Preparándonos para el despegue: Pronosticando la demanda de AAM en la ciudad de Nueva York

Bienvenidos a "Preparándonos para el despegue", la serie sobre Movilidad Aérea Avanzada (AAM). Desde 2021, nuestros equipos de infraestructura y aviación han trabajado en la elaboración de pronósticos de demanda y estimaciones de ingresos para aeronaves eléctricas de despegue y aterrizaje vertical (eVTOL), una forma revolucionaria de transporte aéreo que hasta hace poco era solo ciencia ficción.

Hoy sabemos que los eVTOL pronto surcarán los cielos de ciudades en Estados Unidos y el mundo, facilitando los viajes de los pasajeros y aliviando la congestión en las calles saturadas. ¿Cuántas personas usarán estos vehículos? ¿Cuál será el precio? ¿Qué legislación y políticas regulatorias regirán su operación? Estas preguntas y más serán respondidas en nuestra serie. Sigue leyendo para conocer más.

Durante el último año, nuestros equipos de infraestructura y aviación unieron fuerzas para realizar un estudio sobre posibles vertipuertos en la ciudad de Nueva York, utilizando datos para responder interrogantes sobre esta tecnología aún poco conocida.

Aunque la AAM es un modo de transporte innovador, los principios para predecir su demanda tienen elementos comunes con nuestro enfoque de pronóstico para modos más consolidados como el ferrocarril, las autopistas y la aviación.

Sabemos que la ubicación de los vertipuertos es clave: para maximizar beneficios, deben estar cerca de áreas de alto tráfico y de centros de transporte. El estudio en Nueva York consideró tres ubicaciones: el Aeropuerto JFK, el centro de Manhattan y la estación Grand Central.

De acuerdo con las regulaciones de la Administración Federal de Aviación (FAA), los eVTOL deberán seguir rutas y altitudes específicas para garantizar la seguridad y minimizar las interrupciones. En particular, se restringirá su vuelo a corredores designados sobre el río Hudson, evitando en la medida de lo posible las zonas residenciales. El mapa a continuación muestra las ubicaciones y rutas consideradas en el estudio.

Basados en nuestra comprensión de cómo operaría inicialmente la AAM, asumimos un costo de $10 USD por pasajero por milla, aunque la investigación sugiere que este costo podría variar entre $5 y $15 USD/milla, dependiendo del tipo de aeronave, distancia de ruta y ciudad.

La velocidad promedio de crucero de los eVTOL será de 149 mph, y de 75 mph en otras etapas del vuelo, con tiempos de procesamiento de pasajeros de 21 minutos en total (embarque y desembarque en los vertipuertos), alineados con los tiempos actuales de los servicios de helicóptero, pero que se espera disminuyan con el tiempo. Este tiempo considera registro, controles de seguridad, tiempos de espera, inducción de seguridad y embarque/desembarque. Se asumió que el sistema AAM operaría únicamente de 6:00 a.m. a 9:00 p.m., similar a los servicios actuales de helicópteros en NYC.

Según esta información, estimamos los tiempos de vuelo y costos entre vertipuertos, excluyendo tiempos de procesamiento, de la siguiente manera:

• JFK a Downtown Manhattan: 11 minutos / $210 USD
• JFK a Grand Central Station: 13 minutos / $260 USD
• Downtown Manhattan a Grand Central Station: 5 minutos / $140 USD

Estas rutas se analizaron usando un sistema de zonas que abarca Nueva Jersey, Manhattan, Queens y Brooklyn.

Principales resultados

Gracias a nuestro planteamiento, pudimos crear una base de referencia que nos sirvió para analizar diferentes escenarios y descubrimos algunos datos clave nunca vistos sobre la AAM.

Con el sistema que propusimos, el AAM tiene un gran potencial de tráfico, con la posibilidad de transportar hasta 1.000 pasajeros al día y recaudar cerca de 55 millones de dólares al año. Y ello a pesar de que la tasa de captación (el porcentaje de pasajeros aéreos susceptibles de utilizar los eVTOL) sigue siendo bastante baja y se reduce con la cantidad de conectividad adicional necesaria para que los pasajeros completen sus viajes: la conectividad de primera/última milla es importante, y los viajeros prefieren una integración perfecta con los sistemas de tránsito/taxi existentes.

