胡海鶴，仝 進(jìn)，邵 娟

(1.北京市交通綜合治理事務(wù)中心，北京 100070；2.北京安永達(dá)交通科技有限公司，北京 100071；3.北京交通工程學(xué)會，北京 100071)

0 引言

隨著城市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展和城市人口急劇膨脹，機(jī)動車保有量連年迅速增長，給城市交通運(yùn)行狀況及機(jī)動車停放帶來巨大壓力。根據(jù)“互聯(lián)網(wǎng)+”城市智慧停車指數(shù)研究報告顯示，2015年北京、上海、廣州及深圳4個城市的平均停車泊位缺口率超過75%，平均至少有超過200萬輛車無正規(guī)車位[1]?！巴＼囯y”已成為城市交通頑疾，不僅嚴(yán)重影響停車人停車體驗，也由于尋找停車位產(chǎn)生額外交通量，尤其通勤時段導(dǎo)致交通量增加20%，嚴(yán)重影響其他車輛正常通行，導(dǎo)致道路通行能力下降[2-3]。

為緩解停車難，國內(nèi)外學(xué)者已從不同層面開展相關(guān)研究。在工程實(shí)踐層面，通過加速推進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)+智慧停車系統(tǒng)建設(shè)與技術(shù)開發(fā)緩解停車設(shè)施短缺、效率不高問題[4]。在研究層面，一直以動態(tài)交通為研究重點(diǎn)，近年來靜態(tài)交通才成為研究熱點(diǎn)，研究內(nèi)容集中在停車特征分析、規(guī)劃方案和管理策略、運(yùn)營現(xiàn)狀評價3個方面。

停車特征分析主要包括對路外停車場和道路停車場進(jìn)行平均停放車輛數(shù)、平均停放時間、車位周轉(zhuǎn)率、車位占用率及停車場效率等指標(biāo)的分析[5]及其影響因素的探索[6]。如Parmar等[5]基于停車統(tǒng)計數(shù)據(jù)分別分析了累積停放車輛數(shù)、車位占用率、平均停放時間、車位周轉(zhuǎn)率等基本停車特征，發(fā)現(xiàn)部分地區(qū)停車位出現(xiàn)溢出現(xiàn)象，并提出了定性優(yōu)化建議。在停車行為特征影響因素上，梁麗娟等[7]結(jié)合杭州交通調(diào)查數(shù)據(jù)分析了杭州市道路停車的時空分布特征及市民停車行為特征，并基于影響因素的交叉分析提出了優(yōu)化建議。劉倩等[8]基于多項Logit模型分析了停車時長、停車場類型、有無引導(dǎo)和車位充裕情況對停車尋位時間的影響，發(fā)現(xiàn)車位緊張時駕駛員傾向于更快的尋找車位，而車位充裕時駕駛員愿意花費(fèi)更多的時間尋找合適的車位。

在規(guī)劃方案和管理策略方面，李盼道等[9]運(yùn)用公共物品理論構(gòu)建了停車設(shè)施的市場化指數(shù)模型，界定了不同停車設(shè)施的供給方式。舒詩楠、劉偉東等[10-11]針對中心城區(qū)的停車設(shè)施發(fā)展規(guī)劃、政策及管理的調(diào)研數(shù)據(jù)，研究了全國城市停車設(shè)施發(fā)展規(guī)劃、停車管理政策及停車管理模式。李向陽等[12]基于停車需求、路網(wǎng)密度及旅游城市熱點(diǎn)區(qū)域分布情況進(jìn)行分區(qū)研究，借助GIS建立了規(guī)劃策略與供需分析的互動反饋機(jī)制，實(shí)現(xiàn)雙向優(yōu)化。

