Usuario:Mateocorral/Taller

Trabajo sobre SIG
Título	Análisis de factores determinantes en el uso de estaciones en el sistema de bicicleta pública compartida de Madrid
Autores	Mateo Corral Haeck Pablo Esteban Coca Olivier Rafal Przybylski
Asignatura	Sistemas de Información Geográfica Aplicados a la Ingeniería Civil
Curso	Curso 25/26
Este artículo ha sido escrito por estudiantes como parte de su evaluación en la asignatura

Este trabajo tiene como objeto analizar el impacto de diversos factores (población servida, cercanía a otras estaciones del sistema o de otros modos, pendiente media del terreno cercano, etc.) en el uso que tienen las estaciones del sistema de bicicleta pública compartida de Madrid.

Para ello se prevé consultar los datos relevantes de distintas fuentes, descartar estaciones estadísticamente anómalas, definir la zona de influencia de cada estación mediante polígonos de Thiessen y distancias máximas, calcular las magnitudes consideradas y generar un modelo de regresión lineal que mida el impacto de cada una de estas variables. A título enunciativo, se emplearán los siguientes datos:

• Ubicación y usos de las estaciones del sistema Bicimad.
• Población por portales.
• Ubicación y usos de las estaciones de metro y cercanías.
• Ubicación y tipología de vías diseñadas para ciclistas.
• Modelo digital de elevaciones.
• Callejero de la ciudad de Madrid, a partir de la Información Geográfica de Referencia del IGN.

Se producirán los siguientes mapas:

• Red de bicicleta pública compartida de Madrid. Ubicación, usos y zonas de influencia.
• Mapas temáticos con la distribución geográfica de cada magnitud estudiada.

Además, se generará un modelo de regresión lineal mediante Excel para calcular los pesos relativos de las variables y la relevancia de cada una de ellas.

1 Historia

El sistema de bicicleta pública compartida de la ciudad de Madrid, bicimad, entró en servicio en junio de 2014 con 123 estaciones repartidas por seis distritos del centro de la ciudad. A lo largo de los años el sistema continuó creciendo hasta llegar a las 264 estaciones en 2020. En 2023 se sustituyó el modelo de bicicletas y anclajes y se amplió la red hasta las 611 estaciones, cifra que ha seguido aumentando desde entonces.

Esta rápida expansión en años recientes ha supuesto un gran aumento no solo de los viajes totales sino también de la relación de viajes por estación, consecuencia de una mayor cobertura de la red.

Año	Viajes anuales	Estaciones	Viajes anuales por estación
2018	> 3 574 000	207	17 265,70
2025	13 738 810	630	21 807,63

Una vez abarcados todos los barrios de Madrid, llegando incluso a municipios como Pozuelo de Alarcón, la ampliación de la red deberá limitarse a aumentar la densidad de estaciones en zonas que ya tienen servicio, para lo cual será necesario conocer los factores que muestran una alta correlación con los datos de uso en cada estación.

2 Metodología

La metodología seguida para este trabajo ha consistido en la recopilación de los datos indicados, su procesamiento y la elaboración de las tablas y planos para la interpretación de los resultados obtenidos. A continuación se procede a describir los pasos seguidos para cada etapa.

2.1 Incorporación de datos

La mayoría de la información está disponible para el público a través de portales de datos abiertos en las páginas web de las administraciones públicas. Sin embargo, mientras que la información de la infraestructura ciclista aparece ya diferenciada según el tipo (ciclocarril, carril bici, etc.), otras capas han precisado de un procesado previo para facilitar el trabajo.

2.1.1 Estaciones de bicimad

La red de estaciones de bicimad está disponible en la página de datos abiertos de la Empresa Municipal de Transportes de Madrid. Para los datos de uso se ha tomado el listado de todos los viajes de febrero de 2023. Esta fecha ha sido elegida por ser anterior a las últimas ampliaciones de la red, cuyas estaciones podrían no estar aún suficientemente asentadas y por tanto no ser representativas de las tendencias subyacentes a su uso, y por ser posterior a la drástica bajada de viajeros provocada por la pandemia de COVID-19. De esta lista se ha obtenido un conteo tanto de los viajes que empezaron como los que terminaron en cada estación, datos que posteriormente se trasladaron a la información georreferenciada de las estaciones.

