Revista: Caribeña de Ciencias Sociales
ISSN: 2254-7630

LA DENSIDAD URBANA Y SU INFLUENCIA EN LOS VIAJES A PIE

Las últimas décadas han generado una serie de acciones a favor del medio ambiente. Los llamados países mas desarrollados han intensificado medidas para promover el uso de medios de transporte más sustentables. Esos medios son denominados como activos (caminar, bicicleta) y han requerido de la formulación de una gama amplia y diversa de políticas que trabajan de forma rápida y organizada en favor de las constantes necesidades de dislocamiento de la población. Estas necesidades han expuesto una diversidad de problemas relacionados con la falta de planificación y regulación de los asentamientos humanos para el desarrollo de diversas infraestructuras que pueden ayudar a la promoción de estos medios activos.
Recientemente investigadores de varios países han visto necesario el entendimiento de ciertos fenómenos relacionados con la estructura urbana y el ambiente construido, que pueden generar un tipo de influencia positiva para la elección de cualquier medio de transporte. Estos estudios en su gran mayoría se han concebido en los llamados países más desarrollados. Así por ejemplo se pueden citar estudios como los realizados por Cervero y Duncan (2003) en los Estados Unidos; Ewing y Cervero (2010) en los Estados Unidos, entre los principales.  Entre los principales resultados que estos estudios han arrojado, se puede observar que existe un tipo de relación o influencia entre las variables de densidad urbana, diversidad de uso del suelo, disponibilidad de transporte público, diseño urbano y los medios de transporte.

En América Latina también se han desarrollado estudios en esta misma línea de investigación como los que realizados por Cervero et al.,(2009) en Bogotá-Colombia , Zegras (2004;2010) en la ciudad de Santiago-Chile , quienes demostraron la alta influencia entre los viajes a pie y las variables como densidad, diversidad y diseño . Brasil también realizó una serie de estudios entre los que podemos destacar los conducidos por Amâncio (2005), quien investigo la relación entre la forma urbana de la ciudad de São Carlos-São Paulo y la elección del modo a pie, sus resultados verificaron la influencia de las variables diversidad, densidad, disponibilidad de transporte público, diseño y accesibilidad sobre los viajes a pie. Posteriormente Deus (2008) evaluó la relación existente entre las variables de densidad, diversidad, diseño urbano y la elección modal en la ciudad de Uberlândia-Minas Gerais. El autor concluyo la existencia de algún tipo de relación que acaba influenciando la elección de los individuos por un medio de transporte. Finalmente Larrañaga (2008; 2012), realizo varios estudios en la ciudad de Porto Alegre-Rio Grande do Sul, con la finalidad de evaluar el impacto de las característica del uso del suelo sobre la preferencia de las personas por caminar. Sus conclusiones apoyan lo descrito por los autores ya mencionados.

En este contexto, el presente trabajo pretende demostrar la relación existente entre la densidad urbana y la elección por viajar a pie, considerando como objeto de estudio una de la pocas ciudades que nacieron planificadas en América Latina como lo es la ciudad de Brasilia.

Esta sección tiene por objeto, la descripción de las variables y la técnica utilizada para la que caracterización del presente estudio.
La densidad urbana, ha sido estudiada y tratada de distinta manera por los investigadores ya citados anteriormente. Una variedad de técnicas y modelos han sido creados y adoptados de otras áreas como la microeconomía y la geografía con el objetivo de comprobar la existencia de algún tipo de relación causal o de influencia de determinadas variables presentes en la estructura urbana y los individuos. La literatura reporta modelos clásicos como los que fueron desarrollados por Cervero y Kockelman (1997), que hoy en día es conocido como el modelo de las “3Ds (densidad, diversidad y diseño). Con este modelo los autores demostraron la existencia de una relación intrínseca entre estas variables y su influencia sobre el individuo. También se demostró que dependiendo de la zona analizada la densidad urbana puede tener un el efecto marginal sobre la probabilidad de viajar, en este caso el andar a pie o utilizar el transporte público. Con el pasar de los años este modelo fue repensado y repotenciado agregándosele dos nuevas dimensiones formando lo que hoy es tradicionalmente conocido como el modelo de las “5Ds” (densidad, diversidad, diseño, distancia al medio de transporte y accesibilidad al punto de destino).

