2017年度中国主要城市交通分析报告.pdf

2017.112017年度中国主要城市交通分析报告本 研究报告由高德地图交通大数据研究团队撰写，所载全部内容仅供参考。报告是基于高德积累的海量交通出行数据，通过大数据挖掘计算所得，通用算法与理论保证了其合理性与科学性。报告采用“拥堵延时指数”作为城市拥堵程度的评价指标，即城市居民平均一次出行实际旅行时间与自由流状态下旅行时间的比值。该指数从交通出行者角度出发，以简单易懂的方式表达交通拥堵给出行者带来的时间成本。此报告客观地从多维度反映城市交通拥堵状况及拥堵治理的解决方案，力争做到精准、精细、精确，为公众交通出行、机构研究、政府决策提供有价值的理论参考依据。本报告中的文字、数据、图片、标识等所有内容均受到中国著作权法、专利法、商标法等知识产权法律法规以及相关国际条约的保护。未经高德事先书面许可，任何组织和个人不得将本报告中的任何内容用于任何商业目的。如引用发布，需注明出处为“高德地图交通大数据”，且不得对报告进行有悖原意的引用、删节和修改。报告以中文编写，英文版由中文版翻译而成，若两种文本间有差异之处，请以中文版为准。 欲了解您所在城市的交通拥堵数据 ， 请访问 ： report.amap/ 感谢您的关注 ， 敬请留意后续研究结果的发布声 明The statement 3 中国主要城市交通分析报告 由高德地图主办，以高德地图交通大数据发布平台、大数据开放平台、阿里云 ODPS及相关数据挖掘支持为基础，描述城市拥堵现状、呈现拥堵演变规律、预测未来发展趋势，并专注拥堵成因及解决对策的研究。该年报联合交通运输部科学研究 院 、 阿里云等单位合作 发布。高德地图愿开放数据与政府、企业、院校等研究机构合作，共建交通共同体。概 述Summary合作伙伴交通运输部科学研究院高德 地图 海量交通出行 大 数据，来自 交通 行业浮动车 +7亿 高德地图用户数据的结合调研城市364城市 +全国高速 100个城市*   选取城市规划的中心城区或建成区作为城市整体道路网的评价范围*   我们选取样本量足够大的主要城市参与排名和计算*   高德地图交通大数据可支持全国 364城市交通指数的分析计算选取数据呈现* 指数越高表示出行延时占出行时间的比例越大，也就越拥堵拥堵延时指数 =出行旅行时间自由流（畅通）旅行时间 详见附录 A全 天： 06:0022:00 早高峰： 07:0009:00 晚高峰： 17:0019:00* 如无特殊说明，本数据报告统计时间均为 2017年 1月 1日 12月 31日时间说明编制说明Reportdescription5城市拥堵62017年度中国城市拥堵地图2017年 全国 26%的城市 通勤高峰处于 拥堵 状态，不足 2%的城市通勤平峰处于拥堵状态； 55%的城市通勤高峰处于缓行 状态，而有 35%的 城市 通勤 平 峰处于缓行。2017年全国高峰时超 26%的城市处于拥堵状态， 55%的城市处于缓行状态，只有 19%的城市不受高峰拥堵的影响 。而从平峰来看，超 63%的城市平峰处于畅通状态，超 35%的城市平峰处于缓行状态。从 分布来看 西南地区 由于 地形等 原因高峰时拥堵程度较高 ，即使平峰西南区域也多数处于缓行状态；2017年度中国 城市通勤拥 堵地图 高峰拥 堵延时指数2017年度中国城市通勤拥 堵 地图 平峰1.0-1.51.5-1.81.8-2.5暂无 数据71.71 1.77 1.73 1.01.52.02015年 2016年 2017年三年主要城市平均高峰拥堵延时指数全国 45个重点城市高峰拥堵整体缓解，拥堵指数接近 2015年2017年同比去年主要城市拥堵整体下降 2.45%根据高德 监测 的 45个城市拥堵趋势发现， 2017年较 2016年拥堵下降 2.45%，从三年的高峰拥堵延时指数来看， 2017年的拥堵 程度接近于 2015年。高峰拥堵延时指数注： 3年的数据为 45城市拥堵延时指数均值高峰拥堵延时指数1.827 1.895 1.84811.522015年 2016年 2017年超大、特大城市三年拥堵趋势3.7%2.5%1.651.712 1.70611.522015年 2016年 2017年大、中型城市三年拥堵趋势基本持平3.8%高峰拥堵延时指数超大、特大城市 2017年同比 2016年拥堵下降 2.5%82017年最堵月是 12月 ,与 2015年 12月相比拥堵下降 2.43%1.01.52.01月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月（ 2015-2017年）月高峰拥堵延时指数2015年 2016年 2017年2017年 12月是全年最堵月 ，拥堵延时指数达 1.802017年与 2015年都是 12月最堵，但较 2015年拥堵下降了 2.43%，说明 2017年拥堵较为 平缓未 出现月份严重拥堵现象。