校園共享單車停放點設置探索

謝玲燕

摘要：解決高校中共享單車停放存在的問題具有重大意義，有利于提高共享單車的使用效率和公共服務能力，完善校園共享單車運行秩序。提出一種GIS框架下的基于多屬性決策和可達性分析的共享單車停放點選址方法，先利用Python編寫爬蟲程序獲取共享單車的位置信息，建立需求預測模型，在此基礎上規劃停放設施并利用多屬性決策、可達性分析方法與實地調研進行選址。結果表明，設施定址方法能夠優化校內共享單車的空間分布，但要完全解決高峰時段局部地區用車難問題，還需酌情進行車輛調度。

關鍵詞：共享單車;供需矛盾;停車點規劃;多屬性決策

中圖分類號：U491.225

文獻標識碼：A

DOI： 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.11.020

1 引言

在中國，共享單車的風靡帶來了一系列問題。宏觀上看，生活方式的變遷為城市內部的空間規劃帶來了新的挑戰[1】，共享單車的離散分布的格局是城市管理的一大難題。從微觀上看，相應的法律法規和管理措施不完善;供共享單車使用的交通基礎設施嚴重不足與共享單車發展速度過快之間的矛盾逐漸惡化;市場監管不足，用戶行為無法規范等各種類型的社會問題層出不窮。而大學校園作為特殊的“小社會”，使用群體和使用范圍有其獨特性，導致亂停亂放等現象異常嚴重，因此研究共享單車在校園內所演角色意義凸顯。本研究從兩周內校園里共享單車的位置數據著手，結合問卷調查及實地勘察進行停車點選址研究，以解決校園內共享單車使用人員因無指定區域停車而無序停放所帶來的問題。

2 研究數據預處理

2.1 數據來源

主要數據詳情如表1所示。

2.2 問卷調查

問卷的主要目的是獲得幾項關鍵指標：學生在宿舍的用車頻率與偏好;用車需求信息，包括需求地點和需求時段;對于停車點設施建設所涉及指標的比較。

2.3 網絡爬蟲技術

利用Python編寫爬蟲程序，獲取ofo單車在校區附近的單車位置信息，搜索落在113°20′38″E，23°8′34″，N至113°21′32″E.23°8′73″，N矩形區域的坐標點，間隔為每分鐘1次，搜索時間從03-04T23：59-03-18T23：59。

2.4 空間劃分

共享單車的位置在空間上呈離散分布，需借助GIS工具對若干個囊括離散點的區域進行劃分，本研究采用泰森多邊形法對校園區域進行空間劃分。根據問卷調查，本研究共有離散點數據53個，按泰森多邊形法將53個離散點連成三角網再生成泰森多邊形，最后求取各對應子區域的ofo共享單車供需量。

2.5 底圖數據

小黃車官網上LBS服務由高德地圖提供，單車位置信息隸屬于高德坐標系。通過網絡獲取研究區遙感圖像和街道矢量數據，一同歸至統一的空間參考系。

3 共享單車供需情況分析

用戶出現需要騎行卻找不到車的概率需要量化，但鑒于需求點的不同特性，需分兩種方法來確定不同需求點對某品牌共享單車的實際需求量。對于宿舍類需求點采用宿舍點人口數×需求度×選擇偏好的模型進行求解，除宿舍以外的需求點則采用“總人數×該點需求頻數占總頻數百分l模型。

3.1 宿舍點需求量的直接推算

宿舍點i在時間段t內對j品牌共享單車需求量Dtij計算

3.2 非宿舍點需求量的間接推算

非宿舍類需求點m在時間段t內對j品牌單車的需求量求解公式為：式（2）中：n_tm為需求點m在t內的需求頻數;n為全部需求點總頻數，乘以某點m在t內需求頻數占總頻數之比，得到某時間段內該點的需求人數。時段為06：008：00，08： 00-08： 30， 11： 50-12： 20， 14： 00-14： 30，17： 40-19： 00，21：00-23：30共6個，利用ArcGIS軟件將以上時段ofo單車位置圖層與多邊形劃分結果圖層疊加。使用集制表工具對53個需求區域內的單車進行數量統計并進行均值計算。標準化處理并利用線性變換把結果映射到[0，1]區間上，將其定義為需求系數，需求系數越大表明該地在用車高峰時段，單車供不應求情況越嚴峻。需求點供需情況如圖1所示。

