20220723-高德地图-2022Q2中国主要城市交通分析报告_32页_3mb.pdf

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The Statement声 明联合发布 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 ” 、 “ 清华大学交通研究所 ” 、 “ 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 述清华大学交通研究所交通“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 2022年 4月 1日 2022年 6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7城市公共交通： 增加轨道交通运行评价， “地面公交出行幸福指数” 升级为“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。Data description数据说明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目录城市公共交通运行分析第一章10城市公共交通运行评价指数升级公共交通出行幸福指数 本季报告公交评价指数升级，旧版“地面公交出行幸福指数”，仅从效率维度对地面公交运行状况进行评价，包含“全市全天线路运营速度波动率”、“核心区全天公交平均运营速度”、“核心区高峰社会车辆与公交车速比” 三项指标。本季报告该指数升级为“公共交通出行幸福指数”：一方面，基于各地城市轨道出行比例越来越高的趋势，综合评价地面公交+城市轨道整体公共交通系统服务水平；另一方面，为了使评价结果更为全面客观，在原“效率”维度基础上，增加“时间、便捷”两个维度四项指标，共包含“核心区高峰期社会车辆与公交车速比”、“全市全天线路运营速度波动率”、 “公共交通与小汽车高峰出行时间比”、“平均候车时长”、“平均步行距离”、“平均换乘系数”等六项指标，形成更为全面、合理的公共交通整体运行评价指标体系。公共交通出行幸福指数：从单一“效率”维度仅评价地面公交升级为从“效率”“时间”“便捷”三大维度六项指标综合评价整体公共交通系统升维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 地面公交出行幸福指数效率 公共交通出行幸福指数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 平均换乘系数地面公交运行评价 公共交通运行评价效率时间便捷11 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、平均候车时长”；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，“公共交通与小汽车高峰出行时间比”和“平均步行距离”的权重占比相对较高，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，平均步行距离与城市轨道网、地面公交网的衔接紧密度关系较大。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、整体步行距离越短，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小汽车与地面公交速度比 , 11.06%全市全天线路运营速度波动率 , 9.54%平均候车时长 , 18.98%公共交通与小汽车高峰出行时间比 , 28.26%平均步行距离 , 19.68%平均 换乘系数 , 12.47%六项指标信息熵权重分配南京7成都 85北京4重庆2宁波广州 6 3深圳10 海口兰州19厦门12公共交通出行幸福指数 所研究城市在2022Q2，兰州、成都、深圳等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； 兰州公共交通出行幸福指数最高，与正理想值最接近，达到88.24%；深圳和成都分别在超大城市和特大城市中“幸福指数”位列首位。特大城市超大城市大、中型城市2022Q2兰州公共交通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2020年城市建设统计年鉴74.37%72.36%66.95%66.33%45.56%45.25%74.43%65.73%58.15%53.25%49.47%88.24%64.49%64.04%60.30%58.14%53.86%47.19%42.02%0.00% 20.00% 40.00% 60.00% 80.00% 100.00%深圳市重庆市北京市广州市天津市上海市成都市南京市青岛市杭州市沈阳市兰州市宁波市厦门市海口市石家庄市长沙市绍兴市昆明市公共 交通 出行幸福指数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2022Q2，广州市高峰期公共交通出行时间比小汽车出行时间比最接近，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； 除广州市外，成都和深圳的出行时间比小于2，说明其公共交通系统较完备；成都和长沙分别在特大城市和大中型城市中出行时间比最优； 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，其中排名前十的城市中有7个城市均呈现这样的趋势。