Nivel de accesibilidad al transporte público

El método London PTAL ^{[ 4 ]} fue aplicado por primera vez en el contexto indio a Ahmedabad en 2014 (véase la figura Ahmedabad PTAL 2014 ) por Bhargav Adhvaryu y Jay Shah. ^{[ 5 ]} El mapeo PTAL para otras ciudades indias está en curso. En el método de Londres, los puntos de interés (POI) se consideraron por el desarrollo real (por ejemplo, edificios). Sin embargo, en Ahmedabad, dada la falta de disponibilidad de datos de huella de edificios en el momento del estudio, el método se desvió al interpretar los POI como centroides de una cuadrícula de 1 ^km²  . Dado que el propósito del estudio era explorar las implicaciones de PTAL a macroescala (es decir, nivel de desarrollo/plan maestro – el área de estudio es de 465 km² ⁾ y las limitaciones de datos, el enfoque de celda de cuadrícula parecía justificado (la comparación para se discute en la sección sobre la aplicación de Surat ). Además, hizo que los cálculos fueran mucho más rápidos. 

The others adaptation of London method to Ahmedabad included revisiting walk speed and public transport service reliability assumptions. Most of the roads in Ahmedabad do not have footpaths and, if any, are usually occupied by street vendors and parking. Therefore, people are forced to walk on the road (the black-top surface), which creates unsafe and potentially hazardous situations, such that walking is avoided as much as possible, even for short trips. To account for this discomfort walk speed was decreased to 60m/min (based on a few samples) as against 80m/min used in London. The reliability factor added in case of London (to allow for additional wait times) were 2 minutes and 0.75 minutes for buses and rail services, respectively. In Ahmedabad, this was changed to 2.5 minutes for city buses (AMTS) and 1 minute for BRTS (based on empirical observations), and 0.75 minutes was not changed for the proposed metrorail – Ahmedabad Metro (a section of which started operation in March 2019). Lastly, in London 8 minutes (i.e., 640m) and 12 minutes (i.e., 960m) were used as the threshold walk distances to bus and rail SAPs, respectively; SAPs beyond these distances are rejected. However, in Ahmedabad, surveys to determine willingness to walk for public transport were not carried out. Therefore, the farthest SAP from a POI (not accounted for in any other POI) was measured, which turned out to be 993m. At 60m/min, this give as willingness to walk at about 16 minutes, which seemed reasonable.

The Ahmedabad study^[5] discussed several uses of PTAL mapping:

1. Improving existing public transport systems by recognizing areas with poor accessibility, thereby enabling decision makers to prioritize investments in public transport systems and support non-motorized transport infrastructure.
2. Formulating parking policies, e.g. park-and-ride facilities could be provided to supplement areas with low and medium PTAL and parking may be restricted or charged at a higher rate in areas with high PTAL.
3. Integrating land use zoning with public transport accessibility. By allowing future transport improvements to be incorporated into PTAL calculations, a future PTAL map becomes an important tool in supporting land use and zoning decisions for local authorities, including introduce transit-oriented development (TOD), as PTALs already incorporate walkability criteria from POIs – an important D (distance to transit) in the 6Ds of TOD. It can also be useful in testing "what if" scenarios using land use – transport interaction models.
4. PTAL maps could be used by households to inform their residential location choices, especially low-income households that are captive public transport users. Real estate developers (who supply housing and commercial spaces) could use PTAL maps (both existing and future) for locating potential projects (especially low-income housing and industrial), while government agencies could use PTAL maps to locate social housing projects.

Building from the Ahmedabad case study,^[5] PTAL was applied for Surat by Bhargav Adhvaryu, Abhay Chopde, and Lalit Dashora.^[6] This application goes beyond the Ahmedabad study in two ways. First, it overlays population density map on PTAL maps (see figure Surat PTAL 2016 overlaid with population density) demonstrating a better way to use PTAL maps to inform public transport investment decisions. Second, it demonstrates the use of PTAL for evaluating future transport investment options. PTAL maps for year 2021 (see figure Surat PTAL 2016 v. 2021 (future)) were generated based on information on future (and committed) proposals to demonstrate PTAL's strategic use to create "what-if" scenarios. The Surat study also explicitly justified the use of 1 km² grid for PTAL mapping in data and resource constrained situations by showing changes in PTAL map resolutions for grid sizes for comparison (see figure Comparison of PTAL map for various grid sizes (Surat)). Of course, smaller grid micro-PTAL maps can be prepared for specific areas of the city, which could be used to fine-tune public transport infrastructure provision at the local area level.

El estudio de Surat analizó varios usos del mapeo PTAL, tales como: [1] priorizar las inversiones en transporte público [2] integrar el transporte en el desarrollo/plan maestro [3] informar la política de estacionamiento [4] mejorar la elección de ubicación residencial y optimizar la oferta de vivienda asequible, y [5] comprender las necesidades de movilidad de los pobres urbanos, que se basa en otro estudio en Ahmedabad. ^{[ 7 ]} Argumenta que vivir en áreas PTAL altas puede no necesariamente traducirse en una alta accesibilidad al destino por transporte público, especialmente aquellos pobres urbanos con destino laboral variable por mes y temporada (por ejemplo, trabajadores de la construcción, trabajadores ocasionales, vendedores ambulantes, etc.). Superponer la ubicación de la vivienda de los pobres urbanos en el mapa PTAL permite identificar áreas específicas para mejorar la movilidad (ver figura Ahmedabad PTAL 2017 superpuesto con la ubicación de barrios marginales y chawls ).  

