El nivel de accesibilidad del transporte público (PTAL) es un método que a veces se utiliza en la planificación del transporte del Reino Unido para evaluar el nivel de acceso de las áreas geográficas al transporte público.
El PTAL es un método sencillo y fácil de calcular que depende de la distancia desde cualquier punto hasta la parada de transporte público más cercana y de la frecuencia del servicio en esas paradas. El resultado es una calificación de 1 a 6 (incluidas las subdivisiones 1a, 1b, 6a y 6b), donde un PTAL de 1a indica un acceso extremadamente deficiente al lugar mediante transporte público, y un PTAL de 6b indica un acceso excelente mediante transporte público.
El cálculo PTAL fue desarrollado originalmente por el distrito de Hammersmith y Fulham en 1992 y luego fue adoptado por Transport for London en 2004 [1] como el método estándar para el cálculo del acceso al transporte público en Londres. No se utiliza comúnmente fuera del Gran Londres o el sureste de Inglaterra.
La primera etapa del cálculo del PTAL [2] consiste en calcular la distancia a pie desde el lugar (conocido como punto de interés (POI)) hasta las paradas de autobús y estaciones de tren más cercanas (donde se puede tomar el tren para incluir también el metro de Londres , el DLR y los tranvías). Estas paradas y estaciones se conocen como puntos de acceso al servicio (SAP). Solo se incluyen los SAP dentro de una cierta distancia del POI (640 m para paradas de autobús y 960 m para estaciones de tren, que corresponden a un tiempo de caminata de 8 minutos y 12 minutos respectivamente a la velocidad de caminata estándar asumida de 80 m/min).
La siguiente etapa consiste en determinar el nivel de servicio durante la hora punta de la mañana (definida como 08.15–09.15) para cada ruta que presta servicio a un SAP. Cuando los niveles de servicio difieren en cada dirección de una ruta, se toma la frecuencia más alta. En los ferrocarriles, una ruta se define generalmente como un servicio con un patrón de llamadas particular; por ejemplo, los servicios en la línea Piccadilly desde Hammersmith podrían dividirse en dos "rutas": Cockfosters a Heathrow y Cockfosters a Uxbridge.
A continuación, se calcula el tiempo total de acceso para cada ruta sumando el tiempo de caminata desde el punto de interés hasta el SAP y el tiempo de espera promedio para los servicios en la ruta (es decir, la mitad del intervalo ). Esto se convierte en una frecuencia equivalente de paso por puerta (EDF) dividiendo 30 (minutos) por el tiempo total de acceso, lo que tiene como objetivo convertir el tiempo total de acceso en un "tiempo de espera promedio teórico, como si la ruta estuviera disponible en la puerta del punto de interés".
Se aplica una ponderación a cada ruta para simular la mayor fiabilidad y atractivo de una ruta con una frecuencia más alta que otras rutas. Para cada modo (por ejemplo, autobús, metro, DLR , tranvía, tren), la ruta con la frecuencia más alta recibe una ponderación de 1,0 y todas las demás rutas de ese modo reciben una ponderación de 0,5.
Finalmente, el EDF y la ponderación se multiplican para producir un índice de accesibilidad para cada ruta, y los índices de accesibilidad de todas las rutas se suman para producir un índice de accesibilidad general para el POI.
Este índice de accesibilidad (IA) puede luego convertirse en una calificación PTAL (1–6) a través de un sistema de bandas (donde los IA 0,00–5,00 son PTAL 1, 5,01–10,00 son PTAL 2, etc. hasta PTAL 6 para puntajes de 25 y más).
TfL introdujo la calculadora automática WebCAT en 2015. [3]
El PTAL se utiliza como herramienta de planificación del desarrollo en Londres para determinar tanto los estándares de estacionamiento permitido como las densidades de desarrollo. Los desarrollos de gran tamaño (aquellos que los distritos de Londres remiten a la Autoridad del Gran Londres ) deben seguir pautas de planificación que permitan más estacionamiento en áreas con PTAL bajos (es decir, transporte público deficiente) y viceversa, y que también relacionen la densidad permitida del desarrollo con el PTAL (es decir, las áreas con mejor transporte público pueden tener mayor densidad de viviendas u oficinas).
