基于行为选择特性的泊位共享需求预测

徐志豪，马健霄 （南京林业大学 汽车与交通工程学院，江苏 南京 210037）

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

0 引 言

随着城市经济和交通的快速发展，停车需求与日俱增，然而停车供给却大大滞后于停车需求的发展，以致城市停车问题愈发严重。结合泊位共享，对停车需求进行预测，适当降低各用地建筑物配建泊位指标，有利于节约土地资源，促进城市停车的供需平衡，改善交通拥堵。

国外对泊位共享需求预测研究起步较早，Mary S.Smith于1983年出版《共享式停车场》一书，书中确定了一套共享停车分析的研究路线，即九步骤法则。Ibeas A等人建立了混合Logit模型，综合考虑随机参数和旅行者个人特征，分析发现停车费在旅客的选择中起着关键作用[1]。Waerden等人建立了回归分析模型来研究旅客的个人特征和停车习惯的显著影响[2]。Jiang Y等在停车生成率模型的基础上，考虑了停车后到达目的地的距离、泊位搜寻时间、停车时长以及停车费用等共享停车行为因素对停车需求的影响，建立了相应的函数关系[3]。W.Bowman Cutter和Sofia F.Fanco通过对洛杉矶部分城镇停车需求的调查，对停车需求的增长是否会显著影响对停车场的需求进行分析，总结出不同用地类型以及不同区域停车场的泊位控制标准[4]。

国内对泊位共享的研究起步较晚，肖飞以停车泊位共享理论为基础，得到混合土地利用模式下基于泊位共享的停车需求预测模型及方法[5]；刘松针对性地对国内泊位共享模式下，结合区域所处的实际区位条件，建立了共享模式下区域停车位需求预测模型，较好地反映了泊位共享区域在共享模式下所需的停车位，弥补了传统分析方法的不足理论为基础，得到混合土地利用模式下基于泊位共享的停车需求预测模型及方法[6]；苏靖等人研究各类用地在泊位共享效用最大情况下的停车需求相对比例关系，根据典型单一性质用地不同时刻的停车需求率，确定不同性质用地的停车需求，进而通过叠加计算混合用地共享条件下的停车泊位数[7]。刘怡将城市停车总需求分为基本停车需求和弹性停车需求两个部分，建立基于组合预测模型的停车需求预测模型，更加符合绿色、可持续发展的城市理念[8]。陈峻提出改进的SEM-Logit停车行为选择模型进行实际停放过程的模拟，提出共享泊位动态分配具体流程，定义泊位共享效率、停车失败率和泊位占用率3个指标进行共享效果评价[9]。

1 混合用地停车特性分析

实施泊位共享的主体是承载不同类型建筑物配建泊位的混合用地，对医院、商业及居住用地的停车占用率进行分析，研究是否具有泊位共享的实施条件。

1.1 医院用地停车占用特性

（1）白天停车泊位需求大，工作日及周末均集中在7:00到17:00。

（2）夜晚停车需求明显减少，22:00到第二天凌晨6:00泊位需求水平很低，有大量的闲置泊位。

（3）工作日停车高峰为7:00～11:00和13:00～16:00。周末高峰时间开始较晚，从早晨8:00开始，主要是由于周末专家门诊开始时间相对工作日较晚，且看病人群时间相对宽裕，没有太早排队。

（4）白天11:00～13:00由于午餐和休憩原因，停车需求出现略微降低，但依旧保持较高需求量。16:00～17:00停车需求开始降低，17:00之后由于下班及晚饭等原因，停车需求处于较低水平，18:30～20:00迎来短暂的晚间高峰，随后需求持续下降直至次日凌晨6:00开始回升。

医院用地工作日泊位占用特性如图1所示：

图1 医院用地工作日泊位占用特性图

1.2 商业用地停车占用特性

（1）工作日商场的停车需求从早晨8:00开始逐渐增加，保持较为一致的增长速度，至12:00达到需求高峰。周末的停车需求增长从9:00开始，高峰需求较工作日略大，整体特征和工作日基本相似。

（2）21:00过后，停车需求迅速降低，23:00至次日8:00处于泊位需求极少的夜间闲置状态。

（3）商业用地工作日停车需求高峰为12:00～14:00和19:00～20:00两个时段，周末时由于消费人群时间相对宽松，因此停车需求高峰持续时间较长，分别为12:00～15:00和18:00～20:00。高峰阶段的需求产生与午饭、晚饭期间的大流量人群有关。

