2017年重大节假日服务区车流量数据统计表
服务区车流量分析报告范文
服务区车流量分析报告范文英文回答：Traffic Flow Analysis Report for Service Area.Introduction:In this report, I will analyze the traffic flow in a service area. By examining the data and patterns, I aim to provide insights into the traffic situation and propose potential solutions for improving the flow.Data Collection:To conduct a thorough analysis, I collected data from various sources, including traffic cameras, vehicle sensors, and manual observations. The data includes information on the number of vehicles, their speed, and the time of day.By combining these data sets, I can gain a comprehensive understanding of the traffic flow.Analysis:Based on the collected data, I observed several key patterns. Firstly, during peak hours, the traffic flow is significantly higher compared to off-peak hours. This leads to congestion and slower travel times. Secondly, there is a higher volume of traffic on weekdays compared to weekends, indicating that the service area is primarily used by commuters. Lastly, I noticed that certain areas within the service area experience more congestion than others, suggesting the need for targeted improvements in these specific locations.Proposed Solutions:To address the congestion and improve traffic flow, I propose the following solutions:1. Implementing a Smart Traffic Management System: By utilizing advanced technologies such as artificial intelligence and machine learning, a smart trafficmanagement system can optimize traffic flow in real-time. This system can adjust traffic signal timings, detect and divert traffic from congested areas, and provide real-time traffic updates to drivers.2. Expanding Road Capacity: If the service area is experiencing consistent congestion, expanding the road capacity can help alleviate the traffic flow. This can be achieved by widening the existing roads or constructing additional lanes. However, it is important to consider the environmental impact and ensure proper planning and design.3. Promoting Alternative Transportation: Encouraging the use of alternative transportation modes such as bicycles, public transit, and carpooling can help reduce the number of vehicles on the road. This can be achieved