2023年度中国主要城市交通分析报告.pdf

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”、“清华大学土木水利学院”、“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”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 AI智能交通医生基于高德云睿时空大模型，AI智能辅助交通治理决策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：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2023年1月1日2023年12月31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 Data description 数据说明 城市公共交通：利用“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。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01城市公共交通运行分析02城市地面道路交通分析03城市信控路口交通分析城市公共交通运行分析第一章10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、平均候车时间”；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，“换乘系数”和“公共交通与小汽车高峰出行时间比”的权重占比最高，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，换乘系数与公共交通线网衔接、覆盖率等关系较大。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、换乘越少，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n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。n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换乘系数,23.36%公共交通与小汽车高峰出行时间比,22.37%小汽车与地面公交速度比,16.88%全市全天线路运营速度波动率,14.77%平均步行距离,14.57%平均候车时长,8.05%六项指标信息熵权重分配六项指标信息熵权重分配注：城市规模来自中华人民共和国住房和城乡建设部2022年城市建设统计年鉴南京4海口53北京6重庆10太原成都92深圳7兰州18上海长春11公共交通出行幸福指数n所研究城市在2023年间，兰州市、深圳市、北京市等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；n兰州市公共交通出行幸福指数最高，与正理想值最接近，达到80.07%；深圳市和南京市分别在超大城市和特大城市中“出行幸福指数”位列首位。研究城市范围内2023年度兰州公共交通出行幸福指数最高特大城市超大城市大城市75.36%72.98%68.91%67.61%67.61%67.01%54.90%51.20%47.81%70.28%60.19%57.70%80.07%70.11%68.24%67.57%65.87%63.97%56.77%42.66%0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100.00%深圳市北京市重庆市上海市成都市广州市杭州市天津市东莞市南京市沈阳市青岛市兰州市太原市长春市海口市厦门市宁波市石家庄市昆明市公共交通出行幸福指数公共交通出行幸福指数12公共交通平均换乘系数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。2023年度，超大城市、特大城市、大城市的平均换乘系数（1.576、1.518、1.414）与去年同期相比（1.520、1.462、1.348）均有上升，且大部分城市换乘系数呈现上升的趋势。其中，东莞市、青岛市、海口市的公交换乘系数分别在超大、特大、大城市中最小。城市公共交通平均换乘系数整体同比多呈上升趋势注：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同比变化特大城市超大城市大城市 升 平 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 升 降 升 升 升1.475 1.521 1.549 1.554 1.593 1.605 1.615 1.617 1.644 1.423 1.453 1.553 1.334 1.375 1.381 1.414 1.462 1.497 1.521 1.546 1.0001.2001.4001.600东莞市重庆市深圳市天津市广州市杭州市成都市上海市北京市青岛市沈阳市南京市海口市兰州市厦门市太原市长春市石家庄市宁波市昆明市换乘系数52%48%45%45%41%39%38%38%36%58%55%45%67%63%62%59%54%50%48%45%32%33%34%35%32%36%36%36%35%29%33%35%29%27%31%31%34%36%33%34%0%20%40%60%80%100%直达占比一次换乘占比多次换乘占比13公共交通与小汽车高峰出行时间比n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；n所研究城市在2023年间，深圳市、北京市高峰期公共交通出行时间比小汽车出行时间最接近，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；n南京市和兰州市分别在特大城市和大城市中出行时间比最优；n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。