2024中國主要城市交通分析報告-29正式版

1本研究報告由高德地圖大云圖業務中心數據分析團隊撰寫，所載全部內容僅報告中所涉及的文字、數據、圖片及標識等所有內容均受到中國著作權法、供參考。專利法、商標法等知識產權法律法規以聲明The報告是基于高德地圖及行業浮動車數據，通過大數據挖掘技術結合交通算法及交通理論編制，保證報告合理性與科學性。報告中地面道路交通通行時間計算方法，是考慮融合道路交叉口延誤時間（即信號燈等待時間），從時間、空間、效率三個維度客觀、綜合地反映了城市道路交通健康狀況并提出診斷方案的研究。報告力爭做到精準、精細、精確，為公眾出行、機構研究及政府決策提供有價值的參考依據。及相關國際條約的保護。未經高德事先書面許可，任何組織和個人不得將本報告中的任何內容用于任何商業目的。經高德事先書面許可的引用發布，需明確出處為“高德地圖《2024年中國主要城市交通分析報告》”，不得對報告進行有悖原意的引用、刪節和修改，且引用本報告的文件發布前應當經高德審核。“交通評價是一個極其復雜的工程，雖然大數據可以反映城市運行規律和特征，但源于數據來源和樣本滲透的差異性，認識的局限性，設備的不足等困難，更科學、更精確、更有價值是我們一直追求的目標。”?欲了解您所在城市交通擁堵數據，請訪問：/diagnosis/index.do?感謝您的關注，敬請留意后續研究結果的發布2《中國主要城市交通分析報告》以高德交通大數據發布平臺、大數據開放平臺、阿里云及相關數據挖掘方法為支撐基礎，描述城市交通現狀、呈現演變規律、預測未來發展趨勢，專注擁堵成因及解決對策的研究。本季度報告由高德地圖聯合“國家信息中心大數據發展部”、“清華大學土木水利學院”、“同濟大學智能交通運輸系統（ITS）研究中心”、“未來交通與城市計算聯合實驗室”等機概述Summary構共同聯合發布，在此一并表示感謝。高德地圖愿與政府、企業、院校等研究機構聯合發布3高德交通大數據智庫高德交通大數據智庫，提供城市交通管理政策、措施實施和改善評價，為城市交通精準化綜合施策提供“評診治”一體化的解決方案。產品與服務評診治ProductsandServices通過30+項評價指標，快速掃描不同場景下城市堵點和資源瓶頸；為城市交通管理部門診斷交通問題，評估交通改善措施提供量化的數據支撐。精細化分類城市交通擁堵場景，與交通管理者、專業機構和交通“醫生”，共同對交通問題進行診斷對體表導致的局部擁堵，通行能力導致的區域用堵，出行結構不合理導致的城市擁堵，提供一體化解決方案更多交通“評診治”大數據產品及服務明鏡政府版交通“評診治”咨詢報告服務交通“評診治”數據接口服務高德交通報告官網智能交通醫生城市交通運行態勢提供城市及特定區域交道、實時擁堵監測及改通評價、診斷、治理定區域、學校、醫院、街善監測報告制一體化解決方案提供交通評價、診斷、治理60+指標項數據接口服務全國交通實時動態監測及分析報告集基于高德云睿時空大模型，AI智能輔助交通治理決策交通智庫商務合作：traffic-report@4城市范圍：根據高德地圖開放平臺交通流量大數據，通過算法融合挖掘識別出城市人車出行活躍核心區，該核心區范圍為本報告城市道路路網評價范圍。樣本說明：城市道路公共交通評價、地面道路交通評價分別進行獨立計算。數據呈現：地面道路交通評價——采用“六宮格”綜合指標表示城市交通運行健康狀況，多項指標兼容GB/T36670-2018《城市道路交通組織設計規范》交通組織方案評價。編制說明城市道路公共交通評價——采用“人口出行熱度核心區高峰期社會車輛與公交車速比、全市全天線路運營速度波動率、平均候車時長、公共交通與小汽車高峰出行時間比、平均步行距離、平均換乘系數”Reportdescription等六項指標綜合得出“公共交通出行幸福指數”，來全面刻畫城市公共交通運行狀況。時間說明：全天06:00-22:00早高峰07:00-09:00晚高峰17:00-19:00因時區原因，烏魯木齊早晚高峰時段調整為09:00-11:00、19:00-21:00，

