Resumen

La modelización de la demanda directa es una herramienta útil para estimar la demanda de las estaciones de transporte ferroviario urbano y determinar los factores que influyen significativamente en dicha demanda. La construcción de un modelo de demanda directa implica la determinación del área de captación. Aunque ha habido muchos métodos para determinar el área de captación, la elección de esos métodos es muy arbitraria. Diferentes métodos conducirán a resultados diferentes y sus efectos sobre los resultados aún no están claros. Este artículo pretende investigar esta cuestión centrándose en tres aspectos relacionados con el área de captación: tamaño del área de captación, métodos de procesamiento de las áreas solapadas y aplicación o no de la función de decaimiento de la distancia en el área de captación. Se definen cinco zonas de captación trazando topes alrededor de cada estación con radios de distancia que van de 300 a 1500 metros con un intervalo de 300 metros. Se prueban tres métodos para procesar las zonas de solapamiento: el método ingenuo, el polígono de Thiessen y la división igual. El efecto de la disminución de la distancia se tiene en cuenta aplicando un peso menor a la zona de captación exterior. Se analizan datos de cinco ciudades de Estados Unidos. Las características del entorno construido dentro de la zona de captación se extraen como variables explicativas. La media anual de usuarios en días laborables de cada estación se utiliza como variable de respuesta. Para analizar más a fondo el efecto de los modelos de regresión en los resultados, se aplican tres modelos de uso común, incluidos los modelos de regresión lineal, regresión logarítmica-lineal y regresión binomial negativa, para examinar qué tipo de área de captación produce la mayor bondad de ajuste. Se observa que el tamaño ideal de las zonas de amortiguación varía de una ciudad a otra, y que los distintos tamaños de las zonas de amortiguación no tienen un gran impacto en la bondad de ajuste del modelo ni en la exactitud de la predicción. Cuando las zonas de captación se solapan mucho, dividir la zona de solapamiento por el número de veces que se solapa puede mejorar los resultados del modelo. La aplicación de la función de decaimiento de la distancia apenas podía mejorar los resultados del modelo. La bondad de ajuste de los tres modelos es comparable, aunque el modelo de regresión log-lineal tiene la mayor precisión de predicción. Este estudio podría proporcionar referencias útiles a investigadores y planificadores sobre cómo seleccionar las zonas de captación a la hora de construir modelos de demanda directa para estaciones de transporte ferroviario urbano.

• Materias:Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Accidentes de transito Seguridad del transporte Planificación de ruta
• Subjects:Transport infrastructure Transport engineering Traffic accidents Transport safety Path planning
• Palabras claves:área de captación, estaciones de ferrocarril urbano, función de decaimiento de la distancia, áreas de captación, regresión lineal, resultados del modelo, número medio anual de usuarios en días laborables, modelos de regresión binomial negativa, modelización de la demanda directa, diferentes tamaños de amortiguación
• Keywords:catchment area, urban rail transit stations, distance decay function, catchment areas, linear regression, model results, annual average weekday ridership, negative binomial regression models, direct demand modeling, different buffer sizes