高德地图：2020Q2中国主要城市交通分析报告[54页].pdf

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1、 The Statement 声 明 本研究报告由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

2、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。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： 感谢您的关注，敬请留意后续研究结果的发布 注

3、： 高德 4亿 MAU来源于 QuestMobile rQqPoOtMqPtRyQsNsOtMsR6M9RbRmOoOpNnNfQnNoRfQoMpQaQrRzQNZnOnQNZmQmR 联合发布 Summary 概 述 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

4、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。 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-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

5、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 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 5 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-

6、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4月1日2020年6月30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

7、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。 Report description 编制说明 6 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 7 城市公共交通：利用“地面公交出行幸福指数”对城市道路公共交通运行进行综合评价 公交全天运营速度 全市全天线路运营速度波动率 社会车辆与公交车速比 城市公 共交通 交通报告50主要城市选取标准

8、： 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

9、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。 地面公交出 行幸福指数 Data description 数据说明 第一章 城市公共交通运行分析 9 地面公共交通是城市交通的重要组成部分，综合、客观地描述城市地面公交运行水平，有利于更综观地评价城市交通水平。高德首创综合性评价“地面公交出行幸 福指数”来全面刻画城市地面公交运行状况，从“全市全天线路运营速度波动率”、“人口出行热度核心区全天公交平均运营速度”、“人口出行热度核心区高峰 期社会车辆与公交车速比”多个维度描述城市地面公交运行水平。 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、

10、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； “地面公交出行幸福指数”越高说明离理想值越近，城市地面公交运行水平 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。 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。 “地面公交出行幸福指数”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

11、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 全市全天线路运营 速度波动率, 29.93% 公交全天运营速度, 29.29% 社会车辆与公交 车速比, 40.77% 三项指标信息熵权重分配 10 地面公交出行幸福指数 69.76% 69.39% 67.30% 64.23% 61.24% 59.02% 69.50% 69.18% 64.32%

12、 63.25% 57.12% 78.43% 77.81% 69.18% 69.05% 67.01% 65.55% 65.53% 63.20% 58.56% 57.25% 0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00% 天津 北京 深圳 重庆 广州 上海 南京 成都 青岛 杭州 沈阳 石家庄 宁波 中山 厦门 长沙 乌鲁木齐 兰州 昆明 绍兴 海口 地面公交出行幸福指数 所研究城市在2020Q2期间，石家庄、宁波、天津等城市的指数较高，说明其公交运行 效率、可靠性、相对城市交通水平的综合表现较好； 石家庄地面公交出行幸福指数最高，与正理想值最接近，达到78.4

13、3%；天津和南京分 别在超大城市中和特大城市中“幸福指数”位列首位。 特大城市 超大城市 大、中型城市 2020Q2石家庄地面公交出行幸福指数最高 石家庄 1 成都 2 3 天津 4 南京 5北京 中山 6 7 宁波 8厦门 9 深圳 10长沙 地面公交出行幸福指数TOP10城市分布 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 11 城市高峰期公交运行效率 1.969 2.004 2.027 2.064 2.105 2.116 2.124 2.128 2.157 2.189 1.000 1.200 1.400 1.600 1.800 2.000 2.200 2.4

14、00 厦门 石家庄 中山 长沙 北京 重庆 南京 成都 宁波 天津 高峰社会车辆-公交车速比 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2020Q2期间，厦门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1.969倍；除厦门外，其余城市车速比均在2 倍上。 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。在研 究范围内的城市中2020Q2期间，宁波市的“全市全天线路运营

15、速度波动率”最小，公交运营效率最稳定。 10.74% 11.22% 12.63% 14.48% 14.76% 14.91% 15.37% 15.70% 15.93% 16.06% 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 宁波 石家庄 乌鲁木齐 成都 天津 绍兴 深圳 南京 兰州 北京 全市全天线路运营速度波动率 厦门公交效率与小汽车最接近，宁波公交效率最稳定 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2018年城市建设统计年鉴 12 城市高峰期平均候车时长 超大城市、特大城市、大中型城市的整体候车时