through the implementation of bike lanes, improved public transportation infrastructure, and incentives for carpooling.Conclusion:In conclusion, the analysis of the traffic flow in the service area highlights the need for targeted solutions to address congestion and improve travel times. By implementing a smart traffic management system, expanding road capacity, and promoting alternative transportation, we can create a more efficient and sustainable transportation system. It is crucial to consider the specific needs and characteristics of the service area while implementing these solutions.中文回答：服务区车流量分析报告。
高速公路服务区客流量及车流量解决方案
高速公路服务区客流量及车流量解决方案一、前沿数据显示，2011年，全国有14个省区高速公路的通车里程达到3000公里以上；排名前7的省市均达到4000公里以上。
其中，河南省排名第一，通车里程为5196公里；广东省排名第二，通车里程为5049公里；河北省以通车里程4756公里排名第三，第十名江西省高速公路通车里程达到3603公里。
服务区是高速公路上必不可少的设施，能够为高速公路的使用者提供服务，对保障行车安全、保证运输效率、缓解驾驶员在生理上的过度疲劳和车辆使用上的极限状况十分重要。
随着高速公路通车里程的不断延伸、客流量的不断增长，必然要求服务区扩大服务项目的种类、数量等等，从而形成特殊的经济区域，其产业价值的重要性正日益受到重视。
随着服务区客流量快速的增长，尤其在节假日期间，大量的游客涌入服务区，给服务区的各项工作带来巨大的考验。
因此，及时的掌握各个服务区的客流量及车流量数据，综合各个服务区数据变化及时采取合理的措施，控制客流量及车流量，为人们出行提供最优最便利的服务同时，也大大减轻服务区的工作压力。
二、系统概述2.1系统特点采用国内领先的智能视频数人算法，能统计和累计任何时间段经过感兴趣区域双方向的人和汽车的物体数量。
人数统计精度：95％以上（标准光线环境下测试数据）；可适用于多种不同的环境，大门、楼道口、检票口、电梯口、扶手电梯口等等；可在一般环境下准确识别人的个数，不受不同服装颜色、不同头发颜色、戴帽子、行李等因素的影响；识别速度快，可满足实际应用要求。
对人数基础数据进行挖掘和分析，提供各种分析数据和报表；可以通过计算机网络实时显示各种人数变化的数据曲线和相关区域的图像；系统采用B/S网络架构，通过相关网络设备，管理者可以通过Internet远程进行人数统计的数据管理察看不同地域分支机构的人数数据和图像；提供多种数据分析模式，同时提供开放式接口，可根据特殊需定制开发；强大的数据存储、备份机制；2.2系统应用方向服务器分析客流量和车流量统计进入重要区域的人数查看是否所有人都离开了建筑分析是否车库和商场出入门店容量是否满足需求分析市场策略的有效性分析商场里的人流量最大的区域三、方案设计3.1方案设计原则1) 可对指定区域的人/车流量进行准确统计，能分别统计出不同行进方向的人车数量，并对其进行计算。
国庆假期专车出行数据分析2017
国庆假期专车出行数据分析2017易观&首汽约车联合发布如需免费获取本完整版分析请关注易观订阅号后台回复“国庆出行“获取。
更多最新内容尽在(ID：enfodesk)前言欢度国庆分析范畴易观千帆“A3”算法升级说明分析定义l 数据来源：分析数据来自易观千帆和首汽约车用户数据。
l 易观千帆“A3”算法引入了机器学习的方法，使易观千帆的数据更加准确地还原用户的真实行为、更加客观地评价产品的价值，整个算法的升级涉及到数据采集、清洗、计算的全过程：l 1、采集端：升级SDK以适应安卓7.0以上操作系统的开放API；通过机器学习算法，升级“非用户主观行为”的过滤算法，在更准确识别的同时，避免“误杀”。
l 2、数据处理端：通过机器学习算法，实现用户碎片行为的补全算法、升级设备唯一性识别算法、增加异常设备行为过滤算法等。
l 3、算法模型：引入外部数据源结合易观自有数据形成混合数据源，训练AI算法机器人，部分指标的算法也进行了调整。
l 本分析中国庆假期时间段如无特殊说明，均指2017年9月29日至2017年10月9日。
l 本分析的国家和区域主要包括：中国及全球。
l 经过数年的快速发展，当前中国专车市场已经进入高速发展期，专车出行得到了互联网用户的广泛认可。
尤其在经济较发达城市，专车已经成为互联网用户的主要出行方式之一。
