1、1 2018 Q3 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、

2、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： 感谢您的关注，敬请留意后续研究结果的发布 声声 明明 The statement 2018 Q3 中国主要城市交通分析报告 高德地图海量交通出行大数据，来自交通行业浮动车+4 4亿亿高德地图月活用

3、户数据的结合 调研城市调研城市 360+城市和全国高速50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 交通报告计算的车流不包含公共交通。 选取 数据呈现数据呈现 * 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7月1日9月30日 时间说明时间说明

4、 编制说明编制说明 Report description 2018 Q3 中国主要城市交通分析报告 4 中国主要城市交通分析报告由高德地图发布，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“未来交通与城市计算联合实验室”、清华大学-戴姆勒可持续交通研究中心、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。 概概 述述 Summary 合作伙伴合作伙伴 5 城市拥堵立体诊断 时间 空间 平均车速效率拥堵延

5、时指数 拥堵里程比常发性拥堵路段 高峰时长占比 高峰速度标准差系 数 通勤压力指数拥堵经济损失 缓行里程比 拥堵立体 诊断矩阵 城市立体诊断城市立体诊断报告指标升维报告指标升维 城市评价从单一指标升维到时空层面城市评价从单一指标升维到时空层面9 9项指标项指标 本季报告指标整体升维，从单一指标升级到9项指标。新增指标分别有时间-高峰时长占比、 时间-通勤压力指数、时间-拥堵经济损失、空间-拥堵里程占比、空间-常发拥堵路段 里程比、空间-缓行里程占比、效率-拥堵延时指数、效率-平均速度、效率-主干路高峰速度标准差系数。通过多项指标立体化综合评价城市拥堵的特征，从而做出全面立体的诊断， 以期为管理

6、部门提供量化有价值的全面参考。 城市立体诊断矩阵城市立体诊断矩阵 7 高峰时 长占比 通勤压 力指数 拥堵经 济损失 拥堵里 程占比 常发拥 堵路段 里程比 缓行里 程占比 拥堵延 时指数 平均速度 主干路 高峰速 度标准 差系数 时间 空间 效率 北京上海 广州 深圳重庆贵阳 佛山哈尔滨成都 城市立体诊断城市立体诊断时间、空间、效率综合分析时间、空间、效率综合分析 9大时间、空间、效率指标 指标进入前10指标未进入前10 一线城市最少有一线城市最少有6 6项指标位于单项指标前项指标位于单项指标前1010中中 根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结合9大指标对城市进行时间、空间、效率多维

7、度的立体分析，用各维度诠释城市交通运行状态，透析城市真正堵因。从单项指标超 过5个进入TOP10的城市可以发现，一线城市多项指标整体靠前。 单项指标有5个以上进入TOP10的城市 8 城市立体诊断分级 高高(单项指标5-6个在TOP10以上) 中中(单项指标2-4个在TOP10以上) 深圳、重庆、贵阳、佛山、哈尔滨、成都 极高极高(单项指标7个在TOP10以上) 北京、广州、上海 长春、南宁、大连、沈阳、呼和浩特、杭州 合肥、南京、兰州、昆明、西安、济南、东莞、福州、苏州、天津、 厦门、柳州、保定、洛阳、扬州、淄博、南通、台州、常州 长沙、武汉、太原、烟台、南昌、郑州、青岛、西宁、石家庄、温州

8、、 唐山、宁波、无锡、绍兴、乌鲁木齐、泉州 低低(单项指标1个在TOP10以上) 极低极低(单项指标无TOP10以上) 单项进入单项进入TOP10TOP10个数个数 根据各项指标进入TOP10的数量将城市拥堵进行分级，来判断城市立体化拥堵程度。数据显示，一线城市北京、上海、广州的拥堵时长、拥堵里程比、出行速度、延时指数等7项指 标排名进入单项TOP10，意味这些城市各方面拥堵均较突出。而长沙、武汉、太原、郑州等省会城市整体相对较好，单项指标均无进入TOP10的城市。 城市立体诊断城市立体诊断时间、空间、效率综合分析时间、空间、效率综合分析 9 超大城市特大城市大城市 0 30 60 90 拥堵

