共享汽车停车场选址研究定稿2.0

1、北京理工大学珠海学院2020届本科生毕业论文共享汽车停车场选址研究学 院： 工业自动化学院专 业：姓 名：指导老师：交通工程赖奕桐学 号：职 称：160402103013邓荣峰讲师中国珠海二二 年 五 月诚信承诺书本人郑重承诺：我所呈交的毕业论文共享汽车停车场选址研究是在指导教师的指导下，独立开展研究取得的成果，文中引用他人的观点和材料，均在文后按顺序列出其参考文献，论文使用的数据真实可靠。承诺人签名： 日期： 年 月 日共享汽车停车场选址研究摘 要城市经济高速建设与发展吸引人们蜂拥入城市，各种社会问题涌现，环境污染影响着空气质量，能源危机影响着生活水平，原本已经满负荷运行的交通日益拥堵，阻碍

2、了城市发展的脚步。共享经济应运而生，其中共享交通领域的新能源共享汽车在解决人们短程出行问题的同时解决了部分社会问题，新能源共享汽车出行将会是近几年来城市居民的重要方式。在众多一二线城市能随处见到它们的身影，目前共享汽车仍在发展的初期阶段，共享汽车行业将面临许许多多的问题，例如“难用车”、“难还车”、“网点远”、“车辆调度困难”等问题都是待共享汽车行业攻克的。合理的共享汽车站点选址规划布局很大程度促进共享汽车行业的发展，本文对于现有学者的研究作分析，考虑共享汽车近年来国内外发展状况，研究相关基础，总结影响共享汽车停车场选址的因素，使用层次分析法进行权重决策分析，确定评价指标与权重后利用GIS软件

3、进行选址模拟，模拟结果与现有选址对比，分析差异产生的原因。最后再作总结。关键词：共享汽车、影响因素、选址分配Sharing vehicles parking location researchAbstractThe rapid construction and development of urban economy attract people to swarm into the city, and various social problems emerge. Environmental pollution affects the air quality, and energy crisi

4、s affects the living standard. The traffic jam, which has been running at full capacity, impedes the pace of urban development. The sharing economy arises at the historic moment, in which the new energy sharing vehicles in the field of sharing transportation not only solve the problem of peoples sho

5、rt distance travel but also solve some social problems. The new energy sharing vehicles will be an important way for urban residents in recent years. They can be seen everywhere in many first-tier and second-tier cities. At present, the car-sharing industry is still in the early stage of development

6、, and will face many problems, such as difficult to use the car, difficult to return the car, far from the outlets, difficult vehicle dispatching and other problems to be solved by the car-sharing industry.Reasonable sharing site location layout greatly promote the development of sharing in the auto

7、 industry, for existing scholars research analysis, this paper consider sharing development situation at home and abroad in recent years, the related research, summarizes the factors affecting share the location of the car parking lot, weight decision analysis using the analytic hierarchy process (A

8、HP) to determine evaluation index weights and site after using GIS software simulation, the simulation results compared with the existing location, to analyze the causes of differences. Finally, let me summarize.Keywords: Sharing vehicles, influencing factors, location allocation目 录1 绪论11.1研究背景和研究意义

9、1（1）研究背景1（2）研究意义11.2国内外研究现状21.3研究内容和思路32 研究相关理论基础32.1共享经济与汽车共享3（1）共享经济3（2）汽车共享42.2 GIS软件建立停车场选址模型基础4（1）GIS简介4（2）空间分析5（3）基于GIS软件建立的共享汽车停车场选址模型：63 共享汽车停车场选址分配影响因素103.1 地理因素：103.2 交通因素103.3 企业因素113.4 政策因素114 共享汽车停车场选址模拟（GIS模型上海黄浦、虹口交汇片区）134.1 数据收集134.2 数据预处理134.3 构建层次分析模型145 案例模拟对照分析以EVCARD上海市黄浦、虹口网点分布

10、对照235.1 模拟选址结果与案例对比分析235.2 理论实际差异产生原因：246 总结与展望25参考文献26致 谢27281 绪论1.1研究背景和研究意义（1）研究背景中国的高人口密度赋予了社会巨大生产力推动社会发展，城市经济水平增长飞速，汽车保有量巨大提升的同时不可避免的带来了一系列社会资源分配问题交通问题，其中交通问题影响最为显著，交通拥堵，大气污染，停车困难，汽车乘载率低都是影响阻碍社会高效发展的因素。 城市交通拥堵中国近年来，进口汽车购置税下降，国产汽车品牌发展势头猛烈，人们对于私家车的强烈购买欲望使得2019年底我国汽车保有量已达2.6亿辆。与2018年年底相比，全国汽车保有量仍增