在運(yùn)營現(xiàn)狀評價方面，王慶剛等[13]在全面分析停車選擇的影響因素基礎(chǔ)上，考慮停車設(shè)施可用性、通行路徑可達(dá)性和停車服務(wù)水平等因素，建立了公共停車場停車服務(wù)指數(shù)模型。黃濺華等[14]以車位占用率為基礎(chǔ)，結(jié)合停車特點(diǎn)建立了停車指標(biāo)體系對不同空間尺度的車位占用率進(jìn)行評價。韓艷等[15]從政府、運(yùn)營者、使用者3個角度，建立了綜合的區(qū)域停車場綜合指標(biāo)體系來評估停車場的運(yùn)行效率、服務(wù)水平、交通影響、信息化水平等。近些年，共享經(jīng)濟(jì)的發(fā)展使車位共享成為緩解停車供需矛盾的有效方法，停車資源共享能力評估成為研究的重點(diǎn)。楊申冒等[16]考慮駕駛員對停車資源步行距離容忍度差異，基于步行指數(shù)方法構(gòu)建了停車資源共享能力評價模型以評估停車泊位的共享能力。

綜上所述，現(xiàn)有研究大多從規(guī)劃管理者的決策角度出發(fā)，重點(diǎn)在停車特征分析、規(guī)劃管理方案制訂及運(yùn)營現(xiàn)狀評估方面，為城市停車設(shè)施優(yōu)化、智能停車系統(tǒng)建設(shè)提供支撐。然而，盡管少量研究考慮了駕駛員對停車資源的主觀感受[17]，但駕駛員在停車尋位過程中對停車資源使用狀態(tài)的主觀感知缺乏量化評價方法，無法直接立足于駕駛員反映停車資源使用狀況，難以直接為駕駛員提供停車尋位指導(dǎo)。

因此，本研究立足停車人視角，以主客觀相結(jié)合的方式構(gòu)建停車難易程度評價指標(biāo)，為停車人提供直接、動態(tài)的停車建議，減少因停車巡航對交通流帶來的負(fù)面影響。通過挖掘停車指數(shù)時空特征，識別不同區(qū)域停車難易程度的時變模式，為區(qū)域停車管理者制訂基于停車人視角的停車規(guī)劃方案和針對性管理策略提供輔助決策依據(jù)，從而促進(jìn)提升停車設(shè)施綜合效率。

1 停車難易程度評價方法

1.1 評價指標(biāo)

現(xiàn)有文獻(xiàn)從停車供需匹配程度、設(shè)施使用效率、綜合運(yùn)行情況3個方面構(gòu)建停車評價指標(biāo)以評估停車場運(yùn)營和使用現(xiàn)狀，為本研究指標(biāo)構(gòu)建提供思路。本研究立足停車人視角，認(rèn)為在某特定時刻、特定場景，評價停車難易程度需要綜合考慮停車設(shè)施容量、剩余可用車位數(shù)量和停車人認(rèn)知特性。為使不同規(guī)模的停車場具有可比性，研究基于車位占用率、周轉(zhuǎn)率構(gòu)建停車指數(shù)，用于評價停車難以程度。

在實(shí)際調(diào)查中，車位占用率為觀測時刻車輛數(shù)與停車設(shè)施容量之比，理論車位占用率r*的表達(dá)式為：

(1)

式中，r為某時刻實(shí)際車位占用率；λ為觀測周期內(nèi)的車位周轉(zhuǎn)率；q為觀測期間某時刻觀測到的累積停放車輛數(shù)；C為停車設(shè)施容量。

實(shí)際車位占用率r的取值范圍為[0,1]，而r*的取值可以高于1。當(dāng)r*取值低于1時，表明有相對充足的空閑車位，停車人容易找到車位；當(dāng)r*取值高于1時，表明較難找到車位。因此，本研究以r*取值與1的大小關(guān)系來界定停車難易程度。

1.2 評價方法

結(jié)合問題的二分特征，基于二元Logit模型量化停車難易程度。二元Logit模型能較好地描述決策行為，在居民出行行為選擇研究中應(yīng)用十分廣泛[18]?；谛в米畲蠡僬f，停車人感知停車難或易時的效用值包括可觀測效用部分和不可觀測隨機(jī)效用部分，該隨機(jī)效用函數(shù)可表示為：

Ui=Vi+εi，

(2)

Vi=βix，

(3)

式中，Ui為停車人感知為i時的隨機(jī)效用；i為停車人感知，i=1表示停車人感知停車難，i=0表示停車容易；εi為不可觀測隨機(jī)效用；Vi為可觀測效用，βi為特征變量的待標(biāo)定參數(shù)；x為影響停車人感知效用的特征變量，本研究指理論車位占用率r*。

