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2018年12月中国各大城市地铁客流量数据统计(1).pdf

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简介:
本报告提供了2018年12月份中国主要城市地铁系统的乘客流量统计数据,旨在分析各城市的公共交通使用情况及发展趋势。 ### 2018年12月中国主要城市地铁客运量统计分析 #### 概述 本段落档提供了2018年12月中国主要城市地铁的运营数据,涵盖全国范围内共计27个城市,并对各城市的客流量进行了详尽的数据解析。 #### 数据概况 - **研究范围**:本报告中包含有来自27个不同城市的地铁统计数据。其中新增了大连和贵阳两个城市。 - **缺失信息处理**:南昌、无锡、哈尔滨以及长春四地的日均乘客量数据未能获取,但根据其他类似规模的城市估计其大致的客流量分别为40万+、30万+、20万+及20万人次左右。 - **总量概览**:在该月份内,这27个城市共完成了18.48亿人次的乘客运输任务,即平均每天为5962.16万人次。 #### 客运量变化 - **总体趋势分析**:相比上个月份而言,内地共有25个城市的总客流量有所下降,幅度约为1.57%。 - **增长亮点城市**:东莞(涨幅达14.57%)、厦门(9.80%)和南宁(7.35%),这三个地方的客运量显著增加。其中东莞市的增长主要归因于沿线商业设施开业带来的影响,而厦门市则受益于缩短了行车间隔及实施票务优惠措施。 - **下降幅度较大城市**:乌鲁木齐、青岛以及南京分别出现14.91%、5.15%和4.78%的显著下滑趋势。这可能与冬季严寒天气有关。 #### 客运量排名 - **超亿人次的城市群**:北京、上海、广州和深圳等五个城市在该月内的总客运量均突破了1亿人次。 - **日均百万级别水平**:共有11个城市达到了每日超过一百万乘客的客流量,其中北京、上海、广州及深圳市的日平均客运量更是超过了500万人次。 - **集中度分析**:前十一座“日均百万”级别的城市贡献了近9成的总客流;而其余城市的份额仅占到大约12.24%。 #### 客流强度 - **平均水平考量**:这27个城市的平均客流量强度为每公里线路每天约有1.23万人次。 - **高密度区域识别**:北京、上海等十个城市中的客流强度明显高于全国的均值。西安及广州两市的该数值更是超过了每人公里2万次的标准线。 - **规模与效率关系**:对于拥有超过二百公里运营线路的城市,广州和深圳在月度平均客流强度方面排名领先;而对于那些运营里程小于此数目的城市而言,则是西安、沈阳等地方表现突出。 #### 工作日与非工作日的对比 - **总体差异性观察**:在这27个城市中,工作日期间的乘客流量(大约为1.30万人次每公里)比休息时间高出约两成。 - **具体城市分析**:北京、上海等十五座城市的日常工作时段客流量显著高于休闲时分;而西安、郑州和苏州等地则在非劳动日表现出更高的客流强度,这可能与这些地方的通勤需求尚未完全释放有关,并且更多的乘客出行目的可能是为了娱乐或观光。 - **解读说明**:运营线路较长、公共交通便利度较高及历史悠久的城市(例如北京和上海),其工作日期间的客流量远超休息时间,表明了在这些城市中存在着较高的通勤需求。相比之下,那些较小规模的交通网络以及不太方便到达的地方(如苏州、郑州或南宁等)则显示出非劳动日内的乘客数量显著增加,这可能反映了该地区的休闲和娱乐出行活动较为频繁。 通过对2018年12月中国主要城市地铁客运量的数据分析可以发现不同地区之间存在的明显差异,并且进一步确认了地铁系统对于各个城市的交通基础设施的重要性及其在具体场景中的独特作用。