11、加2,122万辆至2.6亿辆，同比增长8.8%。汽车不断涌入城市，然而城市交通用地总量是不变的，不断升高的占用率只会使交通拥堵更严重。 大气污染大气污染程度时刻影响我们健康和生活质量，参考中国移动源环境管理年报（2019）统计污染源数据, 2018年全国机动车四项污染物排放总量为4065.3万吨且汽车是机动车大气污染排放的主力。全国机动车保有量为3.27亿辆，汽车占四分之三，新能源车为261万辆。根据中国分析经济发展报告2016的观点，每辆共享汽车满足的出行需求多于十辆私家车，增加新能源共享汽车替代部分私家车出行减少大气污染非常有必要。 资源浪费中国是汽车产销大国，且绝大多数家用汽车聚集在一二

12、线城市，然而家用汽车的日常使用率偏低且日常使用时间短，汽车闲置时需要停车场放置占用大量用地。再者，上路的汽车乘载率低下，各个层次统计下来是笔很大的资源浪费。（2）研究意义随着互联网的发展，共享模式作为一种新的经济模式一直被热议，该模式在交通层次上表现为共享出行共享单车和共享汽车出行，是它们给人们带来方便的同时又缓解了部分交通压力。但目前共享汽车的发展仍处于上升的阶段，各个方面还需要完善，其中优化网点选址是关键。以往解决选址问题的方法常常是建立复杂繁琐的数学模型，不直观且容易脱离实际；在面临多种要素的情况时，难以顾及全面导致结果不准确；现GIS技术发展成熟，强大的空间分析能将复杂的多维问题简单化

13、，并且已应用于许多城市建设问题上，对于共享汽车停车场选址也应可行。合理的共享汽车停车场选址能达到为企业降低成本、优化用户体验、缓解交通压力，促进城市经济发展的效果。本文将结合GIS技术对共享汽车停车场进行选址，得到直观可靠选址模型，弥补传统选址方式的不足，为共享汽车行业选址提供一些参考，有利于行业发展。1.2国内外研究现状日前共享汽车选址研究主要着重于调度成本、接受度、网点选址、运营利润几个方面来提升用户体验和企业利润，这些研究与本文接下来的共享汽车停车场选址影响评价指标参考有很大帮助。首先，对于用户需求方面，Shaheen（2010）对于一线城市居民共享汽车民意调查，中上收入学历人群对于新能

14、源共享汽车相比于其他人群更乐意使用且更感兴趣，同时这部分人群中有在找寻居住环境时将附近是否有用车网点纳入优先考虑条件1。第二，网点设立必不可少考虑的就是网点与网点之间的调度的成本，对于调运成本的研究王宁（2018）等在保证用户使用原有体验下，采用遗传算法、混合整数规划模型、分支定界法分别得出调度需求、最优人工调度策略和最佳调度路径，建立最小成本调度模型2。第三，对于企业营运利润就是企业的命脉，共享汽车选址企业利润层面也有学者研究，王洪满和李兆涵(2015)等以国外某市政府的新能源汽车共享项目作为研究对象，建立共享汽车企业利润最大化混合整数模型，分析在三种不同出行方式下对于公司的利益的影响3。网

15、点选址一直都是共享汽车发展研究的重难点，对于选址研究学者百花齐放，埃隆马斯克即对于特斯拉自主研发的的自动驾驶技术autopilot近年来的发展信心满满，结合最新5G技术萌生了一个大胆的想法，让购买带有特定版本autopilot技术的车主自行的选择在非自用车时段将汽车“共享”出去，汽车自动驾驶到有用车需求的用户需求点，解决车辆闲置占用资源问题，同时这样使得共享汽车网点不再局限于企业选定，而简单到个人车辆闲置时停放的任一停车位。1.3研究内容和思路根据目前学者的研究，想要得到科学合理的选址结果，本文研究内容如下按步骤进行研究分析。（1）第一步，对国内外现有共享汽车现状发展背景和选址研究文献的分析，

16、对比参考总结现有模型方法。（2）第二步，深入对于选址研究需要的相关基础的理解，熟识GIS软件的操作和分析原理，为接下来的研究作足准备。（3）第三步，研究分析影响评价共享汽车选址适应性的因素。（4）第四步，运用GIS软件进行区域筛选：收集地理、社会属性数据，利用层次分析法对评价因素进行权重判定，再建立GIS选址地理模型分析得出理论选址适宜性分布图。（5） 第五步，GIS选址适宜性分布图与实地共享汽车网点对比分析总结。2 研究相关理论基础共享汽车选址研究是一项需要多方位考虑的研究，其共享汽车运营系统就是包揽用户、企业、公共交通还有城市政策于一身的多元化系统，必须深入了解理论和基础概念，再应用于各式

