Las áreas urbanas de todo el mundo están en medio de una revolución del transporte.El aumento de las plataformas Mobility-as-a-Service (MaaS) promete reorganizar cómo se mueve la gente, ofreciendo acceso integrado y a demanda a una variedad de modos de transporte, desde el tránsito público y la distribución de viajes a la distribución de bicicletas y alquiler de coches, todo a través de una única interfaz digital.

Comprender las plataformas de movilidad como servicio (MaaS)

MaaS es más que una aplicación de planificación de viajes; es un cambio de paradigma en el transporte. En su núcleo, una plataforma MaaS agrega múltiples servicios de transporte: autobuses y trenes públicos, paseos, reparto de coches, bicicletas, alquiler de scooter, e incluso servicios de taxi, en una sola experiencia unificada. Los usuarios pueden planear un viaje, comparar modos por costo y tiempo, reservar y pagar una sola interfaz de viaje.

Los beneficios que los promotores de MaaS tienen son la menor dependencia de la propiedad de automóviles privados, los menores costos de transporte para los usuarios y el uso más eficiente de la infraestructura existente. Ciudades como Helsinki (con la aplicación Whim), Viena (con WienMobil), y Singapur son los primeros adoptantes. Sin embargo, el impacto real en la congestión de tráfico, las emisiones y la movilidad global depende en gran medida de las tasas de adopción, cambios conductuales, y cómo se gobierna el sistema.

Por qué modelar el impacto del tráfico de MaaS

La introducción de una plataforma MaaS en el ecosistema de transporte de una ciudad no es una simple adición; desencadena interacciones complejas, a menudo no lineales. Un desplazamiento de los coches privados puede liberar la capacidad de carretera, pero la comodidad de MaaS también podría inducir nuevos viajes: la gente podría elegir hacer más viajes si el viaje se vuelve más fácil y más barato. Si no se administra, esto podría contrarrestar las reducciones de congestión.

Estos modelos permiten a las ciudades responder preguntas críticas: ¿Cómo afectarán las diferentes estructuras de precios a la elección de modos? ¿Qué sucederá si la adopción de MaaS llega al 30% o al 60%? ¿Qué áreas verán el alivio más congestionario, y dónde podrían empeorar los problemas? Sin modelar, las ciudades corren el riesgo de hacer infraestructura multimillonaria y decisiones políticas basadas en adivinanzas.

Criterios y parámetros de modelado clave

La modelación del impacto de MaaS en el tráfico urbano suele implicar una combinación de enfoques. Los modelos más comunes son basados en agentes (ABMs), que simulan el comportamiento de los “agentes” individuales (traveladores) que tienen preferencias, limitaciones y habilidades de aprendizaje. Otro enfoque es la dinámica del sistema, que modelos de retroalimentación bucles entre variables como la demanda de viajes, la congestión y la disponibilidad de modos.

Tasas de adopción de usuarios

¿Cuán rápido y extenso adoptan los residentes MaaS? Este parámetro no está fijo, depende de factores como la conciencia, la usabilidad de las aplicaciones, el precio y los modos disponibles. Los modelos a menudo incorporan curvas de difusión (por ejemplo, S-curves) para simular la adopción con el tiempo. Sensibilidad analiza escenarios de prueba con la toma lenta, moderada y rápida. Por ejemplo, un estudio de MaaS percibido en Suecia de los tipos de planificación compartidas

Modo de patrón de cambio

MaaS alienta un cambio de coches privados a transporte público y compartido. Pero no todos los cambios son iguales; algunos usuarios pueden cambiar de autobús a bicicleta sin reducir el tráfico de carretera, otros de coche a carril, que -si no se agrupan- puede contribuir a la congestión. Los modelos deben capturar las transiciones de modo específico y su efecto neto en las millas de vehículos viajadas (VMT).

Duración del viaje y frecuencia

La comodidad de MaaS puede afectar tanto la longitud como el número de viajes. Los usuarios pueden hacer más viajes o combinar viajes de manera diferente (por ejemplo, dividir un viaje de un solo coche en un tren y un segmento de bicicletas). Los modelos deben tener en cuenta la demanda inducida: la posibilidad de que la movilidad más fácil genere viajes adicionales, compensando en parte los beneficios del cambio de modo. Ejemplos reales de los estudios de conducción muestran que la demanda inducida puede ser significativa,

Capacidad de red e infraestructura

Las redes de transporte existentes tienen capacidad finita. Cuando MaaS añade nuevos modos (por ejemplo, e-scopadores) o aumenta el uso de otros (por ejemplo, carriles de bicicleta), la capacidad de la red para manejar esos cambios es crucial. Los modelos incorporan capacidades de carretera y tránsito, así como la disponibilidad de carriles de bicicletas dedicados, zonas de aparcamiento de scooter, y áreas de recogida/desgaste de conducción.

