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1、整体：全市域日出行总量4463万
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，绿色出行比例约70%

基于扩样修正后的百度地图慧眼出行数据
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，2022年4月某事情日北京全市域内出行总量约4463万
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，相较2014年住民出行大视察效果中的全市一日出行总量4960万
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，整体出行量下降了约11%。。。
。。。归其缘故原由
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，可能与《总规》实验以来的非首都功效疏解及近几年的疫情影响等因素有关。。。
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北京市域一日出行强度漫衍图

从全市域一日出行的方法结构可见
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，绿色出行方法比例约70%
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，距离80%以上的绿色出行比例目的值尚有10%的差别。。。
。。。比照各交通方法可见
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，非无邪化出行占比约40%
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，公共交通出行占比近30%
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，小汽车和其他出行占比凌驾30%。。。
。。。从全市域一日出行周转量结构可见
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，小汽车周转量的占比最高
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，地铁次之
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，其次为公交和非无邪化方法
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，可见长距离出行的主体方法为小汽车和地铁。。。
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与伦敦比照可见
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，在出行总量方面
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，伦敦在2021年第三季度的出行总量较疫情前的年份也保存10%至15%的下降
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，其整体转变趋势与北京较为类似；；；；；；；在方法结构方面
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，伦敦的非无邪化方法比例和公共交通比例均较北京略低。。。
。。。同时可以看到疫情关于伦敦出行方法的主要影响是压缩了公共交通的出行比例。。。
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伦敦一日出行量及交通方法组成转变图

2、时段：早晚岑岭公共交通出行主体职位展现
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，平峰期小汽车优势依然显着

比照差别时段种种出行方法的占比可见
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，各时段中非无邪化出行方法的占比均为最高
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，但在早晚岑岭非无邪化方法占比相对较低
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，其中早岑岭最低。。。
。。。与非无邪化出行相反
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，早晚岑岭时段的公共交通出行方法占较量高
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，公交和地铁方法均泛起出类似的特征；；；；；；；平峰期公共交通出行方法占较量低
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，地铁方法占比在平峰时的下降幅度较公交更为显着
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，即轨道交通的早晚岑岭更为突出。。。
。。。而小汽车方法在全时段的占比相对平稳
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，其平峰时段的占比相较公共交通优势显着
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，而早晚岑岭的占比均略低于地铁和公交
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，早岑岭尤为突出。。。
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差别时段差别出行方法占比图

3、年岁：非无邪化出行随年岁段呈“凹”字形漫衍
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，小汽车反之
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，中青年轻睐地铁
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，一老一小偏向公交

比照差别年岁段人群的出行方法结构可见
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，65岁以上晚年人的出行结构中非无邪化方法比例最高
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，凌驾50%；；；；；；；18-24岁年岁段职员由于在校大学生的比例较高
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，其非无邪化方法比例也较高；；；；；；；其他年岁段的非无邪化方法比例泛起“凹”字形漫衍
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，其中35-44岁年岁段人群的非无邪化出行比例最低。。。
。。。而小汽车方法则与上述情形相反
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，35-44岁年岁段人群的小汽车出行比例最高。。。
。。。关于地铁方法而言
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，35岁以下的青年人选择地铁出行的比例最高
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，此后随着年岁增添地铁出行比例逐步下降
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，可见轨道交通关于中晚年人的吸引力照旧略显缺乏。。。
。。。而关于公交出行而言
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，18岁以下学龄人群出行的占比最高
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，后续年岁段则泛起逐步增添的趋势
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，55-64岁中晚年人群的公交出行比例凌驾15%
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，可见公交效劳人群中
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，一老一小的比例较高。。。
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差别年岁段人群出行方法结构图

4、拥车：疫情下有车与无车职员均更倾向于个体化出行方法

由于大数据对有车无车人群的识别要领并非以家庭为工具
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，因此与古板住民出行视察以家庭为单位的识别效果会略有差别。。。
。。。比照识别到的有车无车职员可见
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，有车职员出行总量比无车职员略高。。。
。。。有车职员和无车职员的出行方法差别主要体现在非无邪化方法与小汽车方法上
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，而在公共交通方法上两类人群差别不显着。。。
。。。总体而言
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，两类人群均更多的选用了个体化的交通方法
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，这体现了疫情情形下各人对出行方法的整体偏好。。。
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有车无车职员出行比例比照图

5、目的：刚性出行公共交通比例高
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，弹性出行更多选择个体化交通方法

对非回家类的出行统计可见
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，刚性出行（上班和上学）占到总体出行的一半左右；；；；；；；其他弹性出行约占一半
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，体现了出行活动的多样性。。。
。。。从对应的出行方法组成可见
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，刚性出行中公共交通出行比例占到约1/2
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，其中上班出行中地铁方法比例较高
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，上学3出行中公交方法比例较高；；；；；；；而弹性出行中
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，非无邪化方法的占比最高
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，其次为小汽车方法
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，可见弹性出行中
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，个体化交通方法的主导职位较量突出。。。
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种种出行目的（未含回家）及对应出行方法组成图

