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Table 5. Factor saliency test 表5. 因素显著性检验表
因素 Sig值 显著性
性别 0.937 不显著
出行目的 0.648 不显著
停车时长 0.001 显著
访问建筑物数量
0.564 不显著
可容忍步行距离
0.002 显著
Table 6. Variables in the model 表6. 模型中的变量值
变量 性别 出行目的 停车时长 访问建筑物数量 可容忍步行距离
常量
B 0.032 ?0.034 ?0.612 0.126 ?1.205 4.095
S.E. 0.411 0.076 0.119 0.219 0.201 4.679
Wals 0.006 0.208 2.011 0.333 10.622 9.527
df 1 1 1 1 1 1
Sig. 0.937 0.648 0.017 0.564 0.002 0.002
Exp(B) 1.033 0.966 0.035 1.135 2.295 933.123
最终建立共享策略下的综合体停车行为选择模型，如公式(1)所示。
P1=1?1 (1)
1+exp(4.095?0.612x3?1.205x5)接下来将停车时长和可容忍步行距离各分为五类，将五类停车时间和五类步行距离组合后代入公式(1)，计算不同场景下停车用户选择泊位共享的概率。结果如表7所示，5类停车时长中，用户停车时间在4小时以内选择共享模式的概率与步行距离的关系较大，距离越短选择共享的概率越高，4小时以上停放时间几乎不会选择泊位共享。停车时长在3个小时以内时，停车位与目的地之间步行距离在300米内选择共享的可能性较大，停车时长在2小时内时，步行距离在200米内选择共享的概率较高，本文建议综合体推行停车共享策略时，不同用地间的距离控制在300米内。
3. 共享策略下的综合体停车需求预测模型
3.1. 影响因素分析
3.1.1. 区位影响
综合体不同类型土地的交通集聚量受到综合体区位和交通通达性的影响较大，两个因素共同作用影响到综合体的实际停车需求。本文引入“区位势”的理论[8]来表征不同类型土地的停车需求受区位影响的程度，模型包括交通可达性和用地综合集聚度，再利用不同功能片区间的相对区位势计算得到交通区位势修正系数，计算公式如(2)所示。
=λAix?Miδ (2)
式中：λ为交通区位势修正系数，Ai为综合体内各类性质用地的交通可达性，Mi为用地的综合集聚度。 3.1.2. 公交出行方式影响
允许泊位共享的停车策略受公共交通出行比例的影响较大，城市中选择公共交通工具出行的比例越
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高，乘小汽车出行的比例会有所降低，停车需求也会减少。上一节调查结果表明，300米的步行距离适宜组织停车泊位的共享，因此选择综合体300米半径内的公交站点数量作为允许泊位共享的需求预测影响因子，建立的公交出行方式修正系数计算公式如(3)所示。
T=(1?P)k (3)
式中：T为公交出行方式修正系数，P为综合体所在城市的公交出行比例年均增长率，k为综合300米半径内公交站点数量。
Table 7. Probability of choosing berth sharing in specific situations 表7. 不同场景下选择泊位共享的概率
一类停放时长(停车时间1 h以内)
可容忍步行距离 选择泊位共享的概率
100 m以内 0.9896
100~200 m 0.9549
200~300 m 0.8246
300~400 m 0.5107
400 m以上 0.1882
二类停放时长(停车时间1~2 h)
可容忍步行距离 选择泊位共享的概率
100 m以内 0.9714
100~200 m 0.8830
200~300 m 0.6262
300~400 m 0.2711
400 m以上 0.0763
三类停放时长(停车时间2~3 h)
可容忍步行距离 选择泊位共享的概率
100 m以内 0.9237
100~200 m 0.7289
200~300 m 0.3738
300~400 0.1170
400 m以上 0.0286
四类停放时长(停车时间3~4 h)
可容忍步行距离 选择泊位共享的概率
100 m以内 0.7118
100~200 m 0.1893
200~300 m 0.1754
300~400 m 0.0451
400 m以上 0.0104
五类停放时长(停车时间4 h以上)
可容忍步行距离 选择泊位共享的概率
100 m以内 0.4659
100~200 m 0.2545
200~300 m 0.0704
300~400 m 0.0465
400 m以上 0.0037
3.1.3. 泊位共享周转率影响
综合体内不同功能片区的停车需求不同，高峰停车周转率也存在差异，每一类土地的高峰周转率所在的时段不尽相同。引入共享停车的策略后，某一类功能用地在停车高峰时段泊位不足时，可以借用相邻用地的空余停车泊位满足自身需求。基于此假设，建立泊位共享周转率修正系数，公式如(4)所示。
Ki=Ti(H)Ti(Hi) (4)
式中：Ki为i类型用地的泊位共享周转率修正系数，Ti(H)为i类型用地在高峰????时段的停车周转率，Ti(Hi)为i类型用地在高峰Hi时段的停车周转率。
3.2. 停车需求预测模型
1、常规停车需求预测模型