Como fue mencionado, este estudio se limita únicamente a analizar la variable densidad urbana y su relación o influencia sobre los viajes a pie de los individuos. Para ellos se recurrió a diversas fuentes de información que fueron seleccionadas en función de la accesibilidad. La literatura reporto dos fuentes de información secundarias. La primera de ellas es el estudio realizado por  Takano (2010) , en donde la autora analizo los encadenamientos de los viajes y su relación con la forma urbana .La segunda corresponde al Instituto de Geografía y Estadística-IBGE(2010) y a su información disponible del último censo .Además se complementó la información con los Planes de Desarrollo Territorial y Plan de Transporte Urbano,   disponibles en la página web de la Secretaria de Estado de Gestión del Territorio y Habitación (SEGETH) del Distrito Federal de la ciudad de Brasilia y en el Geoportal de Infraestructura de Datos Espaciales del Distrito Federal.

Bajo esta consideración Larrañaga et al., (2014) consideran que la densidad urbana puede ser definida como la intensidad producida en el uso del suelo por la presencia de habitación, empleo y comercio presentes en una determinada área (Los tipos de densidad más analizados en este estudio son: i) la densidad liquida de hogares y ii) la densidad bruta poblacional.

Para la obtención final de estas variables de densidad se utilizaron las herramientas disponibles por el software libre QGis y la metodología expuesta por Larrañaga et al., (2014) y Takano (2010). La tabla 1, muestra las diversas fuentes de información utilizadas en este estudio:
Como el modelo de elección discreta solicita el uso de variables explicativas, se ha incluido en este estudio el uso de variables socioeconómicas que serán obtenidas de la base de estudios censitario del IBGE (2010) y del Plan de Transporte Urbano (2009) para el distrito federal.

El modelo de análisis a utilizar corresponde al modelo de elección discreta, este modelo es utilizado para modelar de la demanda de transportes según la teoría de la utilidad aleatoria de la microeconomía (McFadden, 1974). Este modelo se basa principalmente en la maximización de la utilidad de cada individuo, considerando que este hará su respectiva elección observando la maximización de sus beneficios.

Bajo este contexto existen varios tipos de modelos de elección discreta, entre los cuales se resaltan los modelos Logit (Binomial, Multinomial, Anidado, Mixtos, Híbridos, GEV) (Ortúzar y Willumsen, 2011). Para este estudio se utilizara el Logit del tipo binomial que es un caso particular de Logit multinomial cuando únicamente existen dos alternativas. Este es uno de los más simples y se basa en la hipótesis que el término aleatorio εiq   de la función utilidad es idéntica e independiente, siguiendo una distribución del tipo Gumbel (Larrañaga et al, 2014).  Las estimaciones se las realizo por el software Biogeme (Bierlaire, 2009) que se encuentra disponible de forma gratuita.

Para seleccionar el caso de estudio se tomó en consideración la disponibilidad de datos y aspectos relacionados con la forma urbana y su concentración territorial. Bajo estas premisas se seleccionó a la ciudad de Brasilia capital de Brasil como objeto de nuestro estudio. La ciudad es una de las pocas capitales mundiales que fue concebida de forma atípica a los procesos de planificación tradicionales. Esta ciudad presenta una estructura de planificación poli-nucleada, dividida en varios asentamientos urbanos periféricos, denominadas como ciudades satélites o regiones administrativas.  El crecimiento de estas regiones surgió en torno a la ciudad de forma rápida y significativa, según el último censo de población realizado por el Instituto Brasileiro de Geografía y Estadística-IBGE (2010), la población de la capital brasileña es de aproximadamente 2.570.160 habitantes, divididos en 31 regiones administrativas con una tasa de crecimiento poblacional medio de 2,1% (IBGE, 2010) .Las regiones administrativas son presentadas en la figura 1.
Aunque la ciudad de Brasilia nació como una ciudad planificada en función de las necesidades de los vehículos motorizados, en los últimos años ha existido una preocupación del gobierno local por reorientar esa planificación tradicional orientando sus políticas hacia medios de transporte más sustentables y eficientes. Por esta razón en el año 2012, Brasil promulgo la Ley de Movilidad Urbana, la misma que busca la priorización de estos medios de transporte. Así el mejoramiento de los proyectos enfocados al peatón se hicieron prioritarios para el Gobierno local de la ciudad de Brasilia.

