专题6城市静态交通需求预测.pptx

一般认为，影响城市停车需求的主要因素有城市布局形态与规模、社会经济发展水平、城市人口、机动车拥有量、土地利用性质、配建标准及其执行情况等。停车生成率模型停车生成率模型 停车生成率模型的基本原理是研究区域内各种不同的土地利用功能所产生的不同停车需求生成率区域总停车需求量等于单个地块吸引量的总和对于单一土地使用：停车需求量=停车需求产生率土地利用指标对于区域停车需求总量，可采用式计算：式中，P预测年区域内高峰停车需求量（标准泊位）；Pj预测年区域内第j类用地类型单位停车需求生成率；LUj预测年区域内第j类用地类型单位指标（建筑面积、就业人数等）；n区域内各类用地总量。回归分析模型回归分析模型 回归分析模型旨在建立停车需求量与城市经济活动及土地使用变量之间的函回归分析模型旨在建立停车需求量与城市经济活动及土地使用变量之间的函数关系，典型的多元回归模型是：数关系，典型的多元回归模型是：式中，Pi预测年第i区的高峰停车需求量（标准泊位）；Xki预测年第i区的停车需求影响因素，如人口、工作岗位、建筑面积、机动车拥有量等；n停车需求影响因素的数量；Ak回归系数。交通量交通量停车需求模型停车需求模型 n该模型的基本思路是任何地区的停车需求是到达该该模型的基本思路是任何地区的停车需求是到达该地区行驶车辆被吸引的结果，停车需求泊位数为通地区行驶车辆被吸引的结果，停车需求泊位数为通过该地区流量的某一百分比。过该地区流量的某一百分比。n如果该地区用地功能较为均衡、稳定，则预测结果如果该地区用地功能较为均衡、稳定，则预测结果较为可靠。较为可靠。n典型城市得到的公式为有一元对数回归模型和多元典型城市得到的公式为有一元对数回归模型和多元回归模型两类回归模型两类 一元对数回归模型一元对数回归模型 式中，Pi预测年第i区机动车实际日停车需求量，单位：标准停车车次；Vi预测年第i区的交通吸引量，标准车次；A、B回归系数 多元回归模型多元回归模型 式中，Pj预测年第j区机动车实际日停车需求量，单位：标准车次；Vki、Vhi预测年第j区的客车和货车日出行吸引量，标准车次 Ai回归系数；停车设施需求预测模型的转换与修正停车设施需求预测模型的转换与修正 n预测停车需求的直接目的是为了计算满足其需求所预测停车需求的直接目的是为了计算满足其需求所必需供应的停车场泊位数量。必需供应的停车场泊位数量。n必要的停车场供应量不仅应能承担一天中高峰小时必要的停车场供应量不仅应能承担一天中高峰小时的停车需求，还必须考虑区位特点、季节变动和周的停车需求，还必须考虑区位特点、季节变动和周日变动等影响停车行为及停车特性的因素。日变动等影响停车行为及停车特性的因素。n对停车时间和泊位周转率的计算非常重要对停车时间和泊位周转率的计算非常重要 n停车时间定义为每辆车停放的时间长度，对于不同停停车时间定义为每辆车停放的时间长度，对于不同停车目的有较大差异。车目的有较大差异。n周转率是衡量停车场泊位利用效率的重要参数之一，周转率是衡量停车场泊位利用效率的重要参数之一，包括高峰小时周转率和平均周转率。包括高峰小时周转率和平均周转率。n周转率定义为单位时间内每个车位停放的车辆数。周转率定义为单位时间内每个车位停放的车辆数。不同土地利用类型的停车时间和周转率不同，不同土地利用类型的停车时间和周转率不同，停车时间越短、周转率越大，则泊位的使用效停车时间越短、周转率越大，则泊位的使用效率越高，同样停车量所需的停车泊位数也越低，率越高，同样停车量所需的停车泊位数也越低，因此在预测规划年对停车设施需求量时必须对因此在预测规划年对停车设施需求量时必须对停车需求量模型进行转换与修正停车需求量模型进行转换与修正 修正后的区域停车泊位需求量为修正后的区域停车泊位需求量为 式中，第j区预测年实际停车泊位需求量；Pij第j区第i种土地使用预测年高峰小时停车需求量；i第i种用地类型的高峰小时平均周转率；n研究区域内用地类型总数；年第30位停车需求量与年日平均停车需求量的比值，通常为1.41.6。