Influencia de la morfología urbana en la demanda de transporte públicoAnálisis mediante sig y modelos de regresión múltiple

  1. Cardozo, Osvaldo Daniel
  2. Gutiérrez Puebla, Javier
  3. García Palomares, Juan Carlos
Revista:
Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica

ISSN: 1578-5157

Año de publicación: 2010

Número: 10

Tipo: Artículo

Otras publicaciones en: Geofocus: Revista Internacional de Ciencia y Tecnología de la Información Geográfica

Resumen

En este artículo se analiza la relación entre variables urbanísticas y demanda de transporte público. Se trabaja con las estaciones de metro de Madrid, tratando de explicar el número de viajeros que accede andando a las estaciones en función de las características urbanísticas de su entorno próximo. Para ello se construye un modelo de estimación directa de la demanda que se apoya en Sistemas de Información Geográfica (para delimitar el área de influencia de las estaciones y obtener sus características urbanísticas) y en un modelo de regresión lineal múltiple (con el fin de explicar el número de entradas por estación en función de ese entorno próximo). El modelo obtenido muestra la importancia de variables como la densidad de empleo, la diversidad de usos del suelo o la densidad viaria a la hora de explicar las entradas según estaciones. Su utilidad es doble, permite estimar la demanda de futuras nuevas estaciones a diferentes modos de transporte público y, sobre todo, valorar el impacto de la morfología urbana en el uso de transporte público.

