Estudio de viabilidad y localización de un anillo de intercambiadores

Trabajo sobre SIG
Título	Estudio de viabilidad y localización de un anillo de intercambiadores
Autores	Jorge García-Brioles Bueno Miguel Sánchez Lázaro David Walias Sánchez
Asignatura	Sistemas de Información Geográfica Aplicados a la Ingeniería Civil
Curso	Curso 14/15
Este artículo ha sido escrito por estudiantes como parte de su evaluación en la asignatura

Con el fin de ordenar y estructurar la movilidad en transporte público en el territorio, y de potenciar la funcionalidad de cada modo, mejorando la eficiencia del sistema, se va a realizar un estudio sobre intercambiadores comarcales en la Comunidad de Madrid.

Para ello analizaremos posibles lugares para poder formar un cinturón de intercambiadores comarcales, teniendo en cuenta, en primer lugar, criterios socio-económicos como son la población y la renta per cápita. En segundo lugar, es necesario realizar un estudio geográfico teniendo en consideración aspectos como la extensión del municipio, la distancia a la ciudad de Madrid o la cercanía de infraestructuras, como autovías o autopistas, ya existentes. Por último, hay que tener en cuenta la topografía de la Comunidad de Madrid pues va a condicionar tanto las características de la construcción como su accesibilidad.

Una vez realizado dicho estudio, estaremos en disposición de ver cómo afectan los criterios considerados, obteniendo un mapa temático de la red de intercambiadores comarcales con sus posibles conexiones, así como del emplazamiento de infraestructuras necesarias para que exista un efecto intermodal.

Del mismo modo, analizaremos tiempos de recorrido en desplazamientos radiales a la capital, analizando a su vez tiempos de recorrido entre los dos anillos de intercambiadores en la comunidad, el urbano ya existente y el del objeto de estudio. En este último estudio haremos una mera comparación entra la situación actual y la futura.

Como futura mejora para aumentar la calidad del estudio sería necesario utilizar otro tipo de programas que consideren variables de tráfico como son la densidad, ya que un aumento del número de vehículos puede causar situaciones de congestión, y haciendo un análisis de tiempos de recorrido tanto en desplazamientos transversales, que eviten el paso por la capital, como radiales, estos últimos con modelos que se aproximen más a la realidad. Finalmente, estaremos en disposición de ver que mejorías se producen en el tráfico y las ventajas debidas a la existencia de este nuevo anillo de intercambiadores.

1 Introducción

Debido al déficit de movilidad que existe en la comunidad de Madrid hemos realizado un estudio de localización de un segundo anillo de intercambiadores fuera de la ciudad de Madrid, que con el ya existente, funcionen como infraestructuras de regulación del tráfico y fomenten el uso del transporte público, favoreciendo a su vez la movilidad de sus municipios y la cohesión territorial y social de la comunidad.

Para establecer la localización de dicho anillo, hay que tener en cuenta los siguientes factores que la condicionan:

Criterios socio-económicos: como son la población, la renta per cápita y el número de turismos por cada 1000 habitantes, para caracterizar los distintos municipios.

Criterios geográficos: como es la extensión de los municipios, relacionado de cierta forma con la posibilidad de tener terreno para construir.

Cercanía a infraestructuras: de gran capacidad como autovías y autopistas, y de menor capacidad como son las carreteras convencionales, para favorecer el intercambio modal.

Distancia a la ciudad de Madrid: pues un anillo de intercambiadores demasiado próximo al urbano existente no cumpliría los objetivos deseados y una distancia excesiva, próxima a los límites de la comunidad, perdería eficacia.

Criterios topográficos: como son la altitud, la pendiente y la presencia de sistemas montañosos que influirán en su construcción.

Distribución radial y homogénea: los municipios deberán cumplir esta condición porque la concentración de intercambiadores un una misma zona no cumple los objetivos del proyecto y se perdería eficacia.

2 Metodología

A continuación se describen los datos empleados y las operaciones realizadas.

En cuanto a los datos manejados tenemos:

Mapa provincial 200 ráster de la comunidad de Madrid.

Modelo Digital del Terreno MDT 200 de la comunidad de Madrid.

Mapa Topográfico Nacional MTN 25.

Población de municipios de la comunidad de Madrid en el año 2012, del Instituto Nacional de Estadística.

Extensión de municipios (Km) de la comunidad de Madrid en el año 2012, del INE.

Indicador de Renta Disponible Bruta Municipal en 2012 (euros), del INE Madrid.