17、场景，以至运筹帷幄，水到渠成。 2.1共享经济与汽车共享（1）共享经济共享经济，简单来说就是物主将物品使用权租赁给需要的人来获取报酬的经济模式。若将共享经济看做一个系统，其运作流程则为：系统整合闲置资源，通过共享平台的方式让市场参与者获利。闲置资源、共享平台、市场参与者这三者将是组成这一系统的三大要素。闲置资源闲置资源作为共享经济系统的核心，体现的是其闲置时期不能发挥其价值，将会这一系统里将被更好的利用，尽可能的发挥全部价值，达到带来更多经济、社会效益这一目的。与传统的私有资源相比，多方受益、空余价值被尽可能的利用。共享平台互联网的发展飞速融入我们生活中的方方面面，在共享经济里通过互联网建立共

18、享平台，充当媒介的作用。整合闲置资源，收集需求信息，或利用大数据、云计算等新型技术计算，更精准的投放资源讯息，相比于传统的平台，趋于全球化的共享平台有效降低了交易成本、为能更迅速解决部分供求问题增添更多的渠道。市场参与者任何在共享平台里的闲置资源都是为市场参与者人服务，人们之所以搭建了共享经济这一系统，其本质就是挖掘获得更多得收益。带来更多收益的性质吸引越来越多参与者，为系统提供了源源不断的流量基础。对于互联网市场有了流量即有了生命力能持续蓬勃发展。（2）汽车共享近年来共享单车在全国各大城市高校迅速发展铺开，出门通过手机定位查找车辆的方式渐成人们的生活习惯，近距离出行有共享单车解决，相对应的远

19、途也需要共享出行的方式，基于P2P平台的共享汽车应运而生，与传统的汽车租赁模式相比，共享汽车公司将停放在各个网点的车辆记录车况续航里程等情况上传至用车平台，用户利用手机APP查找自己所需最佳网点的车辆进行使用并支付租金。现有大量的共享汽车平台车辆提供消费者选择，租赁模式分有长租和分时段的短租模式，长租模式与传统租赁方式相近按天计费，短租按分钟和公里数计费。2.2 GIS软件建立停车场选址模型基础（1）GIS简介地理信息系统（GIS）从20世纪中叶就已经开始发展，到现在已经处于非常成熟的地步了。因为人类在地球上的任何活动都与地理空间位置紧密相关，加上计算机技术的辅助，所以事事皆可在GIS软件上模

20、拟，让人们对事物的研究分析更简单更直观，甚至能对事态的走向作预判，对未来更好的规划。GIS是一种具有信息系统空间并且专业的数据管理系统。该系统将集中、存储、操作、和显示地理参考信息于一身，配合人工操作将发挥强大的运算分析能力。其核心功能是空间分析，对比与其他数据库，GIS不仅能管理空间数据、对信息的进行检索査阅，另外在建立好的信息模型基础上能加以操作，对空间图形建立数学模型，对原有的空间数据进行运算分析预测，发掘地理空间数据的隐藏信息。这些隐藏信息包括一些空间数据之间的隐藏联系，空间数据近年来的发展状态走向趋势，从而在进行决策时更科学合理，让目前和将来的遇到的复杂问题简单化，为重要决策提供辅助

21、。图2-1，GIS框架结构（2）空间分析空间分析是一项将数据和空间想象具现化结合的分析技术，基础是利用地理对象的空间属性及其本身具有的其他性质，它以提取并传输空间信息为目的。主要由空间数据分析和空间模拟两大块构成，将其二者联合分析，就能得到我们想要的地理对象隐藏的潜在属性辅助解决实际问题。空间分析中的三要素（点、线、面）能模拟绝大多数地理问题，针对本文共享汽车停车场选址研究而言使用到解决问题的空间分析主要方法有缓冲区分析和叠加分析。主要功能是将地理信息数据化处理后建立相关模型，将抽象问题简化，模型化，在软件上一顿操作后达到解决特定应用领域特定问题。以下是本次研究涉及到的操作。数据转换：数据转换

22、是将不能直接利用的原始属性转换成我们需要的属性，对这些数据进行分析的发掘出其潜在的实体信息是在GIS操作中非常重要的功能，具体有点线面数据集的相互转换，在最大程度上保留原有数据的属性情况下处理赋予新的空值属性达到直接供给使用的目的。邻近度分析：是基于地理数据信息上，对象与目标的距离信息的一种分析，直接体现的是地理空间的远近程度，描述的是空间的距离关系。其中缓冲区分析就是邻近度分析中最为常见、成熟的一种。缓冲区分析在选址问题的应用上十分广泛甚至离不开。缓冲区分析简单的解释是描述空间实体的影响范围或邻近性，在地理信息点或线或面（如图2-2）按照指定半径在周围建立的带状区域为缓冲区。缓冲区分析后是得

