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地球信息科学学报 >

2017 , Vol. 19 >Issue 10: 1287 - 1297

DOI: https://doi.org/10.3724/SP.J.1047.2017.01287

地球信息科学与应用技术

基于地理国情监测数据的城市停车位与潜力估算方法研究

  • 胡华龙 , 1 ,
  • 李建松 1 ,
  • 蒋子龙 , 1, * ,
  • 秦思娴 2 ,
  • 程琦 2 ,
  • 邵炜璇 1
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  • 1 武汉大学遥感信息工程学院,武汉 430079
  • 2 武汉市测绘研究院,武汉 430022
*通讯作者：蒋子龙(1986-),博士,讲师,主要从事区域规划与可持续发展、社会人文地理国情监测研究。E-mail: jiangzl@whu.edu.cn

作者简介：胡华龙(1989-),博士生,湖北武汉人,主要从事地理空间信息建模与可视化、地理国情监测研究。E-mail:

收稿日期: 2017-04-12

  要求修回日期: 2017-07-11

  网络出版日期: 2017-10-20

基金资助

国家自然科学基金项目(41501139)

中央高校基本科研业务费专项资金项目（2042016kf0066）

收起

An Approach of Estimating the Parking Spaces and Parking Potential in Urban Areas Based on Monitoring Data of National Geographic Conditions

  • HU Hualong , 1 ,
  • LI Jiansong 1 ,
  • JIANG Zilong , 1, * ,
  • QIN Sixian 2 ,
  • CHENG Qi 2 ,
  • SHAO Weixuan 1
Expand
  • 1 School of Remote Sensing and Information Engineering, Wuhan University, Wuhan 430079, China
  • 2 Wuhan Geomatics Institute, Wuhan 430022, China
*Corresponding author: JIANG Zilong, E-mail:

Received date: 2017-04-12

  Request revised date: 2017-07-11

  Online published: 2017-10-20

Copyright

《地球信息科学学报》编辑部 所有
Fold

摘要

随着汽车拥有量的持续高速增长,城市停车问题日益严重。开展城市停车位与停车潜力估算,对政府部门制定停车规划,缓解停车矛盾具有重要意义。目前统计数据汇总及实地调查框架下的停车位与停车潜力调查方法,难以及时、全面地反映城市停车设施供应情况。为此,在GIS技术支持下,结合地理国情监测数据,以及交通、测绘等部门专题数据和高分辨率航空遥感影像,提出了一种估算城市停车位和停车潜力的方法。该方法首先利用地理国情监测数据提取地面停车场以及居住小区、机关企事业单位内部的道路和硬化地表;然后,根据停车场形状指数构建地面停车位估算模型,并结合配建停车位调查数据实现停车位的整体估算;最后,基于道路宽度条件,定义路边停车潜力估算模型,并结合形状指数设计硬化地表停车潜力估算方法。以武汉市主城区为研究案例区,估算并评价了停车位的实际和潜在供应能力,得出了基本车位缺口,并据此提出缓解停车矛盾的建议。实验结果显示,该方法对案例区内15个典型停车场的车位估算准确率都大于82.6%,具有较好的估算精度,适用于城市停车位与停车潜力估算。本研究成果可为合理使用地理国情监测数据进行城市停车资源估算和规划提供有效方法和科学依据。

关键词： 地理国情监测; 停车位; 停车潜力; 基本车位缺口; GIS; 武汉市主城区

本文引用格式

胡华龙 , 李建松 , 蒋子龙 , 秦思娴 , 程琦 , 邵炜璇 . 基于地理国情监测数据的城市停车位与潜力估算方法研究[J]. 地球信息科学学报, 2017 , 19(10) : 1287 -1297 . DOI: 10.3724/SP.J.1047.2017.01287

