Person: Romanillos Arroyo, Gustavo
Loading...
First Name
Gustavo
Last Name
Romanillos Arroyo
Affiliation
Universidad Complutense de Madrid
Faculty / Institute
Geografía e Historia
Department
Geografía
Area
Geografía Humana
Identifiers
15 results
Search Results
Now showing 1 - 10 of 15
Item Public services location models(2015) Romanillos Arroyo, Gustavo; Salas Olmedo, María Henar; García Palomares, Juan Carlos; Gutiérrez Puebla, JavierThis document describes the research developed in the INSIGHT project sub-work package WP4.4 Public Services Models, which is framed in the WP4 Theoretical Modelling work package. WP4 also includes research on retail models, housing models and housing-retail-public services interaction models. In the landscape left by the economic crisis, Public Services policies are extremely important but at the same time are dramatically limited. On the one hand, significant negative socio-demographic changes and imbalances, such as the increasing social segregation or the rising economic inequality, must be tackled through policies oriented to fostering public services or improving the existing ones. On the other hand, the economic decline has reduced public resources limiting the launching of these new services and affecting the delivery of the existing ones. In this scenario, the delivery of efficient Public Services is fundamental and the location of public facilities becomes crucial. The research explores the application of different location models to the four project case studies (Barcelona, London, Madrid and Rotterdam), creating new approaches and methodologies oriented to assisting policy makers and urban planners at some of the Policy Cycle stages (defined in the INSIGHT document D2.2 Urban Planning and governance: current practices and new challenges), such as the analysis of the current scenario, the definition of policies and measures and the evaluation of future scenarios.- Project number: 196
Item BLOGtGIS: Espacio virtual de difusión y discusión sobre material docente y otros contenidos de interés académico relacionados con los Sistemas de Información Geográfica(2021) Romanillos Arroyo, Gustavo; Gutiérrez Puebla, Javier; García Palomares, Juan Carlos; Condeço Melhorado, Ana Margarida; Pérez Campaña, Rocío; Arias Molinares, Daniela; Barros Sulca, Diana Carolina; Santiago Iglesias, EnriqueMemoria del Proyecto de Innovación Docente "BLOGtGIS: Espacio virtual de difusión y discusión sobre material docente y otros contenidos de interés académico relacionados con los Sistemas de Información Geográfica". Item Towards a new urban geography of expenditure: Using bank card transactions data to analyze multi-sector spatiotemporal distributions(Cities, 2022) Carpio Pinedo, Jose; Romanillos Arroyo, Gustavo; Aparicio, Daniel; Hernández Martín-Caro, María Soledad; García Palomares, Juan Carlos; Gutiérrez Puebla, JavierThe spatial distribution of commercial activities is vital to support healthy lifestyles and to achieve livable public spaces and environmental, social and economic sustainability in our cities. However, commercial activities require a constant flow of expenditure for their own viability. As a result, understanding the spatial and temporal distribution of expenditure is fundamental, although the lack of detailed, complete data sources has impeded this task until now. Bank card data paves the way for a new urban geography of expenditure, thanks to its fine spatial and temporal granularity along with the uniform coverage of all commercial sectors. In this paper, we analyze temporal, spatial, and spatiotemporal distributions of expenditure at the intraurban scale of the city of Madrid (Spain), combining spatial statistical tools (Getis-Ord General for global autocorrelation and Getis-Ord Gi* hot spot analysis for local autocorrelation) with k-means cluster analysis and spatiotemporal tools (Time Series Clustering analysis and Temporal Hot Spot Analysis). Our analysis confirms the strong center-periphery gradient described in previous literature, but with a CBD integrated by distinct specialized areas. The paper demonstrates that bank card data has a great potential to support a new geography of expenditure that could strengthen decision-making in planning and retailing.Item Cómo aplicar Big Data en la planificación del transporte: El uso de datos de GPS en el análisis de la movilidad urbana(2020) Gutiérrez Puebla, Javier; Benítez, Carolina; García Palomares, Juan Carlos; Romanillos Arroyo, Gustavo; Rubinstein