9、里程比例 常发拥堵里程比例拥堵延时指数 超大城市特大城市大城市 拥堵里程比例、常发拥堵里程比例、拥堵延时指数三维图各规模城市拥堵里程比例、常发拥堵里程比例、拥堵延时指数雷达图 城市立体诊断城市立体诊断空间与效率分析空间与效率分析 从雷达图可以看出，三项指数和三个类型的城市呈现同步变大情况，而从三维图可以看到，超大城市都位于较高的位置处于第一集团，但也可以发现，贵阳、佛山等大城市在三项指数达 到超大规模的水平，而超大城市天津则位于大城市集中区域，处于较低的水平。 从三个要素综合来看，各指标是随着规模变大而增高，个别规模城市指标突出超过更高规模城市从三个要素综合来看，各指标是随着规模变大而增高，个

10、别规模城市指标突出超过更高规模城市 注：为指标处于同一区间，我们将拥堵里程比例、常发拥堵里程比例、拥堵延时指数，通过归一化后*100，得到图中的值 三项指数都突出的城市 10 超大型城市 特大型城市 大型城市 低高 高峰拥堵延时指数 低高 高峰拥堵延时指数 低高 高峰拥堵延时指数 高峰速度标准差系数，是高峰速度标准差与相应平均数对比的结果，从相对角度观察速度变化的差异和离散程度。系数越高说明城市高峰速度变化越大。不同规模的城市速度标准差系数分布情况也有所不 同。超大型城市快速路和主干路相对标准差系数较高。从道路等级上来看，快速路的标准差系数普遍高于主干路，哈尔滨则相反，其主干路的标准差系数高于

11、快速路，这于其快速路分布较偏，拥堵程度较低有 关。再从高峰拥堵延时指数来看，速度变化较离散的城市多是拥堵程度相对较高的城市。 高峰速度标准差系数及拥堵延时指数三维图 多数城市存在标准差系数高，拥堵延时指数相对也较高，快速路标准差系数最高的城市是南宁，而主干路高峰速度标准差最高的城市为深圳多数城市存在标准差系数高，拥堵延时指数相对也较高，快速路标准差系数最高的城市是南宁，而主干路高峰速度标准差最高的城市为深圳 城市立体诊断城市立体诊断速度标准差分析速度标准差分析 15.0% 14.4% 14.2% 14.0% 13.8% 南宁 大连 重庆 深圳 天津 快速路高峰速度标准差系数 11.0% 9.8

12、% 9.7% 9.5% 9.2% 深圳 天津 呼和浩特 广州 重庆 主干路高峰速度标准差系数 快速路标准差系数 较高的大型城市 快速路和主干路标 准差系数较高的超 大型城市 快速路标准差系数相 对较低的大型城市拥 堵程度也相对较低 11 1,049 951 920 807 745 743 711 692 688 685 北京 广州 深圳 上海 佛山 大连 重庆 南京 苏州 长春 2018Q3季度因拥堵造成的成本TOP10城市 12.4% 11.6% 11.0% 11.3% 11.2% 10.9% 11.6% 10.4% 9.4% 11.4% 12.8% 12.1% 10.9% 11.8% 11

13、.0% 12.0% 12.1% 11.2% 9.6% 11.8% 0.0%5.0%10.0%15.0% 北京 广州 深圳 上海 佛山 大连 重庆 南京 苏州 长春 TOP10城市拥堵成本占月平均工资比 2018Q3 2017Q3 城市立体诊断城市立体诊断拥堵经济拥堵经济损失分析损失分析 北京月拥堵成本破千，因拥堵造成的时间成本占月北京月拥堵成本破千，因拥堵造成的时间成本占月平均平均工资工资12.4%12.4% 根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，北京三季度平均每月因拥堵造成的时间成本达1049元，是唯一超千元的城市，占月平均工资比的12.4%。但与去年的 12.8%相比月平均工

14、资比重有所下降，在拥堵成本TOP10的城市中有9个城市月平均工资比重出现下降。 元 注：注：以北京为例，高峰每出行1个小时，就有29.7分钟耗费在堵车上，北京月平均工资8467（北京市统计局发布2017年北京市职工月平均工资），折合到每小时，就是 8467/22/8=48.1元（按每 月22个工作日，每日8小时计算）， 那么因拥堵造成的时间成本就是23.8元 12 1.935 1.874 1.871 1.867 1.813 1.811 1.746 1.724 1.706 1.701 北京 哈尔滨 长春 重庆 大连 上海 贵阳 沈阳 济南 成都 通勤压力大的TOP10城市 城市立体诊断城市立体诊