Abstract

With the sustained and rapid growth of car ownership, the parking problem in urban areas has become increasingly serious. Estimating parking spaces and parking potential in such areas is of great importance for government departments to make parking planning and ease parking contradiction. However, the current survey method of parking spaces and parking potential under the framework of statistical data collection and field investigation is difficult to reflect the supply situation of parking facilities in a timely and comprehensive way. Using GIS technologies, a method of estimating parking spaces and parking potential in urban areas is proposed based on four kinds of data sources: the monitoring data of national geographical conditions, the thematic data from the department of transport and geomatics, and the aerial remote sensing image with high resolution. Firstly, ground parking lots and roads, impervious surface in residential districts, government agencies, enterprises, and public institutions are extracted by using monitoring data of national geographic conditions. Then, the estimation model of the ground parking spaces is constructed with parking lot shape indices, and combining with the survey data of accessory parking space, the total number of parking spaces is estimated. Finally, the estimation model of the curb parking potential is defined with constraint conditions of the road width. Also, the estimation method of the impervious surface parking potential based on shape indices is designed. Taking urban built-up areas in Wuhan as a case, this study estimates and evaluates the actual and potential supply capacity of parking spaces, obtains the basic parking gap, and presents suggestions for easing parking contradiction. The experiment results show that this method has a preferable estimation accuracy which is greater than 82.6% over 15 typical parking lots sampled in the studied area, and is suitable for urban parking spaces and parking potential estimation. Overall, this study can provide an effective method of applying monitoring data of national geographic conditions to estimate urban parking resources and make parking planning in a scientific way.

Key words： monitoring of national geographical conditions; parking space; basic parking gap; parking potential; GIS; urban built-up areas in Wuhan

1 引言

近年来,随着社会经济的发展和城镇化进程的加快,中国民用汽车拥有量持续高速增长。据统计,1995-2016年,中国民用汽车拥有量由1040万辆增加到19 440万辆,年均增长率高达14.96%。2012年,中国民用汽车拥有量更是首次突破1亿辆大关[1-2]。这种“井喷式”的汽车增长趋势给城市交通和停车带来了很大困难。根据住建部《城市停车设施规划导则》确定的城市停车位供给总量（人口规模大于50万的城市,停车位供给总量应控制在汽车保有量的1.1-1.3倍之间）,中国大、中型城市停车位供应不足的现象普遍存在,由此引发的“停车难,停车乱”已成为制约中国大、中型城市正常发挥城市功能的瓶颈之一。自2014年下半年以来,中国部分大型城市（如北京、天津、重庆、南京、武汉等）陆续出台政策,积极推动居住小区和机关企事业单位利用内部空地进行挖潜扩容,并鼓励其在满足自身需求的前提下对外错时开放停车位,以缓解周边区域的“停车难”问题。但由于缺乏对停车资源的充分调查和整体规划,挖潜停车的成效欠佳。
针对日益严峻的城市停车问题,已有研究大致可分为2类：① 研究停车设施的规划与布局,包括建筑项目停车配建指标的制定[3-6]、公共停车场的选址和停车位规模预测[7-11]、路边停车位的设置和规模控制[12-15]等;② 关注停车配套政策的制定与评价,如城市停车发展政策的制定[16-18]、停车收费政策的评价[19-20]等。以上研究通过对停车设施的规划、建设及发展管理等方面的探讨,为缓解城市停车矛盾提供了重要依据。然而,合理规划布局挖潜停车设施的前提是准确掌握城市已有停车位及其缺口的分布状况。目前,城市已有停车位及其缺口的分布状况主要通过政府相关部门统计数据的汇总以及实地调查得到。这种传统方法周期长、成本高、劳动强度大、涉及部门多,并且调查范围有限,无法及时、全面地反映城市停车设施的供应情况。
地理国情监测作为新时期测绘地理信息领域的重要发展方向,在国家和区域发展战略与规划中起着重要作用[21]。近年来,随着全国地理国情监测第一次普查工作的完成,国内已有部分学者开始利用国情普查成果,对资源开发与保护[22-23]、城市规划与发展[24]、基本公共服务[25]等监测专题进行研究。由此可见,地理国情普查与监测数据已成为当前用来对大范围区域的自然资源和人文信息进行动态性和全面性调查分析的重要数据基础。鉴于此,本文结合交通、测绘等部门的专题数据和高分辨率航空遥感影像,在GIS技术支持下,提出了一种基于地理国情监测数据的城市停车位与停车潜力估算方法,并以武汉市主城区为研究案例区验证了该方法的可行性及有效性。这是首次利用地理国情监测数据分析城市停车位供求现状,并估算停车潜力的尝试,以期为今后开展类似研究提供有益的方法和案例借鉴。