而 2016年最堵月是 9月而不是 12月， 主要与 2016年 12月北方城市大范围单双号限行有关。高峰拥堵延时指数2015和 2017年 12月最堵1.01.52.000点 01点 02点 03点 04点 05点 06点 07点 08点 09点 10点 11点 12点 13点 14点 15点 16点 17点 18点 19点 20点 21点 22点 23点三年全国主要城市 24小时拥堵趋势2015年 2016年 2017年早高峰呈现上升趋势，平峰和晚高峰拥堵下降早高峰拥堵逐年增加晚高峰拥 堵同比下降三年早高峰拥堵逐年 增长，晚高峰拥堵小于 2016年但高于 2015年根据高德监测的 45个 城市， 2015年到 2017年三年的早高峰出现逐年增加，相比 2015年早高峰拥堵涨幅达 3.3%。而晚高峰同比 2016年下降 1.4% 。同比去年平峰拥堵有较明显的改善，部分时段拥堵小于 2015年2017年较 2016年平峰拥堵 下降 2.1%，但与 2015年相比拥堵略有上涨 。1.62 1.66 1.67 1.01.21.41.61.82015年 2016年 2017年三年各主要城市早高峰拥堵趋势拥堵延时指数早高峰拥堵延时指数注： 3年的数据为 45城市拥堵延时指数均值2017年拥堵延时指数低10同比 2016年 22%的城市拥堵出现上涨趋势广东省拥堵上涨城市多达 8个在拥堵上涨的 22个城市中有 8个在广东省，清远是年度拥堵涨幅最大的城市，增长幅度达 8.13%。其次是江苏省 ,有 4个城市拥堵上涨。8.13%6.85%6.48%5.98%5.82%4.94%4.50%3.71%3.52%3.11%0.0% 5.0% 10.0%清远宿迁无锡东莞汕头香港惠州佛山赣州潍坊2017年度十大拥堵加重城市同比升幅大小2017年度拥 堵上涨城市 分布上涨22%下降51%持平27%1.5%拥堵下降拥堵持平拥堵上升注：同比 2016年的城市为 100个同比 2016年 78个城市拥堵持平或下降，全国城市拥堵趋势向好2017年 78%的城市拥堵处于持平或下降趋势同比 2016年 51%的城市拥堵下降， 27%的城市拥堵基本与去年持平，22%的城市拥堵出现上涨， 2017年全国城市拥堵趋势向好。2017年度百城拥堵 趋势11同比 2016年 51%的城市拥堵出现下降趋势2017年 51%的城市同比下降，多数城市为省会、直辖市或经济发达城市百城的拥堵同比中 51个城市出现下降，其中有 20个城市为省会或直辖市，其中青岛拥堵缓解最大为 9.66%，在拥堵缓解的 TOP10中 6个城市都属于省会或直辖市。9.66%9.01%8.03%7.76%7.51%7.37%6.80%6.13%5.80%4.57%0% 5% 10% 15%青岛盐城贵阳张家口深圳西宁秦皇岛石家庄哈尔滨郑州2017年度十大拥堵缓解城市同比降幅大小2017年度拥 堵下降城市 分布12十 个城市拥 堵从中心城区 向 外围 扩散拥 堵向近郊扩散的城市中有 9个是直辖市或省会；2017年同比 2016年有 10个城市拥堵呈现向近郊扩散的 趋势，分别为北京、上海、天津、南京、武汉、西安、南昌、徐州、杭州、济南，除徐州外其它城市均是直辖市或省会。2017年度拥堵向近郊扩散分布图拥堵下降拥堵上升拥堵持平2017年度北京市各区县拥堵同比图同比 去年昌平、顺义、通州三个区域拥堵有上涨趋势。而中心城区出现普遍 下降，其中 丰台区和石景山区拥堵下降较大。北京区域 2017年 拥堵 升幅昌平区 1.718 3.7%通州区 1.518 2.5%顺义区 1.408 2.4%2017年度上海市 各区县拥堵同比图上海区域 2017年 拥堵 升幅宝山区 1.711 2.7%奉贤区 1.398 2.6%金山区 1.270 2.2%2017年度西安市 各区县拥堵同比图区域 2017年 拥堵升幅阎良区 1.296 9.4%长安区 1.448 9.2%灞桥区 1.323 8.6%中心城区拥堵下降周边城区拥堵上升的趋势，其中宝山区拥堵上升幅度最大。