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景区停车场管理计划
关键词:公路运输管理 停车场规模预测 旅游出行交通量 停车需求预测
一、 前言
景区停车场规模预测是基于对景区未来停车需求进行合理预测的基础之上,对整个景区停车位的数量进行合理规划,以期有效疏导景区未来停车需求的过程。由于与城市内部停车需求有着本质的区别,景区停车需求预测和停车场规模预测流程及方法应区别于常规城市停车场规模预测。本文通过对景区停车需求特性的研究,对景区停车场规模预测方法进行了一定程度的探讨。
二、 景区停车需求的特点
出行停车需求是停车场的服务主体,其规模在一定程度上决定了停车场的规模及营运状况。依据车辆出行目的的不同,我们可以将景区内出行车辆划分为以下两种类型:一,以旅游观光为主要目的的旅游出行交通量;二,以满足日常生活需要、公务往来为主要目的的地方出行交通量即非旅游出行交通量。对应于不同类型交通量,景区停车需求同样可以划分为两大类,即旅游出行停车需求和非旅游出行停车需求。另外,根据停车时间长短的不同,旅游出行停车需求仍可分为短时停车需求和长时停车需求两类,其中短时停车需求多为游客参观景区时所引发的较短时间停车需求,而长时旅游出行停车需求是指游客入住接待中心休息时所引发的长时间停车需求。
根据实地调查,可大致归纳出景区停车需求具备如下特征:
1)、出行目的较为单一,旅游出行停车需求多以外出旅游所引发,而非旅游出行停车需求多为公务出行所致。
2)、旅游出行停车需求直接受到景区接待能力、开放时间、游玩时间等因素的影响,其数量取决于景区内游客规模,而非旅游停车需求规模较为固定,一般与地区车辆出行强度密切相关;
3)、旅游出行停车需求中,短时停车需求多分布于景区周边,长时停车需求则集中于接待中心周边区域,而非旅游出行停车需求大多集中于主要城镇内及景区管理中心等地;
4)、非旅游出行停车需求规模较为稳定,而旅游出行停车需求则随着景区内游客数量的变化出现较大幅度的波动。就一般景区而言,旅游接待人数存在明显的高峰,因此旅游出行停车需求同样表现出较强的季节不均衡性;
5)、景区旅游出行停车需求具明显的可控性。通过景区多种诱导设施及时发布各景点停车信息,可适时调整游客出行计划和行程安排,从而在一定范围内调节景区旅游停车需求的分布及规模。
常规城市停车场规模预测工作首先需要开展大范围停车调查,结合规划项目所在区域的土地利用情况、社会经济特征等因素,建立预测模型计算得到区域内可能的停车需求规模,并由此规划该区域停车设施的供给情况。整个预测过程侧重于利用模型计算区域未来停车需求的潜在总量,然后考虑区域停车设施的供给规划。由于城市停车需求不仅总体规模较大、出行时间较为集中,而且个体之间出行目的、停车动机、停车特性也存在着较多不同,并且具备较强的不确定性,因此难以从总量上进行合理把握。相比之下,景区停车场规模预测研究区域范围跨度较大,从接待中心到各个景点以及自然集镇,不仅土地开发利用类型不一样,同时各自交通出行强度也有着显著差别,按照常规预测方法进行计算能够借鉴的预测模型不多,且参数难以取定,以此预测其未来停车需求的总体规模可信度如何还有待进一步验证。另外,鉴于景区停车需求具备较强的可控性,确保在一段时间内保持景区停车车位数在总量上存在一定程度的富余对于景区日常营运而言是极为重要的。由此可见,在预测阶段对景区停车场规模进行总量控制对于整个规划工作而言有着特殊的意义。由于景区停车需求的出行目的较为单一,在类型上可以进行较为简单的划分,景区停车需求相比城市停车需求更容易从总量上进行把握。基于以上考虑,我们采取了有别于城市停车场规模预测的方法对景区,改进了停车需求预测的部分环节,突出了预测过程中“总量控制”的特点。
下面将结合神农架景区停车场规模远期预测(2020年)为例对本文讨论的方法进行说明。
三、 景区停车场规模预测
(一)、景区停车需求预测
采用分类预测的方法,即分别预测非旅游出行停车需求与旅游出行停车需求:鉴于旅游出行停车需求与景区接待游客之间有着较强的相关性,旅游出行停车需求预测中首先依据规划预测得到计算期进入景区的游客人数,并以此为基础对未来景区旅游出行交通量进行预测,然后得到各景点旅游停车需求规模;非旅游出行停车需求预测则主要参照景区内地方车辆的出行强度进行。以下具体进行说明。
1、旅游出行停车需求预测
旅游出行停车需求的主体是旅游出行车辆,其规模显然取决于景区接待的游客数量。因此,首先对景区未来接待游客数量进行预测,然后结合对未来景区接待游客的出行方式分析,从而确定未来景区由旅游出行而引发的交通量规模,并以此计算得到景区未来停车需求规模。