Referencias bibliográficas

  • Banister, D. (2008). “The sustainable mobility paradigm”. Transport Policy 15 (1), 73-83.
  • Cervero, R. (1994): “Rail-oriented office development in California: How Successful?”, Transportation Quarterly, 48, 33-44.
  • Cervero, R. (2004): Transit oriented development in America: Contemporary practices, impacts, and policy directions. International Planning Symposium on Incentives, Regulations, and Plans – The Role of States and Nation-States in Smart Growth Planning. University of Maryland. [Consulta: 05-06-2007]. Disponible en http://www.smartgrowth.umd.edu
  • Cervero, R. (2006): “Alternative approaches to modeling the travel-demand impacts of smart growth”, Journal of the American Planning Association, 72, 3, 285-295.
  • Cervero, R. (2007): “Transit oriented development's ridership bonus: a product of self selection and public policies”, Environment and Planning, A, 39, 2068-2085.
  • Cervero R. y Landis J. (1993): “Assessing the impacts of urban rail transit on local real estate markets using quasi-experimental comparisons”, Transportation Research, 27A, 1, 13-22.
  • Cervero, R. y Kockelman, K. (1997): “Travel demand and the 3ds: density, diversity, and design”, Transportation Research, D, 2, 199-219.
  • Chakraborty, J. y Armstrong, M. (1997): “Exploring the use of buffer analysis for the identification of impacted areas in environmental equity assessment”, Cartography and Geographic Information Systems, 24, 3, 145-157.
  • Currie, G. (2006): “Bus transit oriented development. Strengths and challenges relative to rail”, Journal of Public Transportation, 9, 4, 1-22.
  • European Commission (2007). Green Paper: Towards a new culture for urban mobility. Directorate General for Energy and Transport. Clean transport and urban transport unit, Brussels. [Consulta: 25-08-2009]. Disponible en http://eur-lex.europa.eu
  • Ewing, R. y Cervero, R. (2002): “Travel and the built environment: A synthesis”, Transportation Research Record, 1780, 87-113.
  • Friedman, B., Gordon, S.P., Peers, J.B. (1994). Effect of neo-traditional neighborhood design on travel characteristics. Transportation Research Record 1466, 63–70.
  • García Palomares, J.C.; Cardozo, O. y Gutiérrez Puebla, J. (2008): Sistemas de Información Geográfica como herramienta en la estimación de las entradas en las estaciones de metro en Madrid. Las Palmas, XIII Congreso Nacional de Tecnologías de la Información Geográfica.
  • García Palomares, J. y Gutiérrez Puebla, J. (2007). “Pautas de la movilidad en la Comunidad de Madrid”, Cuadernos de Geografía de la Universidad de Valencia, 81/82, pp. 7-29
  • Giuliano, G. (2003): “Residential location, race/ethnicity and travel behavior”, Transportation Research. A, 37, 4, 351-372.
  • Gutiérrez, J.; García, J. C.; Alventosa, C.; Redondo. J.C. y Paniagua, E. (2002): “Accesibilidad peatonal a la red sanitaria de asistencia primaria en Madrid”, Anales de Geografía de la Universidad Complutense de Madrid, Volumen Extraordinario (Homenaje al Profesor José María Sanz García), pp. 265-276
  • Gutiérrez, J.; Cardozo, O. y García, J. C. (en prensa): “Transit ridership forecasting at station level: an approach based on regression models, distance decay functions and GIS”. Journal of Transport Geography.
  • Gutiérrez, J. y García Palomares, J. (2008): “Distance-measure impacts on the calculation of transport service areas using GIS”, Environment and Planning B Planning and Design, 35, 3, 480-503.
  • Handy, S.; Paterson, R. y Butler, K. (2004): “Planning for Street Connectivity: Getting From Here to There”, Planning Advisory Service Report 515, American Planning Association.
  • Hansen, W.G. (1959): “How accessibility shapes land-use”. Journal of the American Institute of Planners, 5, pp.76-106
  • Hsiao, S.; Lu, J.; Sterling, J. y Weatherford, M. (1997): “Use of geographic information systems for analysis of transit pedestrian access”, Transportation Research Record, 1604, 50-59.
  • Khattak, A. y Rodríguez, D. (2005): “Travel behavior in neo-traditional neighborhoods: A case study in USA”, Transportation Research Part A, 39, 6, 481-500.
  • Keijer, M. y Rietveld, R. (2000): “How do people get to the railway station? The Dutch experience”, Transportation Planning and Technology, 3, 23, 215-135.
  • Kuby, M, Barranda, A and Upchurch, C (2004): Factors influencing light-rail station boardings in the United States. Transportation Research A, 38, 3, 223-247.
  • Lawton, K. (2001): The Urban Structure and Personal Travel: an Analysis of Portland, Oregon. Data and Some National and International Data, E-Vision 2000 Conference (www.rand.org/scitech/stpi/Evision/Supplement/lawton.pdf).
  • Lee, B. y McDonald, J. (2003): “Determinants of commuting time and distance for Seoul residents: the impact of family status on the commuting of women”, Urban Studies, 40, 7, 1283-1302.
  • Litman, T. (2008). Use impacts on transport. how land use factors affect travel behavior. Victoria Transport Policy Institute. www.vtpi.org
  • Litman, T. (2009). Evaluating transportation land use impacts. Victoria Transport Police Institute. www.vtpi.org
  • Loutzenheiser, D. (1997): “Pedestrian access to transit. Model to walk trips and their design and urban form determinants around Bay Area Rapid Transit Stations” Transportation Research Record, 1604, 40-49.
  • Miller, H. (1999): “Potential contributions of spatial analysis to geographic information systems for transportation (GIS-T)”. Geographical Analysis, 31 373-399.
  • Miller, H. y Shaw, S. (2001): Geographic information systems for transportation: principles and applications, Oxford University Press, New York.
  • Miralles i Guasch, C. (2002): “Transporte y territorio urbano: del paradigma de la causalidad al de la dialéctica”, Documents d'anàlisi geogràfica, 41, 107-120.
  • Moreno, A. y Prieto, M. (2003): “Evaluación de los procedimientos para delimitar áreas de servicio de líneas de transporte urbano con Sistemas de Información Geográfica”, Investigaciones Regionales, 2, 85-102.
  • Murray, A. (2001): “Strategic analysis of public transport coverage”, Socio-Economic Planning Sciences, 35, 175-188.
  • Murray, A.; Davis, R.; Stimson, R. y Ferreira, L. (1998): “Public transport access”, Transportation Research D, 319-328.
  • Nyerges, T. (1995). “Geographic information system support for urban/regional transport analysis”. Ed. S Hanson: The geography of urban transportation. Guilford Press, New York 240-268.
  • O´Neill, W. Ramsey, R. y Chou, J. (1992): “Analysis of transit service areas using geographic information systems”, Transportation Research Record, 1364, 131-138.
  • Pozueta, J. (2005): “Situación y perspectivas de la movilidad en las ciudades. Visión general y el caso de Madrid”. Cuadernos de Investigación Urbanística, 45.
  • Sanromá, E. y Ramos, R. (1998): “Interregional wage differences in Spain. A microdata analysis for 1990”, Review of Regional Research, 2.
  • Seskin, S. y Cervero, R. (1996): Transit and urban form. Washington, DC: Federal Transit Administration.
  • Taylor, B y Fink, F. (2003): The factors influencing transit ridership: a review and analysis of the ridership literature. UCLA-Los Angeles Transit Administration.
  • Tumlin, J. y Millard-Ball, A. (2003): “How to make transit-oriented development work,” Planning Magazine, American Planning Association (www.planning.org), May 2003.
  • Zhao, F.; Chow, L.; Li, M.; Gan, A. y Ubaka, I. (2003): “Forecasting transit walk accessibility: a regression model alternative to the buffer method”, Transportation Research Board. Annual Meeting.