资源描述
2017.112018 Q1中 国 主 要 城 市 交 通 分 析 报 告本 研究报告由高德地图交通大数据研究团队撰写，所载全部内容仅供参考。报告是基于高德积累的海量交通出行数据，通过大数据挖掘计算所得，通用算法与理论保证了其合理性与科学性。报告采用“拥堵延时指数”作为城市拥堵程度的评价指标，即城市居民平均一次出行实际旅行时间与自由流状态下旅行时间的比值。该指数从交通出行者角度出发，以简单易懂的方式表达交通拥堵给出行者带来的时间成本。此报告客观地从多维度反映城市交通拥堵状况及拥堵治理的解决方案，力争做到精准、精细、精确，为公众交通出行、机构研究、政府决策提供有价值的理论参考依据。本报告中的文字、数据、图片、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“高德地图交通大数据”，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。 欲了解您所在城市的交通拥堵数据 ， 请访问： report.amap/ 感谢您的关注 ， 敬请留意后续研究结果的发布声 明The statement 中国主要城市交通分析报告 由高德地图主办，以高德地图交通大数据发布平台、大数据开放平台、 阿里云MaxCompute及相关数据挖掘支持为基础 ，描述城市拥堵现状、呈现拥堵演变规律、预测未来发展趋势，并专注拥堵成因及解决 对策。本季报告联合高德“未来交通与城市计算联合实验室”、交通运输部规划研究院、 清华大学 -戴姆勒可持续 交通联合研究中心 、 阿里云等单位共同发布。 高德地图愿开放数据与政府、企业、院校等研究机构合作，共建交通共同体 。高德地图未来交通与城市计算联合实验室合作成果，在本季报告中首次公开发表。概 述Summary合作伙伴未来交通与城市计算联合实验室高德 地图 海量交通出行 大 数据，来自 交通 行业浮动车 +7亿 高德地图用户数据的结合调研城市364城市 +全国高速 100个城市* 选取城市规划的中心城区或建成区作为城市整体道路网的评价范围* 我们选取样本量足够大的主要城市参与排名和计算* 高德地图交通大数据可支持全国 360+城市交通指数的分析计算选取数据呈现* 指数越高表示出行延时占出行时间的比例越大，也就越拥堵拥堵延时指数 =出行旅行时间自由流（畅通）旅行时间详见附录 A全 天： 06:0022:00 早高峰： 07:0009:00 晚高峰： 17:0019:00* 如无特殊说明，本数据报告统计时间均为 2018年 1月 1日 3月 31日时间说明编制说明Reportdescription5城市拥堵画像春节出行特征 合作研究成果6城市拥堵画像0172018Q1中国 城市通勤高峰拥堵热力图高峰拥 堵延时指数1.0-1.51.5-1.81.8-2.5暂无 数据 2018 Q1 全国 361城市中有 65城市通勤高峰受拥堵威胁在高德交通大数据监测的 361个城市中，各城市拥堵程度不尽相同。通勤高峰有 65城市拥堵延时指数大于 1.8，受到拥堵威胁； 231城市拥堵延时指数在 1.5-1.8之间，处于缓行状态；有 65城市整体畅通不受拥堵影响，拥堵延时指数在 1.0-1.5之间。从地域分布来看，成渝及周边、湖北、贵州、湖南西部、四川东部和东北部分城市，一季度拥堵相对较高 ； 长三角和西部城市相对较为畅通。82018Q1中国十大堵城分布图 2018Q1中国十大堵城高峰拥堵延时指数 2018 Q1 中国通勤高峰十大 堵 城根据高德地图交通大数据监测的 100个主要城市结果显示，本季银川 高峰拥堵延时指数 1.966，平均车速 21.4km/h，新进堵城银川一季度力压老牌堵城济南，拥堵状况全国居首。其次为济南、洛阳、北京、呼和浩特、赣州、合肥、哈尔滨、茂名、汕头分别为堵城前十位。本季大、中型城市纷纷涌入堵城 TOP10受春节出行特征的影响，本季北京、上海、广州、深圳一线城市排名下降；洛阳、赣州、茂名、汕头、合肥等大、中型城市排名上升，纷纷进入堵城 TOP10榜单，这些城市拥堵上涨可能受出城返乡客流集中、市民采办年货、大型活动、雨雪天气等多种因素叠加影响有关。