哪個城市春節遷徙人口最多？春運期間最易擁堵的高速路段有哪些？人們春運出行最愛去哪里？近日，百度地圖聯合交通運輸部科學研究院綜合交通大數據應用技術行業重點實驗室、 KuWeather、易到用車撰寫發布《2019年春運出行預測報告》（以下簡稱“報告”），對春運期間人口遷徙趨勢、交通出行狀況及春節出游熱點等進行了預測分析，為廣大用戶奉上一份詳盡的“春運出行攻略”。
“小年”過后進入返鄉高峰期，六大省份面臨大規模人口遷徙
“過年回家”對于中國人來說有著極為特殊的感情，而中國春運也被譽為“全球最大規模年度人口遷徙”。報告預測，2019年春運從1月21日開始至3月1日結束，2月7日（正月初三）至2月11日（正月初七）為春節遷徙高峰期，其中，2月10日（初六）為春運返程遷徙的最高峰，此外，2月20日（正月十六）還將達到一次春運返程遷徙小高峰。
圖：2019年春運全國遷徙趨勢
春節前夕人口流動呈現哪些趨勢？報告預測，重慶、北京、廣州、成都等為熱門遷入城市，其中2019年新晉網紅城市重慶排名第一名，吸引了不少人在此度過春節，深圳成為春節前“瘦身”最多的城市。
圖示：春節前熱門遷出城市
在春運返鄉大潮中，外來務工者是最受關注的一個群體。報告預測，安徽、河南、湖南、江西、四川、山東六大外出就業省將面臨較大規模的返鄉潮，這些省份的外出就業人員主要集中在其周邊省份及東南沿海地區。
其中山東省迎來的遷徙大軍主要來源于江蘇、北京、河北、河南和天津等地區。
海南作為公眾的熱門過年地的選擇，預計小年前后，遷入人口開始增多，尤其是廣東、北京、河南等地區公眾前往海南過年的熱度較高。
春運擁堵路段主要集中在長三角地區，車流量Top10收費站主要集中在北京、上海
全國高速擁堵情況是每年春運期間車主們最關心的問題。報告顯示，預計1月24日（臘月十九）至1月31日（臘月廿六），全國春運去程高速車流量明顯增加，2月8日（正月初四）至2月11日（正月初七）將出現返程高速擁堵高峰，其中2月10日（正月初六）為高速擁堵最高峰。
圖：2019年春運全國高速擁堵趨勢
為了幫助司機避開擁堵，報告對全國春運期間Top10易擁堵高速路段及車流量Top10收費站進行了盤點。一方面，全國春運期間Top10易擁堵高速路段主要分布在長三角地區，其中，去程時滬陜高速聯絡線、滬昆高速聯絡線、江羅高速、杭新景高速和日東高速等高速交通壓力較大，返程時宿登高速、江羅高速、常合高速、滬蓉高速聯絡線和寧宿徐高速等高速交通壓力較大。另一方面，全國春運期間車流量Top10收費站主要集中在北京、上海、四川等地，去程時朱橋收費站、安亭收費站、京承主線站等收費站車流量大，返程時杜家坎主線站、昆明西收費站、京承主線站等收費站車流量大。
圖示：全國春運期間去程Top10易擁堵高速路段
圖示：全國春運期間去程車流量Top10收費站
圖示：全國春運期間返程Top10易擁堵高速路段
圖示：全國春運期間返程車流量Top10收費站
今年春運期間，人們的用車特點也發生了很大的變化。報告預計，北京地區用車的人均價格、距離、舒適度均有所提升，其中機場、火車站訂單集中度較平日漲幅較為明顯；上海地區的訂單量或將是平日的兩倍，其中，公眾選擇舒適度較高的車型或是平日的1.5倍以上；廣州地區公眾用車比較關注舒適度，同時春節期間，預計用車的價格和距離較平日增長較為明顯。以北上廣用車特點為代表，全國各地的用車人均價格、距離、舒適度普遍提升，意味著進入改革開放四十年，人們的生活水平有了非常大的提升。
西湖、烏鎮、天安門是國內出游最熱地點 泰國、日本成為出國過年新選擇
人們生活水平的提升還體現為對春節期間出游、娛樂的需求不斷增加。報告顯示，春節期間國內出游最熱門Top10景區包括西湖風景區、烏鎮風景區、天安門廣場、大理古城、南京夫子廟、黃山風景區、上海城隍廟、西塘古鎮景區、普陀山風景名勝區、平遙古城。報告對部分熱門景區天氣狀況做出預測，為游客安全出游提供參考。
圖示：春節期間大部分景點天氣晴好，漓江風景區、武夷山景區、橫店影視城及瑤里景區均有連續降水；北極村平均氣溫-30℃，低于歷史同期溫度，出游應注意保暖。
春節期間，北上廣深等一線城市以及成都、東莞、佛山、蘇州等經濟發達城市的人群出國熱情高漲，預計1月30日（臘月廿五）為出國游出發小高峰，2月6日（正月初二）至2月10日（正月初六）為出國游高峰期。報告顯示，泰國、日本、美國、韓國、越南等國熱度較高，曼谷、東京、大阪等將成為出國游熱門城市。預計泰國大皇宮、日本淺草寺、日本東京塔、巴厘島海神廟等國外景區熱度較高，曼谷的考山路、普吉島的芭東夜市、曼谷的拉差達火車夜市、清邁的長康路夜市等夜市/美食街在國外熱度較高。
據了解，此次百度地圖、交通運輸部科學研究院綜合交通大數據應用技術行業重點實驗室、 KuWeather、易到用車聯合撰寫的《2019年春運出行預測報告》，基于百度定位大數據、高速公路大數據、人口大數據、交通行業浮動車等去隱私化交通出行源數據，通過多維度交通關鍵指標算法，利用大數據挖掘技術，客觀產出有關于交通擁堵和人群出行特征的交通分析，具有一定的理論參考價值。
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