从已有的文献刊登可以发现,对于停车需求量的计算方法已有很多种类,大体上可分为趋势外推法、类比法与相关分析法,而其中又以采用不同类别用地规模单因素生成方法的研究最深入细致。
1.趋势外推法
该法收集城市停车量的历史数据后,通过分析历史增长的规律后,将这种规律外推到远期即可完成预测。对趋势外推法,人们已经有了多年的研究经验,其采用的模型有简单的增长率法,较为复杂的基于时间序列的各类回归分析和灰色系统等方法。
这类预测方法的使用过程中,预测者的定性分析能力作用很大,因为各种模型的检验结果可能都能通过统计检验,但结果差异很大,另外,基础数据的准确性也对预测结果产生很大影响。因此,预测结果的准确程度、趋势把握与使用者的关系甚大。
这种方法需要的数据相对简单,对不同范围大小、不同使用性质的停车需求预测都是可行的。但对于无历史数据积累或城市新违区就无法使用。
趋势外推法对于事物一些突发性的、扩张性增长往往难于充分把捤,在评估其预测结果时,这一点应引起预测者的注意。以停车需求为例,停车需求是购车的一个派生结果。在早期,由于人们收入水平的限制,公车是我们分析停车需求的主要对象,如今的停车需求中,先富起来的一部分人的私人用车已经占了很大的比例。人们是否购车,与他们收人直接有关,而且 不是平稳增加的,而是在他们收入超过一定的临界点后突然出现的选择欲望。从中国人的收入总体上看,正在向这个临界点越来越接近,这样的一种原因造成的停车需求增长可能是暴发式的,用趋势预测可能是难于把握的;另一方面,拥有购车势力的中产阶级以上人群的增加,可能有一个稳步发展的趋势的,通过把握这部分人的增长趋势,可能给预测者带来众多好处。
从国内外大量预测的正反两方面及作者的经验来看,趋势外推在短期内都是比较准确的,而对于长期预测而言,由于长远发展过程中的突变因素的难于把握性,往往又会造成远期结果的失效。
2.类比法
类比法有不同事物之间的类比(如原子结构与星系结构)和同类事物之间的对照。理论上讲,这两种方法部可以在停车求预测时应用,见诸实际应用的多为后者。在停车需求预测时,可以通过不同用地、不同城市区域、不同城市及不同国家的对照,形成对研究目标停车需求的预测。这种方法预测的基准条件是必须有类比的参照性指标,因此,有时又可以理解成基于 某些指标的相关分析,只是类比与相关分析的出发点略有不同。如城市新建区的停车需求,可 选择从不同角度与目标区域有可比性的已建成区,通过类比来分析其需要的泊位数。
这类方法的应用,同样需要预测者的定性分析能力。如将美国每1.8人拥有一辆车的情形与中国类比,可以得出中国13亿人口约需要7.2亿辆车,即使按1:1的比例配停车泊位,按一辆车5x4m2的规格设置,也需14400km2的停车用地,从而得出中国国情可能承受不了停车需求的结论。类比的时候类比对象的选取很关键般会将未发展起来的城市或国家与已经较充分发展的相类比,如果与新加坡、我国的香港相类比,又会得出较少的总体停车需求。鉴于我国国情,即不拥有美国那样人口相对稀少,可利用国土面积大,可大量供给停车用地的条件;也不至于像我国香港特区、新加坡那样用地面积髙度紧张,土地资源高度紧缺,从而要严格限制停车用地的状况。因此,我国的人均车辆拥有水平应该介于美国与香港之间,人均停车用地的标准也应该居于这二者之间。
类比法的应用条件比较简单,并可以在任何研究区域级别的需求预测上进行预测。
由于城市或国家的特征属性众多,而类比法类比选择的属性又只能局限在主要指标上,故类比法的缺点是它得出的数值多为研究地域的一个大致参照值,在具体应用时,与其他方法预测结果对照使用似乎更好。
3.相关分析法
利用事物发展的相互关联性,通过对与停车需求相关事物的预测及关联水平的分析,可以得到以不同指标为自变量、停车需求量为因变量的一系列方法。在这一领域的研究,目前见诸报道的最多,以下拟从自变量的数目首先分类,然后对各种方法逐个介绍并评价其特点。
