百度地图-2020年第1季度中国城市交通报告-2020.4-28页_8mb

2020年第1季度中国城市交通报告总结

核心内容

本报告由百度地图联合清华大学数据科学研究院交通大数据研究中心、同济大学交通科学与技术研究院共同编写，基于百度地图海量交通数据，对2020年第一季度中国城市交通拥堵状况进行分析，同时探讨疫情对城市交通的影响。

主要观点

• 交通拥堵状况：受新冠疫情影响，全国城市交通出行强度下降，交通拥堵水平普遍降低。一线及新一线城市中，北京、武汉、东莞、重庆、天津的通勤高峰拥堵指数环比2019年第四季度降幅最大。
• 交通拥堵评价工具套件：百度地图推出了一套交通拥堵评价工具，包括拥堵六维特征画像工具、重点道路监控工具、重点交通片区监控工具、拥堵影响系数分析工具、瓶颈点段提取工具和拥堵路段交通流OD分析工具，用于交通拥堵监测、分析和治理。
• 疫情对交通的影响：疫情对城市交通产生了显著影响，尤其是在复工复产阶段。部分城市通勤高峰拥堵指数高于去年同期，表明机动车出行强度增加。同时，私家车出行频率在疫情后有所上升。
• 问卷调查结果：调查显示，有私家车的受访者中，约75%的人表示疫情后会增加使用私家车出行的频率。

关键信息

交通拥堵评价工具套件

• 拥堵六维特征画像工具：评估高峰拥堵指数、高峰车速波动系数、严重拥堵路段里程占比、区域间拥堵不均衡系数、常发性严重拥堵路段里程占比和严重拥堵持续时间。
• 重点道路监控工具：支持任意道路的分组配置和实时监测。
• 重点交通片区监控工具：支持自定义交通片区的配置，便于对重点区域进行监控。
• 拥堵影响系数分析工具：用于量化特定路段或区域对城市交通拥堵的影响。
• 瓶颈点段提取工具：提取最堵路段和路口，用于重点管控和优化。
• 拥堵路段交通流OD分析工具：分析拥堵路段的车辆流向及占比，辅助交通组织优化。

疫情专题分析

上海市疫情期间交通拥堵分析

• 分析时段划分：将复工复产阶段划分为五个分析时段，分析各时段交通运行状况。
• 分析方法：通过奇异值分解提取三个最主要的速度时空变化模式。
• 模式1：相对稳定的速度变化，表明交通运行逐渐恢复至疫情前水平。
• 模式2：受通勤影响较大的速度变化，表明通勤需求正在恢复。
• 模式3：受疫情影响的局部变化，主要出现在1月23日至3月8日期间。

全国重点城市疫情期间交通影响分析

• 复工指数与拥堵指数关系：复工指数与交通拥堵指数相对值呈正相关，表明随着复工复产推进，交通拥堵水平逐步上升。
• 部分城市拥堵恢复情况：如西安、杭州、成都、广州在3月下旬的高峰拥堵指数高于去年同期，重庆、南京、深圳、上海则与去年同期基本持平。
• 问卷调查结果：有私家车的受访者中，约75%表示疫情后会增加使用私家车出行的频率。

产品及服务矩阵

百度地图智慧交通产品包括：

• 交通大数据报告：利用大数据洞见城市与交通趋势。
• 百度专网地图 (DuGIS)：深度赋能专网地图个性化应用。
• 智慧诱导屏发布平台：行业领先的诱导屏底板发布平台。
• AI路况播报平台：科技赋能、播报新声。
• 交通信息发布与研判平台：赋能交警“情指勤督”一体化高效警务。
• 智慧信号灯解决方案：优化交通信号配时。
• MapV Pro 交通可视化大屏解决方案：完美呈现交通业务大数据全景。
• 道路物联网服务平台：实现交通万物互联。
• 节假日出行仪表盘：洞察节假日国民迁徙状况。
• 车流迁徙态势感知平台：洞悉城市车流脉动。
• 专网交通大数据API服务：以互联网交通大数据支撑专网业务平台建设。
• 专网路况服务：在专网内实时、精准感知路网动态。

联合实验室

• 成立背景：为响应《交通强国建设纲要》，推动产学研用深度融合，百度地图于2019年12月成立了“百度地图智能交通联合实验室”。
• 首批入驻单位：包括交通运输部公路院、公安部交通管理科学研究所、清华大学、交通运输部科学研究院、公安部道路交通安全研究中心、东南大学、中国城市规划设计研究院、北京交通发展研究院、北方工业大学等。
• 愿景与价值观：实验室愿景是科技推动交通智能化升级，价值观是开放、协作、共融。
• 运营模式：百度地图搭建平台，开放交通大数据合作伙伴入驻，共同推进交通智能化发展。

建议与展望

• 数据应用：建议更多交通管理部门和研究机构利用百度地图的交通大数据进行交通治理和研究。
• 未来方向：百度地图将持续完善交通大数据监测和评价体系，推动新技术与交通行业的深度融合，助力交通强国建设。