%-5.99%1.9814.69%22.9368.88%0.05%32南通市200万以下73.61%-0.54%1.4391.28%35.46-0.16%33绍兴市200万以下72.76%2.41%1.433-2.58%30.60-0.23%34洛阳市200万以下70.30%-0.97%1.4680.43%30.06-0.04%35常州市200万以下69.10%-1.51%1.5472.32%29.89-0.37%36南昌市200万以

60、下68.34%-3.45%1.5414.36%29.73-0.06%37惠州市200万以下67.41%0.16%1.545-0.51%28.51-0.45%38呼和浩特市200万以下66.25%-1.41%1.6211.90%30.53-0.13%39银川市200万以下65.13%-1.38%1.6051.86%24.96-0.09%40中山市200万以下63.36%0.03%1.6461.00%27.72-0.22%41太原市200万以下63.15%-4.55%1.6444.69%30.0674.10%0.17%42厦门市200万以下60.96%-4.54%1.6541.34%29.4362

61、.38%0.14%43福州市200万以下60.77%-4.13%1.7092.07%27.29-0.08%44贵阳市200万以下56.86%-13.45%1.71112.23%27.52-0.08%45西宁市200万以下56.60%-0.67%1.7585.86%24.99-0.19%46海口市200万以下55.34%-2.58%1.7997.47%21.0766.05%0.10%47拉萨市200万以下54.83%-13.70%1.73217.88%21.68-0.04%48大连市200万以下54.76%0.22%1.9046.79%24.28-0.04%49乌鲁木齐市200万以下50.69%-22.93%1.95237.64%24.02-0.38%50兰州市200万以下49.34%-16.17%1.87518.25%22.3675.64%0.14%