Comportamiento de la demanda de transporte público en la pandemia COVID 19 en Colombia

Abstract

The health emergency caused by the coronavirus (covid-19) in Colombia and the rest of the world has forced public transportation systems to take measures to respond to social isolation. Particularly in Colombia, cities that have implemented public transportation systems such as Bogotá, Medellín and Cali have seen their investments and therefore their operation widely affected. The mobility departments of the different cities have generated a series of guidelines aimed at controlling the demand for transport. It is therefore necessary to evaluate these measures and their effects on public transport systems. The aim of this work is to apply a generalized linear model of forecasting (GLM) that allows to relate the decrees issued to mitigate the number of infections with the fall in demand for the mass transport system. The model is calibrated considering the specific measures of occupation of 35% of mass transport and uses a database whose variables represent different restrictions taken along the quarantine in the country from March 16, 2020 to day September 05, 2020. These restrictions generated a drop in demand for public transport of approximately 75% and a drop in income of about 65% according to the data obtained for the database.

La emergencia sanitaria por el coronavirus (COVID-19) en Colombia y en el resto del mundo ha obligado a los sistemas de transporte público a tomar medidas para responder al aislamiento social. Particularmente, en Colombia las ciudades que han implementado sistemas de transporte público como Bogotá, Medellín y Cali ven ampliamente afectados sus inversiones y por tanto su funcionamiento. Desde las secretarias de movilidad de las diferentes ciudades sean generado una serie de directrices encaminadas a controlar la demanda del transporte. Por consiguiente, es necesario evaluar esas medidas y sus efectos en los sistemas de transporte público. El objetivo de este trabajo es aplicar un modelo de previsión de tipo lineal generalizado (GLM) que permita relacionar los decretos expedidos para mitigar el número de contagios con la caída en la demanda del sistema de transporte masivo. El modelo esta calibrado considerando las medidas específicas de ocupación del 35% del transporte masivo, y se utiliza una base de datos cuyas variables representan diferentes restricciones tomadas a lo largo de la cuarentena en el país desde el día 16 de marzo de 2020 hasta el día 5 de septiembre de 2020. Estas restricciones generaron una caída en la demanda del transporte público de aproximadamente el 75% y un descenso en los ingresos de cerca del 65% de acuerdo con los datos obtenidos para la base de datos.