23、到新的面数据集，为不同场景问题提供依据。图2-2，点线面三种缓冲区叠加分析：叠加分析是将多个不同数据集图层叠加，获得新的属性的地理信息数据集图层的分析方法。参与叠加的图层可有若干不同要素的不同信息，但地理属性需要有交集，获得新的图层拥有这些不同要素间存在重叠或联系的部分，用于多层次的综合分析和评价，叠加分析按属性划分有两种，分别是空间统计叠加和空间合成叠加（如下图）。在叠加分析得到的新图层中，空间要素属性叠加分为代数叠加和逻辑叠加，在选址问题中多数用的是二值逻辑叠加。在本次实验中作评价指标有效影响范围缓冲区叠加，需要得到各个交错区域内所有的影响力缓冲区乘于对应影响力权重系数的和，即区域的选址适

24、宜程度，用到的方法是二值逻辑叠加。选址区域适宜程度系数=i=1n缓冲区的值对应影响力权重系数 (2-1)其中，n为叠加的缓冲区个数，缓冲区的值一般赋予1结合GIS空间分析解决选址问题操作步骤：1) 明确目标对象和解决这个问题需要的条件；2) 收集所需地理、社会属性资料；3) 建立地理空间数据库；4) 分析解决该选址问题须满足的条件，根据这些条件建立合适的空间选址模型，利用空间分析等方法得出备选地点的集合；5) 从候选点中用过相关条件进行评价，进而得出最优选址方案；6) 最后与实例对比分析。（3）基于GIS软件建立的共享汽车停车场选址模型：层次分析法4：层次分析法4（AHP)是一种层次权重决策分

25、析方法；它将定性与定量结合起来，使人在进行决策时的思维过程层次化，并可以通过多种影响因素的两两对比来为决策分析提供定量依据；该方法比较适合解决那些同时具有定性影响因素与定量影响因素的复杂问题；该方法的主要思想是根据需解决问题的总目标，将该问题的影响因素列举出来，然后按照这些影响因素之间的相互影响和隶属关系将这些因素聚集组合成不同的层次，从而得到多层次的分析结构模型；根据这个结构模型，问题可以归结为确定最底层相对于最高层的相对重要权值；通过比较最底层即方案层中各个方案的权值大小来求得解决问题的最佳方案；由于其简单灵活且能定性与定量相结合处理各种影响因素，该方法目前己经在我国经济建设的各项领域内得

26、到广泛的应用，并取得了巨大的经济效益。层次分析法应用于选址的一般过程为4：(1)选择评价指标；(2)建立层次结构模型。层次结构模型分三层，最上层为目标层0,放置问题总目标；中间为准则层或指标层C，为实现目标所涉及的中间环节各因素，每一因素为一指标，当指标多余9个时可分为若干子层；最下层通常为方案或对象层P；(3)构造判断矩阵。要确定对目标Z有影响的n个因素B1 ,B2 ,B3 , Bn，采用成对比较法和19比较尺度构造成对比较阵，用aij表示Bi相对于Bj对z的影响程度，比较结果用矩阵A表示；判断矩阵元素aij的标度方法如下表4：表2-1 影响程度判断表标度值相对重要程度1两个因素同等重要3和

27、另一因素相比，该因素稍显重要5和另一因素相比，该因素明显重要7和另一因素相比，该因素强烈重要9和另一因素相比，该因素极端重要2,4,6,8两相邻判断的中值倒数因素与j比较的判断aij,则因素j与i比较的判断aij= l/aij(4)根据矩阵A计算出各指标的权重，并对其进行一致性检验；计算矩阵A各行元素的乘积： i=1,2,3,.,n （2-2）然后计算开n次方： （2-3）当用和集法计算出各判断矩阵的判断矩阵的特征向量以与最大特征根, 中各元素即是对应指标的权重；当比较的因素具有模糊性、复杂性时，所建立的矩阵不一定具有完全的一致性；为判断一致性，应使比较接入近于n,其他特征根比较接近于0；当时

28、，判断矩阵的一致性指标为： （2-4）为衡量的大小，引入随机一致性指标。具体方法为随机构造500个成对比较矩阵,.,则可得一致性指标,.,； （2-5）定义随机性比率，一般当，认为判断矩阵A有满意的一致性，通过一致性检验，此时将得 到的特征向量归一化，就得到了各影响因素对目标层的权向量；否则要重新构造成对 比较矩阵A，对加以调整。基于GIS软件下建立的层次分析法选址模型上文简单介绍了GIS软件的空间分析和应用于选址研究的层次分析决策方法，现将层次分析决策法加上GIS软件本身的多准则决策分析对共享汽车停车场的选址模拟，起辅助决策作用，基本思路流程如下：图2-3 层次分析法基本思路图2-4基于层次

