Evaluación comparativa del nivel de Desarrollo Orientado al Transporte (dot) en torno a nodos de transporte de grandes ciudades: métodos complementarios de ayuda a la decisión

• Francisco-Sergio Campos-Sánchez ^[1] ; Francisco-Javier Abarca-Álvarez ^[1] ; Gloria Serra-Coch ; Charlotte Chastel
  1. [1] Universidad de Granada

     Universidad de Granada

     Granada, España

     
• Localización: EURE: revista latinoamericana de estudios urbano regionales, ISSN 0250-7161, ISSN-e 0717-6236, Vol. 45, Nº. 134, 2019, págs. 5-29
• Idioma: español
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• Resumen
  • español

    El Desarrollo Orientado al Transporte (dot) es un enfoque de la planificación que promueve el desarrollo sostenible de un área urbana. Evaluar el nivel dot resulta interesante para determinar la idoneidad de los desarrollos urbanos al respecto, así como su potencial de mejora. El objeto del trabajo consiste en evaluar el nivel dot de importantes áreas urbanas mediante dos métodos diferentes: índice global y análisis multivariable mediante redes neuronales artificiales. Los métodos se contrastan entre sí, clarificando sus límites y grado de complementariedad. Adicionalmente, los resultados se verifican mediante el análisis espacial sig de un caso concreto. Según resultados: la evaluación mediante índice es limitada; el análisis multivariable determina perfiles de áreas semejantes, independientemente de sus índices globales; el análisis espacial pormenoriza los valores medios obtenidos. Estos métodos aportan conocimiento en sus respectivos campos. Si se usan complementariamente entre sí, mejoran su efectividad como herramientas de análisis útiles en planificación.

  • English

    Transit Oriented Development (tod) is a planning approach that promotes sustainable development of an urban area. Assessing the levels of tod may allow determining the appropriateness of urban development in this regard, as well as its potential for improvement. The purpose of this work is to assess the levels of tod using two different methods: Global Index and Multivariate Analysis based on Artificial Neural Networks. The methods contrast each other, clarifying both their limits and complementarity degree. Additionally, the results are verified through gis spatial analysis applied on a case study. According to the results, the Global Index Assessment is limited; the multivariable analysis shows profiles of similar urban areas, regardless of their global indexes; the spatial analysis details the average values obtained. These methods provide knowledge in their respective fields. If used in a complementary way, they improve their effectiveness as useful analysis tool for urban planning.