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Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos.
UNIVERSIDAD DE CANTABRIA
Trabajo realizado por:
Alfonso Campollo Canduela
Dirigido:
Borja Alonso Oreña Ángel Ibeas Portilla
Titulación:
Grado en Ingeniería Civil
Santander, Junio de 2015 TR
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020
MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
ÍNDICE 1. Resumen ____________________________________________________________ 2
2. Introducción _________________________________________________________ 4
2.1. Objetivos del estudio ___________________________________________________ 4
2.2. Delimitación del ámbito de estudio _______________________________________ 5
2.3. Metodología __________________________________________________________ 7
2.4. Zonificación _________________________________________________________ 10
3. Análisis de los datos iniciales ___________________________________________ 13
4. Actuaciones urbanísticas futuras ________________________________________ 18
4.1. Red viaria futura _____________________________________________________ 18
4.2. Vivienda futura ______________________________________________________ 22
5. Desarrollo del modelo _________________________________________________ 25
5.1. Situación actual ______________________________________________________ 25
5.1.1. Etapa 1: Modelos de generación y atracción de viajes _____________________________ 25
5.1.2. Etapa 2: Distribución de viajes ________________________________________________ 34
5.1.3. Etapa 3: Reparto modal ______________________________________________________ 40
5.1.4. Etapa 4: Asignación a la red ___________________________________________________ 42
5.2. Prognosis ___________________________________________________________ 52
6. Análisis de resultados _________________________________________________ 63
7. Conclusiones ________________________________________________________ 71
8. Anexos _____________________________________________________________ 73
9. Bibliografía _________________________________________________________ 95
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
1. Resumen
El presente trabajo consiste en un análisis de la previsión de la demanda de
tráfico en transporte privado de viajeros en la ciudad de Santander (Cantabria, España)
para el año 2020, entre las 8 y las 9 de la mañana de un día laborable, a partir de los
datos procedentes de una encuesta domiciliaria, realizada por el Grupo de Investigación
de Sistemas de Transporte (GIST) de la Universidad de Cantabria para un estudio previo,
y el modelo de ordenación que el Plan General de Ordenación Urbana vigente del
municipio contempla para este horizonte temporal.
El enfoque del modelo aplicado para la prognosis del tráfico parte de la red viaria
existente en la ciudad de Santander y de la encuesta domiciliaria origen-destino,
expandida a las 26 zonas en las que se ha procedido a dividir el término municipal.
De esta forma, se ha aplicado un modelo clásico de cuatro etapas para obtener
la intensidad de vehículos que circulan actualmente por la red viaria de la ciudad para
posteriormente, asumiendo la implantación total de las infraestructuras viarias futuras
y parcial del crecimiento de suelo residencial que se contemplan en el Plan General, a
causa de la situación económica actual, obtener el tráfico de vehículos privados en el
año 2020 en la ciudad.
Como conclusión al estudio se ha realizado una simulación a nivel macroscópico,
empleando el software comercial VISUM de planificación y modelación de redes de
transporte, del tráfico en transporte privado en la actualidad en Santander y de aquel
que se prevé que circule en el año 2020 con las nuevas infraestructuras previstas de cara
a analizar su efecto en la red y determinar su dimensionamiento adecuado.
Palabras clave:
Modelización de la demanda de transporte, transporte y movilidad urbana, modelo
clásico de cuatro etapas, transport and urban planning, predicción del tráfico rodado.
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ABSTRACT
The present paper consists of an analysis of the traffic demand for private
transport of passenger forecasted in the city of Santander (Cantabria, Spain) for the year
2020. The analysis is based on the data obtained from a home survey carried out by the
Department of Transportation (GIST) from the University of Cantabria, and the urban
structure that the General Urban Development Plan of the city defines for that time
period.
The approach of the model applied to the prognosis of the traffic is based on the
existing road network in the city of Santander and the household survey, expanded to
the 26 areas in which the city was divided.
In this way, a classical four-stage transport planning model has been applied to
calculate the current traffic demand in the road network of the city. Assuming the partial
implementation of future residential areas and new road infrastructures defined in the
Plan, due to the current economic context, it will subsequently obtain the traffic demand
forecasted in the city for 2020.
To conclude the study, a further assignment at a macro level of the traffic from
private transport in the city of Santander, both in the present time and in the year 2020,
has been carried out using the commercial software of transport planning VISUM in
order to analyse the effect of the new road infrastructure on the development of the
city and the traffic growth expected.
Key words
Transportation forecasting, transport and urban mobility, classical four-stage model,
transport and urban planning, road traffic forecast.
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2. Introducción
Los últimos cincuenta años en España se han caracterizado por un rápido
crecimiento de la población urbana como consecuencia del éxodo rural y de un
importante proceso urbanizador. Este rápido desarrollo ha venido ligado a un
crecimiento del parque automovilístico y, con ello, del tráfico en las ciudades del país.
En el año 2013 un 78,9% de la población española se concentraba en núcleos
urbanos. Actualmente existe una tendencia a la dispersión espacial de las ciudades hacia
la periferia y una desaparición paulatina de las límites tradicionales entre el núcleo
urbano y el medio rural. Esta fragmentación del espacio urbano lleva asociada un
aumento de las distancias y, por tanto, un aumento de la movilidad y del tráfico
motorizado.
El tráfico urbano no es un problema exclusivo de las grandes ciudades, sino que
alcanza en la escala global a muchos núcleos urbanos de tamaño medio. La congestión
de los accesos a las ciudades y de los núcleos urbanos, los problemas medioambientales
que llevan asociados, las dificultades de accesibilidad de muchas zonas urbanas, la
accidentalidad y los elevados tiempos de viaje áreas están más presentes ahora que
nunca en las ciudades del siglo XXI.
Santander no es una excepción en este sentido, a pesar de que el fenómeno no
reviste la gravedad de otras grandes ciudades. La ciudad requiere mejoras en su red
viaria de cara a conseguir un modelo de desarrollo urbano que se adapte a las
necesidades de movilidad urbana futuras.
Es por ello necesario planificar a corto plazo una red urbana de infraestructuras de
transporte eficaz que pueda hacer frente a la demanda de tráfico futura y favorezca el
desarrollo económico-social de todo el espacio urbano, los cambios espaciales en la
ciudad y mejore las prestaciones a los usuarios.
2.1. Objetivos del estudio
El presente estudio se centra en la calibración de un modelo de tráfico, a partir de
una encuesta domiciliaria de origen-destino, que permita explicar el comportamiento
de los usuarios que se desplazan en transporte privado por la red viaria de la ciudad de
Santander a la hora punta de la mañana (8 a 9 horas) de cara a:
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• Calibrar un modelo de transporte que recree la situación de movilidad actual en
la ciudad de forma fidedigna, con el fin de aplicarlo a un escenario de tráfico
futuro.
• Hacer un diagnóstico de la situación actual de la movilidad en transporte
motorizado en el municipio, a partir del tráfico de vehículos privados de
transporte de pasajeros estimado de una encuesta domiciliaria.
• Evaluar el incremento potencial de desplazamientos previsto para el año 2020
provocado por nuevas implantaciones residenciales en el municipio
extrapolando el modelo a corto plazo para obtener la demanda de vehículos
privados prevista.
• Analizar el escenario futuro de la red viaria de la ciudad teniendo en cuenta la
proyección que el Plan General de Ordenación Urbana de la ciudad contempla y
compararlo con el tráfico actual en la red existente.
• Determinar la categoría de tráfico que corresponde a los viales que integran las
nuevas infraestructuras viarias previstas en la ciudad para el año 2020, a fin de
comprobar sus efectos en la red viaria existente y realizar su correcto
dimensionamiento.
• Proponer actuaciones alternativas para liberar del tránsito elevado de vehículos
privados aquellas vías en situación de congestión, logrando minimizar de esta
manera el impacto ambiental de la contaminación en tales condiciones.
2.2. Delimitación del ámbito de estudio
El término municipal de Santander se sitúa en la provincia de Cantabria, en el
sector central de la costa cantábrica, al Norte de España. Es una ciudad de tamaño medio
con aproximadamente 176.000 habitantes, ubicada en la zona central de la franja
costera de la región.
Con una extensión regional de 5.326 m2, el término municipal de Santander
representa el 0,65% de su superficie pero concentra un 30% de la población cántabra.
Además el área metropolitana de la ciudad alcanza los 280.000 habitantes, con lo que
en su áreas de influencia urbana reside prácticamente la mitad de la población total de
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la región. Esto hace que los ejes viales principales y secundarios de la ciudad presenten
niveles de tráfico elevados.
Figura 1. Situacion del término municipal de Santander. (Fuente: P.G.O.U de Santander)
La ciudad se caracteriza por su estructura lineal en dirección Noreste-Sureste
debido a su topografía. Cuenta con un núcleo urbano en torno a la costa Sur y diversas
áreas residenciales a su alrededor a lo largo de la ciudad. La topografía es el mayor factor
de influencia en la actual configuración de Santander. La sucesión de depresiones y
elevaciones entre las zonas Norte y Sur ocasiona una fuerte fragmentación de la
estructura urbana que influye en el particular orden de la ciudad y la falta de ejes viarios
que conecten dichas áreas. La falta de conectividad transversal aumenta los tiempos de
recorrido en las zonas Norte y Sur de la Santander y crea una gran dependencia de viales
como el túnel de Tetuán, el distribuidor de la Marga y el eje Camilo Alonso Vega –
Jerónimo Sainz de la Maza.
Figura 2. Mapa de pendientes de la ciudad.
(Fuente: Visualizador de Información Geográfica. Gobierno de Cantabria)
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2.3. Metodología
La metodología empleada en este estudio para la obtención del modelo de
transporte privado en Santander es la que se muestra en la figura 4.
