2024年中国主要城市交通分析报告二季度

01

城市公共交通运行分析02

城市地面道路交通分析03

中国城市道路交叉口效能报告-节选04

深中通道开通后运行效果分析8第一章城市公共交通运行分析9公共交通第一章计算说明：公共交通出行幸福指数•••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，换乘系数与公共交通线网衔接、覆盖率等关系较大；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。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。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六项指标信息熵权重分配平均候车时长,

6.24%换乘系数,23.15%2.计算第j项指标下第i个样本值占该指标的比重公共交通与小汽车高峰出行时间比,

21.15%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.计算第j项指标的熵值小汽车与地面公交速度比,17.28%平均步行距离,13.44%4.计算信息熵冗余度3.计算各评价对象与最优方案的贴近程度5.计算各项指标权重，最终结果如左图所示。全市全天线路运营速度波动率,18.74%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。10公共交通第一章公共交通出行幸福指数••所研究城市在2024Q2期间，兰州市、深圳市、长春市等10个城市的公共交通出行幸福指数较高，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；兰州市公共交通出行幸福指数最高，与正理想值最接近，达到81.01%；深圳市和南京市分别在超大城市和特大城市中“公共交通出行幸福指数”位列首位。公共交通出行幸福指数公共交通出行幸福指数0.00%20.00%40.00%60.00%80.00%100

.00

%深圳市北京市武汉市74.48%72.33%70.93%成都市70.24%超大城市

重庆市68.60%67.15%65.16%3上海市广州市长春4杭州市东莞市58.25%46.58%7北京1兰州太原南京市特大城市

沈阳市青岛市71.86%63.17%57.00%5南京86武汉成都兰州市长春市太原市81.01%73.14%70.49%9重庆海口市厦门市宁波市67.53%65.77%64.89%2大城市深圳10海口石家庄市昆明市57.15%41.22%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11公共交通第一章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。2024Q2期间，城市公共交通平均换乘系数整体同比多呈下降趋势，超大城市、特大城市、大城市的平均换乘系数（1.576、1.523、1.415）与去年同期相比（1.606、1.516、1.445）略有下降，且大部分城市换乘系数呈现下降的趋势。其中，东莞市、沈阳市、海口市的公交换乘系数分别在超大、特大、大城市中最小。同比变化1.0001.2001.4001.6000%10%20%30%40%50%53%60%70%80%30%90%17%100%↓

降→

平东莞市1.4661.5221.5491.581重庆市深圳市武汉市广州市杭州市成都市上海市北京市沈阳市青岛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48%45%42%41%40%38%38%36%33%34%34%32%35%19%21%↓

降↓

降24%27%超大城市

↓

降1.5861.6031.6201.623↓

降↓

降↓

降↓

降→

平25%27%27%35%35%1.64235%30%1.4341.4781.55157%52%32%12%18%22%↑

升↓

降↓

降→

平↓

降↓

降→

平↓

降↓

降↓

降特大城市大城市30%33%45%1.30869%25%

5%11%1.38562%61%60%27%29%1.3891.40029%9%11%54%50%47%44%直达占比31%33%14%17%21%23%1.4561.4971.5301.55632%33%多次换乘占比换乘系数一次换乘占比注：换乘系数计算方法参考国家标准（GB/T32852.1-2016），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12公共交通第一章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；•••在所研究城市在2024Q2期间，北京市高峰期公共交通与小汽车高峰出行时间最接近，排名与2024Q1同期一致，蝉联公共交通与小汽车高峰出行时间比最优城市；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；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，排名也与去年同期一致；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。TOP10城市早/晚高峰公共交通与小汽车出行时间比高峰公共交通与小汽车出行时间比3.503.002.502.001.501.000.500.000.000.901.802.703.193.163.133.102.88北京市深圳市广州市兰州市上海市成都市武汉市南京市沈阳市杭州市2.822.772.732.67