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    本报告提供了2018年12月份中国主要城市地铁系统的乘客流量统计数据,旨在分析各城市的公共交通使用情况及发展趋势。 ### 2018年12月中国主要城市地铁客运量统计分析 #### 概述 本段落档提供了2018年12月中国主要城市地铁的运营数据,涵盖全国范围内共计27个城市,并对各城市的客流量进行了详尽的数据解析。 #### 数据概况 - **研究范围**:本报告中包含有来自27个不同城市的地铁统计数据。其中新增了大连和贵阳两个城市。 - **缺失信息处理**:南昌、无锡、哈尔滨以及长春四地的日均乘客量数据未能获取,但根据其他类似规模的城市估计其大致的客流量分别为40万+、30万+、20万+及20万人次左右。 - **总量概览**:在该月份内,这27个城市共完成了18.48亿人次的乘客运输任务,即平均每天为5962.16万人次。 #### 客运量变化 - **总体趋势分析**:相比上个月份而言,内地共有25个城市的总客流量有所下降,幅度约为1.57%。 - **增长亮点城市**:东莞(涨幅达14.57%)、厦门(9.80%)和南宁(7.35%),这三个地方的客运量显著增加。其中东莞市的增长主要归因于沿线商业设施开业带来的影响,而厦门市则受益于缩短了行车间隔及实施票务优惠措施。 - **下降幅度较大城市**:乌鲁木齐、青岛以及南京分别出现14.91%、5.15%和4.78%的显著下滑趋势。这可能与冬季严寒天气有关。 #### 客运量排名 - **超亿人次的城市群**:北京、上海、广州和深圳等五个城市在该月内的总客运量均突破了1亿人次。 - **日均百万级别水平**:共有11个城市达到了每日超过一百万乘客的客流量,其中北京、上海、广州及深圳市的日平均客运量更是超过了500万人次。 - **集中度分析**:前十一座“日均百万”级别的城市贡献了近9成的总客流;而其余城市的份额仅占到大约12.24%。 #### 客流强度 - **平均水平考量**:这27个城市的平均客流量强度为每公里线路每天约有1.23万人次。 - **高密度区域识别**:北京、上海等十个城市中的客流强度明显高于全国的均值。西安及广州两市的该数值更是超过了每人公里2万次的标准线。 - **规模与效率关系**:对于拥有超过二百公里运营线路的城市,广州和深圳在月度平均客流强度方面排名领先;而对于那些运营里程小于此数目的城市而言,则是西安、沈阳等地方表现突出。 #### 工作日与非工作日的对比 - **总体差异性观察**:在这27个城市中,工作日期间的乘客流量(大约为1.30万人次每公里)比休息时间高出约两成。 - **具体城市分析**:北京、上海等十五座城市的日常工作时段客流量显著高于休闲时分;而西安、郑州和苏州等地则在非劳动日表现出更高的客流强度,这可能与这些地方的通勤需求尚未完全释放有关,并且更多的乘客出行目的可能是为了娱乐或观光。 - **解读说明**:运营线路较长、公共交通便利度较高及历史悠久的城市(例如北京和上海),其工作日期间的客流量远超休息时间,表明了在这些城市中存在着较高的通勤需求。相比之下,那些较小规模的交通网络以及不太方便到达的地方(如苏州、郑州或南宁等)则显示出非劳动日内的乘客数量显著增加,这可能反映了该地区的休闲和娱乐出行活动较为频繁。 通过对2018年12月中国主要城市地铁客运量的数据分析可以发现不同地区之间存在的明显差异,并且进一步确认了地铁系统对于各个城市的交通基础设施的重要性及其在具体场景中的独特作用。
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    本研究运用大数据技术,深入分析了中国多个主要城市的地铁客流量数据,旨在揭示出行模式和高峰期规律,为城市交通规划提供科学依据。 基于大数据背景下的全国各大城市地铁客流量分析主要关注如何利用现代信息技术手段对海量数据进行深入挖掘与研究,以揭示不同城市的轨道交通系统在乘客流动方面的特点及规律,并为优化公共交通资源配置、提升服务质量和效率提供决策支持。通过综合运用统计学方法和机器学习算法等技术工具,可以有效识别出行模式的变化趋势以及影响因素,进而提出相应的改进建议。
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    《中国城市统计年鉴》汇集了来自全国各地城市的详尽年度统计数据,为研究者提供涵盖经济、社会等多个方面的丰富面板数据资源。 中国城市统计年鉴面板数据来源于各城市的官方统计数据。这些数据涵盖了多个年度的城市经济社会发展情况,为研究者提供了丰富的资料来源。