Q1通勤高峰拥堵状况银川全国居首1.966 1.954 1.941 1.935 1.920 1.917 1.896 1.883 1.862 1.849 银川济南洛阳北京呼和浩特赣州合肥哈尔滨茂名汕头9 按城市规模划分堵城榜1.935 1.883 1.845 1.838 1.826 1.798 1.776 1.731 1.698 1.676 北京哈尔滨南京重庆广州上海沈阳成都深圳武汉超大、特大型 城市 拥堵 排名1.966 1.954 1.941 1.920 1.917 1.896 1.862 1.849 1.845 1.833 银川济南洛阳呼和浩特赣州合肥茂名汕头泰安清远大、中型城市拥堵排名按照不同城市规模来对 100个主要城市拥堵做排名，以期提供更多维度的量化参考。数据显示：本季超大、特大型城市中北京拥堵排第一，高峰拥堵延时指数1.935，其次为哈尔滨、南京。而在大、中型城市拥堵 TOP10榜单中银川排名第一，其次为济南、洛阳和呼和浩特。高峰拥堵延时指数 高峰拥堵延时指数10 城市规模与拥堵分布 本季部分 大、中型城市拥堵超越特大超大型城市根据本季监测的 100城市中，按照城市人口规模分类并与本季拥堵排名关联分析，数据显示本季部分大、中型城市拥堵排名上升幅度较大，而一线及省会城市排名下降，本季部分大中型城市的拥堵赶超特大超大型城市。进一步分析各城市分布，发现银川、洛阳、呼和浩特、赣州等城市规模小但拥堵程度相对较高，而成都、武汉、深圳、天津等城市规模大但相对不堵。本季拥堵的变化可能与一季度各城市间的大规模迁入、迁出有关。2018Q1百城排名与城市规模分布图1111.9%10.5%7.2%7.0%6.2%5.6%5.3%4.6%4.3%4.2%石家庄西宁兰州鄂尔多斯佛山济南张家口厦门郑州湛江12.8%11.8%9.3%9.0%8.4%7.8%7.0%6.6%6.6%6.5%南阳宿迁汕头清远扬州新乡徐州沈阳滁州赣州2018Q1十大拥堵缓解 城市2018Q1十大拥 堵加重城市高 高持平拥堵下降 拥堵上升 同比去年，拥堵下降或持平的城市近 6成2018Q1百城同比拥堵变化分布图2018Q1监测的 100个主要城市中，同比去年有 43个城市拥堵延时指数增加，拥堵涨幅最大的城市是南阳，拥堵加剧 12.8%，其次是宿迁和汕头；从 TOP10城市地域分布看主要集中在安徽、江苏、河南的部分城市。其中有 23个城市拥堵延时指数基本持平， 34个城市拥堵下降，石家庄拥堵幅度最大，同比指数下降 11.9%；另外年度堵城济南本季同比拥堵缓解 5.6%，进入缓解榜第六位。同比拥堵加重多的区域12 堵城分析 银川1.01.52.02.53.01月1日1月3日1月5日1月7日1月9日1月11日1月13日1月15日1月17日1月19日1月21日1月23日1月25日1月27日1月29日1月31日2月2日2月4日2月6日2月8日2月10日2月12日2月14日2月16日2月18日2月20日2月22日2月24日2月26日2月28日3月2日3月4日3月6日3月8日3月10日3月12日3月14日3月16日3月18日3月20日3月22日3月24日3月26日3月28日3月30日2018Q1银川及其他城市每日 拥堵 走势 北京市 哈尔滨市 济南市 银川市春节拥堵降幅小银川本季高峰拥堵排名全国居首，将银川与其它堵城一季度每日拥堵模式做比较，发现银川 2个差异化拥堵特征， 1是一月初连续降雪一周，造成月初拥堵指数徒涨，相比其它城市更拥堵； 2是春节及前后银川拥堵指数相对降幅小，是银川本季拥堵的主要特征。连续小雪出行特征： 66%的出行集中于鼓楼区域根据 Q1季度导航出行数据的分布显示，银川近 66%的出行集中在鼓楼及周边区域，出行的过度集中加重该区域道路的严重拥堵；其中凤凰南街南向北方向最堵，拥堵延时指数 4，平均车速 11.76km/h；下图为银川车流量热力图，颜色越深表示出行越集中。 