冉江宇 过秀成

（1.中国城市规划设计研究院 北京100044；2.东南大学交通学院 南京210096）

0 引 言

在估算一定区域内多个地块的停车泊位总需求时，通常采用用地生成率模型、回归分析模型和出行吸引模型等［1］。上述分析模型较少考虑地块本身的动态停车泊位需求波动特征和不同地块间停车需求共用车位的情况。随着停车共享策略在大城市中心城区已建成区域的实施，相邻用地可以利用不同业态类型在动态停车泊位需求上的差异性和互补性［2－3］，在一定程度上对外开放，实现有限停车泊位资源的高效利用。地块所需要的停车泊位数将由于动态停车泊位需求特征间的互补和共同车位现象的存在而小于地块某时刻的最大停车泊位需求。薛行健等［4］针对新城区停车共享条件下泊位需求的估算，引入共享泊位效用折减率的概念，采用乘客容忍接驳时间作为共享折减率的判断依据。苏靖等［5］研究了部分典型用地类型在泊位共享效用最大情况下的停车需求比例关系。代漉川［6］针对综合开发地块建立了停车共享行为模型和总停车泊位需求分析模型，基于成都市典型类别用地分时段停车泊位需求的调查数据进行了实例分析。秦焕美等［7］通过对比停车需求共享模型和单一用地类型叠加模型后发现，采用停车共享模型估算的混合用地高峰停车泊位需求值更加接近实际调查的数据。然而，停车共享措施实施条件下泊位需求的既有分析方法很少涉及到更大的区域范围，步行距离等因素的约束使得无法将所有地块各时段动态停车泊位需求总和的最大值作为区域停车泊位总需求。需求分析所涉及的共享措施类型相对单一，分析结果通常以效率最优为目标。

VTPI（victoria transport policy institute）创立并负责维护更新的TDM百科全书网络版将停车共享定义为停车泊位被多个停车者共同使用，以提高停车设施中泊位的利用效率［8］。上述定义所对应的实例中也包含了公共配建停车设施、路外公共停车设施、路内停车设施以及在部分时段对外开放的专用配建停车设施等一切具有对外开放可行性的停车设施。综合停车共享的内涵界定和停车共享策略的实施情况［9－10］，将适用于中心城区已建成区域的停车共享措施归纳为相邻用地配建共享措施、相邻用地配建分享措施、路内停车泊位布设措施、路外公共停车场布设措施等4种，提出在多种停车共享措施组合实施条件下区域停车泊位总需求的分析方法，为已建成区域的近期停车供需矛盾改善提供参考依据。

鉴于中心城区的停车供需矛盾具有时空局限性，笔者建议以道路网中的干路、铁路、河川等天然屏障为边界，将大城市分割形成的地理单元称为停车规划平衡区，以期在每个平衡区内实现停车泊位的供需平衡。这种区域划分方法一方面可以避免停车需求者因穿越快速路、主干路而对干道交通通行效率和自身的步行安全产生影响，另一方面也不受传统交通小区划分原则中同种用地类型的限制，空间尺度较大，所包含的用地类型和数量较多，有利于实现地块间的互助和多种停车共享实施途径间的互补。

1 区域共享拓扑结构

当2地块满足对外开放、彼此临近且动态停车泊位需求特征互补时，即称2地块间存在停车共享关系。区域总停车泊位需求在很大程度上取决于其中每2个地块间的停车共享关系，这些关系共同构成了区域停车共享拓扑结构。该结构的基本组成形式包括2地块共享结构和多地块共享结构，其中多地块共享结构又可划分为链式结构、环式结构和混合结构等3种，见图1。

图1 主要共享拓扑结构基本形式Fig.1 Basic styles of main shared topological structure

图1 （a）为典型的链式结构，其特点是2端地块的停车需求均能够与中间地块的停车需求共享车位，但两端地块之间由于步行距离远或用地动态停车泊位需求特征相似等原因无法进行停车泊位的共享。图1（b）结构表面上为环式结构，但其对角地块间无法进行停车泊位需求的共享，是由多条链式结构首尾相连组成的结构。图1（c）和图1（d）均为环式结构，其特点是该结构中所有地块的停车泊位需求间均能够实现泊位的共享。图1（e）为由链式结构和环式结构组成的混合结构，该形式的特点是其内部的环式结构由于整体的互补性较低，不足以独立进行彼此间的共享。链式结构和混合结构主要用来近似表示相邻用地配建分享措施、路内停车泊位布设措施和路外公共停车场布设措施的实施，而环式结构可以描述相邻用地配建共享措施的实施。