6、距离：非无邪化方法优势区间在3公里以内
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，地铁方法占比随距离区间转变呈“枣核“状

从各出行距离分段的出行方法占比组成可见
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，非无邪化方法在3公里内出行的主导职位很是显着；；；；；；；3-5公里出行中其非无邪化方法占比则下降至约40%
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，此距离段的公交与小汽车方法占比上升显着；；；；；；；5公里以上出行中
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，地铁方法占比随出行距离增添而提升
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，至20-25公里抵达最大占比（约37%）
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，此后逐渐下降；；；；；；；而5公里以上的小汽车和公交占比均泛起先下降后增添的趋势
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，只是小汽车的占比相对高于公交。。。
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在绿色出行方面
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，3公里内的出行中的绿色出行占比凌驾90%
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，优势显着；；；；；；；3-5公里的出行中
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，绿色出行占比达70%以上；；；；；；；关于5-30公里的出行
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，绿色出行基本坚持在50%左右
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，而30公里以上的远距离出行中
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，绿色出行占比则一连下降至25%左右。。。
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各出行距离区间的出行方法组成图

7、行政区：焦点区绿色方法主导
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，多点新城与城区间轨道出行有优势
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，一区和多点间小汽车方法占较量高

凭证各行政区相关出行统计得出
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，由非无邪化、公交、地铁组成的绿色出行方法
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，在焦点区（东城区和西城区）占比已抵达73%
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，在焦点区以外的中心城区（向阳区、海淀区、丰台区、石景山区）抵达68%
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，在多点地区（昌平区、顺义区、通州区、大兴区、房山区、门头沟区）抵达59%
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，在生态修养区（延庆区、怀柔区、密云区、平谷区）抵达67%。。。
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各行政区相关出行结构及出行总量比照图

通太过析各行政区之间的出行可见
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，各行政区内的地铁出行占比大多低于10%
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，仅向阳区为18%；；；；；；；而西城区与向阳区、石景山区、通州区之间
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，东城区与石景山区、昌平区之间
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，以及向阳区与丰台区、石景山区之间等多行政区之间的地铁出行占比则凌驾一半。。。
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，特殊是距离较远、轨道线网密度较高的跨区出行效劳中占主导职位。。。
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各行政区间一日轨道交通出行占比漫衍图

在公交方面
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，最大的交流量位于延庆区与西城区之间和怀柔区、密云区、平谷区与东城区之间
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，这两个区间组合突出的交流量主要得益于八达岭、京平、京承等高速公路公交线路的开行
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，其远距离出行的时效性和经济性获得包管。。。
。。。除此之外
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，公交出行比例相对较高的主要为各行政区内部及部分相近行政区间
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，同时怀柔区-密云区-平谷区间的公交占比在外围区形成一个局部小组团。。。
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各行政区间一日地面公交出行占比漫衍图

在小汽车方面
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，各行政区内部的小汽车出行比例相对较低
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，且概略与各行政区的面积呈正比。。。
。。。从行政区之间的交流量来看
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，城六区间的小汽车交流量整体相对较低
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，侧面反应出城区的绿色交通效劳水平较高；；；；；；；关于多点新城与中心城区之间
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，昌平、通州、大兴与中心城区间的小汽车交流相对较低
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，与此三区和城区之间的公共交通廊道构建较好有关；；；；；；；而外围各区之间小汽车方法的主体职位依然突出。。。
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各行政区间一日小汽车出行占比漫衍图

8、轨道交通站点周边：轨道分担率随着与站点的距离增添而逐步衰减
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，早岑岭轨道交通优势区间为站点周边约1公里规模内

剖析轨道交通站点周边300米、500米、1公里、1.5公里、3公里、5公里及5公里以上的整日出行可见
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，地铁方法在无邪化方法中的分担比例随着与轨道交通站点距离增添而逐步降低
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，小汽车方法占比逐步增添。。。
。。。在轨道交通站点周边300米规模内
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，地铁方法比例显着高于小汽车方法；；；；；；；在300-500米规模区间
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，小汽车与地铁方法分担率基本持平；；；；；；；而500米外
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，小汽车方法在整日出行中分担率已显着逾越地铁方法。。。
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轨道站点周边差别距离整日无邪化方法中轨道交通和小汽车出行占比图

在早岑岭时段
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，轨道交通站点周边各距离区间的地铁方法在无邪化方法中所分担比例的优势更为显着。。。
。。。在轨道交通站点周边1公里规模内
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，地铁方法占比均高于小汽车；；；；；；；500米规模内
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，地铁方法在无邪化方法中的占比凌驾50%。。。
。。。比照整日数据可见
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，岑岭期轨道交通站点周边的出行对轨道交通的偏好更为显著。。。
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轨道站点周边差别距离早岑岭起点无邪化方法中轨道交通和小汽车出行占比图