北部的黄陂、东西湖和西南部的汉南区拥堵涨幅较大，而中心城区江夏、蔡甸区、青山区拥堵有较大的降幅。重点城市向周边扩散变化态势北京 上海 武汉中心城区2017年度 武汉 市 各区县拥堵同比图区域 2017年 拥堵升幅汉南区 1.263 6.2%黄陂区 1.331 4.7%东西湖区 1.409 3.7%中心 城区新城区、碑林区、莲湖 区，拥堵有小幅下降，其它区域拥堵有上涨趋势。西安142017年度 十 大 堵城济南通勤高峰年度 拥堵排名第一年度堵城第一 ，归属 济南，高峰拥堵延时指数 2.067，平均车速 21.12公里 /小时 。在汽车 保有量不断增加， GDP不断增长的情况下，作为 2017年 的首 堵 ， 济南 本年拥堵 并没有继续恶化，同比去年拥堵基本 持平 。重庆排名与 2016年持平；呼和浩特 、合肥、长春首次进入年度 TOP10，重庆在经济 高速发展、未实施任何限制性调控 政策的情况下，排名与 2016年持平，高峰拥堵同比去年下降 1.9%；呼和浩特拥堵进入前 5，可能与季节变化晚高峰出行集中有关，合肥进入前 10可能与地铁大范围施工有关，长春进入前 10，与拥堵过于集中在中心城区有关。2.067 2.033 2.028 1.954 1.950 1.894 1.881 1.879 1.875 1.861 济南北京哈尔滨重庆呼和浩特广州合肥上海大连长春2017年度拥堵 TOP10高峰拥堵延时指数2017年度拥堵 TOP10城市分布152.033 2.028 1.951 1.892 1.878 1.811 1.801 1.795 1.751 1.712 北京哈尔滨重庆广州上海成都南京沈阳深圳武汉超大、特大城市拥堵排名高峰拥堵延时指数2017年度拥堵与城市规模北京、济南分列超大、特大和大、中型城市第一名2.0671.9491.8811.8751.8611.8581.8511.851.841.829济南呼和浩特合肥大连长春南宁昆明西安银川海口大、中型 城市 2017年年度 拥 堵排名高峰拥堵延时指数超大、特大城市和大、中型城市各占年度 TOP10中的 5位，超大、特大 城市中深圳、武汉拥堵程度相对较低，大、中型城市排名靠前的城市有 9个是省会城市。16第四季度是全年最拥堵的一个季度020406080100Q1 Q2 Q3 Q4各季度拥堵城市2016年 2017年2017年各季度最堵城市占比Q1 Q2 Q3 Q4近 8成的城市在四季度最拥堵从 2016年和 2017年来看，四季度都是最拥堵 的季度 ，一季度受春节影响所以最堵城市很少，三季度 虽然 9月较为拥堵， 但 7-8月正是暑期学生放假和高温天气出行相对减少，所以在三季度拥堵的城市也相对较少。与二季度相比四季度晚高峰拥堵最为突出11.5200点 01点 02点 03点 04点 05点 06点 07点 08点 09点 10点 11点 12点 13点 14点 15点 16点 17点 18点 19点 20点 21点 22点 23点24小时拥堵趋势Q2 Q4四季度晚 高峰高 出二季度 8.7%，从夜间（ 20： 00-5： 00）来看四季度的拥堵延时指数小于二季度。Q4晚高峰拥堵突出受春节影响 受暑假影响Q4最为拥堵拥堵延时指数城市数量172017年限行措施比拼2.00 1.82 1.78 1.84 1.90 1.74 1.81 1.67 1.72 1.82 11.522.5西安 成都 石家庄 唐山 洛阳尾号限行城市限行前后拥堵情况1.84 1.82 1.90 1.86 1.52 1.79 1.50 1.53 1.71 1.42 1.21 1.39 11.522.5唐山 郑州 银川 大连 厦门 太原单双号限行城市限行前后拥堵情况13.1% 0.9% 6.3% 6.7% 4.2% 18.6% 16.2% 10.2% 23.7% 20.4% 22.3%尾 号限行西安效果最好，成都效果最弱从各城市尾号限行前后的拥堵下降情况来看，西安限行后拥堵下降 13.1%是尾号限行后拥堵降幅最大的一个城市。而成都限行后拥堵仅下降 0.9%。大连 单双号限行拥堵降幅最大，银川单双号效果弱大连 6月达沃斯的单双号限行效果最为明显，拥堵下降 23.7%，银川 12月 9-31号的大气污染防治尾号限行拥堵降幅较少为 10.2%。