戚志偉，朱從坤

（蘇州科技學(xué)院 土木工程學(xué)院，江蘇 蘇州215011）

辦公類(lèi)建筑是指政府、事業(yè)、企業(yè)等相關(guān)單位從事辦公和服務(wù)的場(chǎng)所，在各類(lèi)公共設(shè)施中，該類(lèi)建筑占有很大比重。辦公場(chǎng)所作為城市日常出行典型的案例，是城市工作日交通管理的重要環(huán)節(jié)。近年來(lái)，隨著城市經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和機(jī)動(dòng)化水平的提高，辦公類(lèi)建筑的停車(chē)呈現(xiàn)明顯的供需矛盾。辦公類(lèi)建筑停車(chē)特性分析是該類(lèi)建筑停車(chē)設(shè)施規(guī)劃和交通影響分析的重要組成部分。

西方對(duì)于辦公類(lèi)建筑停車(chē)特性的研究時(shí)間較早，但主要是以既有建筑高峰小時(shí)停車(chē)需求為研究對(duì)象，采用頻數(shù)圖和回歸模型進(jìn)行分析。我國(guó)對(duì)該類(lèi)建筑停車(chē)特性的研究較少，冉江宇基于非參數(shù)檢驗(yàn)法，對(duì)多時(shí)段的停車(chē)數(shù)量進(jìn)行聚類(lèi)，提出了動(dòng)態(tài)停車(chē)需求的研究流程。陳群分析了城市停車(chē)場(chǎng)的空余停車(chē)數(shù)量，總結(jié)了停車(chē)分析的預(yù)報(bào)方法規(guī)律。目前國(guó)內(nèi)外的研究并沒(méi)有結(jié)合停車(chē)數(shù)據(jù)，從樣本特征的角度分析辦公類(lèi)停車(chē)需求的特征。采用樣本聚類(lèi)的方法，既能夠總結(jié)出不同聚類(lèi)組的特性和規(guī)律，對(duì)辦公類(lèi)建筑停車(chē)現(xiàn)狀進(jìn)行深刻剖析，又有利于在智慧交通的背景下研究停車(chē)設(shè)施調(diào)查的數(shù)據(jù)挖掘方法，進(jìn)而對(duì)停車(chē)政策做出指導(dǎo)。本文以蘇州市某大廈為例進(jìn)行研究分析。

1 辦公類(lèi)建筑停車(chē)調(diào)查

本次調(diào)查的地點(diǎn)是蘇州市某大廈，該大廈是集行政辦公、窗口式服務(wù)辦公、商務(wù)辦公于一體的綜合性辦公大樓，具有較強(qiáng)的代表性。

調(diào)查一共分為兩個(gè)部分:物業(yè)調(diào)查和停車(chē)調(diào)查。物業(yè)調(diào)查內(nèi)容包括:建筑面積和業(yè)態(tài)情況、停車(chē)設(shè)施供給狀況、訪客高峰狀況和時(shí)間、職工通勤高峰時(shí)間和特點(diǎn)、單位和職工的擁車(chē)數(shù)量和公交可達(dá)程度等。

該大廈總建筑面積約為17 000m2，計(jì)容建筑面積為14 000m2，地下1層設(shè)有停車(chē)場(chǎng)，地上共10層:1～2層為窗口式服務(wù)辦公，3、5、6層為商務(wù)辦公，7、8、9層為行政辦公。該調(diào)查點(diǎn)規(guī)劃紅線內(nèi)共設(shè)有105個(gè)停車(chē)位，其中地上停車(chē)位40個(gè)，地下停車(chē)位65個(gè)，低于標(biāo)準(zhǔn)配建數(shù)163個(gè)。從區(qū)位上來(lái)看，該調(diào)查點(diǎn)處于軌道交通500m的覆蓋范圍內(nèi)，公交便利。該調(diào)查點(diǎn)的人流車(chē)流量有明顯變化的，高峰時(shí)段集中在7～9月。

因此，停車(chē)調(diào)查選擇2013－07－04T7:00～19:00進(jìn)行，停車(chē)調(diào)查主要采用的方法是連續(xù)式停車(chē)調(diào)查法。調(diào)查的內(nèi)容包括進(jìn)出調(diào)查點(diǎn)機(jī)動(dòng)車(chē)車(chē)輛的類(lèi)型、車(chē)牌、進(jìn)出時(shí)間、出入口以及初始停放車(chē)輛數(shù)和終止停放車(chē)輛數(shù)。

2 辦公類(lèi)建筑停車(chē)特性分析

2.1 停車(chē)基本特征

調(diào)查組統(tǒng)計(jì)了大廈全天車(chē)輛發(fā)生吸引的數(shù)量，并對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析。從圖1和圖2可以看出，建筑物吸引車(chē)輛的早高峰時(shí)段集中在上午8:00～9:00，發(fā)生車(chē)輛晚高峰時(shí)段為17:00～18:00，調(diào)查區(qū)域的早晚通勤高峰特征明顯。當(dāng)經(jīng)過(guò)早高峰后，停車(chē)飽和度已經(jīng)超過(guò)了100%。在14:00～15:00，調(diào)查區(qū)域的吸引量和發(fā)生量到達(dá)了全天的峰值，為訪客高峰時(shí)段。場(chǎng)地內(nèi)的高峰小時(shí)停車(chē)數(shù)為161輛，停車(chē)位總體周轉(zhuǎn)率達(dá)到13.3次，平均停車(chē)時(shí)間為1.28h。數(shù)據(jù)初步分析表明該調(diào)查點(diǎn)符合辦公類(lèi)建筑的停車(chē)特征，同時(shí)反映了窗口式服務(wù)辦公的高周轉(zhuǎn)率的特點(diǎn)。

