2022的春運如約而來，盡管新冠疫情這只“攔路虎”還未完全離開，但隨著精準防控的落地和國內疫苗大規模接種，經歷牛年“就地過年”后忙了一整年的國人，思鄉情緒愈發濃烈，虎年回家的腳步亦堅定了很多。

在疫情常態化防控之后，2022年的春運相比以往將會有哪些變化？北京大學和中國聯通智慧足跡團隊（人類活動與區域治理大數據實驗室）繼續對2022年為期40天（1月17日-2月25日）的春運進行高精度模擬預測。本次預測采用連續4年全國尺度的百億級出行時空軌跡大數據，預測預警春運人群流動的總量與時空分布，支撐春節期間的疫情防控、交通運輸、應急管理和春節后的就業服務、生產恢復等決策制定。

我們發現的主要結論如下：

1、2022年春運期間到發總量預計為13.59億人次，較2021年大幅增長。

2、提前返鄉態勢比往年更加明顯，返城趨勢比往年更加集中。

3、春節假期期間，以省會城市為中心的省內流動成為主流，除夕至大年初三省內客流量占比預計從66%提升至72%。

4、四大城市群構成六條交通主軸，占全國春運總流量的55%，其中南北方向的人口流動要比東西向更加活躍。航鐵出行各具優勢，春運日均客流量預將大幅上漲。

5、 2022年春運期間，外出農村勞動力春運流量較2021年上升16%，總人數較2021年也小幅提升。

6、西安、天津等地疫情得到了有效控制，外出農村勞動力流動總規模較去年相比略有上升。

1?疫情防控常態化精細化增強出行意愿

春運總量同比預增長近6成

入冬以來，多地出現疫情反彈，但隨著疫情防控政策趨于常態化、精細化，人們對于出行的疫情擔憂有所減小，出行意愿增強。虎年春運全國春運旅客到發總量預計為13.59億人次，相較2021年增長4.92億人次，同比預增長56.7%，但是與2019年（疫情前）相比，總量仍處于低位水平，約為2019年的45.6%。（注：2019-2021年為交通運輸部春運到發總量數據，主要基于客運票務數據計算。2022年數據為聯通智慧足跡預測春運到發總量數據數據，主要基于手機信令時空大數據進行計算。）

圖1-春運到發總量

2?提前返鄉趨勢明顯

返城趨勢更加集中

對2019-2022年春運開始之前20天和春運開始后15天之間的總量差異進行分析。結果顯示，2022年差異為近四年最大，是2019年的1.6倍。這意味著，2022年春運開始后，出行總量的增加有所減緩，而春運開始前的流量較大。2022年的提前返鄉趨勢明顯，有利于減緩交通部門和疫情防控部門的春運集中調度和集中應對壓力。

圖2-春運開始前后流量差異系數

春運40天預計會經歷三次潮汐變化，峰值分別出現在臘月廿七返鄉高峰、正月初六和正月十六的返城高峰。今年春節假期長距離旅游等出行需求預計尚未完全恢復，返城剛性出行需求成為節后流動的主體部分。疫情前的節后春運高峰通常從大年初三開始，2022年預計在正月初六前后才會出現。

圖3-春運每日到發量

3?人口流動集中在城市群地區

省內流動增強

春運人口流動網絡密集區主要分布在“胡煥庸線”的東南側，預計形成以城市群為主的區域格局。今年春運的高強度地區以城市群為主，而非單獨的大城市或特大城市。熱點地區包括京津冀城市群、長三角城市群、粵港澳大灣區、成渝城市群、長江中游城市群和中原城市群，日均到發總量均超過450萬人次。其中，流動強度最大的是長三角城市群，其單日峰值最高可達1200萬人次。

圖4-春運人口流動空間分布

除夕前后的客流量存在較大差異，除夕前全國日均到發總量預計為2874萬人次，而除夕后全國日均到發總量預計為3712萬人次，平均增長近三成。除夕前以跨省返鄉為主，春節期間以省內出行為主。除夕至大年初三，省內流動強度逐步增大，從平均占比66%提升到占比72%。今年春節假期，人們以就地就近探親旅游為主，而長距離跨省出行數量低。

圖5-全國春運省內流動占比變化

4?三大城市群是節前主要流出地區

凈流入城市呈均勻分散格局

節前凈流出城市分布相對聚集，凈流入城市相對分散。粵港澳、長三角、京津冀三大城市群為最主要流出地區，形成了全國的三大凈流出核心，春運期間凈流出量依次是1836萬人次、1049萬人次和538萬人次。凈流入量大的城市空間分布較為均勻，其中勞務輸出大省的部分城市，以及城市群地區的外圍城市是最主要的凈流入地。

圖6-除夕前凈流出和凈流入城市分布

根據春運預測結果從兩個維度對367個城市（333個地級行政單位、4個直轄市、30個其他省直管行政區，總共367個）進行分類。第一個維度是節前各城市的凈流出量，將城市劃分為流出型、流入型和均衡型；第二個維度是節前各城市的流出總量，將城市劃分為強、中、弱人口流動城市。

其中，深圳、廣州、上海等19個城市為強流出型城市（總流出量超過500萬人次），這類城市通常為城市群中心城市及人口大省省會。而重慶、阜陽、亳州等18個城市則為強流入城市，這類城市通常勞務輸出規模較大。

