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Isaac Chaparro Hernández
El presente artículo expone los patrones de movilidad cotidiana durante el 2019 en Ciudad Juárez, Chihuahua. Debido a la falta de información reciente y disponible, se aplicaron encuestas origen-destino, estadística tradicional y el algoritmo de Dijkstra por medio de Sistemas de Información Geográfica, para analizar los desplazamientos en toda el área urbana dividida en 64 polígonos. Los patrones descriptivos a escala urbana se determinaron a partir de variables como las distancias y tiempos de cada viaje, lugares de origen y destino, horarios, motivos, tipos de transporte, gasto e ingreso familiar. Los resultados exponen las zonas con mayor demanda de movilidad, así como las preferencias y costos que implica desplazarse dentro de la ciudad.
This research presents the daily mobility patterns during 2019 in Ciudad Juárez, Chihuahua. Due to the lack of recent and available information, origin-destination surveys, traditional statistics and Dijkstra’s algorithm using Geographic Information Systems, to analyze displacements throughout the urban area divided into 64 polygons. Descriptive patterns at the urban scale were determined from variables such as distances and times of each trip, origin and destination places, schedules, reasons, types of transportation, expenditure and household income. The results show the areas with the highest demand for mobility, as well as the preferences and costs involved in moving within the city.
Este artigo expõe os padrões de mobilidade diária durante 2019 em Ciudad Juárez, Chihuahua. Devido à falta de informações recentes e disponíveis, levantamentos de origem-destino, estatísticas tradicionais e o algoritmo de Dijkstra foram aplicados por meio de Sistemas de Informações Geográficas, para analisar deslocamentos ao longo da área urbana dividida em 64 polígonos. Os padrões descritivos na escala urbana foram determinados a partir de variáveis como distâncias e horários de cada viagem, locais de origem e destino, horários, motivos, tipos de transporte, gastos e renda familiar. Os resultados expõem as áreas com maior demanda por mobilidade, bem como as preferências e custos envolvidos na movimentação dentro da cidade.
