Modelos de demanda potencial de viajeros en redes de transporte público: aplicaciones en el Metro de Madrid

Abstract

Este trabajo propone una metodología basada en Sistemas de Información Geográfica para estimar la demanda de viajes en estaciones de redes de transporte público,tomando como ejemplo la red de metro de Madrid. Primero se emplea una serie de datos descriptivos para caracterizar la red, clasificar las estaciones y obtener una tipología de las mismas. Luego, con el objetivo de explicar y predecir los viajes (entradas a la red) se generan dos modelos: uno sencillo a partir de las tasas de penetración de uso del metro en función de la distancia (distance decay), y otro más complejo basado en un modelo de regresión lineal múltiple (MRLM) que incorpora variables relativas a la estación y su entorno (densidad, mezcla de usos, diseño urbano, presencia de modos competidores). Su aplicación muestra resultados alentadores, y se plantea como una alternativa a los clásicos modelos de cuatro etapas, más complejos y con un mayor coste económico.

This paper proposes a methodology based on geographic information systems for estimating the demand for travel stations in public transport networks, such as taking the subway in Madrid. First employs a number of descriptive data to characterize the network, sorting stations and obtain a typology of the same. Then, in order to explain and predict travel (tickets to the network) are generated two models: one simple from the penetration rates of use subway depending on the distance (distance decay), and other more complex based in a multiple linear regression model (MRLM) that incorporates variables related to the station and its surroundings (density, mixed use, urban design, presence of competitors modes). Its implementation shows encouraging results, and arose as an alternative to traditional models of four stages, more complex and more cost effective manner.