2.1.2 Infraestructura ciclista

Para los efectos de este trabajo, se define infraestructura ciclista como el conjunto de itinerarios lineales con preferencia de uso ciclista en la ciudad de Madrid. Esto, por tanto, engloba los ciclocarriles, las aceras-bici, los carriles bici en calzada y las sendas ciclables. El Ayuntamiento de Madrid, a través del portal de datos abiertos ofrece el trazado y la definición de la infraestructura ciclista en la capital dividida según las siguientes categorías:

• Anillo Verde Ciclista: vía ciclista que vertebra la capital, conectando los distritos de la periferia entre sí mediante un anillo de 64 kilómetros de longitud. Se trata de un carril pavimentado y segregado del tráfico de vehículos en su práctica totalidad.
• Vía uso exclusivo para bicicleta: vía específicamente acondicionada para el tráfico de ciclos, con la señalización horizontal y/o vertical correspondiente. Se encuentran dentro de esta categoría:
  • Carril bici: carril de la calzada de uso exclusivo para las bicicletas señalizado con las marcas viales correspondientes. Puede disponer de bandas separadoras de resalto como marca vial.
  • Pista bici: banda ciclista en plataforma propia, independiente de la calzada y de las aceras. La diferenciación de la acera y/o de la calzada puede ser mediante una diferencia de cota (mayor de 3 cm, en el caso de la acera) y/o una segregación continua.
  • Acera bici: banda ciclista a la cota de la acera sin elementos de segregación física continuos. Es decir, la vía ciclista es accesible peatonalmente. Esto ocurre cuando no hay segregación o ésta es discontinua (franja de arbolado, por ejemplo) o cuando está a una cota inferior a 3cm.
  • Senda ciclable: vías para peatones y ciclos que discurren por espacios abiertos, parques, jardines o bosques con independencia del trazado de las vías motorizadas.
  • Arcén bici: arcén especialmente acondicionado para la circulación ciclista.
• Vía uso preferente para la bicicleta: vía específicamente acondicionada y de uso preferente para bicicletas
  • Banda recomendada: banda de la calzada reservada preferentemente a la circulación de bicicletas. No es de uso exclusivo, pero los vehículos motorizados solamente deben pisarla o invadirla de forma excepcional y siempre y cuando no se generen incomodidad o inseguridad vial para el ciclista.
  • Vía mixta: vía restringida al tráfico general en la que se permite la circulación ciclista en coexistencia con determinados tipos de vehículos.
• Vía uso compartido para el uso ciclista: vía adaptada para mejorar la circulación en bicicleta, pero sin reservar espacios exclusivos o preferentes, disponen de elementos mediante los cuales se adapta la vía pública para uso ciclista en secciones compartidas. La bicicleta no tendrá en ellas un uso exclusivo ni preferente.
  • Ciclocarril: carril especialmente acondicionado para el uso de la bicicleta en donde la circulación es compartida con el resto de vehículos, el ciclista no disfruta de un uso exclusivo o preferente. En ellas los vehículos motorizados deberán circular a una velocidad máxima de 30 km/h, o inferior si así estuviera específicamente señalizado.
  • Circulación a contrasentido: calles locales donde se autoriza la circulación a contracorriente por parte de los ciclistas. Normalmente son calles de áreas del calmado de tráfico señalizadas como Zona 30 o “S-28” y donde las intensidades y velocidades son tan bajas que la circulación en el sentido contrario al tráfico motorizado no afecta a la seguridad vial.

Como se puede ver, la infraestructura ciclista en la capital abarca muchas tipologías, y la percepción del usuario no es la misma circulando por un ciclocarril que por una senda ciclable o por una banda recomendada. Por ello, no se tomará como "infraestructura ciclista" las vías de uso preferente ni las vías de uso compartido para el uso ciclista, ya que no aportan seguridad ni invitan a coger la bicicleta en sus inmediaciones.

2.1.3 Información geográfica

En cuanto a la información sobre líneas de Metro y Cercanías, puede utilizarse directamente la base de datos abiertos del Consorcio de Transportes de Madrid, en la que aparecen las líneas y los accesos de cada estación en archivos shape para su incorporación a la aplicación de tratamiento de datos.

