畢業(yè)論文外文文獻(xiàn)翻譯模板1.doc

廣東工業(yè)大學(xué)華立學(xué)院本科畢業(yè)設(shè)計（論文）外文參考文獻(xiàn)譯文及原文 系 部 建設(shè)學(xué)部 專 業(yè) 土地資源管理 年 級 2008級 班級名稱 08土地資源管理1班 學(xué) 號學(xué)生姓名 指導(dǎo)教師 陳 靜 2012 年 5 月 目錄、外文文獻(xiàn)譯文1、外文文獻(xiàn)原文12微觀仿真在城市停車設(shè)施規(guī)劃中的應(yīng)用作者簡介：Pete Sykes(1956 )，男，英國愛丁堡人，工商管理碩士（MBA），微觀仿真市場和開發(fā)部主任，主要研究方向：S-Paramics 微觀仿真軟件開發(fā)。摘要為研究停車場規(guī)劃和可達(dá)性對城市路網(wǎng)的影響，在世界范圍內(nèi)的三個不同城市應(yīng)用微觀仿真模型模擬停車設(shè)施規(guī)劃。描述了三個城市采用的不同研究方法及得到的研究結(jié)果。三項(xiàng)研究都試圖找到由駕駛?cè)藢ふ彝＼囄欢斐傻某鞘薪煌〒矶碌慕鉀Q方法。同時，在測試設(shè)計方案時，都使用了S-Paramics微觀仿真模型。關(guān)鍵詞：交通模型；微觀仿真；矩陣細(xì)化；停車場；規(guī)劃對市區(qū)駕駛?cè)藖碚f，停車設(shè)施供給是最具爭議的問題之一。停車位難找、停車費(fèi)用昂貴是主要問題。距離最近、最方便的停車場往往有很多車輛排隊(duì)等候，駕駛?cè)吮仨氜D(zhuǎn)而找尋其他停車場。城市中心區(qū)的一些商家認(rèn)為，缺乏合適的停車設(shè)施已成為顧客選擇市外購物中心的重要原因。2002 年，在美國紐黑文(New Haven)市最大的停車場改造慶典上，該市市長Rowland 先生說：“如果沒有停車場，什么措施都不會有效”1。駕駛?cè)嗽诘缆飞涎h(huán)駕駛尋找停車位，可能是城市中心區(qū)擁堵的主要原因。2006 年， 曼哈頓(Manhattan)的調(diào)查顯示，道路上行駛的車輛中，正在尋找停車位的小汽車比例達(dá)26%， 在布魯克林區(qū)(Brooklyn，位于紐約市西南部)則高達(dá)46%。這種狀況并不是近期才出現(xiàn)。1927 年，底特律(Detroit)市有兩個區(qū)做了類似調(diào)查，相關(guān)數(shù)據(jù)分別為19% 和34%2。這一由來已久的問題現(xiàn)在或許可以借助技術(shù)手段解決：移動網(wǎng)絡(luò)電話(iPhone)用戶可以彼此告知停車位信息3；交通規(guī)劃人員則可以利用交通模型領(lǐng)域的最新研究成果微觀仿真來輔助停車場的規(guī)劃設(shè)計。城市規(guī)劃政策中的停車場選址主要側(cè)重于優(yōu)化停車場、駕駛?cè)思捌渑c目的地間的關(guān)系。優(yōu)化停車場選址獲得的潛在利益之一是通過改善目標(biāo)消費(fèi)群體的可達(dá)性，實(shí)現(xiàn)對城市商業(yè)中心的改善。制定的政策既包含以供應(yīng)為主導(dǎo)對停車位進(jìn)行積極管理，也包含以需求為主導(dǎo)簡單增加停車位數(shù)量4。積極的管理政策正在被廣泛采用，以限制停車位數(shù)量、鼓勵可持續(xù)的交通方式5。城市規(guī)劃政策考慮停車場的收費(fèi)機(jī)制，交通規(guī)劃政策則對此加以補(bǔ)充，著重關(guān)注停車場的可達(dá)性以及停車場與路網(wǎng)、交通擁堵的關(guān)系。收費(fèi)機(jī)制可用來降低停車設(shè)施對當(dāng)?shù)卦斐傻牟槐?，并且在分配停車位時區(qū)別對待不同停車類型的駕駛?cè)恕Ｓ缆吩O(shè)計指南對停車場的可達(dá)性做了說明。英國交通部關(guān)于停車誘導(dǎo)信息系統(tǒng)的建議中包含的案例報告表明，通過安裝可變信息標(biāo)志(VMS)顯示停車位狀態(tài)可獲得量化效益6。量化效益可用時間節(jié)省表示，非量化效益則表現(xiàn)為公共形象和駕駛?cè)说陌踩?。英國交通部交通分析指?WebTAG)7簡要地提及了這一問題，即在討論出行成本時應(yīng)包含停車成本(理論上包括尋找和排隊(duì)等待停車位以及步行到達(dá)最終目的地的時間)。停車場的可達(dá)性通常在城市設(shè)計完成以及停車政策確定后考慮。目前缺乏的環(huán)節(jié)是，在城市早期規(guī)劃階段交通規(guī)劃政策對停車場設(shè)施及其可達(dá)性的影響研究。最近，在世界范圍內(nèi)的三個不同城市對這一明顯不足進(jìn)行了探討，目的是尋求停車場規(guī)劃政策和可達(dá)性對路網(wǎng)影響的研究方法，探討內(nèi)容的共同之處集中在兩方面：1)試圖找到降低因駕駛?cè)藢ふ彝＼囄辉斐傻某鞘薪煌〒矶碌慕鉀Q方法；2)使用S-Paramics 微觀仿真模型測試設(shè)計方案。荷蘭新維根市(Nieuwegein) 所做的一項(xiàng)研究模擬了交通量大幅增長時，在城市中心區(qū)一個重要的重建項(xiàng)目增加停車設(shè)施后其周邊交通情況；為使駕駛?cè)双@悉停車場停車情況和到達(dá)路線，該研究在微觀仿真模型中引入了智能交通系統(tǒng)(ITS)。另一項(xiàng)在英格蘭羅克代爾市(Rockdale)的研究(見圖1)仿真了停車位分布與城市中心區(qū)發(fā)展規(guī)劃的關(guān)系，其目標(biāo)是優(yōu)化停車設(shè)施與其周邊土地利用的關(guān)系；在設(shè)計過程的早期階段，通過改變停車場車位的供應(yīng)情況來控制城市中心區(qū)的交通擁堵狀況。