鼓楼区域高峰拥堵道路 TOP10拥堵特征：降雪加剧拥堵 +春节拥堵降幅小66%鼓楼区域排名 道路名称 道路方向 高峰拥堵延时指数高峰速度（ km/h）1 凤凰南街 从长城东路到南薰西街 4 11.762 天平街 从北京东路到贺兰山东路 2.15 19.273 民族南街 从治平路到南薰东街 2.07 20.144 凤凰北街 由南向北 2 21.835 民族北街 从北京东路到贺兰山东路 1.98 22.596 三林巷 从松柏巷到南薰西街 1.98 16.37 天平街 从贺兰山东路到北京东路 1.97 20.548 银盛路 从南薰西街到庆祥街 1.96 21.999 凤凰北街 由北向南 1.92 22.5810 玉皇阁北街 从意志巷到北京东路 1.92 18.0213 堵城分析 济南11.522.531月 1日 1月 8日 1月 15日 1月 22日 1月 29日 2月 5日 2月 12日 2月 19日 2月 26日 3月 5日 3月 12日 3月 19日 3月 26日济南一季度拥堵趋势 2017Q1 2018Q12018Q1同比去年，老牌堵城济南拥堵降幅 5.6%；从两年拥堵走势对比来看，今年从春节前夕的 2月 12日开始相比去年拥堵开始走低，春节过后拥堵没有像去年一样快速反弹，而是呈现平稳波动趋势，同时较少出现严重拥堵（拥堵延时指数 2）的天 。 3月通勤高峰拥堵延时指数同比下降了 9.68%，降幅明显。拥堵缓解拐点1.01.52.02.500点01点02点03点04点05点06点07点08点09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点工作日 24小时拥堵趋势2017Q1 2018Q11.001.502.0000点01点02点03点04点05点06点07点08点09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点假 日 24小时拥堵趋势2017Q1 2018Q1从季度 24小时拥堵模式来看，无论是节假日还是工作日其全天拥堵均有明显改善，通勤日晚高峰改善更大，节假日早高峰改善更明显。老牌堵城济南 2018Q1拥堵明显缓解3月指数同比降 9.68%高峰拥堵延时指数拥堵延时指数拥堵延时指数14原拥堵程度较低的道路拥堵上涨济南拥堵缓解明显道路分布道路长度超过 500米， 拥堵降幅大于 5%的道路 去年指数 1.8且今年拥堵涨幅大于 5%的道路2018Q1济南中心城区拥堵呈现明显下降趋势，经十路、二环东路、山大路（北向南）、历山路、经七路等主要道路拥堵下降显著。同时本季 中，济南一些先前拥堵 程度相对较低 的道路，拥堵却出现较大涨幅，这些 道路分布主要集中在拥堵缓解道路的相邻或相连路。 堵城分析 济南济南核心区变堵和变畅通的道路分布11.522.51月1日1月3日1月5日1月7日1月9日1月11日1月13日1月15日1月17日1月19日1月21日1月23日1月25日1月27日1月29日1月31日2月2日2月4日2月6日2月8日2月10日2月12日2月14日2月16日2月18日2月20日2月22日2月24日2月26日2月28日3月2日3月4日3月6日3月8日3月10日3月12日3月14日3月16日3月18日3月20日3月22日3月24日3月26日3月28日3月30日每日高峰拥堵延时指数 2018Q1 2017Q115连续降雪 连续降雪中度或重度污染 连续降雨拥堵特征：天气因素让洛阳 1月份拥堵异常 堵城分析 洛阳Q1季度同比去年， 1月 1日一直至春节前夕拥堵加剧异常明显， 1月份拥堵加重主要是与连续降雪、雾霾等天气关系影响较大。春节前夕相比去年拥堵加重了9.63%，节前的异常拥堵与集中采购、大型活动等有关。排名 道路名称 道路方向高峰拥堵延时指数 高峰速度（ km/h）1 涧东路 由北向南 3.02 11.32 王城大道 从纱厂西路到滨河北路 3.01 13.823 纱厂南路 从纱厂东路到纱厂南路口 2.8 13.884 芳林路 从滨河北路到唐宫西路 2.76 13.45 涧东路 从丽春路到中州西路与涧东路交叉口 2.72 13.236 九都路辅路 由东向西 2.67 19.757 辽宁路 从凯旋西路到南昌路 2.56 15.978 华山路 从华山北路到中州西路 2.53 17.869 环城西路 由北向南 2.39 15.5610 王城大道辅路 由南向北 2.31 16.69高峰拥堵道路 TOP10出行特征 ：洛阳 2018Q1拥堵道路多分布在西工区的万达广场、 王府井百货等商圈16上海 3月中下旬早高峰 5km驾车出行占比明显增高2017100920171013201710192017102520171031201711062017111020171116201711222017112820171204201712082017121420171220201712262018010220180108201801122018011820180124201801302018020520180209201802142018022620180302201803082018031420180320201803262018033020180408早高峰 5公里内出行占比 5km出行明显增高 堵城分析 上海根据上海 2017年 10月 1日至 2018年 4月 10日以来，早晚高峰 5km以下短距离导航的出行活跃度来看，从 2018年 3月中下旬开始其出行占比明显较大幅增高，约增加了 10%，而晚高峰增加幅度较小，约 2%左右。