Diseño de la red multimodal de transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS

9Equation Chapter 1 Section 1 Trabajo Fin de Grado Grado en Ingeniería Civil Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Dpto. Ingeniería Gráfica Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Autor: Francisco Jiménez Zamora Tutora: Cristina Torrecillas Lozano Sevilla, 2020 iii Trabajo Fin de Grado Grado en Ingeniería Civil Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Autor: Francisco Jiménez Zamora Tutora: Cristina Torrecillas Lozano Profesora titular Dpto. Ingeniería Gráfica Escuela Técnica Superior de Ingeniería Universidad de Sevilla Sevilla, 2020 v Trabajo Fin de Grado: Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Autor: Francisco Jiménez Zamora Tutora: Cristina Torrecillas Lozano El tribunal nombrado para juzgar el Proyecto arriba indicado, compuesto por los siguientes miembros: Presidente: Vocales: Secretario: Acuerdan otorgarle la calificación de: Sevilla, 2020 El Secretario del Tribunal vii A mi familia, amigos, y en especial a Ramón. ix Resumen Hoy en día surge la necesidad conocer con exactitud la ruta mínima o camino más eficiente para llegar de un lugar a otro. Por ello, están surgiendo diversos programas y aplicaciones móviles para realizar estas tareas que ayudan de forma eficiente al desplazamiento de las personas. El presente trabajo tiene como objetivo definir la metodología para la creación de una red multimodal partiendo de datos espaciales abiertos y un estudio breve de accesibilidad a servicios empleando la extensión del Network Analyst del software propietario ArcGIS 10.5. Posteriormente, esta se utiliza para la creación de la red multimodal de la ciudad de Sevilla, abarcando las diferentes infraestructuras presentes en dicha ciudad además de sus vías de comunicación urbana (carril bici y líneas de autobús urbano y metro) y sus vinculaciones entre estos diversos medios de transporte. La red es testeada para comprobar la eficacia de su definición, limitada por esos datos abiertos empleados, usando como variables los tiempos, distancias y mejor ruta para un determinado viaje en la ciudad. Las pruebas realizadas muestran ejemplos de rutas realizadas dentro de la ciudad de Sevilla, en los que se muestran distancias y tiempo de viaje estimados para dichos desplazamientos en diferentes modos de viaje, ya sea a pie, en vehículo propio, en bicicleta o transporte público, contemplando autobús urbano o metro. En dichas pruebas se ha puesto de manifiesto la intermodalidad entre los distintos distritos de la ciudad de Sevilla, estimando distancia y tiempos medios de llegada entre cada uno. La comparativa entre estas rutas y las facilitadas por Google Maps apoya fuertemente que la herramienta da unos resultados muy similares. La red diseñada además ha sido testeada para un breve estudio de las áreas de influencia de las principales dotaciones de Sevilla, mostrado las zonas con mejor acceso a dichas dotaciones y las zonas con necesidad de mejora del número de infraestructuras. Como conclusiones del trabajo, se puede decir que es posible hacer un estudio preliminar de movilidad, en cualquier ciudad andaluza, a partir de datos libres y consiguiendo valores fiables, pues el coeficiente de correlación obtenido es prácticamente la unidad al compararse con una herramienta similar. También se ha concluido que hay ciertas zonas de la ciudad de Sevilla con posibilidad de mejora en los tiempos de acceso del ciudadano a ciertos servicios públicos, en especial en los distritos de Sevilla Este y Nervión. Figura 3-10. Atributo de coste PedestrianTime 44 Figura 3-11. Atributo de coste Meters 45 Figura 3-12. Atributo de restricción Car 45 Figura 3-13. Atributo de restricción Oneway_Driving 46 Figura 3-14. Atributo de restricción Bici 46 Figura 3-15. Atributo de restricción Bus_Metro 47 Figura 3-16. Atributo de restricción Oneway_Bus 47 Figura 3-17. Modo de viaje Caminando 48 Figura 3-18. Modo de viaje Coche 49 Figura 3-19. Modo de viaje Bici 49 Figura 3-20. Modo de Transporte Público 50 Figura 3-21. Área de servicio nueva 51 Figura 3-22. Tabla de contenidos de Área de sevicio 51 Figura 3-23. Cargar ubicaciones en Área de servicio 52 Figura 3-24. Selección de los datos espaciales de ubicaciones 52 Figura 3-25. Instalaciones 53 Figura 3-26. Propiedades de Área de servicio 53 Figura 3-27. Ventana Propiedades de capa de Área de servicio 54 Figura 3-28. Solucionador Áreas de servicio 54 Figura 4-1. Área de servicio centros de salud 83 Figura 4-2. Área de servicio bibliotecas públicas 83 Figura 4-3. Área de servicio supermercados 84 Figura 4-4. Área de servicio bomberos 84 Figura 4-5. Área de servicio policía local 85 Figura 4-6. Área de servicio estaciones de metro 85 Figura 4-7. Servicios frente a población 86 17 1 INTRODUCCIÓN Actualmente, la ciudad de Sevilla cuenta con una amplia red de transporte pública. Esta está compuesta por 44 líneas de autobús urbano explotadas por la compañía TUSSAM, el servicio de bicicleta pública SEVICI con una flota de 2.600 bicicletas repartidas en 260 puntos de anclaje, Metrocentro que conecta el centro de la ciudad con San Bernardo y la línea de metro número 1 que cuenta con 22 estaciones atravesando cuatro municipios del área metropolitana de Sevilla. Uno de los principales enfoques que se debe tener a la hora de gestionar una zona o distrito de la ciudad es la capacidad de abastecer de forma eficaz las necesidades de la población con cualquier dotación o servicio público esencial. Esto se ha conseguido de una forma eficiente en el barrio Nazaret de Valencia, en el que cualquier servicio se puede encontrar a menos de 15 minutos caminando (Periódico Las Provincias, 28 julio 2020). 