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Un estudio de la Universidad de Burgos analiza los patrones de movilidad urbana en Venecia

La comparación entre trayectos de turistas y residente puede facilitar una mejor planificación del transporte urbano

Sala de control para analizar los patrones de movilidad urbana en Venecia. Foto: Universidad de Burgos

Sala de control para analizar los patrones de movilidad urbana en Venecia. Foto: Universidad de Burgos

Sala de control para analizar los patrones de movilidad urbana en Venecia. Foto: Universidad de Burgos

Investigadores de la Universidad de Burgos han participado en un estudio científico de alto impacto internacional que ofrece nuevas claves para comprender y gestionar la movilidad urbana en ciudades con una elevada presión turística, como Venecia. El trabajo ha sido desarrollado por Héctor Cogollos Adrián, Bruno Baruque Zanón y Santiago Porras Alfonso, investigadores de los Departamentos de Ingeniería Informática, de Digitalización y de Economía Aplicada, en colaboración con Alessandra Raffaetà, de la Università Ca’ Foscari de Venecia.

El artículo, titulado Understanding Resident and Tourist Mobility in Venice Through Complex Networks, ha sido publicado en la revista IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, una de las publicaciones científicas de mayor prestigio internacional en el ámbito del transporte inteligente, que se sitúa en el primer decil (D1) del Journal Citation Reports con un factor de impacto superior a 8 dentro de varias categorías relacionadas con la ingeniería y la ciencia del transporte.

El estudio, realizado en colaboración con la empresa municipal de transportes Veneciana (ACTV), analiza más de 1,7 millones de validaciones reales de billetes de transporte público de la ciudad de Venecia. A partir de estos datos, los investigadores reconstruyen los trayectos reales realizados por residentes y turistas, comparando su comportamiento tanto en días habituales como durante periodos de alta demanda, como el Carnaval de Venecia. Los resultados ponen de manifiesto patrones de movilidad claramente diferenciados. Los residentes presentan trayectos regulares, estables y predecibles, con una red bien distribuida y múltiples alternativas, lo que aporta robustez al sistema de transporte. Por el contrario, los turistas concentran sus desplazamientos en los principales puntos de interés, generando redes más densas, pero también más frágiles y susceptibles a la saturación.

Durante grandes eventos estas diferencias se acentúan. Mientras que la movilidad de los turistas se ve notablemente alterada, con nuevas concentraciones de tráfico en zonas clave de la ciudad, los residentes apenas modifican sus rutinas diarias. Este comportamiento confirma la coexistencia de dos lógicas de uso muy distintas dentro de una misma red de transporte público.

Más allá de la descripción de estos patrones, la investigación permite identificar qué paradas y conexiones resultan estratégicas para el funcionamiento del sistema, cuáles actúan como nodos clave entre distintas áreas urbanas y qué puntos son especialmente vulnerables ante posibles interrupciones del servicio. Esta información resulta de gran utilidad para la gestión y planificación del transporte urbano.

La metodología desarrollada en este estudio presenta un alto potencial de aplicación en el ámbito empresarial, especialmente para compañías de logística, transporte y movilidad. El análisis detallado de flujos reales de pasajeros permite optimizar rutas, planificar refuerzos de servicio, anticipar picos de demanda y mejorar la asignación de recursos en entornos urbanos complejos.

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Estas herramientas resultan de especial interés para operadores de transporte público y privado, empresas de logística urbana, consultoras de movilidad y proveedores de soluciones tecnológicas, ya que facilitan la toma de decisiones basada en datos reales y ayudan a reducir costes operativos, minimizar riesgos de saturación y mejorar la experiencia del usuario. Asimismo, el enfoque encaja en el desarrollo de gemelos digitales urbanos, plataformas de movilidad como servicio (MaaS) y sistemas avanzados de planificación y predicción.

Se trata de un ejemplo más de transferencia de conocimiento desarrollado desde la UBU y que muestra cómo la ciencia de datos y el análisis de redes complejas pueden convertirse en una herramienta estratégica para empresas y administraciones que afrontan los retos actuales de la movilidad, el turismo y la logística urbana.

 

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