低碳視角下的城市公共停車場(chǎng)選址分析

馬駿

（合肥市規(guī)劃設(shè)計(jì)研究院，安徽 合肥230041）

0 引言

如今隨著生態(tài)環(huán)境問(wèn)題的日益嚴(yán)峻，綠色低碳已成為城市可持續(xù)發(fā)展的一項(xiàng)重要目標(biāo)。城市公共停車場(chǎng)選址，不僅關(guān)系到城市交通通暢運(yùn)行，還關(guān)系到城市碳排放高低。因此有必要從低碳視角出發(fā)，加強(qiáng)對(duì)城市公共停車場(chǎng)選址研究分析，提高公共停車場(chǎng)利用率，降低城市碳排量，推動(dòng)城市實(shí)現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

1 城市公共停車場(chǎng)選址低碳目標(biāo)

1.1 減量目標(biāo)

城市公共停車場(chǎng)在實(shí)際進(jìn)行選址規(guī)劃時(shí)，首先需要做好停車需求預(yù)測(cè)與分析，停車需求總量大小，將會(huì)對(duì)碳排量帶來(lái)最為直接的影響[1]。實(shí)踐表明，伴隨著停車場(chǎng)建設(shè)數(shù)量的增加，對(duì)私家小汽車出行吸引效果越好，因此整體碳排放總量會(huì)顯著增多。除此之外，大量私家小汽車的出行，還會(huì)加重城市交通擁堵，產(chǎn)生更多碳排放。因此必須要加強(qiáng)停車場(chǎng)總量的合理控制，這樣才能有利于降低機(jī)動(dòng)車出行比例，減少碳排放總量。

1.2 集約目標(biāo)

從Grossman提出的“環(huán)境庫(kù)茲涅茨曲線（簡(jiǎn)稱EKC）”理論能夠了解到，城市土地經(jīng)濟(jì)密度與碳排放之間，存在EKC重組效應(yīng)。即當(dāng)城市土地利用越精細(xì)，碳排放越少，反之，碳排放會(huì)越多。而不同停車場(chǎng)建設(shè)形式，對(duì)土地利用率也各不相同。在停車數(shù)量相同的情況下，相較于地下停車場(chǎng)與立體停車場(chǎng)，地面停車場(chǎng)顯然土地利用率更低。因此在實(shí)際進(jìn)行城市公共停車場(chǎng)選址規(guī)劃時(shí)，需要結(jié)合實(shí)際用地條件，合理選址停車場(chǎng)建設(shè)形式，提高土地利用率，更有利于降低碳排放。

1.3 高使用效率目標(biāo)

城市土地資源通常較為寶貴，因此公共停車場(chǎng)建設(shè)數(shù)量有限，并且伴隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的高速騰飛，人民生活質(zhì)量提升，私家車數(shù)量猛增，公共停車場(chǎng)建設(shè)速度顯然無(wú)法跟上私家車數(shù)量增加速度。因此必須要加強(qiáng)對(duì)現(xiàn)有公共停車場(chǎng)資源的充分利用，提高公共停車場(chǎng)的使用效率，實(shí)現(xiàn)停車場(chǎng)錯(cuò)峰共享。

2 低碳視角下的城市公共停車場(chǎng)選址方法分析

傳統(tǒng)的城市公共停車場(chǎng)選址方法主要包括多目標(biāo)對(duì)比系數(shù)法、多目標(biāo)加權(quán)分配法、步行距離最小法等，這些方法通過(guò)建立各自的選址模型，雖然各有優(yōu)勢(shì)特色，為城市公共停車場(chǎng)選址提供了很多思路，但從低碳視角來(lái)看，依然存在以下幾點(diǎn)缺陷：一是上述方法實(shí)際實(shí)施約束條件較多，實(shí)施難度較大，因此難以有效彰顯低碳環(huán)保的目標(biāo)。二是上述傳統(tǒng)方法的實(shí)施，都是建立在已知的規(guī)劃條件之上，沒(méi)有從未來(lái)城市發(fā)展的角度出發(fā)，缺乏對(duì)未知公共停車場(chǎng)選址規(guī)劃的分析[2]。為有效解決上述缺陷問(wèn)題，文章從“停車吸引點(diǎn)”入手，提出了一種公共停車場(chǎng)選址模型方法，以下是對(duì)該方法的詳細(xì)介紹分析：

2.1 建立“地理信息興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)”

