Aplicación de Dinámica se Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte.

UNIVERSIDAD DE VALLADOLID ESCUELA DE INGENIERÍAS INDUSTRIALES APLICACIÓN DE DINÁMICA DE SISTEMAS PARA EL ESTUDIO DEL REPARTO MODAL EN EL TRANSPORTE Proyecto de fin de carrera – Ingeniería Industrial Autor: Gaspar Manzanera Benito Director: D. Luis Javier Miguel González Departamento: Ingeniería de Sistemas y Automática Valladolid, Enero de 2015 1 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Índice 1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS ........................................................................................ 3 a. Introducción ............................................................................................................... 5 b. Justificación ............................................................................................................... 5 c. Objetivos .................................................................................................................... 8 d. Estructura de la memoria ........................................................................................... 8 2. INTRODUCCIÓN AL SISTEMA DEL TRANSPORTE .................................................... 11 a. Caracterización: el transporte como sistema ........................................................... 13 b. Desarrollo del sistema actual del transporte ............................................................ 18 c. Situación actual y principales indicadores ............................................................... 21 1. Datos de reparto modal ......................................................................... 23 2. Datos sobre la evolución reciente .......................................................... 26 3. Datos sobre infraestructura existente ..................................................... 27 3. IMPACTOS DEL SISTEMA DE TRANSPORTE Y ESTRATEGIAS AL RESPECTO ... 31 a. Importancia .............................................................................................................. 33 b. Impactos................................................................................................................... 34 1. Impactos ambientales ................................................................................. 34 2. Impactos sociales ........................................................................................ 35 c. Estrategias y medidas institucionales ...................................................................... 37 1. Estado Español .................................................................................... 37 2. Unión Europea ..................................................................................... 45 3. Instituciones mundiales: Banco Mundial ................................................ 47 4. DINÁMICA DE SISTEMAS ............................................................................................... 51 a. Introducción y desarrollo del método ...................................................................... 53 b. Estructura elemental de sistemas ............................................................................. 54 c. Paso de la estructura al comportamiento ................................................................. 56 d. Construcción, análisis y explotación de los modelos .............................................. 57 5. DESCRIPCIÓN DEL SOFTWARE UTILIZADO .............................................................. 59 a. Introducción ............................................................................................................. 61 b. Espacio de trabajo y herramientas ........................................................................... 61 c. Simulación ............................................................................................................... 63 d. Salida de datos ......................................................................................................... 65 2 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 6. DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN DE LOS MODELOS DE REPARTO MODAL ..... 67 a. La elección modal en la ingeniería de transporte .................................................... 69 b. Nuevos enfoques: desvío modal y motilidad ........................................................... 71 c. Los modelos propuestos .......................................................................................... 73 1. El primer modelo: correlaciones ................................................................. 75 i. El modelo de elección modal ......................................................... 75 ii. El modelo de producción de transporte en coche .......................... 83 2. El segundo modelo: causalidad .................................................................. 87 i. Cambios en la forma de modelar el Hábito ................................... 87 ii. Cambios en la forma de modelar la producción de transporte ...... 90 7. SIMULACIÓN Y RESULTADOS ...................................................................................... 99 a. Primer modelo ....................................................................................................... 101 1. Resultados obtenidos en la simulación ..................................................... 101 2. Análisis de sensibilidad ............................................................................ 112 b. Segundo modelo .................................................................................................... 130 1. Resultados obtenidos en la simulación ..................................................... 130 2. Análisis de sensibilidad ............................................................................ 139 c. Comparativa de modelos y datos históricos .......................................................... 151 8. ESTUDIO ECONÓMICO .................................................................................................. 155 a. Introducción ........................................................................................................... 157 b. Costes directos ....................................................................................................... 157 c. Costes indirectos .................................................................................................... 159 d. Coste total del proyecto ......................................................................................... 160 9. CONCLUSIONES .............................................................................................................. 161 a. Resumen del trabajo realizado ............................................................................... 163 b. Conclusiones .......................................................................................................... 163 c. Posibles líneas futuras ........................................................................................... 166 BIBLIOGRAFÍA ....................................................................................................................... 171 ANEXO1 ................................................................................................................................... 175 ANEXO2 ................................................................................................................................... 178 ANEXO3 ................................................................................................................................... 188 3 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 3 CAPÍTULO 1 INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS 4 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 5 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte a. Introducción El transporte es uno de los ámbitos de la ingeniería que más relación tiene con otros campos del conocimiento, desde la geología a la psicología social. En el siguiente Proyecto de Fin de Carrera se parte de una visión de teoría de sistemas para analizar el comportamiento de los usuarios del transporte frente a la elección modal y su efecto agregado en el reparto modal del transporte. Para ello se utilizará la Dinámica de Sistemas aplicada a la teoría de elección modal. La Dinámica de Sistemas es una herramienta que sirve para entender las interrelaciones existentes entre sujetos diversos en sistemas complejos, por lo tanto, el alcance analítico de este estudio no va más allá de ofrecer información sobre tendencias y relaciones entre distintos actores que influyen en el sistema de transporte, lo cual en sistemas tan complejos como el que se pretende estudiar es una tarea amplia. Esta disciplina aparece en los años 50 del pasado siglo, enmarcada en el área de Teoría de Sistemas y Automática, siendo desarrollada en un principio para el estudio de sistemas industriales y extendiéndose con el tiempo a otras áreas del conocimiento como la meteorología, la ecología o la economía. [1][2] El desarrollo de esta disciplina es consecuencia de la accesibilidad de ordenadores, dado que es un método principalmente iterativo que sin computación queda muy limitado. Según los documentos de la Comisión Europea, englobados en la Hoja de ruta 2050 para la descarbonización de Europa, el transporte en 2009 supuso el 25% de las emisiones de CO2 de la Unión Europea, sólo por detrás del sector energético. [3] Por otro lado las problemáticas asociadas al transporte no se limitan sólo a los efectos globales como participar del cambio climático de origen antropogénico, sino que tienen efectos ambientales y sociales con impactos mucho más cotidianos sobre la vida de la población: usos del suelo, fragmentación del territorio, polución, accidentalidad, empleo…[4][5]. Una gran mayoría de los estudios apuntan hacía que un cambio en el reparto modal aliviaría parte estos problemas, señalándolo como el camino a tomar. [3][6][7][8][9][10] Sin embargo la elección modal es uno de los elementos más complejos de la teoría del transporte, en el que las políticas públicas son tan solo un factor que no siempre es determinante. La complejidad de esta elección se presenta por tres causas principales:  la gran cantidad de variables que intervienen, de las que las mensurables son minoría [11]  el aparato matemático y estadístico necesario para el análisis [12]  relacionado con las 2 anteriores, la falta de datos de todas las variables con suficiente calidad para poder usarlos en los modelos analíticos. b. Justificación El desarrollo del transporte es uno de los motores de la industrialización, y por tanto, es simultáneamente causa y consecuencia del desarrollo económico a todos los niveles. [13][14][15] Las implicaciones históricas que el desarrollo del transporte ha tenido se dejan sentir a todos los niveles, desde la perspectiva más limitada de las contabilidades nacionales hasta la difícilmente estudiable convivencia cotidiana de toda la población. Por ello la 6 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte problemática del transporte no se puede limitar ni subordinar por un orden claro de magnitud de sus impactos. Sin embargo, la urgencia de algunos de los problemas obliga a trabajar con especial atención sobre algunos campos del sector. Son problemas de urgencia para y por el sector:  Su contribución a la emisión de gases de efecto invernadero (GEI). El cambio climático es ya un problema de primer orden y con extrema probabilidad de origen humano [16]. Desde los estudios del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático se desprenden tanto las posibles consecuencias del actual proceso en el que está envuelto el clima planetario y sus impactos regionales como las alternativas posibles. El sector del transporte es uno de los principales emisores de los gases GEI, cuya evolución es uno de los factores clave para los probables escenarios del Panel Intergubernamental sobre Cambio Climático (IPCC). Figura 1 – Emisiones de GEI en la UE27 en 2009. [3]  Su vulnerabilidad energética. El despegue del transporte como hoy lo conocemos se debe al uso de energías fósiles y sus derivados. Las energías fósiles serían principalmente carbón, petróleo y gas. Sus derivadas serían el resto de energías, dado que toda la industria incluyendo la energética depende de los combustibles de alta concentración y versatilidad que hoy sólo son fósiles. Según la teoría del pico de Hubbert [17] este tipo fundamental de fuentes de energía alcanzan un pico de extracción, a partir del cual la producción sólo puede caer en rendimiento, llegando a un punto en el que deje de ser rentable, en términos energéticos, seguir extrayendo. Según diversas fuentes autorizadas, como la Agencia Internacional de la Energía [18][19][20][21], el pico global de extracción del crudola principal fuente de energía fósil tanto por su nivel de consumo como por la cantidad de tecnologías que dependen de élse alcanzó en torno a 2006-2008. Por lo tanto ante un escenario de escasez que se refleja en una subida constante de precios de las materias energéticas, el sector de transporte encuentra un reto ante el que adaptarse. 7 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte  Su impacto en el desarrollo urbano. Según datos del Banco Mundial [22] la mitad de la población humana ya vive en territorios urbanos. El transporte, sus infraestructuras y sus impactos asociados marcan en este tipo de territorio las principales contradicciones y conflictos Especialmente conflictivos son los problemas de polución, la congestión, la accidentalidad, el ruido, la segregación social y la planificación de infraestructuras. Por esa centralidad en el desarrollo urbano, todos los sujetos que participan de la vida en la ciudad se ven envueltos de una u otra forma en los conflictos del transporte, por lo que se configura un campo de disputa más entre segmentos sociales diferentes y en ocasiones contrapuestos. [13][23][31]  Su alta tasa de mortalidad asociada. El problema de la accidentalidad es especialmente grave en nuestras sociedades tanto por el hecho en sí como por el tratamiento que se da a una situación de tal emergencia. El problema de la mortalidad en el tráfico viario, que si bien se ha reducido a una tercera parte en 20 años para el Reino de España, no deja de ser la segunda causa de muerte externa tan sólo adelantada a partir de 2010 por los suicidios, según datos del Instituto Nacional de Estadística. La gestión de este problema está caracterizado por no apuntar nunca a la causa del problema, que es el modelo de transporte viario motorizado, sino que las “soluciones” propuestas y emprendidas siempre tienden de apuntalarlo.[4] Ante este panorama diversas instituciones e investigadores apuntan y apuestan por una eficiencia en el uso y el consumo del transporte para evitar algunos de estos problemas presentados. Una de las posibilidades para mejorar la eficiencia del sector es una mejor distribución modal, esto es, un mejor reparto del consumo de transporte entre modos, dado que si en 1992 el modo viario cubría el 82,2% de la demanda de transporte de viajeros y el 95,7% de la demanda de transporte de mercancías[4], en 2012 las cifras eran el 87,6% para viajeros y el 96,7% para mercancías [24] Siendo el modo viario el que más consume y con una menor eficiencia, desde los años 90 todas las políticas públicas[4] apuntan a la necesidad de reducir el volumen de viajes que usan los medios viarios, y sin embargo vemos que no sólo no disminuyen sino que aumentan ligeramente. Esto es debido a un estudio aún superficial de los motivos que impulsan la elección modal de empresas, instituciones, grupos e individuos. Mediante Dinámica de Sistemas se pretende arrojar luz sobre esta parcela del análisis del sector, para integrar en el análisis variables complejas como el efecto que un aumento de la eficiencia provoca en forma de efecto rebote [25] y el impacto que tiene la demanda inducida [25] [26] [27] por las políticas públicas de construcción de infraestructura en ese aumento del uso del modo viario. De esta forma se puede esbozar sencillamente qué políticas -tanto institucionales como comunitarias o empresarialesbenefician o perjudican a los objetivos de reducción de uso del modo viario, de reducción de emisiones o de reducción de consumo planteados en cada instancia. El modelo que aquí se presenta es en un principio generalista y adaptado al marco del Reino de España, para el que hay suficiente información con la que hacer funcionar el modelo. 8 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte c. Objetivos El principal objetivo de este proyecto es contribuir al diseño de una herramienta que mediante Dinámica de Sistemas permita ayudar al diseño de políticas de transporte. Para ello se han tratado de abordar los siguientes objetivos concretos: 1. Estudiar las principales variables involucradas en el sistema de transporte desde una perspectiva general y recopilar los datos de las mismas para el caso español. 2. Estudiar, a partir de la bibliografía disponible, las relaciones entre las variables anteriormente estudiadas. 3. Estudiar los modelos de elección modal del transporte existentes en la bibliografía. 4. Desarrollar un modelo basado en Dinámica de Sistemas del reparto modal del transporte, que integre los aspectos estudiados anteriormente. 5. Realizar análisis de sensibilidad del modelo frente a distintas variables que puedan ser objeto de las políticas en materia de transporte. d. Estructura de la memoria La memoria se estructura con los siguientes apartados. 1. INTRODUCCIÓN Y OBJETIVOS El presente apartado indica las líneas generales que motivan y estructuran el proyecto. En él se recogen también los objetivos planteados por el proyecto. 2. INTRODUCCIÓN AL SISTEMA DEL TRANSPORTE En este apartado se hace una breve síntesis y caracterización de lo que es el sistema de transporte, su desarrollo histórico, sus principales actores en la actualidad. 3. IMPACTOS DEL SISTEMA DE TRANSPORTE Y ESTRATEGIAS AL RESPECTO Seguidamente se repasan los principales impactos documentados del sector a distintos niveles (ambiental, social, económico y fiscal). Tras ese repaso, se expondrán las distintas políticas públicas que se han ido desarrollando en los últimos años evaluando sus efectos sobre los problemas hacia los que apuntaban. 4. DINÁMICA DE SISTEMAS En este apartado se exponen brevemente las características fundamentales de la Dinámica de Sistemas, su desarrollo histórico y sus actuales aplicaciones. 