2.692.572.542.522.452.392.27

2.282.212.232.02

2.03北深广上成武杭重东南沈青兰厦长海大昆太石宁京圳州海都汉州庆莞京阳岛州门春口连明原家波市市市市市市市市市市市市市市市市市市市庄市市超大城市特大城市大城市早高峰晚高峰注：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13公共交通第一章公共交通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。2024Q2期间，城市公共交通平均步行距离同比多呈上升趋势，其中超大城市、特大城市和大城市的平均步行距离（1173米、1124米、1074米）较去年同期••（1112米、1058米、1006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，但大部分城市的换乘步行距离均有下降。其中，深圳市、青岛市、厦门市的步行距离分别在超大、特大、大城市中最小。公共交通平均步行距离同比变化↑升0200400600800100012001400单位：米深圳市广州市武汉市东莞市北京市重庆市上海市成都市杭州市青岛市沈阳市南京市厦门市兰州市海口市太原市长春市1090↑升109211481148车站↑升公共系统↑升超大城市

→平11881208↑升↑升↑升↑升↑升121312241235换乘10421048特大城市

↓降↓降1138↑升↑升↑升→平952955公共系统10111053108111181204大城市车站↓降↑升

石家庄市终点↑升↑升宁波市昆明市1310进出公交系统平均步行距离平均换乘距离注：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14公共交通第一章城市高峰期地面公交运行效率••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2024Q2期间，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1.982倍；此外，海口市速度比值也小于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2024Q2期间，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。高峰社会车辆-公交车速比全市全天线路运营速度波动率1.01.21.41.61.82.01.9822.20.00太原市0.020.040.060.080.100.120.140.16海口市10.38%沈阳市厦门市石家庄市南京市兰州市长春市宁波市东莞市成都市1.9922.004宁波市武汉市南京市长春市海口市石家庄市杭州市沈阳市昆明市11.18%12.06%2.0392.0472.07612.45%12.68%12.73%2.0972.0992.1102.13013.59%13.98%14.07%14.19%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15公共交通第一章城市高峰期地面公交平均候车时长•••研究城市范围内兰州高峰期地面公交平均候车时长最优2024Q2期间，主要城市的候车时长与去年同期同比，宁波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6.90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，与去年同期排名一致。高峰期平均候车时长单位：分钟25.0020.0015.0010.005.0010.018.296.900.00重庆市

成都市

深圳市

上海市

北京市

广州市

武汉市

杭州市

东莞市

南京市

青岛市

沈阳市

兰州市

长春市

厦门市

石家庄市

宁波市

太原市

海口市

昆明市超大城市特大城市大城市候车时长（受发车频率影响）候车时长（受交通扰动影响）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。16公共交通第一章绿色出行意愿指数••研究城市范围内北京绿色出行意愿最高，继续蝉联榜首。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”。2024Q2期间，绿色出行意愿最强的城市为北京市，其次为上海市、深圳市、西安市。•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。2024Q2绿色出行意愿指数TOP102.6452.5552.5022.4812.476

2.4742.4622.407公交&地铁出行意愿指数骑行出行意愿指数步行出行意愿指数2.3642.3473.83北京市哈尔滨市武汉市3.22海口市3.78

拉萨市2.91南宁市昆明市3.46兰州市3.262.873.35贵阳市3.12北京市

上海市

深圳市

西安市

昆明市

南昌市

南京市

杭州市

长沙市

厦门市注：出行意愿指数基于高德规划大数据计算17第二章城市地面道路交通分析18城市交通第二章计算说明：交通健康指数••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。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排名得分方法——TOPSIS六项指标信息熵权重分配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效率-道路运行速度偏差率效率-高峰平均速度时间-路网高延时运行时间占比时间-路网高峰行程延时指数17.06%14.87%3.利用欧式距离计算与最优最劣目标的距离，并乘以权重14.35%3.计算第j项指标的熵值16.90%20.80%16.02%4.计算信息熵冗余度5.计算各项指标权重4.计算各评价对象与最优方案的贴近程度空间-常发拥堵路段里程比空间-路网高峰拥堵路段里程比注：“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。19城市交通第二章2024Q2中国主要城市交通亚健康与健康排名TOP10••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：2024Q2交通亚健康指数排名第一的是兰州，其交通健康指数为49.88%，其次是广州、北京、乌鲁木齐、西安、成都、上海、长沙、深圳、重庆；长春较去年同期提升最高，同比变化率高达16.56%；•2024Q2交通健康指数排名中，南通继续蝉联交通健康指数榜首，其交通健康指数为73.88%，其次是绍兴、洛阳、台州、南宁、常州、惠州、合肥、无锡、唐山。2024Q2中国主要城市交通亚健康排名TOP102024Q2中国主要城市交通健康排名TOP10序号

