2002-2010深圳统计年鉴

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47.5
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20.9
21.3
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20.5
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20.97
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82.7
82.8
H 2005
64.1
61.3 64.6 75.2 80.3
42 30.1
29 35.7
53 35 45 70 35.3 31.5 63.5 61.6 20.7 47.2 82.5

深圳关内外交通拥堵探究与治理摘要关内外的交通拥堵是困扰深圳城市发展的长期问题，其中各关口进出通道经常成为最拥堵的地方，需要对拥堵原因进行探究并针对性的提出解决拥堵的方案。

本文主要通过层次分析法和模糊综合评判模型对深圳市的关内外交通拥堵问题进行了分析与研究，并针对性地提出了解决方案。

问题一中，以梅林关为例，我们采用层次分析法，先求出各评判因素的权重W，然后结合模糊综合评价模型对各道路进行深层的分析，算出各道路的拥堵指数b，根据拥堵指数与拥堵程度的对应关系确定各道路的拥堵情况，关口广场j各道路对应的拥堵指数见表6；其次，根据《深圳市统计年鉴》[1]历年的数据对造成各关口拥堵的深层原因如人口快速增长、机动车快速增加结合图形进行分析，通过分析附件一所给的各道路一周内的流量和车度，探究造成高峰期关口拥堵的直接原因，主要包括城市布局和功能分区以及城市交通时间上、空间上的不均衡。

问题二中，在分析得到的深层原因与直接原因和不增加关内通道数量的前提下，我们采用最优化法合理分配区域的功能，加快深圳市交通道路建设，加大城市交通承载量以及落实公交优先，增加公共交通建设等方法来优化交通拥堵状况，提出了相应问题的解决方案。

问题三中，关键字层次分析法模糊综合评判模型拥堵指数一、问题重述交通拥堵的现象是备受人们关注的热点话题之一，它影响了人们的出行，目前各大城市都或多或少困扰于这个问题。

造成拥堵的因素不一，现在在已拥有的数据资料下，以深圳市为例建立数学模型，对深圳市的交通情况（包括关内外汽车）以不同时间段、不同地区等因素进行统计，以期得出比较完善的信息，加强交通管控，通过优化城市的交通布局，改善城市出现交通拥堵的现象。

1.通过分析已有的数据探究造成各关口拥堵现象的深层原因。

以梅林关为例建立关口交通数学模型，分析关口广场区域在高峰期出现拥堵的直接原因，对各关口广场的连接道路进行分类以及定出拥堵指数；根据建立的模型参数，给出进一步研究造成关口广场拥堵的问题需要的交通数据采集及侧重内容建议。

Wholesale and Retail Trade Catering Trade Foreign Trade(USD 100 million) Total Imports and Exports Imports Exports Utilization of Domestic and Foreign Capital Foreign Capital Actually Utilized (USD 100 million) Foreign Direct Investment Domestic Capital Actually Utilized (100 million yuan) International Tourism International Tourists (10 000 person-time)
＃批发零售贸易业 餐饮业
对外贸易（亿美元） 进出口总值 进口总值 出口总值
利用内外资 实际利用外资额（亿美元） ＃外商直接投资额 实际利用内资额（亿元）
国际旅游 国际旅游人数（万人次）
旅游外汇收入（万美元）
金融保险业（亿元） 金融机构人民币存款年末余额 ＃城乡居民储蓄存款 金融机构人民币贷款年末余额 股票筹资额（亿元） 保险公司保费收入 保险公司赔款及给付 教育、科技、文化
Science and Technology Transaction Value of Technology Market (10 000 yuan)
Agriculture Rural Employment (10 000 persons) Gross Output Value of Farming, Forestry, Animal Husbandry and Fishery (100 million yuan) Farming Forestry Animal Husbandry Fishery

第十四篇14-1主要年份客货运输及港口吞吐量M AJ OR YEAR’S PAS S EN GER&F RE IGHT T RAFFIC AN D HANDLIN G CAPAC ITY OF THE PORTS194932714938616222731952571491344739944181195710541491374754811826919623100141399095249739119651424230191257690158524197013293732018567362326951975180315930232581728215421978198627449291715615282081198018967137325961642941177919852063189486 1.0300923039190.0326101987201921331597.03288494810850.0430701988208333002348.83418648611600.04315319891802344130811.33717892614500.10314519901488363931614.13741643315560.20306819911453414436619.03774689617890.31319419921488496543727.03899682219810.45324019931499643649935.34044768519100.64365019941564678747.0411283361804433119951480978566.642051178821855165199612301073879.9441510749474605681.1 19971308118554466112325446944103.3 19981549117544028143111792 1.447044121.3 19991674121033919145501926 1.967282154.3 2000178012145124.14256172342998 2.308661212.0 2001167813686143.04778209063432 2.4010423264.0 2002153014516777163.75079244802530 3.0012252341.0 2003136613132786174.74929272412773 3.6014135424.0 2004149616420862241.95119299373503 5.3016303514.0 200555217212972280.92299310094471 4.6018727630.7 200681017752999320.22790320474768 5.1022438770.0 20071101188001080366.92781333364019 5.9026507946.6 20081278199091055377.932253417250807.20300291037.7 20091425196121145440.937721629743327.19316681027.6 20101537204601302505.550311752544078.44350121201.0注:2009年公路客运量、货运量根据国家交通部调查数据调整,与以前年份不可比。