基于人口热力图的城市公共停车场需求计算——以广州市海珠区为例

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0 背 景

社会公共停车场是指区别于建筑物配建停车场，提供公共服务的停车场，一般建于道路红线以外。社会公共停车场是城市停车设施系统中的重要组成部分，是政府主导下的解决城市停车问题的有力手段。停车需求预测是城市停车规划的基础步骤，是确定停车场选址、规模、布局的前提，是政府制定停车管理政策的重要参考。

当前，城市停车需求预测国内外主要采用的方法包括用地生成率法、回归分析法、OD预测法、类比分析法等[1-3]。上述方法基本是通过建立停车需求与各影响因素间的数学模型后进行预测，需要大量的调查数据或历史数据方可进行。如用地生成率法需要研究区域的不同类型的用地情况；回归分析法需要包括人口、汽车拥有量等各停车需求的历史资料；OD预测方法需要在划分交通小区后进行停车调查等。

上述方法所需的大量调查数据及历史数据的获取耗时耗力且门槛较高。不仅如此，上述预测方法往往缺乏对停车需求与出行目的之间的内在关系的深度挖掘，对人口实际出行需求的考虑不够。随着网络信息化时代的到来，大数据的应用极大的拓展了数据获取的渠道，提供了大量高价值的数据，特别是大量的带有地理空间属性的数据集以及越来越低门槛的数据获取渠道，也使得立足空间利用的交通分析与规划对大数据的应用成为可能。

本文利用数据挖掘技术，创新性的将百度热力图数据引入到城市公共停车需求分析的研究中，构建了基于热力图的城市停车场的预测方法，并以海珠区为案例进行实践应用。

1 研究区域概况

1.1 概述

海珠区位于广州市主城区，全区总面积90.40km2。2018年末，全区常住人口169.36万人。按中国城市划分标准已经达到大城市级别。截至2018年，海珠区辖内有18个行政街和265个社区居民委员会。

1.2 停车场概况

海珠区目前存在公共停车场规划建设不足，区内停车难等问题。根据百度地图的搜索结果，海珠区包括配建、路边在内目前约有3 600个停车场，其中大部分是配建停车场，见图1。从停车场分布的情况来看，海珠区停车场呈现出如下特征：

①停车场主要分布在海珠区的西部区域。东部区域，特别是东南部，为万亩果园，其开发受到限制，人口和产业较少，因此停车场分布也相对不多。

②停车场分布不均衡，存在若干较为空白的区域。海珠区分布有多个城中村，如五凤、瑞宝、赤岗、大塘、石溪、沥窖、康乐村、鹭江村等。这些城中村建筑密集，道路狭窄，即使是路面停车也没有太多的空间。且其中居住和工作的人口主要为低收入劳动者，多数没有车辆，停车需求少。

图1 海珠区停车场分布图

2 基于人口热力图的停车需求计算

2.1 计算框架

本研究是首先根据城市公共停车规范，基于海珠区常住人口总规模，计算海珠区公共停车场的面积需求；结合相关规范对单个停车泊位面积的规定，得到海珠区公共停车场总泊位需求个数；在充分考虑海珠区道路、河流、用地等空间情况及规划的要求的基础上，划分停车生成小区；根据人口热力图，将公共停车泊位需求准确的分配到各停车生成小区，即可得到各停车生成小区的公共停车需求，可用于指导公共停车场的选址，或为公共停车规划管理提供参考，见图2。

图2 计算方法框架图

2.2 划分停车生成小区

基于海珠区道路、河流等空间利用情况，以“规模适宜、区内同质性高”为基本原则划定停车生成小区。停车生成小区的覆盖范围不宜过大或过小，一般情况下，不宜超过2km2。对于以农田、村落、公园为主要功能的小区，面积可适当增大。尽量以现有道路或自然障碍线（河流、山体等）分界，不应越交通较大的城市道路。原则上一个停车生成小区，需要建一个以上的公共停车场。这个公共停车场，只为本小区内的停车生成点服务。

海珠区土地开发强度大致为西高东低，西部主要为居住密集区，东部主要为生态保育区和村庄。区内主要交通性道路有广州环城高速路、华南快速干线、南沙港快速路、广州大道、新滘路、南田路、南洲路、新港路、东晓路、江南大道，主要河流有黄埔冲、土华涌、晓港冲。依据停车生成小区划分的原则，海珠区停车生成小区以区内的交通性道路、河流为分界线，按照小区的面积不宜超过2平方公里，农田、村落、公园为主要功能的小区，面积可适当增大的原则对海珠区进行停车生成小区划分，共划分60个停生成小区。按照现状功能特点，停车生成小区整体呈现西密东疏的特点。详见图3。