5. DESCRIPCIÓN DE SOFTWARE UTILIZADO Para una mejor compresión del modelo que después se desarrolla es necesario adentrarse en la herramienta utilizada para la simulación, en este caso el software VENSIM PLE. 15 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte A continuación se caracteriza el transporte como sistema. Khisty y Lall identifican los siguientes elementos que interactúan en el sistema del transporte en el plano físico:  Enlaces: se refiere a todos los elementos que sirven de conexión. Principalmente se refiere a las infraestructuras lineales del transporte: carreteras, ferrocarriles, cables, túneles…  Vehículos: se refiere a todos los elementos móviles que tienen la función de transportar material.  Terminales: se refiere a los elementos nodales de la red de transporte: aeropuertos, puertos, aparcamientos, peajes…  Trabajo y mantenimiento: se refiere al elemento dinámico que conecta el resto de elementos en el plano físico. El trabajo entendido como la actividad de transformación y movimiento que se da en transporte, combinación de potencial y control. Por ello en este elemento se incluye tanto la energía y sus transformaciones que se dan especialmente en los vehículos como el trabajo humano necesario para el control y la dirección de los mismos. También incluye el mantenimiento de los distintos elementos que lo requieren y que no requiere necesariamente trabajo o energía, dado que puede darse de forma pasiva. Por otro lado, identifica 3 atributos del transporte. Los atributos son características que sirven para definir y distinguir entre distintos modos y medios:  Ubicuidad: la capacidad del modo o medio de llegar a cualquier lugar. En este aspecto tiene gran importancia la capilaridad del modo, esto es, la distribución en el territorio de los enlaces y terminales.  Movilidad: la capacidad del modo o medio de mover a personas o materiales en un tiempo determinado.  Eficiencia: la capacidad del modo o medio de conseguir una movilidad con el mínimo gasto en trabajo y mantenimiento. Dentro de la perspectiva sistémica, las características fundamentales del transporte serían [28] [29] [4]:  Gran dependencia de la actividad económica  Gran interrelación con la actividad social y ambiental  Sector muy capitalizado, especialmente por las infraestructuras (enlaces y terminales).  La producción no puede almacenarse  Fuertes descompensaciones entre flujos, debido a que las rutas no son intercambiables entre sí, generando flujos principales y flujos secundarios.  Fluctuaciones temporales de demanda.  Intervención institucional. El mercado no sigue sus propias reglas por la fuerte y necesaria intervención a la que está expuesta el sector, debida a la necesidad de grandes capitalizaciones y su carácter estratégico.  Dificultad para cuantificar la producción de movilidad, por tratarse del transporte de personas, mercancías e información. 16 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte  Gran diversidad en funciones, modos y medios, lo que multiplica los aspectos cualitativos del transporte. Sobre esta última característica profundizamos con la adaptación al transporte del Diagrama de Abell realizada por A. Gómez Ortega et al. [32]. En él se definen 3 dimensiones:  Ámbito al que va dirigido el servicio.  Función que el servicio va a realizar.  Tecnologías de las que se sirve. Figura 4- Adaptación de Diagrama de Abell del transporte [32] Funciones 17 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Se añade también para los distintos modos y algunos medios una tabla que clasifica de forma cualitativa sus atributos principales. Modo Ubicuidad Movilidad Eficiencia Medio Servicio a pasajeros Servicio a mercancías Viario Muy alta: propietarios de tierra tienen acceso directo a la carretera o la calle. Accesos directos limitados por los usos del suelo. La velocidad está limitada por factores humanos y límites de velocidad. La capacidad por vehículo es baja, pero hay gran disponibilidad de vehículos. No muy alta respecto la seguridad, energía y algunos costes. Camión despreciable Local y regional Bus regional y local pequeños bultos Coche regional y local objetos personales Bicicleta local despreciable Ferroviario Limitada por las grandes inversiones en infraestructuras. También limitada por usos de suelo. Velocidad y capacidad pueden ser mayores que las de los modos viarios. Generalmente alta. Trenes regional y global Regional. Grandes equipamientos. Metropolitanos local despreciable Aéreo Los costes de los aeropuertos limitan la accesibilidad. Excelente oportunidad para las rutas directas. Velocidades más altas, pero la capacidad por vehículo es limitada. Bastante baja por la energía y los costes de operación Corredor aéreo global mercancías de gran valor y poco tamaño Aviación general regional, global: entre ciudades Minorista Naval Rutas directas y accesibilidad limitada por la disponibilidad de canales y puertos seguros. Baja velocidad. Mucha capacidad por vehículo. Muy alta: bajo coste y poco consumo energético. La seguridad varía mucho. Barcos servicios de ferry grandes cargas, especialmente petróleo Cargueros nada grandes cargas, especialmente petróleo Tubería Limitada por las pocas rutas y puntos de acceso. Baja velocidad. Alta capacidad. Generalmente alta, poco consumo de energía Tubería nada líquidos y gases de gran demanda Cintas Cortas distancias cortas distancias Cable Ascensores y cortas distancias cortas distancias Tabla 1 – Características de los distintos modos y medios de transporte. Adaptación de Khisty y Lall [29] 18 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte b. Desarrollo del sistema actual del transporte El sistema actual de transporte debe entenderse dentro de un contexto histórico, vinculado a desarrollos económicos, sociales y culturales. Por ello en el siguiente repaso se van a marcar los principales hitos del desarrollo del transporte contextualizados, pasa subrayar así la perspectiva sistémica. En el sistema de transporte actual el principal hito se da con el proceso de industrialización, que transforma completamente la concepción social de la distancia e introduce tecnologías que aprovechen las nuevas fuentes de energía exógena de alta densidad. Por tanto el proceso, que se da en los siglos XVIII y XIX supone un antes y un después. Durante toda la historia pre-industrial son dos los desarrollos técnicos relevantes que se dan en torno al transporte. El primero es la aparición del modo viario. En un primer lugar, con la definición de rutas de forma consciente, con ayuda de guías para la orientación como estrellas, que fuesen útiles a las migraciones del último paleolítico, en torno a 30.000 años atrás. En segundo lugar, y vinculado a la aparición de la civilización jerárquica, con la creación de carruajes militares que se sirven de la rueda. Constancia de este tipo de carruajes hay en las civilizaciones orientales desde hace 5.000 años, si bien a Europa empiezan a extenderse por Grecia en torno al siglo VI a.C. y se acepta que en la península Ibérica entrasen por primera vez con la invasión Etrusca. La combinación de ambos desarrollos se da en territorio peninsular bajo dominación romana, creando un sistema de vías estables que permitía la circulación de carros, lo que generaliza su uso y permitió su desarrollo en aplicaciones no militares. [28] El segundo desarrollo vinculado al transporte se da en el modo acuático. No hay consenso en torno a las condiciones que dispusieron el inicio del transporte marítimo, que es algo extendido en las sociedades complejas desde la existencia del comercio. Sin embargo, el desarrollo técnico más importante en materia de navegación se da en la Edad Media con la brújula. La brújula es una técnica que existe en Asia desde el siglo XII a.C., pero que no se extiende a Europa hasta 2.200 años después, teniendo la primera constancia del uso de la brújula por parte del inglés Alexander Neckam en 1180 d.C. La técnica supone la posibilidad de hacer grandes viajes por mar abierto, lo que despierta la posibilidad de conocer nuevos mundos. Esto nos lleva al cambio de paradigma que hace posible la extensión del transporte. En torno a los siglos XIV, XV y XVI se da en Europa un cambio de paradigma cultural que posibilita, como veremos, los posteriores desarrollos del transporte. Frente a la cultura medieval, la extensión de la brújula y de los grandes navíos permite pensar en la exploración de nuevos mundos, espoleados por una incipiente industria primaria y los cambios sociales que eso implicaba. L. Mumford [15] sitúa en tres campos las áreas de exploración que se abren a partir de esa época: el nuevo mundo orgánico (exploración de tierras, mares, fauna y flora), el nuevo mundo humano (creación de utopías, escapismos que rompen con la visión estática de la Historia en la Edad Media) y el nuevo mundo de la máquina (exploración de lo mecánico y lo analítico, entendiendo el mundo natural como un ingenio mecánico). La nueva composición social que marca las líneas de conflicto de clases que se empieza a esbozar en esos siglos adjudica el paradigma explorador a la nueva y pujante clase burguesa, dejando a las tradicionales estructuras clericales y nobiliarias como defensoras de la escolástica medieval. 19 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte El complejo asentamiento de la burguesía como clase dominante en lo que ya es “Occidente” se da por el creciente poder económico que esta clase acumula y en medio de violentas revoluciones políticas y sociales, cuyo máximo exponente se da en la Revolución francesa de finales del siglo XVIII. Estos cambios en la estructura social apuntalan como dominantes las ideas que la burguesía abanderaba tanto en la concepción del mundo natural como de la sociedad, lo que tiene su reflejo en la creación de estructuras para el transporte como lo que recientemente se ha bautizado como “trasporte público”. El primer ejemplo de este fenómeno se da en París en 1650, vinculando “estaciones de postas” y vehículos arrastrados por caballos, lo cual posteriormente daría lugar al desarrollo de un reglamento de vehículos destinados al transporte de viajeros, en 1657. El reflejo peninsular de estos desarrollos es escaso, como escasa es la evolución de la estructura social peninsular hasta el siglo XIX. Los servicios de diligencias que se establecen en el siglo XVIII están vinculados a la monarquía y la corte y conectan los Reales Sitios (Aranjuez, la Granja y el Escorial), para posteriormente implantar la primera línea Madrid-Bayona, pasando por Valladolid en 1.788. Este desarrollo de las diligencias viene acompañado de una apuesta por las infraestructuras radiales, de inspiración Ilustrada, que desarrolla en la segunda mitad del siglo XVIII más de 2.000 km de carreteras en el Reino de España. El siguiente avance significativo en el transporte es la máquina de vapor aplicada a la navegación en 1.807 por Robert Fulton, tras varios años de investigaciones e invención de mecanismos. La primera industria textil y minera, precursora de la revolución industrial, se había servido de la existente red de canales para comunicarse con otros núcleos, dejando patente la vinculación entre industrias y vías de comunicación desde los primeros momentos. Esto explica el desarrollo de canales motivados por la actividad mercantil, como el Canal de Castilla iniciado en 1753. Este contexto es el que explica porqué un artefacto, la máquina de vapor, que llevaba siendo conocido al menos desde que Herón de Alejandría dejó constancia de ello en el siglo III a.C. se empieza a utilizar como medio de producción. Este avance también multiplica el interés por el carbón como fuente de energía primaria, lo que aumenta la actividad de la industria minera. El desarrollo paralelo del barco de vapor y la locomotora, vinculados a las industrias energéticas y productivas, marcan la constante del siglo XIX. El ferrocarril se extiende por Europa rápidamente, dejando a un lado el territorio peninsular que empieza la inversión en ferrocarril en 1848, cuando Francia, R.U. y la futura Alemania ya sumaban 20.000 km instalados. El ferrocarril en el Reino de España tiene una implantación tortuosa. Por un lado, desde el principio y debido al reglamento de 1844 el ancho viario es distinto al del resto del continente, aislando de facto el sistema ferroviario peninsular. Por otro lado, la aparición de un fuerte competidor en el transporte viario cuando aún no se había desarrollado la infraestructura ferroviaria llevó a las empresas del ferrocarril a quedar al borde del cierre en la segunda década del siglo XX, situación que se mantendría hasta la integración de todas las empresas en RENFE en 1941. El fuerte competidor del ferrocarril es el transporte viario, vinculado al motor de explosión patentado en 1877 por Nikolaus Otto y en 1897 el motor de Rudolf Diesel. La extensión de los vehículos que se sirven de estos motores es inmediata, aprovechando las redes viarias que históricamente se habían desarrollado, cosa que el resto de infraestructuras del transporte no podían hacer quedando vinculadas a fuertes inversiones. Por otro lado, la explotación del petróleo encuentra un motivo para expandirse, siendo una fuente de energía más limpia y con 20 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte mayor densidad energética que el carbón aunque peor distribuida geográficamente, lo que provoca nuevas tensiones geopolíticas. El desarrollo del transporte en el siglo XX ha venido marcado principalmente por la extensión del automóvil y todo su entramado. El desarrollo del automóvil ha tenido profundas implicaciones en el urbanismo, el empleo, la energía, la gestión territorial... Para subrayar las vinculaciones intrínsecas del automóvil con otras estructuras se rescata aquí esta ácida aunque acertada cita de los Amigos de Ludd [33]: “Resulta cómico que al coche se le nombre “automóvil”, cuando de todos los medios de traslación de la historia humana quizás sea el menos dotado de autonomía. En efecto, el llamado automóvil, como mero artefacto, se inserta dentro de un orden técnico y mecánico que necesita movilizar increíbles fuerzas materiales, políticas, ingenieriles, legislativas, etc., para poder desplazarse por una carretera. La expansión interior del vehículo automóvil es una ficción que ha necesitado transformar el mundo, hacerlo a su medida, para que resulte creíble.” También durante el siglo XX otros modos, como el aéreo o por tubería han hecho aparición. Durante el siglo XX la aviación, retratada como súmmum del transporte, ha aparecido y se ha desarrollado comercial y militarmente. La dependencia de la aviación de los derivados del petróleo quedó patente en la Segunda Guerra Mundial, en la que al aislar a los ejércitos del Eje de las reservas de crudo de oriente su derrota se precipitó. Esta nueva dependencia y el desigual reparto regional de los recursos impulsaron el desarrollo del transporte de estos recursos energéticos por tubería, siendo uno de los principales objetos de este modo de transporte, por detrás del agua. A finales del siglo XX, con el fin del mundo bipolar en lo político, social y militar; la globalidad que suponen los anteriores modos y medios de transporte descritos alcanza su máxima potencialidad, antes limitada por los conflictos bélicos y las estructuras políticas y ahora potenciada por una mundialización de la economía liberal. Sin embargo, tras los conflictos sociales, políticos y económicos de la década de 1970, un nuevo paradigma con respecto al estudio de la técnica se abre paso. En un contexto de expansión de la economía productiva por el planeta y por tanto de máxima explotación de las técnicas de transporte existentes, se produce una crisis en torno al recurso más vulnerable para el sector, el petróleo, que espolea la búsqueda de alternativas. Esa búsqueda de alternativas alimenta la crítica ecológica y ecologista a la civilización industrial. Surgen, especialmente del campo académico occidental, distintas corrientes que estudian el impacto ambiental de las técnicas que la economía explota para su expansión generando fuertes críticas en el seno de la sociedad a determinados procedimientos. Esta corriente crítica toma protagonismo entre las clases populares de occidente en paralelo con el menguante protagonismo del movimiento obrero tal y como se había estructurado hasta entonces. Esta nueva corriente impulsa un cambio en el paradigma de los estudios tecnológicos, a partir de entonces en una constante contradicción entre aumentar la producción y con ello el beneficio monetario y a la vez minimizar los impactos ambientales. [34] En el campo del transporte, como en casi todas las industrias, esta corriente deja su impronta en una constante apuesta por parte de instituciones e industrias en aumentar la eficiencia, como forma de aliviar los impactos de su actividad, y en eliminar algunas prácticas nocivas sustituyéndolas por otras inocuas o menos nocivas. Las primeras constataciones a principios del 21 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte siglo XXI de la existencia de un Cambio Climático global de causas antropogénicas impulsaron aún más medidas en esta dirección [16]. Aún con esta tendencia vigente, el desarrollo industrial ha sido el principal motor del desarrollo del sistema en las últimas décadas. En Europa, el proyecto institucional surgido desde la Comisión Europea apunta a construir una red transeuropea para tener un sistema homogéneo de transporte especialmente orientado a las mercancías. Bajo esta cobertura, especialmente en el Reino de España el despliegue de infraestructuras de transporte de gran capacidad se ha disparado a partir de 1996, muy relacionado la expansión de las empresas del sector. Con el aprendizaje y los beneficios obtenidos de esta expansión se convirtieron a principios del siglo XXI en grandes empresas a nivel mundial y empezaron su extensión por América. Actualmente, el transporte se sitúa en un contexto en el que la movilidad, como indica V. Kaufmann [35] se caracteriza por:  Conectividad en vez de contigüidad: los espacios ya no se vinculan por la distancia física sino por los medios técnicos que hay entre medias.  Movilidad reversible frente a movilidad irreversible: los flujos migratorios y la movilidad en general se torna reversible.  