拉薩早晚高峰時段調整為08:00-10:00、18:00-20:00。無其他特殊說明，本報告統計時間均為2024年01月01日年12月日分析范圍：城城5城市公共交通：利用“公共交通出行幸福指數”,對城市公共交通運行進行綜合評價城市公共交通公共交通出行幸福指數平均步行距離數據說明Datadescription地面道路交通：利用“交通健康指數”對城市地面道路交通健康水平進行綜合評價診斷路網高延間占比時指數地面道路交通程比交通健康指數交通報告50主要城市選取標準：城市選取路網高延間占比出行核心區面積指標歸一化加權計算50城注：1.“在途車流密度”統計方法為：城市核心區范圍內平均每公里每分鐘在道路上行駛的去重車輛數，統計時段為6點-22點；2.城市影響力考量標準為：是否省會、直轄市、區域中心城市及是否舉辦大型國際會議等。601027第一章城市公共交通運行分析8第一章公共交通計算說明：公共交通出行幸福指數?公共交通是城市交通的重要組成部分，全面客觀地描述城市公共交通整體運行水平，有利于更綜觀地評價城市交通狀況。高德提出“公共交通出行幸福指數”：

效率維度，引入“小汽車與地面公交速度比、全市全天線路運營速度波動率”；時間維度，引入“公共交通與小汽車高峰出行時間比、平均候車時間”；便捷

維度，引入“平均步行距離、平均換乘系數”，構成公共交通幸福六宮格，對城市公共交通運行水平進行綜合評價。?該指數算法沿用國際通用的信息熵法客觀確定評價指標權重（該方法在政府權威部門、社會經濟、學術領域的各類報告中得到廣泛普遍應用）；同時，采用

正負理想解的計算進行排名，最終評分結果代表各城市指標與理想值之間的接近程度；“公共交通出行幸福指數”越高說明離理想值越近，城市公共交

通運行水平越高；指數越低則說明多項指標距離理想值越遠，相對水平越低。?六項指標信息熵權重分配結果顯示，“換乘系數”和“速度波動率”的權重占比最高，換乘系數與公共交通線網銜接、覆蓋率等關系較大；速度波動率與城市公共交通穩定性相關。兩項指標權重最大，一方面從數據層面說明不同城市這兩項指標的方差較大，另一方面亦說明對于出行者來說，出行穩定程度、公交運

