校园共享单车停放点设置探索

谢玲燕

摘要：解决高校中共享单车停放存在的问题具有重大意义，有利于提高共享单车的使用效率和公共服务能力，完善校园共享单车运行秩序。提出一种GIS框架下的基于多属性决策和可达性分析的共享单车停放点选址方法，先利用Python编写爬虫程序获取共享单车的位置信息，建立需求预测模型，在此基础上规划停放设施并利用多属性决策、可达性分析方法与实地调研进行选址。结果表明，设施定址方法能够优化校内共享单车的空间分布，但要完全解决高峰时段局部地区用车难问题，还需酌情进行车辆调度。

关键词：共享单车;供需矛盾;停车点规划;多属性决策

中图分类号：U491.225

文献标识码：A

DOI： 10.15913/j.cnki.kjycx.2019.11.020

1 引言

在中国，共享单车的风靡带来了一系列问题。宏观上看，生活方式的变迁为城市内部的空间规划带来了新的挑战[1】，共享单车的离散分布的格局是城市管理的一大难题。从微观上看，相应的法律法规和管理措施不完善;供共享单车使用的交通基础设施严重不足与共享单车发展速度过快之间的矛盾逐渐恶化;市场监管不足，用户行为无法规范等各种类型的社会问题层出不穷。而大学校园作为特殊的“小社会”，使用群体和使用范围有其独特性，导致乱停乱放等现象异常严重，因此研究共享单车在校园内所演角色意义凸显。本研究从两周内校园里共享单车的位置数据着手，结合问卷调查及实地勘察进行停车点选址研究，以解决校园内共享单车使用人员因无指定区域停车而无序停放所带来的问题。

2 研究数据预处理

2.1 数据来源

主要数据详情如表1所示。

2.2 问卷调查

问卷的主要目的是获得几项关键指标：学生在宿舍的用车频率与偏好;用车需求信息，包括需求地点和需求时段;对于停车点设施建设所涉及指标的比较。

2.3 网络爬虫技术

利用Python编写爬虫程序，获取ofo单车在校区附近的单车位置信息，搜索落在113°20′38″E，23°8′34″，N至113°21′32″E.23°8′73″，N矩形区域的坐标点，间隔为每分钟1次，搜索时间从03-04T23：59-03-18T23：59。

2.4 空间划分

共享单车的位置在空间上呈离散分布，需借助GIS工具对若干个囊括离散点的区域进行划分，本研究采用泰森多边形法对校园区域进行空间划分。根据问卷调查，本研究共有离散点数据53个，按泰森多边形法将53个离散点连成三角网再生成泰森多边形，最后求取各对应子区域的ofo共享单车供需量。

2.5 底图数据

小黄车官网上LBS服务由高德地图提供，单车位置信息隶属于高德坐标系。通过网络获取研究区遥感图像和街道矢量数据，一同归至统一的空间参考系。

3 共享单车供需情况分析

用户出现需要骑行却找不到车的概率需要量化，但鉴于需求点的不同特性，需分两种方法来确定不同需求点对某品牌共享单车的实际需求量。对于宿舍类需求点采用宿舍点人口数×需求度×选择偏好的模型进行求解，除宿舍以外的需求点则采用“总人数×该点需求频数占总频数百分l模型。

3.1 宿舍点需求量的直接推算

宿舍点i在时间段t内对j品牌共享单车需求量Dtij计算

3.2 非宿舍点需求量的间接推算

非宿舍类需求点m在时间段t内对j品牌单车的需求量求解公式为：式（2）中：n_tm为需求点m在t内的需求频数;n为全部需求点总频数，乘以某点m在t内需求频数占总频数之比，得到某时间段内该点的需求人数。时段为06：008：00，08： 00-08： 30， 11： 50-12： 20， 14： 00-14： 30，17： 40-19： 00，21：00-23：30共6个，利用ArcGIS软件将以上时段ofo单车位置图层与多边形划分结果图层叠加。使用集制表工具对53个需求区域内的单车进行数量统计并进行均值计算。标准化处理并利用线性变换把结果映射到[0，1]区间上，将其定义为需求系数，需求系数越大表明该地在用车高峰时段，单车供不应求情况越严峻。需求点供需情况如图1所示。

4 校園共享单车停车点规划

利用GIS空间分析方法在宏观上确定目标区域继而予以选址定级，最后在目标区域内进行实地勘察以寻找符合要求的地点。停车设施的规划考虑以下因素：①空间要求。不占用主干道路，不占用草坪等公共用地，尽量分布均匀。②微观要求。视线是否良好，停车面积是否足够，局部景观是否符合美感，是否准许停放，是否阻碍任何通勤行为。