1.1. ¿Qué es una Red? Una red puede definirse como un sistema de elementos conectados entre sí, modelándose los bordes de un elemento como líneas o polilíneas y los cruces que conectan cada uno de los elementos como puntos. De este modo pueden representarse infinidad de rutas desde una ubicación a otra. Las personas y bienes están en continuo movimiento debido a la gran necesidad de transportar un elemento de un lugar a otro. Debido a esto, el ser humano siempre ha tendido a crear recorridos o caminos que optimicen la circulación de los recursos y personas. Gracias a esto se han conseguido crear grandes redes de transporte tanto de personas como recursos en todo el planeta, como ejemplos se pueden ver coches y vehículos motorizados circulando por carreteras, aviones desplazándose en rutas de vuelo predeterminadas, recursos como petróleo o gas circulado por conducciones creadas para dicho fin. Todo esto ha llevado a pensar en cierta medida la creación de nuevas redes de transporte que optimicen de la mejor manera los recursos y a la modelización de las rutas de viaje óptimas transporte, realizando un análisis exhaustivo de las infraestructuras de transporte ya existentes en la actualidad. El análisis de red más simple y utilizado con mayor frecuencia consiste en buscar la ruta más corta entre dos puntos, ya sea en distancia o en tiempo. Las redes pueden desglosarse en dos tipologías en función de si se puede circular en uno o ambos sentidos de las mismas (Antón Burgos, F. J., 2013): • Redes de Servicios Las redes de servicios tales como electricidad, gas, desagües y conducciones de cualquier otro tipo permiten el desplazamiento de dicho recurso en una única dirección. El elemento que se transporta por la red, por ejemplo, las aguas residuales que circulan por la red de saneamiento no pueden elegir la dirección en la que circular, existen fuerzas exteriores que determinan el recorrido de los elementos de la red, en este caso sería la gravedad, pero podría ser cualquier otra dependiendo del recurso que se transporte por la conducción o red. Por tanto, es necesaria la correcta creación de este tipo de redes o conducciones para su correcto funcionamiento, ya que una vez creadas es difícil la alteración del sentido de su desplazamiento. Introducción 18 Figura 1-1. Red de servicios (fuente: www.esri.es › Arcgis) • Redes de Transporte Las redes de transporte, como pueden ser redes de carreteras, ferrocarril, calles o carriles bici permiten viajar a los elementos de la red en ambas direcciones. El individuo que se desplaza por la red, por ejemplo, un taxista que lleva a sus clientes de un punto a otro de la ciudad suele tener cierta libertad para decidir la ruta, así como decidir si un camino es mejor o no en función de la hora o el día de la semana. En este tipo de redes no es necesario prever el sentido en el que circularan los elementos, ya que generalmente el sentido de circulación se puede cambiar con cierta facilidad o en la mayoría de los casos están prediseñadas para la posibilidad de circulación en ambos sentidos de la red. Figura 1-2. Red de transporte (fuente: www.esri.es › Arcgis) 1.2. Teoría de Grafos y Cálculo de Rutas Actualmente, una de las mejores alternativas para realizar un el cálculo de rutas es mediante la Teoría de Grafos, que permite esquematizar y resolver problemas en diferentes campos, en particular, se utiliza dicha teoría para modelar y resolver problemas de optimización del transporte. La Teoría de Grafos comienza en 1736 con el matemático y físico Euler, pero el problema de los cuatro colores puede establecerse como el más importante en la Teoría de Grafos, que hizo que un gran número de matemáticos se decidieran a estudiar y desarrollar la teoría. Un grafo está compuesto por dos elementos: ▪ Nodos: Son la representación de cada uno de los puntos por los que puede o debe pasar la red. Generalmente, hay un nodo origen y otro destino, aunque esto dependerá de la problemática a resolver. ▪ Ramas o Arcos: elementos que conectan cada uno de los nodos, son los que imponen las restricciones a la red. 19 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Figura 1-3. Representación grafo A continuación, se van a revisar varios tipos de problemas planteados con el fin de conocer mejor la problemática de la resolución del cálculo de rutas. Se pueden distinguir dos tipologías distintas según el artículo Aplicación de la Teoría de Grafos para mejorar la planificación de rutas de trabajo de una empresa (V Puchades Cortés, J Mula Bru, A Rodríguez Villalobos, 2008). Problemas de flujo de red (Taha,2004): • Problema de transporte: se muestra una situación en la que se envía un bien o servicio desde uno o varios puntos de origen a uno o varios puntos de destino. El principal objetivo de este problema es determinar la cantidad de bienes enviados, satisfaciendo con ello las restricciones de oferta y demanda del problema y minimizando los costes del envío. Uno de los principales impedimentos de este tipo de problemas es la suposición de que el coste del envío es directamente proporcional al número de elementos enviados. • Problema de asignación: mantiene una forma similar al problema del transporte, pero trata de asignar el mejor recurso para cada tarea. La principal ventaja es la sencillez en su resolución. • Problema de transbordo: determina el número de unidades que debe pasar por cada arco de la red, de manera que todos los nodos satisfagan el coste mínimo para el transporte de todas las unidades. • Problema del viajante: este tipo de problema es un caso particular del problema del transporte, en el que se busca determinar el recorrido, que empezando en un punto pase por todos los demás y finalice en el punto de partida. Este problema se podría asimilar al de la creación de las líneas de autobús urbano que pase por un número de paradas determinado. Problemas de optimización de redes (Hillier y Lieberman, 2006): • Problema del árbol de expansión mínima: trata de unir los nodos de una red de forma directa o indirecta, con el fin de encontrar la mínima distancia entre las conexiones de los nodos. Las principales aplicaciones de esta tipología de problemas es el diseño de redes telefónicas o del campo de la telecomunicación, aunque también pueden aplicarse a otros diseños de red. • Problema de la ruta más corta: persigue encontrar el mínimo camino entre los puntos de origen y destino de la red de transporte. Con este tipo de problemas pueden buscarse la ruta optima en función de una variable elegida, en el caso del transporte estas variables son normalmente el tiempo o la distancia. • Problema de flujo máximo: tiene como principal objeto transportar la mayor cantidad de elementos desde el punto de origen hasta el punto destino. Lo más importante de este problema es conocer la capacidad de cada uno de los componentes de la red, para determinar y optimizar la mejor alternativa. Introducción 20 • Problema de flujo restringido de coste mínimo: trata de determinar el flujo de cada una de las ramas, intentado minimizar el coste total del problema a la vez que satisface la oferta y demanda de cada uno de los nodos del problema, sin superar nunca la capacidad de las ramas. 