Big Data y Modelos Clásicos de Planificación de Movilidad - LEBER

Nuevas Tecnologías y Modelos Clásicos de Planificación.

De la Observación a la Predicción del Futuro.

30 años Modelizando la Realidad

Problema: Impactos Negativos de la Movilidad

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¿Cómo es la evolución en Bizkaia?

Evolución Tráficos en el Puente de Rontegi

Evolución de población y empleo 1.400.000

160000

140000

1.200.000

120000

1.000.000

100000

800.000 80000

600.000 60000 400.000

40000 200.000

20000

0

Evolución de la Población de Bizkaia

2018

2016

2014

2012

2010

2008

2006

2004

2002

2000

1998

1996

1994

1992

1990

1988

1986

1984

2018

2016

2014

2012

2010

2008

2006

2004

2002

2000

1998

1996

1994

1992

1990

1988

1986

1984

0

Evolución de la Población ocupada de Bizkaia

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Evolución en el Bilbao Metropolitano ▪ Crecimiento del tráfico de 1990 al 2010, a pesar de la inauguración del Metro en el 1995 ▪ El tráfico alrededor de Bilbao ha seguido creciendo, hasta saturar algunos ejes, aunque dentro de Bilbao se ha congelado

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Intensidades viarias 1986 vs 2010. (En rojo congestiĂłn)

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Visión Multimodal 1986 vs 2010 Rojo: Flujos en coche Azul: Flujos en TP Verde: Flujos Peatonales

Ante la ausencia de controles en los usos del suelo …

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Impactos Medioambientales, Económicos y Sociales COSTES ANUALES POR FAMILIA: 2.450 €

Costes Anuales por Trabajador 4.173 €

4.500 € 4.000 € 3.500 € 3.000 €

2.609 €

2.500 € 2.000 €

1.500 € 1.000 € 500 € 0€

Bilbao

Zamudio

• Costos Externos • Costos Sociales, o impacto en el presupuesto familiar del coche

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¿Qué hemos estado haciendo?

Planificación… y sus apellidos ▪ Estudios de Tráfico y Aparcamiento ▪ Gestión de la Demanda ▪ Plan de Movilidad ▪ Plan de Movilidad Urbana Sostenible ▪ Plan Integral de Movilidad Urbana Sostenible ▪ Plan Integral Inclusivo y con Perspectiva de Género de Movilidad Urbana Sostenible y Saludable,…. ¿quién da más?

▪ Y por supuesto los planes urbanísticos y los sectoriales

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Las (atractivas e incumplidas) promesas de la Tecnología ▪ Los ITS: Coordinación semafórica, Ramp Metering,…

▪ SMS: información a la conducción ▪ GPS: gestión de flotas,… SAE para transporte público ▪ Navegadores: escapar de los atascos, “optimizar la red” ▪ Smart Cities: medir, medir, medir ▪ Electrificación ▪ Big Data ▪ Machine Learning ▪ Movilidad Conectada ▪ Movilidad Compartida 30 años Modelizando la Realidad

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Movilidad y Sustentabilidad como Sistema Complejo

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Movilidad y Sustentabilidad como Sistema Complejo ▪ Cuanto más cambian las cosas...

▪ Un juego infinito de cambios según el humorista francés Sempé

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Movilidad y Sustentabilidad como Sistema Complejo ▪ Todo cambio de movilidad es difícil: ▪ ▪ ▪ ▪ ▪

TODOS somos reacios al cambio Sobre todo “si afecta a mi negocio” Además “aquí somos distintos Las “Consecuencias No Previstas” Y un juego infinito de acciones y reacciones

▪ Además la realidad es más tozuda que nuestros deseos/diseños bienintencionados

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Enfoque Sistémico: No Sirve Simplificar ▪ Huir de los Modelos Complejos lleva a aplicar nuestros Esquemas Mentales:

Forecasting Scenarios

uncertainty

predictability

Time into the future

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▪ Definen nuestra apreciación interna de relaciones causa-efecto de ahí que se denominen “modelos mentales” en inglés ▪ Establecen los límites de nuestra actuación, negando impactos más allá de nuestra supuesta área temática de influencia ▪ Limitan la escala de tiempo del análisis, en base a nuestros propios condicionantes personales

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Enfoque Sistémico: ¿Nos Rendimos?

Maquiavelo ya afirmaba que:

▪ “Ante todo problema… la política más segura es la de demorar toda actuación en lugar de tratar de resolverlo, dado que aquellos que lo intentan casi siempre aumentan la gravedad y aceleran el tipo de perjuicio que temían que resultase de dicho problema”

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Enfoque Sistémico: Modelización ▪ El objetivo de la modelización es ante todo lograr una mejor comprensión del comportamiento del sistema.

▪ Esto implica examinar no sólo la situación de partida observada, sino su evolución reciente para examinar su dinámica de cambio y los mecanismos movilizados.

"All models are wrong, but some are useful"

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Modelo de Transportes: Multimodal de Cuatro Etapas Los modelos de demanda descansan en tres pilares: ▪ Red de Transporte: red viaria, red de transporte público con todos sus parámetros de velocidad, frecuencias, costos, limitaciones, etc.

