El cambio climático introduce una variable crítica para la transición energética, al incidir sobre la disponibilidad de recursos renovables, la resiliencia de la infraestructura, la planeación financiera y la gestión operativa de activos solares y eólicos. En 2024, la temperatura media global alcanzó máximos históricos y superó por primera vez 1,5 °C respecto al promedio preindustrial, acompañada por más de 150 eventos climáticos extremos y anomalías extendidas. Las pérdidas asociadas a eventos extremos atribuibles al cambio climático se estiman hasta en USD 143.000 millones por año. En Europa, el mismo periodo combinó inundaciones extensas, lluvias severas como las registradas en Valencia con más de 700 litros por metro cuadrado en 24 horas, y una participación renovable de 45 % en la generación eléctrica. Esta coexistencia muestra que el despliegue renovable y la exposición climática avanzan de manera simultánea, por lo cual la planeación energética requiere incorporar condiciones futuras no estacionarias.

La distinción entre variabilidad climática y cambio climático resulta determinante para el sector eléctrico. La variabilidad se refiere a fluctuaciones de meses a décadas asociadas con fenómenos naturales como El Niño y La Niña, mientras el cambio climático corresponde a alteraciones persistentes de largo plazo en los patrones atmosféricos y meteorológicos, impulsadas principalmente por emisiones de gases de efecto invernadero, deforestación y procesos industriales. En la operación energética, los pronósticos meteorológicos apoyan decisiones de estabilidad de red, programación de plantas, mantenimiento, limpieza y estrategias comerciales. Las predicciones estacionales y multianuales permiten anticipar fluctuaciones de recursos, precios y flujos de caja. Las proyecciones multidecadales inciden en la selección de sitios, evaluación de riesgos futuros, retorno de inversión y posibles variaciones de la matriz energética. Los activos renovables enfrentan impactos físicos y riesgos de transición. En solar fotovoltaica, la irradiancia, la temperatura, la calidad del aire, los eventos extremos, el envejecimiento tecnológico, la configuración de módulos e inversores y la suciedad superficial pueden modificar el rendimiento esperado. En eólica, la velocidad del viento, la densidad del aire, la turbulencia, la distribución de frecuencias y los límites operativos de las turbinas condicionan la producción. También se consideran amenazas como ciclones tropicales, granizo, vientos extremos, incendios, inundaciones, deslizamientos, erosión, olas de calor en redes eléctricas y aumento del nivel del mar en zonas costeras. En el plano transicional, los cambios regulatorios, tecnológicos, legales, de mercado y sociales pueden modificar la viabilidad de nuevos proyectos, especialmente cuando los incentivos evolucionan desde el volumen de energía producido hacia el valor aportado al sistema.

La modelación climática se plantea como soporte para cuantificar riesgos, aunque con limitaciones metodológicas importantes. Los modelos de circulación general representan atmósfera, superficie terrestre, océano y hielo marino en grillas tridimensionales, con resoluciones típicas entre 100 y 500 km y aproximaciones de mayor detalle cercanas a 25 km. Los modelos del sistema Tierra amplían ese marco con procesos biogeoquímicos, vegetación dinámica, química atmosférica, biogeoquímica oceánica y componentes adicionales. CMIP6 coordina simulaciones históricas y futuras, mientras los escenarios SSP plantean trayectorias socioeconómicas y de emisiones como SSP1-1.9, SSP1-2.6, SSP2-4.5, SSP3-7.0 y SSP5-8.5. Estas rutas no son pronósticos con probabilidad asignada, sino evoluciones plausibles para explorar futuros energéticos, climáticos y socioeconómicos. Las evaluaciones con CMIP6 identifican cambios moderados en el potencial fotovoltaico bajo SSP5-8.5 hacia finales de siglo. Las variaciones más marcadas aparecen en China continental, con rangos entre -5 % y 7 %, y en África, con reducciones entre -2 % y -7 %. También se reportan cambios en el noreste de Suramérica, sur de Bolivia y norte de Chile, oeste de Estados Unidos, península Arábiga, Irán, subcontinente indio y norte de Australia. Las reducciones se asocian con menor irradiancia y aumento de temperatura, mientras los incrementos responden a mayor irradiancia capaz de compensar el efecto térmico negativo. Para pérdidas por suciedad, los promedios tienden a mantenerse estables en la mayoría de ubicaciones, pero la dispersión aumenta bajo escenarios de altas emisiones, especialmente donde existen mayores tasas históricas.