在时间效率体感最佳的排名前十城市均呈现这样的趋势。研究城市范围内2023年度深圳、北京公共交通与小汽车高峰出行时间最接近注：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特大城市超大城市大城市1.961.961.962.072.212.272.502.502.883.112.412.412.422.592.312.312.592.612.622.712.712.932.983.100.000.501.001.502.002.503.003.50深圳市北京市广州市上海市成都市重庆市杭州市天津市东莞市南京市沈阳市青岛市兰州市海口市长春市厦门市大连市昆明市石家庄市太原市宁波市公共交通与小汽车公共交通与小汽车高峰高峰出行时间比出行时间比0.001.002.003.00深圳市北京市广州市上海市成都市兰州市南京市沈阳市重庆市杭州市TOP10 TOP10 城市早城市早/晚高峰公共交通与晚高峰公共交通与小汽车出行时间比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 平 升 平 升 升 升 升 降 平 升 升 升 升 降 升 升 升同比变化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。2023年间，超大城市、特大城市和大城市的平均步行距离（1149米、1104米、1065米）较去年同期（1116米、1083米、995米）相比呈上升趋势，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、青岛市、兰州市的步行距离分别在超大、特大、大城市中最小。城市公共交通平均步行距离同比多呈上升趋势注：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单位：米1064 1078 1140 1150 1170 1176 1179 1185 1221 1032 1046 1137 911 922 971 1066 1087 1105 1178 1296 0200400600800100012001400深圳市广州市东莞市天津市北京市上海市重庆市成都市杭州市青岛市沈阳市南京市兰州市厦门市海口市太原市长春市石家庄市宁波市昆明市进出公交系统平均步行距离平均换乘距离特大城市超大城市大城市城市高峰期地面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2023年间，海口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1.972倍；此外，沈阳市速度比值也小于2，说明其公共交通出行用户体感良好。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2023年间，太原市的“全市全天线路运营速度波动率”最小，公交运营效率最稳定。研究城市范围内海口公交效率与小汽车最接近，太原公交效率最稳定注：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2022年城市建设统计年鉴!1.972 1.972 1.977 2.016 2.068 2.075 2.077 2.079 2.111 2.130 2.140 1.01.21.41.61.82.02.2海口市沈阳市厦门市石家庄市天津市南京市宁波市兰州市太原市成都市高峰社会车辆高峰社会车辆-公交车速比公交车速比10.66%10.66%11.71%13.80%13.86%14.70%15.18%15.23%15.41%15.42%15.65%0%5%10%15%太原市宁波市海口市南京市长春市天津市杭州市石家庄市北京市兰州市全市全天线路运营速度波动率全市全天线路运营速度波动率城市高峰期地面公交平均候车时长2023年间，主要城市的候车时长与去年同期同比，兰州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7.05分钟，在所有城市中最优，且兰州市受发车频率影响的候车时长最小；宁波市受交通扰动影响的候车时长在所有城市中最小；重庆市、南京市的候车时长分别为超大城市、特大城市的最优。研究城市范围内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城市8.53 8.53 9.76 9.76 7.05 7.05 0.005.0010.0015.0020.0025.00重庆市深圳市成都市北京市上海市广州市东莞市杭州市天津市南京市青岛市沈阳市兰州市长春市厦门市 石家庄市 太原市宁波市海口市昆明市高峰期平均候车时长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）17基于全国50个主要城市的公交&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”。2023年度，绿色出行意愿最强的城市为北京市，其次为上海市、西安市、深圳市。