營效率對出行體感影響大。六項指標信息熵權重分配權重確定方法——熵值法排名得分方法——平均候車時長1.各項指標運用最大最小值歸一化處理，并1.對于反向指標采用取倒數進行同向處理，6.95%考慮指標的正反向進行調整然后進行數據規范化公共交通與小汽車高峰出行時間比12.87%換乘系數24.50%2.計算第j項指標下第i個樣本值占該指標的比重2.利用歐式距離計算與最優最劣目標的距公共交通與小汽車高離，并乘以權重峰出行時間比16.65%全市全天線路運營速度波動率20.69%3.計算第j項指標的熵值4.計算信息熵冗余度3.計算各評價對象與最優方案的貼近程度小汽車與地面公交速度比18.34%5.計算各項指標權重，最終結果如左圖所示。注：受每個季度年度數據波動影響，各季度年度指標權重、正負理想值存在一定波動；故“幸福指數”僅供季度/年度內城市間橫向比較參考，同城不同季度/年度的“幸福指數”的比較無意義。9第一章公共交通公共交通出行幸福指數?所研究城市在2024年期間，蘭州市、合肥市、濟南市等10個城市的公共交通出行幸福指數較高，說明其公共交通（地面公交+地鐵）運行效率、可靠性，相對其他城市公共交通運行水平的綜合表現較好；?蘭州市公共交通出行幸福指數最高，與正理想值最接近，達到81.48%；深圳市和合肥市分別在超大城市和特大城市中“公共交通出行幸福指數”位列首位。公共交通出行幸福指數超大城市公共交通出行幸福指數大中城市公共交通出行幸福指數深圳市74.37%蘭州市81.48%成都市72.60%大連市76.80%重慶市72.30%哈爾濱市74.51%北京市72.04%長春市74.10%1蘭州成都5哈爾濱7長春4大連3濟南9鄭州28南京合肥武漢市71.17%上海市69.27%廣州市66.91%杭州市62.09%東莞市合肥市濟南市50.79%特大城市公共交通出行幸福指數78.56%78.55%洛陽市烏魯木齊市寧波市廈門市海口市常州市無錫市南寧市南昌市石家莊市貴陽市70.94%68.88%68.54%67.33%67.03%66.83%62.25%62.00%61.20%60.32%57.58%南京市73.29%中山市52.24%鄭州市72.62%惠州市51.79%6深圳西安市沈陽市青島市蘇州市69.69%63.27%61.20%55.75%臺州市紹興市昆明市南通市49.12%48.62%48.08%45.35%注：城市規模來自中華人民共和國住房和城鄉建設部2022年城市建設統計年鑒10第一章公共交通公共交通平均換乘系數?換乘系數反映公交出行中換乘相對量，該值越低，說明公交出行中需要換乘的出行越少，公交出行越便捷。?2024年期間，城市公共交通平均換乘系數整體同比呈多持平或下降趨勢，超大城市、特大城市、中大城市的平均換乘系數（1.574、、）與去年同期相比（1.579、1.520、1.435）差異較小。其中，東莞市、沈陽市、海口市的公交換乘系數分別在超大、特大、中大城市中最小。超大城市換乘系數換乘次數占比中大城市換乘系數換乘次數占比東莞市重慶市深圳市1.57842%34%1.378武漢市62%28%↓降→平→平↓降1.4631.5141.552東莞市重慶市深圳市武漢市54%49%45%29%33%34%海口市哈爾濱市惠州市烏魯木齊市↓降↓降↓降↑升1.3091.3131.374海口市哈爾濱市惠州市烏魯木齊市69%69%63%25%24%26%廣州市→平1.585廣州市41%32%蘭州市→平1.378蘭州市62%27%杭州市→平1.600杭州市40%35%貴陽市↑升1.383貴陽市62%30%成都市上海市北京市→平→平→平特大城市換乘系數1.6141.6191.639成都市上海市北京市39%35%35%34%38%36%換乘次數占比廈門市大連市中山市紹興市洛陽市臺州市→平↓降↓降→平↓降↓降1.3891.3921.4061.4071.4091.451廈門市大連市中山市紹興市洛陽市臺州市61%61%59%59%59%55%29%25%29%26%30%26%沈陽市濟南市青島市南京市西安市蘇州市鄭州市合肥市↓降↓降↑升→平→平→平↑升→平1.4291.4671.4741.5461.5501.5631.5681.575沈陽市濟南市青島市南京市西安市蘇州市鄭州市合肥市57%53%53%45%45%44%43%43%31%30%29%33%34%33%33%36%長春市常州市南寧市石家莊市南通市無錫市南昌市寧波市昆明市→平↓降↓降→平→平→平→平→平→平1.4541.4651.4831.4911.4971.4991.5091.5251.553長春市常州市南寧市石家莊市南通市無錫市南昌市寧波市昆明市55%54%52%51%50%50%49%48%45%31%31%34%33%31%33%35%31%32%直達占比一次換乘占比多次換乘占比32852.1-2016），指標基于高德地圖公交規劃數據計算；取起終點均在該城市的公交規劃數據作為分析對象11第一章公共交通城市高峰期地面公交運行效率?研究城市范圍內海口公交效率與小汽車最接近，常州市公交效率最穩定?將公交運營速度與同時段、同線路的社會車輛速度對比，能夠較直接、客觀地反映公交運行效率與城市交通效率的相對水平，值越小表示兩者速度差距也越小。

研究范圍內的城市在2024年期間，臺州市城市核心區內的高峰期“社會車輛公交車速度比”最小，小汽車速度是公交的1.95倍；此外，海口市、沈陽市速度

比值也小于2，說明其公共交通出行用戶體感良好。?全天線路運營速度波動率，為每條線路全天班次運營速度波動率的加權平均值，反映公交運營速度的變化水平；該值越小，城市公交的運行效率越穩定。研究

