滴滴出行今日發布《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分析。其中，受春節返鄉人潮影響，報告期內北京、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

據悉，《報告》所使用的交通運行指數TTI，是指衡量交通運行狀態的指數，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據，TTI 指數越高，代表道路越擁堵。根據今年第一季度交通運行指數整體變化趨勢，1月份最為擁堵，2月份恰逢春節，交通運行情況最佳，3月擁堵情況再度回升。

縱觀各城市交通運行情況，報告期內西安全天交通運行指數為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，春節是闔家團聚的傳統節日，很多人從所在的城市返回家鄉，一線城市的出行需求減少，道路擁堵情況有所好轉。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域方面，在哈爾濱，“職工街：工農大街，城鄉路”路段最為擁堵，平均交通運行指數為5.771;最擁堵的區域則是樂松廣場附近，TTI指數為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指數整體低于哈爾濱擁堵路段，擁堵區域包括小寨、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、三馬路等區域。

典型城市擁堵分析，信號燈表現需關注

去年4月，滴滴出行發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以內，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，晚高峰出現在17點到18點之間，在下雪天氣，擁堵狀況加劇且持續時間更長。比如今年1月部分日期，降雪導致擁堵時間從早上7點延續到晚上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》對信號燈延時數據進行分析。比如在最擁堵的區域樂松廣場附近，和平路和體育街交叉的路口信號燈，早高峰延時為123.79秒，與該時間段內道路嚴重擁堵現象較為一致;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域的車流量增加，有可能是加劇區域擁堵的重要原因之一。同樣的情況，也出現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設施，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、失調等指數，對城市路口運行狀況進行科學評估。比如在濟南，評估結果顯示，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、市中區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，網約車已經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據，分析了一線城市交通樞紐網約車換乘效率，通過旅客換乘時所需要的時間和距離成本，分析交通樞紐內部設計、外部道路情況等因素對換乘效率的影響。據悉，這也是滴滴出行首次在交通出行報告中對網約車換乘效率進行分析，將為未來交通樞紐的管理、規劃和設計提供參考價值。

數據顯示，在機場網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約車專用通道和蓄車區，方便網約車進入候客區和乘客找到上車點，縮短換乘時間。而夜間的網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域。《報告》推測原因為廣州南站等設立了固定的網約車相關區域，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》建議對網約車停靠點、接駕路線等進行規劃和引導，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，春節帶來了大量的人口流動，被稱為“每年最大規模的人口遷徙”。因而在《報告》的城市出行部分，滴滴出行與聯通大數據深度合作，對春節前后一線城市人口流動進行分析，所用的數據基礎包含交通出行數據和聯通大數據，并且覆蓋節前返鄉和節后返城人群，從而能夠詳實地對人口流動相關的民生狀態進行畫像。

《報告》綜合聯通大數據和滴滴順風車數據發現，北京、上海返鄉高峰在2月14日，相比廣州、深圳的2月10日晚了四天;春節假期之后，北京、上海返城峰值出現在正月初六，廣州、深圳峰值為正月初七。返鄉晚而返城早，從一定程度上表明在北京、上海工作的人更加辛苦。交通出行數據還顯示，從北京返鄉的目的城市主要為廊坊、保定和張家口，上海返鄉目的地城市主要為蘇州、南通和鹽城，廣州返鄉目的地城市主要為佛山、東莞和深圳，這些數據也說明，順風車已經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，北上廣深未返城總人數達到625萬，其中年齡結構中占比最大的是26 至 35 歲，大部分為白領和外來務工人員，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、安徽的人分別占據了前三，另外上海、廣州、深圳三個城市未返城人群的區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布了春季出游趨勢研究報告，結合滴滴出行數據和飛豬旅游數據，對今年春游的熱門目的城市、出發城市、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據資源規模、數據種類、來源等越來越豐富，對于交通出行及民生發展的研究更為深入、詳實，從而為交通、旅游、城市規劃等相關機構及消費者提供借鑒價值，讓數據更好地服務于經濟社會發展。

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