1 Introducción

El presente documento corresponde a la Actividad 1 del curso de Análisis de Información Geográfica y Espacial, y tiene como objetivo caracterizar los patrones de movilidad urbana en la ciudad de Santiago de Cali a partir de datos provenientes de la Encuesta Origen-Destino. Este tipo de análisis permite comprender la dinámica territorial del transporte, identificando las zonas que concentran mayor actividad de generación y atracción de viajes según el tipo de vehículo utilizado.

Para el desarrollo del análisis, se emplean datos georreferenciados correspondientes a las comunas del municipio de Cali, combinados con registros de movilidad que incluyen el punto de origen y destino de cada desplazamiento, así como el tipo de vehículo: bicicleta (código 1), motocicleta (código 2) y automóvil particular (código 3). La integración de estas fuentes de información permite construir mapas coropléticos que revelan la distribución espacial de los flujos de movilidad al interior de la ciudad.

La visualización espacial constituye una herramienta fundamental en el análisis de transporte urbano, ya que posibilita identificar inequidades en la distribución de la demanda de movilidad, orientar decisiones de planificación y diseño de infraestructura, y comprender las diferencias modales entre distintas zonas de la ciudad. Los análisis presentados se organizan en dos grandes bloques: mapas de salidas (viajes generados por comuna) y mapas de llegadas (viajes atraídos por comuna), discriminados por modo de transporte.

2 Mapas de Salidas

Los mapas de esta sección representan la cantidad de viajes generados desde cada comuna de Cali, es decir, el número de desplazamientos que tienen su punto de origen en cada unidad territorial. Este análisis corresponde a la caracterización espacial de la generación de viajes, uno de los cuatro pasos clásicos del modelado de demanda de transporte. Se excluyen los registros cuyo origen está clasificado como “FueradeCali”, conservando únicamente los viajes intramunicipales.

2.1 General — Todos los vehículos

El siguiente mapa coropléfico muestra la distribución espacial del total de salidas registradas para todos los tipos de vehículo combinados. Las comunas con mayor intensidad cromática concentran un mayor número de desplazamientos originados, lo que puede asociarse con mayor densidad poblacional o actividades residenciales de alta demanda. La etiqueta numérica en cada comuna corresponde al conteo exacto de viajes generados.

2.2 Bicicleta

El mapa siguiente presenta la distribución espacial de los viajes originados en cada comuna en bicicleta (TIPODEVEHÍCULO = 1). El análisis de la movilidad en bicicleta resulta de especial relevancia para la planificación de infraestructura ciclovial, ya que permite identificar los territorios con mayor demanda y posibles brechas en la cobertura de redes de ciclovías. Los patrones espaciales de este modo tienden a concentrarse en zonas planas o con infraestructura habilitada para el ciclismo urbano.

2.3 Motocicleta

El mapa a continuación muestra la distribución espacial de los viajes generados por motocicleta (TIPODEVEHÍCULO = 2) en las comunas de Cali. La motocicleta representa uno de los modos de mayor crecimiento en las ciudades colombianas, especialmente en estratos socioeconómicos medios y bajos. La concentración espacial de viajes en moto permite orientar políticas de seguridad vial, regulación del parque automotor y planificación de carriles exclusivos o compartidos.

2.4 Automóvil

El mapa siguiente expone la distribución espacial de los viajes generados en automóvil particular (TIPODEVEHÍCULO = 3) por comuna. El uso del automóvil privado es un indicador de acceso económico al transporte; su concentración espacial permite inferir zonas de mayor poder adquisitivo o con deficiencias en la oferta de transporte público. Comprender esta distribución es esencial para diseñar estrategias de gestión de la demanda vehicular.

3 Mapas de Llegadas

Los mapas de esta sección representan la cantidad de viajes atraídos hacia cada comuna de Cali, es decir, el número de desplazamientos cuyo punto de destino se ubica en cada unidad territorial. El análisis de la atracción de viajes complementa el de generación y permite identificar los nodos de destino preferentes dentro de la ciudad, generalmente asociados a centros de empleo, zonas comerciales, instituciones educativas o equipamientos de salud de alta jerarquía.