11.522.52017100920171013201710192017102520171031201711062017111020171116201711222017112820171204201712082017121420171220201712262018010220180108201801122018011820180124201801302018020520180209201802142018022620180302201803082018031420180320201803262018033020180408上海早 高 峰拥堵趋势七天移动平均 拥堵持续走高早高峰拥堵延时指数上海 3月中下旬早高峰拥堵小幅加重根据上海 2017年 10月 1日至 2018年 4月 10日城市拥堵走势来看，自 2018年 3月中下旬开始拥堵出现明显持续走高现象，早高峰平均拥堵指数比 2017年早高峰均值加重 8.1%。1.01.52.02.52017100920171013201710192017102520171031201711062017111020171116201711222017112820171204201712082017121420171220201712262018010220180108201801122018011820180124201801302018020520180209201802142018022620180302201803082018031420180320201803262018033020180408上海 晚 高峰拥堵趋势晚高峰拥堵延时指数2017100920171013201710192017102520171031201711062017111020171116201711222017112820171204201712082017121420171220201712262018010220180108201801122018011820180124201801302018020520180209201802142018022620180302201803082018031420180320201803262018033020180408晚高峰 5公里内出行占比5km出行变化小七天移动平均17时间点选取范围： 3月 21-4月 10工作日11.522.500点01点02点03点04点05点06点07点08点09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24小时拥堵趋势2015年 2016年 2017年 2018年上海 2018年 3月中下旬至 4月 10日近 4年同期最堵，各时段拥堵均有加重我们通过 5公里出行比例上升的异常情况，对这个时间段进行了详细分析，发现此时间段高峰拥堵呈现逐年 增 高的趋势， 2018年高峰拥堵延时指数达 1.97；从 24小时拥堵分布来看，上海全天最堵时段为早高峰， 2018年 3月 21-4月 10号全天各时段较近四年均有加重，其中平峰和夜间指数涨幅最高。拥 堵程度高拥堵涨幅高 堵城分析 上海1.86 1.911.93 1.9711.522.52015年 2016年 2017年 2018年高峰拥堵延时指数18 城市标签 最堵早高峰济南1.880 1.872 1.836 1.809 1.803 1.782 1.777 1.775 1.772 1.766 济南哈尔滨北京长春泰安大连银川沈阳上海烟台早高峰拥堵 TOP102018Q1早高峰最堵的城市是济南，排在前三位的城市都是老牌堵城，从地域分布来看早高峰拥堵城市多数为北方城市，而南方城市只有上海在榜。