考虑综合商业体功能分类的地下停车场分区组织优化设计

曾 欢 徐良杰

(武汉理工大学交通与物流工程学院1) 武汉 430063) (湖北文理学院汽车与交通工程学院2) 襄阳 441053)

0 引 言

综合商业体，是整合餐饮、购物、娱乐、文化、服务等隶属于城市生活空间的三项以上功能，并构建一种各功能间相互依存、相互裨益的能动关系，所形成的高效率、复杂而统一的综合体[1].综合商业体地下停车场，不同于一般地下停车场，其最大特点在于目标出口所连地上区域的多功能性，如果分区组织设计不合理，会导致车辆绕行距离和步行距离长等问题.

针对大型停车场的分区研究，国内外已形成较科学的理论体系.Lynch等[2]用路径、区域、边缘、节点及地标5个因素来概括人对空间及环境的认知方式.齐宇[3]基于认知地图理论分析综合体地下停车场，指出功能分区的关键点在于缩小使用者的寻路范围，但缺乏对步行目标出口位置的细致考虑.Zheng[4]通过实验研究了分区方式与人们寻找分区的效果之间的联系.游曾荣[5]针对住宅建筑地下停车空间，提出了基于住宅建筑停车场空间构形的布局方法与分区原则.

Neill等[6]用三个指标“后退次数”、“转错弯的次数”及“到达目标物的时间”评价寻路行为的内容或表现，张海涛[7]提出将不同区域停车者分别引导至距离泊位合理范围内的目标出口并借助实例说明范围的界定原则.现有研究在大型停车场人流量与通道的分配关系上研究较少，且定量分析较少.

综上，现有针对综合商业体停车场分区的文献，往往单一考虑分区，缺乏对出口通道距离的定量考虑，故文中基于综合商业体的多功能性对停车场分区进行细化设计，同时进一步研究人流量与通道的引导关系，增强可操作性.

文中对多所综合商业体进行停车规律分析与功能分类总结，优化停车场分区设计，以实现停车场多地标引导，增强停车效率.综合考虑距离、停车需求与出口通道的通行能力，建立人流组织引导模型，以优化步行距离.

1 综合商业体分析

1.1 综合商业体功能分类

对武汉、北京、深圳等多个一、二线城市的235所综合商业体进行调研分析，归纳得到综合商业体内部功能可以分为购物、餐饮、娱乐、文化教育与公共服务.表1定性分析各个功能分类的停车时长和停车需求时段特征，存在规律性.故本文基于功能分类进行地下停车场的分区组织优化设计，同时对具体案例，将大类细分为不同子类，以增强模型适用性与合理性.执行购物功能的店铺形式有超市及各种类型的实体店.属于餐饮功能的店铺形式包括餐馆、快餐、小吃等.娱乐功能的店铺形式包括电影、电玩、KTV、美容健身、养生会所、游泳馆、射箭馆等.具有文化教育功能的店铺形式，包括教育培训、艺术画廊、书店、摄影和展览馆等.属于公共服务功能的形式包括银行、药店、医疗门诊等.

表1 商业综合体各功能停车需求时段特征

1.2 综合商业体停车问题分析

基于调研，当前综合商业体停车场存在问题如下.

1) 步行距离长，绕行多 车主根据空泊位停好车后，从车位到目标出口的过程中，需要经过较长的步行距离才能到达通道处，不熟悉的停车者还会遭遇绕行的情形.

2) 地标过少导致不同区域的车位利用情况非常不均匀 由于大型地下停车场内设置的地标过少，当车主遵循引导向前行驶后，往往在靠近停车场入口、商业体入口等地标处扎堆停车，最终往往形成的是以1～3个地标为中心，泊位利用率向外呈发散辐射式递减的情况，后到达的车辆，发现靠近地标处停满后不得不折返寻找泊位，没有被合理引导至利用率低的区域.故可以借助不同功能分类作为显著地标，降低绕行时间.

2 停车场分区组织优化设计

2.1 模型假设

1) 对已建成的停车场进行分区优化，故泊位总数视为定值.

2) 停车场的供给能够基本满足高峰时期的停车需求.

3) 假设停车供给类型均为地下停车，不考虑地上停车.

