公共自行车租赁点规模优化

韩军红，魏 越，侯礼兴

(1.陕西省城乡规划设计研究院,陕西 西安 710000; 2.西安市轨道交通集团有限公司,陕西 西安 710000)

0 引言

近年来许多城市建立起公共自行车系统,用来缓解城市交通拥挤和空气质量问题,但随着公共自行车在我国的快速发展,在建设和运营过程中也出现了不少问题。国内在相关领域的研究还处在起步阶段,许多问题缺乏理论支持。目前多数对于公共自行车租赁点的研究集中在自行车租赁点的初始布设和规模上,对于后期的优化研究相对较少。对于公共自行车需求量的问题,大多数提出从调度上解决。

本文首先基于土地利用形态对自行车出行的客流需求进行具体研究和分析,建立了交通生成模型。又通过实地租赁点的调查,分析出行者的个人属性、出行特征和方式特征三个方面对出行方式选择的影响,并利用随机效用理论建立相应的预测模型。用来提高公共自行车租赁点规模的科学性和高效性,使得自行车数量更加合理,效用达到最大化。

1 基于土地利用形态的交通生成预测方法

1.1 城市土地利用与交通需求预测的关系

土地形态是一种地理空间上的集聚表现,也是社会生产活动在空间上的体现,是产生慢行交通需求的根本源泉[1]。交通问题产生的根源就是土地利用产生的交通需求与交通系统提供的交通设施容量和交通管理水平之间的矛盾。

1.2 慢行交通小区的划分原则

本文所研究的对象为公共自行车,属于城市慢行交通,有其特殊的出行特征,划分的小区属于慢行交通小区,慢行交通小区划分时应遵循以下3点原则:

1)一般情况下,对规划区域和研究区域内的交通小区划分的比较细致,而对影响范围以外的交通小区划分范围较大。

2)根据公共自行车的出行特征和居民使用公共自行车的出行距离来划分,并且从交通小区边界到该区内的公共自行车租赁点的距离一般不超过公共自行车的出行距离。

3)由于不同性质的城市用地往往由道路网区分,慢行交通小区的分区边界尽量以城市道路为边界[2-3]。

1.3 基于土地利用形态的交通生成模型

1.3.1 交通出行量宏观预测模型

城市交通出行总量的预测是以人口数量和交通出行数据为基础,根据地区人口数量和交通出行次数来进行交通需求总量的预测,是一种宏观上的研究方法。

首先需要确定日出行总量,其计算公式见式(1):

G=Tu×Ku+Ts×Ks

(1)

其中,Tu,Ts分别为规划的城市居民和流动人口总量;Ku,Ks分别为规划的居民和流动人口人均日出行次数。

1.3.2 交通出行量微观预测模型

1)回归分析各类用地性质的吸引权重:土地利用是区域的各种联系、交通建设、经济活动和人口在空间上集聚的表现。在GBJ 137290城市用地分类与规划建设用地标准中将土地按功能分为10大类性质的用地,如表1所示。

表1 城市用地分类与规划建设用地标准

每种土地类型产生的交通量是它在社会与经济功能上所起作用的反映,各类用地对出行的吸引或发生作用相差较大。因此对各类用地性质的吸引权重进行计算是交通生成预测模型的基础。

对研究区域的各交通小区与土地利用建立关系矩阵,以现状各交通小区交通出行量数据和各类用地规模等资料作为基础数据,用方程B=SC表示,其中,B为研究区域内的n个交通小区的出行吸引量,B={b1,b2,…,bn}T;C为10类用地单位面积出行吸引量,C={c1,c2,…,cn}T;S为n×10矩阵,即为各个交通区各类用地面积。

2)确定土地利用强度系数:通过上文了解可知交通小区的划分标准和城市规划中地块的划分标准并不相同,通常一个交通小区的面积远大于地块面积,对于这种情况可取该交通小区各类用地容积率的加权平均值作为土地利用强度系数。以公共设施类用地(C类)为例(见式(2)):

(2)

其中,Mci为第i个慢行交通小区R类用地的强度系数;scij为第i个慢行交通小区第j块R类用地面积;VRcij为第i个慢行交通小区第j块R类用地的容积率。

3)各交通小区出行吸引预测(见式(3)):

Ki=(SriKrMri+SciKcMri+SmiKmMmi+SwiKwMwi+StiKtMti+SsiKsMsi+SuiKuMui+SgiKgMgi+SdiKdMdi+SeiKeMei)/

(3)

