Las ciudades con un modelo urbano más compacto registran menos desplazamientos diarios en coche y menores emisiones de dióxido de carbono asociadas al transporte, según un estudio internacional publicado en la revista científica Environmental Research Letters (1), que analiza datos de movilidad de seis grandes áreas urbanas de Europa, Norteamérica y América Latina.
La investigación concluye que la proximidad al centro urbano y al empleo influye más en la reducción de trayectos motorizados que otros factores urbanos como la densidad o la conectividad viaria.
El trabajo, liderado por Felix Wagner, del Potsdam Institute for Climate Impact Research (PIK) y la Universidad Técnica de Berlín, junto con investigadores como Florian Nachtigall, Nikola Milojevic-Dupont, Rafael H. M. Pereira, Marta C. Gonzalez y Felix Creutzig, combina inteligencia artificial, análisis causal y grandes bases de datos urbanas para estudiar cómo la forma de las ciudades condiciona la movilidad diaria y las emisiones del transporte.
La proximidad reduce emisiones
La investigación analiza datos de movilidad procedentes de Berlín, Boston, Los Ángeles, el Área de la Bahía de San Francisco, Bogotá y Río de Janeiro, utilizando más de 10 millones de registros de desplazamientos obtenidos mediante señales GPS y datos de telefonía móvil.
Según los autores, el principal hallazgo es que la accesibilidad urbana –medida por la cercanía al centro y a las zonas de empleo– tiene un efecto más relevante sobre las distancias recorridas en coche que otros factores urbanos tradicionalmente estudiados.
“Encontramos dependencias directas y significativas entre la forma urbana y la distancia recorrida en coche para ir al trabajo”, señala el estudio, que destaca que las áreas con mejor acceso al centro urbano y al empleo registran trayectos más cortos y menores emisiones asociadas.
Los investigadores comprobaron que en barrios con alta accesibilidad urbana los desplazamientos pueden reducirse hasta en 4,5 kilómetros por trayecto respecto a la media de cada ciudad. En Berlín, por ejemplo, las diferencias entre barrios pueden traducirse en variaciones de entre −0,8 y +2,9 kilogramos de CO2 por viaje.
El estudio concluye que la densificación de las áreas centrales resulta especialmente eficaz para reducir emisiones porque combina proximidad al empleo, mayor densidad de población y mejores conexiones urbanas.
Diferencias según la ciudad
Aunque las tendencias generales se repiten en todas las ciudades analizadas, los autores subrayan que los efectos no son iguales en todos los entornos urbanos.
En ciudades más monocéntricas, como Berlín o Boston, el centro urbano concentra gran parte de la actividad económica y laboral, por lo que vivir cerca de estas zonas reduce notablemente los desplazamientos en coche.
En cambio, en áreas metropolitanas más dispersas y policéntricas, como Los Ángeles o el Área de la Bahía, el estudio apunta a la necesidad de reforzar subcentros urbanos y polos de empleo locales para disminuir las distancias recorridas diariamente.
Los investigadores también identificaron corredores suburbanos donde aumentar la densidad urbana podría contribuir a reducir la dependencia del automóvil. Estas áreas pueden extenderse hasta unos 40 kilómetros del centro urbano en ciudades como Río de Janeiro.
En Boston, el análisis detectó un “anillo” urbano de unos 11 kilómetros de anchura donde la densidad de población influye más que la distancia al centro para explicar la longitud de los desplazamientos diarios en coche.
Según Felix Wagner y sus colegas, estos resultados demuestran que las estrategias urbanísticas deben adaptarse a las características específicas de cada ciudad y no aplicarse de manera uniforme.
Inteligencia artificial y urbanismo
El estudio utiliza técnicas avanzadas de inteligencia artificial explicable y modelos causales para identificar qué elementos urbanos influyen realmente sobre los desplazamientos motorizados.
Los investigadores aplicaron algoritmos de aprendizaje automático a variables como la distancia al centro, el acceso al empleo, la densidad de población, la renta media y la conectividad viaria. Posteriormente analizaron cómo interactúan entre sí estos factores y qué impacto tienen sobre la movilidad diaria.
El equipo concluye que la planificación urbana puede convertirse en una herramienta clave de mitigación climática si se combina con análisis espaciales detallados y datos masivos de movilidad.
“Combinar grandes bases de datos urbanas con inteligencia artificial y descubrimiento causal puede ayudar a las ciudades a priorizar intervenciones entre barrios”, sostienen los autores en el estudio.
La investigación también advierte de que, en las periferias más alejadas, las intervenciones urbanísticas no siempre son suficientes para reducir el uso del coche. En estos casos, los autores proponen complementar las políticas urbanas con medidas como el transporte público orientado al desarrollo urbano, el teletrabajo, las iniciativas de coche compartido o la limitación del crecimiento urbano disperso.
Además, el estudio recuerda que el análisis se centra únicamente en la distancia recorrida en coche para ir al trabajo durante las horas punta matinales y no incluye otros factores relevantes como la elección del medio de transporte, la frecuencia de los viajes o los desplazamientos fuera del horario laboral.
Los autores consideran que ampliar este enfoque a más ciudades y a otros patrones de movilidad permitiría desarrollar herramientas más precisas para diseñar políticas urbanas y climáticas adaptadas a cada territorio.
La investigación concluye que las ciudades compactas y con mayor proximidad entre vivienda, empleo y servicios ofrecen una de las vías más eficaces para reducir la dependencia del coche y avanzar hacia modelos urbanos con menores emisiones de carbono.
Referencias
- (1) Refining urban typologies: Causal insights into urban form, car commuting, and related CO2 emissions. Environmental Research Letters.
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