El nivel de accesibilidad al transporte público (PTAL) es un método que se utiliza a veces en la planificación del transporte del Reino Unido para evaluar el nivel de acceso de áreas geográficas al transporte público.
PTAL es un enfoque simple 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 del 1 al 6 (incluidas las subdivisiones 1a, 1b, 6a y 6b), donde un PTAL de 1a indica un acceso extremadamente deficiente al lugar en transporte público y un PTAL de 6b indica un acceso excelente en transporte público. .
El cálculo PTAL fue desarrollado originalmente por el municipio de Hammersmith y Fulham en 1992, y posteriormente fue adoptado por Transport for London en 2004 [1] como método estándar para calcular el acceso al transporte público en Londres. No se utiliza habitualmente fuera del Gran Londres o el sureste de Inglaterra.
La primera etapa en el cálculo de PTAL [2] es calcular la distancia a pie desde el sitio (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 , DLR y 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 PDI (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 supuesta de 80 m/min).
La siguiente etapa es determinar el nivel de servicio durante el pico de la mañana (definido como 0815-0915) 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 generalmente se define 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.
Luego se calcula el tiempo total de acceso para cada ruta sumando el tiempo de caminata desde el PDI hasta el SAP y el tiempo promedio de espera para los servicios en la ruta (es decir, la mitad del recorrido ). Esto se convierte a una frecuencia equivalente a domicilio (EDF) dividiendo 30 (minutos) por el tiempo total de acceso, con lo que se pretende convertir el tiempo total de acceso en un "tiempo de espera promedio teórico, como si la ruta estuviera disponible en la puerta de la PDI".
Se aplica una ponderación a cada ruta para simular la mayor confiabilidad y atractivo de una ruta con una mayor frecuencia sobre otras rutas. Para cada modo (por ejemplo, autobús, metro, DLR , tranvía, ferrocarril), la ruta con mayor frecuencia recibe una ponderación de 1,0, y todas las demás rutas en ese modo ponderan 0,5.
Finalmente, el EDF y la ponderación se multiplican para producir un índice de accesibilidad para cada ruta, y los índices de accesibilidad para todas las rutas se suman para producir un índice de accesibilidad general para el PDI.
Este índice de accesibilidad (AI) luego se puede convertir a una calificación PTAL (1 a 6) mediante un sistema de bandas (donde los AI de 0,00 a 5,00 son PTAL 1, 5,01 a 10,00 son PTAL 2, etc. hasta PTAL 6 para puntuaciones de 25). y por encima).
TfL presentó 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 permitidos como las densidades del desarrollo. Los grandes desarrollos de sitios (aquellos que los distritos de Londres se refieren 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 de desarrollo con el PTAL. (es decir, las áreas con mejor transporte público pueden tener mayor densidad de viviendas u oficinas).
TfL también tiene software para calcular PTAL en áreas amplias utilizando SIG y datos de horarios, siendo el resultado típico un mapa con bandas de colores relacionadas con las calificaciones de PTAL.
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El método London PTAL [4] se aplicó por primera vez en el contexto indio de Ahmedabad en 2014 (ver figura Ahmedabad PTAL 2014 ) por Bhargav Adhvaryu y Jay Shah. [5] Mapeo PTAL para otras ciudades de la India, si está en progreso. En el método de Londres, los puntos de interés (POI) se consideraban según el desarrollo real (por ejemplo, edificios). Sin embargo, en Ahmedabad, dada la falta de disponibilidad de datos sobre la huella de los edificios en el momento del estudio, el método se desvió al interpretar los puntos de interés como centroides de una cuadrícula de 1 km 2 . Dado que el propósito del estudio era explorar las implicaciones de PTAL a escala macro (es decir, nivel de desarrollo/plan maestro – el área de estudio es de 465 km 2 ) y las limitaciones de datos, el enfoque de celdas de cuadrícula parecía justificado (comparación para que 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 la revisión de los supuestos de confiabilidad del servicio de transporte público y la velocidad de caminata. La mayoría de las carreteras de Ahmedabad no tienen senderos y, si los hay, suelen estar ocupadas por vendedores ambulantes y estacionamientos. Por lo tanto, las personas se ven obligadas a caminar sobre la carretera (la superficie de asfalto), lo que crea situaciones inseguras y potencialmente peligrosas, de modo que se evita caminar tanto como sea posible, incluso en viajes cortos. Para tener en cuenta esta incomodidad, la velocidad de la caminata se redujo a 60 m/min (según algunas muestras), frente a 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 servicios de autobuses y ferrocarriles, respectivamente. En Ahmedabad, esto se cambió a 2,5 minutos para los autobuses urbanos ( AMTS ) y 1 minuto para los BRTS (según observaciones empíricas), y no se cambió 0,75 minutos para el metrorail propuesto: Metro de Ahmedabad (una sección del cual comenzó a operar 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 umbral a pie hasta los SAP de autobús y ferrocarril, respectivamente; Los SAP más allá de estas distancias se rechazan. Sin embargo, en Ahmedabad no se llevaron a cabo encuestas para determinar la disposición a caminar en transporte público. Por lo tanto, se midió el SAP más alejado de