公共停车场停车需求预测方法研究

聂紫龙

（中国葛洲坝集团投资控股有限公司，湖北 武汉430000）

0 引 言

近年来随着我国经济不断增长，每年小汽车大量进入普通家庭，汽车保有量持续上涨。根据公安部数据统计，截至2018年底，我国汽车保有量达2.4亿辆，同比增长10.51%，呈逐年上升趋势。相比于日益增长的汽车保有量，停车设施建设速度远远滞后于汽车保有量增长速度，停车位缺口总量巨大，供需矛盾带来市场需求，停车场建设成为政府和社会资本的重点关注对象。为准确测算投资回报，需对拟投资建设的停车场进行停车需求的预测，确保投资收益，促进停车产业持续健康发展，最终服务于人民日益增长的停车需求。

1 停车需求预测方法介绍

现状停车需求预测的方法主要包括交通量-停车需求模型、回归分析预测模型、机动车出行OD预测法、停车生成率模型[1-4]。以上预测模型具有各自的优缺点，交通量－停车需求模型在特定区域的短期需求预测中精度较高，但是对于大区域长期预测精度较低[1]。回归分析法是根据历史数据，寻求停车需求跟社会经济活动之间的关系。由于我国在停车方面的研究起步较晚，缺乏停车需求的历史数据，因此该模型很难适用[2]。机动车出行OD预测法考虑的是小区内车辆的出行OD量与停车总量的关系，该方法为数值拟合方法，其结果与调查的机动车OD量数据关联性较大，如果调查小区的机动车出行OD量波动较大，则其预测结果误差较大[1-2]。停车生成率法适用于近期的分区预测，用地要求比较单一，需要进行修正；然而停车生成率预测模型基础数据较易获得、模型较为简单、预测结果较为合理，在国内外的停车规划中运用广泛[3，4]。本文在传统停车生产率预测模型的基础上提出了一种改进的基于停车生产率的停车需求预测模型。

2 需求规模影响因素

影响公共停车场需求规模的因素较多，主要影响因素为周边土地开发情况[1-2，5-9]。公共停车场周边土地开发情况主要包括两部分：土地用地类型及土地开发强度。

2.1 土地用地类型

调查研究结果表明，城市区域停车需求与该区域的经济活动生产特征及交通特性有密切关系[5-7]。经济活动生产特征主要指区域内的用地设施类型、建设规模、就业状况等；交通特性主要指区域内的交通量、机动车保有量、交通设施容量及交通政策等。土地用地类型与公共停车场需求规模关系密切，不同用地类型对应的停车生成率不同[6]。一般将用地类型分为商业、办公、居住、文体、医院五类，其中商业、办公、医院三类用地产生的停车需求量较大。此外，不同土地用地类型对应的用户可接受步行时间不同[6，8-9]。根据调查，不同用地可接受步行时间分布在6~15min，即可接受停车步行距离在300m左右（见图1）。

图1 不同用地类型停车场步行时间距离分布情况

本文通过某地图API对某一线城市35个公共停车场周边300m半径范围进行用地兴趣点搜索，以“该类用地面积”为参量，不同用地面积为连续变量，统计结果见表1。从表中可以看出，各公共停车场周边300m半径范围内用地兴趣分布与停车场用地类型有直接关系，广场用地停车场由于其商业性质较浓，周边商业用地占比最大。医院用地停车场周边医院用地占比最大，其余类型用地占比较为均匀。

表1 各公共停车场周边300 m 半径范围内用地兴趣统计 m 2

2.1.2 土地开发强度

停车场周边区域的开发强度不同，会产生不同的停车需求和停车吸引，使得停车行为也显著不同，一般认为，土地开发强度高，停车需求生成率大[10]。土地开发强度主要有以下几种描述特征（见表2）。

表2 土地开发强度特征描述及含义

根据《城市交通规划》[10]中对用地强度的描述，此次研究在调查阶段，通过分析将停车场周边用地强度划分为三个等级，即“高开发强度”“中等开发强度”和“低开发强度”，分别对应取值为{1.4，1.0，0.8}。

3 公共停车场停车需求预测模型

综上所述，在对停车场需求预测时，主要考虑的参量及取值见表3。

表3 停车场需求预测考虑参量及取值范围

结合停车生成率模型和设备设施水平评分，对单个停车场停车需求建模如下：

式中：Pd为第d个停车场的停车需求，辆；μ 为停车场周边用地强度系数；Rdi为第d个停车场周边第i类用地的面积，100m2；Li为第i类用地的停车生成率；λ 为停车场规模水平影响系数。

通过Pearson相关性可以发现（见表4），各类自变量与停车需求有较强的线性相关，而各个变量之间相关性较弱，不会出现共线性问题。在模型中，需要回归确定的系数为λ 和Li，通过对调研数据及以往项目的记录数据进行回归分析，得到回归系数（见表5）。

表4 Pearson 相关性分析结果统计

表5 回归分析结果

即模型结论为

式中：Pd为第d个停车场的停车需求，辆；μ 为停车场周边用地强度系数，取值{1.4，1.0，0.8}；Rdi为第d个停车场周边第i类用地的面积，100m2；λ 为停车场规模水平影响系数，取值[0.86，1.26]。

使用校正决定系数（Adjusted R Square）和方差检验对模型拟合性进行验证（见表6）。

表6 校正决定系数和方差检验值

从表6可以发现，模型偏R方和P值检验均显示整体模型显著性高，说明模型假设合理。对具体系数进行分析，办公用地、医院用地和混合地块的停车需求生成率明显高于其他用地，这与实际情况相符合。

4 结 语

对公共停车场的需求预测，本文提出了一种改进的停车生成率预测模型，具体从以下两方面进行了模型改进：

（1）加入土地开发强度系数，解决了生成率模型仅基于用地类型的局限性，降低了混杂城市区域调查数据易受其他因素干扰的影响。在城市发展建设中，若停车小区所在城市区域位置不同，即使是相同的用地性质，其对停车的吸引程度也是不同的。因此在考虑土地用地类型的同时，考虑开发强度的影响能够提高停车预测模型的精度。

（2）基于实地调查数据对公共停车场预测模型进行标定和修正，给出了参数波动范围，从而反向分析设备参量的影响区间，为城市公共停车场建设管理提供重要依据。