圖7-流入流出城市分布

5?六條交通主軸流量占比過半

南北方向人口流動更活躍

京津冀、長三角、粵港澳、成渝四大城市群是春運期間人口流動的高強度重點區域。對應“國家綜合立體交通網規劃”中的六條主軸，每條主軸的春運總流量均超過8000萬人次，主軸沿線的節點城市流量占全國春運總流量的55%。

春運期間，南北方向人口流動較東西方向更為活躍。一是在四大城市群中，成渝城市群的流動強度相對較弱，拉低了東西向流量。二是在六條主軸中，京津冀-粵港澳主軸的流量最大（1.98億人次），占比26.4%，其沿線不僅包含多個城市群中心城市（如武漢、長沙和鄭州），還包括大規模勞務輸出城市（如商丘和阜陽）。

圖8-交通網六條主軸和城市總到發量

圖9-國家交通廊道：六條主軸的春運流量

6?航鐵出行各具優勢

春運日均客流量預將大幅上漲

基于歷史數據分析，高鐵客流平均出行距離日常為308.53km，節假日為353.27km；民航客流平均出行距離日常為1298.4km，節假日為1305.7km。春運返鄉和返城成為重要出行目的，出行距離高于日常。預計2022年春運民航和高鐵日均客流量分別會上漲至平日的約1.8倍和1.6倍。春運期間，客運總量上高鐵多于航空。但同平日客流相比，春運期間高鐵客流變化相對平穩，客流增長率小于航空。

圖9-航鐵平日和節假日出行網絡

7?疫情防控形勢積極向好

外出農村勞動力春運流量增長近2成

2022年外出農村勞動力春運流量預計為1.46億人次，低于常年（2019年），但較2021年回升了16%。我國始終積極科學應對疫情防控新形勢,已形成較成熟精準的疫情管控機制。同時，得益于國家對跨省務工農村貧困勞動力的交通補貼與對外出農村勞動力返鄉及返城足夠的交通運輸力支持，全國外出農村勞動力總人數比去年有小幅上升，且流動較往年呈現平穩恢復態勢。

圖10-外出農村勞動力春運流量變化

外出農村勞動力春運流動存在三大高峰時點：臘月二十七、正月初七-初八、正月十六。外出農村勞動力在春節假期期間（除夕至初六）日均流量為327萬人次，這個數值是外出農村勞動力在整個春運期間日均流量366萬人次的89%，勞累一年的人們更加珍惜與家人團聚的時光。

圖11-外出農村勞動力春運流量時間趨勢

同時我們也關注了近期疫情多發的幾個重點城市。其中，西安疫情目前已得到了有效遏制，其外出農村勞動力春運流量相較2021年預計增長4%；天津因2021年受疫情影響比較嚴重，今年其外出農村勞動力春運流量相較2021年預計增長 33%；鄭州今年外出農村勞動力總流量較2021年預計下降3%，疫情防控形勢還比較嚴峻。

圖12-疫情城市外出農村勞動力春運流量

風雨歸鄉路，春運承載著億萬中國人的親情。在此，北京大學城市規劃與設計學院、中國聯通智慧足跡提前祝大家春運出行一路平安，就地過年一樣幸“虎”如意，過一個紅紅火火虎虎生風的虎年春節！

預測思路及模型：

1. 基于往年同期的春運數據，將城市間的流量分解為返鄉返工流量和城市間日常流量，對兩類流量分別建立不同的預測模型并求解，得到無疫情影響下的兩類流量預測結果；

2. 基于今年年初全國流量數據、去年及前年節假日全國流量數據的綜合分析，得到疫情相關因素對局部流量和全局流量的影響，給予此類情境涉及到的城市不同的衰減因子，得到特定疫情情境下的流量預測結果；

3. 基于全國城市的人口規模和地理空間關系，構建全國城市間的重力模型，結合預測結果對重力模型相關參數做出估計，并校核調整得到最終的流量預測結果。

數據來源及說明：

1.中國聯通智慧足跡2019年、2020年和2021年春運期間春運前一個月的全國人流量數據；

2.中國聯通智慧足跡2019年、2020年和2021年五一、十一長假，以及2021年11月部分日期的全國人流量數據；

3. 中國聯通智慧足跡2022年1月全國人流量數據；

4. 中國聯通智慧足跡2019年、2020年和2021年春運期間外出農村勞動力全國流量數據；

5. 中國聯通智慧足跡2022年1月外出農村勞動力全國人流量數據；

6. 中國聯通智慧足跡2021年五一、十一長假、11月特征日及春運期間，2022年春運初期特征日的出行方式數據；

7. 外出農村勞動力：基于手機信令大數據構建的人口時空流動及勞動力遷徙模型、農村勞動力務工模型，篩選出年度有6個月以及以上在家鄉地所在城市以外務工的16-64歲的適齡勞動人口。

人類活動與區域治理大數據實驗室簡介

人類活動與區域治理大數據實驗室由北京大學城市規劃與設計學院與中國聯通智慧足跡數據科技有限公司聯合建設，于2020年11月20日成立于北京大學深圳研究生院。實驗室以國家大數據戰略為指導，以提升國土空間治理體系和國家治理能力現代化水平為導向，通過“感知、模擬、預測、決策”的研究方法，結合大數據平臺，針對區域治理過程中的可持續發展問題開展科學研究，并服務于規劃與管理實踐決策。