謝 瑩,程寶潔,董 凱
(同濟大學交通運輸工程學院,上海 201804)
交通有動有靜,停車是完成交通出行的必要一環。隨著城市化與機動化的不斷發展以及生活水平的提高,小汽車越來越多地進入到普通家庭,在帶來極大便利的同時,機動車擁有量與出行量的激增造成了停車設施供應與需求的矛盾。因而對停車需求進行準確預測,不僅可以為停車設施的配建提供基礎依據,還能更加有效地緩解停車設施的供需矛盾。
本文的主要內容是基于用地的停車需求預測模型研究,主要以停車生成率模型為基礎,從停車與土地利用的關系出發,通過對其參數的研究與對生成率模型的修正,以提高模型的精確度,增加模型的實用性。
停車需求是城市經濟發展與機動車保有量狀況、土地利用與開發強度、停放成本和泊位利用率以及城市路網容量等眾多因素共同作用的結果。
(1)城市經濟發展與機動車保有量狀況:機動車保有量的增長是導致停車需求增長的一個關鍵因素,國際城市發展的經驗是每輛車所必須的停車泊位數為1.2~1.4個,最低下限為1.15。
(2)土地開發強度及區位優勢:停車需求是土地開發利用的函數,不同區位,不同用地性質與開發強度對應停車的吸引率和停車特征都不同,而不考慮研究項目的區位對停車需求預測的影響存在不足[1]。
(3)停車費用[2]及泊位利用率:停車成本包括貨幣成本(停車費)和非貨幣成本(停車后步行時間),不同設施、不同地點的停車成本會改變停車需求的分布。泊位共享和信息化程度越高,泊位設施的需求相應減小。
(4)城市路網容量約束。停車需求的大小與分布應該滿足路網容量限制約束,否則會引起路網擁堵[4-5]。為確保能夠實現動靜交通系統的平衡,在停車需求預測分析中,要考慮城市路網容量的約束。
停車生成率模型一直被作為估計靜態交通需求的重要基礎,該模型將各種具有不同土地利用性質的用地看作是停車發生、吸引源[3],停車生成率是指單位土地利用指標所產生的停車泊位數。該模型認為停車需求量主要受城市土地利用類型的影響,依據預測年的用地類型劃分,由單位面積用地的停車需求量及其停車需求生成率經過統計分析獲得高峰小時停車需求量。
該模型適用于研究區域內用地類型相似、規模相當、用地功能相對獨立的組合大樣本,能提高典型資料的使用率,既可運用于研究區域的總停車需求預測,還能依據用地功能比重計算出每一類用地的停車產生量,有較強的適用性。但也存在缺陷,在進行預測時,對同一用地性質,不管區位差異有多大,單位面積都采用相同的停車生成量,這對于綜合發展區域或用地功能較多的區域來說并不合理。
本文在停車生成率模型基礎上,對比以往的用地分析預測模型,構建更詳細與全面的停車需求預測模型:分時段用地結構分析模型。
分時段用地結構分析法適用于有全面詳細控規數據的交通小區,要調查的內容包括各交通小區的規劃用地指標結構,各類用地每個時段的機動車到達率、駛離率以及初始時刻的停車率,并根據不同土地利用特性所產生的停車需求量分時段遞次推算停車需求量,然后取最大值。
在分時段結構分析模型中,將一天分成15個時段:早上7:00開始,至晚上22:00,每個小時1個時段;22:00~次日7:00作為最后1個時段(因為深夜的9個小時停車變化很小)。對各個時段,根據交通小區的用地結構,對不同功能的用地(用地類型劃分為:居住、商業金融、娛樂休閑、辦公教育科研、醫療、工業倉儲、其他,共七類),分別根據到達該小區和駛離該小區的車輛數,確定停車需求量:

式中:Pi為i區停車泊位需求;Pik為i區k時段的停車泊位需求;Pi0為i區初始時刻的停車量;Bir為i區r類用地的用地規模,或者建筑規模(有詳規資料的情況下);δkr為k時段r類單位用地面積(或單位建筑面積)所產生的交通到達量;λkr為k時段r類單位用地面積(或單位建筑面積)所產生的交通駛離量;ηr為r類單位用地面積(或單位建筑面積)的初始停車量。
這種方法表明不同交通小區的停車需求高峰時段不一定相同,更貼近實際,也更為精確;但是,需要有全面詳細的用地規劃數據,如果有時段用地的控規資料就更精確。
常德市主城區的用地功能分區比較清晰,江北城區是全市政治、經濟、文化中心,主要為商業、辦公、居住及高科技產業用地;鼎城區是城市發展的重要組成部分,主要為商業及食品工業、居住用地;德山為工業重點發展地區。因而可以選擇分時段用地結構預測法,根據不同的用地性質選取具有代表性的地塊進行調查,另外常德市在2011年進行了全方位大規模的綜合交通規劃研究,因而可以很容易獲得全面詳細的用地規劃數據。
本文采用分時段用地結構預測法對中心城區的停車需求進行預測,再與機動車OD預測法的預測結構進行比較,以驗證分時段用地結構預測法的科學性。
本文根據常德市中心的用地性質、開發強度、發展目標,停車需求強度等將其劃分為四級區域:江北核心區、短缺供給區、適度供給區和寬松供給區,如圖1所示。