济南早高峰虽然排名第一位，但拥堵同比下降 3.6%。1.95 1.88 1.001.502.002017年 Q1 2018年 Q1济南市192.145 2.139 2.133 2.105 2.103 2.093 2.085 2.065 2.047 2.033 银川汕头洛阳茂名赣州广州呼和浩特合肥清远北京晚高峰拥 堵 TOP10 城市标签 最堵晚高峰银川2.31 1.001.502.002.5000点01点02点03点04点05点06点07点08点09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24小时拥堵趋势北京 哈尔滨 银川 重庆2018Q1最堵晚高峰的城市为银川，晚高峰拥堵延时指数 2.145，拥堵峰值 2.31。从晚高峰拥堵 TOP10来看，前三名都是大、中型城市，老牌晚高峰堵城广州本季只排在第六名。2017.7%17.0%16.2%15.9%15.4%14.0%11.1%10.0%9.3%9.2%扬州茂名南阳清远汕头宿迁淄博泰安赣州徐州车速同比下降城市 TOP10 城市标签 车速同比下降最大城市扬州2018Q1车速下降较大的城市多数在春节期间驾车用户逐渐增高，此外也与 1月份多数城市雨、雪天气相关 。01020304050601月1日1月8日1月15日1月22日1月29日2月5日2月12日2月19日2月26日3月5日3月12日3月19日3月26日扬州车速变化趋势2017Q1 2018Q1km/h2117.6%12.6%12.0%10.8%7.8%7.6%7.5%5.4%5.2%5.1%石家庄西宁厦门济南大同郑州盐城桂林泉州北京车速同比上升城市 TOP10车速同比上升城市石家庄、济南城市拥堵缓解 明显， 使车辆运行效率提升， 排在第二 位的西宁与城区道路车辆限行关系较大，厦门车速提升与春节前后拥堵下降明显有关。 城市标签 车速同比上升最大城市石家庄010203040501月1日1月8日1月15日1月22日1月29日2月5日2月12日2月19日2月26日3月5日3月12日3月19日3月26日石家庄每日平均车速2017Q1 2018Q1km/h221.73 1.70 1.67 1.66 1.65 1.64 1.61 1.61 1.59 1.58 洛阳清远赣州茂名银川咸阳南阳泰安西安宿迁节假日拥堵排名 TOP10 城市标签 节假日最堵城市洛阳洛阳周末拥堵路段分布节假日全天拥堵延时指数最高的城市为洛阳，一季度末期处于牡丹花将要开放的季节，出行活跃度增高，从而加重道路拥堵；其中在涧西区、西工区、老城区等核心旅游、商业区拥堵较为严重。全天拥堵延时指数23 百城指数排名 1-25新入榜可能与此有关：1、春节迁入城市，春运期间驾车出行活跃度增高2、异常恶劣天气排名同比排名变化同比变化率城市名称高峰拥堵延时指数高峰平均速度（km / h ）全天拥堵延时指数全天平均速度早高峰拥堵延时指数早高峰平均速度晚高峰拥堵延时指数晚高峰平均速度平峰拥堵延时指数平峰平均速度1 5 5 . 1 % 银川 1 . 9 6 6 2 1 . 4 1 1 . 7 4 0 2 4 . 2 0 1 . 7 7 7 2 3 . 7 5 2 . 1 4 5 1 9 . 5 8 1 . 6 6 3 2 5 . 3 22 -1 -5 . 6 % 济南 1 . 9 5 4 2 3 . 5 9 1 . 6 5 3 2 7 . 9 4 1 . 8 8 0 2 4 . 5 6 2 . 0 2 8 2 2 . 7 1 1 . 5 5 2 2 9 . 7 83 8 6 . 5 % 洛阳 1 . 9 4 1 2 1 . 3 5 1 . 7 6 8 2 3 . 4 4 1 . 7 3 3 2 3 . 9 7 2 . 1 3 3 1 9 . 3 7 1 . 7 1 0 2 4 . 2 54 -1 0 . 5 % 北京 1 . 9 3 5 2 4 . 5 2 1 . 6 4 1 2 8 . 9 3 1 . 8 3 6 2 5 . 8 6 2 . 0 3 3 2 3 . 3 1 1 . 5 4 2 3 0 . 7 85 -3 -2 . 6 % 呼和浩特 1 . 9 2 0 2 4 . 3 0 1 . 6 7 0 2 7 . 9 4 1 . 7 4 4 2 6 . 8 1 2 . 0 8 5 2 2 . 3 2 1 . 5 8 6 2 9 . 