Figura 4. Estructura de la metodología seguida. (Fuente: Elaboración propia)
Se ha aplicado el esquema conceptual de un modelo clásico de cuatro etapas
para la obtención de un modelo que reproduzca el escenario actual de movilidad en
transporte privado en Santander y, una vez verificado y validado, realizar el pronóstico
de la demanda de tráfico en la ciudad en el año 2020, calcular la matriz origen-destino
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de viajes futuros totales en transporte privado y, así, evaluar cuantitativamente el efecto
del crecimiento de suelo residencial junto con la evolución de las infraestructuras de
transporte en la ciudad. El modelo se presenta como una secuencia de cuatro fases o
submodelos: generación de viajes a partir de unos datos de partida, distribución de la
demanda obtenida, reparto modal y asignación de la demandas actual y futura a la red
viaria de la ciudad.
Los modelos matemáticos empleados como parte de la metodología de este
estudio se hallan implementados en la mayoría de los paquetes comerciales de software
para planificación de transporte. Por su versatilidad y facilidad de interconexión con
otros paquetes se ha escogido el software VISUM como herramienta central en este
estudio, si bien para determinadas operaciones en el proceso de ajuste de la situación
actual se ha requerido también del uso de hojas de cálculo de Microsoft Excel.
- Datos de partida:
El enfoque del modelo aplicado para la prognosis del tráfico parte de la red viaria
existente en la ciudad de Santander y de una encuesta domiciliaria origen-destino para
el año base realizada en un total de 973 hogares santanderinos por el Grupo de
Investigación de Sistemas de Transporte (GIST) de la Universidad de Cantabria para un
estudio previo, expandida a los 17 distritos en los que se organiza la ciudad.
Además se ha empleado información censal del Instituto Nacional de Estadística
(INE) sobre los hogares de cada una de las zonas del ámbito de estudio (ingresos, tasa
de motorización, población del hogar).
También se ha extraído del Plan General de Ordenación Urbana (P.G.O.U) de la
ciudad, aprobado en el año 2012, las nuevas infraestructuras de transporte proyectadas
y el crecimiento que se contempla para el año 2020 con la creación de nuevo suelo
residenciales en la ciudad.
- Generación de viajes:
Como parte de la primera etapa, las características socioeconómicas y de
movilidad básicas de la encuesta han sido utilizadas como variables independientes de
la función de demanda para estimar los modelos de regresión lineal más adecuados a
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emplear para reproducir la demanda de transporte en los hogares encuestados de la
ciudad.
A continuación, los modelos elegidos se han empleado para reproducir el
número total de viajes atraídos y generados de cada una de las 26 zonas internas de
Santander definidas a partir de la información censal del año 2011 disponible.
Cabe destacar que se ha de comprobar que los modelos de generación y
atracción de viajes elegidos para la reproducción de los viajes en la actualidad garanticen
su utilidad frente al escenario futuro que figura en el Plan General.
- Distribución de viajes:
Posteriormente, se ha procedido a distribuir en el espacio los viajes generados y
atraídos por cada zona, durante el periodo punta considerado, aplicando un algoritmo
iterativo triproporcional a la matriz de viajes origen-destino domiciliaria expandida a
toda la ciudad. Este modelo consiste en la distribución de los viajes entre las distintas
zonas de la ciudad tratando de reproducir la distribución de longitudes de viajes
observada en la encuesta.
El resultado de esta etapa es una nueva matriz de viajes origen-destino entre las
26 zonas en las que se ha delimitado a Santander para el escenario actual calibrado.
-Reparto modal:
La etapa siguiente del modelo consiste establecer la proporción de viajes de cada
uno de los modos de transporte modelizados. Para predecir la elección de cada
individuos de Santander a la hora de escoger un modo de transporte u otro ello se ha
aplicado un modelo logit multinomial de elección discreta.
Como resultado de esta tercera etapa del modelo clásico, se han obtenido las
proporciones de los viajes origen-destino de los diferentes modos de transporte
disponibles en la ciudad: en transporte privado o en transporte público.
- Asignación a la red:
Finalmente, la última fase del modelo clásico aplicado consiste en la asignación
de los viajes obtenidos en transporte privado en la red viaria de la ciudad de Santander,
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por medio del software VISUM, de cara a evaluar el escenario modelizado y proponer
así cambios y/o mejoras en la red si los valores de tráfico obtenidos dieran lugar a ello.
- Prognosis:
Una vez calibrado y validado el modelo según las condiciones de movilidad en el
año base, se ha procedido a su aplicación al horizonte de planificación del Plan General
de Santander. Para ello, se han extraído del Plan las características de la futura red viaria
de la ciudad y el crecimiento del suelo urbanizable previsto en la ciudad. A partir de
estos datos se han aplicado de nuevo las etapas anteriores del modelo de cuatro etapas,
partiendo de la matriz de viajes totales origen-destino en la actualidad corregida con
aforos que se obtuvo anteriormente.
Como conclusión final de la asignación realizada en VISUM para el escenario
futuro, se han evaluado los efectos de las intervenciones urbanas previstas en el Plan
General y destacado las mejoras adicionales necesarias en la red viaria futura de
Santander.
2.4. Zonificación
El área de estudio se ha subdividido en zonas para disponer de una idea clara y
espacialmente desagregada sobre los orígenes y destinos de los viajes, de forma que se
dispongan de datos cuantificados de variables como la población, el empleo, los ingresos
o la tasa de motorización.
A efectos prácticos de expresión y análisis, se ha descartado la utilización de la
base espacial referida a la máxima desagregación posible en Santander (92 zonas), por
resultar excesivamente detallada y minuciosa, y se han optado por una
macrozonificación inicial compuesta por los 17 distritos en los que se organiza la ciudad.
Sobre dicha división se ha procedido a la desagregación de aquellas áreas que
engloban usos de suelo específicos (no residenciales) y homogéneos desde el punto de
vista de la movilidad: universidades, polígonos industriales, centros comerciales,
estaciones de autobús y ferrocarril, parques empresariales y hospitales. De esta manera,
de las 17 zonas internas iniciales se ha pasado a una zonificación de 26 zonas.
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Para la asignación a la red de los datos de transporte modelados se han
considerado además 4 zonas externas adicionales correspondientes con los ejes viarios
de la red principal de la ciudad que enlazan ésta con su área metropolitana. Estas zonas
engloban todos el tráfico entre las poblaciones periféricas al municipio y Santander.
Figura 4. Zonificación del término municipal de Santander para el estudio del tráfico. (Fuente: Elaboración propia)
En definitiva, la zonificación del presente estudio se compone de 26 zonas
urbanas internas y 4 zonas externas que circunscriben el término municipal de
Santander. La totalidad de las zonas descritas son las que figuran en la siguiente tabla:
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Número Zonificación
ZONAS INTERNAS
1 Zona de Transporte_1 (+ Muelles de Raos_Puerto de Santander) 2 Zona de Transporte_2 3 Zona de Transporte_3 4 Zona de Transporte_4 5 Zona de Transporte_5 6 Zona de Transporte_6 7 Zona de Transporte_7 (+ Facultad de Turismo_UC) 8 Zona de Transporte_8 9 Zona de Transporte_9
10 Zona de Transporte_10 11 Zona de Transporte_11 12 Zona de Transporte_12 13 Zona de Transporte_13 14 Zona de Transporte_14 15 Zona de Transporte_15 ( + Puerto de Santander_Muelles Maliaño) 16 Zona de Transporte_16 17 Zona de Transporte_17 ( + Facultad de Náutica_UC) 18 Campus de las Llamas_UC 19 Hospital de Valdecilla + Facultades de Medicina/Enfermería_UC 20 Polígonos industriales de la autovía S-10 21 Polígono industrial El Campón 22 Centro comercial El Corte Inglés 23 Centro comercial Peñacastillo 24 Centro comercial El Alisal 25 PCTCAN + Universidad Europea del Atlántico 26 Estaciones de Santander
ZONAS EXTERNAS
27 Autovía S-10 / A-8 (Bilbao) 28 Carretera nacional N-623 (Burgos) 29 Autovía S-20 / A-67 (Torrelavega) 30 Carretera autonómica CA-231 (Soto de la Marina)
Tabla 1. Zonificación propuesta para el ámbito de estudio.
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3. Análisis de los datos iniciales
La planificación del transporte requiere conocer la demanda y caracterizarla
desde el punto de vista de su perfil socioeconómico, motivaciones y pautas de
comportamiento en cuanto a las componentes territorial y temporal. De cara a realizar
un estudio demanda y calibrar modelos de transporte que permitan predecir el
comportamiento del sistema ante diferentes escenarios futuros es necesario
caracterizar detalladamente la movilidad en la situación de referencia.
En estas circunstancias, la caracterización de la movilidad urbana en la actualidad
se ha realizado partiendo de información disponible obtenida a partir de encuestas
domiciliarias de transporte. Estas encuestas permiten el estudio de la movilidad como
fenómeno aleatorio sujeto a técnicas de observación muestral. Las encuestas
domiciliarias son las más idóneas para analizar la situación socioeconómica y de
movilidad de un ámbito territorial.
Debido a la complejidad y dificultades del carácter operativo de las encuestas
domiciliarias de movilidad y al volumen de recursos que es preciso invertir en su
realización, éstas se realizan con una cadencia relativamente espaciada en el tiempo. Es
debido a esto por lo que para la realización del presente estudio se han empleado los
datos de una encuesta domiciliaria realizada por el Grupo de Investigación de Sistemas
de Transporte (GIST) de la Universidad de Cantabria en el año 2011 en un total de 973
hogares santanderinos a partir de la cual se obtuvieron aspectos socioeconómicos de la
movilidad de los hogares (composición de los hogares, número de vehículos por hogar,
renta, ocupación de sus miembros, rango de edad y género) y aspectos espaciales de la
misma (posesión de vehículo, desplazamientos realizados, zona de residencia, zona de
origen y destino, motivo de transporte, modo de transporte empleado y distribución
temporal de los viajes).
