Table of Contents

La recogida y el análisis de datos se han convertido en la piedra angular de la planificación moderna del transporte, transformando fundamentalmente la forma en que las ciudades, regiones y naciones diseñan, gestionan y optimizan sus redes de transporte. A medida que las poblaciones urbanas siguen creciendo y las modalidades de movilidad se vuelven cada vez más complejas, los planificadores del transporte dependen de enfoques sofisticados basados en datos para crear sistemas de transporte eficientes, sostenibles y equitativos que satisfagan las necesidades cambiantes de las comunidades.

La integración de tecnologías avanzadas, análisis de datos grandes y capacidades de monitoreo en tiempo real ha revolucionado el proceso de planificación del transporte. Datos de transporte analizados cada vez más información y perspectivas de movilidad de poder – transformando la planificación y las operaciones del transporte facilitando, más rápido, más barato y más seguro recoger y comprender información crítica. Esta transformación permite a los planificadores ir más allá de los métodos tradicionales y adoptar decisiones amplias y basadas en evidencia que aborden los desafíos contemporáneos en movilidad urbana.

La importancia crítica de la recogida de datos en la planificación del transporte

La recopilación de datos sirve de base para la construcción de una planificación eficaz del transporte. Sin datos precisos y completos, las autoridades de transporte no pueden comprender plenamente el estado actual de sus sistemas, identificar áreas que requieren mejoras o tomar decisiones informadas sobre futuras inversiones. La importancia de una recopilación de datos robusta se extiende en múltiples dimensiones de la planificación y gestión del transporte.

Comprender los patrones de tráfico y los comportamientos de movilidad

Recopilar datos precisos permite a las autoridades de transporte evaluar patrones de tráfico, identificar puntos de congestión y supervisar el rendimiento de infraestructura con precisión sin precedentes. Esta información es vital para tomar decisiones informadas y priorizar proyectos que tendrán el mayor impacto en el rendimiento del sistema y la experiencia del usuario. La colección de datos moderna permite a los planificadores comprender no sólo dónde viajan los vehículos, sino también cuándo, por qué y cómo se mueven las personas a través de las redes de transporte.

En transporte, Big Data incluye conjuntos de datos grandes y complejos recogidos de numerosas fuentes para proporcionar una imagen completa de las redes de transporte de hoy, incluyendo varios modos de transporte y cómo interactúan. Esta visión integral permite a los planificadores identificar conexiones multimodales, entender patrones de transferencia, y reconocer cómo diferentes modos de transporte complementan o compiten entre sí.

Apoyo a la adopción de decisiones basadas en pruebas

Tomar decisiones informadas basadas en datos recientes y precisos, no en conjeturas ni en aportaciones de algunos interesados vocales. Este cambio hacia la toma de decisiones basada en datos representa un cambio fundamental en la forma en que se lleva a cabo la planificación del transporte. En lugar de depender únicamente de pruebas anécdotas o encuestas limitadas, los planificadores pueden acceder ahora a conjuntos de datos completos que revelan comportamientos reales de viaje y rendimiento del sistema en regiones enteras.

La NTD está diseñada para apoyar los esfuerzos de planificación local, estatal y regional y ayudar a los gobiernos y otros responsables de la adopción de decisiones a hacer comparaciones multianuales y realizar análisis de tendencias. Esta perspectiva longitudinal permite a los planificadores identificar tendencias a largo plazo, evaluar la eficacia de las intervenciones pasadas y hacer predicciones más precisas sobre las futuras necesidades de transporte.

Priorización de las inversiones en infraestructura

Con presupuestos limitados y prioridades competitivas, los organismos de transporte deben priorizar cuidadosamente sus inversiones para lograr el máximo impacto. La recopilación de datos proporciona la base objetiva necesaria para evaluar diferentes proyectos, comparar los beneficios potenciales y asignar los recursos eficazmente. A medida que estos y otros cambios se desarrollan, los expertos en transporte deben: priorizar proyectos con precisión para orientar la inversión efectiva de recursos y hacer el mayor impacto.

Los datos completos permiten a los planificadores identificar qué corredores tienen la mayor congestión, que las intersecciones tienen las tasas de accidentes más altas, que las rutas de tránsito llevan a los más pasajeros, y qué áreas carecen de acceso adecuado al transporte. Esta información informa directamente de los programas de mejora de capital y ayuda a las agencias a justificar sus decisiones de inversión a los funcionarios electos y el público.

Moderno Métodos de Transporte Recopilación de Datos

Los métodos utilizados para reunir datos sobre transporte han evolucionado dramáticamente durante la última década, pasando de técnicas de recogida manual principalmente a sistemas automatizados sofisticados que capturan cantidades enormes de información continuamente.Los planificadores de transporte de hoy tienen acceso a una serie sin precedentes de herramientas y tecnologías de reunión de datos.

Enfoques tradicionales de la reunión de datos

Los métodos tradicionales siguen desempeñando un papel importante en la reunión de datos sobre transporte, proporcionando mediciones de referencia fiables y validación para las nuevas tecnologías. La forma tradicional de reunir datos sobre el volumen de tráfico es enviar al personal a un puñado de carreteras dirigidas ya sea para contar vehículos manualmente, o para instalar sensores temporales o permanentes de "tubo" a través de la carretera para capturar los recuentos de los vehículos que conducen sobre él.

Estos enfoques convencionales incluyen los recuentos de tráfico manual, contadores neumáticos de tubos, detectores de bucle inductivos incrustados en carreteras y estudios tradicionales de viajes en el hogar. Aunque estos métodos han demostrado su valor durante décadas de uso, también tienen limitaciones significativas en términos de cobertura, costo y la capacidad de capturar patrones de viaje completos.

