2020年度中国主要城市交通分析报告.pdf
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1、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。Summary概 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
2、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
3、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 06:00-22:00 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12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
4、状况,多项指标兼容GB/T36670-2018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
5、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: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
6、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。地面公交出行幸福指数Data description数据说明城市公共交通运行分析城市地面道路交通分析城市交通“评诊治”分析城市公共交通运行分析第一章10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。高德运用综合性评价“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”、“
7、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、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
8、,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,43.39%公交全天运营速度,27.57%社会车辆与公交车速比,29.04%三项指标信息熵权重分配石家庄2
9、成都13南京北京中山96宁波厦门84深圳7乌鲁木齐天津11地面公交出行幸福指数所研究城市在2020年间,宁波、石家庄、南京等10个城市的指数较高,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;宁波地面公交出行幸福指数最高,与正理想值最接近,达到76.39%;深圳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2020年度宁波地面公交出行幸福指数最高注:城市规模来自中华人民共和国住房和城乡建设部2019年城市建设统计年鉴64.80%64.46%62.98%58.67%57.15%54.33%65.07%64.33%59.54%58.89%53.5
10、7%76.39%70.77%64.19%63.73%63.40%62.24%60.19%58.89%57.11%56.64%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%深圳市天津市北京市重庆市广州市上海市南京市成都市青岛市杭州市沈阳市宁波市石家庄市乌鲁木齐市厦门市中山市长沙市兰州市昆明市海口市绍兴市地面公交出行幸福指数105城市高峰期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2020年间,厦门城市核心区内的高峰期“社会车辆-公交车速度比”最
11、小,小汽车速度是公交的1.881倍;除厦门外,石家庄、中山、长沙的速度比值小于2。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2020年期间,宁波市的“全市全天线路运营速度波动率”最小,公交运营效率最稳定。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2019年城市建设统计年鉴1.881 1.975 1.991 1.992 2.056 2.061 2.075 2.088 2.0
12、99 2.102 1.01.21.41.61.82.02.2厦门市石家庄市中山市长沙市成都市北京市宁波市重庆市南京市天津市高峰社会车辆-公交车速比11.52%13.65%13.71%15.58%15.92%15.99%16.00%16.66%17.35%17.82%0.000.050.100.150.20宁波市石家庄市乌鲁木齐市深圳市南京市成都市绍兴市天津市昆明市兰州市全市全天线路运营速度波动率8.6 9.8 9.9 9.9 10.4 13.8 8.1 10.7 11.1 13.3 17.5 5.6 9.8 10.6 11.3 11.6 14.2 15.1 15.2 15.4 17.3 0.0
13、05.0010.0015.0020.00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)特大城市超大城市大、中型城市单位:分钟城市高峰期平均候车时长2020年期间,超大城市、特大城市、大中型城市的整体候车时长同比成上升趋势,尤其是受发车频率影响的候车时长上升明显,说明大部分城市在疫情期间减少发车班次。其中,北京、厦门、乌鲁木齐候车时长呈下降趋势,且北京下降最多,公共交通服务水平有所提升。所研究城市范围内,兰州的候车时长为5.6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。宁波受发车频率的候车时长最小(1
14、.17分钟),意味着宁波公交候车时长受干扰影响小、可靠性更高。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。14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 平降降降降同比变化特大城市TOP5超大城市大、中型城市TOP10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。2020年期间,超大城市、特大城市的平均换乘系数(1.519,1.464)较去年(1.494,1.439)略有增加,大中型城市的平
