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{{ TrabajoSIG | Estudio de alternativas sobre la ampliación programada en el Plan de Cercanías de Madrid desde la estación de Príncipe Pío a municipios del suroeste de Madrid | Hugo Pruvost, Fernando Romero García, Carlos Romero Morales | [[:Categoría:Trabajos 2013-14|2013-14]] }}

El estudio que se ha llevado a cabo consiste en definir cuál es la mejor alternativa de trazado de una futura línea de cercanías en la Comunidad de Madrid programada en el Plan de Infraestructuras Ferroviarias de Cercanías para Madrid 2009-2015 desde la Estación Príncipe Pío en la capital a los grandes municipios del suroeste de la Región. Se ha dividido el área afectada en tres zonas y en cada una de ellas se ubican varias estaciones alternativas. Se escogerá una estación por cada zona. Para el proceso de elección se han establecido cuatro criterios que afectan en mayor o menor medida a la movilidad: población, (tanto genérica como por franjas de edades), existencia e importancia de centros atractores de viajes (colegios, centros sanitarios y comerciales y universidades), densidad de estaciones de Metro en la zona de la estaciones de estudio y tipos de suelo por uso. 

Para cada criterio se ha elaborado un Índice al objeto de transformar esos criterios en cifras numéricas. Por último se ha optado por sumar esos cuatros índices y englobarlos en uno para cada una de las estaciones que se estudian como alternativas en el trazado a diseñar. Con ello se facilita la comparación y la elección de datos.

Una vez calculado este índice, se ha visto que las estaciones alternativas mejor posicionadas según los criterios escogidos, son Oporto, Carabanchel Alto y Leganés Central conformando entre las tres una nueva línea.


== Introducción ==

=== Planteamiento ===

En el Plan de Infraestructuras Ferroviarias de Cercanías para Madrid 2009-2015 presentado por ADIF aparece como uno de los grandes proyectos la creación de un eje transversal de unos 30 km que atravesase el centro de Madrid desde el este hasta el suroeste de la corona metropolitana conectando los municipios del Corredor del Henares (Alcalá de Henares, Torrejón de Ardoz,…) de forma rápida con el centro de la capital para continuar recorrido y establecer una nueva conexión con Alcorcón/Móstoles o con Leganés/Fuenlabrada. 

=== Presentación de alternativas ===

El eje transversal se compone de dos tramos. El primero queda totalmente definido, desde el comienzo del eje en el municipio de San Fernando de Henares hasta la estación de Príncipe Pío en el centro de Madrid con estaciones intermedias en Canillejas, Avenida de América y Alonso Martínez. El segundo, sin embargo, no se definió, sino que solamente se esquematizaron algunas probables estaciones (Aluche, Oporto,…) para un posterior estudio de alternativas que es lo que vamos a llevar cabo en el presente documento. 

El objetivo de este Estudio de Alternativas es elegir las estaciones que existirán en el tramo Príncipe Pío – Suroeste de Madrid, quedando la elección del trazado en túnel y/o en superficie supeditada al paso por las estaciones obtenidas.

En una primera toma de contacto con el Estudio se decide que las estaciones de la nueva línea transversal deben tener correspondencia con estaciones ya existentes, bien de Metro, bien de Cercanías. Por ello, se tiene a bien estudiar tres zonas, cada una de ella con las siguientes estaciones:

* Zona 1 (Madrid): Aluche (L5, C5), Laguna (L6, C5), Oporto (L5, L6)
* Zona 2: Carabanchel Alto (Madrid, L11), La Fortuna (Leganés, L11)
* Zona 3: San José de Valderas (Alcorcón, C5), Leganés Central (Leganés, L12, C5)

Se puede encontrar la localización de estas estaciones en el Mapa Temático 1.

=== Criterios de selección ===

A la hora de decidir la propuesta entre las alternativas, se ha decidido considerar los siguientes criterios que afectan a la movilidad:

* Población, tanto genérica como por franjas de edades. 
* Existencia e importancia de centros atractores de viajes: colegios, centros sanitarios, comerciales y universidades.
* Densidad de estaciones de Metro en la zona de la estaciones de estudio 
* Tipos de suelo por uso. 

