基于行為選擇特性的泊位共享需求預測

徐志豪，馬健霄 （南京林業大學 汽車與交通工程學院，江蘇 南京 210037）

XU Zhihao,MA Jianxiao (College of Automobile and Traffic Engineering,Nanjing Forestry University,Nanjing 210037,China)

0 引 言

隨著城市經濟和交通的快速發展，停車需求與日俱增，然而停車供給卻大大滯后于停車需求的發展，以致城市停車問題愈發嚴重。結合泊位共享，對停車需求進行預測，適當降低各用地建筑物配建泊位指標，有利于節約土地資源，促進城市停車的供需平衡，改善交通擁堵。

國外對泊位共享需求預測研究起步較早，Mary S.Smith于1983年出版《共享式停車場》一書，書中確定了一套共享停車分析的研究路線，即九步驟法則。Ibeas A等人建立了混合Logit模型，綜合考慮隨機參數和旅行者個人特征，分析發現停車費在旅客的選擇中起著關鍵作用[1]。Waerden等人建立了回歸分析模型來研究旅客的個人特征和停車習慣的顯著影響[2]。Jiang Y等在停車生成率模型的基礎上，考慮了停車后到達目的地的距離、泊位搜尋時間、停車時長以及停車費用等共享停車行為因素對停車需求的影響，建立了相應的函數關系[3]。W.Bowman Cutter和Sofia F.Fanco通過對洛杉磯部分城鎮停車需求的調查，對停車需求的增長是否會顯著影響對停車場的需求進行分析，總結出不同用地類型以及不同區域停車場的泊位控制標準[4]。

國內對泊位共享的研究起步較晚，肖飛以停車泊位共享理論為基礎，得到混合土地利用模式下基于泊位共享的停車需求預測模型及方法[5]；劉松針對性地對國內泊位共享模式下，結合區域所處的實際區位條件，建立了共享模式下區域停車位需求預測模型，較好地反映了泊位共享區域在共享模式下所需的停車位，彌補了傳統分析方法的不足理論為基礎，得到混合土地利用模式下基于泊位共享的停車需求預測模型及方法[6]；蘇靖等人研究各類用地在泊位共享效用最大情況下的停車需求相對比例關系，根據典型單一性質用地不同時刻的停車需求率，確定不同性質用地的停車需求，進而通過疊加計算混合用地共享條件下的停車泊位數[7]。劉怡將城市停車總需求分為基本停車需求和彈性停車需求兩個部分，建立基于組合預測模型的停車需求預測模型，更加符合綠色、可持續發展的城市理念[8]。陳峻提出改進的SEM-Logit停車行為選擇模型進行實際停放過程的模擬，提出共享泊位動態分配具體流程，定義泊位共享效率、停車失敗率和泊位占用率3個指標進行共享效果評價[9]。

1 混合用地停車特性分析

實施泊位共享的主體是承載不同類型建筑物配建泊位的混合用地，對醫院、商業及居住用地的停車占用率進行分析，研究是否具有泊位共享的實施條件。

1.1 醫院用地停車占用特性

（1）白天停車泊位需求大，工作日及周末均集中在7:00到17:00。

（2）夜晚停車需求明顯減少，22:00到第二天凌晨6:00泊位需求水平很低，有大量的閑置泊位。

（3）工作日停車高峰為7:00～11:00和13:00～16:00。周末高峰時間開始較晚，從早晨8:00開始，主要是由于周末專家門診開始時間相對工作日較晚，且看病人群時間相對寬裕，沒有太早排隊。

（4）白天11:00～13:00由于午餐和休憩原因，停車需求出現略微降低，但依舊保持較高需求量。16:00～17:00停車需求開始降低，17:00之后由于下班及晚飯等原因，停車需求處于較低水平，18:30～20:00迎來短暫的晚間高峰，隨后需求持續下降直至次日凌晨6:00開始回升。

醫院用地工作日泊位占用特性如圖1所示：

圖1 醫院用地工作日泊位占用特性圖

1.2 商業用地停車占用特性

（1）工作日商場的停車需求從早晨8:00開始逐漸增加，保持較為一致的增長速度，至12:00達到需求高峰。周末的停車需求增長從9:00開始，高峰需求較工作日略大，整體特征和工作日基本相似。

