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    滴滴第一季度交通出行報告:北上廣深擁堵排名均下降

    滴滴出行今日發(fā)布《2018第一季度城市交通出行報告》(以下簡稱《報告》),對今年第一季度重點城市的交通運行情況進行系統(tǒng)分析。其中,受春節(jié)返鄉(xiāng)人潮影響,報告期內(nèi)北京、上海、廣州、深圳一線城市擁堵排名均有不同程度的降低。

    城市擁堵排名,西安超哈爾濱位居第一

    據(jù)悉,《報告》所使用的交通運行指數(shù)TTI,是指衡量交通運行狀態(tài)的指數(shù),即實際出行耗時除以自由流條件下出行耗時所得的最終數(shù)據(jù),TTI 指數(shù)越高,代表道路越擁堵。根據(jù)今年第一季度交通運行指數(shù)整體變化趨勢,1月份最為擁堵,2月份恰逢春節(jié),交通運行情況最佳,3月?lián)矶虑闆r再度回升。

    縱觀各城市交通運行情況,報告期內(nèi)西安全天交通運行指數(shù)為1.62,雖然相比去年第四季度降低了0.1%,但是其擁堵狀況位居全國首位。上一季度的“堵城”哈爾濱,交通運行指數(shù)降低了6.3%,在全國十大擁堵城市中位居第二,長春、重慶、呼和浩特、沈陽等緊隨其后,南京、合肥則是首次進入前十。

    《報告》還公布了早高峰、晚高峰的擁堵城市排行,其中早高峰期,哈爾濱、長春、沈陽依次位于前三名,北京、上海等一線城市排名下降,部分二線城市擁堵排名則上升;在晚高峰期,西安擁堵程度排名第一,其后依次為哈爾濱、重慶、合肥等城市。

    從《報告》中也可以看到,春節(jié)是闔家團聚的傳統(tǒng)節(jié)日,很多人從所在的城市返回家鄉(xiāng),一線城市的出行需求減少,道路擁堵情況有所好轉(zhuǎn)。比如北京,在上一季度的全天、早高峰、晚高峰的擁堵排名都很高,到了今年第一季度,則分別降低到第十名、第四名和第五名。此外,上海、廣州等城市交通運行指數(shù)均降低,特別是廣州和深圳,無論是全天還是早晚高峰期,都沒有進入擁堵城市前十。

    交通出行高峰期的擁堵路段和區(qū)域方面,在哈爾濱,“職工街:工農(nóng)大街,城鄉(xiāng)路”路段最為擁堵,平均交通運行指數(shù)為5.771;最擁堵的區(qū)域則是樂松廣場附近,TTI指數(shù)為1.993。在西安,鳳城一路、灃惠路北段等路段接近嚴重擁堵,不過TTI指數(shù)整體低于哈爾濱擁堵路段,擁堵區(qū)域包括小寨、電子城、鐘樓等等。長春的“擁堵之最”,分別是珠江路、東七條路、前進大街等路段,以及長春南站、新民廣場、三馬路等區(qū)域。

    典型城市擁堵分析,信號燈表現(xiàn)需關(guān)注

    去年4月,滴滴出行發(fā)布了全國重點城市交通運行報告,在之后的多份季度報告和全年度報告里,哈爾濱交通較為擁堵。本期《報告》以哈爾濱為例,從時間、空間等多個維度分析道路擁堵的特征。

    《報告》顯示,哈爾濱在工作日具有明顯的早高峰和晚高峰,其中早高峰擁堵狀況主要分布在二環(huán)以內(nèi),晚高峰擁堵范圍則相對較小,并且更加分散,推測主要是由于人們下班時間較為分散所致。從時間上看,早高峰為8點到9點,晚高峰出現(xiàn)在17點到18點之間,在下雪天氣,擁堵狀況加劇且持續(xù)時間更長。比如今年1月部分日期,降雪導致?lián)矶聲r間從早上7點延續(xù)到晚上19點,其中多個時間段為嚴重擁堵。

    具體到擁堵較為嚴重的位置,《報告》對信號燈延時數(shù)據(jù)進行分析。比如在最擁堵的區(qū)域樂松廣場附近,和平路和體育街交叉的路口信號燈,早高峰延時為123.79秒,與該時間段內(nèi)道路嚴重擁堵現(xiàn)象較為一致;晚高峰時,樂松廣場的“和興路-哈平路”信號燈延時101.83秒,延時值較長,而通過該路口進入樂松廣場區(qū)域的車流量增加,有可能是加劇區(qū)域擁堵的重要原因之一。同樣的情況,也出現(xiàn)在最擁堵路段職工街附近的部分信號燈上,《報告》建議對這些路口信號燈配時進行深入診斷。

    信號燈是引導交通運行的重要基礎(chǔ)設(shè)施,提升信號燈運行效率,有助于緩解城市交通擁堵狀況。去年,滴滴出行與二十多個城市交通管理部門合作,在濟南、武漢等城市部署了1200多個智慧信號燈,交通延誤時間平均下降了10%到20%。在本期《報告》中,滴滴出行智慧交通團隊使用飽和、失衡、溢流、失調(diào)等指數(shù),對城市路口運行狀況進行科學評估。比如在濟南,評估結(jié)果顯示,濟南全城工作日早晚高峰大部分交叉口綠燈時間分配均衡,而歷下區(qū)、市中區(qū)部分路口在工作日高峰期存在溢流問題,有一定提升空間。

