A Ibeas. Prof. Transporte L. Dell Olio Prof. Transporte y FFCC M Bordagaray Azpiazu. Investigadora. ETSI Caminos C. y P UNICAN

Transcripción

1 A Ibeas. Prof. Transporte L. Dell Olio Prof. Transporte y FFCC M Bordagaray Azpiazu. Investigadora ETSI Caminos C. y P UNICAN

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3 RECOLECCIÓN N Y ANÁLISIS DE DATOS VARIABLES EXPLICATIVAS -Variables cuantificables (cuantía a y valoración) n): - Tiempo de acceso al punto de toma-deje (mins) - Tiempo de viaje (mins) - Tarifa ( ) -Variables cualitativas (valoración) n): - Tiempo de acceso al punto de toma-deje - Tiempo de viaje - Tarifa - Tiempo a destino desde punto de toma-deje - Distribución de puntos de toma y deje de bicis públicas en la ciudad -Recorrido del carril bici en la ciudad -Sistema de pago - Calidad de la bicicleta prestada - Conexión con otros modos de transporte - Seguridad durante el viaje/desplazamiento -Seguridad ante el robo de la bicicleta -Información sobre el funcionamiento del sistema de préstamo

4 RECOLECCIÓN N Y ANÁLISIS DE DATOS VARIABLES EXPLICATIVAS -> VALORACIONES - Tiempo de acceso al punto de toma-deje -Tiempo de viaje MAS VALORADAS -Tarifa - Tiempo a destino desde punto de toma-deje - Distribución de puntos de toma y deje de bicis públicas en la ciudad - Recorrido del carril bici en la ciudad - Sistema de pago PEOR VALORADAS - Calidad de la bicicleta prestada - Conexión con otros modos de transporte - Seguridad durante el viaje/desplazamiento - Seguridad ante el robo de la bicicleta - Información sobre el funcionamiento del sistema de préstamo

5 ENCUESTA AGOSTO % de residentes en Santander Equilibrio entre hombres y mujeres 85% poseen carnet de conducir y 67% coche propio Motivo destino ocio : 44% Motivo destino casa : 37%

6 ENCUESTA AGOSTO 2011

7 ENCUESTA AGOSTO 2011 VALORACION INICIAL DEL SERVICIO NOTA MEDIA = (Ptos maximos = 5) Notable alto

8 ENCUESTA AGOSTO 2011 VALORACION VARIABLE A VARIABLE

9 ENCUESTA AGOSTO 2011 VALORACION VARIABLE A VARIABLE

10 ENCUESTA AGOSTO 2011 VALORACION VARIABLE A VARIABLE

11 ENCUESTA AGOSTO 2011 VALORACION FINAL DEL SERVICIO max = 5 -Tiempo de acceso al punto de toma-deje (min) -Tiempo de viaje (mins) -Tarifa ( ) NOTA MEDIA FINAL DEL SERVICIO = (Ptos maximo = 5) Notable alto

12 MODELIZACION PARA PREVISIONES De lo hecho, puede deducirse: las variables mejor valoradas Las PEOR valoradas Si se quisiese mejorar la calidad del servicio, hay dos formas: 1.- Con lo hecho, articular medidas para mejorar las peor valoradas PROBLEMA: NO SE SABE A PRIORI si la calidad del servicio - va a aumentar - ni en cuanto. NI COMO VA A AFECTAR A LA DEMANDA DE BICI y otros modos 2.- BUSCAR aquellas variables sobre las que se pueda saber A PRIORI que la calidad del servicio - va a aumentar - y en cuanto -Y como quedaría LA NUEVA DEMANDA DE BICIS Y el nuevo reparto modal

13 Objetivo: MODELIZACION PARA PREVISIONES Proporcionar alternativas de actuación VALORADAS Y CUANTIFICADAS A PRIORI (ojo) Es decir, responder a las siguientes preguntas : 1.- Sobre que variables hay que actuar para mejorar la calidad del servicio Bici? En cuanto hay que actuar? Cual seria la nueva valoración esperada de la calidad del servicio? Cuanto cuesta? 2.- Cuál seria el nuevo reparto modal si se variase: la calidad?, el nº de carriles?, En diferentes estados climatológicos? 3.- Cuál seria el nuevo reparto modal variando 1) y 2) y con el PGOU? 4.- Cuál seria el nuevo reparto modal peatonalizando el centro? 5.- Cuál deberían ser LAS NUEVAS FRECUENCIAS DEL TUS con estas politicas y con el PGOU? Y cualquier cuestión que se desease plantear al respecto..

