大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究

大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究

簡報資料

委託單位交通部運輸研究所

主辦單位國立台北科技大學

協辦單位環球技術學院

易緯工程顧問有限公司

簡 報 大 綱

壹計畫概述

貳國內大型購物中心旅運特性調查與分析彙整

參旅次發生與停車需求預測模式構建

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

伍結論與建議

壹計畫概述

二計畫目的二計畫目的

一計畫緣起一計畫緣起

三計畫範圍與對象三計畫範圍與對象

四工作流程四工作流程

一計畫緣起一計畫緣起壹計畫概述

bull多種商業功能停車便利大規模樓地板面積市場範圍大

bull衍生大量的交通旅次並為鄰近運輸系統產生明顯的交通衝擊

大型購物中心

購物購物

休閒娛樂休閒娛樂教育文化教育文化

餐飲餐飲 會議與展示會議與展示

壹計畫概述

2建立大型購物中心之旅次發生與停車需求的

預測模式

2建立大型購物中心之旅次發生與停車需求的

預測模式

1針對大型購物中心之旅次發生與停車需求

進行調查研究

1針對大型購物中心之旅次發生與停車需求

進行調查研究

3將調查研究成果藉由地理資訊系統之輔助

呈現交通衝擊評估所需之多樣性資料

3將調查研究成果藉由地理資訊系統之輔助

呈現交通衝擊評估所需之多樣性資料

二計畫目的二計畫目的

三計畫範圍與對象三計畫範圍與對象壹計畫概述

bullbull全樣調查全樣調查

民國92年底前已有實際營運者為調查對象

bullbull因應無法配合調查者因應無法配合調查者

rarr經協議另找替代點

圖例原計畫調查點新增調查點無法配合調查點

太平洋SOGO忠孝店

新光三越三多店

新光三越台南新天地台糖嘉年華購物中心

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內大型購物中心業種組合研析

國內大型購物中心業種組合研析

計畫目的與範圍確立計畫目的與範圍確立

基本資料蒐集與分析基本資料蒐集與分析

大型購物中心範疇界定分析大型購物中心範疇界定分析

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

A

壹計畫概述

四工作流程四工作流程

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證

結論與建議結論與建議

地理資訊系統規劃與建立地理資訊系統規劃與建立

操作技術手冊彙編與教育訓練操作技術手冊彙編與教育訓練

A

壹計畫概述

四工作流程（續）四工作流程（續）

貳國內大型購物中心旅運特性貳國內大型購物中心旅運特性調查與分析彙整調查與分析彙整

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

四樣本關連度分析四樣本關連度分析四樣本關連度分析

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數

1調查內容

2調查時間與調查方式22調查時間與調查方式調查時間與調查方式

營業開始營業開始營業開始 營業結束營業結束營業結束

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

-30分鐘 +30分鐘計數調查

單一調查點每日220～240份為抽樣數量以隨機方式挑選訪問對象進行問卷調查

計數調查

問卷調查

面訪問卷回傳

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

簡 報 大 綱

壹計畫概述

貳國內大型購物中心旅運特性調查與分析彙整

參旅次發生與停車需求預測模式構建

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

伍結論與建議

壹計畫概述

二計畫目的二計畫目的

一計畫緣起一計畫緣起

三計畫範圍與對象三計畫範圍與對象

四工作流程四工作流程

一計畫緣起一計畫緣起壹計畫概述

bull多種商業功能停車便利大規模樓地板面積市場範圍大

bull衍生大量的交通旅次並為鄰近運輸系統產生明顯的交通衝擊

大型購物中心

購物購物

休閒娛樂休閒娛樂教育文化教育文化

餐飲餐飲 會議與展示會議與展示

壹計畫概述

2建立大型購物中心之旅次發生與停車需求的

預測模式

2建立大型購物中心之旅次發生與停車需求的

預測模式

1針對大型購物中心之旅次發生與停車需求

進行調查研究

1針對大型購物中心之旅次發生與停車需求

進行調查研究

3將調查研究成果藉由地理資訊系統之輔助

呈現交通衝擊評估所需之多樣性資料

3將調查研究成果藉由地理資訊系統之輔助

呈現交通衝擊評估所需之多樣性資料

二計畫目的二計畫目的

三計畫範圍與對象三計畫範圍與對象壹計畫概述

bullbull全樣調查全樣調查

民國92年底前已有實際營運者為調查對象

bullbull因應無法配合調查者因應無法配合調查者

rarr經協議另找替代點

圖例原計畫調查點新增調查點無法配合調查點

太平洋SOGO忠孝店

新光三越三多店

新光三越台南新天地台糖嘉年華購物中心

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內大型購物中心業種組合研析

國內大型購物中心業種組合研析

計畫目的與範圍確立計畫目的與範圍確立

基本資料蒐集與分析基本資料蒐集與分析

大型購物中心範疇界定分析大型購物中心範疇界定分析

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

A

壹計畫概述

四工作流程四工作流程

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證

結論與建議結論與建議

地理資訊系統規劃與建立地理資訊系統規劃與建立

操作技術手冊彙編與教育訓練操作技術手冊彙編與教育訓練

A

壹計畫概述

四工作流程（續）四工作流程（續）

貳國內大型購物中心旅運特性貳國內大型購物中心旅運特性調查與分析彙整調查與分析彙整

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

四樣本關連度分析四樣本關連度分析四樣本關連度分析

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數

1調查內容

2調查時間與調查方式22調查時間與調查方式調查時間與調查方式

營業開始營業開始營業開始 營業結束營業結束營業結束

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

-30分鐘 +30分鐘計數調查

單一調查點每日220～240份為抽樣數量以隨機方式挑選訪問對象進行問卷調查

計數調查

問卷調查

面訪問卷回傳

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

壹計畫概述

二計畫目的二計畫目的

一計畫緣起一計畫緣起

三計畫範圍與對象三計畫範圍與對象

四工作流程四工作流程

一計畫緣起一計畫緣起壹計畫概述

bull多種商業功能停車便利大規模樓地板面積市場範圍大

bull衍生大量的交通旅次並為鄰近運輸系統產生明顯的交通衝擊

大型購物中心

購物購物

休閒娛樂休閒娛樂教育文化教育文化

餐飲餐飲 會議與展示會議與展示

壹計畫概述

2建立大型購物中心之旅次發生與停車需求的

預測模式

2建立大型購物中心之旅次發生與停車需求的

預測模式

1針對大型購物中心之旅次發生與停車需求

進行調查研究

1針對大型購物中心之旅次發生與停車需求

進行調查研究

3將調查研究成果藉由地理資訊系統之輔助

呈現交通衝擊評估所需之多樣性資料

3將調查研究成果藉由地理資訊系統之輔助

呈現交通衝擊評估所需之多樣性資料

二計畫目的二計畫目的

三計畫範圍與對象三計畫範圍與對象壹計畫概述

bullbull全樣調查全樣調查

民國92年底前已有實際營運者為調查對象

bullbull因應無法配合調查者因應無法配合調查者

rarr經協議另找替代點

圖例原計畫調查點新增調查點無法配合調查點

太平洋SOGO忠孝店

新光三越三多店

新光三越台南新天地台糖嘉年華購物中心

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內大型購物中心業種組合研析

國內大型購物中心業種組合研析

計畫目的與範圍確立計畫目的與範圍確立

基本資料蒐集與分析基本資料蒐集與分析

大型購物中心範疇界定分析大型購物中心範疇界定分析

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

A

壹計畫概述

四工作流程四工作流程

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證

結論與建議結論與建議

地理資訊系統規劃與建立地理資訊系統規劃與建立

操作技術手冊彙編與教育訓練操作技術手冊彙編與教育訓練