TfL también tiene un software para calcular los PTAL en áreas amplias utilizando datos SIG y de horarios; el resultado típico es un mapa con bandas de colores relacionadas con los grados PTAL.
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El método PTAL de Londres [4] se aplicó por primera vez en el contexto indio en Ahmedabad en 2014 (véase la figura PTAL de Ahmedabad 2014 ) por Bhargav Adhvaryu y Jay Shah. [5] El mapeo PTAL para otras ciudades indias está en progreso. En el método de Londres, los puntos de interés (POI) se consideraron por el desarrollo real (por ejemplo, edificios). Sin embargo, en Ahmedabad, dada la falta de disponibilidad de datos de la huella de los edificios en el momento del estudio, el método se desvió al interpretar los POI como centroides de una cuadrícula de 1 km2 . Dado que el propósito del estudio era explorar las implicaciones del PTAL a escala macro (es decir, nivel de desarrollo/plan maestro, siendo el área de estudio de 465 km2 ) y las limitaciones de los datos, el enfoque de celdas de cuadrícula parecía justificado (la comparación se analiza en la sección sobre la aplicación de Surat). Además, hizo que los cálculos fueran mucho más rápidos.
La otra adaptación del método de Londres a Ahmedabad incluyó revisar los supuestos de velocidad de caminata y confiabilidad del servicio de transporte público. La mayoría de las calles en Ahmedabad no tienen aceras y, si las hay, suelen estar ocupadas por vendedores ambulantes y estacionamiento. Por lo tanto, las personas se ven obligadas a caminar sobre la calle (la superficie asfaltada), lo que crea situaciones inseguras y potencialmente peligrosas, de modo que se evita caminar tanto como sea posible, incluso para viajes cortos. Para tener en cuenta esta incomodidad, la velocidad de caminata se redujo a 60 m/min (según algunas muestras) en comparación con los 80 m/min utilizados en Londres. El factor de confiabilidad agregado en el caso de Londres (para permitir tiempos de espera adicionales) fue de 2 minutos y 0,75 minutos para los autobuses y los servicios ferroviarios, respectivamente. En Ahmedabad, esto se cambió a 2,5 minutos para los autobuses urbanos ( AMTS ) y 1 minuto para BRTS (según observaciones empíricas), y 0,75 minutos no se cambiaron para el metrorail propuesto: el metro de Ahmedabad (una sección del cual comenzó a funcionar en marzo de 2019). Por último, en Londres se utilizaron 8 minutos (es decir, 640 m) y 12 minutos (es decir, 960 m) como distancias límite de caminata hasta los SAP de autobús y tren, respectivamente; los SAP más allá de estas distancias se rechazan. Sin embargo, en Ahmedabad, no se realizaron encuestas para determinar la disposición a caminar para el transporte público. Por lo tanto, se midió el SAP más alejado de un POI (no contabilizado en ningún otro POI), que resultó ser 993 m. A 60 m/min, esto da como disposición a caminar unos 16 minutos, lo que parecía razonable.
