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基于多源数据核查的中小城镇停车普查方案研究

2022-12-21

交通科技与管理 2022年23期
关键词:泊位停车位航拍

蔡 蕾

(广州市城市规划勘测设计研究院,广东 广州 510060)

0 引言

随着机动车保有量日益增长,停车场建设进程缓慢,停车难问题愈发突出。2021年国务院办公厅转发国家发改委、住建部、公安部、自然资源部等4部委的《关于推动城市停车设施发展的意见》,意见中明确提出“做好城市停车普查,摸清停车资源底数,建立城市停车设施供给能力评价制度”。住建部2015年印发的《城市停车设施规划导则》也明确指出“停车普查是城市停车设施规划的基础,是量化分析停车供需的依据”。

东莞市自2020年开始在全市范围内开展为期三年的“品质交通、千日攻坚”行动,其中一项重要工作是以各镇街为单位开展停车秩序综合治理。虎门镇作为东莞市24个镇街之一,2015年小汽车千人拥有量突破200辆,2019年接近300辆,是东莞市机动化进程发展较快的镇街,停车难问题尤为突出。为摸清虎门镇辖区内停车资源数量和停车需求数据,为下一步开展停车秩序综合治理工作打下坚实的基础,也为科学合理地解决停车难等问题提供支撑,于2020年对虎门镇全域建成区开展停车普查工作。

1 停车普查内容

虎门镇全域181.5 km2,该次停车普查范围包括虎门寨、则徐、东方、九门寨、新湾、武山沙等29个社区的建成区。普查工作要求以停车设施调查为主、兼顾高峰停车需求调查的全样本停车设施普查。

根据东莞市品质交通千日攻坚行动总指挥部办公室《关于明确全市停车设施普查统计口径及数据要求的通知》,按停车设施类型分别设计配建停车场调查表、独立占地停车场调查表、路内停车泊位调查表、公交(货车)停车场调查表、新建(改造)机动车停车设施项目征集表共5类型调查表。考虑到虎门镇有较多人行道停车的实际情况,在东莞市统一要求的基础上,补充设计人行道停车调查表。

路外停车设施普查内容主要包括停车场所属建筑物基本信息、停车场基础属性信息、停车位供应信息、停车位需求信息四大板块。其中,停车场所属建筑物基本信息包括建筑物(小区)名称、物业管理公司、建筑户数、建筑户型、建筑面积、物业性质等,停车场基础属性信息包括停车场面积、建设形式、出入口数量等,停车位供应信息包括停车泊位数、停车场收费情况、充电桩建设情况、对外开放情况、停车诱导情况等,停车位需求信息包括工作日和休息日白天、夜间高峰需求情况。路内停车场调查内容主要包括道路名称、路段编号、划线泊位数、收费情况、工作日和休息日高峰小时小汽车停放量等[1]。

2 虎门镇停车资源数据本底

2.1 规划部门数据

虎门镇于2006年开始执行《东莞市城市规划管理技术规定》,规定中要求各类建筑物按照规定配建停车场。由于早年规划部门数据系统尚不完善,仅能提供近五年报建项目配建停车场位置、形式和泊位数,共计16条数据。

2.2 交通部门数据

交通部门为停车场管理主管部门,在此之前并未进行过大规模详细的停车普查工作,镇统一停车信息平台也尚未建立,因此交通部门数据不完善,仅有虎门镇电子收费的停车场名称和软件供应商名称,不含停车泊位数,共计157条数据。

2.3 停车管理公司数据

该部分数据由虎门镇镇属集体企业提供,该企业负责虎门镇路内停车和政府指导价运营停车场管理,因此提供数据包括虎门镇9条路内停车收费路段及泊位数和2个独立占地停车场数据。

2.4 网络数据

由于虎门镇和东莞市尚未建立停车信息系统,因此网络停车数据为基于地图定位的数据,仅包括停车场名称和位置。通过爬取网络地图的停车场数据,共获取数据约3 000条,但由于点位偏移和爬取数据范围大于调查范围,其中有部分其他镇区的停车场数据。

3 调查工作组织

对已获取多源数据进行分析,初步估计虎门镇停车场数量有上千个,且现有数据不完善、信息残缺较多,只能用于辅助调查和校核工作,防止调查停车场点位遗漏。鉴于调查停车场数量多、分布广,在调查工作组织上采取“镇政府—业主单位+技术单位—社区”的三级结构,由虎门镇品质交通千日攻坚行动分指挥部为首,业主单位牵头组织协调各社区和部门,技术单位制定调查方案、培训调查人员并复核调查数据,由各社区派专人负责辖区内停车设施普查工作(如图1所示)。

