基于現(xiàn)狀調(diào)查的城市老城區(qū)停車需求預測方法

吳德華

(福州大學 土木工程學院, 福州 350108)

基于現(xiàn)狀調(diào)查的城市老城區(qū)停車需求預測方法

吳德華

(福州大學 土木工程學院, 福州 350108)

為了克服傳統(tǒng)常用城市停車需求預測方法在對老城區(qū)停車需求進行預測時的局限性,本文對城市老城區(qū)停車需求預測方法進行研究。 在對比各傳統(tǒng)常用停車需求預測方法優(yōu)缺點的基礎上,利用機動車增長率和停車需求之間的相關性,提出一種基于現(xiàn)狀調(diào)查的停車需求預測方法和思路,該方法在預測可靠性、調(diào)查成本和預測停車分布的深度方面比傳統(tǒng)的預測方法具有明顯的優(yōu)勢.案例分析揭示,預測結果與基于小汽車數(shù)量法相對誤差在 5%以內(nèi);調(diào)查成本比機動車 OD 預測法和交通量-停車需求預測法節(jié)約 30%-40%;預測可以得到每個交通調(diào)查小區(qū)內(nèi)的詳細停車分布狀況.研究結果表明,該方法可以在老城區(qū)停車需求預測中應用和推廣.

城市交通;預測方法;現(xiàn)狀調(diào)查;停車需求;老城區(qū)

1 引 言

近年來隨著我國城市化和機動化水平的不斷提高,各大中城市出現(xiàn)了停車需求的激增與有限停車設施供給之間的突出矛盾,已在一定程度上制約城市社會經(jīng)濟和城市交通的發(fā)展.尤其是在很多城市老城區(qū),由于原來的城市規(guī)劃缺少以私人小汽車快速發(fā)展的預案,早期建設的大多數(shù)建筑和住宅區(qū)只有自行車庫,對機動車停車位沒有考慮或預留不足.

目前國內(nèi)外常用的停車需求預測模型主要有靜態(tài)交通發(fā)生率模型、相關分析模型、機動車 OD預測法及交通量-停車需求模型[1]等.各國的國情不同,城市發(fā)展形態(tài)不同,經(jīng)濟增長不同,停車預測模式也不同.美國研究停車問題起步較早,美國交通工程師協(xié)會(ITE)定期更新出版《停車生成率》報告,提出 91 種不同用地性質的停車生產(chǎn)率指標[2].此外,國外還對交通需求管理等停車政策對交通需求的影響進行定性和定量研究,在此基礎上對停車需求預測模型進行了修正和改進[3-6],因為發(fā)達國家規(guī)劃和建設管理相對規(guī)范和完整,不同用地性質街區(qū)區(qū)分十分明顯,與國內(nèi)城市老城區(qū)雜亂無章的混合建設現(xiàn)狀區(qū)別較大,因此這些研究模型無法在國內(nèi)推廣應用.國內(nèi)秦煥美等以北京市華貿(mào)中心為例建立了城市混合用地停車共享需求模型[7];白玉等以區(qū)域路網(wǎng)總容量及路網(wǎng)服務水平為約束,對停車需求的交通出行 OD 預測方法進行修正,提出了一種基于路網(wǎng)容量的停車需求預測方法[8];關宏志等在停車生成率基礎上建立了停車需求-供應預測模型[9];張飛飛等根據(jù)新城區(qū) CBD區(qū)域用地特征及交通特性,構建了適用于新城區(qū)CBD 區(qū)域的停車需求預測模型[10].這些研究成果為不同階段的停車需求預測提供了很好的工具,但是由于不同預測方法各有其優(yōu)缺點,且適用的前提不一樣,因此在實際應用中也各有局限.本文針對城市老城區(qū)停車問題特點,提出一種基于現(xiàn)狀調(diào)查的停車需求預測方法,可以較好地解決在城市化過程中老城區(qū)停車預測和改善問題.