16、长环比均呈下降趋势。其中，受发车频率影响的部分环比下降明显，受交通扰动影响的部分环比普遍略有上升。 说明城市交通受疫情影响逐渐变小，公交开始恢复发车频率，城市交通逐渐恢复正常。 所研究城市范围内，兰州的候车时长为5.1分钟，在所有城市中最优。重庆、成都分别为超大城市、特大城市的首位，且发车频率、交通扰动两部分影响均为同 类城市中最低。 兰州高峰期平均候车时长最优 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报告中国际通用的方法。 8.2 9.9 9.7 9.8 10.6 13.0 7.6 11.1 11.6 12.6 18.2

17、5.1 9.3 9.8 9.9 11.2 14.0 14.2 15.0 15.9 16.4 0.00 5.00 10.00 15.00 20.00 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） 单位：分钟 特大城市超大城市 大、中型城市 13 公共交通服务水平分析：平均换乘系数 升 升 升 升 平 平 降 升 升 平 平 降 降 降 降 降 降 降 降 降 降 同比变化 特大城市 TOP5 超大城市 大、中型城市 TOP10 1.000 1.200 1.400 1.600 深圳 重庆 天津 广州 上海 北京 青岛 西安 沈阳 东莞 郑州 拉萨 海口 西宁 哈尔滨

18、兰州 厦门 烟台 呼和浩特 贵阳 洛阳 换乘系数 60% 50% 49% 48% 42% 41% 65% 56% 56% 55% 54% 86% 85% 83% 77% 73% 73% 73% 72% 72% 72% 29% 33% 35% 31% 36% 34% 25% 31% 33% 32% 33% 14% 15% 16% 20% 23% 24% 24% 26% 26% 26% 0% 50% 100% 直达占比 一次换乘占比 多次换乘占比 2020Q2期间，超大城市、特大城市的平均换乘系数 （1.517、1.465）较去年同期（1.487、1.436）均有上升 平均换乘系数的上升，可能与城

19、市中部分公交线路因疫情停 运有关。其中，超大城市的平均换乘系数上升幅度较显著， 多数超大城市的平均换乘系数均有上升，受影响最为严重。 大、中型城市（1.334）较去年同期（1.349）略有下降， 可能是疫情期间，减少了非便捷的公交出行。 超大城市、特大城市平均换乘系数呈上升趋势 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 14 公共交通服务水平分析：平均步行距离 升 升 升 升 平 升 升 升 升 升 升 升 升 升 降 升 升 升 降 升 升 同比变化 特大城市 TOP5 超大城市 大

20、、中型城市 TOP10 0 200 400 600 800 1000 1200 深圳 广州 天津 重庆 上海 北京 青岛 东莞 西安 沈阳 成都 西宁 海口 哈尔滨 拉萨 烟台 兰州 绍兴 惠州 厦门 乌鲁木齐 进出公交系统平均步行距离 平均换乘距离 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。 2020Q2期间，超大城市、特大城市和大中型城市的平均步 行距离（1062米、1060米、937米）较去年同期（989米、915 米、861米）均有显著上升。各规模等级城市中的大多数城市平 均步行距离均呈上升趋势，这可能与城市中部分公交线路因疫情

21、 停运有关，公交步行便捷性下降。 大部分城市平均步行距离均呈上升趋势 单位：米 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 15 2.72 2.70 2.63 2.59 2.59 2.57 2.56 2.49 2.45 2.44 上海市 海口市 北京市 西安市 厦门市 兰州市 长沙市 昆明市 杭州市 深圳市 2020Q2绿色出行意愿指数TOP10 2020Q2期间，绿色出行意愿最强的城市为上海，其次为海口和北京。 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

