Análisis geoespacial de la distribución de puntos de recarga para vehículos eléctricos en la Comunidad Valenciana
Resumen
Este proyecto se centra en cómo están distribuidos los puntos de recarga de vehículos eléctricos en la Comunidad Valenciana, España. Para ello, se utilizan datos de Open Charge Map junto con otras variables como la densidad poblacional y la red de carreteras. Se aplican diversas técnicas de análisis de patrones espaciales, como el Índice de Moran y la función K de Ripley, además de mapas de densidad y visualizaciones interactivas. Los hallazgos muestran desigualdades territoriales, con una alta concentración en áreas urbanas y en los principales ejes de transporte, mientras que las zonas rurales quedan bastante desatendidas. La relación positiva con la densidad de población indica que hay oportunidades para una planificación más justa. Finalmente, se ofrecen recomendaciones para expandir la red y mejorar la movilidad sostenible.
Introducción
La transición hacia la movilidad eléctrica representa uno de los principales pilares para la descarbonización del sector del transporte, en línea con los objetivos de sostenibilidad marcados tanto a nivel nacional como europeo. En este contexto, la Comunidad Valenciana se ha consolidado como la cuarta región española con mayor número de puntos de recarga públicos para vehículos eléctricos, alcanzando en 2024 un total de 4.146 puntos de acceso público.
No obstante, persisten desigualdades territoriales en la distribución de estos puntos de recarga, especialmente entre las zonas urbanas y rurales. Estas desigualdades pueden derivar en una limitación de la compra de vehículos eléctricos y, por tanto, comprometer la transición hacia un modelo de movilidad más sostenible. Por ello, resulta esencial comprender la distribución geoespacial de los puntos de recarga y su relación con la densidad poblacional y la infraestructura urbana.
El presente proyecto tiene como objetivo principal analizar la distribución espacial de los puntos de recarga en la Comunidad Valenciana. Para ello, se emplearán herramientas de Sistemas de Información Geográfica (SIG) y análisis estadístico espacial. Con este análisis se busca no solo identificar patrones espaciales, sino también detectar posibles áreas de mejora en la red de recarga. La identificación de estos patrones y desigualdades permitirá proponer recomendaciones orientadas a una planificación más equitativa y eficiente de la infraestructura de recarga, contribuyendo a la transición energética y a la movilidad sostenible en la región.
Metodología
La metodología empleada en este proyecto combina técnicas de análisis geoespacial y análisis estadístico para caracterizar la distribución de los puntos de recarga para vehículos eléctricos en la Comunidad Valenciana. A continuación, se detallan las fuentes de datos, las herramientas utilizadas y los principales pasos del análisis.
2.1 Fuentes de datos
Puntos de recarga: Los datos de localización y características de los puntos de recarga se han obtenido de la base de datos de Open Charge Map, que ofrece información detallada sobre puntos de acceso público en toda España. Filtramos exclusivamente los datos de aquellos situados en la Comunidad Valenciana.
Densidad poblacional: Para analizar la relación entre los puntos de recarga y la población, se utilizaron datos del Portal Estadístic de la Generalitat Valenciana (PEGV) del Banco de Datos Territorial. Cifras Oficiales de Población de los Municipios Españoles: Revisión del Padrón Municipal.
Infraestructura urbana: Las capas de carreteras principales (autopistas y autovías) fueron extraídas del Instituto Geográfico Nacional Organismo Autónomo Centro Nacional de Información Geográfica (CNIG), lo que permite identificar la conectividad vial y los puntos de atracción de movilidad.
2.2 Herramientas y entorno de análisis
El análisis geoespacial se realizó utilizando el lenguaje de programación R y su entorno de desarrollo RStudio. Las principales librerías empleadas fueron:
sf y spatstat para el manejo de datos espaciales y análisis de patrones de puntos.
ggplot2 y leaflet para la generación de mapas y visualizaciones interactivas.
mapSpain y osmdata para la obtención y representación de datos geográficos.
spdep para el análisis de autocorrelación espacial y detección de patrones de clusters.