Sistemas de recogida de datos basados en sensores

Se utilizan varias tecnologías de sensores para recopilar datos de transporte, proporcionando información histórica y en tiempo real que admite análisis integral. Los sensores fijos instalados a lo largo de las carreteras, en las intersecciones y en vehículos de tránsito monitorean continuamente las condiciones de tráfico, velocidades de vehículos y rendimiento del sistema. Estos sensores incluyen detectores de radar, cámaras de vídeo con detección automatizada de vehículos, lectores Bluetooth y sensores Wi-Fi que rastrean los movimientos de dispositivos.

Este panel interactivo muestra un promedio de volúmenes diarios de tráfico por año y hora para vehículos que cruzan puentes y carreteras por toda la ciudad de Nueva York, junto con los recuentos de clasificación de vehículos provenientes del MTA. Estas redes de sensores proporcionan a las agencias de transporte capacidades de monitoreo continuas que eran imposibles con métodos tradicionales de recogida manual.

Datos del GPS y del vehículo conectado

La proliferación de dispositivos GPS habilitados y vehículos conectados ha creado oportunidades totalmente nuevas para la recopilación de datos de transporte. Este tipo de datos detallados se recogen a partir de trillones de pings de vehículos conectados e Internet de las cosas, combinados con datos contextuales como el censo y mapas de la red de carreteras, que es anónimo, agregado y proc Este volumen masivo de datos de ubicación permite a los planificadores comprender patrones de viaje reales con detalles y cobertura geográfica sin precedentes.

Entre estas fuentes de datos emergentes se encuentran los datos del vehículo conectado, que junto con datos GPS, se combinan con puntos de datos contextuales de datos de red vial, datos censales y contadores físicos para ofrecer una imagen completa de cómo se mueve la gente. Combinando múltiples fuentes de datos, las agencias de transporte pueden desarrollar imágenes más completas y precisas de patrones de movilidad que cualquier fuente de datos individual podría proporcionar.

Dispositivo móvil y datos de Smartphone

Aprovechando el uso generalizado de teléfonos inteligentes, el Smartphone Road Monitoring System (SRoM) utiliza un enfoque de crowdsourcing para recopilar datos de transporte en tiempo real, como las condiciones de tráfico y el comportamiento de conducción. Este enfoque aborda los altos costos y la escalabilidad limitada de utilizar sensores de tráfico fijos o móviles utilizando teléfonos inteligentes para recopilar datos.

Los datos de dispositivos móviles ofrecen varias ventajas para la planificación del transporte. Proporciona cobertura continua en todas las regiones, captura comportamientos reales de viaje en lugar de preferencias declaradas, y puede rastrear viajes multimodales que implican caminar, tránsito y conducción. Esta visión integral de los patrones de viaje no fue posible simplemente con métodos tradicionales de recogida de datos.

Transit Smart Card y Fare Collection Systems

Las tarjetas inteligentes son otra fuente de datos de transporte. Las tarjetas de pago inteligentes son tarjetas de pago que se pueden utilizar para acceder a sistemas de transporte público, como autobuses y trenes. Los datos de registro de tarjetas inteligentes contienen información sobre cómo los usuarios viajan – origen, destino, hora de inicio y tiempo de salida. Estos datos de recogida de tarifas automatizados proporcionan información detallada sobre patrones de viaje, tiempos de viaje máximos y flujos de pasajeros a través de sus sistemas.

Los sistemas de venta de entradas electrónicas captan datos valiosos sobre comportamientos de pasajeros, incluyendo ubicaciones de embarque y aligeramiento, patrones de transferencia y variaciones temporales en la demanda. Esta información ayuda a las agencias de tránsito a optimizar los horarios de servicio, ajustar alineaciones de rutas y asignar vehículos más eficientemente.

Estudios de Preferencias Estatales

Aunque la recopilación automática de datos se ha ampliado de forma espectacular, las encuestas siguen siendo una herramienta esencial para comprender las motivaciones, preferencias y limitaciones que influyen en el comportamiento de los viajes. Encuestas de viajes en el hogar, encuestas de trabajo, encuestas de tránsito a bordo y estudios de preferencias declarados proporcionan contexto y poder explicativo que complementan los datos obtenidos pasivamente.

"Los investigadores y planificadores pueden utilizar los datos para los tipos de análisis de múltiples tipos, para comprender mejor cómo se utiliza un sistema de tránsito, para ver qué tan bien satisface las necesidades de las comunidades desfavorecidas o las personas con discapacidad que pueden depender del tránsito público, o para conocer las tendencias a largo plazo resultantes de la pandemia de COVID, por ejemplo", dijo el equipo de NREL Researcher Venu Garikapati, que dirige la Modelización y Metrics.

Redes sociales e información de fuentes de información

Por último, los datos de transporte también pueden ser recogidos en los medios sociales. Las plataformas de redes sociales proporcionan información en tiempo real sobre incidentes de tráfico, interrupciones de servicios y experiencias de los usuarios que pueden complementar las fuentes de datos tradicionales. Las aplicaciones de fuentes de información de cuervo permiten a los usuarios informar sobre problemas, compartir información sobre las condiciones y contribuir al conocimiento colectivo sobre el rendimiento del sistema de transporte.

La evolución del análisis de datos en la planificación del transporte

La recopilación de datos es sólo el primer paso en el proceso de planificación del transporte. El verdadero valor emerge cuando se analizan, interpretan y se transforman en ideas accionables que informan de las decisiones de planificación. Las técnicas modernas de análisis de datos han evolucionado para manejar los volúmenes masivos y diversos tipos de datos disponibles ahora para los planificadores de transporte.

Análisis estadístico e identificación de tendencias

Analizar datos recopilados ayuda a identificar tendencias, evaluar la eficacia de la infraestructura existente y prever las necesidades futuras de transporte. Las técnicas de análisis estadístico permiten a los planificadores identificar patrones significativos en los volúmenes de tráfico, detectar cambios en los comportamientos de viaje con el tiempo, y entender las relaciones entre diferentes variables que influyen en el rendimiento del sistema de transporte.