其中,Ki为第i个交通小区的出行吸引权重,且∑iKi=1;Kr,Kc,Km,Kw,Kt,Ks,Ku,Kg,Kd,Ke分别为居住、公共设施、工业、仓储、对外交通、道路广场、市政公用设施、绿地、特殊、水域及其他用地的出行吸引权重,各类用地之和为1;Sr,Sc,Sm,Sw,St,Ss,Su,Sg,Sd,Se分别为第i个交通小区各类用地面积;Mr,Mc,Mm,Mw,Mt,Ms,Mu,Mg,Md,Me分别为第i个交通小区土地利用强度系数。

Ai=KiG

(4)

其中,Ai为第i个交通小区的吸引量。

式(4)满足∑iAi=G。

4)各小区的交通出行发生预测:一般情况而言,交通发生的土地类型为居住用地,所以该模型建立在居住用地与交通发生量之间关系的基础上(见式(5))。

(5)

其中,Fi为某慢行交通小区i的慢行出行发生量;M为规划范围内慢行交通出行生成总量;Ki为交通小区的土地利用强度影响系数;Ai为交通小区的居住用地面积;n为规划范围内小区划分的个数。

2 公共自行车租赁点规模测算模型

2.1 公共自行车借还需求特点分析

西安市作为省会城市,城市功能齐全,用地种类繁多,为了研究方便,本文暂将公共自行车分为三种:居住点公共自行车,公建点公共自行车,公交点公共自行车。

公交点主要指的是站点周围有地铁站或者主要公交线路的站点,主要是为了给出行者提供接驳服务。

公建点主要指的是站点周围是人流集中的公共服务设施,比如大型的娱乐消费场所、医院、银行、菜市场、重要的企业等,主要为了解决居民的短距离出行问题。

居住点主要指的是站点周边主要是社区或者大型小区,服务的对象主要是小区内的居民。

通过分析公交点、公建点、居住点三种类型中八个典型的租赁点,全天借还需求波动,计算出各个时间段的借还系数,如表2—表4所示。

表3 公建类站点全天各时段借还系数

表4 居住类站点全天各时段借还系数

2.2 基于交通方式选择的公共自行车借还需求模型

在本文的研究中将影响居民选择使用公共自行车出行的因素分为三类:使用者个人特征,出行特征和方式特征。并选择非集计模型中的二项logistics模型,建立基于交通方式选择的公共自行车借还需求预测模型[4]。

1)确定影响因素:通过分析影响交通方式选择的各项因素,再结合对西安市公共自行车骑行者的实地调查,考虑到实地调查和数据处理的困难,最终选择了以下几种影响因素:个人属性:月收入;出行特征:出行距离;方式特征:出行时间,如表5所示。

表5 影响因素

2)各种选择方式的效用函数。为了方便分析与计算,将出行的选择方式分为公共自行车与其他方式,这里给出公共自行车的效用函数:

公共自行车:V=θ1Xn1+θ2Xn2+θ3Xn3+c

(6)

其中,Xn1为第n个人的月收入;Xn2为第n个人的出行距离;Xn3为第n个人的出行时间;θi为相应特征变量的位置参数;c为常数。

3)根据对所选参数的标定和实际调查的样本数据,计算应变量的值。本文利用SPSS软件对二项logistics模型的参数进行标定。参数标定的结果如表6所示。

表6 参数标定结果

由此得到的效用函数见式(7):

公共自行车:V=

-0.000 5Xn1+2.137 4Xn2-2.154 7Xn3-1.901 0

(7)

其中,Xn1为第n个人的月收入;Xn2为第n个人的出行距离;Xn3为第n个人的出行时间。

2.3 公共自行车租赁点规模预测方法

公共自行车租赁点的规模包括自行车数量和停车桩的数量,本文提出一种较为精确的自行车数量预测方法以及停车桩数量的预测方法。

2.3.1 自行车与停车桩的周转率

1)公共自行车的周转率[5](见式(8))。

(8)

在对公共自行车数量预测时,为了满足各时间段都能有车可借,通常按照最大的需求数量进行预测,所以需要计算全天各时段的周转率,逐一比较才能求得最大值。

2)停车桩的周转率(见式(9))。

(9)

在对停车桩数量预测时,为了满足各时间段都能有桩可存,通常按照最大的需求数量进行预测,所以在此只对上述三种租赁点的高峰小时停车桩周转率进行计算。

2.3.2 租赁点规模测算

1)自行车数量的测算:在得到所需租赁点高峰小时自行车周转率后,再根据自行车的借车需求量计算出相应的自行车数量(见式(10),式(11)):

Ni=maxNik

(10)

(11)

其中,Ni为租赁点i需要的公共自行车数量;Nik为租赁点i在k时段需要的公共自行车数目,k=1,2,3,分别取早高峰、平峰、晚高峰;Oik为租赁点i在k时段的借车需求;φ车为公共自行车的周转率。