4 46 1 1 6 . 5 % 赣州 1 . 9 1 7 2 1 . 2 7 1 . 7 5 6 2 3 . 2 0 1 . 7 1 3 2 3 . 8 8 2 . 1 0 3 1 9 . 3 1 1 . 7 0 2 2 3 . 9 37 3 3 . 0 % 合肥 1 . 8 9 6 2 3 . 3 7 1 . 6 0 9 2 7 . 5 7 1 . 7 2 3 2 5 . 7 6 2 . 0 6 5 2 1 . 4 2 1 . 5 1 2 2 9 . 3 58 -4 -1 . 5 % 哈尔滨 1 . 8 8 3 2 3 . 3 5 1 . 6 4 0 2 6 . 8 4 1 . 8 7 2 2 3 . 5 2 1 . 8 9 4 2 3 . 1 9 1 . 5 5 9 2 8 . 2 69 1 0 4 . 0 % 茂名 1 . 8 6 2 2 0 . 2 1 1 . 7 2 7 2 1 . 8 0 1 . 6 0 9 2 3 . 4 3 2 . 1 0 5 1 7 . 8 5 1 . 6 8 1 2 2 . 4 010 3 5 9 . 3 % 汕头 1 . 8 4 9 2 0 . 2 7 1 . 6 4 1 2 2 . 8 1 1 . 5 3 0 2 4 . 6 6 2 . 1 3 9 1 7 . 4 2 1 . 5 7 2 2 3 . 8 011 2 1 5 . 7 % 泰安 1 . 8 4 5 2 1 . 4 7 1 . 6 3 2 2 4 . 2 9 1 . 8 0 3 2 1 . 9 9 1 . 8 8 7 2 0 . 9 9 1 . 5 5 9 2 5 . 4 312 1 9 5 . 4 % 南京 1 . 8 4 5 2 3 . 7 7 1 . 5 8 5 2 7 . 6 9 1 . 7 4 8 2 5 . 1 2 1 . 9 4 0 2 2 . 5 7 1 . 4 9 8 2 9 . 3 213 -6 -1 . 3 % 重庆 1 . 8 3 8 2 5 . 8 9 1 . 5 7 2 3 0 . 2 8 1 . 7 3 0 2 7 . 5 3 1 . 9 4 5 2 4 . 4 5 1 . 4 8 3 3 2 . 0 914 3 4 9 . 0 % 清远 1 . 8 3 3 2 3 . 2 0 1 . 6 5 8 2 5 . 6 3 1 . 6 0 6 2 6 . 6 1 2 . 0 4 7 2 0 . 6 7 1 . 6 0 0 2 6 . 5 715 5 2 . 1 % 广州 1 . 8 2 6 2 4 . 9 1 1 . 6 4 3 2 7 . 6 9 1 . 5 5 6 2 9 . 2 5 2 . 0 9 3 2 1 . 7 1 1 . 5 8 1 2 8 . 7 616 -1 -0 . 2 % 西安 1 . 8 0 2 2 5 . 3 9 1 . 6 2 3 2 8 . 2 1 1 . 6 4 8 2 7 . 8 2 1 . 9 5 3 2 3 . 3 8 1 . 5 6 3 2 9 . 3 017 5 7 1 2 . 8 % 南阳 1 . 7 9 9 2 1 . 9 8 1 . 6 7 1 2 3 . 6 6 1 . 6 1 5 2 4 . 5 1 1 . 9 7 4 2 0 . 0 1 1 . 6 2 8 2 4 . 2 918 -2 -0 . 2 % 上海 1 . 7 9 8 2 4 . 4 6 1 . 5 4 8 2 8 . 4 2 1 . 7 7 2 2 4 . 8 4 1 . 8 2 3 2 4 . 0 8 1 . 4 6 4 3 0 . 0 519 -5 -0 . 8 % 昆明 1 . 7 9 7 2 4 . 8 6 1 . 6 2 4 2 7 . 5 3 1 . 5 8 9 2 8 . 2 2 1 . 9 9 5 2 2 . 3 1 1 . 5 6 6 2 8 . 5 520 1 5 2 . 6 % 长春 1 . 7 8 4 2 4 . 4 5 1 . 5 3 7 2 8 . 3 8 1 . 8 0 9 2 4 . 1 2 1 . 7 5 9 2 4 . 7 9 1 . 4 5 5 3 0 . 0 021 2 0 . 2 % 咸阳 1 . 7 8 3 2 3 . 2 1 1 . 6 4 0 2 5 . 2 3 1 . 6 2 5 2 5 . 4 7 1 . 