l 易观与首汽约车联合发布2017年国庆假期中国专车出行数据分析，从用车场景、城市特色、用户画像等多角度深度解读国庆假期中国专车出行市场。
专车用户消费习惯已经形成，追求出行品质和服务质量l 综合国庆假期首汽约车统计数据可以看出，目前专车用户主要集中在经济较发达的城市，具有追求生活品质、对价格的敏感度较低的特征。
专车用户不仅要求出行的便捷性，更加注重出行的品质和服务。
注重效率境外用车追求品质价格敏感度降低经济发达地区包车游计划性强国庆假期专车用户出行关键词l 用户消费习惯已经形成，专车市场进入稳定增长阶段。
2017年全国收费公路统计公报
2017年全国收费公路统计公报交通运输部2018年8月24日根据《政府信息公开条例》的有关规定，经汇总各省（区、市）已公布的收费公路统计数据，现将2017年全国收费公路统计汇总结果公报如下：一、收费公路总体情况（一）里程构成。
2017年末，全国收费公路里程16.37万公里，占公路总里程477.35万公里的3.4%。
其中，高速公路13.26万公里，一级公路2.07万公里，二级公路0.95万公里，独立桥梁及隧道883公里，占比分别为81.0%、12.6%、5.8%和0.5%。
全国收费公路里程比上年末净减少7356公里。
其中，高速公路净增加8130公里，一级公路、二级公路、独立桥梁及隧道分别净减少2846公里、12399公里、240公里。
（二）主线收费站。
2017年末，全国收费公路共有主线收费站1338个，比上年末净减少237个。
其中，高速公路759个，一级公路373个，二级公路143个，独立桥梁及隧道63个，占比分别为56.7%、27.9%、10.7%和4.7%。
（三）建设投资。
2017年末，全国收费公路累计建设投资总额82343.9亿元，较上年末净增加6486.4亿元，增长8.6%。
其中，累计资本金投入25614.2亿元，资本金比例31.1%；累计债务性资金投入56729.8亿元，债务性资金比例68.9%。
（四）债务余额。
2017年末，全国收费公路债务余额52843.5亿元，比上年末增加4288.8亿元，增长8.8%。
其中，年末银行贷款余额45674.2亿元，年末其他债务余额7169.3亿元，占比分别为86.4%和13.6%。
（五）收入支出。
2017年度，全国收费公路通行费收入5130.2亿元，比上年增加581.7亿元，增长12.8%；支出总额9156.7亿元，比上年增加465.0亿元，增长5.3%；通行费收支缺口4026.5亿元，比上年减少116.8亿元，下降2.8%。
2017年度支出总额中，偿还债务本金4952.8亿元，偿还债务利息2495.7亿元，养护支出533.9亿元，公路及附属设施改扩建工程支出153.7亿元，运营管理支出627.6亿元，税费支出359.9亿元，其他支出32.9亿元，占比分别为54.1%、27.3%、5.8%、1.7%、6.9%、3.9%和0.4%。
高德地图：2017端午节全国公路网出行大数据预测分析报告_OK
大梅沙海滨公园 张北草原天路 西塘古镇景区 古北水镇 外滩 乌镇风景区 天安门 千岛湖风景区
9/5/2021
10
注：根据高德地图驾车用户导航、规划路线、目的地等数据计算
2017年端午节出行大数据预测及安全指南
草原涨幅景区排行
端午期间张北草原、丰宁坝上、京北第一草原热度较高 驾车热度较高的草原分布在内蒙、河北地区，主要与华北地区去往草原的热度上涨有关。TOP5中，张北草原天路排名第一。排名第二和第三位的
预计观海热门地分布
观海景点热度分布
深圳市-大梅沙海滨公园 北海市-北海银滩 厦门市-鼓浪屿
秦皇岛市-南戴河、北戴河 上海市-金山城市沙滩
深圳市-南澳镇西冲仙人掌沙滩 天津市-东疆港人工沙滩 青岛市-金沙滩 秦皇岛市-黄金海岸 大连市-金石滩
9/5/2021
12
全国高速拥堵趋势图
2017年端午节出行大数据预测及安全指南
2017年端午节出行大数据预测及安全指南
全国公路网不同车型流量对比
小客车流量假期第1天流量最大，客运货运流量节前1日最大 端午假期，全国公路网小汽车流量与货运流量和客运流量相比，差异较大。其中小汽车假期第一天（5月28日）流量最多，说明人们集中在第一天出
十大繁忙机场分布
9/5/2021
排名 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
机场 上海虹桥国际机场 广州白云国际机场 北京首都国际机场 南京禄口机场 深圳宝安国际机场 成都双流国际机场 杭州萧山国际机场 郑州新郑机场 长沙黄花机场 天津滨海机场
9
2017年端午节出行大数据预测及安全指南
自驾热门景区排行
4
2017年端午节出行大数据预测及安全指南
2017年中国高速公路出行大数据分析报告
中国高速公路出行大数据报告
交通运输部科学研究院
编制说明
7亿 高德地图海量交通出行大数据，来自交通行业浮动车+ 高德地图用户数据的结合
概述 《中国高速公路出行大数据报告》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，描述高速运行态势、揭秘客货出行特征、挖掘出行安全隐患、呈 现高速出游规律，以期助力公众安全、便捷出行。该研究报告由高德地图主办，本次联合交通运输 部规划研究院、交通运输部科学研究院等权威数据机构合作发布。（排序不分先后）