图1 旅游出行停车需求预测流程图
1)、景区未来接待游客预测
景区未来接待游客受到诸多条件限制,如自身接待能力、景区最大容纳能力等。景区未来接待游客最大容量是指仅仅考虑自身的接待能力的条件下,景区所能容纳游客的最大数量,也就是说,景区未来可能接待游客规模的最大值,其实际接待的游客人数必然低于此标准。可见,景区最大容纳能力可作为未来景区接待游客规模预测的重要控制指标。景区未来接待游客最大容量指标一般可参考相应的景区规划报告。
查阅相关报告发现,在满足可持续发展的条件下,神农架景区最大游客容量约为160万人次/年。参考以上规模,同时考虑自身发展的前提下,预测2020年神农架景区接待游客为150万人次/年。考虑到旅游出行具备明显的季节性或时段性特征,旅游旺季或高峰期旅游出行呈现出行强度大、交通量水平高的特点,届时将对景区停车设施提出更高的要求。为此,我们考虑了以景区旅游接待高峰日规模作为计算主要依据指标,以期在最不利的情况下能够实现景区停车设施供给稍有富余。神农架林区在高峰日以及年均日接待游客的规模,具体结果见表1,其中高峰日出行规模是参考我国现行节假日管理制度下景区游客高峰日出行规模占全年出行总量的比率计算得到。
表1 未来神农架林区游客接待人数
年均日接待游客 高峰日接待游客
旅游人次(人/日) 4110 10446
2)、进入景区未来接待游客出行方式预测
游客未来进出景区的出行方式在一定程度上决定了景区的交通供给状况,其预测的分析过程更具备宏观性,是对景区未来可能的出行方式的发展趋势进行整体把握,主要考虑各出行方式的分担情况。采用交通量预测“四阶段法”中的方式分担预测模型进行预测是通常考虑的方法之一,但以上方法中方式分担预测模型如Logit模型、Probit模型等一般需要通过本区域或者类似区域出行个体调查数据进行标定。考虑到景区游客来自区域更为广泛,出行个体之间的差异相对更大,采用统一标定的预测模型对景区未来接待游客出行方式进行预测难以具备广适性。基于以上考虑,在进行神农架出行方式分担预测时,采用了类比分析与趋势预测相结合的方法进行预测。即在收集得到景区内部出行方式统计数据的基础上,结合类似发展较快的景区相关数据,对景区未来出行方式构成进行预测。具体计算结果见表2。
表2 神龙架林区交通运输方式分担预测结果
出行方式 搭乘汽车 自驾车 搭乘飞机 搭乘轮船
各方式
分担 人数(万人/年) 78.8 48.7 16.7 5.8
分担比率(%) 52.51% 32.48% 11.12% 3.89%
3)、景区未来旅游出行停车需求预测
根据景区未来接待游客规模预测与景区未来接待游客出行方式分担预测结果,可以大致换算得到未来一段时期内景区旅游出行车辆的规模。对应于不同出行方式,最终游玩景区所采用的交通运输工具也是不一样的。如自驾车中必然是小客车占据了很大比重,而其他方式则以中大型客车为主。据此,参考其他已有景区现有资料,确定不同出行方式各交通运输方式构成比率,并结合景区主要运输车辆的核定载量及实际载量进行抽样调查,确定各类车型实载率,最终参照以下计算公式得到未来景区由旅游出行引发的交通量规模。
其中:
V ——景区旅游车辆总数;
A —— 旅游人数;
Ti —— 第i种公路出行方式分担率;
Ci—— 第i种公路出行方式核定座数;
Pi—— 第i种公路出行方式实载率;
常规停车需求预测中应有驶入率或者停车率对交通量可能存在停车需求进行测算,但对于景区而言,大部分旅游出行需求都是必须停靠每一个主要景点,同时必须在固定地点休息足够的时间。因此,就某种程度而言,以上旅游出行交通量的停车率是100%。在预测得到一段时期内景区未来旅游出行交通量之后,结合景区景点分布特征以及路网布局特点便可进行景区未来旅游出行车辆分布情况预测,并在此基础上得到各个景区及接待中心的停车需求情况。计算中,我们以长时旅游停车需求规模测算主要接待中心旅游停车需求的大致规模,而以短时停车需求测算各景点旅游停车需求的规模。
具体结果见表3。
表3 停车需求预测结果
景区主要景点 短时停车需求 接待中心 长时停车需求
神农顶景区 1484 木鱼镇 1187
红坪画廊景区 1484 松柏镇 712
燕天景区 1484 红坪镇 475
神农坛景区 1484 其它接待中心 593
其它景点 679
