Optimización dinámica de estrategias de movilidad sostenible en áreas metropolitanas

Resumen

En los últimos años ha habido un debate a nivel europeo referente a la interacción entre la demanda de viajes y el entorno urbano. La alta dependencia y el uso intensivo del coche en las zonas urbanas son vistos con preocupación creciente ya que están conduciendo los sistemas de transporte hacia escenarios insostenibles. Estos escenarios hacen que la planificación a largo plazo tenga una gran relevancia para tratar de invertir esta tendencia. Para poder alcanzar escenarios urbanos sostenibles, debe existir una planificación integrada que se base en el desarrollo de estrategias que busquen maximizar sus efectos positivos combinados (sinergias) y mitigar los negativos (superación de barreras). Esta Tesis Doctoral se enmarca en este contexto proponiendo un nuevo método que sirva de apoyo al proceso de planificación y toma de decisiones a largo plazo, con el fin de alcanzar escenarios de movilidad sostenible. En el proceso de planificación integrada del transporte se plantean problemas difíciles que requieren frecuentemente la aplicación de técnicas matemáticas complejas. Frente a una aproximación tradicional, donde se aborda el problema desde una perspectiva estática y a corto plazo, se quiere aprovechar las ventajas que brinda la combinación de un modelo dinámico de usos del suelo y transporte (LUTI) y una rutina de optimización a lo largo del tiempo. El hilo conductor de esta investigación se basa en el desarrollo e integración de dichos subsistemas que, aunque aplicados a escenarios distintos, conservan una entidad propia y podrían ser utilizados en diversos ámbitos. Para la optimización de un problema existen varios algoritmos según la forma de la función objetivo, el conocimiento derivativo, la capacidad de cómputo y los requisitos para la tasa de convergencia, entre otros. En este caso, las funciones a optimizar no son explícitas, ya que las medidas pueden variar, lo que hace que el método sea flexible y permita adecuarse a necesidades específicas. Después de haber realizado una revisión de métodos de optimización que se adecuen a esta problemática concreta y teniendo en cuenta la complejidad de las relaciones y ciclos causales del modelo LUTI utilizado (que en la mayor parte de los casos no son relaciones lineales) y una función objetivo compleja, cuya composición hace prácticamente imposible obtener derivadas (involucra un grupo de estrategias variadas), se ha escogido como algoritmo de optimización el método modificado de Powell, el cual es considerado como el más adecuado para este tipo de problemas. La investigación ha desarrollado y comparado dos enfoques distintos para el diseño, la evaluación y la optimización de medidas de transporte urbano a nivel estratégico. El primer enfoque se ha basado en un análisis coste-beneficio (CBA) dinámico, aplicando valores monetarios a los diferentes componentes de la sostenibilidad: eficiencia, equidad y medio ambiente. Con esta evaluación se pretende maximizar el bienestar social según una función objetivo previamente definida El segundo enfoque utiliza los mismos criterios de sostenibilidad y está definido por una función multicriterio (MCA), donde se pretende satisfacer el desarrollo sostenible de un sistema de transporte urbano, estableciendo prioridades según las percepciones de un panel de expertos locales. Finalmente, como un enfoque alternativo, se presenta un análisis de la eficiencia económica de políticas de transporte que implican el recaudo de nuevos ingresos. En conclusión, el resultado general de esta investigación es una propuesta de un método de evaluación estratégica que permite la optimización de servicios de transporte urbano, mediante la definición de escenarios de oferta, de movilidad, de medio ambiente y consumo energético, a largo plazo. Este desarrollo ha sido aplicado en un caso de estudio a la Comunidad de Madrid, junto con el modelo LUTI estratégico y la rutina de optimización integrada y automatizada. Los escenarios estudiados en el caso práctico muestran evidencias de diferentes tipos de sinergias y en diferentes proporciones, lo cual ha permitido estudiar el comportamiento general y los impactos de diferentes grupos de medidas actuando en conjunto sobre un sistema dinámico y complejo, como lo es una zona urbana. Abstract iii ABSTRACT In the last few years there has been a debate on the interaction between travel demand and urban environment. The high dependence and intensive car usage in urban zones are a growing concern because they are switching the transport systems to unsustainable scenarios. These scenarios make the long-term planning relevant to reverse this trend. To be able to reach sustainable urban scenarios, it should exist an integrated planning based on the development of strategies that look to maximize their positive combined effects (synergies) and to mitigate the negative ones (political and financial barriers). This doctoral thesis is proposing a new method that can support the process of long-term planning and decision making in order to reach scenarios of sustainable mobility. While working on transport integrated planning, some difficulties arise that required a frequent application of complex math techniques. Facing a traditional approach, which the problem is considered from a static and short-term perspective, we would like to take the advantages from the combination of a dynamic model of land use and transport interaction (LUTI) and an optimization routine along the time. The line of research is based on the development and integration of the mentioned subsystems which, even though applied to different scenarios, keep a self identity and could be used in diverse fields. To obtain the optimization of a certain problem, there are many algorithms according to the objective function, the derivative information, the calculation capacity and the convergence rate requirements, among others. In this case, the functions to be optimized are not explicit because the measures could vary, which makes the method flexible and able to adapt itself to specific needs. Revising the adequate optimization methods for this concrete situation and taking into account the complexity of the relations and causal cycles of the used LUTI model and a complex objective function, which composition makes practically impossible to obtain derivatives, the modified Powell method has been chosen as the optimization algorithm. This method is considered as the most adequate for these types of problems. The investigation has developed and compared two different approaches for designing, assessing and optimizing the urban transport policies to a strategic level. The firs approach is based on a dynamic cost-benefit analysis (CBA), applying monetary values to the different components of sustainability: efficiency, equity and environment. This evaluation pretends to maximize social welfare according to an objective function previously defined. The second approach uses the same criteria of sustainability and it is defined by a multi criteria function (MCA). This perspective moves toward satisfying sustainable development of an urban transport system by establishing priorities according to the perceptions of local planners and decision makers. Finally, as an alternative approach, it is shown an analysis of economic efficiency of transport policy that implies the collection of new income. In conclusion, the general result of this research is a proposal of a strategic assessment method that allows the optimization of urban transport services by defining the long-term scenarios of supply, mobility, environment and energy consumption. This method has been applied in a study case in Comunidad de Madrid, together with LUTI strategic model and the routine of the integrated and automated optimization. The analyzed scenarios in this practical case show different types of synergies in diverse proportions. These demonstrations allow us to study the general behaviour and the impact of various measures by combining a complex and dynamic system, such as an urban area.