29、分析法的共享汽车停车场选址模型在建立好模型得到各个影响因素的权重后，再用GIS软件空间分析对数据进行空间阐释。三要素对应采取的GIS空间分析方法如下表2-2 对应分析方法表准则GIS分析法点要素点密度分析、距离分析线要素距离分析、缓冲区分析面要素距离分析、缓冲区分析3 共享汽车停车场选址分配影响因素3.1 地理因素：对于众多选址研究分析中，地理因素是必不可忽视的，在物流枢纽中心选址、仓储选址、商业中心选址等相关论文研究里，地理因素都是占有较大的影响权重的，可见的在选址研究里地理因素是不可忽视的重要因素，共享汽车停车场选址也一样。地理因素根据性质分类具体影响如下：（1）停车场的本身地理条件优劣对

30、于共享汽车企业运营直接产生影响。停车网点若在地势变化大或者在崎岖不规则等地形时，对于共享汽车用户来说用车便捷度下降，用车欲望也会下降，对于运营企业，崎岖地段建设网点会使成本增加，事故易发车辆折旧率上升，企业将会承受更大的营业成本与获得较低的利润。在地势平坦，面积宽广、四通八达处设立网点用户取车还车方便，自然提升用户使用车辆的频率，同时企业进行车辆调度和管理也便利。（2）选址周围用地性质也是影响比较大的地理因素。在共享汽车网点附近存在一些人流密集用地时，车辆使用率普遍较高，例如在学校（教育区）、小区群落（生活区）、商务写字楼（办公区）、大型购物广场（娱乐区）等人们出行需求较高集聚地。偏僻人流少的

31、郊区不建议设立共享汽车网点。3.2 交通因素共享汽车服务于消费者用于交通出行，那么共享汽车停车场周围的交通因素对于选址的影响必不可少。人们在中途距离出行在不使用私家车的情况下偏向于复合交通出行（采用多种交通工具的出行），这时网点的换乘便捷性是用户考虑是否选择使用共享汽车。换乘便捷性、路网通达性等交通因素是影响共享汽车停车场选址因素之一。其具体如下：（1）为了达到便利的复合交通出行，共享汽车停车场选址网点附近最好能与原有的城市公共交通所接驳，这样既丰富了换乘出行方式的选择又能弥补共享汽车出行和公共交通出行单独使用的局限性。间接提升用户使用体验增加共享车辆使用频率。（2）共享网点周围交通情况会影响

32、用户的体验和使用频率。对于交通网络时常拥堵且车道车辆负荷大的地段，原有的交通本就需要重新调整，增设共享汽车网点只会继续增加该网络的负担，用户用车体验也会下降。反之交通情况通畅网络布局均匀的地段能提升用户体验提高车辆使用率。3.3 企业因素企业作为共享汽车行业的主体，提供资金和维护运行该系统，必须具备可持续发展和竞争的能力。共享汽车企业对于选址起决策性作用，在对网点选址的过程中也必不可忽略企业因素的影响，参考共享汽车行业现状，其具体需要考虑的企业因素如下：（1）行业间合理竞争：共享汽车行业作为一个重资产行业，同行之间既存在竞争也存在合作的关系。同一座城市必然存在多家共享汽车公司，这些公司在对于一

33、些网点选址上有相似或重合的决策。在这种存在多家公司竞争的网点需要作用户需求预测，车辆是否供过于求，节约成本避免车辆资源浪费。另外，共享汽车企业适当的选取一些有用车需求，同行竞争少的网点来提高自家网点覆盖率，提升企业市场竞争能力。（2）资源利用最大化在众多共享汽车企业的激烈竞争下，企业对于自家资源尽可能的利用显得尤为重要，开源节流是每个企业的目标，故在共享汽车停车场选址与车辆分配时，实现现有资源利用最大化，达到降低成本提高利润的目的。节约成本：企业利用共享平台大数据分析，对现有每一网点车辆利用率进行统计，结合各个网点的需求人口调度分配现有利用率低车辆，适当放弃一些用户少的网点，降低企业运营人力、