4 校園共享單車停車點規劃

利用GIS空間分析方法在宏觀上確定目標區域繼而予以選址定級，最后在目標區域內進行實地勘察以尋找符合要求的地點。停車設施的規劃考慮以下因素：①空間要求。不占用主干道路，不占用草坪等公共用地，盡量分布均勻。②微觀要求。視線是否良好，停車面積是否足夠，局部景觀是否符合美感，是否準許停放，是否阻礙任何通勤行為。

4.1 空間決策分析

在本研究中，利用多屬性決策結合層次分析法初步確定選址范圍，利用可達性分析對結果予以校正，最后將其劃分為若干等級以便選址決策。

4.1.1 多屬性決策

本研究利用層次分析法確定5個指標的權重，使用最為有效的簡單加權法模型進行評價，最終得到的權重如表2所示。將因子歸一化到區間[0，1]中，將各因子重分類賦值為5個等級。利用ArcGIS柵格計算器得到最后的適宜性分布圖，具體如圖2所示。選址要素及其權重如表2所示。

4.1.2 可達性分析

考慮到設施點供給的有限性、設施服務區的交換性及設施點服務范圍等因素對可達陛的影響，以設施點需求規模為影響因子引入公式修正以契合實際情況。勻的特點。停車點設施的空間可達性結果范圍從0- 16不等，在空間分布上可達性存在著較大差異，連續性明顯而空間分布不均。整體來說，校園南、北部空間可達性極低;而東、西部可達性最高，中部次之。

4.2 因子回歸

對可達性與需求量作回歸分析，如果兩要素吻合則說明停車點設施的選址相對合理。通過各類回歸方程進行實驗，發現線性回歸方程的擬合程度最好，然而其擬合系數仍然較低為0.147，即原有的單車分布的需求量和可達性有著鮮明矛盾。回歸分析指標如表3所示。需求量與可達性散點如圖3所示。

4.3 適宜性校正

由上可知，單車分布現存在著嚴重的供需問題。以可達性與需求量散點到回歸方程直線的距離作為校正因子構建適宜性校正模型可改善供需關系。函數表示為F （x） =aeb（x），F （x）=-ae-b‘x）。前式為增益模型，后式為抑制模型，b（x）為點x到回歸直線距離的歸一化結果;a為調整系數，取為1，e為自然常數。散點群中，當區域可達性數值大于需求量數值時，使用抑制模型;反之使用增益模型。利用ArcGIS將道路與禁用區轉換為柵格并命名為禁止利用圖層，為禁止利用區賦予0值，其余賦為1。最后進行地圖代數運算將結果重分為兩類，提取前兩類進行設施點選址。

4.4 檢調與選址

考慮到華南師大石牌校區面積較小不宜設置過多停車點，且應在空間分布上盡量均勻，因此利用漁網創建工具劃分出規則的區域。在宏觀分析得出適宜范圍后，加以實地細節勘察并考慮視線情況、面積大小、局部景觀和停放準則，選址結果如圖4所示。

5 選址結果分析

5.1 選址前后情況對比

確定停車點位置后再次進行泰森多邊形劃分以統計子區域內單車供應量。利用潛力模型計算規劃后的空間可達性，并將原有空間可達性和現有可達性進行對比，如圖5所示，采用前述的回歸分析以示兩者在獲取公共服務資源方面的差異。回歸分析參考指標如表4所示。

結果顯示方程擬合指數R2大幅度提高，其能夠解釋的方差占因變量方差的百分比達到0 .645。需求量與可達性的關系表明選址結果具有高度合理性，同時也指出，多屬性決策結合可達性修正的選址方法對于解決該類問題十分有效。

5.2 局部地區討論

由于公共服務資源的有限性，單車停放點規劃不能完全解決校園用車問題，但能起到一定的緩解作用。綜上所述，確定停車點規劃后校園內共享單車可達性和需求量間的關系更為顯著，模型擬合程度有了極大提高，說明共享單車資源的空間分布情況得到了顯著改善。然而，局部區域的擬合度仍然較低，尤其是可達性低而需求量高的區域，說明該片區內能夠獲得的共享單車資源仍相當欠缺。

在“可達性低而需求量大”的情況下，供求矛盾突出給需求人員帶來不良用車體驗。對于東西部宿舍帶學生而言，縱使在區域內已設置有單車點但其可達性指數與需求量匹配程度仍然不高，根源在于需求人口過大。為解決以上問題，必須通過物理手段對校園單車數量進行調控，使局部地區設施點在短期內的停車量增加，服務能力增強。然而，受用車行為與規律的影響，校園內的共享單車最終又回歸先前的水平，因而這類物理調控手段需以一定的周期循環采取。

參考文獻：

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