da Silva, Elías; Leaño, Juan Manuel; Ribeiro, Karisa Maia; Scholl, Lynn; Moya Gómez, Borja; Condeço Melhorado, Ana Margarida; Benítez, CarolinaLa presente nota técnica explica de qué manera el análisis de grandes volúmenes de datos de la telefonía móvil puede aplicarse a la planificación del transporte y la infraestructura urbana. La actividad de los usuarios permite conocer su huella digital y, por lo tanto, entender sus trayectorias espacio-temporales de manera desagregada y extrapolada, estableciendo matrices de origen destino. La producción de grandes volúmenes de datos masivos, Big Data, abre interesantes posibilidades para entender los flujos de movilidad de nuestras ciudades de la región y su complementariedad con los métodos tradicionales de recolección de datos, como los son las encuestas de movilidad domiciliarias de origen destino de viajes, permitiendo disponer de información siempre actualizada y en menor tiempo. La nota técnica agrupa y sistematiza los conocimientos generados por especialistas e investigadores de distintos países del mundo; y analiza 6 casos de éxito realizados de implementación en distintas ciudades latinoamericanas y en otros ámbitos internacionales, donde se indica cómo se han obtenido esas matrices de viajes y cuáles han sido sus aplicaciones.Item Cómo aplicar big data en la planificación del transporte urbano: El uso de datos de telefonía móvil en el análisis de la movilidad(2019) Gutiérrez Puebla, Javier; Benítez, Carolina; Leaño, Juan Manuel; García Palomares, Juan Carlos; Condeço Melhorado, Ana Margarida; Mojica, Carlos; Scholl, Lynn; Vera, Felipe; Adler, Verónica; Moya Gómez, Borja; Romanillos Arroyo, Gustavo; Benítez, CarolinaLa presente nota técnica explica de qué manera el análisis de grandes volúmenes de datos de la telefonía móvil puede aplicarse a la planificación del transporte y la infraestructura urbana. La actividad de los usuarios permite conocer su huella digital y, por lo tanto, entender sus trayectorias espacio temporales de manera desagregada y extrapolada, estableciendo matrices de origen destino. La producción de grandes volúmenes de datos masivos, Big Data, abre interesantes posibilidades para entender los flujos de movilidad de nuestras ciudades de la región y su complementariedad con los métodos tradicionales de recolección de datos, como los son las encuestas de movilidad domiciliarias de origen destino de viajes, permitiendo disponer de información siempre actualizada y en menor tiempo. La nota técnica agrupa y sistematiza los conocimientos generados por especialistas e investigadores de distintos países del mundo; y analiza distintos casos de éxito realizados de implementación de dicha metodología en distintas ciudades latinoamericanas y en otros ámbitos internacionales, donde se indica cómo se han obtenido esas matrices de viajes y cuáles han sido sus aplicaciones.Item Exploring the spatio-temporal dynamics of moped-style scooter sharing services in urban areas(Journal of Transport Geography, 2021) Arias Molinares, Daniela; Romanillos Arroyo, Gustavo; García Palomares, Juan Carlos; Gutiérrez Puebla, JavierSpain is one of the countries with the highest shared mobility fleet in the world. The shared use of motorcycles, also known as moped-style scooter sharing, has spread far and wide throughout the country at a dramatic pace in recent years. Despite its increasing popularity and impact on urban mobility, efforts devoted to the study of its spatio-temporal travel patterns are still scant. Based on the analysis of GPS records of an operator present in seven Spanish cities, this study aims to contribute to this research gap by analysing mopeds’ location patterns over time and assessing how different dynamics influence its usage level and self-balance potential. Our study is replicable to different cities and different shared modes, since we propose a methodology to identify the most important origins and destinations over time and analyse the system’s self-balance capacity based on spatial autocorrelation tools. These insights are useful for operators to adjust and optimise vehicle distribution routes and maintenance/recharge tasks, decreasing congestion and increasing efficiency. The results may also be helpful for policy makers when planning and offering effective policies and infrastructure to encourage shared mobility.Item Accessibility to schools: spatial and social imbalances and the impact of population density in four European cities(Journal of urban planning and development, 