圖1 停車(chē)頻數(shù)分布圖

圖2 停車(chē)需求分布

對(duì)停車(chē)調(diào)查的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)處理，將同一車(chē)牌的不同數(shù)據(jù)歸類(lèi)，匯總出該車(chē)的車(chē)輛類(lèi)型、初始位置、每次進(jìn)出的時(shí)間，進(jìn)而計(jì)算出該車(chē)的最早進(jìn)入時(shí)間、最晚進(jìn)入時(shí)間、停放時(shí)間、停車(chē)間隔等數(shù)據(jù)指標(biāo)。

2.2 停車(chē)數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析

選取車(chē)輛樣本數(shù)據(jù)，采用聚類(lèi)分析的方法，對(duì)現(xiàn)有的停車(chē)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)。利用SPSS19.0軟件導(dǎo)入停車(chē)數(shù)據(jù)，由于數(shù)據(jù)量較大，采用K－means clustering算法。首先，為了消除不同數(shù)據(jù)的單位標(biāo)準(zhǔn)問(wèn)題，對(duì)聚類(lèi)的初始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。其次，將所有對(duì)象隨機(jī)分配到k個(gè)簇中，計(jì)算每個(gè)簇的平均值并代表相應(yīng)的簇。隨后，根據(jù)每個(gè)樣本和簇的中心值的關(guān)系，將各個(gè)樣本分配到各個(gè)簇中，直至達(dá)到收斂值。通過(guò)數(shù)據(jù)分類(lèi)比對(duì)，確定數(shù)據(jù)分為10類(lèi)時(shí)，收斂性較好。對(duì)上述聚類(lèi)分析的結(jié)果進(jìn)行適當(dāng)修正和計(jì)算，結(jié)果如表1所示。

2.3 數(shù)據(jù)處理

將10類(lèi)停車(chē)樣本組進(jìn)行分類(lèi)匯總，計(jì)算出各個(gè)樣本組每個(gè)時(shí)刻的停車(chē)需求。利用多階高斯曲線對(duì)每組不同時(shí)刻停車(chē)需求的散點(diǎn)分布進(jìn)行擬合:

表1 聚類(lèi)分析表

多階高斯曲線能夠有效表示各個(gè)樣本組的停車(chē)需求峰態(tài)和峰值，比對(duì)各個(gè)峰值的變化大小。多階高斯曲線擬合結(jié)果見(jiàn)表2，分別計(jì)算出擬合曲線的判定系數(shù)R－square，組3～10的擬合度較好，R－square接近1。組1和組2的數(shù)據(jù)波動(dòng)性較強(qiáng)，導(dǎo)致其擬合度偏低。

表2 樣本組擬合結(jié)果

2.4 結(jié)果匯總

根據(jù)樣本組曲線的平均值、方差、波動(dòng)程度、峰值等指標(biāo)，結(jié)合停車(chē)分類(lèi)需求擬合曲線（見(jiàn)圖3），將10個(gè)樣本組劃分成4類(lèi)（見(jiàn)表3）。四個(gè)類(lèi)別的停車(chē)樣本代表停車(chē)的四種需求，被稱為通勤停車(chē)需求、訪客場(chǎng)內(nèi)停車(chē)需求、訪客場(chǎng)外停車(chē)需求和出租車(chē)停車(chē)需求。

圖3 停車(chē)分類(lèi)需求

表3 樣本組分類(lèi)結(jié)果

1）通勤停車(chē)需求是指建筑的辦公人員長(zhǎng)時(shí)間占用停車(chē)位的停車(chē)需求。該部分車(chē)輛于9:00左右進(jìn)入場(chǎng)地，17:00左右離開(kāi)場(chǎng)地，平均停車(chē)時(shí)間為7.4h，停車(chē)需求高峰出現(xiàn)在11:05，高峰停車(chē)數(shù)量為115輛，占高峰場(chǎng)地停車(chē)需求總數(shù)的79.3%。通勤停車(chē)需求的特點(diǎn)是進(jìn)出時(shí)間與城市通勤高峰相符，早高峰后場(chǎng)地飽和度迅速上升，9:00～17:00的需求變化不明顯，晚高峰后場(chǎng)地飽和度回落。