El estudio de Ahmedabad [5] analizó varios usos del mapeo PTAL:
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A partir del estudio de caso de Ahmedabad, [5] Bhargav Adhvaryu, Abhay Chopde y Lalit Dashora aplicaron el PTAL en Surat . [6] Esta aplicación va más allá del estudio de Ahmedabad de dos maneras. En primer lugar, superpone el mapa de densidad de población sobre los mapas del PTAL (véase la figura PTAL 2016 de Surat superpuesto con la densidad de población ), lo que demuestra una mejor manera de utilizar los mapas del PTAL para fundamentar las decisiones de inversión en transporte público. En segundo lugar, demuestra el uso del PTAL para evaluar las futuras opciones de inversión en transporte. Los mapas del PTAL para el año 2021 (véase la figura PTAL 2016 de Surat v. 2021 (futuro) ) se generaron con base en información sobre propuestas futuras (y comprometidas) para demostrar el uso estratégico del PTAL para crear escenarios hipotéticos. El estudio de Surat también justificó explícitamente el uso de una cuadrícula de 1 km2 para el mapeo de PTAL en situaciones con limitaciones de datos y recursos, mostrando cambios en las resoluciones de los mapas PTAL para tamaños de cuadrícula a modo de comparación (véase la figura Comparación de mapas PTAL para varios tamaños de cuadrícula (Surat) ). Por supuesto, se pueden preparar micro mapas PTAL con cuadrículas más pequeñas para áreas específicas de la ciudad, que podrían usarse para ajustar la provisión de infraestructura de transporte público a nivel de área local.
El estudio de Surat analizó varios usos del mapeo PTAL tales como: [1] priorizar las inversiones en transporte público [2] integrar el transporte en el desarrollo/plan maestro [3] informar la política de estacionamiento [4] mejorar la elección de la ubicación residencial y optimizar la oferta de viviendas asequibles, y [5] comprender las necesidades de movilidad de los pobres urbanos, que se basa en otro estudio en Ahmedabad. [7] Sostiene que vivir en áreas de alto PTAL puede no traducirse necesariamente en una alta accesibilidad al destino por transporte público, especialmente aquellos pobres urbanos con destino laboral variable por mes y temporada (por ejemplo, trabajadores de la construcción, trabajadores ocasionales, vendedores ambulantes, etc.). Superponer la ubicación de la vivienda de los pobres urbanos en el mapa PTAL permite identificar áreas específicas para mejorar la movilidad (ver figura Ahmedabad PTAL 2017 superpuesta con la ubicación de barrios marginales y chawl ).
El análisis PTAL de las ciudades indias continuó con la aplicación de PTAL a Lucknow . [8] La metodología adoptada para el análisis PTAL de Ahmedabad y Surat se utilizó para preparar el mapa PTAL de Lucknow. Los mapas de los escenarios de referencia y los escenarios comprometidos tentativamente formaron la base para futuras investigaciones sobre sus aplicaciones para mejorar el proceso de elaboración de planes urbanos. La primera aplicación de PTAL fue mejorar el plan de desarrollo reglamentario. El mapa PTAL se superpuso sobre el plan de desarrollo propuesto para validar la congruencia de las propuestas de uso del suelo y transporte (véase la figura Lucknow PTAL 2020 (escenario de referencia) superpuesta sobre la densidad de población ). Se recomendó una nueva red de transporte público para mejorar PTAL en áreas con mayor probabilidad de desarrollo en el futuro cercano. La segunda aplicación fue mejorar la zonificación para el desarrollo orientado al tránsito. La tercera aplicación tiene como objetivo hacer que el transporte público sea más inclusivo. El estudio encontró que los proyectos de vivienda pública asequible propuestos se encuentran en áreas con PTAL deficiente, lo que podría obstaculizar la ocupación en estos proyectos; Los barrios marginales, por el contrario, se encontraban en zonas con un PTAL alto. Las recomendaciones incluyeron la propuesta de proyectos de vivienda asequible en zonas con un PTAL alto. La cuarta aplicación explorada fue mejorar los planes de nivel micro. Se evaluó un área de 1 km2 utilizando cuadrículas de 100 m2 . El análisis del PTAL reveló qué áreas tienen un PTAL deficiente. Se recomendó mejorar la calidad de la infraestructura peatonal y la conectividad de las calles; el nuevo mapa PTAL, por lo tanto, generado demostró una accesibilidad mejorada del TP (véase la figura Lucknow PTAL: Macro v. Micro ). Los autores también propusieron combinar esta herramienta para desarrollar un tablero holístico; esto podría ser utilizado por las partes interesadas para tomar decisiones más informadas centradas en la integración del transporte del uso del suelo.
