Resumen:
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[EN] In metropolitan areas, daily mobility for work reasons, study, daily procedures, leisure and free time acquires great
importance. This research aims to build a methodology for the analysis of daily mobility based on ...[+]
[EN] In metropolitan areas, daily mobility for work reasons, study, daily procedures, leisure and free time acquires great
importance. This research aims to build a methodology for the analysis of daily mobility based on the use of intelligent
systems that allow research the way to find the origin of congestion problems in urban mobility generated by imbalances
in the spatial distribution of services, especially those that can be avoided with an adequate focus on the management of
the provisioned location. This article addresses the analysis of the educational variable from the stages of compulsory
education, in order to analyze the territorial distribution of these educational services, determine if there are areas with
imbalances and define whether the provision of school units is related to the demand of the school-age population. Based
on the algorithms used, it was obtained as a result that of the 1,269 neighborhoods / sectors that make up the Metropolitan
District of Quito, 43% could reach an educational endowment balance, 46% tend to present a greater demand (south of
the District and areas peri-urban), and the remaining 11% a greater offer (hypercenter of the city). In the article, concepts
such as "forced mobility" and a partial redistribution simulation procedure (in which the terms "targeted demand", "targeted
supply" and "targeted balance" are coined) are presented as inputs.
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[ES] En las áreas metropolitanas la movilidad cotidiana por motivos laborales, de estudio, trámites cotidianos, ocio y tiempo libre adquiere una importancia crucial. En esta investigación se pretende construir una metodología ...[+]
[ES] En las áreas metropolitanas la movilidad cotidiana por motivos laborales, de estudio, trámites cotidianos, ocio y tiempo libre adquiere una importancia crucial. En esta investigación se pretende construir una metodología de análisis de movilidad cotidiana basada en la utilización de sistemas inteligentes que permitan investigar la forma de encontrar el origen de los problemas de congestión en la movilidad urbana generados por desequilibrios de distribución espacial delos servicios, especialmente aquellos que pueden ser evitados con una adecuada focalización en la gestión de la ubicación dotacional. El presente artículo aborda el análisis de la variable educativa a partir de las etapas de enseñanza obligatoria, con la finalidad de analizar la distribución territorial de estos servicios educativos, determinar si existen áreas con desequilibrios y definir si la dotación de unidades escolares está relacionada con la demanda de la población en edad escolar. En función de los algoritmos empleados se obtuvo como resultado que de los 1269 barrios-sectores que conforman el Distrito Metropolitano de Quito, el 43% podrían alcanzar un equilibrio dotacional educativo, el 46% tienden a presentar una mayor demanda (sur del Distrito y áreas periurbanas), y el 11% restante una mayor oferta (hipercentro de la ciudad). En el artículo se presentan como aportaciones conceptos como el de “movilidad forzada” y un procedimiento de simulación de redistribución parcial, en donde se acuñan los términos de “demanda dirigida”, “oferta dirigida” y “balance dirigido”.
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Agradecimientos:
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Los autores agradecen al Observatorio de la Movilidad Metropolitana - Centro de Investigación del Transporte TRANSyT la beca otorgada para la ejecución del doctorado a partir del 01/06/2021. A las instituciones gubernamentales: ...[+]
Los autores agradecen al Observatorio de la Movilidad Metropolitana - Centro de Investigación del Transporte TRANSyT la beca otorgada para la ejecución del doctorado a partir del 01/06/2021. A las instituciones gubernamentales: Municipio del DMQ, INEC y al Ministerio de Educación del Ecuador, por facilitar la información que se encuentra bajo su custodia. A D. Ricardo Puente por el apoyo recibido en la construcción del algoritmo en Python. Al Doctorando Francisco Cabrera por las aportaciones y comentarios realizadas al texto.
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