2 老城區(qū)停車問題及停車特點分析

一般情況下,在老城區(qū)容易出現(xiàn)以下停車問題:

(1)停車供需矛盾突出、結構不合理.

老城區(qū)停車供給與需求之間的差距較大,城市停車供需矛盾突出;而且停車布局結構很不合理,缺少路外社會公共停車場,路邊停車所占比例較大,占用了大量本來已緊張的道路和人行道面積,干擾了動態(tài)交通和步行交通;停車泊位分布也很不合理,很多建成時間較早的小區(qū)缺乏配建停車設施,停車泊位非常少,從而導致停車供需矛盾更加突出.

(2)缺乏系統(tǒng)規(guī)劃、停車設施不完善.

由于過去對停車需求的估算不足,缺乏停車設施用地的規(guī)劃,因此,隨著機動車擁有量和停車需求的增長,停車預留用地不足,尤其是大型公共建筑缺乏停車場或停車泊位不足.由于停車泊位的缺乏,導致車輛違章占路停放.另外,許多路邊停車設施不正規(guī),車行道狹窄,沒有足夠的轉彎半徑,泊位和行車帶沒有劃線,停放車輛之間沒有足夠的安全距離,車輛進出需要多次制動或停車,停放很不方便.

(3)停車設施缺乏科學的交通組織和管理.

停車場出入口的動靜態(tài)交通組織缺乏科學的交通組織和管理,特別缺乏的是停車誘導設施.

(4)違章停車現(xiàn)象嚴重.

停車設施的不足、規(guī)劃布局不合理、停車管理不到位,停車者的遵章停車意識薄弱,這些都給停車設施的建設和管理帶來了很大的困難.停車場泊位不能滿足日益增長的機動車停車需求,從而導致了嚴重的違章停車現(xiàn)象.機動車路內(nèi)違章停車主要分為三種類型:一是占用機動車道停車;二是占用非機動車道停車;三是占用人行道停車.以上三種違章占道停車對動態(tài)交通和行人出行均造成了嚴重的影響,使日益嚴重的城市交通雪上加霜.

3 傳統(tǒng)常用停車需求預測方法優(yōu)缺點.

城市停車需求預測常用的停車需求預測方法主要有用地分析預測、相關分析預測、機動車 OD預測及交通量-停車需求預測等方法,其預測的前提條件、所需調(diào)查內(nèi)容及要求、技術方法及優(yōu)缺點如表1所示.

從表中可以分析得到,選擇常用的預測方法對老城區(qū)停車需求進行預測時,往往會遇到較多的困難和障礙:

(1)老城區(qū)用地因歷史發(fā)展原因,多呈現(xiàn)住宅、商業(yè)、酒店、工廠、市場混合用地,實際應用中很難清晰分割,因此用地分析方法和相關分析預測結果容易失真.

(2)老城區(qū)用地功能均衡性較差,城中村或者舊住宅的存在破壞了用地的均衡性,交通量-停車需求預測方法不但調(diào)查成本高,且只能適合于用地性質較單一地區(qū).

(3)基于機動車 OD 方法預測則必須要有完整的 OD 調(diào)查和城市交通規(guī)劃資料,調(diào)查的成本較高.

表1 常用城市停車需求預測方法比較表[1]Table1 Traditional urban parking demand forecasting methods

4 基于現(xiàn)狀調(diào)查停車需求預測方法

為了解決常用城市停車需求預測方法對老城區(qū)停車需求進行預測時的困難和障礙,提出一種基于現(xiàn)狀調(diào)查的停車需求預測方法.該方法的基本思路是在對現(xiàn)狀老城區(qū)高峰期路邊停車需求調(diào)查的基礎上,結合高峰期建筑配建停車和公共停車的特征調(diào)查進行停車需求預測.

