蒋家盛，朱从坤
(苏州科技大学，江苏 苏州 215011)
根据P&R停车场用户的出行目的，将用户群体划分成P&R使用者和非换乘使用者，并分别预测停车需求。
1.1 P&R停车需求预测
P&R停车需求分为通勤P&R停车需求与非通勤P&R停车需求，两者的停车时间、车均载客数等不同导致停车场的周转率与需要的车位数存在差异。使用多项Logistics回归模型，预测P&R出行对轨交进站客流的分担率，提出P&R停车需求次数预测方法。
(1)分担率模型建立
根据效用最大化理论，出行者在出行过程中会选择已知方案中效用最大者。出行效用由确定效用和随机效用共同构成，确定效用是固定的，可通过量化影响出行的特定因素得到；
随机效用能够对出行选择带来一定影响，但随机变化无法观测得到。假设出行者选择出行方案i的效用为Uin，则该效用函数确定项为Vin，随机项为εin。则出行效用函数Uin=Vin+εin[1]。
假设不可观测项εin具有独立同分布特性，且服从二重指数分布，推导出多项Logit模型的基本形式，则出行者n选择第i种出行方式的概率为
(1)
式中：Pin为出行者n选择效用最大的第i种出行方式的概率；
An为出行者n出行方案的集合；
J为出行方式。
(2)
式中：βk为第k个特性变量的系数并反映其敏感程度；
αi为出行方案i中的常数项；
K为特性变量个数，个；
Xink为出行者n选择方案i的第k项特性变量；
An为出行者n的出行方案的集合。
(3)
(4)
(5)
(6)
因式变换可得
(7)
(8)
(9)
(10)
又因为：P1n+P2n+P3n+P4n+P5n=1
(11)
联立各式可得各种出行方式到达轨交站点的概率
(12)
(13)
(14)
(15)
(16)
对影响出行效用的变量进行赋值处理，如表1所示。
表1 变量赋值表
使用SPSS软件对效用函数进行参数标定，将收集到的调查问卷样本数据导入，把到达轨交站的出行方式设置成因变量，使用IBM SPSS Statistics软件进行分析，获得多项Logit模型的特征变量参数估计值，为保证模型的可靠性，对模型输出结果进行检验[3]。
(2)P&R停车需求次数预测
根据轨道交通站点的进站客流、车均载客数和自驾汽车对轨交客流的分担率，计算P&R停车全天的需求次数。P&R停车需求次数计算公式
(17)
式中：DP&RUSE为P&R使用总需求次数，次；
D1为通勤P&R使用需求次数，次；
D2为非通勤P&R使用需求次数，次；
μ为每辆车平均承载的人数，人；
Narrival为轨道交通站点乘客进站数量，人；
Metrosharerate为对轨交进站客流分担率。
1.2 非换乘停车需求预测
把非停车换乘停车场的工作日使用统计数据作为研究对象，通过分析公共停车场服务半径内的土地开发形态，建立多元回归方程以预测P&R停车场非换乘停车需求次数[4]。
通过不同用地类型停车吸引量的对比，得出影响停车需求次数的变量包括商业服务业设施用地XB(×1 000 m2)、工作办公用地XM(×1 000 m2)、居住用地XR(×1 000 m2)、文体学校用地XC(×1 000 m2)，建立关于停车需求次数为因变量的多元线性回归方程
D3=β0+β1XB+β2XM+β3XR+β4XC
(18)
式中：D3为公共停车场的停车需求次数需求为因变量；
Xi为与用地分类相关能够影响公共停车场停车次数的自变量；
βi为影响公共停车场停车需求次数的常数项和自变量系数[5]。
选取非停车换乘的公共停车场，利用其工作日停车需求次数与附近土地利用情况，使用SPSS软件进行模型参数标定，为保证模型的可靠程度，对模型进行检验，包括方程整体显著性检验、变量显著性检验及拟合优度检验。
2.1 P&R使用泊位容量
P&R使用泊位容量由供给通勤P&R使用和非通勤P&R使用的泊位数量共同构成，假设通勤P&R使用者占据P&R使用者的比例为λ1，非通勤P&R使用者占比为λ2，布设P&R使用的车位数量计算公式
(19)
式中：λ1为不同类别P&R使用占比，且λ1+λ2=100%；