2.3 Procedimiento
El procedimiento que se ha seguido es el siguiente: los datos de puntos de recarga se obtuvieron a través de la API de Open Charge Map, utilizando un script en R que descarga la información y la filtra para la Comunidad Valenciana, realizando una limpieza preliminar para eliminar duplicados y registros incompletos. Los puntos de recarga fueron transformados a objetos espaciales (sf) con coordenadas geográficas (EPSG:4326), permitiendo su análisis y visualización en mapas.
Se generaron mapas básicos que muestran la distribución de los puntos de recarga y su densidad en el territorio, junto con estadísticas descriptivas sobre la cantidad de puntos por municipio y por zonas de salud. En el análisis espacial, se calculó el Índice de Moran para evaluar la autocorrelación espacial en la distribución de los puntos de recarga, se aplicó la función Ripley’s K para analizar la existencia de clustering a diferentes escalas espaciales y se generaron mapas de densidad mediante estimación de Kernel Density Estimation (KDE) para identificar áreas de alta concentración.
Además, los puntos de recarga se analizaron en relación con la densidad poblacional y la proximidad a infraestructuras clave, como carreteras y áreas comerciales, mediante una unión espacial (join espacial) y el cálculo de correlaciones y mapas que permiten visualizar estas relaciones.
2.4 Reproducibilidad
Para garantizar la transparencia y la reproducibilidad del proyecto, todo el código empleado ha sido documentado con Quarto y se encuentra disponible en un repositorio en línea (RPubs).
Metodología
En este estudio, se ha empleado el entorno de programación RStudio para llevar a cabo un análisis geoespacial exhaustivo de la distribución de puntos de recarga para vehículos eléctricos en la Comunidad Valenciana. Para ello, se han utilizado diversas fuentes de datos y herramientas, garantizando un enfoque reproducible y transparente.
Los datos relativos a los puntos de recarga se han obtenido de Open Charge Map, plataforma que proporciona información actualizada sobre la ubicación y características de los puntos de carga de acceso público en toda España. Estos datos han sido descargados a través de la API de Open Charge Map y filtrados específicamente para la Comunidad Valenciana. Por otro lado, la información sobre la densidad de población, se utilizan los datos del Portal Estadístico de la Generalitat Valencia (PEGV) del Banco de Datos Territorial, mientras que las capas de infraestructura urbana (carreteras principales y áreas comerciales) provienen del Instituto Geográfico Nacional Organismo Autónomo Centro Nacional de Información Gerográfica (CNIG).
Para garantizar la integridad y fiabilidad de los datos, se realizó un proceso de limpieza inicial, eliminando duplicados y registros incompletos. Posteriormente, los datos de puntos de recarga fueron convertidos a objetos espaciales (sf) con sistema de referencia de coordenadas EPSG:4326, lo que permitió su manejo y análisis en el entorno SIG.
El análisis se estructuró en varias fases. En primer lugar, se llevó a cabo un análisis exploratorio, representando gráficamente la distribución de los puntos de recarga en la Comunidad Valenciana y calculando estadísticas descriptivas sobre la cantidad de puntos por municipio. Además, se generaron mapas temáticos que permiten visualizar la densidad de estos puntos en el territorio.
A continuación, se procedió a realizar un análisis de patrones espaciales para comprender la distribución de los puntos de recarga, evaluando si presentan un patrón aleatorio, uniforme o agrupado. Para ello, se calcularon el Índice de Moran y la función K de Ripley, dos métodos ampliamente utilizados para medir la autocorrelación espacial y la existencia de clustering a diferentes escalas.
Por otro lado, se analizaron las posibles relaciones entre la ubicación de los puntos de recarga y las variables demográficas y urbanas, como la densidad poblacional y la proximidad a infraestructuras clave. Para ello, se realizaron uniones espaciales y cálculos de correlación, así como la generación de mapas de densidad (Kernel Density Estimation) para identificar áreas de alta concentración.
Finalmente, para asegurar la reproducibilidad de los resultados, se pone a disposición el código completo utilizado en este análisis, facilitando la transparencia y la posibilidad de replicar el estudio. Este script también incluye mapas interactivos y visualizaciones complementarias de alta calidad.
