Resumen

Este documento aborda la relación entre los usos del suelo y los patrones de movilidad. Dado que cada zona en particular alimenta directamente la movilidad global una vez actuando como origen de viajes y otras como destino, ambos papeles se utilizan simultáneamente para predecir los usos del suelo. En concreto, esta investigación utiliza datos de movilidad derivados de teléfonos móviles, una tecnología que emerge como una fuente de datos útil y rápida sobre la movilidad diaria de las personas, recogidos durante dos semanas sobre el área urbana de Málaga (España). Esto permite explorar la relevancia de integrar la información de viajes entre semana y fin de semana para determinar mejor la categoría de uso del suelo. En primer lugar, este trabajo clasifica los patrones sobre viajes originados y terminados en cada zona en grupos mediante un enfoque de agrupación. A partir de las relaciones identificables entre la actividad y las horas en que aparecen los picos de viajes, se proporciona una categorización preliminar de los usos. A continuación, ambos resultados de la agrupación se utilizan como variables de entrada en un modelo de clasificación K-nearest neighbors (KNN) para determinar el uso exacto del suelo. El método KNN parte de la base de que la categoría de un objeto debe ser similar a la categoría de los vecinos más cercanos. Tras el entrenamiento de los modelos, los resultados revelan que este enfoque proporciona una categorización precisa del uso del suelo, arrojando los mejores resultados de precisión para las principales categorías de usos del suelo en la zona estudiada. Además, como resultado, los datos de fin de semana contribuyen sin duda a encontrar usos del suelo más precisos que los obtenidos sólo con datos de días laborables. En concreto, el porcentaje de categorías predichas correctamente utilizando tanto datos de días laborables como de fines de semana se sitúa en torno al 80%, mientras que los datos de días laborables alcanzan el 67%. La comparación con los usos reales del suelo también demuestra que este enfoque es capaz de proporcionar información útil, identificando zonas con un uso específico dominante claro (residencial, industrial y comercial), así como zonas multiactividad (mixtas). Este hecho es especialmente útil en el contexto de entornos urbanos en los que coexisten múltiples actividades.

• Materias:Planificación de la producción Infraestructura de transportes Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Production planning Transport infrastructure Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:enfoque, categoría, uso del suelo, usos del suelo, datos de días laborables, categorización precisa del uso del suelo, uso específico dominante claro, usos reales del suelo, resultados de mayor precisión, uso exacto del suelo
• Keywords:approach, category, land use, land uses, weekday data, precise land use categorization, specific clear dominant use, actual land uses, best accuracy results, exact land use