范圍內的城市在2024年期間，常州市的“全市全天線路運營速度波動率”最小，公交運營效率最穩定。高峰社會車輛-公交車速比全市全天線路運營速度波動率臺州市1.950常州市10.23%海口市1.978洛陽市10.30%沈陽市1.980合肥市11.18%大連市2.006寧波市11.26%廈門市2.013無錫市11.75%惠州市2.018烏魯木齊市12.22%石家莊市2.038武漢市12.56%無錫市2.041濟南市13.07%南京市2.045南京市13.10%蘭州市2.078蘇州市13.20%注：指標基于各城市全市或核心區內、實時數據質量較高的公交線路計算得到；城市規模來自中華人民共和國住房和城鄉建設部2022年城市建設統計年鑒12第一章公共交通公共交通與小汽車高峰出行時間比?公共交通與小汽車高峰出行時間比，基于早晚高峰時段內的公共交通規劃數據和駕車規劃數據，計算同一組下的公共交通/駕車出行時間比；其中，公共交通包含地面公交和地鐵系統，用以綜合評價城市內公共交通運行效率；?在所研究城市在2024年期間，北京市高峰期公共交通與小汽車高峰出行時間最接近，排名與2023年同期一致，蟬聯公共交通與小汽車高峰出行時間比最優城市；說明該城市早晚高峰期采用公共交通出行的時間效率體感較好；西安市和蘭州市分別在特大城市和中大城市中出行時間比最優；?對大多數城市而言，早高峰的公共交通與小汽車出行時間比略高于晚高峰。在時間效率體感最佳的排名前十城市均呈現這樣的趨勢。高峰公共交通與小汽車出行時間比城市早晚高峰公共交通與小汽車出行時間比4.501234北京市3.5深圳市32.521.51.992.252.24廣州市上海市蘭州市1成都市0.5西安市0武漢市南京市沈陽市早高峰晚高峰注：指標基于高德地圖公交、駕車規劃數據計算；取起終點均在該城市的規劃數據作為分析對象13第一章公共交通公共交通平均步行距離?公共交通平均步行距離指城市中公交系統使用者進出系統、換乘所需的步行距離，該值越低，城市公交出行便捷度越高。?2024年度期間，超大城市、特大城市、大城市的平均步行距離（1185米、米、米）較去年同期（1149米、米、米）均略有上升，主要增幅發生在進/出公共交通系統的步行距離。其中，深圳市、濟南市、哈爾濱市的步行距離分別在超大、特大、中大城市中最小。超大城市平均步行距離（米）公共交通平均步行距離深圳市↑升1097哈爾濱市↑升911廣州市↑升1107烏魯木齊市↓降958武漢市↑升1168廈門市↑升969東莞市↑升1175蘭州市↑升969北京市重慶市上海市成都市杭州市↑升↑升↑升↑升↑升11951212122212351253海口市紹興市大連市長春市貴陽市洛陽市↑升↑升→平↑升↑升↑升102210291094110211031109特大城市平均步行距離（米）常州市↑升1112石家莊市↑升1133濟南市青島市沈陽市西安市↑升↑升↑升↑升1030105010631142中山市惠州市南昌市無錫市寧波市↑升↑升↑升↑升↑升11381138115011541219南京市↑升1152南寧市↑升1225蘇州市↑升1184臺州市↑升1273進出公交系統平均步行距離平均換乘距離鄭州市合肥市↑升↑升12531280昆明市南通市↑升↑升13401361注：指標基于高德地圖公交規劃數據計算；取起終點均在該城市的公交規劃數據作為分析對象排序說明：優先按總步行距離排序，若相同，則按平均步行距離排序。14第一章公共交通城市高峰期地面公交平均候車時長?研究城市范圍內蘭州高峰期地面公交平均候車時長最優?所研究城市范圍內，蘭州市的候車時長為6.87分鐘，在所有城市中最優，且蘭州市受發車頻率影響的候車時長最小；合肥市受交通擾動影響的候車時長在所有城市中最小。重慶市、合肥市的候車時長分別為超大城市、特大城市的最優。高峰期平均候車時長單位：分鐘252015108.37.96.8750候車時長（受發車頻率影響）候車時長（受交通擾動影響）注：指標基于各城市核心區內、實時數據質量較高的公交線路計算得到。高峰期平均候車時長，計算方法參考TCRP165報告中國際通用的方法。15第一章公共交通綠色出行意愿指數?研究城市范圍內北京綠色出行意愿最高，繼續蟬聯榜首。?基于全國50個主要城市的公交&地鐵、騎行和步行路線規劃占總規劃次數的比例，規范化后得出各城市的“綠色出行意愿指數”。2024年期間，綠色出行意愿

