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摘 要：静态交通和动态交通作为城市交通相辅相成不可分割的两个部分，后者以前者为起点，是前者的延续，静态——动态——静态，这种“链状”循环的出行单元组成了城市交通运行的结构体系。二者相互影响，相互制约，任何一方面出现阻塞都会导致交通的恶性循环。多年来静态交通一直被人们所忽视。从20世纪80年代，我国才开始对停车问题进行研究。但不论是在国内还是国外，对停车问题的研究对象也主要集中在城市中心区、商业区等，而专门针对大学校园停车规划与管理的研究则很少。本文根据校园车辆停放的特征与存在的问题，坚持“以人为本”的规划理念，为人车和谐共存提供良好舒适的停车空间。通过对太原大学外语师范学院新校区校园机动车停车规划的介绍与研究分析。
关键词：停车场；网络；自动化
中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1009-0118（2012）-02-0-02
对于人流高度集中的校园，机动车和行人的冲突，形成了很大的交通隐患；并且机动车在校园的出人及无序停放产生大量的噪声、粉尘污染，破坏了校园环境的整洁与文明，打破了高校校园应具有的宁静、和谐的人文气氛。因此做好校园动、静交通设施的规划与设计是当前校园建设的一个迫切任务，也是我国高校与世界一流大学校园建设接轨的重要举措。
一、高校园区现状停车状况调查与分析
近年来,随着我国经济高速发展,高校的办学规模不断扩大，城市汽车数量急剧增长,高校的办学规模不断扩大，高校校园频繁的机动车辆出入使交通管理与安全问题更为突出。机动车价格的大幅度下降，以及部分城市机动车上牌费的取消和私家车上牌费的取消和私家车牌数量的放开，加快了单位与个人对机动车的购买力，也促使了高校内有车一族的数量剧增。高校机动车数量的快速增长，大大增加了高校校园的交通压力，同时给高校校园交通带来了许多严重的安全隐患。校园机动车的大量增加和停车泊位的有限，造成了机动车违章行驶、停放现象的突出，导致了校园交通事故的频频上升。
就太原大学外语师范学院来看，校区占地较少，办公楼以及教师办公的地方，这里有很多教师都有自己的私家汽车，然而这里并没有设置专门的停车场，仅有一个小广场，考虑到教师一般在办公楼办公时间较长，而且办公楼前的地域较小，教师为了拿车方便一般把车停在办公楼前的小广场上面，容易造成道路拥堵，从另一方面来讲，也影响了小广场的美观和观赏性。也有一些教师为了上课方便，直接把车辆停在教学楼下面或门口附近，而那条道路是学生们上课经过频率最高而且人流量最多的道路，课间或放学时分，学生换教室赶下门课或回宿舍，教师拿车下班，时间冲突，道路拥堵严重甚至很有可能会发生意外事故。根据统计行办公楼所停车辆大概在50-60辆左右；教学楼人员进出拥堵主要发生在大课间时间，上午十点左右，车辆主要集中在中午十二点左右，和下午四点半左右。通过调查分析，我们发现近年来，随着高校的快速发展以及高校的教学、科研、生产发展的新形势，校园的机动车停车需求在激增，校园交通，特别是校园停放车面临新的问题。主要有以下儿个方面：一是总体上看，校园的停车泊位缺乏，机动车停车设施不能满足停车需求；二是路边停车比例过大，车辆的停放对原本较窄的道路通行影响很大；三是交通组织的无序性和停车的随意性，造成了一定的交通混乱现象，存在较大的交通安全隐患；四是停车设施较为简陋，缺少标志、标线，与校园环境协调性差，在一定的程度上影响校园的景观和人文气氛。
二、相关的几种解决方法
各方法依据的原理不同，要求输入的数据不同，预测精度也各异。工程领域停车需求预测的常用方法有：
（一）用地生成率方法
通过确立不同类型的用地与停车需求生成率的关系来建立停车需求预测模型：
式中：P1为交通小区i的停车需求/泊位；a1为交通小区i单位面积用地停车需求生成率的区域调整系数；r1为单位面积t类用地停车需求生成率；sn为交通小区i的t类用地面積(或建筑面积)/m2。用地生成率方法仅将用地面积或建筑面积作为停车需求的解释变量，预测结果不能反映其他因素(如机动车水平提高、交通管理政策的变化)对停车需求的影响。因此，仅适用于短期停车需求预测，用于远期预测必然产生较大的误差。
（二）相关分析法
通过建立停车需求与各影响因素之间的函数关系来进行停车需求预测：
