城市级停车供需缺口分析数据

该数据集合涵盖区域标识、统计周期、泊位供给、设备运行、停车需求、交通拥堵及治理相关指标等全维度字段，适用于城市区域停车综合治理、泊位资源优化、交通拥堵缓解及诱导管理场景，可精准解决区域停车供需失衡、泊位利用率不明、拥堵成因难定位、治理优先级不清晰、诱导效果难评估等核心痛点问题。通过设备在线数与设备总数计算设备可用率，结合路内路外泊位数量核算有效泊位供给，可解决泊位供给真实能力难量化的问题，精准掌握区域可利用泊位资源；依托历史订单量、进入车辆数、违停数量估算停车需求，对比有效泊位供给得出公共泊位缺口，可解决停车供需失衡难以预判的问题，为泊位资源调配提供依据；结合进入车辆数、道路速度指数计算道路拥堵指数，联动泊位缺口率划分治理优先级，可解决治理工作缺乏针对性、资源浪费的问题，助力管理人员明确治理重点；根据治理优先级制定差异化治理策略，结合诱导发布覆盖车辆数与进入车辆数核算诱导响应率，可解决诱导效果难评估、治理措施落地无方向的问题，优化诱导策略与治理方案；整体助力实现区域停车供需精准匹配，缓解交通拥堵，提升停车治理精细化水平，改善市民停车体验与区域通行效率。数据来源：数据来源于城市路内停车平台、路外停车场接入数据、巡检记录、泊位资源台账、诱导发布系统和道路拥堵指数。数据按区域和时段聚合，不保留个人可识别信息。 （一）核心供给与需求核算规则 设备可用率 = round(设备在线数 ÷ max(1, 设备总数), 4) 有效泊位供给 = round((路内泊位数量 + 路外泊位数量) × 设备可用率) 估算停车需求 = round(历史订单量×0.5 + 进入车辆数×0.4 + 违停数量×0.1) 公共泊位缺口 = max(0, 估算停车需求 - 有效泊位供给) （二）拥堵指数及诱导效果核算规则 道路速度指数 = round(min(1, max(0, 区域道路实时平均速度 ÷ max(1, 道路自由流速度))), 4)。其中区域道路实时平均速度取统计周期内区域主干道路段平均实测速度，道路自由流速度取道路基线配置或历史畅通时段速度。 道路拥堵指数 = min(1, 0.6×min(1, 进入车辆数÷max(1, 有效泊位供给)) + 0.4×(1 - 道路速度指数)) 诱导响应率（%）= min(100, (进入车辆数 ÷ max(1, 诱导发布覆盖车辆数)) × 100) （三）治理优先级判定规则 治理优先级： 1.先计算缺口率：缺口率 = 公共泊位缺口 ÷ max(1, 有效泊位供给)； 2. 优先级判定： 缺口率>0.30 或 道路拥堵指数≥0.80 → 高；缺口率>0.15 或 道路拥堵指数≥0.60 → 中；不满足上述所有条件 → 低。 算法依据：道路拥堵指数依据进入车辆数、有效泊位供给和道路速度指数取得。进入车辆相对泊位供给越高、道路速度越低，停车寻找和交通拥堵风险越高；诱导响应率依据进入车辆数和诱导发布覆盖车辆数取得。该比例用于评估诱导发布对车辆进入行为的覆盖和响应效果； 治理优先级依据缺口率和道路拥堵指数判定。缺口率体现停车供需矛盾，道路拥堵指数体现交通影响，两者任一达到较高阈值即应提升治理优先级。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集是城市级停车供需缺口分析数据，包含区域标识、统计周期、泊位供给、设备运行、停车需求、交通拥堵及治理指标等维度，适用于停车综合治理、泊位资源优化、交通拥堵缓解及诱导管理。依托有效泊位供给、估算停车需求、公共泊位缺口、道路拥堵指数及诱导响应率等核算规则，可量化泊位供给能力、预判停车供需失衡、明确治理优先级并评估诱导效果。数据来源于城市路内停车平台、路外停车场接入数据、巡检记录等，按区域和时段聚合，不含个人可识别信息。