最強的城市為北京市，其次為上海市、深圳市、西安市。?從各類綠色出行方式來看，公交&地鐵、騎行、步行出行意愿排名第一的城市分別為北京市、海口市、蘭州市。2024綠色出行意愿指數3.4443.2883.2593.2343.1383.113.0743.0693.0483.04公交&地鐵出行意愿指數北京市騎行出行意愿指數步行出行意愿指數4.096海口市4.919蘭州市4.113西安市3.661南寧市4.543廈門市3.972哈爾濱市貴陽市3.66昆明市4.2613.87北京市上海市深圳市西安市南京市南昌市杭州市哈爾濱市廣州市廈門市16第二章城市地面道路交通分析17第二章城市交通計算說明：交通健康指數?隨著城市交通復雜性增加和智能交通的飛速發展，單一指標的評價和診斷已不能滿足我國交通運行的多樣化評測。高德運用城市交通診

斷評價模型“交通健康指數”綜合性評價方法，全面刻畫城市交通運行狀況。該指數由六項交通運行指標組成，對城市進行全方位立體

化運行健康評價分析。?交通健康指數算法沿用國際通用的信息熵方法確定評價指標權重（該方法在政府權威部門、社會經濟及學術領域報告中已經普遍應用），并采用正負理想解的計算進行排名，最終評分結果代表各城市六宮格指標與理想值之間的接近程度，值越接近1，表示評價對象越優秀。六項指標信息熵權重分配權重確定方法——熵值法1.各項指標運用最大最小值歸一化處理，并排名得分方法——1.利用歷史數據固定TOPSIS的最優最劣值效率-道路運行速度偏差率時間-路網高延時運行時間占比考慮指標的正反向進行調整2.計算第j項指標下第i個樣本值占該指標的2.運用固定的最優最劣值對數據進行歸一化處理，并考慮指標的正反向進行調整14.87%17.06%比重效率-高峰平均速度14.35%16.90%時間-路網高峰行程延時指數3.計算第j項指標的熵值3.利用歐式距離計算與最優最劣目標的距離，并乘以權重20.80%16.02%4.計算信息熵冗余度4.計算各評價對象與最優方案的貼近程度空間-常發擁堵路段里程比空間-路網高峰擁堵路段里程比5.計算各項指標權重注：“交通健康指數”越高說明離理想值越近，城市運行相對越健康；指數越低則說明多項指標距離理想值越遠，相對越不健康。1，表示評價對象越優秀。在城市健康指數中，所得結果即代表著該城市健康水平與最優目標的接近百分比。六項分指標解釋說明詳見附錄。18第二章城市交通2024中國主要城市交通亞健康與健康排名?將全國50個主要城市的“交通健康指數”均值作為健康、亞健康臨界值，也就是健康水平線；高于健康水平線的城市為交通健康城市，數據顯示：?2024交通亞健康指數排名第一的是烏魯木齊市，其交通健康指數為50.5%，其次是蘭州、北京、西安、廣州、成都、海口、濟南、上海、

長沙；北京較去年同期提升最高，同比變化率高達5.22%；?2024交通健康指數排名中，南通繼續蟬聯交通健康指數榜首，其交通健康指數為73.2%，其次是紹興、臺州、洛陽、惠州、南寧、常州、寧波、唐山、蘇州。2024中國主要城市交通亞健康排名2024中國主要城市交通健康排名序號城市名稱交通健康指數同比變化率序號城市名稱交通健康指數同比變化率1烏魯木齊市50.5%↓0.88%1南通市73.3%↑0.50%2蘭州市51.7%↑1.68%2紹興市72.4%↑0.92%3北京市52.5%↑5.22%3臺州市69.1%↓0.39%4西安市52.8%↑3.25%4洛陽市68.3%↓1.45%5廣州市53.0%↑5.66%5惠州市67.9%↑0.90%6成都市54.2%↑1.01%6南寧市67.6%↓0.03%7海口市54.9%↓0.38%7常州市67.2%↓0.29%8濟南市55.2%↑0.78%8寧波市67.1%↑0.41%9上海市55.3%↑1.69%9唐山市66.9%↑3.69%10長沙市55.5%↑4.54%10蘇州市66.9%↑0.04%19第二章城市交通汽車保有量分類——2024中國主要城市“交通健康指數”?衡量及對比不同城市交通運行狀況需充分考慮城市間交通發展規模的差異性，為準確反映城市的真實交通運行體量，報告采用公安部交通