第三項(xiàng)是在新西蘭北岸市(North ShoreCity)的塔卡普納區(qū)(Takapuna)進(jìn)行的城市中心區(qū)擴(kuò)張對城市交通的影響研究；該研究使用專門的軟件仿真停車場需求，并使用微觀交通仿真模型將其需求分配到路網(wǎng)中；其目的同樣是了解停車政策效果，緩解城市中心區(qū)交通擁堵狀況。1 停車場交通狀況微觀仿真典型的微觀仿真設(shè)計方案包括：改變道路布局、公交優(yōu)先措施、信號優(yōu)化、交通需求變化等，仿真中任一車輛在駛向目的地時，都會對采取的設(shè)計方案及其造成的擁堵做出反應(yīng)。對停車政策效果的仿真測試重點(diǎn)從路網(wǎng)變化帶來的影響，轉(zhuǎn)到車輛出行目的地變化對交通造成的影響。因此，仿真模型必須具有區(qū)別駕駛?cè)四康牡睾蛙囕v停車位置的能力，并能在停車場間進(jìn)行動態(tài)選擇。1.1 車輛到達(dá)停車場在微觀仿真模型中是一個整體，與目的地小區(qū)相連，且一個停車場可服務(wù)多個小區(qū)。通過限定使用停車場的車輛出行目的，對停車位進(jìn)行分配。由于每一類型車輛可能會有不同的成本系數(shù)， 因此， 模型中以一般化出行成本(the generalised trip cost)來表示停車費(fèi)用以及停車場與相關(guān)小區(qū)間的距離。建模人員可據(jù)此區(qū)分接受較長步行距離和較高費(fèi)用的駕駛?cè)?。如果某停車場已滿，模型中的駕駛?cè)嗽谌肟谔幍却欢〞r間后，會重新進(jìn)行停車場選擇評估，并可能駛向其他停車場。通過外部軟件控制器可以監(jiān)控模型中停車場的占有率，并能在車輛到達(dá)停車場等待隊(duì)列之前改變其行駛方向。下面用一個例子說明在停車政策模型中如何應(yīng)用這種方法。假設(shè)某零售業(yè)和商業(yè)混合的城市中心區(qū)有多個停車場在合理的步行距離內(nèi)，根據(jù)停車時間和停車費(fèi)用結(jié)構(gòu)，駕駛?cè)藭?yōu)先考慮某一停車場，且某些駕駛?cè)丝赡苡型＼囋S可證。一個停車場可能有多個相鄰的入口，為讓車輛支付適當(dāng)?shù)耐＼囐M(fèi)用，每個入口都有相應(yīng)的限制條件。仿真結(jié)果顯示，短暫停留的車輛，駕駛?cè)藭褂镁嚯x目的地較近且停車費(fèi)用較低的停車場。長時間停留的車輛，駕駛?cè)藭褂觅M(fèi)用較高的入口進(jìn)入停車場或能接受較長的步行時間。通過調(diào)整不同停車場的入口費(fèi)用或停車許可證的許可水平可以測試駕駛?cè)藢ν＼嚄l件變化的反應(yīng)。通過調(diào)整使用某特定區(qū)域相關(guān)停車場的駕駛?cè)撕蛙囕v類型的比例，可以仿真停車場對土地利用變化的影響。1.2 車輛離開在S-Paramics 微觀仿真模型中，路網(wǎng)的車輛分配是通過詳細(xì)的(5 min)時間釋放分布圖控制的。應(yīng)用于停車場規(guī)劃時，最簡單的情形是依據(jù)最低出行成本(包括最短出行時間)或停車場面積確定車輛始發(fā)停車場。對于更復(fù)雜的情形，如為使同一停車場到達(dá)和駛離車輛相匹配，可通過與模型相連的外接控制器來控制車輛出發(fā)，并與停車場占有率監(jiān)測系統(tǒng)相連，利用特定算法確定車輛的離開時間和地點(diǎn)，從而達(dá)到到達(dá)和駛離車輛相匹配的目標(biāo)。2 仿真對策2.1 數(shù)據(jù)收集新維根市交通需求矩陣來自于已有宏觀模型，并使用調(diào)查數(shù)據(jù)進(jìn)行調(diào)整。同時，通過進(jìn)一步調(diào)查確定主要停車場的使用情況，如車輛平均停放時間和商店停止?fàn)I業(yè)后停車場存留的車輛。羅克代爾市和塔卡普納區(qū)的要求較為復(fù)雜，有必要收集更為全面的數(shù)據(jù)。羅克代爾市的交通需求矩陣數(shù)據(jù)主要來自路邊訪問，顯示了出行的真實(shí)目的。由訪問數(shù)據(jù)可確定停車種類(如長時間/短暫停留、路邊/專用停車場停車、是否有停車許可證等)和可能的停車時間(基于出行目的)。為了將停車場和目的地小區(qū)聯(lián)系起來，需利用市中心所有停車場的數(shù)據(jù)清單及各停車場的占有率建立停車場位置模型。首先采用簡易幾何方法確定每一停車場到每個目的地小區(qū)的步行時間，并以此作為模型校準(zhǔn)參數(shù)。停車場數(shù)據(jù)清單對準(zhǔn)確估計不同類型停車場(如長時間/短暫停留、路邊/專用、私人/公共、收費(fèi)/免費(fèi)停車場等)的容量十分必要。數(shù)據(jù)清單包含市中心和周邊的所有停車場，同時還包括鄰近市中心的居民停車區(qū)。由于不收取停車費(fèi)用，盡管居民停車區(qū)距目的地有較長的步行距離，通勤車輛仍常常使用。建模時，對接送車輛下客率較高的區(qū)域以私人停車場類型對其進(jìn)行模擬。若需要對模型做進(jìn)一步改進(jìn)，可通過在需求矩陣中同時包含接送車輛的往返方向?qū)崿F(xiàn)。停車場數(shù)據(jù)清單也包括每一停車場的收費(fèi)信息。結(jié)合各停車場實(shí)際調(diào)查數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)停車場收費(fèi)情況可簡單歸為短暫停留和長時間停留兩種。這種簡化較適用于羅克代爾市，但若不同停車場的收費(fèi)差異十分顯著，則須區(qū)別對待。仿真時，羅克代爾市的停車場數(shù)據(jù)較適用于高峰時段，若對停車場進(jìn)出車輛進(jìn)行全天詳細(xì)調(diào)查，則會對模型更加有益。