un PDI (no contabilizado en ningún otro PDI), que resultó ser 993 m. A 60 m/min, esto indicaba la voluntad de caminar en aproximadamente 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 solicitaron PTAL para Surat . [6] Esta aplicación va más allá del estudio de Ahmedabad en dos sentidos. En primer lugar, superpone el mapa de densidad de población en los mapas PTAL (consulte la figura Surat PTAL 2016 superpuesta con densidad de población ), lo que demuestra una mejor manera de utilizar mapas PTAL para informar las decisiones de inversión en transporte público. En segundo lugar, demuestra el uso de PTAL para evaluar futuras opciones de inversión en transporte. Los mapas de PTAL para el año 2021 (ver figura Surat PTAL 2016 v. 2021 (futuro) ) se generaron en base a información sobre propuestas futuras (y comprometidas) para demostrar el uso estratégico de PTAL para crear escenarios hipotéticos. El estudio de Surat también justificó explícitamente el uso de una cuadrícula de 1 km 2 para el mapeo PTAL en situaciones de datos y recursos limitados al mostrar cambios en las resoluciones del mapa PTAL para los tamaños de cuadrícula para comparar (consulte la figura Comparación del mapa PTAL para varios tamaños de cuadrícula (Surat) ). Por supuesto, se pueden preparar mapas micro-PTAL de cuadrícula más pequeños para áreas específicas de la ciudad que podrían usarse para afinar 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 ubicación residencial y optimizar la oferta de viviendas asequibles, y [5] comprender las necesidades de movilidad de los pobres de las zonas urbanas, que se basa en otro estudio realizado en Ahmedabad. [7] Sostiene que vivir en áreas con PTAL alto no necesariamente se traduce en una alta accesibilidad al destino en transporte público, especialmente aquellos urbanos pobres con destino laboral variable por mes y temporada (por ejemplo, trabajadores de la construcción, trabajadores ocasionales, vendedores ambulantes, etc. ). La superposición de la ubicación de las viviendas 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 los 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 la línea de base y los escenarios tentativamente comprometidos 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 estatutario. El mapa PTAL se superpuso sobre el plan de desarrollo propuesto para validar la congruencia de las propuestas de uso del suelo y transporte (consulte la figura Lucknow PTAL 2020 (escenario de referencia) superpuesta a la densidad de población ). Se recomendó una nueva red de transporte público para mejorar PTAL en las áreas con mayor probabilidad de desarrollarse en un futuro próximo. 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, estaban en áreas con alto PTAL. Las recomendaciones incluyeron proponer proyectos de viviendas asequibles en áreas con alto PTAL. La cuarta aplicación explorada fue mejorar los planes a nivel micro. Se evaluó un área de 1 km 2 utilizando cuadrículas de 100 m 2 . El análisis de 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 así generado demostró una mejor accesibilidad al PT (ver figura Lucknow PTAL: Macro v. Micro ). Los autores también propusieron combinar esta herramienta para desarrollar un panel 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 (explica 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 previstos que se base en el análisis de la situación actual. El mapeo proporciona una representación visual de los niveles de accesibilidad existentes (consulte la figura Hubli-Dharwad PTAL 2020 (año base) superpuesta a la densidad de población del censo de 2011 ) que puede usarse aún más para facilitar el proceso de toma de decisiones en la preparación del plan maestro y guiar al público futuro. inversiones en transporte, racionalizar la distribución del uso de la tierra, ayudar a decidir sitios para ubicaciones de viviendas asequibles y apoyar la demarcación de zonas 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 suelo existente, densidad de empleo, desarrollo y potencial de demanda, la mejora del PT condujo a un sólido plan de desarrollo centrado en el transporte público para 2031 (ver figura Metodología para llegar a un plan futuro sólido centrado en el PT (2031) ). Teniendo en cuenta estas mejoras futuras del PT (2031), se preparó el PTAL (consulte la figura Hubli-Dharwad PTAL 2031 (año futuro) con sistemas de alimentación de autobuses de tránsito rápido y minibuses ). Como se puede observar 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 para garantizar la sincronización con los centros de trabajo 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 a estas zonas. La demarcación de la zona TOD propuesta a lo largo del corredor BRT también se superpuso en el 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 PTAL es un cálculo simple (fácilmente realizado mediante una hoja de cálculo) que ofrece una indicación obvia de la densidad de la oferta de transporte público en un área, sufre dos problemas clave:
El modelado de accesibilidad se ha propuesto como solución a estos problemas. Utiliza SIG para calcular los tiempos de viaje 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 (curvas de tiempo de viaje) dentro de los cuales se puede determinar el número de lugares de trabajo, hogares o residentes. calculado utilizando datos del censo. Este método tiene en cuenta muchos más factores que PTAL, pero requiere mucho más tiempo y un nivel de experiencia con software y metodologías SIG.
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