Title Image

Blog

Tiempos de viaje en transporte público tras el Huracán Sandy

Desplazamientos urbanos y los planificadores de viajes

  |   SIG, Transporte y movilidad

Los servicios basados en la localización (LBS, en su acrónimo inglés) intentan responder a tres preguntas clave para un usuario con un dispositivo móvil inteligente: ¿dónde estoy?, ¿qué hay a mi alrededor? y ¿cómo llego allí?.

Bus Santander en estación de Adif

Los planificadores de viaje intermodales proporcionan información antes y durante el desplazamiento entre diversos medios de transporte público. En la imagen, un autobús del servicio TUS de Santander junto a la estación de ferrocarril.

A medida que cada vez más personas llevan gadgets que reconocen la ubicación a través de los sistemas globales de navegación por satélite, red celular o WiFi, servicios como la navegación en tiempo real y las redes sociales basadas en la localización son cada vez más populares. Dentro de estos servicios LBS están los llamados planificadores de viaje.

Supongamos que te ha surgido una reunión con un cliente a una determinada hora y necesitas coger el transporte público para ir de tu oficina al lugar dónde has quedado. Desconoces cuál es el itinerario más rápido para llegar, qué alternativas de transporte público tienes y cuánto tardarás en realizar el trayecto. No quieres llegar tarde a tu reunión pero tampoco quieres desaprovechar el  tiempo esperando en una parada a un autobús que puede tardar en pasar. Además, una vez terminada la cita deseas volver a tu casa directamente y no sabes cuáles son las líneas de transporte que puedes coger para regresar a las fueras de la ciudad, o si existe alguna incidencia en la red que te impida llegar a la hora.

Un planificador de viajes intermodales da respuestas a todas estas cuestiones. Es una herramienta inteligente de asistencia al viajero que proporciona información antes y durante su desplazamiento. Está construido sobre la base de información como la red de calles y carreteras, el horario de los autobuses para las diversas agencias de transporte y todos aquellos datos referidos al sistema y servicios de tránsito de pasajeros en una ciudad, incluyendo el ferrocarril, el metro o el sistema de alquiler de bicicletas públicas, por ejemplo. El fin es responder al usuario de la mejor forma posible con una propuesta de viaje lo más rápida y adaptada al contexto de cada persona.

Versión web de SantanderGo!, un  planificador de viajes intermodales para Santander.

Versión web de SantanderGo!, un planificador de viajes intermodales para la ciudad de Santander y su área metropolitana.

Para que un sistema de planificación de viajes intermodal informe exactamente a qué hora salir de casa para coger un autobús, dónde y cuándo realizar el mejor transbordo entre diferentes medios de transporte, o cuánto durará el viaje, se necesita información altamente refinada. Hay que tener en cuenta que en muchos casos se trabaja con conjuntos de datos heterogéneos provenientes de diferentes fuentes o empresas de transporte y con información espacial precisa tratada mediante GIS referida a las infraestructuras de transporte de toda una ciudad, con el fin de indicar al usuario cómo desplazarse y llegar de forma correcta y en el tiempo adecuado a su parada de transbordo o destino final del viaje.  De ahí el esfuerzo que supone desarrollar un planificador de viajes que sea verdaderamente útil al ciudadano.

Los modelos de datos para los planificadores de viaje.

Actualmente existen dos modelos relevantes de datos que definen un formato común para los horarios del transporte público y la información geográfica asociada.

Transmodel es el modelo de datos de referencia desarrollado por el Comité Europeo de Normalización (CEN). Ofrece un modelo conceptual abstracto y una estructura de los datos que puede ser utilizada para construir diferentes tipos de sistemas de información sobre el transporte público: horarios, tarifas, gestión operativa, datos en tiempo real, planificación de viaje, etc. Junto a Transmodel, el CEN también ha definido otros estándares como SIRI (para el intercambio de información y servicios en tiempo real), NeTEx ( para el intercambio de horarios y servicios) o IFOPT (modelo de “objetos fijos” necesarios para el acceso al servicio público y que llevan, además, una componente espacial: paradas, accesos, instalaciones asociadas, plataformas, bahías, paradas de taxi, etc.)