4.1 調(diào)查交通小區(qū)劃分

將城市老城區(qū)劃分成大小適當?shù)恼{(diào)查交通小區(qū),調(diào)查交通小區(qū)劃分時應考慮如下因素:

(1)各調(diào)查交通小區(qū)應由城市主、次干道或支路合圍而成;

(2)不同行政區(qū)劃應分成不同的調(diào)查小區(qū);

(3)調(diào)查小區(qū)的劃分不宜太大(邊長不超過2 000 m),也不宜太小( 邊長小于 200 m);

(4)調(diào)查小區(qū)內(nèi)的土地利用性質盡量做到單一和一致.

4.2 停車現(xiàn)狀調(diào)查及預測方法

4.2.1 現(xiàn)狀停車數(shù)量調(diào)查

調(diào)查交通小區(qū)的停車數(shù)量由路邊停車數(shù)量、公共停車場的停車數(shù)量和調(diào)查交通小區(qū)內(nèi)的建筑配建停車數(shù)量三部分組成.

定義:Di為第 i個調(diào)查交通小區(qū)編號,Pir為第 i個調(diào)查交通小區(qū)路邊停車數(shù)量,Pip為第 i個調(diào)查交通小區(qū)公共停車場的停車數(shù)量,Pib為第 i個調(diào)查交通小區(qū)建筑配建停車數(shù)量.調(diào)查時間應選擇在停車相對穩(wěn)定的夜間高峰期,對于商務、酒店等白天停車需求較旺盛的路段則調(diào)查時間選擇在白天停車需求高峰期.

(1)現(xiàn)狀路邊停車數(shù)量計算公式:

式中 Pir—— 第 i個調(diào)查交通小區(qū)現(xiàn)狀路邊停車數(shù)量(位);

Pirr—— 第 i 個調(diào)查交通小區(qū)現(xiàn)狀路邊合法停車數(shù)量(位);

Piir—— 第 i 個調(diào)查交通小區(qū)現(xiàn)狀路邊違章停車數(shù)量(位).

(2)現(xiàn)狀公共停車數(shù)量計算公式:

式中 Pip—— 第 i個調(diào)查交通小區(qū)現(xiàn)狀公共停車數(shù)量(位);

CiiP—— 第 i 個調(diào)查交通小區(qū)第 i 個公共停車場容量(位);

Φii—— 第 i個調(diào)查交通小區(qū)第 i 個公共停車場利用率:

式中 ti—— 第 i輛車停車時間(min);

T—— 調(diào)查時間長度(min).

(3)現(xiàn)狀建筑配建停車數(shù)量計算公式:

式中 Pib—— 第i個調(diào)查交通小區(qū)建筑配建停車數(shù)量(位);

Ciib—— 第i個調(diào)查交通小區(qū) 第i個小區(qū)建筑配建停車場容量(位);

λii—— 第i個調(diào)查交通小區(qū)建筑配建停車利用率:

式中 ti—— 第 i輛車停車時間(min);

T ——調(diào)查時間長度(min);

Pit——現(xiàn)狀調(diào)查庭院停車數(shù)量(庭院停車指單位或封閉小區(qū)內(nèi)樓間空地、草地上的停車).

綜合以上分析,現(xiàn)狀第i個調(diào)查交通小區(qū)的停車 數(shù)量 Pi=Pir+Pip+Pib,所有調(diào)查小區(qū)的現(xiàn)狀停車數(shù)量:

4.2.2 預測方法

停車需求是機動車出行過程中一種派生性需求,停車需求預測是一個復雜多因素影響的過程,城市土地利用性質、城市化水平與車輛增長、停車成本、泊位使用率、停車政策與管理等均會對停車設施的增長產(chǎn)生影響.針對老城區(qū)停車需求預測,在現(xiàn)狀停車需求調(diào)查的基礎上,可以采用增長率法,增長率的取值可以參照歷年城市的機動車數(shù)量的增長率進行適當修正得到.城市機動車數(shù)量是影響停車需求的最重要的因素,從靜態(tài)的角度看,機動車保有量的增加直接導致了停車需求的增加,統(tǒng)計結果表明,每增加一輛注冊汽車,將增加 1.2 ～1.5 個停車泊位需求;且在城市發(fā)展的后期或平穩(wěn)發(fā)展階段(第三時期),停車設施數(shù)量與機動車保有量呈現(xiàn)基本平行且平穩(wěn)的發(fā)展態(tài)勢[11],如圖1所示.

