中、美城市交通拥堵评价排名体系比较研究

杨建超，杭 文，钟敏儿

(1.东南大学建筑设计研究院，江苏 南京 210096；2.东南大学交通学院，江苏 南京 210096)

中、美城市交通拥堵评价排名体系比较研究

杨建超1，杭 文2，钟敏儿2

(1.东南大学建筑设计研究院，江苏 南京 210096；2.东南大学交通学院，江苏 南京 210096)

在城市化、机动化大潮下，准确、及时的城市交通拥堵评价具有重要的现实意义。首先，对比了国内外主流机构的交通拥堵评价排名指标体系，归纳得出了“交通拥堵指数”这一核心概念的含义及其延伸。接下来，对比了美国和中国城市交通拥堵评价年度数据，分析了评价结果和评价方法的差异性，揭示了中美城市交通拥堵特征的差异性。最后，提出了当前城市交通拥堵评价方法的局限性和改进方向。

交通拥堵；评价；排名体系；拥堵指数

1 城市交通拥堵评价指标体系

1.1 评价体系选择

(1)Tomtom 交通指数研究中心

基于Tomtom公司的GPS导航产品记录的车辆数据，提供全球各国主要城市的年度拥堵排名和其中部分城市(不包括中国城市)的交通拥堵实时数据。

(2)INRIX研究中心

基于INRIX交通大数据公司的数据，提供北美洲和欧洲主要城市的交通运行状况年度报告，报告中包含主要城市交通拥堵排名。

(3)Texas A&M交通研究中心

结合美国交通运输部及INRIX交通大数据公司的数据，发布年度美国机动化水平报告，报告中包含了主要城市的居民出行状况和交通拥堵严重程度排名。

(4)高德地图交通大数据团队

基于高德地图软件积累的交通出行数据，提供中国主要城市的交通拥堵实时排名(每5分钟更新交通拥堵指数)，并出版年度报告。

(5)滴滴媒体研究院

基于滴滴出行平台数据，出版中国主要城市交通运行状况年度报告。

1.2 指标体系的相似之处

各机构在城市交通拥堵评估时使用的核心指标均为“交通拥堵指数”(具体评价指标的名称因评估机构而异)。这类指标通常被用来量化反映路网整体拥堵程度，并作为各城市或地区的拥堵严重程度排名依据。表1对比了各报告中这类指标的具体定义内容。可以看出，各评估机构对“交通拥堵指数”相关指标的定义核心内容类似，大都将实际旅行时间与自由流状态的旅行时间进行比较(INRIX研究中心例外)，旨在通过计算交通拥堵带来的时间成本反映拥堵的严重程度。

表1 各交通拥堵评估机构的“交通拥堵指数”定义

由于大部分交通拥堵评估机构报告的指标定义均包含“自由流状态”的概念。表2对比了各报告中对这一概念的具体解释。

表2 各交通拥堵评估机构的“自由流状态”的定义

可以看出，各评估机构均倾向于将“自由流”状态定义为“畅通的交通流状态”，其中：Texas A&M 交通研究中心和滴滴媒体研究院均采用夜间交通流状况作为自由流状态的标准；INRIX研究中心认为在全天24 h中，除了拥堵时段之外的时间均为自由流状态；其余评估机构并未给出具体解释。

1.3 指标体系的相异之处

除了定义针对整个路网交通运行状况的“交通拥堵指数”之外，各评估机构均分别定义了用于具体评价交通拥堵持续时间、严重程度、影响范围等特征的评价指标。表3列举了各评价机构特有的评价指标。可以看出，不同国家的各评价机构定义具体指标的核心目的是为了描述出行者的实际出行感受，例如计划时间指数、网络缓冲率等指标，都是围绕对出行者希望准时到达目的地的心理状态的描述而设计。

表3 各交通拥堵评估机构的“交通拥堵指数”定义

2 交通拥堵评价结果对比

2.1 美国城市对比

表4列举了以美国主要城市为评价对象的交通拥堵评估机构的城市排名及具体评价结果。可以看出，三个体系的排名重合度较高。区别在于，表4中有三个城市仅出现在TomTom交通指数研究中心的排名中，分别是圣何塞、波特兰和火奴鲁鲁。

表4 美国主要城市交通拥堵排名

注：1)交通拥堵等级=(实际旅行时间/自由流旅行时间-1)×100%；

2)旅行时间指数=实际旅行时间/自由流旅行时间；

3)INRIX拥堵指数由各路段拥堵旅行时间与非拥堵旅行时间的比值加权计算而得。

著名的“驾驶之城”洛杉矶在三个评估报告中均排名第一，排名前十位的城市中有六个城市重复。其中，Texas A&M交通研究中心和INRIX研究中心的城市重合度非常高，原因可能是两者的主要数据均来自INRIX交通大数据。并且从数值上看，TomTom和Texas A&M的评价结果数值范围非常相近，实际旅行时间与自由流旅行时间的比值在1.24～1.45之间。

导致圣何塞、波特兰和火奴鲁鲁这三个城市上榜的原因可能是TomTom交通指数研究中心的数据来源是小汽车GPS导航的数据，评价依据主要是小汽车的实际行驶状态。而另外两个评估机构的数据来源更广泛，还包括例如道路摄像头、高速公路管理部门报告的数据。因此交通拥堵评价结果的依据除了小汽车的实际行驶状态之外，还应该受到不同国家或地区具体的路网结构、各种道路设施服务水平的差异等因素的影响。