15、断高峰拥堵时长占比、通勤高峰拥堵时长占比、通勤压力压力指数指数 沈阳高峰拥堵时长占比最高，北京通勤压力最大沈阳高峰拥堵时长占比最高，北京通勤压力最大 根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，沈阳高峰拥堵时长占比最高，有52.76%的时间拥堵高于平峰；北京早高峰拥堵延时指数1.935，排名第一； 早高峰拥堵延时指数 52.78% 50.69% 50.69% 50.69% 50.00% 49.31% 48.61% 48.61% 47.92% 47.22% 沈阳 扬州 常州 南通 淄博 柳州 西安 台州 呼和浩特 哈尔滨 高峰拥堵时长占比 高拥堵延时指数大于平峰的时长占比 13 城市立体

16、诊断城市立体诊断高峰平均车速高峰平均车速 0 5 10 15 20 25 30 35 40 济南石家庄青岛重庆福州唐山泉州哈尔滨成都西安 平均车速提升TOP10城市 2017Q32018Q3 33% 19% 16% 12% 13%11% 10% 9% 9%9% 济南平均车速同比提升最大，济南平均车速同比提升最大，2018Q32018Q3超超80%80%的城市平均车速较的城市平均车速较2017Q32017Q3有所提升有所提升 根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，济南平均车速提升幅度最大，达33%，在监测的50个城市中有44个城市平均车速同比去年有所提升，只有6个城市平均车 速同比

17、去年有小幅下降，分别为淄博-6.4%、保定-4.4%、贵阳-3.5%、兰州-2.9%、深圳-2.2%、佛山-2.1%。淄博车速下降最大或与城市施工有关 14 10.85% 8.37% 7.67% 6.58% 6.49% 6.41% 6.37% 5.20% 5.18% 4.75% 北京 广州 上海 贵阳 南宁 佛山 深圳 重庆 成都 大连 空间-高峰拥堵里程占比TOP10城市 城市立体诊断城市立体诊断拥堵里程占比拥堵里程占比 北京是本季拥堵占比最高的城市，高峰时拥堵里程占比达北京是本季拥堵占比最高的城市，高峰时拥堵里程占比达10.85%10.85% 拥堵里程比例主要衡量城市各等级道路处于中度拥堵

18、、严重拥堵等级的路段里程比例，从空间分布的角度反应道路网交通拥堵的影响辐射范围。根据高德地图交通大数据监测的50个主 要城市结果显示，北京高峰拥堵里程占比排名第一，广州、上海分列第二和第三名。 15 高峰拥堵延时指数 1.0-1.5 1.5-1.8 1.8-2.5 暂无数据 拥堵上升 拥堵持平 拥堵下降 暂无数据 城市立体诊断城市立体诊断拥堵延时指数拥堵延时指数 2018Q3中国城市通勤高峰拥堵热力图2018Q3同比2017Q3各城市拥堵变化 在高德交通大数据监测的361个城市中，有8%的城市通勤高峰受拥堵威胁，有57%的城市通勤高峰处于缓行，本季有35%的城市通勤不受拥堵威胁。同比来看，20

19、18Q3同比 2017Q3有69%的城市出现下降，有24%的城市拥堵同比基本持平，只有7%的城市拥堵同比出现上涨。其中贵州、四川等省有小部分城市及部分边界口岸拥堵上涨。而沿海区域及中 部省会的城市拥堵呈现下降。 全国拥堵走势整体下降，同比全国拥堵走势整体下降，同比2017Q32017Q3有有93%93%的城市拥堵下降或持平的城市拥堵下降或持平 16 1.63 1.56 1.00 1.50 2.00 2017Q32018Q3 全国361个城市拥堵同比 1.62 1.56 1.00 1.50 2.00 2018Q22018Q3 全国361个城市拥堵环比 1.00 1.50 2.00 00点 01点

20、 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 全国361个城市24小时拥堵趋势 2017Q32018Q3 1.00 1.50 2.00 00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 全国361个城市24小时拥堵趋势 2018Q22018Q3 在高德交通大数据监测的361个城市中，从整体情况来看，同比拥堵下降3.9%而环比