（2）21:00過后，停車需求迅速降低，23:00至次日8:00處于泊位需求極少的夜間閑置狀態。

（3）商業用地工作日停車需求高峰為12:00～14:00和19:00～20:00兩個時段，周末時由于消費人群時間相對寬松，因此停車需求高峰持續時間較長，分別為12:00～15:00和18:00～20:00。高峰階段的需求產生與午飯、晚飯期間的大流量人群有關。

（4）工作日停車需求從14:00之后開始緩慢減少至16:00，隨后再次提升至18:00，迎來約2小時的晚高峰。

商業用地工作日和周末停車占用特性如圖2所示：

圖2 商業用地工作日和周末停車占用特性圖

1.3 居住用地停車占用特性

（1）工作日的白天從早晨6:00開始，停車需求逐漸降低，到10:00達到最低谷。隨后11:00～13:00由于部分居民回家午餐及休憩，停車需求略微有所增加，迎來白天的小高峰。之后一直降低至16:00。隨后由于居民下班回家的原因，停車需求迅速增長，在19:00便接近飽和，直至次日6:00。

（2）居住區夜間停車自19:00至次日早晨6:00處于長時飽和狀態。調查的3個小區均有一定的違停現象。

（3）周末的居住區由于通勤人數大幅降低，小區的停車需求全天都保持較高狀態，早晨7:00開始減少至9:00。隨后由于午餐原因停車需求輕微浮動，從16:00開始需求增加至19:00開始接近飽和。

居住用地工作日和周末泊位占用率變化如圖3所示：

圖3 居住用地工作日和周末泊位占用率變化圖

對3種用地的泊位占用率分析可知，醫院和商業用地停車占有率高峰雖然都處于白天但高峰時段并不相同，居住用地高峰均在夜間，因此其組成的混合用地具有實施泊位共享的條件。

2 基于二項logit模型的停車行為分析

對不同用地的停車者分別進行問卷調查，利用二項Logit模型對影響停車選擇行為的因素進行分析，其符號、定義和模型中的數量如表1所示：

表1 停車選擇行為影響因素表

假設被調查的停車者個體屬性變量和停車行為變量對泊位共享選擇的影響是固定不變的，可得基本效用函數公式如下[10]：

運用SPSS軟件分別對3個不同用地的數據進行建模分析，得到分析結果。

2.1 醫院用地行為選擇模型

表2為醫院用地模型最終的預測結果表。在醫院用地283例調查者中，不選擇泊位共享的共45例，預測正確29例，準確率62.2%；選擇進行泊位共享的238例，預測正確231例，準確率97.1%；模型總體準確率91.5%。這表明，該分析模型是可以對醫院用地停車者是否選擇泊位共享進行準確預測的，如表2所示：

表2 預測準確率

確定模型可靠性后，對各影響因素進行顯著性分析，Sig.≤0.05則表示該變量顯著性強，對是否選擇泊位共享影響大，如表3、表4所示：

表3 商業用地各影響因素顯著性檢驗

表4 模型變量屬性表

對于醫院用地而言，只有可容忍步行距離1個因素是對泊位共享選擇影響顯著。建立共享泊位選擇行為模型，公式如下:

代入變量值得到概率模型：

表5 停車者選擇泊位共享概率

將5類步行距離代入模型，計算醫院用地停車者選擇泊位共享的概率，結果如表5所示：

2.2 商業用地行為選擇模型

運用同樣的方法對商業用地進行分析，可以發現對于商業用地，可容忍步行距離和收費價格差兩個因素對泊位共享選擇的影響程度最大。建立共享泊位選擇行為模型，公式如下:

代入變量值得到概率模型：

將5類步行距離和收費價格差代入模型，計算商業用地停車者選擇泊位共享的概率，結果如表6所示：

表6 商業用地停車者選擇泊位共享概率

2.3 居住用地行為選擇模型

對于居住用地停車者來說，也是可忍受的步行距離和收費價格差兩個因素顯著性較強，說明這兩個因素對泊位共享選擇的影響程度最大，步行距離的提升、收費優惠的力度減小將使居住用地停車者選擇共享泊位的概率迅速降低。基于此，建立共享泊位選擇行為模型，公式如下：

