Una investigación realizada por Leopoldo Acosta del Departamento de Informática y Sistemas de la Universidad de La Laguna, y Javier J. Sánchez Medina, de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, ha desarrollado un método basado en grafos funcionales para analizar el funcionamiento de las redes de transporte público a partir de las trayectorias de las guaguas. El estudio, realizado con más de 50 millones de observaciones GPS de la red de transporte público de Tenerife, permite identificar relaciones entre zonas de la isla que no pueden explicarse únicamente por su proximidad geográfica y detectar alteraciones en la operativa de la red.
El trabajo, publicado en la revista Expert Systems With Applications, plantea una nueva forma de representar las redes de transporte. Frente a los modelos convencionales, que establecen conexiones principalmente en función de la proximidad entre lugares, el método identifica vínculos entre zonas a partir de la similitud de sus patrones temporales de velocidad.
Para ello, los investigadores procesaron las posiciones GPS de las guaguas y las agruparon mediante el sistema de indexación espacial H3. A partir de estos datos construyeron dos representaciones de la red: una basada en la proximidad geográfica y otra en las relaciones funciones derivadas del comportamiento dinámico del tráfico. Posteriormente, ambas se utilizaron para estudiar la estructura de la red y detectar posibles irrupciones operativas.
Los resultados muestran que el denominado grafo funcional presenta numerosas conexiones entre localizaciones situadas a varios kilómetros de distancia. Más del 85 % de las conexiones identificadas por el grafo funcional unen zonas situadas a más de cinco kilómetros de distancia. Solo el 1,38 % de estas relaciones coincide con conexiones basadas directamente en la proximidad geográfica. Estas relaciones revelan que el funcionamiento de una red de transporte puede estar condicionado por dinámicas compartidas entre áreas alejadas y no únicamente por la proximidad física o por la pertenencia de los autobuses a una misma ruta.
Los resultados apuntan a la existencia de grandes patrones o regímenes operativos que serían compatibles con la existencia de regímenes operativos a gran escala, derivados de patrones de tráfico correlacionados en diferentes zonas de la red. De este modo, la representación funcional ofrece una perspectiva complementaria para comprender cómo se comporta el sistema de transporte más allá de su estructura geográfica.
Una de las aplicaciones analizadas por el equipo fue la detección automática de anomalías. El método también permitió detectar automáticamente un episodio de alteración de la red de TITSA entre el 6 y el 10 de noviembre de 2024. El episodio fue identificado de forma independiente tanto en la representación funcional como en la geográfica, cuyas series de anomalías presentaron una correlación de 0,951, lo que apunta a que se trató de un episodio anómalo real del funcionamiento de la red y no de un efecto derivado exclusivamente del método utilizado.
El estudio apunta así a que el análisis de las trayectorias de las guaguas puede proporcionar información adicional a la que ofrecen los mapas convencionales de las redes. La identificación de estas relaciones ocultas podría contribuir al desarrollo de herramientas para la monitorización de incidencias, el análisis operativo y la predicción del comportamiento del transporte público.