El análisis de la serie de tiempo revela variaciones estacionales, tendencias de crecimiento a largo plazo y los efectos de eventos o intervenciones específicos sobre patrones de transporte. El análisis de regresión ayuda a los planificadores a comprender qué factores influyen más fuertemente en la demanda de viajes, los niveles de congestión y las decisiones de elección de modos.

Análisis de los sistemas de información geográfica

El análisis y el procesamiento vienen después, a menudo utilizando la tecnología GIS. Esto nos permite ver patrones y tendencias. Con esta visión, podemos planificar más estratégicamente. Las plataformas GIS permiten a los planificadores de transporte visualizar patrones espaciales, analizar relaciones geográficas y entender cómo las redes de transporte interactúan con patrones de uso de la tierra, características demográficas y características ambientales.

Las capacidades de análisis espaciales permiten a los planificadores identificar áreas subservidas por el tránsito, evaluar la accesibilidad a los empleos y servicios, evaluar las implicaciones de equidad de las inversiones de transporte y optimizar los lugares de las nuevas instalaciones. La naturaleza visual del análisis del SIG también lo convierte en un instrumento eficaz para comunicar los resultados a los responsables de la adopción de decisiones y al público.

Modelos de transporte y simulación

Los modelos de transporte utilizan datos recogidos para simular cómo las personas y los vehículos se mueven a través de redes, predecir los impactos de los cambios propuestos y evaluar escenarios alternativos. Los modelos de demanda de viajes estiman cuántos viajes se generarán, dónde se irán, qué modos se utilizarán y qué rutas se tomarán. Estos modelos se calibran y validan utilizando datos observados para asegurar que representan con precisión las condiciones reales.

Mobiliti es una herramienta de software que simula con precisión el movimiento de la población del Área de la Bahía de San Francisco a través de sus redes de carreteras y estimaciones de congestión asociada, uso de energía y pérdida de productividad. Herramientas de simulación avanzadas pueden modelar interacciones complejas entre diferentes modos de transporte, evaluar los impactos a nivel de todo el sistema de cambios localizados, y probar estrategias innovadoras antes de que se implementen.

Aprendizaje de Máquinas e Inteligencia Artificial

Los algoritmos de aprendizaje automático han surgido como herramientas poderosas para analizar los datos de transporte y hacer predicciones sobre las condiciones futuras. Se están utilizando más de 11.000 sensores para predecir simultáneamente velocidades y flujos durante una hora en el futuro.Los investigadores planean utilizar el mismo modelo de aprendizaje automático para determinar si los datos de dispositivos móviles podrían utilizarse como la entrada para reducir la dependencia de los sensores integrados.

Planificación del transporte: IA en análisis de datos para el transporte ayuda a los planificadores a tomar decisiones más inteligentes identificando los datos más relevantes y factibles. Al aprovechar IA, los planificadores pueden analizar información de señales móviles, rastreadores GPS y sistemas de tránsito público para obtener un panorama preciso y en tiempo real de patrones y tendencias de tráfico, lo que permite una planificación de rutas más eficaz y asignación de recursos

Las redes neuronales pueden identificar patrones complejos en grandes conjuntos de datos que serían difíciles o imposibles para que los humanos detecten. Los algoritmos de aprendizaje profundo pueden predecir las condiciones de tráfico, prever la conducción de tránsito y optimizar el tiempo de señal con mayor precisión que los enfoques tradicionales. Estas herramientas impulsadas por IA son cada vez más importantes ya que el volumen y la complejidad de los datos de transporte siguen creciendo.

Sistemas de análisis y adaptación en tiempo real

La disponibilidad de datos en tiempo real ha permitido el desarrollo de sistemas de transporte adaptables que respondan dinámicamente a las condiciones cambiantes. Procesos analíticos en tiempo real que transmiten datos de sensores, vehículos conectados y otras fuentes para detectar incidentes, identificar la congestión emergente y generar respuestas apropiadas.

Los sistemas de señalización de tráfico adaptativo utilizan datos en tiempo real para optimizar el tiempo de señalización basados en las condiciones de tráfico actuales en lugar de horarios fijos. Los signos dinámicos de mensajes proporcionan a los viajeros información actualizada sobre las condiciones y rutas alternativas. Los organismos de tránsito utilizan datos en tiempo real para ajustar el servicio en respuesta a las fluctuaciones de la demanda y las interrupciones operacionales.

Análisis predictivo y pronóstico

El modelado predictivo considera diversos factores, como el clima y los eventos, para evitar problemas de tráfico. El uso de analítica predictiva permite un flujo de tráfico más suave en todos los modos de transporte. El análisis predictivo utiliza datos históricos y modelos estadísticos para prever las condiciones futuras, permitiendo una gestión proactiva en lugar de reactiva de los sistemas de transporte.

Los modelos de pronósticos predicen los volúmenes de tráfico, la conducción en tránsito y el rendimiento del sistema en diferentes escenarios. Estas predicciones ayudan a los planificadores a anticipar las necesidades futuras, evaluar los impactos a largo plazo de los proyectos propuestos, y desarrollar estrategias que seguirán siendo eficaces a medida que cambian las condiciones. Los análisis de mantenimiento predictivos utilizan datos de sensores para identificar el equipo que es probable que falle, permitiendo a los organismos realizar el mantenimiento antes de los des.

Principales métricas y medidas de rendimiento

Los planificadores de transporte dependen de una variedad de métricas y medidas de rendimiento para evaluar el desempeño del sistema, seguir el progreso hacia los objetivos y comunicar los resultados a los interesados. Estas métricas transforman los datos brutos en indicadores significativos que informan sobre la toma de decisiones.