21、下降3.6%，从24小时拥堵趋势同比来看，早高峰拥堵下降明显，晚高峰拥堵时长缩短。 3.9% 3.6% 高 峰 拥 堵 延 时 指 数 高 峰 拥 堵 延 时 指 数 拥 堵 延 时 指 数 拥 堵 延 时 指 数 全国全国361361城市整体拥堵缓解明显，同比下降城市整体拥堵缓解明显，同比下降3.9%3.9%，环比下降，环比下降3.6%3.6% 城市立体诊断城市立体诊断拥堵延时指数拥堵延时指数 17 1.72 1.59 1.48 1.69 1.55 1.00 1.50 2.00 成渝京津冀长三角珠三角其它 各区域拥堵延时指数 全国主要经济区域以成渝区域拥堵程度最高，而长三角区域高峰拥堵延时指

22、数1.48低于全国5%，是交通状况最好的区域。 全国均值 拥堵缓行畅通 高 峰 拥 堵 延 时 指 数 各区域拥堵热力 长三角区域拥堵低于全国均值长三角区域拥堵低于全国均值，成渝地区拥堵最高，成渝地区拥堵最高 城市立体诊断城市立体诊断拥堵延时指数拥堵延时指数 18 1.982 1.872 1.869 1.862 1.857 1.837 1.827 1.808 1.788 1.784 北京 重庆 哈尔滨 广州 贵阳 长春 上海 佛山 深圳 成都 2018Q3通勤高峰十大堵城分布图2018Q3中国主要城市拥堵排名 2018Q32018Q3北京蝉联榜首，济南掉出前北京蝉联榜首，济南掉出前1010 根

23、据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，本季北京高峰拥堵延时指数1.982，本季高峰平均车速23.9km/h ；重庆高峰延时指数1.872，车速22.60km/h。 分别位于榜单第一、二位。本季老牌堵城济南首次掉出前10，位于第19位，由于快速路成网和断头路打通，使平均车速达到28.2km/h，较2017Q3提升近7km/h，提升明显，拥堵改善 突出。 高峰拥堵延时指数 城市立体诊断城市立体诊断拥堵延时指数拥堵延时指数 19 城市立体诊断城市立体诊断拥堵延时指数拥堵延时指数 1.0 1.5 2.0 00点 01点 02点 03点 04点 05点 06点 07点 08点 09点 10点

24、 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小时趋势对比 2017Q32018Q3 相比去年同期相比去年同期7 7- -9 9月拥堵都有明显下降，全天月拥堵都有明显下降，全天2424小时中白天呈现整体下降趋势小时中白天呈现整体下降趋势 根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，2018年7-9月同比去年都有明显下降，其中8月下降最大，达到5.1%，而全天24小时上来看，高峰峰值下降明显。 2018Q3拥堵同环比都下降明显的原因可能与城市逐渐重视交通拥堵情况、路网持续改造升级、大数据交通治理、网约车出行减少等因素有关。

25、1.00 1.50 2.00 7月8月9月 月同比 2017Q32018Q3 3.5% 5.1% 3.4% 高 峰 拥 堵 延 时 指 数 拥 堵 延 时 指 数 高峰下降明显高峰下降明显 1.982 1.872 1.869 1.862 1.827 1.788 1.784 1.720 1.714 1.622 北京 重庆 哈尔滨 广州 上海 深圳 成都 沈阳 南京 武汉 超大、特大型城市TOP10 20 城市立体诊断城市立体诊断拥拥堵延时指数（按城市规模划分堵城榜）堵延时指数（按城市规模划分堵城榜） 高峰拥堵延时指数 1.857 1.837 1.808 1.775 1.772 1.741 1.7

26、41 1.740 1.728 1.720 贵阳 长春 佛山 昆明 大连 呼和浩特 合肥 南宁 长沙 兰州 大型、中型城市TOP10 高峰拥堵延时指数 按照不同城市规模来对50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1.982，其次为重庆、哈尔 滨。而在大、中型城市拥堵TOP10榜单中贵阳排名第一，其次为长春。 超超大特大型城市北京排名第一，大、中型城市贵阳第一大特大型城市北京排名第一，大、中型城市贵阳第一 21 城市立体诊断城市立体诊断拥堵延时拥堵延时指数（限行对拥堵影响）指数（限行对拥堵影响） 城市 拥堵同比 变化率%

