Modeling Pedestrian and Cyclist Mobility: Challenges and Strategies

Lluis Sanvicens • 2 March 2025

Modeling Pedestrian and Cyclist Mobility: Challenges and Strategies


Modeling pedestrian and cyclist mobility is a complex challenge that goes beyond traditional approaches used for vehicular traffic. While cars and public transportation typically follow predictable patterns, pedestrian and cyclist movements respond to a wide variety of urban, social, and environmental factors. To accurately represent these movements in transport models, it is essential to understand the elements influencing route choices and mobility behaviors.


Key Factors in Pedestrian and Cyclist Modeling


1. Network Structure and Hierarchy


Streets and roads are not homogeneous in terms of their appeal to pedestrians and cyclists. There are priority corridors for active mobility, strategic connection areas, and discontinuities that may create barriers to movement. Incorporating these factors into modeling helps reflect real movement patterns and optimize future urban interventions.


2. Urban Quality Factors and Public Space Design


The design of public space directly impacts the route choices of pedestrians and cyclists. Variables such as sidewalk width, urban furniture, lighting, tree coverage, perceived safety, and the presence of "buffers" between pedestrians and motorized vehicles influence the preference for certain routes. A precise model must integrate these conditions to realistically simulate user behavior. Previous studies have shown that well-designed pedestrian environments significantly enhance active mobility, promoting safe and efficient travel.


3. Influence of Slope


The topography of a city can be a determining factor in active mobility. For cyclists, a steep incline may discourage users or modify their behavior in terms of speed and effort. For pedestrians, the physical effort required to ascend or descend a street may influence the choice of alternative routes. Including slope variables in models allows for more accurate predictions of mobility patterns.


4. Human Decisions and Route Preferences


Pedestrians and cyclists do not always choose the shortest or most direct route; other factors such as comfort, perceived safety, interest in urban scenery, interaction with public spaces, or the presence of urban attractors (shops, plazas, transport stations) affect mobility decisions. Understanding these behavioral patterns is key to generating models that faithfully reflect reality.


Data Collection for Modeling


An active mobility model is only as accurate as the data supporting it. The calibration of pedestrian and cyclist mobility models requires empirical data to adjust parameters and verify that simulations align with real population movements.


1. Use of Counting Sensors


Pedestrian and cyclist counting sensors provide objective data on mobility flows in real time. These devices supply information on traffic volumes, hourly patterns, and seasonal variations in active mobility. Their implementation in key points of the urban road network facilitates the calibration and validation of models, ensuring that planning decisions are based on empirical evidence.


2. Data Analysis and Mobility Patterns


The combination of automatic counts with other data sources (mobility surveys, GPS tracking, big data) allows for the identification of usage patterns and evaluation of the effectiveness of existing infrastructures. Additionally, data on sidewalk quality, universal accessibility, and public space conditions can be used to fine-tune models and improve their accuracy. These data are also essential for impact studies and planning new urban interventions.


3. Integration with Simulation Models


Once data are collected, their integration into modeling platforms enables the simulation of future scenarios and the analysis of different mobility policy impacts. For example, evaluating how pedestrian distribution would change with sidewalk expansions, how bicycle lane use would increase with improved network connectivity, or how reducing vehicular speed would impact pedestrian safety.


Conclusions


Modeling pedestrian and cyclist mobility requires a multidimensional approach that integrates urban structure, public space quality factors, topography, and human decisions. Without adequate measurement, modeling is done blindly, limiting the ability to plan and optimize infrastructure.


The combination of advanced modeling and empirical data obtained through counting sensors enhances the accuracy of active mobility studies. With this information, more effective strategies can be designed to promote sustainable travel modes, optimize mobility networks, and ensure more accessible and functional urban environments for all citizens.