（4）工作日停车需求从14:00之后开始缓慢减少至16:00，随后再次提升至18:00，迎来约2小时的晚高峰。

商业用地工作日和周末停车占用特性如图2所示：

图2 商业用地工作日和周末停车占用特性图

1.3 居住用地停车占用特性

（1）工作日的白天从早晨6:00开始，停车需求逐渐降低，到10:00达到最低谷。随后11:00～13:00由于部分居民回家午餐及休憩，停车需求略微有所增加，迎来白天的小高峰。之后一直降低至16:00。随后由于居民下班回家的原因，停车需求迅速增长，在19:00便接近饱和，直至次日6:00。

（2）居住区夜间停车自19:00至次日早晨6:00处于长时饱和状态。调查的3个小区均有一定的违停现象。

（3）周末的居住区由于通勤人数大幅降低，小区的停车需求全天都保持较高状态，早晨7:00开始减少至9:00。随后由于午餐原因停车需求轻微浮动，从16:00开始需求增加至19:00开始接近饱和。

居住用地工作日和周末泊位占用率变化如图3所示：

图3 居住用地工作日和周末泊位占用率变化图

对3种用地的泊位占用率分析可知，医院和商业用地停车占有率高峰虽然都处于白天但高峰时段并不相同，居住用地高峰均在夜间，因此其组成的混合用地具有实施泊位共享的条件。

2 基于二项logit模型的停车行为分析

对不同用地的停车者分别进行问卷调查，利用二项Logit模型对影响停车选择行为的因素进行分析，其符号、定义和模型中的数量如表1所示：

表1 停车选择行为影响因素表

假设被调查的停车者个体属性变量和停车行为变量对泊位共享选择的影响是固定不变的，可得基本效用函数公式如下[10]：

运用SPSS软件分别对3个不同用地的数据进行建模分析，得到分析结果。

2.1 医院用地行为选择模型

表2为医院用地模型最终的预测结果表。在医院用地283例调查者中，不选择泊位共享的共45例，预测正确29例，准确率62.2%；选择进行泊位共享的238例，预测正确231例，准确率97.1%；模型总体准确率91.5%。这表明，该分析模型是可以对医院用地停车者是否选择泊位共享进行准确预测的，如表2所示：

表2 预测准确率

确定模型可靠性后，对各影响因素进行显著性分析，Sig.≤0.05则表示该变量显著性强，对是否选择泊位共享影响大，如表3、表4所示：

表3 商业用地各影响因素显著性检验

表4 模型变量属性表

对于医院用地而言，只有可容忍步行距离1个因素是对泊位共享选择影响显著。建立共享泊位选择行为模型，公式如下:

代入变量值得到概率模型：

表5 停车者选择泊位共享概率

将5类步行距离代入模型，计算医院用地停车者选择泊位共享的概率，结果如表5所示：

2.2 商业用地行为选择模型

运用同样的方法对商业用地进行分析，可以发现对于商业用地，可容忍步行距离和收费价格差两个因素对泊位共享选择的影响程度最大。建立共享泊位选择行为模型，公式如下:

代入变量值得到概率模型：

将5类步行距离和收费价格差代入模型，计算商业用地停车者选择泊位共享的概率，结果如表6所示：

表6 商业用地停车者选择泊位共享概率

2.3 居住用地行为选择模型

对于居住用地停车者来说，也是可忍受的步行距离和收费价格差两个因素显著性较强，说明这两个因素对泊位共享选择的影响程度最大，步行距离的提升、收费优惠的力度减小将使居住用地停车者选择共享泊位的概率迅速降低。基于此，建立共享泊位选择行为模型，公式如下：

