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--- donostia15min [2025/11/11 11:06] – [Datos] carlosperez
+++ donostia15min [2025/11/15 17:41] (actual) – [Primer experimento] carlosperez
@@ Línea 5: / Línea 5: @@
 Pese al relativamente pequeño tamaño de nuestra ciudad, su extensión y orografía imposibilitan que se pueda considerar como una ciudad en 15 minutos. Podríamos pensar que si combinamos el transporte a pie con el transporte público esto se podría conseguir, pero muchas de las líneas de autobús del municipio tienen tiempos de recorrido superiores a los 30 minutos. ¿Podemos movernos entre dos puntos cualesquiera de San Sebastián en 15 minutos o menos si se realizaran ciertos cambios en la ciudad y en la planificación de líneas? Al reducir los tiempos de los viajes en transporte público, atraeríamos más gente a dicho medio de transporte, reduciríamos el uso del coche privado y, por lo tanto, mejoraríamos el tráfico en general de la ciudad y el propio transporte público.
-==== Objetivos ====
+===== Objetivos =====
-  * Analizar las diversas rutas de Dbus buscando mejoras para minimizar tiempos de recorrido total de cada línea
+  * Analizar las rutas de Dbus buscando mejoras para minimizar tiempos de recorrido total de cada línea
   * Analizar la distribución de calles y velocidades de la ciudad para proponer mejoras de tráfico que consigan reducir dichos tiempos
+Intentaremos primeramente responder a la siguiente pregunta: ¿Dada una cierta línea de bus, cuales son los parámetros que más influyen en el tiempo de recorrido? En el fondo, lo que más afecta a la velocidad es la congestión (falta de carril reservado), semáforos y cruces, número de paradas y el acceso de las personas a los buses, siempre por la puerta delantera (lo que forma colas en las paradas más importantes).
+Para ello partiremos de la siguiente hipótesis:
+**En el tiempo de recorrido en una línea influye más la no existencia de carriles reservados que el tráfico o el número de paradas.**
-==== Datos ====
+Para ello seguiremos la siguiente metodología:
+  - Elegiremos las 2 líneas más utilizadas de la ciudad: 13-Alza y 28-Amara Hospitales.
+  - Calcular tiempo mínimo que un vehículo podría recorrerlas a la velocidad máxima de la vía.
+  - Calcular velocidades planificadas por Dbus para cada línea.
+  - Si puede ser, calcular velocidades reales a través de datos de tiempo real.
+  - Extraer datos de OpenStreetMap sobre carriles bus y semáforos.
+  - Extraer datos de tráfico de los viales por los que circulan estas líneas.
+  - Extraer datos de uso de las diversas paradas de la línea.
+  - Plotear esta información conjuntamente para ver si podemos extraer alguna conclusión.
-=== Datos disponibles ===
+===== Lineas a analizar ====
+===== 13 - Alza ====
+{{ ::13_esquema.svg |}}
+  * La mayoría de las paradas están en el Barrio de Alza, en calles estrechas y sin carriles específicos para el bus.
+  * Existen carriles bus solo en algunas calles del centro.
+  * 25 - 30 minutos de recorrido.
+  * [[https://dbus.eus/es/13-altza/]]
+===== 28 - Amara Hospitales =====
+{{ ::esquema_linea_28.svg |}}
+  * La mayoría del recorrido sucede por calles del centro con carriles bus.
+  * 20 - 25 minutos de recorrido.
+  * [[https://dbus.eus/es/28-amara-ospitaleak/]]
+===== Datos =====
+==== Datos disponibles ====
   * Datos de velocidades de tramos en calles de la ciudad
@@ Línea 22: / Línea 50: @@
   * Aforos de carreteras 2020 https://www.donostia.eus/datosabiertos/catalogo/espiras_historico_2020
   * Aforos de carreteras 2021 https://www.donostia.eus/datosabiertos/catalogo/espiras_historico_2021
+Estos 3 últimos datos están desactualizados, se ha pedido al ayuntamiento de Donostia datos actualizados a través del registro del Ayuntamiento.
+Así mismo DBus ha aportado los siguientes datos:
+  * Datos de viajeros mensuales entre Enero de 2017 y Diciembre de 2024
+  * Viajeros por parada y línea LABORABLES a 6 de marzo de 2024
+  * Viajes por parada Laborables a 31enero2018
+Además, hemos solicitado a través del registro de la Autoridad de Transportes de Gipuzkoa información sobre uso de tarjetas Mugi en Donostia para los últimos 4 años.
 **Dbus Opendata**
@@ Línea 36: / Línea 72: @@
 Así mismo, se genera un fichero con datos de paso de cada uno de los autobuses en tiempo real cada 2 minutos.