管理局發布的截至2024年末全國汽車保有量數據及各地政府公開數據，將城市分為“超400萬”、“超300萬”、“超200萬”、“200萬

以下”四檔對城市間交通狀況進行綜合考量。?結果顯示：超400萬輛的城市中蘇州交通健康指數最高；超萬輛的城市中寧波得分最高；超萬輛城市中南通得分最高200萬輛以下城市中紹興得分最高。汽車保有量“超萬輛”汽車保有量“超萬輛”汽車保有量“超萬輛”汽車保有量“萬輛以下”排名城市交通健康指數↓排名城市交通健康指數↓排名城市交通健康指數↓排名城市交通健康指數↓1蘇州市66.8%2杭州市65.7%3東莞市64.1%1寧波市67.1%2佛山市65.4%1南通市73.3%2臺州市69.1%3南寧市67.6%4唐山市66.9%1紹興市72.4%2洛陽市68.3%3惠州市67.9%4常州市67.2%4鄭州市63.6%5天津市62.9%6武漢市58.9%7重慶市57.7%8深圳市56.5%9上海市55.3%3石家莊市63.8%4青島市61.9%5南京市59.8%6長沙市55.5%5合肥市66.4%6無錫市66.1%7溫州市66.1%8貴陽市63.3%9煙臺市62.2%10太原市61.7%11昆明市61.1%5中山市65.9%6南昌市64.8%7廈門市64.2%8銀川市63.0%9呼和浩特市62.8%10福州市62.4%11拉薩市59.1%10成都市54.2%11西安市52.8%12北京市52.5%7濟南市55.3%8廣州市53.0%12長春市58.5%13大連市58.2%14沈陽市57.8%15哈爾濱市57.1%12西寧市56.9%13海口市54.9%14蘭州市51.7%15烏魯木齊市50.5%/s/toTCYv2YNwP8c1Xmi-5q4g20第二章城市交通同比分析——50城中有21城擁堵同比下降，1城上升，28城持平?同比2023，2024全國50個主要城市中有21個城市路網高峰行程延時指數下降，占比42%1個城市路網高峰行程延時指數上升，占比

2%；28個城市基本持平，占比56%；?擁堵下降城市中長春降幅最大，其次是石家莊、廣州、重慶等。50城市路網高峰行程延時指數同比變化分布擁堵同比下降城市擁堵延時指數變化率(%)上升長春市-7.07%2%石家莊市-6.28%廣州市-4.32%下降重慶市-4.04%42%持平沈陽市-3.34%56%唐山市-3.19%中山市-3.11%武漢市-3.10%持平下降上升青島市-2.87%北京市-2.86%-5.00%0.00%注：擁堵增加1.5%到減少1.5%間視為持平21第二章城市交通城市掃描——高峰平均車速?全國50個主要城市中，城市分別為南通、紹興、石家莊、蘇州、常州、臺州、合肥、洛陽、鄭州、呼和浩特；?城市自由流速度方面，汽車保有量超400萬的城市中，蘇州自由流速度最高，達48.75公里/小時；汽車保有量超300萬、超200萬、200萬以下自由流速度最高的城市分別為石家莊、南通、呼和浩特。城市高峰平均車速排名35.2231.4730.5930.2430.0229.7229.5129.329.1629.16南通市紹興市蘇州市石家莊市臺州市合肥市廈門市貴陽市常州市鄭州市50城市自由流速度排名——按汽車保有量48.7549.5150.849.0922第二章城市交通城市掃描——道路運行速度偏差率?2024期間全國50個主要城市中海口道路運行速度偏差率最高，為8.47%，表明其道路運行速度波動較大，速度波動大意味著其每日出行時間相對不固定；?其次是烏魯木齊、石家莊、濟南、武漢、蘭州、成都、重慶、長沙、南昌。中國主要城市道路運行速度偏差率城市高峰時段平均速度變化趨勢(%)(公里)60海口市8.47%海口烏魯木齊烏魯木齊市7.74%石家莊市6.94%40臺風濟南市6.88%武漢市6.69%20蘭州市6.55%暴雨成都市6.48%重慶市6.37%0長沙市6.30%南昌市6.26%23第二章城市交通城市掃描——北京常發擁堵路段里程比最高?2024城市六宮格中“常發擁堵路段里程比”指標北京市相對較高，其中東三環北路(由北向南)累計嚴重擁堵時長最高，時長高達1625小時。?其次是建國門外大街(由東向西)及菜戶營南路由南向北)工作日累計嚴重擁堵時長分別為1461小時、1330小時。北京市常發擁堵路段分布北京市工作日常發擁堵路段東三環北路-北向南1625建國門外大街-東向西1461菜戶營南路-南向北1330東三環中路-南向北1178東三環南路-南向北1100西二環-南向北1030西三環中路-北向南976東四環北路-北向南953西三環中路-南向北937東四環中路-南向北93224第二章城市交通高速公路運行態勢——2024北京高速擁堵里程占比最高?2024期間，全國高速擁堵里程占比在正月初七（假期倒數第二天）達到峰值；同比去年擁堵峰值有下降但持續天數增加一天。?31個省（自治區、直轄市）中北京高速擁堵里程占比最高，其次是上海、廣東、江蘇等，山東高速擁堵里程占比最低。全國高速每日擁堵變化趨勢0.02正月初七202420230.0150.010.00501/1/242/1/243/1/244/1/245/1/246/1/247/1/248/1/249/1/2410/1/2411/1/2412/1/2431個省（自治區、直轄市）高速擁堵里程占比排名1.13%

