蔣家盛,朱從坤
(蘇州科技大學(xué),江蘇 蘇州 215011)
根據(jù)P&R停車場用戶的出行目的,將用戶群體劃分成P&R使用者和非換乘使用者,并分別預(yù)測停車需求。
P&R停車需求分為通勤P&R停車需求與非通勤P&R停車需求,兩者的停車時間、車均載客數(shù)等不同導(dǎo)致停車場的周轉(zhuǎn)率與需要的車位數(shù)存在差異。使用多項Logistics回歸模型,預(yù)測P&R出行對軌交進(jìn)站客流的分擔(dān)率,提出P&R停車需求次數(shù)預(yù)測方法。
(1)分擔(dān)率模型建立
根據(jù)效用最大化理論,出行者在出行過程中會選擇已知方案中效用最大者。出行效用由確定效用和隨機(jī)效用共同構(gòu)成,確定效用是固定的,可通過量化影響出行的特定因素得到;隨機(jī)效用能夠?qū)Τ鲂羞x擇帶來一定影響,但隨機(jī)變化無法觀測得到。假設(shè)出行者選擇出行方案i的效用為Uin,則該效用函數(shù)確定項為Vin,隨機(jī)項為εin。則出行效用函數(shù)Uin=Vin+εin[1]。
假設(shè)不可觀測項εin具有獨(dú)立同分布特性,且服從二重指數(shù)分布,推導(dǎo)出多項Logit模型的基本形式,則出行者n選擇第i種出行方式的概率為
(1)
式中:Pin為出行者n選擇效用最大的第i種出行方式的概率;An為出行者n出行方案的集合;J為出行方式。
(2)
式中:βk為第k個特性變量的系數(shù)并反映其敏感程度;αi為出行方案i中的常數(shù)項;K為特性變量個數(shù),個;Xink為出行者n選擇方案i的第k項特性變量;An為出行者n的出行方案的集合。
(3)
(4)
(5)
(6)
因式變換可得
(7)
(8)
(9)
(10)
又因為:P1n+P2n+P3n+P4n+P5n=1
(11)
聯(lián)立各式可得各種出行方式到達(dá)軌交站點的概率
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
對影響出行效用的變量進(jìn)行賦值處理,如表1所示。
表1 變量賦值表
使用SPSS軟件對效用函數(shù)進(jìn)行參數(shù)標(biāo)定,將收集到的調(diào)查問卷樣本數(shù)據(jù)導(dǎo)入,把到達(dá)軌交站的出行方式設(shè)置成因變量,使用IBM SPSS Statistics軟件進(jìn)行分析,獲得多項Logit模型的特征變量參數(shù)估計值,為保證模型的可靠性,對模型輸出結(jié)果進(jìn)行檢驗[3]。
(2)P&R停車需求次數(shù)預(yù)測
根據(jù)軌道交通站點的進(jìn)站客流、車均載客數(shù)和自駕汽車對軌交客流的分擔(dān)率,計算P&R停車全天的需求次數(shù)。P&R停車需求次數(shù)計算公式
(17)
式中:DP&RUSE為P&R使用總需求次數(shù),次;D1為通勤P&R使用需求次數(shù),次;D2為非通勤P&R使用需求次數(shù),次;μ為每輛車平均承載的人數(shù),人;Narrival為軌道交通站點乘客進(jìn)站數(shù)量,人;Metrosharerate為對軌交進(jìn)站客流分擔(dān)率。
把非停車換乘停車場的工作日使用統(tǒng)計數(shù)據(jù)作為研究對象,通過分析公共停車場服務(wù)半徑內(nèi)的土地開發(fā)形態(tài),建立多元回歸方程以預(yù)測P&R停車場非換乘停車需求次數(shù)[4]。
通過不同用地類型停車吸引量的對比,得出影響停車需求次數(shù)的變量包括商業(yè)服務(wù)業(yè)設(shè)施用地XB(×1 000 m2)、工作辦公用地XM(×1 000 m2)、居住用地XR(×1 000 m2)、文體學(xué)校用地XC(×1 000 m2),建立關(guān)于停車需求次數(shù)為因變量的多元線性回歸方程
D3=β0+β1XB+β2XM+β3XR+β4XC
(18)
式中:D3為公共停車場的停車需求次數(shù)需求為因變量;Xi為與用地分類相關(guān)能夠影響公共停車場停車次數(shù)的自變量;βi為影響公共停車場停車需求次數(shù)的常數(shù)項和自變量系數(shù)[5]。
選取非停車換乘的公共停車場,利用其工作日停車需求次數(shù)與附近土地利用情況,使用SPSS軟件進(jìn)行模型參數(shù)標(biāo)定,為保證模型的可靠程度,對模型進(jìn)行檢驗,包括方程整體顯著性檢驗、變量顯著性檢驗及擬合優(yōu)度檢驗。
P&R使用泊位容量由供給通勤P&R使用和非通勤P&R使用的泊位數(shù)量共同構(gòu)成,假設(shè)通勤P&R使用者占據(jù)P&R使用者的比例為λ1,非通勤P&R使用者占比為λ2,布設(shè)P&R使用的車位數(shù)量計算公式
(19)