圖1 城市機動化保有量與停車泊位供應量的關系Fig.1 The relationship between motorization quantity and parking supply of city

預測年老城區(qū)停車泊位需求量:

式中 P(t)—— 老城區(qū)第 t年停車泊位需求量;

P(0) —— 老城區(qū)現(xiàn)狀調(diào)查停車需求量;

ω—— 老城區(qū)機動車增長率(%);

η ——停車需求增長率調(diào)整系數(shù),與城市停車發(fā)展戰(zhàn)略模式的選擇有關,參考國內(nèi)外研究及應用實例,初步確定其值如表2所示.

表2 停車需求增長率調(diào)整系數(shù)Table2 Adjustment coefficients ofparkingdemand_growthrate

5 案例分析

以東部沿海某市(簡稱 A 市)的老城區(qū)停車需求預測為例進行分析.A 市現(xiàn)有市域總人口 63.87萬人,中心城區(qū)人口 27.37 萬人,其中老城區(qū)人口12.3 萬人,用地總面積 958.88 公頃.將 A 市老城區(qū)按照交通調(diào)查小區(qū)的要求劃分成49個調(diào)查小區(qū)(見圖2),調(diào)查時段選擇在夜間 22:00—24:00 之間.另外根據(jù)停車高峰期路邊停車、路外公共停車和建筑配建停車特征調(diào)查分析,可以確定夜間高峰期不同類型停車場利用率如下:

(1)住宅小區(qū)配建停車場小于 150 停車泊位停車按 100%計,大于 150 泊位停車按 60%計.

(2)酒店配建停車場停車按 100%計.

(3)商務和行政辦公停車按 25%計.

(4)路外公共停車場停車(收費)按 25% 計,不收費按 100%,則現(xiàn)狀調(diào)查數(shù)據(jù)如表3 所示.

圖2 A市調(diào)查交通小區(qū)劃分圖Fig.2 A city investigation of traffic zone division

表3 調(diào)查分區(qū)停車現(xiàn)狀一覽表(2012 年) (單位:泊位)Table3 Status of investigation partition parking(2012)(Unit:berths)

經(jīng)調(diào)查分析,A市近年小汽車保有量年均增長率維持在25% 左右,由于未來老城區(qū)的停車戰(zhàn)略采用大力發(fā)展公共交通,適當控制汽車的發(fā)展,加強停車場建設模式,停車需求增長率調(diào)整系數(shù)η取0.5,預計 2015 年后小汽車保有量年均增長率維持在 10%,停車需求增長率調(diào)整系數(shù) η 取 0.7,則近期(2015 年) 停車需求 P(3)=25 512 × (1+25% × 0.5)3=36 325 泊位,遠期(2020 年) 停車需求P(8)=P(3) × (1+10% × 0.7)5=54 419 泊位,如表4所示.

表4 停車需求預測模型結果比較表Table4 Parking demand forecasting model results

根據(jù)亞洲主要城市人均 GDP與相應小汽車擁有量的對應關系,3 000 美元對應 100 輛 /千人、6 000 美元 對 應 180 輛 /千 人、 10 000 美 元 對 應220 輛/千人的分布.當人均 GDP 進入 1 萬美元以上時,小汽車發(fā)展會進入平穩(wěn)增長期,A 市現(xiàn)狀人均 GDP 達到 10 986 美元,2015 年規(guī)劃老城區(qū)人口14.0 萬人,按照 220 輛/千人的指標,2020 年規(guī)劃老城區(qū)人口 15.0 萬人,按照 330 輛/千人的指標,取泊位數(shù)為機動車數(shù)的 1.2 倍,則基于小汽車數(shù)量法可以得到 2015 年老城區(qū)停車需求總量為 3.69萬泊位,2020 年為 5.19 萬泊位,如表3 所示,且可以詳細得到每個調(diào)查小區(qū)的停車分布.