Ubicuidad frente a unidad: la actividad económica deja de estar localizada en determinado lugar para dar lugar a la capacidad de actuación y comunicación descentralizada desde la distancia. c. Situación actual y principales indicadores Caracterizado y visto en perspectiva, ahora se van a aportar datos sobre la situación actual del sistema de transporte en el Reino de España, marco para el cual hay suficientes datos para realizar este análisis. La fuente de datos más actualizada y completa y con una información más sistematizada es la que se encuentra en “Las Cuentas Ecológicas del Transporte en España” [5], documento de Ecologistas en Acción con el apoyo de la Fundación Biodiversidad y el Ministerio de Agricultura, Alimentación y Medio Ambiente. En este documento, actualización del libro de 1996 “Hacia la reconversión ecológica del transporte en España” [4] de A. Sanz y A. Estevan. En este estudio se presenta un análisis completo del sector, incluyendo figuras que tradicionalmente no se incluyen como transporte aunque por definición sí lo sean, como el transporte vertical en edificios o el transporte de agua y energía. Estos últimos son accesorios para el ámbito del presente estudio, por lo que se excluirán del análisis que aquí se desarrolla. El enfoque con que se hacen estas “Cuentas”, explicado en el libro de 1996, se enmarca en la economía ecológica y por tanto debe contabilizar todos los flujos vinculados al sector desde el punto de vista de la energía y los materiales y no sólo desde el punto de vista monetario, que también está incluido. Las características del enfoque de la economía ecológica aplicada en el transporte y con el que se obtienen estos datos son las siguientes: [4] [5] 1. Reconocimiento de los límites ecológicos: inclusión del concepto “capacidad de carga” a los ecosistemas afectados por la actividad del transporte. 22 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 2. Integración de la variable tiempo: se incluyen los aspectos relacionados con los flujos y stocks de recursos que afectan a generaciones futuras. 3. Titularidad colectiva de los recursos naturales: considerar que los recursos naturales son un patrimonio colectivo implica considerar que su explotación sólo puede darse en régimen de sostenibilidad y equidad para toda la población. Esto implica que la movilidad, limitada por la capacidad de carga ambiental, debe además de distribuirse de tal forma que garantice el derecho de acceso equitativo a todos los recursos implicados en la producción de transporte. 4. Globalidad de procesos físico/económicos: se contemplan los procesos económicos vinculados a sus procesos físicos que les sirven de soporte y estos a la vez a todos los procesos anteriores y posteriores que los hacen posibles. Esto implica tener una visión global del proceso. 5. Interconexión entre los valores económicos, sociales y ambientales: frente al concepto de “coste externo” los procesos económicos se contemplan como un todo que incluye efectos en distintas dimensiones más allá de la monetaria. El estudio de las interrelaciones entre las dimensiones económicas, sociales y ambientales es el objeto de la economía ecológica. 6. Heterogeneidad, “irreductibilidad” o “inconmensurabilidad” monetaria de las diferentes dimensiones: se considera que los procedimientos por los que se calculan los costes monetarios de los procesos sociales y ambientales son arbitrarios y por tanto, inservibles para el estudio de la economía desde la perspectiva ecológica. Algunas definiciones importantes se dan a la hora de medir la producción del transporte. Según esta concepción, producción es “Cualquier desplazamiento de personas, bienes, materiales o mercancías realizado con intencionalidad por los seres humanos” frente al enfoque tradicional en el que sólo se contemplan los desplazamientos que conlleven una valoración económica. Para lo cual se adoptan una serie de definiciones básicas que se recogen aquí porque serán también de utilidad en el resto del estudio. 23 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Tabla 2 – Conceptos utilizados para medir magnitudes del transporte. [5] 1. Datos de reparto modal En el año 2007, último año de la tendencia expansiva de la economía iniciada a mediados de los años 90, el reparto modal en el transporte interior de personas era el que se muestra en la tabla siguiente. Tabla 3 – Producción del transporte de personas en 2007. [5] 24 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Estos datos, en personas-kilómetro, son los más apropiados para caracterizar el sector del transporte dado que reflejan la producción del transporte. Sin embargo, hay que señalar aquí la diferencia entre transporte y movilidad, siendo el transporte una expresión de la movilidad pero no todas sus expresiones. La movilidad es un concepto muy relacionado con la ubicuidad y por lo tanto con la accesibilidad. La movilidad se expresa en Viajes, según la Tabla 2. Figura 5 – Reparto modal de la movilidad (viajes) en España en 2007. [5] Por otro lado, el transporte está relacionado con las técnicas que permiten la movilidad. La diferencia se manifiesta al comparar estas cifras sobre la producción de transporte con cifras de desplazamientos y medios usados, que para la misma situación que en el gráfico anterior y con la misma metodología arroja la siguiente distribución: Figura 6 – Reparto modal de la producción de transporte (pers-km) en España en 2007. [5] 31 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 31 CAPÍTULO 3 IMPACTOS DEL SISTEMA DE TRANSPORTE Y ESTRATEGIAS AL RESPECTO 32 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 33 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte a. Importancia Siguiendo con la misma fuente de datos que en el capítulo anterior, “Las cuentas ecológicas del transporte en España” [5], podemos encontrar varios indicadores económicos que señalen la relevancia del sector en la actualidad desde una visión economicista. En cuanto a los flujos económicos, el transporte viario y todas sus actividades -desde la venta de vehículos al cobro de multasmovieron en 2007 139.217 millones de €, mientras que en 2012 fueron 103.068 millones de €. Otros modos como el ferroviario tuvieron una contribución más modesta, de 9.542 millones de € en 2007 y 8.881 millones de € en 2012 o el aéreo de 15.171 millones de € en 2007 y 11.370 millones de € en 2012. En total, este sector movió en 2007 unos 179.000 millones de € y en 2012 unos 138.000 millones de €. Esto significa respecto al PIB un 17% en 2007 y un 13.41% en 2012. Respecto a la balanza fiscal del Estado, la importancia del sector también es muy relevante. Tomando los datos de estos años, la balanza fiscal de transporte viario supuso unos ingresos de entre 1500 y 3000 millones de €. Esto se debe especialmente a la recaudación vía impuestos a hidrocarburos. Los otros modos tienen balanzas fiscales negativas para el estado, como se resumen en la siguiente tabla: Tabla 9 – balance fiscal de los modos ferroviario, aéreo y marítimo. Millones de euros. [5] Vemos que las sumas que se mueven en torno al sector, tanto las cifras de movimiento como las de las balanzas fiscales son muy elevadas y sobretodo, significativas dentro del conjunto de la macroeconomía y de las cuentas del estado. Por otro lado hay que destacar el carácter central del transporte hoy en día, que como se ha indicado en el apartado 2.b. ha sido fundamental en el desarrollo industrial y aún hoy lo es. Sin embargo no hay estudios que cuantifiquen con precisión en la actualidad cómo de “dependiente” es toda la actividad económica respecto del transporte, debido a la compleja relación existente entre sectores económicos y en particular la que existe entre el sector del transporte y el resto de sectores. 34 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte b. Impactos En este apartado se van a estudiar los impactos del sector tanto en la esfera ambiental como en la social. Los impactos se refieren al conjunto de afecciones que la actividad del sistema del transporte tiene sobre distintos aspectos naturales y sociales. 1. Impactos ambientales En cuanto a los impactos ambientales, el siguiente cuadro resume las principales afecciones y en qué fase del ciclo del transporte se producen. Figura 9 – Cuadro de impactos ambientales de las diferentes fases del ciclo del transporte. [5] Los impactos más severos por la urgencia de los problemas que plantean sin duda son los vinculados a las emisiones de gases de efecto invernadero. El sector se responsabiliza de la emisión de 141,5 millones de toneladas de CO2 equivalente que se reparten de la siguiente manera entre modos y fases: Figura 10 – Emisiones de GEI del sistema de transportes en España. tCO2-eq. 2012. [5] 35 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Lógicamente, al ser el transporte viario el más utilizado y a la vez el menos eficiente, es el que mayor contribución tiene a este volumen de emisiones. Cabe recordar aquí que la metodología empleada en el estudio no es la misma que, por ejemplo, la usada por las instituciones, que cifran el volumen de emisiones de gases GEI para el transporte en 83 millones de toneladas equivalente de CO2. La diferencia se encuentra en los modos considerados, las fases del ciclo de vida incluidas así como la internalización de la parte correspondiente de los trayectos internacionales. Otros aspectos, como la emisión de contaminantes o la ocupación de suelo también tienen su reflejo en el estudio. Como se observa en las siguientes tablas. Tabla 10 – Suelo vinculado a las infraestructuras de desplazamiento en España en 2012. [5] Tabla 11 – Población urbana afectada por concentraciones de contaminantes por encima de los objetivos de calidad de la UE (2009-2011) [5] 2. Impactos sociales Se incluyen en esta categoría los distintos impactos que la actividad del sector tiene entre la población, tales como el empleo, los accidentes o el tiempo dedicado. Siguiendo una metodología similar a la de los impactos ambientales, se presenta un resumen inicial de afecciones: 36 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 11 – Cuadro de impactos sociales de las diferentes fases del ciclo del transporte. [5] De este aspecto, sin duda, el efecto más importante es la mortalidad vinculada al transporte, cuya evolución es positiva. Figura 12 – Evolución de las víctimas de accidentes registradas por las FSE (1992-2012) [5] Sin embargo, aunque la mortalidad ha disminuido muy notablemente a partir de 2003, los heridos en accidentes de tráfico siguen una curva similar a la de la producción, lo que da a entender que aunque los accidentes ahora son de menor impacto, se producen con la misma probabilidad. Por otro lado, como se indica en el informe, estas cifras son blanco de un fuerte debate sobre su rigor, dado que los accidentes registrados por las FSE son menos de los ocurridos entre otras causas. Por ello, en el estudio cita fuentes de seguros que estiman en 3 veces superior la cantidad de heridos en accidentes de tráfico. La accidentalidad de los otros modos es mucho más limitada. En cuanto a otros impactos sociales del sector, se contempla el impacto sobre el empleo, dado que se estima en un 9,5% del total de asalariados los que se dedican a tareas vinculadas al sector, 1.648.756 personas en 2012. 37 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 13 – Distribución de los empleos en el sector del transporte según fases y modos. 2012. [5] c. Estrategias y medidas institucionales En vista de los principales problemas derivados del sistema de transporte, las instituciones llevan planteando en las últimas décadas planes y estrategias para mitigarlos o eliminarlos. 1. Estado Español Para entender el recorrido actual de las políticas públicas de transporte españolas el principal documento de referencia es el “Plan Estratégico de Infraestructuras y Transportes” (PEIT) de 2005. Es el principal documento porque es el que ha marcado las políticas públicas que se han llevado a cabo en los últimos años, condicionando todas las demás, como se reconoce en la “Estrategia Española de Movilidad Sostenible” (EEMS) de 2009, la normativa más reciente que abarca todos los aspectos del sector. En los últimos años además de la EEMS han aparecido otras normativas que afectan al transporte:  “Estrategia Española de Sostenibilidad Urbana y Local” (2011) que afecta al planeamiento urbano, fuera de las competencias directas del Estado central.  “Estrategia para la Economía Sostenible” (2009) que se recoge en la Ley de Economía Sostenible y que apuesta por un crecimiento económico que incluye un reparto modal con más peso de los modos no motorizados. 38 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte  “Estrategia de Seguridad Vial 2011-2020” que se recoge en las modificaciones de la Ley sobre Tráfico, Circulación de vehículos a Motor y Seguridad Vial hechas en 2014.  “Plan Nacional de Calidad del Aire y Protección de la Atmósfera 2013-2016” en la que se recogen diferentes medidas de varios sectores para mitigar la contaminación y las emisiones de GEI. En este plan se incluyen medidas que actúan sobre la información, la concienciación, la administración, los programas de I+D+i y la fiscalidad. La EEMS [37] se sitúa en un contexto en el que según su propio análisis se da la siguiente situación:  Gran aumento de la demanda que ha producido congestión  Desequilibrio entre modos hacía el modo viario  Declive del ferrocarril  Desigual nivel de acceso por territorios a la red  Nuevos requerimientos de calidad que obligan a replantear el mantenimiento  Débil integración entre modos de transporte que deriva en poca intermodalidad  Aislamiento respecto países vecinos  Aumento de los desplazamientos urbanos por el desarrollo urbanístico  Aumento del coste en externalidades: emisiones GEI, contaminación (NO2, PM10), ruido, congestión y accidentes.  Fuerte actividad del turismo en territorios muy concretos  Fragmentación de hábitats naturales  Ocupación del espacio urbano por infraestructuras de transporte superior al 50%  Pérdida de carácter socializador del espacio público  Pérdida de autonomía y movilidad de determinados colectivos (infancia, ancianos, personas de movilidad reducida) Ante este panorama las propuestas se basan en un marco normativo derivado de la Unión Europea y en los antecedentes de la legislación española, separados por temáticas. En territorio urbano, el marco sobre el que trabaja la EEMS es la “Estrategia Española de Desarrollo Sostenible” (EEDS) de 2007. Las áreas prioritarias de la EEDS eran 7:  Cambio climático y energías limpias  Transporte Sostenible  Producción y consumo sostenibles  Retos de la salud pública  Gestión de recursos naturales  Inclusión social, demografía y migración  Lucha contra la pobreza mundial 39 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Tanto en el apartado de cambio climático y energías limpias como en el de transporte sostenible se marcaban pautas que afectaban al desarrollo de la posterior EEMS. Estas pautas abarcaban aspectos del transporte (impulsar modos limpios de transporte, combustibles alternativos, mayores eficiencias), de urbanismo y planificación y de coordinación con los municipios para impulsar el transporte público. Las medidas recogidas en la EEMS se dividen en 5 campos de actuación y se listan a continuación. 1. Territorio, planificación del transporte y sus infraestructuras a. Territorio i. Potenciar el urbanismo de proximidad ii. Vincular la planificación urbanística con la oferta de transporte público y no motorizado iii. Plataformas logísticas para promover la intermodalidad iv. Optimizar el uso de las infraestructuras existentes v. Promover la permeabilización de las infraestructuras para la fauna b. Planificación del transporte y sus infraestructuras: ámbito interurbano i. Itinerarios ferroviarios preferentes para mercancías ii. Red ferroviaria de altas prestaciones (AVE) iii. Nuevas terminales ferroviarias de mercancías iv. Autopistas del mar y trasporte marítimo de corta distancia v. Ajustar los sistemas de transporte a las demanda de zonas con baja densidad de población, rurales e insulares c. Planificación del transporte y sus infraestructuras: ámbito urbano y metropolitano i. Estudio de evaluación de la movilidad generada ii. Implantar planes de movilidad sostenible iii. Cercanías ferroviarias iv. Conexión entre transporte público y terminales de otros modos v. Plataformas reservadas a transporte público y alta ocupación vi. Promover modos no motorizados vii. Planes de movilidad urbana, para empresas, para polígonos, para centros educativos, comerciales y de ocio. viii. Adecuación de las vías de acceso d. Planificación del transporte y sus infraestructuras: elementos comunes i. Sistemas inteligentes ii. Administración electrónica, teletrabajo o comercio electrónico 2. Cambio climático y dependencia energética a. Priorizar el transporte público b. Mejorar y aumentar la eficiencia del transporte público c. Medidas operacionales para el transporte aéreo d. Vehículos limpios y eficientes 40 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte e. Nuevas tecnologías en tracción, motores y combustibles f. Biocarburantes g. Promoción de la conducción eficiente h. Etiquetado energético 3. Calidad del aire y ruido a. Áreas de limitación de velocidad para vehículos b. Zonas de bajas emisiones para ciudades c. Diseño de mapas de ruido d. Planes de acción para reducir el ruido ambiental 4. Seguridad y salud a. Mejora en la seguridad vial b. Mejora la seguridad ferroviaria c. Mejora en la seguridad marítima d. Mejora en la seguridad en aeropuertos y aviación civil e. Mejor en la seguridad común f. Mejora de la accesibilidad para personas con movilidad reducida 5. Gestión de la demanda a. Aparcamientos disuasorios e incentivos para el uso del transporte público b. Medidas coercitivas para la mejora de la sostenibilidad c. Promoción de medidas económicas para incentivar el uso de transporte público d. Fiscalidad favorable a comportamientos sostenibles a nivel UE e. Fiscalidad favorable sobre vehículos y carburantes sostenibles a nivel UE f. Coche multiusuario y coche compartido g. Informar y sensibilizar Como se ha indicado antes, la EEMS viene fuertemente condicionada por el desarrollo del PEIT. El PEIT marcó las políticas en cuanto a infraestructuras y actualmente ha sido sustituido por el PITVI. El PEIT ha sido el marco de políticas públicas que mayor impacto ha tenido en el sistema de transporte. El plan no es el inicio del desarrollo explosivo de determinadas infraestructuras de transporte, que viene anteriormente del “Plan Director de Infraestructuras” (PID) de 1993 a 2007 y el “Plan de Infraestructuras” (PIT) de 2000 a 2007. Efectivamente, las políticas públicas en el Reino de España vinculadas al sector del transporte han ido dirigidas principalmente a la expansión de las infraestructuras, en paralelo al proceso de liberalización del sector (Iberia, AENA, Renfe…). Esta apuesta por las infraestructuras se fundamenta en la teoría de que, como se explica en la justificación y los objetivos del PEIT, una mayor extensión de las redes de transporte permite una mayor movilidad además de ser un motor económico. [51] 47 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte  La eficiencia en los vehículos mediante nuevos motores, materiales y diseño  El recurso a una energía más limpia mediante nuevos combustibles y sistemas de propulsión  Una mejor utilización de las redes y un funcionamiento más seguro mediante sistemas de información y comunicación En este caso las propuestas lanzadas por el Libro Blanco pueden resumirse en los siguientes puntos:  Apuesta por la multimodalidad en cada recorrido  Integración de tecnologías de la información  Mejorar la eficiencia de vehículos, especialmente camiones y del transporte urbano  Internalizar los costes en los usuarios, para evitar distorsiones de mercado  Unificar el espacio europeo del ferrocarril y aéreo  Estrategia europea de investigación  Estudiar pautas alternativas de movilidad urbana desde la multidisciplinaridad  Empleo de calidad  Seguridad en el transporte: objetivo cero muertes en carretera para 2050 La diferencia más significativa en la estrategia europea con respecto al sector que atañe a este estudio es el cambio de la apuesta decidida de hace una década por un mejor reparto modal hacía modos más eficientes, hacía una integración de los modos más eficientes en rutas multimodales, coordinadas con tecnologías de la información, de forma que el mejor reparto modal se produzca por utilizar los medios más eficientes para los trayectos más largos o intensivos. 