在塔卡普納區(qū)和新維根市，收集的停車場數(shù)據(jù)包括車輛到達(dá)時間、停留時間和停車場占有率。這些數(shù)據(jù)與收費(fèi)信息一起用于仿真駕駛?cè)藢ν＼噲龅倪x擇情況。2.2 需求矩陣細(xì)化停車需求矩陣細(xì)化使建模人員能夠控制不同類型車輛駛離停車場的時間。細(xì)化程度取決于已有調(diào)查數(shù)據(jù)，同時，停車場分類的詳細(xì)程度應(yīng)與模型輸入數(shù)據(jù)相適應(yīng)。在羅克代爾市，小汽車分為通勤車輛、非通勤車輛和公務(wù)車輛，停車需求矩陣可由此導(dǎo)出。根據(jù)調(diào)查數(shù)據(jù)，可把通勤車輛、公務(wù)車輛進(jìn)一步分為非居民私人停車(Private Non Residential, PNR)和合同停車（contract parking)。由于需求矩陣已被明確定義，對于難以估計的PNR 車位供應(yīng)量，模型不予限定，并假設(shè)市中心周邊地區(qū)所有駕駛?cè)司谄淠康牡赝＼嚒Ｋㄆ占{區(qū)采用了類似方法，停車需求細(xì)分為長時間和短暫停車兩類。依據(jù)工作場所是否有停車位，將長時間停車進(jìn)一步分為工作場所就地停車(on site)或公共停車場停車兩類。長時間和短暫停車的需求量可由宏觀交通模型的出行目的矩陣導(dǎo)出，并通過停車場記錄的車輛數(shù)進(jìn)行調(diào)整。2.3 出行鏈接為了仿真同一停車場的車輛到達(dá)和離開，必須把進(jìn)入和駛離城市中心區(qū)的出行聯(lián)系起來，并基于車輛先前到達(dá)的停車場及停留時間選擇其始發(fā)停車場和駛離時間。傳統(tǒng)的OD矩陣法不能滿足此要求，需要使用更復(fù)雜的控制方法來確定車輛的駛離時間和地點(diǎn)。新維根市的模型研究時段為某周六下午的購物高峰時段，并包含了一個前期準(zhǔn)備階段，以便為模型中的停車場預(yù)停一些車輛，同時對ITS 控制器進(jìn)行初始化。為了仿真相鏈接的車輛出行，需要從OD 矩陣中刪除所有從市中心始發(fā)的車輛。利用外部軟件控制器監(jiān)測模型中的停車場占有率，以確定車輛到達(dá)時間的分布情況，在停留一段合適的時間(如1 h)后，讓與到達(dá)車輛相匹配的返程車輛出發(fā)。塔卡普納區(qū)模型基于早高峰的停車場占有率，在仿真停車場晚高峰運(yùn)行情況之前，利用一個獨(dú)立的需求模型生成停車場晚高峰車輛出發(fā)時間分布圖。塔卡普納區(qū)每個分區(qū)包含有車輛出發(fā)時間分布情況的出行需求量，OD 矩陣即基于此生成。在車輛選擇某一特定停車場出發(fā)時，需求模型中的車輛出發(fā)分區(qū)與停車車輛所在分區(qū)相匹配。匹配關(guān)系基于停留時間長短，并按照車輛到達(dá)時間分布預(yù)計出發(fā)時間。若此過程中發(fā)現(xiàn)某車輛的出發(fā)時間與預(yù)計出發(fā)時間的誤差在20%以內(nèi)，則該車輛將被添加到出發(fā)時段分布圖中。若沒有找到匹配車輛，則轉(zhuǎn)到下一出發(fā)時段分布圖，并重復(fù)搜索過程。羅克代爾市模型對車輛到達(dá)和駛離停車場的仿真也劃分為早晚高峰兩個時段。模型對晚高峰時段出發(fā)停車場的選擇使用了一般化出行成本和“出口成本(exit cost)”，以幫助區(qū)分停車場選擇。通過與觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)使用“出口成本”可以更加成功地校準(zhǔn)模型。 2.4 停車場的尋找上述三個模型的研究對象均為停車場對城市交通擁堵的影響，因此，研究成功的關(guān)鍵是模型把車輛分配到停車場的策略以及車輛尋找停車場的過程。新維根市的研究項(xiàng)目是為測試停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的效果而設(shè)計。停車場可變信息標(biāo)志指示牌(見圖2)分布于車輛進(jìn)入城市中心區(qū)的所有入口處(見圖3)，給進(jìn)城車輛提供停車場相關(guān)信息，以便車輛做出選擇。根據(jù)城市停車管理系統(tǒng)(the TownParking Manager)的經(jīng)驗(yàn)記錄，ITS 系統(tǒng)的設(shè)置是僅20%的駕駛?cè)俗裱＼囌T導(dǎo)系統(tǒng)的建議，其余80%的駕駛?cè)藢Ⅰ傁蜃约旱氖走x停車場，若該停車場已滿，再改變方向駛向其他停車場。羅克代爾市和塔卡普納區(qū)的模型更加注重停車場的可達(dá)性，其次才是誘導(dǎo)功能。在羅克代爾市，停車場的位置選擇根據(jù)政策確定，即規(guī)劃分區(qū)時對停車場的位置予以限制，如：合同停車區(qū)域(contract parking areas)設(shè)于與工作有關(guān)而不是與購物有關(guān)的分區(qū)。在塔卡普納區(qū)，停車限制政策較少，停車場可以與所有分區(qū)相連，因而減少了預(yù)先設(shè)定停車空間的情況。車輛到達(dá)某一停車場后會排隊(duì)等候，等待一定時間后，基于出行成本、步行成本以及停車成本會駛向其他停車場。塔卡普納區(qū)模型通過外接軟件控制器管理停車場車位，同時對車輛尋找停車場的條件進(jìn)行限定(尋找界限)，從而對車輛選擇停車場的過程進(jìn)行補(bǔ)充。尋找界限反映了駕駛?cè)嗽趯ふ彝＼囄坏倪^程中，在數(shù)量眾多的停車場間循環(huán)行駛的意愿，即設(shè)定駕駛?cè)藝L試找尋停車位的次數(shù)，之后，便放棄嘗試而駛向最有可能有空閑車位的停車場。車位控制器可監(jiān)測停車場的使用情況，任何停車場停滿車輛10 min 后會從控制器名單中清除。