15、均换乘系数(1.335)较去年(1.344)有所下降。其中,深圳(1.424)、青岛(1.352)、拉萨(1.127)公交的换乘系数分别在超大、特大与大、中型城市中最小。其中,海口公交换乘系数下降幅度最大(1.225 1.176),公交直达占比上升显著(77%82%)。超大城市、特大城市公交平均换乘系数整体同比呈上升趋势注: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1.0001.2001.4001.600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兰州厦门烟台呼和浩特贵阳洛
16、阳换乘系数58%50%50%47%43%41%65%56%56%56%54%87%82%83%77%73%73%73%72%71%71%31%33%34%31%36%34%26%31%33%32%33%13%17%16%21%23%24%24%27%27%26%0%20%40%60%80%100%直达占比一次换乘占比多次换乘占比15公共交通服务水平分析:平均步行距离 升 升 升 升 升 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、中型城市TOP10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
17、高。2020年间,超大城市、特大城市和大中型城市的平均步行距离(1046米、1033米、922米)较去年(977米、914米、850米)相比均有增加。拉萨、惠州这两个大中型城市的步行距离略有降低,其他城市均呈上升趋势。多数城市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020040060080010001200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步行步行16基于公交&地铁、骑行和步行路线规划
18、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”。2020年度,绿色出行意愿最强的城市为兰州,其次为海口和西安。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、海口、兰州,排名较为稳定。绿色出行意愿指数兰州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2.6862.6832.6332.6292.6182.6142.5352.4952.4142.405兰州市海口市西安市长沙市北京市上海市厦门市昆明市深圳市杭州市2020年度绿色出行意愿指数TOP103.173.002.89北京市兰州市长沙市公交&地铁出行意愿指数4.103.383.37海口市昆明
19、市南宁市骑行出行意愿指数3.343.022.96兰州市厦门市西宁市步行出行意愿指数城市地面道路交通分析第二章18年度交通盘点全国主要城市交通拥堵同比下降2.5%11.521月3月5月7月9月11月1月3月5月7月9月11月1月3月5月7月9月11月2018年2019年2020年路网高峰行程延时指数1.710 1.650 1.609 2018年2019年2020年路网高峰行程延时指数-3.6%-2.5%下降,46%上升,10%持平,44%根据高德地图交通大数据监测显示,2020年全国50个主要城市的平均路网高峰行程延时指数为1.609,同比下降2.5%。2月受疫情影响拥堵程度最低,随着复工复产的
20、推进,城市交通逐渐复苏,5月开始至12月拥堵同比上升。在监测的50个主要城市中,2020年度有46%的城市拥堵延时指数同比下降,44%的城市基本持平,10%的城市拥堵上升。2020年50城拥堵同比变化分布50城路网高峰行程延时指数同比变化50城路网高峰行程延时指数月变化趋势19年底交通盘点城市年度拥堵地图2020年度中国城市通勤高峰拥堵热力图2020年度中国城市拥堵状态在高德交通大数据监测的361个城市中,有2.49%的城市通勤高峰处于拥堵状态,有37.67%的城市通勤高峰处于缓行,其余59.83%的城市通勤高峰交通畅通。路网高峰行程延时指数畅通暂无数据拥堵拥堵,2.49%畅通,59.83%缓
21、行,37.67%20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
22、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
23、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21序号城市名称交通健康指数同比变化率1南通75.45%0.70%2常州70.54%0.30%3洛阳70.46%10.26%4乌鲁木齐70.23%4.71%5唐山69.16%4.53%6台州68.97%1.16%7苏州68.87%0.73%8绍兴68.57%-1.31%9惠州67.80%1.85%10南宁67.59%2.49%将全
24、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;高于健康水平线的城市为交通健康城市,数据显示:2020年度交通健康榜TOP10城市中长三角区域占五席,其中南通交通健康程度最高,其交通健康指数为75.45%,其次是常州、洛阳、乌鲁木齐、唐山、台州、苏州、绍兴、惠州、南宁;同比2019年,交通健康榜TOP10中洛阳提升明显,同比上升10.26%。2020年度中国主要城市交通健康榜TOP102020年度中国主要城市交通健康排名TOP102020年度中国主要城市交通健康排名TOP10分布南通常州洛阳乌鲁木齐唐山台州苏州绍兴惠州南宁22汽车保有量分类2020年度中国主要城
25、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2020年底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200万辆城市中唐山得分最高,广州最低;200万以下城市中南通得分最高,长春最低。注:汽车保有量数据来自:https:/ 根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示,2020年度重庆市路网高
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