Número de turismo por cada 1000 habitantes, del INE Madrid.

Distancia a la capital, del INE Madrid.

Respecto a las operaciones realizadas, en primer lugar, analizando los criterios socio-económicos, los criterios geográficos y la distancia a Madrid obtuvimos de forma cualitativa una primera clasificación de los posibles municipios que podrían ubicar un intercambiador.

Para ello, hicimos un “join” de tablas con los cinco criterios que consideramos que iban a influir en gran medida en este aspecto. Estos cinco criterios son: población, extensión, distancia a la capital, nº de turismos y renta per cápita. Después de analizar cada criterio de forma individual decidimos solo tener en cuenta tres criterios de los cinco iniciales, debido a que los otros dos criterios son poco significativos en la escala del estudio. Los criterios finalmente considerados son renta per cápita, población y distancia a Madrid.

Para poder conocer cuáles son los mejores municipios para dicho propósito utilizaremos un criterio fruto de la ponderación de nuestros tres criterios. Para poder realizar esto habrá que normalizar nuestros criterios para posteriormente dar a cada criterio un cierto peso, es decir, una importancia.

La normalización elegida consiste en dividir cada término por el valor máximo obteniendo valores normalizados que se encuentran entre 0 y 1. En estos tres criterios no hemos tratado la posible desviación, aunque la existencia de datos demasiado elevados en comparación con la mayoría podría dar poca información, haciendo que el método escogido para realizar la normalización sea poco apropiado.

Una vez realizada la normalización estamos en disposición de poder obtener un primer criterio de clasificación mediante la ponderación de nuestros criterios ya normalizados. La ponderación viene definida con la siguiente expresión:

J = 0.3 x POBLACIÓN + 0.4 x DISTANCIA + 0.3 x (1 - RENTA)

Podemos observar que J aumenta con la población y la distancia, siendo desfavorable para la selección zonas con una renta mayor. Hemos considerado que zonas con menos renta per cápita tienen prioridad frente a zonas con mayor riqueza favoreciendo la cohesión social.

Una vez obtenido nuestro criterio J, tenemos que analizar la topografía del territorio. Para ello, con ayuda del modelo digital del terreno, clasificamos la comunidad en cuatro zonas en función de la altitud. Las cuatro zonas vienen definidas de la siguiente manera:

Zona de valle, aquellos lugares con una altitud menos de 300 metros. Son zonas adecuadas para colocar un intercambiador.

Zona baja, aquellos lugares con una altitud entre 300 y 850 metros. Son zonas adecuadas para colocar un intercambiador.

Zona alta, aquellos lugares con una altitud entre 850 y 1000 metros. Preferible zonas más bajas pero en algunos casos podrían utilizarse como emplazamiento.

Zona de alta montaña, serán aquellos lugares con altitud superior a 1000 metros. Son zonas inviable para colocar un intercambiador.

También analizamos meramente la pendiente existente en la comunidad, que está fuertemente relacionada con las altitud del territorio.

Finalmente, teniendo el criterio J, definidas las zonas según la altitud del lugar y utilizando un criterio de distribución radial y uniforme estamos en disposición de poder elegir los mejores emplazamientos para nuestros intercambiadores y, por tanto, poder localizar el anillo de intercambiadores.

3 Resultados

Una vez concluido el estudio de cada uno de los factores considerados mediante operaciones de QGIS tales como join de tablas y normalización de los campos mediante operaciones en las tablas de atributos, se procedió a analizar los resultados de los criterios normalizados. La normalización en todos los casos se realizó dividiendo entre el máximo valor. Es importante destacar que en algunos de ellos como la población o la renta per cápita la desviación típica ha sido elevada. Sin embargo, consideramos que lo más adecuado era normalizar todos los criterios dividiendo entre el máximo valor ya que pensábamos que era importante que se manifestara la importancia de población y renta de estos municipios sin manipular. A pesar de saber que iban a influir demasiado en el posterior criterio conjunto.

En primer lugar, se tuvo en cuenta la estadística de población de la Comunidad de Madrid. Como se puede observar, la inmensa mayoría de las poblaciones están en el grupo más bajo de población, ya que el valor de máxima población era muy alto, Móstoles con más de 200.000 habitantes. Pero como ya hemos explicado es importante tener esto en cuenta ya que aquellos municipios con mayor población tienen más necesidad de tener un intercambiador.