3.1 General — Todos los vehículos

El mapa coropléfico siguiente muestra el total de viajes atraídos hacia cada comuna para todos los modos de transporte combinados. Las comunas con mayor número de llegadas representan los polos de atracción de la dinámica urbana caleña. La comparación con el mapa de salidas permite identificar desequilibrios territoriales en la distribución de la demanda de movilidad.

3.2 Bicicleta

El mapa ilustra la distribución espacial de los viajes en bicicleta (TIPODEVEHÍCULO = 1) que tienen como destino cada una de las comunas. La atracción de viajes ciclistas revela la existencia de infraestructura habilitada, la concentración de destinos laborales o educativos accesibles en bicicleta, y la cultura de movilidad activa de ciertos sectores de la ciudad. Este análisis es valioso para planificar estacionamientos para bicicletas y articular la red ciclovial con los principales destinos urbanos.

3.3 Motocicleta

El mapa presenta la distribución espacial de los viajes en motocicleta (TIPODEVEHÍCULO = 2) con destino en cada comuna de Cali. La distribución de llegadas en moto permite identificar los focos de atracción de este modo, frecuentemente asociados a zonas de alto dinamismo comercial e industrial. Este análisis es un insumo fundamental para la focalización de estrategias de seguridad vial y campañas de sensibilización dirigidas a motociclistas.

3.4 Automóvil

El mapa muestra la distribución espacial de los viajes en automóvil particular (TIPODEVEHÍCULO = 3) con destino en cada comuna. Las zonas que atraen mayor número de viajes en automóvil suelen corresponder a concentraciones de actividad terciaria: centros comerciales, zonas financieras o complejos empresariales. Este análisis es clave para el diseño de estrategias de gestión de estacionamiento y evaluación de congestión vehicular en zonas de alta demanda.

4 Conclusiones

El análisis espacial de los patrones de movilidad en la ciudad de Cali, a partir de los datos de la Encuesta Origen-Destino (35.054 registros totales), permite derivar conclusiones relevantes desde una perspectiva de planificación urbana y transporte.

En cuanto a los mapas de salidas, la generación de viajes no se distribuye de manera homogénea en el territorio. La Comuna 2 (2.968 viajes) y la Comuna 19 (2.850 viajes) concentran los mayores volúmenes de desplazamientos originados, seguidas por la Comuna 17 (2.377 viajes). Esta concentración puede asociarse a la alta densidad residencial y al carácter predominantemente habitacional de estas zonas. En contraste, las comunas periféricas como la 12 y la 14 presentan los menores niveles de generación, lo que puede estar relacionado con menor densidad poblacional o con la existencia de viajes de corta distancia no capturados por la encuesta.

Respecto a los mapas de llegadas, se observa una concentración marcada en las Comunas 2 (4.810) y 3 (3.859), que corresponden a sectores con alta densidad de actividades comerciales, institucionales y de servicios. Esta configuración es coherente con un modelo de ciudad con centralidad fuerte en el sector norte y centro, hacia donde convergen la mayoría de los flujos de todos los modos de transporte.

En cuanto a las diferencias modales, la motocicleta es el modo dominante, representando más del 45% de los viajes encuestados, con patrones espaciales amplios que cubren la mayor parte de las comunas. La bicicleta, aunque con menor volumen absoluto, presenta una distribución relativamente uniforme, lo que sugiere un uso extendido como modo cotidiano. El automóvil particular muestra una distribución similar a la moto en cuanto a comunas de origen, aunque con mayor presencia en zonas de estrato socioeconómico alto como las Comunas 17, 19 y 22.

Finalmente, este ejercicio demuestra el potencial del ecosistema sf-ggplot2 en R para producir visualizaciones informativas y rigurosas que apoyen la toma de decisiones en materia de movilidad urbana sostenible. Se recomienda complementar este análisis con técnicas de autocorrelación espacial (índice de Moran) y modelado gravitacional para profundizar en la comprensión de los patrones observados.

Documento generado con R Markdown · Pontificia Universidad Javeriana · junio 2026