Los planificadores de transporte de hoy en día se enfrentan a muchos desafíos mientras trabajan para construir sistemas de transporte urbano eficientes, seguros y sostenibles. Desde el aumento de la congestión hasta el aumento de la demanda de transporte público, el comportamiento de viaje y las preferencias de transporte de los habitantes de las ciudades modernas están cambiando rápidamente. Estos desafíos plantean preguntas complicadas para los planificadores de transporte urbano; por ejemplo, ¿Cómo manejamos el auge de las aplicaciones de transporte compartido? Si agregamos más opciones de transporte público, ¿las personas las usarán? ¿Cómo minimizamos el impacto de la construcción si ampliamos el transporte público? ¿Y cómo pagamos todo esto?.
En el corazón de cada uno de estos desafíos está la necesidad de buenos datos. Los altos costos y el tiempo requerido para recopilar y analizar datos de comportamiento de viaje utilizando herramientas convencionales pueden impedir que los planificadores de transporte respondan sus preguntas por completo, e incluso que las respondan de manera eficiente y empírica. Pero recopilar y analizar Big Data de dispositivos móviles (es decir, los registros de ubicación creados por automóviles y camiones conectados, teléfonos inteligentes y dispositivos portátiles) puede proporcionar información sobre patrones de viaje muy necesaria de manera rápida y completa.
Gracias a la nueva tecnología, las herramientas de recopilación de datos ya no tienen que ralentizar a los profesionales del transporte; de ??hecho, estas herramientas pueden ser algunos de los activos más valiosos de los planificadores. Con las fuentes de Massive Mobile Data y el software de procesamiento, los planificadores y modeladores de transporte urbano pueden crear modelos y pronósticos más precisos para predecir el comportamiento futuro.
Estos pronósticos y modelos siempre han sido críticos para priorizar los proyectos que servirán mejor a los residentes de su ciudad, pero ahora son aún más importantes: los cambios en el comportamiento de viaje que las comunidades están experimentando ahora están preparados para acelerar el avance. En esta publicación de blog, daré algunos ejemplos de cómo los planificadores de transporte urbano pueden usar Big Data para ayudar a abordar sus desafíos más apremiantes.
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1. Congestión del tráfico y falta de estacionamiento
El 50 % de la población mundial vive en ciudades en la actualidad y, según el Banco Mundial, las poblaciones urbanas crecen casi un 2 % anual en promedio. Como se señaló en un estudio reciente del Instituto de Transporte de Texas, los viajeros urbanos en los EE. UU. actualmente pasan casi 46 horas al año atrapados en el tráfico. En 1980, pasaron solo 16 horas atrapados en el tráfico. Si bien el crecimiento de la población es bueno para la salud económica de las ciudades, este crecimiento a menudo ejerce presión sobre sus sistemas de transporte. Una afluencia de autos y conductores finalmente da como resultado carreteras congestionadas que superan su capacidad, y todos esos autos también tienen que estacionar en algún lugar.
Cómo pueden ayudar los grandes datos:
El análisis masivo de datos móviles puede ayudar a los planificadores de transporte a identificar la causa de la congestión. Al observar los orígenes verdaderos y los destinos finales de los viajes del mundo real medidos empíricamente, los planificadores pueden determinar rápidamente si el problema es el estacionamiento insuficiente o si la culpa es de otros factores, como señales mal programadas o un aumento en las entregas de camiones comerciales. Si el problema es el estacionamiento, el análisis de Massive Mobile Data también puede mostrar a los planificadores dónde tienden a dar más vueltas los conductores que buscan estacionamiento.
2. Viajes largos
A medida que las carreteras urbanas diseñadas hace décadas se llenan de automóviles, la congestión puede hacer que los tiempos de viaje aumenten drásticamente. Según el Censo de los EE. UU., el trabajador estadounidense promedio pasa un 20 % más de tiempo viajando hoy que en 1980. Si bien atraer a más personas y empresas es un movimiento positivo para las ciudades, aumentar la capacidad de las carreteras para mantenerse al día con el tráfico adicional no es fácil.
Sin embargo, incluso si fuera rentable y eficiente ampliar la capacidad vial, esta estrategia no resolvería en última instancia los largos viajes al trabajo. Como se señala en el resumen de políticas del Centro para el Transporte Sostenible de UC Davis, cuando ampliamos las carreteras, se llenan rápidamente con más automóviles, lo que aumenta las millas recorridas por vehículos (VMT) en general. Es particularmente importante abordar este desafío porque los viajes más largos pueden, en última instancia, impulsar a las empresas y los residentes a reubicarse, y eso es algo que ninguna ciudad quiere.
