11月3日，高德地图联合交通运输部科学研究院、清华大学戴姆勒可持续交通研究中心、阿里云、清华同衡规划设计研究院等权威机构正式发布了《2016年第三季度中国主要城市交通分析报告》（以下简称“报告”）。报告显示，与去年同期相比，46个主要城市中有40个城市有不同程度的加重趋势，其中石家庄拥堵延时指数上升16.1，全国拥堵加重最明显。而6个下降的城市中，杭州拥堵缓解幅度最大，拥堵延时指数下降19.9。
据悉，报告公布了2016年度第三季度中国堵城排行榜，首次揭示了最新TOP100榜单。榜单显示，今年三季度，哈尔滨重回首堵，高峰拥堵延时指数为2.176，而济南紧随其后，高峰拥堵延时指数为2.162，二者不相上下，其余进入TOP10榜单的城市依次为北京、昆明、兰州、大连、重庆、广州、西安、青岛。榜单还显示，本季传统堵城杭州、深圳、上海、成都等被纷纷挤出排行榜前十，而大量二、三线城市排名持续上升，甚至赶超一线城市。
报告还针对三季度高德地图用户自驾游行为进行了分析，发现热门自驾游路线主要集中在京津冀、成渝、甘肃青海等区域，其中最热门自驾游城市路线为昆明-大理-丽江，北京用户最爱自驾游。与此同时，报告针对北京市出租车的出行数据进行研究，发现北京约有16.4的出行需求基本相同，说明拼车、顺风车出行市场的潜力巨大。
此外，报告针对我国主要城市的高峰拥堵延时指数、GDP、月平均工资、雾霾、房价五个维度，通过离差标准化后加上相应的权重，最终得出了“中国逃离城市排行榜”和“中国宜居城市排行榜”。榜单显示，济南是最应逃离的城市，而泉州是最宜居住的城市。另外，通过两份榜单发现，TOP10“逃离”城市全部分布在北方，而TOP10“宜居”城市全部分布在南方，说明南方比北方宜居。
哈尔滨重回首堵二线城市拥堵赶超一线
报告显示，2016年第三季度中国堵城排行榜TOP10依次为哈尔滨、济南、北京、昆明、兰州、大连、重庆、广州、西安、青岛。其中，哈尔滨继2014年第四季度成功登上首堵后，这是第二次“登顶”，而根据以往的拥堵排名来看，哈尔滨一直在逐步上升，今年二季度就位于第二名，仅次于北京。
据了解，本季度哈尔滨的高峰拥堵延时指数为2.176，这意味着哈尔滨市民高峰期驾车出行所花费的时间是畅通情况下的2.176倍。而根据市民因拥堵而造成的时间成本计算，哈尔滨通勤族每月因拥堵造成的时间成本达580元，高于今年二季度的568元。此外，新兴堵城济南本次排名位于第二，高峰拥堵延时指数为2.162，而北京排名滑落第三，高峰拥堵延时指数2.090。
▲中国堵城排行榜
报告还显示，同比去年三季度，我国46个主要城市中有40个城市有不同程度的加重趋势，其中石家庄拥堵延时指数上升16.1，全国拥堵加重最明显。而环比上一季度，本季60城市中有36个城市拥堵呈上升趋势，其中石家庄、昆明拥堵上升最为明显。此外，根据高德地图交通大数据本季测算的100个城市中，大小城市都在面临拥堵的困扰，其中有34个城市通勤高峰拥堵延时指数超1.8（仅有6城市高峰拥堵延时指数在1.5以下），也就是说34个城市居民通勤需花费畅通下1.8倍以上的时间才能到达目的地。
而根据中国堵城排行榜还可发现，本季传统老牌堵城杭州、深圳、上海、成都等被纷纷挤出拥堵榜前十，而大量二、三线城市拥堵持续加剧，拥堵程度赶超一线，如兰州、西安两个西部城市首次进入拥堵榜前十。高德地图交通大数据研究团队（以下简称“研究团队”）认为，随着我国汽车保有量的不断增长，以及一些外在因素的叠加（修路、降雨等），导致我国道路拥堵问题日益严峻，最后出现“一线城市饱和，二三线城市赶超”的现象。
此外，报告针对我国新城区与旧城区的拥堵情况做了对比分析，发现老城区的拥堵程度均高于旧城区。研究团队认为，这主要与新城区的人口、基础建设、路网结构较老城区都有明显的差距有关。数据显示，从新旧城区产业比重对比来看，新城区各产业发展普遍要弱与旧城区，这与新城区成立时间短，设施完善有较大关系。其中新城区的医疗、购物、娱乐、体育休闲整体活跃程度远低于旧城区；但新城区的摩托车服务占比33，相对较完善，这也从侧面反映了新城区的公共交通设施相对不足。
北京人最爱自驾游济南人雾霾忍受力最强
根据高德地图导航用户数据，本季报告还系统研究了我国民众的自驾游出行情况。报告显示，从自驾游热门城市路线分布来看，三季度自驾游热门跨城路线主要集中在京津冀、成渝、甘肃青海等区域，总占比超过了全国自驾游路线的40。而全国最热门的自驾游城市路线TOP3为“昆明-大理-丽江”、“北京-唐山-秦皇岛”、”北京-张家口-承德”。另外，自驾游出发城市主要集中在昆明、北京、深圳、上海、成都等经济较发达的区域，其中北京用户最爱自驾游。
而从自驾游热门景区路线分布来看，热门景区路线主要集中在青海省、湖南省、四川省、云南省的青藏线、川藏线、汕昆线、成渝线、杭瑞线等路线上。其中，青海省的“塔尔寺—青海湖—茶卡盐湖”为最受欢迎的景区线，前十的路线中有21的用户选择此路线。
