modelación de transporte: una tarea de constantes retos

Modelación de transporte: Una tarea de constantes retos

Presentado por:Wilmer Pipicano Chicangana

Movilidad Sostenible Ltda

Octubre de 2016

1. Generalidades

El foco del ingeniero está en el análisis de la interacción entre el sistema de transporte y el sistema de actividades.La planificación es multisectorial, multipropósito, multiproblema y por tanto multidisciplanaria.La predicción de los flujos y de los impactos son parte del rol del ingeniero de transporte.

TSistema de Transporte

ASistema de Actividades

FFlujos

Figura 1. Relaciones Básicas

1. Generalidades

Algunas relaciones básicas son:• El volumen (V) varía con una

función de nivel de servicio (J).• La función de demanda (D)

explica como varía el volumen en función del nivel de servicio.

• Para un sistema de transporte (T) y actividades (A) particulares, se tendrá un volumen y servicio de equilibrio.

D

J

S

V

So

Vo

Figura 2. Punto de Equilibrio

1. Generalidades

• Un cambio en el nivel de servicio deberá reflejar un impacto en los volúmenes. Por ejemplo, si el tiempo disminuye se atraerán nuevos usuarios.

• Las interacciones entre los diferentes componentes son complejas, entonces se definen modelos para pronosticar los impactos.

0 1000 2000 3000 4000 5000 60000

10

20

30

40

50

60

70

V

t

D1

J2

J1

F1

F2

Figura 3. Impacto en el flujo de equilibrio de un cambio en la función del nivel de servicio

1. Generalidades

• En la formulación de los modelos se tienen variables controlables y variables no controlables.

Modelo de Servicio

Modelo de Recursos

Modelo de Demanda

Modelo de Cambio de Actividades

Modelo de Equilibrio

IMPACTOS:

• Usuarios• Operadores• Físicos• Funcionales• Sociales• Ambientales• Gubernamentales• Etc.

OPCIONES:

• Tecnológicas• Redes• Características

de las vías• Vehículos• Operacionales• Organizacionales• Etc

Figura 4. Modelos básicos de predicción

2. Modelos de demanda

• Para analizar el tránsito y el transporte se utilizan los modelos matemáticos.

• Estos son una representación simplificada de la realidad y aún así pueden ser complejos y requerir una gran cantidad de datos

Figura 5. Modelación

Muestra Modelo Simulación Pronóstico

Población

Comportamiento Individual

Factores determinantes de la elección

Elección Respuesta

Cambio de políticas

AtributosTeoría del comportamiento

Ambiente

Ambiente del Modelador

PREMISA 1

“Use los modelos tal como el borracho usa los postes de la luz…para apoyarse, no para iluminarse”

2. Modelos de demanda

• El modelo clásico de transporte considera un sistema con zonas y la red, la recolección de datos de planificación, la calibración y la validación.

• Este modelo considera 4 sub-modelos. Las decisiones de los individuos no necesariamente siguen esa secuencia.

Figura 6. Estructura general del modelo de 4 EtapasZonasRedes

Datos del Año Base

Planificación Futura

Banco de datosAño Base Futuro

Generación

Distribución

Partición Modal

Asignación

Evaluación

Salidas

Itera

cione

s

3. Algunos tipos de errores en la modelación

En la construcción, calibración y pronóstico de los modelos pueden surgir los siguientes tipos de errores:

• Errores de medición (preguntas mal interpretadas, mala codificación..)

• Errores computacionales (procesos iterativos, redes congestionadas)

• Errores de especificación (mala interpretación del fenómeno, muy simplificado)

• Errores de transferencia (modelos aplicados de otros contextos)

• Errores de agregación (pronósticos para grupos y la investigación es a nivel de individuos)

• Errores de muestreo

Figura 7. Variación del error con la complejidad

4. Tamaño de muestra para toma de datos

• Las ecuaciones matemáticas son exactas, pero los datos son inciertos y algunas veces subjetivos.

• Muestras demasiado grandes son costosas dado el objetivo del estudio

• Muestras demasiado pequeñas pueden tener alta variabilidad.