2022Q2广州公共交通与小汽车高峰出行时间比最接近注：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1.95 1.98 2.212.252.54 2.551.96 2.01 2.17 2.202.29 2.36 2.45 2.55 2.20 2.25 2.43 2.43 2.49 2.50 2.552.58 2.58 2.64 2.76 2.833.08 3.090.000.501.001.502.002.503.003.50广州市 深圳市 重庆市 北京市 上海市 天津市 成都市 西安市 武汉市 杭州市 青岛市 南京市 沈阳市 济南市 长沙市 兰州市 南昌市 南宁市 昆明市 厦门市 合肥市 海口市 西宁市 宁波市 长春市石家庄市绍兴市乌鲁木齐市高峰公共交通与小汽车出行时间比特大城市超大城市 大、中型城市0.00 0.50 1.00 1.50 2.00 2.50广州市成都市深圳市西安市武汉市杭州市长沙市重庆市北京市兰州市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 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升同比变化特大城市TOP5超大城市大、中型城市TOP10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。2022Q2期间，超大城市、特大城市和大中型城市的平均步行距离（1136米、1083米、1029米）较去年同期（1073米、1032米、963米）相比呈上升趋势，且各城市均呈现略增的趋势，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、哈尔滨市、西宁市的步行距离分别在超大、特大与大、中型城市中最小，与上期排名一致。城市公共交通平均步行距离同比均有增加注：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0 200 400 600 800 1000 1200 1400深圳广州北京天津重庆上海哈尔滨青岛济南东莞西安西宁拉萨烟台海口兰州绍兴厦门乌鲁木齐惠州温州进出公交系统平均步行距离 平均换乘距离城市高峰期地面公交平均候车时长2022Q2期间，超大城市、特大城市候车时长与去年同期相比变化不大，大中型城市的整体候车时长同比呈上升趋势，尤其是受发车频率影响的候车时长上升明显。其中，厦门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6.17分钟，在所有城市中最优，兰州市的受发车频率影响、受交通扰动影响的候车时长均为最小；重庆市、成都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报告中国际通用的方法。单位：分钟特大城市超大城市 大、中型城市8.30 8.80 9.46 10.61 13.11 15.71 8.62 9.62 12.27 13.43 14.77 6.17 10.52 10.57 10.67 13.51 15.66 16.64 17.89 0.005.0010.0015.0020.00重庆市 深圳市 北京市 广州市 上海市 天津市 成都市 南京市 青岛市 杭州市 沈阳市 兰州市 宁波市 石家庄市 厦门市 海口市 长沙市 昆明市 绍兴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）16公共交通平均换乘系数同比变化特大城市TOP5超大城市大、中型城市TOP10换乘系数反映公共交通出行中换乘相对量，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。2022Q2期间，超大城市、特大城市、大中型城市的平均换乘系数（1.532、1.462、1.366）与去年同期相比（1.524、1.451、1.346）略有上升。其中，深圳市、哈尔滨市、拉萨市的公交换乘系数分别在超大、特大与大中型城市中最小，与上期排名一致。其中，北京市的公交换乘系数下降幅度最大（1.597 1.576），公交直达占比上升显著（40% 42%）。城市公共交通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 平 升 平 平 降 升 升 平 平 降 降 升 升 平 平 平 平 升 升 升 升1.449 1.522 1.519 1.519 1.576 1.608 1.311 1.378 1.406 1.447 1.490 1.142 1.209 1.171 1.274 1.278 1.305 1.348 1.301 1.321 1.359 1.000 1.200 1.400 1.600 1.800深圳天津重庆广州北京上海哈尔滨青岛东莞沈阳郑州拉萨西宁海口兰州烟台乌鲁木齐唐山厦门绍兴洛阳换乘系数55%48%48%48%42%39%69%62%59%55%51%86%79%83%73%72%70%65%70%68%64%31%34%32%30%33%36%25%26%29%33%34%14%19%17%23%25%27%29%27%25%31%0% 20% 40% 60% 80% 100%直达占比 一次换乘占比 多次换乘占比城市高峰期地面公交运行效率将地面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2022Q2期间，厦门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1.959倍；此外，海口市和沈阳市的速度比值略高于2，公共交通出行用户体感相对较好。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2022Q2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2020年城市建设统计年鉴1.959 2.007 2.007 2.101 2.114 2.134 2.137 2.145 2.192 1.0 1.2 1.4 1.6 1.8 2.0 2.2厦门市海口市沈阳市天津市成都市宁波市南京市石家庄市重庆市高峰社会车辆 -公交车速比10.91%14.15%14.26%14.51%14.96%14.96%15.00%15.76%15.99%16.06%0.0 0.1 0.1 0.2 0.2宁波市北京市成都市南京市兰州市天津市绍兴市深圳市石家庄市杭州市全市全天线路运营速度波动率18基于公交&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”。