1.3. Extensión Network Analyst de ArcGIS La extensión ArcGIS Network Analyst es una herramienta integrada dentro del mismo programa ArcMap de ArcGIS con la que es posible la creación redes de transporte de uno o varios modos de transporte. Gracias a esta herramienta podemos resolver los problemas del cálculo de rutas. Entre ellos se pueden resolver preguntas del tipo (ESRI ArcGIS Network Analyst, s.f.): • ¿De qué forma llegaría con mayor rapidez desde un punto A a un punto B Figura 1-4. Ej. Punto A-B (www.esri.es › arcgis) • ¿Qué zonas de la ciudad están a menos de 5minutos de los hospitales o centros de salud? • ¿Qué área de la ciudad cubre un determinado negocio? Figura 1-5. Ej. Área cubierta (www.esri.es › arcgis) 21 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS • ¿Qué coche de policía o ambulancia puede atender de forma más rápida un accidente? Figura 1-6. Ej. Servicio más cercano (www.esri.es › arcgis) • ¿Cuál sería la ruta óptima para un camión de reparto? • Si una cadena quiere cerrar uno de sus establecimientos, ¿cuál de ellos puede cerrar abarcando aun así la mayor área posible de la ciudad? • ¿Cómo está distribuido el tráfico histórico de una ciudad, y como afecta a la misma? Figura 1-7. Ej. Distribución de tráfico (www.esri.es › arcgis) La extensión Network Analyst puede ayudar a gran cantidad de empresas y entidades a beneficiarse debido a la ayuda que proporciona para organizar y gestionar eficazmente sus rutas y planes de forma estratégica. Con la herramienta se pueden entender mejor los mercados, tanto los que hay en la actualidad como los potenciales, ya que ayuda a conocer las áreas con más potencial en el aspecto que se desee conocer. Network Analyst facilita la resolución y comprensión de los problemas de resolución de organización de rutas de reparto, obtención de rutas mínimas y gestión de áreas que abarca un determinado servicio. Todas estas tareas se pueden realizar gracias al conocimiento del área de estudio y la calidad y precisión de los datos espaciales de ella, esto juega un papel muy importante en el desarrollo de una buena metodología a seguir para la optimización de la red. Introducción 22 1.4. Objetivos del trabajo El objetivo del presente TFG es realizar desde datos libres la red multimodal de transportes de Sevilla, obtenido así una herramienta útil para el análisis de la movilidad y rutas mínimas de la ciudad, que pueda ser utilizada de análisis previo para una futura puesta a disposición de la población como herramienta que ayude a la optimización del tiempo de viaje en función de cada uno de los medios de transporte que ofrece la ciudad y aporte información útil para la mejora de los sistemas de transporte. Para ello, se tomará como referencia el problema de optimización de red visto en el apartado anterior, más concretamente en el modelo de la ruta más corta. Ya que se intenta buscar la ruta óptima para que un individuo se desplace de un punto a otro, siendo la principal variable a optimizar el tiempo, aunque habría casos en los que también se pueda buscar optimizar la distancia a recorrer. En particular, las pautas marcadas en la redacción del trabajo han sido: 1. Desarrollar una metodología que permita la creación de una red multimodal que recoja cada uno de los medios de transporte de la ciudad a analizar. a) Identificar la información disponible de cada uno de los medios de transporte públicos que sea relevante para el estudio de la zona seleccionada. b) Construir un modelo de la red de transporte de la zona de estudio incluyendo los datos espaciales y estadísticos a disposición pública, utilizando las posibilidades que ofrece la herramienta Network Analyst de ArcGIS. c) Testear el mismo con la obtención de rutas mínimas con cada una de las formas de desplazarse analizadas. d) Testear el mismo con la obtención de áreas de servicio para los equipamientos de la ciudad en estudio. 2. Aplicar la metodología desarrollada a la ciudad de Sevilla. 23 2 INFORMACIÓN DE PARTIDA Y ANÁLISIS PREVIO En este apartado del presente trabajo se indican los datos empleados para su ejecución, así como la fuente de estos. Los datos varían en tipología, encontrándose tanto datos puntos referentes a estaciones, como datos de polilíneas que se emplean como el viario y las líneas de cada uno de los métodos de transporte. También se encuentran en este apartado, datos tanto de tráfico como velocidades medias de cada uno de los medios de transporte que se usarán posteriormente para asignarlos a los mismos. 2.1 Datos espaciales 2.1.1 Elementos de Transporte Los principales métodos de transporte existentes en la ciudad son las líneas de autobús urbano de la compañía TUSSAM, el servicio de bicicleta pública SEVICI, el metro y el metrocentro. Los datos espaciales obtenidos a continuación tanto líneas de autobús, metro y carril bici como sus correspondientes paradas o estaciones de metro y SEVICI pertenecen a la página de Infraestructura de Datos Espaciales de Sevilla (ide.Sevilla). A excepción de la red de viario urbano, ya que sus datos espaciales proceden de un servidor libre de descarga (Geofabrik.de) una web alemana que contiene datos espaciales procedentes de OpenStreetMap. Todos los mapas mostrados a posteriormente han sido representados en coordenadas proyectadas UTM ETRS89 Huso 30N (en código ESPG:25830). 