《高德地图:2020Q2中国主要城市交通分析报告[54页].pdf》由会员分享,可在线阅读,更多相关《高德地图:2020Q2中国主要城市交通分析报告[54页].pdf(54页珍藏版)》请在三个皮匠报告文库上搜索。
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
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