Si bien Transmodel es un estándar, es el modelo Google Transit el que está resultando más popular debido a su mayor sencillez, ya que recoge la información en accesibles archivos CSV y está bien documentado.  GTFS es la abreviatura de General Transit Feed Specification, una norma desarrollada inicialmente por Google que se ha convertido en un estándar «de facto» y que «define un formato común para los horarios de transporte público y la información geográfica asociada a ellos». A través de estos feeds en formato estandarizado las agencias de transporte público -como por ejemplo la EMT de Madrid, Transports Metropolitans de Barcelona o TUVISA en Vitoria-  pueden ofrecer datos a los desarrolladores sobre la red de transporte en su ciudad y facilitan su reutilización en aplicaciones y servicios para el ciudadano. La filosofía sobre los Datos Abiertos, que empiezan a adoptar ya numerosas administraciones públicas facilitando el acceso a los datos de carácter público, también está afectando a la disponibilidad de archivos en formato GTFS, si bien son pocas las empresas de transporte urbano en España aún que los facilitan abiertamente.

Los feed GTFS ofrecen una increíble cantidad de información sobre las rutas de un sistema de transporte: paradas, horarios, tarifas, transbordo, incidencias, etc.. Su atractivo radica en que comienzan en el nivel más desagregado (el tiempo de salida y llegada en  cada parada de cada autobús, tranvía, tren, etc.) y clasifica los datos hacia arriba con una estructura parecida a una base de datos relacional con campos y reglas para conectar las tablas como harían las claves primarias y foráneas en una base de datos.

No obstante, el modelo GTFS también tiene sus inconvenientes. Si bien es un modelo que ofrece muchísima información, su diseño está limitado al uso que ha necesitado Google hasta ahora para sus servicios, careciendo por ejemplo de información referida a los desplazamientos peatonales. Aún así, la información sobre desplazamientos a pie se puede suplir por otros medios, como puede ser el repositorio libre de datos geográficos del proyecto OpenStreetMap, una verdadera mina para este tipo de planificadores.

Mapa de accesibilidad en transporte público tras el Huracán Sandy

Estos dos mapas, realizados partiendo de los datos ofrecidos por el motor de cálculo del planificador de viajes OpenTripPlanner, muestran cómo cambia la percepción de la distancia y la accesibilidad de los recursos en una ciudad. La imagen de arriba representa el número de personas capaces de llegar a cada lugar de la ciudad de Nueva York a las 9 de la mañana en menos de una hora en transporte público o caminando. El color amarillo son partes de la ciudad accesibles para 7,5 millones de neoyorquinos, el rojo lo son para 6 millones, el color azul para 4 millones y el gris son accesibles para 2 millones en menos de 60 minutos de viaje. La imagen de debajo visualiza esa misma accesibilidad después del paso del huracán Sandy en 2012 y la alteración que supuso para el sistema de transporte público de la ciudad. Fuente: Citylab.com

Beneficios para el ciudadano y también para los gestores.

La implementación de estos sistemas aporta varios beneficios para los ciudadanos y los gestores urbanos:

  • Por un lado, a los primeros se les proporciona una herramienta que permite administrar su propia movilidad, adaptándose a su propia situación y contexto. Es un claro ejemplo de herramienta centrada en el ciudadano que persiguen las ciudades inteligentes.

  • Por otro, los gestores disponen de datos útiles para la planificación de políticas de tránsito u operativas basadas en la información sobre tiempos de viaje y grados de accesibilidad (¿qué accesibilidad tienen los colegios o un mercado en la ciudad?, ¿queda correctamente cubierto el servicio de transporte público en algún área a determinadas horas?, ¿cómo afecta al tiempo de viaje hacia algún barrio si se cierra al tráfico una calle?). Se genera, pues, un conjunto de datos GIS cuantitativos que pueden ser utilizados en la investigación y la planificación urbana.

Además, este tipo de planificadores de viajes incentiva el uso de sistemas colectivos de transporte y de la intermodalidad (el uso rápido y efectivo de diferentes modos de transporte para un desplazamiento), considerada por muchos expertos la clave de la eficiencia en el transporte público en las ciudades.