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、拉萨市。绿色出行意愿指数研究城市范围内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2.7052.5782.5432.5292.4982.4582.4412.4392.4292.423北京市 上海市 西安市 深圳市 南京市 昆明市 长沙市 厦门市 杭州市 南昌市20232023年度年度绿色出行意愿指数绿色出行意愿指数TOP10TOP103.402.962.91北京市西安市哈尔滨市公交公交&地铁出行意愿指数地铁出行意愿指数3.833.563.37海口市南宁市昆明市骑行出行意愿指数骑行出行意愿指数3.393.213.00拉萨市兰州市厦门市步行出行意愿指数步行出行意愿指数城市地面道路交通分析第二章!$随着城市交通复杂性增加和智能交通的飞速发展，单一指标的评价和诊断已不能满足我国交通运行的多样化评测。高德运用城市交通诊断评价模型“交通健康指数”综合性评价方法，全面刻画城市交通运行状况。该指数由六项交通运行指标组成，对城市进行全方位立体化运行健康评价分析。交通健康指数算法沿用国际通用的信息熵方法确定评价指标权重（该方法在政府权威部门、社会经济及学术领域报告中已经普遍应用），并采用TOPSIS正负理想解的计算进行排名，最终评分结果代表各城市六宫格指标与理想值之间的接近程度，值越接近1，表示评价对象越优秀。注：“交通健康指数”越高说明离理想值越近，城市运行相对越健康；指数越低则说明多项指标距离理想值越远，相对越不健康。值越接近1，表示评价对象越优秀。在城市健康指数中，所得结果即代表着该城市健康水平与最优目标的接近百分比。六项分指标解释说明详见附录A。n权重确定方法熵值法1）各项指标运用最大最小值归一化处理，并考虑指标的正反向进行调整2）计算第j项指标下第 i 个样本值占该指标的比重3）计算第j项指标的熵值4）计算信息熵冗余度5）计算各项指标权重n排名得分方法TOPSIS1）利用历史数据固定TOPSIS的最优最劣值 2）运用固定的最优最劣值对数据进行归一化处理，并考虑指标的正反向进行调整3）利用欧式距离计算与最优最劣目标的距离，并乘以权重4）计算各评价对象与最优方案的贴近程度“交通健康指数”计算说明17.06%16.90%16.02%20.80%14.35%14.87%六项指标信息熵权重分配效率-道路运行速度偏差率效率-高峰平均速度空间-常发拥堵路段里程比时间-路网高延时运行时间占比时间-路网高峰行程延时指数空间-路网高峰拥堵路段里程比%&序号城市名称交通健康指数同比变化率1南通市72.92%0.61%2绍兴市71.77%4.56%3台州市69.30%1.47%4洛阳市69.26%2.88%5南宁市67.65%0.65%6常州市67.40%1.29%7惠州市67.24%0.87%8宁波市66.79%2.06%9苏州市66.69%2.08%10南昌市66.17%2.35%将全国50个主要城市的“交通健康指数”均值作为健康、亚健康临界值，也就是健康水平线；高于健康水平线的城市为交通健康城市，数据显示：2023年度交通亚健康排名第一的是广州，其交通健康指数为49.71%，其次是北京、乌鲁木齐、兰州、西安、长沙、长春、成都、重庆、上海；TOP10城市交通健康指数均同比下降；交通健康排名TOP10城市中长三角区域占六席，其中南通交通健康程度最高，其交通健康指数为72.92%，其次是绍兴、台州、洛阳、南宁、常州、惠州、宁波、苏州、南昌。2023年度中国主要城市交通亚健康与健康排名TOP102023年度中国主要城市交通健康排名TOP102023年度中国主要城市交通亚健康排名TOP10序号城市名称交通健康指数同比变化率1广州市49.71%12.49%2北京市49.82%16.98%3乌鲁木齐市50.53%19.50%4兰州市50.64%18.60%5西安市50.79%7.22%6长沙市52.86%7.00%7长春市52.99%7.80%8成都市53.57%5.75%9重庆市54.05%4.66%10上海市54.26%12.03%!汽车保有量分类2023年度中国主要城市“交通健康指数”衡量及对比不同城市交通运行状况需充分考虑城市间交通发展规模的差异性，为准确反映城市的真实交通运行体量，报告采用公安部交通管理局发布的截至2023年9月底全国汽车保有量数据及各地政府公开数据，将城市分为“超400万”、“超300万”、“超200万”、“200万以下”四档对城市间交通状况进行综合考量。结果显示：超400万辆的城市中苏州交通健康指数最高；超300万辆的城市中宁波得分最高；超200万辆城市中台州得分最高；200万以下城市中南通得分最高。注：汽车保有量数据来自：https:/ Studio 9 User Guide2美国道路通行能力手册HCM3CJJ/T141-2010建设项目交通影响评价技术标准4道路交通拥堵度评价方法（GAT 115-2020）%$全国主要城市信控路口服务水平较高TOP103.36%4.15%4.38%4.64%4.85%4.96%5.08%5.56%5.66%5.81%0.00%1.00%2.00%3.00%4.00%5.00%6.00%7.00%温州市青岛市南京市大连市南通市重庆市厦门市合肥市宁波市武汉市E/F等级路口数量占比全国主要城市信控路口服务水平较高TOP10 选取全国50个主要城市的重要信控路口进行服务水平等级评价，综合考虑路口的停车延误和停车次数形成路口延误指数，并依据延误指数将路口服务水平划分为A-F六个等级（A 最优，F最差），当城市E和F等级路口较少时，则说明城市路口服务水平整体较高。