9 3 3 2 1 . 3 9 1 . 5 9 2 2 5 . 9 922 -1 3 -3 . 5 % 南宁 1 . 7 7 9 2 3 . 2 0 1 . 6 0 6 2 5 . 6 9 1 . 5 3 9 2 6 . 9 7 2 . 0 0 8 2 0 . 4 5 1 . 5 4 8 2 6 . 6 423 2 7 6 . 6 % 沈阳 1 . 7 7 6 2 4 . 4 3 1 . 5 3 0 2 8 . 3 7 1 . 7 7 5 2 4 . 4 5 1 . 7 7 7 2 4 . 4 1 1 . 4 4 7 2 9 . 9 924 -2 -1 . 0 % 海口 1 . 7 6 7 2 1 . 7 9 1 . 5 8 1 2 4 . 3 4 1 . 5 2 5 2 5 . 3 5 1 . 9 9 6 1 9 . 2 0 1 . 5 1 9 2 5 . 3 325 5 7 1 1 . 8 % 宿迁 1 . 7 6 5 2 4 . 7 8 1 . 6 1 2 2 7 . 1 1 1 . 6 7 0 2 6 . 2 5 1 . 8 5 0 2 3 . 5 9 1 . 5 6 1 2 8 . 0 024 百城指数排名 26-50排名同比排名变化同比变化率城市名称高峰拥堵延时指数高峰平均速度（km / h ）全天拥堵延时指数全天平均速度早高峰拥堵延时指数早高峰平均速度晚高峰拥堵延时指数晚高峰平均速度平峰拥堵延时指数平峰平均速度26 1 7 3 . 7 % 南充 1 . 7 6 3 2 2 . 4 6 1 . 6 4 4 2 4 . 0 9 1 . 5 9 3 2 4 . 9 3 1 . 9 2 4 2 0 . 5 2 1 . 6 0 4 2 4 . 7 027 -1 4 -3 . 1 % 大同 1 . 7 6 3 2 5 . 6 5 1 . 6 0 9 2 8 . 1 3 1 . 6 4 5 2 7 . 5 1 1 . 8 7 8 2 4 . 0 6 1 . 5 5 6 2 9 . 0 928 -1 -0 . 2 % 大连 1 . 7 5 9 2 6 . 8 9 1 . 4 9 2 3 1 . 7 5 1 . 7 8 2 2 6 . 5 9 1 . 7 3 7 2 7 . 2 0 1 . 4 0 2 3 3 . 8 129 3 6 8 . 4 % 扬州 1 . 7 5 9 2 6 . 9 9 1 . 5 4 0 3 0 . 8 9 1 . 6 4 7 2 8 . 9 2 1 . 8 6 7 2 5 . 3 7 1 . 4 6 6 3 2 . 4 730 1 1 2 . 3 % 惠州 1 . 7 5 4 2 3 . 6 3 1 . 5 2 5 2 7 . 1 8 1 . 5 6 7 2 6 . 5 1 1 . 9 3 6 2 1 . 3 7 1 . 4 4 8 2 8 . 6 231 -1 -0 . 1 % 烟台 1 . 7 5 0 2 6 . 3 2 1 . 5 1 1 3 0 . 5 3 1 . 7 6 6 2 6 . 0 9 1 . 7 3 4 2 6 . 5 6 1 . 4 2 9 3 2 . 2 932 -6 -1 . 0 % 三亚 1 . 7 4 5 2 2 . 3 0 1 . 6 6 4 2 3 . 3 8 1 . 4 5 7 2 6 . 7 6 2 . 0 2 6 1 9 . 1 7 1 . 6 3 7 2 3 . 7 733 2 6 6 . 2 % 淄博 1 . 7 4 5 2 6 . 0 8 1 . 5 3 9 2 9 . 6 1 1 . 6 8 1 2 7 . 1 0 1 . 8 0 7 2 5 . 1 4 1 . 4 6 9 3 1 . 0 434 -5 -0 . 9 % 衡阳 1 . 7 3 8 2 4 . 6 8 1 . 6 1 2 2 6 . 6 1 1 . 5 4 9 2 7 . 8 0 1 . 9 1 3 2 2 . 3 6 1 . 5 7 0 2 7 . 3 235 4 0 . 5 % 贵阳 1 . 7 3 2 2 7 . 1 0 1 . 5 2 3 3 0 . 8 3 1 . 5 3 4 3 0 . 6 6 1 . 9 2 6 2 4 . 3 1 1 . 4 5 2 3 2 . 3 336 3 4 7 . 8 % 新乡 1 . 7 3 2 2 4 . 2 8 1 . 