3. Nivel global A nivel global, por contemplar qué tendencia se puede esperar de las instituciones en el futuro, destacan los estudios del Banco Mundial [38]. En ellos se apunta principalmente hacia la relación entre uso del suelo y transporte como factor determinante en las políticas de transporte. Intentar promover políticas a nivel global en el campo del transporte es muy complejo por la gran diversidad de tradiciones y modelos de desarrollo territorial urbano y rural. También por la enorme diferencia en la penetración de los medios motorizados en las distintas sociedades, vinculada a las enormes diferencias en los desarrollos industriales. Por ello los estudios, como este caso el del Banco Mundial, intentan señalar los lugares comunes entre urbanismo, planificación y desarrollo del sistema de transporte, para que las pautas sean válidas tanto para los territorios poco afectados por el desarrollismo como para los que tienen ya hondas afecciones. Haciendo una revisión de los distintos modelos de ciudad y por tanto de urbanización, concluyen una serie de implicaciones que hay sobre la movilidad y la intensidad energética de cada modelo de ciudad. 48 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 20 – Densidad de población relacionada con el consumo de energía de algunas ciudades. [38] Figura 21 – Proyecciones de emisiones de GEI del sector transporte. [38] Así, tras un estudio mundial de estrategias llevadas a cabo en distintas ciudades de distintos continentes y por tanto, de distintas culturas, se llega a una serie de propuestas de transformación parcial o completa de las áreas urbanas según sus características previas. 49 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte En la línea con otros documentos de las instituciones mundiales, las propuestas que lanzan son más de gestión que de soluciones técnicas concretas. En ella destacan que tipos de actores tienen peso en los procesos del sistema de transporte, puesto que entre ellos es entre quienes se deben desarrollar las políticas de transporte. Figura 22 – Elementos de estudio para el desarrollo de políticas de transporte y sus relaciones. [38] 50 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 51 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 51 CAPÍTULO 4 DINÁMICA DE SISTEMAS 52 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 53 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte a. Introducción y desarrollo del método Por Dinámica de Sistemas se conoce al método de estudio del comportamiento de los sistemas mediante la construcción de modelos informáticos en el que se pongan de manifiesto las relaciones entre la estructura del sistema y su comportamiento. [1] Para entender la necesidad y la utilidad de la Dinámica de Sistemas hay que definir qué se entiende por sistema, dinámica y modelo:  Sistema: objeto conceptual formado por diferentes partes relacionadas entre sí y cuya unidad entre partes y relaciones forman el sistema. Casi todo se puede conceptualizar como sistema, de distintas formas y además, casi todos los aspectos de la realidad se pueden conceptualizar como partes de otros sistemas. Por ello, para evitar caer en un pensamiento de los sistemas etéreo en la que todo se relaciona con todo, los sistemas se suelen acotar, eliminando algunas de las relaciones endógenas o exógenas del modelo bajo hipótesis fundamentadas que definirán la solidez del modelo.  Dinámica: se entiende por dinámico aquello que se diferencia de lo estático. Por lo general, la dinámica tiene una vinculación esencial con el tiempo, puesto que caracteriza a un sistema que evoluciona con el tiempo. Cuando esto ocurre, se atribuye al sistema la característica de dinámico.  Modelo: por modelo se define al objeto que sirve para representar a otro objeto y para facilitar la comprensión del objeto representado. Un modelo es un instrumento, tiene una función concreta para resolver un problema y por lo tanto, un modelo no puede tomarse como una realidad, sino como una representación de esta con sus limitaciones. Los modelos además pueden clasificarse de dos maneras: modelos de predicción y modelos de gestión. Los primeros son modelos que aspiran a representar fielmente la realidad de forma que permita suministrar datos acerca del futuro de la realidad. Los segundos modelos tan sólo ofrecen datos sobre alternativas posibles de desarrollo de la realidad. Vistas estas definiciones queda definir y contextualizar la Dinámica de Sistemas como método para elaborar modelos de sistemas dinámicos. El primer origen de la Dinámica de Sistemas se puede encontrar en la década de los 30 del siglo pasado con los primeros avances en teoría de automática, de los servomecanismos. En ellos aparecían retroalimentaciones, que como veremos son uno de los aspectos más interesantes de la Dinámica de Sistemas. El desarrollo de la computación informática es el principal impulsor del desarrollo de esta técnica. A mediados de los años 50, Jay Forrester desarrolla en el MIT la Dinámica Industrial. Esta técnica se servía de un enfoque sistémico y algunas representaciones estandarizadas para analizar los problemas de las empresas industriales. Los resultados y el desarrollo de este método quedan recogidos en “Industrial Dynamics” [54]. El principal avance de J. Forrester es la normalización de los diagramas de Forrester, o de flujos-niveles. En la siguiente década, el propio J. Forrester empieza a aplicar una metodología análoga al análisis de problemas urbanos, creando la dinámica urbana. El reconocimiento de la Dinámica de Sistemas como herramienta analítica y de hecho, la asignación del nombre a esa metodología se da a partir de la publicación del primer informe al 54 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Club de Roma, “World Dynamics” en 1971. Tras él se publicará el célebre y polémico estudio “Los límites del crecimiento” de Donella y Dennis Meadows en 1972. En este estudio, que motivó el informe al Club de Roma, se estudiaba la dinámica mundial de población, economía, industria y contaminación en un solo sistema mediante magnitudes agregadas. A partir de la difusión de este informe la Dinámica de Sistemas, ya conocida como tal, se empieza a difundir en distintos campos del conocimiento. La organización de empresas, la ecología o la ciencia social se han servido de diferentes modelos hechos mediante dinámica de sistemas para distintos fines, aunque en estos años el modelo de los “Límites del crecimiento” sigue siendo el más conocido y del cual se han hecho 2 revisiones, una en 1992 [55] y otra en 2004 [56]. b. Estructura elemental de sistemas La mayoría de los sistemas comparten algunos componentes en su estructura que hace que sus comportamientos se puedan clasificar y comparar entre sí. Para poder hacer esto es necesario establecer un lenguaje común. Para ello, antes de realizar un diagrama de Forrester, se debe representar el modelo de manera más elemental, representando que partes forman el sistema y qué relaciones hay entre ellas. Para ello nos servimos de los diagramas causales o de influencias. El Diagrama Causal es un diagrama que recoge los elementos clave del Sistema y las relaciones entre ellos. En él se representan las relaciones entre elementos con grafos orientados, flechas acompañadas del signo de la influencia. En los diagramas causales se pueden definir las principales estructuras comunes a muchos sistemas dinámicos. Retroalimentaciones. Una cadena cerrada de relaciones causales recibe el nombre de bucle, retroalimentación o feedback. Estos elementos son centrales en el estudio de sistemas y son lo que da interés a las técnicas de la Dinámica de Sistemas. Los bucles pueden ser “positivos” o “negativos”. “Positivos” si el número de relaciones negativas es par y “negativos” si es impar. Esta diferenciación fundamental se muestra luego en comportamiento del sistema que contiene un bucle así. La Figura 23 representa el comportamiento de ambos tipos de bucles y el diagrama causal básico de un bucle de cada tipo. [1][2] 55 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 23 – Desarrollo de un sistema con realimentación positiva y negativa en el tiempo [1] Figura 24 – Diagrama causal de un sistema con realimentación negativa y uno con realimentación positiva. [1] Retrasos. En la realidad hay procesos en los que el tiempo no opera igual y las relaciones causales se ven retrasadas por la propia naturaleza de los procesos. En Dinámica de Sistemas este efecto del tiempo se representa mediante retrasos en las relaciones causales. [1] Figura 25 – Diagrama causal de un bucle negativo con retraso. [1] 56 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte El elemento limitativo. El elemento limitativo es aquel elemento del sistema que ahora mismo limita el crecimiento del sistema. Es único en cada momento, pero a lo largo del tiempo diferentes elementos del sistema pueden actuar como elementos limitativos. [2] Los elementos clave. Los elementos claves del modelo son aquellos que tienen una gran influencia sobre el comportamiento del modelo. En un sistema puede haber varios elementos clave y no suelen variar a lo largo del tiempo. Normalmente encontrar estos elementos no es sencillo y no es intuitivo y es para lo que la Dinámica de Sistemas es útil mediante análisis de sensibilidad. [2] c. Paso de la estructura al comportamiento Para estudiar el comportamiento del sistema es para lo que se hace necesario el lenguaje de los diagramas de Forrester y la simulación informática. Es necesaria la traducción desde el diagrama causal, puramente cualitativo, a una terminología que permite la simulación. Para ello se siguen 3 pasos: [2] 1. Distinguir las variables más relevantes del modelo, que definen el estado del sistema para cada momento. Serán los niveles. 2. Definir las variables que provocan cambios en los niveles. Serán los flujos. 3. El resto de variables serán variables auxiliares. Las relaciones entre variables, desde el punto de vista matemático, se representan mediante ecuaciones diferenciales. Si un nivel es X, sus flujos serán de forma dX/dt. El resto de relaciones dependerán de la naturaleza y las hipótesis del modelo. Por último, la construcción del gráfico diagrama de Forrester se sirve de los siguientes diagramas para cada tipo de elemento: [1] 63 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte c. Simulación La simulación en Vensim PLE implica definir los parámetros temporales (inicio, fin e intervalos) y el método de integración. Los métodos de integración contemplados son:  Método de Euler: más rápido y sencillo  Diff: utiliza el método de Euler para integrar ecuaciones en diferencias.  RK 4 auto: usa un método Runge-Kutta de cuarto orden con ajuste automático de paso  RK 4 fixed: del mismo tipo que el anterior con paso fijo  RK 2 auto: usa un método Runge-Kutta de segundo orden con ajuste automático de paso  RK 2 fixed: como el anterior con paso fijo La interfaz es de la siguiente manera: Figura 30 – Interfaz de condiciones iniciales y de simulación de VENSIM PLE Para la simulación, existe la opción de insertar unidades en cada variable y comprobar de forma automática la consistencia del modelo, si las ecuaciones dimensionales son correctas con la simulación. En general, VENSIM emite errores siempre que hay problemas para la simulación (ecuaciones erróneas o incompletas). También avisa cuando hay alguna variable que no se está utilizando. A la hora de ejecutar la simulación VENSIM avisa cuando las variables auxiliares, que sirven para introducir datos, dejan de tener un dato configurado (cuando se simula por encima del tiempo de diseño de modelo, por ejemplo). En ese momento VENSIM simula con el último dato que tuviera la variable auxiliar. También, especialmente con el modo de integración Euler, cuando se sobrepasan los límites de cálculo avisa en qué variable y con qué valor. 64 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte La definición de variables es igual tanto para niveles, como para flujos y variables auxiliares. La interfaz es como sigue: Figura 31 – Panel de definición de elementos en VENSIM PLE En esta ventana se puede configurar el tipo de variable, la manera de definirla (con valor inicial, normal o con tabla), sus unidades, la ecuación que la define y las variables con las que se relaciona como parámetros más relevantes. También permite evaluar la corrección de la ecuación insertada y la consistencia del modelo por si hay errores de omisión de uso de variables. En las ecuaciones hay un gran abanico de funciones a utilizar. Distribuciones estadísticas, retrasos, filtros, funciones matemáticas básicas, funciones lógicas… En este mismo cuadro el programa permite evaluar la consistencia de las ecuaciones y también del modelo completo. 65 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte d. Salida de datos Vensim PLE permite extraer varios datos de salida de la simulación.  Árboles de causas, efectos y realimentaciones. A diferencia de otros programas, Vensim permite visualizar árboles de causa y efecto para cada variable así como los lazos en los que la variable está involucrada.  Listado de variables y sus ecuaciones.  Gráficas. A lo largo de este proyecto se van a mostrar algunas gráficas generadas por Vensim, generadas automáticamente mostrando la evolución temporal.  Tablas de datos. La evolución de los parámetros seleccionados se pueden exportar a formato CSV y XLS.  Comparación entre simulaciones, destacando las constantes que cambian entre simulaciones.  Gráficas enfrentando variables entre sí, mediante el panel de control. Esta opción tiene una interfaz más potente que permite un mejor manejo de las gráficas de salida. Figura 32- Panel de control en VENSIM PLE 66 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 67 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 67 CAPÍTULO 6 DESARROLLO Y JUSTIFICACIÓN DE LOS MODELOS DE REPARTO MODAL 68 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 69 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte a. La elección modal en la ingeniería del transporte El modelo cásico de previsión de la demanda es un modelo secuencial de 4 fases de estudio [39] [28]: 1. Generación y atracción de viajes: estimación del número de viajes atraídos y generados por cada zona Modelos de generación-atracción de viajes 2. Distribución espacial: estudios de los flujos entre zonas Modelos de distribución de viajes 3. Reparto modal: determinación de los viajes entre los diferentes modos y/o medios de transporte  Modelos de reparto modal 4. Asignación a la red: asignación de los desplazamientos entre centroides por uno o diversos caminos.  Modelos de asignación de ruta En el presente estudio nos centramos en el tercer apartado, en tanto que lo que se pretende estudiar son los modelos de reparto modal. Los modelos de reparto modal parten de dos campos de estudio: la economía y la psicología. Hoy en día, los modelos más extendidos parten de estudios económicos con origen en la economía neoclásica, posteriormente combinados con los modelos de Luce basados en la Independencia de las alternativas relevantes y finalmente desarrollados como Modelos de Utilidad Aleatoria (RUM por sus siglas en inglés) de aplicación para la microeconomía por Daniel McFadden a partir de 1972, nobel de economía en el año 2000. Estos modelos parten de varios supuestos: i. Las elecciones son individuales. Son modelos de elección discreta, o desagregada, en oposición a los modelos de elecciones agregadas en los que las elecciones son cuestión de zonas o colectivos. Los modelos de elección discreta fueron fuertemente defendidas por McFadden, como reclama en su eslogan «Zones don’t travel; people travel!>> [40] ii. Las elecciones son racionales. Los modelos RUM, basados en la maximización de la utilidad, suponen individuos completamente racionales e informados. iii. Las decisiones se toman en base a la utilidad. Dentro de las numerosas reglas de decisión que afecta al transporte [12] se reducen todas a la utilidad. Las otras reglas significativas son: Dominancia, Satisfacción, Reglas lexicográficas y Eliminación por aspectos. Por parte de la psicología se han realizado críticas a los modelos RUM por la irrealidad del supuesto 2, reconociendo que no hay alternativas constructivas desde el campo de las ciencias sociales [41] Como se verá más adelante, desde otros campos de la ciencia social se ha empezado a esbozar un modelo constructivo que completa la visión de la elección modal. Por otra parte, con respecto al tercer supuesto, sí que hay varias investigaciones en marcha tratando de añadir a los modelos de elección modal otras reglas de elección. El modelo que McFadden comienza a desarrollar en 1965 y que se generaliza para el estudio de las elecciones discretas y se aplica para la elección modal en el transporte sería el modelo Logit Multinomial (MNL). En él la utilidad se modela de forma que el usuario n se decante por la alternativa j que mayor utilidad tenga asociada. La función de utilidad Unj está compuesta por 70 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte dos términos, uno observable Vnj y uno desconocido que se trata como un error aleatorio de media cero εnj. La parte observable Vnj se modela como función de atributos, xnj, observados vinculados tanto a la alternativa j como al individuo n y que se calibra con una serie de coeficientes β. La mayoría de los modelos contemplan esta función como combinación lineal, en la que los parámetros β se mantienen constantes para cada individuo, cambiando para cada alternativa. Hay proyectos de investigación que valoran usar modelos no lineales y parámetros cambiantes para conseguir mejores ajustes. [12] Una vez definidas las utilidades, hay distintos modelos para el cálculo de las probabilidades de elección de cada alternativa. Alfonso Orro [12] los clasifica así:  Logit (MNL): errores con distribución Gumbel independientes e idénticos. No admite correlación y requiere homoscedasticidad  Probit (MNP): factores no observador siguen distribución normal. Admite heteroscedasticidad y correlación.  