“地理信息興趣點(diǎn)數(shù)據(jù)”簡(jiǎn)稱POI數(shù)據(jù)，在每個(gè)POI數(shù)據(jù)中，至少包含4個(gè)類型的地理特征信息，即“地理名稱”“經(jīng)度”“緯度”以及“地理屬性信息”。此次選擇采用“某城市POI數(shù)據(jù)”作為數(shù)據(jù)源，采用了高德地圖POI分類標(biāo)準(zhǔn)，采集了13類常用的POI數(shù)據(jù)，比如公共設(shè)施、商務(wù)住宅、公司企業(yè)等不同土地利用數(shù)據(jù)類型。通過(guò)這些數(shù)據(jù)，能夠了解城市不同土地利用性質(zhì)，而城市土地利用性質(zhì)決定了停車發(fā)生源的性質(zhì)，也決定了停車需求特征，如車輛停放時(shí)間、停車目的等。此外，土地開(kāi)發(fā)利用的強(qiáng)度越大，建筑、人口、交通就越集中，停車需求也就越大。POI數(shù)據(jù)需要應(yīng)用ARCGIS10.2進(jìn)行預(yù)處理，具體數(shù)據(jù)顯示如圖1所示。在此基礎(chǔ)上，還需要進(jìn)行坐標(biāo)系設(shè)置，一般情況下，采用的坐標(biāo)系為WG1984坐標(biāo)系。隨后，還需要利用“百度熱力圖”大數(shù)據(jù)可視化產(chǎn)品，分析在規(guī)劃區(qū)內(nèi)人口聚集程度。通過(guò)利用百度熱力圖在規(guī)劃區(qū)中進(jìn)行截圖，然后再對(duì)截取的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量化處理。但由于“百度熱力圖”主要收集的是人口移動(dòng)數(shù)據(jù)，與真實(shí)的人口分布數(shù)據(jù)相比必然會(huì)存在一定誤差。因此在此次研究中，更注重選擇在不同時(shí)段條件下，不同區(qū)域人口流動(dòng)聚集情況。為更加方便進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，此次研究采用熱力度衡量熱力地圖所呈現(xiàn)的城市人口流動(dòng)集聚密度情況，以區(qū)域中不同色彩為依據(jù)，劃分了不同等級(jí)的熱力度數(shù)值（在1-7范圍內(nèi)），該數(shù)值越高，說(shuō)明人口分布越密集，反之則說(shuō)明人口分布越稀疏。除此之外，還需要應(yīng)用百度路況，反映規(guī)劃區(qū)內(nèi)實(shí)時(shí)交通路況信息。并用不同顏色區(qū)分不同路況，紅色表示擁堵，黃色表示緩行，綠色表示暢通。在實(shí)際清理百度實(shí)時(shí)路況數(shù)據(jù)時(shí)，需要采用實(shí)際路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，提取實(shí)時(shí)路況柵格數(shù)據(jù)信息，并基于不同路況，做好分類像元賦值，其中綠色路況像元賦值為1，黃色路況像元賦值為2，紅色路況像元賦值為6。像元賦值越高，路況越擁堵。

圖1 某城市POI數(shù)據(jù)示例

2.2 停車吸引點(diǎn)識(shí)別

為了能夠?qū)σ?guī)劃城區(qū)內(nèi)的公共停車場(chǎng)選址布局各種影響因素進(jìn)行可視化分析，還需要做好停車吸引單元的劃分。在實(shí)際劃分時(shí)，需要將規(guī)劃城區(qū)主干道間距以及公共停車場(chǎng)的服務(wù)半徑作為重要的劃分依據(jù)[3]?？蛇x擇以500m作為一個(gè)單位，將規(guī)劃城區(qū)劃分為500×500m停車單元，具體如圖1所示。隨后，還需要停車吸引點(diǎn)空間聚集分析，在這一過(guò)程中，如果僅僅采用傳統(tǒng)的核密度分析方法，無(wú)法實(shí)現(xiàn)量化統(tǒng)計(jì)評(píng)價(jià)，因此在此次研究中，選擇在采用核密度分析方法的基礎(chǔ)上，充分結(jié)合城市設(shè)施服務(wù)影響因素，先完成地理單元的城市設(shè)施POI群點(diǎn)空間密度值計(jì)算，再采用Getis OrdGi局部空間統(tǒng)計(jì)方法，從而使得城市空間POI分布熱點(diǎn)更具統(tǒng)計(jì)意義。最后，還需要考慮到人口聚集以及交通路況因素，做好相應(yīng)的聚類分析。針對(duì)前者，首先需要采用時(shí)空聚類分析方法，具體可分為三步，第一步，城市空間結(jié)合百度地圖的熱力圖數(shù)據(jù)，做好數(shù)據(jù)的預(yù)處理，將錯(cuò)誤的時(shí)空數(shù)據(jù)刪除。第二步，判斷時(shí)空對(duì)象間差異性。這種差異性判斷分為兩種，一是屬性相似，需要通過(guò)結(jié)合密度的分布，對(duì)時(shí)空對(duì)象屬性差異進(jìn)行描述；二是距離差異，需要采用時(shí)空對(duì)象間各種距離函數(shù)來(lái)衡量，比較常用的距離函數(shù)為歐式距離函數(shù)。第三步，開(kāi)展時(shí)空聚類分析，需要以時(shí)空對(duì)象之間差異大小為依據(jù)，實(shí)現(xiàn)時(shí)空數(shù)據(jù)聚類分析。隨后還需要進(jìn)行人口聚集時(shí)空聚類分析，具體可分為以下四步，第一步，通過(guò)截取規(guī)劃城區(qū)一周內(nèi)的百度熱力地圖，分析該時(shí)間段內(nèi)的人口熱力度數(shù)值，獲取人口聚集時(shí)間切片樣本。第二步，采用模糊疊加法，完成對(duì)不同熱力度人口聚集面積的計(jì)算。第三步，在GIS工具的幫助下，對(duì)規(guī)劃城區(qū)高熱區(qū)的地理位置，按照50×50m進(jìn)行單元?jiǎng)澐郑⒉捎靡韵鹿接?jì)算每個(gè)單元的整日數(shù)據(jù)平均值：