圖1 常德市中心城區劃分
本次調查主要選取常德市主城區的主要社會公共停車場和典型吸引點的配建停車場進行調查。調查方法對于路外停車場采用人工連續記錄車輛進出的時間和車型、車載人數等信息;對于路內停車場采用調查員每10min沿街巡視、記錄車輛停放的時間段以及車型信息。
(1)停車需求總量預測
按機動車保有量來預測泊位需求總量。根據交通模型中的預測結果,2030年常德市中心城區汽車保有量為41.07萬(不包括摩托車、農用車等)左右。國內外統計結果表明,每增加1輛汽車,將增加1.2~1.4個停車泊位需求,最低下限為1.15,基于規劃年土地資源可能較為緊張,同時又要為未來停車需求留有空間,本次規劃取1.3。根據汽車保有量計算可得中心城區2030年停車泊位總需求數為53.391萬。
(2)分時段用地結構預測法預測
根據當前同類規模城市(150~200萬人口)的對應區域用地強度數據(如:房價指數、房屋租售率等),可得到上述四級區域的停車需求強度(見表1)。

表1 常德市中心城區劃分
為了獲取各種用地在各個時段的停車需求,本文選取32個用地結構單一,封閉性良好的停車場作為調查對象。調查內容為到達率(δkr)、駛離率(λkr)、初始停放率(ηr)三個參數。調查時間對商業、娛樂休閑等場所選取休息日,其他類型均選取工作日。
在調查日中要進行連續16h調查(6:00—22:00)。32個被調查的停車場如信息表2所示。

表2 常德市停車專項規劃調查對象

表2 (續)
經調查,得到的各個對象對應的初始停放率(ηr)、到達率 (δkr)、駛離率 (λkr) 三個參數值如表3~表5所示。

表3 各調查對象對應參數ηr取值列表(單位:輛/m2)

表4 各調查對象對應參數δ kr取值列表(單位:輛/m2)

表5 各調查對象對應參數λ kr取值列表(單位:輛/m2)

表5 (續)
各個交通小區用地結構的技術指標Bir資料從常德市綜合交通規劃中收集獲得。
(3)預測結果
由“分時段用地結構預測法”的模型,以及表3~表5的數據,可得到常德市中心城區2030年各個交通小區的分時段停車需求量及其最高值,并根據出行強度進行調整,得到如表6所示的指標數據。

表6 調整后的各交通小區停車泊位需求Pi(單位:個)
合計各個交通小區的停車需求為53.24萬個泊位。
機動車OD預測法的基本思路:停車需求與地區出行吸引量有直接關系,如能獲得地區的出行吸引量,則根據出行方式的比例,可換算成實際到達的車輛數,再根據高峰小時系數,換算成高峰小時機動車停車需求量。該方法的關鍵是確定交通方式的比例和汽車的乘載率。
由于常德市在2011年進行了全方位大規模的綜合交通規劃研究,能夠獲得完整的OD數據,因而也可采用“機動車OD預測法”,即停車需求與地區出行到達量(D量)有直接關系,小區交通到達量越大,在該小區的停車量就越多。根據交通模型中得到的高峰小時機動車OD數據,計算各交通小區的到達量占總到達量的比重,得到各交通小區停車泊位占總需求的權重(見表7)。交通小區劃分如圖2所示。

表7 2030年各交通小區停車泊位需求權重

表7 (續)

圖2 交通小區劃分示意圖
以53.391萬個停車位為總需求量,根據表7可得到常德市主城區2030年各交通小區停車泊位需求(見表8)。

表8 2030年機動車OD預測法預測各交通小區停車泊位需求(單位:個)

表8 (續)
將兩種預測方法相比較,可得到分時段用地結構預測法與機動車OD預測法的結果相近,由此可見分時段用地結構預測法的預測結果是合理的。
分時段用地結構預測法清晰地表明:不同交通小區的對應停車高峰時段不一定相同。在該模型中,預測的高峰停車需求量與用地特性相關,在空間分布上可信度較高,可為停車需求預測提供一種易實施、結果更精確、更貼近實際的有效方法,對指導城市規劃、停車設施配建等都有重要意義。
[1] 王瑞.基于用地區位分析的停車需求預測研究[D].昆明:昆明理工大學,2010.
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