Modelos de valor extremo generalizado (GEV): entre ellos hay variantes del logit para permitir correlaciones como el Nested Logit (NL)  Logit mixto: los factores no observados se dividen entre los que tienen correlación y hetercedasticicidad y los que son Gumbel.  Dogit e IPT: usa transformaciones directas e inversas para modificar las colas de la función de probabilidad logit. El más simple es el MNL, en el que las probabilidades de elección de cada alternativa pj se obtienen con la fórmula: El principal problema de este modelo es la Independencia de las alternativas relevantes (IIA) explicada por Ortúzar y Willumsem [42] “Cuando cualquier alternativa tiene la posibilidad no nula de ser elegida, el ratio de probabilidad no se ve afectado por la ausencia o presencia de otras alternativas en el conjunto de la elección”. Esto implica que el MNL sólo da resultados válidos ante un conjunto de alternativas independientes entre sí. Cuando hay correlación, surge el problema denominado bus rojo-bus azul, sobre el que existe abundante bibliografía [28]. Para corregir esto aparecen los modelos que Orro denomina de valor extremo generalizado (GEV), cuyo exponente más sencillo es una variación del MNL llamado Logit Jerárquico (HL) o Nested Logit (NL). En este modelo las opciones correlacionadas se anidan entre sí, creando varios niveles de elección relacionados. 71 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 33 – Estructura de decisión entre alternativas en un modelo NL [11] En la figura se ha representado un modelo NL para decidir entre los medios A (independiente), B1 y B2 (correlacionados entre sí). En este caso se tendrá que definir una utilidad para B, que se relaciona con la de B1 y B2 con: θ es un parámetro que debe ser estimado. Teóricamente debe de estar comprendido entre 0 y 1. b. Nuevos enfoques: desvío modal y motilidad Frente a las limitaciones señaladas de la teoría clásica de la ingeniería del transporte y sus modelos para la elección modal, van a contemplarse aquí algunos de los aportes de las ciencias sociales para la movilidad [43] [11] [35] [36]. i. Desvío modal frente elección modal Por un lado tenemos la aportación de Marco Diana [43] que propone un método que contemple los cambios de comportamiento de la población más que los cambios de los atributos de cada modo para estudiar las situaciones de desvío modal (“modal diversion” en inglés) relacionadas con los servicios informatizados de transporte. En realidad, el cambio de paradigma se da en que con estas metodologías se estudia los motivos del cambio de modo en vez del cambio de modo en sí. Afirma que en los estudios de desvíos modales se investigan 3 clases de factores más allá de los atributos y utilidades de la ingeniería de transporte tradicional:  Elementos instrumentales como las características de los medios competidores  Factores subjetivos como las aptitudes y aspectos de la personalidad  Variables de situación como los hábitos y la variables socioeconómicas 72 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Las conclusiones del estudio que realiza M. Diana apuntalan sus hipótesis, confirmando que quienes están más habituados a la multimodalidad tienen más facilidad para el desvío modal cuando aparece una nueva opción. De la misma forma añade que factores subjetivos como la satisfacción vinculada al confort y la fiabilidad del medio usado afectan negativamente al desvío modal. ii. Motilidad y movilidad Por otro lado, desde el campo de la sociología, V. Kaufmann [35] [36] ha desarrollado el concepto de motilidad, explicado como una fertilización cruzada entre disciplinas. Motilidad es un término biológico que se refiere a la capacidad de movimiento de determinadas células. Kaufmann define motilidad como “la capacidad de las entidades para moverse en el espacio social y geográfico, o la manera en que las entidades acceden y se apropian de la capacidad de movilidad socio-espacial de acuerdo con sus circunstancias” [35]. Por tanto la motilidad es la “movilidad potencial de los actores” [44]. Esta definición viene motivada desde el campo de la sociología por asentar una teoría que conectase la movilidad social con la movilidad espacial, en vista de la relevancia socioeconómica que la movilidad ha adquirido en las últimas décadas. Desde su campo, apunta a lo limitado de la visión de la movilidad en los estudios sociológicos sobre la misma por 2 motivos principales:  Esto es causado porque las cuestiones de movilidad se limitan al mero desplazamiento y no se contemplan como el fruto de la interacción de actores, estructuras y contextos, que son las que motivan y a la vez condicionan dichos desplazamientos.  Los estudios centrados en el pasado y en el presente no permiten entender los impactos de determinados fenómenos, puesto que no se estudia el potencial de los cambios, las limitaciones a las que pueden enfrentarse y las posibilidades de los actores involucrados. La motilidad, tal y como ha sido definida, se basa en 3 elementos interrelacionados [35]:  Acceso: son el conjunto de opciones posibles en torno a la movilidad. Se compone por un lado de opciones, que serían el rango de posibles modos y medios de comunicación y transporte así como de servicios y equipamiento en un momento dado. Por otro lado de condiciones, que serían las características de precios, horarios, localizaciones…asociadas a las opciones.  Destrezas: son el conjunto de habilidades que pueden afectar directa o indirectamente al acceso o la apropiación. Se compone de habilidades físicas (vista, oído…), habilidades adquiridas (licencias de conducción, idiomas, habilidades tecnológicas…) y habilidades organizacionales (capacidad de hacer planes, de sincronizar tareas…)  Apropiación: manera en que los agentes interpretan y actúan a partir de sus accesos y destrezas reales o percibidas. La apropiación es un proceso dinámico entre los otros dos factores descritos. 79 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte la Percepción y no al Hábito. En realidad, entender que la posesión de vehículo modifica la Percepción del viaje y no el Hábito del viajero supone asumir la hipótesis de que la posesión de vehículo no es un hecho estructural sino que es una elección racional que se confirma día a día. o Percepción: es un indicador de poca relevancia en el estudio de referencia, pero que sirve para representar los posibles cambios de opinión entre usuarios ante cambios en el acceso. Que la precepción tenga una baja relevancia en los estudios, sobretodo comparada con el Hábito y otras variables relacionadas, lo que apunta es a la rigidez existente entre la población para realizar cambios en la elección modal.  APARATO MATEMÁTICO En el modelo el % de uso de cada modo (% USO MODO) se calculan siguiendo la metodología del modelo MNL (Multinomial Logit), sustituyendo la utilidad por el Hábito y la Percepción. De esta forma, la utilidad se reduce a: H representa al indicador Hábito y P a Percepción. Se está omitiendo del estudio el error asociado a estos cálculos. Esta es una decisión importante, sobre todo teniendo en cuenta que la mayoría de las discusiones sobre los modelos MNL versan sobre la naturaleza del error asociado a esta distribución. Se ha optado por utilizar este método por el ajuste automático que produce entre modos, en el que unos modos suben y otros modos bajan. Es por ello que todos los Hábitos y Percepciones afectan a todos los % de uso de todos los modos. La hipótesis más arriesgada de esta elección es considerar que Hábito y Percepción tienen el mismo peso en la “utilidad” y que no hay un factor 80% Hábito- 20%Percepción, como podría parecer en base a la bibliografía. Como anotación, señalar que el Hábito y la Percepción al ser equivalentes de una “utilidad” serán numéricamente el logaritmo natural de % de uso del modo al que correspondan. 80 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte En el modelo, el Hábito se configura como una correlación entre las distintas variables socio-demográficas cuyos datos se han extraído de la encuesta del INE y cuyo resultado es el logaritmo natural del % de uso de cada modo expresado en una escala de 0 a 100. Los resultados son los siguientes, y los distintos Hábitos en el modelo están recogidos en el ANEXO 2: Variable descripción coeficiente Error estándar Constante -0.019143 0 % pob. Urbana % de población en capitales y núcleos de más de 100.000 -0.5409324 0 %pob. rural % de población en núcleos de menso de 10.000 -0.6665379 0 TH: hogar unipersonal % de población en hogares unipersonales 0.20264327 0 TH: pareja sola % de población en hogares con sólo una pareja 0.2540589 0 OCU % población ocupada 0.5737426 0 I<1000 % población en hogares con ingresos menores a 1.000 €/mes 0.3103938 0 R2 Coeficiente de determinación 1 Tabla 13 – Coeficientes de la variable Hábito. Los signos son en principio consistentes si tenemos en cuenta el reparto modal que se toma como referencia, en el que los modos dominantes son el coche con un 43% y a pie con un 30%, por lo que los coeficientes positivos significan que estas variables favorecen la movilidad de estos modos y los negativos que la limitan. Consecuentemente y al ser estas variables iguales para todos los modos, dado que son variables que afectan a los usuarios, el hábito resulta ser igual para todos los modos. La Percepción se ha modelado de otra forma. Los datos de Costes/km y tiempo/km por cada modo han sido extraídos de distintas fuentes y algunos son de elaboración propia. En ningún caso se ha podido extraer una correlación consistente, en la que la Percepción de un modo empeorase al subir el tiempo o el coste y mejorase cuando estos disminuyeran. Esto se debe a la distorsión por otras causas presentes en la elección modal y que no se estaban teniendo en cuenta para definir este indicador, dado que están en otros indicadores. Por otro lado, al no haber datos homogéneos sobre la influencia de la disponibilidad de vehículo en la elección modal, para incluirlo no se ha podido 81 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte recurrir a correlaciones. Por ambos motivos, la Percepción se ha modelado como un parámetro de referencia (el logaritmo natural de % de uso de cada modo) multiplicado por la tasa de variación por un lado del Coste y el Tiempo y por otro de la cantidad de vehículos por adulto, haciendo que el Coste y el Tiempo fuesen inversamente proporcionales a la Percepción y la cantidad de vehículos fuera proporcional a la Percepción de automóviles y motos e inversa en el resto de modos. La percepción lleva un delay1 para evitar cambios bruscos irreales en el comportamiento real de la población. Esta sería la expresión de la Percepción para un medio en el que el aumento del número de vehículos disminuya la percepción, esto es, cualquiera menos el automóvil. Los costes y tiempos asignados a cada modo y las suposiciones hechas se explicitan en el ANEXO 1. En el Uso del Coche intervienen variables del modelo de producción, como la intensidad energética y la congestión. Estas variables intervienen una en el coste y otra en el tiempo. El coste del vehículo se ve afectado por i, el coste del capital, una tasa estimada en 0,05. El coste del combustible por kilómetro se ve afectado por la intensidad energética, la inversa de la eficiencia energética. Por otro lado, el tiempo se ve afectado por la congestión. La congestión en el modelo se estudia como las horas de media que cada persona pierde al año por la congestión. Sin embargo, el tiempo que estamos representando aquí es el tiempo medio para hacer un kilómetro en h/km, la inversa de la velocidad media. Por tanto, para hacer la congestión un parámetro con el que trabajar hay que transformarla al tiempo perdido de media en cada trayecto, para lo que se supondrán 500 viajes al año (230 días laborales, 2 viajes al día mínimo y para ajustar, dado que tan solo los viajes por motivos laborales son los menos, redondear a 500). A continuación se muestran los diagramas de Forrester de esta parte del modelo. En grande el modelo de coche y en pequeño el resto: Todas las variables representadas en estos diagramas vienen definidas en el ANEXO 2. 82 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 37 – Diagrama de Forrester del modelo 1 de las vistas en las que se definen las variables Hábito, Percepción y Uso para cada modo. 83 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte ii. Modelo de producción de transporte en automóvil Para este sub-bloque el modelo se ha basado en el trabajo de K. M. Hymel, K. A. Small y K. Van Dender [25]. Este trabajo estaba dedicado al estudio de las interrelaciones entre la congestión, la eficiencia energética y los fenómenos demanda inducida y efecto rebote.  Demanda inducida: demanda de transporte que se produce por la disponibilidad de mayores instalaciones de transporte y que sin esas instalaciones no se produciría. La demanda inducida representa la producción de transporte que se hace derivada no tanto de una necesidad real de usar un determinado modo de transporte o incluso de usar un transporte como de la posibilidad de usarlo.  Efecto rebote: el efecto rebote es el fenómeno que explica el aumento de la producción que se produce por una reducción de los costes del transporte debidos a un aumento en la eficiencia. Es un indicador importante porque revela que las políticas de eficiencia, por sí mismas, no consiguen una reducción del consumo de determinado bien o servicio sino que a veces consiguen lo contrario al producir un mayor consumo al bajar el precio. Se sirven de un modelo econométrico con el que despejan las distintas elasticidades entre unas variables y otras. De ese modelo se asimilarán las principales variables y relaciones, por ser un modelo sencillo pero que incluye las principales variables significativas en el estudio del transporte en presencia de congestión, que se ha considerado como una variable influyente en el uso de algunos medios. En este modelo se van a asumir las principales hipótesis de este modelo y su modelo del mismo modo en que ha sido publicado, de forma que aunque el modelo econométrico no sea extrapolable entre escenarios de transporte distintos, las tendencias y las relaciones que muestra sí lo son. Por ello es previsible que haya desajustes cuantitativos en los resultados de salida del modelo de producción. El modelo de producción de transporte se ha basado en el ya citado trabajo de K. M. Hymel, K. A. Small y K. Van Dender [25]. En él se declaran 4 niveles que aquí se asumen de esta forma: la producción VKA/adultos (en miles de vehículos-km/población adulta), el parque de vehículos VEH/adultos (en número de vehículos/población adulta), la intensidad energética fint (en l/km) y la congestión cong (en horas perdidas al año por persona). 84 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable Descripción Unidades I medios Ingresos medios de la población Miles de euros al año cong Horas al año perdidas por la congestión por adulto horas VKA/adulto Producción del transporte en automóvil por adulto miles de vehkm/adulto VEH/adulto Parque de vehículos turismos por adulto turismos/adulto fint Intensidad energética: litros de combustible necesarios para recorrer 1 km l/km Pfuel/km Coste monetario del combustible para recorrer 1 km €(2006)/km Pfuel Coste monetario del litro de combustible €(2006)/l población/adulto Población por adulto - %pob. Urbana fracción de población en capitales y núcleos de más de 100000 hab % km red/superficie Km de red viaria en una superficie dada 1/km licencias/adulto número de permisos de conducción por adulto permisos/adulto Pveh Coste monetario de amortización del vehículo por km €/km i interés - regulación Medida de la fuerza regulatoria, del 1 al 10 - dens Densidad de población pob/km2 % camiones % de vehículos del parque total que son camiones % red urbana/adulto kilómetros de red urbana por adulto km/adulto Tabla 14 – Definición de las variables en el sub-bloque de producción de transporte del modelo 1. Todos los parámetros en el modelo están normalizados, así que los resultados se dan como Logaritmo natural, como se toman en el modelo del estudio original. Los coeficientes se han tomado del trabajo original siguiendo las hipótesis antes señaladas. Las variables en el modelo tienen un retraso modelado como DELAY1 con tiempo 1 para representar los cambios en los datos de salida con más realismo, dado que unas variables agregadas de este tipo responden ante los estímulos de forma suave normalmente. 85 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte VKA/adulto Variable Coeficientes Constante 1.8472 I medios 0.1031 cong -0.0092 cong*I medios -0.0244 cong*Pfuel/km -0.0124 VKA/adulto(t-1) 0.7947 VEH/adulto 0.034 Pfuel/km -0.0474 Pfuel/km*Pfuel/km -0.0251 Pfuel/km*I medios 0.0635 pop/adult 0.2663 %pob. Urbana -0.1626 km red/sup 0.0186 Tabla 14, 15, 16, 17 – Coeficientes de las variables VKA/adulto, VEH/adulto, fint y cong Hay que señalar de este modelo que todas las variables son resultados agregados, por lo que no representan variables concretas perfectamente homogéneas.  La producción se engloba trayectos muy diversos, con distintos tipos de coches y en distintas situaciones. VEH/adulto Variable Coeficiente Constante -0.4355 pv 0.0211 i 0.0028 I medios 0.0215 %pob. Urbana -0.1072 licencias/adult 0.0625 VEH/adulto t- 1 0.8697 VKA/adulto 0.0452 Pfuel/km -0.001 fint Variables Coeficientes Constante -0.1619 VKA/adulto+Pfuel -0.0304 I medios -0.0078 fint t-1 0.8465 %pob. Urbana -0.0108 pop/adult -0.0249 regulacion -0.091 Cong Variables Coeficientes Constante -8.4146 red urbana/adult -1.416 VKA/adulto+% pob.urbana 0.46 dens 1.1647 % camiones 0.4636 86 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte  El parque de vehículos incluye distintos tipos de turismos: diesel, gasolina e híbridos.  La congestión es una medida media para un conjunto de población muy heterogéneo.  La intensidad energética no es una medida de una tecnología concreta sino una media del consumo entre la producción total para un conjunto que incluye tecnologías heterogéneas y que se usa en situaciones diversas. El diagrama de Forrester representa esta parte del modelo de esta forma: Figura 38 – Diagrama de Forrester del sub-bloque de producción del transporte del modelo 1 87 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte El diagrama causal del modelo completo se divide entonces en estos bloques (no se representa todo el sub-bloque de reparto modal con todos los medios): Figura 39 – Diagrama causal del modelo 1. No aparece el Sub-bloque de reparto modal completo. 