一旦有車輛從該停車場離開，則會重新回到名單中供待停車輛選擇。3 首選停車場問題首選停車場問題出現(xiàn)在羅克代爾市和塔卡普納區(qū)模型中。當(dāng)車輛的首選停車場容量較小且很快就停滿時會出現(xiàn)首選停車場問題。大多數(shù)駕駛?cè)嘶诔鲂谐杀咀钚∵x擇該停車場，但不得不改變路線駛向次選停車場?，F(xiàn)實(shí)生活中，即使知道該停車場通常停滿車輛，很多駕駛?cè)艘廊恢貜?fù)同樣的出行，因此不得不選擇一個有更多機(jī)會找到空閑車位的較大停車場作為首選。針對這一問題，塔卡普納區(qū)提出了兩種解決方法：1)使用停車場車位使用情況控制器覆蓋駕駛?cè)说倪x擇，為駕駛?cè)颂峁┨娲＼噲觥?)對較小的停車場(車位數(shù)一般小于50 個)進(jìn)行分組，同時調(diào)整停車場對出行目的地的覆蓋范圍和步行時間，以避免過多的駕駛?cè)税涯骋惶囟ㄍ＼噲鲎鳛槭走x。羅克代爾市模型則通過細(xì)化需求矩陣來分配停車場，提供了另一種解決方法。按照駕駛?cè)藢Τ鲂心康牡刂苓呁＼噲龅氖煜ざ葘仃囎鲞M(jìn)一步細(xì)化。若駕駛?cè)双@悉較小的停車場已停滿，便會避免使用它們，而把較大的停車場作為首選。4 仿真結(jié)果4.1 新維根市新維根市基礎(chǔ)模型基于周六下午的典型狀況進(jìn)行校準(zhǔn)，比較了未來年的兩個仿真，其測試方案包括城市中心區(qū)新規(guī)劃的開發(fā)區(qū)。沒有停車誘導(dǎo)系統(tǒng)時，大量車輛在最有吸引力的停車場前排隊(duì)。有停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的情況下，待停車輛則按照停車場容量更加均衡地分布，且大多數(shù)停車場會有空閑車位，從而減少尋找停車位的車輛，城市中心區(qū)道路上的車輛數(shù)也相應(yīng)減少。這一效果是在20%的駕駛?cè)俗裱＼囌T導(dǎo)系統(tǒng)的情況下實(shí)現(xiàn)的。下一步進(jìn)行研究時，將擴(kuò)大ITS 系統(tǒng)的覆蓋范圍，并把某些路段設(shè)置為步行區(qū)。新維根市的仿真方案是基于2015 年的情況進(jìn)行的，城市中心區(qū)的詳細(xì)規(guī)劃可能會與仿真情況有所差異，所以，在評估設(shè)計方案的預(yù)期效果時進(jìn)行了保守解釋。盡管如此，仿真結(jié)果依然表明在新維根市投資建設(shè)停車誘導(dǎo)系統(tǒng)的方案是合理的，可以充分利用停車場的容量。4.2 羅克代爾市羅克代爾市模型針對計劃于2012 年實(shí)施的城市中心區(qū)改造的一部分進(jìn)行測試。主要包括：搬遷位于中心區(qū)的公共汽車站和政府辦公地點(diǎn)，拆除中心區(qū)的多層停車場，重新設(shè)計穿越中心區(qū)的A58 干路的主要交叉口。下一步研究將使用與塔卡普納區(qū)和新維根市模型類似的外接軟件控制器，同時在路線選擇點(diǎn)安裝停車誘導(dǎo)設(shè)施，并考慮停車場車位的機(jī)會成本(opportunity cost)?？梢栽谠O(shè)置首選停車場之前將機(jī)會成本添加到每一停車場的一般化成本中，盡管需要通過數(shù)據(jù)調(diào)查對此進(jìn)行校準(zhǔn)，但在停車場選擇中考慮機(jī)會成本，可以將每一停車場可能的空閑車位完全納入選擇。4.3 塔卡普納區(qū)塔卡普納區(qū)S-Paramics 模型是塔卡普納中心區(qū)所有重要規(guī)劃申請和地區(qū)性規(guī)劃變更的交通運(yùn)行評估工具，以保證所有評估在同一仿真體系下完成。該方法已成功應(yīng)用于北岸市的另外兩個開發(fā)區(qū)。已經(jīng)校準(zhǔn)的塔卡普納區(qū)停車場模型是其交通仿真模型的一部分，二者又是整個評估體系的一部分。不過，受最近經(jīng)濟(jì)滑坡的影響，該地區(qū)部分業(yè)主已停止?fàn)I業(yè)或是將物業(yè)出售，相關(guān)機(jī)構(gòu)也推遲了規(guī)劃、評估工作，但在經(jīng)濟(jì)復(fù)蘇時該體系即可使用。5 結(jié)論1) 停車設(shè)施規(guī)劃對減輕城市中心區(qū)的交通擁堵至關(guān)重要。新維根市研究表明，即便針對部分停車問題采用某種解決方法，也能帶來相應(yīng)效果。羅克代爾市和塔卡普納區(qū)的測試結(jié)果顯示，在模型體系中同時包含停車策略，可以顯著影響設(shè)計方案的效果。2) 三項(xiàng)研究都表明把同一停車場的到達(dá)和出發(fā)車輛連接起來非常必要，但卻采用了三種不同的解決方法。三個模型中駕駛?cè)诉x擇停車場的方法也有差異，但都是以矩陣細(xì)化為基礎(chǔ)。通過設(shè)定停車費(fèi)用和限制條件來測試駕駛?cè)藢Σ煌召M(fèi)政策的反應(yīng)。三項(xiàng)研究都設(shè)法解決首選停車場的問題。3) 三個城市中心區(qū)從不同角度對停車場模型進(jìn)行了探討，對一些共同問題提出了多種有創(chuàng)意的解決辦法，尤其是針對駕駛?cè)藢ふ彝＼囄辉斐傻慕煌〒矶聠栴}。這些研究表明利用微觀仿真，可以測試停車策略的效果。