尽管自Covid-19大流行以来，仍有急剧下降，但美国人在比往年的长途公路旅行中取得了明显的长途。

根据数据，COVID-19在温暖的月份和许多美国人的旅行高峰期间爆发，导致自2019年以来总旅行减少了30%以上最近公布的政府数据．

然而，虽然社交距离措施和远程工作导致短途旅行减少，航空旅行大幅减少70%，但长途公路旅行的里程数比去年大幅增加。

平均而言，在去年8月的前两个星期，关于250万人每天都要经过美国机场今年，这个数字约为70万。另一方面，在今年8月的前两周，美国人记录了每天近1200万次长途(100-500英里)公路旅行，而2019年为860万次，增长了37.6%。

当谈到美国人将如何前往更远的目的地时，这种旅行行为的转变可以作为“新常态”的一个例子。

在州立一级，与2019年，山区西部和东南的居民记录了长途公路旅行的最大增长。特别是来自科罗拉多州，北卡罗来纳州和南卡罗来纳州的州的旅行者已经记录了长期增幅距离公路旅行。

相反，来自东北部的旅行者，那里的COVID-19病例最初率是最高美国的长途公路旅行下降幅度最大。

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识别报告的大都市区，报告了长途公路旅行，研究人员seoClarity分析了美国运输统计局的数据，计算了2020年8月前两周和2019年8月前两周之间100-500英里公路旅行数量的百分比变化。

研究人员还计算了在时间段期间采取的长距离行程的平均每日数量，以及所有旅行的百分比变化。

该报告只包括人口在10万以上的大都市地区。为了提高相关性，将地铁分为三组:大型(1,000,000或更多)、中型(350,000 - 999,999)和小型(少于350,000)。

As with state-level trends, the largest increases in long-distance road trips have occurred in the Southeastern and Mountain West regions of the U.S., with metros in states such as North and South Carolina, Georgia, Alabama, Colorado, and New Mexico leading the way.

山西国家地铁居民的更频繁的长途旅行可能归因于降低Covid-19感染率在这些国家。在感染率较高的东南部各州，由于限制较少，居民可能更倾向于旅行社会距离的政策和全职的订单。

以下是与2019年相比，居民进行长途公路旅行次数最多的大都市地区。

乘坐公路旅行最多的大型地铁

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20.达拉斯Worth-Arlington, TX

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:62.6%
  • 平均每日长途公路旅行2020：234597年
  • 2019年平均每日长途公路旅行：144,255
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-29.3％


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19.Nashville-Davidson——莫非斯堡——富兰克林,TN

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:63.8%
  • 平均每日长途公路旅行2020：63874年
  • 2019年平均每日长途公路旅行：39,001
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-27.5％

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18.圣路易斯MO-IL

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:64.5％
  • 平均每日长途公路旅行2020：97,061.
  • 2019年平均每日长途公路旅行：59004年
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-25.8％


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17.路易斯维尔/杰斐逊县,KY-IN

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:64.8％
  • 平均每日长途公路旅行2020：53,940
  • 2019年平均每日长途公路旅行：32728年
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-29.8%


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16.里士满，VA

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:65.8％
  • 平均每日长途公路旅行2020：62520年
  • 2019年平均每日长途公路旅行：37,713
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-33.0％


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15.凤凰梅萨 - 钱德勒，阿兹

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:67.1％
  • 平均每日长途公路旅行2020：152,041
  • 2019年平均每日长途公路旅行：90,964
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-39.7％


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14.堪萨斯城MO-KS

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:71.5％
  • 平均每日长途公路旅行2020：98,526.
  • 2019年平均每日长途公路旅行：57460年
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-29.3％


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13.圣Francisco-Oakland-Berkeley CA

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:73.0％
  • 平均每日长途公路旅行2020：89116年
  • 2019年平均每日长途公路旅行：51,519
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-50.0％


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12.底特律 - 沃伦 - 迪尔伯恩，MI

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:74.6%
  • 平均每日长途公路旅行2020：134975年
  • 2019年平均每日长途公路旅行：77311年
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-28.1％


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11.Birmingham-Hoover,艾尔。

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:74.9%
  • 平均每日长途公路旅行2020：37,953
  • 2019年平均每日长途公路旅行：21,699
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-25.7%


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10.迈阿密堡劳德代尔 - 普纳莫海滩

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:84.3％
  • 平均每日长途公路旅行2020：151,343
  • 2019年平均每日长途公路旅行：82,131
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-31.7%


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9.加州圣迭戈-丘拉维斯塔-卡尔斯巴德

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:86.1%
  • 平均每日长途公路旅行2020：73,900.
  • 2019年平均每日长途公路旅行：39704年
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-50.3％


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8.新Orleans-Metairie拉

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:91.1％
  • 平均每日长途公路旅行2020：35047年
  • 2019年平均每日长途公路旅行：18339年
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-36.9％


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7. Tucson，AZ

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:93.9％
  • 平均每日长途公路旅行2020：34,467
  • 2019年平均每日长途公路旅行：17775年
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-43.3％


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6.坦帕-ST。Petersburg-Clearwater，FL

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:101.9％
  • 平均每日长途公路旅行2020：79,018
  • 2019年平均每日长途公路旅行：39139年
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-29.0％


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5.弗吉尼亚海滩-诺福克-纽波特纽斯

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:112.2%
  • 平均每日长途公路旅行2020：61,573
  • 2019年平均每日长途公路旅行：29019年
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-33.9％

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4.夏洛特 - Concord-Gastonia，NC-SC

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:116.8％
  • 平均每日长途公路旅行2020：118564年
  • 2019年平均每日长途公路旅行：54693年
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-29.4％


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3.丹佛 - 奥罗拉 - 莱克伍德，有限公司

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:124.0%
  • 平均每日长途公路旅行2020：107520年
  • 2019年平均每日长途公路旅行：48,006
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-33.5％


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2.孟菲斯，TN-MS-AR

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:129.8%
  • 平均每日长途公路旅行2020：75287年
  • 2019年平均每日长途公路旅行：32,760.
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-35.0％


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1.Raleigh-Cary、数控

  • 2019年以来长途公路出行的百分比变化:164.6％
  • 平均每日长途公路旅行2020：56,460
  • 2019年平均每日长途公路旅行：21,341.
  • 2019年所有旅行的百分比变化：-53.5%

方法及详细调查结果

该分析中使用的数据来自美国交通局统计局报告:乘坐距离．

旅行指的是在家中以外的任何活动，包括在另一个地点停留至少10分钟。行程数据包括所有交通方式;然而，数据来自国家家庭旅游调查表明大约95%的100到500英里的旅行是由个人车辆完成的。因此，只看100到500英里之间的旅行可以作为“自驾游”的可靠指标。

要确定今年哪些地方正在进行最多的公路旅行，Seoclarity的研究人员看起来总计100-500英里的旅行（也称为远程公路旅行）的百分比变化，比较了2020年8月的前两周2019年8月的前两周。地点是由此产生的统计数据命令。

只有人口在10万以上的大都市地区被纳入分析。为了提高相关性，根据人口规模将地铁分为以下几组:

  • 大的(1000000或更多)
  • 中型（350,000-999,999）
  • 小（不到350,000）