Simulación de escenarios diferentes

Una vez que se construye y calibra un modelo, los investigadores ejecutan múltiples escenarios para explorar futuras posibilidades.

  • Escenario de línea de base: Ninguna plataforma de MaaS; los patrones de viaje actuales persisten.
  • Low Adoption Scenario: 10–20% de los viajeros utilizan MaaS, con impactos limitados en el cambio de modo y la frecuencia de viaje.
  • Escenario de Alta Adopción: 50% o más, a menudo asociado con el apoyo de políticas agresivas (por ejemplo, precios de congestión, impuestos de estacionamiento).
  • Escenarios de intervención de la policía: Combinaciones de MaaS con medidas como paseos de precio dinámico, carriles de autobús dedicados o subvenciones para viajes de bicicleta.

Algunos estudios simulan también variaciones espaciales, por ejemplo, introduciendo MaaS únicamente en el centro de la ciudad frente a todo el metropolitano. Los productos incluyen cambios en los volúmenes de tráfico en los corredores clave, los tiempos de viaje promedio, los niveles de emisiones y los puntajes generales de accesibilidad. Estos productos guían a los responsables de la adopción de decisiones para establecer prioridades e identificar consecuencias no deseadas.

Por ejemplo, una simulación de MaaS en Helsinki (como parte del piloto de Whim) indicó que si MaaS logró una adopción significativa, el uso de automóviles privados podría disminuir hasta un 20% en la ciudad interna, lo que llevó a una reducción del 10% en las emisiones de CO2. Sin embargo, en el mismo estudio se observó que sin políticas complementarias, los vehículos de conducción podrían aumentar el despido ( viajes vacíos) hasta un 15%, compensando parcialmente los beneficios de la congestión.

Analizar los resultados potenciales: beneficios y riesgos

Los estudios de modelado apuntan constantemente a varios posibles resultados positivos, pero también destacan los importantes riesgos y beneficios.

Reducir la propiedad y el uso del vehículo privado

Uno de los beneficios más citados es una reducción en viajes de coches privados. Cuando MaaS hace viajes multimodales tan conveniente como la conducción, muchos usuarios eligen no poseer un coche o utilizarlo menos. Esto conduce a menos vehículos en la carretera durante horas pico, bajando la congestión. Un estudio de 2021 de la Universidad de Sydney encontró que un sistema MaaS totalmente integrado podría reducir la densidad de tráfico en núcleos urbanos en 15–25%.

Emisiones inferiores

Con menos viajes privados de automóviles y más uso de transporte público eléctrico y bicicletas compartidas, las emisiones urbanas pueden disminuir. Sin embargo, este beneficio es condicional: si los vehículos que conducen a la gasolina y a menudo conducen vacíos entre viajes, el efecto neto puede ser pequeño. Los modelos que representan la composición de la flota y el desvío proporcionan proyecciones más precisas.

Equity Concerns

Las plataformas MaaS son digitales y requieren teléfonos inteligentes y tarjetas de crédito, que potencialmente excluyen a las poblaciones de bajos ingresos y ancianos. Además, si los servicios de conducción suelen servir a barrios ricos, las desigualdades existentes podrían empeorar. Los modelos que incluyen distribuciones demográficas pueden destacar qué áreas experimentan una mayor movilidad y cuáles no, permitiendo subvenciones selectivas o servicios complementarios.

Efectos de la demanda y de rebote inducidos

Como se ha mencionado, la comodidad de MaaS puede fomentar viajes más frecuentes o distancias más largas. Por ejemplo, una persona que anteriormente viaja en autobús puede cambiar a un vehículo de viaje a una estación de tren, añadiendo un viaje de vehículo. O un compartimiento de bicicleta puede reemplazar un viaje de caminata, luego inducir un nuevo viaje de coche más tarde. Modelos que ignoran estas dinámicas pueden sobrevalorar los beneficios.

Impacto en el tránsito público

MaaS suele ser un complemento del tránsito público, proporcionando conexiones de primera/última millas. Sin embargo, también podría canibalizar la conducción de tránsito si la gente cambia de autobuses a viajes compartidos más baratos. La modelación puede ayudar a identificar las condiciones en las que la cicleta de tránsito estabiliza o disminuye, guiando la integración de tarifas y las decisiones de trucha.