14 MODELIZACION PARA PREVISIONES Todo esto se puede resolver mediante MOD ECONOMETRICOS DE ELECCION DISCRETA. SE HAN ESTIMADO y CALIBRADO, MODELOS Ordered Logit con: Variaciones en los gustos, Con Interacciones entre variables Con parámetros fijos Con parámetros aleatorios.

15 Un ejemplo... ESTIMACIÓN N DE MODELOS V i = -2,24 + VTV ( 0,35 0,34 TV50 ) + Test t (-2,9) (1,2) (-2,7) + VTAR ( 0,87 0,17 EJ ) + (3,3) (-1,5) + VDIS ( 0,79 0,79 TAR_DIA) + (4,4) (-4,2) + VSP ( 0,30 + 1,26 TAR_DIA)+ (1,7) (3,1) + β VCBIC VCBIC + + VCUANT ( β VCUANT _i 0,49 TA5) (-2,7) β VCBIC N[1.21, ] (test-t 4,1 y 5,2) β VCUANT_i N[0.94, ] (test-t 5,2 y 5,9) β VTA N[0.34, ] (test-t 1,7 y 5,1) β VCUANT_f N[0.90, ] (test-t 3,1 y 3,1) Tiempo Bici Acceso V f Test t (-3,8) (3,1) = -3,50 + VTA ( β VTA + 1,78 TA11 ) + + VTV ( 0,38 0,34 TV50 ) + (1,0) (-2,0) + VDIS ( 0,57 0,57 TAR_DIA) + (2,4) (-2,3) + VSP ( 0,45 + 1,17 TAR_DIA)+ (2,4) (2,5) + 0,91 VCBIC + (3,6) + VSV ( 1,84 1,05 EJ)+ (4,9) (-3,5) + VINF ( 1,05 0,96 EM) (4,5) (-3,2) + β VCUANT_f VCUANT ROP Tiempo Viaje Bici Distrib Ptos T y D Sistema de Pago Calidad Bici Seguridad en Viaje Sistema Informacion Sobre todo, Tarifa

16 ESTIMACIÓN N DE MODELOS ROP Lo primero: El modelo confirma que las variables con mas peso en la percepción n de la calidad del Sistema de Bicis, son: La calidad de la bici (quejas de que son muy pesadas) La Seguridad en el Viaje (Relacionado con Km de Carriles y otros) El Sistema de Info (Necesario + info sobre el Sist de Bici) El Sistema Tarifario Lo segundo: A través s de los EFECTOS MARGINALES se obtiene información del impacto de la mejora de cada variable sobre la probabilidad de obtener una calificación determinada en la calidad global, P ( y = x i j x i ) = [ f ( µ β ' x ) f ( µ β ' x )] β j 1 i j i

17 POLÍTICAS DE ACTUACIÓN EFECTOS MARGINALES VARIABLES A MEJORAR Variables con MAYOR impacto en la variación de la Nota final SEGÚN CATERGORIAS DE USUARIOS Valoración Global Final del servicio Aumento/disminución (%) de la probabilidad de obtener una nota x en la valoración global Variable Vf = 0 Vf = 1 Vf = 2 Vf = 3 V. Tiempo de acceso al punto de toma y deje 0,0000 0,0000-0,0092 0,0092 V. Tiempo de viaje 0,0000 0,0000-0,0107 0,0107 V. Distribución de puntos de toma y deje 0,0000 0,0000-0,0164 0,0165 V. Sistema de pago 0,0000 0,0000-0,0131 0,0131 V. Calidad de la bicicleta prestada 0,0000 0,0000-0,0248 0,0249 V. Seguridad en el viaje 0,0000-0,0001-0,0531 0,0532 V. Información del funcionamiento del sistema 0,0000-0,0001-0,0320 0,0320 V. General de las variables cuantificables 0,0000 0,0000-0,0268 0,0268 V. Seguridad en el viaje para usuarios de menos de 34 años 0,0000 0,0001 0,0297-0,0298 V. Información del sistema para usuarios de 35 a 54 años 0,0000 0,0000 0,0277-0,0277 V. Tiempo de acceso para usuarios cuyo tiempo de acceso es mayor de 10 minutos 0,0000-0,0001-0,0510 0,0510 V. Tiempo de viaje para usuarios que toman prestada la bicicleta de 25 a 50 minutos 0,0000 0,0000 0,0089-0,0089 V. Distribución de puntos de toma y deje para usuarios de abono de un día 0,0000 0,0000 0,0290-0,0291 V. Sistema de pago para usuarios que tienen abono de un día 0,0000-0,0001-0,0332 0,0332