A

壹計畫概述

四工作流程（續）四工作流程（續）

貳國內大型購物中心旅運特性貳國內大型購物中心旅運特性調查與分析彙整調查與分析彙整

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

四樣本關連度分析四樣本關連度分析四樣本關連度分析

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數

1調查內容

2調查時間與調查方式22調查時間與調查方式調查時間與調查方式

營業開始營業開始營業開始 營業結束營業結束營業結束

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

-30分鐘 +30分鐘計數調查

單一調查點每日220～240份為抽樣數量以隨機方式挑選訪問對象進行問卷調查

計數調查

問卷調查

面訪問卷回傳

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

一計畫緣起一計畫緣起壹計畫概述

bull多種商業功能停車便利大規模樓地板面積市場範圍大

bull衍生大量的交通旅次並為鄰近運輸系統產生明顯的交通衝擊

大型購物中心

購物購物

休閒娛樂休閒娛樂教育文化教育文化

餐飲餐飲 會議與展示會議與展示

壹計畫概述

2建立大型購物中心之旅次發生與停車需求的

預測模式

2建立大型購物中心之旅次發生與停車需求的

預測模式

1針對大型購物中心之旅次發生與停車需求

進行調查研究

1針對大型購物中心之旅次發生與停車需求

進行調查研究

3將調查研究成果藉由地理資訊系統之輔助

呈現交通衝擊評估所需之多樣性資料

3將調查研究成果藉由地理資訊系統之輔助

呈現交通衝擊評估所需之多樣性資料

二計畫目的二計畫目的

三計畫範圍與對象三計畫範圍與對象壹計畫概述

bullbull全樣調查全樣調查

民國92年底前已有實際營運者為調查對象

bullbull因應無法配合調查者因應無法配合調查者

rarr經協議另找替代點

圖例原計畫調查點新增調查點無法配合調查點

太平洋SOGO忠孝店

新光三越三多店

新光三越台南新天地台糖嘉年華購物中心

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內大型購物中心業種組合研析

國內大型購物中心業種組合研析

計畫目的與範圍確立計畫目的與範圍確立

基本資料蒐集與分析基本資料蒐集與分析

大型購物中心範疇界定分析大型購物中心範疇界定分析

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

A

壹計畫概述

四工作流程四工作流程

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證

結論與建議結論與建議

地理資訊系統規劃與建立地理資訊系統規劃與建立

操作技術手冊彙編與教育訓練操作技術手冊彙編與教育訓練

A

壹計畫概述

四工作流程（續）四工作流程（續）

貳國內大型購物中心旅運特性貳國內大型購物中心旅運特性調查與分析彙整調查與分析彙整

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

四樣本關連度分析四樣本關連度分析四樣本關連度分析

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數

1調查內容

2調查時間與調查方式22調查時間與調查方式調查時間與調查方式

營業開始營業開始營業開始 營業結束營業結束營業結束

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

-30分鐘 +30分鐘計數調查

單一調查點每日220～240份為抽樣數量以隨機方式挑選訪問對象進行問卷調查

計數調查

問卷調查

面訪問卷回傳

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

壹計畫概述

2建立大型購物中心之旅次發生與停車需求的

預測模式

2建立大型購物中心之旅次發生與停車需求的

預測模式

1針對大型購物中心之旅次發生與停車需求

進行調查研究

1針對大型購物中心之旅次發生與停車需求

進行調查研究

3將調查研究成果藉由地理資訊系統之輔助

呈現交通衝擊評估所需之多樣性資料

3將調查研究成果藉由地理資訊系統之輔助

呈現交通衝擊評估所需之多樣性資料

二計畫目的二計畫目的

三計畫範圍與對象三計畫範圍與對象壹計畫概述

bullbull全樣調查全樣調查

民國92年底前已有實際營運者為調查對象

bullbull因應無法配合調查者因應無法配合調查者

rarr經協議另找替代點

圖例原計畫調查點新增調查點無法配合調查點

太平洋SOGO忠孝店

新光三越三多店

新光三越台南新天地台糖嘉年華購物中心

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內大型購物中心業種組合研析

國內大型購物中心業種組合研析

計畫目的與範圍確立計畫目的與範圍確立

基本資料蒐集與分析基本資料蒐集與分析

大型購物中心範疇界定分析大型購物中心範疇界定分析

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

A

壹計畫概述

四工作流程四工作流程

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證

結論與建議結論與建議

地理資訊系統規劃與建立地理資訊系統規劃與建立

操作技術手冊彙編與教育訓練操作技術手冊彙編與教育訓練

A

壹計畫概述

四工作流程（續）四工作流程（續）

貳國內大型購物中心旅運特性貳國內大型購物中心旅運特性調查與分析彙整調查與分析彙整

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

四樣本關連度分析四樣本關連度分析四樣本關連度分析

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數

1調查內容

2調查時間與調查方式22調查時間與調查方式調查時間與調查方式

營業開始營業開始營業開始 營業結束營業結束營業結束

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

-30分鐘 +30分鐘計數調查

單一調查點每日220～240份為抽樣數量以隨機方式挑選訪問對象進行問卷調查

計數調查

問卷調查

面訪問卷回傳

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

三計畫範圍與對象三計畫範圍與對象壹計畫概述

bullbull全樣調查全樣調查

民國92年底前已有實際營運者為調查對象

bullbull因應無法配合調查者因應無法配合調查者

rarr經協議另找替代點

圖例原計畫調查點新增調查點無法配合調查點

太平洋SOGO忠孝店

新光三越三多店

新光三越台南新天地台糖嘉年華購物中心

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內大型購物中心業種組合研析

國內大型購物中心業種組合研析

計畫目的與範圍確立計畫目的與範圍確立

基本資料蒐集與分析基本資料蒐集與分析

大型購物中心範疇界定分析大型購物中心範疇界定分析

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

A

壹計畫概述

四工作流程四工作流程

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證

結論與建議結論與建議

地理資訊系統規劃與建立地理資訊系統規劃與建立

操作技術手冊彙編與教育訓練操作技術手冊彙編與教育訓練

A

壹計畫概述

四工作流程（續）四工作流程（續）

貳國內大型購物中心旅運特性貳國內大型購物中心旅運特性調查與分析彙整調查與分析彙整

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

四樣本關連度分析四樣本關連度分析四樣本關連度分析

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數

1調查內容

2調查時間與調查方式22調查時間與調查方式調查時間與調查方式

營業開始營業開始營業開始 營業結束營業結束營業結束

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

-30分鐘 +30分鐘計數調查

單一調查點每日220～240份為抽樣數量以隨機方式挑選訪問對象進行問卷調查

計數調查

問卷調查

面訪問卷回傳

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

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藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內外大型購物中心旅次發生與停車需求之相關研究文獻研析

