Public Transport accessibility model according to the user experience in urban contexts

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dc.contributor.author Baron, Gabriela
dc.contributor.author Allende, David
dc.coverage.spatial Clatpu.org
dc.date.accessioned 2022-05-05T01:58:40Z
dc.date.available 2022-05-05T01:58:40Z
dc.date.issued 2016
dc.identifier.citation (2016). [Conference item]. XIX Latin American Congress of Public Urban Transport Systems, Montevideo, Clatpu.org.
dc.identifier.uri https://hdl.handle.net/2292/58966
dc.description.abstract Introducción En un sistema de movilidad eficiente se considera al ciclismo y a la caminata como un recurso de transporte tangible y gestionable, de hecho, todos los viajes comienzan y terminan con una distancia recorrida a pié o en bicicleta. La facilidad de recorrer trayectos de acceso y conexión determina en gran manera la probabilidad de elección del Transporte Público (TP) como forma de movilidad urbana. El objetivo de este trabajo es elaborar una metodología integral para evaluar la accesibilidad al sistema de transporte público tomando la caminata y el ciclismo como modo de acceso y conexión entre tramos. Específicamente, se desea medir el nivel de accesibilidad en puntos de interés estratégicos de sistemas de TP. Para ello se han definido y cuantificado variables que influyen en la forma de acceso y conexión entre modos. Estas variables se han ponderado en base a su potencial de facilitar o limitar el acceso al sistema. Se han seleccionado variables que describen características morfológicas del ambiente construido, entendido como el trazado vial, el espacio público que lo contiene y la infraestructura disponible en ese espacio. Asimismo, se han considerado factores que hacen a la experiencia de usuario, tales como la seguridad civil dentro de estos espacios y el esfuerzo físico, entre otros. Métodos Para cuantificar la correlación entre las características del ambiente construido, la consiguiente experiencia de usuario y las elecciones de modos de acceso al TP, se propone un modelo matemático Logit de variable dependiente binaria. El objeto de este modelo, donde la variable explicada es cualitativa, es calcular la probabilidad de que un sujeto tome una determinada decisión de índole discreta, condicionada a ciertas variables explicativas. El modelo es binario ya que cada alternativa es excluyente: para acceder al TP el sujeto elige caminar (éxito) o tomar un medio de conexión motorizado (fracaso). El modelo de regresión Logit se basa en la función logística y tiene la siguiente forma general: fz=ez1+ez (Ec. 1) La función está acotada entre 0 y 1, ajustándose al crecimiento no lineal esperable para la toma de estas decisiones (leves incrementos en los extremos y grandes cambios en la parte central), particularmente por la presencia de una variable latente, relacionada con el beneficio (no observado) que supone la elección de la mejor alternativa posible. El modelo de regresión Logit utilizado es de la forma: Yi=fZi+ui;i=1,….,n (Ec. 2) Donde la utilidad es un índice lineal de las posibles variables predictivas, de la forma: Zi=1+2X2,i+3X3,i+….+kXk,i (Ec.3) Dados los valores de las variables independientes X2,….Xk, las probabilidades de que la variable dependiente tome los valores 1 y 0 son: PY=1|X2,…,Xk,=EYiX=x=ezi1+ezi (Ec. 4) PY=0|X2,…,Xk,=1-ezi1+ezi=11+ezi (Ec. 5) con zi=1+2X2,i+…+kXk,i (Ec. 6) Se utilizó el programa estadístico NCSS (Hintze, 2004) adaptando su procedimiento Regresión Logística para estimar la función de probabilidad. Previo al establecimiento del modelo, se investigó la posible correlación entre todos los pares de variables continuas por medio del coeficiente de correlación r de Pearson y el coeficiente Phi para las variables dicotómicas. NCSS remueve las variables que no son significativas (coeficiente estadísticamente distinto a cero). Se variables predictivas utilizadas son: Distancia/Tiempo: Se trata de la variable que más influye en la decisión de caminar. (Valenzuela-Montes, Talavera-García, 2015). Diferentes autores han calculado la distancia que está dispuesto a recorrer un peatón para acceder a una estación de transporte público y los resultados varían en relación al área, la demanda y la redundancia. Teniendo también en cuenta encuestas de origen y destino, este número se basa en la distancia máxima que un sujeto está dispuesto a caminar para acceder al medio de transporte. Superada esta distancia, los sujetos generalmente eligen otro medio de movilidad o bien toman un medio de conexión. Sin embargo, la gente está dispuesta a caminar distancias mas largas si el medio elegido posee tiempos de espera mas cortos. Forma Urbana: Para caracterizar la forma urbana se han determinado 5 variables descritas a continuación. Conectividad vial, determinada por la cantidad de intersecciones que se encuentran en un radio de captación; Espacio Público, determinado por la presencia o ausencia de Plazas públicas a lo largo del recorrido, lo cual supone un espacio placentero, con infraestructura de descanso y esparcimiento; Infraestructura específica, variable que supone la presencia o ausencia de mobiliario urbano que complemente al modo de desplazamiento (tales como estacionamientos para bicicletas); arbolado/sombra, suponiendo que el porcentaje del recorrido que posea línea de arbolado será más placentero visual y térmicamente; iluminación, porcentaje del recorrido iluminado, lo cual se relaciona con la variable seguridad. Esfuerzo: Caracterizado por la pendiente entre origen y destino y la sensación térmica. Para calcular la sensación térmica se ubicará la zona del viaje en relación a las zonas climáticas locales determinadas por Allende et. Al, 2015. Seguridad civil: Al hablar de seguridad civil nos referimos a la vulnerabilidad de los viajantes hacia actos criminales o antisociales. La seguridad civil, tanto como la vial, es un problema con dos facetas, una está dada por el riesgo real de ser víctima de un accidente o ataque y la otra es el miedo a sufrir un accidente o ataque, esta se llama “seguridad percibida”. Para caracterizar esta variable se realizarán encuestas acerca de las experiencias de los viajantes en esa área en particular. Seguridad Vial: esta variable se caracteriza por los siguientes parámetros. Continuidad de la vía, refiriéndose a número de cruces de calles en el trayecto; porcentaje en vía segregada, ya sea vereda o ciclovía/bicisenda; seguridad vial percibida, relevada mediante encuesta; presencia de señalética vial específica, que aumenta o disminuye riesgos viales; nivel de stress, ésta última variable dependerá del ancho de las calles a cruzar, número de vehículos por hora y velocidad de éstos. Información disponible: Esta variable determinará en stress cognitivo y emocional de los viajantes al conocer o no los detalles de su viaje. Se determinará de acuerdo a la presencia o ausencia de distribución de información impresa, señalética informativa en las estaciones, información en tiempo real e información digital disponible online.
dc.relation.ispartof XIX Latin American Congress of Public Urban Transport Systems, Montevideo
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dc.rights.uri https://researchspace.auckland.ac.nz/docs/uoa-docs/rights.htm
dc.title Public Transport accessibility model according to the user experience in urban contexts
dc.type Conference Item
dc.date.updated 2022-04-05T22:38:46Z
dc.rights.holder Copyright: The author en
dc.rights.accessrights http://purl.org/eprint/accessRights/RetrictedAccess en
pubs.subtype Proceedings
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