式中:λ1為不同類別P&R使用占比,且λ1+λ2=100%;CP&RUSE為布設(shè)P&R使用的車位數(shù)量,個;μ為車均載客數(shù)量,人;Ci為布設(shè)的車位數(shù)量,個;Di為停車需求次數(shù),次;Ri為分類停車周轉(zhuǎn)率;Narrival為軌道交通站點乘客進(jìn)站數(shù)量,人;Metrosharerate為對軌交進(jìn)站客流分擔(dān)率。
非換乘停車泊位容量是為非換乘停車布設(shè)的泊位數(shù)量,非換乘停車泊位容量計算公式
(20)
式中:C3為非換乘停車使用的P&R泊位數(shù),個;XM為公共停車場300 m范圍內(nèi)工作辦公用地,1 000 m2;XR為公共停車場300 m范圍內(nèi)居住用地,1 000 m2;XC為公共停車場300 m范圍內(nèi)文體用地,1 000 m2。
P&R停車場的容量為布設(shè)P&R停車的泊位數(shù)量與布設(shè)非換乘停車的泊位數(shù)量之和,P&R停車場容量計算公式
(21)
式中:CP&R為P&R停車場停車泊位總數(shù),個。
為提高推廣性和實用性,選擇蘇州軌道交通2號線陸慕站P&R停車場(臨時P&R停車場)和大灣站P&R停車場(具有改建規(guī)劃)容量進(jìn)行規(guī)劃,并通過蘇州軌道交通蘇E行平臺獲取軌交站點工作日進(jìn)站客流數(shù)據(jù)[6]。
表2 工作日進(jìn)出站客流
(1)對蘇州軌道交通2號線大灣站和陸慕站的進(jìn)站乘客分別隨機(jī)發(fā)放調(diào)查問卷,獲取出行者的性別、學(xué)歷、年齡、月收入、家庭擁有汽車數(shù)量、對P&R停車換乘的了解程度等數(shù)據(jù),采用MNL回歸對自駕汽車、步行、自行車/電動車、常規(guī)公交與出租/接送的分擔(dān)率及分擔(dān)人數(shù)進(jìn)行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果如表3所示。
表3 進(jìn)站客流分擔(dān)率及分擔(dān)人數(shù)預(yù)測結(jié)果
通過對回歸模型參數(shù)的標(biāo)定和檢驗,將未通過檢驗的參數(shù)項剔除,最終可以得到以辦公、居住、文體為自變量的回歸模型,變量t檢驗值分別為0.047、0.031及0.012,均<0.05;回歸模型的可決系R2=0.822,擬合效果較好;F檢驗的P值<0.05,方程整體通過檢驗、模型可靠。
多元回歸模型及非換乘停車需求次數(shù)如下所示
y=1.152XM+1.094XR+1.547XC
(22)
表4 非換乘停車需求次數(shù)
目前針對蘇州市小汽車車均載客數(shù)的研究以及官方發(fā)布相關(guān)數(shù)據(jù)較少,基于調(diào)查問卷回收的有關(guān)數(shù)據(jù)分析車均載客數(shù)量,調(diào)查結(jié)果如表5所示。
表5 采用小汽車與軌交P&R出行時車上總?cè)藬?shù)
假設(shè)3人及以上使用P&R時為常見的5座小汽車滿載狀態(tài),車均載客數(shù)量如表6所示。
表6 P&R使用者車均載客數(shù)量表
根據(jù)P&R停車場的實際使用情況以及整體周轉(zhuǎn)率,選取了整體周轉(zhuǎn)率相近的四個軌道專用P&R停車場分析分類停車周轉(zhuǎn)率及停車目的比例,分別是蘇州軌交4號線龍道浜P&R停車場、2號線大灣站、陸慕站P&R停車場、4號線支線天鵝蕩路P&R停車場。
表7 P&R停車場工作日停車次數(shù)及停車目的比例
根據(jù)停車調(diào)查結(jié)果,計算不同類別的平均停車時長、平均停車周轉(zhuǎn)率以及平均停車目的比例,計算結(jié)果如表8所示。
表8 停車時長、分類停車周轉(zhuǎn)率及停車目的比例
具體測算過程:首先,根據(jù)多項logit模型計算P&R停車對軌交進(jìn)站客流的分擔(dān)人數(shù),通過調(diào)查問卷調(diào)查數(shù)據(jù)確定車均載客數(shù),將P&R停車需求人數(shù)轉(zhuǎn)換成停車需求次數(shù)。其次,通過多元線性回歸模型確定非停車使用停車需求次數(shù),隨即得到P&R停車場的停車需求總次數(shù)。最后,通過調(diào)查蘇州市P&R停車場的實際使用情況得到不同類別P&R使用占比及分類停車周轉(zhuǎn)率,基于分類停車周轉(zhuǎn)率測算泊位設(shè)置數(shù)量。
表9 P&R停車場泊位設(shè)置數(shù)量
根據(jù)軌道交通站點P&R停車場使用對象的出行目的,將P&R停車場用戶分為P&R停車使用者和非換乘停車使用者,并通過建立多項Logit回歸模型和多元線性回歸模型預(yù)測P&R停車場的停車需求次數(shù),提出基于分類停車周轉(zhuǎn)率的P&R停車場容量確定方法。該方法可為城市軌道交通站點P&R停車場的停車泊位數(shù)量確定提供量化依據(jù)。