{"id":22901,"date":"2025-02-24T13:28:49","date_gmt":"2025-02-24T13:28:49","guid":{"rendered":"https:\/\/transyt.upm.es\/?p=22901"},"modified":"2025-02-24T13:32:57","modified_gmt":"2025-02-24T13:32:57","slug":"un-estudio-de-transyt-upm-examina-el-uso-de-motos-compartidas-en-madrid-considerando-la-duracion-del-viaje-las-zonas-de-bajas-emisiones-y-la-cercania-a-puntos-estrategicos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/transyt.upm.es\/en\/un-estudio-de-transyt-upm-examina-el-uso-de-motos-compartidas-en-madrid-considerando-la-duracion-del-viaje-las-zonas-de-bajas-emisiones-y-la-cercania-a-puntos-estrategicos\/","title":{"rendered":"Un estudio de TRANSyT-UPM examina el uso de motos compartidas en Madrid, considerando la duraci\u00f3n del viaje, las zonas de bajas emisiones y la cercan\u00eda a puntos estrat\u00e9gicos"},"content":{"rendered":"\n

El auge de los servicios de movilidad compartida se ha convertido en un tema de gran inter\u00e9s en los estudios de transporte urbano en los \u00faltimos a\u00f1os. La aparici\u00f3n de nuevos modelos de movilidad los autom\u00f3viles, bicicletas y motos compartidas ha transformado la forma en que las personas se mueven por las ciudades. Dentro de estos sistemas alternativos de transporte, las motos compartidas, tambi\u00e9n conocidas como\u00a0moped scooter-sharing<\/em>\u00a0son cada vez m\u00e1s populares en las grandes ciudades. De hecho, nuestro pa\u00eds es uno de los que cuenta con una mayor flota de este tipo de veh\u00edculos con una cifra cercana a los 9.000. Pero, \u00bfc\u00f3mo se comportan los usuarios a la hora de optar por este medio de transporte? \u00bfCu\u00e1les son los factores que hacen que se escoja una moto compartida y qu\u00e9 tipo de uso se hace de ella? Esto es lo que ha analizado un equipo de investigadores de la Universidad Polit\u00e9cnica de Madrid<\/a><\/strong> que ha tomado como modelo el caso de la capital espa\u00f1ola.<\/p>\n\n\n\n

\u201cEl uso compartido de motos compartidas ha ganado popularidad en muchas ciudades de todo el mundo. Estos servicios permiten a los usuarios alquilar y compartir motos para viajes cortos y tienen el potencial de ofrecer un modo de transporte alternativo que es m\u00e1s r\u00e1pido y flexible que los sistemas tradicionales como el transporte p\u00fablico o los taxis\u201d<\/em>, explica Tulio Silveira<\/strong>, del Centro de Investigaci\u00f3n del Transporte (TRANSyT-UPM<\/a><\/strong>) y uno de los coautores de este trabajo. \u201cComprender los patrones de demanda de viajes de los servicios de motos compartidas es crucial para garantizar su crecimiento sostenible y el uso eficiente de los recursos y para evaluar su papel dentro del sistema de transporte urbano\u201d<\/em>, a\u00f1ade.<\/p>\n\n\n\n

Con esa realidad a la vista, el objetivo del estudio desarrollado por los investigadores de la UPM fue utilizar t\u00e9cnicas de aprendizaje autom\u00e1tico, tambi\u00e9n conocidas como machine learning<\/em>, como la Regresi\u00f3n Lineal y el Random Forest<\/em> para pronosticar la demanda de viajes, proporcionando una comprensi\u00f3n matizada de los patrones de viaje que pueden resultar de utilidad para dise\u00f1ar las pol\u00edticas p\u00fablicas. Para ello se analizaron m\u00e1s de 1,5 millones de viajes registrados en 2022 y se identificaron patrones clave en el uso de estos servicios, incluyendo factores sociodemogr\u00e1ficos, urbanos y relacionados con el transporte.<\/p>\n\n\n\n

Trayectos cortos y entornos urbanos<\/strong><\/p>\n\n\n\n

\u201cLos resultados revelaron que los puntos de inter\u00e9s como alojamientos tur\u00edsticos, centros comerciales y estaciones de metro son clave para aumentar la demanda de motos compartidas. Otros factores como las zonas de bajas emisiones, una edad promedio elevada o tasas de desempleo tambi\u00e9n influyen, en este caso, negativamente, en el uso de este tipo de servicios\u201d<\/em>, explica Silveira.<\/p>\n\n\n\n

En cuanto al tipo de desplazamientos realizados, los investigadores constataron que la distancia promedio de los viajes es de 2,89 km, y su duraci\u00f3n media es de 13,52 minutos, confirmando as\u00ed que los usuarios optan por este modelo de transporte para trayectos cortos en entornos urbanos.<\/p>\n\n\n\n

Para los investigadores de la UPM<\/strong>, el trabajo, que se ha publicado recientemente en la revista internacional\u00a0Sustainability<\/em>, tiene implicaciones directas para la planificaci\u00f3n urbana y la gesti\u00f3n de servicios de micromovilidad.<\/p>\n\n\n\n

\u201cNuestro trabajo puede ser de aplicaci\u00f3n directa para tres colectivos diferentes. Por un lado, para los urbanistas y legisladores que podr\u00e1n dise\u00f1ar pol\u00edticas que promuevan el desarrollo sostenible e integren puntos clave identificados. Tambi\u00e9n para las autoridades de transporte, quienes pueden utilizar estos datos para mejorar la conectividad multimodal priorizando inversiones en infraestructura estrat\u00e9gica. Finalmente, los datos tambi\u00e9n pueden ser utilizados por los operadores de motos compartidas que podr\u00e1n optimizar la ubicaci\u00f3n de flotas y planificar expansiones basadas en patrones de demanda identificados\u201d<\/em>, concluyen.<\/p>\n\n\n\n

Referencia:<\/strong>\u00a0Silveira-Santos, T.; Rangel, T.; Gomez, J.; Vassallo, J.M. Forecasting Moped Scooter-Sharing Travel Demand Using a Machine Learning Approach.\u00a0Sustainability<\/em>\u00a02024<\/strong>,\u00a016<\/em>, 5305.\u00a0https:\/\/doi.org\/10.3390\/su16135305<\/a><\/p>\n\n\n\n

FUENTE: UPM.<\/a><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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