國內大型購物中心業種組合研析

國內大型購物中心業種組合研析

計畫目的與範圍確立計畫目的與範圍確立

基本資料蒐集與分析基本資料蒐集與分析

大型購物中心範疇界定分析大型購物中心範疇界定分析

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

A

壹計畫概述

四工作流程四工作流程

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證

結論與建議結論與建議

地理資訊系統規劃與建立地理資訊系統規劃與建立

操作技術手冊彙編與教育訓練操作技術手冊彙編與教育訓練

A

壹計畫概述

四工作流程（續）四工作流程（續）

貳國內大型購物中心旅運特性貳國內大型購物中心旅運特性調查與分析彙整調查與分析彙整

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

四樣本關連度分析四樣本關連度分析四樣本關連度分析

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數

1調查內容

2調查時間與調查方式22調查時間與調查方式調查時間與調查方式

營業開始營業開始營業開始 營業結束營業結束營業結束

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

-30分鐘 +30分鐘計數調查

單一調查點每日220～240份為抽樣數量以隨機方式挑選訪問對象進行問卷調查

計數調查

問卷調查

面訪問卷回傳

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次發生率與停車需求率使用手冊編訂

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證旅次發生及停車需求預測模式建立與驗證

結論與建議結論與建議

地理資訊系統規劃與建立地理資訊系統規劃與建立

操作技術手冊彙編與教育訓練操作技術手冊彙編與教育訓練

A

壹計畫概述

四工作流程（續）四工作流程（續）

貳國內大型購物中心旅運特性貳國內大型購物中心旅運特性調查與分析彙整調查與分析彙整

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

四樣本關連度分析四樣本關連度分析四樣本關連度分析

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數

1調查內容

2調查時間與調查方式22調查時間與調查方式調查時間與調查方式

營業開始營業開始營業開始 營業結束營業結束營業結束

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

-30分鐘 +30分鐘計數調查

單一調查點每日220～240份為抽樣數量以隨機方式挑選訪問對象進行問卷調查

計數調查

問卷調查

面訪問卷回傳

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

貳國內大型購物中心旅運特性貳國內大型購物中心旅運特性調查與分析彙整調查與分析彙整

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

四樣本關連度分析四樣本關連度分析四樣本關連度分析

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數

1調查內容

2調查時間與調查方式22調查時間與調查方式調查時間與調查方式

營業開始營業開始營業開始 營業結束營業結束營業結束

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

-30分鐘 +30分鐘計數調查

單一調查點每日220～240份為抽樣數量以隨機方式挑選訪問對象進行問卷調查

計數調查

問卷調查

面訪問卷回傳

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

一調查計畫說明一調查計畫說明一調查計畫說明

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

(1)座落位置土地使用編定(2)購物中心面積營業樓地板面積各纇商品樓地板面積佔比(3)不同時間的營業狀況(4)員工數及通勤運具(5)附近大眾運輸系統(6)作業時間分佈(7)裝卸貨頻率貨車種類與使用道路(8)停車位數量使用區分經營方式與優惠措施(9)其他交通相關訊息

各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數各購物中心於營業時間各時段進入與離開之顧客人數

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

(1)性別年齡職業收入汽機車持有駕照持有等基本資料(2)旅次出發點及後續路線(3)交通時間停留時間及頻率(4)使用運具承載率及總交通時間(5)停車地點及收費情形

各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數各購物中心於營業時間各時段進入與離開停車場之車輛數

1調查內容

2調查時間與調查方式22調查時間與調查方式調查時間與調查方式

營業開始營業開始營業開始 營業結束營業結束營業結束

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

-30分鐘 +30分鐘計數調查

單一調查點每日220～240份為抽樣數量以隨機方式挑選訪問對象進行問卷調查

計數調查

問卷調查

面訪問卷回傳

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

2調查時間與調查方式22調查時間與調查方式調查時間與調查方式

營業開始營業開始營業開始 營業結束營業結束營業結束

大型購物中心使用特性調查

大型購物中心使用特性調查

旅次產生與吸引數調查

旅次產生與吸引數調查

旅次特性調查旅次特性調查

停車需求調查停車需求調查

-30分鐘 +30分鐘計數調查

單一調查點每日220～240份為抽樣數量以隨機方式挑選訪問對象進行問卷調查

計數調查

問卷調查

面訪問卷回傳

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

調查員講習與示範調查員講習與示範

擬定調查計畫擬定調查計畫

進行調查準備進行調查準備

實地踏勘實地踏勘

選擇調查對象選擇調查對象 排定調查時間及備用時間排定調查時間及備用時間

通知與請求經營業者合作通知與請求經營業者合作

設計調查問卷設計調查問卷 擬定抽樣方式擬定抽樣方式 調查人員募集調查人員募集

3調查工作執行流程33調查工作執行流程調查工作執行流程

A

無法配合調查無法配合調查

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

大型購物中心使用特性調查與分析大型購物中心使用特性調查與分析

展開調查作業展開調查作業

資料檢核與修正補充資料檢核與修正補充

資料整理分析資料整理分析

旅次特性調查與分析

旅次特性調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

旅次產生與吸引數量調查與分析

停車需求調查與分析

停車需求調查與分析

AA

3調查工作執行流程(續)33調查工作執行流程調查工作執行流程((續續))

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

代號 樣本名稱 調查完成日期 代號

市區一 市郊A

市郊B

市郊C

市郊D

市區二

市區三

市區四

市區五

市區六

市區七

市區八

市區九

市區十

樣本名稱 調查完成日期

930508 930607

930907 930508

930501 930508

930529 930821

930710

930515

930515

930717

930821

930904

二調查對象選定二調查對象選定二調查對象選定

市區型與市郊型定義市區型與市郊型定義

備註1市區二缺使用特性資料2每個調查點均包含平日與假日調查資料

以距離中心商業區CBD遠近區分

本計畫基於業者商業考量故隱藏業者名稱

本計畫基於業者

商業考量故

隱藏業者名稱

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

1營業類別樓板比1營業類別樓板比

三調查結果分析三調查結果分析三調查結果分析

(一)大型購物中心本身使用特性

2營業狀況2營業狀況

3員工通勤運具比例3員工通勤運具比例

4營業暨作業時間4營業暨作業時間

5每日進出貨車種類比5每日進出貨車種類比

6停車位數及收費情形6停車位數及收費情形

7大眾運輸概況7大眾運輸概況

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

11營業類別樓板比營業類別樓板比

市區型精品服飾市區型精品服飾rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr 娛樂娛樂rarrrarr量販店（超市）量販店（超市）rarrrarr家居生活用品家居生活用品