根據(jù)效用最大化理論，停車人感知停車難和易的概率分別為：

p1=prob(U1>U0)=

prob(V1+ε1>V0+ε0)=

(4)

p0=1-p1，

(5)

(6)

I取值范圍為[0-1]，取值越大表明停車人感知的停車難度越高。參考城市道路擁堵指數(shù)評估體系[15]，依據(jù)I的取值范圍將停車難易程度劃分為5個等級，如表1所示。

表1 停車難易程度等級Tab.1 Parking difficulty levels

為進(jìn)一步探索參數(shù)α的實(shí)際含義，分析不同α取值下停車指數(shù)I隨理論車位占用率r*的變化趨勢，見圖1。

圖1 α對I的影響Fig.1 Influence of α on I

第1種為平穩(wěn)型(如α=0.1，參考取值范圍α<1)，該情形下理論車位占用率r*對停車指數(shù)基本無影響，在實(shí)際場景中，可表征溫和型停車人的停車感知變化。

第2種為增長型(如α=1，參考取值范圍1≤α<3)，該情形下理論車位占用率r*與停車指數(shù)基本呈正線性關(guān)系，在實(shí)際場景中，可表征直接型停車人的停車感知變化。

第3種為極端型(如α=10，參考取值范圍α≥3)，該情形下理論車位占用率r*與停車指數(shù)非線形性關(guān)系明顯，理論車位占用率r*在低水平和高水平附近變動時，停車指數(shù)I變化幅度較小；r*在中水平附近變動時，停車指數(shù)I變化幅度劇烈，在實(shí)際場景中，可表征激烈型停車人的停車感知變化。

因此，本研究將α定義為停車人對停車難易程度感知的耐受度參數(shù)，表征溫和型、直接型和激烈型各類停車人對停車難易程度的耐受程度。為更詳細(xì)確定某地區(qū)或某片區(qū)各類型停車人的占比及分布，可通過抽樣調(diào)查獲取停車人個體性格特征、停車行為感知特征進(jìn)行綜合分析。

此外，為進(jìn)一步明確不同時空尺度下的停車難易程度，利用停車指數(shù)I分別定義區(qū)域停車指數(shù)IS和時段停車指數(shù)IT，即：

(7)

(8)

式中，n為空間S或周期T內(nèi)各統(tǒng)計周期停車指數(shù)的樣本數(shù)量。

2 北京市城六區(qū)電子收費(fèi)道路實(shí)證分析

以北京市城六區(qū)2020年10月29日至2020年11月4日637條電子收費(fèi)道路實(shí)際運(yùn)營數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來源于北京市停車管理事務(wù)中心道路停車電子收費(fèi)系統(tǒng))為例，取耐受度參數(shù)α=6，利用停車指數(shù)評估停車難易程度，并在道路、行政區(qū)劃等不同空間尺度下，分析其空間差異和時變特征。

2.1 以道路為單位的停車難易程度評估

以道路為單位，選擇東城區(qū)東四西大街、南小市口街和西城區(qū)南禮士路二條、新街口七條為研究對象，分析各條道路停車難易程度時間變化趨勢。依據(jù)式(6)依次計算道路的實(shí)際車位占用率、理論車位占用率和停車指數(shù)，分別如圖2、圖3所示。

圖2 道車位占用率Fig.2 Parking occupancy of roads

圖3 道路停車指數(shù)Fig.3 Parking indexes of roads

可以看出，東城區(qū)東四西大街全天停車難易程度波動較大，但整體處于相對容易水平；凌晨至上午10:00期間有大量剩余停車位，中午時段停車難度加大，在11:00和14:00這2個時刻停車難度相對較大，但也剛達(dá)到L3級水平。結(jié)合東四西大街周邊用地性質(zhì)分析，用地以企事業(yè)單位、高校為主，且有足夠的配建停車位，該路段停車位主要服務(wù)于日間辦公訪客人群，且能滿足停車需求。東城區(qū)南小市口街全天理論車位占用率均大于1，表明全天有較高的停車需求；全天停車難易程度大部分時間處L4級(I取值在(0.6，0.8]區(qū)間)，停車難易程度整體感知屬于偏難水平。結(jié)合南小市口街周邊用地性質(zhì)分析，用地以居住型為主，該路段停車主要服務(wù)于周邊居住的長時間停放需求。