限行时段限行后11月 20 12月 31 12月 18 31 10月 18-12月 31 11月 1-12月 31 12月 18-12月 31限行时段1月 3-610月 12-1310月 20， 24-2612月 4-31 12月 9-31 6月 26-30 8月 319月 1-61月 4-66月 6-89月 2210月 19-2010月 24-2711月 8-9注：与限行日对比的时段选择的是限行前的时段，如，西安 11月 20-12月 31中有 30工作日，选择的日期是与 他 相邻 的 11月 20号前 的 30个工作日的平均指数。限行前高峰拥堵延时指数高峰拥堵延时指数18呼和浩特晚高峰出行相对集中是拥堵的主因11.522.52017Q1 2017Q2 2017Q3 2017Q4呼和浩特每季高峰拥堵延时指数1230点 1点 2点 3点 4点 5点 6点 7点 8点 9点 10点 11点 12点 13点 14点 15点 16点 17点 18点 19点 20点 21点 22点 23点呼和浩特 24小时拥堵趋势Q1 Q2 Q3 Q40%5%10%15%20%2017Q1 2017Q2 2017Q3 2017Q4呼和浩特晚高峰出行占比趋势一致0%5%10%15%20%20171009 20171012 20171017 20171020 20171025 20171030 20171102 20171107 20171110 20171115 20171120 20171123 20171128 20171201 20171206 20171211 20171214 20171219 20171222四季度工作日晚高峰出行占比呼和浩特的季度拥堵趋势与晚高峰出行趋势基本相同从季度拥堵趋势和晚高峰出行占比可以看出，四季度是呼和浩特拥堵最严重的季度，也是高峰出行占比最高的季度。大量用户集中在晚高峰出行造成城市的严重拥堵。四季度晚高峰拥堵明显高于其它季度，用户出行占比也逐渐增高从 24小时趋势可以看出晚高峰拥堵非常突出，我们从用户出行占比同样发现呼和浩特晚高峰的出行也在逐渐 增加，可能与 人们季节性出行差异有关拥堵延时指数高峰拥堵延时指数2018年拥 堵变化趋势不容 乐观 ，预计 42%的城市将有上升趋势2018年 42%的 城市拥堵预警呈现上升趋势，惠州、长春预警指数最高2018年 42%的城市拥堵将呈现上升趋势 ，预计 58%的城市拥堵呈现下降或持平，其中惠州、长春两城市拥堵预警排名 较高，无外因条件下城市拥堵加剧 的可能性较大。1.310 1.227 0.975 0.900 0.780 0.704 0.703 0.698 0.668 0.586 0 0.2 0.4 0.6 0.8 1 1.2 1.4惠州长春合肥无锡南京重庆南宁佛山珠海嘉兴2018拥堵趋势加重 TOP1042%27%31%2018年趋势分布拥堵上升 拥堵下降 拥堵持平注： 45城市近三年每周工作日高峰拥堵延时指数同比变化率运用时间序列分析得到拥堵预警指数，去除春节前中后三周。拥堵预警指数-0.016-0.011-0.006-0.0010.0040.0090.014惠州 长春 无锡 珠海 合肥 佛山 南京 中山 嘉兴 重庆石家庄西安 沈阳 南宁 太原 温州 东莞 成都 泉州 宁波 福州 昆明 台州 长沙 潍坊 济南哈尔滨上海 广州 厦门 常州 苏州 金华 扬州 大连 北京 绍兴 徐州 南通 天津 青岛 郑州 深圳 武汉 杭州45城市周一至周日拥堵预警分布周一 周二 周三 周四 周五 周六 周日预计 2018年 周五大部分城市将拥堵加剧预计 2018年周五拥堵加剧的 趋势较大 ,周日拥堵加剧趋势较小拥堵加剧拥堵缓解拥堵预警指数21城市特征222.0522.011.9541.9261.921.9071.8621.8331.8281.806哈尔滨济南北京重庆大连长春上海呼和浩特烟台合肥早高峰拥堵延时指数最堵早高峰 哈尔滨哈尔滨早高峰连续三年拥堵第一哈尔滨已经连续三年成为年度早高峰最堵的城市，是唯一一个早高峰的 2个小时拥堵延时指数都越过 2.0的城市，从三年的拥堵趋势来看，哈尔滨早高峰拥堵较 2016年有所 改善；从 最拥堵的早高峰TOP10城市分布来看，多数位于北方。