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user: 2. 综合体共享停车行为分析 2.1. 综合体停车调查方案 本文围绕共享策略下的综合体停车需求分析，开展了详尽的综合体停车调查，主要包括综合体停车设施供需调查、停车用户的共享停车行为选择调查、综合体区位影响调查。 1、综合体停车设施供需调查 调查城市中心区多个综合体内不同性质用地的停车供需情况，具体包括调查不同用地位置、类型与面积、停车泊位供给数；采用走访调研方法，记录现有综合体的停车管理政策；采用入库调研和巡视调研方法，详细记录多个特征日内全天进出停车场的详细车辆信息。 2、停车用户的共享停车行为选择调查 提前编写制定停车用户共享停车行为选择问卷，采用走访问卷的方法，调查用户对于共享策略下的停车选择特征，问卷内容主要包括：停车用户个人属性信息、出行目的、停车时长、可容忍步行距离等。 3、综合体区位影响调查 通过实地踏勘等方法，调查中心区多个综合体在区位方面的相关信息，包括周边道路网络功能、结构服务水平、交通组织方式等。 2.2. 综合体停车调查分析 本文以福建省莆田市中心区的综合体为例，采用停车设施供需调查方法、建筑物与土地利用调查方法，对综合体进行了深入的停车调研。首先，分析综合体内居住、办公、商业娱乐等用地的现状停车需求，在研究时间层面的停车特征差异时，发现某综合体内居住用地和办公用地的停车需求在某些时间段内的特征恰好相反，分析结果如图1所示，错峰停车现象显著，在9:00~11:00、15:00~17:00时间段内，办公用地的停车数量较多，居住用地的停车需求恰相反，说明该综合体可以针对性的推行共享停车策略。 图1. 居住用地和办公用地的现状停车数量对比 分析综合体停车场使用者的调查问卷数据，如图2所示，29%的停车用户会到达多个不同功能的地块，这表明该综合体引入停车共享策略是合理的。另外由图3所示，74%的停车用户停车后到目的地的可接受步行距离在300米以内，其中绝大部分距离在100米至300米的范围，此结果表明停车泊位与目的地之间的步行距离是实施停车泊位共享的一个基本条件，如果推行共享停车策略，建议不同功能片区之间相距不超过300米。 图2. 停车后访问不同类型用地的数量 图3. 出行者对停车位与目的地之间的可容忍步行距离(单位：米) 2.3. 基于Logit模型的共享停车行为分析 综合体停车泊位使用者的停车选择是链接搜索决定过程 [ 7 ]，因此本文采用非集计的二项Logit建模，深入挖掘综合体停车用户的调查问卷数据，构建共享策略下的停车选择行为模型，分析各因子对用户选择共享停车模式的概率影响。停车用户调查问卷中的各种变量的定义和表示如表1所示。 Table 1 Parking selection behavioral factor 变量名 符号 定义 模型中的数量表示 Sex X1 性别 数字1代表男性，2代表女性 Trip purpose X2 出行目的 数字1~8代表8类不同的出行目的 Parking time X3 停车时长 数字1~5代表五类停放时长 (1 h以内，1~2 h，2~3 h，3~4 h，4 h以上) Building num X4 访问建筑物的数量 采用数字1~4代表访问建筑物的数量1~4种 Walking distance X5 可容忍的步行距离 数字1~5代表五类步行距离 (100 m以内，100~200 m，200~300 m，300~400 m，400 m以上) Accept X6 被调查者对共享停车的接受程度 数字1代表可以接受，0代表不能接受 表1. 停车选择行为因素表 首先，基于Logit建模后的Hosmer和Lemeshow检验结果如表2所示，整体的期望值与已观测值相接近，说明该模型的对于共享程度分析的拟合度较好，表3中的拟合度检验结果Cox & Snell = 0.678，Nagelkerkr = 0.871，数值与1差距较小，说明模型对于共享程度分析的拟合度较优。 Table 2 Randomness of Hosmer and Lemeshow test 共享程度 = 0 共享程度 = 1 总计 已观测 期望值 已观测 期望值 步骤 1 34 34.359 0 0.641 34 2 32 33.223 1 1.777 33 3 17 16.237 16 18.763 33 4 10 8.528 24 26.472 34 5 5 5.226 30 28.774 35 6 2 3.763 32 31.237 34 7 2 3.083 32 31.917 34 8 1 2.433 33 32.567 34 9 0 1.777 35 33.342 35 10 0 0.031 35 34.969 35 表2. Hosmer和Lemeshow检验的随机性表 Table 3 Form of test for fitting degre −2对数似然值 Cox & Snell R 2 Nagelkerkr R 2 20.804 0.678 0.871 表3. 拟合度检验性表 表4为共享行为选择模型预测的最终预测表，表中共享程度中的1代表用户会选择共享停车，0代表不会。在全部296份调查问卷中，有239例会选择停车泊位的共享，其中模型预测到有235例，正确率达98.3%，整体的准确率达92.2%。说明该模型对于用户共享出行选择的预测准确性较高。 Table 4 Model prediction accuracy tabl 已观测 已预测 共享程度 百分比校正 (%) 0 1 共享程度 0 38 19 66.7 1 4 235 98.3 总计百分比(%) 92.2 表4. 模型预测的准确率表 其次，在模型中对问卷中的影响因素进行显著性检验，显著性结果如表5所示，Sig. ≤ 0.05就说明该因子对于用户选择共享停车的影响显著性较强；表6为Logit分析模型的最终拟合结果，结果表明对于用户选择共享停车影响最大的两个因素为停车时长和可容忍步行距离(B值大于0)。 Table 5 Factor saliency tes 因素 性别 出行目的 停车时长 访问建筑物数量 可容忍步行距离 Sig值 0.937 0.648 0.001 0.564 0.002 显著性 不显著 不显著 显著 不显著 显著 表5. 因素显著性检验表 Table 6 Variables in the mode 变量 B S.E. Wals df Sig. Exp(B) 性别 0.032 0.411 0.006 1 0.937 1.033 出行目的 −0.034 0.076 0.208 1 0.648 0.966 停车时长 −0.612 0.119 2.011 1 0.017 0.035 访问建筑物数量 0.126 0.219 0.333 1 0.564 1.135 可容忍步行距离 −1.205 0.201 10.622 1 0.002 2.295 常量 4.095 4.679 9.527 1 0.002 933.123 表6. 模型中的变量值 最终建立共享策略下的综合体停车行为选择模型，如公式(1)所示。 P 1 = 1 − 1 1 + exp ( 4.095 − 0.612 x 3 − 1.205 x 5 ) (1) 接下来将停车时长和可容忍步行距离各分为五类，将五类停车时间和五类步行距离组合后代入公式(1)，计算不同场景下停车用户选择泊位共享的概率。结果如表7所示，5类停车时长中，用户停车时间在4小时以内选择共享模式的概率与步行距离的关系较大，距离越短选择共享的概率越高，4小时以上停放时间几乎不会选择泊位共享。停车时长在3个小时以内时，停车位与目的地之间步行距离在300米内选择共享的可能性较大，停车时长在2小时内时，步行距离在200米内选择共享的概率较高，本文建议综合体推行停车共享策略时，不同用地间的距离控制在300米内。