27、 2018年交通政策变化情况 济南-16.9% 石家庄-13.2%2018年6月25日起，机动车尾号常态化限行 唐山-10.8%2018年4月9日在全市实施机动车限行措施 青岛-10.5%2018年5月1日前海一线继续执行大巴限行政策 西安-10.0%4月16号开始进行机动车常态化限行 哈尔滨-8.8% 大连-8.2%5月2号开始部分路段单双号 乌鲁木齐-7.4%自2018年8月27日限货调整 洛阳-7.3%8月28开始四区域四座桥单双号限行限行 合肥-6.7%9月10日限行新规 扬州-6.5%9月15限货 烟台-6.4% 南昌-6.1% 郑州-5.9%2017年12月末起尾号限行 泉州-5.

28、8% 台州-5.4%7月20日部分路段限行和区域禁货 南京-5.3%9月1日起南京启动对高污染机动车的限行 昆明-5.2% 主要城市限行力度分布 极高 高 中 低 无 城市小客车限行力度 主要城市拥堵缓解TOP20及限行情况对比 新增限行 新增客货车限行 无新增限行或本身无限行 京津冀限行力度最大，济南和哈尔滨是未增加限行措施拥堵缓解明显的城市京津冀限行力度最大，济南和哈尔滨是未增加限行措施拥堵缓解明显的城市 根据高德地图交通大数据监测的50个主要城市结果显示，京津冀的限行力度最大，多数主要城市已经实施常态化尾号限行；济南、哈尔滨在没有新增限行的情况下拥堵缓解明显， 与交通治理和路网改善关系较

29、大。济南主要是通过城市快速路成网和打通断头路使拥堵下降，而哈尔滨则是通过交通大数据治理、公交线路调整、站台拆分、道路禁停、限左、增加停车 位等多项重要措施，缓解城市拥堵。 注：极高表示城市市区内有整体尾号限行措施、高表示城市部分区域尾号或单双号限行、中表示有部分道路或重要枢纽有尾号或单双号限行措施、低表示城市有少部分限行路段、无表示没有限行措施。 22 上海拥堵分析上海拥堵分析路网开通对交通影响路网开通对交通影响 区域范围 S26入城段（G15沈海高速嘉闵高架路）开通后运行平稳，开通路段平均车速在75km/h，对周边影响明显区域平均车速提升11%，高峰拥堵延时指数下降10%。 S26入城段周边

30、区域拥堵延时指数 高峰拥堵延时指数下降10% 0 1.25 1.50 1.75 高 峰 拥 堵 延 时 指 数 S26入城段分析范围S26入城段分析范围区域平均车速 38.69km/h 43.1km/h 42.6km/h 开通时间 开通前开通后近期 40 30 20 10 0 km/h 开通道路 S26S26入城段入城段开通，周边区域车速提升开通，周边区域车速提升11%11%，高峰时拥堵下降，高峰时拥堵下降10%10% 23 嘉闵高架路流量（北） 开通时间 嘉闵高架路流量（南） 菘泽高架路 约下降16% 约下降8% 约下降8% S26S26入城段（入城段（G15G15沈海高速沈海高速嘉闵高架路

31、）开通对周边流量影响明显嘉闵高架路）开通对周边流量影响明显, ,嘉闵高架下降嘉闵高架下降8 8%,%,菘菘泽泽高架下降高架下降16%16% 开通时间 开通时间 道 路 流 量 道 路 流 量 道 路 流 量 上海拥堵分析上海拥堵分析路网开通对交通影响路网开通对交通影响 北京拥堵北京拥堵分析分析拥堵特征拥堵特征 1 1.5 2 2.5 东城区西城区朝阳区昌平区海淀区 丰台区通州区石景山区大兴区 拥拥堵时段依旧集中在早晚高峰时段，但拥堵程度较先前略微好转。堵时段依旧集中在早晚高峰时段，但拥堵程度较先前略微好转。 1. 北京市拥堵峰值仍旧集中在早、晚高峰时段。拥堵在西城区、东城区、朝阳区三大区域较为