2.1.1.1 Viario Urbano El viario urbano de Sevilla ha sido obtenido de la página web alemana de datos espaciales abiertos Geofabrik (http://www.geofabrik.de/). Se seleccionó este lugar para la obtención de dichos datos espaciales debido al contener campo ‘’oneway’’ en el que figura el correcto sentido de cada una de las vías. Los campos a destacar de los datos espaciales del viario urbano son: ▪ fclass. Campo en el que se asigna una clase a cada una de las vías en función de sus propiedades. Siendo algunas de estas: motorway, primary, secondary, residential, living_street, etc. Este campo se utilizará para la creación de un nuevo campo en el que se dividan estas clases en una jerarquía por niveles del 1 al 3, siendo el nivel 1, las vías de alta capacidad, el 2, las vías principales y el nivel 3 las calles locales. Esto se hará programando con la herramienta VB Script y quedará divido el viario por niveles de jerarquía como se muestra en la siguiente imagen. (Código en Anexo A) Información de partida y análisis previo 24 Figura 2-1. Niveles de jerarquía viario urbano de Sevilla ▪ name. Campo en el que se recoge el nombre de cada una de las vías. Éste servirá indicar posteriormente las indicar las pautas que habrá que seguir una vez calculada la ruta mínima. ▪ ref. Campo que recoge los nombres de referencias de viarios y rutas de gran envergadura tales como SE-30, N-4, A-92, etc. ▪ maxspeed. Se recoge la velocidad máxima para cada una de las vías ▪ bridge. Campo que muestra si la vía en cuestión es un puente (valor ‘’T’’) o si no lo es (valor ‘’F’’) ▪ tunnel. Campo que especifica si la vía es un túnel (valor ‘’T’’) o si no lo es (valor ‘’F’’) ▪ oneway. Campo en el que se recoge si la vía no es transitable por vehículos motorizados, es de doble sentido o de sentido único y su sentido. Se puede ver en la siguiente imagen como se están distribuido este campo en la ciudad. Cabe destacar que las calles de un único sentido tienen el sentido implícito en el mismo valor del campo, siendo este expresado en función de la dirección en la que se creó dicha línea en los datos espaciales. • F vía de sentido único, que va en el sentido correcto al de su trazado • T vía de sentido único, que va en el sentido contrario al de su trazado • B vía de doble sentido • N vía en la que no está permitida la circulación de vehículos motorizados 25 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Figura 2-2. Sentido del viario urbano de Sevilla 2.1.1.2 Carril Bici y SEVICI Sevilla cuenta con una de las mejores redes de carril bici, que empezó a construirse en el año 2004 para fomentar la bicicleta como medio de transporte. Actualmente la gran parte de las calles principales de la ciudad cuenta con carril bici y este sigue creciendo como se puede ver en el Programa de la bicicleta Sevilla 2020. Programa en el que se recogen las medidas de actuación tanto para la mejora de la red como para su ampliación. En la siguiente imagen podemos ver la evolución de la red de carril bici dese su comienzo en 2005 hasta el año 2017. Información de partida y análisis previo 32 Figura 2-10. Bibliotecas Públicas 2.1.2.3 Supermercados Para mostrar los supermercados se han obtenido datos espaciales de ide.Sevilla (https://idesevilla.maps.com) en la que destacan los campos: ▪ NOMBRE. Campo de texto que recoge el nombre del supermercado. ▪ TELEFONO. Campo numérico que recoge el teléfono de contacto del supermercado. ▪ DIRECCION. Campo de texto en el que aparece la dirección exacta del supermercado. ▪ WEB. Campo de texto en el que aparece la página web del supermercado. ▪ HORARIO. Campo de texto que recoge el horario de apertura del supermercado. 33 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Figura 2-11. Supermercados 2.1.2.4 Parques de Bomberos Los datos espaciales de los parques de bomberos que contiene la ciudad se han obtenido de ide.Sevilla (https://idesevilla.maps.com) en la que destacan los campos: ▪ NOMBRE. Campo de texto que recoge el nombre del parque de bomberos. ▪ TELEFONO. Campo numérico que recoge el teléfono de contacto de emergencias (112). Información de partida y análisis previo 34 Figura 2-12. Parques de Bomberos 2.1.2.5 Comisarías de Policía Local Los datos espaciales de las comisarías de policía local repartidas por Sevilla se han obtenido de la página web ide.Sevilla (https://idesevilla.maps.com) en la que destacan los campos: ▪ FID_1. Campo numérico en el que se muestra el número de identificación de la comisaría. ▪ Nombre. Campo de texto que recoge el nombre de la infraestructura. ▪ Dirección. Campo de texto en el que aparece la dirección exacta de la comisaría de policía. ▪ Teléfono. Campo numérico que recoge el teléfono de contacto de la comisaría. 35 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Figura 2-13. Comisarías de Policía Local 2.2 Datos de Velocidades Los datos de velocidades tienen como fin estimar el tiempo de viaje que conlleva desplazarse de un punto a otro de la ciudad en función de cada uno de los medios de transporte que ofrece la ciudad de Sevilla, ya sea andando, utilizando vehículo propio, autobús urbano, metro o bicicleta. Por ello, se han se han estimado las velocidades medias o comerciales de cada uno de los medios de transporte o formas de desplazarse por la ciudad. La velocidad comercial se obtiene de dividir la distancia desde el origen hasta destino entre el tiempo que se tarda en recorrerla, incluyendo en este tiempo las paradas realizadas en las estaciones o paradas. La velocidad media de un individuo caminando según la propia herramienta Network Analyst de ArcGIS es de 6 km/hora. Por otro lado, la velocidad media para desplazarse en bicicleta en Sevilla es de 15 km/hora según el Programa de la bicicleta Sevilla 2020. La velocidad comercial de la línea 1 de metro viene ya dada en los datos espaciales de este medio de transporte, siendo la misma de 40 km/h en todos sus tramos. En cambio, los datos de velocidad comercial de cada una de las líneas de autobús urbano vienen recogidos en la memoria anual 2018 de la propia empresa TUSSAM, en la que se muestran los datos de cada una de las líneas. A continuación, se muestra una tabla resumen en la que se adjunta cada una de las velocidades en función del medio en el que se desee desplazarse. Información de partida y análisis previo 36 Tabla 2–1. Velocidad de recorrido autobús urbano Línea Denominación 1 Polígono