1. 停车需求分析考虑因素

需求分析的关键在于正确估计在实际交通运行中能够影响交通出行和停放特征的因素对产生停车需求的影响，主要从四个方面考虑，即停车政策、停车特征、城市特征、停车者特征。

城市停车政策方面主要包括城市交通发展模式的引导政策、城市交通需求管理政策、对交通设施使用政策和停车场收费政策等。

停车特征方面主要包括停车场容量、停车服务半径、停车空间分布、停车方式和停车场利用率等。

城市特性方面主要包括城市规模和性质，城市布局结构（不仅包括土地使用功能布局，还包括人口分布、就业水平等），城市车辆发展水平和城市交通构造等。

停车者特征方面主要包括停车者年龄和性别、停车者的收入水平和职业，以及停车者偏好等。

在停车需求分析时，不仅要考虑以上因素的现状水平，还应该考虑未来发展的趋势。

2. 停车需求分析与停车规划阶段划分

停车需求分析方法根据各自规划目标的要求，在对不同规划阶段数据输入进行综合分析的基础上确定。停车需求分析模型建立主要受需求分析目标和数据资料的限制，对于不同的分析目标和数据资料情况可以有不同的分析方法，建立不同的分析模型。停车供应和政策规划的要求是停车需求分析的根本出发点。按照停车规划的不同要求，不同停车规划阶段停车需求分析的内容不同。

1）总规划阶段

如果仅仅考虑停车用地在总用地分配中的比例，停车的需求分析就相对较简单，因不考虑停车的具体管理政策，停车的需求分析仅根据车辆出行端的分布估计各交通分区的停车需求。

2）分区规划阶段

如果在停车规划中要对停车设施的详细用地分配和停车管理政策进行规划（如确定停车用地的详细规模），则在规划中就应当考虑用地的利用率（停车场形式），相应的停车需求分析就要对车辆的不同停放方式进行估计。

3）详细规划阶段

如果在停车规划中要求对不同停车用地形式内部的用地停车管理的具体措施进行规划（不同的泊位数量），在停车分析中就相应地要求对不同车型的停车需求进行比较精确的估计。

3. 停车需求分析预测模型

根据停车需求预测的出发点及所需求的基本数据不同，停车需求预测模型主要有以下三类。

1）以土地利用与停车设施供需之间关系为基础的模型

该模型假设停车供需与土地利用之间存在某种关系，城市土地利用和车辆拥有短期内变化不大，停车和交通出行管理的政策基本一致。当交通出行的资料不完全，难以利用出行的需求进行停车需求分析时，可以采用这一类简化的方法进行停车需求分析。该模型应用简便，但由于此类方法无法预知出行的情况，因此只能作为交通变化不大的短时期的停车需求分析，难以应用于交通政策的评价和长期分析。

采用本方法不但要进行停车调查，而且要进行土地利用的调查。用地调查应根据建立回归模型的目的和数据要求设计调查方案，调查用地类型的划分应与可能获得的用地资料一致，避免数据处理和建立模型时出现不必要的误差；由于建模的样本要求足够多，因此，用地调查的数据量较大，相应的数据处理工作量也较大，成功地处理调查数据是直接影响本方法计算精度的最重要环节。

根据分析原理及考虑的土地利用率的不同，目前该类型模型有以下三类：

（1）停车生成率模型。

数学表达式如下：

式中：Pdi——第d年i区高峰时间停车需求量（车位）；

Rdij——第d年i区j类性质用地单位停车需求数量，即停车生成率；

Ldij——第d年i区j类性质用地的数量（土地面积、建筑面积、就业岗位或营业额）。

该模型需要确定Rdij，必须依靠广泛的调查资料才能够确定；同时，由于将各地块看作简单的单一用地性质，并将总停车需求看作各地块需求的简单相加，不考虑各区域之间的影响，这些基本假设脱离实际太大。因此，尽管它的计算相对简单，但在应用上存在很大的局限性。