參考文獻(xiàn)：1 Joseph Straw. Rowland Dedicates Parking GarageN. New Haven Register, 20020911(B3).2 Donald Shoup. Cruising for Parking J. TransportPolicy, 2006, 13(6): 479486.3 Spotswitch Link, Spot Switch EB/OL. 201020100301. .4 Gaston Serge Tchang. Parking Policy to Improve Accessibility in Industrial AreasEB/OL. 20072010 03 01. /paper/parking-policy-to-improve-accessibility-in-industrialareas.5 SPP 172005 Scottish Planning Policy 17: Planning for Transport S.6 UKs Department for Transport. Traffic Advisory Leaflet ITS4/03 EB/OL. 20032010 03 01..uk/pgr/roads/tpm/tal/its/arkingguidanceandinformation.pdf.7 UKs Department for Transport. Transport Models TAG Unit 3.1.2 EB/OL. 20052010 03 01..uk/webtag/documents/expert/pdf/unit3.1.2.pdf.94_Planning urban car park provision usingMicrosimulationPete Sykes SIAS Ltd (UK), Falco De Jong Grontmij BV (NL), Richard Bradley ANSA Consultants (UK), GerardJennings MicroNet Limited (UK), Greig McDonnell North Shore Council (NZ)AbstractIn three different locations around the world, city planners have sought to investigate the effects on the road network of car park planning policy and accessibility. All have looked for methods to minimise urban congestion caused by drivers searching for a car park space. All have used an SParamics microsimulation model to test the design options. This paper describes how they went about it and what they achieved.104INTRODUCTIONThe provision of available car parking is one of the most contentious issues for city drivers. Car park spaces can be hard to find and expensive to use. There may be queues to get into the most convenient car parks which require drivers to move on to alternative car parks. Some city centre traders regard the lack of suitable car parking as a significant reason for shoppers to prefer out of town shopping centres. In New Haven Connecticut, Gov. Rowland at a ceremony celebrating the renovation of the citys largest car park in 2002 declared: if you dont have parking, nothing else works.1Car park hunting, the circulation of drivers looking for a parking space, can be a major contribution to city centre congestion. The proportion of cars searching for a space was found to be 26% when surveyed in Manhattan in 2006, while in Brooklyn it was 45%. The situation is not new. In 1927, a similar survey in Detroit found the figures to be 19% and 34% in separate locations 2. This long standing problem may at last be assisted by technology. While iPhone users can now notify each other as spaces become available 3, traffic planners can now take advantage of recent developments in traffic modelling, which demonstrate that car park access can be included in road traffic simulation models to support the