La movilidad urbana de pasajeros se analiza como un determinante directo de emisiones, contaminación atmosférica y habitabilidad urbana, con una presión especialmente intensa en países de ingreso bajo y medio. El punto de partida es que el transporte urbano sigue siendo una fuente creciente de gases de efecto invernadero y contaminantes locales, en un entorno donde la motorización avanza con rapidez, la infraestructura muchas veces queda rezagada y las capacidades analíticas para diseñar política pública son limitadas. Bajo ese marco, se presenta PATH como una herramienta de modelación desarrollada para estimar demanda de transporte, reparto modal y emisiones a escala de ciudad, con una cobertura cercana a 4.000 áreas urbanas funcionales en 116 economías de ingreso bajo y medio. El alcance incluye CO2, NOx, PM2.5, PM10 y monóxido de carbono, con el propósito de ofrecer una base comparable y replicable para análisis de descarbonización urbana.

La arquitectura metodológica simplifica el esquema clásico de modelación de demanda de transporte en tres etapas. Primero, estima la demanda total en pasajeros-kilómetro a partir de datos anonimizados de geolocalización de teléfonos inteligentes, lo que sustituye parcialmente encuestas de viaje costosas o ausentes en numerosos contextos. Segundo, distribuye esa demanda entre automóvil particular, vehículos de dos y tres ruedas, transporte público y modos activos. Tercero, transforma esa actividad en emisiones y contaminantes mediante factores específicos por modo y tipo de combustible. La innovación más importante está en el uso de datos GPS de teléfonos inteligentes como proxy global y escalable de patrones de movilidad urbana, lo que permite generar estimaciones consistentes incluso en entornos con poca información local estructurada. El modelo incorpora, además, variables de población, PIB, densidad urbana, mezcla de usos del suelo, equilibrio empleo-vivienda, densidad vial, oferta de transporte público, infraestructura peatonal y ciclista, costos de movilidad y características tecnológicas del parque vehicular.

El marco de política se organiza alrededor del enfoque Avoid-Shift-Improve. En ese esquema, PATH modela diez intervenciones agrupadas en cuatro conjuntos: inversión en infraestructura, instrumentos de precio, metas de electrificación y políticas de uso del suelo. Entre ellas se incluyen expansión de buses, ampliación de sistemas masivos, infraestructura no motorizada, impuestos a combustibles, gravámenes a compra de vehículos, subsidios a tarifas de transporte público, electrificación de buses, penetración de vehículos eléctricos, densificación y mayor mezcla de usos del suelo. Una contribución relevante es que no solo calcula el efecto individual de cada medida, sino también las interacciones entre varias intervenciones dentro de un paquete de política. Esa capacidad permite mostrar que la combinación de medidas suele generar reducciones más amplias que la suma aislada de cada una.

Las simulaciones base plantean un escenario tendencial donde la población urbana y el ingreso siguen creciendo, la forma urbana no cambia de manera sustancial, la oferta de transporte público y de modos activos se mantiene relativamente fija por habitante, no aparecen nuevos instrumentos fiscales y la adopción de vehículos eléctricos progresa de forma gradual. Bajo ese escenario, la demanda urbana de transporte de pasajeros prácticamente se duplica entre 2020 y 2050. En paralelo, la participación del automóvil privado aumenta de forma marcada y desplaza modos más sostenibles. Las emisiones urbanas de transporte de pasajeros más que se duplican hacia 2050, con el crecimiento más acelerado en Asia del Sur y África subsahariana. Los automóviles concentran la mayor parte del aumento, aunque en varias regiones los buses siguen teniendo una participación importante y los vehículos motorizados de dos ruedas mantienen presencia relevante. También se prevé un aumento de contaminantes locales, sobre todo en regiones de rápido crecimiento urbano y renovación vehicular lenta.

Otro resultado central es que la efectividad de las medidas depende del tipo de ciudad. En megaciudades densas, la expansión del transporte público y los instrumentos de precio muestran efectos más fuertes. En ciudades dispersas y altamente motorizadas, la electrificación del parque automotor adquiere mayor peso relativo. En ciudades intermedias de rápido crecimiento, preservar y fortalecer la movilidad activa y electrificar flotas de buses puede generar mejores resultados que replicar estrategias centradas exclusivamente en el automóvil. Esa lectura lleva a una conclusión operativa precisa: la descarbonización del transporte urbano requiere paquetes diferenciados según estructura urbana, patrones de movilidad, densidad, provisión de infraestructura y nivel de motorización. Para facilitar ese uso práctico, el desarrollo incluye una aplicación web interactiva que permite construir escenarios, modificar supuestos base y comparar trayectorias de emisiones, energía, movilidad y contaminación a escala de ciudad. 

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https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/6376102a-c1b2-40c1-b5b1-442e7467478e