Modelización de la Movilidad Peatonal y Ciclista: Retos y Estrategias

Lluis Sanvicens • 2 March 2025

Modelización de la Movilidad Peatonal y Ciclista: Retos y Estrategias


La modelización de la movilidad peatonal y ciclista es un desafío complejo que va más allá de los enfoques tradicionales utilizados para el tráfico vehicular. Mientras que los automóviles y el transporte público suelen seguir patrones predecibles, el desplazamiento de peatones y ciclistas responde a una gran variedad de factores urbanos, sociales y ambientales. Para representar con precisión estos movimientos en modelos de transporte, es fundamental comprender los elementos que influyen en la elección de rutas y comportamientos de movilidad.


Factores Claves en la Modelización Peatonal y Ciclista


1. Estructura y Jerarquía de la Red



Las calles y vías no son homogéneas en cuanto a su atractivo para peatones y ciclistas. Existen ejes prioritarios para la movilidad activa, zonas de conexión estratégica y áreas con discontinuidades que pueden generar barreras al desplazamiento. Incorporar estos factores en la modelización permite reflejar patrones reales de movimiento y optimizar futuras intervenciones urbanas.


2. Factores de Calidad Urbana y Diseño del Espacio Público

El diseño del espacio público tiene un impacto directo en la elección de rutas por parte de peatones y ciclistas. Variables como la anchura de aceras, la presencia de mobiliario urbano, la iluminación, el arbolado, la seguridad percibida y la existencia de "buffers" entre los peatones y los vehículos motorizados influyen en la preferencia de ciertos trayectos. Un modelo preciso debe integrar estas condiciones para simular de manera realista el comportamiento de los usuarios. Estudios previos han demostrado que un entorno peatonal bien diseñado mejora significativamente la movilidad activa, promoviendo desplazamientos seguros y eficientes.


3. Influencia de la Pendiente


La topografía de una ciudad puede ser un factor determinante en la movilidad activa. En el caso de la movilidad ciclista, una pendiente pronunciada puede disuadir a los usuarios o modificar su comportamiento en términos de velocidad y esfuerzo. Para peatones, el esfuerzo físico requerido para ascender o descender una calle puede influir en la elección de caminos alternativos. Incluir la variable de pendiente en los modelos permite predecir con mayor exactitud los patrones de movilidad.


4. Decisiones Humanas y Preferencias de Ruta


Los peatones y ciclistas no siempre eligen la ruta más corta o directa; otros factores como la comodidad, la seguridad percibida, el interés por el paisaje urbano, la interacción con lugares públicos o la presencia de atractores urbanos (comercios, plazas, estaciones de transporte) afectan la decisión de movilidad. Comprender estos patrones de comportamiento es clave para generar modelos que reflejen fielmente la realidad.


Recogida de Datos para la Modelización


Un modelo de movilidad activa solo es tan preciso como los datos que lo respaldan. La calibración de modelos de movilidad peatonal y ciclista requiere datos empíricos que permitan ajustar los parámetros y verificar que las simulaciones se alineen con los desplazamientos reales de la población.


1. Uso de Sensores de Conteo


Los sensores de conteo de peatones y ciclistas permiten obtener datos objetivos sobre los flujos de movilidad en tiempo real. Estos dispositivos proporcionan información sobre volúmenes de tránsito, patrones horarios y variaciones estacionales en la movilidad activa. Su implementación en puntos clave de la red viaria urbana facilita la calibración y validación de modelos, garantizando que las decisiones de planificación se basen en evidencia empírica.


2. Análisis de Datos y Patrones de Movilidad

La combinación de conteos automáticos con otras fuentes de información (encuestas de movilidad, GPS, big data) permite identificar patrones de uso y evaluar la efectividad de las infraestructuras existentes. Además, datos sobre calidad del acerado, accesibilidad universal y condiciones del espacio público pueden ser utilizados para ajustar los modelos y mejorar su precisión. Estos datos también son esenciales para realizar estudios de impacto y planificar nuevas intervenciones en el espacio urbano.

3. Integración con Modelos de Simulación

Una vez recopilados los datos, su integración en plataformas de modelización permite simular escenarios futuros y analizar el impacto de diferentes políticas de movilidad. Por ejemplo, evaluar cómo cambiaría la distribución de peatones con la ampliación de aceras, cómo aumentaría el uso de carriles bici con una mejora en la conectividad de la red o cómo la reducción de la velocidad vehicular impactaría la seguridad peatonal.


Conclusiones


Modelizar la movilidad peatonal y ciclista requiere una aproximación multidimensional que integre la estructura urbana, los factores de calidad del espacio público, la topografía y las decisiones humanas. Sin una medición adecuada, la modelización se realiza a ciegas, lo que limita la capacidad de planificación y optimización de infraestructuras.


La combinación de modelización avanzada y datos empíricos obtenidos mediante sensores de conteo permite mejorar la precisión de los estudios de movilidad activa. Con esta información, es posible diseñar estrategias más eficaces para fomentar el uso de modos sostenibles, optimizar la red de movilidad y garantizar entornos urbanos más accesibles y funcionales para todos los ciudadanos.

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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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