2.2 中国城市对比

表5列举了以中国主要城市为评价对象的交通拥堵评估机构的城市排名及具体评价结果。可以看出，在排名上三个评估机构的上榜城市大部分是重合的，例如重庆、北京、广州等主要城市。然而在数值上，国内外评价结果较为悬殊。

以实际旅行时间与自由流旅行时间的比值为标准，高德地图交通大数据团队的评价结果比TomTom交通指数研究中心的结果普遍高0.5～1.0。原因可能是两者的具体评价范围、评价对象不同，例如虽然两个评估机构的数据来源均为各自的GPS产品，但高德地图的GPS产品在中国主要城市的普及率可能远高于TomTom公司的产品，由此导致两者的评价范围和对象不同。

与美国的评价结果相比，中国的评价结果因为数据来源不同导致的评价结果差异较为明显。哈尔滨、济南这两个城市在高德地图交通大数据团队和滴滴媒体研究院的报告中均排名靠前，但并未出现在TomTom的排名中。分析两者的共同点，发现两个城市在2016年均因修建地铁致使市中心区域大面积道路施工，除此之外还有哈尔滨的地下管廊建设工程、济南“海绵城市”建设工程也造成道路资源供给的明显下降。由此看来，TomTom报告对这类由于政策造成的短期影响的敏感性较弱，原因可能是，相比于美国主要城市，TomTom公司的GPS产品在中国主要城市的普及率较低，因此其对中国主要城市的交通拥堵评价的数据来源可靠性较低。

2.3 中美主要城市对比

由于机动化程度、城市空间结构、公共交通发展水平等多方面的差异，中美两国的交通拥堵严重程度存在较大区别。对比中美两国主要城市的“交通拥堵指数”数值结果可以发现(见表4和5)，对于中国主要城市的出行者，由于交通拥堵而造成额外花费的旅行时间普遍高于美国主要城市的出行者。重庆、成都和北京的交通拥堵严重程度高于美国最拥堵的洛杉矶(该评价指标体系由于数据来源样本数量的区别而存在一定的误差)。

除了“交通拥堵指数”这类评价整个城市路网的服务水平的指标之外，通过对比网络缓冲时间和计划时间指数这两个指标，也可以发现中美两国的出行者在交通拥堵情况下的感受和行为是不同的。假设出行者在拥堵时段内需要驾驶10 km。为了准时到达，中国石家庄市的出行者需要多花21.9 min，而美国华盛顿特区的出行者需要多花分29.8 min(假设拥堵时段内高速公路平均速度为40 km/h)。

综上所述，中美两国主要城市交通拥堵评价结果不同的原因包括主观和客观因素。在客观方面，两国不同城市的道路设施服务水平、机动化水平、公共交通出行比例等存在差别。从主观看来，两国出行者的通勤半径、出行习惯和心理预期也存在较大区别。交通拥堵评价的目的是利用能采集到的实时交通运行数据，量化反映路网整体拥堵程度和(或)具体路段拥堵特征，为交通管理政策和居民出行决策提供依据。前文列举的五类不同国家的交通拥堵评价报告，尽管评价指标体系类似，但评价结果却存在明显不同。原因可能来自于各评价模型的数据来源、评价空范围、数据处理方法等方面存在的差异。

总体来说，各评价体系的结果有一定的参考性，但评价方法均存在缺陷，导致评价结果的参考价值有限。尤其是对于居民的出行决策，城市拥堵严重程度排名、交通拥堵指数等指标具有一定程度的抽象性，不能对实际的出行提供指导。但出行者的选择有限，权威机构的评价方法本身数据来源不够严谨，交通拥堵评价的实际应用的改进意义重大。

3 结 语

国内外城市交通拥堵评价机构基本均采用以“交通拥堵指数”为核心概念的指标体系，以量化路网整体拥堵程度。但是，不同机构对该指标中的自由流状态定义并不一致。除此之外，各评估机构均分别定义了延误热点、计划时间指数等用于具体评价交通拥堵特征的指标。

不同机构针对美国主要城市的评价结果较为一致，而对于中国主要城市的评价差距较大。主要原因为各评价机构的数据来源不同，导致评价可靠性程度参差不齐。除此之外，对比中美主要城市的评价结果，也可以发现两国的交通拥堵特征存在较大区别。其主要原因一方面来自两国的交通运行实际状况不同，另一方面来自评价方法的不足。

目前的交通拥堵实际评价方法的参考价值有限，评价结果不能反映拥堵路段的真实状态和出行者的真实拥堵感受。从出行决策的角度，现有交通拥堵评价方法的局限性主要有：(1)数据来源不同，导致评价结果横向对比可靠程度有限；(2)基于均值法的理念，无法反映拥堵路段的真实时空状态；(3)对严重拥堵路段/节点的敏感性不足，难以用于预测未来的拥堵对出行行程的影响，对出行决策帮助有限。这些也是未来交通拥堵评价和数据公开发展的方向。

[1] Schrank D, Eisele B, Lomax T, et al. 2015 Urban Mobility Scorecard[EB/OL]. 2016.

[2] 高德地图. 高德交通——中国主要城市交通分析报告[EB/OL].2017.

[3] 滴滴媒体研究院. 2016年上半年中国城市交通出行报告[EB/OL].2016.

U492

C

1008-3383(2017)09-0193-03

2017-03-14

杨建超(1977-)，男，江苏睢宁人，高级工程师，研究方向：城市道路交通规划与管理。

江苏省社会科学基金项目“江苏城市交通发展及管理创新研究”(12GLC006)。