34、维护成本，获取更多利润发掘商机企业采集网点信息，车辆大数据整合，对内分析预测扩增潜在网点，对外向需要该数据第三方出售：适当在APP平台、营运车辆投放广告，创造更多获取利润渠道，增加营收。3.4 政策因素新能源汽车政策：为了保护环境达到绿色环保可持续发展的目标，国家和地方鼓励支持新能源汽车行业的发展，创造大量的有利政策给新能源市场带来大好环境。以下是近年来出台具有代表性的几项政策：表3-1，新能源政策条例摘要时间机构政策名称摘要2015国务院国务院办公厅关于加快电动汽车充电基础设施建设的指导意见明确到2020年，完成满足500万辆新能源汽车充电需求的充电基础设施建设目标。2017国家能源局、国资

35、委、国管局加快单位内部电动汽车充电基础设施建设建的停车场需规划建设充电基础设施比例不能低于10%；中央国家机关等单位设备比例不能低于30%；在京的央企应不低于30%。2017工信部、财政部等部门乘用车企业平均燃料消耗量与新能源汽车积分并行管理办法传统能源汽车年产量或者进口量达3万辆以上的企业，2019开始，采用新能源汽车积分比例。2018财政部、发改委等四部委关于调整完善新能源汽车推广应用财政补贴政策的通知从2018年起，将新能源汽车地方购置补贴资金逐渐转变成扶持充电基础设施的建设、维护以及运营，和新能源汽车的使用等环节基于如上政策，共享汽车企业可加量采购新能源汽车，提高企业所拥有新能源汽车比

36、例，市面上已有许多全由新能源汽车组成的共享企业。地方政府为了推广新能源汽车，投入巨资建设电动汽车基础充电站，新能源共享汽车企业在政府建设好基础充电桩的停车场设立网点，与政府合作，既响应了政府号召又大大减轻了网点充电桩建设和维护的成本。在用户体验上，充电桩的增设缓解了用户选择新能源汽车长距离出行的路程焦虑问题，提高用户用车体验和车辆使用频率。4 共享汽车停车场选址模拟（GIS模型上海黄浦、虹口交汇片区）4.1 数据收集方案设计分析离不开数据，在有以上章节分析的对于共享汽车停车场选址的影响因素，将以以下数据使用GIS软件进行选址分析：1 上海黄浦、虹口交汇片区交通图2 上海黄浦、虹口交汇片区停车兴

37、趣点的分布（具有高出行需求的人口密集地，以小区、旅游景点、长途车站、综合建筑（大厦）等等）3 上海黄浦、虹口交汇片区小学分布图4 上海黄浦、虹口交汇片区河流、绿化分布图5 上海黄浦、虹口交汇片区加油站（或充电桩）位置点的分布4.2 数据预处理本次GIS软件进行选址模拟的依据的数据概括为两类，以上所收集的空间数据和非空间数据。空间数据包括交通路网、兴趣点、加油站、河流绿化分布图、加油站位置点等。非空间数据位置点用地性质等，将两类数据置于同一坐标下，用SuperMap（超图）自带的SQL数据库一一对应整合收录。由于本文出于个人研究且受疫情影响和数据来源有局限，方案设计数据可能不够全面，将适当灵活处

38、理。将4.1收集的空间数据录入超图系统中可得到如下图所示图4-1，线为城市路网，点为出出行兴趣点空间数据信息录超图入后，对应的非空间信息也需填入对应的数据库中部分如下图4-2，数据表截图4.3 构建层次分析模型结合上海黄浦、虹口交汇片区实际，根据选址分配影响因素和现有数据相结合，确定选址的评价指标按有：1 靠近加油站（充电桩）：保证用户用车时不会为续航焦虑和方便运营人员加油冲电。2 靠近客运汽车站：方便共享汽车与传统公共交通接驳，满足多种出行需求。3 靠近主路网(一级二级道路)：保证交通便利。4 远离小学幼儿园：小学生以下不具备自己归家上学能力，需要家长接送，上放学高峰会带来交通堵塞，与共享汽

39、车使用“撞峰”徒增交通压力，学生上课期间需要安静，而共享汽车频繁使用时用户找车鸣笛影响较大。5 远离绿化、河流：城市规划绿化用地不可设置停车场，河流地形限制。分层模型图：图4-3 分层模型图构建判断矩阵：（权重分析）表4-1判断矩阵评价表S1S2S3S4S5S111/71/51/41/2S271236S351/2125S441/31/213S521/61/51/31用和集法计算出该判断矩阵最大特征值为= 5.085,得到特征向量为 (0.08558, 0.79661, 0.50204，0.30104，0.12408),代入公式进行一致性检验：经过查表可知，当n=5时， RI=1.12故该矩阵满