== Metodología ==

=== Datos de originales de partida ===

Los '''datos de población''' se buscaron de forma que se obtuviera las poblaciones estratificadas por rangos de edad: 

* Madrid: se obtienen los datos del sitio web web del Ayuntamiento de Madrid.
* Alcorcón: del sitio web de la Comunidad de Madrid. Para San José de Valderas, tomaremos la población total de Alcorcón, ya que San José de Valderas se encuentra integrado dentro del núcleo urbano de Alcorcón.
* Leganés: del sitio web de la Comunidad de Madrid. Para Leganés Central, tomaremos la población de Leganés menos la población del barrio de La Fortuna, al encontrarse fuera del núcleo urbano de Leganés. La población del barrio de La Fortuna se obtiene del sitio web del ayuntamiento de Leganés.

Los demás datos se obtienen al bajar las capas. Las '''capas utilizadas''' son: 

* Obtenidas de Nomenclator Oficial y Callejero de la Comunidad de Madrid ('''Nomecalles'''): 
# Transportes y Comunicaciones. Metro (estaciones)
# Transportes y Comunicaciones. Metro (líneas)
# Transportes y Comunicaciones. Cercanías (líneas)
# Barrios Madrid
# Distritos Comunidad
# Salud: Centros sanitarios. Centros de especialidades
# Salud: Centros sanitarios. Hospitales
# Educación: Campus universitarios
# Educación: Centros educativos universitarios
# Educación: Centros educativos no universitarios. Centros públicos
# Educación: Centros educativos no universitarios. Centros privados
# Comercio: Centros comerciales
# Comercio: Grandes superficies especializadas
* Obtenidas del '''CNIG''':
# SIOSE (Sistema de Información Sobre Ocupación del Suelo de España). Comunidad de Madrid

También se utiliza una capa en formato WMS obtenida del IDEE, una ortofoto del PNOA a nivel nacional, que utilizaremos de fondo al principio del proceso como guía territorial.  

=== Capas y preparación de capas ===

Además de las capas nombradas, también realizamos en un primer momento '''capas propias''' a partir de las disponibles en el Nomenclator Oficial y Callejero (Nomecalles) como: 

* '''Barrios_Latina_Carabanchel'''. En la capa mencionada antes de Barrios de Madrid aparecen todos los barrios de Madrid dentro de su término municipal. A nosotros sólo nos interesa unos en concreto que son aquellos localizados en los distritos de Latina y Carabanchel. Por tanto, guardamos la capa “Barrios_Madrid” como “Barrios_Cara_Latina”. Abrimos la nueva capa y entramos en su Tabla de Atributos, seleccionamos todos los datos que no cumplan la doble condición: ''"CODBARRIO" &gt; 120 OR "CODBARRIO" &lt; 100 ''(ya que los barrios de Carabanchel y Latina tienen códigos entre 100 y 120) <nowiki>y los eliminamos. [Figura 1 y Figura </nowiki>2]
* '''Áreaproyecto'''. Creamos esta capa para tenerla como plantilla de toda la zona de trabajo. Además del área de “Barrios Latina y Carabanchel”, incluye algunos distritos de Alcorcón y Leganés (773269, 773270 de Alcorcón y 773359, 773361, 773364 de Leganés). Los barrios de Alcorcón se unen en uno solo (que renombramos como “501 Alcorcón”) y los de Leganés se unen en sólo uno, con excepción de La Fortuna (quedando como “401 Leganés” y “402 La Fortuna”) Además se recogen los datos de población de cada barrio en cinco atributos. Esto lo conseguimos importando los datos en un archivo .txt en una capa de texto y uniéndolos (botón derecho sobre el nombre de la capa, Propiedades/Uniones). Los cinco atributos son:
* '''Pobtotal (PT)'''. Datos de población totales por distrito.
* '''Poblacionbarrio_0-20 (PI)'''. Datos de población menor de 20 años por distrito. 
* '''Poblacionbarrio_20-25 (PJ)'''. Datos de población entre 20 y 25 años por distrito. 
* '''Poblacionbarrio_25-50 (PA)'''. Datos de población entre 25 y 50 años por distrito.
* '''Poblacionbarrio_pob&gt;50 (PM)'''. Datos de población mayor de 50 años por distrito.
* '''Estaciones_alternativas (EA)'''. Guardamos la capa 1 como “Estaciones_alternativas”. Ahora, seleccionamos todas las estaciones que no forman parte del estudio y las eliminamos. Así sólo quedan las posibles alternativas. 
* '''Buffer_750_alternativas'''. Buffer de 750 metros de todas las estaciones propuestas como alternativas (de la capa EA).
* '''Centros de Salud (CS)'''. Para esta capa se han considerado los centros de especialidad y los hospitales ya que son los que atraen viajeros de mayores distancias. Los Centros de Atención de Primaria no se consideran porque normalmente la gente que acude a ellos lo hace a pie. Se ha formado uniendo las capas 6 y 7.
* '''Colegios (CE)'''. Se consideran los Centros de Educación Infantil y Primaria y los Institutos. Las guarderías que venían incorporadas en las capas la quitamos no se consideran ya que o los padres llevan a sus hijos en transporte privado o los llevan a pie. Se ha formado uniendo las capas 10 y 11.
* '''Universidades (CU)'''. Se consideran las universidades que hay en la zona. Se separa de los Centros de Educación ya que las franjas de edad de estudio son distintas. Se ha formado uniendo las capas 8 y 9.
* '''Centros de Comercio (CC)'''. Consideramos los grandes centros comerciales. No se consideran mercados de barrios por las mismas razones que en las anteriores capas: su ámbito de influencia es menor y, por tanto, la gente va ellos mayoritariamente a pie. Se ha formado uniendo las capas 12 y 13.