4.1 空间决策分析

在本研究中，利用多属性决策结合层次分析法初步确定选址范围，利用可达性分析对结果予以校正，最后将其划分为若干等级以便选址决策。

4.1.1 多属性决策

本研究利用层次分析法确定5个指标的权重，使用最为有效的简单加权法模型进行评价，最终得到的权重如表2所示。将因子归一化到区间[0，1]中，将各因子重分类赋值为5个等级。利用ArcGIS栅格计算器得到最后的适宜性分布图，具体如图2所示。选址要素及其权重如表2所示。

4.1.2 可达性分析

考虑到设施点供给的有限性、设施服务区的交换性及设施点服务范围等因素对可达陛的影响，以设施点需求规模为影响因子引入公式修正以契合实际情况。匀的特点。停车点设施的空间可达性结果范围从0- 16不等，在空间分布上可达性存在着较大差异，连续性明显而空间分布不均。整体来说，校园南、北部空间可达性极低;而东、西部可达性最高，中部次之。

4.2 因子回归

对可达性与需求量作回归分析，如果两要素吻合则说明停车点设施的选址相对合理。通过各类回归方程进行实验，发现线性回归方程的拟合程度最好，然而其拟合系数仍然较低为0.147，即原有的单车分布的需求量和可达性有着鲜明矛盾。回归分析指标如表3所示。需求量与可达性散点如图3所示。

4.3 适宜性校正

由上可知，单车分布现存在着严重的供需问题。以可达性与需求量散点到回归方程直线的距离作为校正因子构建适宜性校正模型可改善供需关系。函数表示为F （x） =aeb（x），F （x）=-ae-b‘x）。前式为增益模型，后式为抑制模型，b（x）为点x到回归直线距离的归一化结果;a为调整系数，取为1，e为自然常数。散点群中，当区域可达性数值大于需求量数值时，使用抑制模型;反之使用增益模型。利用ArcGIS将道路与禁用区转换为栅格并命名为禁止利用图层，为禁止利用区赋予0值，其余赋为1。最后进行地图代数运算将结果重分为两类，提取前两类进行设施点选址。

4.4 检调与选址

考虑到华南师大石牌校区面积较小不宜设置过多停车点，且应在空间分布上尽量均匀，因此利用渔网创建工具划分出规则的区域。在宏观分析得出适宜范围后，加以实地细节勘察并考虑视线情况、面积大小、局部景观和停放准则，选址结果如图4所示。

5 选址结果分析

5.1 选址前后情况对比

确定停车点位置后再次进行泰森多边形划分以统计子区域内单车供应量。利用潜力模型计算规划后的空间可达性，并将原有空间可达性和现有可达性进行对比，如图5所示，采用前述的回归分析以示两者在获取公共服务资源方面的差异。回归分析参考指标如表4所示。

结果显示方程拟合指数R2大幅度提高，其能够解释的方差占因变量方差的百分比达到0 .645。需求量与可达性的关系表明选址结果具有高度合理性，同时也指出，多属性决策结合可达性修正的选址方法对于解决该类问题十分有效。

5.2 局部地区讨论

由于公共服务资源的有限性，单车停放点规划不能完全解决校园用车问题，但能起到一定的缓解作用。综上所述，确定停车点规划后校园内共享单车可达性和需求量间的关系更为显著，模型拟合程度有了极大提高，说明共享单车资源的空间分布情况得到了显著改善。然而，局部区域的拟合度仍然较低，尤其是可达性低而需求量高的区域，说明该片区内能够获得的共享单车资源仍相当欠缺。

在“可达性低而需求量大”的情况下，供求矛盾突出給需求人员带来不良用车体验。对于东西部宿舍带学生而言，纵使在区域内已设置有单车点但其可达性指数与需求量匹配程度仍然不高，根源在于需求人口过大。为解决以上问题，必须通过物理手段对校园单车数量进行调控，使局部地区设施点在短期内的停车量增加，服务能力增强。然而，受用车行为与规律的影响，校园内的共享单车最终又回归先前的水平，因而这类物理调控手段需以一定的周期循环采取。

参考文献：

[1]谢雅秋，赵楚婷.共享交通发展与城市规划关系研究[J1福建建筑，2018（ 1）： 12-14.

[2]黄忠伟，马新钰.共享单车：不文明行为治理[J].上海企业，2017（8）：22-25.

[3]贺渊文，殷艳红.共享单车在高校校园使用情况调查及分析[J].黑龙江交通科技，2018，41（ 1）： 153-155， 158.