22、为北京、海口、兰州，与Q1一致。 2.96 2.99 3.09 上海市 乌鲁木齐市 北京市 公交&地铁出行意愿指数 3.32 3.33 4.13 昆明市 南宁市 海口市 骑行出行意愿指数 2.84 3.05 3.17 西宁市 厦门市 兰州市 步行出行意愿指数 绿色出行意愿指数 上海绿色出行意愿最高，兰州步行出行意愿最高，海口骑行出行意愿最高 注：出行意愿指数基于高德规划大数据计算 第二章 城市地面道路交通运行分析 17 随着城市交通复杂性增加和智能交通的飞速发展，单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。高德首创城市交通诊断评价模型，即“交通 健康指数”综合性评价方法，全面刻画城

23、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

24、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TOPSIS 1）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%20.80% 14.35% 14.87% 六项指标信息熵权重分配 效率-道路运行速度

25、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 18 将全国50个主要城市的“交通健康指数”均值作为健康、亚健康临界值，也就是健康水平线；得出交通健康、亚健康榜单，数据显示： 西安市交通健康指数最低，城市交通相对处于亚健康状态，其交通健康指数为43.49%；南通市交通健康程度最高，其交通健康指数为76.46%。 同比2019Q2，交通亚健康榜TOP10中广州市交通健康状态变好，同比上升2.83%；交通健康榜TOP10中洛阳市交通健康指数提升明显，同比上升7.31%。 2020Q2中国主要城市交通亚健康

26、榜与健康榜TOP10 城市名称 城市名称 19 城市CT扫描2020Q2中国主要城市交通健康指数同比变化 -14.53% -11.85% -8.69% -8.29% -6.94% -6.67% -5.90% -5.78% -5.75% -4.73% 全国50个主要城市中，交通健康指数同比变好的城市排名第一的是哈尔滨市，其六项指标中有一项指标同比变差，五项同比变好；交通健康指数同比下降的城 市排名第一的是西安市，其六项指标同比均变差。 交通健康指数同比变好城市TOP10 交通健康指数同比变差城市TOP10 西安市哈尔滨市 20 汽车保有量分类2020Q2中国主要城市“交通健康指数” 衡量及对比不

27、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止2019年12月 全国汽车保有量数据，将城市分为“超400万”、“超300万”、“超200万”、“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，重庆最低；超300万辆的城市中天津得分最高，西安最低；超200万辆城市中石家庄得分最高，广州最低；200 万以下城市中南通得分最高，贵阳最低。 注：汽车保有量数据来自： 排名 城市 交通健康指数 1 苏州 68.66% 2 北京 55.73% 3 成都 55.39% 4 上海

28、 54.81% 5 重庆 45.30% 排名 城市 交通健康指数 1 天津 64.49% 2 武汉 64.24% 3 郑州 63.86% 4 东莞 63.82% 5 深圳 44.59% 6 西安 43.49% 汽车保有量“超400万辆” 汽车保有量“超300万辆” 排名 城市 交通健康指数 1 石家庄 67.39% 2 宁波 67.11% 3 唐山 66.18% 4 无锡 65.15% 5 温州 64.62% 6 合肥 63.89% 7 佛山 61.92% 8 杭州 60.41% 9 沈阳 60.18% 10 济南 59.77% 11 青岛 59.33% 12 长沙 55.57% 13 南京

29、55.14% 14 昆明 54.72% 15 广州 48.79% 汽车保有量“超200万辆” 排名 城市 交通健康指数 1 南通 76.46% 2 常州 71.38% 3 洛阳 70.23% 4 乌鲁木齐 69.99% 5 绍兴 69.80% 6 台州 68.36% 7 惠州 67.84% 8 南宁 67.44% 9 烟台 67.17% 10 太原 67.05% 11 呼和浩特 65.65% 12 厦门 65.48% 13 哈尔滨 65.05% 14 南昌 64.19% 15 福州 62.91% 16 中山 60.97% 17 拉萨 60.30% 18 银川 59.93% 19 西宁 59.8