design process. Car park location in urban planning policy is largely concerned with optimising the relationship between car parks, drivers and their destinations. Charging regimes may be used to reduce localised inconvenience caused by parked cars and to favour one class of driver over another in allocating spaces. The perceived benefits include improvements to a citys commercial centre through better accessibility for the target consumer. Policies may be supply- led by actively managing spaces or demand-led by simply increasing the number of spaces 4. Increasingly, active management policies are used to ration spaces and encourage sustainable travel patterns 5.Urban planning policy considers the charging regimes for car parks. Transport planning policy complements this and considers access to the car parks. It is concerned with the relationship between car parks, the road network and congestion.Accessibility of car parks is addressed in road design guidelines. UK Department for Transport advice on parking guidance and information systems includes reports of case studies that show that there are quantifiable benefits to be derived from installing variable message signs indicating car parking space availabilty 6. Benefits are described as quantitative, in terms of time saved, and qualitative in terms of public image and driver safety. WebTAG 7 guidance touches on the subject briefly in discussion of travel costs by including parking “costs”(which notionally include time spent searching and queuing for a space and walking to the final destination). The authors perception is that car park accessibility isnormally considered after the urban design is complete and car park policy has been determined. The missing link is in the transport planning policy contribution to the initial design of urban areas with respect to car park provision and accessibility. This apparent deficiency has recently been addressed in three different locations reported here. Each has sought ways to investigate the effects on the road network of car park planning policy and accessibility. All have looked for methods to minimize urban congestion caused by drivers searching for a car park space. All have used an S-Paramics microsimulation model to test the design options.A study in Nieuwegein (The Netherlands) modelled a large expansion in travel demand and the provision of car park spaces for a major town centre redevelopment, where Saturday afternoon shopping was the critical period. It incorporated ITS within