En cuanto a el recurso eólico, las proyecciones dependen de región, escenario y modelo, sin una relación simple entre nivel de emisiones y variación de viento. La densidad de potencia eólica se estima con presión atmosférica, temperatura y velocidad extrapolada a 100 m, comparando los periodos 1991-2020, 2026-2055 y 2056-2085. La aplicación práctica exige seleccionar variables adecuadas, definir resolución espacial y temporal, elegir escenarios pertinentes, aplicar reducción de sesgos, downscaling, ensambles de modelos, tratamiento de variantes y agregación por indicadores, incorporando incertidumbre en las decisiones de inversión, diseño, operación, mantenimiento y gestión de riesgos.

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https://www.dnv.com/publications/climate-change-impacts-on-renewable-energy-sources/

https://brandcentral.dnv.com/original/gallery/10651/files/original/a321a8b9-8b03-4f61-8b9d-8ae405629c86.pdf

La gestión de residuos sólidos municipales constituye una presión creciente sobre ciudades, presupuestos locales, salud pública, ambiente y sistemas de desarrollo urbano. En 2022, el mundo generó 2.560 millones de toneladas de residuos municipales, una magnitud que ya se aproxima a proyecciones previas para 2030. Bajo un escenario de continuidad de prácticas actuales, la generación global podría llegar a 3.860 millones de toneladas en 2050, equivalente a un aumento del 50%. El crecimiento no será homogéneo: los países de ingreso bajo podrían más que duplicar sus volúmenes, mientras África subsahariana y Asia meridional presentan las trayectorias regionales más aceleradas. La generación promedio global alcanza 0,88 kilogramos por habitante al día, con una relación directa entre aumento de ingresos, urbanización y mayor producción de residuos. La distribución por ingresos muestra una asimetría estructural. Los países de ingreso alto concentran el 16% de la población global, pero generan el 29% de los residuos, con las mayores tasas per cápita. Los países de ingreso medio alto producen la mayor proporción absoluta, con el 42% del total mundial. En contraste, los países de ingreso bajo representan el 9% de la población y generan el 4% de los residuos, aunque enfrentan las mayores restricciones de cobertura, tratamiento y financiación. En composición, los residuos orgánicos dominan en economías de menores ingresos, donde alimentos y jardinería alcanzan el 52% del total. En países de mayores ingresos aumenta la proporción de materiales reciclables secos, textiles y residuos eléctricos y electrónicos.

Las brechas de recolección son determinantes para la contaminación. A nivel global, la cobertura promedio alcanza el 83%, pero los países de ingreso bajo solo recolectan cerca del 28%, frente al 89% en ingreso medio alto y casi 99% en ingreso alto. La ausencia de recolección deriva en prácticas de autogestión como quema abierta, disposición en tierra, vertimiento en cuerpos de agua o enterramiento, con efectos ambientales y sanitarios acumulativos. Cerca del 30% de los residuos mundiales se dispone en botaderos abiertos o no se recolecta. En países de ingreso bajo, apenas el 3% de los residuos se gestiona en instalaciones controladas, mientras en países de ingreso alto la proporción se acerca al 100%. La circularidad permanece limitada frente al tamaño del flujo global. Los rellenos sanitarios y controlados representan el destino principal, mientras el reciclaje, compostaje y digestión anaerobia suman el 21%. La incineración con recuperación de energía alcanza el 20%, con mayor presencia en economías de ingreso medio alto y alto. Los residuos alimentarios son la fracción más relevante, con el 38% del total municipal global, pero solo el 6% de los residuos se trata mediante compostaje o digestión anaerobia, y en países de ingreso bajo esa proporción cae por debajo del 1%. Esta brecha limita la recuperación de nutrientes y energía, y mantiene emisiones asociadas a materia orgánica mal gestionada.

El componente climático es significativo. Las emisiones de gases de efecto invernadero provenientes de la gestión de residuos sólidos se estimaron en 1.280 millones de toneladas de CO₂ equivalente en 2022, con predominio del metano. Si continúan las prácticas actuales, podrían aumentar a 1.840 millones de toneladas en 2050. Los escenarios de baja y alta ambición muestran que la reducción de generación, el aumento de recolección, la eliminación de botaderos abiertos, el reciclaje, el compostaje, la digestión anaerobia y la captura de gas pueden disminuir emisiones, reducir costos frente a trayectorias inerciales y mejorar la eficiencia material. El financiamiento constituye una restricción crítica. La gestión municipal de residuos supera los US$250.000 millones anuales y podría alcanzar US$426.000 millones en 2050 bajo continuidad de prácticas actuales. En países de ingreso bajo, lograr cobertura universal básica podría requerir cerca del 0,8% del PIB; en países de ingreso medio, alrededor del 0,3% para sistemas básicos y hasta 0,5% para esquemas más avanzados. La presión fiscal municipal, los bajos niveles de recuperación de costos, la limitada disponibilidad de tarifas suficientes y la necesidad de inversión pública, cooperación internacional y capital privado condicionan la transición hacia sistemas más limpios, inclusivos y circulares.