En cuanto a las capas realizadas a partir del SIOSE, tenemos: 

* '''Siose_proyecto'''. Es la intersección de la capa descargada del SIOSE con la capa Area_proyecto, para tener una carga de datos menor, sólo de la zona de estudio. 


== Resultados ==

=== Criterio “Población” ===

Ponderamos los atributos PI, PJ, PA, PM  de la capa de Areaproyecto con respecto a la población total de la siguiente forma, para hallar un indicador de población (IPOB):

<math>IPOB = 10 · (0,05 PI + 0,15 PJ + 0,55 PA + 0,25 PM) / (0,55 PT)</math>

De esta forma, el indicador valdrá como máximo 10 en el caso de que el total de la población del barrio se encuentre en el grupo PA (entre 20 y 50 años), los cuales son usuarios más habituales de los sistemas de transporte público. IPOB se ha guardado como atributo correspondiendo un valor a cada barrio.

Su resultado se muestra en el Mapa Temático 7 del Anejo.

=== Criterio “Existencia e importancia de centros atractores de población ===

Creamos cuatro capas (Cole_contada, CS_contada, CC_contada y Uni_contada) en las que se cuentan el número de centros de cada tipo que hay disponibles en cada barrio. Para ello, aplicamos la herramienta Puntos en polígonos, tomando como capa de polígonos de entrada Areaproyecto y como capa de puntos de entrada las cuatro capas CE, CS, CC y CU, respectivamente. 

Hemos unido (botón derecho en la capa, Propiedades, y apartado Uniones) las capas de Cole_contada, CS_contada, CC_contada y Uni_contada a la capa Areaproyecto, utilizando como criterio de unión el atributo de número de distrito. 

Con la calculadora de campos multiplicamos atributos según la siguiente fórmula para crear el atributo indrepetid:

{{matlab|codigo=
Indrepetid = Pobl.0-20 * Cole_cont + Pobl.20-25 * Uni_cont + Pobl.25-50 * CC_cont + Pobl.>50 * CS_cont
}}

Se usan esos criterios ya que cada centro atractor es mayoritariamente usado por ese rango de edad.

El Indicador de Centros Atractores por Barrios (ICAB) se calcula interpolando los valores del atributo indrepetid mediante la siguiente expresión. 

{{matlab|codigo=
ICAB = scale_exp( "indrepetid”, 2000, 1000000, 0, 10, 0.35)
}}

Siendo una interpolación exponencial de exponente 0,35, con datos de entrada mínimo (2000) y máximo (1000000) y con datos de salida mínimo (0) y máximo (10). El exponente 0,35 se ha obtenido iterando hasta que se ha reducido la dispersión de los valores de ICAB.