2.2 功能分区模型

步骤1基于停车特征的差异性，判断功能分类是否细分.为了使每个功能分类的停车吸引量具备区分度和差异性，以便根据规律性确定停车规模.当某一功能大类中的一个子类，具有较为显著的停车吸引量时，可以将其单独划出作为一类.

步骤2根据功能分类，划分不同功能片区，确定大致区域.基于前期调研，绝大多数商业综合体垂直方向上各层的功能是相同或相促进的，故通过垂直投影法进行分区.若各层投影对应的部分功能相一致，则直接投影得停车区域.当发现各层投影对应的部分功能不尽相同时，若某一停车区域，各层投影以上对应的片区功能不一致，则属于混合区域，可通过片区移动、缩放、与区域外相邻的同功能片区整合， 最终达到从停车区域出发、大致可以通过通道到达就近的相应功能区处的效果.并适当缩放与周边停车区域协调.

步骤3根据比例确定停车分区规模.由于是已建成的停车场，故考虑将固定的总容量分配给不同的停车功能类别，定义停放量系数为某一停车功能的泊位需求占地下停车场总泊位的比例，作为计算泊位数量的比例系数.平均停放时长越久，每个泊位的泊位周转率越低，故一定停车需求下，所需的泊位数越多.

综上，第i个功能的停放量系数为

(1)

式中:k为停车分区数目；Pi为第i个功能的高峰时段停放吸引量；Ti为第i个功能的平均停放时长.

故第i个功能的停车规模Ni

Ni=Mwi

(2)

式中：M为停车场总容量.

步骤4根据供给密度进行位置形状调整.对于多层停车场，每层停车空间形状一致时，则按照单层同样的方式分区，每层同一投影区域安排的停车分区功能一致，上层停满的时候开往下一层，直至找到对应功能具有空泊位的一层.

当每层停车空间形状存在不一致时，应视片区投影下的泊位供给总量而定.将某一处投影下，单位面积的各层泊位供给总量定义为供给密度.直接垂直投影，判断供给量与需求量的大小关系，供给密度过大的区域，需要缩小投影面积以对应相应功能片区的停车泊位需求，供给密度过小的区域，则需要扩大投影面积，或是向供给密度大的区域挪移投影位置以满足需求，见图1.

图1 根据供给量与需求量的相对关系的投影方法

对于根据楼层分区即同一楼层使用功能一致的综合体，可以先根据综合体的形状划分为若干个组团片区，而后形成在投影下的区域形成扇形结构的不同停车分区；接着根据片区投影下的泊位供给总量，适时地对投影面积进行放大和缩小；最后根据同一片区垂直投影下，各功能的停放量系数，来确定停车分区的大小和泊位数，见图2.

图2 同一楼层使用功能一致，投影区划分为扇形结构

2.3 人流组织引导模型

为使步行距离尽可能小，停车分区i距离一个通道j越远，其引导到该通道的人流应越小.通道j的通行能力Cj越大，引导分配至该通道的人流量应越多，避免出现一些通道吸引的人流量远大于其通行能力增加排队时间的现象.同时停车分区i高峰时段停放吸引量越大，应分配出去的人流量也越多.故借鉴文献[8]中论述的美国公路局单约束重力模型，提出人流组织引导模型为

(3)

式中：qij为第i个停车分区引导到第j个通道的人流量，人；α为车辆的平均每车同行人数，人/veh；Cj为第j个通道的通行能力，即允许通行的最大人流量，人/h；f(dij)为阻抗函数，用于表征第i个停车分区与第j个通道的距离，计算方法如下.

根据文献[9]，对每个分区停车泊位进行合理的分组，同一组内每一个泊位的位置用中心处泊位的位置代替，来计算大型停车场步行距离，每一组内的泊位数目g不大于泊位总数的2.5%，以免组内中心处泊位和其他泊位之间距离过大，引起误差过大.同时根据李林波等[10]关于停车场分区的研究，每一分区分组的泊位数不小于泊位总数的1.5%，以免造成一个分区内组数过多，和各组规模失衡.

1.5%M≤gzi≤2.5%M

(4)

式中：gzi为第i个停车分区的第z组的泊位数目.

(5)

式中：t为停车分区泊位分组形成的组数；dzij为停车分区i的第z组中心处泊位，至第j个通道的最短步行距离.

Kij为第i个停车分区是否引导给第j个通道的0-1变量，计算方法如下.