与其他共享结构相比，链式结构中地块的动态停车泊位需求存在传递局限性，具体表现为部分地块的动态停车泊位需求受共享关系的限制，无法由结构中的任一地块承载。其次，链式结构中各地块静态停车泊位需求分配的均衡性和动态停车需求转移成本的控制等因素也将影响泊位总需求的计算结果。以图1（a）结构为例，设从左至右的3个地块分别为x1，x2和x3，假设3个特征时段的动态停车泊位需求如表1所示。

表1 图1（a）结构中3地块的动态停车泊位需求Tab.1 Dynamic parking space demand of 3blocks in Fig.1（a）structure

按照环式结构的计算方法，该链式结构的总停车泊位需求为50，当且仅当3个地块的静态停车泊位需求分别为0，50和0时，才能满足该链式结构各时段的停车泊位需求。然而，上述计算结果将导致地块泊位资源配置的不均衡、停车需求转移成本的增加和周边道路负荷分配的失衡。当3个地块的静态停车泊位需求分别为24，26和24时，同样能承载各时段的动态停车泊位需求，此时各地块的停车泊位需求分配相对均衡，总的停车泊位需求也随之增加。

综上可见，链式结构和混合结构的停车泊位总需求并非为固定值。当总需求的计算过程中考虑各地块动态停车泊位需求传递的局限性和静态停车泊位需求分配的均衡性时，计算结果会产生较大的差异。

2 共享条件下需求分析流程

本节提出共享条件下各停车规划平衡区内停车泊位总需求的分析方法。该方法主要基于以下假设条件。

1）假设区域中对外开放的地块均能够实现泊位资源的充分共享，不考虑各地块生成的保有停车需求和出行停车需求使用专用泊位的区别。

2）不对外开放地块的停车泊位需求均应由其配建停车设施承担。

3）不考虑停车设施收费管理和泊位供给不足所导致的泊位资源共享障碍，静态停车泊位需求的配置过程仅考虑步行距离的限制。

4）假设各地块静态停车泊位需求的上限和下限和动态停车泊位需求均为已知量。

总需求的分析步骤如下。

1）将区域内的地块划分为不对外开放地块、对外开放地块和路外公共停车场用地等3类，分别记作B1，B2和B3。

2）B1中的各地块相对独立，其停车泊位需求即为其分时段的最大停车泊位需求。

3）在对外开放地块B2和路外公共停车场用地B3间，依据地块间共享指数和步行距离构建区域的共享拓扑结构。地块间总的共享指数K可采用式（1）～（3）进行计算。K值越小，说明2地块间动态停车泊位需求特征的互补性越强。

式中：Dxitj为地块xi在tj时段的停车泊位需求个数；t1t2为工作日和周末的分析时段；Var，max，min为方差、最大值和最小值函数。

4）构建2地块组和环式结构时需满足共享指数的阈值要求，阈值的确定取决于地块间共享指数的统计分析结果。当B2集合中的相邻2地块间共享指数K小于阈值时，在地块间建立共享关系，同时不考虑两地块和其他地块间的共享关系。同理，当多个相邻地块的共享关系间构成环式结构，且该结构的共享指数K小于阈值时，将该环式结构独立出区域的共享拓扑结构。两地块共享结构和环式结构中总停车泊位需求的计算模型见式（4），结构中各地块的静态停车泊位需求可按照式（5）分配获取。

式中：D（X）为环式结构X的静态停车泊位需求个数；

5）当相邻地块间的共享指数大于阈值，共享 关系相对较弱时，将地块间的共享拓扑关系断开，构建链式结构和混合结构，建立模型求解拓扑结构中的链式结构和混合结构地块组的总停车泊位需求。

6）区域内的总停车泊位需求由各地块或地块组的停车泊位总需求叠加汇总。

上述流程不仅可以分析中心城区已建成区域在多种停车共享措施组合实施条件下的停车泊位总需求，还可以获取各地块在该条件下的泊位需求。由于区域内的共享拓扑结构存在多种划分方式，对应不同停车共享措施的多种组合，分析结果通常会随共享拓扑结构的变化而产生一定的差异。