Consecuencias y recomendaciones de políticas

Las ideas de la modelación del tráfico se traducen directamente en políticas factibles. Algunas recomendaciones que surgen comúnmente incluyen:

  • Congestión Precios:] La carga para el uso de la carretera, especialmente en zonas densas, puede hacer viajes de coche privado menos atractivos y usuarios de empuje hacia las opciones de MaaS. Los modelos pueden probar niveles y zonas de precios óptimos.
  • ] Las vías y la infraestructura dedicadas: Proporcionar carriles prioritarios para autobuses, bicicletas y vehículos de alta ocupación garantiza que los modos compartidos permanezcan rápidos y fiables, y que sean alentadores.
  • Integración con el Tránsito Público: Los subsidios de MaaS para viajes de tránsito o pases mensuales integrados pueden fortalecer la complementariedad en lugar de la competencia.
  • Mandatos compartidos de datos: Para mantener los modelos exactos, las ciudades necesitan acceso a los datos de la plataforma MaaS (protegidos por la privatización). Los requisitos normativos para el intercambio de datos permiten la vigilancia continua y el perfeccionamiento del modelo.
  • Precio progresivo para Ride-Hailing: Las tarifas dinámicas basadas en el tiempo y la ubicación pueden reducir el desvío y desalentar los paseos no compartidos durante las horas pico.

Por ejemplo, un estudio basado en modelos en Singapur puso a prueba la combinación de MaaS con un cargo de congestión a distancia. La simulación mostró que esta combinación de políticas podría reducir los volúmenes de tráfico en un 18%, mientras aumentaba las velocidades medias en un 12%.

Retos y limitaciones de los esfuerzos de modelización actuales

A pesar de su poder, los modelos de tráfico para MaaS enfrentan desafíos significativos. Primero, la calidad y disponibilidad de datos: MaaS es relativamente nuevo, y los datos conductuales a largo plazo son escasos. Los modelos a menudo dependen de encuestas, estudios pilotos o supuestos derivados de servicios similares (como Uber o Lyft), que no pueden transferir directamente al contexto integrado de MaaS.

En segundo lugar, el comportamiento humano es adaptable y a menudo irracional. Los modelos basados en la racionalidad económica pueden no captar hábitos, renuencia a cambiar modos o problemas de confianza. Las ABM avanzadas incorporan factores psicológicos, pero son intensivos en datos y costosas computacionalmente.

En tercer lugar, el panorama del transporte está evolucionando constantemente: las nuevas tecnologías de los vehículos, el cambio del uso de la tierra y los acontecimientos imprevistos (por ejemplo, pandemias) alteran rápidamente los patrones de viaje.

En cuarto lugar, la transparencia y la reproducibilidad modelo son preocupaciones. Muchas simulaciones son patentadas o demasiado complejas para ser plenamente comprendidas por todos los interesados. Los marcos de modelado de código abierto y los parámetros estandarizados pueden ayudar a abordar esto.

Finalmente, el modelado por sí solo no puede sustituir la experimentación del mundo real. Muchas ciudades están llevando a cabo programas piloto junto con su trabajo de simulación. La combinación de pruebas de modelado y campo ofrece la base más robusta para la toma de decisiones.

Estudio de caso: La simulación de Viena MaaS

Viena es una de las varias ciudades europeas que ha modelado ampliamente el impacto potencial de MaaS. Su agencia de movilidad, Wiener Linien, se asoció con investigadores para desarrollar un modelo basado en agentes del área metropolitana, poblado con perfiles de viajeros sintetizados basados en datos de censos y encuestas de viajes. simularon la introducción de una nueva plataforma MaaS (basada en la aplicación existente WienMobil) con diferentes niveles de precios, políticas de estacionamiento, y políticas de tránsito público.

El estudio encontró que una plataforma MaaS que ofrece una “suscripción de movilidad” (una cuota mensual que cubre tránsito público ilimitado más un cierto número de paseos y bicicletas) podría reducir los viajes de coches privados en un 25% en la ciudad interior. Sin embargo, el modelo también reveló un aumento potencial del 30% en el uso de bicicletas compartidos que requeriría la ampliación de la infraestructura ciclista. La ciudad utilizó estos resultados para justificar una nueva superalma del ciclo y para calibrar el modelo de la posición espacial de la suscripción.

Conclusión

La modelación del impacto de MaaS en el tráfico urbano no es simplemente un ejercicio académico, es una herramienta crítica para navegar por la transición hacia un transporte más sostenible y equitativo. Al simular la adopción de los usuarios, cambios de modos, patrones de viaje y limitaciones de red, las ciudades pueden anticipar tanto las oportunidades como las dificultades de las plataformas de movilidad integradas. Prácticas de modelado fuertes, basadas en datos reales y metodologías transparentes, habilitar a los planificadores para diseñar políticas que exijan la accesibilidad, como la reducción de las medidas que inducidas

A medida que las plataformas MaaS sigan madurando y difundiendo, también deben los modelos que sustentan su gobierno. Las ciudades que invierten en capacidades de simulación robustas, apoyadas por sistemas de gestión de datos como Directus] que pueden integrar diversas fuentes de datos, estarán mejor posicionadas para tomar decisiones informadas.El viaje hacia una movilidad sin costuras es complejo, pero con cuidadoso modelado y adaptablemente necesario para el tráfico de políticas.