Un método para tamaño de muestra es:

Ecuac (1)

Donde: S2 varianza de la muestrase(x) error estándar de la mediaN Tamaño de la poblaciónn Tamaño de la muestra

4. Tamaño de muestra para toma de datos

• Ejemplo simulación empírica de tipos de muestreo para demanda en rutas de transporte público colectivo

Method Sampling Unit Sample Size Mean Standard Deviation Standard Error Empirical ProbabilityPopulation Trip 9963 51.516 3.836 0.038Simple random sampling Trip 200 51.526 1.762 0.271 0.952Stratified random simple Hour 210 51.761 1.594 0.265 0.965Cluster sampling Route 296 53.728 10.822 0.223 0.685Cluster sampling Bus 200 53.598 3.472 0.271 0.903

1. Aleatorio Simple 2. Estratificado por hora 3. Estratificado por Ruta 4. Estratificado por bus

Figura 8. Histogramas de simulación empírica de muestreo

5. Bondad de ajuste de los modelos

• Se comparan los datos observados en campo con los datos que resultan del modelo

Figura 9. Volumen de pasajeros en las vías con el modelo Figura 10. Mediciones en campo con observación directa en links de control

PREMISA 2

“Los modelos muestran cosas muy bonitas…pero lo interesante puede estar en lo que ocultan”

6. Proceso del diseño de redes de transporte

• En un mercado de libre competencia el óptimo se daría en el punto de equilibrio entre los costos de operación (CO) y los costos generalizados del usuario (CG).

Cost

os

CG

COCT

𝐶𝑇=𝐶𝐺+𝐶𝑂𝐶𝐺=∑

𝑖 𝜖𝑁∑𝑗𝜖 𝑁

𝑎1𝑡𝑣 𝑖𝑗+𝑎2 𝑡𝑐𝑖𝑗+𝑎3 𝑡𝑒𝑖𝑗+𝑎4𝒕𝒕𝑖𝑗+𝑎5𝐹 𝑖𝑗

𝐶𝑂=∑𝑟 𝜖𝑅

𝐶𝑉𝐻𝑟 h𝑉𝑒 𝐻𝑅𝑟+𝐶𝑉𝐾𝑟𝐾𝑚𝑅𝑒𝑐 𝑟+𝐶𝐹𝑉𝑟 𝐹𝑇 𝑟

Figura 10. Componentes de costos en transporte público


• Atributos que priorizan los usuarios en el sistema de transporte

Figura 12. Usuarios obligados al uso del transporte público en hora pico

Figura 13. Usuarios que tienen otras opciones al uso del transporte público en hora pico

1. Costo del pasaje

2. Comodidad

3. Rapidez

4. Seguridad física

5. Seguridad ante robos

1. Seguridad ante robos

2. Seguridad física

3. Comodidad

4. Rapidez

5. Costo del pasaje

? ?

6. Proceso de diseño de redes de transporte

• En los últimos años se ha trabajado en la transformación de redes convencionales hacia redes estructuradas.

O1

O2

O3

O4

On

D1

D2O1

O2

O3

O4

On

D1T

D2

Figura 14. Red convencional Figura 15. Red Estructurada


• Red Convencional

oGran número de rutas para minimizar transferencias

oTransferencias generalmente son pagas

o“Competencia por la demanda”oCirculación en tráfico mixto

• Red Estructurada

oNúmero de rutas racionalizado y jerarquizado

oTransferencias gratuitas o con descuentosoIntegración tarifariaoIncluyen BRTs

• Carriles exclusivos• Terminales de integración• Estaciones con sobrepaso• Rutas paradoras y rutas expresas


Sistema Convencional

Sistema Estructurado

Fuente: DRA

??????????


Figura 16. Red Convencional Figura 17. Red estructurada

Métodos heurísticos


Figura 18. Carga pico AM-Convencional Figura 19. Carga pico AM-Estructurada

7. Evaluación de alternativas

• Costo de operación • Costo del usuario

Item Red Convencional

Red Estructurada

Transbordos (%) 9% 65%Costo Generalizado (min) 89 116

Item Red Convencional

Red Estructurada

Flota Mixta 1,347 720KmDia 222,606 157,049Costo Operacional (US$/dia) 427,096 297,195

8. Reflexiones

• Las actividades en nuestra ciudad siguen incrementándose. La partición modal de los viajes también ha sido dinámica.

Fuente: Elaboración con datos de JICA Fuente: Elaboración con datos SDM - SDG

Figura 20. Seguimiento a la partición modal de los viajes

A pie22.5% Bicicleta

0.0%

Taxi4.0%

Transporte público55.7%

Vehículo privado14.9%

Moto0.4%

Otros2.5% 1996

A pie27.5%

Bicicleta3.8%

Taxi5.1%

Transporte público40.7%

Vehículo privado19.3%

Moto3.0%

Otros0.6%

2011

PREMISA 3

“Cuando defina el servicio para los sistemas de transporte, asuma que va a ofrecer a los usuarios un delicioso alimento…que también Usted está dispuesto a saborear”

Muchas gracias

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