1.00%0.04%25附錄A：名詞解釋關鍵詞解釋定義關鍵詞解釋定義交通健康指數由六項交通運行指標組成，表示城市交通健康水平與最優目標的接近百分比，指數越高說明離理想值越近，城市交通運行相對健康，反之越不健康路網高延時運行時間占比道路網交通擁堵延時指數高于1.5的累計時長占全天時長的比例，從時間分布的角度反映路網擁堵程度和變化趨勢路網行程延時指數（擁堵延時指數）實際旅行時間與自由流（暢通）狀態下旅行時間的比值，值越大出行延時越高路網擁堵路段里程比道路處于擁堵、嚴重擁堵的路段里程占總發布里程的比例，從空間分布的角度反映道路網交通擁堵的影響范圍常發擁堵路段里程比道路網中以一定頻率出現嚴重擁堵的路段里程比例，從空間分布的角度反映交通擁堵發生的聚集性城市規模劃分標準是由《關于調整城市規模劃分標準的通知》明確提出的城市劃分標準，即新的城市規模劃分標準以城區常住人口為統計口徑，將城市劃分為五類七檔：小城市、Ⅰ型小城市、Ⅱ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。報告中人口統計數據來自中華人民共和國住房和城鄉建設部2022年城市建設統計年鑒城市類型城市主干路是城市道路網的骨架，為連接城市各區的干路，以交通功能為主駕車活力指數當前駕車出行量與歷史正常水平下駕車出行量的比值，從駕車出行角度來反映和刻畫城市交通流的恢復情況，小于1表示未恢復正常水平平均旅行速度城市范圍內車輛行駛的平均速度公共交通出行幸福指數由六項公共交通運行指標組成，表示城市公共交通運行水平與最優目標的接近百分比，指數越高說明離理想值越近，城市公共交通運行水平越高；反之離理想值越遠，相對水平越低道路運行速度偏差率城市范圍內道路每日速度標準差與平均速度的比值，值越大速度變化越大，從相對角度反映速度變化的差異和離散程度擁堵延時時間擁堵延時時間=交通擁堵通過的旅行時間-自由流通過的旅行時間平均候車時長為城市人車出行活躍核心區內，工作日早晚高峰時期，假定乘客隨機到達服從均勻分布的情況下，乘客的平均候車時長。計算方法參考報告中國際通用的方法平均旅行長度城市范圍內平均的旅行長度平均旅行時間城市范圍內平均的旅行時間公共交通與小汽車高峰出行時間比基于早晚高峰時段內的公共交通規劃數據和駕車規劃數據，計算同一組下的公共交通/駕車出行時間比；其中，公共交通包含地面公交和地鐵系統，用以綜合評價城市內公共交通運行效率平均延遲時間城市范圍內平均的延遲時間最擁堵的一天城市在某時間范圍內擁堵延時指數最高的一天平均步行距離公共交通平均步行距離指城市中公交系統使用者進出系統、換乘所需的步行距離，該值越低，城市公交出行便捷度越高熱點商圈城市中人流多、車流多、商業貿易發達的區域每天通勤延時每天上班或下班堵車時間小汽車與地面公交速度比為城市人車出行活躍核心區內，工作日早晚高峰時期，同期同線路社會車輛速度與公交車運營速度的比值道路高峰出行平均速度某條道路上，早晚高峰期車輛的平均行駛速度道路高峰出行旅行時間某條道路上，早晚高峰期車輛的平均旅行時間全市全天線路運營速度波動率為每條線路全天班次運營速度波動率的加權平均值，反映公交運營速度的變化水平；值越小、速度波動越小、運行效率越穩定道路高峰出行延時時間某條道路上，早晚高峰道路的延時時間；延時時間交通擁堵通過的旅行時間-自由流通過的旅行時間換乘系數乘車出行人次與換乘人次之和除以乘車出行人次（含地面公交、地鐵內部換乘和地面公交、地鐵間換乘）道路