西城區(qū)新街口七條理論車位占用率在1附近振蕩，但其停車難易程度在L1至L4級內(nèi)大幅波動。其中，上午8:00前后處L1級水平，此時停車最容易。在8:00—10:00內(nèi)，停車指數(shù)迅速增長，快速突破至L4級水平，此時停車整體屬于偏難水平。結(jié)合新街口七條周邊用地性質(zhì)分析，用地以辦公型為主，使用小汽車通勤的職工在8:00后到達(dá)該路段停車，并在10:00達(dá)到最高值。南禮士路二條在凌晨至早晨7:00停車難易程度在L3級以上，到8:00后停車最容易，處于L1級水平，隨后在上午時段內(nèi)停車逐漸變難，結(jié)合南禮士路周邊用地性質(zhì)分析，用地集合了居住、辦公、學(xué)校等性質(zhì)，該路段停車位夜間主要服務(wù)于周邊居民停車，上午時段主要服務(wù)于辦公訪客停車。

2.2 以行政區(qū)劃為單位的停車難易程度評估

以行政區(qū)劃為單位，選擇城六區(qū)為研究對象，分析各區(qū)整體停車難易程度時間變化趨勢。依據(jù)式(8)依次計算城六區(qū)的實(shí)際車位占用率、理論車位占用率、區(qū)域停車指數(shù)及停車指數(shù)方差，分別如圖4～6所示。區(qū)域停車指數(shù)IS表征全區(qū)停車難易程度與分布情況，指數(shù)越大說明區(qū)域整體停車越難，指數(shù)小說明區(qū)域停車簡單。

圖4 各行政區(qū)劃車位占用率Fig.4 Parking occupancies of districts

圖5 各行政區(qū)劃停車指數(shù)Fig.5 Parking indexes of districts

圖6 停車指數(shù)方差Fig.6 Variance of parking index

西城區(qū)晝夜停車難易程度均處于L2級(I取值在(0.2，0.4]區(qū)間)，晝夜停車需求較均衡。區(qū)內(nèi)的小汽車通勤從7:00左右開始，8:00左右大部分通勤者都在路上(與實(shí)際通勤高峰基本一致)，因此此時車位空閑最大，此后來自區(qū)內(nèi)的和區(qū)外的小汽車出行方式陸續(xù)抵達(dá)區(qū)內(nèi)目的地，且在10:00達(dá)到高峰。然而，西城區(qū)停車指數(shù)方差普遍較高，停車供需在區(qū)域內(nèi)部空間分布不均衡。因此，盡管西城區(qū)整體停車需求相對均衡，實(shí)現(xiàn)了高密度、就業(yè)居住混合開發(fā)的特征，但其內(nèi)部仍然存在停車需求不均衡現(xiàn)象。

東城區(qū)停車指數(shù)略低于西城區(qū)，其時空分布特征與西城區(qū)相近。朝陽區(qū)、海淀區(qū)及豐臺區(qū)日間停車指數(shù)高于夜間，早高峰開始后停車難度不斷增長， 16:00左右開始下降，日間小汽車流入量高于流出量，整體上體現(xiàn)了區(qū)域就業(yè)為主導(dǎo)的功能定位。相反，石景山區(qū)在早高峰至晚高峰之間停車難度指數(shù)低于其他時段，可推測石景山區(qū)主要呈現(xiàn)居住主導(dǎo)的功能定位。

在各條道路能定位到所屬街道、重點(diǎn)區(qū)域的基礎(chǔ)上，以街道、商圈或景點(diǎn)等重點(diǎn)區(qū)域為單位，可評估片區(qū)停車難易程度，停車指數(shù)對片區(qū)制定緩解停車問題措施能提供輔助決策依據(jù)。

2.3 對停車難易程度評估的對策建議

在駕駛員停車尋位層面，通過路側(cè)信息板或智能車載誘導(dǎo)系統(tǒng)，為駕駛員提供局部空閑車位數(shù)量信息與區(qū)域(道路)停車難易程度指標(biāo)，駕駛員依據(jù)自身出行特征綜合選擇即刻停車或就近停車。當(dāng)區(qū)域(道路)停車難度大、出行任務(wù)時間緊張時，建議駕駛員發(fā)現(xiàn)空閑車位時即刻車，停車后通過一定距離的步行抵達(dá)目的地，降低停車尋位損失的時間；當(dāng)區(qū)域(道路)停車難度小時，駕駛員可駕車至出行目的地附近尋找合適車位就近停車，提高出行便利程度。

