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大数据为你解读2017年全国出差地图

时间: 2024-05-15 07:41:46 |   作者: 松香树脂


  上图中颜色越深,就是越热门的线路。能够正常的看到,差旅热门路线总体呈现出“一个大十字+众多小雷达”的形态。大十字:由南北向的北京-广深线,和东西向的上海-成渝线公里的巨大“十字架”。在构成十字架的主要城市之间,如北京与长三角地区、北京-成都、北京-武汉等,也都存在着密切的联系,而这些城市之间的平均距离在1000公里左右。小雷达:在各个城市群的内部,热门的差旅路线个城市为中心、向周边辐射的雷达形态,并形成超热门路线,如珠三角城市群的深圳-东莞、广州-佛山、广州-深圳,长三角城市群的上海-苏州、上海-杭州。同样的短途超热门路线还有西安-咸阳,北京-廊坊等。这种“小雷达”的辐射半径往往不超过300公里。总体而言,我国的差旅热门路线公里以内的短距离路线公里左右的长距离路线。

  飞机的热门差旅路线为“大十字架”,以及十字架上城市彼此联系构成的“大钻石”。此外,昆明和多个一线城市构成的“等腰梯形”也颇为引人瞩目。其中,最密集的飞机出差路线出现在上海与珠三角之间。

  可以看到,国内飞机的差旅出行呈现出高度的中心化特征:大部分的差旅出行都集中在少数几个第一圈层飞机差旅城市:北京、上海、广州、深圳、成都、重庆、昆明。此外,第二圈层飞机差旅城市则为:杭州、天津、西安、郑州、长沙、武汉、南京、厦门、海口、杭州。第二圈层以外的城市则在飞机出行联系度上并不特别显着,只是簇拥在第一和第二圈层的城市周围。

  由于火车是主要的差旅出行方式,因此热门路线的结构与全国总体的情况相似,也是“十字架+小雷达”。但与飞机热门路线相比,火车路线上的上海-深圳、深圳-成都 等线路并不突出。在这两条线路上,差旅人士更倾向于选择飞机出行。

  从去地理化的联系度图上看,铁路出行并不是高度中心化的,而是自然地构成了两大区域:北京-长三角-成渝这三个地区在铁路出行上形成了紧密的组团,具有极高的联系度。其中北京与各城市的总联系度最高,但从距离上看,上海则与周边城市的紧密度更高。而广深为核心的珠三角地区,在与别的地方的铁路联系度上不高,因此在图中偏于一隅,不与其他城市连绵。但广州和深圳这两座城市的铁路差旅联系度极高,因此体现出了区域双城的结构。汽车

  汽车的热门差旅路线与前两者截然不同了,几乎全部为300公里以内的短途路线,以密布的雷达状在祖国大地上成一张大网,其中:联系密集度最高的当属珠三角地区,在极小的空间范围内分布着最密集的出行线路。而联系面积最广的则是京津冀城市群-山东半岛城市群-河南中原城市群-长三角城市群,这四个区域在汽车差旅联系上已形成了连绵趋势。此外,西南地区(成都、重庆、贵州、昆明等)也形成了联系紧密的汽车出行网络。除了以上三个区域外,其他各个地区几乎都是以省会为核心的放射状模式,还未形成连绵区域。而用同样的去地理化的方法做出关系网络图,不难发现一些很有趣的现象:

  虽然已经是去地理化了,但上图几乎仍然是一个倒过来的中国地图,只是尺度上略有变形,总体而言:南方城市的联系密集度远大于北方城市,有上海、苏州、深圳、广州、东莞、重庆六个大型节点城市。也可以明显地看到长三角、珠三角以及西南地区的城市群结构。而北方城市则只有北京一个孤立的大型节点。其他则是以省会为核心,构成了一个个相对稀疏的网络。而最有趣的则是海南岛的一系列城市,他们与大陆地区只有唯一的联系通道:湛江。几十个城市的联系集于一点,硬生生把湛江放大成了一个区域型的节点。三种不同的差旅出行方式的特色地图背后,其实则是城市与城市群之间的能级、竞争关系、发达程度、基础设施完备度、以及各种各样的经济往来。那么,接下来我们大家可以分别看一下,几个城市群的热门差旅特征又是怎样的呢?我们选取了“十字架”上东西南北四个端点、以及中央交汇处的五个城市群,分别绘制出它们的热门差旅路线(深绿色为城市群内路线,浅绿色为城市群外路线)。

  可以看到:北京的热门差旅地点既在京畿附近,又在各个地区的重点城市。分布较为均衡。

  与北京不同,上海的差旅重点集中在传统的长三角地区以及苏北鲁中南地区(我们是不是该扩大一下长三角的地理概念了呢?),而且明显向北比向南更密集。除此之外,则是以上海为圆心,画了一个大约2000公里的半圆,从东北一直划到海南,圆周上分布着北京、西安、川渝、贵阳、昆明、广州等城市。

  珠三角的区域内差旅特征就更明显了,大量的出行都集中在珠三角沿线地区,尤其是广东省沿海地区。除此之外,最明显的是沿京广线的差旅出行,是珠三角与省外地区联系度最强的线路。

  成渝地区也呈现出明显的区域内出行特征,集中在西南地区(成都、重庆、贵阳、昆明)。而省外联系最强的则是通往长三角的路线。

  武汉城市群作为中国“大十字”的交汇点,处于非常优势的交通通道上,但其差旅出行的联系上更偏向于本省内的出行,因此以武汉为核心,省内向西的联系度比向东的更强。看完了每个城市群的差旅出行特征,我们大家可以再聚焦到每个人身上,不同的差旅特征,大家会更倾向于选择怎样的交通方式呢?