与此同时，报告分析了京津冀、长三角、珠三角我国三大经济区的自驾游情况。首先，从京津冀自驾游热度分布来看，主要以北京向外扩散。其中，最热的自驾游路线是“北京-唐山-秦皇岛”，其次是“北京-张家口-承德”。数据还显示，京津冀用户自驾游最热景点分布有比较明显的特征，主要为草原行和海边游，其中最热门的景区为草原天路，其次是承德避暑山庄和黄金海岸。
其次，从长三角自驾游热度分布来看，上海、杭州用户最爱自驾游，同时杭州也是目的地热门城市。数据显示，长三角区域最热门的自驾路线是“上海-嘉兴-杭州”，其次是“杭州-宁波-舟山”，而自驾游最热景点TOP3则为乌镇风景区、横店影视城和朱家尖。研究团队认为，由于长三角的城市关联度更为密切，星罗棋布的旅游景点给自驾游用户带来了更多选择。
最后，从珠三角自驾游热度分布来看，珠三角自驾游路线主要都集中在广东省省内。而受地理位置的影响，珠三角用户出行呈扇形向外扩散。数据显示，深圳市民最爱自驾游，其次是广州和东莞，最热门的出行路线是“深圳-东莞-广州”一线，而珠三角用户自驾游最热景点排名TOP3依次为大梅沙海滨公园、海陵岛、珠海渔女。同时，东莞是最受欢迎的中转站，前十条热门路线中有30用户在此中转。
值得注意的是，报告还通过分析雾霾天气（仅周末）用户去往景点的出行量变化比例，对151个城市居民对雾霾天气的忍受力情况进行了相关性分析，并得出了中国主要城市雾霾忍受力排行榜。榜单显示，当济南出现雾霾天气时，驾车用户出行量与正常天基本持平，雾霾天的出行意愿依然很强烈，这说明济南市民对雾霾忍受力极强。而在乌鲁木齐出现雾霾天气时，驾车用户出行量比正常天气大幅下降30以上，出行意愿大幅降低，说明该城市居民对雾霾忍受力很弱。
拼车市场潜力巨大北京一年可减少1.11亿公里出行
本次报告，高德地图联合清华大学戴姆勒可持续交通研究中心针对拼车（包括顺风车）市场进行了研究。研究团队选取了北京五环内出租车的出行数据（南北向各约30km，共计约809万次出行，着重考虑起点和终点都在此区域的打车情况），发现工作日不同时段的出行需求重合度很高，拼车潜力巨大。
据悉，研究团队采用维度聚类的方法来进行研究，具体为将O点（起点）的时间、经度、纬度和D点（终点）的经度、纬度共计5个维度进行单元划分，并对每个单元格中的车辆进行聚集，发现约有16.4的出行需求处于相同的格子，存在拼车潜力。并且，研究团队通过计算，若拼车潜力充分施展（该类完全拼车），每年可以有效减少出租车里程约1.11亿公里（以北京市6.6万辆出租车为例）。
▲北京拼车潜力分布
此外，通过对数据的挖掘和分析，研究团队发现工作日长距离拼车潜力随一天时段不同而变化。譬如，北京市整体的拼车指数的一天变化呈现“三峰”趋势，早高峰（8点到10点）、午高峰（13点到15点）和夜高峰（21点到22点），其中早高峰和午高峰比较明显，在14点左右达到最大。而且，从时间上来看，早高峰长距离拼车潜力（50.14）较晚高峰（44.68）高出近6个百分点，说明早高峰出行相对集中，晚高峰可能由于晚间活动导致目的地和出行时间相对分散。
研究团队还发现，拼车潜力的路程大部分集中在2-6公里的中短途，占总体可拼车潜力的一半以上（54）。研究团队认为，根据这一数据，在未来拼车相关政策的制定中，可依据距离制定不同的拼车策略，提供精细化拼车服务。而从等待时间来看，当等待时间低于15分钟时，拼车需求会随时间延长迅速增加；但当等待超过15分钟后，需求增长趋势减缓，说明15分钟是用户拼车等待时间的黄金点。
研究团队通过北京市五环内工作日早晚高峰长距离拼车潜力分布情况还发现，“三元桥-国贸”、“奥体中心-中关村”等关联区域在早高峰和晚高峰拼车方向呈现“对称”趋势，即早高峰目的地大部分变为晚高峰时的出发地，通勤潮汐现象明显。而长距离拼车枢纽（如北京西站、东直门地区）是潜在拼车的热点目的地，也是人们拼车出发的聚集地。
大数据体现全国城市拥堵特点杭州被封“治堵典范之城”
除了宏观分析，本季报告还针对全国100个城市做了具体分析，不仅通过交通大数据描述了具体城市的拥堵现状，还“解剖”出了其拥堵上升或下降的原因。
▲城市标签分布地图
◆逃离之城——济南
报告针对我国主要城市的高峰拥堵延时指数、GDP、月平均工资、雾霾、房价五个维度，通过离差标准化后加上相应的权重最终得出中国最应逃离的城市排行榜，发现济南的“逃离”指数全国最高，北京则排名第四，而上海、深圳、广州一线城市并未在榜。有意思的是，TOP10中，最应逃离的城市均是北方城市。
▲中国十大最应逃离城市
◆宜居之城——泉州
根据同样的算法，研究团队统计出了中国最宜居住的城市排行榜，泉州为全国宜居指数最高的城市。而TOP10榜单中，一线城市深圳、广州位于其中，其余均为二线城市。同样有意思的是，宜居城市TOP10中所有城市均是南方城市。