2- El segundo modelo: causalidad Este segundo modelo está basado en las relaciones causales entre distintos factores del “subbloque” de producción del transporte y también en la configuración de la variable Hábito. Además, los resultados del modelo de “reparto modal” serán resultados de % de cuota de cada modo con respecto a la producción de transporte y no con respecto a la movilidad, como era en el modelo anterior. Esto se debe a las características del nuevo modelo, en el que es necesario contemplar este aspecto para poder cuantificar las variables que intervienen en el “sub-bloque” de producción. i. Cambios en la forma de modelar el Hábito. Dado que el hábito se había modelado con los resultados de una correlación entre los determinantes considerados influyentes del reparto modal que representan las Destrezas de la población para Apropiarse de los distintos modos y con este nuevo modelo se quieren evitar las correlaciones, se ha replanteado la formulación de esta variable para que tan solo represente la influencia positiva o negativa de los distintos determinantes para cada modo o medio. Dado que no se va a correlacionar, se pueden incluir variables de las que antes no había datos con suficiente consistencia o redefinir las variables que intervienen. Las variables que definirán el Hábito serán:  Ocupación (OCU): el porcentaje de población ocupada.  Ingresos medios (I): los ingresos medios de la población total.  Hogares con niños (TH): el porcentaje del total de hogares en los que hay niños. Se escoge esta variable por ser la que según las referencias [11] es el elemento más 88 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte significativo por el que merece la pena incluir el tipo de hogar como determinante de la elección modal.  Población metrópolis (%pob. Metro): el porcentaje de población en áreas metropolitanas o ciudades de más de 500.000 personas. Variable muy relacionada con los aspectos del Acceso relacionados con el urbanismo (accesibilidad infraestructuras, aparcamiento, disponibilidad transporte colectivo…)  Población ciudades (%pob. Ciud): el porcentaje de población en municipios entre 10.000 y 500.000 habitantes que no son área metropolitana. De esta forma queda fuera de las influencias los municipios rurales, dado que se va a tomar como hipótesis para los escenarios que los cambios en la estructura de la población en el territorio se va a dar principalmente por una polarización entre áreas rurales y municipios pequeños y grandes áreas metropolitanas, reduciendo el tamaño de las ciudades intermedias.  Género (GEN): el porcentaje de población femenina y que está vinculada principalmente a tareas de “cuidados” y a la reproducción social, en sentido económico. Por ello este indicador no es exactamente el % de mujeres en la población, sino el % de personas que viven acorde al rol tradicionalmente asignado al género femenino y que tienen un fuerte impacto en la elección modal. El Hábito se definirá entonces en base a un valor de referencia vinculado al reparto modal del momento de referencia de la simulación combinado con el producto de las variaciones porcentuales de estas variables a lo largo del tiempo. Todo ello con un retraso de 3 meses de tercer orden que represente la rigidez que por definición tiene asociada la variable Hábito. Al ser una variable de información, este retraso se modelará mediante SMOOTH en el software utilizado. ) La relación de estas variables, si son positivas o negativas para cada modo se ha asignado consultado los datos de las encuestas Movilia 2006 del Ministerio de Fomento y de la Encuesta de Hogares y Medio Ambiente de 2008 del INE. En ellas se compara la cuota de uso de cada modo media con la cuota vinculada a la variable en cuestión y si la cuota de la variable es menor se atribuye una relación negativa y viceversa. Todas las relaciones dan resultados consistentes. Las que parecen contra-intuitivas se comentan en su tabla. Hábito BUS OCU + I - TH - Aunque para los hogares de mayores de 50 años con niños es mucho más común en bus y otros transportes públicos, este tipo de hogares son minoría frente a los de parejas jóvenes con vehículo propio. %pob. Metro + 95 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte se adopta como hipótesis en el que se notan los cambios urbanísticos. Así, la expresión de DENS es: 2: Densidad de población + USO BUS, BICI, PIE Una mayor densidad de población implica un mayor uso de los modos Bus, bicicleta y peatonal. Esta afirmación, en sintonía con la anterior, ya queda contemplada en el modelo desde el momento en que la cantidad de población que vive en según qué tipo de área urbana afecta al reparto modal. Pero esta relación incluye el efecto que tienen los cambios en la densidad de población sobre el reparto de la población en tipo de municipios. Se va a suponer como hipótesis, que un aumento en la densidad de población implica un aumento en el porcentaje de población en áreas metropolitanas en detrimento de las ciudades intermedias, suponiendo el medio rural como ajeno a las dinámicas de emigración-inmigración. Este impacto se traduce en cambios en el Acceso a estos modos y por tanto, en el Hábito. Por lo tanto la densidad de población tendrá un impacto inmediato positivo respecto la población que vive en metrópolis y negativo respecto la gente que vive en ciudades medias. Todo con el tope de dejar las ciudades medias a 0 y que todo su porcentaje pasara a ser de las áreas metropolitanas, caso en que dejarían de crecer. 3: Densidad de población +Vehículos Una mayor densidad de población implica un crecimiento del parque de vehículos. Esta segunda relación es el espejo de la primera de este bloque de relaciones. Un urbanismo disperso implica dificultades para los otros modos y eso provoca una necesidad de usar el automóvil y por tanto, un estímulo para la compra de nuevos vehículos. Esta realidad en el modelo se va a representar indirectamente, dado que el aumento de densidad de población, por las otras relaciones vistas hace aumentar la cuota de producción mediante automóvil, esta cuota será lo que afecte al aumento del parque de vehículos. El parque de vehículos se modelará como un nivel, vinculado a los flujos de compra de vehículos y desecho de los mismos. Para ello intervienen varias variables:  Vida útil de los vehículos: 13 años según las cuentas ecológicas [5]. En meses son 156 meses. Sin embargo, con esta vida útil, en 2.006, con el parque de vehículos de 21 millones de vehículos, las bajas serían de 134.950 vehículos, cuando según los datos de DGT fueron 910.000 en ese año, unos 75.800 al mes. Esta diferencia, muy significativa, apunta hacía que posiblemente el ciclo de vida de los vehículos sea mayor. Para que las bajas en 2.006 fueran en el modelo las 75.000 el mes, la vida útil serían 277 meses, 23 años. Lo cierto es que 23 años de vida media de un vehículo es bastante elevado, aunque se comprende dado que este dato muestra el tiempo medio en que los vehículos están matriculados, aunque no estén en uso cotidiano. Por ello, se va 96 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte a fijar como vida útil un punto intermedio entre los 13 y los 23 años: 216 meses, 18 años de vida media para un vehículo. Se considera que los ingresos medio influyen en la vida útil de los vehículos, alargándola o acortándola. Por ello la vida útil estará relacionada con los ingresos de forma que el impacto no sea muy alto pero sí que se deje notar la tendencia general vinculada al nivel económico de la población.  Precio de los vehículos/Ingresos medios: el precio de los vehículos entre la renta media es un parámetro que sirve para representar el encarecimiento o abaratamiento relativo a la renta para comprar un coche nuevo. Al ser este el parámetro que previsiblemente tenga más influencia sobre el comportamiento de la población a la hora de comprar o no vehículos, especialmente por el lado de la renta, se hace que tenga un efecto cuadrático sobre la compra de vehículos.  Uso coche: los cambios en la cuota de producción de transporte que cubre el automóvil son un estímulo para la compra de nuevos vehículos, como se ha visto en la relación 5 del primer diagrama.  Tope de vehículos/persona: en la realidad el crecimiento del parque de vehículos no es ilimitado, dado que en el marco de la movilidad no tiene sentido que haya más de un coche por persona, excluyendo los minoritarios usos del automóvil como símbolo de ostentación. Se fijará ese tope de 1 vehículo por persona como el máximo que saturaría el mercado. Se tiene en cuenta que gran parte de la población es menor de edad o no está capacitada para tener y conducir un automóvil, pero esta realidad se compensa con la parte del parque para usos laborales o públicos. Diagrama 4 (Figura 43): 1: KM RED -Congestión Más kilómetros de red implican menor congestión. Esta relación es intuitiva y obviando el efecto rebote que puede provocar que una red con mayor capacidad pueda volver a saturarse por el abaratamiento que supone acabar con la congestión inicial, es válida. La forma de incluir esta relación es afectando a las velocidades medias que a su vez definen la congestión. Se supondrá que las velocidades medias están afectadas por los cambios en la extensión de la red, por un lado para la red urbana y por otro para la interurbana. 2: Congestión - Producción Más congestión implica menor producción de transporte. Esta relación está ya recogida en la relación 4 del primer diagrama, puesto que al aumentar la congestión el tiempo de transporte la Percepción del modo cae. 97 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Este nuevo modelo tiene un diagrama causal que es como sigue (no se incluyen todas las variables, a la izquierda aparecerían el resto de modos): Figura 44 – Diagrama causal del modelo 2. Y el diagrama de Forrester del sub-bloque de producción de transporte queda: Figura 45 – Diagrama de Forrester del sub-bloque de producción del transporte en el modelo 2. La relación de todas las variables de este modelo queda recogida en el ANEXO3. 98 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 99 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 99 CAPÍTULO 7 SIMULACIÓN Y RESULTADOS 100 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 101 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte a. Primer modelo 1. Resultados obtenidos en la simulación En al siguiente simulación se ha partido de los datos reales del INE para las variables de entrada, de las cuales hay datos para todas para el año 2006. Las que están más limitadas son las variables población urbana y población rural, sacadas de la encuesta “Movilia 2006” [47] y sin encontrar datos equiparables que sirvan para trazar una serie histórica. Las variables I<1000 y las de Tipo de hogar (TH) también están limitadas entre 2005 y 2.011. A partir de ahí se mantienen constantes. En todo caso estos datos se toman como punto de partida para estudiar los escenarios posibles hasta 2030. Se van a estudiar 3 escenarios: Escenario 1: BAU Escenario 2: BAU+CE Escenario 3: BAU+CE+Peak oil Descripción Escenario con un crecimiento económico como el de 2007. Escenario con un crecimiento económico como el de 2007 e implementando las medidas de la CE de aumentar la eficiencia energética. Escenario con un crecimiento como el 2007, implementando las medidas de la CE y en un escenario post-peak oil Implicación en las variables a partir de 2013: crecimientos anuales Km red: 321.600 km/año Km red: 321.600 km/año Km red: 321.600 km/año población: 744.000 personas al año población: 744.000 personas al año población: 744.000 personas al año adultos: 617.000 adultos/año adultos: 617.000 adultos/año adultos: 617.000 adultos/año tamaño ciudades: 2,2% al año tamaño ciudades: 2,2% al año tamaño ciudades: 2,2% al año Licencias: 653.459 licencias al año Licencias: 653459 licencias al año Licencias: 653.459 licencias al año Ingresos medios: 1 Ingresos medios: 1 Ingresos medios: 1 Pfuel: 3,6% anual Pfuel: 6% anual Pfuel: 10% anual Otros costes: 2,7% anual Regulación: 0,33 anual Regulación: 0,33 anual Potros: 2,7% anual Potros: 2,7% anual Tabla 24 – Escenarios y variación anual de cada variable en cada escenario para el modelo 1. ESCENARIO1: BAU (Bussines As Usual) Se considera que a partir de 2013 se vuelve a un escenario de crecimiento económico similar al de 2007. Esta suposición es obviamente irreal puesto que ya se aprecia a las puertas de 2015 que esta tendencia no ha vuelto ni a nivel global ni a nivel regional. Sin embargo se toma como referencia para estudiar la viabilidad de determinado modelo de crecimiento económico y sus implicaciones asociadas (crecimiento de población, concentración urbana, aumento de ingresos y precios, aumento de infraestructuras…). Para este escenario se ha supuesto un desarrollo económico, político y social similar al de la época 2006-2007:  construcción de carreteras: se toma como la media anual de crecimiento en la década 1997-2007. Se toma una década porque la construcción de carreteras es un proceso 102 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte largo en el tiempo y tomar un solo año puede ser engañoso, por lo que se toma esa década como ejemplo de periodo de expansión económica. Se toman los datos de Anuario Estadístico del Mº de Fomento del año 2012, tabla 7.1, para la red de carreteras no municipales, que son las que crecen, dado que como se explicó en el repaso de situación, las carreteras municipales en la mayoría de los casos ahn llegado a su máximo desarrollo. Por tanto tenemos que entre 1997 (162.795 Kkm) y 2007 (166.011 Kkm) ha habido un crecimiento anual promedio de: 321.600 km/año. Figura 46 – Evolución de la red de carreteras en las simulaciones del modelo 1  aumento de población: se coge la diferencia entre la población de 2006 (44.009.971) y la de 2007(44.784.666), datos a 1 de enero según Eurostat, que es 744.000 personas/año. De este indicador se modela el crecimiento de un solo año por ser el crecimiento de población una variable exponencial y que aquí se va a modelar como lineal, por lo que se toma el valor de un año de crecimiento elevado para simular un crecimiento que previsiblemente sea mayor. Figura 47 – Evolución de la población en las simulaciones del modelo 1 103 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte  aumento de población adulta: siguiendo la misma lógica que con la población, se toma la diferencia entre la población mayor de 15 años (tomada como adulta para este modelo) y su diferencia entre 2006 y 2007 dan los 617.000 adultos nuevos al año. Figura 48 – Evolución de la población adulta en las simulaciones del modelo 1  aumento de los permisos de conducción: también, con la misma explicación que el aumento de población, se toma el aumento de licencias de conducción expedidas entre 2006 y 2007: 653.459 licencias nuevas al año. Figura 49 – Evolución del número de permisos de conducción las simulaciones del modelo 1  aumento de los ingresos medios: este indicador puede ser el más directamente influido por el PIB. Se ha tomado la misma referencia que para otros parámetros, la diferencia 104 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte entre 2006 y 2007 en la renta media que es 977 € mensuales de diferencia, que se redondea a 1.000 € de diferencia al mes. Figura 50 – Evolución de los ingresos medio en las simulaciones del modelo 1  aumento de la proporción de población que vive en ciudad: este parámetro se ha estimado con la misma lógica de tomar de referencia el escenario de 2007 y con los datos de aumento de población mundial urbana de ese año del Banco Mundial [50]. Ese aumento en 2007 fue del 2,2% de la población que ya vivía en ciudad, por lo que se toma ese dato, a falta del dato de aumento de la población urbana en el ámbito del estudio.  subida del precio de los combustibles: similar a la subida entre el año 2006 y 2007 (de 118,5 a 122,8 c€/l) [48] lo que supone una subida del 3,6% anual sobre el precio no del barril de petróleo sino del percibido por quién consume, incluyendo impuestos y tasas de ganancia.  otros costes: para modelar el coste de otros consumos (precio de vehículos, precios de abonos…) se ha tomado el aumento del IPC de 2007 como referencia, con datos del INE, que se situó en un 2,7%.  regulación en materia de eficiencia energética constante, esto es, estancada en las medidas de la primera década del 2000. ESCENARIO 2: BAU+CE En este escenario se modela un desarrollo económico, político y social igual al del anterior escenario: basado en las tendencias previas a 2007 y por tanto, “sin crisis”. Sin embargo se añaden 2 cambios: la regulación para 2050 se considera que está en su máximo grado de exigencia y que desde 2014 a 2050 se aplica gradualmente e igualmente repartida en el tiempo. Esto se representa haciendo que la variable REGULACIÓN en 2030 tenga su máximo valor, 10. Por otro lado, como medida más simplemente representable es el aumento impositivo sobre los carburantes, por lo que la subida del precio del combustible se hace unos puntos por encima de lo modelado en el modelo BAU, pasamos de 3,6% anual al 6%. 111 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 60 – Nichos de los modos de transporte. [29] Por resumir, los datos que ofrece la simulación y teniendo en cuenta la similitud entre los escenarios en los resultados del reparto modal, se representan aquí los datos del reparto para 2015 y 2030 en el escenario BAU: Figura 61 – Reparto modal de la movilidad en el año 2015 según el modelo 1. 2015 Autobús Bicicleta Automóvil Motocicleta Otro trans. Público peatonal 112 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 62 – Reparto modal de la movilidad en el año 2030 según el modelo 1. 2. Análisis de sensibilidad El análisis de sensibilidad es una herramienta para estudiar el efecto de los cambios de las variables sobre el conjunto del modelo. Este análisis revela si las variables y los resultados son coyunturales o estructurales y de qué variables depende el comportamiento del modelo. Normalmente el análisis de sensibilidad se hace mediante variaciones del 5% y 10% sobre el valor de la variable y estudiando sus efectos. La sensibilidad se define entonces como: X Y Parámetrocambio Salidacambio adSensibilid parámetrounpara    __% __% __ Para el análisis de sensibilidad se van a estudiar dos bloques de variables: 1. Las variables del sub-bloque de producción del transporte en automóvil Estas variables son las que afectan a todo el modelo dado que el sub-bloque de producción tiene efectos en el de reparto modal. Las variables estudiadas como parámetros que cambian son:  Ingresos  REGULACIÓN  Pob. Urbana  Población  Población adulta  Licencias  Km de red 2030 Autobús Bicicleta Automóvil Motocicleta Otro trans. Público peatonal 113 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte  % de red urbana Para todos los casos y como la mayoría de las variables son variables temporales se va a modificar el valor final, el asignado a 2030, aplicando los porcentajes de variación antes citados. Eso significa que habrá cambios a partir de 2014 en el modelo, dado que para el periodo 2014-2030 es para el que estas variables operan según suposiciones. Todos los casos se han estudiado en el escenario 1: BAU, de los descritos en la simulación. El efecto de estas variables se ha medido sobre 3 variables de salida:  VEH/adultos: se toma esta variable por tener mucha relación con la producción y sobre todo, porque tiene influencia sobre el reparto modal.  