代入變量值得到概率模型：

表7 居住用地停車者選擇泊位共享概率

將5類步行距離和收費價格差代入模型，計算居住用地停車者選擇泊位共享的概率，結果如表7所示：

3 泊位共享需求模型建立

對停車場進行實地調研，以車輛進入停車場至抵達停車泊位途中，由于擁堵而明顯減速甚至停車所花費的時間來反應停車場是否擁擠。通過對停車場內部交通狀況的實地調查以及多次自駕車實踐可以發現，當泊位占有率低于85%時，泊車損耗時間幾乎忽略不計，進入停車場的車輛基本都處于勻速行駛狀態直至抵達停車位。而當泊位占有率超過85%時，泊車損耗時間隨占有率提高而且明顯增加，多數車輛在抵達停車位途中都會出現短暫停車。當占有率繼續增加達到95%時，停車場交通擁堵明顯，車輛進入停車場開啟了排隊狀態。

根據泊位占有率低于85%時不會產生額外泊車時間消耗這一調查結果，假設用地前85%停車者不考慮泊位共享，85%以后車輛進出擁堵才開始進行共享選擇。建立不同狀態用地停車需求模型。

此時停車需求理解為85%無需考慮泊位共享的與15%中不選擇泊位共享的需求之和。公式如下：

其中：Rij—用地類型i在需求共享用地時的停車需求；

rij—用地類型i在j時刻的泊位占有率；

Pi—用地類型i停車泊位數；

pk—用地類型i在選擇用地k進行泊位共享的概率；

a—提供共享泊位的用地編號；

n—提供共享泊位的用地數量。

4 實例分析

武警醫院片區位于揚州市區，建筑年代相對久遠，是一個以醫院、居住、商業用地為主的成熟老城片區，各用地高峰期停車均較為緊張，有實施泊位共享的需要。該片區位于江陽東路和江都路之間、分布在運河西路兩側，北側為居住用地與商業用地、南側則是醫院用地及居住用地。東西長約500米、南北約400米，如圖4所示：

圖4 武警醫院片區現狀地塊圖

該片區用地組成與本文研究相符，停車需求存在時間差異性和互補性，具有實施泊位共享的前提條件；其次，該用地居住用地相對較多，具有足夠的共享空間；最后，用地東西長約500米、南北約400米，停車者共享后至目的地的步行距離都處于較容易接受范圍。

取各用地中心位置計算不同用地間的步行距離，相同用地則取均值。可得商業用地與醫院用地距離330米，與居住用地距離250米。醫院用地與居住用地距離270米。經調查，居住用地固定車位平均10元/天，非固定車位白天泊車3小時收費5元、均價1.67元/h，夜間4元/h且非固定車位極少；醫院用地白天5元一次、2小時后1小時3元，夜間10元，由于醫院用地以短時停放為主，故取泊車收費2.5元/h；商業用地白天5元/h、10點至8點為夜間收費8元。

根據上文不同用地泊位選擇概率表，可得武警醫院片區各用地停車者選擇共享的概率，如表8所示：

表8 各用地停車者泊位共享概率

根據公式（1），分別計算3種用地泊位共享下的停車需求：

（1） 醫院用地

停車需求7:00～11:00持續高峰，其中7:00～9:00可選擇商業用地、居住用地進行泊位共享，10:00～11:00僅可選擇居住用地進行共享。

原高峰需求泊位145個，泊位共享后，當7:00～9:00時，需求為123個，當10:00～11:00時，需求高峰為125個。高峰需求減少13.8%。

（2） 商業用地

實際需求10:00～11:00持續高峰，其中10:00～11:00可選擇居住用地進行泊位共享，11:00～13:00可選擇醫院用地和居住用地進行共享。

原高峰需求泊位120個，泊位共享后，當10:00～11:00時，需求為107個，當10:00～11:00時，需求高峰為104個。高峰需求減少10.8%。

（3） 居住用地

夜間居住用地停車需求達到高峰，可選擇醫院用地和商業用地進行共享。原高峰需求泊位242個，泊位共享后，需求高峰為223個。高峰需求減少7.8%。5 結束語

本文對不同用地停車者行為選擇特性進行調查，利用二項Logit模型建立各自的行為選擇概率模型，并標定相應概率。將選擇概率融入泊位共享需求預測模型，對混合用地停車需求進行預測。可以發現，對于同一片區下的不同用地，其泊位共享效果不同。因此片區建筑物配建指標，不能籠統的進行統一折減，而是需要考慮到不同的用地組合及片區各用地之間距離、收費等因素帶來的行為選擇差異，對不同用地選擇不同的折減系數。

在后續的研究中，可以進一步將同種性質用地細致分類，如改善型居住用地和剛需型居住用地的共享效果差異。同時考慮更多的用地組合，以獲得更全面精確的需求預測結果。