Estos datos, como se explicará posteriormente, se han expandido a toda la
ciudad y validado con datos de estaciones de aforo una vez aplicado el modelo clásico
para garantizar su validez en el escenario actual.
El marco de población empleado en la planificación y extracción de los datos
muestrales, correspondientes al periodo entre las 7 y las 9 de la mañana de un día
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laborable, a toda la ciudad de Santander es el Censo de Población y Viviendas del año
2011, realizado por el Instituto Nacional de Estadística (INE), con un total de 180.717
personas.
Partiendo de la base de datos domiciliaria realizada en el municipio, se procede
a analizar la muestra encuestada, siendo el tamaño de la misma el siguiente:
• 973 hogares visitados.
• 1.987 personas entrevistadas.
• 407 viajes realizados durante el periodo de hora punta de mañana, entre las 7
y las 9 de un día laborable.
La primera característica destacable de los hogares encuestados en la ciudad es
que el número de mujeres entrevistadas es ligeramente superior al de hombres, tal y
como se muestra en la figura 5.
Figura 5. Distribución por géneros en los hogares encuestados.
En segundo lugar, analizando la distribución según los rangos de edad de las
personas que viven en los hogares entrevistado, mostrada en la figura 6, se observa que
el grupo más número es el de personas de más de 65 años, seguido por las de edad
comprendida entre 45 a 55 años y 55 a 65 años, y en último lugar, con prácticamente el
mismo porcentaje, jóvenes menores de 24 años y adultos con 25 a 34 y 35 a 44 años.
La distribución por edades de la población de la muestra empleada refleja la
tendencia actual de la población española hacia el envejecimiento, con baja proporción
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de jóvenes e incremento de la población anciana por el aumento de la esperanza de
vida.
Figura 6. Distribución por edades de la población de los hogares encuestados.
En cuanto a la ocupación de las personas encuestadas que figuran en la base de
datos domiciliaria empleada, se detecta que la mitad de ellas tienen empleo y
prácticamente un tercio son jubilados. La proporción de estudiantes y desempleados en
inferior a los demás, tal y como se muestra en la figura 7. En general, entre los hogares
entrevistados hay diversidad de ocupaciones laborales.
Figura 7. Ocupacíon de las personas residentes en los hogares entrevistados.
Atendiendo ahora a la ingresos mensuales de los hogares, se puede observar en
la figura 8 que en la gran mayoría se perciben entre 600 y 2500€ mensuales, mientras
que existe una menor proporción con ingresos inferiores a 600€ y superiores a 2500€.
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Figura 8. Distribución de los ingresos mensuales de los hogares de la encuesta.
El número de hogares encuestados que poseen al menos un coche, de acuerdo
a la encuesta domiciliaria disponible, es de un 45,34%, como se observa en la figura 9.
De los 973 hogares encuestados el número de domicilios que no poseen vehículo propio
es también elevado, con un 38,77% del total. Por lo general, la posesión de dos o más
coches es significativamente menor a los casos anteriores.
Los datos de posesión de vehículo obtenidos son realistas dado que en poco más
del 60% de los hogares encuestados hay disponibilidad de vehículo propio para
desplazarse. Estos resultados resultan válidos dado que, aparejado al crecimiento
poblacional y motivado por un abaratamiento relativo en el precio de los coches, existe
una tendencia en España hacia un incremento en la posesión de vehículo privado.
Figura 9. Posesión de vehículo propio en los hogares encuestados.
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Finalmente, considerando la totalidad de viajes generados y atraídos durante la
franja horaria de hora punta de mañana, entre las 07:00 y las 09:00 horas, se detecta
que los viajes generados por los hogares en este periodo son considerablemente
superiores a los atraídos, como era de esperar. Las cifras ponen de relieve la elevada
capacidad generadora de desplazamientos de los domicilios santanderinos durante las
primeras horas de actividad de la mañana y su limitado potencial de atracción. El baje
número de desplazamientos con destino los hogares durante el periodo considerado
condicionará la estimación de modelos de atracción de viajes.
Figura 8. Viajes generados y atraídos por los hogares en el periodo considerado.
En conclusión, el análisis inicial de las variables socioeconómicas y de movilidad
de la encuesta domiciliaria disponible resulta de gran utilidad en la realización del
presente estudio puesto que es preciso validar estas variables de partida ya que
condicionarán el comportamiento de las personas y su elección modal en el modelo de
transporte que calibrado para la ciudad de Santander.
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4. Actuaciones urbanísticas futuras
A partir del análisis y diagnóstico de la situación actual de Santander, con
participación ciudadana, realizado durante el año 2010, previamente a la aprobación del
Plan General de Ordenación Urbana, se elaboró un Plan Estratégico para la ciudad de
cara al horizonte temporal 2010-2020. En este documento que quedaron identificados
los principales aspectos que requerían intervención en el municipio, de forma que se
estableció la estrategia a seguir para solventar los problemas detectados. Las líneas de
actuación escogidas para alcanzar el modelo urbano deseado quedaron a su vez
reflejadas en el Plan General de la ciudad, aprobado dos años después.
De cara al estudio del tráfico en Santander en el año 2020 se ha extraído del Plan
General aquellas actuaciones urbanas relevantes contempladas en la ciudad:
- Implantación parcial de viviendas en las zonas de expansión de la ciudad
(terrenos de la parte Norte de la ciudad colindantes con el espacio litoral
Norte y área comprendida entre la autovía S-20 y Peñacastillo) como
respuesta a la creciente demanda de vivienda, tanto de primera como de
segunda residencia, en la ciudad, pero condicionada por la actual situación
económica.
- Continuidad de los viarios existentes en las zonas consolidadas de la ciudad
e implantación de ejes viarios adicionales, configurando todo ello en
conjunto un sistema de mallado longitudinal y transversal que garantizará el
acceso a cualquier área de la ciudad.
Además de todo lo anterior, se ha considerado también el crecimiento del tráfico
exterior de entrada y salida a Santander por los ejes principales de su red viaria, fruto
de la tendencia hacia la dispersión urbana de la ciudad contemplada en el Plan. Las
matrices origen-destino correspondientes a estos viajes se recogen en los anexos 8 y 15.
4.1. Red viaria futura
El modelo actual de transporte existente en la ciudad de Santander se caracteriza
por la predominancia del uso del vehículo privado sobre el resto de modos existentes, a
causa de la alta proporción del reparto modal que presenta.
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Esto se debe principalmente al obstáculo que supone la configuración de la red
viaria de la ciudad. Como ya se ha indicado anteriormente, la estructura lineal de
Santander en dirección Noreste-Sureste con forma de península, a causa de la
complicada alternancia de elevaciones y depresiones en este eje, condiciona las
comunicaciones. Existe una carencia de ejes transversales de primer orden que
comuniquen la zona centro con el Norte del municipio y faciliten la accesibilidad de
todas las zonas de la ciudad sin necesidad de atravesar el centro urbano consolidado.
Existe, por tanto, en la actualidad un déficit de infraestructuras de alta capacidad
entre el Norte y el Sur de Santander, creándose una dependencia del túnel de
Puertochico y del eje Sainz de la Maza-Camilo Alonso Vega, con tendencia a su
congestión en horas punta, así como también de otras calles de la red secundaria no
preparadas para los volúmenes de tráfico existentes en dirección transversal a la ciudad.
Ante esta situación, en el Plan General de Santander se contempla una nueva
estructuración de la red viaria de la ciudad. Se propone la creación de nuevos ejes
principales de conexión entre las zonas Norte y Sur de Santander, dotando de un
esquema adecuado de accesibilidad a las nuevas zonas de crecimiento de la ciudad y
adecuando las características geométricas y funcionales de cada vía a su jerarquía
dentro del modelo propuesto.
Las nuevas intervenciones que se contemplan en el Plan General de Ordenación
Urbana de Santander son:
1. Construcción de la Ronda de la Bahía (S-30).
2. Finalización del Distribuidor de la Marga.
3. Construcción de un túnel de conexión entre las estaciones y la Vaguada de Las
Llamas, y a su vez otro entre la Vaguada de las Llamas y la zona residencial de
Valdenoja.
4. Ejecución de un nuevo vial transversal de conexión entre el Alisal y el Empalme,
al Oeste de Santander.
5. Construcción de un nuevo acceso a Santander en el Sur de la ciudad con la
remodelación de las estaciones RENFE-FEVE.
6. Creación de una malla viaria y urbanización de las nuevas áreas residenciales de
la ciudad (Norte de la Vaguada de las Llamas y entorno de Peñacastillo).
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Figura 11. Viajes generados y atraídos por los hogares en el periodo considerado. (Fuente: P.G.O.U de Santander)
Actualmente, ya se han ejecutado y abierto al tráfico el Distribuidor de la Marga,
que permitirá disponer de un corredor rápido de conexión entre la zona occidental del
centro urbano de Santander y la Vaguada de las Llamas, al Norte, así como también la
autovía de la Ronda de la Bahía, la carretera de circunvalación de la ciudad que conecta
las autovías S-20 (Bezana – El Sardinero) y S-10/A-8, en dirección a Bilbao a la altura del
municipio San Salvador, al Sur de la ciudad. Estas nuevas infraestructuras han supuesto
un importante alivio de tráfico en el centro urbano, al facilitar itinerarios alternativos de
entrada, de salida y de paso al Santander, mejorándose así notablemente los tiempos
de viaje entre zonas.
A pesar de la puesta en marcha en la actualidad de nuevas infraestructuras,
existe aún carencia de ejes transversales en la ciudad. De cara a la planificación de la
demanda de transporte en el año 2020 se ha asumido la implantación total de los ejes
viales restantes contemplados en el Plan General.
Las obras ya ejecutadas, se verán complementadas en el año 2020 por la
ejecución de un túnel de conexión entre la zona de las estaciones y la Vaguada de las
Llamas, así como por la configuración de un nuevo vial transversal entre las zonas de El
Alisal y El Empalme, que discurrirá por debajo de la Peña de Peñacastillo, en el margen
occidental del núcleo urbano. Estas nuevas infraestructuras se espera que permitan
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
aumentar la accesibilidad de las zonas Norte y Oeste de Santander con el centro de la
ciudad y las salidas hacia el exterior del municipio, a través de la N-623 o de la S-10.