1.13 1.35 2.03 2.10 1.80 1.72 11.522.505点 06点 07点 08点 09点 10点哈尔滨 5点到 10点拥堵趋势2015年 2016年 2017年早高峰拥堵延时指数拥堵延时指数231.6531.6021.5991.5991.5931.5841.5811.5781.5731.566乌鲁木齐广州哈尔滨济南茂名南宁三亚北京南充洛阳平峰拥堵延时指数最 堵的平峰 乌鲁木齐乌鲁木齐 是一个隐形拥堵 TOP10城市，本年度力压 2015年的杭州和 2016年的兰州成最堵平峰 城市乌鲁木齐由于 时差相对 东部 城市偏晚， 如果选择全天最堵 4个小时做为高峰，那么高峰拥堵延时指数高达 1.93，能排在堵城榜第六名。11.522.500点01点02点03点04点05点06点07点08点09点10点11点12点13点14点15点16点17点18点19点20点21点22点23点乌鲁木齐 24小时拥堵趋势1.93平峰拥堵延时指数拥堵延时指数242.1582.1232.1132.0762.0642.0612.0332.0062.0042.004广州济南北京南宁海口呼和浩特昆明茂名哈尔滨汕头晚高峰拥堵延时指数最堵晚高峰 广州2.354 2.352 2.349 11.522.52015年 2016年 2017年晚高峰拥堵延时指数2.349 11.522.500点01点02点03点04点05点06点07点08点09点10点11点12点13点14点15点16点17点18点19点20点21点22点23点2017年广州晚高峰晚高峰峰值高广州 晚高峰超越济南成 2017年最堵广州晚高峰拥堵延时指数高达 2.158，高出济南 1.6%，其中峰值达到了 2.349，与 2015年和 2016年基本持平 ，在 晚高峰拥堵 TOP10中所有城市晚高峰拥堵延时指数都越过 2.0。晚高峰拥堵延时指数晚高峰拥堵延时指数拥堵延时指数251.682 1.639 1.635 1.606 1.592 1.584 1.583 1.582 1.580 1.579 清远洛阳济南茂名咸阳南充兰州哈尔滨西安泰安节假日全天拥堵延时指数节假日最堵 清远清 远是一个节假日被堵的城市清远由于是许广高速和清连高速的连接区域，每逢节假日大量车流途经清远城区，让本身拥堵并不严重的城市变堵。以清远大桥南向北方向为例，节假日时拥堵延时指数高达 2.28，比工作日高出 19%，有超 65%的用户是通过清远城区直接过境用户。高速车流涌入城区许广高速清连高速清远大桥1.922.2811.522.5工作日 节假日清远大桥南向北 方向全天拥堵延时指数全天拥堵延时指数26拥堵时间长 济南207815491460133011691105971958955942济南北京哈尔滨广州清远呼和浩特南充昆明重庆西安全年拥堵时间总和济南 依旧是堵车时间最长的城市，但治堵效果显著，同比 2016年堵车时间下降 13.7%济南 2017年有 2078个小时处于拥堵，平均每天拥堵 5.7个小时，比 2016年的 6.6个小时有着明显的改善。但与其它城市相比济南的拥堵 状况 依然 比较严峻。240720780500100015002000250030002016年 2017年济南拥堵时长13.7%小时数全年累计小时 数2715,890 11,747 10,501 9,736 9,624 9,122 8,606 8,511 8,259 8,212 香港北京广州南京深圳上海大连哈尔滨济南重庆年拥堵时间成本1,411 05001,0001,5001月 2月 3月 4月 5月 6月 7月 8月 9月 10月 11月 12月9月是香港拥堵成本最高的一个月拥堵 成本高 香港香港 年拥堵成本达 15890元香港成 2017年拥堵成本最高的 城市， 2017年拥堵成本 15890元，排在第二位和第三位的北京、广州分别是 11747元和 10501元，年度拥堵成本都超过 1万元；在 这一年中 9月是成本最高的一个月，月拥堵成本为 1411元；北京、广州分别位于年拥堵榜的第 2位和第 3位。注： 以北京为例，高峰每出行 1个小时，就有 30分钟耗费在堵车上，北京月平均工资 7706（根据各地社保部门最 近公布的上年度平均工资），折合到每小时，就是 7706/22/8=43.78元（按每月 22个工作日，每日 8小时计算）， 那么每小时因 拥堵造成的时间成本 就是 21.89元元元28排名 同比变化 城市名称高峰拥堵延时指数高峰实际速度全天拥堵延时指数全天实际速度早高峰拥堵延时指数早高峰实际速度晚高峰拥堵延时指数晚高峰实际速度平峰拥堵延时指数平峰实际速度自由流速度1 0 . 