Para los viales del callejero de Madrid, se optó por usar la información geográfica de referencia del Instituto Geográfico Nacional. Para poder trabajar con dicha capa, ha bastado con seleccionar todos los viales que se encontrasen dentro del término municipal de Madrid. Además, se ha utilizado el Modelo Digital del Terreno con paso de malla de 2 metros también disponible en el Catálogo del IGN para poder calcular las pendientes de los viales.

Para la capa de población se han empleado los datos disponibles en el portal WorldPop, disponibles en formato ráster con resolución de 100$nbsp;metros.

Finalmente, para el fondo de los planos elaborados, se ha utilizado la cartografía actualizada del Ayuntamiento de Madrid, disponible en su Geoportal .

2.2 Procesamiento de información

Para poder tratar la información, es necesario definir unas áreas de influencia para cada estación de bicimad. Estas áreas se han definido mediante polígonos de Thiessen, que permiten calcular unos polígonos a base de trazar mediatrices entre las estaciones contiguas. Con este algoritmo se obtiene con facilidad la estación más cercana a cada punto dentro de la ciudad de Madrid. Sin embargo, es necesario añadir por otra parte un límite superior para cada área de influencia, ya que un viajero no está dispuesto a caminar kilómetros para coger una bicicleta. Por ello, se ha establecido el radio de influencia en 400 metros, que es la distancia que recorre un peatón a 4km/h en unos 6 minutos.

Para poder realizar el cálculo anterior, se ha obtenido la intersección de los polígonos de Thiessen con los buffers de 400 metros de las estaciones de bicimad. Cada polígono intersectado tenía entre sus propiedades la estación "madre" a la que pertenecía por influencia, así como la estación "padre" a la que pertenecía por Thiessen. Si ambas estaciones coincidían, dicho polígono era el área de influencia (ver plano 3) de cada estación de bicimad. En caso contrario, el polígono era descartable, al no reunir ambas condiciones descritas anteriormente.

2.2.1 Estaciones de Metro y Cercanías

La necesidad de trabajar con puntos (las estaciones) y áreas de influencia se hace patente en el caso de querer calcular, por ejemplo, la distancia al acceso de Cercanías más cercano a la estación de bicimad. En este caso, entrando en la capa de polígonos, buscamos si dentro del área de influencia existe alguna estación de Cercanías, creando un campo nuevo en la tabla de contenidos al que llamaremos n_estaciones_cercanias:

aggregate('Estaciones de Cercanías', 'count', $id, intersects($geometry, geometry(@parent)))

Posteriormente, dentro de la capa de puntos, crearemos un campo nuevo llamado d_cerca para calcular la distancia a la estación de Cercanías más cercana. Nótese que este cálculo puede darnos resultados que estén fuera del área de influencia, ya que la estación más cercana puede estar a kilómetros de distancia.

aggregate('Estaciones de Cercanías', 'min', distance($geometry, geometry(@parent)))

Finalmente, en la capa de polígonos podemos crear un campo nuevo en el que se indique la distancia a la estación de Cercanías en caso de que esta quede dentro del área de influencia (revisando esta información en la capa de puntos). Así, en caso de que no haya estación, el valor de este campo será nulo. En caso de que la haya, el valor de este campo será el de la distancia al acceso de Cercanías más cercano.

CASE WHEN n_estaciones_cercanias = 0
THEN NULL
ELSE
attribute(get_feature('BM_Estaciones_25830_AB_datos','number_AB',"number_AB"),'d_cerca')
END

Se procederá de forma similar con las estaciones de Metro, con las capas que correspondan.

2.2.2 Pendientes de calles

Para calcular las pendientes medias del callejero en cada área de influencia, se ha calculado la pendiente media de cada segmento con respecto al MDT de referencia (malla de paso 2 m). Para ello, se ha calculado la altura del punto de origen, la del punto final y se ha dividido por la longitud del segmento.