Pfuel/km: se toma esta variable porque incluye los efectos de la intensidad energética y es uno de los resultados del modelo más relevantes.  %USO COCHE: para estudiar el impacto sobre el reparto modal se representa la evolución del uso de coche que se hace, como variable más representativa de los resultados de ese sub-bloque. Los resultados para cada variable se muestran a continuación, con un cuadro como el siguiente para cada variable: Variable NOMBRE VARIABLE % cambio 0 -10% -5% 5% 10% Valor final variable A A-0.1 A-0.05 A+0.05 A+0.1 VEH/adultos B B-0.1 B-0.05 B+0.05 B+0.1 Pfuel/km C C-0.1 C-0.05 C+0.05 C+0.1 % USO Coche D D-0.1 D-0.05 D+0.05 D+0.1 Sensibilidad VEH/adultos (B-0.1-B)/B/-0.1 (B-0.05-B)/B/-0.05 (B+0.05-B)/B/0.05 (B+0.1-B)/B/0.1 Sensibilidad Pfuel (C-0.1-C)/C/-0.1 (C-0.05-C)/C/-0.05 (C+0.05-C)/C/0.05 (C+0.1-C)/C/0.1 Sensibilidad %Uso coche (D-0.1-D)/D/-0.1 (D-0.05-D)/D/-0.05 (D+0.05-D)/D/0.05 (D+0.1-D)/D/0.1 Tabla 25 – Modelo de las tablas de análisis de sensibilidad de las variables del modelo 1. Elaboración propia. También se muestran las gráficas de los datos de salida, con los valores normalizados. 114 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable Ingresos % cambio 0.00 -0.10 -0.05 0.05 0.10 Valor final variable 40.95950 36.86350 38.91150 43.00700 45.05500 VEH/adultos -1.52652 -1.52687 -1.52669 -1.52638 -1.52626 Pfuel/km -1.84538 -1.84734 -1.84635 -1.84440 -1.84353 % USO Coche 0.36760 0.36004 0.36389 0.37125 0.37478 Sensibilidad VEH/adultos -0.00229 -0.00223 -0.00183 -0.00170 Sensibilidad Pfuel 0.00003 0.00001 -0.00001 -0.00002 Sensibilidad %Uso coche 0.20566 0.20201 0.19875 0.19540 Tabla 26 – Sensibilidades ante los ingresos en el modelo 1 Figura 63 – Impacto de los ingresos en las variables del modelo 1. Pfuel/km -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 VEH/adultos -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 0 I medios 50 42.5 35 27.5 20 2006 2008 2010 2012 2014 2016 2018 2020 2022 2024 2026 2028 2030 Time (Year) I medios : sensibilidad (BAU) 10 I medios : sensibilidad (BAU) 5 I medios : sensibilidad (BAU) -5 I medios : sensibilidad (BAU) -10 I medios : sensibilidad (BAU) 0 115 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable REGULACION % cambio 0.00000 -0.10000 -0.05000 0.05000 0.10000 Valor final variable 1.00000 0.90000 0.95000 1.05000 1.10000 VEH/adultos -1.52652 -1.52579 -1.52616 -1.52688 -1.52723 Pfuel/km -1.84530 -1.82109 -1.83340 -1.85689 -1.86803 % USO Coche 0.36765 0.36674 0.36719 0.36800 0.36846 Sensibilidad VEH/adultos 0.00478 0.00472 0.00472 0.00465 Sensibilidad Pfuel 0.13120 0.12898 0.12562 0.12318 Sensibilidad %Uso coche 0.02467 0.02492 0.01926 0.02220 Tabla 27 – Sensibilidades ante la REGULACIÓN en el modelo 1 Figura 64 – Impacto de la REGULACIÓN en las variables del modelo 1. REGULACIÓN 2 1.725 1.45 1.175 0.9 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) REGULACIÓN : sensibilidad (BAU) 10 REGULACIÓN : sensibilidad (BAU) 5 REGULACIÓN : sensibilidad (BAU) -5 REGULACIÓN : sensibilidad (BAU) -10 REGULACIÓN : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel/km -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 0 VEH/adultos -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 116 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable Pob. Urbana % cambio 0.00000 -0.10000 -0.05000 0.05000 0.10000 Valor final variable 0.77473 0.69720 0.73599 0.81340 0.85220 VEH/adultos -1.52650 -1.44484 -1.48678 -1.56420 -1.60035 Pfuel/km -1.84538 -1.84990 -1.84759 -1.84759 -1.84128 % USO Coche 0.36765 0.40860 0.38710 0.34990 0.33369 Sensibilidad VEH/adultos 0.53495 0.52041 0.49394 0.48379 Sensibilidad Pfuel 0.15978 0.07190 -0.05934 -0.10838 Sensibilidad %Uso coche -1.11395 -1.05830 -0.96539 -0.92361 Tabla 28 – Sensibilidades ante la población urbana en el modelo 1 Figura 65 – Impacto de la población urbana en las variables del modelo 1. VEH/adultos 0 -0.75 -1.5 -2.25 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 0 % pob. urbana 0.9 0.825 0.75 0.675 0.6 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "% pob. urbana" : sensibilidad (BAU) 10 "% pob. urbana" : sensibilidad (BAU) 5 "% pob. urbana" : sensibilidad (BAU) -5 "% pob. urbana" : sensibilidad (BAU) -10 "% pob. urbana" : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel/km -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 117 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable Población % cambio 0.000 -0.100 -0.050 0.050 0.100 Valor final variable 66815900 60134310 63475105 70156695 73497490 VEH/adultos -1.527 -1.533 -1.530 -1.523 -1.520 Pfuel/km -1.845 -1.834 -1.840 -1.851 -1.856 % USO Coche 0.368 0.409 0.387 0.350 0.335 Sensibilidad VEH/adultos -0.043 -0.042 -0.041 -0.040 Sensibilidad Pfuel 0.063 0.062 0.059 0.059 Sensibilidad %Uso coche -1.114 -1.051 -0.934 -0.885 Tabla 29 – Sensibilidades ante la población en el modelo 1 Figura 66 – Impacto de la población en las variables del modelo 1. Población 80 M 70 M 60 M 50 M 40 M 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) Población : sensibilidad (BAU) 10 Población : sensibilidad (BAU) 5 Población : sensibilidad (BAU) -5 Población : sensibilidad (BAU) -10 Población : sensibilidad (BAU) 0 VEH/adultos -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel/km -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 118 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable Población adulta % cambio 0.00 -0.10 -0.05 0.05 0.10 Valor final variable 56289000 50660100 53474550 59103450 61917900 VEH/adultos -1.52652 -1.49151 -1.50935 -1.54309 -1.55909 Pfuel/km -1.84538 -1.86030 -1.85271 -1.83829 -1.83144 % USO Coche 0.36760 0.41560 0.39021 0.34758 0.32967 Sensibilidad VEH/adultos 0.22935 0.22496 0.21710 0.21336 Sensibilidad Pfuel -0.08085 -0.07944 -0.07684 -0.07554 Sensibilidad %Uso coche -1.30577 -1.23014 -1.08939 -1.03183 Tabla 30 – Sensibilidades ante la población adulta en el modelo 1 Figura 67 – Impacto de la población adulta en las variables del modelo 1. VEH/adultos -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel/km -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 Población adultos 70 M 60 M 50 M 40 M 30 M 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) Población adultos : sensibilidad (BAU) 10 Población adultos : sensibilidad (BAU) 5 Población adultos : sensibilidad (BAU) -5 Población adultos : sensibilidad (BAU) -10 Población adultos : sensibilidad (BAU) 0 119 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable Licencias % cambio 0.00 -0.10 -0.05 0.05 0.10 Valor final variable 43952600 39557340 41754970 46150230 48347860 VEH/adultos -1.52652 -1.55095 -1.53848 -1.51502 -1.50395 Pfuel/km -1.84530 -1.84526 -1.84532 -1.84543 -1.84548 % USO Coche 0.36765 0.35769 0.36274 0.37242 0.37706 Sensibilidad VEH/adultos -0.16004 -0.15670 -0.15067 -0.14785 Sensibilidad Pfuel 0.00022 -0.00022 0.00141 0.00098 Sensibilidad %Uso coche 0.27080 0.26678 0.25954 0.25614 Tabla 31 – Sensibilidades ante las licencias en el modelo 1 Figura 68 – Impacto de las licencias en las variables del modelo 1. licencias de conducir 50 M 37.5 M 25 M 12.5 M 0 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) licencias de conducir : sensibilidad (BAU) 10 licencias de conducir : sensibilidad (BAU) 5 licencias de conducir : sensibilidad (BAU) -5 licencias de conducir : sensibilidad (BAU) -10 licencias de conducir : sensibilidad (BAU) 0 VEH/adultos -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel/km -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 0 120 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Tabla 32 – Sensibilidades ante la extensión de la red en el modelo 1 Figura 69 – Impacto de la extensión de la red en las variables del modelo 1. Variable km de red % cambio 0.00 -0.10 -0.05 0.05 0.10 Valor final variable 663742.0 597367.8 630554.9 696929.1 730116.2 VEH/adultos -1.52650 -1.52986 -1.52817 -1.52492 -1.52337 Pfuel/km -1.84538 -1.84351 -1.84440 -1.84627 -1.84715 % USO Coche 0.36765 0.33165 0.34941 0.38631 0.40535 Sensibilidad VEH/adultos -0.02201 -0.02188 -0.02070 -0.02050 Sensibilidad Pfuel 0.01013 0.01062 0.00965 0.00959 Sensibilidad %Uso coche 0.97909 0.99204 1.01532 1.02558 km de red 800,000 725,000 650,000 575,000 500,000 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) km de red : sensibilidad (BAU) 10 km de red : sensibilidad (BAU) 5 km de red : sensibilidad (BAU) -5 km de red : sensibilidad (BAU) -10 km de red : sensibilidad (BAU) 0 VEH/adultos -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -5 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) -10 "VEH/adultos" : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel/km -1 -1.5 -2 -2.5 -3 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 127 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable t moto % cambio 0 -10% -5% 5% 10% Valor INICIAL variable 0.0375 0.03375 0.035625 0.039375 0.04125 % USO Coche 0.3676 0.367491 0.36747 0.367429 0.367409 Sensibilidad %Uso coche 0.00296518 0.00707291 -0.00930359 -0.00519587 Tabla 41 – Sensibilidad ante el tiempo en moto en el modelo 1 Figura 77 – Impacto del tiempo en moto en las variables del modelo 1. Variable Precio moto % cambio 0 -10% -5% 5% 10% Valor INICIAL variable 0.0178 0.01602 0.01691 0.01869 0.01958 % USO Coche 0.3676 0.367472 0.367467 0.367454 0.36745 Sensibilidad %Uso coche 0.00348205 0.00723613 -0.00794342 -0.00408052 Tabla 42 – Sensibilidad ante el coste en moto en el modelo 1 Figura 78 – Impacto del coste en moto en las variables del modelo 1. USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 128 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable t bici % cambio 0 -10% -5% 5% 10% Valor INICIAL variable 0.05 0.045 0.0475 0.0525 0.055 % USO Coche 0.3676 0.36747 0.36746 0.36746 0.367431 Sensibilidad %Uso coche 0.00353645 0.00761697 -0.00761697 -0.00459739 Tabla 43 – Sensibilidad ante el tiempo en bici en el modelo 1 Figura 79 – Impacto del tiempo en bici en las variables del modelo 1. Variable € bici % cambio 0 -10% -5% 5% 10% Valor INICIAL variable 0.03555 0.031995 0.0337725 0.0373275 0.039105 % USO Coche 0.3676 0.367429 0.367439 0.367459 0.367468 Sensibilidad %Uso coche 0.0046518 0.00875952 -0.00767138 -0.00359086 Tabla 44– Sensibilidad ante el coste en bici en el modelo 1 Figura 80 – Impacto del coste en bici en las variables del modelo 1. USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 129 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable t a pie % cambio 0 -10% -5% 5% 10% Valor INICIAL variable 0.1709 0.15381 0.162355 0.179445 0.18799 % USO Coche 0.3676 0.36745 0.36745 0.36745 0.36745 Sensibilidad %Uso coche 0.00408052 0.00816104 -0.00816104 -0.00408052 Tabla 45 – Sensibilidad ante el tiempo a pie en el modelo 1 Figura 81 – Impacto del tiempo a pie en las variables del modelo 1. Ante estos resultados, la primera conclusión es el poco efecto que tienen casi todas las variables excepto las relativas al coche, sobre todo el precio del vehículo. La principal conclusión que se puede sacar de estos datos es que el coche es un modo robusto frente cambios en el resto de modos, dado que los cambios en los parámetros de cada medio sí que afectan al % de uso de ese medio. Sin embargo, en todo este análisis, la variable que más afecta es el Precio del Vehículo. Y lo es porque afecta también al parque de vehículos y de esa manera al uso de coche, de forma dominante sobre el precio del vehículo. La explicación de porqué un aumento de precio de los vehículos provoca un aumento en la compra de vehículos y por tanto un aumento en el uso del coche hay que buscarla en la formulación de VEH/adulto, en la que el coeficiente asociado al previo del vehículo es positivo, según resultados de bibliografía. [25] Por otro lado, los signos y las magnitudes de las sensibilidades revelan que cada parámetro tiene un efecto distinto sobre el resto, lo que es ciertamente realista. USO COCHE 0.5 0.425 0.35 0.275 0.2 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Year) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 130 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte b. Segundo modelo 1. Resultados obtenidos en la simulación Los escenarios con los que se va a simular este segundo modelo parten de los mismos supuestos y la misma filosofía que para el primer modelo: 3 escenarios suponiendo una dinámica económica y social análoga y constante a la vivida entre 2006 y 2007 a partir de 2014, dado que entre 2007 y 2014 hay datos históricos que se incluyen. Escenario 1: BAU Escenario 2: BAU+CE Escenario 3: BAU+CE+Peak oil Descripción Escenario con un crecimiento económico como el de 2007. Escenario con un crecimiento económico como el de 2007 e implementando las medidas de la CE de aumentar la eficiencia energética. Escenario con un crecimiento como el 2007, implementando las medidas de la CE y en un escenario post-peak oil Implicación en las variables: crecimientos anuales Km red: 321.600km/año Km red:321.600km/año Km red:321.600 km/año población: 744000 personas al año población: 744000 personas al año población: 744.000 personas al año Demanda de transporte: 21.384,4 al año Demanda de transporte: 21.384,4 al año Demanda de transporte: 21.384,4 al año Hogares con niños: 0,5% al año Hogares con niños: 0,5% al año Hogares con niños: 0,5% al año Género: 40% en 2030 Género: 40% en 2030 Género: 40% en 2030 Ocupación: 0,65% anual Ocupación: 0,65% anual Ocupación: 0,65% anual Ingresos medios: 1 Ingresos medios: 1 Ingresos medios: 1 Pfuel: 3,6% anual Pfuel: 6% anual Pfuel: 10% anual Intensidad: constante Intensidad: 0,05 en 2030 Intensidad: 0,05 en 2030 Potros: 2,7% anual Potros: 2,7% anual Potros: 2,7% anual Tabla 46 – Escenarios y variación anual de cada variable en cada escenario para el modelo 2. Los kilómetros de red, la población, el precio del fuel, los precios (Potros) y los ingresos medios se modelan de la misma forma que se han modelado para los escenarios del primer modelo. Las novedades son:  Demanda de transporte: dado que para este modelo es necesario incluir una variable agregada de demanda de transporte total esta es aproximada, con el dato de 1992 [4], los de 2007 y 2012 [5]y para 2030 se fija tal que el crecimiento anual sea el mismo que el que se dio entre 1992 y 2007 cada año. 131 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 82 – Evolución de la demanda total de transporte en las simulaciones del modelo 2.Millones de personas-km/año.  Hogares con niños: en vista de la pirámide poblacional del reino, ya sin forma de pirámide, es previsible que los hogares con menores bajen si se mantiene la tendencia reciente tal y como suponen los escenarios. Como no es realista pensar que pueda haber una caída por debajo del 40% de los hogares con menores en este tipo de escenarios, sin anomalías, se fija este valor como horizonte para 2030, en un intento de reflejar esa tendencia al envejecimiento de la población. Figura 83 – Evolución de la cantidad de hogares con niños en las simulaciones del modelo 2.  Ocupación: se toma el crecimiento de la ocupación entre 2006 y 2007, como se ha hecho en otras variables. Este crecimiento es de un 0,65% y es bastante moderado comparado con el crecimiento de años anteriores (2005-2006: 1,84%, 2004-2005: 132 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte 3,8%...) Sin embargo, hay un tope de población activa que en 2007 era el 59% de la población, así que poner este crecimiento anual en parte asegura un cierto realismo de que no se va a superar ese techo. Figura 84 – Evolución de población ocupada en las simulaciones del modelo 2.  Género: esta variable refleja el desequilibrio en el reparto de roles y, por tanto, de tareas que históricamente se ha dado en nuestras sociedades. La tendencia reciente es compleja de simplificar, pero para esta simulación asumimos que hay un aumento de la presencia pública de las personas que tradicionalmente han estado relegadas a actividades más vinculadas al ámbito privado, principalmente mujeres. Eso se traduce en una disminución del indicador de género de forma que en 2030 se considere que hay un 60% de la población con un comportamiento frente a la elección modal propia de la socialización tradicionalmente masculina. Figura 85 – Evolución de distribución de rol de género en las simulaciones del modelo 2. 133 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte  Regulación: en este modelo también se incluye la intensidad energética como un indicador variable que actúa sobre la Intensidad energética. En este caso, se va a suponer directamente una mejora gradual hasta 2030 que haga que en 2030 la eficiencia energética agregada sea de 0,05 l/km, lo que hoy en día es el consumo de un vehículo en condiciones de circulación óptimas, por lo que no es un escenario inverosímil. Los resultados de las simulaciones se recogen a continuación mediante gráficas y algunos comentarios: Figura 86 – Evolución de la producción de transporte en automóvil según el modelo2 para los 3 escenarios. Figura 87 – Evolución de la producción de transporte en automóvil según el modelo2 para los 3 escenarios. 0 100000 200000 300000 400000 500000 600000 700000 800000 900000 2006 2007 2009 2010 2012 2013 2014 2016 2017 2019 2020 2022 2023 2024 2026 2027 2029 Millones de personas-km/año VKA 1 VKA 2 VKA 3 20700000 20800000 20900000 21000000 21100000 21200000 21300000 21400000 21500000 21600000 2006 2007 2009 2010 2012 2013 2014 2016 2017 2019 2020 2022 2023 2024 2026 2027 2029 Turismos matriculados VEH 1 VEH 2 VEH 3 134 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 88 – Evolución del precio específico del combustible según el modelo2 para los 3 escenarios. Figura 89 – Evolución de la intensidad energética según el modelo2 para los 3 escenarios. 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 0.3 0.35 2006 2007 2009 2010 2012 2013 2014 2016 2017 2019 2020 2022 2023 2024 2026 2027 2029 €/km Pfuel/km 1 Pfuel/km 2 Pfual/km 3 0 0.02 0.04 0.06 0.08 0.1 0.12 0.14 0.16 0.18 2006 2007 2009 2010 2012 2013 2014 2016 2017 2019 2020 2022 2023 2024 2026 2027 2029 l/km intensidad 1 intensidad 2 Intensidad 3 135 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 90 – Evolución de la cuota de producción de transporte cubierta con automóvil según el modelo2 para los 3 escenarios. Figura 91 – Evolución de la cuota de producción de transporte cubierta con transporte público (autobús y otros) según el modelo2 para los 3 escenarios. 