式（1）中：Hi(平均)表示單元i整日平均熱力度，取值為1，2，3，……，n；Hix則表示在點(diǎn)x時(shí)刻下的熱力度數(shù)值，取值為1，2，3，……，24。第四步，明確城市人口重心變化。雖然采用百度熱力地圖，難以真實(shí)反映出城市人口聚集變化的情況，但也能夠很好的展示出人口疏密的空間相對(duì)關(guān)系，因此可以以百度熱力圖為依據(jù)，計(jì)算出城市的“熱力重心”，用于替代城市“人口重心”變化。基于此，可以在GIS工具的幫助下，圍繞各封閉熱力等值區(qū)域，做好重心位置的計(jì)算，再按照各自熱力值和面積，完成加權(quán)計(jì)算。計(jì)算公式如式(2)、(3)所示，最終可以得出活動(dòng)整周工時(shí)間段人口重心移動(dòng)軌跡。

式（2）～（3）中：X，Y表示 在某時(shí)刻，城市人口中心坐標(biāo)值。其中，Hj表示第j處封閉熱力等值區(qū)域的熱力值；Sj表示第j處封閉熱力等值區(qū)域的面積；Xj與Yj表示第j處封閉熱力等值區(qū)域的重心坐標(biāo)；其中j=1,2,3,...,n。

針對(duì)后者，則需要進(jìn)行交通擁堵時(shí)空聚類分析。首先，按照一周時(shí)間段，獲取交通擁堵時(shí)間切片樣本。隨后，對(duì)從百度地圖平臺(tái)上獲得的路況柵格數(shù)據(jù)進(jìn)行矢量化處理，在處理過(guò)程中，需要應(yīng)用ARCGIS10.2平臺(tái)生成隨機(jī)點(diǎn)工具，對(duì)道路路網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化點(diǎn)處理。然后對(duì)路況進(jìn)行賦值，用數(shù)字1表示道路通暢；數(shù)字2表示緩行，數(shù)字3表示擁堵。最后，提取擁堵規(guī)律。

2.3 綜合停車吸引點(diǎn)識(shí)別

當(dāng)某類停車吸引點(diǎn)密度不變，人口聚集度越高，停車數(shù)量將會(huì)越多，交通擁堵自然越嚴(yán)重，那么停車需求量也會(huì)提升。因此將最終根據(jù)上述聚類分析結(jié)果，可得出各類停車吸引點(diǎn)和停車需求的相關(guān)性。然后采用ARCGIS中的柵格疊加工具，將各類停車吸引點(diǎn)的核密度進(jìn)行加權(quán)疊加，權(quán)重即為該類停車吸引點(diǎn)對(duì)停車需求的相關(guān)性，得到綜合加權(quán)平均核密度圖。最后再以此為依據(jù)，完成公共停車場(chǎng)選址分配運(yùn)算，在分析計(jì)算結(jié)果的基礎(chǔ)上確定合適的公共停車場(chǎng)站個(gè)數(shù)與建設(shè)位置。

3 結(jié)語(yǔ)

總而言之，城市公共停車場(chǎng)選址本身便是一項(xiàng)較為復(fù)雜系統(tǒng)的工作，再加上從低碳視角出發(fā)，實(shí)際進(jìn)行選址時(shí)，還需要滿足綠色環(huán)保低碳的需求，進(jìn)一步加重了停車場(chǎng)選址的復(fù)雜性。因此需要加強(qiáng)對(duì)選址方法的分析，滿足綠色低碳目標(biāo)的同時(shí)，避免城市交通擁堵。