3 面向链式结构和混合结构的泊位需求分析模型

链式结构及混合结构的停车泊位总需求需通过建立下述双层模型进行求解：

模型中的字符含义：

xi1，xi2分别为地块xi的静态停车泊位需求个数下限和上限；

Itjxixc为地块xi在tj时段的停车泊位需求中由xc地块承担的个数；

αxixc为地块xi和xc之间的阻抗值；

Oxixc为地块xi和xc之间的共享拓扑关系，当存在共享关系时为1，否则为0；

m为B2和B3中地块总数；

n为B2集合中地块总数；

上述模型是约束条件均为线性模型的单目标双层整数规划模型。上层模型的目标函数由2部分构成，分别表示所有地块的静态停车泊位需求总和，以及B2集合中各地块静态停车泊位需求配置的均衡性，其中均衡性依据各地块静态停车泊位需求和分时段最大停车泊位需求间差值百分比的标准差Std来判断。2部分权重值的设置表示在两目标间进行综合博弈，在实际应用时可分别取0和1，分别获取在完全实现总需求量最小和完全达到泊位需求折减率均衡这2种相对极端的情况下，各地块的静态泊位需求，进而求得规划平衡区总体的需求区间。

上层模型的4个约束条件中，前2个条件分别限定了各地块静态停车泊位需求值的类型和上下限。第3个约束条件的含义为共享拓扑结构总的静态停车泊位需求应大于其中各地块在每一时段停车泊位需求总和的最大值，确保求解结果能够承载不同时段的动态停车泊位需求。第4个约束条件主要是考虑到链式结构中地块动态停车泊位需求的传递局限性，表示局部多个地块的停车泊位需求之和应大于处于链式结构或混合结构边缘的地块或地块组动态停车泊位需求之和的最大值。

相比较而言，上层模型第4个约束条件中的约束模型数量和形式随着区域内共享拓扑结构的不同而有所差异，具体可采用分割法［10］进行枚举。链式结构或混合结构中的地块可抽象为点，地块间的共享关系可抽象为边，各点集合记作V，边集合记作E。将点集V任意分成V1和V22部分，共有种分割结果。设第k种分割中连接V1k集合和V2k集合的边集为Ek∈E，Ek中每条边连接的点中属于V2k的点集合记作V2ke，则第k种分割结果对应的第4个约束条件可转化为如式（10）所示的形式。将种分割对应的约束条件进行合并，删除其中重复多余的约束，即可得到有效约束条件组。

鉴于链式结构和混合结构中不同地块的动态停车泊位需求在资源配置上具有竞争性，下层采用相互独立的最短步行距离分配模型组。其中，模型的目标函数表示各时段地块动态停车泊位需求的配置阻抗总和最小。当下层模型组中任意1个模型无整数解时，即可拒绝上层模型约束条件所确定的可行解；反之，只要下层模型组中每个模型存在可行解，对应的上层模型可行解即为有效解。

由于模型的目标函数不惟一，共享条件下链式结构或混合结构的停车泊位总需求通常也不惟一。

4 实例应用

以南京市中心城区中珠江路－太平北路－长江路－进香河路合围的区域为例。该区域范围内除包含有少量的中小学、医院、娱乐、酒店、商业等类型的地块外，主要为居住和办公类用地。基于区域内各主要用地的使用类型和区位特征，类比同类用地的动态停车泊位需求调查数据，获取主要用地各时段的动态停车泊位需求值。对区域内26个对外开放地块应用式（3）计算地块间的共享指数K，得到的325个 K 值分布在［0.03，0.49］间，部分K值和对应的组合动态停车泊位需求见图2。统计分析后发现，当K值小于0.1时，地块间动态停车泊位需求特征的互补性较强。综合考虑地块间的步行距离，区域内适宜实施相邻用地配建共享措施的地块组及其泊位总需求见表2。

图2 组合动态停车泊位需求曲线和对应K值Fig.2 Combined dynamic parking space demand curves and corresponding Kvalue

其余16个地块间基于K值的计算结果、动态停车泊位需求的叠加计算结果和步行距离构建共享拓扑关系，形成1个规模较大的混合共享结构。依据该共享结构对应的邻接矩阵和各地块的动态停车泊位需求值，通过Matlab编程实现上层模型约束条件的穷举，其中第4个约束条件共对应536个有效约束不等式。

表2 共享地块组合及泊位总需求汇总表Tab.2 Summary of combinations of shared parking blocks and corresponding total demand

同时，按照双层模型的求解步骤，在Matlab平台中编写程序实现了双层规划模型的求解。结果表明，当上层目标倾向于考虑静态泊位需求的配置效率时，将α和β分别设为1和0，得到该混合结构的停车泊位总需求为2 331个；当上层目标仅考虑静态停车泊位需求配置的均衡性时，将α和β分别设为0和1，得到该混合结构的停车泊位总需求为2 519个。上述2种情况下各地块的静态泊位需求以及与最大停车泊位需求相比得到的折减比例分别如表3所示。其余α和β的组合设定所对应的停车泊位总需求结果均在上述2种情况之间。