Para el tratamiento estadístico se seleccionó una de las vías principales de la ciudad denominada W3 Sul localizada en la parte sur de la ciudad , esta vía tiene su localización estratégica por la alta concentración de actividades, gran oferta de transporte público masivo, es considerada como una área de revitalización y desarrollo urbano .La muestra total fue obtenida a través de la encuesta origen del Distrito Federal correspondiente al año 2009 y la aplicación conjunta de una encuesta electrónico a 360 individuos, moradores de este sector . La figura 2 muestra la zona de estudio analizada:

La validación y calibración de los resultados del modelo propuesto logit binomial dependerá de que se verifique la elección modal de la población. Si se intenta representar la influencia densidad urbana conjuntamente con las variables socioeconómicas descritas en la tabla anterior. La alternativa de viajar a pie, podrá ser estimada a través de un algoritmo interactivo de máxima verosimilitud, que será realizado mediante la aplicación del software Biogeme (Bierlaire, 2009).
Los resultados obtenidos que fueron mostrados en la tabla anterior denotan una aparente mayor propensión de realizar viajes a pie de los individuos de clase media, los otros niveles no mostraron una significancia estadística considerable, esto puede responder a la realidad socioeconómica de la población analizada o la disponibilidad de vehículo propio en este lugar. La variable edad se muestra consistente de forma estadística respondiendo desde un punto de vista a la premisa que las personas con edades inferiores son más propensas a realizar actividad física por diferentes motivos (salud, estética, etc). A medida que se ve un incremento de edad se ve una disminución notable de los viajes a pie en la zona de estudio, sin embargo los viajes por motivos relacionados a compras por la presencia de diversos centros comerciales aumenta.

El grado de instrucción exhibe valores negativos para la propensión de caminar, esto puede ser explicado porque en la localidad no existen centros de educación superior o del tipo técnico, por lo que los estudiantes se ven obligados al uso de medios motorizados. Es necesario colocar como información para el lector que el centro de Educación público más cercano se encuentra a una distancia considerable que no puede ser realizado a pie normalmente.
 
En relación a la variable densidad se observa un comportamiento algo condicionante para la realización de viajes a pie, tanto la densidad residencial como la poblacional muestran una cierta tendencia a generar caminatas de corta duración o en el barrio. Por la tipología que presenta la ciudad de Brasilia y su configuración de ciudad planificada, estos viajes son fácilmente explicados por las distintas cuadras de servicio, así se identifica otra posible variable que pude influenciar los viajes a pie. Esta variable se denomina diversidad de uso del suelo la misma que no fue considera en este estudio, sin embargo parece impulsar las caminatas en la zona de estudio.
El ajuste general realizado por el Pseudo-R2, que varía entre 0-1, acaba siendo aceptable, y muy similar al que se encontró en la literatura de otros estudios (Larrañaga et al., 2014).  Bajo esta lógica los lugares con más altas concentraciones de población y densidad de comercios permiten más oportunidades para caminar desde los lugares de residencia.

Los valores calculados de elasticidad correspondientes a la densidad muestran resultados importantes en relación a la decisión final de un individuo. Así se obtuvo un valor de 0,229 que resulta ser superior al valor obtenido como frecuencia. Según Ewing y Cervero (2010) el valor medio calculado para la densidad poblacional es de 0,07 siendo igual casi similar al calculado para la ciudad de Brasilia.

El efecto de la densidad residencial sobre la decisión final de una persona es significativo. Aunque el valor mencionado sugiere una probabilidad de influencia hacia los individuos, existen estudios que mostraron que esta variable puede tener un impacto muy superior como lo menciona Larrañaga et al ., (2014).

Las demás variables analizadas y sus cálculos de elasticidad muestran un impacto en la decisión de viajar de las personas, sin embargo no demuestran tener la misma capacidad de influencia que mostro la variable densidad.

El estudio presentado relaciono las variables de densidad con la finalidad de verificar su influencia sobre los viajes a pie. El modelo que se formuló con este objetivo resulto ser representativo ya que, en los casos específicos densidad se mostró como una variable influyente. Los resultados demuestran la eficiencia de estas variables para explicar la elección de las personas por este modo de transporte.

En la zona de análisis se observó que existe una mayor propensión a realizar viajes a pie cuando existe una densidad de población relativamente alta en el origen del viaje acompañado de zonas con un uso diverso de suelo, ayudan a que las personas caminen para realizar sus actividades.