El resto de viales de nueva creación propuestos tienen por objeto asegurar la
conectividad de las nuevas zonas de crecimiento de Santander, en especial la zona
Norte, planteando una serie de viales en dirección Este-Oeste y Norte-Sur, que
asociados con la red viaria actual, configuren una red viaria capaz de dotar de una
accesibilidad más homogénea al territorio, evitando el modelo actual dependiente en
exceso de los ejes viarios longitudinales, y en especial del eje viario Paseo de Pereda-
San Fernando-Túnel de Puertochico.
Cara a conseguir una especialización de la red viaria, una de las principales
intervenciones propuestas se localiza en el sector Sur de la ciudad, en el par vial que
constituyen las calles Castilla y Marqués de la Hermida, donde coinciden los tráficos
propios de esta zona de densa ocupación con los de acceso y salida de Santander, lo que
provoca problemas de capacidad. Para solventar este problema en este acceso de
entrada y salida al centro urbano, en el Plan General se propone la ejecución de un
nuevo acceso al centro de Santander, aprovechando los terrenos liberados por la
remodelación de las estaciones ferroviarias de la ciudad. Se pretende así que el nuevo
vial se configure como eje principal de acceso a la ciudad desde el arco Sur de la Bahía,
y que permita a las calles Castilla y Marques de la Hermida mantener únicamente una
función distribuidora del tráfico generado en su entorno.
La red viaria futura de Santander contemplada en el Plan General estará formada
por todas las infraestructuras anteriores y por una cuadrícula de macro zonas con calles
de carácter local en las zonas de expansión de la ciudad, especialmente en los terrenos
de la parte Norte de la ciudad colindantes con el espacio litoral Norte donde se localizará
el mayor crecimiento de suelo residencial de la ciudad y actualmente la red viaria es
prácticamente inexistente.
En definitiva, la futura estructura orgánica de Santander estará basada en un
sistema mallado de viales, que garantizará el acceso a cualquier ámbito del territorio
municipal, tal y como se muestra en la figura 11.
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Figura 12. Mallado viario futuro.
(Fuente: P.G.O.U de Santander)
4.2. Vivienda futura
En Santander existe una estructura urbana poco cohesionada y homogénea
actualmente. Hay una zona centro consolidada, donde se concentra más tres cuartas
partes de la población santanderina, y zonas residenciales periféricas en las que se
concentra el crecimiento urbano previsto en el Plan General.
En total, en las zonas de nueva expansión previstas por el Plan General (suelo
urbanizable delimitado de urbanización Preferente y no Preferente) se contempla la
construcción de 18.700 viviendas, de las que unas 7.000 estarán sometidas a algún
régimen de protección pública.
Tras el enorme auge de la construcción en los pasados quince años, durante los
cuales el suelo urbanizado creció en más de un 50%, el sector ha experimentado una
significativa recesión en España. Esto apunta a que la perspectiva de la construcción de
viviendas para los próximos cinco años estará condicionada por los efectos de la crisis
económica actual, de forma que el crecimiento pronosticado durante la elaboración del
Plan no es el más idóneo con la proyección de futuro actual de cara al análisis del tráfico
en Santander.
A pesar de este crecimiento planteado, se ha optado por asumir una tendencia
a la baja del número de viviendas de nueva construcción en la ciudad que figura en el
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Plan General debido a las circunstancias económicas actuales y la tendencia de
crecimiento actual en España, por recomendación de los Grupo de Investigación de
Sistemas de Transporte (GIST). De esta forma, únicamente se ha considerado la
implantación de nuevos desarrollos urbanísticos en las zonas Norte y Oeste del casco
urbano, con un total de 7.185 viviendas, coincidentes con el número total de viviendas
sometidas a algún tipo de régimen de protección oficial.
Según esto, las áreas de crecimiento de suelo de protección en la ciudad que
figuran en el Plan se pueden asociar en dos grupos: zona Norte de la ciudad, y área S-20
– Peñacastillo.
Figura 13. Áreas de crecimiento de Santander.
(Fuente: P.G.O.U de Santander)
La zona Norte comprende principalmente los terrenos urbanizables próximos al
espacio litoral Norte, actualmente de carácter rústico y en los que se encuentran la
mayor parte de núcleos rurales del municipio (San Román de La Llanilla, Monte y Cueto).
El uso predominante de esta zona contemplado en el Plan es de tipo residencial,
y su desarrollo se basa en un modelo moderado, con viviendas unifamiliares o bloques
de edificios con bajo y dos alturas, buscando definir un entorno residencial dentro de la
ciudad, pero fuera del núcleo urbano, sin renunciar a cierta densidad vinculada a un uso
racional del suelo.
La distribución de las viviendas en la zona se realizará en función de sus tipologías
edificatorias, de modo que los suelos más próximos a la zona litoral Norte acogerán
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
viviendas unifamiliares exentas y en los terrenos más interiores se construirán edificios
colectivos aislados con planta baja más dos alturas.
Esta distribución garantizará una adecuada transición al Norte, hacia un gran
espacio libre, mediante viviendas unifamiliares y una correcta evolución hacia las zonas
interiores más densificadas y con mayor número de alturas.
Figura 14. Posible ordenación de la zona Norte.
(Fuente: P.G.O.U de Santander)
La zona S-20 – Peñacastillo, es el segundo área donde el Plan General centra el
crecimiento de suelo residencial en la ciudad. Esta zona abarca los suelos a urbanizar
para albergar usos residenciales y productivos ubicados en la parte occidental del
municipio, y en las inmediaciones de la autovía S-20.
En este entorno define un modelo de crecimiento más densificado que en la zona
Norte, con predominio de edificación colectiva en tipología de manzana o tipología
mixta cerrada-abierta y número de alturas variable en función de su ubicación relativa.
El Plan establece la construcción de 4.396 viviendas de protección pública en este
entorno, así como también la destinación de grandes bolsas de suelo para usos
productivos e industriales, destacando la ampliación del Parque Científico – Tecnológico
de Cantabria (PCTCAN).
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5. Desarrollo del modelo
Para la obtención del tráfico actual y la prognosis de la circulación futura en el
año 2020 en la red viaria de la ciudad de Santander durante la hora punta de mañana
de un día laborable, entre las 8 y las 9 horas, se ha aplicado un modelo clásico de cuatro
etapas, tal y como se explicó en el apartado de metodología.
5.1. Situación actual
5.1.1. Etapa 1: Modelos de generación y atracción de viajes
La primera etapa dentro del modelo clásico de modelización del transporte es la
generación y atracción de viajes. Su objetivo principal es la estimación del número total
de viajes que son generados por los orígenes (Oi) y destinos (Dj) en la ciudad, es decir,
para cada una de las zonas en las cuales se ha desagregado el área en estudio. Esta etapa
trata de explicar la forma en que se generan y atraen los viajes de cada zona, y no está
relacionada con la manera en que se realizan las conexiones entre cada origen y destino.
El número de viajes generados y atraídos por cada una de las 26 zonas internas
de la ciudad será suma de los viajes realizados por los hogares (usos residenciales) más
aquellos derivados de otros usos del suelo. Los cálculos de cada componente de viajes
se obtienen aplicando un método de regresión lineal múltiple (RLM) y el manual Trip
Generation (Institute of Transportation Engineering, 9ª edición), respectivamente.
Uso residencial (hogares) Otros usos
Generación de viajes
Regresión Lineal Múltiple
Manual ‘Trip Generation’ Atracción de viajes
Tabla 2. Estructura de cálculo de los viajes generados y atraídos.
Para la calibración de los modelos de viajes atraídos y generados por los hogares
de cada una de las zonas internas de la ciudad se ha partido de la encuesta domiciliaria
realizada en el año 2011 para estimar modelos de regresión lineal múltiple entre el
número de viajes realizados o atraídos por cada hogar durante el periodo de análisis y
el resto de características de los hogares disponibles. El objetivo de esta primera etapa
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es obtener modelos de estimación de viajes en los hogares de la muestra disponible que
resulten válidos y extrapolables a toda la ciudad para la estimación de los viajes
generados y atraídos en las 26 zonas internas de Santander en el momento actual y en
el futuro próximo. Los modelos, y en consecuencia, los resultados obtenidos estarán
fuertemente condicionados por los datos de partida extraídos de la base domiciliaria,
especialmente por el número de viajes obtenidos y la franja horaria estudiada.
Los modelos de generación y atracción de viajes se desarrollan generalmente de
manera separada y se basan en el supuesto de que los viajes de los hogares son función
de patrones del suelo (número de viviendas, personas residentes), características
socioeconómicas de la población (número de personas residentes y sexo, estructura de
edades, ocupación de los miembros del hogar, número de vehículos disponibles y nivel
de ingresos) y también características de los viajes realizados en el hogar, tal y como se
muestra en la figura 15.
Figura 15. Resumen teórico del análisis de regresión lineal.
(Fuente: Elaboración propia)
De todos los modelos que es posible obtener por medio de la combinación de las
distintas variables independientes disponibles, los mejores modelos de atracción y
generación han de verificar el siguiente criterio:
1. Signos de los parámetros: deben de tener un signo correcto según el sentido
común, las teorías económicas y la intuición. Aquellas variables que al
incrementar su valor impliquen más viajes deberán tener signo positivo,
mientras que aquellas “resten viajes” deberán tener signo contrario.
2. Test t de significatividad de parámetros: los parámetros de las variables
empleadas en cada modelo han de ser significativos en el cálculo de la variable
dependiente al 95% de confianza. Para ello, el resultado del test t de cara
parámetro debe ser mayor que 1.96, en valor absoluto.