自由流速度某條道路上，不受堵車影響，車輛自由通過狀態下的平均車速，通常在夜間軌道交通銜接率周邊150m內有公共汽電車站點的軌道交通站點出入口與全部站點出入口之比道路自由流旅行時間某條道路上，不受堵車影響，車輛自由通過狀態下的平均旅行時間，通常在夜間站點500米步導可達性站點500米半徑范圍內，到達站點的實際步行距離在500米之內的規劃次數占總規劃次數的比例26附錄B：數據表2024中國主要城市交通運行數據表1序號城市交通可比性評價道路交通運行評價公共交通運行評價高速運行評價汽車保有量所屬區間交通健康指數交通健康指數同比變化率路網高峰行程延時指數路網高峰行程延時指數同比變化率高峰平均速度（公里小時）公共交通出行幸福指數高速日均擁堵里程占比1蘇州市超400萬66.8%0.04%1.594-0.38%30.5955.8%0.53%2杭州市超400萬65.7%-0.16%1.5780.52%27.7162.1%0.27%3東莞市超400萬64.1%1.08%1.579-0.94%28.3850.8%1.10%4鄭州市超400萬63.6%0.15%1.644-0.43%29.1672.6%0.16%5天津市超400萬62.9%2.62%1.691-2.65%27.60-0.14%6武漢市超400萬58.9%4.31%1.742-3.10%27.7071.2%0.24%7重慶市超400萬57.7%6.11%1.789-4.04%27.0972.3%0.16%8深圳市超400萬56.5%3.48%1.670-1.74%25.3374.4%1.60%9上海市超400萬55.3%1.69%1.778-1.45%23.2469.3%1.00%10成都市超400萬54.2%1.01%1.8240.14%23.9472.6%0.33%11西安市超400萬52.8%3.25%1.849-1.27%23.3169.7%0.39%12北京市超400萬52.5%5.22%1.870-2.86%23.7872.0%1.13%13寧波市超300萬67.1%0.41%1.577-0.35%27.8368.5%0.16%14佛山市超300萬65.4%3.48%1.605-2.40%28.85-0.28%15石家莊市超300萬63.8%8.32%1.637-6.28%30.2460.3%0.11%16青島市超300萬61.9%2.50%1.738-2.87%26.6461.2%0.06%17南京市超300萬59.8%0.95%1.749-0.82%25.8873.3%0.39%18長沙市超300萬55.5%4.54%1.827-2.40%23.00-0.20%19濟南市超300萬55.3%0.78%1.887-0.63%23.9778.6%0.05%20廣州市超300萬53.0%5.66%1.708-4.32%25.1566.9%0.80%21南通市超200萬73.3%0.50%1.443-0.78%35.2245.4%0.18%22臺州市超200萬69.1%-0.39%1.535-0.15%30.0249.1%0.14%23南寧市超200萬67.6%-0.03%1.519-0.46%27.9462.0%0.03%24唐山市超200萬66.9%3.69%1.598-3.19%28.89-0.10%25合肥市超200萬66.4%0.84%1.581-0.89%29.7278.6%0.17%27附錄