本文摘要：摘要：为应对由共享单车超速发展带来的车辆乱停放、占用公共资源和破坏公共秩序等问题，提出一种将停车适宜性分析与实际聚类数据相结合的虚拟停车点选址方法，拟为共享单车健康有序发展提供推动力。以闽江学院校本部为研究区域，利用ArcGIS软件的空间分析和
摘要：为应对由共享单车超速发展带来的车辆乱停放、占用公共资源和破坏公共秩序等问题，提出一种将停车适宜性分析与实际聚类数据相结合的虚拟停车点选址方法，拟为共享单车健康有序发展提供推动力。以闽江学院校本部为研究区域，利用ArcGIS软件的空间分析和统计功能，对草地花圃、道路、建筑物和人口密度四个影响共享单车停车适宜性的关键因素进行分别分级和综合叠加，得出选址适宜性分级图，然后与共享单车实际停靠站地点聚类分析结果比较，并以最小整体步行距离最小为目标，对停靠站点位置进行调整，得到共享单车闽江学院校本部的虚拟停车点优化选址方案。研究成果能够使共享单车选址设计兼顾便利性和公共性，对解决当前共享单车无序停放问题具有积极意义。
关键词：共享单车,虚拟停车点选址,适宜性,ArcGIS,闽江学院
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治理共享单车需要有包容的态度，坚持适度原则，进一步规范共享单车运营和维护，协调多利益主体参与共享单车治理。
随着全球因城市机动车保有量过剩而造成的道路拥堵、环境污染等问题愈演愈烈，“绿色交通、低碳出行”的理念不断深入人心，公共自行车这种新型的公共交通工具应运而生，近年来得到了飞速发展，成为各地区缓解交通压力，减少尾气污染，提高全民身体素质的利器[1-4]。然而，公共自行车由政府主导投资建设的运营模式，存在非常高昂的进入门槛，使得许多地区公共自行车的投建水平远落后于公众绿色出行的需求[5-6]。
为此，得益于移动互联网技术发展驱动及民间资本进入，共享单车作为共享经济的一种新兴业态，于2017年初正式加入多座城市绿色慢行交通队伍，成为公共自行车系统的补充甚至是替代[7-8]。据全球移动数据研究机构CheetahLab发布的《共享单车全球发展报告》显示，2017年全球共享单车用户规模已达2.27亿(中国约占46.7%)，预计未来两年将达到3.06亿。共享单车的迅速扩张主要得益于其“无桩”模式。“无桩”模式采用手机登录、随借随还的设计，一次性解决了公共自行车系统“有桩”模式固定资产投入巨大导致的进入门槛高和用还车不便利的用户体验差问题[9-10]。然而，为迎合消费者潜在需求，满足市场竞争中自身占有率快速扩张的需要，共享单车运营商们高度容忍消费者各种违规行为，激进投放大量单车，造成了极其负面的社会影响。据交通运输部的统计数据显示，截至2017年7月，全国共享单车累计投放量超过1600万辆，其发展规模已严重超出各城市非机动车可停放区域承载能力，企业无序竞争、过度投放及乱停乱放问题突出[11]。
共享单车乱停车，占用盲道、便道和机动车道等公共用地，使得共享单车这一缓解交通拥堵的“利器”变成了给城市整洁“添堵”的“神器”，严重影响市容及交通秩序[12]。因此，如何让共享单车更加规范有序，实现野蛮生长向精细化管理转变，成为政府、民众和共享单车运营商都急切希望解决的问题[13]。而解决共享单车乱停放问题的关键则在于有效引导用户有序停车，即将车停放到适合停车的位置。
为此，于2017年第一季度，上海、杭州、厦门和福州先后试点共享单车虚拟停车点设计，通过技术手段定位停车点，要求用户必须停放在虚拟停车点规定区域内才能上锁结束计费，强制性约束用户有序停放。虽然这一技术得到了政府及市民的广泛认可和好评，但虚拟停车点如何选址才能兼顾共享单车的便利性和公共性仍然是一个亟待解决的难题。如果虚拟停车点按照过去公共自行车系统站点选址的方法，例如，Kumar等[14]利用人口统计资料以及个人信息来选择最佳的基础站点位置;李婷婷[15]通过对公共自行车用户出行行为进行探索，构建自行车使用需求预测模型，再据此构建双层规划模型进行自行车系统租赁点的选址设计;Martinez等[16]提出一个混合整数线性规划模型来优化站点选址设计，其选址的决策目标往往是调度路径最小或站点建设成本最小，这会导致站点数量非常有限，将不利于突出共享单车便利性的优势，以致打击用户积极性，不利于共享单车的盈利和推广。