No obstante muchas de las variables explicativas que en otros estudios internacionales resultaron tener un comportamiento más convincente, para este caso resultaron tener un comportamiento por debajo del esperado. Una de las observaciones más representativas de este estudio es la presencia de ciertas características de la personalidad que no fueron analizadas y que podrían explicar mejor la decisión de los individuos .Para esto es necesario el uso de variables latentes combinadas con técnicas más robustas que permitan relacionar de forma significativa el constructo comportamental con la decisión de viajar.

Las elasticidades calculadas estuvieron dentro de los parámetros normales relatados en la literatura tradicional, de esta forma se evidencia la influencia que estas variables tienen sobre el comportamiento de las personas en la hora de elegir por la caminata como un medio de transporte. Los valores calculados en este estudio pueden ser utilizados para estimar la influencia de estas variables sobre determinadas zonas de la ciudad de Brasilia, en este caso específico los datos pueden ayudar a demostrar la influencia de estas variables sobre la vía W3-Norte que posee características similares o idénticas de planificación.

Finalmente una de las debilidades en el desarrollo de este trabajo fue la disponibilidad de información y la falta de investigaciones actualizadas dentro del área geográfica de estudio que no permitió profundizar esta temática. Los futuros trabajos que se desarrollen en esta área deben concentrarse en locales más reducidos de análisis, con la finalidad de evaluar como el diseño de un barrio puede afectar las decisiones de las personas. De igual manera se hace necesaria la inclusión de otras variables como las de disponibilidad de transporte público, el estilo de vida combinada con técnicas que expliquen el comportamiento en el momento de la elección

REFERENCIAS
Amâncio, M.A. (2005). “Relacionamento entre a forma urbana e as viagens a pé”. Dissertação de Mestrado. Departamento de Engenharia Civil, Universidade Federal de São Carlos, São Paulo.

Bierlaire, M. (2009)“Estimation of discrete choice models with BIOGEME 1.8. Manual”. Lausanne. Ecole Polytecnique federale de Lausanne, 11p.

Cervero, R. y Duncan, M. (2003) “Walking, bicycling, and urban landscapes: evidence from San Francisco Bay Area”. American Journal of Public Health 93:(9), 1478–1483.

Cervero, R. y  Kochelman, K. (1997). “Travel demand and 3D’s: density, diversity and design”. Transportation Research, Part D, N° 3, p. 199-219.

Cervero, R.; Sarmiento, O. L.; Jacoby, E.; Gomez, L. F.; Neiman, A. (2009)”.Influences of Built Environments on Walking and Cycling: Lessons from Bogotá”. International Journal of Sustainable Transportation, Volume 3, issue 4, p. 203-226.

Deus, L. R. (2008) “A influência da forma urbana no comportamento de viagem das pessoas: Estudo de caso em Uberlândia, MG”. Dissertação de Mestrado. Departamento de Engenharia Civil, Universidade Federal de São Carlos, São Paulo.

Ewing, R y Cervero, R. (2010). “Travel and the Built Environment”. Journal of the American Planning Association, 76:3, 265-294.

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Larrañaga, A. M. L. (2012)” Estrutura urbana e viagens a pé “. Tese de Doutorado. Programa de Pós-Graduação em Engenharia da Produção, Universidade Federal do Rio Grande do Sul, Porto Alegre.

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Mcfadden, D. (1974)” Conditional logit analysis of qualitative choice behavior.” In:  P           Zarembka (ed.) Frontiers in Econometrics. Academic Press, Nueva York.

Ortúzar, J. D. y  L. G. Willumsen. (2011) “Modelling Transport.” 3 th ed. Wiley, Chichester.

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Takano, M.S.M. (2010). “ Análise da Influência da Forma Urbana no Comportamento de Viagens Encadeadas com Base em Padrões de Atividades”. Dissertação de Mestrado em Transportes, Publicação T.DM-015A/2010, Departamento de Engenharia Civil e Ambiental, Universidade de Brasília, Brasília, DF, 219p.

Zegras, C. (2004). “Influence of land use on travel behavior in Santiago, Chile”. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, (1898), 175-182.

Zegras, C. (2010) “The Built Environment and Motor Vehicle Ownership and Use - Evidence from Santiago de Chile”. Urban Studies, v. 47, n. 8.

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