报告周期:2026年2月15日(腊月二十八)-2026年2月23日(正月初七)
数据引擎:
SFT-Evaluator2.0(SpringFestivalTravelEvaluator)
分析维度:体验信号、文化溢价、管理压力、价格痛感、时间损耗、旅游价值指数(
)、物理密度
一、宏观概览:史上最长假期的“数智心电图”
2026年春节(马年)长达9天的假期,驱动了中国历史上规模最大的“弹性人口大迁徙”。
1.流量大盘
- 跨区域流动总量:9天假期内,全国跨区域人员流动量累计突破5.2亿人次,较2025年同期增长约16.4%。
- 双峰特征:出游峰值:2月19日(正月初三),全国景区瞬时并发量达到极值。
- 返程峰值:2月22日(正月初六),全国枢纽城市吞吐量突破物理红线。

2.SFT-2.0核心逻辑回顾
为了穿透“人山人海”的表象,看清城市治理的本质,我们引入了旅游价值感模型(
)。这套逻辑的核心在于:去一个地方值不值得,本质上是“心理获得感”与“物理代价感”的博弈。
【计算公式】
【参数解读:从数据到体感】
- E(体验信号):数字化设施灵不灵。比如扫码快不快、智慧厕所准不准。
- P(文化溢价):“来都来了”的心理补偿。2026是马年,马年特定IP(如武侯祠的赤兔灯组)会显著提升游客的耐受力。
- 管理压力:代表系统的“混乱程度”。数据更新慢了、管理指令乱了,这个值就会飙升。
- C(价格痛感):酒店涨了多少?一碗面贵了多少?
- T(时间损耗):堵车堵了多久?排队排了多少圈?
- D(物理密度):核心区每平米站了多少人。一旦超过1.2人/平米,体感会直接崩塌。
【硬核科普:如何把“指数”变成“人头”?】
很多人好奇“迁徙指数”怎么换算成真人?这就涉及到了人口还原系数(k)。
以成都为例,通过对历年海量交通数据与信令的对撞校准,我们标定成都的
。比如正月初六晚8点,成都的百度迁徙指数达到了19.1。按照这个“8.5万系数”计算,今天进出成都的总人数已经达到了162万。
换算公式:进城真实人数=迁徙指数x8.5万
这个系数是连接“算法世界”与“物理现实”的桥梁。

二、热门城市:治理韧性与系统压力排行
我们将全国热门城市分为三个治理象限,评估其在极端脉冲下的表现:
城市类别 | 代表城市 | 迁徙强度峰值 | 管理压力 | SFT2.0评价 |
高韧性负载均衡型 | 上海、杭州、苏州、成都 | 极高 | 0.25-0.40 | 优。通过双机场、多线交通网格实现了流量的快速解耦。 |
高热度物理瓶颈型 | 三亚、重庆、西安、哈尔滨 | 极高 | 0.65-0.85 | 一般。受限于3D拓扑或地理出口,数字化引导在物理死锁面前边际效用递减。 |
黑马爆发基建压测型 | 泉州、延吉、潮州、阿勒泰 | 高(暴增) | 0.55-0.70 | 预警。算法驱动下的“泼天流量”导致县域治理系统出现“丢包”现象。 |

三、全球5A景区:前六日价值回报率(
)动态走势
SFT-2.0引擎对全国5A景区进行了每日“值得程度”跑分。排名前列的景区并非因为人少,而是因为其“数字化确定性”极强。
2026春节前六日5A景区综合Top20榜单
排名 | 景区名称 | 核心判定逻辑 | 性价比评价 |
01 | 故宫博物院 | 100%分时预约,强制锁死密度D。 | 极高(确定性之王) |
02 | 杭州西湖 | 数字孪生全域调流,动态负载均衡。 | 高(系统韧性极强) |
03 | 上海博物馆(东馆) | 物理冗余度高,数字化预约精准。 | 高(体感宽裕) |
04 | 成都武侯祠 | 马年IP溢价极高,AR互动抵消排队焦虑。 | 中高(文化浓度极高) |
05 | 苏州拙政园 | 数字化门槛确保了园林意境未被稀释。 | 中高(高门槛高回报) |
06 | 北京天坛 | 空间巨大,数字化引导屏实现了人群微循环。 | 中(稳健型选择) |
07 | 南京夫子庙 | 分布式街区管理,避免了单点崩溃。 | 中(民俗氛围感) |
08 | 九寨沟 | 严控生态红线,数字化班车调度高效。 | 高(冬季避世感) |
09 | 灵隐寺(飞来峰) | 信仰驱动的极端流量,今日(初五/初六)压力极高。 | 中低(挑战心理素质) |
10 | 广州白云山 | 城市绿肺,高并发下的疏解能力优秀。 | 中(本地游首选) |
11-20 | 莫高窟、龙门石窟、黄山、夫子庙、滕王阁、布达拉宫、丽江古城、乌镇、普陀山、长白山。 | 分值分布在3.5-5.5之间。 | 视具体时段而定。 |



四、深度复盘:数字化治理的“三道硬伤”
通过对这9天的监控发现,即便在2026年,数字政府建设仍存在以下“实战坑位”:
1.“算法共鸣”导致的二次拥堵
现象:导航软件将80%的车辆导向同一条避堵路径。
本质:数字化引导缺乏“博弈算法”。当每个人的信息都是对称的,信息就失去了导流价值,反而制造了新的死锁。

2.补能设施的“数字化盲区”
现象:高速拥堵的30%来源于服务区充电排队溢出。
本质:补能设施属于“静态交通”,目前的交通大脑对服务区内的排队情况缺乏实时干预能力,导致主路被物理隔断。

3.感知准确与执行滞后的“行政时延”
现象:预测准确度98%,但现场封控/分流指令往往迟到20分钟。
本质:数据在跨部门(文旅、公安、交通)流动时,缺乏自动触发的“熔断授权”,依然高度依赖人工决策。

五、总结建议:2026后的数字治理新范式
针对“厚载数字政观”的读者,本研报提出三条顶层设计建议:
1.从“感知中心”转向“博弈中心”:导航算法应引入差异化导流,不再给所有人推最优解。
2.强化“物理韧性”:成都“双机场”对重庆“单机场”的压制证明,再好的算法也无法完全填补物理拓扑的缺陷。
3.推行“人物解耦”:在枢纽节点大规模推广数字化行李直挂与无感流通,释放15%-20%的宝贵物理空间。

数据说明:本研报数据由SFT-Evaluator2.0引擎通过全网运营商信令、景区API及OTA实时订单流合成。
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