因此，设计符合共享单车使用便利性需求，且兼顾占用公共资源适度化的虚拟停车点选址方法，是一个值得单独展开研究的重要课题。基于此，本文提出一种共享单车停车适宜性分析与实际停车数据聚类相结合的选址方法，拟为共享单车的虚拟停车点选址设计提供参考。下文将以闽江学院校本部为研究样本，首先利用ArcGIS空间分析功能，分析虚拟停车点的选址适宜区域，然后根据实际停车点的调研数据，进行最短距离优化分析，得出虚拟停车点的最优选址方案，为实际应用提供指导。
1研究区域概况
由于共享单车的实时运行数据目前仍处于相对保密阶段，各大运营商均将其作为商业机密进行保护，甚至通过爬虫获取实时运营数据都被禁止，故本文通过综合考虑数据获取难度和实地调研可行性，最终确定以闽江学院校本部为研究对象，进行共享单车虚拟停车点的选址优化问题研究。闽江学院坐落于福建省省会福州市，是2002年经教育部批准设立的全日制普通本科高校。学校共有4个校区，校园总面积161.84万m2，校舍建筑总面积55.08万m2。其中，闽江学院校本部福州市闽侯大学城文贤路1号。
校本部自2017年9月，与北京拜克洛克有限公司(即ofo共享单车)合作，先期投入1000辆“小黄车”至校园内专供师生骑行，并根据运行需求持续投入。至今，“小黄车”在校园内已随处可见，并根据不同时段聚集在不同区域。在上课时段8：00~12：00，“小黄车”主要聚集于教学楼、实验楼、工科楼处;中午12：00~13：00，则在食堂和宿舍的停放数量逐渐增多，而17：00过后，宿舍楼下共享单车停放数量则明显增多，形成大量聚集。由此可见，共享单车用户停车点的选择主要与服务半径和可达性有关，即由人到共享单车所在位置之间的距离(服务半径)越短则说明该停放点越便利(可达性)。
2利用ArcGIS进行选址适宜性分析
关于利用ArcGIS进行某一类别区域的适宜性分析，已有学者进行过类似研究，例如，李君等[17]利用ArcGIS对不同社会经济因素对乡村聚落的区位适宜性等级进行测度，分析社会经济因素对乡村聚落区位的影响;尹海伟等[18]利用层次分析和移动窗口方法，对济南市建设用地适宜性进行了评价和分析;姜煜华等[19]利用空间叠置分析等技术手段，选取六个影响因子对楼宇经济空间布局的适宜性进行评价分析。
本文则在以上研究基础上，首先利用层次分析法对共享单车停车点选址的影响因素(草地花圃、道路、建筑物、人口密度)进行分析，得出各影响因素对选址的重要性权重;然后再利用ArcGIS空间处理功能对各影响因素目标约束下的区域进行适宜性分级;最后将所有影响因素的适宜性区域进行叠加，得出闽江学院校本部的共享单车虚拟停车点适宜选址区域。
2.1运用层次分析法确定选址影响因素权重
本文中，通过结合共享单车服务半径、单车停放点可达性、建筑区人口情况等影响共享单车选址因素，确定出可以量化的评价指标有：建筑物、人口密度、草地花圃、道路，每一个指标的评价标准。接着，通过对各影响因素分开统计和比较，两两之间互相打分，得出重要性对比程度，即层次分析法的判断矩阵。再根据矩阵知识，计算得到该矩阵的最大特征值为2.571，特征向量为(0.048，0.643，0.208，0.101)。
2.2运用ArcGIS对不同影响因素进行空间处理
在上文中已利用层次分析法确定了四种影响因素及其对应的权重值，本小节则利用ArcGIS对不同影响因素进行空间处理，通过欧氏距离分析、重分类和叠加分析等操作获得各因素的适宜性分级图。首先，运用ArcGIS软件，通过对闽江学院高分辨率影像图进行矢量化，提取出线、面文件，得到闽江学院矢量图，并且圈出闽江学院边界。然后再分别对四个影响因素进行处理。建筑物分级图处理过程描述：对建筑进行欧氏距离分析，建筑会被赋值为0，再对建筑欧氏距离进行重分类，将0~0.001赋值为NoData，其他的共分为7级，越靠近道路的等级越高。
道路分级图处理过程描述：对道路进行欧氏距离分析，道路会被赋值为0，再对道路欧氏距离分析结果进行重分类操作，将道路旧值为0~0.001的赋值为NoData，其他分为7级，越靠近道路的等级越高。草地花圃分级图处理过程描述：对草地花圃进行欧氏距离分析，草地花圃会被赋值为0，再对草地花圃欧氏距离分析结果进行重分类操作，将草地花圃旧值为0~0.001的赋值为NoData，其他分为7级，越远离草地花圃的等级越高。
