高德地图发布春节出行大数据

2月15日高德地图发布《2016年春节出行总结报告》。据了解，本次报告融合了高德地图交通大数据和位置大数据，对节前返乡、春节期间和节后返城的出行情况进行了总结，展现了猴年春节人们的迁徙变化、交通拥堵情况，在一定程度上体现了我国社会的出行变化趋势。

春运返乡相比往年提前 十大热门火车站北京西站居首

高德地图交通大数据显示，相比往年春节前返乡情况，2016年从春运（2015年1月24日起）的第一周开始，北京拥堵状况就比前三周开始有明显下降，且是持续缓解的状态。而2015年春运开始后第一周的拥堵下降趋势微弱，从小年2015年2月11日后才开始明显缓解。高德地图大数据团队认为，说明今年更多的人选择提前一个多月离京，这从侧面说明了2015年我国实体经济不景区，更多的人选择早回家过年。

此外，高德地图开放平台通过位置大数据，针对春运返乡期间（2016年1月24日—2016年2月7日）全国火车站的热度排行，发布了十大热门火车站，依次为北京西站、上海虹桥站、广州南站、深圳北站、杭州东站、北京南站、南京南站、郑州站、上海站、广州东站。其中，全国热门火车站主要分布在一线发达城市，其中北上广各有2站入榜。二三线城市，杭州东站、郑州站、南京站热度入围全国前十，说明三地的经济发展较好，外来务工人员较多。

高德集团副总裁董振宁表示，“火车站的热度在一定程度上反应了城市的迁徙热门程度。北京、上海和广州作为我国三大经济中心，拥有大量的就业机会，很多南方省市的务工人员都会选择到上海、广州就业，而东北、华北等地务工人员都会选择到北京就业。所以，从火车站的拥挤程度这个角度来看，北京、上海和广州的外来务工人员确实很多。另一方面，由于北京、上海和广州的高铁都比较发达，而且分别是京津冀、长三角、珠三角三大区域的交通枢纽，随着高铁越来越快速和便利，大家更愿意选择高铁返乡。”

十大热门景区杭州西湖夺魁

报告显示，春节期间（除夕至大年初六），全国各城市交通状况良好，城市全天平均车速均在30km/h以上，是全年车速最接近畅通状态的时段。春节期间拥堵排名第一的济南，全天拥堵延时指数1.346，属于畅通状态，相比通勤日也要畅通约34%，其拥堵集中在局部地段，如大明湖、趵突泉等周边道路上。

北京、上海、广州、深圳等一线城市除夕2月7日当天的路况最畅通。这几个城市城市初二上午10:00-12:00出行最集中，应该与春节初二回娘家探亲的习俗影响有关。初五部分外出务工人员开始返程，15:00-17:00北京出现出行高峰，而广州、深圳大年初一下午14:00-16:00为出行高峰。

相比二、三线城市如济南、扬州、徐州、金华、哈尔滨等，整个春节期间整体路况良好，白天拥堵程度相当，无明显出行高峰，每日交通拥堵程度差异较小，但其畅通程度低于一线城市。初五为二、三线城市返程的出行高峰，其当天的拥堵延时指数相对最高。

此外，根据高德地图位置大数据，报告还公布了春节期间（2月7日—2月13日）十大热门景区排行，发现杭州西湖遥遥领先，毫无悬念位于春节期间十大热门景区之首。而位于杭州西湖之后的景区，依次为北京奥林匹克公园、雁荡山、白云山风景名胜区、武当山风景区、

青岛崂山国家级风景名胜区、钟山风景区、千岛湖风景区、平遥古城、金鸡湖景区。

高速春节前后严重拥堵 返程高峰集中三四线城市周边

报告显示，1月24日-2月7日全国高速主要以春运返乡客流为主，拥堵路段主要集中在长三角、珠三角区域去往二三线城市的高速上，其中由上海、苏州去往合肥、南京、扬州方向，广州、深圳去往赣州、清远、韶关方向的高速拥堵严重。北京、重庆、昆明周边高速拥堵也非常明显。

而春节后返程高峰的高速拥堵路段的方向与节前相反，集中在三四线城市周边，均是由三、四线城市流向北京、上海、广州、深圳等大城市的拥堵为主，其主高速拥堵段主要集中在去往长三角、珠三角区域的高速上，尤其是由蚌埠、合肥去往南京、上海方向，由河源、惠州去往深圳方向的高速拥堵非常严重。另外成都、重庆周边高速也拥堵严重。初五、初六全国进入返程高峰，由于大家集中返回大城市上班再加上北方部分地区降雪、降雨，造成全国高速拥堵加重。初五下午的14:00-20:00、初六下午14:00-22:00为拥堵高峰时段。

初五、初六进入返程高峰后，在高德地图交通报告实时检测的45城市中拥堵都在陆续增加，而大连、沈阳拥堵在初六出现爆发式增长（除因为返城高峰的因素外，还与这两天沈阳、大连降雪有关）。

截止目前，高德地图已连续两年发布了中国主要城市交通分析报告，不仅有年度、季度分析报告，还有各城市的月报、周报、日报和节假日出行预测报告，涵盖全国45个城市。此外，高德地图的实时交通信息服务，已经支持全国所有城市（364个以上），是国内首家能唯一覆盖全国的地图软件。高德地图副总裁董振宁表示，高德地图的海量交通出行数据来自于交通行业浮动车和高德地图超过4亿用户出行数据的结合，多渠道的海量出行数据保证了报告结果的准确性和权威性。