▪ Datos Socio-económicos: número y tipo de hogares, número de trabajadores y automóviles, rangos de edad, tipo de empleos, actividades económicas, etc.

▪ Lógica de comportamiento: Formulación matemática del comportamiento a nivel de decisiones observadas, datos de encuestas, conteos, reacciones frente a cambios, etc.

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Modelo de Transportes : Red Viaria

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Modelo de Transportes : Red Viaria

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Modelo de Transportes: Trasporte PĂşblico

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Modelo de Transportes: GIS Socioeconómico

Renta por familia (cada sección incluye en torno a 1.000 familias)

más de 60.000 de 50.000 a 60.000 de 40.000 a 50.000 de 30.000 a 40.000 menos de 30.000

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Modelo de Transportes: Lógica de Comportamiento GENERACIÓN

Cuántos viajes hacemos

DISTRIBUCIÓN

De dónde a dónde: ¡¡¡Las matrices!!!

El Santo Grial de la Movilidad

REPARTO MODAL ASIGNACIÓN

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Elección de modo Elección de ruta

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En busca del Santo Grial: Regresiones ▪ Regresiones: ▪ a partir de aforos de tráfico, billetaje de transporte público,…

▪ crea matrices desconectadas de las pautas de movilidad.

▪ aplicación exclusiva para ámbitos muy reducidos ▪ bajo presupuesto.

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En busca del Santo Grial: Matrices Observadas ▪ Matrices Observadas: ▪ Encuestas de Movilidad.

▪ ▪ ▪ ▪

Extrapolación con datos de censo Ajuste con aforos y datos de transporte público.

Muestras muy reducidas. Poca fiabilidad.

Ato coste y difícil actualización

▪ Trazas Telefónicas.

▪ Coste comparado más reducido.

▪ Muestra muy amplia. Alto grado de ajuste de la matriz global.

▪ Todavía limitaciones de modo, motivo, tiempos de viaje,….

▪ Características comunes ▪ Es una foto fija de hoy. Limitada para cambios de futuro.

▪ No se construye a partir de pautas de movilidad.

▪ Válida para determinadas reordenaciones 02 30 años Modelizando la Realidad

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En busca del Santo Grial: Matrices Analíticas ▪ Matrices Analíticas (Modelo de Transportes) GENERACIÓN DISTRIBUCIÓN REPARTO MODAL ASIGNACIÓN

▪ Complejidad de elaboración y calibración.

▪ Arrastra la herencia de malas praxis… “no creo en los modelos”.

▪ El grado de ajuste es inferior en la reproducción del “hoy”.

▪ Las matrices nacen de la planificación urbanística, la red de transporte y las pautas de movilidad. En suma, del comportamiento de la población.

▪ Su aplicabilidad depende de su diseño: ámbito geográfico, sofisticación analítica, aspectos modelizados,…

▪ Desgranan la movilidad en motivos y modos. Estiman cambios modales, movilidad inducida, etc.

▪ Permiten juegos de todo tipo respecto a planificación y escenarios futuros.

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Modelos Clásicos y Big Data ▪ Aprovechamiento del Big Data para: GENERACIÓN

▪ Calibración de la matriz analítica global comparándola con la global de telefonía.

▪ Análisis de las matrices de telefonía para aprender pautas de movilidad y modelizarlas.

▪ Mejores matrices analíticas para la situación actual y obviamente para escenarios de futuro.

DISTRIBUCIÓN REPARTO MODAL ASIGNACIÓN

▪ Refinamiento y ajuste de las matrices de modo a partir de datos de aforos observados.

▪ Refina las matrices para escenarios actuales: el “hoy”.

02 30 años Modelizando la Realidad

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Resultados Obtenidos: Mejoras en los Ajustes Distribución de correlación de puntos 35%

Correlación estimaciones-aforos 80.000

Intervalo 90% de valores

70.000

IMD estimación

30%

25% 20% 15% 10%

60.000

R² = 0,9737

50.000 40.000 30.000 20.000 10.000

5%

0 0%

Ratio estimación/aforo

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IMD aforos

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Beneficios Obtenidos… a dos niveles ▪ Trabajar con una matriz más real garantiza que los resultados de su aplicación son veraces.

▪ ¿Cuál es el valor de acertar las estimaciones de demanda?

▪ ¿Cuál es el valor de estimar correctamente los impactos medioambientales?

▪ ¿Cuál es el valor de decidir correctamente en las planificaciones?

▪ Un ejemplo de aplicación. Red de Tráfico Alta capacidad del área periurbana de Bilbao: ▪ Como resultado de la evaluación de las estrategias de gestión planteadas se ha estimado que se lograría en la red viaria de Bizkaia un ahorro de 4,5 millones de euros anuales.

▪ El ahorro asociado a la no inversión en estrategias inadecuadas de gestión ascendería a la cantidad absoluta de casi 50 millones de euros.

