
交管部门大数据分析结果告诉你 早晚高峰从桥下通行比高架快
针对南京的交通拥堵情况,南京交管部门已在进行大数据分析,昨日对外公布6月份的大数据分析结果,并对7、8月全市道路交通状态进行了预测,同时为市民避堵出行给出了温馨建议。
据交管部门介绍,6月份中心城区主干道月平均日交通量较上月基本保持平稳,中心城区主要道路6月份除太平北路、北安门街等部分道路流量有较为明显的增加外,其余道路均月平均日交通量基本保持平稳,并呈现下降态势。北京西路、北京东路、中山路、瑞金路和察哈尔路等部分学校相对集中的路段,随着高考中考的结束,流量降幅较为明显。
通过数据分析,交管部门还统计出几个交通之最,其中最忙碌的一条路是应天大街高架以日均车流量13.3万辆排名第一,玄武大道以13.1万辆排名第二,玄武湖隧道以日均车流量12万辆排名第三。
拥堵时间最长的一条路是内环东线(通济门隧道、西安门隧道、九华山隧道)以日均拥堵时间为7小时50分钟排名第一,内环北线(玄武湖隧道、新模范马路隧道)、内环南线(应天大街高架)、南京长江大桥以日均拥堵时间为4小时30分钟并列第二。
过江走的最多的一座桥是长江大桥以日均车流量9万辆排名第一、长江二桥以日均车流量6.7万辆排名第二。
交警提醒:随着暑假的来临,交管部门预计7、8月份全市主要道路日均交通量、高峰时段交通量均将会有显著的下降,特别是学校相对集中的路段,流量降幅将超过5%, 南京交通状况进入近2个月的暑期道路交通状态,车友驾车缓行时间将有所缩短,通行更加快捷。
汽车自燃交通工具防火很重要
据数据分析,2015年6月全市共发生车辆缓行1355起,较上月1237起增加9.54%。
从车辆缓行时间分布上看,主要集中于早高峰7:00-9:30、晚高峰16:30-19:30时段内。从车辆缓行成因上看,流量大占总数52%,事故造成占总数40%,车辆抛锚占总数7%,其他原因造成占总数1%,其中因事故原因导致的缓行则较上月所占36%的比例有所增加。因车辆自燃造成车辆抛锚明显上升,6月份全市共发生交通工具类火灾63起,比去年同期上升43%。其中,小型汽车比去年同期上升24%。
从车辆缓行天气原因上看,6月进入梅雨季节以来一直雨水不断,甚至出现多次暴雨,雨天出行给车友的视线带来影响,车速明显减慢,特别是暴雨造成部分路段积水,造成通行受阻,也加剧了车辆缓行增多。
交警提醒:轻微交通事故请及时自行撤除。自2007年来,南京在全国率先设立了“交通事故保险理赔服务中心”,方便群众快捷地办理轻微交通事故自行协商和保险理赔,缓解了轻微事故造成的交通压力。轻微交通事故快处快赔不仅节约了驾驶人的时间,也保障了道路的安全有序,但仍然有少部分驾驶人在发生轻微交通事故后,忙于争执或执意等交警来处理,不及时撤离,导致道路拥堵。为此,警方提醒,根据《道路交通安全法》和《道路交通事故处理程序规定》,发生轻微财产损失交通事故,对应当自行撤离现场而未撤离的,交警应责令当事人撤离现场;造成交通堵塞的,对驾驶人处以200元罚款;驾驶人有其他道路交通安全违法行为的,依法一并处罚。
同时提醒市民,防止车辆自燃也非常重要。7、8月份进入车辆自燃高峰时段,请广大车主应当经常对车辆进行检查、保养,防止“带病”上路。同时,驾车时不要吸烟,不要在车内放置香水、打火机等在高温下易燃易爆物品。此外,随车一定要配备有效的灭火器材,在关键时刻能够起到作用。
交通早高峰尽量避开内环北线
据了解,日均交通流量排名前五名的道路是应天大街高架13万辆,玄武湖隧道12万辆、九华山隧道9.7万辆、西安门隧道8.7万辆、通济门隧道8.5万辆。
早晚高峰几个主要堵点分别是玄武大道至新庄立交,应天大街高架双桥门立交至赛虹桥立交,赛虹桥立交至集庆门隧道,通济门隧道至双桥门立交和双桥门立交至卡子门立交
根据检测数据显示,应天大街高架主要体现在早高峰7:40-9:00及平峰10:00-14:00时段内西向东流量进一步加大;内环北线主要是高峰时段及平峰10:00-12:00、14:00-16:00时段双向流量增加。6月份快速内环高峰时段缓行路段主要集中于内环南线西向东、北线双向、东线通济门隧道-西安门隧道以及西线汉中门隧道-集庆门隧道双向等路段,其中内环南线西向东早高峰时段内受卡子门立交北向南交织段影响,影响后续车辆通行。
交警提醒:6月内环北线(玄武湖隧道、新模范马路隧道)以4小时30分排全市拥堵时长第二名,而与内环北线重要的连接通道玄武大道以13.1万辆排全市日均车流量第二名,玄武湖隧道以12万辆排全市日均车流量第三名。为此交警建议车友早晚高峰时间,尽量避开玄武大道、内环北线,可选择与其平行的江南环北线通行,用空间换时间。
具体线路是从二桥、新港、栖霞地区的车友前往鼓楼区定淮门大街可以选择从绕城公路柳塘立桥—栖霞大道—纬一路(幕府西路、幕府东路)——郑和路高架——定淮门大街。
从仙林地区过来的车友可以选择从东杨坊立桥——绕城公路往二桥方向——柳塘立桥—栖霞大道—纬一路(幕府西路、幕府东路)——郑和路高架——定淮门大街。
从南京火车站、新庄、锁金村前往定淮门大街,车友可以选择走龙蟠路——建宁路——郑和中路——郑和南路——定淮门大街。
高峰期不要“上天入地”
可以有效避堵
早晚高峰,“井”字形内环车友可选择不“上天入地”。所谓“上天入地”这一说法指的是上高架,下隧道。早晚高峰时,应天高架的双桥门立交至赛虹桥立交,驾车人可选择从桥下的地面道路通行,虽然会遇到红绿灯路口,但总体车流量不大,既可以省时间也可以省油。