Tráfico diario medio anual (AADT)

Mide el volumen medio diario de tráfico en una carretera determinada durante un año determinado, y es crítico para evaluar la congestión vial, detectar preocupaciones de seguridad y planificar actualizaciones de infraestructura. AADT también juega un papel integral en la configuración de decisiones no de transporte, como el desarrollo de nuevos casos de retail o la investigación de accidentes.

AADT proporciona una medida estandarizada de los volúmenes de tráfico que se pueden comparar en diferentes lugares y períodos de tiempo. Esta métrica fundamental informa el diseño de pavimentación, análisis de capacidad, estudios de seguridad y evaluaciones ambientales. Históricamente costosos y consumidos para recopilar, los datos AADT están ahora cada vez más disponibles a través de grandes plataformas de análisis de datos que pueden estimar volúmenes para cualquier segmento de carretera.

Patrones de origen-destino

Los datos O-D ayudan a los profesionales del transporte a entender dónde comienzan y terminan los viajes, arrojando luz sobre patrones de viaje, áreas de alta demanda de viajes y lugares que generan más tráfico. Comprender los patrones de origen-destino es esencial para la planificación del transporte, ya que revela las demandas reales de viaje que el sistema debe servir.

Los datos de la descriminación de origen informan sobre el desarrollo de modelos de demanda de viajes, ayudan a identificar corredores que necesitan mejoras de capacidad y revelan oportunidades para nuevos servicios de tránsito. Esta información también apoya la planificación del desarrollo económico mostrando cómo las personas acceden a centros de empleo, distritos minoristas y otros destinos importantes.

Vehículos viajados (VMT)

Con Big Data, los planificadores tienen acceso a información continua y generalizada de VMT para cualquier carretera o región. Esta información permite construir pronósticos de la demanda de viajes, plan de alivio de la congestión y estudios directos de tráfico regional y corredor. VMT mide la distancia total viajada por vehículos y sirve como un indicador clave del uso del sistema de transporte y los impactos ambientales.

Los datos de VMT son esenciales para la planificación de la calidad del aire, los inventarios de emisiones de gases de efecto invernadero, la previsión de los ingresos por concepto de impuestos sobre el combustible y la planificación de la infraestructura.

Condes de movimiento giratorio

Los Conteos de Movimientos de Turning (TMC) proporcionan información crítica sobre seguridad y congestión sobre intersecciones. En términos simples, demuestran el volumen de tráfico que entra y sale de una intersección en un momento dado. Los datos TMC son esenciales para el diseño de intersección, optimización de los tiempos de señalización y análisis de seguridad.

Comprender cómo el tráfico se mueve a través de intersecciones ayuda a los planificadores a identificar dónde se necesitan las carriles de giro, evaluar si las rotonda pueden ser apropiadas, y optimizar la eliminación de señales para minimizar las demoras.Estos datos detallados de nivel de intersección complementan los recuentos de tráfico de corredores para proporcionar una imagen completa de las operaciones de red.

Horas de vehículos de derrame

El vehículo Horas de la demora (VHD) es una métrica esencial para medir los problemas de congestión y apuntar a los cuellos de botellas de tráfico. Proporciona el número total de horas perdidas a los retrasos de tráfico en una zona determinada durante un período determinado. El VHD cuantifica los impactos económicos y de calidad de vida de la congestión, ayudando a los planificadores priorizar los proyectos de alivio de la congestión.

Al identificar lugares y períodos de tiempo con las mayores demoras, los planificadores pueden apuntar inversiones donde tendrán el mayor impacto en la reducción de la congestión. Los datos de VHD también apoyan evaluaciones antes y después de las estrategias de mitigación de la congestión, demostrando si las intervenciones lograron sus efectos previstos.

Metrices de rendimiento de tránsito

Las agencias de tránsito realizan numerosas métricas de rendimiento, incluyendo el arribordo, el rendimiento a tiempo, las cargas de pasajeros, la fiabilidad de los servicios y la satisfacción del cliente. Estas métricas ayudan a las agencias a evaluar la calidad de los servicios, identificar rutas que necesitan ajustes y demostrar responsabilidad a las agencias de financiación y al público.

"Estos datos proporcionan agencias de tránsito, planificadores de transporte y investigadores de movilidad con información real sobre las tendencias de transporte público y de servicio". Los datos detallados de rendimiento de tránsito permiten a las agencias optimizar los horarios, los vehículos de tamaño adecuado para satisfacer la demanda y mejorar la experiencia general de los pasajeros.

Aplicaciones de la planificación del transporte por datos

La combinación de técnicas de recopilación de datos integrales y de análisis sofisticados permite una amplia gama de aplicaciones que mejoran el rendimiento del sistema de transporte, aumentan la seguridad y apoyan el desarrollo sostenible.

Optimización de flujo de tráfico y reducción de la congestión

Los enfoques basados en datos permiten a las agencias de transporte optimizar el flujo de tráfico mediante un mejor tiempo de señalización, una mejor gestión de incidentes y mejoras de capacidad estratégica. El análisis de Big Data permite la vigilancia del tráfico en tiempo real y la planificación de rutas predictivas, minimizando las demoras y reduciendo el consumo de combustible.

Los sistemas de gestión de tráfico en tiempo real utilizan datos de sensores y vehículos conectados para detectar la congestión a medida que desarrolla y implementa estrategias receptivas como el ajuste de la señal, la activación de la medición de rampas o la información de los viajeros sobre rutas alternativas. Los análisis predictivos ayudan a los organismos a anticipar la congestión antes de que ocurra y tomar medidas proactivas para prevenir o minimizar las demoras.

Diseño y prioridades de mejoras de infraestructura

Los datos completos sobre los volúmenes de tráfico, las pautas de viaje y el rendimiento del sistema permiten a los planificadores diseñar mejoras de infraestructura que respondan a las necesidades reales y prioricen proyectos basados en criterios objetivos. El análisis de datos revela qué corredores necesitan capacidad adicional, qué intersecciones requieren mejoras geométricas, y dónde nuevas instalaciones proporcionarían los mayores beneficios.