2 研究区概况与数据源

2.1 研究区概况

本文采用的研究案例区为武汉市主城区,具体如图1所示,范围包括江汉区、武昌区的全部,江岸区、硚口区、汉阳区、青山区、洪山区、东湖生态旅游风景区的大部分以及武汉经济技术开发区和东湖新技术开发区的部分地区,总面积约681.5 km2,常住人口609.4万余人。“十二五”期间武汉市汽车拥有量出现爆发式增长,2015年汽车拥有量达到197.78万辆,较2010年末的80.78万辆增长1倍以上,年均增长率高达19.6%[26]。随着汽车拥有量的迅速增加,武汉市主城区的停车问题日渐突出。据武汉市城建委、城投公司不完全统计数据,2015年武汉市停车位约135.6万个,相较于197.78万辆的汽车拥有量,基本车位缺口达62.18万个[26]。
Fig.1 The study area

图1 研究区域

2.2 数据来源及预处理

本文所用的相关数据主要包括以下4部分：
（1）2016年武汉市地理国情监测数据
地理国情监测数据来自武汉市测绘研究院。实验过程中借助其中的地表覆盖分类数据（LCA层）和城镇综合功能单元（BUCA层,包括居住小区、工矿企业、单位院落等）对研究区域内停车位和停车潜力进行估算。首先,利用LCA层属性项中的地理国情信息分类码（CC）和ArcGIS提取研究区域内的所有停车场（CC=0713）图斑,作为估算停车场车位数的数据基础。然后,在提取BUCA图斑的基础上,将LCA层的无轨道路路面（CC=0601）和其他硬化地表（CC=0719）与BUCA图斑所在图层进行求交操作,得到BUCA图斑内的道路和空地,其中具备停车条件的内部道路和空地即为估算停车潜力的数据基础。但由于LCA与BUCA层在部分位置的边界不重合,因此还需人工检查并删除BUCA图斑内部来自LCA层的细碎图斑。
（2）2002-2013年武汉市配建停车位调查数据
配建停车位调查数据来自武汉市交通发展战略研究院,其属性表参见表1。其中,机动车泊位字段通过地面、地下、室内以及其他泊位数等字段的数值总和赋值。在数据预处理阶段,首先为BUCA图层添加“配建泊位数”和“cc_flag”2字段,其中“cc_flag”字段表示BUCA图斑是否被配建停车位调查数据图斑完全覆盖;然后,以某BUCA图斑为参考,利用ArcGIS提取质心落入该BUCA图斑内部的配建停车位调查数据图斑,并将其机动车泊位字段数值赋值至对应BUCA图斑的“配建泊位数”字段;最后,对2类图斑进行空间叠加分析,并计算其空间重合率。当空间重合率大于95%时,即可将该BUCA图斑的“cc_flag”字段赋值为1。对于某BUCA图斑,如果其“cc_flag”字段被赋值为1,则删除其内部停车场图斑,以免重复计算其内部地面停车场的车位数。
Tab.1 Examples of attribute table of accessory parking spaces survey data

表1 配建停车位调查数据属性表实例

对象ID *** 地面泊位数 地下泊位数 室内泊位数 其他泊位数 机动车泊位 ***
1 *** 0 0 0 0 0 ***
2 *** 296 373 0 0 669 ***
（3）2015年武汉市航空遥感影像
航空遥感影像来自武汉市测绘研究院,地面分辨率为0.5 m。本文对航空遥感影像的利用分 2个层面。首先,由于地理国情监测数据中房屋建筑区（一级分类码CC=0500）的采集指标为图面最小图斑对应实地面积1600 m2,因此其内部采集的道路和硬化地表面积远小于实际情况,直接对此类BUCA图斑估算停车潜力,会导致估算值偏小。其次,虽然研究区域内的停车场主要是小型车停车场,但也有部分中、大型车停车场,如果都按小型车停车场估算车位数会导致停车位数量估算值偏大。因此在数据预处理阶段,首先为停车场图斑所在图层添加“cat”字段,同时辅以航空影像对停车场图斑的停放车型进行人工判读。对于停放小型车的停车场图斑,将其“cat”字段赋值为1;而对于停放中、大型车的停车场图斑,将其“cat”字段分别赋值为2、3。然后,采用人工勾绘的方式对房屋建筑区类BUCA图斑内部宽度大于3 m的道路和对应实地面积大于500 m2的硬化地表进行提取,最终得到细分后的BUCA图斑。
Fig. 2 Flowchart of estimation and analysis of the number of parking spaces and parking potential