当停车分区i距离一个通道j过远的时候，步行距离超过承受限度，则不宜将人流引导至该通道，故引入0-1变量，步行距离过远，该停车分区i到某一通道j的距离超过其到各通道距离的平均值的20%时，不将人流引导至该通道，对应的Kij取0.

(6)

式中：b为通道总数目.

最后根据第i个停车分区引导给第j个通道的人流量，来确定引导到该通道的泊位规模.

(7)

式中：nij为第i个停车分区引导到第j个通道的泊位数目.

确定引导的规模后，具体实施时，根据组与通道的距离，从近到远，逐一确定通道所对应的具体引导的组，设置到达相应通道的引导标识.

3 案例分析及仿真验证

3.1 模型应用

该综合商业体地上部分共5层，地下两层存在地下停车区域，负一层负二层分别命名为B1、B2，泊位数分别为725和98，共823个，属于大型停车场，泊位供给能够基本满足高峰时期的停车需求.调查结果见表2.

表2 停车功能分区的调查结果

以2 h为单位分时段进行停车行为问卷调查，对于少部分进行多种功能消费的顾客，以本次停车后直接前往的消费区域为准，以便引导组织.根据结果，对比步行距离实际情况与可接受情况，步行距离大部分人期望2～4 min就能到达，但实际高达54%的停车者是步行了4 min以上才到达目的地.这表明现状下步行距离过远，超出了停车者的期望.同时进入停车场后寻找车位时的绕行情况为53%，步行寻找出口的绕行情况为45%.表明需要通过进一步分区和引导，缩短停车者的步行距离和行车距离.

通过各个功能高峰时段的回收问卷比反映相应停放吸引量比例.根据结果，KTV与中商百货吸引停车量显著，需要对KTV与中商百货分开设置停车区.

现有通道情况见图3.实地调查运行时间、载客量等，考虑乘客到达直梯的不均匀性，算得直梯实际通行能力为1 296人/h、手扶梯实际通行能力为3 240人/h，车辆的平均每车同行人数β=2.5人/veh.

图3 摩尔城停车场通道分布情况

基于功能分类的布局情况进行投影，并根据停车场道路走向、供给密度调整停车分区位置形状，确定区域.最终得到结果见表3和图4.

表3 功能分区的停车规模

图4 摩尔城停车分区布局

根据式(3)～(7)，得各停车分区所对应的通道编号见表4，第i个停车分区引导到第j个通道的泊位数目nij见表5，可设置引导标识实现分区停车及人流引导.

表4 各停车分区所分得通道编号

表5 nij取值表

3.2 仿真实验及结果

利用arena软件进行仿真实验，根据车辆在停车场内的平均行驶速度(一般15 km/h)和人的平均步行速度(一般1.1 m/s)可得到耗时.车辆到达一个组前，若组内有空位，则停入，否则不进入，继续前往下一个组，用Delay模块计算中间经过的行车时间.对于此规则的设置，使车辆到达一个process模块前，先经过对应Decide模块，若process模块内车辆数“process.WIP”小于等于process内的资源数，则允许实体进入，否则阻止实体进入.仿真结果见表6，验证文中的分区组织优化设计可以有效改善顾客的行车时间和步行时间.

表6 仿真前后对比

4 结 束 语

目前综合商业体地下停车场存在泊位利用情况不均匀、步行距离长的问题，文中基于对综合商业体的广泛调研，总结功能分类，对其地下停车场进行功能分区，多地标引导车辆按照停车目的驶往对应区域，增强停车场内车辆运行的秩序性；综合考虑停车分区需求以及通道通行能力的匹配，借鉴重力模型，提出人流组织引导模型，以缩短步行距离.经过仿真对比，得出结论：文中的模型能较好的改善顾客的行车时间和步行时间，具有一定实用价值.

文中分区模型的适用要求是，综合商业体停车场的泊位供给能基本满足高峰时期停车需求，对于供不应求的商业体并不适用，尚有一定局限性.对于有多个使用目的的顾客，可能只能缩短进入首个目的地的步行时间而无法缩短最终目的地到停车区的步行时间.在后续研究中，可在分区组织设计的基础上，对具体的行车路线组织进行设计，通过合理的路线规划，减少车流交织与出入口等关键节点处的拥堵.