Los estudios previos y posteriores que utilizan datos recogidos demuestran si los proyectos completados han logrado sus resultados previstos, proporcionando valiosas lecciones para futuras inversiones. Este enfoque basado en pruebas de la planificación de la infraestructura ayuda a los organismos a utilizar con mayor eficacia los limitados presupuestos de capital.

Mejoramiento de los servicios de tránsito público

Los organismos de tránsito utilizan análisis de datos para optimizar las alineaciones de rutas, ajustar las frecuencias de servicio, coordinar las transferencias y mejorar el rendimiento a tiempo. Los datos de riego revelan qué rutas llevan más pasajeros, cuando se producen picos de demanda, y dónde existen las brechas de servicio.

El análisis de flujo de pasajeros ayuda a las agencias a entender cómo los usuarios se mueven a través del sistema, identificando oportunidades para mejorar las conexiones y reducir los tiempos de viaje. Los datos en tiempo real permiten ajustes de servicio dinámicos que responden a patrones de demanda reales y condiciones operacionales.

Mejora de la seguridad del transporte

Gestión de seguridad vial: Los análisis de transporte se pueden utilizar para analizar accidentes y sus detalles como lugar, tiempo y causas. Con estos datos, es posible crear mapas de choque que muestren áreas de alto riesgo para advertir sobre problemas y alentar a tener cuidado extra en ciertos lugares.

El análisis de seguridad utiliza datos de choque, volúmenes de tráfico y características de carreteras para identificar lugares de alto riesgo y desarrollar contramedidas específicas. Los modelos de seguridad predictivos estiman frecuencias de choque y severidades para diferentes tipos y condiciones de instalaciones, ayudando a los planificadores a abordar proactivamente las preocupaciones de seguridad antes de que ocurran accidentes.

Los programas de seguridad basados en datos identifican sistemáticamente lugares peligrosos, diagnostican factores que contribuyen, seleccionan contramedidas apropiadas y evalúan la eficacia de las mejoras implementadas. Este enfoque sistemático ha resultado más eficaz que las respuestas reactivas a los lugares de impacto individuales.

Apoyo al transporte sostenible y los objetivos ambientales

En los últimos años, la industria del transporte ha sido interrumpida por múltiples fuerzas, incluida la pandemia COVID-19, una crisis de seguridad vial en curso y un creciente impulso para la descarbonización. El análisis de datos apoya los objetivos de sostenibilidad cuantificando las emisiones, evaluando los impactos ambientales de las diferentes estrategias y rastreando los progresos hacia los objetivos de reducción.

Los datos VMT, combinados con características de la flota de vehículos y factores de emisión, permiten inventos precisos de gases de efecto invernadero. El modelado de calidad del aire utiliza datos de tráfico para estimar las concentraciones contaminantes y evaluar si las medidas de control del transporte alcanzarán normas de calidad del aire. El análisis del consumo de energía identifica oportunidades para reducir el uso del combustible mediante mejoras operacionales, cambios en el modo o cambios en la tecnología de vehículos.

Promoción de la equidad y la justicia ambiental

Realizar equidad social y justicia ambiental, proporcionar acceso y apoyo a las áreas de salida y a los subreservados. El análisis de datos permite a los planificadores evaluar si las inversiones y servicios de transporte se distribuyen equitativamente en diferentes comunidades y grupos demográficos.

El análisis de accesibilidad mide cuán fácil puede llegar la gente a destinos importantes como el empleo, la atención médica, la educación y la compra utilizando las opciones de transporte disponibles.El análisis de equidad compara el acceso al transporte, la calidad de los servicios y los niveles de inversión en los barrios con diferentes niveles de ingresos, composiciones raciales y otras características demográficas.

Planificación para tecnologías emergentes y nuevos servicios de movilidad

La recopilación y el análisis de datos son esenciales para comprender cómo las nuevas tecnologías y los nuevos servicios de movilidad están afectando los sistemas de transporte. Los organismos utilizan datos para rastrear la adopción y el uso de vehículos eléctricos, servicios de movilidad compartidos, opciones de micromovilidad y otras innovaciones.

Esta información ayuda a los planificadores a anticipar necesidades de infraestructura como estaciones de carga, entender cómo los nuevos servicios complementan o compiten con las opciones de transporte existentes, y desarrollar políticas que maximicen los beneficios de la innovación al abordar posibles impactos negativos. La planificación de escenarios impulsados por datos explora cómo las diferentes tasas de adopción de tecnología y opciones de política podrían afectar a futuros sistemas de transporte.

Apoyo al flete y la planificación logística

Los análisis de datos grandes revolucionan la logística proporcionando visibilidad en tiempo real en las operaciones de la cadena de suministro. En Quantzig, vemos beneficios significativos incluyendo una mejor gestión de inventarios mediante análisis predictivos, que minimiza las acciones y situaciones de exceso. La optimización de la ruta mejorada reduce los costos de transporte y los tiempos de entrega, mientras que el seguimiento y monitoreo en tiempo real aumenta la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente.

El análisis de datos de carga ayuda a los planificadores a comprender los movimientos de camiones, identificar los obstáculos que afectan el movimiento de mercancías y priorizar mejoras en los corredores de carga. Esta información apoya el desarrollo económico asegurando que las empresas tengan acceso confiable a la infraestructura de transporte para recibir suministros y productos de envío.

Desafíos en la recogida y análisis de datos de transporte

A pesar de los enormes avances en la capacidad de reunión y análisis de datos, los planificadores de transporte enfrentan varios retos importantes para aprovechar eficazmente los datos para informar sobre las decisiones de planificación.