中国高速公路出行大数据报告
高速运行态势
全国高速拥堵分析
节日期间高速拥堵加剧，是全年波峰时段 全国高速拥堵受节日影响显著，节日期间拥堵里程上升明显；春运期间高速出行需求强，特别是春节前两周，受集中返乡影响，全国高速拥堵程度超过端午 节假日；同样是三天节假日，清明期间高速最拥堵，其次为五一、端午，2017年清明比端午拥堵里程高出2倍，五一比端午高出1.5倍，与清明、五一节假 日高速免费、公众出行集中密切相关。
清明
节日期间全国高速日均拥堵里程（公里）
50.6%
817 542
29.6% 1043
805
5.3%
733 772
2016年 2017年
5.1%
479 503
春节（免费）
清明（免费）
五一（免费）
端午（收费）
五一
2017年端午 2016年端午
腊月三十 高速免费
高速免费
高速免费
高速收费
1/1 1/8 1/15 1/22 1/29 2/5 2/12 2/19 2/26 3/4 3/11 3/18 3/25 4/1 4/8 4/15 4/22 4/29 5/6 5/13 5/20 5/27 6/3 6/10 6/17 6/24
2017年春运大数据分析报告
2017.1.25
2017.2.2
春运大大数数据据
64.6%
互联网售票量 总售票量
15.7%
39%
A12345
K 家 乡 050203次 远 方 12345678900012 3
2016年春运互联网售票占比
春运大数据
各交通方式的客流量占比
公路与铁路仍是春运出行的主要方式
公路
铁路
民航
水路
抢票成功未付 款会重新放票
临时改变行程 的，占票的黄 牛会放票
开车前48小时 退改票不收手 续费，这个时 间段可以捡漏
这个时间段是 退票高峰期
先挤上去， 再补票
春运大数据
随着“互联网+客运”模式的发展， 定制巴士等新兴客运模式的出现等，
极大地缓解了春节前后的公路 客运购票难问题。
“互联网+客运”
北京
苏州 上海 南京 无锡
公路客运热门出发城市
深圳
广州
主要集中在长三角和珠三角地区
春运大数据
9.8% 9.1% 8.9%
各星座段比例
85后 41-55岁 31-40岁
各年龄段比例
48.3%
51.7%
性别比例
春运大大数数据据
往年最热门的空中回家路线
深圳—重庆 上海—成都 北京—哈尔滨 广州—重庆
北京—成都 上海—哈尔滨 深圳—成都 北京—三亚
84.6% 12.0% 2.0% 1.4%
春运大数据
铁路热门出发城市
北京
上海
成都
重庆
杭州
春运大数据
41.5% 选择乘坐高铁的
人数占比达到
北京
上海
பைடு நூலகம்杭州
服务区“十一”中秋、国庆保障工作情况报告
服务区“十一”中秋、国庆保障工作情况报告在十一来临前夕，随着迎接中秋、国庆双节假日高速人流量高峰的来临，xx服务区积极配合畅行公司迎十一中秋、国庆保障工作要求，9月20日，xx服务区立刻召集所有管理人员和商户代表召开了“十一”中秋、国庆双节日保障工作会议，传达并落实了对“十一”双节日期间综合治理、安全生产以及疫情防治的各项要求和准备工作，并要求立刻落实到位。
9月22日，xx服务区对服务区内的所有基础安全设施和生活生产服务设施进行了全方位的安全检查，对检查出现的安全隐患立刻整改，力争在十一双节期间为这一次双节日次长假出行的司乘旅客路途中提供一个更优质更安全服务区。
保障措施一：“十一”期间疫情防控措施落实到位1、“十一”期间出行车流量明显增大，过往司乘旅客早、中、晚就餐人数激增，在双节日期间，服务区在尽可能保证所有司乘旅客安全防疫的情况下，在服务区经营大厅和卫生间区域设置合理的人流导向指示，将上厕所、打开水的乘客和进大厅就餐的乘客进行分流，尽可能避免过多的人员聚集和接触。
2、在经营场区大门口设置服务台，安排专人16小时值班，对进入大厅就餐的乘客逐一测量体温，并要求佩戴口罩进入经营场区，并用消毒液对手部进行消毒。
3、要求经营场区的营业人员必须带好口罩手套，对食品卫生进行严格检查，做好检查表，每天不定时对各商户的食品和餐具进行卫生抽查，对违规的商户进行口头警告，并要求立刻整改，如多次出现问题立刻关店整顿。
4、安排保安每天三次对服务区内外场进行全方位的酒精消毒，让十一双节期间所有进入服务区就餐的乘客“买的安心，吃得放心”。
保障措施二：对服务区基础生活设施和安全设施进行全面排查1、为保障“十一”期间服务区供水供电以及排污排水系统的正常使用，9月22日服务区管理部门安排电工和保安一起对后厨的油烟机管道、下水道排水、排污排油沟渠进行了清理和疏通，并对发电机房、水泵房、设备机房、出入口匝道进行了安全排查，以保证“十一”期间可能突发的大风降雨天气时的安全使用，并对发现的安全隐患立即整改到位。
高速公路服务区设计方案.doc
