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高德地图Q3交通报告:避开十大货车走廊 自驾出游更安心

高德地图Q3交通报告:避开十大货车走廊 自驾出游更安心

【社会新闻】 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”)。

  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”)。

  报告公布了全国货车路线热力图,从中可以看出华北、华东货车分布最集中。由于这些区域遇到货车的可能性很大,而且货车有体积庞大、载重大、行驶速度缓慢等特点,所以在货车密度高的高速上安全行驶风险就会变大。据悉,货车热力图数据来自高德货车数据源,全国货车流量截取日期为9月10号至 9月30号。

  

 

  ▲全国货车走廊热力图

  与此同时,报告还公布了“十大货车走廊”,分别是:G15沈海高速、G60沪昆高速、G25长深高速、G56杭瑞高速、G75兰海高速、G50沪渝高速、G4京港澳高速、G15W常台高速、G72泉南高速、G42沪蓉高速。对于自驾游爱好者而言,如果在安排出行路线时,尽量避开这十大货车走廊,就可以有效降低在高速上行驶时的安全风险。

  珠三角货车数据呈现三大特征

  报告重点研究了珠三角地区的高速公路货运情况,数据显示G1501广州绕城高速、G4京珠高速等十条高速公路货车流量较大,其中G1501广州绕城高速作为连接广清高速、广乐高速、京珠高速、广深高速等多条主干高速的重要纽带,承担着分流大量过境交通及加强广州周围城市群联系的重要功能,其货车流量尤其是北二环路段的货车流量密集。由于客车和货车两者的平均行驶速度相差大,会影响小客车的运行畅通,这些道路上安全行驶风险加大。

  

 

  ▲珠三角货车走廊分布热力图

  除了公布珠三角地区货车流量最高的十条高速公路,报告还详细列出了该地区重型货车流量较高的十个路段,分别是:

  G1501广州绕城高速北二环段

  G106乐广高速广园西立交—珠三角环线高速路段

  G4京珠高速土华立交--珠三角环线高速段

  S21济广高速萝岗—增莞深高速段

  S81广州环城高速沙贝立交—海南立交段广深高速黄村立交—五点梅立交段

  G55广三高速上亭—狮山立交段

  G4W广澳高速新隆立交—坦尾桥段

  S20莞佛高速五点梅立交—东莞东收费站段

  G15广深高速水朗收费站—盐排高速段

  研究人员针对珠三角地区的高速公路货运数据分析,发现了三大特征:两极多点物流体系正在成型、货车轻型化特征显著以及货车空驶现象较为严重。

  特征一:两极多点物流体系正在成型

  研究发现,在广东省高速公路收费站货运量TOP50中,广州市有15个,深圳市17个,东莞市7个,佛山市4个,江门市2个。广州和深圳凭借其丰富货物资源和信息资源,充分发挥其“双港”物流优势已经成为区域性的物流增长极。此外,东莞,佛山、江门等地物流的市场也正在慢慢成型,在未来几年内发展潜力巨大。

  

 

  ▲珠三角地区货车流量最大的卡口分布图

  特征二:货车轻型化特征显著

  数据显示,广东省高速公路上两轴轻型货车在货车总数中达到了54%。而在2016年1-8月份,全国各省中快递业务量累计最多的为广东省,累计完成45.4亿件,占全国总量的24.8%,可见,新的物流配送运输需求刺激了货运车型的选择。

  

 

  特征三:货车空驶现象较为严重

  数据显示,货车整体的空驶现象较为严重,其中重型、中型货车的空车行驶比例分别达到了25%和27%左右。从运距上看,轻型、中型、重型货车的平均运距分别为34公里、54公里、105公里,大量货车的空驶不仅使得车辆利用率不高,而且也会导致物流总成本不能得到有效地降低。造成货车空驶的原因除了不同种类货物对所配载车型有相应要求外,货源信息不对称性也是一个重要因素。

  

 

  截止目前,高德地图已连续三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100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),是国内首家实时交通信息服务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(出租车、物流车等)和高德地图超过7亿用户的出行数据、以及第三方合作伙伴数据的结合,多渠道的海量数据保证了报告结果的准确性和权威性。高德地图愿与政府、企业、院校、研究机构加强合作,共同研究城市交通现状及发展趋势,为治理城市拥堵提供决策,共建交通共同体。同时,高德地图将免费共享与开放交通二次大数据,实现大数据的融合与互通。


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