32、明显，其拥堵水平高于北京市区整体拥堵水平； 2. 2018第三季度中，各区早晚高峰拥堵程度较2018第二季度，均略微下降。其中高峰时段平均下降率约为5.8%； 3. 2018第三季度中，各区拥堵较2017第三季度也略微下降，但下降程度不及对比2018第二季度，下降率仅为3.7%。 1 1.5 2 2.5 西城区东城区朝阳区昌平区海淀区丰台区石景山区通州区大兴区 2018Q22017Q32018Q3 拥 堵 延 时 指 数 拥 堵 延 时 指 数 北京市各区24小时拥堵延时指数拟合北京市各区域早晚高峰拥堵指数比较 主要拥堵区域 2018Q3北京市 整体拥堵延时指数 早高峰时段 出现拥堵峰值 晚高

33、峰时段 出现拥堵峰值 北京拥堵北京拥堵分析分析拥堵特征拥堵特征 昌平区拥堵集中在非城市道路，其他区拥堵集中在城市道路；快速路车流过饱和，次干路及支路对车流引导需加强；昌平区拥堵集中在非城市道路，其他区拥堵集中在城市道路；快速路车流过饱和，次干路及支路对车流引导需加强； *选取该区拥堵排名前200且大于200米的道路，若时段内道路出现拥堵现象，则视为拥堵道路； 若出现缓行或拥堵现象，视为该道路为频繁使用路段。 道路道路 名称名称 Q3Q3区域区域 拥堵排名拥堵排名 道路道路 等级等级 拥堵拥堵道路道路 数量数量 缓行缓行道路道路 数量数量 该等级该等级 道路数量道路数量 该等级该等级 道路道路占

34、占比比 该等级该等级 道路拥堵率道路拥堵率* * 该等级道路该等级道路 使用率使用率* * 西西城区城区1 1 快速路8994.0%88.9%88.9%100.0%100.0% 主干路41575720.5%71.9%100.0% 次干路4312312321.5%35.0%100.0% 东城区东城区2 2 快速路810104.0%80.0%80.0%100.0%100.0% 主干路28637614.0%36.8%82.9% 次干路23679211.5%25.0%72.8% 朝阳区朝阳区3 3 快速路1919199.5%100.0%100.0%100.0%100.0% 主干路29474714.5%

35、61.7%100.0% 次干路7811711739.0%66.7%100.0% 昌平区昌平区4 4 快速路000 主干路220471.0%4.3%42.6% 次干路8361044.0%7.7%34.6% 海淀区海淀区5 5 快速路1119195.5%57.9%57.9%100.0%100.0% 主干路21595910.5%35.6%100.0% 次干路4010710720.0%37.4%100.0% 选取各区前选取各区前200200拥堵道路，进行拥堵原因分析：拥堵道路，进行拥堵原因分析： （1）快速路车流过饱和（红色字体部分）：快速路车流过饱和（红色字体部分）： 西城区、东城区、朝阳区及海淀区

36、中，最高道路拥堵率全部为快速路，并且快速路 使用率为100%。 两指标说明说明早晚高峰时段大多驾驶者首选快速路行驶，过多车流聚集造成快速 路流量过饱和，拥堵加重。 （2）支干路支干路及及次干路分流效果不佳（点状圆圈部分）：次干路分流效果不佳（点状圆圈部分）： 主干路及次干路随有较高使用率，但其拥堵率与快速路的拥堵率相差较多。 这说明支干路及次干路在快速路处于拥堵或严重拥堵时，大多车辆并没有选择次干 路或支路为驾驶替代路线，改变行驶习惯。 （3）昌平区拥堵集中在支路及非城市道路昌平区拥堵集中在支路及非城市道路（点（点状方框部分状方框部分） ： 昌平区没有快速路，而主干路、次干路在使用率不高的情况

37、下，道路拥堵率也很低 （低于10%），这说明拥堵多集中在支路或非城市道路（如高速公路、县道）。 26 1. 从空间上看，佛山核心城区的拥堵增长主要来自于南海区。 2. 该区域Q3季度工作日高峰时段拥堵延时指数达到1.81，环比增长3.39%。 城区城区延时指数延时指数环比指数环比指数环比变化率环比变化率 禅城区禅城区1.881.93-2.48% 南海区南海区1.811.753.39%3.39% 顺德区顺德区1.441.421.05% 1 2 3 佛山核心城区高峰时段拥堵变化趋势图 禅城区南海区顺德区 1. 从时间上看，8月7日、9月7日和9月18日的大范围拥堵最为严重； 2. 高峰时段部分区域