Cómo pueden ayudar los grandes datos:
Los primeros pasos para arreglar los viajes largos al trabajo son averiguar cuánto duran los viajes, dónde comienzan y terminan, y quién los está haciendo. Con esta información, los planificadores urbanos pueden evaluar mejor si esos viajeros tienen acceso a alternativas razonables a la conducción. Si existen otras opciones, pero los viajeros aún conducen, los planificadores de transporte urbano pueden explorar incentivos para fomentar el uso de las opciones de transporte existentes y/o el uso compartido de vehículos. Si no hay buenas opciones de tránsito para los viajeros, Massive Mobile Data puede ayudar a los planificadores de transporte urbano a identificar los principales pares de origen-destino durante las horas pico de viaje de la mañana y la tarde. Este análisis también puede revelar dónde se encuentran las brechas de tránsito más grandes de la primera/última milla. Con datos actualizados de patrones de viaje del mundo real, es más fácil identificar las posibles rutas de tránsito que alentarán a los conductores de hoy a cambiar de modo, hasta ubicar futuras ubicaciones de paradas de tránsito.
3. Falta de opciones de transporte público
Las ciudades no solo superan sus carreteras, también superan sus sistemas de transporte público. A medida que cambian los centros comerciales y residenciales, la capacidad y las rutas del transporte público también deben adaptarse. Donde unas pocas rutas alguna vez pudieron manejar la demanda de pasajeros, una afluencia de nuevos residentes puede cambiar eso rápidamente. Los trenes BART abarrotados de San Francisco son un gran ejemplo de este desafío en acción.
A medida que más residentes buscan opciones más respetuosas con el medio ambiente, también aumenta la demanda de autobuses, trenes y otros medios de transporte público. De acuerdo con el informe Beyond Traffic 2045 del DOT, el número de pasajeros del transporte público hoy en día se encuentra en su punto máximo de los últimos 50 años y ha aumentado casi un 25 % en los últimos veinte años. A medida que cambian los patrones de vida, trabajo y recreación, es posible que las rutas de autobús que eran útiles hace cinco o diez años ya no sirvan en los lugares ideales.
Cómo pueden ayudar los grandes datos:
Como se señaló anteriormente, Big Data de dispositivos móviles y automóviles conectados puede ayudar a revelar brechas de transporte público, así como oportunidades de expansión. Mediante el seguimiento de las tendencias sobre el uso actual y el crecimiento proyectado, los planificadores de transporte urbano también pueden predecir con mayor precisión cuándo necesitarán ampliar la capacidad o agregar nuevas rutas. Al rastrear los viajes de última milla desde las estaciones de tránsito o encontrar los lugares donde los conductores podrían un servicio de transporte si solo esa opción estuviera disponible, los planificadores pueden orientar nuevas inversiones de tránsito en los lugares más útiles.
Lo que es más importante, este análisis puede ayudar a los planificadores de transporte urbano a generar apoyo público para grandes proyectos de infraestructura e inversiones de capital. El uso de datos de comportamiento de viaje del mundo real que son menos opacos y más fáciles de entender para todos puede fortalecer los argumentos de los planificadores para invertir en tránsito.
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4. Infraestructura inadecuada para ciclistas y peatones
Con más personas que usan su viaje diario al trabajo o la escuela como una oportunidad para hacer algo de ejercicio, la necesidad de infraestructura para bicicletas y peatones está creciendo. Según el informe Beyond Traffic 2045 del DOT de EE. UU., la cantidad de personas que van en bicicleta al trabajo con regularidad se ha duplicado en la última década, y caminar es ahora el modo preferido para el 10 % de todos los viajes. Los carriles para bicicletas y peatones no solo son importantes para controlar el tráfico, sino que también aumentan en gran medida la seguridad tanto para los ciclistas como para los peatones. Sin embargo, nuestros ambientes urbanos no fueron diseñados necesariamente para ciclistas y peatones, especialmente en ciudades que "llegaron a la mayoría de edad" durante el apogeo del desarrollo de autopistas urbanas y la cultura automovilística estadounidense. Las dietas viales son una forma en que los planificadores están trabajando para abordar este problema; sin embargo, estos proyectos ocasionalmente controvertidos también pueden aumentar los tiempos de viaje.
