“兼听则明，偏信则暗”，城市道路交通系统运行状况的评价从某种意义上来说就是一个“仁者见仁、智者见智”的事情，不同的人群从不同的层面、不同的角度、不同的区域出发评价出来的结果必定有所差异。
近年来，信息技术的快速发展使得部分公司拥有了海量的数据，从而为从一个较为宏观的层面对众多城市同时进行城市交通拥堵问题的分析和评价提供了很好的数据基础。
经过近几年的发展，终于看到了中国城市拥堵排名国内三足鼎立的阶段，不断完善的城市交通拥堵的分析和评价报告也给读者提供了一个学习和了解中国城市交通拥堵状况的材料。
近日来2018年第二季度的城市交通拥堵报告陆续发布，闲暇之余对比来读，各个报告风格各异、关注有别，但均内容丰富、数据翔实，从众多的角度对我国城市道路交通运行状况进行了多角度的分析，读来亦收获颇丰。
然而，不得不说，由于数据来源有异、分析人员有别、对问题的理解和认识有所不同以及其他可能的影响因素，使得报告的分析结果有所差异，读之过程中亦感疑惑，不禁思考：拥堵排名，到底该如何去看？
（以下数据均来自百度、高德、滴滴三个公司2018年第二季度的报告。）
基本概念对比
1）拥堵指数
先看最重要、最核心的拥堵指数的概念。
百度：通勤高峰拥堵指数：
“本报告采用“通勤高峰拥堵指数”作为表征城市交通拥堵状况的指标，即工作日早晚高峰时段，实际行程时间与畅通行程时间的比值。”
高德：拥堵延时指数（在排名表格中为高峰拥堵延时指数）：
“报告采用“拥堵延时指数”作为城市拥堵程度的评价指标，即城市居民平均一次出行实际旅行时间与自由流状态下旅行时间的比值。”
而其后给定的计算公式中的分母是“自由流（畅通）旅行时间”，因此，到底是“自由流旅行时间”？还是“畅通旅行时间”？看公式中的意思是二者是一样的，如果是，则与百度概念应为一致。
而至于什么是“自由流状态下旅行时间”，公式后提示“详见附录A”，但附录A中并无完全名称一致的名词，有个概念可能是一样的：道路平峰出行旅行时间，定义是“某条道路上，不受堵车影响，车辆自由通过状态下的平均旅行时间，通常在夜间”。
自由流，是有较为明确的定义的，在此看看美国Highway Capacity Manual（6edition）给出来的free－flow speed的定义：
“Free－flow speed is the average speed of traffic on a segment as volume and density approach zero．”（第二章）
“Free‐flow speed is the average running speed of through vehicles traveling along a segment under low‐volume conditions and not delayed by traffic control devices or other vehicles．”（第18章）
滴滴：交通运行指数：
“交通运行指数 TTI（Travel Time Index） 定义为实际出行耗时／自由流条件下的出行耗时，是衡量交通运行状态的指标”，单从字面看，用的是自由流条件下的出行耗时。
后面又给了如下定义：“自由流速度：路段在低交通量情况下的车辆平均速度，此刻驾驶人按照其期望速度行驶，且不受控制延误的影响”——与HCM的定义基本吻合。
综上三个概念，如果仅从字面意思理解，似乎百度的畅通行程时间未必是自由流状态的行程时间（就看大家对畅通的感受和定义了，不一定要达到自由流的时候才感觉畅通，当然百度如何确定不得而知）。
2）高峰期
百度：“早高峰为07：00～09：00，晚高峰为17：00～19：00（其中，乌鲁木齐和拉萨的早晚高峰时间因时区原因有所调整）”
高德：“全天：06：00～22：00 早高峰：07：00～09：00晚高峰：17：00～19：00”；
滴滴：“早高峰：7：30—9：30；晚高峰：17：00—19：00”。
晚高峰大家都一致，早高峰滴滴略有不同。
排名对比
滴滴报告中给出的三个排名：全天交通运行指数、早高峰交通运行指数、晚高峰交通运行指数，但是却没有给出高峰运行指数，使得无法直接对比，故将滴滴的早高峰与晚高峰交通运行指数进行了简单的平均后看看其排名如何（计算方法未必正确，且有些问题，例如广州，晚高峰排第3，早高峰无迹可寻，这样的就用一个高峰值，否则可比较的城市太少了）
1）排名差异
在百度前20名的城市中，高德排名差异较大（差距为20名以上）的城市主要有武汉、天津、杭州；
高德前20名的城市中，百度排名差异较大（差距为20名以上）的城市主要有：银川、惠州、深圳、赣州。
滴滴城市较少，不太好比较，但是有几个城市与其他两个排名差异较大，例如西安、太原、西宁、济南。
对于高德、百度排名而言，都选了前100个，共同的有92个，差别不大；但在具体排名上，差距在30名以上的城市有：杭州、乌鲁木齐、桂林、深圳、银川、咸阳、泰安、赣州、烟台、南充、金华、西宁、嘉兴。由此来看，虽然前100名的集合差别不大，但具体不同城市排名还是有较大差别的，差距在50名以上的有5个城市。
百度排名前50而高德前100没有的：乐山、大理、宜宾、阳泉、拉萨；
高德排名前50而百度前100没有的城市不存在；不知道是不是取样城市的差异。
2）速度差异
对于高峰速度和自由流（百度为畅通）速度而言，百度、滴滴的数值普遍高于高德。