38、拥堵延时指数甚至超过2.3。 佛山佛山拥堵分析拥堵分析拥堵特征拥堵特征 佛山禅城区拥堵程度最高，南海区本季拥堵环比涨幅相对较大佛山禅城区拥堵程度最高，南海区本季拥堵环比涨幅相对较大 27 道路道路大修和大修和恶劣天气是是造成拥堵的重要造成拥堵的重要因素因素 Q3与Q2的道路流量差，由于佛山一环大修封路，城区道路和其他 绕城干线分摊了大量交通流。 佛山佛山拥堵分析拥堵分析拥堵特征拥堵特征 蓝色为流量减少，红色为流量增多，颜色越深道路流量变化越大。 9月18日，台风山竹过境后复 工第一天，大交通量+道路修 缮，导致全天大范围持续拥堵 9月7日，周五晚高峰+突发性强雷 雨，导致城区道路大范围飘红 8

39、月7日，常发拥堵桂和路晚高峰恰 逢暴雨，积水、事故等因素加剧拥 堵 一环高速多处修缮，其中东线佛江北高速封路较多，包括里广路至桂平路内环，佛江北高速中信大道至里广路内环，桂平路至里水立交外环等。修路使周边流量失衡从而会造成道路 的局部拥堵，而异常天气同样会使道路拥堵加重，如8月7号、9月7号的降雨和9月18号的台风山竹过境都使城市拥堵加重。 28 排名排名环比变化率环比变化率同比变化率同比变化率城市名称城市名称 高峰拥堵高峰拥堵 延时指数延时指数 高峰实际速高峰实际速 度km/h度km/h 全天拥堵延全天拥堵延 时指数时指数 早高峰拥堵早高峰拥堵 延时指数延时指数 晚高峰拥堵晚高峰拥堵 延时指

40、数延时指数 平峰拥堵延平峰拥堵延 时指数时指数 1-5.4%-3.1%北京1.98223.911.681.942.031.57 2-3.8%-3.0%重庆1.87226.151.561.871.881.46 3-4.2%-8.8%哈尔滨1.86923.971.581.871.861.48 4-8.3%-3.8%广州1.86224.511.661.592.131.60 5-1.3%3.1%贵阳1.85725.261.591.751.971.50 6-1.9%-3.3%长春1.83724.731.531.871.801.43 7-4.1%-3.8%上海1.82723.291.571.811.841

41、.48 80.4%1.1%佛山1.80824.021.561.592.021.48 9-2.4%0.5%深圳1.78826.141.631.601.971.57 10-2.4%-2.3%成都1.78426.081.591.701.871.53 11-0.9%-5.2%昆明1.77524.041.591.581.971.52 12-2.5%-8.2%大连1.77226.601.501.811.731.40 13-0.6%-6.7%合肥1.74125.341.471.671.821.38 14-6.5%-5.0%呼和浩特1.74126.381.511.671.811.44 15-4.0%-2.3%

42、南宁1.74023.001.591.541.931.53 16-2.4%-2.2%长沙1.72825.341.501.631.831.42 17-4.8%-4.1%沈阳1.72026.401.481.721.721.40 18-3.9%0.2%兰州1.72023.811.571.671.771.52 19-9.1%-16.9%济南1.71728.161.481.711.731.41 20-3.1%-5.3%南京1.71425.521.491.681.751.41 21-3.7%-6.4%烟台1.70926.071.451.701.721.36 22-4.6%-10.0%西安1.69126.45

43、1.531.621.761.48 23-1.4%0.5%东莞1.66929.871.501.541.801.44 24-4.8%-5.0%福州1.66427.861.461.581.751.40 25-0.8%3.9%厦门1.65028.321.451.501.801.38 附录附录A A（高峰拥堵延时指数排名（高峰拥堵延时指数排名1 1- -2525名名） 注注：本季只选取50个城市进行排名，选取依据为城市人口、GDP、汽车保有量、城市规模等条件进行筛选得出。 29 排名排名环比变化率环比变化率同比变化率同比变化率城市名称城市名称 高峰拥堵高峰拥堵 延时指数延时指数 高峰实际速高峰实际速 度