2.3 停车需求预测

2.3.1 基本原则

她一上车就说，好幸运，暴雨天打到了车。但这话刚说完，她就发现一个问题，都这么晚了，她家住得有点偏，还下这么大雨——她越想越害怕。这时候，司机问她，“这么晚了，你是刚下班吗？”

①停车泊位总需求量应与该地区的人口规模、机动车出行比例呈现正相关，即常住人口规模越大、机动车出行比例越高的区域，其停车需求越大。

②停车需求的空间分布需考虑人口的时空分布及活动规律的动态性，即不同时段特征不同，需综合考虑工作日与休息日、白天及晚上。

③大数据的选取可根据数据可得性灵活选择，可以考虑利用的数据：手机签到数据、用户位置数据、人口热力图、机动车数据等。

2.3.2 海珠区公共停车需求计算

2.3.2.1 公共停车需求总面积计算

根据《城市停车规划规范（GB/T51149—2016）》，研究区域的总公共停车场泊位需求计算公式如下：

其中：Q为公共停车场泊位需求；P为区域人口活动数量；α为人均城市公共停车场占地面积；r为机动车停车场比例；n为单个泊位面积。

图3 海珠停车生成小区示意图

考虑到海珠区土地资源紧缺，人均公共停车规划面积取0.5m2/人。非机动比例取80%。经计算，海珠区城市公共停车场的面积需求为65.5公顷。

2.3.2.2 公共停车需求泊位计算

根据《城市道路交通规划设计规范（GB50220—1995）》，机动车公共停车场用地面积宜按当量小汽车位数计算。地面停车场面积，每个停车位宜为25～30 m2；停车楼和地下停车库的建筑面积，每个停车位宜为30～35 m2[6]。经计算，海珠区公共停车场的泊位需求数为21 846个。

3 停车生成小区的城市公共停车需求计算

海珠区就业人口占广州市和常住人口占广州市均是11%左右，具有较好的职住平衡性，可按海珠区常住人口作为计算总的公共停车需求的参数变量。基于人口热力图，根据人口的空间分布情况，将公共停车场总需求分配到不同的停车生成小区。

人口热力数据是基于智能手机使用者所携带的位置信息，按照位置聚类，计算各个地区内聚类的人群密度和人流速度。计算结果用不同的颜色和亮度反映人流量的空间差异，其可以反映一个时间点的人口集聚情况，也可以反映连续时间段的人口集聚程度变化和不同区域间的人口集聚程度变化[4]。

为更真实的反应人口的空间分布的变化情况，可爬取多个时间点的人口热力数据，至少包括工作日、休息日、白天、晚上等不同时点。将不同时期热力数据与停车生成小区进行空间叠加分析，分别计算不同时间点的停车生成小区的分布权重，加权平均后得到各停车生成小区的平均占比。基于已得到的公共停车场的泊位总需求，按照各停车小区的比重情况对停车泊位总需求进行分配，即可得到每个停车生成小区的公共停车场泊位需求数量。同时，为反应每个停车生成小区的公共停车需求的密度情况，可采用公共停车场泊位需求数量与单个停车小区的面积的比值计算得到单位面积的停车生成小区的公共停车需求规模，该指标越大，表明该地区的停车需求密度越高，需求旺盛。

爬取2018年5月11日（周五）、5月13日（周日）的中午11点、晚上23点两个时刻的百度热力图作为分析对象。利用arcgis处理后的栅格数据如图4。

叠加工作日、休息日的白天和晚上的人口热力图，借助GIS空间分析方法，计算人口分布的比例，参照此比例计算出各停车生成小区的泊位需求量。综合不同时段的计算结果，进行加权平均后，得到海珠区各停车生成小区的泊位需求数以及需求密度（见图5和图6）。从计算结果来看，西部和中部单位用地停车密度较大，潜力较高。

图4 海珠区重分类后可供分析的百度热力图

图5 海珠区停车泊位总需求泊位数量(单位:个)

图6 海珠区停车泊位密度分布图(单位:个/km2）

4 结 论

①从该模型计算的结果来看，与海珠区当前的公共停车需求情况基本相符，可进一步结合现状停车场的统计情况，为未来城市公共停车场的选址及规划管理提供有力的参考。

②大数据时代所带来的丰富的、详细的、低成本的数据，大大增强了资料收集的广度和深度，节省了调查时间和降低了调研难度，增加了交通分析规划工作的便利性和准确性，除人口热力图外，基于数据的可得情况，尽可能选取能反应人口空间分布真实情况的基础数据，如手机信令数据、停车生成点的签到数据等。

③大数据的获取和处理还存在技术壁垒，并非完全开源和可得，且由于数据的精度问题，仍需要一定工作量的传统资料收集和人工判别途径。因此，在实际应用中，建议根据具体应用场景，选择若大数据及传统方法进行组合预测，以便得到更合理的预测结果。