2022Q2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、长沙市。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一的城市分别为北京市、海口市、兰州市，与上期排名一致。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2.9382.7382.611 2.596 2.5712.566 2.552 2.547 2.534 2.531北京 上海 西安 长沙 深圳 昆明 杭州 广州 南京 兰州2022Q2绿色出行意愿指数 TOP103.733.443.31北京西安长沙公交 &地铁出行意愿指数3.703.413.36海口南宁上海骑行出行意愿指数3.483.083.01兰州贵阳西宁步行出行意愿指数城市地面道路交通分析第二章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 73.94% 2.18%2 上海 72.94% 31.49%3 洛阳 71.22% 2.95%4 南昌 69.27% 4.34%5 绍兴 68.90% 1.38%6 台州 68.84% 0.28%7 苏州 68.38% 1.15%8 南宁 68.23% 0.31%9 常州 67.72% 3.53%10 太原 67.59% 1.42%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；高于健康水平线的城市为交通健康城市 ， 数据显示： 2022Q2南通 交通健康程度最高 ， 其交通健康指数为 73.94%， 其次是上海 、 洛阳 、 南昌 、 绍兴 、 台州 、 苏州 、 南宁 、 常州 、 太原； 2022Q2交通亚健康榜排名中深圳交通健康指数最低 ， 为 52.46%， 其次是重庆 、 西安 、 广州 、 兰州 、 海口 、 长沙 、 成都 、 拉萨 、 青岛 。 交通亚健康榜 TOP10城市中重庆交通健康指数同比上升最高 ， 为 7.03%。2022Q2中国主要城市交通亚健康榜与健康榜TOP102022Q2中国主要城市交通健康排名TOP102022Q2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 深圳 52.46% 9.20%2 重庆 53.39% 7.03%3 西安 53.47% 3.68%4 广州 54.20% 1.19%5 兰州 54.50% 0.24%6 海口 54.51% 0.47%7 长沙 54.66% 0.37%8 成都 56.34% 0.96%9 拉萨 58.00% 2.23%10 青岛 58.54% 2.98%22汽车保有量分类2022Q2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 2022年 6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 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 400万辆的城市中上海交通健康指数最高 ， 重庆最低；超 300万辆的城市中 宁波 得分最高 ， 深圳 最低；超 200万辆城市中 南宁 得分最高 ， 沈阳最低； 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： 城市 交通健康指数 1 上海 72.94%2 苏州 68.38%3 北京 65.82%4 郑州 64.65%5 武汉 60.57%6 成都 56.34%7 西安 53.47%8 重庆 53.39%排名 城市 交通健康指数 1 宁波 65.14%2 石家庄 64.55%3 杭州 63.74%4 佛山 63.24%5 天津 62.48%6 东莞 61.97%7 济南 59.18%8 青岛 58.54%9 长沙 54.66%10 广州 54.20%11 深圳 52.46%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 南宁 68.23%2 无锡 66.91%3 合肥 66.12%4 唐山 65.84%5 温州 64.59%6 长春 64.51%7 南京 62.50%8 哈尔滨 62.13%9 昆明 59.38%10 沈阳 58.66%汽车保有量“超 200万辆”排名 城市 交通健康指数 1 南通 73.94%2 洛阳 71.22%3 南昌 69.27%4 绍兴 68.90%5 台州 68.84%6 常州 67.72%7 太原 67.59%8 惠州 66.07%9 银川 63.36%10 烟台 63.33%11 中山 63.25%12 呼和浩特 63.00%13 厦门 62.15%14 贵阳 60.87%15 乌鲁木齐 60.02%16 大连 60.00%17 西宁 59.30%18 福州 58.58%19 拉萨 58.00%20 海口 54.51%21 兰州 54.50%汽车保有量“ 200万辆以下”23城市CT扫描2022Q2城市路网高峰行程延时指数 根据高德地图交通大数据监测的 50个主要城市显示 ， 2022Q2重庆 路网高峰行程延时指数 1.909， 排名第一 ， 其次是长沙 、 青岛 、 西安 、 兰州 、 成都 、 海口 、 福州 、大连 、 深圳 。