30、9% 20 长春 59.35% 21 海口 57.25% 22 大连 57.11% 23 兰州 54.74% 24 贵阳 52.97% 汽车保有量“200万辆以下” 21 城市CT诊断城市路网高峰行程延时指数 中国主要城市路网高峰行程延时指数TOP10分布 中国主要城市路网高峰行程延时指数TOP10 根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，2020Q2重庆市路网高峰行程延时指数2.057，平均车速24.22km/h，高峰拥堵延时指数指数最高； TOP10城市依次为重庆市、西安市、深圳市、大连市、南京市、北京市、上海市、广州市、长沙市、济南市。 22 城市CT诊断城市高峰运行效率南通

31、市最快，超大城市中北京市自由流速度最高 高峰平均车速TOP10 日均24小时平均车速变化趋势 50城市自由流速度变化排名-按城市规模 在超大城市中，北京市自由流速度最高，达 50.79km/h；特大城市中武汉市自由流速度最 高，大、中型城市中南通市自由流速度最高。 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 在50个城市中有26个城市高峰平均车速高于均值，其中南通市排名第一，高峰平均车速为39.21km/h，从日均24小时平均车速趋势来看，最快时段为2时，平 均车速50.86km/h，最慢时段为8时，平均车速38.05km/h。 23 城市CT诊断深圳市常发拥堵路

32、段里程比例最高 深圳市常发拥堵路段分布 2020Q2工作日深圳常发拥堵路段TOP10 2020Q2季度六宫格中“常发拥堵路段里程比”指标深圳市最高，其中沿河南路累计严重拥堵时长达296小时，拥堵时长排名第一，相当于平均每日严重拥堵4.77小时。 24 “拥堵分析”中国城市通勤高峰拥堵分析 2020Q2中国城市通勤高峰拥堵热力图 2020Q2中国城市拥堵状态 在高德交通大数据监测的360个城市中，本季有5.54%的城市通勤高峰受拥堵威胁，有56.23%的城市通勤高峰处于缓行，有38.23%的城市通勤不受拥堵威胁。 25 “拥堵分析”重点区域拥堵分析 各区域高峰拥堵延时指数 四大区域各城市高峰拥堵

33、延时指数 全国主要经济区域以珠三角区域拥堵程度最高，而长三角区域高峰拥堵延时指数1.49，低于全国1.54，是交通状况最好的区域。 26 “拥堵分析”50城中有16个城市拥堵同比缓解，其中哈尔滨市拥堵降幅最大 拥堵同比下降城市榜TOP10 拥堵同比上升城市榜TOP10 -15.87% -10.84% -5.32% -4.59% -4.29% -3.67% -3.47% -3.10% -2.73% -2.68% 哈尔滨 呼和浩特 洛阳 武汉 西宁 银川 北京 拉萨 唐山 乌鲁木齐 9.75% 9.07% 8.54% 7.23% 6.07% 5.94% 5.34% 4.94% 4.86% 4.61

34、% 深圳 西安 南京 青岛 上海 重庆 无锡 昆明 杭州 天津 下降, 32% 持平, 32% 上升, 36% 50城市拥堵同比变化分布 高德地图交通大数据监测的50个主要城市中，2020Q2有32%的城市拥堵延时指数同比下降，32%的城市基本持平，36%的城市拥堵同比上升。拥堵同比降幅最大的城 市是哈尔滨市；拥堵上升幅度最大的城市是深圳市。 27 “拥堵分析”分城市规模排行榜 超大、特大型城市拥堵排名 大、中型城市拥堵排名 路网高峰行程延时指数 路网高峰行程延时指数 按照不同城市规模对50个主要城市拥堵进行排名，以期提供更多维度的量化参考。数据显示：本季超大、特大型城市中重庆市拥堵排名第一，