Norte - Hospital V. Rocío 11,37 2 Barqueta - Heliópolis 12,01 3 Bellavista - San Jerónimo - Pino Montano 14,29 5 Puerta Triana - Santa Aurelia 12,43 6 Gta. San Lázaro - Hospital V. Rocío 12,20 10 Ponce de León - San Jerónimo 11,69 11 Ponce de León - Los Príncipes 10,40 12 Ponce de León - Pino Montano 11,10 13 Plaza del Duque - Pino Montano 12,25 14 Plaza del Duque - Polígono Norte - Las Golondrinas 10,70 15 Ponce de León - San Diego 10,97 16 Plaza Padre Jerónimo de Córdoba - Valdezorras 16,42 20 Ponce de León - Polígono San Pablo 11,82 21 Plaza de Armas - Polígono San Pablo 11,55 22 Prado de San Sebastián - Sevilla Este 15,69 24 Ponce de León - Juan XXIII - Palmete 11,47 25 Prado de San Sebastián - Rochelambert 12,35 26 Prado de San Sebastián - Cerro del Águila 11,58 27 Plaza del Duque - Sevilla Este 13,13 28 Prado de San Sebastián - Alcosa 15,97 29 Prado San Sebastián - Torreblanca 18,20 30 Prado de San Sebastián - La Paz 12,31 31 Prado de San Sebastián - Polígono Sur 12,31 32 Plaza del Duque - Polígono Sur 11,11 34 Prado de San Sebastián - Los Bermejales 13,16 37 Puerta Jerez - Pedro Salvador - Bellavista 13,84 38 Prado de San Sebastián - Univ. Pablo Olavide 15,09 40 Plaza Magdalena - El Tardón - Triana 11,07 41 Plaza Magdalena - Los Remedios - Tablada 13,54 43 Plaza Magdalena - Turruñuelo - El Tardón - Triana 11,05 52 San Bernardo - Gran Plaza - Palmete 12,36 53 Los Arcos - Centro Penitenciario Sevilla I 23,45 B3 Gran Plaza - Polígono San Pablo - Santa Clara 13,44 B4 San Bernardo - Alcosa - Sevilla Este - Torreblanca 14,54 C1 Circular Exterior 1 12,55 C2 Circular Exterior 2 12,07 C3 Circular Interior 1 11,92 C4 Circular Interior 2 10,91 C5 Circular Centro 10,39 C6 Circular Macarena Norte 16,42 EA Plaza de Armas - Aeropuerto 18,95 LC Blas Infante - Isla de la Cartuja 17,44 LE Prado de San Sebastián - Sevilla Este 15,95 LN Prado de San Sebastián - Pino Montano 13,42 T1 Metrocentro (Plaza Nueva - San Bernardo) 8,65 Autobús urbano Forma de Desplazarse Velocidad de recorrido (Km/h) 37 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Tabla 2–2. Velocidad de recorrido caminando, bicicleta, metro y coche 2.3 Datos Propios Se han creado diferentes dataset de entidades de líneas para completar la base de datos obtenida. Estos archivos se utilizarán posteriormente como punto de unión entre las diferentes redes, ya que sin ellos quedarían inconexas y no sería posible la intermodalidad entre las diferentes formas de desplazamiento. Teniendo así que elegir un único modo de viaje cuando en la realidad existe la posibilidad de cambiar de medio de transporte cuando el usuario lo estime oportuno. Estos dataset de entidades se le asignará el nombre de “Transfer” seguido del medio de las entidades que interconecte. Se han creado los siguientes transfers: • Transfer_Calles_Bus • Transfer_Calles_Metro • Transfer_Calles_SEVICI • Transfer_CarrilBici_SEVICI Las entidades creadas únicamente tienen dos campos: ▪ FID. Número que se le asigna directamente a la entidad cuando se crea. ▪ Metros. Campo numérico en el que aparece la longitud del elemento creado. 6 15 40 90 50 30 Velocidad de recorrido (Km/h) Caminando Bicicleta Metro (Línea 1) Forma de Desplazarse Nivel de Jerarquía 1 Nivel de Jerarquía 2 Nivel de Jerarquía 3 Coche 38 3 METODOLOGÍA Una vez se haya realizado previamente el análisis de la ciudad y su movilidad urbana, así como obtenidos los datos de velocidades de recorrido de cada uno de los medios de transporte, se comenzará a crear la red multimodal con la extensión de Network Analyst de ArcGIS descrita anteriormente. En el siguiente esquema se muestran los pasos a seguir para la creación de la red. Figura 3-1. Esquema creación Dataset de Red Multimodal 39 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS 3.1 Creación del Dataset de Red Multimodal En este apartado se creará un dataset de red de varios modelos a partir de una base de datos previamente creada que contiene varias clases de entidad dentro de un dataset de entidades. Un dataset de red es una recopilación de elementos de red (ejes y cruces) que modelan el flujo. La herramienta Network Analyst crea los dataset de red porque las líneas y puntos por sí solos no están conectados entre sí, con el dataset de red se crean esas relaciones entre ellos para garantizar una resolución rápida del cálculo de rutas. 3.1.1 Iniciación del asistente de nuevo dataset de red Para crear el dataset de red multimodal primeramente se tendrá que activar la extensión Network Analyst en ArcGIS, ya que no viene por defecto, y se deberán tener todas las clases de entidades participantes en un dataset de entidades (Transportation) y este a su vez en una base de datos (Sevilla). Se hará clic derecho en el dataset de entidades “Transportation” y se seleccionará “Nuevo” y “Dataset de red” para empezar la creación del dataset de red. Figura 3-2. Inicio nuevo dataset de red 3.1.2 Nombre de la red y selección de las clases de entidades de origen Aparecerá la siguiente ventana en la que se introducirá el nombre del dataset de red y se seleccionará la versión. Figura 3-3. Selección de nombre dataset de red La opción de elección de versión solo será útil si se necesita compartir el dataset de red con versiones anteriores de ArcGIS. Esto se traduce en la eliminación de funcionalidades introducidas en versiones posteriores a las elegidas. Metodología 40 En la pantalla de elección de las clases de entidad participantes en el dataset de red se seleccionarán todas, ya que estás fueron recopiladas anteriormente en un dataset de entidades. Figura 3-4. Selección entidades del dataset de red A continuación, en la siguiente ventana se seleccionará “sí” para modelar los giros de la red. Aunque no haya clases de entidad de giro para la red, al seleccionar “sí” como opción permitirá que el dataset admita giros globales. También estará disponible la opción de introducir entidades de giro más tarde una vez creado el dataset de red. Figura 3-5. Modelado de giros del dataset de red 3.1.3 Establecer elevaciones y conectividad En la siguiente pestaña se asignarán los grupos de conectividad. Los grupos de conectividad se usan para modelar redes de