图2 停车位数量与停车潜力估算与分析流程图

（4）2016年武汉市250 m人口数据格网化成果
人口数据格网化成果来自武汉市测绘研究院,其属性表参见表2。表2中,Id为格网的编号,sum_pop为格网内常住人口总数。本文将在借助人口格网数据估算研究区域内不同地区的汽车拥有量的基础上,对其停车位供应情况进行初步评价,并结合停车潜力估算结果在宏观上为研究区域内停车设施规划提供决策依据。
Tab. 2 Examples of attribute table of population grid data

表2 人口格网数据属性表实例

Id sum_pop/个 ***
849 23.89 ***

3 研究思路与方法

3.1 研究思路

为了方便描述停车位数量与停车潜力估算方法,本文首先引入划线停车位与挖潜停车位2个概念。其中,划线停车位是对研究区域内建筑物配建停车位,以及地理国情监测数据中采集的地面停车场内的停车位的统称;而挖潜停车位则是指城镇综合功能单元内部具备停车条件,但尚未施划泊位标线的路边和闲散空地上的“潜在”停车位。本文对研究区域内划线车位数与挖潜车位数的估算过程如图2所示。首先,对所有在数据预处理阶段提取的停车场图斑进行划线车位数的估算。然后,对研究区域内所有BUCA图斑的“cc_flag”字段进行检验,对“cc_flag”字段为0的BUCA图斑,直接估算其内部道路和硬化地表的挖潜车位数;对“cc_flag”字段为1的BUCA图斑,则在读取其“配建泊位数”字段的基础上,估算挖潜车位数。最后,统计研究区域内不同地区的划线车位数和挖潜车位数,并对其空间分布进行分析,其中划线车位数为“配建泊位数”调查结果和地面停车场划线车位数估算结果2部分数据的汇总。

3.2 停车场划线车位数估算方法

在估算过程中,本文事先对研究区域内的停车场进行人工判读,发现按停车场形状特征的不同可将其分为不规则块状停车场、直线型带状停车场和折线型带状停车场3类,具体举例如图3（a）-（c）所示。
Fig. 3 Three typical examples of parking lot

图3 3种类典型停车场示例图

与块状停车场不同,地理国情监测数据中采集的带状停车场不包括车辆进出通道和内部行车通道,因此不能用相同方法估算两类停车场的划线车位数。本文通过分析3类停车场的形状特征,首先使用以下2个形状指数对其进行识别。
（1）最小外接矩形宽度WMER。如图3（b）所示,直线型带状停车场在WMER特征上与另两类停车场表现出很大的差异,其WMER特征值明显小于另两类停车场,因此首先使用WMER特征对其进行识别。基于大量采样验证,本文将WMER<9的停车场图斑归为直线型带状停车场。
（2）充满度F。不规则图斑的充满度定义为图斑面积S与其最小外接矩形面积SMER之比,即F=S/SMER。通过对比图3（a）与图3（c）很容易看出,折线型带状停车场的F特征值明显小于不规则块状停车场,因此F特征适合于在首次识别的基础上再次对剩余停车场图斑进行区分。通过大量采样验证,本文将F<0.45的停车场图斑归为折线型带状停车场。
理想简化后的矩形结构停车场平面布局如图4所示,结合住建部《城市停车设施建设指南》中规定的城市停车设施建设标准及武汉市本地实地调查,相关设计参数（对应小型车垂直式停车）如表3所示。特别要注意在估算车位数时,需按表3所列换算系数将小型车的车位数换算成实际停放车型的车位数。
Fig. 4 Illustration of layout of rectangular structure of parking lots