8 % 济南 2 . 0 6 7 2 1 . 1 2 1 . 7 1 7 2 5 . 4 4 2 . 0 1 2 1 . 7 5 2 . 1 2 2 0 . 5 3 1 . 5 9 9 2 7 . 3 2 4 3 . 6 52 - 3 . 2 % 北京 2 . 0 3 3 2 2 . 1 7 1 . 6 9 2 2 6 . 6 5 1 . 9 5 2 3 . 1 2 . 1 1 2 1 . 3 2 1 . 5 7 8 2 8 . 5 7 4 5 . 0 93 - 5 . 8 % 哈尔滨 2 . 0 2 8 2 1 . 9 3 1 . 7 0 7 2 6 . 0 6 2 . 0 5 2 1 . 7 1 2 . 0 0 2 2 . 1 6 1 . 5 9 9 2 7 . 8 2 4 4 . 4 74 - 1 . 9 % 重庆 1 . 9 5 1 2 3 . 2 7 1 . 6 0 1 2 8 . 3 5 1 . 9 3 2 3 . 5 8 1 . 9 8 2 2 . 9 6 1 . 4 8 4 3 0 . 5 9 4 5 . 45 - 3 . 2 % 呼和浩特 1 . 9 4 9 2 3 . 7 1 1 . 6 3 9 2 8 . 1 8 1 . 8 3 2 5 . 2 6 2 . 0 6 2 2 . 3 8 1 . 5 3 4 3 0 . 1 1 4 6 . 2 16 - 0 . 7 % 广州 1 . 8 9 2 2 4 . 1 3 1 . 6 7 4 2 7 . 2 6 1 . 6 3 2 8 . 0 8 2 . 1 6 2 1 . 1 5 1 . 6 0 2 2 8 . 4 9 4 5 . 6 67 0 . 2 % 合肥 1 . 8 8 1 2 3 . 3 6 1 . 5 6 8 2 8 . 0 4 1 . 8 1 2 4 . 3 7 1 . 9 6 2 2 . 4 3 1 . 4 6 2 3 0 . 0 7 4 3 . 9 58 - 1 . 5 % 上海 1 . 8 7 8 2 3 . 1 8 1 . 5 8 2 7 . 5 3 1 . 8 6 2 3 . 4 2 1 . 8 9 2 2 . 9 4 1 . 4 8 1 2 9 . 3 7 4 3 . 5 39 - 2 . 8 % 大连 1 . 8 7 5 2 5 . 1 6 1 . 5 5 5 3 0 . 3 4 1 . 9 2 2 4 . 6 1 1 . 8 3 2 5 . 7 3 1 . 4 4 7 3 2 . 6 4 7 . 1 610 2 . 7 % 长春 1 . 8 6 1 2 3 . 6 9 1 . 5 5 5 2 8 . 3 4 1 . 9 1 2 3 . 1 2 1 . 8 2 2 4 . 2 8 1 . 4 5 3 3 0 . 3 3 4 4 . 0 811 - 2 . 0 % 南宁 1 . 8 5 8 2 2 . 1 5 1 . 6 5 2 2 4 . 8 5 1 . 6 3 2 5 . 3 9 2 . 0 8 1 9 . 7 2 1 . 5 8 4 2 5 . 9 1 4 1 . 1 412 - 2 . 6 % 昆明 1 . 8 5 1 2 4 . 3 7 1 . 6 3 6 2 7 . 5 8 1 . 6 6 2 7 . 2 1 2 . 0 3 2 2 . 1 1 1 . 5 6 4 2 8 . 8 6 4 5 . 1 113 1 . 0 % 西安 1 . 8 5 2 4 . 5 7 1 . 6 2 5 2 7 . 9 6 1 . 7 4 2 6 . 2 1 . 9 6 2 3 . 1 4 1 . 5 5 2 9 . 3 2 4 5 . 4 414 0 . 8 % 银川 1 . 8 4 2 1 . 9 1 1 . 6 1 5 2 4 . 9 7 1 . 7 3 2 3 . 3 9 1 . 9 5 2 0 . 6 6 1 . 5 3 8 2 6 . 2 3 4 0 . 3 315 - 1 . 3 % 海口 1 . 8 2 9 2 1 . 2 5 1 . 5 9 9 2 4 . 2 9 1 . 5 8 2 4 . 6 9 2 . 0 6 1 8 . 7 5 1 . 5 2 2 2 5 . 5 1 3 8 . 8 616 4 . 5 % 惠州 1 . 8 2 5 2 2 . 