44、km/h度km/h 全天拥堵延全天拥堵延 时指数时指数 早高峰拥堵早高峰拥堵 延时指数延时指数 晚高峰拥堵晚高峰拥堵 延时指数延时指数 平峰拥堵延平峰拥堵延 时指数时指数 26-1.6%-1.9%太原1.64230.001.441.621.671.38 27-5.9%-4.9%武汉1.62230.051.421.591.651.35 28-3.7%-4.1%西宁1.61931.051.481.521.721.44 29-3.9%-0.1%天津1.61829.251.411.641.601.35 30-1.9%-4.4%杭州1.61625.581.511.601.631.48 31-4.1%-7

45、.3%洛阳1.60724.281.491.551.661.45 32-2.8%-1.4%苏州1.60330.061.371.591.621.29 333.0%-10.5%青岛1.59931.861.391.581.621.32 34-3.5%-5.9%郑州1.59330.291.461.541.641.41 35-2.0%0.3%保定1.58530.661.431.561.611.38 36-3.1%-6.1%南昌1.58127.341.401.541.631.35 37-5.2%-10.8%唐山1.56827.681.411.541.601.35 38-2.9%-3.1%宁波1.56026.

46、521.371.531.591.30 39-0.9%-4.5%温州1.55827.711.411.471.651.36 40-1.7%-2.7%柳州1.54724.741.431.451.641.39 41-1.2%-5.2%无锡1.52231.651.331.471.571.27 42-2.5%-3.9%绍兴1.51329.221.351.471.561.30 43-11.4%-13.2%石家庄1.50332.901.361.461.551.31 44-10.9%-0.4%淄博1.50229.901.361.461.551.31 45-2.0%-5.8%泉州1.47731.251.361.3

47、51.601.32 46-7.0%-6.5%扬州1.47133.801.351.431.521.31 47-1.6%-5.4%台州1.45430.491.331.421.491.29 48-3.1%-4.4%常州1.44234.661.311.421.471.26 49-3.6%-7.4%乌鲁木齐1.33834.481.481.191.481.53 50-1.9%-4.9%南通1.33538.651.231.301.371.20 附录附录A A （高峰拥堵延时指数排名（高峰拥堵延时指数排名2626- -5050名）名） 注注：本季只选取50个城市进行排名，选取依据为城市人口、GDP、汽车保有量

48、、城市规模等条件进行筛选得出。 30 互联网+城市治堵案例 高德地图助力交通治理，多高德地图助力交通治理，多项项措施缓解交通拥堵措施缓解交通拥堵 智慧锥桶智慧锥桶 23.2%23.2% 智慧诱导智慧诱导 22.6%22.6% 国庆期间极度拥堵规避，使拥堵路段车流量 下降23.2%，速度提升22.6%。 车流量下降 速度提升 调度干预影响规划数相比五一有大幅提升，影 响路线规划增长5.3倍；影响用户，增长3.5 倍。 5.35.3 影响路线规划 3.53.5 影响用户 20208080 智慧锥桶推广省市使用行业管理部门 目前，智慧锥桶推广省市20个，在超过80个行业管理 部门应用。 整体感知率提

49、升 34%34% 二次事故下降 39%39% “智慧锥桶” 投入使用两月来，出行者对路况的 整体感知率提升39%，追尾事故占比由81%下降 到69%，二次事故下降34%（使用效果为部分用 户反馈）。 智慧诱导通过提前分流、极度拥堵规避两种手段缓解了道路拥堵。提前分流，通过优化流量分配，使干预道路在通行速度平稳的前提下承载流量上涨；智慧锥桶高德地图联合多家行业 管理单位，发明创新了一系列基于物联网的道路安全解决方案。行业首创通过对传统的交通安全设施（交通反光锥、事故三角架等）加装定位和物联网模块的方式，实现道路施工、事故 和封闭管制信息的采集和发布。 32 城市治理城市治理分析分析智慧诱导智慧诱导 宣城宣广枢纽东向排序调整宣城宣广枢纽东向排序调整 宣广枢纽东向西节假日易发生拥堵， 9.30、10.1对道路制作排序调整事件，提前分流。干预期间有效缓解了道路拥堵情况，干预道路同比去年交通状况平稳，未出现严重拥堵，且整体通 行速度上升30.0%，通行时间下降34.7%。同时推荐道路交通状况良好，未出现拥堵情况。 20172017年出现极度拥堵，通行速度过低年出现极度拥堵，通行速度过低 20