40、足具有满意一致性判断条件。接下来将特征向量归一化，就能得到各评价指标对目标层的权向量(0.04729,0.44027,0.27746,0.16638,0.06857），查阅参考相关规划标准中的相关规定，参照实际情况对各评价指标划分等级，再对不同等级作02的评分，得到下表：表4-1 指标评分权重表指标分级值评分值权重与加油站的距离距离分值600(m)、300、3000、1、20.4402与汽车站的距离距离分值600(m)、300、3000、1、20.0472与小学的距离距离分值200(m)、100、1002、1、00.2774与主要道路的距离距离分值100(m)、50、500、1、20.1663

41、人口密度的影响08（千人/平方千米）、811、110、1、20.0685得到如上权重评分表后，在GIS软件ARCGIS里单独对每一个评价指标作分级缓冲区分析得到不同的适宜性分级图，再进行栅格化处理得到栅格分级图，然后对五幅图进行栅格叠加。得到复合分级图后利用Raster calculator 工具对整个区域进行综合评分，评分原理是计算每一个重合区域中各个指标的评分值与权重相乘的和，得出每一区域的值在02之间，按0、1、2设置区域颜色，按数值越大越深，颜色最深区域即最适宜选址区。由于计算机原因无法下载ARCGIS,软件，故改用超图软件，操作步骤有出入，但原理相同，得出结论相差无几。具体步骤如下：

42、本次建立层次结构分析采用了五种评价指标（影响因素），每种评价指标对整体的影响方式也不尽相同，故在整体综合决策分析前需单独对每一评价指标进行相应的空间分析，之后再整合，局限于软件版本技术原因，可能不能展现权重的影响。将小学的位置点用SQL数据库查询且高亮后，对其进行分级缓冲分析（ARCGIS的功能，对应超图多重缓冲区分析），设置二级缓冲，步长（缓冲距离）100米，再将远离绿地、河流评价指标属性放入同一图层中，经过渲染可初步获得简单的小学距离适宜区域分级图。如下图所示：图4-3 小学缓冲区在上图中可直观反应在仅考虑学校和地理因素影响下，在该区域内颜色越浅深的地方越适宜共享汽车停车场的选址。对主路网

43、按照表4-1的距离分级值进行同样的缓冲区分析，并赋值和图形渲染可获得靠近主路网道路适宜区域分级图。图4-4 路网缓冲区对汽车站按照表4-1的距离分级值进行同样的缓冲区分析，进行图形渲染可获得靠近汽车站适宜区域分级图。图4-5 汽车站缓冲区对加油站按照表4-1的距离分级值进行同样的缓冲区分析，按照以上的步骤可获得靠近加油站影响分级图。图4-6 加油站缓冲区（由于本文处于个人研究，区域人口密度的统计数据实在收集不到，对于人口密度缓冲区分析只能放弃。）受于个人对超图系统理解局限性，在ARCGIS上很多操作不能实现，现在超图中选择建立远离区域和靠近区域，然后在采用叠加分析中的擦除功能，剔除远离区域保留

44、靠近区域，再单独对每一个靠近缓冲区新建属性字段MARK，赋值1，在拓扑图层中属性更新，最后再建立单值（SQL表达式）专题图，按照单值越大颜色越深的原则设置专题图，最后图上表示颜色越深区域即最佳选址区。新建面数据集，对远离区域（小学、河流、绿地）进行合并，如下图所示：图4-7 合并远离区域接下来用靠近主路网、车站、加油站的影响缓冲区单独对合并的远离区域进行擦除叠加得到新的缓冲区数据集命名分别为道路_Result、车站_Result、加油站_ Result，再新建面数据集TempArea，在该数据集里将前面得到的三个Result数据集进行追加行操作，并为其添加坐标系，完成构建候选区域，渲染得的结果

45、如下：图4-8，道路_Result 图4-9，车站_Result图4-10，加油站_Result 图4-11，TempArea现在得到的候选区存在多个重叠区域，但是无法具体展示重叠了多少个，然而选址研究里判断该地的适宜程度取决于满足了多少种有利于选址条件（即包含优势缓冲区的个数）。我们若想要直观的展现每个小区域优势缓冲区重叠的情况，需执行以下步骤数据集类型转换：新的候补区域数据集属性表信息是整合的不能直接利用，需通过数据集类型转换将面数据集转换成线数据集，得到重叠区域外围轮廓（如下图4-12）图4-12 线数据集拓扑构面：在获得的线数据集进行拓扑构面将该线数据集重新生成新的仅带有坐标面积属性的

46、面数据集Candidate Area。图4-13 Candidate Area新建属性字段：在之前的到的Result数据集里分别添加新的属性字段mark，并赋值1，方便之后单值专题图识别运算。拓扑预处理：在数据集Candidate Area里进行二维拓扑预处理，将三个Result数据集与Candidate Area数据集以拓扑关系捆绑，并在Candidate Area新建三个字段，分别为道路_mark、车站_mark、加油站_mark。属性更新：用Result数据集为Candidate Are数据集提供属性更新，提供属性的字段为mark，目标字段分别为Candidate Are数据集里的道路_