El análisis PTAL de las ciudades indias continuó con la aplicación de PTAL a Lucknow . ^{[ 8 ]} La metodología adoptada para el análisis PTAL de Ahmedabad y Surat se utilizó para preparar el mapa PTAL de Lucknow. Los mapas de los escenarios de referencia y tentativamente comprometidos formaron la base para una investigación posterior sobre sus aplicaciones para mejorar el proceso de elaboración de planes urbanos. La primera aplicación de PTAL fue mejorar el plan de desarrollo reglamentario. El mapa PTAL se superpuso al plan de desarrollo propuesto para validar la congruencia de las propuestas de uso del suelo y transporte (véase la figura Lucknow PTAL 2020 (escenario de referencia) superpuesto a la densidad de población ). Se recomendó una nueva red de transporte público para mejorar el PTAL en las áreas más propensas a desarrollarse en el futuro cercano. La segunda aplicación fue mejorar la zonificación para el desarrollo orientado al transporte. La tercera aplicación tiene como objetivo hacer que el transporte público sea más inclusivo. El estudio encontró que los proyectos de vivienda pública asequible propuestos están en áreas con PTAL deficiente, lo que podría obstaculizar la ocupación en estos proyectos; Los barrios marginales, por el contrario, se ubicaban en áreas con alto PTAL. Las recomendaciones incluían proponer proyectos de vivienda asequible en áreas con alto PTAL. La cuarta aplicación explorada fue mejorar los planes a nivel micro. Se evaluó un área de 1 km² utilizando cuadrículas de 100 m² ^{. El} análisis PTAL reveló qué áreas tienen un PTAL deficiente. Se recomendó mejorar la calidad de la infraestructura peatonal y la conectividad de las calles; el nuevo mapa PTAL generado demostró una mejor accesibilidad al transporte público (véase la figura Lucknow PTAL: Macro vs. Micro ). Los autores también propusieron combinar esta herramienta para desarrollar un panel de control integral; este podría ser utilizado por las partes interesadas para tomar decisiones más informadas centradas en la integración del transporte y el uso del suelo.

El análisis PTAL de las ciudades indias continuó con la aplicación de PTAL a Hubli-Dharwad , ^{[ 9 ]} una región de ciudades gemelas que es una de las ciudades de más rápido crecimiento en el estado de Karnataka . El análisis se basó en la metodología adoptada para Ahmedabad ^{[ 5 ]} y Surat, ^{[ 6 ]} con nuevas innovaciones metodológicas (que se explican más adelante). La ciudad sigue un Plan Maestro 2031 Revisión II (elaborado en 2017 y aprobado en 2019), que ha abierto nuevas áreas para el desarrollo. Esto estableció la necesidad de analizar la accesibilidad de la red de transporte público en relación con los desarrollos futuros planificados que se basan en el análisis de la situación actual. El mapeo proporciona una representación visual de los niveles de accesibilidad existentes (véase la figura Hubli-Dharwad PTAL 2020 (año base) superpuesto a la densidad de población del Censo de 2011 ) que puede utilizarse para facilitar la toma de decisiones en la elaboración del plan maestro y orientar futuras inversiones en transporte público, racionalizar la distribución del uso del suelo, ayudar a decidir la ubicación de viviendas asequibles y respaldar la delimitación de zonas de desarrollo orientado al transporte ( TOD ). El PTAL del año base también es importante para comparar los PTAL con los de años futuros.

En el estudio, el mapa PTAL se superpuso con el Plan Maestro propuesto para 2031, que prevé que Hubli-Dharwad crezca como una ciudad compacta y equitativa. Un paso metodológico clave fue comenzar con el mapa PTAL del año base y superponer capas de uso de suelo existente, densidad de empleo, potencial de desarrollo y demanda, mejora del PT que conduce a un plan de desarrollo sólido centrado en el transporte público para 2031 (ver figura Metodología para llegar a un plan futuro sólido centrado en el PT (2031) ). Considerando estas mejoras futuras (2031) del PT, se preparó el PTAL (ver figura Hubli-Dharwad PTAL 2031 (año futuro) con sistemas de autobús de tránsito rápido y alimentadores de minibuses ). Como puede verse, el índice de accesibilidad promedio en el año base (2020) es de 3,6 (autobuses/hora), que mejora a 5,5 autobuses/hora para 2031.

Se formularon recomendaciones para mejorar la infraestructura del transporte público y asegurar su sincronización con los centros de trabajo existentes y el desarrollo propuesto. El mapa PTAL también se superpuso a las ubicaciones propuestas para viviendas asequibles en el Plan Maestro para evaluar la accesibilidad al transporte público y, por lo tanto, se formularon recomendaciones para mejorar la conectividad con estas zonas. La delimitación propuesta de la zona de desarrollo orientado al transporte público (TOD) a lo largo del corredor BRT también se superpuso al mapa PTAL para validar los niveles de accesibilidad en la zona.

• Transport for Greater Manchester desarrolló el método de Nivel de Accesibilidad de Greater Manchester (GMAL). Este es similar al cálculo PTAL, pero utiliza distancias en línea recta a los puntos de acceso al servicio. También incluye una puntuación adicional para los servicios de transporte a demanda "Local Link" . ^{[ 10 ]}

Transport for New South Wales también utiliza una versión adaptada del método PTAL. ^{[ 11 ]}