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Modelos y Big Data: Caso de Vitoria-Gasteiz

Resultado no coherente

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Modelos y Big Data: Caso de Vitoria-Gasteiz RELACIONES DESDE SALBURUA

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Modelos y Big Data: Caso de Vitoria-Gasteiz RELACIONES DESDE ZABALGANA

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Modelos y Big Data: Caso de Vitoria-Gasteiz ▪ La diferencia tiene que ver con una distinta zonificación ▪ El ajuste del modelo es muy grande.

Se trata de una base de más de 900.000 desplazamientos.

RELACIONES DIARIAS ENTRE SALBURUA Y ZABALGANA SEGÚN TELÉFONOS

1.160 ZABALGANA

900

S

ZABALGANA SALBURUA

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RELACIONES DIARIAS ENTRE SALBURUA Y ZABALGANA SEGÚN MODELO

S

SALBURUA

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Aplicaciones del Modelo. Donostia

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Aplicaciones del Modelo. Santurtzi

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Aplicaciones del Modelo. Bilbao

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Aplicaciones del Modelo. Impacto de Inundaciones AnĂĄlisis realizado con Tecnalia.

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Aplicaciones del Modelo. Impacto de Inundaciones ◼ ◼

Cruzamos la estimación de Tecnalia con nuestra red viaria.

Trasladamos al modelo las afecciones según categorías en base a los niveles de afección establecidos por Tecnalia:

Velocidad Capacidad Corte Viario Ralentizar (0-15) 25% 40% Ralentizar (15-30) 50% 65% Ralentizar (30-50) 75% 90%

◼

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En el dibujo de la red viaria se observan por colores y severidad: ◼ NEGRO: corte viario ◼ ROJO: Afección severa ◼ MORADO: Afección media ◼ AZUL: Afección leve

Aplicaciones del Modelo ◼ ◼

Inundación

Los mapas muestran en rojo las intersecciones con nivel de servicio E y F. Se aprecia una importante aumento de intersecciones degradadas por congestión debido al inevitable trasvase de tráficos a las vías menos afectadas.

Referencia

◼ ◼

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Ello a pesar de que casi 4.000 desplazamientos se pierden en cada hora por ser el acceso imposible.

Cuantificamos las pérdidas en más de 1mill€ para una duración del evento de 3 horas y 11 mil€ en el caso de que dure todo el día 37

Aplicaciones del Modelo. La importancia del Urbanismo EvoluciĂłn Oferta de Empleo Txorierri 40.000 35.000 30.000 25.000 20.000 15.000 10.000 5.000 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017

0

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Aplicaciones del Modelo. La importancia del Urbanismo Evolución del empleo 2001-2013 8.000 4.000 800 -800 -4.000

Lemoiz Lemoiz

-8.000 Gorliz Gorliz

Evolución del empleo 2001-2013 en proporción a 2001 100 a 250% 50 a 100% 20 a 50% 0 a 20% -10 a 0% -60 a -10%

Plentzia Plentzia Barrika Barrika

Larrabetzu Larrabetzu

Urduliz Urduliz Sopelana Sopelana

Lezama Lezama

Derio Derio

Berango Berango

Loiu Loiu

Getxo Getxo

Erandio Erandio Leioa Leioa

Zamudio Zamudio

Galdakao Galdakao

Sondika Sondika Etxebarri Etxebarri

Basauri Basauri

Sestao Sestao Santurtzi Santurtzi Zierbena Zierbena

Portugalete Portugalete

Bilbao Bilbao

Barakaldo Barakaldo Valle Valle de de Trápaga-Trapagaran Trápaga-Trapagaran

Zaratamo Zaratamo

Arrigorriaga Arrigorriaga

Ortuella Ortuella Abanto Abanto yyCiérvana-Abanto Ciérvana-Abanto Zierbena Zierbena

Zeberio Zeberio Alonsotegi Alonsotegi

Ugao-Miraballes Ugao-Miraballes

Consecuencias no Previstas…

Muskiz Muskiz Arrankudiaga Arrankudiaga

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1991 / Puente de Kukularra concluido sin el resto del Corredor del Txorierri

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2001: Primeros desarrollos

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2010: A Pesar de la Crisis

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La Visión … Master Plan de Cesar Pelli ▪ Proponía una ‘variante de borde’ de 2x2 carriles

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AnĂĄlisis para mostrar que no era necesaria una variante de borde

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El Diseño Resultante

▪ Con el modelo realizamos análisis con variación en la dotación de aparcamiento.

▪ Se demostró que reduciendo al mínimo la dotación no era necesaria la ‘variante’ y se aceptaron solo un carril por sentido.

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En Resumen: ▪ Tenemos una asignatura pendiente con la movilidad metropolitana en la que nos jugamos mucho.

▪ Hasta ahora ni la tecnología ni la planificación consigue grandes éxitos.

▪ Hemos de reconocer que el sistema es complejo y requiere de modelos complejos, sin simplificaciones.

▪ La tecnología puede ser un gran apoyo a los modelos y por ende a la planificación, pero no sustituye nada por si sola.

▪ La solución pasa por la correcta planificación urbanística y medidas restrictivas para la gestión de la movilidad.

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Iosu RamĂ­rez iosuramirez@leber.org linkedin.com/in/iosu-ramĂ­rez-freire/

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Mila esker zuen arretagatik