城市名称交通健康指数49.88%50.04%51.29%51.47%53.15%53.42%53.63%53.64%55.03%55.11%同比变化率↑3.13%↑1.53%↑2.54%↓2.60%↑7.85%↑2.59%↓0.64%↑3.08%↑1.97%↑3.83%序号

城市名称交通健康指数同比变化率12兰州市广州市12南通市绍兴市洛阳市台州市南宁市常州市惠州市合肥市无锡市唐山市73.88%↑1.92%72.43%70.39%69.35%67.75%67.19%67.00%66.92%66.48%66.45%↑1.04%↑1.44%↓0.51%↑0.42%↑0.08%↑0.45%↑2.25%↑1.98%↑1.92%3北京市34乌鲁木齐市西安市4556成都市67上海市78长沙市89深圳市910重庆市1020城市交通第二章汽车保有量分类——2024Q2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年末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200万辆城市中南通得分最高；200万辆以下城市中绍兴得分最高。汽车保有量“超400万辆”汽车保有量“超300万辆”汽车保有量“超200万辆”汽车保有量“200万辆以下”排名城市交通健康指数↓排名1城市绍兴市洛阳市常州市惠州市呼和浩特市南昌市中山市银川市厦门市福州市拉萨市西宁市海口市交通健康指数↓72.43%70.39%67.19%67.00%64.89%63.90%63.75%63.44%62.17%61.12%57.25%56.88%55.37%51.47%49.88%排名1城市交通健康指数↓66.25%65.56%64.84%62.35%61.77%58.37%55.11%55.03%53.63%53.42%53.15%51.29%排名城市交通健康指数↓12南通市台州市南宁市合肥市无锡市唐山市温州市太原市贵阳市烟台市昆明市沈阳市长春市大连市73.88%69.35%67.75%66.92%66.48%66.45%65.51%63.66%62.66%62.41%61.73%58.87%58.49%57.45%56.34%苏州市郑州市杭州市天津市东莞市武汉市重庆市深圳市上海市成都市西安市北京市1宁波市66.25%22332345678石家庄市佛山市青岛市南京市济南市长沙市广州市65.68%63.82%63.11%59.92%58.00%53.64%50.04%344455665776887998101112131011121314910111214

乌鲁木齐市15

兰州市15

哈尔滨市注：汽车保有量数据来自/s/toTCYv2YNwP8c1Xmi-5q4g21城市交通第二章同比分析——50城中有24城拥堵同比下降，3城上升，23城持平•同比2023Q2，2024Q2全国50个主要城市中有24座城市路网高峰行程延时指数下降，占比48%；3座城市路网高峰行程延时指数上升，占比6%；23座城市基本持平，占比46%；••拥堵下降城市中长春降幅最大，其次是石家庄、沈阳、大连等。拥堵上升城市中乌鲁木齐涨幅最大，其次是南昌、苏州等。50城市路网高峰行程延时指数同比变化分布拥堵同比下降城市TOP10拥堵延时指数变化率

