Observatorio Inmobiliario: Paraderos habilitados para transporte urbano en Armenia cubre al 41% de la población

I. Contexto

El transporte y la cobertura de zonas designadas como terminales urbanos de las ciudades con proyecciones organizadas deben contar con los parámetros mínimos para la accesibilidad a estas rutas de transporte, esto es fundamental para el correcto uso en dirección de eludir la probabilidad de siniestros viales que resulta extremadamente costoso para las administraciones, estudios recientes exponen que en Colombia los costos están entre el 4% y 21% en representación del PIB de la ciudades (Galvis & Victoria, 2014). Estas rutas no solo facilitan la movilidad dentro de la zonas, sino que, esencialmente, acercan a los ciudadanos a las oportunidades que esta ofrece (salud, educación y trabajo), respondiendo así a sus necesidades.

La ausencia de zonas específicas para el abordaje de pasajeros aumenta la posibilidad de recurrir a transporte informal, cuyo riesgos son latentes debido a los modos de conducción, sanidad y comodidad del servició (Romero, García & Gutiérrez, 2023).

Finalmente, el acceso a paraderos definirá en gran modo la valoración de los diferentes predios tanto habitacionales como comerciales en la ciudad.

II. Metodología

Con los datos de ubicación de los paraderos de buses en la ciudad de Armenia, se procedió a conformar un radio de distancia de 300 metros (denominado buffer). Para cada buffer se tomó un conjunto de métricas que definen el número de personas que tienen acceso a estos paraderos.

III. Resultados

La capital del departamento del Quindío cuenta con 1,260 paraderos habilitados para la demanda de transporte urbano, distribuidos a lo largo y ancho de la ciudad y sus zonas vecinas. La comuna 10 concentra el 28% de estas terminales urbanas, seguida por la comuna 7 con el 18%, la comuna 4 con el 13.5%, la comuna 1 con el 8%, las comunas 2 y 3 con el 7% cada una, la comuna 6 con el 5.6%, la comuna 9 con el 4%, y finalmente las comunas 5 y 8 con el 2.3% y 3.4%, respectivamente.

La distancia óptima para tener cobertura sobre estas zonas es de alrededor de 300 metros, los estándares oscilan entre los 280 metros a 400 metros. Al estimar un buffer de estos puntos se obtiene una cobertura cercana al noventa por ciento (87.3%) de la población, lo cual indica que por cada 10 habitantes en Armenia cerca de 9 cuentan con una distancia optima hacia un paradero. Sin embargo, la cobertura efectiva radica en quienes hacen uso del transporte urbano, considerando datos de la Gran Encuesta Integrada de Hogares (GEIH) para el año 2022 la cobertura total mínima es del 41.9% de la población, esto tomando de manifiesto la clasificación de hogares que no cuenta con un medio de transporte por parte de sus personas inmersas en el mercado de trabajo. Quienes cuentan con un vehículo particular o su medio habitual sea el taxi se espera que su demanda sea inferior en contraste con los hogares mencionados, al ser una cobertura cercana al total de la población la demanda efectiva se deriva de quienes hacen uso real de este medio de movilización.

La población demanda servicios como la salud, según el último censo para el total de personas que presentaron algún problema recurrente y personal ocupado esta cobertura estuvo alrededor del 93% de la población.

IV. Análisis

La distancia estándar para asegurar una adecuada cercanía al servicio público si bien logra cubrir a cerca del total de la población su cobertura efectiva se sitúa sobre el 41%. Esto indica que poco menos de la mitad de los residentes de la ciudad utilizan el acceso de un paradero para el uso del transporte urbano.

La demanda de servicios de transporte urbano está estrechamente relacionada con el acceso a otros servicios esenciales, como la salud. Según el último censo, del total de personas con problemas de salud recurrentes; el 93% de estas se benefician de esta cobertura de transporte, lo que subraya la importancia de una red de transporte accesible y eficiente para atender a las necesidades de la población más vulnerable.

Además, el uso del transporte urbano es crucial para la población ocupada, esta cuenta una cobertura que alcanza el 93.8%. Este dato refleja la dependencia significativa de los trabajadores en el sistema de transporte público para sus desplazamientos diarios, lo que a su vez resalta la necesidad de mantener y mejorar la infraestructura de transporte para asegurar la movilidad y productividad de la fuerza laboral.