El análisis PTAL de las ciudades indias continuó con la aplicación de PTAL a Hubli-Dharwad [9] , una región de ciudades gemelas que es una de las ciudades de más rápido crecimiento en el estado de Karnataka. El análisis se basó en la metodología adoptada para Ahmedabad [5] y Surat [6] , con nuevas innovaciones metodológicas (explique a continuación). La ciudad sigue un Plan Maestro 2031 Revisión-II (realizado en 2017 y aprobado en 2019), que ha abierto nuevas áreas para el desarrollo. Esto estableció la necesidad de analizar la accesibilidad de la red de transporte público en relación con los desarrollos futuros planificados que se basan en el análisis de la situación actual. El mapeo proporciona una representación visual de los niveles de accesibilidad existentes (ver figura Hubli-Dharwad PTAL 2020 (año base) superpuesto a la densidad de población del Censo de 2011 ) que puede usarse para facilitar el proceso de toma de decisiones en la preparación del plan maestro y guiar futuras inversiones en transporte público, racionalizar la distribución del uso del suelo, ayudar a decidir sitios para ubicaciones de viviendas asequibles y apoyar la demarcación de la zona de desarrollo orientado al tránsito ( TOD ). El PTAL del año base también es importante para comparar los PTAL con el año futuro.
En el estudio, el mapa PTAL se superpuso con el Plan Maestro propuesto para 2031, que prevé que Hubli-Dharwad crezca como una ciudad compacta y equitativa. Un paso metodológico clave fue comenzar con el mapa PTAL del año base y superponer capas de uso de la tierra existente, densidad de empleo, desarrollo y potencial de demanda, mejora del TP que conduce a un plan de desarrollo centrado en el transporte público sólido para 2031 (ver figura Metodología para llegar a un plan futuro sólido centrado en el TP (2031) ). Considerando estas futuras (2031) mejoras del TP, se preparó el PTAL (ver figura Hubli-Dharwad PTAL 2031 (año futuro) con sistemas de tránsito rápido de autobuses y minibuses alimentadores ). Como se puede ver, el índice de accesibilidad promedio en el año base (2020) es de 3,6 (autobuses/hora), que mejora a 5,5 autobuses/hora para 2031.
Se hicieron recomendaciones para mejorar la infraestructura de transporte público a fin de garantizar la sincronización con los centros de empleo existentes y el desarrollo propuesto. El mapa PTAL también se superpuso a las ubicaciones de viviendas asequibles propuestas en el Plan Maestro para evaluar la accesibilidad al transporte público y, por lo tanto, se hicieron recomendaciones para mejorar la conectividad con estas zonas. La demarcación de la zona TOD propuesta a lo largo del corredor BRT también se superpuso al mapa PTAL para validar los niveles de accesibilidad en la zona.
Transport for New South Wales también utiliza una versión adaptada del método PTAL. [11]
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Si bien el PTAL es un cálculo simple (que se realiza fácilmente con una hoja de cálculo) que ofrece una indicación obvia de la densidad de la oferta de transporte público en un área, presenta dos problemas clave:
Como solución a estos problemas se ha propuesto la modelización de la accesibilidad. Esta utiliza SIG para calcular los tiempos de viaje de puerta a puerta en transporte público hasta una cuadrícula de puntos alrededor del punto de interés, lo que da como resultado un conjunto de mapas isócronos (contornos de tiempo de viaje) dentro de los cuales se puede calcular el número de lugares de trabajo, hogares o residentes utilizando datos del censo. Este método tiene en cuenta muchos más factores que el PTAL, pero requiere mucho más tiempo y un nivel de experiencia con el software y las metodologías de SIG.
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