2）訪客場(chǎng)內(nèi)停車(chē)需求是指訪客在辦事過(guò)程中將車(chē)輛停放在場(chǎng)地內(nèi)所產(chǎn)生的停車(chē)需求。該部車(chē)輛在工作時(shí)間（9:00～11:30，13:30～17:00）進(jìn)入場(chǎng)地，停車(chē)時(shí)間為0.4～3.7h。訪客場(chǎng)內(nèi)停車(chē)需求出現(xiàn)在場(chǎng)地停車(chē)還未達(dá)到過(guò)飽和狀態(tài)，訪客可以利用場(chǎng)地內(nèi)的停車(chē)位實(shí)現(xiàn)泊車(chē)。

3）訪客場(chǎng)外停車(chē)需求是指訪客利用場(chǎng)地周邊路邊停車(chē)和公共停車(chē)場(chǎng)來(lái)實(shí)現(xiàn)泊車(chē)的停車(chē)需求。該類(lèi)停車(chē)需求出現(xiàn)時(shí)，建筑場(chǎng)地內(nèi)部的停車(chē)設(shè)施處于過(guò)度飽和狀態(tài)。該類(lèi)訪客由于無(wú)法找到停車(chē)位，在下客平臺(tái)放下乘客后，利用場(chǎng)地外的停車(chē)設(shè)施泊車(chē)。

在普查中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)場(chǎng)地內(nèi)部和周邊停車(chē)設(shè)施處于飽和狀態(tài)時(shí)，部分車(chē)輛出現(xiàn)巡泊行為。組2數(shù)據(jù)表明，有65輛小汽車(chē)兩次進(jìn)入場(chǎng)地，時(shí)間間隔為1.3h。該部分停車(chē)需求在周邊停車(chē)設(shè)施都被利用的情況下，產(chǎn)生車(chē)輛巡泊現(xiàn)象，停車(chē)地點(diǎn)和大廈的距離明顯增大，導(dǎo)致了二次進(jìn)出場(chǎng)地接回其他訪客。

4）出租車(chē)停車(chē)需求是指出租車(chē)進(jìn)入場(chǎng)地內(nèi)部短時(shí)停車(chē)產(chǎn)生的需求。統(tǒng)計(jì)表明，全天共有88輛出租車(chē)進(jìn)出場(chǎng)地，平均停車(chē)時(shí)間為2min，停車(chē)高峰期為9:00～11:00和14:00～16:00（見(jiàn)圖4）。出租車(chē)停車(chē)需求分布于全天各個(gè)時(shí)段，包括早晚高峰的通勤出行和工作時(shí)間的訪客出行。

2.5 需求特點(diǎn)歸納

在上述需求分析的基礎(chǔ)上，總結(jié)了辦公類(lèi)停車(chē)需求的特點(diǎn):

圖4 出租車(chē)停車(chē)頻數(shù)分布

1）辦公類(lèi)建筑業(yè)態(tài)特點(diǎn)決定了停車(chē)需求，窗口服務(wù)類(lèi)辦公引起大量訪客停車(chē)需求，普通商務(wù)和行政辦公主要產(chǎn)生是通勤停車(chē)需求。

2）辦公類(lèi)建筑停車(chē)需求要由四種停車(chē)需求的類(lèi)型決定，三種停車(chē)需求的大小和停車(chē)時(shí)間與場(chǎng)地的飽和度相關(guān):通勤停車(chē)需求的停車(chē)較為固定，且全天長(zhǎng)時(shí)間占據(jù)車(chē)位；訪客場(chǎng)內(nèi)停車(chē)需求產(chǎn)生在未飽和階段；當(dāng)場(chǎng)內(nèi)停車(chē)過(guò)飽和時(shí)，訪客場(chǎng)外停車(chē)需求激增。

3）用地周邊公共停車(chē)場(chǎng)和路邊停車(chē)位的配建可以緩解建筑內(nèi)部的停車(chē)位配建數(shù)量供給不足的情況。但是，當(dāng)場(chǎng)內(nèi)停車(chē)位供給不足時(shí)，車(chē)輛會(huì)利用周邊停車(chē)設(shè)施泊車(chē)，造成車(chē)輛重復(fù)進(jìn)出場(chǎng)地的現(xiàn)象。當(dāng)周邊停車(chē)位亦處于飽和狀態(tài)時(shí)，會(huì)出現(xiàn)車(chē)輛在場(chǎng)內(nèi)和周邊道路的巡泊行為。

3 結(jié)束語(yǔ)

針對(duì)現(xiàn)有的停車(chē)特性分析缺乏對(duì)停車(chē)樣本特點(diǎn)的研究，提出了辦公類(lèi)停車(chē)特性的分析方法和步驟。以某辦公大廈為例，通過(guò)調(diào)查停車(chē)需求的相關(guān)數(shù)據(jù)，基于K－means clustering算法，對(duì)停車(chē)樣本分組，并總結(jié)出辦公類(lèi)建筑的四類(lèi)停車(chē)需求。辦公類(lèi)停車(chē)需求分析有助于該類(lèi)建筑的停車(chē)需求預(yù)測(cè)，為停車(chē)配建指標(biāo)的研究和修訂提供參考和依據(jù)。基于現(xiàn)狀停車(chē)分析，今后還將針對(duì)該類(lèi)建筑的停車(chē)需求預(yù)測(cè)做進(jìn)一步研究。

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