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https://openknowledge.worldbank.org/entities/publication/8f74a308-a490-4743-8cd4-9539fd8c3f52

https://openknowledge.worldbank.org/bitstreams/ab9bce34-0921-4887-8c0d-65ed7b303aaf/download

La sostenibilidad ambiental en redes de telecomunicaciones se ha consolidado como un componente estructural en la estrategia de operadores, impulsada por el crecimiento del tráfico de datos, la expansión de infraestructura digital y los compromisos globales de reducción de emisiones. Sin embargo, la ausencia de métricas homogéneas ha dificultado la comparación entre operadores, la evaluación de avances y la identificación de oportunidades de mejora. El Green Network Index surge como una respuesta a esta fragmentación, proponiendo un indicador único que integra múltiples dimensiones en una escala normalizada de 0 a 100, facilitando el análisis comparativo entre redes y países.

La construcción del índice se basa en tres componentes principales: eficiencia energética y de carbono, uso de energías renovables, y desempeño y disponibilidad de red. Estos componentes se desagregan en nueve variables que incluyen eficiencia energética medida en kWh por GB, intensidad de carbono, eficiencia de uso de energía, participación de energías renovables, disponibilidad eléctrica, velocidad de descarga, cobertura y latencia. Cada variable es ponderada según su impacto en la sostenibilidad, destacando la eficiencia energética con el mayor peso relativo, debido a su influencia directa sobre costos operativos y emisiones asociadas . El índice incorpora datos de 138 redes en 46 países, representando aproximadamente el 32% de las conexiones móviles globales y cerca de 4.200 millones de conexiones. Esta base de información, construida a partir de datos reportados por operadores y fuentes abiertas, permite identificar patrones globales y diferencias estructurales en el desempeño ambiental de las redes. La evaluación considera un periodo de 12 meses, lo que permite capturar variaciones estacionales y operativas, garantizando consistencia en los resultados.

Los resultados muestran una distribución heterogénea en términos de sostenibilidad. Los países con mejores desempeños alcanzan niveles avanzados, asociados a alta penetración de energías renovables, eficiencia energética optimizada e infraestructura robusta. En contraste, regiones con menor acceso a fuentes renovables, limitaciones en infraestructura o menor calidad de datos presentan resultados más bajos. La relación entre el mejor y el peor desempeño supera una proporción de 3 a 1, lo que evidencia una brecha significativa en la transición hacia redes sostenibles. El análisis por niveles de madurez permite clasificar a los operadores en cinco etapas, desde estados iniciales con alta dependencia de energía de red y tecnologías legacy, hasta niveles avanzados donde predominan energías renovables, arquitecturas optimizadas y uso intensivo de inteligencia artificial para gestión dinámica de recursos. En niveles superiores, la participación de energías renovables puede superar el 75%, y en casos avanzados el 90%, acompañado de despliegues tecnológicos orientados a maximizar eficiencia energética y reducir dependencia de infraestructura redundante.

A nivel regional, Europa y Norteamérica presentan los valores promedio más altos, impulsados por marcos regulatorios maduros, inversiones sostenidas y mayor integración de energías limpias. Asia muestra resultados mixtos, con alto desempeño en indicadores de red, pero menor participación de renovables. África y Medio Oriente registran los niveles más bajos, asociados a limitaciones en disponibilidad eléctrica, menor penetración de energías renovables y desafíos en infraestructura. El índice también revela tensiones entre desempeño técnico y sostenibilidad. Algunos mercados presentan redes de alta calidad en términos de velocidad, cobertura y latencia, pero con baja adopción de energías renovables, mientras que otros logran avances en descarbonización con limitaciones en desempeño operativo. Esta divergencia refleja la complejidad de equilibrar eficiencia, sostenibilidad y calidad de servicio en entornos con condiciones estructurales distintas.