從總量上分析兩者相對誤差控制在5%以內(nèi),說明基于現(xiàn)狀調(diào)查的停車需求預測方法在近期總量控制上與基于小汽車數(shù)量法的預測結果基本相當,而基于現(xiàn)狀調(diào)查的停車需求預測方法最大的優(yōu)點是可以得到 49 個調(diào)查小區(qū)的詳細停車分布,有利于判斷現(xiàn)狀停車特別困難片區(qū)或路段.另外對比機動車 OD 預測法和交通量-停車需求預測法,可以判斷出基于現(xiàn)狀調(diào)查的停車需求預測在調(diào)查成本上比機動車 OD 調(diào)查和交通量-停車調(diào)查節(jié)約30%-40%[12].

6 研究結論

基于現(xiàn)狀調(diào)查的老城區(qū)停車需求預測方法在總量控制預測上與基于小汽車數(shù)量法的預測結果相當,在現(xiàn)狀停車分布及預測上相比其他傳統(tǒng)預測方法更加真實可靠,在調(diào)查成本上比機動車 OD 預測法和交通量-停車需求預測法節(jié)省 30-40%,因而具有明顯的成本優(yōu)勢.

[1] 過秀成 編著.城市停車場規(guī)劃與設計[M].北京:中國 鐵 道 出 版 社,2008.[GUO X C.City parking planning and design[M].Beijing:China Railway Press,2008.]

[2] Institute of Transportation Engineers.Parking Generation, 3d Edition[R].Washington,D.C.:ITE,2004.

[3] E.Ferguson.Zoning for parking as policy proeess:A historical review [J]. Transport Reviews: A Transnational Transdisciplinary Journal, 2004, 24 (2):177-194.

[4] T.Rye,S.Ison.Overcoming barriers to the implementation of car parking charges at UK work places[J]. Transport Policy,2005,12(1):57-64.

[5] J.Bates,A.Skinner,G.Seholefield,et al.Study of parking and trafficdemand 2:A trafficrestraint analysis model (TRAM) [J]. Traffic Engineering&Control,1997,38(3):135-141.

[6] Transit Cooperative Researeh Program(TCPP).Parking Management and Supply-Traveler Response to Transportation System Changes.TCRP Report 95[R]. Transportation Research Board, WashingtonD. C.,2003.

[7] 秦煥美,關宏志,等.城市混合用地停車共享需求模型—以北京市華貿(mào)中心為例[J].北京工業(yè)大學學報.2011.8,37(8):1184-1189.[QIN H M,GUAN H Z,et al.Study of the parking shared demand model of urban mixed use lands——Hua Mao Center in Beijing as an Example[J].Journal of Beijing University of Technology.2011.8,37(8):1184-1189.]

[8] 白玉,薛昆,楊曉光.基于路網(wǎng)容量的停車需求預測方法[J].交通運輸工程學報.2004.12,4(4):49-52.[BAI Y,XUE K,YANG X G.Forecasting method of parking demand based on capacity of network[J].Journal of Traffic and Transportation Engineering.2004.12,4(4):49-52.]

[9] 關宏志,王鑫,王雪.停車需求預測方法研究[J].北京工業(yè)大學學報.2006,7,32(7):600-604.[GUANH Z,WANGX,WANGX.Theresearchon forecasting method for parking demanding[J].Journal of Beijing University of Technology.2006,7,32(7): 600-604.]

[10] 張飛飛,吳兵,李林波.新城區(qū) CBD 區(qū)域停車需求預測方法[J]. 重慶交通大學學報( 自然科學版), 2012,10,31(5):1018-1022.[ZHANG F F,WU B,LI L B.Parking demand forecasting for center business district of new urban area[J].Journal Of Chongqing Jiaotong University(Natural Science),2012,10,31 (5):1018-1022.]