9 1 1 . 5 5 4 2 6 . 8 7 1 . 6 8 2 4 . 9 4 1 . 9 7 2 1 . 2 2 1 . 4 6 4 2 8 . 5 2 4 1 . 8 117 - 8 . 0 % 贵阳 1 . 8 2 3 2 5 . 9 3 1 . 5 7 3 0 . 1 2 1 . 6 8 2 8 . 2 5 1 . 9 7 2 3 . 9 7 1 . 4 8 5 3 1 . 8 5 4 7 . 2 818 0 . 6 % 烟台 1 . 8 2 1 2 5 . 4 5 1 . 5 3 3 0 . 3 1 1 . 8 3 2 5 . 3 6 1 . 8 2 2 5 . 5 4 1 . 4 3 3 2 . 4 2 4 6 . 3 519 3 . 7 % 佛山 1 . 8 1 5 2 4 . 1 4 1 . 5 6 2 2 8 . 0 6 1 . 6 7 2 6 . 3 4 1 . 9 6 2 2 . 2 9 1 . 4 7 7 2 9 . 6 8 4 3 . 8 120 1 . 5 % 泰安 1 . 8 1 2 2 1 . 5 9 1 . 5 7 8 2 4 . 7 8 1 . 7 8 2 1 . 9 4 1 . 8 4 2 1 . 2 6 1 . 4 9 8 2 6 . 1 3 9 . 1 221 0 . 7 % 成都 1 . 8 1 1 2 4 . 8 9 1 . 6 0 3 2 8 . 1 2 1 . 6 9 2 6 . 6 5 1 . 9 3 2 3 . 3 5 1 . 5 3 4 2 9 . 3 9 4 5 . 0 822 0 . 9 % 珠海 1 . 8 0 5 2 6 . 1 9 1 . 5 0 3 3 1 . 4 4 1 . 6 5 2 8 . 7 3 1 . 9 7 2 4 . 0 6 1 . 4 0 3 3 3 . 7 4 7 . 2 823 3 . 5 % 赣州 1 . 8 0 3 2 1 . 8 7 1 . 6 2 2 2 4 . 2 8 1 . 6 6 2 3 . 8 7 1 . 9 4 2 0 . 2 8 1 . 5 6 2 5 . 2 2 3 9 . 4 424 2 . 0 % 南京 1 . 8 0 1 2 4 . 2 8 1 . 5 2 9 2 8 . 5 8 1 . 7 5 2 4 . 9 8 1 . 8 5 2 3 . 6 1 1 . 4 3 9 3 0 . 3 8 4 3 . 7 125 - 2 . 3 % 茂名 1 . 8 2 1 . 4 5 1 . 6 4 5 2 3 . 4 2 1 . 5 8 2 4 . 5 4 2 . 0 1 1 9 . 2 1 . 5 9 3 2 4 . 1 7 3 8 . 6 126 - 2 . 4 % 长沙 1 . 7 9 8 2 3 . 9 1 . 5 4 8 2 7 . 7 5 1 . 6 5 2 6 . 1 3 1 . 9 5 2 2 . 0 2 1 . 4 6 4 2 9 . 3 4 4 2 . 9 627 - 2 . 9 % 沈阳 1 . 7 9 5 2 4 . 0 6 1 . 5 3 3 2 8 . 1 7 1 . 8 0 2 4 . 0 6 1 . 7 9 2 4 . 0 6 1 . 4 4 5 2 9 . 8 7 4 3 . 1 828 1 . 5 % 咸阳 1 . 7 8 4 2 3 . 7 1 1 . 6 0 4 2 6 . 3 7 1 . 7 0 2 4 . 8 8 1 . 8 6 2 2 . 6 8 1 . 5 4 3 2 7 . 4 4 2 . 3 129 - 7 . 4 % 西宁 1 . 7 8 3 2 7 . 3 6 1 . 6 1 4 3 0 . 3 1 1 . 6 6 2 9 . 5 1 . 9 1 2 5 . 5 4 1 . 5 5 6 3 1 . 4 7 4 8 . 7 730 1 . 8 % 南充 1 . 7 7 9 2 2 . 5 5 1 . 6 2 5 2 4 . 6 7 1 . 7 0 2 3 . 6 2 1 . 8 5 2 1 . 6 2 1 . 5 7 3 2 5 . 4 9 4 0 . 1 131 - 0 . 2 % 洛阳 1 . 7 7 3 2 2 . 5 8 1 . 6 1 9 2 4 . 7 3 1 . 6 6 2 4 . 1 1 1 . 8 8 2 1 . 2 9 1 . 5 6 6 2 5 . 5 6 4 0 . 