調查樣本精品服飾

量販店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品文教藝品

其他 總計

市區一 500 00 250 00 100 00 150 00 00 00 1000

市區二 352 83 90 185 30 50 180 00 30 00 1000

市區三 380 50 300 50 50 20 80 20 30 20 1000

市區四 300 250 150 100 10 10 100 50 20 10 1000

市區五 300 00 200 400 30 30 20 20 00 00 1000

市區六 - - - - - - - - - - -

市區七 280 100 150 200 80 20 70 50 30 20 1000

市區八 - - - - - - - - - - -

市區九 - - - - - - - - - - -

市區十 460 30 130 130 30 30 100 60 30 00 1000

單位

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

市郊型娛樂市郊型娛樂rarrrarr餐飲餐飲rarrrarr精品服飾精品服飾rarrrarr量販（超市）量販（超市） rarrrarr家居用品家居用品

11營業類別樓板比（續）營業類別樓板比（續）

調查樣本精品服飾

量飯店超市

餐飲 娛樂珠寶飾品鐘錶

鞋類皮件

家居生活用品

體育用品

文教藝品

其他 總計

市郊A 120 00 148 504 44 36 63 53 23 09 1000

市郊B 180 180 150 300 20 10 80 20 40 20 1000

市郊C 150 00 500 300 00 00 00 00 00 50 1000

市郊D 153 270 169 75 04 41 128 17 56 87 1000

單位

22營業狀況營業狀況

bull平日（週一～週五）週五最佳

bull假日（週六週日）週六較佳

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例

機車

4 7 小客車1 4

交通車1

火車捷運

1 8

計程車

2

公車1 2

腳踏車

2 步行

4

(1)(1)市區型市區型

使用運具排行榜1機車2小客車3火車捷運4公車

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

33員工通勤運具比例員工通勤運具比例((續續))

機車

4 4 8

腳踏車

2 7

步行

1 8 火車

捷運

2 7 計程車

0 9

公車

6 8

交通車

1 8

小客車

3 8 4

使用運具排行榜1機車2小客車3公車4其他

(2)(2)市郊型市郊型

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

44營業暨作業時間營業暨作業時間

市區型

市郊型

近午為主

晨間為主

調查樣本 作業時間 開放營業時間 裝卸貨時間 裝卸貨尖峰時間

市區一 0800~2300 1100~2200 0600~2200 1200~1500

市區二 0800~1700 1100~2200 0800~1700 1000~1200

市區三 0000~2400 1100~2300 0000~2400 1100~1700

市區四 0000~2400 1100~2200 0000~2400 1000~1700

市區五 0900~2200 1100~2200 0900~1400 1000~1200

市區六 0000~2400 1100~2130 - -

市區七 1000~2300 1100~2200 0800~2300 0800~1100

市區八 0900~2130 1100~2130 0800~2100 1000~1700

市區九 1100~2200 1100~2200 0800~1400 1000~1300

市區十 0800~2200 1100~2200 1100~2200 1100~1800

市郊A 1000~2300 1030~2230 0800~2400 0830~1030

市郊B 1030~2300 1100~2230 0700~2200 0700~0930

市郊C 0900~2300 0930~2200 0800~2200 0800~1100

市郊D 0630~2230 0900~2230 0630~1700 0830~1200

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

55每日進出貨車種類比每日進出貨車種類比

配送運具小貨車為主

調查樣本每日進出貨車(輛) 小貨車比例 大貨車比例 聯結車比例

市區一 150 600 400 00

市區二 100 1000 00 00

市區三 300 600 400 00

市區四 60 600 390 10

市區五 50 500 500 00

市區六 - - - -

市區七 300 700 290 10

市區八 150 980 20 00

市區九 50 800 200 00

市區十 160 650 350 00

市郊A 40 960 30 10

市郊B 40 650 345 05

市郊C 15 950 50 00

市郊D 160 825 175 00

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

66停車位數及收費情形停車位數及收費情形

汽車停車位數 機車停車位數

民眾使用 員工使用 民眾使用 員工使用

市區一 110 30 - 50 10 50 免收費

市區二 930 50 580 120 20 60 10

市區三 1412 100 1200 500 18 40 免收費

市區四 773 - 606 - 10 40 20

市區五 375 20 100 - 5 40 免收費

市區六 1657 200 2290 700 23 50 20

市區七 2782 300 2837 500 20 30 免收費

市區八 110 - - - 6 120 -

市區九 160 - 150 - 6 50 免收費

市區十 1580 - 開放空間 - 10 50 免收費

市郊A 2775 280 1500 - 10 40~60 免收費

市郊B 2290 200 250 150 10 免收費 免收費

市郊C 205 - 550 - 4 60 免收費

市郊D 919 - 396 - 6 免收費 免收費

貨車停車位數

汽車停車收費

(元小時)

機車停車收費

(元小時)調查樣本

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

77大眾運輸概況大眾運輸概況

市區型提供較為便利之大眾聯外運輸服務

公車每日服務路線數(200M內)

公車每日服務班次數(200M內) 接駁巴士班次數

鄰近1公里範圍內

平常日 假日 平常日 假日 平常日 假日火車站

捷運站

市區一 27 25 2876 2426 未設置 X O

市區二 12 12 1688 1126 未設置 X O

市區三 13 11 1280 938 78 82 X O

市區四 3 3 438 378 55 66 O X

市區五 3 3 418 376 未設置 X X

市區六 15 12 1539 1271 53 85 X O

市區七 6 6 280 295 34 68 O X

市區八 18 17 2024 1592 54 56 X O

市區九 17 17 1074 1076 55 66 X X

市區十 4 5 388 380 0 52 X X

市郊A 4 4 456 444 未設置 X X

市郊B 4 4 46 108 46 108 X X

市郊C 10 11 674 598 未設置 X O

市郊D 1 1 14 14 未設置 X X

調查樣本

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

(二)旅次產生與吸引調查分析

11平日進出旅次量統計平日進出旅次量統計

33旅次發生率旅次發生率

22假日進出旅次量統計假日進出旅次量統計

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

市區型市區型

11平日進出旅次量合計結果平日進出旅次量合計結果

市郊型市郊型

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八 市區九 市區十

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

08~0910~11 23~24 23~24

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

22假日進出旅次量合計結果假日進出旅次量合計結果

市區型市區型 市郊型市郊型

市區型假日

0

2

4

6

8

10

12

14

16

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市區一 市區二 市區三 市區四 市區五 市區六 市區七 市區八

市區九 市區十

市郊型假日

-

2

4

6

8

10

12

14

16

18

08~09 09~10 10~11 11~12 12~13 13~14 14~15 15~16 16~17 17~18 18~19 19~20 20~21 21~22 22~23 23~24