Cómo pueden ayudar los grandes datos:
Big Data puede ayudar a revelar el impacto de las mejoras en la infraestructura para bicicletas y peatones en el tráfico de vehículos. Al realizar estudios de antes y después de proyectos piloto utilizando datos de archivo, los planificadores de transporte urbano pueden sopesar con mayor precisión los beneficios de proyectos como dietas viales frente a los costos en términos de tiempo de viaje y congestión. Los planificadores también pueden ir un paso más allá e identificar los patrones de viaje que caracterizan las carreteras que son buenas candidatas para infraestructura para ciclistas y peatones. Al igual que con otros tipos de transporte público, el análisis de Massive Mobile Data también puede mostrar a los planificadores de transporte urbano los mejores lugares para implementar bicicletas compartidas y ubicar estaciones de bicicletas compartidas.
5. Impactos ambientales negativos
Las comunidades con altos índices de congestión y viajes externo-externo también enfrentan impactos ambientales negativos significativos. A medida que aumentan las millas recorridas por vehículo, también lo hacen las emisiones de gases de efecto invernadero y otros tipos de contaminación del aire. Esto no solo afecta el medio ambiente, sino que también puede afectar la salud pública.
Cómo pueden ayudar los grandes datos:
El primer paso para resolver un problema es medirlo. Big Data puede ayudar a los planificadores de transporte urbano a medir VMT con mayor precisión, así como a categorizar las contribuciones de VMT de viajes personales y viajes comerciales por separado. Debido a que estas estimaciones se basan en el comportamiento de viaje del mundo real para comunidades individuales, generalmente son más precisas para áreas urbanas urbanas más pequeñas que las estimaciones regionales generales proporcionadas por la Administración Federal de Carreteras. Big Data también puede ayudar a los planificadores a implementar redes de carga de vehículos eléctricos (EV) de manera que fomenten una adopción más generalizada. Consulte nuestra publicación de blog sobre las ubicaciones de los cargadores de vehículos eléctricos para obtener más información.
Poniendolo todo junto
Una vez que los planificadores de transporte han identificado los desafíos a los que se enfrentan, pueden reunir la combinación correcta de políticas y herramientas de infraestructura para abordar estos problemas. Mediante el uso de análisis de datos móviles masivos para analizar los patrones de viaje del mundo real, los planificadores pueden desarrollar soluciones más eficaces para sus comunidades.
Eliminar la naturaleza intensiva en tiempo del análisis de datos es la clave para una planificación de transporte receptiva porque los patrones de viaje de las comunidades urbanas están cambiando rápidamente. Las herramientas de análisis de datos que pueden revelar rápidamente los patrones de tráfico actuales garantizan que los planificadores utilicen la información más precisa. El uso de datos obsoletos no solo ralentiza el proceso, sino que también aumenta la probabilidad de que los proyectos viales propuestos no satisfagan las necesidades de los usuarios actuales, ya sea que conduzcan, anden en bicicleta o caminen.
Una vez que los planificadores de transporte cuentan con los datos correctos, también pueden pronosticar mejor lo que necesitarán sus comunidades. Mediante el seguimiento de las tendencias de transporte a lo largo del tiempo, pueden ver qué carreteras reciben la mayor cantidad de tráfico y dónde el crecimiento sobrecargará potencialmente las rutas. Les brinda pruebas de las mejores estrategias para expandir el tránsito para aliviar la congestión, acortar los tiempos de viaje y reducir el impacto ambiental de los vehículos en las carreteras. El uso de modelos de pronóstico que se entienden fácilmente cuando se planifican proyectos también ayuda a las agencias de planificación a asegurar la financiación que necesitan.
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¿Cuáles son las dificultades del transporte urbano?
Congestión del tráfico y dificultades de aparcamiento. La congestión es uno de los desafíos de transporte más frecuentes en las grandes aglomeraciones urbanas. Aunque la congestión puede ocurrir en todas las ciudades, es particularmente frecuente por encima del umbral de alrededor de 1 millón de habitantes.
¿Cuál es el principal problema en el transporte?
El aumento de la población, la proliferación de vehículos baratos y eficientes y la expansión urbana han hecho que el traslado de personas sea aún más desafiante en las principales ciudades. Los tres principales desafíos actuales del transporte (congestión, expansión y costo) son complejos y requieren respuestas muy estratégicas y creativas.
¿Cuál fue un impacto del transporte urbano?
El transporte urbano no solo conduce a la congestión del tráfico, sino también a la contaminación del aire. En 2010, las emisiones de los vehículos en los EE. UU. contribuyeron a un estimado de 2200 muertes prematuras y más de $18 mil millones en gastos de salud pública .