(%)长春市石家庄市沈阳市大连市武汉市青岛市拉萨市重庆市西安市郑州市-10.19%-9.37%上升6%-5.87%-4.57%下降48%-4.36%-3.88%持平46%-2.86%-2.78%-2.72%-2.72%城市交通第二章城市CT扫描——高峰平均车速••全国50个主要城市中有27个城市高峰平均速度大于均值，其中TOP10城市分别为南通、绍兴、石家庄、合肥、台州、苏州、呼和浩特、郑州、洛阳、太原；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48.79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石家庄、南通、呼和浩特。城市高峰平均车速排名TOP1035.9031.4831.0330.4030.3630.2630.1930.0930.0630.04南通市绍兴市石家庄市合肥市台州市苏州市呼和浩特市郑州市洛阳市太原市50城市自由流速度排名——按汽车保有量51.4850.3250.2648.79超400万超300万超200万200万以下城市交通第二章城市CT扫描——道路运行速度偏差率••2024Q2期间全国50个主要城市中乌鲁木齐道路运行速度偏差率最高，为9.88%，表明其道路运行速度波动较大，速度波动大意味着其每日出行时间相对不固定；其次是海口、大连、南昌、武汉、兰州、合肥、哈尔滨、长沙、南京。中国主要城市道路运行速度偏差率TOP10城市工作日高峰时段平均速度变化趋势速度偏差率

(%)平均速度

(公里/小时)乌鲁木齐市海口市9.88%407.53%7.02%大连市南昌市6.89%6.62%20武汉市兰州市6.61%合肥市6.38%哈尔滨市长沙市6.22%05.87%5.86%南京市乌鲁木齐海口城市交通第二章城市CT扫描——广州常发拥堵路段里程比最高常发拥堵路段里程比”指标广州市相对较高，工作日累计严重拥堵时长前四条路段与2024Q1一致，其中

S15广佛高速(由西向东)最高，••2024Q2城市六宫格中“时长高达493小时；其次是广花二路(由北向南)、东风西路(由东向西)及金沙洲路(由西向东)工作日累计严重拥堵时长分别为393小时、211小时及192小时。广州市常发拥堵路段分布广州市工作日常发拥堵路段TOP108

104累计严重拥堵时长(小时)2

393S15广佛高速(由西向东)广花二路(由北向南)东风西路(由东向西)493393211192金沙洲路(由西向东)猎德大道(由南向北)105国道(由北向南)黄埔大道中(由东向西)白云大道北(由北向南)昌岗中路(由西向东)阅江中路(由西向东)1493414313819232115143712312310410

979100100976138城市交通第二章高速公路运行态势——2024Q2北京高速拥堵里程占比最高清明假期末日(2024年04月06日)达到假期峰值；五一假期首日(2024年05月01日)拥堵程度最高，同比去年略有上升；端午假期末日(2024年06月10日)高速交通压力最大，同比去年拥堵峰值略有下降。••2024Q2期间，全国高速拥堵里程占比于31个省（、直辖市）中北京高速拥堵里程占比最高，其次是上海、广东、江苏等，吉林高速拥堵里程占比最低。全国高速每日拥堵变化趋势2024年05月01日2024Q22023Q21.00%五一假期0.88%0.74%2024年04月06日清明假期0.50%0.00%2024年06月10日端午假期2023年06月21日端午假期0.42%0.29%0.26%4/14/54/94/134/174/214/254/295/35/75/115/155/195/235/275/316/46/86/126/166/206/246/2831个省（、直辖市）高速拥堵里程占比排名1.40%