Calidad de los datos y precisión

El valor de cualquier análisis depende fundamentalmente de la calidad de los datos subyacentes. Los datos inexactos, incompletos o parciales pueden llevar a conclusiones erróneas y decisiones deficientes. Las agencias de transporte deben implementar procedimientos de control de calidad para validar datos, identificar errores y asegurar que los conjuntos de datos representen con precisión las condiciones reales.

Las diferentes fuentes de datos pueden tener niveles de precisión, cobertura y fiabilidad diferentes. Los fallos del sensor, la interferencia de la señal GPS y los sesgos de muestreo pueden afectar a la calidad de los datos. Los planificadores deben comprender las limitaciones de sus fuentes de datos y tener en cuenta la incertidumbre en sus análisis.

Integración de datos e interoperabilidad

Uno de los principales retos para utilizar Big Data en el transporte es que los datos de tráfico se recopilan de diversas fuentes. Algunas fuentes, como sensores de carretera, proporcionan datos de tráfico listos para usar, que se pueden analizar fácilmente. Otras fuentes, como registros de actividades de los usuarios en teléfonos inteligentes, pueden requerir un procesamiento analítico antes de que podamos obtener información significativa de estos datos. Además, estas fuentes pueden ser controladas por terceros (por ejemplo, empresas de telecomunicaciones) para que los datos no sean fácilmente accesibles.

Los datos de transporte provienen de numerosas fuentes en diferentes formatos, utilizando diferentes estándares y sistemas de coordinación. Integrar estos diversos conjuntos de datos en marcos analíticos coherentes requiere una importante experiencia técnica y una infraestructura de gestión de datos. La falta de estandarización en todos los organismos y jurisdicciones complica aún más las iniciativas de intercambio de datos y integración.

Privacidad y Seguridad de Datos

Aunque el aumento de la disponibilidad de estos datos abre numerosas oportunidades, el sentido de estos datos puede plantear muchos desafíos, incluido el permiso de acceso para utilizar esos datos para la investigación, la gobernanza de los datos, la ética y la privacidad. La recopilación de datos de ubicación y patrones de viaje plantea preocupaciones legítimas de privacidad que deben ser cuidadosamente abordadas.

Los datos nunca deben permitir el seguimiento de las personas, ni enviar mensajes de marketing dirigidos a dispositivos individuales (como teléfonos celulares). En lugar de ello, los análisis deben describir patrones en el movimiento de grupos compuestos de personas. Las agencias de transporte deben implementar sólidas protecciones de privacidad, incluyendo anonimato de datos, agregación y almacenamiento seguro para asegurar que la privacidad individual esté protegida mientras que todavía permite un análisis valioso.

Las políticas claras y la comunicación transparente sobre las prácticas de reunión de datos ayudan a crear confianza y aceptación públicas. Los organismos deben equilibrar los beneficios de la planificación basada en datos con el imperativo de proteger los derechos individuales de privacidad.

Capacidad técnica y experiencia

Para recopilar, gestionar y analizar eficazmente los datos de transporte se necesitan habilidades técnicas especializadas que muchas agencias luchan por desarrollar y retener. Los científicos de datos, analistas de los SIG y modeladores de transporte tienen una alta demanda en muchos sectores, lo que hace que la contratación y retención sean difíciles para las agencias públicas con presupuestos limitados.

Los organismos deben invertir en la capacitación del personal existente, contratar especialistas o colaborar con consultores e instituciones académicas para crear la capacidad analítica necesaria para aprovechar las fuentes e instrumentos modernos de datos, lo que requiere un compromiso y recursos sostenidos.

Infraestructura de almacenamiento y procesamiento de datos

Cada día, el transporte urbano crea más de 500 petabytes de datos. Este número crece con tecnología de ciudad inteligente. Estos datos ricos, desde los conmutadores, vehículos e infraestructura, aumenta la planificación del transporte. Los volúmenes masivos de datos disponibles ahora requieren una infraestructura de cálculo y almacenamiento sustancial para procesar y analizar eficazmente.

Las plataformas de computación de la nube y los recursos de computación de alto rendimiento son cada vez más necesarios para manejar el análisis de datos a gran escala requerido para la planificación del transporte metropolitano. Las agencias deben invertir en infraestructura de TI y desarrollar las capacidades técnicas para gestionar los flujos de trabajo de procesamiento de datos a gran escala.

Mantener el paso con el cambio tecnológico rápido

"Como los métodos de reunión de datos cambian con el tiempo, pasando de la colección de papel, teléfono o GPS a métodos electrónicos más automatizados, los tipos de datos que albergamos continuarán evolucionando", agregó Fish. El rápido ritmo del cambio tecnológico significa que los métodos de reunión de datos, herramientas analíticas y mejores prácticas están evolucionando constantemente.

Los organismos de transporte deben seguir siendo flexibles y adaptables, evaluando continuamente nuevas fuentes de datos y enfoques analíticos, lo que requiere un aprendizaje continuo, una experimentación y una buena disposición para actualizar las prácticas establecidas a medida que se disponga de mejores métodos.

Buenas prácticas para una planificación eficaz del transporte por ferrocarril

Para maximizar el valor de las actividades de reunión y análisis de datos, los organismos de transporte deberían seguir las mejores prácticas establecidas que han demostrado ser eficaces en diversos contextos.

Desarrollar objetivos y medidas de rendimiento claros

Las actividades de recopilación y análisis de datos deben orientarse por objetivos claros y medidas de desempeño que se ajusten a los objetivos y prioridades de los organismos, en lugar de reunir datos simplemente porque está disponible, los organismos deben determinar las preguntas específicas que necesitan para responder y adoptar decisiones que necesitan para informar, a continuación, recopilar los datos necesarios para atender esas necesidades.

Las medidas de desempeño bien definidas proporcionan atención a los esfuerzos de reunión de datos y permiten una evaluación significativa de los progresos hacia los objetivos, que deben ser específicos, mensurables, alcanzables, pertinentes y con plazos determinados.