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3. Intercepto: contiene la información de las variables omitidas y de errores de
medida. Por esta razón, para que la información omitida no sea relevante, este
valor no ha de ser significativo, de forma que su resultado del test t ha de ser
menor que 1.96 en valor absoluto.
4. Coeficiente de correlación ajustado (R2 ajustado): mide el porcentaje de
variación de la variable dependiente teniendo en cuenta el número de variables
incluidas en el modelo. Cuanto más próximo a 1, mejor será la regresión.
5. Parsimonia: se ha de elegir el modelo más simple, con menor número de
variables, que explique los viajes atraídos o generados correctamente, evitando
aquellas variables que no aportan evidencias de que explican sustancialmente la
variable independiente.
Para la calibración de los modelos de generación y atracción de viajes durante el
periodo punta de mañana considerado, es necesario conocer la relación entre las
variables de la encuesta identificando las variables que son linealmente dependientes
de otras y estudiando la correlación entre cada variable independiente y la variable
dependiente (número de viajes), considerando viajes generados y atraídos por
separado. Las variables de las cuales se dispone de datos son las siguientes:
Variable Explicación NMUJERES Nº de mujeres en el hogar NVARONES Nº de hombres en el hogar NPERS Nº total de personas en el hogar NP_<=24 Nº de personas en el hogar menores de 24 años NP_25-34 Nº de personas en el hogar entre 25 y 34 años NP_35-44 Nº de personas en el hogar entre 35 y 44 años NP_45-54 Nº de personas en el hogar entre 45 y 54 años NP_55-64 Nº de personas en el hogar entre 55 y 64 años NP_>=65 Nº de personas en el hogar mayor de 65 años NESTUDIANTES Nº de estudiantes en el hogar (Universidad + colegios + institutos/FP) NDESEMPLEADOS Nº de desempleados NJUBILADOS Nº de jubilados NTRABAJADORES Nº de trabajadores NCOCHES Nº de coches en el hogar NIVEL INGRESO Nivel de ingreso VG 7-9h Viajes generados en la hora punta de mañana (7:00 a 9:00) VA 7-9h Viajes atraídos en la hora punta de mañana (7:00 a 9:00)
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De todas las variables disponibles en la base de datos domiciliaria empleada,
resulta útil y recomendable utilizar la variable NCOCHES (número de coches en posesión
por hogar) como variable dummy, de forma que sea dividida en intervalos discretos (0
coches, 1 coche, más de 2 coches) de cara a ser tratados por separado en la regresión.
De esta forma, dado que cada hogar de la muestra pertenece a un solo intervalo, la
correspondiente variable dummy asume el valor 1 en caso su correspondiente clase y 0
en las otras. Además cabe destacar que las distintas variables NIVEL DE INGRESOS en la
base de datos facilitada ya son de tipo dummy, aunque también han sido agregadas en
menos grupos para facilitar el análisis de su posible utilidad en la calibración de modelos,
al igual que se ha hecho con las variables de grupos de edad, pasándose a un único grupo
de personas entre 25 y 64 años (NP_25-64).
El análisis estadístico de todas las variables de la base de datos de la encuesta se
ha realizado por medio de los coeficientes de correlación entre éstas, obteniéndose la
matriz de correlación presente en el anexo 1. En esta matriz se han destacado con color
aquellas celdas más representativas, detectándose lo siguiente:
• Se observa que las variables que explican una misma parcela de la realidad están
significativamente más relacionadas.
• Las variables independientes más representativas son: NPERS, NP_<=24,
NESTUDIANTES y NTRABAJADORES.
• Las variables independientes que presentan coeficientes de correlación
superiores a 0.5 y, por tanto, presentan cierta dependencia son: NPERS con
NVARONES, NMUJERES, NP_<24, NESTUDIANTES y NP_25-64, NP_25-64 con
NVARONES, NJUBILADOS y NTRABAJADORES y también NTRABAJADORES con
NP>65 y NJUBILADOS. Además de éstas dependencias, también existe cierto
grado de relación entre las variables dummy resultantes de la agregación de
datos con parte de sus variables componentes iniciales.
Al tratarse de viajes entre las 7 y las 9 de la mañana de un día laborable, horas
de entrada a centros educativos y puestos de trabajo, resulta razonable pensar que los
viajes generados durante este periodo tendrán cierta relación con el número de
estudiantes y el número de trabajadores que exista en cada hogar. Además, alguna de
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las variables asociadas con el número de coches disponibles en el hogar será de alguna
forma también representativo en los modelos de viajes obtenidos.
A partir del análisis de lo encuesta domiciliaria origen-destino empleada, se han
estimado un total de 104 modelos de generación y 43 modelos de atracción de viajes
entre las 7 y las 9 de la mañana por medio del método de regresión por mínimos
cuadrados.
De todos los modelos de generación de viajes obtenidos, los 3 mejores modelos
que verifican el criterio de selección establecido han sido los siguientes:
Modelo 1 Modelo 2 Modelo 3 Variable 1 NP_<=24 NP_<=24 NP_25-64 Variable 2 NP_25-64 NP_25-64 NESTUDIANTES Variable 3 NCOCHES>1_dummy NIVEL DE INGRESO: > 2500 € NCOCHES>1_dummy Intercepto 0,0396 0,0397 0,0561 Coeficiente variable 1 0,4493 0,4464 0,1744 Coeficiente variable 2 0,1831 0,1866 0,4840 Coeficiente variable 3 0,1158 0,1370 0,1297
R2 ajustado 0,2804 0,2808 0,2847 Test t (intercepto) 1,3726 1,3774 1,9588 Test t (variable 1) 13,0969 12,9774 8,9363 Test t (variable 2) 9,4199 9,7865 13,3565 Test t (variable 3) 2,3336 2,4342 2,6245
Tabla 3. Mejores modelos de generación de viajes obtenidos.
Atendiendo a la calidad del ajuste del modelo 3 observamos que en este caso el
coeficiente de correlación ajustado (R2 ajustado) obtenido es ligeramente mayor que en
los otros dos modelos. A priori este tercer modelo de regresión parece ser el más
adecuado pero su intercepto presenta un valor límite del test t y es razonable pensar
que no es del todo significativo. Debido a esto, es necesario elegir entre los otros dos
modelos elegidos. Ambos presentan dos variables comunes (número de personas
adultas) y resultados del test t de intercepto y parámetros muy similares pero el primer
modelo parece más apropiado para el cálculo de viajes generados ya que la tercera
variable independiente que considera es la posesión o no de más de 1 coche en el hogar.
Según esto, el modelo 1 resultaría el más apropiado ya que a mayor número de coches
en el hogar más viajes se tenderán a generar.
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Según esto, el modelo de regresión se correspondería finalmente con la siguiente
expresión:
VG_7-9h = 0,03958 + 0,4493 * NP_<=24 + 0,1831 * NP_25-64 + 0,1158 * NCOCHES>1_dummy
Aplicando ahora los datos censales del Instituto Nacional de Estadística (INE),
relativos a las variables independientes empleadas en los modelos, de los cuales se
dispone para las distintas zonas residenciales de la ciudad, se obtiene el número de
viajes generados por cada zona con el modelo de regresión anteriormente calibrado:
Zona Nº HOGARES (actualidad)
PERSONAS/ HOGAR SEGÚN EDAD Nº HOGARES SEGÚN Nº VEHÍCULOS Viajes generados
7-9h (hogares) NP_<=24 NP_25-64 > 1 (dummy = 1)
1 678 0,69 1,75 115 17,0% 440,44 2 2.690 0,85 1,72 622 23,1% 1.951,26 3 3.620 0,90 1,82 678 18,7% 2.745,90 4 659 1,02 1,88 247 37,5% 558,23 5 682 0,82 1,63 158 23,2% 471,66 6 2.524 1,01 1,81 900 35,7% 2.087,75 7 1.825 0,78 1,73 712 39,0% 1.297,02 8 740 0,96 1,87 290 39,2% 605,59 9 5.739 0,80 1,66 1113 19,4% 3.950,53
10 6.976 0,62 1,43 841 12,1% 3.886,23 11 4.915 0,86 1,70 922 18,8% 3.531,70 12 7.666 0,59 1,45 1172 15,3% 4.193,30 13 3.941 0,54 1,36 435 11,0% 1.984,40 14 5.624 0,63 1,47 758 13,5% 3.190,38 15 6.613 0,65 1,54 907 13,7% 3.901,97 16 4.051 1,02 1,81 734 18,1% 3.278,74 17 3.832 0,65 1,46 609 15,9% 2.217,92 18 - - - - - - 19 - - - - - - 20 - - - - - - 21 - - - - - - 22 - - - - - - 23 - - - - - - 24 - - - - - - 25 - - - - - - 26 - - - - - -
Tabla 4. Aplicación el modelo de regresión seleccionado para el cálculo de viajes generados en cada zona por los hogares. Escenario actual.
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En cuanto a los modelos de atracción calibrados, ninguno de ellos cumplía todos
los requisitos del criterio de validación definido anteriormente, bien porque las variables
empleadas no resultaban representativas para el cálculo de los viajes como variable
dependiente, o porque los signos de los parámetros de algunas de las variables no eran
correctos. Debido a ello, los modelos obtenidos no son adecuados para estimar
fielmente los viajes atraídos por los hogares de forma que se ha optado por utilizar para
el escenario actual los viajes atraídos por cada zona entre las 7 y las 9 de la mañana
observados en la encuesta domiciliaria origen-destino base del presente estudio. Según
esto, los valores resultantes son:
Zona Viajes atraídos 7-9h (hogares)
1 312,95 2 2936,16 3 1264,47 4 268,80 5 359,45 6 857,87 7 855,10 8 5140,23 9 3233,59
10 4434,50 11 379,34 12 2849,84 13 2830,34 14 2330,64 15 1863,66 16 1799,13 17 2173,00 18 - 19 - 20 - 21 - 22 - 23 - 24 - 25 - 26 -
Tabla 5. Viajes generados en cada zona del estudio por los hogares (07:00 y 09:00 horas). Escenario actual.