Para mejorar la accesibilidad y eficiencia del sistema de transporte urbano en Armenia, se podrían considerar varias estrategias. Entre ellas, la ampliación de la red de paraderos para cubrir áreas actualmente desatendidas, esto solo se logra si articulan estrategias equivalente al uso del transporte, la implementación de tecnologías de información para optimizar rutas y horarios, y la mejora de la calidad del servicio para atraer a más usuarios. Estas acciones no solo beneficiarían a los usuarios actuales, sino que también podrían fomentar un mayor uso del transporte público, reduciendo así el tráfico vehicular y la contaminación ambiental.

V. Datos, Inteligencia artificial IA y red de calles en Armenia

Las dinámicas urbanas son un excelente instrumento para reducir los niveles de concentración o segmentación entre los ciudadanos. En este contexto, es crucial que ciudades como Armenia dinamicen sus redes de calles, facilitando nuevos contactos y abriendo puertas a formas innovadoras de comunicación y accesibilidad. Esto no solo impulsaría las economías locales, sino que también fortalecería la cultura, la educación y reduciría la centralización que actualmente genera desigualdades. En el estudio de los fenómenos regionales, las dinámicas urbanas son una herramienta clave para medir la transversalidad de las políticas de desarrollo. Según Duque et al. (2019), la organización urbana puede ser un importante impulsor o una barrera para las economías de aglomeración, especialmente en ciudades principales con un notable grado de desarrollo, donde las políticas urbanas influyen significativamente en las dinámicas económicas. Sin embargo, la urbanización también depende de otros factores, como la topología de la ciudad, su herencia histórica y cultural, el tamaño de la población y el ritmo de crecimiento.

Para abordar este aspecto, es esencial analizar algunas estadísticas que revelen el nivel de conectividad de las ciudades en términos de nodos, aristas y sus interconexiones. En este caso, se exploró la librería Osmnx la cual permite calcular estadísticas básicas que destacan, entre otros aspectos, la conectividad de la red urbana de calles. No obstante, la información disponible desde el Marco Geoestadístico Nacional (MGN) del Departamento Administrativo Nacional de Estadística (DANE) no permite la identificación del total de nodos que forman las aristas viales en el área urbana de la ciudad de Armenia.

Por otro lado, el análisis de datos en el sector público está impulsado por varios mecanismos. Por un lado, los desarrollos tecnológicos, como la mayor disponibilidad de datos para su reutilización y por otro, debido al avance de las tecnologías de procesamiento de información. Entre tanto, la disponibilidad de datos ha aumentado con la publicación de datos gubernamentales como información abierta y a su vez, por la combinación de múltiples de fuentes de diferentes organizaciones, incluido el sector privado. Entre tanto, para el caso de las organizaciones públicas, la implementación de analítica de datos y técnicas de medición tiene por objeto abordar cuestiones tributarias, sociales, económicas y de gestión con una base empírica sólida y robusta.

En particular, se identificó la necesidad de implementar infraestructura de datos espaciales en la gestión y análisis de información vial para superar la capacidad tradicional y así, operar sobre modelos del mundo real orientados a identificar y trazar soluciones con enfoque espacial. En continuidad, la información geográfica que se elabore deberá ser integrada directamente al comportamiento de los demás indicadores económicos, sociales y ambientales, dando mayor fuerza a la posibilidad de encadenar servicios de información geográfica para ejecutar procesos propios de la gestión de la administración.  En este caso, el análisis de la información se ha efectuado implementando técnicas de estadística espacial y algoritmos de Machine Learning con el fin de lograr volumen y velocidad de información asociada a la distribución espacial de las vías en la ciudad de Armenia. Al respecto, la implementación de técnicas de Machine Learning con enfoque espacial en el quehacer del sector público ha permitido la identificación de riesgos asociados a la accesibilidad. A su vez, la información de línea base referente a la accesibilidad espacial suministrará insumos para la comprensión de las dinámicas territoriales asociadas a la pobreza monetaria y multidimensional, las características del mercado laboral, la identificación de amenidades urbanas, densidades poblacionales y zonas de concentración del recaudo tributario en términos de predial e ICA.

Referencias.

– Victoria, I. C., & Galvis, O. (2014). Road Safety Conditions and Estimated Economic Cost of Traffic Fatalities in Medium-Size Colombian Cities. Transportation Research Record, 2465(1), 40-47. [Online]. Available: https://doi.org/10.3141/2465-06

– Javier Romero-Torres, Javier García Gutiérrez, and Doricela Gutiérrez Cruz (2023). Measurement of the quality of service of the informal transportation mode mototaxi in mexico. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives.

Human Transit. (2010). Basics: The Spacing of Stops and Stations. 5 de noviembre de 2010. Basics: The Spacing of Stops and Stations — Human Transit