[11] 賀崇民. 城市停車規(guī)劃研究與應用[M].北京:中國建筑 工 業(yè) 出 版 社,2006.[HE C M.Urban parking planning research and application[M].Beijing:China Building Industry Press,2006.]

[12] 深圳市城市交通規(guī)劃設計研究中心有限公司.《石獅市停車改善專項規(guī)劃研究報告》[R],2013,5. [Shenzhen Urban Transport Planning and Design Institute Limited. 《 Shishi City park and improve special research report》 [R].2013,5.]

投稿須知

《交通運輸系統(tǒng)工程與信息》是中國系統(tǒng)工程學會主辦、中國科學出版社出版的一級科技期刊,被國家科技部評定為“中國科技核心期刊”, 被 EI Compendex 美國《工程索引》、“中國科學引文數(shù)據(jù)庫(CSCD)”、“《 中文核心期刊要目總覽》 (北京大學圖書館)”、“中國科技論文與引文數(shù)據(jù)庫(CSTPCD)”、“中國學術期刊綜合評價數(shù)據(jù)庫”來源期刊、《中國學術期刊文摘(CSCA)》、“中國核心期刊(遴選)數(shù)據(jù)庫”、“中國知識資源總庫(CNKI)”全文、“萬方數(shù)據(jù)—數(shù)字化期刊群”全文、“中文科技期刊數(shù)據(jù)庫” 全文、“ SCOPUS 文摘引文數(shù)據(jù)庫” 收錄.2007 年起,Elsevier 出版公司出版發(fā)行由本刊中文版部分論文組成的國際版(eISSN 1570-6672).本刊是以傳播新技術、促進學術交流、推動學科發(fā)展為宗旨,堅持深度與廣度、理論與應用、引進與創(chuàng)新相結合的方針,是面向交通運輸系統(tǒng)工程、綜合交通、智能交通、信息工程等學科的理論研究、應用實踐以及高科技開發(fā)應用的綜合性多學科期刊.

本刊為雙月刊,設有決策論壇、綜合交通體系論壇、智能交通系統(tǒng)與信息技術、系統(tǒng)工程理論與方法、案例分析等欄目.歡迎作者投稿,來稿要求:

(1)來稿須思想新穎、觀點明確、數(shù)據(jù)真實可靠,寫作規(guī)范,稿件篇幅一般在 5 000 字左右,對有價值的綜述性論文,字數(shù)可適當放寬至 8 000 字左右.

(2)來稿須列出第一作者及通訊作者的 E-mail地址、通訊地址、郵編、單位(或家庭)聯(lián)系電話、手機號碼.

(3)論文須附中英文標題,中文標題字數(shù)一般控制在 20 字以內(nèi).

(4)文章首頁標題下須列出所有作者姓名和工作單位(名稱、所在省市及郵編).

(5)摘要是介紹文章主要內(nèi)容及其特色的概括性文字,應文字簡潔、準確可靠、突出重點,以激發(fā)讀者的興趣.摘要一般應包括:研究目的、研究方法、研究結果和研究結論等要素.摘要的字數(shù)控制在 250 ～300 字.請作者務必在中英文摘要的編寫質量上下功夫.

(6)文章須附 5 ～8 個中英文關鍵詞,關鍵詞中不能包含地名,關鍵詞之間用“分號”隔開.第1 個關鍵詞建議在如下研究領域的主詞中選取:綜合交通運輸 (integrated transportation) 、鐵路運輸(railway transportation) 、公路運輸(highway transportation) 、水路運輸(waterway transportation) 、航空運輸(air transportation) 、管道運輸(Pipeline transportation) 、城市交通(urban traffic) 、智能交通(intelligent transportation) 、系統(tǒng)工程(systems engineering) 、信息技術(information technology) 、物流工程(logistics Engineering) 、交通運輸經(jīng)濟(transportation economy) 、交通工程(Traffic Engineering) 等;第 2 個關鍵詞為該文研究成果主詞;第 3 個關鍵詞為該研究成果所采用的方法主詞;第 4 個關鍵詞為該文主要研究對象;第 5 個及以后的關鍵詞為有利于檢索的其他名詞.