2)停车桩数量的测算:在得到所需租赁点高峰小时自行车周转率后,再根据自行车的还车需求量计算出相应的停车桩数量:

Zi=maxZit

(12)

(13)

其中,Zi为租赁点i需要的停车桩数量;Zit为租赁点i在t时段需要的停车桩数目,t=1,2,3,分别取早高峰、平峰、晚高峰;Dit为租赁点i在t时段的存车需求;φ桩为停车桩的周转率。

3 实例验证

以西安市地铁2号线南稍门站点周边区域为例,基于前文建立的公共自行车租赁点需求预测模型,预测西安市地铁2号线南稍门站周边的公共自行车及停车桩的需求量,并且在现有租赁点的规模之上进行相应的优化。

3.1 南稍门周边租赁点实际情况

南稍门地铁站位置位于西安市碑林区南关正街-长安北路与友谊东路十字北侧,是西安市地铁2号线的一个站。通过实际的调研分析,发现南稍门地铁站周边的公共自行车租赁点都存在“无车可借”和“无桩可还”的问题。

3.2 公共自行车租赁点规模预测

3.2.1 公共自行车需求量分析

为了研究方便,本文只选取南稍门地铁站D口处的公共自行车租赁点进行测算。根据第二节的研究内容,按照慢行交通小区的划分方法,对南稍门地铁站周边区域进行划分,如图1所示。

从图1中可以看出,南稍门地铁站D出口所在的交通小区内有两个公共自行车租赁点,编号分别为3546和3572,可以使用相同的高峰小时借还系数对需求量进行测算。

经交通调查得到交通小区出行量数据,1号小区的交通发生量为8 969人次/d,交通吸引量为9 507人次/d。利用logistics模型,得出公共自行车的分担率为0.073 3。则该小区的借车需求量为657辆/d,还车需求量为697辆/d。

通过查阅西安市公共自行车的建设方案,得知公共自行车租赁点的自行车规模与停车桩数量是根据所服务区域或路段的客流量确定的,在1号小区内的两个租赁点3546和3572的停车桩数量分别为30和25。根据停车桩的数量比,可以估算出这两个站点的借还车需求量,3546和3572的借车需求量分别为358辆/d和299辆/d,还车需求量分别为380辆/d和317辆/d。

3.2.2 公共自行车与停车桩数量预测

结合1号小区一天的借还车需求量,可以得出这两个站点在高峰小时各自的借还车需求量,如表7所示。

1)公共自行车规模:通过统计全天各个时段的自行车初始数量,利用式(8),式(10),式(11)可以计算得到各个时段的借车需求量。

通过计算求得3546和3572站点全天各时间段借车的需求量,为了能满足借车的需求,选取全天各时间段中需求量最大的值为这两个租赁点所需的自行车数量,分别为24辆和22辆。

理论上这两个租赁点的自行车数量应为计算出的所需自行车的数量减去所对应时段的还车需求量,但考虑到借车与还车时间上的延误性,应当减去该时段相对应还车量的50%,从而得出3546和3572站点的自行车规模,如表8所示。

表8 各站点自行车规模

2)停车桩数量:用式(9),式(12),式(13)计算得到了这两个租赁点高峰小时的停车桩周转率,再结合这两个租赁点的高峰小时还车量,便可以得到高峰小时所需的停车桩数量。3546和3572这两个租赁点相应时段的借车量分别为28辆和23辆。

理论上这两个租赁点的停车桩数量应为计算出的高峰小时所需停车桩数量减去所对应时段的借车需求量,但考虑到借车与还车时间上的延误性,应当减去该时段相对应借车量的50%,从而得出3546和3572站点的停车桩规模,如表9所示。

表9 各站点停车桩规模

考虑到西安市的公共自行车桩都是以5个桩为一组,这样便于加工制造和安放,所以在测算得出的停车桩数量上应做相应的调整,以达到方便制造的目的。经过调整,3546和3572这两个租赁点应该布设的停车桩数量分别为45个和35个。3546和3572租赁点原始的停车桩数量分别为30个和25个,所以3546租赁点和3572租赁点应该分别增加15个和10个停车桩,才能更合理地满足需要。

4 结论

本文通过对土地利用性质和出行方式特征等方面进行研究,建立了交通生成与交通方式划分两个模型,以及自行车数量和停车桩规模的预测方法。

最后对南稍门地铁站D出口处的3546和3572租赁点进行调查分析,建立相关的模型与预测方法,在现有租赁点规模的基础上进行优化,力求使规模达到精确化、合理化、实用化。