El desarrollo del índice incorpora mejoras en calidad de datos, mayor participación de operadores y refinamiento metodológico respecto a versiones anteriores. A pesar de estos avances, persisten desafíos asociados a la estandarización de indicadores, consistencia en reportes y disponibilidad de información, lo que limita la comparabilidad global. La consolidación de marcos comunes y la colaboración entre operadores, reguladores y actores del ecosistema se posicionan como elementos necesarios para fortalecer la medición y seguimiento de la sostenibilidad en redes digitales.

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https://www.gsmaintelligence.com/research/green-network-index-the-environmental-sustainability-of-networks-in-2026

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El hidrógeno limpio se perfila como una opción relevante para reducir emisiones en sectores de difícil abatimiento como acero, químicos y transporte marítimo, al tiempo que puede aportar a transformación industrial, seguridad energética y generación de empleo. Esta oportunidad adquiere un matiz particular en mercados emergentes y economías en desarrollo, donde escalar producción enfrenta barreras por intensidad de capital, complejidad técnica y riesgos financieros. Dentro de esa ecuación, los electrolizadores aparecen como la tecnología central del proceso y, al mismo tiempo, como un componente sobre el cual todavía existía información limitada en torno a viabilidad tecnológica, confiabilidad de proveedores, costos reales de instalación y opciones de mitigación de riesgos. La caracterización técnica y económica se orienta precisamente a cerrar esa brecha y a convertir conocimiento especializado en guía práctica para estructuración de proyectos y decisiones de política.

La escala industrial del mercado ya es significativa. La capacidad anual global de manufactura de electrolizadores se ubica en 61 GW, con 16 GW adicionales en construcción. Sin embargo, el crecimiento de la oferta ha sido más rápido que el de la demanda, lo que ha generado sobrecapacidad manufacturera y una utilización subóptima de varias plantas. Desde la perspectiva tecnológica, el mercado está concentrado en dos alternativas principales. La tecnología alkaline (ALK) lidera con 64% de la capacidad instalada y 84% de los proyectos en construcción, mientras PEM conserva una participación menor y las opciones emergentes, como solid oxide electrolyzer cell (SOEC) y anion exchange membrane (AEM), todavía ocupan un lugar reducido. Esta distribución sugiere que la expansión de corto plazo seguirá apoyándose principalmente en tecnologías ya consolidadas, aunque las rutas emergentes mantienen espacio para desarrollo futuro.

Uno de los aportes más relevantes está en la desagregación del costo total de los proyectos. La mayor oportunidad de reducción no se concentra únicamente en el stack del electrolizador. Ingeniería, procura y construcción (EPC), obras civiles, permisos y financiamiento representan en conjunto entre 40% y 50% del costo total, mientras el stack aporta aproximadamente un tercio. Bajo esa estructura, los márgenes de mejora dependen de costos de balance de planta, integración del sistema, estandarización de diseño, economías de escala y consolidación de cadena de suministro. Esta lectura desplaza el análisis desde el equipo individual hacia la configuración completa del proyecto, mostrando que la competitividad del hidrógeno renovable no se define solo por eficiencia electroquímica, sino por desempeño integral de la instalación y por la forma en que se gestionan costos indirectos y riesgos constructivos.

La variable más determinante para el costo del hidrógeno es la electricidad. La competitividad más alta puede acercarse a US$3 por kilogramo, pero solo en contextos donde la electricidad renovable combine bajo costo y alta confiabilidad. Por eso, la selección de electrolizadores no debería limitarse a especificaciones del stack o valores nominales de eficiencia. Se propone una evaluación integral que incorpore factores técnicos, operativos y financieros que afectan el valor de largo plazo del sistema. Ese enfoque también se relaciona con los requisitos de infraestructura y con los marcos de política pública necesarios para destrabar inversión. La orientación resultante está dirigida a gobiernos, inversionistas y desarrolladores que necesiten comparar tecnologías, entender trayectorias de despliegue, valorar requerimientos de infraestructura y estructurar decisiones de compra con una lógica más amplia de riesgo, integración y bancabilidad.

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https://www.esmap.org/Electrolyzers_for_Hydrogen_Production

https://documents1.worldbank.org/curated/en/099022426180041450/pdf/P506220-d6d2cd65-c883-4ff0-b270-1d14b09f4688.pdf

La infraestructura se aborda como un determinante esencial del desarrollo económico y social, pero bajo una premisa exigente: su expansión no puede evaluarse solo en términos de brechas o de montos agregados requeridos. El punto de partida es que energía, transporte y conectividad digital habilitan acceso a empleo, servicios básicos, mercados y productividad, aunque sus impactos son heterogéneos y dependen tanto del stock existente como de las condiciones de financiamiento, los costos de construcción y la capacidad de implementación. A partir de ello se propone sustituir una lógica de “cuánto falta invertir” por otra centrada en “dónde una inversión adicional genera mayor retorno social”. El marco responde a cinco preguntas: cuánto capital de infraestructura tienen los países, cuánto cuesta ampliarlo, cómo cambia su composición con el desarrollo, cuáles son las tasas sociales de retorno de nuevas inversiones y cómo distribuir recursos entre sectores cuando el presupuesto es limitado.