0 532 5 . 8 % 汕头 1 . 7 6 9 2 1 . 5 4 1 . 5 6 3 2 4 . 2 7 1 . 5 1 2 5 . 3 6 2 . 0 0 1 8 . 9 3 1 . 4 9 6 2 5 . 3 4 3 8 . 133 - 6 . 1 % 石家庄 1 . 7 6 7 2 6 . 7 5 1 . 5 2 3 1 . 1 1 . 7 0 2 7 . 7 9 1 . 8 3 2 5 . 7 8 1 . 4 3 7 3 2 . 8 9 4 7 . 2 534 - 4 . 4 % 福州 1 . 7 6 2 4 . 7 2 1 . 5 1 8 2 8 . 6 3 1 . 6 4 2 6 . 5 6 1 . 8 8 2 3 . 1 1 1 . 4 3 8 3 0 . 2 3 4 3 . 5 135 - 1 . 9 % 衡阳 1 . 7 5 3 2 4 . 3 6 1 . 5 7 2 2 7 . 1 4 1 . 6 2 2 6 . 4 7 1 . 8 8 2 2 . 6 9 1 . 5 1 1 2 8 . 2 2 4 2 . 736 1 . 0 % 绵阳 1 . 7 5 1 2 8 . 8 5 1 . 5 6 5 3 2 . 2 8 1 . 6 9 3 0 . 0 4 1 . 8 1 2 7 . 7 9 1 . 5 0 2 3 3 . 6 4 5 0 . 537 - 7 . 5 % 深圳 1 . 7 5 1 2 7 . 0 8 1 . 5 5 4 3 0 . 4 9 1 . 5 9 2 9 . 9 7 1 . 9 1 2 4 . 7 2 1 . 4 8 9 3 1 . 8 3 4 7 . 4 138 - 2 . 5 % 大同 1 . 7 4 9 2 4 . 3 6 1 . 5 6 4 2 7 . 2 6 1 . 6 9 2 5 . 3 1 . 8 1 2 3 . 5 1 . 5 2 8 . 4 2 4 2 . 6 139 8 . 1 % 清远 1 . 7 4 7 2 5 . 1 1 . 5 5 7 2 8 . 1 3 1 . 5 3 2 8 . 8 1 1 . 9 5 2 2 . 3 6 1 . 4 9 4 2 9 . 3 1 4 3 . 8 640 - 9 . 7 % 青岛 1 . 7 4 4 2 7 . 8 8 1 . 4 6 6 3 3 . 1 6 1 . 7 4 2 7 . 9 3 1 . 7 5 2 7 . 8 4 1 . 3 7 4 3 5 . 4 1 4 8 . 6 241 - 2 . 9 % 南昌 1 . 7 3 6 2 4 . 7 6 1 . 5 1 6 2 8 . 3 1 . 6 4 2 6 . 3 3 1 . 8 3 2 3 . 4 1 . 4 4 3 2 9 . 7 3 4 2 . 9 842 - 1 . 4 % 唐山 1 . 7 3 6 2 5 . 4 6 1 . 5 1 2 2 9 . 2 2 1 . 6 9 2 6 . 1 7 1 . 7 8 2 4 . 8 1 . 4 3 7 3 0 . 7 5 4 4 . 1 943 - 3 . 7 % 兰州 1 . 7 3 5 2 4 . 2 4 1 . 5 8 6 2 6 . 5 1 1 . 6 6 2 5 . 3 3 1 . 8 1 2 3 . 2 7 1 . 5 3 6 2 7 . 3 9 4 2 . 0 544 1 . 7 % 三亚 1 . 7 2 5 2 3 . 0 3 1 . 6 1 7 2 4 . 5 1 1 . 4 9 2 6 . 8 2 1 . 9 5 2 0 . 2 7 1 . 5 8 1 2 5 . 0 5 3 9 . 7 245 - 4 . 6 % 郑州 1 . 7 1 5 2 7 . 8 1 . 5 4 3 3 0 . 9 3 1 . 6 2 2 9 . 5 1 1 . 8 1 2 6 . 2 9 1 . 4 8 5 3 2 . 1 4 4 7 . 6 846 - 3 . 6 % 湛江 1 . 7 1 4 2 2 . 3 8 1 . 5 3 3 2 5 . 0 1 1 . 5 2 2 5 . 2 8 1 . 9 0 2 0 . 1 7 1 . 4 7 2 2 6 . 0 3 3 8 . 3 647 - 2 . 7 % 武汉 1 . 7 1 2 2 7 . 8 6 1 . 4 6 3 2 . 6 7 1 . 6 3 2 9 . 2 5 1