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1、道路服務水平停車需求預測
我國大城市正處于城市化和機動化高速發(fā)展的時期，哈爾濱作為百萬人口的大都市也不例外，這種趨勢表現(xiàn)的更為明顯．中心區(qū)是城市的政治、經(jīng)濟、金融貿易和各項服務中心，區(qū)域人口密度和建筑密度最大，土地利用類型最多，車流量和人流量最大，各類經(jīng)濟活動和服務業(yè)最集中的地方，具有高度的交通吸引率，產生了高強度的停車需求，導致停車亂、難的現(xiàn)象較為突出．正確預測停車需求不僅能夠合理制定停車規(guī)劃，減少中心區(qū)停車壓力，而且合理的停車規(guī)模又可反作用于動態(tài)的道路交通系統(tǒng)，使得動態(tài)靜態(tài)交通達到平衡．
１國內外停車需求預測方法
國內外廣泛使用的停車需求分析與預測模型，可歸納為３類：（１）以停車生成
2、為核心的停車需求用地分析模型；（２）以停車與車輛出行關系為核心的出行吸引模型；（３）以相關分析法為核心的多元回歸分析預測模型．停車需求用地分析模型的缺點在于停車調查工作量較大，對數(shù)據(jù)質量要求較高，難以預測混合用地性質的停車需求．以相關分析法為核心的多元回歸分析預測模型一般需要較為詳細的停車需求歷史數(shù)據(jù)，這在我國很多城市由于在停車方面的研究起步較晚，往往很難獲得，同時上述兩種方法也很難定量反映停車需求管理措施對停車需求量的影響［１－２］．
２反推“四階段”停車需求預測方法
城市中心區(qū)內道路改造空間有限，大規(guī)模新建設的可能性不大，中心區(qū)內過大的道路密度會吸引更多的交通量造成交通擁堵．中心區(qū)內交
3、通擁堵的緩解辦法應該從靜態(tài)停車入手，一方面道路中的動態(tài)交通流量會產生靜態(tài)的停車需求，另一方面，靜態(tài)的停車需求預測及泊位規(guī)劃又會反作用于動態(tài)交通系統(tǒng)．現(xiàn)代的城市交通問題與城市地塊分布及用地類型緊密相連，一個合理的、平衡的、良性的城市道路交通體系在城市的不同區(qū)域中所表現(xiàn)的價值是不同的，即各小區(qū)內部的道路服務水平不同的且其大小和周邊地塊性質有關．按照特征功能片區(qū)歸納各個交通分區(qū)的道路服務水平從而獲得反推“四階段法”的交通分配結果．反推“四階段法”的停車需求預測方法結合土地利用和車輛出行特征，由道路服務水平數(shù)據(jù)逆向運用“四階段法”得出目標區(qū)域內部的道路運行狀態(tài)，能夠反映城市內部各個區(qū)域內道路交通運行狀
4、態(tài)下，結合城市總體規(guī)劃所需要控制的停車需求量．反推“四階段法”的停車需求預測的技術路線圖見圖１．
３哈爾濱市中心區(qū)停車需求預測結果
３．１總體規(guī)劃
哈爾濱停車需求總量依據(jù)《城市道路交通規(guī)劃設計規(guī)范》（ＧＢ５０２２０－９５）進行計算確定．城市公共停車場總停車面積按規(guī)劃城市人口每人０．８～１．２ｍ２計算，機動車停車場的用地為８０％～９０％．單個停車位面積以當量小汽車為基準，依據(jù)規(guī)范并結合哈爾濱市實際取為２０ｍ２．規(guī)劃城市人口采用哈爾濱總規(guī)數(shù)據(jù)，哈爾濱市內２０１０年規(guī)劃目標人口為２００萬人（含暫住人口），由此計算得哈爾濱公共停車場（包括路邊停車場）泊位總量在６４０００～１０８０００個泊位．
5、３．２分區(qū)規(guī)劃
采用交通出行ＯＤ法預測各交通小區(qū)停車次數(shù)需求．利用各交通小區(qū)機動車Ｄ點吸引量以及機動車保有量、各交通小區(qū)停車率等資料實現(xiàn)，之后根據(jù)路網(wǎng)容量預測可以提供的停車需求．
３．２．１交通分區(qū)及中心區(qū)交通狀態(tài)根據(jù)《哈爾濱市城市總體規(guī)劃》（２０１０－２０２０）確定的城市結構、用地性質、地理特征以及行政界線，充分考慮了片區(qū)的共性以及經(jīng)濟水平的區(qū)位差異，同時保持用地性質的完整性、協(xié)調性和土地使用功能的內在關聯(lián)的基礎上，將哈爾濱市中心區(qū)劃分為４４個特征片區(qū)，包括３個商業(yè)核心區(qū)、４個商住混合區(qū)、３個工業(yè)集中區(qū)、７個公共活動區(qū)、３個教育科研區(qū)、１個特殊功能區(qū)、２３個居住區(qū)，中心區(qū)內部的特征片區(qū)劃