La ruta de vuelo que conecta cada vertipuerto es un supuesto importante, y las rutas de vuelo directo resultan más populares en nuestro modelo. La ruta entre el aeropuerto JFK y el centro de Manhattan resultó ser el mejor enlace, con una duración del trayecto competitiva en comparación con otras opciones. En cambio, el largo trayecto entre el aeropuerto JFK y Grand Central sobre el río, dictado por las medidas de seguridad, hace que el tiempo de viaje sea menos competitivo, lo que se traduce en un número de usuarios inferior al previsto.

Hemos comprobado que los eVTOLS son más competitivos en las horas punta, cuando la congestión es mayor y crea tiempos de viaje poco fiables. Los usuarios de taxis son el principal objetivo, ya que los usuarios de transporte público no pueden permitírselo.

De hecho, hemos comprobado que el coste por kilómetro es el factor más determinante, ya que las tarifas más bajas aumentan drásticamente el número de usuarios. Los tiempos de espera más cortos mejoran significativamente la competitividad. A medida que se agilicen los procesos de vertiport, la duración total del trayecto disminuirá y aumentará el número de usuarios. Nuestro análisis parte de la base de que los tiempos de espera son similares a los de los actuales servicios de helicóptero, pero esperamos que esta situación cambie a medida que se desarrolle el mercado.

Nuestro estudio destaca el inmenso potencial del AAM en la ciudad de Nueva York y la importancia de la planificación estratégica, la tarificación, el desarrollo de infraestructuras y la eficiencia operativa. A medida que evolucionen los marcos normativos y mejore la tecnología, el AAM se convertirá en una solución de movilidad urbana cada vez más viable.

Con las inversiones, asociaciones e infraestructuras adecuadas, ciudades como Nueva York pueden ser pioneras en una nueva era de movilidad aérea eficiente, rápida y sostenible.

Los elementos clave de nuestro enfoque de previsión son: 

Entradas

• Demanda incluida en el ámbito de aplicación: Se trata de la demanda total de viajes que podría considerarse razonablemente utilizando los eVTOL. Hemos utilizado datos de tráfico y tránsito para estimar los volúmenes de cada modo y datos de telefonía móvil para comprender los patrones de viaje dentro del área de estudio. Hemos estimado la demanda a nivel de OD para tres modos: auto, taxi (incluyendo TNCs) y tránsito. 
• Segmentación: Hemos considerado tres grupos de Valor del Tiempo para cada modo con el fin de representar la diferente disposición a pagar y los comportamientos de viaje. La combinación de esta segmentación y la demanda en el ámbito por modo conduce a nueve segmentos de mercado diferentes que podrían considerar los eVTOL como parte de su viaje.
• Tiempos de viaje y costes de los modos actuales: Estos son los componentes del coste de los modos actuales que los viajeros tendrán en cuenta a la hora de elegir qué modo utilizar. Incluyen el tiempo a pie, el tiempo de espera y el tiempo en el vehículo, junto con los costes específicos del modo, como las tarifas de peaje, las tasas de congestión y el aparcamiento. 
• Tiempos y costes AAM: Hemos utilizado los supuestos operativos discutidos anteriormente y los tiempos estimados y los costes asociados con el sistema AAM. Hemos supuesto que, en caso necesario, el primer y el último tramo del viaje se cubren en taxi con sus costes asociados.
• Parámetros de comportamiento: Hemos adoptado parámetros de comportamiento de otros estudios que hemos realizado en la zona para representar cómo percibe la gente los costes y lo que es importante en la organización de sus viajes. Los parámetros son diferentes según el modo y el segmento de mercado.

Salidas

• Costes generalizados: Combinando el tiempo y los costes, junto con los parámetros de comportamiento, calculamos los costes generalizados para cada modo existente, así como para el sistema AAM.
• Cuota de mercado del AAM: Los costes generalizados se estiman a nivel de OD y se utilizan como entradas en un modelo de elección que calcula la cuota de mercado para AAM. Hemos utilizado un modelo de elección binario que compara el coste generalizado de cada modelo existente frente al sistema AAM para estimar la cuota de mercado esperada. 
• Previsiones de usuarios del AAM: Las cuotas de mercado previstas se aplican a la demanda dentro del ámbito de aplicación, por modo y segmento, para determinar el número potencial de usuarios. Probamos diferentes escenarios para comprender el impacto que las diferentes hipótesis tienen en las previsiones.