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某一类用地的停车需求往往与高峰停车周转率和停车泊位数有关，综合体的停车需求一般是各功能用地停车需求的和，公式如(5)所示。
Rij=rij?Pi (5)
式中：Rij为i类型用地在高峰????时段内的常规停车需求，rij为i类型用地在高峰????时段内的泊位利用率，Pi为i类型用地内供给的停车位数。
2、共享策略下的综合体停车需求预测模型
常规需求预测模型代入交通区位势修正系数、公交出行方式修正系数和泊位共享周转率修正系数，最终建立共享策略下的综合体停车需求预测模型，如公式(7)所示。此方法充分研究了泊位共享的策略，引入相关影响因子，为综合体的停车需求预测提供了一种更加合理的分析理论。
??Dmax?∑rij?Pi?λ?T?Ki? (6) =?i?式中：D为共享策略下综合体的停车需求总量，rij为i类用地在高峰????时段的停车利用率，Pi为i类用地的停车位数量，λ为交通区位势修正系数，T为公交出行方式修正系数，Ki为泊位共享周转率修正系数。
4. 案例分析
案例选取莆田市城市核心区的某综合体(图4)，其中包含居住、办公、餐饮娱乐、商业等功能，是莆田市典型的综合功能区，该综合体现状停车泊位数有742个，总占地面积约11.4万平方米。该综合体基本符合推行共享停车策略的要求，首先，综合体的各类性质用地构成环式结构[9]，任一用地都可以与其他用地进行泊位的共享；其次，综合体整体区域东西方向最长距离约300米，南北方向最长距离约380米，停车泊位与目的地之间的大部分步行距离在300米的内。
Figure 4. A complex commercial district in Putian center
图4. 莆田市核心区某综合体商圈
4.1. 区位影响因素分析
区位影响因素通过计算综合体各类功能片区周边的道路等级、长度及服务水平指标，利用区域繁华程度计算综合体各功能区的综合集聚度，通过公式(2)求解每一类片区的交通区位势修正系数，结果表8所示。
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Table 8. The potential correction coefficient of the traffic area for each property of complex 表8. 综合体各功能片区的交通区位势修正系数
用地类型 相对区位势系数
居住 0.981
办公 0.997
商业餐饮娱乐
1.03
4.2. 公交出行方式影响因素分析
利用公交调查数据，由公式(3)计算得到每一类功能片区的公交出行方式修正系数，结果如表9所示。
Table 9. Correction coefficient of public travel mode for each property of complex 表9. 综合体各功能片区的公交出行方式修正系数
用地类型 公共交通出行调节系数
居住 0.956
办公 0.941
商业餐饮娱乐
0.97
4.3. 泊位共享的周转率影响因素分析
利用停车需求调查数据计算和分析得到综合体内各类功能片区的停车周转率，由公式(4)计算得到泊位共享的周转率修正系数，结果如表10所示。
Table 10. Correction coefficient of turnover rate for each property of complex 表10. 综合体各功能片区的周转率修正系数
用地类型 周转率修正系数
居住 0.84
办公 1
商业餐饮娱乐
1
4.4. 综合体停车需求预测结果
代入将上述三类影响修正系数代入公式(7)，计算得到允许泊位共享后该综合体的需求预测结果，结果如表11所示。综合体实行共享策略前，共拥有742个停车位，实行共享策略后，通过新的需求分析方法预测的停车泊位数为645个，配建的停车泊位数缩减了97个，节约了13%的停车资源，这也证明该需求分析方法对于综合体停车资源的优化是有效果的。
Table 11. Prediction results of complex parking demand under shared strategy 表11. 共享策略下的综合体停车需求预测结果
用地性质 高峰停车需求 区位修正系数 公交出行方式修正系数 泊位周转率修正系数 停车需求预测结果
合计
居住 250 0.981 0.956 0.84 197
办公 422 0.997 0.941 1 396 645
商业餐饮娱乐
70 1.03 0.97 0.75 52
5. 总结
城市综合体在当今城市发展中的地位日益显著，如何合理规划综合体的停车资源，如何缓解现有设
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施停车供需的矛盾，是综合体规划和现有资源整合中需要重点考虑的一个问题。本文在充分调研和分析综合体停车现状的基础上，建立了共享策略下的停车选择行为模型，分析了各类影响因子在泊位共享选择时的概率。本文在现有常规需求预测理论的基础上，提出泊位共享策略下的综合体停车需求预测方法，引入了区位势影响因子、公交出行方式影响因子和不同类型用地的周转率影响因子，可以更加合理地配建综合体的停车泊位，减少中心城区土地资源的浪费，同时也为相关部门制定停车规划方案和停车管理法规提供参考。
参考文献
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