A continuación se tuvo en cuenta la extensión de los municipios. Una vez obtenido el temático con los valores normalizados se llegó a la conclusión de que no era un criterio que influyera de forma clara en una mayor o menor demanda de intercambiadores. Consideramos que la importancia del municipio ya estaba recogida en el análisis de población. Sin tener en cuenta la densidad de población ni la extensión del término municipal que podría incluir amplias zonas no urbanas.

Posteriormente se analizó la distancia de cada municipio a la capital, considerando un criterio favorable cuanto más alejado estuviera. Con esta suposición consideramos que los municipios cercanos a Madrid tienen una menor necesidad de intercambiadores porque se sitúan próximos a los intercambiadores de la capital. En cuanto a los pueblos más alejados, al considerar la población con el criterio conjunto ya se eliminarían comarcas de poco peso que estuvieran muy alejadas. Además también se estaba considerando el relieve para descartar zonas con difícil acceso por la orografía.

El siguiente criterio estadístico se centraba en el número de turismos por cada mil habitantes. Este criterio a priori iba a ser decisivo ya que aquellos municipios con mayor índice normalizado tendrían una menor necesidad de uso de transporte público. Sin embargo, después no se encontró una influencia directa observando el temático obtenido. La dispersión de los datos era demasiado alta para tenerla en cuenta en el criterio conjunto. Además, esta relación entre transporte público y privado ya se iba a tener en cuenta con la renta per cápita de alguna manera.

El último criterio de tipo estadístico fue la renta per cápita que de nuevo estaba muy dispersa con unos pocos municipios con una renta altísima y el resto varios órdenes de magnitud más bajos. De nuevo, pensamos que era importante que se notase esta diferencia al hacer el criterio conjunto.

Como se puede observar, los municipios situados al oeste de la capital son aquellos con una renta más alta. Estos municipios posteriormente serán los que serán descartados al incluir la renta per cápita como criterio negativo.

Además de criterios estadísticos, se tuvo en cuenta criterios topográficos, dividiendo la comunidad en cuatro zonas diferenciadas y su idoneidad para albergar el intercambiador. Se han tenido en cuenta los criterios de elevaciones y de pendientes. Sin embargo el segundo no aporta nada especial ya que se solapan las zonas de gran altitud con aquellas con pendientes elevadas (sierra de Guadarrama principalmente) y las zonas más llanas por lo general se corresponden con las vegas de los ríos. El criterio adoptado es evitar las zonas escarpadas y tener en cuenta las zonas de valles de los ríos ya que además se correlacionan con los ejes de población (como el eje del Henares). Sin embargo, este criterio es solo orientativo y no se pude tener en cuanta de forma conjunta con los criterios estadísticos.

El último aspecto importante fue la existencia de infraestructuras tales como autovías y carreteras convencionales radiales o de tipo concéntrico. Esto ha tenido una gran influencia pero no se ha añadido al criterio cuantitativo ya que resultaba difícil cuantificarlo. Si se ha considerado al elegir los municipios finales intentando posicionar uno por cada radial importante de la red de autovías principales además de intentar casarlo con la disposición de las comarcas.

En cuanto al criterio conjunto, en el que se tuvo en cuenta de forma favorable la población ponderada con 0,3 y la distancia con 0,4 mientras que la renta per cápita de forma negativa con 0,3.

Los resultados obtenidos con el criterio conjunto (criterio J) pusieron de manifiesto la importancia de la población (Móstoles, Fuenlabrada, Getafe o Alcalá de Henares) a pesar de no tener el mayor peso de ponderación.

Además como ya se predijo, algunas comarcas de la sierra han obtenido un valor muy alto. Sin embargo su elección se verá descartada por criterios como la altitud.

Es importante destacar que no hay ningún municipio con un valor final mayor de 0,6 esto se debe a que aquellas poblaciones con alta población o están muy cerca de la capital o tienen una renta per cápita elevada y viceversa.

Finalmente, una vez digitalizadas las radiales principales y los anillos concéntricos (M50, M40 y M30), y junto con el relieve y el criterio conjunto, se eligieron los municipios en los que se colocarían los intercambiadores.

Para dar servicio a la zona Norte de la Comunidad, se eligió el municipio de Colmenar Viejo, ya que los municipios con un valor mayor estaban situados en zona montañosa y con un censo bajo. De esta forma el intercambiador de Colmenar está relacionado con la autovía A1.