transporte multimodales y estos, permiten que las distintas redes continúen siendo independientes, pero estén conectadas entre sí en los cruces (entidades de puntos). En función de la clase de entidad que sea, punto o polilínea, la conectividad se asignará de distinta forma. Las entidades de tipo punto son cruces en los que se pueden conectar una o varias redes, por lo que habrá que seleccionar la política de conectividad “honor” y asignar los grupos de conectividad que interconectan. Por lo contrario, si se selecciona la política de conectividad “invalido” no se conectarán varios grupos de conectividad entre sí, únicamente serán puntos de paso. Las entidades de tipo polilínea son las redes en sí mismas, si se asignan varias a un mismo grupo de conectividad estarán conectadas entre sí. La política de conectividad “extremo” o “cualquier vértice” hace referencia al lugar donde se podrán conectar con el resto de redes. 41 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Figura 3-6. Grupos de conectividad del dataset de red El modelado de la elevación en un dataset de red también forma parte de la conectividad. Es posible que dos líneas se unan en un extremo en longitud y latitud, pero su elevación sea diferente, por lo que, aunque en un espacio 2D parezcan unidas en el espacio 3D no lo están realmente. Si se ignora la elevación, las líneas se conectarán en los extremos. Sin embargo, si se considera la elevación, no se conectarán si tienen distinta cota. Metodología 48 3.1.6 Configuración de los modos de viaje Los modos de viaje de un dataset de red modelan las diferentes formas en las que un individuo puede desplazarse, ya sea a pie, en coche, en bicicleta u otro medio de transporte. La creación de un modo de viaje se basa en la asignación de los atributos de red que están permitidos en dicha forma de desplazarse, así no será necesario seleccionar los atributos de red para cada ruta creada, si no que únicamente habrá que seleccionar el modo de transporte deseado. Al realizar un análisis, seleccionar un modo de viaje permite definir de manera eficaz las propiedades adecuadas para dicho tipo de viaje. Las ventajas de crear los modos de viaje son el ahorro considerado de tiempo y una menor complejidad, ya que no será necesario realizar una selección de atributos para cada ruta, únicamente se tendrá que definir el modo de viaje en el que es realizada. Para realizar el análisis de rutas con modos de viajes, será necesario el programa ArcGIS Pro, ya no está implementada en la versión básica de ArcGIS. Esto no quiere decir que no se pueda realizar los análisis con la versión estándar, pero habrá que seleccionar las restricciones de forma manual para cada ruta, conllevando con ello un mayor trabajo a la hora de realizar un análisis. Modos de viaje creados: • Caminando Figura 3-17. Modo de viaje Caminando 49 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS • Coche Figura 3-18. Modo de viaje Coche • Bicicleta Figura 3-19. Modo de viaje Bici Metodología 50 • Transporte Público Figura 3-20. Modo de Transporte Público 51 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS 3.2 Creación de Áreas de Servicio Para creación de áreas de servicio será necesario tener previamente un dataset de red y se tendrá que haber activado la extensión Network Analyst en ArcGIS (ya activada durante la creación del dataset de red multimodal). También serán necesarios los datos espaciales de las dotaciones de las que se quiera hacer el estudio del área de influencia o zonas a las que da cobertura. 3.2.1 Creación de la capa de análisis de área de servicio En la caja de herramientas de Network Analyst se deberá seleccionar “Network Analyst” y posteriormente “Área de servicio nueva’’ para crear una capa de análisis de un área de servicio. Figura 3-21. Área de servicio nueva La capa creada aparecerá inmediatamente en la Tabla de Contenidos y en la ventana de Network Analyst. Las entidades de análisis (Instalaciones, Polígonos, Líneas, Barreras de punto, Barreras de línea y Barreras de polígono) aparecerán con un valor (0). Esto quiere decir que aún no hay ningún dato dentro de la capa, por lo que habrá que agregarlos a continuación. Figura 3-22. Tabla de contenidos de Área de sevicio Metodología 52 3.2.2 Agregar instalaciones a la capa de análisis de áreas de servicio A continuación, se introducirán los datos espaciales de la dotación a analizar. Para ello se deberá hacer click derecho en Instalaciones (0) y posteriormente en “Cargar ubicaciones” Figura 3-23. Cargar ubicaciones en Área de servicio A continuación, aparecerá la ventana de selección de los datos espaciales de las dotaciones a analizar, será necesario desmarcar la opción “mostrar sólo capas de puntos” si el fichero contiene las instalaciones de tipo poligonal. Figura 3-24. Selección de los datos espaciales de ubicaciones 53 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Una vez se acepte las instalaciones aparecerán en la ventana de Network Analyst como aparece en la siguiente imagen: Figura 3-25. Instalaciones 3.2.3 Configuración de los parámetros para el análisis de áreas de servicio En este apartado se especificarán las propiedades necesarias para obtener un área de servicio en función de los parámetros de la red que se quieran utilizar. Generalmente el área de servicio se calcula sobre a partir del tiempo de llegada, pero también puede ser calculada en función de la distancia si fuese necesario. Para abrir la ventana de propiedades de capa de análisis se hará click en el siguiente botón “Propiedades de Área de servicio”. Figura 3-26. Propiedades de Área de servicio Se abrirá la ventana de propiedades de la capa y en configuración de análisis se deberán ajustar los parámetros: ▪ Impedancia: se puede establecer una impedancia tanto de tiempo (en minutos) como de distancia (metros) Metodología 54 ▪ Cortes predeterminados: se dará el valor a la impedancia a la que se hará el corte, es decir, si se desea un corte a cinco minutos se asignará el valor numérico 5, se pueden hacer varios cortes para una misma impedancia separando estos por punto y coma. ▪ Dirección: se podrá seleccionar alejándose o acercándose hacia