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Introducción La planificación del transporte requiere anticipar cómo se desplazan las personas hoy y cómo lo harán en el futuro. Sin esta información, sería imposible diseñar infraestructuras, dimensionar servicios o evaluar políticas públicas. Entre los enfoques más extendidos, el modelo de 4 etapas se ha convertido en una metodología de referencia. Nació en Estados Unidos en los años cincuenta, en plena expansión del automóvil y las autopistas, y desde entonces se ha aplicado en todo el mundo. Su éxito radica en que ofrece una estructura clara para entender la movilidad y una base sólida para el análisis cuantitativo. En este artículo se explica en qué consiste, cómo funciona cada etapa y cuáles son sus limitaciones. 1. Generación de viajes La primera etapa responde a la pregunta: ¿cuántos viajes se realizan? Se trata de estimar la cantidad de desplazamientos producidos y atraídos en cada zona del área de estudio. Para ello se utilizan datos como: población residente, nivel de ingresos, tasa de motorización, número de empleos, atracción de centros comerciales, educativos, sanitarios o de ocio. Métodos habituales Modelos de regresión: se relacionan los viajes generados con variables socioeconómicas. Modelos por categorías: la población se agrupa en segmentos (edad, renta, ocupación) y se aplican tasas de viaje específicas. Ejemplo práctico: en una ciudad universitaria, los campus generan un gran número de viajes en horarios muy concretos; en una zona residencial, el origen de los viajes está más ligado a los desplazamientos al trabajo. 2. Distribución de viajes Una vez conocidos los viajes generados, surge la segunda pregunta: ¿hacia dónde se dirigen? Aquí se construyen las matrices origen–destino (O/D), que recogen cuántos viajes se producen entre cada par de zonas. Métodos más utilizados Modelo gravitacional: inspirado en la ley de la gravedad, supone que los viajes entre dos zonas aumentan con el tamaño de estas (población, empleos) y disminuyen con la distancia o el tiempo de viaje. Modelos de oportunidades: consideran la accesibilidad a oportunidades intermedias (ej. empleo disponible a lo largo de la ruta). Ejemplo: en una ciudad con varias áreas industriales, los viajes se distribuyen en función de la accesibilidad a los polígonos y de la distancia desde las zonas residenciales. 3. Reparto modal La tercera pregunta es: ¿qué modo de transporte eligen las personas? Esta etapa es crítica, porque de ella depende entender cómo se reparte la movilidad entre coche, transporte público, bicicleta, caminar, motocicleta u otros modos. La ecuación de Coste Generalizado (CG) El mecanismo clásico es la ecuación de Coste Generalizado, que transforma los factores que influyen en la elección en una unidad común (euros). Costes monetarios (out-of-pocket): billete, combustible, aparcamiento, peajes. Costes de tiempo: viaje, espera, acceso, transbordos, convertidos en euros mediante el valor del tiempo. Métodos de modelización Modelos logit multinomial (MNL): los más habituales, asignan una probabilidad a cada modo en función del coste generalizado. Modelos nested logit o probit: introducen mejoras cuando los modos tienen correlaciones (ej. distintos tipos de transporte público). 4. Asignación de viajes La última pregunta es: ¿qué rutas siguen los viajes en la red? Aquí se asignan los desplazamientos a la red viaria o de transporte público, considerando la congestión y el comportamiento de los usuarios. Principios básicos Equilibrio de Wardrop: cada viajero elige la ruta más ventajosa para sí mismo, y el sistema alcanza un equilibrio en el que ningún usuario puede mejorar su viaje cambiando unilateralmente de ruta. Asignación estocástica: introduce elementos aleatorios para representar la incertidumbre en la percepción de los tiempos de viaje. Ejemplo: en hora punta, la congestión en una vía principal puede hacer que algunos conductores elijan rutas alternativas, aunque más largas, para evitar atascos. Aplicaciones prácticas El modelo de 4 etapas se utiliza en múltiples ámbitos: Planes/Estudios de Movilidad. Ordenación Territorial y Urbanística. Evaluación de infraestructuras viarias y ferroviarios. Análisis de demanda de nuevos servicios de transporte público. Políticas de gestión de la demanda: peajes urbanos, zonas de bajas emisiones, tarificación del aparcamiento. Estudios de impacto ambiental y socioeconómico. Limitaciones y nuevas perspectivas Pese a su solidez, el modelo de 4 etapas tiene una limitación importante: no incorpora de manera directa la experiencia de usuario. Los factores que influyen en la elección modal van más allá de los euros y los minutos. Aspectos como: la regularidad y confiabilidad de los servicios, la comodidad de los vehículos, la seguridad percibida, la saturación en horas punta, o la facilidad de los transbordos, y condicionan en gran medida las decisiones de las personas. En Sanvi Consulting se ha trabajado para superar esta limitación. A través de encuestas específicas y formulación estadística, se han integrado estos intangibles en la ecuación de CG, bien como penalizaciones de tiempo equivalente o como variables perceptivas con peso estadístico. De este modo, se obtiene un modelo más realista, capaz de explicar no solo cuánto cuesta un viaje, sino cómo se percibe. Esto resulta esencial para entender qué puede llevar a una persona a dejar el coche y pasarse al transporte público o a caminar, y cómo diseñar políticas que impulsen ese cambio modal. Conclusión El modelo de 4 etapas sigue siendo el marco de referencia en la planificación de la movilidad. 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