0 0.1 0.2 0.3 0.4 0.5 0.6 0.7 0.8 0.9 2006 2007 2009 2010 2012 2013 2014 2016 2017 2019 2020 2022 2023 2024 2026 2027 2029 % de la producción total Uso coche 1 Uso coche 2 Uso coche 3 0 0.05 0.1 0.15 0.2 0.25 2006 2007 2009 2010 2012 2013 2014 2016 2017 2019 2020 2022 2023 2024 2026 2027 2029 % de la producción total BUS 1 BUS 2 BUS 3 OTROS 1 OTROS 2 OTROS 3 136 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 92 – Evolución de la cuota de producción de transporte cubierta con modos no motorizados (bicicleta y peatonal) según el modelo2 para los 3 escenarios. A primera vista, parecen unos resultados más coherentes que los obtenidos con el primer modelo. Puede ser irreal que lo ganado en eficiencia energética haga que el precio del combustible baje y a su vez ello provoque un aumento de la producción en automóvil para los escenarios con combustible más caro, pero al menos en este caso los resultados son coherentes e intuitivos. Se han añadido en este caso también, dos gráficas a mayores en las que salen los modos “adyacentes” 2 a 2: autobús y otros públicos y bici con peatonal. En el otro modelo estas gráficas son confusas y no aportan prácticamente ninguna información puesto que entre escenarios no hay apenas divergencia. Sin embargo, en este sí que se aprecia el crecimiento de los otros modos de transporte públicos frente al autobús, afectado por la subida de combustibles y por la congestión, si bien es cierto que el acusado efecto rebote hace que a partir de 2024 el resto de transporte públicos también entre en decline a favor del automóvil. La otra gráfica indica la poca relevancia de la bicicleta como alternativa a un nivel agregado y para la producción frente a la elasticidad del modo peatonal, que según condiciones dobla su participación en el reparto modal. A continuación se muestran las gráficas con la evolución del reparto modal para los 3 escenarios: 0 0.01 0.02 0.03 0.04 0.05 0.06 0.07 2006 2007 2009 2010 2012 2013 2014 2016 2017 2019 2020 2022 2023 2024 2026 2027 2029 % de la producción total BICI 1 BICI 2 BICI 3 A PIE 1 A PIE 2 A PIE 3 143 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable km de red % cambio valor final 0.00 -0.10 -0.05 0.05 0.10 Valor final variable 663742.0 597367.8 630554.9 696929.1 730116.2 VEH 21488500 21475200 21482000 21494700 21500700 Pfuel/km 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 % USO Coche 0.68598 0.67950 0.68280 0.68890 0.69166 Sensibilidad VEH 0.00619 0.00605 0.00577 0.00568 Sensibilidad Pfuel 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 Sensibilidad %Uso coche 0.09443 0.09266 0.08519 0.08283 Tabla 50 – Sensibilidad de las variables ante la extensión de la red en el modelo 2. Figura 101 – Impacto de la extensión de la red en las variables del modelo 2. km de red 800,000 725,000 650,000 575,000 500,000 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) km de red : sensibilidad (BAU) 10 km de red : sensibilidad (BAU) 5 km de red : sensibilidad (BAU) -5 km de red : sensibilidad (BAU) -10 km de red : sensibilidad (BAU) 0 VEH 22 M 21.75 M 21.5 M 21.25 M 21 M 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) VEH : sensibilidad (BAU) 10 VEH : sensibilidad (BAU) 5 VEH : sensibilidad (BAU) -5 VEH : sensibilidad (BAU) -10 VEH : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel/km 0.4 0.325 0.25 0.175 0.1 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.8 0.725 0.65 0.575 0.5 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 144 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable % VKA urbana % cambio 0.00 -0.10 -0.05 0.05 0.10 Valor final variable 0.48800 0.43920 0.46360 0.51240 0.53680 VEH 21488500 21487700 21488100 21488800 21489200 Pfuel/km 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 % USO Coche 0.68598 0.68585 0.68592 0.68604 0.68609 Sensibilidad VEH 0.00037 0.00037 0.00028 0.00033 Sensibilidad Pfuel 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 Sensibilidad %Uso coche 0.00187 0.00181 0.00169 0.00169 Tabla 51 – Sensibilidad de las variables ante la producción de transporte urbano en el modelo 2. Figura 102 – Impacto de la producción de transporte urbano en las variables del modelo 2. %VKA urbano 0.6 0.55 0.5 0.45 0.4 2006 2011 2016 2021 2026 2031 Time (Month) "%VKA urbano" : sensibilidad (BAU) 10 "%VKA urbano" : sensibilidad (BAU) 5 "%VKA urbano" : sensibilidad (BAU) -5 "%VKA urbano" : sensibilidad (BAU) -10 "%VKA urbano" : sensibilidad (BAU) 0 VEH 22 M 21.75 M 21.5 M 21.25 M 21 M 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) VEH : sensibilidad (BAU) 10 VEH : sensibilidad (BAU) 5 VEH : sensibilidad (BAU) -5 VEH : sensibilidad (BAU) -10 VEH : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel/km 0.4 0.325 0.25 0.175 0.1 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -5 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) -10 "Pfuel/km" : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.8 0.725 0.65 0.575 0.5 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 145 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable Vida útil vehículos % cambio sobre valor inicial 0.00 -0.10 -0.05 0.05 0.10 Valor inicial variable 218.0 196.2 207.1 228.9 239.8 VEH 21488500 21190200 21346700 21606100 21724800 Pfuel/km 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 % USO Coche 0.68598 0.68041 0.68335 0.68814 0.69029 Sensibilidad VEH 0.13882 0.13198 0.10945 0.10997 Sensibilidad Pfuel 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 Sensibilidad %Uso coche 0.08121 0.07665 0.06292 0.06289 Tabla 52 – Sensibilidad de las variables ante la vida útil de los turismos en el modelo 2. Figura 103 – Impacto de la vida útil de los turismos en las variables del modelo 2. Vida útil 300 250 200 150 100 2006 2011 2016 2021 2026 2031 Time (Month) Vida útil : sensibilidad (BAU) 10 Vida útil : sensibilidad (BAU) 5 Vida útil : sensibilidad (BAU) -5 Vida útil : sensibilidad (BAU) -10 Vida útil : sensibilidad (BAU) 0 VEH 22 M 21.75 M 21.5 M 21.25 M 21 M 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) VEH : sensibilidad (BAU) 10 VEH : sensibilidad (BAU) 5 VEH : sensibilidad (BAU) -5 VEH : sensibilidad (BAU) -10 VEH : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel 2 1.75 1.5 1.25 1 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) Pfuel : sensibilidad (BAU) 10 Pfuel : sensibilidad (BAU) 5 Pfuel : sensibilidad (BAU) -5 Pfuel : sensibilidad (BAU) -10 Pfuel : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.8 0.725 0.65 0.575 0.5 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 146 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable Ocupación % cambio valor final 0.00 -0.10 -0.05 0.05 0.10 Valor final variable 54.95000 49.45500 52.20250 57.69750 60.44500 VEH 21488500 21429300 21459300 21526900 21544600 Pfuel/km 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 % USO Coche 0.68598 0.64773 0.66725 0.70392 0.72107 Sensibilidad VEH 0.02755 0.02718 0.03574 0.02611 Sensibilidad Pfuel 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 Sensibilidad %Uso coche 0.55751 0.54605 0.52299 0.51150 Tabla 53 – Sensibilidad de las variables ante la población ocupada en el modelo 2. Figura 104 – Impacto de la población ocupada en las variables del modelo 2. OCU 70 62.5 55 47.5 40 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) OCU : sensibilidad (BAU) 10 OCU : sensibilidad (BAU) 5 OCU : sensibilidad (BAU) -5 OCU : sensibilidad (BAU) -10 OCU : sensibilidad (BAU) 0 VEH 22 M 21.75 M 21.5 M 21.25 M 21 M 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) VEH : sensibilidad (BAU) 10 VEH : sensibilidad (BAU) 5 VEH : sensibilidad (BAU) -5 VEH : sensibilidad (BAU) -10 VEH : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel 2 1.75 1.5 1.25 1 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) Pfuel : sensibilidad (BAU) 10 Pfuel : sensibilidad (BAU) 5 Pfuel : sensibilidad (BAU) -5 Pfuel : sensibilidad (BAU) -10 Pfuel : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.8 0.725 0.65 0.575 0.5 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 147 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable Hogares con niños % cambio 0.00 -0.10 -0.05 0.05 0.10 Valor final variable 0.40000 0.36000 0.38000 0.42000 0.44000 VEH 21488500 21366600 21429300 21544000 21595800 Pfuel/km 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 % USO Coche 0.68598 0.58364 0.63727 0.72953 0.76798 Sensibilidad VEH 0.05673 0.05510 0.05166 0.04993 Sensibilidad Pfuel 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 Sensibilidad %Uso coche 1.49190 1.41999 1.26972 1.19543 Tabla 54 – Sensibilidad de las variables ante la proporción de hogares con niños en el modelo 2. Figura 105 – Impacto de la proporción de hogares con niños en las variables del modelo 2. TH 50 45 40 35 30 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) TH : sensibilidad (BAU) 10 TH : sensibilidad (BAU) 5 TH : sensibilidad (BAU) -5 TH : sensibilidad (BAU) -10 TH : sensibilidad (BAU) 0 VEH 22 M 21.75 M 21.5 M 21.25 M 21 M 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) VEH : sensibilidad (BAU) 10 VEH : sensibilidad (BAU) 5 VEH : sensibilidad (BAU) -5 VEH : sensibilidad (BAU) -10 VEH : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel 2 1.75 1.5 1.25 1 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) Pfuel : sensibilidad (BAU) 10 Pfuel : sensibilidad (BAU) 5 Pfuel : sensibilidad (BAU) -5 Pfuel : sensibilidad (BAU) -10 Pfuel : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.8 0.725 0.65 0.575 0.5 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 148 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable Género % cambio 0.00 -0.10 -0.05 0.05 0.10 Valor final variable 0.40000 0.36000 0.38000 0.42000 0.44000 VEH 21488500 21588600 21539000 21437400 21386100 Pfuel/km 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 % USO Coche 0.68598 0.76368 0.72585 0.64465 0.60249 Sensibilidad VEH -0.04658 -0.04700 -0.04756 -0.04765 Sensibilidad Pfuel 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 Sensibilidad %Uso coche -1.13266 -1.16234 -1.20482 -1.21705 Tabla 55 – Sensibilidad de las variables ante el género en el modelo 2. Figura 106 – Impacto del género en las variables del modelo 2. VEH 22 M 21.75 M 21.5 M 21.25 M 21 M 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) VEH : sensibilidad (BAU) 10 VEH : sensibilidad (BAU) 5 VEH : sensibilidad (BAU) -5 VEH : sensibilidad (BAU) -10 VEH : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel 2 1.75 1.5 1.25 1 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) Pfuel : sensibilidad (BAU) 10 Pfuel : sensibilidad (BAU) 5 Pfuel : sensibilidad (BAU) -5 Pfuel : sensibilidad (BAU) -10 Pfuel : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.8 0.725 0.65 0.575 0.5 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 GEN 50 45 40 35 30 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) GEN : sensibilidad (BAU) 10 GEN : sensibilidad (BAU) 5 GEN : sensibilidad (BAU) -5 GEN : sensibilidad (BAU) -10 GEN : sensibilidad (BAU) 0 149 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Variable IPC % cambio 0.00 -0.10 -0.05 0.05 0.10 Valor variable 0.02700 0.02430 0.02565 0.02835 0.02970 VEH 21488500 21618900 21552400 21427100 21368200 Pfuel/km 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 0.16800 % USO Coche 0.68598 0.68269 0.68438 0.68750 0.68894 Sensibilidad VEH -0.06068 -0.05947 -0.05715 -0.05598 Sensibilidad Pfuel 0.00000 0.00000 0.00000 0.00000 Sensibilidad %Uso coche 0.04789 0.04659 0.04429 0.04318 Tabla 56 – Sensibilidad de las variables ante el IPC en el modelo 2. Figura 107 – Impacto del IPC en las variables del modelo 2. IPC 0.03 0.028 0.025 0.023 0.02 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) IPC : sensibilidad (BAU) 10 IPC : sensibilidad (BAU) 5 IPC : sensibilidad (BAU) -5 IPC : sensibilidad (BAU) -10 IPC : sensibilidad (BAU) 0 VEH 22 M 21.75 M 21.5 M 21.25 M 21 M 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) VEH : sensibilidad (BAU) 10 VEH : sensibilidad (BAU) 5 VEH : sensibilidad (BAU) -5 VEH : sensibilidad (BAU) -10 VEH : sensibilidad (BAU) 0 Pfuel 2 1.75 1.5 1.25 1 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) Pfuel : sensibilidad (BAU) 10 Pfuel : sensibilidad (BAU) 5 Pfuel : sensibilidad (BAU) -5 Pfuel : sensibilidad (BAU) -10 Pfuel : sensibilidad (BAU) 0 USO COCHE 0.8 0.725 0.65 0.575 0.5 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) USO COCHE : sensibilidad (BAU) 10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -5 USO COCHE : sensibilidad (BAU) -10 USO COCHE : sensibilidad (BAU) 0 150 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Los resultados de este análisis de sensibilidad son todos congruentes. Destaca el impacto que tienen las variables que afectan al Hábito, frente al poco efecto que tenían con el modelo anterior, sobre el reparto modal. Especialmente la cantidad de hogares con niños y el género, que tienen tal efecto que un cambio del 10% sobre el valor final puede hacer cambiar la tendencia ascendente del uso del coche en un escenario BAU. También es significativo que en el caso del género, el impacto sobre el uso de coche es bastante simétrico con el que se produce sobre el uso de otros transportes públicos, mientras que el autobús no sufre apenas cambios. Figura 108 – Impacto del género sobre el uso de los transportes públicos. Lo mismo ocurre con los hogares con niños. En este caso también se ve que en los valores finales del reparto modal y otas variables “de estado” como el parque de vehículos, la REGULACIÓN tal y como está definida tiene un impacto muy discreto. También son muy discretos los efectos de una mayor participación de la producción de transporte por nucleos urbanos, con la reduciones de velocidad media que conllevan y el aumento de congestión asociado. Mediante análisis de sensibilidad se puede estudiar también la demanda inducida, producida por un aumento de las vías de circulación. En este caso, la demanda total es fija, pero un aumento significativo en la cuota cubierta por el automóvil vinculada a un aumento de la red viaria significaría que existe una importante demanda inducida. No es el caso. Aunque existe una relacion positiva entre aumento de los kilómetros de red y aumento de uso de automóvil, el efecto es muy limitado. Por último, a diferencia del modelo aterior, en este caso el parque de vehículos tiene menor relevancia frente al Hábito a la hora de concretar el reparto modal. Esto se observa co el análisis sobre la vida útil de los vehículos, que tiene un impacto enorme sobre el parque de vehículos, produciendo incluso cambios de tendencia, y sin embargo esto no se traduce en cambios significativos en el Uso del automóvil. USO OTROPUBLICO 0.3 0.225 0.15 0.075 0 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) USO OTROPUBLICO : sensibilidad (BAU) 10 USO OTROPUBLICO : sensibilidad (BAU) 5 USO OTROPUBLICO : sensibilidad (BAU) -5 USO OTROPUBLICO : sensibilidad (BAU) -10 USO OTROPUBLICO : sensibilidad (BAU) 0 USO AUTOBÚS 0.2 0.15 0.1 0.05 0 2006 2010 2014 2018 2022 2026 2030 Time (Month) USO AUTOBÚS : sensibilidad (BAU) 10 USO AUTOBÚS : sensibilidad (BAU) 5 USO AUTOBÚS : sensibilidad (BAU) -5 USO AUTOBÚS : sensibilidad (BAU) -10 USO AUTOBÚS : sensibilidad (BAU) 0 151 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte c. Comparativa de modelos y datos históricos La simulación parte de 2006 para ambos modelos y en todos los escenarios, lo que permite contrastar un tercio de la simulación con la realidad en aquellos aspectos sobre los que hay datos. Los años entre 2006 y 2012 han sido años en los que la realidad ha presentado comportamientos nada predecibles y por ello son una buena prueba para los modelos. Se van a comprar los datos históricos con los de los modelos de las variables cualitativas observables con mayor facilidad: producción de transporte en automóvil, parque de vehículos e intensidad energética. Para este estudio, los escenarios deberían contrastarse con respecto del reparto modal, pero al no haber datos anuales homogéneos del reparto modal ni para la movilidad ni para el transporte, esta tarea se complica. Sin embargo, se considerará que los 3 indicadores seleccionados tienen una influencia central en el modelo de reparto y por tanto en todo el modelo. Figura 109 – Comparación resultados modelo 1 y modelo 2 respecto al parque de vehículos con el histórico. Esta primera gráfica se representa la evolución de los parques de vehículos en los 2 modelos y en el histórico para el escenario BAU. Lo primero que se pone de manifiesto es lo desviado de los datos del parque de vehículos para el modelo 1, que da unos datos un orden de magnitud por debajo de lo real. Por otro lado, la tendencia que muestra este modelo es de crecimiento, cuando entre 2007 y 2012 se aprecia un estancamiento en el parque que sí refleja el modelo 2, mucho más aproximado a los datos reales. Sin embargo, el modelo 2 no muestra con demasiada fidelidad la evolución del modelo, tal vez por empezar la simulación justo en el año en que el crecimiento para, por lo que no recoge la inercia que acompañan sistemas como el representado. Esto hace que haya una cierta divergencia en la magnitud del parque y también en la tendencia, más estancada en los resultados dl modelo que en la realidad. 0 5000000 10000000 15000000 20000000 25000000 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 Vehículos Evolución parque veh. VEH modelo 1 BAU VEH modelo 2 BAU Vehículos HISTÓRICO 152 Aplicación de Dinámica de Sistemas para el estudio del reparto modal en el transporte Figura 110 – Comparación resultados modelo 1 y modelo 2 respecto a la producción de transporte en automóvil con el histórico. La segunda gráfica representa la producción de transporte en automóvil. La divergencia entre modelo y la divergencia entre el primer modelo y la realidad es evidente. Tanto los datos que refleja son completamente irreales. De hecho, el valor de la producción en automóvil para 2006, el año de inicio de la simulación es 603.350 millones de veh-km, cuando el valor de la demanda total de transporte para 2007 se estima en 705.561 millones de pers-km [5], por lo que con ese dato la totalidad del transporte se hubiera cubierto con automóviles. Pero lo más estridente es la tendencia, de crecimiento exponencial, frente a una realidad en la que ha habido una contracción económica y otros procesos que han hecho que la producción de transporte disminuya. Figura 111 – Comparación resultados modelo 2 respecto a la producción de transporte en automóvil con el histórico. Para evitar la distorsión de la gráfica anterior se muestra en esta los datos del segundo modelo y la producción histórica según datos del ministerio de Fomento. Esta gráfica muestra como el 0 500000 1000000 1500000 2000000 2500000 3000000 3500000 4000000 4500000 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 Millones de veh-km Producción automóvil VKA modelo 1 BAU VKA modelo 2 BAU VKA HISTÓRICO 0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 Millones de veh-km Producción automóvil VKA modelo 2 BAU VKA HISTÓRICO