    交通樞紐換乘效率縱覽,深圳機場、火車站用時較短

    如今,網(wǎng)約車已經(jīng)廣泛滲透到人們的日常生活里,很多人在機場或火車站選擇用手機預約一輛車,以更快地解決換乘問題。本次《報告》里,滴滴出行基于大量的交通出行數(shù)據(jù),分析了一線城市交通樞紐網(wǎng)約車換乘效率,通過旅客換乘時所需要的時間和距離成本,分析交通樞紐內(nèi)部設(shè)計、外部道路情況等因素對換乘效率的影響。據(jù)悉,這也是滴滴出行首次在交通出行報告中對網(wǎng)約車換乘效率進行分析,將為未來交通樞紐的管理、規(guī)劃和設(shè)計提供參考價值。

    數(shù)據(jù)顯示,在機場網(wǎng)約車全天換乘效率排名中,北京南苑國際機場效率最高,換乘時間平均為5.9分鐘,之后依次為深圳寶安國際機場、北京首都國際機場等等,上海浦東國際機場換乘效率最低,需要10.4分鐘。北京南苑機場之所以換乘快,推測主要原因為機場規(guī)模小,乘客能夠很快到達上車點。特別需要指出的是,深圳機場從去年初就啟用全國第一條網(wǎng)約車專用通道和蓄車區(qū),方便網(wǎng)約車進入候客區(qū)和乘客找到上車點,縮短換乘時間。而夜間的網(wǎng)約車換乘效率情況排名也顯示,深圳寶安機場位居第一。

    火車站方面,網(wǎng)約車全天換乘效率最高的是深圳北站,換乘時間為7分鐘左右,換乘效率最低的后三位分別是北京站、北京南站和上海虹橋站。另外根據(jù)乘客下單點熱力圖分析,深圳北站和廣州南站下單點主要集中在火車站周邊,而北京南站和上海虹橋站在鐵路沿線也有明顯的下單熱點區(qū)域。《報告》推測原因為廣州南站等設(shè)立了固定的網(wǎng)約車相關(guān)區(qū)域,只有當乘客無法預期換乘時間時,才會在未進站停靠就提前下單。其結(jié)果,是導致北京南站、上海虹橋站的司機等待時間比較長,同時整體換乘時間也較長。《報告》建議對網(wǎng)約車停靠點、接駕路線等進行規(guī)劃和引導,避免盲目前提下單,提升交通樞紐換乘效率。

    聚焦一線城市春運客流,北京上海“晚出早歸”

    報告期內(nèi),春節(jié)帶來了大量的人口流動,被稱為“每年最大規(guī)模的人口遷徙”。因而在《報告》的城市出行部分,滴滴出行與聯(lián)通大數(shù)據(jù)深度合作,對春節(jié)前后一線城市人口流動進行分析,所用的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)包含交通出行數(shù)據(jù)和聯(lián)通大數(shù)據(jù),并且覆蓋節(jié)前返鄉(xiāng)和節(jié)后返城人群,從而能夠詳實地對人口流動相關(guān)的民生狀態(tài)進行畫像。

    《報告》綜合聯(lián)通大數(shù)據(jù)和滴滴順風車數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn),北京、上海返鄉(xiāng)高峰在2月14日,相比廣州、深圳的2月10日晚了四天;春節(jié)假期之后,北京、上海返城峰值出現(xiàn)在正月初六,廣州、深圳峰值為正月初七。返鄉(xiāng)晚而返城早,從一定程度上表明在北京、上海工作的人更加辛苦。交通出行數(shù)據(jù)還顯示,從北京返鄉(xiāng)的目的城市主要為廊坊、保定和張家口,上海返鄉(xiāng)目的地城市主要為蘇州、南通和鹽城,廣州返鄉(xiāng)目的地城市主要為佛山、東莞和深圳,這些數(shù)據(jù)也說明,順風車已經(jīng)成為短途出行的重要交通工具。

    同時,《報告》還對未返城人口做了畫像:2月19日至3月2日,北上廣深未返城總?cè)藬?shù)達到625萬,其中年齡結(jié)構(gòu)中占比最大的是26 至 35 歲,大部分為白領(lǐng)和外來務工人員,推測原因為二線城市崛起或推出人才吸引政策,帶來了更多的工作機會。從未返城人群所在的地方來看,北京未返城人群中,黑龍江、河南、安徽的人分別占據(jù)了前三,另外上海、廣州、深圳三個城市未返城人群的區(qū)域分布雖然有所差異,但是來自河南的人群所占比重均進入前兩名。

    在本期《報告》里,滴滴還與飛豬合作發(fā)布了春季出游趨勢研究報告,結(jié)合滴滴出行數(shù)據(jù)和飛豬旅游數(shù)據(jù),對今年春游的熱門目的城市、出發(fā)城市、旅游景點、出游方式等做了詳細的分析。可見,從去年起,滴滴出行在報告中所使用的數(shù)據(jù)資源規(guī)模、數(shù)據(jù)種類、來源等越來越豐富,對于交通出行及民生發(fā)展的研究更為深入、詳實,從而為交通、旅游、城市規(guī)劃等相關(guān)機構(gòu)及消費者提供借鑒價值,讓數(shù)據(jù)更好地服務于經(jīng)濟社會發(fā)展。

    (新媒體責編:news1166)

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