Invertir en calidad de datos y validación

La implementación de procedimientos de control de calidad robustos garantiza que los datos sean precisos, completos y fiables, lo que incluye validar datos contra la verdad terrestre conocida, comparar múltiples fuentes de datos, identificar y corregir errores, y documentar limitaciones e incertidumbres de datos.

Las auditorías periódicas de los sistemas de reunión de datos ayudan a identificar y resolver problemas antes de comprometer los resultados analíticos. La documentación de metadatos que describe las fuentes de datos, los métodos de recogida y las características de calidad permite a los usuarios interpretar y aplicar adecuadamente los datos en sus análisis.

Abrace múltiples fuentes de datos

Aunque los sensores y encuestas de tráfico físico no se van a ir en cualquier momento, los análisis de transporte se utilizan cada vez más para ayudar a llenar las brechas en los datos de contadores de tráfico, así como añadir riqueza a la planificación y modelado del transporte. Ninguna fuente de datos única proporciona una imagen completa del rendimiento del sistema de transporte y el comportamiento del viaje.

La combinación de métodos tradicionales de reunión de datos con fuentes de datos grandes emergentes crea bases analíticas más amplias y robustas. Diferentes fuentes de datos tienen fortalezas y debilidades complementarias, y el uso de múltiples fuentes permite la validación cruzada y proporciona una cobertura más completa.

Priorizar la recopilación y colaboración de datos

Los sistemas de transporte cruzan fronteras jurisdiccionales y la planificación eficaz requiere el intercambio de datos y la colaboración entre múltiples organismos. La elaboración de acuerdos de intercambio de datos, la adopción de normas comunes y la creación de plataformas regionales de datos permite un análisis más amplio y una planificación coordinada.

Las asociaciones con instituciones académicas, proveedores de datos del sector privado y otros interesados pueden ampliar el acceso a los datos y los conocimientos analíticos. Las iniciativas de datos abiertos que hacen que los datos de transporte estén disponibles públicamente apoyan la transparencia, permiten la innovación y comprometen a las comunidades más amplias en la planificación del transporte.

Fomento de la capacidad de organización

La inversión en capacitación del personal, la contratación de especialistas y el desarrollo de conocimientos institucionales garantiza que los organismos puedan aprovechar eficazmente los datos y los instrumentos analíticos, lo que incluye la capacitación técnica en métodos de análisis de datos y el desarrollo profesional que ayuda al personal a comprender cómo aplicar resultados analíticos a las decisiones de planificación.

Crear equipos de datos y análisis dedicados, establecer funciones y responsabilidades claras e integrar enfoques basados en datos en procesos de planificación estándar ayuda a institucionalizar prácticas eficaces.

Comunicar los resultados de manera eficaz

Incluso el análisis más sofisticado tiene un valor limitado si los resultados no se comunican efectivamente a los responsables de la adopción de decisiones y a los interesados. Las visualizaciones de datos, los paneles interactivos y las narrativas claras ayudan a traducir los complejos hallazgos analíticos en ideas factibles.

La adaptación de las comunicaciones a los distintos públicos garantiza que el personal técnico, los funcionarios electos y el público en general puedan comprender y participar con resultados analíticos. La transparencia en relación con los métodos, las hipótesis y las limitaciones aumenta la credibilidad y la confianza en los procesos de planificación basados en datos.

El futuro de la planificación del transporte de datos

La función de la reunión y el análisis de datos en la planificación del transporte seguirá aumentando y evolucionando a medida que surjan nuevas tecnologías y avancen las capacidades analíticas. Varias tendencias están dando forma al futuro de la planificación del transporte basada en datos.

Aumento de las capacidades en tiempo real

La gestión del transporte se está moviendo desde enfoques principalmente reactivas basados en datos históricos hacia sistemas proactivos y en tiempo real que monitorean continuamente las condiciones y adapten las operaciones dinámicamente. La proliferación de vehículos conectados, sensores IoT y comunicaciones 5G permitirán aún más completa recopilación y análisis de datos en tiempo real.

Los análisis en tiempo real ayudarán a sistemas de adaptación cada vez más sofisticados que optimicen las señales de tráfico, gestionan los incidentes, proporcionan información personalizada de los viajeros y coordinan los servicios de transporte multimodal. Estos sistemas permitirán que las redes de transporte funcionen de manera más eficiente y respondan con mayor eficacia a las condiciones cambiantes.

Inteligencia Artificial y Aprendizaje de Máquinas

Las capacidades de aprendizaje automático y de inteligencia seguirán avanzando, permitiendo predicciones más precisas, un mejor reconocimiento de patrones y una optimización más sofisticada. Los algoritmos de aprendizaje profundo procesarán conjuntos de datos cada vez más complejos para identificar relaciones y hacer predicciones que serían imposibles con métodos analíticos tradicionales.

Los sistemas autónomos utilizarán la IA para tomar decisiones en tiempo real sobre la gestión del tráfico, las operaciones de tránsito y el mantenimiento de infraestructura. Estos sistemas inteligentes aprenderán de la experiencia y mejorarán continuamente su rendimiento con el tiempo.

Integración de los servicios de movilidad emergentes

La recogida y el análisis de datos serán esenciales para comprender y gestionar los efectos de los servicios de movilidad emergentes, incluidos los vehículos autónomos, las plataformas de movilidad como servicio y las nuevas formas de transporte compartido. Los planificadores necesitarán datos completos sobre cómo se utilizan estos servicios, cómo afectan las pautas de viaje y cómo interactúan con los modos de transporte tradicionales.

Los marcos reguladores se basarán cada vez más en datos para garantizar que los nuevos servicios de movilidad contribuyan a los objetivos públicos en materia de seguridad, equidad y sostenibilidad. Las normas basadas en el desempeño utilizarán datos para exigir responsabilidades a los proveedores de servicios por sus repercusiones en los sistemas de transporte y las comunidades.