根据城市E/F等级路口的占比做排序，占比小的城市表示其路口服务水平较高，占比大则表示其路口服务水平较低。2023年度信控路口服务水平较高的TOP10城市分别为温州、青岛、南京、大连、南通、重庆、厦门、合肥、宁波、武汉，其中长三角城市占4席。南京3武汉54大连6重庆10南通宁波92青岛7温州18合肥厦门&按汽车保有量分类信控路口服务水平较高城市TOP54.96%5.81%6.03%6.17%6.24%4.15%4.38%5.66%6.58%7.70%3.36%5.56%6.83%7.24%7.94%4.64%4.85%5.08%7.47%8.44%0.00%5.00%10.00%重庆市武汉市杭州市成都市郑州市青岛市南京市宁波市广州市石家庄市温州市合肥市烟台市无锡市昆明市大连市南通市厦门市常州市南昌市超400万辆TOP5城市超300万辆TOP5城市超200万辆TOP5城市200万辆以下TOP5城市E/F等级路口数量占比信控路口服务水平较高TOP5城市按汽车保有量 依据公安部交通管理局发布的截至2023年9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，以便在相同体量下对城市信控路口服务水平进行对比分析。结果显示，汽车保有量超400万的城市中重庆、武汉、杭州、成都、郑州信控路口服务水平表现较好，排名前五；超300万的城市中青岛、南京、宁波、广州、石家庄信控路口服务水平较高；温州、大连分别在汽车保有量超200万、200万以下的城市中排名第一。!路口服务水平变化呈平稳趋势的城市0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月城市每月E/F等级路口数量占比变化趋势福州市洛阳市南通市南京市贵阳市郑州市南宁市唐山市厦门市西宁市 分析城市2023年每月信控路口E/F等级数量占比的变化趋势，依据线性拟合函数得出变化斜率，斜率为正且越大表示城市低服务水平路口越来越多，整体呈现向差的趋势，反之斜率为负且越小表示城市低服务水平路口越来越少，整体呈现向好的趋势。数据显示，2023年度福州路口服务水平呈向好趋势，洛阳、南通、南京、贵阳、郑州、南宁、唐山、厦门、西宁等E/F路口数量占比变化整体呈相对平稳趋势。排名城市E/F等级路口数量占比变化斜率1福州市-0.10%2洛阳市-0.01%3南通市0.01%4南京市0.02%5贵阳市0.03%6郑州市0.03%7南宁市0.03%8唐山市0.06%9厦门市0.06%10西宁市0.08%2023年度路口服务水平变化呈平稳趋势的城市%0.0%5.0%10.0%15.0%20.0%25.0%30.0%35.0%1月2月3月4月5月6月7月8月9月10月11月12月城市每月E/F等级路口数量占比变化趋势东莞市佛山市中山市呼和浩特市台州市哈尔滨市银川市惠州市绍兴市青岛市路口服务水平变化呈向差趋势的城市排名城市E/F等级路口数量占比变化斜率1东莞市1.04%2佛山市0.94%3中山市0.89%4呼和浩特市0.75%5台州市0.63%6哈尔滨市0.54%7银川市0.53%8惠州市0.49%9绍兴市0.46%10青岛市0.45%2023年度路口服务水平变化呈向差趋势的城市 数据显示，2023年度东莞信控路口服务水平呈向差趋势，其次是佛山、中山、呼和浩特、台州、哈尔滨、银川、惠州、绍兴、青岛，TOP10中珠三角城市占4席。排名城市2023Q3E/F等级路口数量占比2023Q4E/F等级路口数量占比Q4-Q31拉萨市21.06%18.56%-2.50%2长春市12.55%11.21%-1.34%3西宁市14.50%13.23%-1.27%4厦门市5.55%4.69%-0.85%5大连市5.56%4.91%-0.65%6福州市11.26%10.69%-0.57%7哈尔滨市10.09%9.88%-0.21%8烟台市7.84%7.72%-0.12%9南京市4.41%4.36%-0.05%对比2023Q3、2023Q4城市E/F等级路口数量占比变化，分析发现，拉萨占比下降最为明显，由21.06%下降至18.56%；其次是长春、西宁、厦门、大连、福州、哈尔滨、烟台、南京。2023Q4分析低服务水平路口环比下降城市2023Q4城市低服务水平路口环比下降城市(路口治理案例高德助力杭州实现“E、F级路口消失术”有效治堵的前提是实时掌握堵点信息，从而做出精准研判。为了让老百姓少停少等，高德地图协助杭州交警梳理了全市范围内通行最堵的50个交通堵点路口，结合高德交通大数据施策使路口从严重拥堵的“E级”、“F级”降至服务水平“D级”以上，创新打造“E、F级路口消失术”。以滨安路时代大道路口为例，该路口衔接时代高架与地面道路，作为互联网园区内关键节点之一，高峰期间受时代大道北向东和南向东大流量影响，路口汇聚大量通勤车辆，导致路口排队拥堵现象突出，延误较高。为降低路口拥堵延误，高德辅助杭州交警对路口所有方向的延误指数、排队长度、停车次数、流量分配比例进行数据分析，通过靶向施策对症下药，为交警现场勤务、警力疏导指挥、信号配时调优、可变车道调整提供全方位立体化拥堵治理决策辅助。治理措施：路口车道布置调整（1）滨安路时代大道北口，通过渠化展宽进口1车道，调整为4进3出。（2）南进口通过设置可变车道，及时调整车道分布，消化高峰时期路口南口转向流量，设置全天可变车道方案。（3）根据滨安路时代大道路口提升改造要求，东进口进行渠化展宽，调整为4进2出，西进口上游同步增设掉头车道。信号方案优化（1）根据流量变化，对早晚高峰各时段信号配时、绿信比进行优化（2）可变车道方案优化现场警力投入（1）路口警力早晚高峰对四个方向车辆进行待行拉动，增加周期内过车辆；晚高峰时段，路口警力在上匝道拥堵情况下提前卡口，防止路口溢出打结。