综合实施相邻用地配建共享措施的地块停车泊位计算结果，该区域在共享条件下的停车泊位总需求在3 040～3 228之间。与不考虑组合式停车共享措施的实施相比，区域的停车泊位总需求减少了20%～25%。

表3 各地块静态停车泊位需求及折减比例汇总表Tab.3 Parking space demand and its reduction rate of every block

5 结束语

针对大城市中心城区已建成区内的各个停车规划平衡区，提出基于停车共享措施组合实施的停车泊位需求分析方法。该方法着重考虑地块所具有的动态停车泊位需求波动特性、不同用地停车需求间共用停车泊位的情况和步行距离对停车需求分配的约束，将区域内各地块的动态停车泊位需求转化为静态泊位需求进行计算。

模型所得到的结果是在一定的共享拓扑结构下建筑用地需要配置的泊位数，适用于估算实施停车共享措施下各地块须补充配建的泊位数，为停车供需矛盾较为突出的已建成区域共享措施的实施和停车配建指标的调整提供支持。现状中停车共享措施的实施还与地块管理主体的共享意愿和停车收费价格等因素相关，需求者的步行阈值以及对停车收费价格的敏感性也存在差异，上述因素可在模型的进一步细化过程中予以考虑。此外，该方法所基于的地块动态停车泊位需求特征数据有待各城市建立专用数据库予以定期搜集和更新。

［1］ 陈峻，周智勇，梅振宇，等.城市停车设施规划方法与信息诱导技术［M］.南京：东南大学出版社，2007.CHEN Jun，ZHOU Zhiyong，MEI Zhenyu，et al.Planning method of urban parking lots and parking guidance technology［M］.Nanjing：Southeast University Press，2007.（in Chinese）

［2］ SMITH M S.Shared parking（2nd Ed.）［M］.Washington D.C.：Urban Land Institute，2005.

［3］ 潘驰，赵胜川，姚荣涵.基于出行目的的停车行为差异性分析［J］.交通信息与安全，2012，30（1）：39-42.PAN Chi，ZHAO Shengchuan，YAO Ronghan.Variation analysis of parking behaviors with different travel purposes［J］.Journal of Transport Information and Safety，2012，30（1）：39-42.（in Chinese）

［4］ 薛行健，欧心泉，晏克非.基于泊位共享的新城区停车需求预测［J］.城市交通，2010，8（5）：52-56.XUE Xingjian，OU Xinquan，YAN Kefei.Parking demand forecasting for space sharing facility in new urban area［J］.Urban Transport of China，2010，8（5）：52-56.（in Chinese）

［5］ 苏靖，关宏志，秦焕美.基于泊位共享效用的混合用地停车需求比例研究［J］.城市交通，2013，11（3）：42-46.SU Jing，GUAN Hongzhi，QIN Huanmei.Shared parking facility for mixed parking demand generated by different types of land Use［J］.urban Transport of China，2013，11（3）：42-46.（in Chinese）

［6］ 代漉川.基于“共享停车分析理论”的综合开发地块停车泊位规模研究［D］.成都：西南交通大学，2010.DAI Luchuan.Research on the Scale of Comprehensive Developed Block＇s Parking Space Base on"Shared Parking Analysis Theory"［D］.Chengdu：Southwest JiaoTong University，2010.（in Chinese）

［7］ 秦焕美，关宏志，孙文亮，等.城市混合用地停车共享需求模型：以北京市华贸中心为例［J］.北京工业大学学报，2011，（8）：1184-1189.QIN Huanmei，GUAN Hongzhi，SUN Wenliang，et al.Study of the parking shared demand model of urban mixed use lands：Hua mao Center in Beijing as an example［J］.Journal of Beijing University of Technology，2011（8）：1184-1189.（in Chinese）

［8］ Victoria Transport Policy Institute.Shared parking：sharing parking facilities among multiple Users［EB／OL］.（2012-9-10）［2012-9-10］.http：／／www.vtpi.org／tdm／tdm89.htm，2012.

［9］ WEINBERGER R，KAEHNY J，RUFO M.U.S.Parking policies：an overview of management strategies［R］.New York：The Institute for Transportation and Development Policy，2010.

［10］ MARSDEN G.The evidence base for parking policies-a review［J］.Transport Policy，2006，13（6）：447-457.

［11］ 胡阿龙，崔智涛.大型图的割集算法研究［J］.武汉理工大学学报：交通科学与工程版，2005，29（5）：794-796.HU Along，CUI Zhitao.Research on cut set algorithm of large graph［J］.Journal of Wuhan University of Technology：Transportation Science and Engineering Editon，2005，29（5）：794-796.（in Chinese）