式中：i为回归系数；为交通小区i的第n个属性参数。相关分析法在理论上可以考虑所有影响停车需求的变量，但过多的解释变量必然会增加模型标定的难度。更为重要的是，影响停车需求的各变量往往不是完全独立的，并且各变量间的相关关系(协方差矩阵)会在未来发生变化。在这种情况下，以现状数据标定的模型来进行远期预测也会引入不容忽视的误差。
（三）机动车出行预测法
基本思路是利用停车需求与交通小区车辆吸引量的关系，计算小区车辆出行OD量，再根据高峰小时系数和车辆停放特征，计算高峰时刻停车泊位需求量：
式中：€%Z为即停即离出行百分比/%；Ai为交通小区i的车辆出行吸引量/(次·d-1)，包括非出租客车、货车出行，进出城客车、货车出行；€%[为高峰停车修正系数(机动车高峰小时停车量与平均小时停车量的比例；R为停车泊位周转率。
（四）交通量－停车需求方法
基本思路是任何地区的停车需求必然是到达该地区的行驶车辆被吸引的结果，停车需求泊位数为通过该地区流量的某一百分比：
式中：(n=0或1)为回归系数。两侧取指数函数形式。
讨论以上介绍的4种停车需求预测方法的内在联系,可以看出：
1、用地生成率方法是相关分析法的特定形式，而相关分析法中停车需求的解释变量可以更多；2、机动车出行OD预测法和交通量－停车需求方法都是将车辆出行吸引量作为停车需求的解释变量，只是函数的形式不同而已。交通量－停车需求采用更为简单的方法进行车辆出行吸引量的计算，即通过相关区域路网的交通量进行估算，因而只在特定区域的短期停车需求预测中才会有较高的精度。而机动车出行OD预测法中各个系数的物理意义比较明确，也更为常用。
这四种停车需求预测方法均存在以下两个重要缺陷：首先，根据国内外城市的成功经验，城市停车总泊位与机动车拥有量之比应为1.15-1.25。四种停车预测方法均不能保证停车需求总量预测结果处于现实的合理区间；其次，四种停车需求预测方法以计算车辆出行吸引量为基础，没有区分车辆的出行目的，从而模糊了停车泊位与车辆之间的内在关系。显而易见，住宅区内的停车泊位需求取决于私人小汽车的数量，而不是车辆停放的次数，而访问地(即非上班出行的目的地)的情况则相反。因此，传统方法的预测结果往往会高估住宅区内和工作地的停车需求，而低估访问地的停车需求。这不仅导致预测的停车总需求偏离合理区间，而且会使预测的停车需求空间分布与客观不符。为此我们推出利用网络和自动化设备组成自动泊车寻位控制系统部分结构图与代码如下：
三、结束语
本系统通过自动控制停车位置，能够有效杜绝称重环节人为因素导致的管理漏洞、避免经济损失，提高生活工作效率。经过二次开发，甚至可以在异地通过互联网实时了解停车场经营数据。
参考文献：
[1]高校机动车停车政策研究[J].2010.
关键词：停车场；网络；自动化
中图分类号：TM73 文献标识码：A 文章编号：1009-0118（2012）-02-0-02
对于人流高度集中的校园，机动车和行人的冲突，形成了很大的交通隐患；并且机动车在校园的出人及无序停放产生大量的噪声、粉尘污染，破坏了校园环境的整洁与文明，打破了高校校园应具有的宁静、和谐的人文气氛。因此做好校园动、静交通设施的规划与设计是当前校园建设的一个迫切任务，也是我国高校与世界一流大学校园建设接轨的重要举措。
一、高校园区现状停车状况调查与分析
近年来,随着我国经济高速发展,高校的办学规模不断扩大，城市汽车数量急剧增长,高校的办学规模不断扩大，高校校园频繁的机动车辆出入使交通管理与安全问题更为突出。机动车价格的大幅度下降，以及部分城市机动车上牌费的取消和私家车上牌费的取消和私家车牌数量的放开，加快了单位与个人对机动车的购买力，也促使了高校内有车一族的数量剧增。高校机动车数量的快速增长，大大增加了高校校园的交通压力，同时给高校校园交通带来了许多严重的安全隐患。校园机动车的大量增加和停车泊位的有限，造成了机动车违章行驶、停放现象的突出，导致了校园交通事故的频频上升。