35、高峰拥堵延时指数2.057， 其次为西安市、深圳市。而在大、中型城市拥堵TOP10榜单中大连市排名第一，其次为长沙市、济南市和长春市。 28 主要城市交通拥堵成因分析西安市 西安市交通健康指数 西安市六项指标同比 50.89% 43.49% 2019Q2 2020Q2 14.53% 同比2019Q2，西安市交通健康指数下降14.53%，六项指标均同比变差，其中空间指标路网高峰拥堵路段里程占比、常发拥堵路段里程占比同比上升幅度大。 时间-路网高延时运行时间占比 效率-道路运行速度偏差率 效率-高峰平均速度（反） 空间-常发拥堵路段里程比 空间-路网高峰拥堵路段里程占 比 时间-路网高峰行程延时指

36、数 2020Q2 2019Q2 29 主要城市交通拥堵成因分析西安市 2020Q2西安市高峰拥堵延时指数热力图 2019Q2西安市高峰拥堵延时指数热力图 西安市每日高峰拥堵延时指数 1.0 1.5 2.0 2.5 3.0 4/1 4/4 4/7 4/10 4/13 4/16 4/19 4/22 4/25 4/28 5/1 5/4 5/7 5/10 5/13 5/16 5/19 5/22 5/25 5/28 5/31 6/3 6/6 6/9 6/12 6/15 6/18 6/21 6/24 6/27 6/30 2020Q2 2019Q2 西安市工作日高峰拥堵道路主要有东二环路、西安高架快速干道、

37、二环南路西段、二环南路东段等，与去年同期相比西安市城区拥堵上升9.07%。 30 主要城市交通拥堵成因分析北京市 同比2019Q2，北京市2020Q2交通健康指数上升12.43%，六项分指标除道路运行速度偏差率同比变差外，其余五项指标均同比变好。 2020Q2北京路网高峰行程延时指数1.843，同比下降3.47%；高峰平均速度27.56km/h，同比上升14.13%。 北京市交通健康指数 北京市六项指标同比 1.00 1.50 2.00 2.50 4/1 4/4 4/7 4/10 4/13 4/16 4/19 4/22 4/25 4/28 5/1 5/4 5/7 5/10 5/13 5/16

38、5/19 5/22 5/25 5/28 5/31 6/3 6/6 6/9 6/12 6/15 6/18 6/21 6/24 6/27 6/30 2020Q2 2019Q2 北京市每日高峰拥堵延时指数 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 堵路段里程占比 空间-常发拥堵路 段里程比 效率-高峰平均速 度（反） 效率-道路运行速 度偏差率 2019Q2 2020Q2 49.57% 55.73% 2019Q2 2020Q2 12.43% 31 高速运行态势省、自治区、直辖市高速拥堵排名 2020Q2全国高速节假日拥堵特征明显，假期前一天交通压力较大。五一节假

39、日期间全国高速拥堵里程占比同比上升10%，清明、端午假期期间同比分别下降31%、5%。 本季省、自治区高速拥堵排名TOP10分别为广东省、江苏省、新疆维吾尔自治区、山西省、云南省、浙江省、河北省、青海省、陕西省、山东省；直辖市高速拥堵排名 分别为北京市、上海市、重庆市、天津市。 2020Q2省、自治区高速拥堵排名TOP10 2020Q2直辖市高速拥堵排名 全天平均每分钟拥堵里程占比 全天平均每分钟拥堵里程占比 0.00% 0.50% 1.00% 4/ 1 4/ 3 4/ 5 4/ 7 4/ 9 4/ 11 4/ 13 4/ 15 4/ 17 4/ 19 4/ 21 4/ 23 4/ 25 4/

40、 27 4/ 29 5/1 5/3 5/5 5/7 5/9 5/ 11 5/ 13 5/ 15 5/ 17 5/ 19 5/ 21 5/ 23 5/ 25 5/ 27 5/ 29 5/ 31 6/2 6/4 6/6 6/8 6/ 10 6/ 12 6/ 14 6/ 16 6/ 18 6/ 20 6/ 22 6/ 24 6/ 26 6/ 28 6/ 30 高速拥堵里程占比 2020Q2 2019Q2 高速免费期间 平日拥堵同比有所上升 2020年5月6日起高速恢复收费 全国高速拥堵变化趋势 4月3日（清明假期前一天） 6月24日（端午假期前一天） 4月30日 5月1日 32 高速运行态势省、自治