18 POLÍTICAS DE ACTUACIÓN EN RESUMEN VARIABLES CON PRIORIDAD DE MEJORA Destinadas a la población n en general: SEGURIDAD INFORMACIÓN tiempo de acceso V. CUANTIFICABLES tiempo de viaje tarifa Destinadas a los usuarios que actualmente tardan más m s de 10 minutos en acceder al sistema: 10 TIEMPO DE ACCESO Destinados a usuarios con abono de un día: d SISTEMA DE PAGO SERÁN BARRERA SI NO SE MEJORAN

19 UN Ejemplo 1: POLÍTICAS DE ACTUACIÓN La pregunta ahora es obvia: Cuánto debe mejorar la puntuación de estas variables para que aumente la puntuación de la Calidad Global? CUANTIFICACIÓN DEL EFECTO EN LA CALIDAD GLOBAL Una de las variables a mejorar era Seguridad en el Viaje: VTA = 4; VTV = 5; VDIS = 3; VSP = 4; VCBIC =3; VSV = 3; 3 VINF = 4; VCUANT = 5 SISTEMA DE PAGO Características: TA11 = 0 TV50 = 1 TAR_DIA = 0 EJ = 1 EM = 0 SEGUR VIAJE TA, TV, TAR - μ 0 = μ 0 = μ 1 0 y = 0 y = 1 y = 2 μ 2 y = 3 + Muy Mal / Mal Ni bien, ni mal Bien Muy bien

20 UN 1º Ejemplo: POLÍTICAS DE ACTUACIÓN La pregunta ahora es obvia: Cuánto debe mejorar la puntuación de estas variables para que aumente la puntuación de la Calidad Global? CUANTIFICACIÓN DEL EFECTO EN LA CALIDAD GLOBAL Si la percepción era de un 3 y pasase a un 4: VTA = 4; VTV = 5; VDIS = 3; VSP = 4; VCBIC =3; VSV = 3; VINF = 4; VCUANT = 5 CONCLUSION Si se consiguiese aumentar en unaunidad la valoración de la SV, la percepción de la calidad pasaría de BIEN a MUY BIEN. Como?: lo veremos mas adelante - Características: TA11 = 0 TV50 = 1 TAR_DIA = 0 EJ = 1 EM = 0 μ 0 = μ 0 = μ 1 0 y = 0 y = 1 y = 2 μ 2 4 y = 3 + Muy Mal / Mal Ni bien, ni mal Bien Muy bien

21 POLÍTICAS DE ACTUACIÓN CUANTIFICACIÓN DEL EFECTO EN LA CALIDAD GLOBAL OTRO 2º Ejemplo: Joven menor de 34 años que usa la bici como transporte para un motivo concreto (no ocio) (34%) : OTRA CONCLUSION Si se consiguiese aumentar en unaunidad la valoración de la CBIC, de la INF y de las CUANTIF, a percepción de la calidad PARA < 35 AÑOS, pasaría de BIEN a MUY BIEN. Luego otro grupo de variables sobre las que actuar VTA = 4; VTV = 4; VDIS = 3; VSP = 4; VCBIC = 3; VSV = 4; VINF = 4; VCUANT = 4 Características: TA11 = 0 TV50 = 0 TAR_DIA = 0 EJ = 1 EM = y = 0 y = 1 y = 2 y = 3 y* TA, TV, TAR Muy Mal / Mal Ni bien, ni Bien - μ 0 = 0 mal μ 1 = 2,77 μ 2 = 9,20 Muy bien +

22 POLÍTICAS DE ACTUACIÓN CUANTIFICACIÓN DEL EFECTO EN LA CALIDAD GLOBAL OTRO 3º Ejemplo: Joven menor de 34 años que usa la bici como transporte para un motivo concreto (no ocio) (34%) : VTA = 4; VTV = 4; VDIS = 3; VSP = 4; VCBIC = 3; VSV = 4; VINF = 4; VCUANT = Características: TA11 = 0 TV50 = 0 TAR_DIA = 0 EJ = 1 EM = 0 OTRA NUEVA CONCLUSION Si se consiguiese aumentar en unaunidad la valoración del TA, de la DIS y de la CBICI PARA < 34 años, la percepción de la calidad NO VARIARIA y = 0 y = 1 y = 2 y = 3 Luego NO actuar sobre ellas conjuntamente PARA <35 años Muy Mal / Mal Ni bien, ni Bien - μ 0 = 0 mal μ 1 = 2,77 μ 2 = 9,20 y* Muy bien +