图1 停车设施普查工作组织架构

各社区将6类不同形式的停车调查表发放至物业、街道,待收集齐所属社区的停车调查表后提交至技术单位,由技术单位对其调查结果进行数据复核,查漏补缺。对于社区未填写的停车场数据由技术单位标记并交由社区补录确认,再次复核无误之后将社区调查结果提交至业主部门[2](如图2所示)。

图2 调查流程控制图

4 数据复核

为对调查数据进行质量控制,特引入数据复核流程。社区初次填报调查表格564份,与预估虎门镇上千个停车场差距较大,超过一半的数据需要补充调查。从节省人力的角度出发,技术单位运用“无人机全域航拍为主、结合网络爬取地图数据”的方式较为快捷地获取虎门镇全域停车供需情况。

无人机全域航拍主要针对虎门镇车辆地面平面停放为主,且道路和建筑退线视野开阔的情形。按照社区行政边界划分停车航拍调查小区,每个调查点位需要航拍四次以采集工作日日高峰、工作日夜高峰、休息日日高峰、休息日夜高峰等四个高峰时段数据(工作日日高峰、工作日夜高峰、休息日日高峰、休息日夜高峰的调查时间分别为工作日早10:00、工作日晚24:00、休息日早15:00、休息日晚24:00)。但由于夜间光线较暗、航拍可视性不佳,因此采集早上6:00的调查数据替代夜高峰数据。调查设备为大疆御Maveic2和精灵phantom 1 pro无人机,单次飞行续航时间20 min,飞行距离约15 km。耗时约2个月完成虎门镇全域航拍数据采集(南部临近宝安机场限高区数据由人工照相采集)。

拍摄视频由人工识别配建停车场、独立占地停车场、路内停车泊位、人行道停车泊位,按类型区分将停车场位置、泊位供给情况和高峰时期需求情况录入Google Earth,与社区填写数据进行校核。航拍采集到停车场数据约2 900条,对于社区首轮调查未计入的停车场,技术单位将通过无人机调查获取的停车场位置、停车位供应和停车需求信息填入,然后将调查表发回社区,由社区核实并补录停车场基础属性信息,最后确认提交给业主单位。对于未划线但有车辆停放的情况,计入停车需求,但不计入停车供给。

5 调查结果

根据调查统计数据,虎门镇现状共有划线小汽车停车泊位10.98万个,其中配建停车泊位7.79万个、独立占地停车泊位0.86万个、路内停车泊位2.26万个、人行道划线泊位0.08万个(如表1所示)。《城市停车规划规范》中规定要求:“建筑物配建停车位是城市机动车停车位供给的主体,应占城市机动车停车位供给总量的85%以上。城市公共停车场提供的停车位可占城市机动车停车位供给总量的10%~15%。机动车停车位供需矛盾突出的城市可通过临时设置路内停车位作为城市机动车停车位供给的补充,临时设置路内停车位的规模不应大于城市机动车停车位供给总量的5%。”因此,在供给结构方面,虎门镇配建停车泊位比例不足,路内停车泊位比例偏高。高峰时段停车需求12.14~13.03万辆,夜高峰停放车辆明显多于日高峰停放车辆,休息日停放车辆明显高于同时段工作日停放车辆[3](如图3所示)。

表1 停车泊位供给统计表

图3 调查时段停放车辆数统计(单位:辆)

目前虎门镇整体停车泊位供需比0.84~0.90,而《城市停车规划规范》中要求:“规划人口规模大于等于50万人的城市,机动车停车位供给总量应控制在机动车保有量的1.1~1.3倍之间”,因此判断虎门镇现状停车总体处于供不应求的状态。

就空间分布而言,虎门寨、金洲、赤岗和北面等4个社区的停车供应量较需求大,停车供应充足;其余社区的停车供应量皆小于停车需求量,东风、武山沙、陈村和宴岗等4个社区停车矛盾较为突出,停车泊位缺口率在50%以上[3](如表2所示)。

表2 虎门镇各社区停车供需分布表

续表2 虎门镇各社区停车供需分布表

6 结论

虎门镇停车设施普查工作历时3个月,完成181.5 km2建成区的停车场数据采集。工作组织采取“镇政府—业主单位+技术单位—社区”的三级组织形式,在调查流程中利用多源数据对调查数据复核,以便对调查质量进行把控,并利用无人机航拍采集视频减少传统停车普查人力投入量,最终将调查数据由首次提交的564份增加至2 900份,弥补社区人工填报的空缺,使调查数据更详尽,可为其他车辆以平面停放为主的城镇停车设施普查提供经验参考。

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