41、区、直辖市高速拥堵收费站统计 城市 收费站名称 拥堵延时指数 方向 包头市 九原收费站 5.39 南向北 佛山市 佛山收费站 5.38 南向北 唐山市 唐港收费站 3.51 南向北 上海市 江桥收费站 3.32 西向东 乌鲁木齐市 乌拉泊收费站 2.99 东向西 杭州市 半山收费站 2.88 北向南 天津市 津晋高速公路塘沽收费站 2.76 东向西 长沙市 长沙西收费站 2.61 东向西 银川市 银川南环收费站 2.60 西向东 珠海市 斗门收费站 2.54 南向北 0 5 10 广东省 广西壮族自治区 湖南省 河南省 黑龙江省 内蒙古自治区 宁夏回族自治区 浙江省 河北省 湖北省 江苏省 山

42、东省 陕西省 四川省 新疆维吾尔自治区 云南省 0 2 4 上海市 天津市 收费站拥堵降低了高速通行效率，据2020Q2全国高速节假日及休息日622点间数据显示，全国高速主要收费站中拥堵延时指数高的TOP10分别是包头九原收费站、佛 山收费站、唐山唐港收费站、上海江桥收费站、乌鲁木齐乌拉泊收费站、杭州半山收费站、天津塘沽收费站、长沙西收费站、银川南环收费站、珠海斗门收费站。 统计主要拥堵收费站数量并按省、自治区、直辖市归集后显示，拥堵收费站最多的是广东省有8个，其次是广西和湖南，直辖市中只有上海、天津出现拥堵收费站，上海 最多为4个，北京、重庆高速收费站通行情况较好。 2020Q2全国高速主要

43、收费站拥堵TOP10 2020Q2省、自治区高速拥堵收费站数量排名 2020Q2直辖市高速拥堵收费站数量排名 33 第三章 城市交通“评诊治”研究 34 2.82 2.71 2.70 2.62 2.59 2.53 2.45 2.43 2.42 2.37 郑州-河南省人民医院 天津-天津医科大学总医院 北京-北京大学第三医院 上海-复旦大学附属华山医院 济南-山东大学齐鲁医院 长沙-中南大学湘雅二医院 贵阳-贵州省人民医院 上海-上海交通大学医学院附属瑞金医院 青岛-青岛大学附属医院市南院区 西安-西安交通大学第一附属医院 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 全天拥堵延时指数 全国主要三甲

44、医院拥堵榜-TOP10 根据高德地图交通大数据监测，全国主要三甲医院拥堵榜TOP10所在城市多为北方城市，全天拥堵延时指数均大于2，持续处于严重拥堵状态； 排名前三位的医院分别为郑州市的河南省人民医院、天津市的天津医科大学总医院和北京市的北京大学第三医院； 医院是城市出行的强吸引点，其周边交通拥堵、停车难、行车难是最大的痛点，高德地图交通大数据面向行业推出交通“评诊治”配套解决方案。 城市主要三甲医院拥堵榜-TOP10 重点区域现状评价 全国主要三甲医院拥堵榜TOP10分布 注：医院统计范围为全国规划热度排名前50的三甲医院，全天（6:00-22:00）拥堵延时指数计算范围为正门周边200米范