la instalación, en esto dependerá si se busca el recorrido saliendo de la instalación o desde un punto hasta llegar a ella, pero gráficamente se mostrará de forma similar. ▪ Restricciones: se seleccionarán las restricciones necesarias para el análisis del área de servicio con los atributos de red creados durante el dataset de red. Figura 3-27. Ventana Propiedades de capa de Área de servicio Finalmente habrá que darle al botón de “Solucionar” en la caja de herramientas de Network Analyst para que busque la solución al problema planteado. Figura 3-28. Solucionador Áreas de servicio 55 4 RESULTADOS En este apartado se muestran resultados obtenidos del estudio de la red multimodal de la ciudad de Sevilla con la herramienta de Network Analyst de ArcGIS. Este estudio se puede dividir en varios apartados: • Representación tanto gráfica como escrita que aporta la herramienta Network Analyst a la hora de mostrar las indicaciones de la ruta mínima obtenida por el programa. Esto se hará con una ruta aleatoria para cada uno de los medios de transporte estudiados de la ciudad. • Comparación de los datos obtenidos con la herramienta de Network Analyst en el apartado anterior con los datos que se obtendrían de GoogleMaps y obtención del coeficiente de correlación entre ambas herramientas para saber su similitud. • Estudio de movilidad entre los once distritos de la ciudad de Sevilla, empleando cada uno de los medios de transporte y la multimodalidad entre ellos, obteniendo el mejor método de transporte para cada ruta. • Estudio del área de influencia de diversos equipamientos de Sevilla, incluyendo los rangos de tiempos según la zona y posteriormente se hará un estudio para saber las zonas con mejores servicios en función de la población. 4.1 Ruta Caminando Resultados 56 57 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Resultados 64 65 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Resultados 66 4.3 Ruta en Bicicleta 67 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Resultados 68 69 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Resultados 70 4.4 Ruta en Trasporte Público 71 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Resultados 72 73 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Resultados 80 35 Distrito Sur - Este Alcosa Torreblanca Caminando 8,2 82 En Coche 10,3 11 En Bicicleta 9,9 45 En Transporte Público 9,2 40 Multimodal 9,8 39 36 Distrito Sur - Los Remedios Caminando 4,3 43 En Coche 5,1 7 En Bicicleta 5,4 33 En Transporte Público 5,9 31 Multimodal 6,1 26 37 Distrito Sur - Macarena Caminando 7,0 70 En Coche 7,9 10 En Bicicleta 7,7 35 En Transporte Público 7,6 41 Multimodal 7,7 34 38 Distrito Sur - Nervión Caminando 2,9 29 En Coche 2,9 4 En Bicicleta 3,4 19 En Transporte Público 3,0 19 Multimodal 3,2 16 39 Distrito Sur - San Pablo Santa Justa Caminando 4,3 43 En Coche 4,3 6 En Bicicleta 4,8 23 En Transporte Público 4,4 25 Multimodal 4,8 22 40 Distrito Sur - Triana Caminando 5,9 59 En Coche 7,2 10 En Bicicleta 8,4 41 En Transporte Público 6,5 33 Multimodal 6,4 29 41 Este Alcosa Torreblanca - Los Remedios Caminando 11,2 112 En Coche 11,5 15 En Bicicleta 12,9 56 En Transporte Público 12,4 42 Multimodal 12,6 41 42 Este Alcosa Torreblanca - Macarena Caminando 8,5 85 81 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS En Coche 12,5 11 En Bicicleta 9,6 40 En Transporte Público 10,3 44 Multimodal 9,6 40 43 Este Alcosa Torreblanca - Nervión Caminando 7,5 75 En Coche 8,0 9 En Bicicleta 8,6 39 En Transporte Público 8,2 30 Multimodal 8,2 30 44 Este Alcosa Torreblanca - San Pablo Santa Justa Caminando 5,9 59 En Coche 6,8 8 En Bicicleta 6,6 29 En Transporte Público 6,7 26 Multimodal 6,7 26 45 Este Alcosa Torreblanca - Triana Caminando 11,7 117 En Coche 21,0 19 En Bicicleta 13,9 60 En Transporte Público 12,9 44 Multimodal 12,9 44 46 Los Remedios - Macarena Caminando 5,5 55 En Coche 6,5 11 En Bicicleta 6,6 29 En Transporte Público 7,5 34 Multimodal 6,6 29 47 Los Remedios - Nervión Caminando 3,9 39 En Coche 4,7 7 En Bicicleta 4,6 23 En Transporte Público 4,6 18 Multimodal 4,8 17 48 Los Remedios - San Pablo Santa Justa Caminando 5,6 56 En Coche 6,8 10 En Bicicleta 6,9 31 En Transporte Público 7,9 31 Multimodal 7,8 28 49 Los Remedios - Triana Caminando 1,7 17 En Coche 2,1 3 En Bicicleta 2,3 15 En Transporte Público 2,1 13 Multimodal 2,1 13 Resultados 82 50 Macarena - Nervión Caminando 4,1 41 En Coche 4,4 6 En Bicicleta 4,8 20 En Transporte Público 4,6 24 Multimodal 4,8 20 51 Macarena - San Pablo Santa Justa Caminando 3,5 35 En Coche 5,0 7 En Bicicleta 4,0 17 En Transporte Público 3,7 19 Multimodal 4,0 17 52 Macarena - Triana Caminando 4,7 47 En Coche 6,2 9 En Bicicleta 5,6 26 En Transporte Público 5,5 31 Multimodal 5,6 26 53 Nervión - San Pablo Santa Justa Caminando 2,0 20 En Coche 3,4 5 En Bicicleta 3,0 14 En Transporte Público 2,9 17 Multimodal 3,0 14 54 Nervión - Triana Caminando 4,6 46 En Coche 6,2 9 En Bicicleta 5,6 27 En Transporte Público 5,1 20 Multimodal 5,1 20 55 San Pablo Sant Justa - Triana Caminando 6,2 62 En Coche 8,4 13 En Bicicleta 7,8 35 En Transporte Público 8,3 31 Multimodal 8,3 31 Gracias a este estudio, se ha observado que, en distancia y tiempo de llegada entre cada uno de los distritos de la ciudad de Sevilla, el distrito con peor conexión con el resto es el Distrito Este Alcosa Torreblanca, mientras en la parte opuesta el que tiene una mejor conexión con el resto de distritos es el Casco Antiguo. Esto se puede achacar no a las infraestructuras de la ciudad, si no a que el Casco Antiguo está en el centro de la ciudad, colindante al resto de distritos, mientras que el Distrito Este Alcosa y Torreblanca está situado en un extremo de la ciudad teniendo una distancia bastante considerable con el resto. 