6、分見圖２．圖２中心城區(qū)特征區(qū)劃分圖考慮到哈爾濱近期相關路改工程的實施，結合中心城區(qū)特征區(qū)劃將研究范圍內的區(qū)域劃分為５６個交通小區(qū)．應用Ｔｒａｎｓｃａｄ軟件進行交通規(guī)劃“逆四階段”模擬，得到反映中心區(qū)路網(wǎng)飽和度的示意圖見圖３．圖３哈爾濱市中心區(qū)交通狀態(tài)圖按照需要平衡的哈爾濱市中心區(qū)內交通狀況進行了道路服務水平控制，并運用ＯＤ反推方法，確定了各個交通小區(qū)的產生和吸引量．應用Ｄ點吸引率法，結合中心區(qū)交通狀態(tài)反推各個交通小區(qū)的停車需求量．
３．２．２路網(wǎng)容量約束下停車需求預測修正１）路網(wǎng)容量確定路網(wǎng)容量指道路網(wǎng)在一定服務水平下單位服務時間內所能承擔的最大交通量或車公里數(shù)，中心區(qū)路網(wǎng)容量指在一定交通狀
7、態(tài)下，一定時間內中心區(qū)路網(wǎng)所能承擔的車公里數(shù)，哈市路網(wǎng)容量見表１．２）路網(wǎng)容量約束下停車需求預測修正方法在進行停車場規(guī)劃過程中，需要考慮路網(wǎng)容量確定停車設施供應水平．同時，應結合城市交通發(fā)展政策、區(qū)域交通現(xiàn)狀以及交通需求管理政策等方面規(guī)劃其供應水平及布局．在以上原則指導下，對于舊城區(qū)，由于其路網(wǎng)不完善、服務能力偏低，且受到用地限制，建議適當縮小其停車泊位供應，并在進出舊城區(qū)的換乘點配套設置一定規(guī)模的公共停車場．進行路網(wǎng)容量約束下停車需求預測的修正，確定在一定的路網(wǎng)容量下，為滿足一定服務水平，最大可通過的停車次數(shù)需求量，其基本關系式為［３－５］調整停車需求＝路網(wǎng)容量服務水平停車交通行為比例停車高
8、峰小時系數(shù)道外區(qū)、道里區(qū)、南崗區(qū)及香坊區(qū)的修正停車次數(shù)需求見表２．基于哈爾濱市區(qū)道路網(wǎng)絡結構及居民出行方式選擇的考慮，規(guī)劃預測出哈爾濱中心城區(qū)內的公共停車場需求數(shù)應該占總社會停車需求數(shù)的３０％，哈爾濱市中心城區(qū)內交通小區(qū)內公共停車需求分布關系，如圖３～４所示．
４停車需求預測結果評價
由于停車供給反饋影響的存在，即停車位供應量的增加會激發(fā)潛在的停車量，致使停車需求擴大，由此產生多余的交通量會被吸引至停車需求點附近的道路中，導致城市路網(wǎng)擁堵，動態(tài)與靜態(tài)交通不能協(xié)調緩解交通壓力，導致形成惡性循環(huán)［６－７］．為了反映基于服務水平的停車需求預測方法在城市中心路網(wǎng)狀態(tài)上起到的緩解和協(xié)調作用，將傳統(tǒng)的
9、停車需求預測方法和基于服務水平的停車需求預測方法進行比較，對比兩種方法下的城市路網(wǎng)運行狀態(tài)．根據(jù)傳統(tǒng)的停車需求預測方法，采用靜態(tài)交通發(fā)生率模型，得到各區(qū)域內的停車需求量見表３．停車需求預測量大．為了對比兩種不同的停車需求預測方法對城市交通路網(wǎng)的作用，將各小區(qū)內部的停車需求量結合不同的吸引率獲得各個分區(qū)的Ｄ點吸引量，之后應用平均增長率法修正交通分布后的ＯＤ數(shù)據(jù)．在ｔｒａｎｓｃａｄ中采用傳統(tǒng)的四階段法對中心城區(qū)進行道路流量分配，可以獲得采用傳統(tǒng)停車預測方法所影響的道路網(wǎng)分配結果，如圖６所示．圖６采用傳統(tǒng)停車預測方法進行路網(wǎng)分配圖將圖６和圖３進行對比可知，采用傳統(tǒng)停車需求預測方法進行交通分配后，導致
10、擁堵路段擴散，擁堵程度更加嚴重．可以看出，科學合理的停車需求預測需要與中心城區(qū)內的交通形成協(xié)調、統(tǒng)一的整體，才能夠從根本上解決城市停車問題．基于服務水平下的停車需求預測方法有效地避免了停車供給反饋的影響，預測結果反映了實際的交通資源滿足情況．
５結束語
本文指出城市中心區(qū)內的停車需求預測是一個靜態(tài)與動態(tài)交通相結合的預測過程，動態(tài)的道路交通流量能夠產生停車需求并且靜態(tài)的停車需求又會反作用于動態(tài)的交通分配，所以基于道路服務水平的停車需求預測是一種動靜平衡的交通需求手段．運用反推“四階段法”對停車需求進行了預測，更為真實地反映了在哈爾濱市中心城區(qū)內部已有道路資源條件下的交通運行狀況停車需求，也能夠從總體規(guī)劃的角度預測停車需求，對今后完善停車規(guī)劃，解決中心區(qū)交通問題開辟了新思路．
道路服務水平停車需求預測