the microsimulation model to deliver information to drivers on availability of spaces and routes to car parks. Another study, in Rochdale (England), models the distribution of spaces in conjunction with major town centre development plans. The goal is to optimise the provision of car parks with respect to adjacent land use and to minimise town centre congestion by considering car park access early in the design process. The third study, in Takapuna (New Zealand), is also investigating the effect of city centre expansion. It uses bespoke software to model the car park demand and a microsimulation model to assign the demand to the network. Once again the goal is to understand the effect of car park policy and minimise city centre congestion.CAR PARK MODELLING IN MICROSIMULATIONTypical design option tests for a microsimulation model include changes to road layout, public transport priority schemes, optimisation of signals, or changes in demand. Each individual vehicle in the simulation will react to these changes, and the congestion they cause, as it moves to its destination. When testing the effect of car park policy decisions, the emphasis moves from examination of the effect of changes to the road network to examination of the effect of changes in the destination for that part of the trip undertaken in a car. The simulation model must now include the capability to distinguish between the drivers destination and the vehicles parking location and make dynamic choices between these locations.Figutr 1：Rochdale city centre carparksArrivalsCar parks are an entity within the microsimulation model, and are linked to zone destinations and car parks may serve more than one zone. Allocation of vehicles to car parks is undertaken by limiting car park access to specific trip purposes. The model includes car parking charges and the distances between car parks and associated zones as components of the generalised trip cost. As each vehicle type may have different cost coefficients, the modeler may differentiate between drivers who will accept a longer walk and those who will accept a higher charge. If a car park is full then vehicle drivers within the simulation wait at the entrance for a predetermined time, after which they re-assess their choice of car park and possibly proceed to another. Using an external software controller it is possible to monitor car park occupancy within the simulation and change a vehicles destination before it reaches the queue.As an example of how this methodology