北京地铁停车换乘需求预测方法研究

2020-11-19郭可佳

交通科技与经济 2020年6期

郭可佳

（北京城建设计发展集团股份有限公司，北京100052）

停车换乘（park and ride），简称P＋R，一般是指私人小汽车出行者在城市中心区外围停车，换乘城市公共交通系统（通常以轨道交通为主）进入市中心，回程中再利用公共交通方式到P＋R停车场，然后驾驶小汽车返回出发地的出行方式［1］。近年来国内外对于停车换乘的既有研究主要聚焦在行为分析、定价优化及管理应用几个方面。赵琦［2］利用车载盒子收集车辆行驶的OBD数据，从出行特征、出行起点、出行终点对通州北苑地铁站周边P＋R早通勤出行进行了分析，发现P＋R早通勤者更加倾向于短距离驾车出行。陈佩虹［3］通过SP调查法建立二项Logit模型筛选北京市停车换乘行为影响因素，研究结果表明影响选择P＋R的因素有学历、职业、家庭月收入、出行距离、中心区道路拥挤水平、中心区寻找车位时间等多种因素。姚恩建［4］在构建包含停车换乘接驳方式的出行方式选择NL（Nested Logit）模型的基础上，提出以停车场利用率最大化和停车场收益最大化为优化目标的P＋R设施定价优化策略。关宏志［5］通过建立MNL和巢式Logit模型（NL模型），分析表明北京一些P＋R设施因容量受限无法满足P＋R需求，部分出行者在换乘失败后会寻找社会停车场进行二次换乘。北京、上海和南京等多地的学者也都对地铁停车换乘行为进行了选择行为调查分析，对P＋R的建设发展提出了合理的建议［6－11］。停车选择行为的影响因素和停车收费的最优定价模型也是分析和研究的热点［12－15］。

当前北京处于轨道交通快速发展时期，非常重视换乘停车场的规划建设［16－17］，在《北京城市总体规划（2016—2035年）》中明确提出“加强轨道交通车站最后一公里接驳换乘通道和设施建设，规划建设一批停车换乘停车场（P＋R）。”北京地铁已经在27个车站配置了P＋R停车场，占车站总数的7%。根据调查，现有这些P＋R停车场均处于饱和状态［18－19］；但实际共享单车和网约车的发展已经使P＋R需求有所缩减［20］。因此，停车换乘系统的合理规模预测方法值得研究，以确保停车换乘设施不会过度占用土地资源，实现社会效益最大化。

图1 北京现状P＋R停车场分布

1 预测方法综述

1.1 区域类别法

区域类别法要筛选出设有P＋R停车场的北京地铁典型车站进行交通调查，根据实测数据进一步筛选目标小区，调查小区潜在的P＋R需求量值以及出行频次情况。将调查得到的需求量除以小区总人数，可以得出典型小区的P＋R客流比例（即生成率系数）。其后选取适当的生成率系数，利用目标车站吸引范围内居住人口，并用人口总量乘以生成率系数，则能够预测得出P＋R需求结果。此方法的详细步骤如图2所示。

1.2 交通接驳比例法

交通接驳比例法需要筛选出典型车站进行交通调查，将调查实测的停车换乘出行乘客总量除以进出站乘客总量，可以计算得出典型车站的停车换乘分担比例，即P＋R分担比例经验值。在进行停车换乘系统规模预测时，则根据项目的具体特点，对P＋R分担比例经验值进行修正，以修正后的比例系数乘以车站的预测乘客进出站量，则能够预测得出P＋R的需求结果。此方法的详细步骤如图3所示。

2 关键参数的调查分析

2.1 调查概况

图2 P＋R停车场区域类别预测法的技术路线

图3 P＋R停车场交通衔接比例法的技术路线

为标定预测P＋R停车需求所需的关键数据，在北京市现有的P＋R停车场中选取目标开展专项交通调查。为掌握驻车换乘的影响范围、客户来源、接驳比例等规律，采用人工观测法、出行者行为（RP）及意向（SP）调查等多种方式，对待调查的P＋R停车场的使用情况和服务特性展开调查。

为保证样本的普遍性和均匀性，选取城市外围东、西、南、北4个方向的车站进行交通调查：东部：八通线通州北苑站；西部：M4号线安河桥北站；南部：大兴线义和庄站；北部：M5号线天通苑北站。选取工作日早高峰6：30—8：30，完成各车站P＋R停车场现状使用情况抽样问询调查。调查内容为：1）现有停车换乘设施位置、规模、收费方式以及周边路网情况；2）P＋R使用者的出行目的、出发地、出行时间（RP调查）；3）进城方向交通大动脉总车流量及P＋R出行车流量。

图4 调查地点分布

在车站调查基础上，晚高峰时段17：30—19：30，选取西上园、夏霖园、望都家园和联港嘉园4个小区，进行小区内部P＋R使用比例及规模调查。调查内容为：小区的规模、小汽车拥有量、采用P＋R的比例、不换乘的原因（RP调查）、潜在客户量（SP调查）等。