值得注意的是,对于大部分独立景区而言,旅游者在景区的停滞时间可能长达数日,从而增加了景区停车设施的服务强度。滞留时间过长对停车需求的影响主要集中在长时旅游出行停车需求方面。由于景区参观具备明显的一次性,在合理安排行程的情况下游客一般不会在各景点内重复多次停车。因此,游客在景区滞留时间延长对于短时旅游出行停车需求的影响不大。相反,由于需要返回驻地休息,游客在景区停留时间越长,长时停车需求也就相应越大,甚至于随着时间的延长而成倍数增长。按照年均日需求计算,游客在景区停留时间多延长一天,其在景区的长时停车需求也相应增加一倍。根据相关旅游规划预测,游客在2020年神农架景区滞留时间接近2天(两昼一夜),为此我们对景区长时旅游停车需求结果予以调整。
2、非旅游出行停车需求预测
非旅游出行停车需求的主体是为满足生活在景区内部的人们日常生活、工作需求所引发的出行停车需求。相对于旅游出行停车需求临时性与不均衡性而言,非旅游出行停车需求规模非常稳定更具备长期性。由于非旅游出行停车需求是针对地方出行而言,其规模与地方车辆出行强度有着密切的联系,而地方车辆保有量应该是衡量以上指标的重要参数。车辆保有量是衡量地区交通出行强度的重要指标,其在一定程度上也反映了该地区较为稳定的停车需求大致规模。所谓大致规模是指除旅游车辆外,每天仍然存在了大量以其他目的进入神农架的车辆(非过境车辆),如办公、走亲访友等,同样存在着一定规模的停车需求。考虑到公路出行一般存在着较为明显的对称性,因此预测中近似认为出于以上目的进出神农架的出行车辆在规模上保持着大致相当。如此以来,利用车辆保有量便能够大致衡量该地区地方交通量停车的规模。
神农架近年来车辆保有量数据如表4。
表4 1995年~2002年神农架车辆保有量
年份 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003
车辆保有量(辆) 292 320 320 346 346 636 996 996 996
根据以上统计数据,结合神农架未来经济发展速度以及人口增长比例等,利用多种回归模型预测方法得到神农架2020年车辆保有量为2246辆,并以此计算得到景区长时停车需求大致规模,详见表5。
表5 地方交通量停车需求
主要城镇 停车需求(车次)
松柏镇 1267
木鱼镇 555
红坪镇 185
其他 239
合计 2246
(二)、景区停车场规模计算
在得到景区停车需求规模之后,便可根据不同车型停车需求进行景区停车场规模的计算。由于停靠时间较长,长时旅游停车需求及地方交通量停车需求应保证其与停车位数之间一一对应,即长时旅游停车需求及地方交通量停车需求的总体规模即对应了未来景区满足以上需求所需要的车位数。短时旅游停车需求则由于保持着较高的周转率,其停车需求与停车位数之间应有所转换。
短时停车需求场地规划借鉴了现有停车位数计算的方法,并对其中部分参数进行了修改。考虑到景区接待时间有限以及各个景区游玩时间的不同,我们将周转率指标用作景区开放时间与游客平均游玩时间的比值作为替代,具体公式如下。
其中:
——特征年j所需的短时停车车位数(辆/日);
——特征年j的预测交通量(辆/日);
——特征年j,景点的开放时间长度(小时),即景点
——游客在景区某一景点的停留时间(小时)。
根据以上公式,同时结合不同类型预测结果,整理得到神农架景区未来停车场规模预测指标,具体见表6。
表6 神农架林区停车场车位数规划
类别 地点 规划的停车位数(个)
接待中心
木鱼镇 2454
松柏镇 1267
红坪镇 660
其它接待中心 832
合计 5213
风景区
神农顶景区 594
红坪画廊景区 223
燕天景区 297
神农坛景区 223
其他景区 136
合计 1473
四、 结语
本文叙述的预测方法更多的是从宏观上对景区停车需求的大小进行预测、估算,为景区停车场规模预测提供了一种极具操作性的规划方法。本文论述的方法充分体现了景区作为旅游城市与其他普通城市在停车需求特性上的差别,并着力从总量上对景区未来停车需求进行预测。虽然采用以上方法存在着部分车辆重复计算可能,但对于景区停车场总体规划而言,其预测精度是可以达到预期效果的。
参考文献
[1]《日本高速公路设计要领》,西安陕西旅游出版社,交通部工程管理司译,1991
[2]《停车场规模预测设计与管理》,人民交通出版社,关宏志 刘小明,2003.9
【作者简介】
高 波 湖北省交通规划设计院 工程师 83466456 http://cankao.gcw818.com
兰志雄 湖北省交通规划设计院 正高职高级工程师 83466468 http://cankao.gcw818.com
作者所属协会:武汉土木建筑学会交通规划学术委员会
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