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Debido a que en la base de datos disponible los viajes obtenidos se corresponden
con un periodo punta de dos horas, los viajes generados y atraídos por cada zona
calculados tendrán que ser corregidos y adaptados a la hora punta de análisis del
presente estudio (8 a 9 horas).
Por otro lado, los viajes atraídos y generados debidos a usos no residenciales, es
decir, basados en otros usos del suelo, han sido calculados a partir de la novena edición
del manual Trip Generation, que el Instituto norteamericano de Ingenieros de
Transporte (ITE) publica desde 1976 y recoge, en base a más de 2000 estudios y para un
centenar de posibles usos del suelo, las ecuaciones de generación y atracción de viajes
en medios mecánicos, tanto en hora punta como total diario, distinguiendo entre
laborables, sábados y domingos, referidos a una variable independiente concreta,
generalmente superficies de suelo o edificables. En el caso del periodo horario
considerado para el presente estudio, los núcleos que producen desplazamientos son
las zonas 18 a 26 definidas, y alguna de las primeras 17 zonas que presentan usos
residenciales y específicos a la vez. Los viajes generados y atraídos durante la hora punta
de mañana considerada se deben a la existencia de centros comerciales, polígonos
industriales, universidades, parques empresariales, estaciones de transporte, hospitales
y espacios portuarios.
Zona Viajes generados 7-9h (otros usos)
Viajes atraídos 7-9h (otros usos)
1 83,62 83,62 2 - - 3 - - 4 - - 5 - - 6 - - 7 25,56 76,68 8 - - 9 - -
10 - - 11 - - 12 - - 13 - - 14 - - 15 23,91 23,91 16 - -
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17 31,39 94,17 18 367,54 1.102,63 19 537,60 1.246,18 20 718,04 1.222,61 21 152,17 259,10 22 213,78 364,00 23 137,41 233,96 24 122,73 208,98 25 293,59 1.583,05 26 589,00 139,00
Tabla 6. Viajes generados y atraídos por las zonas debido a usos no residenciales (07:00 y 09:00 horas). Escenario actual.
Como último paso de esta primera etapa del modelo clásico aplicado, se
obtienen los viajes generados y atraídos totales en las 26 zonas de la ciudad como
combinación de aquellos basados en los hogares y los resultantes de los usos de suelo
adicionales.
Zona Viajes generados 7-9h (hogares)
Viajes atraídos 7-9h (hogares)
Viajes generados 7-9h (otros usos)
Viajes atraídos 7-9h (otros usos)
Viajes generados
7-9h
Viajes atraídos
7-9h
1 440,44 312,95 83,62 83,62 524,06 396,57 2 1.951,26 2936,16 - - 1.951,26 2.936,16 3 2.745,90 1264,47 - - 2.745,90 1.264,47 4 558,23 268,8 - - 558,23 268,80 5 471,66 359,45 - - 471,66 359,45 6 2.087,75 857,87 - - 2.087,75 857,87 7 1.297,02 855,1 25,56 76,68 1.322,58 931,78 8 605,59 5140,23 - - 605,59 5.140,23 9 3.950,53 3233,59 - - 3.950,53 3.233,59
10 3.886,23 4434,5 - - 3.886,23 4.434,50 11 3.531,70 379,34 - - 3.531,70 379,34 12 4.193,30 2849,84 - - 4.193,30 2.849,84 13 1.984,40 2830,34 - - 1.984,40 2.830,34 14 3.190,38 2330,64 - - 3.190,38 2.330,64 15 3.901,97 1863,66 23,91 23,91 3.925,88 1.887,57 16 3.278,74 1799,13 - - 3.278,74 1.799,13 17 2.217,92 2173 31,39 94,17 2.249,31 2.267,17 18 - - 367,54 1.102,63 367,54 1.102,63 19 - - 537,6 1.246,18 537,60 1.246,18 20 - - 718,04 1.222,61 718,04 1.222,61 21 - - 152,17 259,1 152,17 259,10 22 - - 213,78 364 213,78 364,00
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23 - - 137,41 233,96 137,41 233,96 24 - - 122,73 208,98 122,73 208,98 25 - - 293,59 1.583,05 293,59 1.583,05 26 - - 589 139 589,00 139,00
Tabla 7. Número de viajes totales generados y atraídos por cada zona del ámbito de estudio (07:00-09:00 horas). Escenario actual.
5.1.2. Etapa 2: Distribución de viajes
El objetivo de esta segunda etapa es obtener una matriz de viajes modelados
entre las 26 zonas de Santander a partir de la matriz origen-destino de la encuesta
domiciliaria expandida a toda la ciudad, para el periodo de hora punta de mañana entre
las 7 y las 9 horas de un día laborable. Para la distribución espacial de los viajes
generados y atraídos se ha aplicado un modelo triproporcional a partir de la distribución
de las distancias de viaje entre las distintas zonas de la ciudad en la red viaria existente
de Santander, clasificadas en intervalos, en base al número total de viajes realizados en
cada uno.
Para ello, este segundo submodelo del algoritmo clásico de modelización de
transporte parte de los siguientes datos:
• Número de viajes generados (Oi) y atraídos (Dj) de cada zona, obtenidos en
la etapa anterior del modelo.
• Matriz de costes generalizados de transporte (Cij) en la red viaria actual, para
lo cual, por simplificación, se supondrá que el coste generalizado de
transporte asociado a los viajes entre zonas es proporcional a la distancia
entre éstas.
𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑓𝑓(𝑑𝑑𝑖𝑖𝑖𝑖)
• Matriz de viajes (vij) del año base de la muestra domiciliaria de partida, para
la zonificación inicial de la ciudad en 17 distritos.
Con la aplicación del método triproporcional se balancean filas y columnas, de
forma idéntica que con el método biproporcional (Furness), pero realizando
posteriormente un tercer balanceo para las celdas de costes en función del intervalo al
que pertenecen. El resultado de esta etapa es una nueva matriz de viajes origen-destino
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
entre las 26 zonas en las que se ha delimitado a Santander para el escenario actual
calibrado.
𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑎𝑎𝑖𝑖 · 𝑏𝑏𝑖𝑖 · 𝑓𝑓(𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖)
Previamente a la aplicación del algoritmo proporcional, es imprescindible
realizar es un ajuste entre las atracciones y generaciones obtenidas en la etapa anterior
al no ser el número total de viajes generados (Oi) igual al número de viajes atraídos (Dj).
Es necesario, por tanto, para el desarrollo del submodelo de distribución de viajes que
la siguiente relación se verifique:
�𝑂𝑂𝑖𝑖 = �𝐷𝐷𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
Considerando que los viajes generados obtenidos están bien calculados, ya que
los modelos de generación basados en los hogares utilizan buenas variables explicativas,
se aplicará a los viajes atraídos un factor f de corrección que asegure que la suma de las
atracciones sea igual al total de viajes generados obtenidos.
𝑓𝑓 =∑ 𝑂𝑂𝑖𝑖𝑖𝑖
∑ 𝐷𝐷𝑖𝑖𝑖𝑖=
43589,3940526,96
= 1,0756 → 𝐷𝐷𝑖𝑖′ = 𝐷𝐷𝑖𝑖 · 𝑓𝑓
Zona Viajes generados 7-9h (Oi)
Viajes atraídos 7-9h (Dj)
Viajes generados 7-9h
corregidos (Oi’) Viajes atraídos 7-9h
corregidos (Dj’)
1 524,06 396,57 524,06 426,54
2 1.951,26 2.936,16 1.951,26 3.158,03
3 2.745,90 1.264,47 2.745,90 1.360,02
4 558,23 268,80 558,23 289,11
5 471,66 359,45 471,66 386,61
6 2.087,75 857,87 2.087,75 922,69
7 1.322,58 931,78 1.322,58 1.002,19
8 605,59 5.140,23 605,59 5.528,65
9 3.950,53 3.233,59 3.950,53 3.477,93
10 3.886,23 4.434,50 3.886,23 4.769,59
11 3.531,70 379,34 3.531,70 408,00
12 4.193,30 2.849,84 4.193,30 3.065,19
13 1.984,40 2.830,34 1.984,40 3.044,21
14 3.190,38 2.330,64 3.190,38 2.506,75
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15 3.925,88 1.887,57 3.925,88 2.030,20
16 3.278,74 1.799,13 3.278,74 1.935,08
17 2.249,31 2.267,17 2.249,31 2.438,49
18 367,54 1.102,63 367,54 1.185,95
19 537,60 1.246,18 537,60 1.340,35
20 718,04 1.222,61 718,04 1.315,00
21 152,17 259,10 152,17 278,68
22 213,78 364,00 213,78 391,51
23 137,41 233,96 137,41 251,64
24 122,73 208,98 122,73 224,77
25 293,59 1.583,05 293,59 1.702,67
26 589,00 139,00 589,00 149,50
43.589,36 40.526,96 43.589,36 43.589,36
Tabla 8. Corrección de viajes generados y atraídos (07:00 y 09:00 horas). Escenario actual.
Una vez corregidos los datos, se ha de proceder a la expansión de la matriz
origen-destino inicial de la encuesta domiciliaria, correspondiente a las 17 zonas de
transporte de Santander, a las 26 zonas internas definidas para el presente estudio. Para
ello, se ha aplicado el modelo bi-proporcional (Furness) y se ha ajustado así la matriz a
los viajes atraídos y generados calculados, y corregidos, para el escenario actual.
Con la aplicación de Furness, los celdas de la matriz origen-destino inicial (vij) han
sido balanceadas por filas y columnas alternamente de acuerdo a la formulación que se
muestra a continuación, hasta alcanzar la convergencia de viajes generados y atraídos
obtenidos con los valores objetivo, calculados en la etapa 1 y corregidos anteriormente:
𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖, 26 𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧 = 𝑎𝑎𝑖𝑖 · 𝑏𝑏𝑖𝑖 · 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖, 17 𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧𝑧
El resultado de esta primera parte de la segunda etapa del modelo es la matriz
origen-destino de la encuesta domiciliaria expandida a las 26 zonas internas definidas,
recogida en el anexo 3 de este trabajo.