45、围内的所有路段；高峰期排队时长依据去往医院正门的驾车导航路线计算得出。 22.1 36.7 33.8 20.6 16.7 14.9 15.0 19.1 22.3 29.4 高峰期排队时长（分钟） 35 复 兴 门 北 大 街 月坛南街 南 礼 士 路 以北京儿童医院为例，2020年1月13日至1月17日期间，北京儿童医院周边全天拥堵延时指数高达2.99，全天63.2%的时间处于高延时拥堵状态；拥堵从早上7点 开始就进入严重拥堵状态，一直持续到晚上22点并逐渐缓解，白天严重拥堵持续长达约15小时，行车困难。 其医院周边南礼士路（南向北）最为拥堵，高峰拥堵延时指数高达4.38，高峰期速度仅为8km

46、/h。 排名 道路 方向 高峰拥堵延时指数 高峰平均速度（km/h） 1 南礼士路 由南向北 4.38 8.01 2 南礼士路 由北向南 4.03 8.65 3 复兴门北大街 由北向南 2.82 13.41 4 月坛南街 由西向东 2.07 15.78 北京儿童医院周边拥堵道路榜 2.09 2.99 2.32 2.35 东门 西北1门 北2门 北门 北京儿童医院各门全天拥堵对比 北京儿童医院各门24小时拥堵时空规律 事前交通评价案例医院行车难诊断 重点区域现状评价 0 2 4 6 8 00 :00 00 :50 01 :40 02 :30 03 :20 04 :10 05 :0 0 05 :5

47、0 06 :40 07 :30 08 :20 09 :10 10 :00 10 :50 11 :40 12 :30 13 :20 14 :10 15 :0 0 15 :50 16 :40 17 :30 18 :20 19 :10 20 :00 20 :50 21 :40 22 :30 23 :20 北京儿童医院24h拥堵趋势 白天持续拥堵长达15小时 36 0 500 1000 1500 2000 0点 1点 2点 3点 4点 5点 6点 7点 8点 9点 10点 11点 12点 13点 14点 15点 16点 17点 18点 19点 20点 21点 22点 23点 北京儿童医院停车排队停留时

48、间（s） 1月16日 1月17日 进一步分析北京市儿童医院停车排队的情况，南礼士路和月坛南街为主要排队停车路线。根据排队路线周边每小时平均停车延误时长来侧面反映停车资源的供需， 从数据来看，受周边道路拥堵影响，全天最长排队等待约需30分钟，上午9-12点高峰期平均停车等待延误约15分钟。 通过停车排队道路的拥堵延时指数与样本流量模型计算得出该路段达到拥堵的临界值，当北京儿童医院周边拥堵指数达到1.53时交通排队状况达过饱和状态；高德 交通提供基于出行难、停车难过饱和状态下的一系列解决方案，缓解城市强吸引点的交通拥堵问题。 拥堵延时指数关键点：1.53 北京儿童医院 排队停车路线 重点区域现状评

49、价 事前交通评价案例医院停车难诊断 37 事后交通评价案例回龙观林萃路开通后交通评价 2020年6月30日，林萃路实现全线贯通，成为回龙观地区连接中心城区的一条重要城市主干路。基于此，高德支持北京市交通委分析道路开通前后交通变化 情况，为政府及时提供有价值的数据参考依据。 依据高德交通大数据监测，回龙观区域交通拥堵主要集中于早高峰时段，6月30日林萃路全线贯通后，相比开通前6月16日6月19日，区域工作日高峰拥堵 下降2.87%，拥堵延时指数由1.532下降至1.488；监测的周边部分主要道路中，回龙观西大街东向西方向拥堵缓解明显，高峰拥堵延时指数由1.91下降至 1.63，降幅14.7%，其次黄平路北向南方向高峰拥堵延时指数由1.76下降至1.58，降幅9.8%； 林萃路开通路段科星路路况良好，道路畅通，工作日高峰北向南、南向北方向拥堵延时指数分别为1.13、1.07，平均速度分别为43.5、49.1km/h。 评价区域 日期类型 时段 开通前 （6.166.19） 拥堵延时指数 开通后 （6.307.3） 拥堵延时指数 变化率 工作日 早高峰（7-9） 1.621 1.615 0.42% 晚高峰（17-19） 1.443 1.362 5.61%