La base empírica es especialmente amplia. Se construye un inventario de activos físicos para cerca de 200 países con información sobre capacidad de generación eléctrica, líneas de transmisión y distribución, carreteras, ferrocarriles y activos digitales como centros de datos, torres celulares, puntos de intercambio de internet, fibra óptica y cables submarinos. A ello se suman costos unitarios de reposición estimados con bases de proyectos, fuentes sectoriales y tablas de ingeniería, lo que permite valorar el stock de capital ajustado por depreciación y expresarlo frente al PIB. Esta arquitectura hace posible comparar países, regiones y sectores con criterios homogéneos y, en muchos casos, desagregar el análisis hasta escalas subnacionales. La amplitud de cobertura también permite observar cómo evolucionan las dotaciones de infraestructura a lo largo de la trayectoria de desarrollo.

Los resultados muestran primero un mundo de dotaciones muy desiguales. Los activos físicos per cápita aumentan sistemáticamente con el ingreso en energía, transporte y digital. Sin embargo, cuando se observa el capital de infraestructura como proporción del PIB, la trayectoria cambia según sector. En energía y digital, la relación con el ingreso tiende a mantenerse estable o a reducirse levemente, mientras en transporte crece de forma marcada. Esa diferencia reconfigura la composición del capital total. En el decil más pobre, energía representa 53% del capital total, transporte 27% y digital 20%. En el decil más rico, transporte pasa a dominar con 75%, mientras energía cae a 17% y digital a 8%. También se identifican contrastes regionales. América Latina y el Caribe, Oriente Medio, Norte de África, Afganistán y Pakistán, Asia del Sur y África subsahariana aparecen con stocks inferiores a los que su nivel de ingreso sugeriría, mientras Asia oriental y Pacífico y Europa y Asia central muestran una acumulación más intensa.

Sobre esa base se estiman tasas sociales de retorno y razones de eficiencia. La metodología combina elasticidades de beneficio económico de la infraestructura, stocks de capital, costos de financiamiento y tasas de depreciación para evaluar si el beneficio de invertir supera su costo. En transporte, las tasas sociales de retorno son más altas en países de menor ingreso y disminuyen conforme las redes maduran, lo que refleja retornos decrecientes cuando ya existe una base amplia de activos. En energía, el comportamiento es más estable entre niveles de ingreso. La razón de eficiencia, que compara beneficio social con costo de capital ajustado por depreciación, muestra un resultado contundente: 92% de los países en transporte y 98% en energía tienen valores superiores a 1. Esto sugiere un conjunto amplio de oportunidades aún no aprovechadas, aunque con diferencias regionales y sectoriales importantes. En energía, los valores son consistentemente altos, con especial presencia en África subsahariana. En transporte, la dispersión es mayor y los niveles más altos vuelven a concentrarse en África subsahariana, mientras Norteamérica y buena parte de Europa y Asia central registran valores bajos, compatibles con redes más maduras y menor retorno marginal.

La implicación de política es que la asignación óptima rara vez consiste en concentrar todo el esfuerzo en un solo sector. La metodología muestra que, salvo casos extremos, una estrategia equilibrada entre energía y transporte produce mejores resultados, tanto por los retornos decrecientes dentro de cada sector como por las complementariedades entre ellos. Las economías de Europa y Asia central tienden a privilegiar más energía, mientras una parte importante de África subsahariana muestra asignaciones donde transporte absorbe más de tres cuartas partes del esfuerzo. Junto con ello, se señala que muchos obstáculos pueden ser intervenidos desde política pública. Los altos costos de construcción pueden responder a escasa competencia en insumos, debilidades de contratación o problemas institucionales. En países con altas tasas sociales de retorno pero financiamiento costoso, el financiamiento concesional, las garantías y otros mecanismos de mitigación de riesgo son presentados como instrumentos decisivos para activar inversiones socialmente rentables que no logran ejecutarse bajo condiciones de mercado vigentes.

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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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