  在200-800公里的中长距离路线中,铁路是大多数人的选择,偏好飞机的比例开始增长;在800-1400公里的区间,选铁路和飞机的差旅人群比例相差仿佛,略有波动;看上去,在800-1400公里之间,人们会在铁路和飞机之间犹豫选择,然而这种困扰并不存在于一线城市的差旅人群中:一线城市的差旅人群更偏爱铁路。

  (说明:上图中以 火车/飞机差旅人次比 作为衡量差旅人群对两种交通方式偏好程度的指标。其具体含义为,该距离区间内的差旅行程中,乘坐火车和乘坐飞机的人次数的比值。比值越大,表示越偏好火车。一线、强二线、二线城市的具体范围见文末注释。)由上图可知,在所有的距离区间内,一线城市差旅人群对火车的偏爱都高于其他城市。在1000公里的差旅距离区段上(正好是“差旅热门路线十字架”上城市间的平均距离),这种偏爱差不多是其他城市的2倍!通过第四部分的分析,我们正真看到差旅人群(尤其是在一线城市)对于火车、尤其是高铁,有着强烈的偏好。那么,现有的火车(高铁)服务能满足差旅人群需求吗?为了探究这样的一个问题,我们选取了“十字架”上热门度TOP15的长距离路线,并从总时间、准时性、便捷性、便利性等四个方面做了比较。我们以火车与飞机的比值作为火车的相对服务力指标。指标数值越大,说明火车的相对服务力越强。(各项数据来源及计算方式见文末注释,未考虑自然灾害、事故等特殊情况。)

  (说明:综合服务力为四项相对服务力的乘积取对数。指标大于0,说明火车的综合服务力强于飞机;小于0则说明弱于飞机。各项具体指标可关注微信公众号“城市数据团”回复“火车飞机服务力”获取信息。)然而,并不是所有火车服务力较低的路线上都应该大修高铁。由于火车的服务力受到路线距离和地区发展状况的双重制约,最要提升火车服务力的路线,应该是那些火车服务力远低于飞机、且落后于相同距离区间的路线。我们以横轴表示路线的距离,纵轴表示火车相对于飞机的综合服务力,将每一条路线作为一个点落在图上:

  可以看到,随着距离的增加,铁路的相对服务力逐步递减。而在同一距离区间,不同路线的铁路服务力差异很大。其中,符合铁路服务力远低于飞机、且落后于相同距离区间的路线条:深圳-成都(1200km,K字头车1893分钟,一天仅3班;暂无直达高铁建设规划)上海-深圳(1000km,动车全程711分钟,一天9班;直达高铁建设已列入国家《中长期铁路规划》)也就是说,在以上5条路线上出差的差旅人士,对于铁路服务力的提升有着最为强烈的需求。效率性相对服务力 = 火车行程中可与外界联络的时间占行程总时间的比值 / 飞机行程中可与外界联络的时间占行程总时间的比值综合相对服务力 = ln(总时间相对服务力*准时性相对服务力*便捷性相对服务力*效率性相对服务力)总时间=从出发地的市区前往机场/火车站的平均时间+候机/候车时间+平均延误时间+飞行/行车时间+从目的地的机场/火车站前往市区的平均时间本文中使用的从各市机场/火车站到市区的打车时间数据来源于 滴滴企业版。总时间和准时性指标中,各市机场的准时出港率和平均延误时间数据来源于 飞常准 的《2017年全球机场&航空公司准点率报告》,路线的准时出港率为出发-到达城市的准时出港率平均值。候机时间按90分钟计算。总时间和准时性指标中,火车的准时发车时间和延误时间未查到资料。由于路线上多为高铁,根据经验,准时发车率统一按98%计算。关于延误时间,高铁按无延误计算,动车按5分钟计算,K字头车按10分钟计算。候车时间按20分钟计算。效率性指标中,飞机行程中不能与外界联络的时间=飞行时间+延误时间/2;火车上尽管全程可使用电子设备电脑,但部分时间信号并不好,故可以与外界联络的时间统一按90%计算。强二线城市:天津、重庆、沈阳、成都、武汉、南京、西安、杭州、青岛、郑州、厦门二线城市:大连、宁波、苏州、无锡、济南、佛山、东莞、福州、长沙、温州、泉州、合肥、太原、南宁、长春、哈尔滨、石家庄、昆明、贵阳、南昌



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