图4 矩形结构停车场平面布局示意图

Tab. 3 Designed parameters of parking lots of rectangular structure parking lots

表3 矩形结构停车场设计参数

停车位长/m 停车位宽/m 进出通道/m 行车通道/m 小型汽车换算系数 中型汽车换算系数 大型汽车换算系数
6.0 3.0 5.0 5.0 1.0 2.0 2.5
为了使车辆能够自由出入停车场,停车场内部都设置了一个车辆进出通道和一定数量的内部行车通道,因此如果直接用停车场占地面积除以单个车位面积的方式估算车位数将导致估算值偏大。为了更加准确地估算停车场内部车位数,本文设计了一种基于“拓展停车位”的车位数估算方法。“拓展停车位”如图4中的红色矩形框所示,既包含停车位本身的占用空间又包含行车通道的占用空间,可在除去车辆进出通道的停车场空间内无间隙排列,并且能够保证与原有停车位数量相等,从而简化了车位数的估算过程。设矩形结构停车场的面积为Sp,宽度为Wp,则其内部划线车位数Npl可由下式估算：
N pl = S p - 2 × 5 × W p 25.5 × 1 η （1）
式中：为下取整函数;η为车型换算系数。对于不规则块状停车场,则其划线车位数估算方法为：
N pl = S MER - 2 × 5 × W MER 25.5 × F η （2）
式中：F为停车场图斑的充满度;SMER、WMER分别为其对应最小外接矩形的面积和宽度。对于带状停车场而言,由于不需要考虑其车辆进出通道和内部行车通道,可直接由式（3）估算其划线车位数,其中S为带状停车场图斑面积。
N pl = S 18 （3）

3.3 路边挖潜车位数估算方法

设置路边停车位是一种在道路通行能力有余力的情况下,利用道路空间缓解停车问题的简便方法。但由于路边停车位的存在会减少道路的有效宽度,进而对行人、车辆的通行产生影响,因此路边停车位的设置对道路宽度具有较高要求。本文结合文献[12]以及实地调查,认为容许设置路边停车位的最小道路宽度条件如表4所示。
Tab. 4 Minimum road width standards of setting roadside parking spaces

表4 容许设置路边停车位的最小道路宽度条件

道路宽度/m 路边停车方式
<5 禁止停车
5~9 容许单侧停车
>9 容许双侧停车
由此可见,在对某BUCA图斑内部的路边挖潜车位数进行估算前,首先需要对其内部道路的宽度进行估算,具体步骤为：
（1）将该BUCA图斑内部的道路图斑转换为线要素,并在人工删除道路线要素末端封口的基础上,用ArcGIS提取道路中心线,最终提取结果见图5（a）。
（2）设经过步骤（1）在该BUCA图斑内存在M个道路面要素,并且在道路面要素Pi内得到N条中心线,IDstart和IDend为中心线lj起点和终点折点的编号。以lj上一点(x, y)为圆心,以r=30为半径做圆,并与过该点且与lj垂直的直线交于A、B两点,如图5（b）所示。其中,(x, y)的计算公式为：
x = x I D start + I D end 2 y = y I D start + I D end 2 （4）
如果 x I D start + I D end 2 = x I D start , y I D start + I D end 2 = y I D start ,则(x, y)由下式计算：
x = x I D start + x I D end 2 y = y I D start + y I D end 2 （5）
（3）过A、B两点构造线要素,并通过与道路面要素Pi进行求交操作得到C、D两点,C、D两点间的距离即为中心线lj所在路段的宽度WRseg。
结合表4所示最小道路宽度条件可知,该路段的路边挖潜车位数N的具体估算公式为：
N = 0 , W Rseg < 5 L j 6 , 5 ≤ W Rseg ≤ 9 2 × L j 6 , W Rseg > 9 （6）
式中：Lj为中心线lj的长度。因此,该BUCA图斑的路边挖潜车位数Nppl可由下式直接计算：
N ppl = ∑ i = 1 M ∑ j = 1 N N ij （7）
式中：Nij为第i个道路面要素内第j条中心线所在路段的路边挖潜车位数。
Fig. 5 The process of road width estimation

图5 道路宽度估算过程

3.4 硬化地表挖潜车位数估算方法

通过事先对研究区域内的硬化地表进行人工判读,发现其中既包含直线型道路、折线型道路和路网,也包含大小不等的不规则空地。因此本文在使用最小外接矩形宽度WMER和充满度F等形状指数对硬化地表图斑进行识别的基础上,对其中的不规则空地采用3.2节中的方法估算其挖潜车位数,对其中的道路采用3.3节中的方法估算其挖潜车位数,具体步骤为：
（1）由于折线型道路和路网的F特征值明显小于另两类图斑,因此本文首先将F<0.45的不规则 图斑识别为折线型道路和路网,并对识别结果进行标记。
（2）使用F特征和WMER特征再次对剩余图斑进行区分。基于大量采样,本文将F>0.8且WMER<15的图斑归为直线型道路,而将剩余图斑归为不规则空地,并对识别结果进行标记。
（3）对经过步骤（1）-（2）识别得到的道路图斑进行核查,将识别错误的道路图斑标记更正为不规则空地,同时采用人机交互的方式提取识别正确的道路图斑的中心线。
（4）分别估算不规则空地图斑和道路图斑的挖潜车位数,并将两部分数据汇总作为最终的硬化地表挖潜车位数估算结果。