Mejora de la atención en la equidad y accesibilidad

El análisis de datos desempeñará un papel cada vez más importante en la evaluación y promoción de la equidad en el transporte. Los datos demográficos detallados combinados con las métricas de rendimiento del transporte permitirán realizar análisis de equidad más sofisticados que identifiquen las disparidades y evalúen si las inversiones benefician a todas las comunidades.

Las métricas de accesibilidad que miden la facilidad con que las personas pueden llegar a destinos importantes complementarán las métricas de movilidad tradicionales centradas en el flujo de tráfico y las velocidades de viaje. Este cambio hacia la planificación centrada en la accesibilidad requerirá nuevos enfoques de recopilación y análisis de datos.

Climate Change Adaptation and Mitigation

Los datos y análisis de transporte serán críticos tanto para mitigar las contribuciones del transporte al cambio climático como para adaptar la infraestructura a los impactos climáticos. Los inventarios detallados de emisiones basados en datos de viaje completos rastrearán los progresos hacia los objetivos de descarbonización y evaluarán la eficacia de las diferentes estrategias de mitigación.

Las evaluaciones de la vulnerabilidad climática utilizarán datos sobre emplazamientos, condiciones y crítica de infraestructura, junto con proyecciones climáticas para identificar instalaciones en riesgo de aumento del nivel del mar, inundaciones, calor extremo y otros efectos climáticos. Esta información guiará las inversiones de adaptación y la planificación de la resiliencia.

Gemelos y simulación digitales

Las tecnologías digitales gemelas que crean réplicas virtuales de sistemas de transporte permitirán realizar pruebas y optimización de escenarios más sofisticados. Estos gemelos digitales integrarán datos en tiempo real de sistemas físicos, utilizarán modelos de simulación para predecir las condiciones futuras y probar posibles intervenciones en entornos virtuales antes de implementarlos en el mundo real.

La computación de alto rendimiento permitirá simulaciones en escala metropolitana que modelan vehículos individuales y viajeros con detalles sin precedentes, revelando impactos a nivel de sistema de cambios localizados y apoyando una planificación y operaciones más eficaces.

Conclusión

La recopilación y el análisis de datos se han convertido en componentes indispensables de la planificación moderna del transporte, transformando fundamentalmente la forma en que se diseñan, gestionan y optimizan los sistemas de transporte. La evolución de la recopilación de datos manuales limitados a sistemas automatizados completos que capturan vastas cantidades de información en tiempo real ha permitido obtener información sin precedentes sobre comportamientos de viaje, rendimiento del sistema y necesidades de infraestructura.

Los planificadores de transporte tienen acceso a diversas fuentes de datos, incluyendo sensores, dispositivos GPS, vehículos conectados, tarjetas inteligentes, dispositivos móviles y información de crowdsourced. Estos flujos de datos, cuando se recogen, integran y analizan correctamente, proporcionan imágenes completas de cómo las personas y los bienes se mueven a través de redes de transporte. Técnicas analíticas avanzadas incluyendo análisis estadístico, SIG, modelado de transporte, aprendizaje automático y análisis en tiempo real transforman datos crudos en ideas de planificación.

Las aplicaciones de la planificación del transporte basada en datos son amplias, apoyando los esfuerzos por optimizar el flujo de tráfico, diseñar mejoras de infraestructura, mejorar los servicios de tránsito, mejorar la seguridad, promover la sostenibilidad, avanzar la equidad y planificar las tecnologías emergentes. Estos enfoques basados en datos permiten sistemas de transporte más eficaces, eficientes y equitativos que mejor sirven a las necesidades de la comunidad.

Sin embargo, la realización del pleno potencial de la planificación basada en datos requiere abordar retos importantes relacionados con la calidad, la integración, la privacidad, la capacidad técnica y la infraestructura de los datos. Los organismos de transporte deben seguir las mejores prácticas, entre ellas la elaboración de objetivos claros, la inversión en calidad de los datos, la incorporación de múltiples fuentes de datos, la priorización de la colaboración, el fomento de la capacidad organizativa y la comunicación de resultados con eficacia.

A la espera de que los datos sobre planificación del transporte sigan creciendo a medida que aumenten las capacidades en tiempo real, avance en la IA y aprendizaje automático, proliferación de los servicios de movilidad emergentes y nuevas prioridades en torno a la equidad y el cambio climático. Se crearán gemelos digitales, capacidades de simulación mejoradas y herramientas analíticas cada vez más sofisticadas que permitirán una planificación y gestión más efectivas del transporte.

Las agencias de transporte y las regiones que aprovechen con éxito la recopilación y el análisis de datos estarán mejor posicionadas para crear sistemas de transporte que sean eficientes, sostenibles, equitativos y sensibles a las necesidades cambiantes. A medida que la tecnología siga evolucionando y los datos se vuelvan aún más abundantes, la importancia de contar con una sólida capacidad analítica y de adoptar decisiones basadas en datos sólo aumentará.

Para los profesionales del transporte, los encargados de la formulación de políticas y los miembros de la comunidad interesados en aprender más sobre la planificación del transporte basada en datos, existen recursos valiosos disponibles de organizaciones como la Bureau of Transportation Statistics, la ]La base de datos de tránsito nacional de la Administración Federal de Tránsito y revistas académicas como [FLT:[

La transformación de la planificación del transporte mediante la recopilación y el análisis de datos representa uno de los avances más importantes en la historia del campo. Al adoptar enfoques basados en datos al mismo tiempo que se abordan retos de manera pensada y ética, la comunidad del transporte puede crear sistemas que mejor sirvan a las necesidades actuales y que permanezcan adaptables a los cambios y desafíos futuros.