6 0 2 2 6 . 2 6 1 . 5 9 2 2 6 . 4 5 1 . 8 6 6 2 2 . 5 1 1 . 5 5 8 2 7 . 0 137 -1 2 -1 . 9 % 成都 1 . 7 3 1 2 6 . 6 6 1 . 5 6 5 2 9 . 4 8 1 . 5 7 3 2 9 . 3 8 1 . 8 8 7 2 4 . 4 1 1 . 5 1 0 3 0 . 5 638 -1 7 -3 . 5 % 长沙 1 . 7 2 3 2 4 . 6 3 1 . 5 2 2 2 7 . 8 9 1 . 5 4 4 2 7 . 5 1 1 . 9 0 0 2 2 . 3 1 1 . 4 5 4 2 9 . 1 939 -1 -0 . 2 % 珠海 1 . 7 2 3 2 7 . 9 2 1 . 4 6 4 3 2 . 8 5 1 . 5 6 0 3 0 . 8 4 1 . 8 8 4 2 5 . 5 3 1 . 3 7 8 3 4 . 9 140 -1 6 -2 . 4 % 南昌 1 . 7 2 2 2 5 . 6 3 1 . 5 3 2 2 8 . 8 1 1 . 5 9 6 2 7 . 7 4 1 . 8 4 3 2 3 . 8 8 1 . 4 6 9 3 0 . 0 641 1 6 4 . 3 % 连云港 1 . 7 1 7 2 4 . 4 4 1 . 5 6 7 2 6 . 8 1 1 . 6 0 2 2 6 . 2 1 1 . 8 2 6 2 2 . 9 6 1 . 5 1 5 2 7 . 7 342 -2 4 -4 . 3 % 郑州 1 . 7 1 4 2 9 . 0 5 1 . 5 6 0 3 1 . 9 6 1 . 5 7 9 3 1 . 6 3 1 . 8 4 6 2 6 . 9 1 1 . 5 0 8 3 3 . 0 743 6 2 . 2 % 济宁 1 . 7 0 5 2 7 . 9 2 1 . 5 3 7 3 1 . 0 0 1 . 6 0 6 2 9 . 6 9 1 . 8 0 2 2 6 . 3 9 1 . 4 7 9 3 2 . 2 144 -1 1 -2 . 3 % 福州 1 . 7 0 3 2 6 . 8 4 1 . 4 9 6 3 0 . 5 7 1 . 5 6 5 2 9 . 2 8 1 . 8 4 0 2 4 . 8 0 1 . 4 2 6 3 2 . 0 745 3 2 7 . 0 % 徐州 1 . 6 9 8 2 6 . 8 0 1 . 5 3 4 2 9 . 6 8 1 . 6 2 4 2 8 . 0 9 1 . 7 7 0 2 5 . 6 6 1 . 4 7 9 3 0 . 8 046 1 2 3 . 3 % 深圳 1 . 6 9 8 2 7 . 8 3 1 . 5 3 2 3 0 . 8 3 1 . 5 4 1 3 0 . 7 9 1 . 8 5 3 2 5 . 4 1 1 . 4 7 7 3 1 . 9 847 -1 3 -2 . 7 % 绵阳 1 . 6 9 4 2 9 . 5 9 1 . 5 3 7 3 2 . 6 3 1 . 5 8 5 3 1 . 7 6 1 . 7 9 7 2 7 . 7 8 1 . 4 8 4 3 3 . 8 048 -3 6 -7 . 2 % 兰州 1 . 6 9 1 2 5 . 2 9 1 . 5 8 0 2 7 . 0 8 1 . 5 8 0 2 7 . 0 9 1 . 7 9 5 2 3 . 7 9 1 . 5 4 3 2 7 . 7 449 -4 4 -1 0 . 5 % 西宁 1 . 6 9 0 2 8 . 3 0 1 . 5 7 8 3 0 . 3 5 1 . 5 6 5 3 0 . 7 1 1 . 8 0 7 2 6 . 3 4 1 . 5 4 0 3 1 . 1 150 1 1 3 . 1 % 金华 1 . 6 9 0 2 3 . 1 1 1 . 5 5 5 2 5 . 1 1 1 . 5 9 1 2 4 . 6 2 1 . 7 8 3 2 1 . 8 4 1 . 5 0 9 2 5 . 8 625 百城指数排名 51-75排名同比排名变化同比变化率城市名称高峰拥堵延时指数高峰平均速度（km / h ）全天
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