時段

旅

次

比

例

市郊A 市郊B 市郊C 市郊D

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在18時之後離開

旅次則多分佈於20時之後

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於11～20時各時段內離開旅次多於下

午及晚間呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之13

～22倍

(4)市區六樣本之進入旅次尖峰較其他樣本提前發生推

論原因為

①坐落於中心商業區且週遭金融辦公大樓林立

②兼具地標性觀光機能

市區型旅次發生量比較比較

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

(1)平常日進入旅次尖峰時段大多發生在19時之後離開

旅次則多分佈於20～22時之間

(2)大多數樣本之假日尖峰旅次皆較平常日提前發生進

入旅次尖峰分散於13～16時各時段內離開旅次和市區

型樣本同樣呈現出雙尖峰之分佈型態

(3)旅次數量方面各樣本假日顧客人數約為平常日之

22～35倍

(4)市郊C之旅次尖峰與其他樣本差異較大推論原因為

①經營型態特殊

②順道旅次比例較高

市郊型旅次發生量比較比較

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

3旅次發生率

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

22901620 174 3543 432

9203854 506 5340 690總

旅次

4650 558 7833

15403 1935 20014

1219753 117 1702 238

4941987 247 2616 349

離

開旅

次

2294 308 3891

7918 997 9861

10153 1166867 104 1841 196

3942 4701872 271 2728 352

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

進

入旅

次

2356

項目

平常日

302

7485 975

市區型市區型

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

進入

旅次

934

項目

平常日

111

1241 145

假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

2644 290202 022 795 085

3777 407711 090 1801 188

離開旅次

890 112 2490

1189 151 3687

2971850 026 813 098

442707 083 1642 188

總旅次

1824 214 5134

2431 290 7464

531395 051 1606 168

7651418 156 3443 341

單位人次100m2日(尖峰小時）

市郊型市郊型

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

(三)旅次特性rarr訪客特性調查

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

項 目 市區型 市郊型

性別 女性54男性46 女性53男性47

年齡最多16sim25歲佔54次多26sim35歲佔24

最多16sim25歲佔34次多26sim35歲佔30

職業

最高學生及年輕上班族佔46

次高商服務及軍公教合計佔43

最高商服務及軍公教

佔48次高學生約佔27

1個人基本資料11個人基本資料個人基本資料

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

項 目 市區型 市郊型

駕照持有狀況 小客車48機車60 小客車65機車62

家庭平均月收入最多5萬元以下佔

43次多5sim10萬佔31

最多5sim10萬佔41次多5萬元以下佔

33

家庭汽機車持有數小客車106部每戶機 車150部每戶

小客車103部每戶機 車143部每戶

1個人基本資料(續)11個人基本資料個人基本資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

項 目 市區型 市郊型

出發地點最高家旅次佔68次高工作旅次佔13（本縣市旅次達85）

最高家旅次佔68次高工作旅次佔14（本縣市旅次達86）

前往地點最高家旅次佔56次高購物地點佔22（本縣市旅次達89）

最高家旅次佔74次高購物地點佔8（本縣市旅次達86）

停留時間平日約233小時假日約255小時

平日約232小時假日約266小時

2旅次行程資料22旅次旅次行程資料行程資料

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

項 目 市區型 市郊型

主要消費類別精品服飾最高佔37娛樂為次高佔23

娛樂最高佔30餐飲為次高佔20

順道消費類別餐飲57 娛樂37

餐飲53娛樂38

來店頻率49受訪者每個月來1sim3次23受訪者每年來1sim3次

46受訪者每個月來1sim3次25受訪者每年來1sim3次

2旅次行程資料(續)22旅次旅次行程資料行程資料((續續))

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

項 目 市區型 市郊型

運具選擇

以小客車與機車為主

小客車平日為 7sim44機 車平日為13sim51假日小客車使用比例微增

以小客車與機車為主

小客車平日為31sim73機 車平日為20sim36假日小客車使用比例微增加

總交通時間 平均花費299分鐘 平均花費252分鐘

車輛停放處

機車以停放路邊停車格比例最高佔34汽車以停放購物中心附設停車場為最多佔47

機車與汽車停皆以停放購物中心附設停車場為最多所佔比例均在85以上

3旅次交通與運具資料33旅次交通與運具資料旅次交通與運具資料

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

（四）停車需求調查

1潛在停車停車需求1潛在停車停車需求

2停車需求率2停車需求率

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

1潛在停車停車需求

會 不會 會 不會 會 不會 會 不會

市區五 887 113 721 279 961 39 720 280

市區八 1000 00 569 431 810 190 554 446

市區九 989 11 601 405 885 115 500 500

市區十 946 54 709 291 940 60 689 311

平均 949 51 651 351 915 85 613 387市郊D 927 73 791 209 904 96 886 114

調查樣本

平常日 假日

原已開車 原未開車 原已開車 原未開車

市郊型之潛在停車需求較高

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

2停車需求率

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

380 080

754

機

車

584 163

1630 521

753 213393 137 569 248

2126 907221 065 344 047

591 130173 051 391 091

200 1581 349208 030 265 036

單位人次100m2日(尖峰小時）(市區型)(市區型)

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

2停車需求率（續）2停車需求率（續）

單位人次100m2日(尖峰小時）

平均值

標準差

最大值

最小值

平均值

標準差

最大值

最小值

項目

平常日 假日

全日 尖峰小時 全日 尖峰小時

小客

車

273 040

333

機

車

188 034

274 074

297 085060 021 101 041

448 167131 018 167 055

676 131071 020 070 125

064 783 407159 017 589 079

市郊型市郊型

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

1業種組合與旅次發生停車需求數量探討

分類 主力業種 所屬樣本

第一類 精品服飾類

市區一市區二市區三市區四市區七市區十

第二類 娛樂類市區五市郊A市郊B

第三類 餐飲類 市郊C

第四類 量販店超市類 市郊D

旅次發生率第一類gt第二類gt第三類gt第四類

停車需求率無明顯關聯性

（五）相關課題探討

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

2所在區位與旅次發生停車需求數量探討

區位 所屬樣本

北部地區市區一市區二市區三市區六市區七市區八市郊A市郊B市郊C

中南部地區市區四市區五市區九市區十市郊D

旅次發生率北部地區gt中南部地區

機車停車需求率中南部地區gt北部地區

汽車停車需求率無明顯差異

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

3大型購物中心VS倉儲量販店分析探討

大型購物中心 倉儲量販店

平常日 558 1772

週六 920 2654

平常日 163 123

週六 213 271

平常日 080 138

週六 130 241汽車停車需求率

機車停車需求率

旅次發生率

人(輛)100m2可租用樓地板面積尖峰小時

旅次發生率倉儲量販店gt大型購物中心

機車停車需求率無明顯差異

汽車停車需求率倉儲量販店gt大型購物中心

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

四樣本關連度分析四樣本關連度分析

調查樣本間經營特性調查樣本間經營特性

平常日

(人) 假日(人) 精品服飾

綜合

零售餐飲 娛樂

珠寶

鐘錶

鞋類

皮件

家居

用品

體育

用品

文教

藝品其他

S1 13100 25600 050 000 025 000 010 000 015 000 000 000S2 24900 29600 038 005 030 005 005 002 008 002 003 002S3 10200 21400 030 025 015 010 001 001 010 005 002 001S4 14500 30700 028 010 015 020 008 002 007 005 003 002S5 11800 35900 012 000 015 050 004 004 006 005 002 001S6 6800 15500 018 018 015 030 002 001 008 002 004 002S7 4500 16600 015 000 050 030 000 000 000 000 000 005S8 13700 24850 046 003 013 013 003 003 010 006 003 000S9 4300 9500 015 027 017 008 000 004 013 002 006 009