同样,通济门隧道至双桥门立交车流量大时,也可选择走龙蟠南路高架的一段地面道路,然后再上高架直达卡子门立交。而对于车流量较大的隧道,早晚高峰不妨从路面道路通行。
交通大数据给城市交通提供的有价值的数据参考,那么大数据是如何得来,在实际交通过程中能否起到一定的作用?昨天记者采访了交管局相关人士,据该人士介绍,交通大数据一般通过以下几个途径获得,比如用户出行的一卡通,以北京为例,交通局有一个终端系统,可以详细地统计出每天进出地铁的人数,每个人在地铁上的行踪都能一清二楚地获得,并且用户使用一卡通坐公交车的也是能够统计出来的,但是公交车有个缺点就是有用户可能是不用公交卡出行的,但交通部依然可以根据使用一卡通的人数按一定比例计算出大概的人数。其次是运输车辆进行全面监控,其中最大亮点就是运输车辆的车联网系统,将所有运输车辆都与GPS卫星连接,国家可以实时监控这些运输车辆的路线,这对交通规划是非常好的事情。还有就是车联网和路网监控提供的数据,将这些数据进行科学的分析,最终得出有价值的交通数据。
有了这些综合数据,就能拿到一个城市的交通数据分析,通过这份数据,可以直观地反映交通拥堵状况,交管部门可以根据这份数据结合当前的交通状况,给出合理的交通指南,一般情况下,根据这份指南行车可以有效地避开拥堵线路,让道路交通更加顺畅。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
Python HTTP 请求工具对比:urllib.request 与 requests 的核心差异与选择指南 在 Python 处理 HTTP 请求(如接口调用、数据爬取 ...
2025-09-12解决 pd.read_csv 读取长浮点数据的科学计数法问题 为帮助 Python 数据从业者解决pd.read_csv读取长浮点数据时的科学计数法问题 ...
2025-09-12CDA 数据分析师:业务数据分析步骤的落地者与价值优化者 业务数据分析是企业解决日常运营问题、提升执行效率的核心手段,其价值 ...
2025-09-12用 SQL 验证业务逻辑:从规则拆解到数据把关的实战指南 在业务系统落地过程中,“业务逻辑” 是连接 “需求设计” 与 “用户体验 ...
2025-09-11塔吉特百货孕妇营销案例:数据驱动下的精准零售革命与启示 在零售行业 “流量红利见顶” 的当下,精准营销成为企业突围的核心方 ...
2025-09-11CDA 数据分析师与战略 / 业务数据分析:概念辨析与协同价值 在数据驱动决策的体系中,“战略数据分析”“业务数据分析” 是企业 ...
2025-09-11Excel 数据聚类分析:从操作实践到业务价值挖掘 在数据分析场景中,聚类分析作为 “无监督分组” 的核心工具,能从杂乱数据中挖 ...
2025-09-10统计模型的核心目的:从数据解读到决策支撑的价值导向 统计模型作为数据分析的核心工具,并非简单的 “公式堆砌”,而是围绕特定 ...
2025-09-10CDA 数据分析师:商业数据分析实践的落地者与价值创造者 商业数据分析的价值,最终要在 “实践” 中体现 —— 脱离业务场景的分 ...
2025-09-10机器学习解决实际问题的核心关键:从业务到落地的全流程解析 在人工智能技术落地的浪潮中,机器学习作为核心工具,已广泛应用于 ...
2025-09-09SPSS 编码状态区域中 Unicode 的功能与价值解析 在 SPSS(Statistical Product and Service Solutions,统计产品与服务解决方案 ...
2025-09-09CDA 数据分析师:驾驭商业数据分析流程的核心力量 在商业决策从 “经验驱动” 向 “数据驱动” 转型的过程中,商业数据分析总体 ...
2025-09-09R 语言:数据科学与科研领域的核心工具及优势解析 一、引言 在数据驱动决策的时代,无论是科研人员验证实验假设(如前文中的 T ...
2025-09-08T 检验在假设检验中的应用与实践 一、引言 在科研数据分析、医学实验验证、经济指标对比等领域,常常需要判断 “样本间的差异是 ...
2025-09-08在商业竞争日益激烈的当下,“用数据说话” 已从企业的 “加分项” 变为 “生存必需”。然而,零散的数据分析无法持续为业务赋能 ...
2025-09-08随机森林算法的核心特点:原理、优势与应用解析 在机器学习领域,随机森林(Random Forest)作为集成学习(Ensemble Learning) ...
2025-09-05Excel 区域名定义:从基础到进阶的高效应用指南 在 Excel 数据处理中,频繁引用单元格区域(如A2:A100、B3:D20)不仅容易出错, ...
2025-09-05CDA 数据分析师:以六大分析方法构建数据驱动业务的核心能力 在数据驱动决策成为企业共识的当下,CDA(Certified Data Analyst) ...
2025-09-05SQL 日期截取:从基础方法到业务实战的全维度解析 在数据处理与业务分析中,日期数据是连接 “业务行为” 与 “时间维度” 的核 ...
2025-09-04在卷积神经网络(CNN)的发展历程中,解决 “梯度消失”“特征复用不足”“模型参数冗余” 一直是核心命题。2017 年提出的密集连 ...
2025-09-04