4 实验结果与分析

4.1 划线车位数估算模型精度验证

本文利用案例内15个停车场的车位数实测数据对划线车位数估算模型的估算结果进行了验证。由于不同停车场的空间和车位设计存在差异,加上地理国情监测数据采集过程中的图斑归并处理,划线车位数的估算结果与实测值间存在误差是难免的。本文按式（8）对估算误差进行计算：
Error = N pl - N real N real （8）
式中：Npl表示停车场划线车位数的估算结果;Nreal 表示停车场划线车位数的实测值。计算结果如表5所示。
由表5可知,在15次验证中,估算误差在2.3%~17.4%之间浮动,处于较稳定状态。这表明本文设计的估算模型具有较好的可靠性,适用于研究区域内停车场划线车位数的估算。
Fig. 5 Accuracy testing results for the estimation of the number of lineate parking spaces

表5 划线车位数估算的精度验证结果

停车场位置 划线车位数估算值/辆 划线车位数实测值/辆 估算误差/%
滨水香苑 37 32 15.6
森林小镇 89 80 11.3
辛鑫绣城 51 45 13.3
馨乐庭服务公寓 104 91 14.3
银河苑公寓 25 22 13.6
长城建设坐标城 44 38 15.8
武汉中央文化旅游区(住宅和商业区) 188 213 11.7
武汉理工大学(南湖校区) 110 118 6.8
湖北省新华书店集团 38 36 5.6
教育考试沙湖考试基地 101 86 17.4
东湖大厦 41 44 6.8
汉口饭店 218 213 2.3
格雷斯国际花园酒店 115 103 11.7
武商量贩(建港店) 49 45 8.9
月湖公园 32 38 15.8

4.2 划线停车位估算结果分析

本文根据武汉市交通环线圈层和县级行政区划对研究区域进行划分,并在此基础上通过空间叠加分析得出各区域划线车位数的空间分布（图6）和统计结果（图7）。
Fig. 6 Spatial distribution of lineate parking spaces

图6 划线停车位空间分布

Fig. 7 Histogram of the number of lineate parking spaces

图7 划线车位数分布直方图

估算结果表明,截止2016底,武汉市主城区内共有划线停车位1 159 716个。结合图6、7可看出：
主城区划线停车位主要分布于三环以内（占总量的85.8%）,总体呈现由内向外递增的趋势。其中,作为近年来城市建设的重点区域,二环与三环之间区域的划线车位数所占比重最大,占总量的53.8%。
根据武汉市交通发展战略研究院发布的《2016武汉市交通发展年度报告》里的统计数据显示,截止2015年底,武汉市民用汽车拥有量为197.78万辆,按照武汉市常住人口达1060.77万计算,平均每5人拥有1台车。为了对主城区内不同区域的停车位供应情况进行分析,本文首先通过全市范围250 m人口格网数据统计各区域的常住人口数,并在此基础上按每5人拥有1台车的比例估算各区域的汽车拥有量;然后按照汽车拥有量与停车位需求1:1.2的比例估算各区域的基本停车需求;最后结合各区域的划线车位数估算其基本车位缺口。其中,基本车位缺口定义为基本停车位需求与划线车位数之差,其值取正数表示该区域停车位供应不足,其值取负数表示该区域停车位供应出现富余。各区域基本车位缺口的空间分布和统计结果如图8、9所示。
Fig. 8 Spatial distribution of supply-demand gap of lineate parking spaces

图8 停车位缺口空间分布

Fig. 9 Histogram of supply-demand gap of lineate parking spaces

图9 停车位缺口分布直方图

估算结果表明,截止2016底,武汉市主城区内停车位总体缺口达302 827个。结合图8、9可看出,主城区内停车位配置不合理,供求失衡现象十分明显,具体而言：
主城区二环以内区域的停车位供应严重不足（二环以内停车位总体缺口达361 446个）,其中一环与二环之间区域的停车位缺口尤为突出（占二环以内停车位缺口总量的60%）。二环与三环之间区域的停车位供应存在少量缺口（占三环以内停车位缺口总量的6%）,三环以外的停车位供应存在大量富余。二环以内的停车位供应不足,一方面是由于早期较低的配建指标使得老城区内大量建筑物很少甚至没有配建停车位;另一方面则是由于汽车拥有量增长过快,使得停车设施的建设和供应远远落后于停车需求。