S10 29600 56300 035 008 009 019 003 005 018 000 003 000S11 11500 20300 030 000 020 040 003 003 002 002 000 000S12 15500 24800 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS13 41501 51600 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NAS14 38600 41400 NA NA NA NA NA NA NA NA NA NA

旅次數 樓地板使用比例樣本

編號

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

樣本編號 都市人口數(人) 都市平均所得額(元) 平均可支配所得（萬元) 都市計畫比例 15歲以上高中(職)學歷以上人口比例

S1 2641856 1605896 123 100 80S2 2641856 1605896 123 100 80S3 2508495 1125638 89 97 75S4 1013445 1173446 102 45 65S5 1792603 1215253 98 264 61S6 1792603 1215253 98 264 61S7 2641856 1605896 123 100 80S8 745081 1037109 82 100 66S9 1107583 853503 68 17 48S10 2641856 1605896 123 100 80S11 2508495 1125638 89 97 75S12 1509510 1102702 88 95 70S13 2641856 1605896 123 100 80S14 2641856 1605896 123 100 80

調查樣本間區域特性調查樣本間區域特性

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 080 072 070

S3 079 076 075

S4 084 082 080

S5 081 077 076

S6 079 076 076

S7 075 065 063

S8 080 078 077

S9 071 067 066

S10 081 073 072

S11 077 072 071

關聯度

以S2（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析以以S2S2（（市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析市區）購物中心為比較基礎之關聯度分析

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

項目 樣本編號 所有觀察因子 樓板配置及旅次因子 僅樓板配置因子

S1 074 068 063

S2 081 078 077

S3 083 077 075

S4 083 077 074

S6 082 075 073

S7 073 066 064

S8 083 080 078

S9 074 067 065

S10 077 072 072

S11 084 079 077

關聯度

以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析以S5（市郊）購物中心為比較基礎之關聯度分析

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

參旅次發生與停車需求預測模式構建

一模式說明一模式說明

二自變數篩選二自變數篩選

三預測模式校估三預測模式校估

四預測模式驗證四預測模式驗證

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

一模式說明

bull採用多元迴歸預測模式

εββ ++= sumi

iii XY 0

11預測模式型式預測模式型式

Yi 應變數(Independent Variables)

Xi 自變數(Dependent Variables)

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

22樣本分析樣本分析本計畫所有調查樣本

全樣本全樣本全樣本

剔除資料不全樣本

分佈地區模式分佈地區模式分佈地區模式 區域類型模式區域類型模式區域類型模式

北部區域

北部北部區域區域

中南部區域

中南部中南部區域區域 市區型市區型市區型 市郊型市郊型市郊型

旅次發生預測模式

汽車汽車停車需求預測模式

機車停車需求預測模式

分析樣本數 13 8 5 9 4

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

原始樣本編號及名稱 地域範圍 所屬區域 後續應用編號

01 紐約紐約 北部 市區型 市區一

02 京華城 北部 市區型 市區二

03 德安 中部 市區型 市區三

04 老虎城 中部 市區型 市區四

05 台北101 北部 市區型 市區五

06 風城 北部 市區型 市區六

07 太平洋SOGO 北部 市區型 市區七

08 新光三越三多店 南部 市區型 市區八

09 新光三越台南新天地 南部 市區型 市區九

10 台茂 北部 市郊型 市郊A

11 大江 北部 市郊型 市郊B

12 ZOO MALL 北部 市郊型 市郊C

13 台糖嘉年華 南部 市郊型 市郊D

備註編號14微風廣場資料不齊不納入模式構建

bullbull調查樣本編號說明調查樣本編號說明

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

33迴歸預測模式分類迴歸預測模式分類

模式類型 平假日 大型購物中心區域特性分類 分析時間

分佈地區模式-全樣本-北部區域-中南部區域

區域類型模式-市區型-市郊型

-全日-尖峰小時

旅次發生汽車停車產生機車停車產生

平日假日

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

二自變數篩選

εββ ++= sumi

iii XY 0

Xi 自變數(Dependent Variables)

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

1自變數收集

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

2自變數第一階段篩選流程

第一階段實用性分析

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數

現階段資料是否可取得

變數項目收集

未來模式應用時資料是否容易取得

刪除該項變數

bull大型購物中心提供資料bull本計畫調查所得bull相關統計資料

刪除該項變數

是

否

是

否

bull大型購物中心設計資料bull相關統計資料

大型購物中心本身特性變數

訪客特性變數

大型購物中心所在地區社經變數

虛擬變數X

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

類型 變數名稱 單位 定義說明 編號

LANDAREA 平方公尺 購物中心土地面積 1

FLOORARE 平方公尺 可供租用之營業樓地板面積 2

EMPLOYEE 人數 總員工數 3

OPENHR 小時 購物中心每天營業時數 4

CARSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之小汽車停車位數 5

MOTSUPPLY 停車位數 購物中心可提供之機車停車位數 6

CARFEE 元小時 購物中心收取之小汽車停車費率 7

第一類大型購物中心自身特性變數

第三類第三類大型購物大型購物中心所在中心所在地區社經地區社經特性變數特性變數

第四類第四類虛擬變數虛擬變數

MOTFEE 元小時 購物中心收取之機車停車費率 8

CAROWRATCAROWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之小客車持有率購物中心所在縣市之小客車持有率 99

MOTOWRATMOTOWRAT 車輛數車輛數千人千人 購物中心所在縣市之機車持有率購物中心所在縣市之機車持有率 1010

HOUSEPERHOUSEPER 人數人數家戶家戶 購物中心所在縣市之每家戶平均人數購物中心所在縣市之每家戶平均人數 1111

INCOMEINCOME 元元年年--家戶家戶 購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額購物中心所在縣市平均家戶可支配所得金額 1212

ACCESSBUACCESSBU 無無購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供購物中心本身是否提供接駁巴士服務有提供則此變數值為則此變數值為11否則為否則為00 1313