人口密度分级图处理过程描述：在宿舍楼面要素的属性里面添加人口属性字段，将宿舍面转点，并进行核密度分析，再对人口密度进行重分类，分为7级，越靠近核心点的等级越高，代表人口越密集。由于水域不能作为共享单车的停放地点，所以，在水体面的属性字段中添加FID，并且赋值为1，再将水体面，作面转栅格操作;再将栅格作重分类，旧值为1的赋值为NoData，旧值为NoData的赋值为1，这样就变为水域没有值，其他区域值为1，得出新的栅格数据;最后利用栅格计算器分别将建筑物重分类数据、草地重分类数据、道路重分类数据与新的栅格数据相乘。
2.3叠加生成选址适宜性等级图
基于上一小节各影响因素分级，本小节进行叠加分析，即利用层次分析法得到的各因素权重，分别与对应的影响因素相乘。又由于校本部校区范围外的区域不能作为校园共享单车的停放点，所以，运用与去掉水域区域相同的方法，去掉校区外的区域，得到有效区域内共享单车选址的适宜性综合分级图。
3虚拟停车点选址优化设计
由于ofo运营商目前对于“小黄车”的出行数据持保密态度，从而无法直接获取到最准确的校区内“小黄车”实时数据，因此，本文采取实地调研的方法，于2018年4月13日和2018年4月17日分别在8：30、12：30、9：00对校园内小黄车进行监测调查，人工收集得到校本部内所有平均停车量大于10的停车点。本文将以上调研所得停车点视为用户自由选择，并存在聚集的热点停车区域。
为考察调研所得热点停车区域是否为适宜共享单车停放，特在矢量图上添加点要素，将热点停车区域以点的形式添加到适宜性综合分级图中。智将热点停车点叠加到适宜性综合分级图中后，当把第7级选择为适宜选址区时，设第7级值为1，其他等级值为0，得到如下图2b所示结果，深色代表可以停放区域，则校园现有共享单车大部分不在适宜区域内，需要调整的停靠站较多;当选择第6~7级为适宜选址区时，设6~7级值为1，其他等级值为0，得到如图2c所示结果，蓝色代表可以停放区域，则校园现有共享单车大多在适宜区域内，需要调整的停靠站较少;当选择第5~7级为适宜选址区时，设5~7级值为1，其他等级值为0，得到如图2d所示结果，则校园现有共享单车大多都在适宜区域内，基本不需要调整。
如果适宜性等级过高，则导致停车点过少，会直接影响到共享单车的便利性，如果适宜性等级过低，则大部分地方都可以停车，又会导致过度占用公共资源的问题。因此，本文选择第6~7级为适宜选址点，在兼顾共享单车的便利性和公共性的前提下，进行虚拟停车点的选址优化。本文以最短移动距离为调整原则，将8个不在适宜停车区的热点停车点调整归并至最近停车点中。即通过软件量测工具，量出需要调整至附近停车点的距离，再乘以共享单车两天停放的平均数量，算出最短移动距离，如果不在范围内的点两侧均有可停放点，比较选择距离小的那个点，最终求得最短调整总距离为5119m。
4结语
本文通过运用ArcGIS空间分析功能，对共享单车运行区域进行停车适宜性分析，得出一定范围内适合共享单车停放的具体区域，再利用实地调研数据，获得共享单车实际聚集停车的地点，然后通过叠加分析，确定没有落在适宜停车区域的实际停车点，最后在根据最短距离法将这些适宜区域外的实际停车点移至其周围最近的停车点，实现虚拟停车点选址的优化调整。虽然本文为共享单车虚拟停车点选址提供了一个优化方法，但受限于实际数据获取难度大，没能通过完整的共享单车运行数据来进行考虑停车适宜性的聚类分析，这也将是未来研究的重点和难点。
参考文献
[1]ZhangH.BikesharinginEurope，theAmericas，andAsia：Past，Present，andFuture[J].TransportationResearchRecordJournaloftheTransportationResearchBoard，2010，2143：159-167.
[2]Demaio，P..Bike-sharing：history，impacts，modelsofprovision，andfuture[J].JournalofPublicTransportation，2014，12(4).
[3]周杨，张冰琦，李强.公共自行车系统的研究进展与展望[J].城市发展研究，2014，21(9)：118-124.
[4]伍卓.公共自行车租赁系统现状与优化——以株洲市为例[J].求索，2015(12)：116-119.
[5]黄起龙.城市公共自行车管理决策优化研究[J].中国软科学，2017(s1).
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