Propuesta de diseño de sistema de bicicletas compartidas y análisis de capacidad de estaciones: caso aplicado a la ciudad de Santiago.

Abstract

Los problemas de movilidad en las ciudades han sido tema de interés para investigadores y autoridades que buscan disminuir la congestión vehicular. El crecimiento urbano y en particular la expansión del parque automotriz son las principales causas de este problema y por lo tanto, se busca potenciar medios de transporte como las bicicletas o scooters. Esto debido a que la infraestructura vial no permite satisfacer la alta demanda de lugares de tránsito a pesar de las obras destinadas a incrementar la capacidad de la red de transporte. Un BSS (Bicycle-Sharing Schemes) se define como un sistema que ofrece bicicletas urbanas de alquiler a corto plazo disponibles en una red de ubicaciones desatendidas en espacios públicos. Los usuarios llegan a las estaciones de alquiler, utilizan la bicicleta durante un tiempo y luego la devuelven a la estación de su elección. Este sistema se ha implementado en grandes urbes del mundo y ha destacado por la ventaja de disminuir la contaminación y reducir el tránsito vehicular. En esta investigación se busca formular y resolver un modelo de programación matemática que permita optimizar la configuración para un sistema de bicicletas compartidas en la comuna de Santiago y permita tomar decisiones de ubicación de estaciones a partir de un proceso de demanda determinístico. Los resultados muestran que ha a través del modelo implementado es posible localizar de forma eficiente las estaciones de recogida de bicicleta en puntos donde la demanda de viajes es mayor y permite lograr altos niveles de cobertura de la demanda. Las características de la comuna de Santiago como su extensa red de ciclovías y acceso a todos los servicios valida que sea posible extender los servicios ya implementados en la región Metropolitana y aumentar la disponibilidad de bicicletas para que las personas puedan acceder fácilmente al servicio. Se destaca que las variables a considerar para la implementación de estos servicios son muchas y deben estudiarse exhaustivamente en base a datos disponibles de tránsito, espacio disponible y caracterización de la población, entre otras.

Mobility problems in cities have been a topic of interest for researchers and authorities seeking to reduce traffic congestion. Urban growth and, in particular, the expansion of the automotive fleet are the main causes of this problem and therefore, it seeks to promote means of transport such as bicycles or scooters. This is due to the fact that the road infrastructure does not allow satisfying the high demand for transit places despite the works aimed at increasing the capacity of the transport network. A BSS (Bicycle-Sharing Schemes) is defined as a system that makes short-term rental city bikes available at a network of underserved locations in public spaces. Users arrive at the rental stations, use the bike for a while and then return it to the station of their choice. This system has been implemented in large cities around the world and has stood out for the advantage of reducing pollution and reducing vehicular traffic. This research seeks to formulate and solve a mathematical programming model that allows optimizing the configuration for a shared bicycle system in the commune of Santiago and allows station location decisions to be made based on a deterministic demand process. The results show that through the implemented model it is possible to efficiently locate the bicycle collection stations in points where the demand for trips is greater and allows to achieve high levels of demand coverage. The characteristics of the commune of Santiago, such as its extensive network of bicycle paths and access to all services, validate that it is possible to extend the services already implemented in the Metropolitan region and increase the availability of bicycles so that people can easily access the service. It should be noted that the variables that must be considered for the implementation of these services are many and must be exhaustively studied based on available traffic data, available space and characterization of the population, among others.