基于时空数据融合的古城区停车需求模式识别
2021-03-01马晓甦夏柏杨
中国名城 2021年2期
马晓甦,夏柏杨
(1.东南大学建筑学院,南京 210096;2. 上海市大数据股份有限公司,上海 200072)
引言
以上海、南京、苏州等为代表的城市古城区中,分布着具有较高保护价值的历史街区。而今,这些街区一方面继续承担着满足本地居民日常生活多样化需求的功能;另一方面,街区中的古迹景点、商业设施也吸引着大量外地游客,为城市经济发展与知名度提升作出巨大贡献。随着居民生活水平的提高、城市机动化快速发展,历史街区中往往存在严重的机动车停车供需失衡现象。沿道路两侧路面、建筑退让空间以及小区内公共活动空间停放的机动车,反过来影响了城市外部交通运行效率、居民日常生活以及游客活动的舒适体验,成为当前历史街区保护和城市更新面临的典型问题。
实践中,由于历史街区文保建筑以及可利用交通空间的限制,增加新的停车泊位并不能彻底缓解停车供需矛盾。基于历史街区保护加发展的原则和提升民生福祉的目标,不应因为停车需求矛盾而因噎废食,而是要在合理的目标导向下,充分利用数字化时代广泛的信息来源,通过科学、量化的分析方法,探寻缓解停车问题的对策。
不论是通过挖掘既有停车资源、提升配建标准等供给管理措施,还是借助差异化收费、车位共享等需求管理手段,首要是能准确识别研究对象区域中的实际停车需求规模以及时空分布特征。现实中很难通过汇聚对象区域中所有不同类型的停车场的数据去进行停车需求特征分析。……
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