47、mark、车站_mark、加油站_mark，得到下图这样的更新后属性表。图4-14 更新后属性表制作单值专题图：利用在Candidate Are数据集里的mark字段属性制作单值专题图，在被线分割的128个区域进行SQL查询（含有标记个数），SQL表达式为mark _加油站 + mark _道路 + mark_车站，得到单值最小为0最大为3四段，按颜色越深数值越大设置专题图风格（如图4-15），这样即可直观表达地段靠近选址吸引点的程度。最终结果如下：图4-15黑色区域表示同时满足靠近主路网、车站和加油站三个影响条件，较浅的灰色区域表示只满足主路网、车站和加油站三个条件中的两个条件，而最浅的灰色

48、区域只满足三个条件中的一个条件，所以，黑色区域表示共享汽车停车场的最佳选择区域。5 案例模拟对照分析以EVCARD上海市黄浦、虹口网点分布对照5.1 模拟选址结果与案例对比分析图5-1 图5-2图5-3 图5-4经过GIS软件模拟得到了区域选址结果后，查找EVCARD共享汽车手机软件找到相对应的选址分析片区，查看现状的共享网点设置分布进行截图得到大致的共享网点分布图（图5-1）。将通过GIS分析得到理论选址分布图（后称GIS选址图）修改透明度与EVCARD网点分布图放置在一起，根据河流分布轮廓将二图对应定位、重叠（图5-2）。隐藏GIS选址图层，在网点分布图上对每一个网点在标记层用红圈标记并标

49、上序号记录下对应的网点名称（图5-3）。最后再显示GIS选址图置于标记层下得到GIS模拟选址与实际网点对比图（图5-4）。网点名称：1.恒积大厦、2.外滩SOHO、3.仙乐斯广场、4.中福世福汇、5.海泰时代广场由对比图可以看出，网点基本都在阴影覆盖区域上，说明本次选址模拟结果基本可靠。与现有网点作比较分析，GIS选址模拟有一下可改进的地方：网点分布几乎都在一二级道路吸引缓冲区的边缘，是否在设置该条件的影响距离过短，可适当调整增长该距离作更合适的选址决策。各个网点都在一二级道路间拐角（交汇）处，若将每条道路单独作缓冲区分析，可得到道路与道路间吸引重叠区域，该区域靠近多条道路，更适宜选址。5.2

50、 理论实际差异产生原因：按常理GIS空间分析后颜色最深的最适宜选址区域实际地段应该有设立共享网点，但地图上显而易见，该地并没有设立网点，个人结合实际情况分析，总结了几点产生差异的原因如下：选址考虑的因素远不止本次研究设立的评价因素，本文用于个人研究，能够收集到的数据十分有限，只能在有限的数据内设计建模分析，且数据来源已有些年限，然而城市建设、道路建设都是每天在发生的，从而产生误差。本次对照的共享公司是营运车辆全是新能源汽车，加油站这一评价因素自然没有参考价值。（在加油站影响缓冲区内的网点仅有一个，GIS模拟结果依旧可靠）同时随着上海市政府对新能源的大力支持，投入建设大量充电桩，续航焦虑不再是新

51、能源共享汽车用户在市内用车的顾虑。上海这种超一线城市寸土寸金，停车场一位难求，特别是在一些繁华商业写字楼，停车车位费高昂，共享汽车企业需要花费巨额成本与停车场合作建网点，高风险低回报。EVCARD平台在指定片区提出创新还车方式“随停还车”（如图5-5），这是一种用户可选择多花钱将车停放任意合法停车位上即可还车，这样通过工作人员调离车辆至还车网点，算是解决了共享汽车使用的“最后一公里问题”，方便用户提升满意度的同时，让还车不在局限于还车网点。在随停还车区域里网点的设置就需另起篇幅仔细研究。图5-56 总结与展望经过以上对于共享汽车停车场选址问题的短暂且局限的学习和研究后，个人收获与总结如下：1) 通过GIS软件建模进行选址分析是一项非常庞大的工程，远超用于个人论文研究做的工作量，范围越大工作量越大，但相比于传统简单的数学建模选址直观、可靠、更令人信服。2) 做事项影响研究必须要全面，在自己确定选址影响因素后做完选址模拟与实际对比，才发现没有考虑到的影响因素，使得比较有出入。3) 学习了层次分析法并应用于GIS建模选址分析。4) 与实际企业的网点选址作对比，证明了在GIS软