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TOP101.9091.8471.8301.8251.8001.7961.7721.7701.7521.745重庆长沙青岛西安兰州成都海口福州大连深圳成都兰州青岛重庆福州大连长沙深圳海口西安24城市CT扫描2022Q2城市高峰平均车速城市高峰平均车速排名TOP1050城市自由流速度排名按汽车保有量 全国 50个主要城市中有 24个城市高峰平均速度大于均值 ， 其中 南通 排名第一 ， 高峰平均速度为 36.70公里 /小时 ， 其次是 太原 、 苏州 、 南昌 等； 城市自由流速度方面 ， 汽车保有量超 400万的城市中 ， 苏州 自由流速度最高 ， 达 50.08公里 /小时；汽车保有量超 300万 、 超 200万 、 200万以下自由流速度最高的城市分别为 天津 、 唐山 、 南通 。36.7032.62 32.39 31.92 31.86 31.71 30.91 30.83 30.26 30.03南通 太原 苏州 南昌 唐山 上海 郑州 洛阳 北京 无锡高峰平均速度（公里/小时）50.08 47.72 48.43 51.540204060苏州 武汉 郑州 重庆 北京 西安 成都 上海 天津 济南石家庄青岛 东莞 佛山 宁波 深圳 长沙 广州 杭州 唐山 长春 南京 无锡 合肥哈尔滨沈阳 南宁 昆明 温州 南通 太原呼和浩特厦门 贵阳乌鲁木齐南昌 福州 烟台 大连 台州 常州 洛阳 西宁 中山 惠州 兰州 银川 绍兴 拉萨 海口超400万 超300万 超200万 200万以下自由流速度（公里/小时）25城市CT扫描2022Q2城市道路运行速度偏差率2022Q2全国 50个主要城市中 西宁 道路运行速度偏差率最大 ， 为 12.37%， 道路运行速度偏差率高表明每日高峰平均速度相对不稳定 ， 也就意味着出行时间相对不可靠 。中国主要城市道路运行速度偏差率TOP10 城市每日高峰时段平均速度变化趋势12.37%10.29%10.27%9.81%9.32%9.19%9.05%9.03%8.43%8.03%西宁海口天津唐山乌鲁木齐沈阳哈尔滨济南广州福州0204060高峰平均速度（公里/小时）海口 西宁26城市CT扫描2022Q2城市常发拥堵道路2022Q2城市六宫格中 “ 常发拥堵路段里程比 ” 指标深圳市相对较高 ， 其香蜜湖路 (由南向北 )工作日累计严重拥堵时长 144小时 ， 相当于平均每日严重拥堵 2.3小时 ，其次是沿河南路 (由东向西 )累计严重拥堵时长 127小时 。深圳市常发拥堵路段分布 深圳市工作日常发拥堵路段TOP1014412711596836965605848香蜜湖路(由南向北)沿河南路(由东向西)凤凰山大道(由东向西)科苑北路(由北向南)梅观路(由北向南)泥岗东路(由东向西)布心路(由东向西)深南中路(由西向东)明珠大道(由西向东)学苑大道(由西向东)累计严重拥堵时长(小时)127211534810 83565760 858 9144 196 469 627交通运行分析同比2021Q2，50城中有16城拥堵上升高德地图交通大数据监测的 50个主要城市中 ， 2022Q2同比 2021Q2有 24%的城市 高峰 拥堵延时指数下降 ， 44%的城市基本持平 ， 32%的城市拥堵上升 。 上海2022Q2高峰拥堵延时指数同比降幅最大 ， 其次是 北京 、 长春；深圳同比 2021Q2高峰拥堵延时指数上升幅度最大 。同比2021Q2拥堵下降城市榜TOP10 同比2021Q2拥堵上升城市榜TOP1050城市同比2021Q2拥堵变化分布-24.0%-19.1%-17.8%-14.1%-7.4%-6.6%-5.1%-3.8%-3.5%-3.1%上海北京长春哈尔滨西宁南昌贵阳大连济南厦门6.9%5.0%4.7%4.6%4.6%3.3%2.9%2.1%2.1%1.8%深圳福州洛阳石家庄常州烟台宁波台州东莞武汉上升32%下降24%持平44%28高速公路运行态势2022Q2全国高速路况整体平稳 依据高德交通大数据监测 ， 2022Q2全国高速路况整体平稳 ， 清明 、 五一假期较去年同期拥堵大幅下降 ， 端午期间有小幅上升 。 31个省 （ 自治区 、 直辖市 ） 中北京高速拥堵里程占比最高 ， 其次是上海 、 江苏 、 青海等 ， 贵州 省高速拥堵里程占比最低 。全国高速每日拥堵变化趋势及节假日同比变化情况31个省（自治区、直辖市）高速拥堵里程占比排名注：港澳台暂无数据0.00%0.40%0.80%1.20%4/1 4/5 4/9 4/13 4/17 4/21 4/25 4/29 5/3 5/7 5/11 5/15 5/19 5/23 5/27 5/31 6/4 6/8 6/12 6/16 6/20 6/24 6/28高速拥堵里程占比2022Q2 2021Q22022年端午五一 2021年端午清明0.00%0.20%0.40%0.60%0.80%清明 五一 端午高速拥堵里程占比2021年 2022年0.9%0.0%0.4%0.8%1.2%北京上海江苏青海新疆天津河北山西广东云南重庆浙江甘肃辽宁内蒙古陕西黑龙江安徽四川西藏海南山东福建宁夏广西湖北河南江西湖南吉林贵州高速拥堵里程占比72.8% 72.8% 1.9%附录 A：名词解释29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 2020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出行热度 高德地图用户导航过、路径规划过的所有 POI，基于 POI的分类体系，聚类去往各 POI的用户。导航规划目的地用户数越多，其出行关注度越高。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附录 B：数据榜302022Q2中国主要城市交通运行数据榜1-25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