代入变量值得到概率模型：

表7 居住用地停车者选择泊位共享概率

将5类步行距离和收费价格差代入模型，计算居住用地停车者选择泊位共享的概率，结果如表7所示：

3 泊位共享需求模型建立

对停车场进行实地调研，以车辆进入停车场至抵达停车泊位途中，由于拥堵而明显减速甚至停车所花费的时间来反应停车场是否拥挤。通过对停车场内部交通状况的实地调查以及多次自驾车实践可以发现，当泊位占有率低于85%时，泊车损耗时间几乎忽略不计，进入停车场的车辆基本都处于匀速行驶状态直至抵达停车位。而当泊位占有率超过85%时，泊车损耗时间随占有率提高而且明显增加，多数车辆在抵达停车位途中都会出现短暂停车。当占有率继续增加达到95%时，停车场交通拥堵明显，车辆进入停车场开启了排队状态。

根据泊位占有率低于85%时不会产生额外泊车时间消耗这一调查结果，假设用地前85%停车者不考虑泊位共享，85%以后车辆进出拥堵才开始进行共享选择。建立不同状态用地停车需求模型。

此时停车需求理解为85%无需考虑泊位共享的与15%中不选择泊位共享的需求之和。公式如下：

其中：Rij—用地类型i在需求共享用地时的停车需求；

rij—用地类型i在j时刻的泊位占有率；

Pi—用地类型i停车泊位数；

pk—用地类型i在选择用地k进行泊位共享的概率；

a—提供共享泊位的用地编号；

n—提供共享泊位的用地数量。

4 实例分析

武警医院片区位于扬州市区，建筑年代相对久远，是一个以医院、居住、商业用地为主的成熟老城片区，各用地高峰期停车均较为紧张，有实施泊位共享的需要。该片区位于江阳东路和江都路之间、分布在运河西路两侧，北侧为居住用地与商业用地、南侧则是医院用地及居住用地。东西长约500米、南北约400米，如图4所示：

图4 武警医院片区现状地块图

该片区用地组成与本文研究相符，停车需求存在时间差异性和互补性，具有实施泊位共享的前提条件；其次，该用地居住用地相对较多，具有足够的共享空间；最后，用地东西长约500米、南北约400米，停车者共享后至目的地的步行距离都处于较容易接受范围。

取各用地中心位置计算不同用地间的步行距离，相同用地则取均值。可得商业用地与医院用地距离330米，与居住用地距离250米。医院用地与居住用地距离270米。经调查，居住用地固定车位平均10元/天，非固定车位白天泊车3小时收费5元、均价1.67元/h，夜间4元/h且非固定车位极少；医院用地白天5元一次、2小时后1小时3元，夜间10元，由于医院用地以短时停放为主，故取泊车收费2.5元/h；商业用地白天5元/h、10点至8点为夜间收费8元。

根据上文不同用地泊位选择概率表，可得武警医院片区各用地停车者选择共享的概率，如表8所示：

表8 各用地停车者泊位共享概率

根据公式（1），分别计算3种用地泊位共享下的停车需求：

（1） 医院用地

停车需求7:00～11:00持续高峰，其中7:00～9:00可选择商业用地、居住用地进行泊位共享，10:00～11:00仅可选择居住用地进行共享。

原高峰需求泊位145个，泊位共享后，当7:00～9:00时，需求为123个，当10:00～11:00时，需求高峰为125个。高峰需求减少13.8%。

（2） 商业用地

实际需求10:00～11:00持续高峰，其中10:00～11:00可选择居住用地进行泊位共享，11:00～13:00可选择医院用地和居住用地进行共享。

原高峰需求泊位120个，泊位共享后，当10:00～11:00时，需求为107个，当10:00～11:00时，需求高峰为104个。高峰需求减少10.8%。

（3） 居住用地

夜间居住用地停车需求达到高峰，可选择医院用地和商业用地进行共享。原高峰需求泊位242个，泊位共享后，需求高峰为223个。高峰需求减少7.8%。5 结束语

本文对不同用地停车者行为选择特性进行调查，利用二项Logit模型建立各自的行为选择概率模型，并标定相应概率。将选择概率融入泊位共享需求预测模型，对混合用地停车需求进行预测。可以发现，对于同一片区下的不同用地，其泊位共享效果不同。因此片区建筑物配建指标，不能笼统的进行统一折减，而是需要考虑到不同的用地组合及片区各用地之间距离、收费等因素带来的行为选择差异，对不同用地选择不同的折减系数。

在后续的研究中，可以进一步将同种性质用地细致分类，如改善型居住用地和刚需型居住用地的共享效果差异。同时考虑更多的用地组合，以获得更全面精确的需求预测结果。