Una vez se dispone de la matriz origen-destino expandida a todas las zonas del
estudio y la matriz de costes-distancias de viaje en equilibrio en el modelo de red viaria
actual, se comienza a aplicar el algoritmo triproporcional para la distribución de los
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viajes atraídos y generados espacialmente entre las 26 zonas de Santander. Para ello, se
ha de determinar un número de intervalos de costes de viaje a emplear de cara a
obtener la distribución de las distancias de viajes entre zonas frente al número de viajes
realizado en cada tramo de costes. Así, considerando intervalos de 2 kilómetros de
longitud cada uno, se obtiene el histograma que se muestra en la figura 16.
Figura 16. Distribución de distancias de viaje en la matriz origen-destino domiciliaria.
(Fuente: Elaboración propia)
El histograma resultante se ajusta por la siguiente función de tipo exponencial:
𝑓𝑓(𝑈𝑈) = 𝑎𝑎 · 𝑈𝑈𝑏𝑏 · 𝑒𝑒𝑐𝑐·𝑈𝑈 = 0.32223 · 𝑈𝑈−0.50943 · 𝑒𝑒0.027031 · 𝑈𝑈
Seguidamente, a cada intervalo de coste k definido se ha asociado un coste rk, en
lugar de trabajar con valores que sean función de los costes de viaje entra cada par de
zonas ƒ(Cij). Estos costes rk asociados a cada intervalo se corresponden con el punto
medio de cada intervalo de costes considerando la matriz origen-destino domiciliaria
expandida a las 26 zonas de la ciudad. A su vez, se asocia a cada uno de los puntos
medios de costes (rk) de cada intervalo un factor Ck para el cual Ck=f(rk), de forma que el
modelo puede escribirse como:
𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑎𝑎𝑖𝑖 · 𝑏𝑏𝑖𝑖 · 𝑓𝑓(𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖) → 𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑎𝑎𝑖𝑖 · 𝑏𝑏𝑖𝑖 · 𝑓𝑓(𝑟𝑟𝑖𝑖) = 𝑎𝑎𝑖𝑖 · 𝑏𝑏𝑖𝑖 · 𝐶𝐶𝑖𝑖
𝑠𝑠𝑠𝑠𝑒𝑒𝑠𝑠𝑑𝑑𝑠𝑠 ∶ 𝑟𝑟𝑖𝑖 =∑ 𝐶𝐶𝑖𝑖𝑖𝑖 · 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑖𝑖∈𝑖𝑖
∑ 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖,𝑖𝑖∈𝑖𝑖
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Intervalos distancia (km) 𝒌𝒌 � 𝑪𝑪𝒊𝒊𝒊𝒊 · 𝒗𝒗𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊,𝒊𝒊∈𝒌𝒌
�𝒗𝒗𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊𝒊,𝒊𝒊∈𝒌𝒌
𝒓𝒓𝒌𝒌
0.00 - 2.00 1 12.631,62 15.846,86 0,80 2.01 - 4.00 2 49.108,31 16.925,37 2,90 4.01 - 6.00 3 27.594,09 5.698,52 4,84 6.01 - 8.00 4 31.933,16 4.674,16 6,83
8.01 - 10.00 5 3.730,93 444,45 8,39
Tabla 8. Cálculo de los factores de coste (rk) asociados a cada intervalo de distancia de viaje considerado en la red viaria actual.
De esta forma, se han calculado los valores de rk para cada intervalo y se ha
procedido a balancear filas, columnas y costes de forma que los viajes entre zonas para
el escenario actual cumplan:
��𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑂𝑂𝑖𝑖 → 𝑎𝑎𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
; ��𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝐷𝐷𝑖𝑖 → 𝑏𝑏𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
��𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑆𝑆𝑖𝑖 → 𝐶𝐶𝑖𝑖 ; 𝑆𝑆𝑖𝑖 = 𝑠𝑠ú𝑚𝑚𝑒𝑒𝑟𝑟𝑠𝑠 𝑑𝑑𝑒𝑒 𝑣𝑣𝑠𝑠𝑎𝑎𝑣𝑣𝑒𝑒𝑠𝑠 𝑒𝑒𝑠𝑠 𝑠𝑠𝑠𝑠𝑖𝑖𝑒𝑒𝑟𝑟𝑣𝑣𝑎𝑎𝑖𝑖𝑠𝑠 𝑘𝑘 𝑖𝑖𝑖𝑖
Así, a partir de una matriz de viajes actuales y sus respectivos costes de viaje, el
proceso iterativo permite obtener la matriz origen-destino distribuida para un escenario
futuro. Para facilitar la convergencia, la matriz inicial de partida para la distribución se
amplía con un factor F y se calcula de acuerdo a la expresión que se muestra a
continuación, procediéndose así a ser balanceada por filas, por columnas y por costes,
de acuerdo a los viajes.
𝑉𝑉𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝐹𝐹 · 𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖 =∑ ∑ ∑ 𝑣𝑣𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖
1∑ 𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖�
· 𝑟𝑟𝑖𝑖𝑖𝑖
Aplicando esta metodología triproporcional a la matriz origen-destino
domiciliaria expandida junto con la distribución de viajes en intervalos regulares de
distancia mostrada en la figura 16 y ajustando en todo momento la matriz distribuida a
los viajes generados y atraídos calculados en la etapa primera del modelo, se obtiene la
matriz origen-destino de viajes en la ciudad de Santander en la actualidad que figura en
el anexo 6 y que se corresponde con el periodo punta de mañana entre las 07:00 y las
09:00 horas de un día laborable.
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De cara a verificar la bondad del modelo aplicado y la calibración de la matriz
origen-destino resultante para el escenario actual, se ha vuelto a calcular la distribución
de viajes con los mismos intervalos regulares de distancia de viaje que anteriormente,
obteniéndose la siguiente comparativa con el histograma obtenido inicialmente con la
matriz de la encuesta expandida.
Intervalo de coste Viajes matriz inicial (vij) Viajes matriz distribuida (Vij) 0.00 - 2.00 15.846,86 15.757,64 2.01 - 4.00 16.925,37 16.301,53 4.01 - 6.00 5.698,52 7.448,74 6.01 - 8.00 4.674,16 3.715,64
8.01 - 10.00 444,45 365,81 Total: 43.589,36 43.589,36
Tabla 9. Comparación ajuste de costes realizado con la aplicación del modelo triproporcional. Escenario actual.
Figura 17. Distribución de distancias de viaje en la matriz origen-destino para el escenario actual.
Estos resultados demuestran que la modelo de distribución triproporcional ha
ajustado la matriz origen-destino inicial a una función exponencial con forma muy
aproximada al histograma anterior. En definitiva, con la aplicación del método
triproporcional para balancear filas, columnas y costes con el número de viajes en cada
intervalo y los viajes generados y atraídos objetivo de cada zona, calculados en la etapa
anterior, se ha alcanzado la convergencia del modelo y los resultados obtenidos son
válidos y correctos.
La matriz origen-destino resultante de la aplicación del modelo triproporcional
se corresponde con un periodo de dos horas punta de forma que, debido al interés del
presente estudio de calibrar el tráfico en la red viaria de Santander entre las 8 y las 9
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horas de la mañana, es preciso asumir convertir las intensidades de tráfico obtenidas a
vehículos por hora. Para ello se asumirá que un 50% de los viajes se realizan durante la
primera parte del periodo calculado y el 50% restante entre las 8 y las 9 horas. De esta
forma, la matriz origen-destino en el escenario actual entre las 8 y las 9 horas de un día
laborable es la que se muestra en el anexo 7.
5.1.3. Etapa 3: Reparto modal
En esta tercera etapa del modelo, se establece la proporción de cada uno de los
modos de transporte disponibles del volumen total de tráfico existente en la actualidad
en Santander.
La distribución de los viajes según los modos de transporte en un área urbana es
un indicador básico para establecer políticas de transporte. Por ello, es importante
calibrar y utilizar modelos que sean sensibles a aquellos atributos del viaje que influyan
en las elecciones individuales del modo de transporte a emplear.
Los modelos de reparto modal se utilizan para analizar y predecir las elecciones
que realizan los individuos o grupos de individuos en cuanto al modo de transporte del
viaje, obteniéndose con su aplicación la cuota porcentual de cada modo en todas las
relaciones origen-destino y la correspondiente matriz origen-destino para cada modo.
En el caso del presente estudio, se ha considerado que la elección que un
individuo de Santander ha de realizar, entre cada par de zonas origen-destino, es
bimodal, donde las opciones disponibles son bien vehículo privado o bien transporte
público (autobús urbano). Para ello, el modelo aplicado entre zonas se corresponde con
un logit simple y su formulación matemática es la siguiente:
𝑃𝑃𝐴𝐴 =𝑒𝑒𝑈𝑈𝐴𝐴
𝑒𝑒𝑈𝑈𝐴𝐴 + 𝑒𝑒𝑈𝑈𝐵𝐵
𝑃𝑃𝐵𝐵 =𝑒𝑒𝑈𝑈𝐵𝐵
𝑒𝑒𝑈𝑈𝐴𝐴 + 𝑒𝑒𝑈𝑈𝐵𝐵
Pi es la probabilidad de elegir el modo de transporte i de viaje.
Ui es la función de utilidad de la alternativa i.
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Figura 18. Esquema del modelo logit aplicado en el estudio.