对于高峰速度，除西安、深圳、太原、西宁外，其他城市的高峰速度滴滴的全部与百度更为接近，与高德的差值大于与百度的差值；对于自由流速度，除西宁外，其他城市的高峰速度滴滴的全部与百度更为接近，与高德的差值大于与百度的差值。
另一个普遍现象是滴滴、百度的速度值高于高德的速度值。
以高德、百度对比而言，在92个可比城市中，对于高峰速度，高德高于百度的只有桂林；对于自由流速度，高德高于百度的有济宁、秦皇岛、桂林、张家口，且高出的数值有限。
反之，对于高峰速度，百度高于高德15km／h以上的城市有：银川、咸阳、泰安、赣州、烟台、宁波、南充、金华、西宁、嘉兴、三亚、湖州。其中差别最大的是湖州，差别为25．47km／h，比高德的北京的整个高峰期的速度还大。对于自由流速度，百度高于高德15km／h以上的城市有：咸阳、泰安、嘉兴、三亚、湖州。其中差别最大的是泰安，差别为19．16km／h。
3）有意思的城市
乐山：百度排名12，而高德前100没有，滴滴（全日）前50没有。看高德地图，乐山是有显示路况的，是否意味着乐山在高德的排名中要在100名以外了？
汕头：高德高峰速度20．66km／h，高德前100名城市最低，高德自由流速度37．48km／h，高德前100名城市次低（最低为金华37．32km／h），说明该城市的交通高峰、平峰、低峰都不好，但是高德排名为17；
大连：与汕头比较，高德排名16，高德高峰速度26．14km／h，高德自由流速度47．50km／h，应该说在大连开车比在汕头开车无论高峰、自由流都要快上不少，但是排名却不如汕头好看一点。
而以百度数据来看，大连高峰速度30．28km／h（高于汕头的百度数据28．35km／h）、畅通速度50．57km／h（高于汕头的百度数据43．66km／h），但百度排名大连第9，而汕头为30。大连有点冤？
乌鲁木齐：在百度排名中在汕头前面，在百度的数据中，其高峰速度为36．70km／h，远高于汕头的28．35km／h，而畅通速度为56．59km／h，也远高于汕头的43．66km／h，但是排名却不如汕头好看。
汕头、大连、乌鲁木齐的对比仅为一例，而在各个报告中可以找到更多的类似的案例。
百度的桂林：唯一一个高峰速度、畅通速度都小于高德对应城市数据的城市；
高德的银川：在三家都有数据的城市中，该城市的高德高峰速度、高德自由流速度都远远小于其他两家；
滴滴的西宁：滴滴的城市数据中唯一一个更为接近高德而远离百度的。
4）高德速度低的原因？
真正原因仅从报告无从所知，但应该是和数据来源、计算方法有关。
百度数据来源：“基于百度地图海量的交通出行数据、车辆轨迹数据、位置定位数据、POI数据以及百度搜索和百度新闻媒体数据挖掘计算所得”；
滴滴数据来源：“目前，滴滴出行平台用户规模超过5．5 亿，每日出行规模达3000 万，与此相关的每日路径规划请求超过400 亿次，每日处理数据超过4800TB。报告基于滴滴出行平台海量轨迹、起讫点（起点和终点）等出行数据”；
高德数据来源：“来自交通行业浮动车＋7亿高德地图用户数据的结合”。
“截至2017年底，中国机动车保有量达3．10亿辆，其中汽车2．17亿辆；机动车驾驶人达3．85亿人，其中汽车驾驶人3．42亿人。”
其他
滴滴分析了前三名的城市的较为拥堵的top路段，比较详尽，但是也令人有些疑惑：
北京：有些数据有些让人看不懂，例如建国门外大街：国贸桥－二环，TTI是7．379，平均速度是19．93km／h（根据表名此处的平均速度应该是指高峰速度），则自由流速度是否是147km／h？
（整个城市的平均速度与自由流速度与TTI的关系可能简单相乘未必合适，因为TTI是用时间计算的，但对于一条路段，应该可以基本适用速度代替时间计算TTI）
第二条：广渠门北滨河路：广渠门外大街－ 东便门桥，自由流速度也达到了4．942＊20．29＝100km／h，是否也有些过高？还是说恰好从另外的方面反映了超速的存在？
长春：在报告里有条路：宽达路：中科大街－ 盛北大街；TTI是2．946，平均速度30．33km／h。
如此反推，则自由流速度为2．946＊30．33＝89．35km／h，这条路看百度2017年6月的实景图，应该是一条中央隔离带的较宽的道路，单向施画4个机动车道。
而且两边土地开发并不成熟，个人估计可能是平峰期车少路况好大家开车速度较快，达到了接近90km／h，由此造成高峰期虽然30．33km／h的速度，但是TTI还是挺高。
但是将一条高峰达到30多公里／小时速度的道路和一些不足20公里／小时的道路放到一起做拥堵top，是否合适？（不知宽达路是否已经是快速路？）
另在长春分区的分析中，农安县、德惠市的速度都超过了80km／h，而TTI还是大于1，是否这两个地区的自由流速度都超过了90km／h？那么这两个县市内是否都只有高速公路和快速路？或者这两类道路的比例超大？同样西安的蓝田县数据也有点怪。
结尾
无论是否一致，各家报告越来越丰富、且在努力地体现城市交通的多个方面和领域，虽然有些尝试性的内容未必成熟、正确，但是也给交通从业人员提供了良好的参考和学习的材料，只是在使用上还需要有相应正确的引导和辨识。
中国城市交通问题愈发明显，而且将长期存在，拥堵排名或许从某些方面对某些工作有些影响，目前三大交通排名一出，且有一定差异，在无法知晓具体计算方法和数据及覆盖范围的情况下，难免让人难以选择，到底该用哪个？还是干脆都不信算了？
当然，还有一种利用方法，就是取最好的结果来用（可惜北京了）。