（2）路口剩余区域即机动车通行空间，通过合理设置左弯待转区、路口导向线、中心圈等，简化常规路口混乱的交通组织，减少路口内不同交通流的交织冲突。早高峰可变车道调整精细化时序治理前治理后 经过对路口进行进口道车道优化、信号配时优化、可变车道调整及上下游信号协调优化等措施，滨安路时代大道路口延误指数较治理前下降17.7%，排队长度下降15%，平均停车次数由1.3下降至1.0，路口转向F级数量由4个下降为2个，且北进口右转方向、南进口左转方向服务水平由E级提升至D级，治理初见成效，有效缓解了转向车辆的通行效率不高、排队延误拥堵等问题。路口治理案例高德助力杭州实现“E、F级路口消失术”进口道转向治理前服务水平治理后服务水平治理后延误指数变化率北进口左DE5.6%直FE-40.5%右ED-33.3%南进口左ED-33.3%直DD0.0%右BB-31.6%西进口左FE-26.0%直EE-13.8%右FF-60.0%东进口左FF14.6%直EE6.8%右BB72.7%治理前后路口各进口道各转向服务水平变化注：依据延误指数将路口服务水平划分A-F六个等级（A最优，F最差）排队长度：193米|停车次数：1.3|延误指数：79排队长度：164米|停车次数：1.0|延误指数：6515.0%17.7%附录A：名词解释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2022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，以交通功能为主驾车活力指数当前驾车出行量与历史正常水平下驾车出行量的比值，从驾车出行角度来反映和刻画城市交通流的恢复情况，小于1表示未恢复正常水平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平均步行距离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小汽车与地面公交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市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：数据表*2023年度中国主要城市交通运行数据表1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）公共交通出行幸福指数 高速日均拥堵里程占比1苏州市超400万66.69%-2.08%1.6003.92%30.70-0.49%2杭州市超400万65.63%1.44%1.5701.15%27.5354.90%0.27%3郑州市超400万63.45%-3.98%1.6517.84%29.25-0.14%4东莞市超400万63.32%-1.30%1.5932.85%28.3347.81%1.35%5天津市超400万61.19%-6.34%1.73711.30%27.0851.20%0.15%6武汉市超400万56.21%-9.70%1.79810.52%26.86-0.11%7深圳市超400万54.65%-4.67%1.7003.88%25.2075.36%1.60%8上海市超400万54.26%-12.03%1.80411.54%22.8567.61%1.06%9重庆市超400万54.05%-4.66%1.8645.62%25.9168.91%0.18%10成都市超400万53.57%-5.75%1.8226.17%24.3267.61%0.35%11西安市超400万50.79%-7.22%1.8736.53%23.33-0.42%12北京市超400万49.82%-16.98%1.92515.40%23.4272.98%1.13%13宁波市超300万66.79%2.06%1.582-0.25%27.7463.97%0.17%14佛山市超300万63.14%-0.39%1.6451.94%27.91-0.31%15青岛市超300万60.23%0.44%1.7891.45%25.6057.70%0.08%16南京市超300万59.20%-4.62%1.7644.97%26.0370.28%0.37%17石家庄市超300万58.83%-11.12%1.74714.80%27.1256.77%0.14%18济南市超300万54.75%-5.20%1.8995.84%24.09-0.06%19长沙市超300万52.86%-7.00%1.8725.84%22.68-0.15%20广州市超300万49.71%-12.49%1.7867.83%23.9267.01%0.96%21台州市超200万69.30%1.47%1.537-0.74%30.41-0.11%22南宁市超200万67.65%-0.65%1.5252.40%28.02-0.03%23合肥市超200万65.84%-0.02%1.5962.01%28.90-0.20%24温州市超200万65.64%0.44%1.5861.69%25.60-0.05%25无锡市超200万65.10%-2.58%1.6155.21%28.42-0.65%附录B：数据表)2023年度中国主要城市交通运行数据表2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）公共交通出行幸福指数 高速日均拥堵里程占比26唐山市超200万64.45%-2.77%1.6506.59%28.22-0.14%27烟台市超200万61.32%-3.68%1.7734.34%26.03-0.02%28昆明市超200万58.82%-4.25%