Resultados
Esta sección presenta los resultados obtenidos a partir de los análisis realizados, utilizando gráficos, mapas y tablas para ilustrar de manera efectiva los patrones y tendencias identificados en la distribución de puntos de recarga para vehículos eléctricos en la Comunidad Valenciana.
Distribución General de Puntos de Recarga
Observamos claramente cómo la mayoría de los puntos de recarga se concentran en el eje costero y en las principales áreas metropolitanas:
Valencia, como capital autonómica, presenta la mayor densidad y diversidad de puntos de recarga, destacando los barrios céntricos y las principales avenidas.
Alicante y Castellón también muestran núcleos bien abastecidos, especialmente en las áreas comerciales y las zonas cercanas a la red viaria principal.
Áreas rurales del interior (por ejemplo, municipios de la provincia de Castellón como Morella o municipios de interior de Valencia como Requena) evidencian una presencia muy limitada o nula de puntos de recarga, lo que sugiere carencias de infraestructura.
Cuantificamos y visualizamos la distribución de los puntos de recarga. En total, se identificaron 2.191 puntos de recarga distribuidos en la región. La representación gráfica inicial muestra una clara concentración en áreas urbanas y metropolitanas.
Análisis de densidad con Kernel Density Estimation (KDE)
Nos aporta un enfoque más cuantitativo: se pueden identificar “hotspots” o focos de alta densidad en las principales ciudades y corredores de transporte que tiene la Comunidad Valenciana como son la Autovía A-7 y la Autopista AP7. Estos hotspots coinciden con las zonas de más alta densidad poblacional y actividad económica en las capitales, confirmando la correlación positiva entre la infraestructura de recarga y la actividad urbana.
Observamos que la densidad decae rápidamente al alejarse un poco de los núcleos urbanos, reforzando la idea de desigualdad territorial.
Análisis de Autocorrelación Espacial (Índice de Moran)
El test de Moran I, que arrojó un valor positivo y estadísticamente significativo (p < 0.05), confirma que los puntos de recarga no están distribuidos al azar. Se detectan agrupamientos claros en áreas urbanas y en menor medida conforme empezamos a alejarnos de las mismas. La potencia media de los puntos de recarga también presenta autocorrelación: las zonas urbanas concentran puntos de carga más potentes, mientras que en áreas rurales apenas existen cargadores o eston son de baja potencia.
Análisis de la Distribución Espacial de Puntos de Carga Eléctrica
En el análisis de autocorrelación espacial con el test de Moran I (umbral de 10 km) nos reveló una agrupación significativa de puntos de carga eléctrica con potencias similares, indicando autocorrelación positiva. Algunos puntos sin vecinos a 10 km y registros con datos faltantes fueron excluidos. Un mapa mostró potencias bajas (7.2–7.4 kW) en azul y altas (hasta 180 kW) en rojo, destacando concentraciones de alta potencia en áreas urbanas o estratégicas.
Los resultados sugieren una infraestructura de recarga más avanzada en ciertas zonas y recomiendan priorizar nuevas estaciones en áreas con menor densidad de puntos potentes para equilibrar la red.
Análisis de Tipos de Conectores y Potencia
Los gráficos de la distribución de tipos de conector muestran una diferencia significativa entre los conectores CCS (Type 2) y Type 2 (Socket Only). Esta diferencia está directamente relacionada con el propósito y la tecnología de cada conector.
El conector CCS (Type 2) combina carga en corriente alterna (AC) y corriente continua (DC), permitiendo velocidades de carga mucho más rápidas (DC) y, por tanto, está presente sobre todo en estaciones de recarga rápida y en puntos estratégicos de movilidad, como áreas de servicio y grandes corredores. Sin embargo, estas infraestructuras implican costes de instalación y operación más elevados, lo que limita su despliegue masivo.
Por el contrario, el conector Type 2 (Socket Only) es el estándar europeo para carga AC. Su mayor simplicidad y compatibilidad con la gran mayoría de vehículos eléctricos lo convierten en la opción más habitual, tanto en entornos urbanos como en zonas residenciales. Su menor coste de implementación y su adecuación a las necesidades diarias de carga explican su predominancia en el territorio.