高速公路服务区设计方案.doc高速公路设计与管理课程设计附件一 . 服务区设计已知相关数据1.服务区的设计交通量（ Q10）为 20000 辆 /d2.调查得到各车型比例：小客车：大客车：货车 =3.0 ： 2.0 ：5.03. 小客车的停车车位面积2 2 3×8=24m，大车停车车位面积4×10=40m4. 不同车种的停留率、高峰率、平均停车时间见表1不同车种的运行参数表 1 车种停留率高峰率停车时间 (min) 周转率小客车0.175 0.10 25 2.4大客车0.25 0.25 20 3.0货车0.125 0.075 30 2.0 5．假日服务系数参考表 2：假日服务系数表 2 年平均日交通量 Q（双向，辆 /d ）服务系数0～25000 1.4025000～ 50000 1.65-Q ×10-5大于 50000 1.156.餐厅的规模计算参数见表 3：餐厅的规模表 3项目载客人数周转率餐厅使用备注车型率小客车 3.3 2.4 0.5 用餐人数 = 停车大客车46 3 0.08车位×载客人数×周转率×餐厅货车 2.1 2 0.5使用率附件二．课程设计装订顺序1.课程设计封面2.课程设计老师评语及成绩3.课程设计任务书4.正文5.参考文献目录引言 (1)一、高速公路服务区设计 (3)（1）概述 (3)（2）我国服务区建设存在的问题 (3) （3）服务区设计的目的及意义 (4)二、服务区的规划 (4)（1）服务区总体规划 (4)1）服务区的分类 42）服务区的选址 53）服务区的规模 5 （2）内部设施规划 (6) 1）停车场的位置 62）餐厅位置 63）加油站布置74）公厕的位置75）汽车维修站7 （3）其他规划 (7)三、服务区规模的计算 (8)（1）停车车位数量的计算 (8)（2）餐厅的设计规模 (8)（3）公共厕所的面积 (9)（4）小卖部的面积 (10)（5）旅社规模计算 (10)（6）加油站，修理间面积 (10)（7）其它 (10)（8）合计 (10)四、服务区设施布局 (12)（1）服务区设施布局原则 (12)（2）服务区常见的布局形式 (12)（3）服务区的设计 (13)（4）服务区景观设计 (14)五、服务区设计说明书 (15)（1）停车场 (15)（2）公厕 (15)（3）餐厅 (15)（4）旅馆 (15)（5）加油站、修理厂 (15)（6）室外广场 (16)总结 (17)参考文献 (18)引言随着我国高速公路的发展，作为其中重要的组成部分之一——高速公路服务区的设计成为广大设计人员所面临的新的课题。
春节期间高速出行情况报告
春节期间高速出行情况报告一、引言1.1 春节期间高速出行背景介绍春节，作为中国最重要的传统节日，象征着团圆与新的开始。
在这特殊的日子里，成千上万的人选择自驾出行，与家人共度佳节。
高速公路作为连接城乡的重要纽带，承担着巨大的交通压力。
据统计，春节期间，高速出行人数逐年攀升，形成一年一度的“春运”大潮。
人们集中出行，不仅给高速公路带来巨大的车流量，同时也带来了诸多交通安全问题。
1.2 报告目的与意义本报告旨在通过详细分析春节期间高速公路的出行情况，揭示高速出行高峰时段与区域，探讨出行安全问题及措施，以期为政府部门决策提供参考，为广大市民春节高速出行提供指导。
此外，报告还关注高速公路服务与保障，以期为提升高速公路服务水平，确保人民群众安全、便捷、舒适出行提供借鉴。
本报告的意义在于：一是提高春节期间高速公路出行安全意识，减少交通事故发生；二是为政府部门优化高速出行政策提供依据；三是为高速公路服务区改进服务提供参考；四是为未来高速出行发展趋势提供预测与展望。
二、春节期间高速出行总体情况2.1 高速公路车流量分析春节期间，高速公路车流量呈现出明显的波动特点。
根据近年来的数据分析，春节前夕，即除夕前一周，高速公路车流量逐渐上升，至除夕当天达到一个小高峰。
随后，在春节期间，车流量呈现出先降后升的趋势，大年初一至初三是车流量较少的时段，初四开始逐渐增多，直至元宵节前后达到第二个高峰。
在车流量方面，主要表现为以下几个特点：1.区域差异明显：经济发达地区和人口密集地区的高速公路车流量较大，如珠三角、长三角、京津冀等地。
2.时间分布不均：春节前夕和元宵节前后是车流量较大的时段，这两个时段也是高速公路拥堵的高发期。
3.车型结构变化：春节期间，小型客车占比显著增加，货车和客车占比相对减少。
4.高峰时段拥堵：在春节出行高峰时段，部分高速公路出现严重拥堵，对出行效率产生较大影响。
2.2 高速出行高峰时段与区域春节期间的高速出行高峰时段和区域具有以下特点：1.高峰时段：–春节前夕：除夕前一周，特别是除夕当天，上午和下午是出行高峰时段。
服务区车流量分析报告范文
服务区车流量分析报告范文英文回答：Traffic Flow Analysis Report.Introduction:This report aims to analyze the traffic flow in a service area. The analysis will provide valuable insights into the volume of vehicles passing through the area, which can be useful for planning and improving transportation infrastructure.Methodology:To conduct this analysis, we collected data from various sources, including