2.2 调查结果分析

2.2.1 既有P＋R停车场的乘客来源分布及覆盖范围

以M4线安河桥北站为例，该站P＋R停车场的乘客来源和分布情况如下：1）车站周边半径为1.2km的范围内无P＋R乘客；2）50%以上的P＋R乘客来自于距离车站1.2～4.6km的范围内；3）80%以上的P＋R乘客来自于1.2～6.1km的范围内；4）其余的20%的P＋R乘客则来自于车站西北距离6.1～13.6km的区域内。

统计4个被调查站点的调查数据，可总结出整体规律为：1）98%的P＋R乘客是从居住地到工作地的通勤出行，在大多数情况下工作地通常位于市中心；2）P＋R停车场的乘客来源范围并非是均匀分布，超过半数以上乘客多来源于1.5～4km的区域内；3）各个车站的乘客来源范围并不相同，呈现出差异化特点。

表1 各车站乘客来源覆盖范围汇总

图5 安河桥北站乘客来源覆盖范围

2.2.2 乘客来源小区问卷调查

对西上园、夏霖园等4个小区进行调查，近1 000份问卷的调查结果显示，各小区的私家车拥有率分别为：望都家园55.9%，夏霖园小区62.3%，西上园小区35.6%，联港嘉园19.6%。目前居民日常的P＋R出行概率为：望都家园35%，夏霖园小区12%，西上园小区26%，联港嘉园15%。而意愿调查表示，被调查对象未来成为P＋R潜在用户的比例均在50%左右。但经过调查每周5天都使用P＋R停车场的人很少，所有乘客样本换算后综合使用率为每名乘客每周使用1.14次。而且虽然远期潜在用户的需求很大，但潜在需求存在不确定性，不适宜用于交通预测直接使用。

图6 现状及潜在P＋R出行规模统计

2.2.3 P＋R交通接驳比例调查值分析

根据交通调查取得的数据资料，计算4个被调查车站P＋R方式的分担比例。以天通苑北车站为例，车站周边P＋R车位合计共1 436个。高峰小时50%的车位被占满，整个早高峰100%车位被占满；同时车站周边有违章停车现象，整个早间共计110%的车辆停放在车站周边。根据车站的进站客流总量（采用2019年典型日平均值）进行比例计算：1）高峰小时P＋R交通接驳比例为718／12 118＝5.93%；2）早高峰为1 436／24 085＝5.96%；3）整个早间为1 580／37 100＝4.26%。

按照同样方法计算后，将所有车站的调查数据汇总。可见各站早间高峰时间（两小时）的接驳比例相对最高，天通苑北和安河桥北比例类似，义和庄和通州北苑则呈现出一高一低的情况。分析交通调查中各站数据的区别产生原因：1）义和庄站周边尚存在大量未建成区，进站客流规模小、直接步行进站人数很少、公共交通不发达。因此对P＋R接驳的依赖程度较高；2）通州北苑站周边基本为已建成区，直接步行进站人数多，公共交通发达，对P＋R接驳的依赖程度较低；3）天通苑北和安河桥北周边以及北侧目前已有大片的居住区，总体交通需求旺盛。P＋R的接驳水平是卫星城综合发展到一定规模后，呈现出的较为稳定的比例，因此，两者比例较为类似。

表2 各车站P＋R交通接驳比例调查结果汇总 %

3 M9号线郭公庄站P＋R停车换乘需求预测案例

3.1 区域类别法

通过对郭公庄站周边影响范围内的土地规划情况进行分析，结合既有P＋R停车场的乘客来源分布及覆盖范围的调查结论，预测中分别选取1.5～4km和4～6km的范围为影响范围，同时考虑铁路、快速路和永定河等屏障的影响，对郭公庄站驻车换乘的影响范围确定如下：北至六圈路，西至铁路，东至京开高速和地铁4号线所在的京良路，南至铁路和金星路。具体如图7所示。

图7 郭公庄站驻车换乘的吸引区域

根据相关区域的用地规划资料，可利用影响范围内住宅类用地面积S、居住用地的容积率R来计算该区域的建筑面积总量

此后通过建筑面积总量A，可以进一步计算该研究区域的居民拥有私家车数量Q。计算表达式为

式中：γ为家庭平均人口数，人／户；H为人均居住建筑面积，m2／人；I为户均车辆保有率，辆／户。

根据调查得到典型小区的P＋R出行比例p和使用频次w，可预测出P＋R需求预测量U，计算表达式为

对于郭公庄站，研究其区域住宅类用地面积S为122hm2，其中一类居住用地占30%，选取容积率R为1.5，二类居住占70%，选取容积率R为3，经过计算，大约提供的建筑面积总量A为3.11×106m2。以家庭平均人口数2.8人／户、人均居住建筑面积H为34m2／人、户均车辆保有率I为0.45辆／户计算，预计居民拥有私家车数量Q为1.47万辆私家车。典型小区的P＋R出行比例p按照0.22（4个被调查小区的平均值）计算，使用频次w按照1.14／5＝0.23，计算郭公庄区域的停车换乘需求U约为744辆／d。