83 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS 4.7 Áreas de Servicio A continuación, se muestran las áreas de servicio en función del tiempo de varios equipamientos de Sevilla. Figura 4-1. Área de servicio centros de salud Figura 4-2. Área de servicio bibliotecas públicas Resultados 84 Figura 4-3. Área de servicio supermercados Figura 4-4. Área de servicio bomberos 85 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS Figura 4-5. Área de servicio policía local Figura 4-6. Área de servicio estaciones de metro Resultados 86 4.7.1 Acceso a servicios en función de la población Mediante la superposición de las áreas de servicio obtenidas anteriormente se ha podido obtener las zonas de la ciudad que tienen mejor acceso a esos equipamientos en función de la población, con ello se puede conocer las zonas con mayor población abastecida por esos servicios. Figura 4-7. Servicios frente a población Como resultado se puede ver que los distritos con mayor población beneficiada son los de Triana-Los Remedios debido a su gran cantidad de equipamientos y el distrito Macarena y Pino Montano debido principalmente a la población que reside en estos distritos. Cabe destacar que el casco antiguo y Sevilla Este se encontrarían en un término intermedio de población abastecida. 87 Diseño de la Red Multimodal de Transporte de Sevilla mediante Network Analyst de ArcGIS 4.8 Coeficientes de Correlación entre Network Analyst y Google Maps A continuación, se va a realizar una comprobación de como de útil puede ser la herramienta Network Analyst de ArcGIS, esto se va a hacer mediante el cálculo del coeficiente de correlación. Comparándose los datos obtenidos de la red creado con los resultados procedentes de Google Maps. Para ello se han realizado 15 rutas aleatorias: Tabla 4–3. Rutas Coeficiente de Correlación Nº Ruta Nombre de la ruta Medio R1 Calle Diamante - Campana Caminando R2 CC Los Arcos - Hospital Virgen Macarena En Coche R3 Parlamento - ETSI En Bicicleta R4 Calle Salado - Archivo de Indias Caminando R5 Parque del Alamillo - Palacio de Congresos En Coche R6 Estación Santa Justa - Torre Sevilla En Bicicleta R7 Estación Santa Justa - Estación Plaza de Armas Caminando R8 Parque de los Príncipes - Isla Mágica En Coche R9 Estación Plaza de Armas - ETSI En Bicicleta R10 Hospital Virgen del Rocío - Puerta Jerez Caminando R11 Estadio Benito Villamarín - Palacio de Congresos En Coche R12 Facultad de Informática - Plaza de Armas En Bicicleta R13 Parlamento - Parque Miraflores Caminando R14 Torre Sevilla - Estación Santa Justa En Coche R15 Estación Santa Justa - Parlamento En Bicicleta Tabla 4–4. Coeficientes de Correlación Distancia (km) Distancia (km) Tiempo (min) Tiempo (min) Nº Ruta Net. Analyst Google Maps Nº Ruta Net. Analyst Google Maps R1 2,98 2,40 R1 36 30 R2 4,99 4,20 R2 7 11 R3 2,73 2,10 R3 12 9 R4 1,86 1,60 R4 19 20 R5 9,47 7,50 R5 8 12 R6 6,56 4,60 R6 27 18 R7 3,35 2,70 R7 34 33 R8 6,63 5,40 R8 6 8 R9 3,20 2,50 R9 13 10 R10 3,30 2,60 R10 33 33 R11 11,89 9,50 R11 10 11 R12 5,62 5,00 R12 23 15 R13 3,13 2,50 R13 31 32 R14 6,79 5,30 R14 10 13 R15 2,78 2,10 R15 12 7 Coef. Correlación 0,995 Coef. Correlación 0,923 Resultados 88 Se ha obtenido un coeficiente de correlación de 0.995 para el parámetro distancia y de 0.923 para el parámetro tiempo. Ambos coeficientes están muy cerca de la unidad, esto quiere decir que los resultados obtenidos por ambas herramientas son muy similares. Se ha obtenido mayor similitud en las distancias de viaje, pero aun así hay un pequeño error, esto es debido a que ArcGIS utiliza como referencia para una calle su línea media, mientras que Google Maps abarca todo el ancho de la vía, por lo que ahí reside la pequeña diferencia de distancia. También se puede ver que el coeficiente de correlación para el tiempo estimado es muy bueno, esto significa que podrían utilizarse ambas herramientas sin apreciarse mucha diferencia entre amabas. Por lo que se puede decir que la herramienta creada a pesar de no tener en cuenta el tráfico en la zona sirve como una buena aproximación del tiempo estimado de viaje en la ciudad de Sevilla. 89 5 CONCLUSIONES Las conclusiones extraídas de este trabajo son: • El aumento de la cantidad de datos espaciales y especialmente el crecimiento de datos en Portales de Datos Abiertos son de gran ayuda para mejorar la gestión de la red de tráfico y la movilidad de las ciudades. En nuestro trabajo nos hemos centrado en la movilidad en los distintos medios de transporte de la ciudad de Sevilla. No obstante, los datos espaciales por si solos carecen de interés si no se cuenta con las herramientas informáticas y conocimientos necesarios que permitan obtener conclusiones para posteriormente tomar decisiones en función de los resultados obtenidos. • Se ha podido conocer el gran potencial de ArcGIS para analizar los datos espaciales en las diferentes modalidades de transporte. Concretamente se ha visto la capacidad de análisis de rutas con la herramienta Network Analyst de ArcGIS, en la que la multimodalidad entre los diferentes medios de transporte se ve resuelta con eficiencia por el programa. • La aplicación de la metodología en la ciudad de Sevilla y la realización de varias comprobaciones con el programa ha permitido obtener varias conclusiones tanto de la red de transporte de la ciudad: o Los resultados de la ruta óptima obtenidos con la herramienta Network Analyst de ArcGIS guardan una gran similitud con los que puede dar la herramienta GoogleMaps, siendo la ruta siempre la misma en todos los casos y los tiempos de llegada con ambas herramientas prácticamente los mismos como se ha podido comprobar con el coeficiente de correlación. o Se ha observado que, en el estudio de distancia y tiempo de llegada entre cada uno de los distritos de la ciudad de Sevilla, el que tiene peor conexión con el resto es el Distrito Este Alcosa Torreblanca, mientras que el que tiene una mejor conexión con el resto de distritos es el Casco Antiguo. o En el estudio del área de influencia de algunas de las dotaciones que ofrece la ciudad, cabe destacar la escasez de bibliotecas públicas en los distritos de San Pablo Santa Justa y el norte de Nervión. Gracias a los resultados obtenidos anteriormente se puede ver que la herramienta utilizada da unos resultados muy parecidos a los obtenidos por Google Maps, por lo que la herramienta podría utilizarse para realización de un anteproyecto o análisis previo del estudio multimodalidad y áreas de servicio de cualquier ciudad a partir de datos de acceso públicos y sin ser necesario tener datos de tráfico de la misma.