traffic cameras, road sensors, and GPS tracking devices installed in vehicles. The data was collected over a specific period, typically a week or a month, to ensure a comprehensive analysis.Findings:Based on the data collected, we observed a significant variation in the traffic flow throughout the day. The highest volume of vehicles was recorded during peak hours, typically in the morning and evening rush hours. This indicates a high demand for transportation services during these times.Furthermore, we found that the traffic flow was influenced by several factors, including the day of the week and weather conditions. On weekdays, the traffic was significantly higher compared to weekends, suggesting that the majority of vehicles passing through the service area are commuters. Additionally, heavy rainfall or snowfall resulted in reduced traffic flow, as people tend to avoid traveling during adverse weather conditions.Moreover, we identified certain patterns in the traffic flow based on the type of vehicles. Commercial vehicles, such as trucks and delivery vans, were more prevalentduring weekdays, particularly in the morning hours. This indicates a higher demand for goods transportation during that time. On the other hand, passenger cars and motorcycles were more commonly observed during weekends, suggesting recreational or leisure travel.Implications:The findings of this analysis have several implications for transportation planning and infrastructure development. Firstly, it is crucial to address the issue of congestion during peak hours by implementing measures such as traffic signal optimization, road widening, or introducing public transportation options. This would help alleviate traffic congestion and improve the overall flow of vehicles.Secondly, the analysis highlights the need for better weather monitoring systems and efficient response mechanisms during adverse weather conditions. By providing real-time information about weather conditions and suggesting alternative routes, travelers can make informed decisions and avoid unnecessary traffic congestion.Lastly, the variation in traffic flow based on vehicle types emphasizes the importance of designing road networks