Para la zona del Henares, se eligió Alcalá de Henares, tanto por su nivel de población como por su situación óptima en una zona más bien llana. En este municipio, el nivel de población se impuso sobre la penalización por cercanía a la capital. Además está situada en la autovía A2.

De la zona sudeste se eligió Arganda del Rey al ser la población con un valor más elevado de su zona y de las poblaciones de paso de la autovía A3.

En cuanto a la autovía de Andalucía (A4) se ha elegido Getafe por un tener un valor elevado. A pesar de estar muy cercano a otro posible intercambiador, ha sido seleccionado porque es una zona con valores del criterio alto que puede requerir dos intercambiadores. Además del criterio de cercanía a la infraestructura.

Se ha elegido Móstoles, tanto por nivel de población como por situación óptima por cercanía a la autovía A5. De nuevo, el criterio de población se impuso sobre el criterio de distancia.

Se eligió San Martín de Valdeiglesias para cubrir la parte Oeste de la Comunidad al ser el municipio con un valor más elevado de su zona. Aquí la distancia fue determinante, a pesar de no existir autovías directas a la capital.

Por último, se eligió Collado Villalba por ser el municipio de mayor valor de la zona Noroeste de la Comunidad. Además, está situado en el trazado de la autovía del Noroeste.

Una vez seleccionadas las localizaciones de los intercambiadores, se realizó una modelización del posible uso que tendrían estas nuevas redes de transporte. A los diferentes tramos de autovías se les designó un determinado valor de velocidad, una vez se encontraban con los anillos de la M50, M40 y M30.De este modo se tuvo en cuenta la posible influencia de los atascos según nos acercamos a la capital.

Por tanto empleando la herramienta de grafo de rutas de QGIS, se calculó el tiempo aproximado de viaje de los nuevos intercambiadores a sus respectivos intercambiadores más cercanos en la capital. Dichos valores del tiempo de desplazamiento empleado en moverse entre intercambiadores se encuentra representado con un valor numérico dentro de los municipios seleccionados.

4 Conclusiones

Influencia del municipio de Madrid

En un primer intento, se procedió al cálculo del índice conjunto teniendo en cuenta el municipio de Madrid. Pero una vez finalizado el mapa temático multicriterio, se comprobó que el municipio de Madrid no debía de ser tenido en cuenta, puesto que tanto por población como por renta era una opción que falseaba la estadística del resto de municipios. Al ser los datos de Madrid muy elevados, (población, extensión y renta) los valores normalizados dividendo por el máximo (Madrid), resultaban muy bajos. De esta forma era imposible hacer distinciones entre ellos, que era el principal objetivo.

Desviación típica en los resultados obtenidos

Una vez que se ha procedido al join de tablas, se requiere de una normalización de los criterios recientemente agregados. Para esta normalización, dividimos los valores de los criterios por su valor máximo. Se observó que para algunos de los criterios, su valor normalizado poseía unos datos que eran muy dispersos (la mayor parte se concentraban alrededor de 0 o de 1). Lo que condicionó que los valores más representativos fueran los valores extremos disponiendo de pocos valores intermedios de algunos indicadores.

Criterios raster y criterios estadísticos en vectorial

Para determinar la localización idónea de los distintos intercambiadores, se decidió emplear un uso conjunto tanto de criterios raster como vectoriales. De este modo aplicando una ligera transparencia a nuestros resultados vectoriales, que permite la visualización conjunta de ambos tipos de datos, se puede hacer un criterio conjunto raster-vectorial. Otro modo de operar habría sido rasterizar todos los resultados vectoriales obtenidos y utilizar operación raster para proceder la elección de la posición de los intercambiadores. Sin embargo desde un principio se descartó este procedimiento y se optó por el primero, puesto que nos pareció más gráfico y sencillo a la hora de obtener resultados.

Futuras mejoras

Como futura mejora para aumentar la calidad del estudio sería necesario utilizar otro tipo de programas que consideren variables de tráfico como son la densidad, ya que un aumento del número de vehículos puede causar situaciones de congestión, y haciendo un análisis de tiempos de recorrido tanto en desplazamientos transversales, que eviten el paso por la capital, como radiales, estos últimos con modelos que se aproximen más a la realidad. Finalmente solo comentar que a la hora de buscar y seleccionar datos tuvimos que depurar bastante las capas vectoriales, pues era inviable utilizarlas en nuestro estudio debido al gran peso de estas. Además esto permitió centrarnos en el lugar de estudio, la Comunidad de Madrid, y utilizar de forma más precisa la información.