MRTMRT 無無購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車購物中心鄰近五百公尺範圍內是否設有捷運車站有則此變數值為站有則此變數值為11否則為否則為00 1414

bull進入第二階段之自變數名稱

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

三預測模式校估

11模式校估流程模式校估流程

迴歸預測模式構建

模式類型已完成

所在地點類型已完成

分析時間類型已完成

平假日類型已完成

結束

是

是

是

是

否

否

否

否

迴歸預測模式

A

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

迴歸預測模式

自變數資料 應變數資料

構建迴歸模式

模式統計資料bullAdjust R2

bullP-value

自變數統計資料bullt檢定值bullP-value

模式P-valuelt005

自變數P-valuelt005

輸出自變數項目對應係數及模式Adjust R2等資料

否

否

是

是

所有自變數檢查完畢

否

是

剔除自變數P-valuegt005之集合中最大值者

自變數篩選

相關分析

應變數與自變數合理性

A

自變數第二階段篩選

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本TGHR1

A=40631timesEMPLOYEE+00109timesINCOME

TGHR1H=07886timesFLOORARE+00188

timesINCOME

TGHR2H=00223timesINCOME

+2475745timesMRT+01964timesLANDAREA

TGHR3H=02895timesFLOORARE

TGHR4H=00490timesFLOORARE+00235

timesINCOME

TGHR5H=00460timesFLOORARE+00209

timesINCOME

市區型TGHR2

A=00068timesFLOORARE+4620208timesHOUSEPER

市郊型 TGHR3A=01024timesFLOORARE

北部

地區TGHR4

A=01364timesFLOORARE

中南部地區

TGHR5A=16643timesEMPLOYEE+00189

timesINCOME+6049631timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本TGHR1

