進入四月，國內新冠疫情已得到有效控制，各地復工復產正在有序推進。社會經濟穩(wěn)步復蘇的過程中，車水馬龍就是人間煙火，交通出行正是客觀反映社會經濟活力的晴雨表。

根據高德地圖聯合“國家信息中心大數據發(fā)展部” 等機構共同聯合發(fā)布的《2020年Q1中國主要城市交通分析報告》顯示，全國交通持續(xù)復蘇，近7成的城市擁堵已經基本恢復，達到去年同期90%以上的狀態(tài)。其中，青島城市緩行流量臨界值為80.26%，節(jié)點承受力為69.90%，一季度高峰平均行車速度為31.92km/h。

從全國擁堵恢復地圖可以看出：華東、西北地區(qū)擁堵恢復狀況較好，東北、華北相對較慢。在主要城市中西安、深圳、無錫、廣州、石家莊等城市恢復最快，已超過去年同期的擁堵水平，杭州和上海擁堵恢復未及去年同期。同時，仍有不足1%的城市交通未恢復至去年同期的80%，其中以武漢、哈爾濱較為典型。

值得一提的是，受春節(jié)遷徙和疫情的雙重影響，一季度的“十大堵城”中，濟南、西安等作為區(qū)域經濟中心省會級城市集中上榜，而北京、上海、廣州、深圳、等一線城市均未入圍，這也是作為老牌“堵城”的北京，本季同比擁堵降幅達19.4%，首次未入榜前十。

此外，同比去年Q1有100%的城市擁堵延時指數下降。擁堵同比降幅最大的城市是武漢市，達29.0%。

在高德交通大數據監(jiān)測的360個城市中，一季度有11.08%的城市通勤高峰處于緩行，88.92%的城市通勤為暢通狀態(tài)。全國城市通勤高峰的擁堵熱力圖也首次告別“擁堵紅”。

再從全國2020年一季度駕車活躍情況來看：一季度60%城市駕車活力不足正常狀態(tài)下的8成。其中，北方駕車活力最低，多數城市不足正常情況下的70%，南方沿海城市以及湖北、重慶駕車活力相對較低，其它區(qū)域接近正常水平的90%以上。

在全國主要經濟區(qū)域中，長三角、珠三角和京津冀等區(qū)域的高峰擁堵延時指數均低于全國平均值，其中長三角區(qū)域和珠三角區(qū)域高峰擁堵延時指數均為1.33，低于全國1.39，是交通狀況最好的區(qū)域。成渝地區(qū)高峰擁堵延時指數是1.43，全國最高。

報告顯示，受春運和疫情影響，全國主要城市綠色出行意愿在1月份逐步下降，而后穩(wěn)定。其中，公交&地鐵出行意愿指數在春節(jié)前快速下降，而同期騎行出行意愿指數快速上升。2月10日部分城市逐步進入復工復產后，公交&地鐵出行意愿指數開始緩步回升，而騎行出行意愿基本平穩(wěn)。

2020年一季度，北京綠色出行意愿指數排名第一。從各類綠色出行方式來看，公交&地鐵、騎行、步行出行意愿排名第一的城市分別為北京市、?？谑?、蘭州市。

一季度全國主要城市公汽電車客運量大幅下降，1-2月中心城市客運量僅為去年同期的49.9%，但城市公交高峰期的運行效率總體穩(wěn)定。超大城市、特大城市的候車時長環(huán)比略有上升，大多數城市變化不大，早高峰平均候車時長均在20分鐘以內。其中，沈陽候車時間最長，平均約19.8分鐘。但也有部分城市的“車速比”環(huán)比有所下降。例如，廈門小汽車速度是公交的1.873倍，環(huán)比顯著降低、公交效率明顯上升。

2020年一季度，國內主要城市交通流量也經歷了斷崖式下跌、緩步回升的階段。數據見證歷史，這是近年來最特殊的一次“交通分析報告”，也是研究城市交通治理的契機。

高德交通大數據團隊根據每個城市的交通特性曲線，測算了城市整體進入緩行狀態(tài)的流量臨界值。流量臨界值越低，意味著暢通狀態(tài)下城市能承載的相對車流量越少，城市路網的承受力越弱。超大城市中，重慶路網的承受力最弱，當早高峰流量達到82.70%時，城市將進入緩行狀態(tài)。廣州路網承受力最強，早高峰流量達92.53%時，城市才進入緩行狀態(tài)。

而當流量超過一定程度后，城市將呈現出明顯的節(jié)點擁堵特征，道路擁堵里程比會超過1%。據此，報告測算了每個城市出現節(jié)點擁堵的流量臨界值。流量臨界值越低，意味著較少的流量就會使城市關鍵節(jié)點擁堵，城市節(jié)點的承受力越弱。

高德交通大數據顯示，超大城市中，重慶的節(jié)點承受力最弱，當早高峰流量達到57.49%時，城市1%的道路就會出現擁堵或嚴重擁堵。天津節(jié)點承受力最強，早高峰流量達77.46%時，城市才呈現明顯節(jié)點擁堵。

當路網緩行流量臨界值（路網承受力）和節(jié)點擁堵流量臨界值（節(jié)點承受力）兩個數據維度雙高時，意味著該城市的早高峰呈現高韌性。數據顯示，廣州、石家莊、南寧、廈門等城市的早高峰均呈現高韌性，即擁堵抵御能力較強。

據悉，2020年一季度《中國主要城市交通分析報告》是由高德地圖聯合國家信息中心大數據發(fā)展部、清華大學-戴姆勒可持續(xù)交通聯合研究中心、同濟大學智能交通運輸系統(tǒng)（ITS）研究中心、未來交通與城市計算聯合實驗室等單位共同發(fā)布。