(7)文章首頁地角處須分別列出:

(8)文章中的圖、表及數(shù)字應清晰,表的序號及標題寫在表的上方,圖序號及圖題居中寫在圖下方,所有圖表的中文標題均須翻譯成英文,并附在中文標題下方.公歷世紀、年代、年月日、時刻、圖表序號用阿拉伯數(shù)字,年份不要簡寫.圖必須是層次分明、圖字清晰地黑白圖.

(9)文章中的中文參考文獻均須翻譯成英文,并附在中文參考文獻下方,不用另外標號;原本就是英文格式的參考文獻無須變動.參考文獻盡量引用最新成果,一般在 6 篇左右,綜述性論文不限.所列參考文獻均要求在正文中予以引用.參考文獻的類型以單字母方式標識.其含義為:M(普通圖書),J(期刊),C(會議錄),D(學位論文),R(報告),N(報紙),S(標準), P(專利),G(匯編),DB(數(shù)據(jù)庫),CP(計算機程序),EB(電子公告)等.請注意參考文獻中作者姓名英譯時,姓在前且所有字母均大寫,名在后并以單/雙大寫字母簡化表示.

(10)樣例請見“作者投稿系統(tǒng)”中的“模版”.

本刊通過網(wǎng)上投稿,不接收紙質稿件和 E-mail投稿,網(wǎng)址為:http://www.tseit.org 投稿流程:

第一步:請您首先“注冊”為作家專區(qū)會員用戶,注冊成功后即可自動進入“作者投稿系統(tǒng)”來上傳作品了.

第二步:登錄后,點擊“我的稿件”下的“我要投稿”,閱讀投稿須知后點擊“繼續(xù)”,閱讀版權轉讓協(xié)議后再點擊“繼續(xù)”(投稿時暫不需提交此協(xié)議),然后進入投稿的具體操作.

第三步:如果要查詢稿件的狀態(tài),請登錄后,點擊“我的稿件”下的“在處理稿”,右欄中將顯示稿件編號、文題、審稿費(目前我刊暫不收取審稿費)、版面費、收稿日期和稿件狀態(tài).

Parking Demand Forecasting Method in Old Town Based on Current Survey

WU De-hua
(College of Civil Engineering,Fuzhou University,Fuzhou 350108,China)

To overcome the limitations of traditional urban parking demand forecasting method,which predict the parking demand of the old town,the paper studys the parking demand forecasting method of the old town.On the base of contrasting the advantages and disadvantages among traditional parking demand forecasting methods,a new parking demand forecasting method is put forward to use the correlation between the motor vehicle growth rates and parking demand.The method has obvious advantages than traditional prediction method in predicting the reliability,costs of investigation and prediction parking distribution depth.Case study results show that the relative error of the recent forecast less than 5%compared with the method based on the number of cars,the investigation cost savings 30%-40%than the motor vehicle OD prediction method and traffic-parking demand forecasting method,and the forecast parking distribution can be obtained for each traffic survey within the district.The results also show that the method can be applied and promoted in the old town parking demand forecasting.

urban traffic;forecasting method;current survey;parking demand;old town

1009-6744(2014)01-0235-07

U419

A

名稱及項目編號(若有基金資助);

,包括姓名、出生年、性別、籍貫、職稱(職務)、學位;

③ 通訊作者的 E-mail地址(第一作者為在校學生須由其導師擔任).

2013-05-20

2013-07-21錄用日期:2013-08-14

基金項目:福州大學人才基金資助項目(022287).

作者簡介:吳德華(1978-),男,福建莆田人,副教授,博士.*通訊作者:wudehua2000@163.com