A=05626timesEMPLOYEE+00012timesINCOME

TGHR1H=11519timesEMPLOYEE

+00022timesINCOME

TGHR2H=05111timesEMPLOYEE

+00027timesINCOME+22922timesMRT

TGHR3H=00300timesFLOORARE

TGHR4H=16052timesEMPLOYEE

+00020timesINCOME

TGHR5H=00120timesFLOORARE

+00018timesINCOME

市區型

TGHR2A=00013timesFLOORARE

+6045456timesHOUSEPER+3282286timesMRT

市郊型 TGHR3A=001208timesFLOORARE

北部

地區

TGHR4A=1067timesEMPLOYEE

+25398timesHOUSEPER+91991timesACCESSBU

中南部地區

TGHR5A=03969timesEMPLOYEE

+00018timesINCOME+91385timesACCESSBU

(1)(1)旅次發生預測模式旅次發生預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日全日 假日全日

全樣本

CARINTOT1A=0022timesFLOORARE+0007timesL

ANDAREA-337836timesMRT

CARINTOT1H=0026timesFLOORARE

+00225timesLANDAREA

CARINTOT2H=00179timesFLOORARE+00323times

LANDARE-13223timesMRT+079timesEMPLOYEE

CARINTOT3H=-36232+00687

timesFLOORARE+1322timesCAROWRAT

CARINTOT4H=00261timesFLOORARE+00222times

LANDAREA-55451timesMRT

CARINTOT5H=0028timesFLOORARE+0061timesL

ANDAREA-1624timesMOTOWRAT+07016timesEMPLOYEE

市區型CARINTOT2

A=0014timesFLOORARE+00244timesLANDAREA

市郊型CARINTOT3

A= -44554+0032timesFLOORARE+1835timesCAROWRAT

北部

地區

CARINTOT4A=0018timesFLOORARE+00085times

LANDAREA

中南部

地區

CARINTOT5A=0017timesFLOORARE+00019times

LANDAREA

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本CARINPAR1

A=0003timesFLOORARE+00007timesLANDAREA

CARINPAR1H=00053timesLANDAREA

+00053timesFLOORARE

CARINPAR2H=00048timesFLOORARE

+00111timesLANDAREA-24141timesMRT

CARINPAR3H=00068timesLANDAREA

+02880timesEMPLOYEE

CARINPAR4H=00054timesFLOORARE

+00053timesLANDAREA

CARINPAR5H=00088timesFLOORARE

+05416timesCAROWRAT+03323timesEMPLOYEE-07463timesMOTOWRAT

市區型CARINPAR2

A=03176timesEMPLOYEE-32585timesMRT+03487timesCAROWRAT

市郊型 CARINPAR3A=00024timesLANDAREA

北部

地區

CARINPAR4A=00025timesFLOORARE

+00011timesLANDAREA

中南部

地區

CARINPAR5A= -78617+00052

timesFLOORARE+02338timesEMPLOYEE+00007timesINCOME

(2) (2) 汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本

MOTINTOT1A=00055timesFLOORARE

+1005timesMOTOWRAT-487865timesMRT

MOTINTOT1H=00071timesLANDAREA

+30208timesMOTOWRAT-0001timesINCOME+04868timesEMPLOYEE

MOTINTOT2H=00153timesFLOORARE

MOTINTOT3H=14638timesEMPLOYEE

+1549timesMOTOWRAT-31598timesMRT

MOTINTOT4H= - 52718

+1431timesMOTOWRAT+0567timesEMPLOYEE

MOTINTOT5H=16436timesEMPLOYEE

+00268timesLANDAREA

市區型MOTINTOT2

A=14522timesEMPLOYEE-14522timesMRT

市郊型 MOTINTOT3A=00142timesFLOORARE

北部

地區

MOTINTOT4A=00092timesFLOORARE

-00009timesINCOME+2669timesMOTOWRAT

中南部

地區

MOTINTOT5A=14795timesEMPLOYEE+141516

timesHOUSEPER

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

22模式校估結果模式校估結果

分佈

類型平日尖峰小時 假日尖峰小時

全樣本 MOTINPAR1A=00032timesFLOORARE

MOTINPAR1H=02077timesEMPLOYEE

+00024timesLANDAREA+244timesMOTOWRAT

-412timesCAROWRAT

MOTINPAR2H= - 61136

+250965timesHOUSEPER-77283timesCAROWRAT+0016timesLANDAREA

+11484timesMOTOWRAT

MOTINPAR3H=0523timesEMPLOYEE

+07851timesFLOORARE-00001timesINCOME

MOTINPAR4H= - 21437

+575timesMOTOWRAT+022timesEMPLOYEE

MOTINPAR5H=05297timesFLOORARE

+000997timesLANDAREA

市區型

MOTINPAR2A=06104timesFLOORARE

-27412timesMRT-0001timesINCOME+321651timesHOUSEPER

市郊型MOTINPAR3

A=097timesMOTOWRAT-00003timesINCOME

北部

地區

MOTINPAR4A=00036timesFLOORARE

-00000759timesINCOME

中南部

地區MOTINPAR5

A=07757timesEMPLOYEE

(3) (3) 機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

四預測模式驗證

bullbull旅次發生預測模式旅次發生預測模式

bullbull汽車停車需求預測模式汽車停車需求預測模式

bullbull機車停車需求預測模式機車停車需求預測模式

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

bull 將保留樣本帶入迴歸預測模式以進行模式預測值的推估

bull 初步驗證結果發現以平日之尖峰小時旅次發生模式效果最好誤差在3

而平日全日旅次發生模組誤差亦在【-10～10】區間內屬可接受範圍

內

bull 假日尖峰小時之旅次發生模組實證值誤差較大

bull 依據統計理論上之Durbin-Watson檢定值均位於-22區間內顯本計畫各

旅次發生模式之統計驗證效果尚稱良好

bullbull旅次發生預測模式驗證旅次發生預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差

誤差() D-W Adjust

R2

平日全日 市區五 11569 10730 839 8 15009 09111

平日尖峰小時 市區五 1247 1215 32 3 06921 08612

假日全日 市區八 39233 27306 1927 44 19881 09390

假日尖峰小時 市區五 1247 2266 - 1019 -45 17905 08997

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

bull 停車需求模式樣本離散程度較大即使剔除一到兩個離群值後由於樣本數

量太少仍難以像旅次發生模式一般得到較佳的驗證結果

bull 以假日之全日停車需求假日之全日停車需求模式效果最好誤差在-8其餘各組模組誤差則超過plusmn10

bull 建議未來應進一步增加調查之樣本數量並進一步校估停車需求部分之模式

以改善模式的解釋能力

bullbull汽車停車需求預測模式驗證汽車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(輛)

模式預測值(輛) 殘差 誤差()

平日全日 市區九 821 964 - 143 -15

平日尖峰小時 市區九 188 135 53 40

假日全日 市區四 2276 2461 - 185 -8

假日尖峰小時 市區五 269 323 - 54 -17

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

bull 以假日尖峰小時之停車需求預測模組較佳誤差幾近為0其餘各組模組實證值誤差已超過plusmn10

bullbull機車停車需求預測模式驗證機車停車需求預測模式驗證

模式類型驗證樣本編號

實際調查值(人次)

模式預測值(人次) 殘差 誤差()

平日全日 市區七 2048 1493 555 37

平日尖峰小時 市區四 68 277 -209 -75

假日全日 市區九 816 1460 - 644 -44

假日尖峰小時 市區六 231 232 - 1 0

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

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前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

二旅次發生率與停車需求率使用手冊

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

一地理資訊系統操作手冊一地理資訊系統操作手冊 1應用系統架構

購物中心旅次發生與停車需求GIS系統

圖層控制

定位

圖形縮放

圖形平移

前一視景

比例尺設定

購物中心

列印出圖

列印

印表機設定

資料查詢

大眾運輸服務

建物特性

旅次特性

旅次發生率

停車需求率

資料編輯

購物中心

道路交通量

迴歸預測模式

停車需求預測模式

旅次發生預測模式

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

二旅次發生率與停車需求率使用手冊二旅次發生率與停車需求率使用手冊

1適用範圍

(1)未來大型工商綜合區開發案之交通需求預測

(2)未來百貨公司或同質性較高產業開發之參考依據

2本計畫可提供之參考標準

(1)旅次發生率或旅次發生預測模式

(2)運具使用比例與平均承載率

(3)停車需求率或停車需求預測模式

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

3適用範圍

大型購物中心區位條件

選取旅次發生與停車需求之相關參數

衍生旅次量估算

運具別之旅次數估算

衍生車旅次數估算

總衍生車流量

交通量指派

交通衝擊評估

bull旅次發生率bull旅次發生模式

bullbull旅次發生率旅次發生率bullbull旅次發生模式旅次發生模式

bull運具使用比例bullbull運具使用比例運具使用比例

bull各車種平均承載率bullbull各車種平均承載率各車種平均承載率

小客車當量總停車需求

停車空間規劃

bull停車需求率bull停車需求模式

bullbull停車需求率停車需求率bullbull停車需求模式停車需求模式

本計畫可供參考項目本計畫可供參考項目

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

伍結論與建議

結論

1參酌中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

1參酌中華民國購物中心協會中華民國購物中心協會研議本計畫所稱『大型購物中心』

指樓地板面積達20000m2以上（6000坪)由單一合法機構經營管

理具備商業文化娛樂及服務四項功能之商業設施

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

3對照國內外大型購物中心開發趨勢國內有逐漸往市郊型發展現

象

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

2一般商業開發大樓百貨公司及量販店並不等同於購物中心主

要差異在於營運管理及旅次特性上

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

結論（續）

4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較4市區型與市郊型大型購物中心差異性比較

所在地點區分 市區型 市郊型

整體開發面積 較小 較高

營業樓地板面積 相近 相近

提供停車位數(汽車) 07～10席m2 30～40席m2

主要營業項目 餐飲百貨購物 餐飲百貨購物休閒娛樂

尖峰時間 平日週五

假日週六

平日週五

假日週六

貨車進出 每日平均132車次 每日平均64車次

使用附設停車場比例 60~70 gt90

員工通勤使用運具 機車(48)汽車(15)

機車(45)汽車(38)

接駁公車設置 有 有

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

惠請賜教

• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

結論（續）

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

5本計畫經考量樣本數後考量旅次發生汽車停車需求機車停車

需求等針對五種分佈類型包括全樣本市區型市郊型北

部地區中南部地區區分為平日假日全日尖峰小時共計構建六十組迴歸預測模式(3times5times2times2)

bullbull就就DD--WW檢定顯示旅次發生預測模式較佳檢定顯示旅次發生預測模式較佳

bullbull汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段汽機車停車需求預測模式因可供構建預測模式之樣本較少現階段應屬可接受之預測模式應屬可接受之預測模式

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

6對於大型購物中心之交通衝擊評估審議應著重在汽機車停車供給

規劃停車導引規劃（市區型）聯外運輸接駁導引規劃（市郊型）

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

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• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

bull 建議

1建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證

11建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查建議後續持續進行大型購物中心的旅次發生及停車需求調查

工作以利本預測模式之校估及驗證工作以利本預測模式之校估及驗證

2加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃22加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃加強大型購物中心內部無障礙運輸環境之檢討與規劃

3加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃33加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃加強鄰近市區型大型購物中心之停車空間整合規劃

4增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作44增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作增加對於百貨公司量販店等之旅次發生及停車調查工作

5建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究

55建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供建議各縣市藉由交通衝擊評估制度建立資料回饋機制以供

後續研究後續研究

簡報完畢

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• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議

簡報完畢

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• 大型購物中心之旅次發生與停車需求之研究
• 簡報大綱
• 壹計畫概述
• 貳國內大型購物中心旅運特性 調查與分析彙整
• (二)旅次產生與吸引調查分析
• (三)旅次特性rarr訪客特性調查
• （四）停車需求調查
• 參旅次發生與停車需求 預測模式構建
• 一模式說明
• 二自變數篩選
• 三預測模式校估
• 四預測模式驗證
• 肆地理資訊系統與旅次發生操作手冊
• 伍結論與建議