that cater to the specific needs of different vehicles. Separate lanes or designated routes for commercial vehicles can help streamline the traffic flow and reduce congestion.Conclusion:In conclusion, this traffic flow analysis report provides valuable insights into the volume of vehicles passing through a service area. The findings highlight the need for effective transportation planning and infrastructure development to address congestion, weather-related disruptions, and the specific requirements of different vehicle types.中文回答：服务区车流量分析报告。
2017年11月1日全国部分城市地铁客流量统计
2017年11月1日全国部分城市地铁客流量统计据中国e车网不完全统计，部分城市轨道交通日客流量显示如下：部分城市轨道交通日客流量统计
（2017.11.1）
序号城市名称日客流量
1 北京地铁（含京港地铁） 1208.95万
2 上海地铁 1092万
3 广州地铁 828.5万
4 深圳地铁（含港铁深圳） 512.8万
5 南京地铁 281.3万
6 武汉地铁 270.89万
7 成都地铁 231.99万
8 西安地铁 165.44万
9 杭州地铁 105.86万
11 苏州地铁 76.91万
12 长沙地铁 60.81万
13 郑州地铁 59.4万
14 宁波地铁 31.87万
15 石家庄地铁 20.94万
16 青岛地铁 17.8万
近一周客流量统计获悉，广州、深圳地铁日客流量相对较稳定，广州十月中旬以来，基本维持在800万人次以上，深圳十月中旬至今，地铁日客流量平均值也达到500万人次，且深圳地铁6、8、10、12号线开通以后，客流量将会大大增加。
2017年清明出行预测报告--交通运输部版
4月4日十大长时间易拥堵缓行高速路段
南海诸岛
城市
重庆 南通 北京 上海 深圳 广州 北京 郑州 重庆 南京
高速名称
G75兰海高速 G15沈海高速 G45大广高速 G50沪渝高速 G15沈海高速 G45大广高速 G6京藏高速 G4京港澳高速 G85渝昆高速 G36宁洛高速
道路方向
从绕城渝武互通 到北碚隧道
预计4月2日高速大通道易拥堵缓行路段有济广高速（惠州段）、京沪高速（无锡段）、沈海高速（苏州段）等 预计4月2日全国高速十大长时间易拥堵缓行路段分别是G35济广高速（惠州段）、G2京沪高速（无锡段）、G15沈海高速（苏州段）、
G4京港澳高速（东莞段）、G15沈海高速（温州段）、G25长深高速（惠州段）、G65包茂高速（重庆段）、G5京昆高速（西安段）， 请出行的人们实时关注高德地图交通路况，躲避易拥堵缓行路段。
从深汕公路出入口 到龙岗大道出入口
从三溪口互通 到北碚隧道
从榆垡桥 到106国道
从怀柔桥到 大柳树营桥
从392省道出入口 到202省道出入口
注1：根据高德地图历史清明期间全国高速路段拥堵缓行时长数据统计得出 注2：预测道路如遇到临时封路、施工、车祸等突发情况，请以实际路况为准
2017年清明节出行预测报告
排名 城市
1
上海市
2
苏州市
3
杭州市
2017年清明节出行预测报告
珠三角高速拥堵概率热力图
清明期间珠三角地区高速拥堵较高的城市有广州、深圳、佛山、东莞、惠州、江门、肇庆等城市，请出行的人们实时关注高德地图交通 路况，躲避易拥堵缓行路段。
珠三角地区城市高速拥堵热力分布图
肇庆
广州
惠州
佛山
春运期间高速公路易拥堵路段统计表
1863KM+79M
1887KM+319M
双向
否
2018.1.19
2018年2月10
否
否
8
G75E
遵贵高速
39KM+900KM
86KM+217KM
贵阳-开阳双向
否
2018.1.8
2018.3.31
否
否
9
G75E
遵贵高速
15KM+500M
222KM+0M
贵阳-开阳双向
否
2018.1.20
2018.2.10
车流量大
7
S82
贵黔
高速
K51
K54
鸭池河大桥（双向）
12:00—19:00
车流量大
8
G6001
环城
高速
27km+800m
28km+900m
双向
17：00-19：00
车流量大
9
G76
厦蓉
高速
1471KM
1471KM+500M
清镇至织金方向
14：00-16:00
车流量大
10
G69
贵瓮
高速
32KM
36KM
MK1+700
MK2+780
单向
否
2017.8.18
2018.5.8
否
否
5
G6001
白云区高山村、刘庄村
K78公里
K80公里
单向
否
2017.10.30
2018.3.30
否
否
6
G6001
环城高速