23 POLÍTICAS DE ACTUACIÓN CUANTIFICACIÓN DEL EFECTO EN LA CALIDAD GLOBAL OTRO 4ºEjemplo : Persona entre 35 y 54 años (28%) que usa la bici para dar un paseo: VTA = 4; VTV = 4; VDIS = 3; VSP = 4; VCBIC = 3; VSV = 4; VINF = 4; VCUANT = 4 OTRA CONCLUSION Si se consiguiese aumentar en unaunidad la valoración de la CBIC, de la SV y de la INF para 35<años<54, la percepción de la calidad PASA DE BIEN A MUY BIEN Luego actuar sobre ellas conjuntamente PARA 35<años<54 Características: TA11 = 0 TV50 = 0 TAR_DIA = 0 EJ = 1 EM = y = 0 y = 1 y = 2 y = 3 Muy Mal / Mal Ni bien, ni Bien - μ 0 = 0 mal μ 1 = 2,77 μ 2 = 9,20 y* Muy bien + Y asi se pueden hacer todas las pruebas que se desee

24 POLÍTICAS DE ACTUACIÓN Si recordamos que la Seguridad en el Viaje incluye no solo un aumento de los km de carriles sino también el numero de Ptos de toma y deje SURGE N OTRAS CUATRO PREGUNTAS 1.-Cuántos Km de carriles debe haber y cuantos ptos de toma y deje deben existir para que aumente la calidad global del sistema a MUY BIEN (5)? 2.-Cuales serian los nuevos repartos modales en ese caso? Y las nuevas frecuencias del TUS? y los nuevos flujos de trafico? Y la nueva demanda de bicis? 3.-Y si además consideramos los desarrollos del PGOU de Santander, cuales serian las respuestas a esas mismas preguntas? 4.-Y si además se PEATONALIZASE EL CENTRO y/o tarificase? Se ha construido un modelo de previsión para ello, considerando también El Trafico y el tte publico así:

25 Modelo de optimización binivel: nivel superior = costes totales (usuario mas operación) nivel inferior = asignación de demanda a redes. Min. Costes Totales = C.U. bici + C.O. bici + C.U. bus + C.O. bus + C.U. privado s.a. Restricciones operacionales y físicas Modelo de comportamiento del usuario Reparto modal y asignación AUTO BUS -BICI Costes Usuario: Tiempo de acceso de bus y bici Tiempo espera bus Tiempo de viaje de bus y bici Tiempo a destino de bus y bici Tiempo de privados Costes Operación: Costes de operación del sistema de bus y bicis

26 Modelo Combinado Reparto Modal- Asignación AUTO -BUS Software ESTRAUS. Modelo Asignación Modo BICI Software ESTRAUS: Red codificada para modo BICI Min s S V s 0 c s ( x) dx r R r R v h s l r w h δ r sr = T h r w = V fl Vs = f s 0 s Coste modo bici: Incluye efecto de pendiente y efecto del trafico w W s S l B, s S s r R

27 Este modelo de previsión dice que: A CORTO PLAZO (con desarrollo del PGOU): carril bici en ejes principales, con optimización de puntos de préstamo, se obtienen 27 ptos de toma y deje: EN ESTE CASO, el reparto modal seria:

28 PARA ESTE ESCENARIO 1 se facilita asimismo donde deben estar los 27 ptos de toma y deje.

29 Este modelo de prevision dice que: A MEDIO PLAZO (con desarrollo del PGOU): Con ampliación de los carriles bici a calles colectoras de los ejes principales, tarifando por uso de la bicicleta, con optimización de puntos de préstamo y con PEATONALIZACION DEL CENTRO urbano SIN automóviles y tarifa EN ESTE CASO, el reparto modal seria: CON ESTOS MODELOS, Se pueden probar las políticas que se deseen

30 Quien creceria mas, el TUS o la bici por peatonalización del centro?

31 CONCLUSIONES FINALES 1-La calidad percibida por el usuario es = 4,13 sobre 5 ptos 2.-Las variables a mejorar son: la seguridad, los ptos del toma y deje, los km de carriles, la información del Servicio de Bicis el sistema de pago 3.-Se ha determinado una metodología científica para saber cobre que variables actuar 4.-A medio plazo el numero de ptos de toma y deje considerando el desarrollo del PGOU debería ser el doble de los actuales (a 5-7 años). 5.-Si se aumentasen los Km de carriles a calles principales y colectoras, la demanda de la bici seria del orden del 5-6% 6.-Curiosamente si se progresase en la peatonalización del centro, ganaría mas viajes el TUS que la bici.es lógico.

32 CONCLUSION FINAL Se dispone de una herramienta perfectamente calibrada para probar cualquier política de actuación en materia de movilidad en Santander y saber lo que va a pasar antes de hacerlo. (fundamental para la toma de decisiones políticas)

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