-Para conseguir el accceso al sistema es necesario firmar un contrato de cesión de datos que nos permite mostrar información derivada de dichos datos.
+Para conseguir el acceso al sistema es necesario firmar un contrato de cesión de datos que nos permite mostrar información derivada de dichos datos.
-== Datos necesarios ===
+==== Datos necesarios ====
   * Datos sobre uso de cada una de las paradas de Dbus. Esto se podría conseguir de dos formas: o bien a través de Dbus, o bien a través de datos de las tarjetas de Mugi.
@@ Línea 46: / Línea 82: @@
 Algo que vendría bien son datos de aforo de los buses por parada ¿se podría conseguir a través de Mugi o de la Autoridad Territorial de Transporte de Gipuzkoa?
+===== Herramientas últiles =====
+  * Open Source Routing Machine: https://github.com/Project-OSRM/osrm-backend
+  * Overpass, para hacer búsquedas en OpenStreetMap: https://overpass-turbo.eu/
+  * Omsnx, paquete python para hacer búsquedas y plotear mapas: https://osmnx.readthedocs.io/en/stable/index.html
+  * Folium, paquete para dibujar mapas en python: https://python-visualization.github.io/folium/latest/index.html
+  * Buscando carriles bus: https://wiki.openstreetmap.org/wiki/Bus_lanes, https://wiki.openstreetmap.org/wiki/ES:Key:lanes:psv?uselang=es
+  * Referencia útil. Post sobre manejo de mapas y datos en R sobre Paris: https://rysebaert.github.io/climbing_paris/
+  * Prettymaps, para dibujar mapas bonitos en python: https://github.com/marceloprates/prettymaps
+  * Geopandas, versión de pandas que soporta manejo de geometrías: https://geopandas.org/en/stable/index.html
+  * Plotly parece que soporta plotear mapas combinando con geopandas: https://plotly.com/python/lines-on-tile-maps/
+===== Primer experimento =====
+Vamos a intentar plotear los datos que tenemos en tiempo real para las dos lineas generando una serie de gráficos con el tiempo total de recorrido para todas las expediciones que tenemos.
+Metodología:
+Conseguir un agregado de los datos para cada expedición con las siguientes columnas:
+  - Id Ruta
+  - Id Expedición
+  - Dirección (ida o vuelta)
+  - Hora Salida de la cabecera
+  - Hora final
+  - Duración (Final - Salida)
+Así mismo, hemos extraído datos de GoogleMaps sobre el recorrido en coche para distintos momentos del día y distintos días de la semana. Este tiempo Google nos lo da en un rango: tiempo máximo y mínimo. A futuro queremos añadir tiempo extra a este dato para simular el tiempo de aparcamiento ya que ese tiempo no se tiene en cuenta ahora mismo a la hora de comparar.
+Con toda esta información, podemos generar los siguientes gráficos para la línea 13:
+{{ ::duracion_bus_por_horas_y_dias.png?400 |}}
+{{ ::duracion_bus_por_horas.png?400 |}}
+{{ ::duracion_bus_por_dias.png?400 |}}
+Como se puede ver, hay mucha variabilidad entre los distintos viajes. Sin embargo, y sin contar tiempo para aparcar, todos los viajes son más lentos que realizar el mismo recorrido en coche.
+Puntos de mejora:
+  * Automatizar la creación de los mismos gráficos para todas las líneas.
+  * Limpiar mejor los datos, ya que tenemos algunos datos extraños y por algún motivo en este fichero agregado para la línea 13 han desaparecido los datos del 12 de Noviembre.
+Teniendo en cuenta esto, es necesario realizar una análisis por segmentos de cada línea para intentar entender el por que de estos tiempos. el objetivo final sería responder a la siguiente pregunta: ¿Que segmentos son los más lentos?
+En un intento de responder esta pregunta vamos a hacer un diagrama de cada recorrido en donde en el eje horizontal mostremos la hora y en el vertical la parada por la que pasa. Esto generara un gráfico de diagonales que serán más o menos inclinadas en función del tiempo empleado en su recorrido. Este sería un ejemplo de dicho gráfico:
+{{ ::newplot.png?400 |}}
-=== Normativa ===
+===== Agradecimientos =====
+Los autores de este estudio desean agradecer a [[https://dbus.eus/|DBUS]], y en especial a Javier Vallejo, Director de Operaciones, Planificación y Proyectos de Dbus, por su apoyo y colaboración a la hora de concedernos el acceso al sistema de OpenData de Dbus así como por hacernos llegar datos de utilización de paradas y líneas.
+Así mismo, quisiéramos dar las gracias a los trabajadores de Udalinfo del Ayuntamiento de Donostia y a la [[https://www.atgipuzkoa.eus/es/|Autoridad de Transportes de Gipuzkoa]] por su apoyo en este estudio.