CP&RUSE为布设P&R使用的车位数量，个；
μ为车均载客数量，人；
Ci为布设的车位数量，个；
Di为停车需求次数，次；
Ri为分类停车周转率；
Narrival为轨道交通站点乘客进站数量，人；
Metrosharerate为对轨交进站客流分担率。
2.2 非换乘停车泊位容量
非换乘停车泊位容量是为非换乘停车布设的泊位数量，非换乘停车泊位容量计算公式
(20)
式中：C3为非换乘停车使用的P&R泊位数，个；
XM为公共停车场300 m范围内工作办公用地，1 000 m2；
XR为公共停车场300 m范围内居住用地，1 000 m2；
XC为公共停车场300 m范围内文体用地，1 000 m2。
2.3 P&R停车场容量
P&R停车场的容量为布设P&R停车的泊位数量与布设非换乘停车的泊位数量之和，P&R停车场容量计算公式
(21)
式中：CP&R为P&R停车场停车泊位总数，个。
为提高推广性和实用性，选择苏州轨道交通2号线陆慕站P&R停车场(临时P&R停车场)和大湾站P&R停车场(具有改建规划)容量进行规划，并通过苏州轨道交通苏E行平台获取轨交站点工作日进站客流数据[6]。
表2 工作日进出站客流
3.1 需求预测模型标定结果
(1)对苏州轨道交通2号线大湾站和陆慕站的进站乘客分别随机发放调查问卷，获取出行者的性别、学历、年龄、月收入、家庭拥有汽车数量、对P&R停车换乘的了解程度等数据，采用MNL回归对自驾汽车、步行、自行车/电动车、常规公交与出租/接送的分担率及分担人数进行预测。预测结果如表3所示。
表3 进站客流分担率及分担人数预测结果
通过对回归模型参数的标定和检验，将未通过检验的参数项剔除，最终可以得到以办公、居住、文体为自变量的回归模型，变量t检验值分别为0.047、0.031及0.012,均<0.05；
回归模型的可决系R2=0.822，拟合效果较好；
F检验的P值<0.05，方程整体通过检验、模型可靠。
多元回归模型及非换乘停车需求次数如下所示
y=1.152XM+1.094XR+1.547XC
(22)
表4 非换乘停车需求次数
3.2 车均载客数
目前针对苏州市小汽车车均载客数的研究以及官方发布相关数据较少，基于调查问卷回收的有关数据分析车均载客数量，调查结果如表5所示。
表5 采用小汽车与轨交P&R出行时车上总人数
假设3人及以上使用P&R时为常见的5座小汽车满载状态，车均载客数量如表6所示。
表6 P&R使用者车均载客数量表
3.3 分类停车周转率及停车目的比例
根据P&R停车场的实际使用情况以及整体周转率，选取了整体周转率相近的四个轨道专用P&R停车场分析分类停车周转率及停车目的比例，分别是苏州轨交4号线龙道浜P&R停车场、2号线大湾站、陆慕站P&R停车场、4号线支线天鹅荡路P&R停车场。
表7 P&R停车场工作日停车次数及停车目的比例
根据停车调查结果，计算不同类别的平均停车时长、平均停车周转率以及平均停车目的比例，计算结果如表8所示。
表8 停车时长、分类停车周转率及停车目的比例
3.4 停车场容量测算
具体测算过程：首先，根据多项logit模型计算P&R停车对轨交进站客流的分担人数，通过调查问卷调查数据确定车均载客数，将P&R停车需求人数转换成停车需求次数。其次，通过多元线性回归模型确定非停车使用停车需求次数，随即得到P&R停车场的停车需求总次数。最后，通过调查苏州市P&R停车场的实际使用情况得到不同类别P&R使用占比及分类停车周转率，基于分类停车周转率测算泊位设置数量。
表9 P&R停车场泊位设置数量
根据轨道交通站点P&R停车场使用对象的出行目的，将P&R停车场用户分为P&R停车使用者和非换乘停车使用者，并通过建立多项Logit回归模型和多元线性回归模型预测P&R停车场的停车需求次数，提出基于分类停车周转率的P&R停车场容量确定方法。该方法可为城市轨道交通站点P&R停车场的停车泊位数量确定提供量化依据。
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