1.27%1.13%0.70%0.00%0.35%0.27%0.01%北上广江浙重天青新辽云四陕海河湖山甘安湖福河内江西山广贵宁黑吉京海东苏江庆津海疆宁南川西南北南西肃徽北建南蒙西藏东西州夏龙林古江注：港澳台暂无数据第三章中国城市道路交叉口效能报告-节选27路口能效第三章《中国城市道路交叉口效能报告》首次发布••6月28日，在2024世界交通运输大会期间，同济大学智能交通运输系统（ITS）研究中心携手高德地图未来交通研究中心等单位，联合发布了《中国城市道路交叉口效能报告》。该成果是首次关于中国城市道路交叉口交通效能状况的大规模分析，旨在全面评估中国城市道路交叉口的运行效能，通过科学合理的评价体系，为城市道路交通精细化规划、设计与管理提供决策支持。同济大学智能交通运输系统（ITS）研究中心主任、教授杨晓光在发布会上表示，关注并开展城市道路交叉口交通改善，是“天大的小事”，不仅关乎这些交叉口本身，更关系到整座城市的经济、社会高效能高质量发展，是一项“花小钱办大事”的工作。28路口能效第三章拥堵交叉口千车高峰小时延误时间经济损失••该《报告》从全国50个样本城市中，各选取2023年全年工作日早晚高峰平均延误指数最大的前15个信号灯控交叉口进行分析。对于高延误-高时间价值城市，一个拥堵交叉口的千车高峰小时延误时间经济损失达1277元/小时。与车辆在交叉口匀速通过相比，高峰小时内通过交叉口的车流会平均额外产生238千克二氧化碳排放量，相当于大约21棵树一年所能吸收的二氧化碳量。50个城市高峰小时延误时间经济损失与延误指数分布图50个城市高峰小时延误时间经济损失与延误指数分布图(基于人均GPD折算)(基于人均工资折算)29路口能效第三章同一延误水平下，交叉口效能水平差异较大••该《报告》提出了城市道路交叉口效能这一重要评价指标，以一定通行空间和时间范围内所能通过的交通量来衡量，反映交叉口的实际运转效率和能力。一个交叉口要达到高效能水平，须综合考虑适宜的通行面积、通行模式、空间设计和配时方案，做到供需协同、通行有序、时空资源分配合理、管控保障优良。该《报告》的发布，将促进我国城市道路交叉口设施与管理的综合改良，为科学、高效能、高质量、精细化、精准化开展城市道路交叉口优化改善工作提供支撑。效交通需求过大…较高延误较低延误能水平高供需相对平衡…效能水平低效能与需求严重失衡…较高延误较低延误供给过剩…140150⾼峰期通过交叉⼝机动⻋标准当量数交叉⼝通⾏⾯积从效率⻆度来讲，交叉⼝效能指数=，单位：pcu/小时,此处所说的效能指数和延误指数高低是相对于研究样本的平均水平而言。30第四章深中通道开通后运行效果分析31深中通道第四章深中通道开通——深中隧道附近双向都出现较长时间的行驶缓慢深中通道由东向西方向，拥堵、缓行时间主要集中在9点到17点间，位置主要分布在深圳中隧道处，拥堵、缓行道路长度超过7公里，相对较长。••深中通道由西向东方向，拥堵、缓行时间主要集中在11点到22点间，持续时间较长，位置同样分布在深圳中隧道处，拥堵、缓行道路长度超过5公里。注：数据统计为6月30号到7月8号平均值32深中通道第四章深中通道开通——双向流量相当，但双向流量峰值时间有较明显差异首日由于是15点后开通所以首日流量较其它时间少，从开通趋势来看，第二天（7月1号）西向东方向15点流量峰值最高，从小时趋势对比来看，由东向西峰值•出现在上午10点左右，而由西向东则是下午15点左右且晚上21点时出现流量小高峰。深中通道每日流量趋势双向流量趋势对比0.70%0.60%0.50%0.40%0.30%0.20%0.10%0.00%16.00%14.00%12.00%10.00%8.00%6.00%4.00%2.00%0.00%深中通道由东向西深中通道由西向东6月30日