4.3 挖潜停车位估算结果分析

通过空间叠加分析得出主城区内各区域挖潜车位数的空间分布和统计结果,如图10、11所示。
Fig. 10 Spatial distribution of potential parking spaces

图10 挖潜停车位空间分布

Fig. 11 Histogram of potential parking spaces

图11 挖潜车位数分布直方图

估算结果表明,截止2016底,武汉市主城区内共有挖潜停车位1 692 390个。结合图10、11可看出：
主城区挖潜停车位主要分布于三环以内（占总量的79.1%）,总体呈现由内向外递增的趋势。其中,二环与三环之间区域的挖潜车位数所占比重最大,占总量的48.9%;一环以内区域由于土地开发强度大,可停车空地有限,挖潜车位数所占比重最小,只占总量的7.7%。
另外,根据图9、11的对比,本文为缓解武汉市主城区“停车难”问题提出如下建议：
（1）优先补足二环以内老城区的停车位缺口。考虑到二环以内的大部分地区挖潜车位数有限,有些地区的挖潜车位数甚至无法补足其停车位缺口,因此在利用小区和单位内部空地进行挖潜停车时,应尽可能采用机械式立体停车设施或地下停车设施来增加停车位。同时,在保障交通畅通的前提下还应充分利用道路停车资源,设置路边停车位,进一步增加车辆的停车空间。
（2）逐步补足二环与三环之间区域的停车位缺口。由于这一地区的停车位缺口较小,且挖潜车位数总量较大,因此在现阶段仍可使用常规的平面式停车场进行内部挖潜停车。另外,考虑到路边停车方式易引发道路拥堵及交通事故,因此在这一地区应尽量减少路边停车位的设置。

5 结论与讨论

掌握城市已有和潜在停车位的分布状况对于理解城市停车位供求现状及其未来规划发展方向均具有十分重要的意义,然而现有停车资源调查方法无法及时、全面地反映城市停车位的实际和潜在供应能力。地理国情监测数据记录了丰富的地表覆盖以及城镇布局信息,且具有精度高,现势性强与覆盖面广的特点,为城市停车位与停车潜力的快速估算提供了一种新的途径。本文充分利用地理国情监测数据中的地表覆盖分类数据和城镇综合功能单元,结合交通、测绘等部门的专题数据和高分辨率航空遥感影像,在GIS技术支持下,实现了估算城市停车位和停车潜力的方法流程。通过武汉市主城区实例验证,得出以下结论：
（1）基于停车场形状指数的地面停车位估算模型对案例区内15个典型停车场的车位估算误差在2.3%~17.4%之间浮动,具有较好的估算精度,适用于地面停车位估算。该模型得到的地面停车位估算结果,结合配建停车位调查数据,能够定量描述案例区内已有停车位的实际规模。
（2）通过对城镇综合功能单元内部道路图斑的中心线的提取,实现了对道路宽度的估算;并基于道路宽度条件,定义了路边停车潜力估算模型,实现了对案例区内路边挖潜停车位分布状况的定量描述。
（3）基于形状指数设计了城镇综合功能单元内部硬化地表停车潜力估算方法,实现了对案例区内硬化地表挖潜停车位分布状况的定量描述。
（4）本文方法实现过程中,涉及到了一种利用已有停车位估算结果和人口格网数据估算基本车位缺口的方法。这对合理规划布局挖潜停车设施具有一定的指导意义。
本文为初步探索,研究过程尚存在一定不足。首先,由于无法获得主城区内已有停车位的实际分布状况,从而无法直接检验本文估算的划线车位数的精度;其次,路边停车位调查数据的缺失对划线车位数及其供求缺口的估算结果也会产生一定影响;最后,由于缺乏城市交通基础数据,本文在研究过程中仅估算了基于常住人口汽车拥有量的基本车位缺口,而没有专门对商圈、医院、学校以及交通站点等日间高停车需求地区的出行车位缺口进行估算。在后续的研究中,应考虑如何在加强数据收集的基础上,提高对已有停车位及其供求缺口的估算准确度。
致谢：衷心感谢武汉市测绘研究院对本文撰写提供的实验数据和帮助。

The authors have declared that no competing interests exist.

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