2018) Romanillos Arroyo, Gustavo; García Palomares, Juan Carlos; American Society of Civil EngineersOn the particular landscape left by the economic crisis in many European cities, the role of public services has become crucial and it is essential to analyze them when defining efficient policies aimed at adjusting resources to minimize social impact. The central goal of this research is to evaluate existing accessibility to public facilities in relation to the amount of resources deployed and their location, with a special focus on detecting potential social inequalities and spatial imbalances. The study focuses on the analysis of primary education centers in Barcelona, London, Madrid, and Rotterdam. The results reveal significant differences among the four cities. The analyses show better accessibility to public schools for the most vulnerable population, although a substantial imbalance is exposed when considering overall accessibility, which includes private schools. Moreover, the study reveals significant spatial imbalances and the impact of population density. Finally, existing accessibility to public schools is evaluated according to the amount of resources deployed and how optimized those resources are at the location.- Project number: 165
Item COLABORA – Aprendizaje colaborativo en geografía para la generación y uso de datos geolocalizados(2020) Condeço-Melhorado, Ana; García Palomares, Juan Carlos; Gutiérrez Puebla, Javier; López López, María Victoria; Michelini, Juan José; Moya Gómez, Borja; Osorio Arjona, Joaquín; Pérez Campaña, Rocío; Rodríguez Moya, Juana María; Romanillos Arroyo, Gustavo; Stepniak, Marcín; Talavera García, RubénEste proyecto de innovación docente ha tenido como objetivo general emplear diferentes técnicas y actividades que fomenten el aprendizaje colaborativo en la generación, tratamiento y uso de los datos geolocalizados. Además, ha permitido la formación del profesorado en metodologías de aprendizaje colaborativo centradas en el uso de datos geolocalizados en relación con las tecnologías de la información geográfica (TIG), con el fin de incorporar este tipo de herramientas en sus asignaturas. - Project number: 230
Item BDinnova – Formación del profesorado en herramientas de manejo, análisis y visualización de BigData geolocalizado(2019) García Palomares, Juan Carlos; Gutiérrez Puebla, Javier; Rodríguez Moya, Juana María; Mínguez García, María del Carmen; Michelini, Juan José; García Ruiz, Yolanda; Condeço Melhorado, Ana; Romanillos Arroyo, Gustavo; Vía García, Miguel; Jiménez Gómez, Isidro; Stepniak, Marcin; Moya Gómez, Borja; Osorio Arjona, Joaquín Item Patrones espaciales de concentración de turistas en Madrid a partir de datos geolocalizados de redes sociales: Panoramio y Twitter(Aplicaciones geotecnológicas para el desarrollo económico sostenible., 2016) García Palomares, Juan Carlos; Gutiérrez Puebla, Javier; Romanillos Arroyo, Gustavo; Salas Olmedo, María Henar; Galacho Jiménez, Federico Benjamín; Vías Martínez, Jesús; Reyes Corredera, SergioEl comportamiento espacial de los turistas urbanos es poco conocido. Sin embargo, los turistas generan una enorme cantidad datos cuando visitan las ciudades y estas fuentes de datos permiten seguir sus actividades. Este trabajo tiene como objetivo seguir la huella digital de los turistas urbanos de nuevas fuentes de datos, asociadas a las redes sociales. Se utilizan dos fuentes: una comunidad de fotografías compartidas (Panoramio) y una red social (Twitter). La comparación entre la densidad de turistas según las dos fuentes de datos se realiza a partir de mapas, análisis de correlación (OLS) y análisis de autocorrelación espacial (Global Moran's I statistic y LISA). Finalmente, la integración de los datos se lleva a cabo a partir de la combinación de los clusters espaciales identificados en el análisis LISA para las dos fuentes de datos. Los resultados muestran que los datos aportados por las dos fuentes son en parte redundantes y en parte complementarios espacialmente, de forma que es posible caracterizar espacios turísticos polivalentes (cubiertos por las dos fuentes) y espacios especializados en una actividad. En el caso de estudio analizado (Madrid) se observa una fuerte presencia de turistas en el centro y una creciente especialización del centro a la periferia. La principal conclusión del trabajo es que para el seguimiento de los turistas en las ciudades no basta con utilizar una fuente de datos, sino que es necesario utilizar varias de forma complementaria