7月1日7月2日7月3日7月4日7月5日7月6日7月7日7月8日注：流量数据为高德导航数据，流量占比是当天流量/流量总合33深中通道第四章深中通道开通——对虎门大桥由东向西流量缓解有较明显作用••从每小时流量来看6月30号深中通道开通后对虎门大桥流量下降有明显做用，其中7月1号到7月5号效果最为突出，虎门大桥6月25到29号和7月1到7月5号的均值相比，虎门大桥由东向西方向流量下降幅度达45.3%。但随后几天虎门流量有所增加，下降幅度只有13.1%。深中通道相比虎门大桥24小时流量来看，深中去往中山方向夜间流量更多，21点出现小高峰。模拟车次跨江通道流量由东向西500040003000200010000虎门大桥由东向西深中通道由东向西注：流量数据为高德导航数据，模拟流量是将原高德流量进行放大或缩小，只保证趋势与原流量一致34深中通道第四章深中通道开通——由西向东方向虎门大桥流量下降增度达42.9%••从每小时流量来看6月30号深中通道开通后虎门大桥流量呈现较明显的下降，其中7月1号到7月5号最为突出，虎门大桥6月25到29号和7月1到7月5号的均值相比，虎门大桥由东向西方向流量下降幅度达42.9%。但随后几天虎门流量有所增加，7月6号相比6月29号下降幅度只有10.9%。深中通道由西向东方向每日15点为全天流量高峰，21点为二次高峰。跨江通道流量由西向东模拟车次流量下降较大逐渐恢复500040003000200010000虎门大桥由西向东深中通道由西向东注：流量数据为高德导航数据，模拟流量是将原高德流量进行放大或缩小，只保证趋势与原流量一致35深中通道第四章深中通道开通——由东向西起点都相对集中在东侧区域，终点较为分散•从起点热力分布来看，由东向西方向以宝安机场、西乡、新安、南山等区域为主，终点分布较为分散主要以马鞍岛、中山城区和珠海为主。深中通道由东向西起点深中通道由东向西终点深中通道深中通道注：提取途径深中通道的所有车辆的起点和终点分布，数据选取时间为6月30-7月8。36深中通道第四章深中通道开通——起点主要来自中山，终点以宝安、南山区为主•从起点热力分布来看，由西向东方向主要集中在中山，部分来自珠海，终点分布较广，宝安区和南山区热度最高。深中通道由西向东起点深中通道由西向东终点深中通道深中通道注：提取途径深中通道的所有车辆的起点和终点分布，数据选取时间为6月30-7月8。37附录A：名词解释附录关键词解释定义关键词解释定义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，反之越不健康交通健康指数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、Ⅰ型小城市、Ⅱ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城市类型路网高延时运行时间占比型小城市、中等城市、Ⅰ型大城市、Ⅱ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路网行程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（拥堵延时指数）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路网拥堵路段里程比常发拥堵路段里程比平均旅行速度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驾车活力指数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，相对水平越低城市范围内车辆行驶的平均速度公共交通出行幸福指数平均候车时长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道路运行速度偏差率拥堵延时时间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城市范围内平均的旅行长度平均旅行长度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平均步行距离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城市中人流多、车流多、商业贸易发达的区域每天上班或下班堵车时间热点商圈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小汽车与地面公交速度比每天通勤延时道路高峰出行平均速度道路高峰出行旅行时间道路高峰出行延时时间道路自由流速度道路自由流旅行时间某条道路上，早晚高峰期车辆的平均行驶速度某条道路上，早晚高峰期车辆的平均旅行时间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）换乘系数某条道路上，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38附录B：数据表附录2024Q2中国主要城市交通运行数据表1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序号城市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1.612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苏州市郑州市杭州市天津市东莞市武汉市重庆市深圳市上海市成都市西安市北京市宁波市石家庄市佛山市青岛市南京市济南市长沙市广州市南通市台州市南宁市合肥市无锡市超400万超400万超400万超400万超400万超400万超400万超400万超400万超400万超400万超400万超300万超300万超300万超300万超300万超300万超300万超300万超200万超200万超200万超200万超200万66.25%65.56%64.84%62.35%61.77%58.37%55.11%55.03%53.63%53.42%53.15%51.29%66.25%65.68%63.82%63.11%59.92%58.00%53.64%50.04%73.88%69.35%67.75%66.92%66.48%-1.55%4.18%-0.48%1.86%-0.68%6.23%3.83%1.97%-0.64%2.59%7.85%2.54%-0.84%15.22%0.81%4.67%1.03%3.74%3.08%1.53%1.92%-0.51%0.42%2.25%1.98%1.46%-2.72%0.14%30.2630.0927.3827.4327.6227.5626.2824.9522.7623.5923.4723.5927.4931.0328.1927.1126.1125.1022.4924.3635.9030.3628.1030.4029.26-0.53%0.18%0.26%0.15%1.50%0.13%0.15%1.60%1.13%0.38%0.49%1.27%0.21%0.09%0.33%0.05%0.34%0.06%0.18%0.95%0.18%0.15%0.04%0.08%0.79%21.620-31.60158.25%41.715-1.32%0.23%-51.62946.58%61.754-4.36%-2.78%-0.96%0.30%70.93%71.85668.60%81.70774.48%91.82567.15%101112131415161718