就太原大学外语师范学院来看，校区占地较少，办公楼以及教师办公的地方，这里有很多教师都有自己的私家汽车，然而这里并没有设置专门的停车场，仅有一个小广场，考虑到教师一般在办公楼办公时间较长，而且办公楼前的地域较小，教师为了拿车方便一般把车停在办公楼前的小广场上面，容易造成道路拥堵，从另一方面来讲，也影响了小广场的美观和观赏性。也有一些教师为了上课方便，直接把车辆停在教学楼下面或门口附近，而那条道路是学生们上课经过频率最高而且人流量最多的道路，课间或放学时分，学生换教室赶下门课或回宿舍，教师拿车下班，时间冲突，道路拥堵严重甚至很有可能会发生意外事故。根据统计行办公楼所停车辆大概在50-60辆左右；教学楼人员进出拥堵主要发生在大课间时间，上午十点左右，车辆主要集中在中午十二点左右，和下午四点半左右。通过调查分析，我们发现近年来，随着高校的快速发展以及高校的教学、科研、生产发展的新形势，校园的机动车停车需求在激增，校园交通，特别是校园停放车面临新的问题。主要有以下儿个方面：一是总体上看，校园的停车泊位缺乏，机动车停车设施不能满足停车需求；二是路边停车比例过大，车辆的停放对原本较窄的道路通行影响很大；三是交通组织的无序性和停车的随意性，造成了一定的交通混乱现象，存在较大的交通安全隐患；四是停车设施较为简陋，缺少标志、标线，与校园环境协调性差，在一定的程度上影响校园的景观和人文气氛。
二、相关的几种解决方法
各方法依据的原理不同，要求输入的数据不同，预测精度也各异。工程领域停车需求预测的常用方法有：
（一）用地生成率方法
通过确立不同类型的用地与停车需求生成率的关系来建立停车需求预测模型：
式中：P1为交通小区i的停车需求/泊位；a1为交通小区i单位面积用地停车需求生成率的区域调整系数；r1为单位面积t类用地停车需求生成率；sn为交通小区i的t类用地面積(或建筑面积)/m2。用地生成率方法仅将用地面积或建筑面积作为停车需求的解释变量，预测结果不能反映其他因素(如机动车水平提高、交通管理政策的变化)对停车需求的影响。因此，仅适用于短期停车需求预测，用于远期预测必然产生较大的误差。
（二）相关分析法
通过建立停车需求与各影响因素之间的函数关系来进行停车需求预测：
式中：i为回归系数；为交通小区i的第n个属性参数。相关分析法在理论上可以考虑所有影响停车需求的变量，但过多的解释变量必然会增加模型标定的难度。更为重要的是，影响停车需求的各变量往往不是完全独立的，并且各变量间的相关关系(协方差矩阵)会在未来发生变化。在这种情况下，以现状数据标定的模型来进行远期预测也会引入不容忽视的误差。
（三）机动车出行预测法
基本思路是利用停车需求与交通小区车辆吸引量的关系，计算小区车辆出行OD量，再根据高峰小时系数和车辆停放特征，计算高峰时刻停车泊位需求量：
式中：€%Z为即停即离出行百分比/%；Ai为交通小区i的车辆出行吸引量/(次·d-1)，包括非出租客车、货车出行，进出城客车、货车出行；€%[为高峰停车修正系数(机动车高峰小时停车量与平均小时停车量的比例；R为停车泊位周转率。
（四）交通量－停车需求方法
基本思路是任何地区的停车需求必然是到达该地区的行驶车辆被吸引的结果，停车需求泊位数为通过该地区流量的某一百分比：
式中：(n=0或1)为回归系数。两侧取指数函数形式。
讨论以上介绍的4种停车需求预测方法的内在联系,可以看出：
1、用地生成率方法是相关分析法的特定形式，而相关分析法中停车需求的解释变量可以更多；2、机动车出行OD预测法和交通量－停车需求方法都是将车辆出行吸引量作为停车需求的解释变量，只是函数的形式不同而已。交通量－停车需求采用更为简单的方法进行车辆出行吸引量的计算，即通过相关区域路网的交通量进行估算，因而只在特定区域的短期停车需求预测中才会有较高的精度。而机动车出行OD预测法中各个系数的物理意义比较明确，也更为常用。
这四种停车需求预测方法均存在以下两个重要缺陷：首先，根据国内外城市的成功经验，城市停车总泊位与机动车拥有量之比应为1.15-1.25。四种停车预测方法均不能保证停车需求总量预测结果处于现实的合理区间；其次，四种停车需求预测方法以计算车辆出行吸引量为基础，没有区分车辆的出行目的，从而模糊了停车泊位与车辆之间的内在关系。显而易见，住宅区内的停车泊位需求取决于私人小汽车的数量，而不是车辆停放的次数，而访问地(即非上班出行的目的地)的情况则相反。因此，传统方法的预测结果往往会高估住宅区内和工作地的停车需求，而低估访问地的停车需求。这不仅导致预测的停车总需求偏离合理区间，而且会使预测的停车需求空间分布与客观不符。为此我们推出利用网络和自动化设备组成自动泊车寻位控制系统部分结构图与代码如下：
三、结束语
本系统通过自动控制停车位置，能够有效杜绝称重环节人为因素导致的管理漏洞、避免经济损失，提高生活工作效率。经过二次开发，甚至可以在异地通过互联网实时了解停车场经营数据。
参考文献：
[1]高校机动车停车政策研究[J].2010.