Public Transport Network Assessment

Lluis Sanvicens • 14 January 2024

Public Transport Network Assessment

 

Optimization of Routes and Itineraries


In the quest for optimizing routes and itineraries, the primary objective is to create a transit system that efficiently connects different parts of the city while minimizing redundancy and delays. This involves a meticulous examination of existing routes, considering factors like traffic patterns, population density, and popular destinations. For example, in a city experiencing congestion in certain areas during peak hours, the optimization process may involve rerouting buses to less congested streets or implementing dedicated bus lanes.


Optimization of Schedules


Efficient scheduling is a cornerstone of a well-functioning public transportation system. The optimization of schedules goes beyond ensuring timely arrivals and departures; it involves aligning services with peak demand periods, thereby reducing waiting times for passengers. For instance, a thorough analysis might reveal that certain routes experience increased demand during specific hours due to commuter patterns, prompting adjustments in schedules to meet these peak periods effectively.


Improvement in Travel Times


Reducing travel times is a key goal in enhancing the overall efficiency and attractiveness of public transportation. Strategies for achieving this may include implementing express services, optimizing traffic signal coordination to favor public transport, or introducing technologies that facilitate real-time adjustments based on traffic conditions. Consider a city where smart traffic management systems prioritize public transport, allowing buses to navigate through traffic more smoothly, thereby reducing travel times for passengers.


Evaluation of Line Reinforcements


To address growing demand, evaluating the need for line reinforcements is crucial. This involves analyzing ridership data to identify overcrowded routes or time slots and introducing additional services accordingly. For example, if data indicates consistently high ridership during evening rush hours on a particular bus route, introducing extra buses during that period can alleviate overcrowding and improve the overall passenger experience.


Development of Load Profiles per Line


Analyzing passenger load data on different lines is essential for optimizing resource allocation. By understanding peak usage times and areas with high demand, transportation authorities can allocate resources such as buses or trains more efficiently. In practice, this might involve increasing the frequency of services on heavily utilized routes or adjusting the size of vehicles based on demand, ensuring a more balanced distribution of resources across the transit network.


Conversion Analysis of General Lines to On-Demand Transportation


The exploration of transforming regular lines into on-demand services involves adapting to changing commuter preferences. For instance, leveraging mobile apps and advanced booking systems to offer on-demand transportation during off-peak hours or in less densely populated areas can enhance flexibility and improve overall accessibility.

 

Access to Low Emission Zones (ZBE)


As environmental concerns take center stage, assessing public transportation's accessibility to low emission zones becomes pivotal. Cities might implement policies encouraging the use of eco-friendly vehicles and designate low emission zones. Ensuring public transportation seamlessly integrates with these zones involves transitioning to greener fleets, thus contributing to sustainable urban development.

 

Offer Enhancement through Duplicates Elimination


Improving service quality necessitates the elimination of duplicate routes that may cause confusion and inefficiencies. By identifying and consolidating overlapping services, cities can enhance the clarity of the transit network. For example, merging two parallel bus routes covering the same stretch into a single, more efficient route can simplify the system for passengers and reduce operational redundancies.

 

Enhancing Intermodal Connectivity


Strengthening connections between various modes of public transportation fosters a more seamless and holistic travel experience. Integrating bus, train, and metro services to allow for smoother transfers reduces the overall travel time for passengers. An example is the implementation of integrated ticketing systems that enable passengers to seamlessly switch between different modes of transport without the need for separate tickets.

 

Identification of Inefficiencies and Service Gaps


Detecting inefficiencies and service gaps is essential for providing comprehensive coverage. Utilizing data analytics, transportation authorities can pinpoint areas with insufficient service coverage or routes that experience frequent delays. This might lead to adjustments in schedules, rerouting, or the introduction of new services to address these shortcomings and improve overall efficiency.

 

Identification of Over-served Areas


Recognizing regions with excess service capacity ensures a balanced distribution of resources. For example, if certain routes consistently operate with low passenger numbers, reallocating those resources to areas with higher demand ensures a more efficient use of transportation assets, contributing to cost-effectiveness and sustainability.

 

Identification of Specific Mobility Needs to Job Centers


Understanding unique mobility requirements related to employment centers involves tailoring transportation services to match work-related commuting patterns. For instance, if a particular business district experiences a surge in commuters during specific hours, adjusting service frequencies or introducing dedicated shuttles can cater to the specific needs of employees, enhancing overall accessibility.

 

Impact Assessment of New Lines


Evaluating the potential effects of introducing new transportation lines requires a holistic perspective. For instance, before implementing a new bus route, an impact assessment may involve considering how it complements existing services, potential changes in traffic patterns, and the anticipated shift in passenger demographics. This thorough analysis helps anticipate challenges and ensures a seamless integration of the new line into the existing network.

 

User-Centric Needs Identification


Identifying the diverse needs of users based on their profiles involves recognizing that different demographics have distinct commuting patterns. For example, understanding the travel habits of students, elderly individuals, or individuals with disabilities allows for the development of tailored services. Implementing features such as low-floor buses for easy boarding or providing student discounts can enhance the inclusivity and accessibility of public transportation.


Network Alternatives


To achieve a more efficient and responsive public transportation system, three basic network alternatives are proposed:


a) Complementary Levels with or without Coincident Routes


Imagine a transportation network where existing and proposed routes synergize, promoting seamless transfers and optimizing the overall transit experience. For instance, introducing bus routes that complement existing metro lines or creating feeder services that seamlessly connect with major transit hubs fosters a more interconnected and user-friendly network.


b) Accessibility and Coverage Levels


Envision a network that prioritizes a delicate equilibrium between population coverage and economic activity, with an emphasis on efficiency. For example, in densely populated urban areas, prioritizing coverage might involve introducing high-frequency services, while in business districts, efficiency could be prioritized by providing express services that cater to commuter demands.


c) Efficiency Levels



Picture a transportation system where the focus is squarely on the effectiveness of capturing demand, ensuring maximum efficiency and resource utilization. This might involve implementing data-driven planning tools to predict peak demand periods, optimizing routes based on real-time data, and deploying agile, demand-responsive services to areas with fluctuating commuting patterns. The emphasis here is on a network that dynamically adapts to the evolving needs of the community, ensuring a responsive and efficient public transportation system.

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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. Su estructura clara lo convierte en una herramienta imprescindible para simular y anticipar desplazamientos. Sin embargo, la movilidad del futuro exige ir más allá: incorporar la experiencia de usuario en los modelos. Solo así se podrán diseñar sistemas de transporte más atractivos y políticas que fomenten una movilidad verdaderamente sostenible.
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