Esta diferencia refleja dos estrategias complementarias:
Una red extensa de recarga AC (Type 2) para cubrir la carga cotidiana y facilitar la adopción del vehículo eléctrico.
Una red focalizada de recarga rápida (CCS) para cubrir trayectos largos y necesidades urgentes de carga.
Por tanto, aunque la red de recarga AC está más extendida, es esencial continuar reforzando la red CCS para asegurar la conectividad entre áreas urbanas y rurales, y para facilitar la transición hacia una movilidad eléctrica integral.
El mapa interactivo nos ofrece una visualización dinámica que permite explorar individualmente cada punto de recarga, mostrando información clave como la ubicación exacta, el tipo de conector disponible y la potencia de carga de cada punto. Esta herramienta facilita la identificación de posibles “vacíos” en la red, especialmente en áreas rurales o de menor densidad poblacional, donde la presencia de puntos de recarga es más limitada.
En conjunto, ambos mapas confirman la hipótesis de que la infraestructura de recarga está fuertemente concentrada en áreas urbanas y en las principales rutas de transporte. Estos resultados son coherentes con la relación positiva observada entre la densidad poblacional y la ubicación de los puntos de recarga, y refuerzan la necesidad de políticas públicas que fomenten la expansión de la red en zonas con menor cobertura para garantizar una movilidad eléctrica equitativa y accesible en toda la Comunidad Valenciana.
Conclusión
El estudio confirma la existencia de un patrón de agrupamiento claro en la red de puntos de recarga en la Comunidad Valenciana, altamente condicionado por la densidad poblacional y la red viaria. Las áreas urbanas concentran la mayor parte de la infraestructura y ofrecen puntos de recarga más potentes y versátiles, mientras que las zonas rurales se observan carencias importantes. Esta distribución desigual plantea retos significativos para la transición hacia una movilidad eléctrica inclusiva y equitativa.
La red de recarga se ha desarrollado de forma desigual, priorizando las áreas urbanas y los corredores de transporte principales (A-7 y AP-7), donde la demanda y la rentabilidad son mayores.
La correlación positiva entre la densidad poblacional y la densidad de puntos de recarga indica que la planificación actual se ha basado en criterios de demanda potencial, pero ha dejado de lado el equilibrio y acceso a las zonas más alejadas.
Hemos podido ver también que existen dos tipos de conectores más implantados siendo el más extenso para el uso cotidiano y el otro para una carga más rápida en trayectos largos.
Tras la obtención de estas conclusiones, se recomienda:
Priorizar la instalación de cargadores rápidos en áreas rurales y zonas industriales, equilibrando la red y facilitando la movilidad eléctrica para toda la población.
Fomentar políticas públicas que garanticen la equidad territorial en la movilidad eléctrica, financiando puntos de recarga en zonas poco rentables.
Establecer colaboraciones público-privadas que permitan un despliegue más equilibrado, aprovechando la información geoespacial y la demanda potencial.
Referencias
Centro Nacional de Información Geográfica. (s.f.). Redes de transporte: Datos de infraestructura de carreteras [Conjunto de datos]. Centro Nacional de Información Geográfica. https://centrodedescargas.cnig.es/CentroDescargas/redes-transporte
Coches.net. (s.f.). Mapa de puntos de recarga eléctrica en España [Imagen]. Coches.net. https://www.coches.net/noticias/cuantos-puntos-de-recarga-electrica-hay-en-espana
Instituto Valenciano de Estadística. (s.f.). Datos de densidad poblacional de la Comunitat Valenciana [Conjunto de datos]. Portal Estadístico de la Generalitat Valenciana. https://pegv.gva.es/es/bdt%5B](https://pegv.gva.es/es/bdt)
Open Charge Map. (s.f.). Datos globales de puntos de recarga [API]. https://openchargemap.org/site/develop/api
Ibañez, M. (2025). Repositorio de análisis geoespacial de la red recarga. https://rpubs.com/iumi/geoespacial_red_recarga