（2）用地与交通影响分析模型。

该模型根据现有机动车拥有水平和现行交通政策所产生的停车需求与不同性质的建筑面积之间的关系、未来的用地发展规模，确定土地利用影响函数所产生的停车需求；同时，考虑未来机动车拥有水平和道路交通量的增长情况，确定高峰停车需求的交通影响函数；综合土地利用函数和交通影响函数，推算机动车高峰停车需求量。其基本的预测过程如图10-3所示。

图10-3　用地与交通影响分析模型基本的预测过程

模型可用式（10-2）表示。(www.daowen.com)

式中：Pi——规划i小区全日的停车需求；

f (xi)——停车需求的土地利用影响函数；

xi——第i种类型土地利用的规模，可用相应类型用地的建筑面积来表示；

f (γq)——停车需求的交通影响函数；

γq——区域内交通量的增长率。

该模型是停车产生率模型的扩展，虽然较好地兼顾了停车与土地利用、交通发展之间的关系，其分析与预测的结果要比停车产生率模型更为合理，但是具有与停车产生率规模类似的一些缺陷，因此在使用上也存在一定的局限性。

（3）土地利用模型。

该模型主要是基于停车需求与用地特性、雇员数量之间的关系来进行未来规划年的停车需求预测。其最基本假设：一个以商业为主的地区长时间停车需求是由雇员上班出行引起的，而短时间停车需求是由该地区进行的商业活动引起的。该模型是1984年由美国的莱文森（H.S.Levinson）提出并在新哈文（New Haven）区的综合交通规划研究中应用于停车需求预测。其数学表达式如下：

式中：di——第i区的停车需求；

AL——规划区域内长时间停车的停车总数；

As——规划区域内短时间停车的停车总数；

ei——第i区雇员数；

Fi——第i区零售与服务业的建筑面积。

该模型对数据的要求简单，预测的成本较低；但模型所需建筑面积和雇员数的准确性对模型的精度影响较大。通过模型的假设及模型的公式可以看出，该模型比较适用于用地比较单一，以商业服务为主的城区，对用地十分复杂的大城区的停车需求分析精度比较差。

2）以停车需求与机动车出行关系为核心的出行吸引模型

该类模型认为，停车需求的生成与地区的经济活动强度有关，而经济活动的强度又可用该地区吸引的机动车出行次数多少来代表。其预测的基本原理是确定停车需求泊位数与区域的机动车出行吸引量之间的关系。由于该类模型以机动车的出行作为停车生成的基础，考虑了停车是源于交通出行的基本特性，因此，在预测理论上比较合理，可用于近期和远期的停车需求分析预测。这一特点决定了利用该类模型时必须拥有较为完全的OD资料。对于已编制城市交通规划或开展其他专项交通研究并且有较完善的OD资料的城市，使用该类方法计算较为方便，而且所预测的结果精度相对来说比较高。以停车需求与机动车出行关系为核心的出行吸引模型的总体预测技术框图如图10-4所示。

图10-4　以停车需求与机动车出行关系为核心的出行吸引模型的总体技术框图

3）以相关分析法为核心的多元回归分析预测模型

该类模型主要认为，停车需求与城市经济活动、土地利用等许多因素之间存在某种关系，如下式所示：

式中：Pdi——第d年i区的高峰时间停车需求量（车位）；

Epdi——第d年i区的就业岗位数；

POdi——第d年i区的人口数；

FAdi——第d年i区的建筑面积；

DUdi——第d年i区的单位（企业）数；

RSdi——第d年i区的零售服务业数；

AOdi——第d年i区的小汽车保有量；

Kj——回归系数（j=0，1，2，3，…）。

上述模型是根据若干年所有变量的资料，用回归分析方法计算出其回归系数值，并需要经过统计检验。值得注意的是，在对未来进行预测时，须对模型中的参数K做适当的修正，才能符合未来情况的变化。

此外，如果分析过程中缺乏停车调查等资料，可以采用类比分析法，通过参照同类地区或城市停车调查参数或停车分析结论来分析预测所在地区或城市的停车需求。该分析方法简单，但仅能求得需求总量，而且准确率较低。