(raster_value('#nombre_capa_MDT',1,end_point($geometry)) - raster_value('#nombre_capa_MDT',1,start_point($geometry)))/$length * 100

Además, se ha tenido que calcular el valor absoluto de la pendiente, ya que en caso contrario, algunos valores negativos podrían anular a los positivos a la hora de calcular la media dentro del área de influencia.

abs(pendiente)

Finalmente, en la capa de las áreas de influencia de las estaciones de bicimad, se ha creado un campo nuevo en el que se ha calculado directamente la media de todas las pendientes que pertenecieran a segmentos incluidos o secantes a cada área de influencia.

aggregate('#nombre_capa_viales_buenos','mean',"pend_abs",intersects($geometry,geometry(@parent)))

2.2.3 Viajes con origen y destino

A partir de los datos abiertos ofrecidos por la EMT de Madrid, se puede obtener todos los viajes desagregados, con su origen y destino correspondiente. Mediante el uso de unas tablas dinámicas de Excel, se podía sumar con suma facilidad el total de veces que un viaje comenzaba (o terminaba) en cada estación. Finalmente, la información fue añadida a la capa de estaciones de bicimad mediante la lectura de uno de los campos de un fichero temporal, con la consecuente creación de dos campos nuevos: viajes_origen y viajes_destino.

2.2.4 Población e infraestructura ciclista

Para la infraestructura ciclista, se puede calcular otro buffer de 70 metros alrededor de la estación de bicimad para comprobar si existe alguna pista-bici o algún carril bici segregado en la estricta inmediación de la estación. Esta circunstancia se debe a que puede que toque cruzar la calle para dejar la bici desde el carril bici, o viceversa, por lo que se debe ampliar ligeramente el radio de influencia de lo inicialmente establecido.

En el caso de la población, basta con calcular la suma de los valores de los puntos del ráster que se encuentren dentro de cada área de influencia de las estaciones de bicimad. Con ello se obtiene la suma del padrón para cada área de influencia. Con fines estadísticos, se ha calculado también la densidad de población, dividiendo el valor anterior entre la superficie de cada polígono.

3 Resultados

3.1 Planos generados

3.2 Resultados numéricos

Los datos procesados se han ido incorporando a la capa de polígonos que representan las áreas de influencia de las estaciones. El archivo DBF resultante se ha procesado en Excel mediante la fórmula estimacion.lineal, tomando como variable dependiente el número de viajes en cada estación y como variables independientes cada una de las variables estudiadas, obteniéndose el parámetro R², analizándolas tanto una a una como todas juntas. Estos valores se recogen en la siguiente tabla:

Variable	R2
Indicador de metro	0,04
Indicador de cercanías	0,00
Población	0,01
Densidad de población	0,00
Pendiente media	0,03
Cercanía a vías ciclistas	0,00
Altitud	0,10
Combinación de las anteriores	0,17

Además de estos valores, se ha investigado la correlación entre la diferencia entre viajes iniciados menos viajes finalizados frente a la altitud. Mediante la misma fórmula, se ha obtenido un R² de 0,26.

4 Conclusiones

A la vista de los resultados obtenidos, queda claro que no se puede analizar el uso de una estación de bicimad a partir de datos meramente geográficos, como puede ser la ubicación de estaciones de Metro, la cercanía a carriles bici y las demás variables que se han analizado en este trabajo. La mayor correlación obtenida, la dependencia de la altitud en cuanto a la variación entre orígenes y destinos, sugiere que los viajes realizados en este modo dependen más de otras variables no analizadas.

Por otra parte, la escasa correlación existente entre los viajes realizados de estaciones cercanas a Metro y Cercanías puede implicar que existen otras variables que diluyan estos resultados. Puede haber estaciones de bicimad situadas en zonas universitarias que tengan un alto volumen de viajes, sin estación de Metro; mientras que otras estaciones de Cercanías introducen muchos viajeros a la estación aledaña de bicimad, pero no los suficientes como para que impacten de forma significativa en el número de ususarios. Puede ser necesario analizar también los usos del suelo que hay en la zona de influencia de cada estación, ya que dependiendo de si hay más zona residencial o de ocio, el perfil de los viajes podría verse alterado significativamente.

De cara a futuros estudios, en vez de analizar la realidad de cada estación con respecto a las demás, quizás sería más interesante analizar los viajes en función de la hora, de su distancia (para poder analizar en qué modo se realizaría el desplazamiento en vez de en la bicicleta) y del origen o destino. Puede ser que alguien utilice la bici para ir al supermercado, pero luego no quiera volver con las bolsas y prefiera coger el autobús, por ejemplo.

6 Anejo

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