can be used to implement a car park policy model, consider a city centre zone with a mix of retail and commercial use with several car parks available within reasonable walking distance. Drivers will have a preferred location based on their proposed length of stay and the car park charging structure.Some drivers may have a contract for permit parking. A car park may have multiple adjacent entrances, each coded with a restriction to force vehicles to accept the appropriate parking charge. The effect in the simulation is that short stay vehicles enter car parks closer to their destination or with a lower charge. The long stay vehicles enter via the entry links with the higher charges or accept a longer walk time. The modeller can test responses to car parking changes by adjusting entry charges for different car parks or by varying the level of permit parking. Land use changesmay be modelled by adjusting the proportion of driver and vehicle types using a particular zone and related car parks.DeparturesThe assignment of all vehicles to an S-Paramics road network is controlled by a detailed (5 minute) time release profile. In its simplest form of use, the journey origin car park is determined by finding the minimum journey cost,which includes the walk time, or vehicles may simply be released in proportion to the size of the car park.If more control is required, such as the ability to match departures to arrivals at the same car park, the release may be triggered by an external software controller linked to the simulation model which uses an algorithm to determine when to release vehicles and where they originate on the network. This may be associated with a car park occupancy monitoring system and be used to match vehicle arrivals with a subsequent departure.NIEUWEGEIN PLANNED DEVELOPMENTSNieuwegein is a town just to the south of the city of Utrecht in the centre of the Netherlands with good economic prospects. To make the most of this, the municipality wants to restructure their city centre to include new developments. New multi-story car parks are planned to cope with the increased demand for parking spaces and a system for dynamic parking advice will attempt to minimise queueing at the car park entrances.Grontmij was asked to build an S-Paramics model of the city centre to review the effects of the new developments on the citys road network including the parking advisory system. The results of the simulation showed congestion at the three car parks closest to the city centre. This w