Su resultado se muestra en el Mapa Temático 8 del Anejo.


=== Criterio “Densidad de estaciones” ===

Se considera la densidad de estaciones en un radio de 750 metros desde las estaciones alternativas a través de la capa Buffer_750_alternativas. Contamos el número de estaciones que hay dentro de cada uno de los de siete buffer (Laguna, Aluche, Oporto, Carabanchel Alto, La Fortuna, San José de Valderas y Leganés Central) aplicando la herramienta Puntos en polígonos, tomando como capa de polígonos de entrada buffer_750_alternativas y como capa de puntos de entrada Metro_Estaciones. Se crea así la capa dens_estaciones. 

Para este criterio diseñamos el índice IDEN que cuenta el número de estaciones que hay en dicho buffer para cada estación alternativa. 

Su resultado se muestra en el Mapa Temático 9 del Anejo.

=== Criterio “Tipos de suelo por uso ===

Se usará la capa Siose_proyecto. Para este criterio se define el índice IUSO, creado en la calculadora de campos a partir de la columna “USO”:

{{matlab|codigo= 
case

when "USO" IS 'EDF' then '10'
when "USO" IS 'EDP' then '10'
when "USO" IS 'EDU' then '10'
when "USO" IS 'ERG' then '10'
when "USO" IS 'ESN' then '10'
when "USO" IS 'UCS' then '10'
when "USO" IS 'UDS' then '10'
when "USO" IS 'UEN' then '10'
when "USO" IS 'IAS' then '6'
when "USO" IS 'IPO' then '6'
when "USO" IS 'IPS' then '6'

else '0'

end
}}
 

Los valores de este índice pueden ser:

* 0 si el suelo tiene un uso de viario, zonas verdes o no edificado.
* 6 si el uso del suelo es mayoritariamente industrial.
* 10 si existe edificación residencial o terciaria. 

Se decide, para simplificar la comprensión del plano resultante, unificar todas las zonas con el mismo IUSO. Para ello utilizamos la herramienta Disolver (Vectorial/Herramientas de geoproceso/Disolver), resultando una nueva capa llamada “Siose_disuelve”.

Su resultado se muestra en el Mapa Temático 10 del Anejo.

=== Resultado final ===

Para interpretar el resultado final se define un índice global que consiste ''grosso modo'' en:

<math>INDICE GLOBAL = IPOB+ICAB+IDEN+IUSO</math>

La suma de este índice global no se puede realizar mediante una suma de capas vectoriales, ya que los polígonos que conforman cada una de las capas no concuerdan biunívocamente. Por tanto, la decisión tomada para realizar esta suma es pasar cada uno de estos cuatro índices a una capa ráster para posteriormente sumar estas cuatro capas ráster. La conversión de vectorial a ráster se realiza mediante la herramienta  Rasterizar (en Raster/Conversión) y la suma se realiza mediante la calculadora de campos ráster. Por último, se convierte esta capa ráster a vectorial (capa Sumaparametros_vect) y se intersecta con la capa Buffer_750_alternativas, para tener el índice global en las zonas próximas a las estaciones estudiadas.

Su resultado se muestra en el Mapa Temático 11 del Anejo.


== Conclusiones ==

Viendo el Mapa Temático 11 del Índice Global se observa que a los colores verdes oscuros les corresponde el mayor valor del Índice. Ante este hecho, se decide elaborar una alternativa que consiste en escoger una estación de cada una de las zonas que se definieron en el apartado 2.2 Presentación  de alternativas:

* Zona 1 (Madrid): Oporto (L5, L6)
* Zona 2: Carabanchel Alto (Madrid, L11)
* Zona 3: Leganés Central (Leganés, L12, C5)

Podríamos haber obtenido un valor numérico exacto para cada estación, ponderando el índice global de cada zona por su superficie, pero gráficamente la elección de las alternativas queda tan clara que no hace falta realizar este último paso engorroso. 





== Anejos ==

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[[Archivo:373 distritos con pnoa.jpg|800px|centre|texto descriptivo]]