在管理決策制訂層面，通過道路和行政區(qū)劃的停車指數(shù)分析，發(fā)現(xiàn)不同道路和不同區(qū)域停車難易程度差別較大；因此在一定范圍內(nèi)可將停車資源統(tǒng)籌考慮，利用“削峰填谷”思路來緩解停車難問題，為解決城市停車問題提供輔助決策依據(jù)。

(1)在街區(qū)或小區(qū)域空間范圍內(nèi)將道路停車資源統(tǒng)籌利用。分析每條道路停車難易程度的時變特征，挖掘停車需求能互補(bǔ)的道路及互補(bǔ)時段，通過停車誘導(dǎo)技術(shù)引導(dǎo)停車人到周邊道路停放，從而緩解停車難道路的停車壓力，減少違法停車及尋找空余車位產(chǎn)生的額外交通擁堵，在小區(qū)域內(nèi)實(shí)現(xiàn)道路停車資源利用的效益最大化。

(2)強(qiáng)化道路停車資源是滿足臨時停放需求的功能定位，減少由于居住、辦公用地停車供給不滿足需求而導(dǎo)致的車輛長時間停放在道路的情況。針對居住停車需求，應(yīng)首先采取在小區(qū)內(nèi)挖潛和增建立體停車設(shè)施，或與周邊路外停車場有償錯時共享等措施緩解停車難問題，確實(shí)不足的，可進(jìn)行道路居住停車認(rèn)證，臨時停放在周邊道路。對于辦公停車需求，建議綠色出行，并優(yōu)先利用辦公場所內(nèi)部道路或空地施化停車位，或通過與周邊居住區(qū)有償錯時共享，而不是直接將車輛長時間停放在道路停車場內(nèi)。

(3)全市開展停車設(shè)施信息報送工作，將各區(qū)道路、經(jīng)營性備案停車場，居住小區(qū)、企事業(yè)單位、學(xué)校、醫(yī)院等各種用地的停車資源統(tǒng)一納入停車資源平臺，并落在涵蓋區(qū)、街道、社區(qū)、地塊的底圖上，實(shí)現(xiàn)停車資源在時間、空間、數(shù)量上的動態(tài)更新，實(shí)現(xiàn)轄區(qū)停車資源底數(shù)清、情況明，開展科學(xué)決策，促進(jìn)停車資源共享、平衡和統(tǒng)籌利用。

3 結(jié)論

本研究基于停車人視角，綜合停車感知耐受度主觀特性及車位占用率客觀指標(biāo)，依托Logit模型構(gòu)建了停車難易程度指標(biāo)，并提出了溫和型、直接型及激進(jìn)型的停車耐受模式，通過停車指數(shù)劃分了停車難易程度等級。以北京市城六區(qū)道路為例，在道路和行政區(qū)劃2個空間尺度下評價停車難易程度。在道路尺度上，發(fā)現(xiàn)停車難易程度時變模式存在互補(bǔ)現(xiàn)象；在行政區(qū)劃尺度上，通過停車指數(shù)時變特征分析，發(fā)現(xiàn)西城區(qū)整體上實(shí)現(xiàn)了高密度、就業(yè)居住的混合開發(fā)模式，東城區(qū)、朝陽區(qū)和海淀區(qū)是以就業(yè)為主導(dǎo)的功能定位、石景山區(qū)呈現(xiàn)居住主導(dǎo)的功能定位。本研究提出的停車指數(shù)可為停車人提供直接、動態(tài)的停車建議，引導(dǎo)停車需求，通過停車指數(shù)特征分析，對識別不同區(qū)域停車指數(shù)時變模式，挖掘區(qū)域停車特征、通勤特征、區(qū)域功能特征有重要作用，同時從停車資源統(tǒng)籌、“削峰填谷”等角度提出相應(yīng)策略，為解決城市停車問題提供了輔助決策依據(jù)。