Resumen de Modelos de generación de viajes considerando relaciones espaciales
- español
En la presente Tesis Doctoral se especifican modelos de Generación de viajes considerando relaciones espaciales. En primer lugar se ha especifica un modelo de regresión lineal múltiple (MLR), a partir de datos zonales. Estos modelos se comparan viendo las hipótesis de cada uno y los ajustes que reportan. A su vez, se plantean modelos de Generación teniendo en cuenta la correlación espacial, analizándose la mejora de estos nuevos modelos frente a los modelos que no consideran correlación espacial.
En la actualidad, el mundo es consciente de la importancia del transporte en nuestra vida cotidiana. Desde ese punto de vista y centrando nuestro objetivo en la ciudad de Santander, localizada en la provincia de Cantabria y perteneciente ésta a España, se propone se ha propuesto en esta tesis un trabajo consistente, primero, en la elaboración de unos modelos de regresión lineal múltiple de dos tipologías, modelos de atracción/producción para distintas categorías de viajes (totales, basados en el hogar motivo trabajo, basados en el hogar motivo otros y no basados en el hogar) utilizándose datos zonales y otros modelos de producción para dos categorías de viajes (basados en el hogar motivo trabajo y otros) mediante el uso de datos por hogares. También se realiza un completo análisis individualizado y agregado de los datos obtenidos mediante la representación de los mismos en unos planos donde aparecen las distintas zonas pertenecientes al área de estudio, así como la comparación de los resultados obtenidos en ciertas categorías de viajes, utilizando en este caso además de planos, el concepto de porcentaje de error. Las conclusiones obtenidas son muy extensas y están desarrolladas a lo largo de este trabajo, sin embargo se puede destacar como los modelos por zonas obtienen mejores estimaciones que los elaborados con datos por hogares, sobre todo en el caso de viajes producidos basados en el hogar motivos otros, o que todos los modelos están del lado de la seguridad en la estimación de viajes ya que tienden más a la sobre estimación que a la sub estimación.
Se especifica un modelo de correlación espacial global que realiza un examen conjunto de todas las unidades que componen la muestra para determinar si las unidades espaciales se encuentran distribuidas aleatoriamente o si, por el contrario, lo hacen conforme a un patrón determinado. Para considerar situaciones de aglomeración (clusters) en un área determinada se especifica un modelo de correlación espacial local que permite medir la auto-correlación espacial para la ubicación de cada observación. Se compara la bondad de ajuste de los distintos modelos y se contrastan una serie de hipótesis metodológicas sobre el rendimiento de las especificaciones que consideran la existencia de relaciones espaciales entre observaciones.
- English
This doctoral thesis specifies trip generation models considering spatial relationships. Firstly, a multiple linear regression (MLR) model is specified using zonal data. These models are compared evaluating the hypotheses of each one along with their fits. Trip generation models considering spatial correlation are also proposed and the improvements found using these new models are analysed and compared to those which do not consider spatial correlation.
The world is currently aware of the importance played by transport in everyday life. From this point of view and concentrating on the city of Santander, in the province of Cantabria, Spain, this thesis proposes the design of two types of multiple linear regression models , attraction/production models for different trip categories (overall, household based work related, household based, other reasons and not household based) using zonal data and other trip production models for two trip categories (household based for reasons of work and others) using household data. A thorough individualized and aggregated analysis is also carried out on the data obtained through their representation on plans showing the different zones located in the study area, as well as the comparison of the results obtained in certain trip categories, in this case using the concept of error percentages as well as plans. The conclusions drawn are extensive and developed throughout the work, however, it can be noted that zonal models obtain better estimations than those elaborated using household data, above all in the case of households based trips for other reasons, or that all the models are on the safe side in their trip estimations as they tend more on the side of over estimation than under estimation.
An overall spatial correlation model is specified for a group examination of all the units making up the sample in order to determine if the spatial units are randomly distributed or, on the contrary, follow a determined pattern. In order to consider cluster situations in a determined area a local spatial correlation model is estimated to measure the spatial auto correlation for the location of each observation. The goodness of fit of different models is compared and a series of methodological hypotheses are checked based on the performance of the specifications which consider the existence of spatial relationships between observations.
The models have been applied to the metropolitan area of Santander (Spain) with the goal of obtaining advanced trip generation models for this location. In the case of Santander, the models considering spatial dependency between observations show a substantial improvement in fit compared to the MLR models.