(Fuente: Elaboración propia)
De cara a la aplicación del modelo anterior, es necesario estimar las funciones de
utilidad (Ui) de cada modo de transporte considerado. Estas funciones de utilidad han
sido calibradas con una constante modal y diversos factores de ponderación,
principalmente referidos a tarifas de transporte y a disponibilidades a pagar por las
variaciones en diferentes atributos, con especial atención a los ahorros de tiempo de
viaje y tiempo fuera del vehículo. En general, se trata de combinaciones lineales de un
conjunto de atributos (tiempo, coste, confort…) ponderados según su importancia
relativa en función de su contribución a la utilidad total del sistema.
Las funciones de utilidad establecen, para cada par origen-destino dentro de la
ciudad, “lo atractivo” que resulta cada alternativa de viaje. Por simplificación en los
cálculos, las funciones de utilidad empleadas para el presente estudio han sido
calibradas previamente para investigaciones anteriores en la ciudad de Santander por el
Grupo de Investigación de Sistemas de Transporte (GIST):
Se trata de relaciones lineales entre diversas variables independientes,
correspondientes con matrices de indicadores de transporte privado y transporte
púbico estimadas a partir de la red viaria actual de Santander mediante una primera
asignación en VISUM.
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
Una vez definidos los modelos de utilidad aleatoria, se calculan las
probabilidades de elección de cada modo aplicando la formulación recogida
anteriormente entre cada par origen-destino.
Como último paso de esta tercera etapa es preciso obtener las matrices origen-
destino de viajes para cada modo aplicando las cuotas modales correspondientes. De
esta forma, aplicando las proporciones de transporte privado obtenidas (anexo 9) a la
matriz origen-destino final de viajes en hora punta de mañana obtenida en la etapa
anterior del modelo, entre las 8 y las 9 horas, se obtiene la matriz origen-destino de
viajes en vehículo privado en el escenario actual, recogida en el anexo 10.
Según los resultados obtenidos, el transporte en vehículo privado ocupa en la
actualidad un papel muy importante en la movilidad urbana de Santander. Entre las 8 y
las 9 de la mañana de un día laborable, en torno al 90% de los desplazamientos de los
residentes en Santander se realizan en vehículo privado. Frente a este elevado uso del
vehículo privado, el 10% de la población emplea el transporte privado en sus
desplazamientos urbanos. Es importante destacar que no se han modelizado en el
presente estudio los desplazamientos a pie pese a que constituyen también un
porcentaje elevado de la movilidad en la ciudad.
5.1.4. Etapa 4: Asignación a la red
La última etapa del modelo clásico de transporte es la asignación a la red viaria
actual de Santander de los viajes en transporte privado calculados anteriormente. El
resultado de esta cuarta fase es el tráfico que se produce en cada uno de los ejes viarios
que constituyen la red de transporte privado de Santander en la actualidad. Se
comparan, por tanto, la oferta y la demanda de transporte en Santander en el año 2015
por medio de un modelo de asignación en equilibrio a nivel macroscópico, incorporado
en el software comercial de planificación VISUM.
La oferta de transporte se compone de la red vial actual de la ciudad, codificada
en VISUM y representada por nodos, arcos y por los respectivos atributos (distancia,
velocidad, capacidad) de éstos últimos. Esta red representa la infraestructura del
sistema de transporte y un conjunto de centroides, generadores y atractores de viajes
en el sistema, unidos a ella a través de arcos ficticios. Los centroides son aquellos lugares
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ideales del espacio en los cuales se suponen concentrados todos los viajes de un área
del ámbito de estudio, de forma que existe uno por cada zona interna y externa a la
ciudad definida anteriormente.
Fruto de la discretización de la red viaria de Santander en nodos y arcos, en este
estudio se han considerado un total de 30 centroides o nodos zonales, que
corresponden a las 26 zonas interiores de la ciudad y a las 4 zonas externas que abarcan
el área metropolitana del municipio. La red viaria básica considerada para el escenario
actual de modelización es la que se muestra en la figura 19.
Para la asignación de los viajes en VISUM, además de emplear la matriz origen-
destino de transporte privado entre las 26 zonas internas de Santander resultante del
reparto modal y de cara a obtener el tráfico total en la red viaria de Santander,
incluyendo los viajes entre las zonas externas e internas de la ciudad (anexo 7), se ha
ampliado esta matriz, asignándose realmente una matriz de orden 30. Esta matriz se
compone de los viajes internos en transporte privado estimados y el tráfico de acceso y
salida entre las zonas externas y las internas de la ciudad en el escenario actual, cuyos
valores han sido proporcionados por el GIST y se muestran en el anexo 8.
Figura 19. Red viaria actual de Santander coficada en VISUM.
La asignación en equilibrio en la red actual de la matriz de viajes origen-destino
en transporte privado actual, combinación de las aquellas recogidas en los anexos 8 y
10, está basada en el principio de Wardrop y su idea básica es la suposición de que cada
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individuo elije la ruta que le suponga el menor coste de viaje. De esta forma, los viajes
calculados han sido asignados a rutas reales, proporcionando el programa un esquema
de trayectos y flujos de viajeros en los arcos de la red que estará en equilibrio cuando
los viajeros que circulan por los ejes viarios de ésta no puedan encontrar mejores rutas
para sus destinos, ya que están viajando por las rutas óptimas, en tiempo y distancia.
Esto se alcanza aplicando un algoritmo iterativo a la matriz origen-destino actual
de viajes en coche obtenida en la etapa tercera y asignando inicialmente unos valores
de tráfico constantes a la red que vayan progresivamente convergiendo a los valores
reales de tráfico aforados, correspondientes a distintos puntos de la ciudad donde hay
instaladas espiras en el pavimento. Estos datos han sido proporcionados por el Grupo
de Investigación de Sistemas de Transporte (GIST) y son necesarios para ajustar los datos
de movilidad en transporte privado obtenidos al escenario actual de cara a calibrar un
buen modelo del tráfico en Santander en la actualidad que pueda ser aplicado a
escenarios futuros para pronosticar el tráfico esperado en el municipio.
Figura 20. Bondad de los valores de tráfico en transporte privado obtenidos.
(Fuente: Elaboración propia)
Comparando las intensidades de tráfico obtenidas en VISUM al asignar la matriz
origen-destino de transporte privado a la red viaria de Santander y haciendo converger
el método a los datos aforados en determinados puntos de la red, se consigue una
correlación de 0,718. Esto indica que el modelo de tráfico calibrado permite obtener una
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representación macroscópica representativa del tráfico real en la ciudad de Santander
y, por ello, éste puede ser aplicado a escenarios de tráfico futuros.
A continuación, se recogen los resultados de la asignación en VISUM de la matriz
origen-destino corregida con aforos. Los mapas gráficos muestran los índices de
saturación (intensidad/capacidad), por escala de colores, y los flujos de vehículos, por
grosor de línea, obtenidos en los distintos ejes viarios de la ciudad de Santander en el
escenario actual como punto culmine del modelo clásico de transporte ejecutado.
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Figura 21. Grados de saturación en la red viaria de Santander. Escenario actual.
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Figura 22. Grados de saturación. Zona Oste de Santander. Escenario actual.
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Figura 23. Grados de saturación. Zona Este de Santander. Escenario actual.
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Figura 24. Flujos de vehículos en la red viaria de Santander. Escenario actual.
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Figura 25. Flujos de vehículos. Zona Oeste de Santander. Escenario actual.
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Figura 26. Flujos de vehículos. Zona Este de Santander. Escenario actual.
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5.2. Prognosis
Para el la estimación de la demanda de tráfico en transporte privado en
Santander en el escenario horizonte del presente estudio se ha aplicado el modelo de
tráfico calibrado y validado anteriormente para el escenario de movilidad actual en la
ciudad, considerándose la implantación de las intervenciones urbanas contempladas en el
Plan General del municipio de tipo parcial en materia de suelo residencial y total en cuanto
a infraestructuras viarias.
Para ello, se ha asumido que los atributos socioeconómicos de la población
santanderina de cada una de las zonas definidas no se modifican durante el periodo
2015-2020 y que existe un crecimiento del 6,84% del tráfico de entrada y salida a
Santander, fruto de la tendencia existente de desarrollo urbano difuso hacia la periferia,
siguiendo las recomendaciones del Ministerio de Fomento español para la red de
carreteras nacional, obteniéndose así la matriz de viajes internos-externos recogida en
el anexo 15.
Figura 27. Recomendaciones de crecimiento del tráfico en la red de carreteras nacionales.
(Fuente: Orden FOM/3317/2010, Ministerio de Fomento)
Se han considerado parte de los nuevos desarrollos urbanos contemplados en el
Plan General de Ordenación Urbana de Santander, cuya implantación supone un
aumento total del 9,83% de la movilidad en toda la ciudad (3.983 nuevos viajes en hora
punta de mañana, entre las 8 y las 9 horas). Puesto a que no se contempla la
edificabilidad máxima en la totalidad de los nuevos desarrollos urbanos recogidos en el
Plan pero sí una proporción elevada de ella (viviendas de protección oficial), se trata de
un escenario horizonte adecuado a la situación económica actual.
El cálculo del tráfico futuro generado y atraído por las zonas de la ciudad se ha
obtenido a partir de los valores calculados inicialmente y una extrapolación del modelo
de generación y la tasa de atracción calculados anteriormente para las zonas con
nuevos desarrollos urbanísticos, siendo los resultados obtenidos los siguientes:
VG_7-9h = 0,03958 + 0,4493 * NP_<=24 + 0,1831 * NP_25-64 + 0,1158 * NCOCHES>1_dummy
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Zona Nº HOGARES (actualidad)
Vivienda futura
(P.G.O.U.)
Nº HOGARES (futuro)
PERSONAS/ HOGAR SEGÚN EDAD
Nº HOGARES SEGÚN
Nº DE VEHÍCULOS Viajes
generados 7-9h
(hogares, futuro) NP_<=24 NP_25-64 > 1 (dummy = 1)
1 678 0 678 0,69 1,75 17,0% 440,44 2 2.690 921 3.611 0,85 1,72 23,1% 2.619,31 3 3.620 3.345 6.965 0,90 1,82 18,7% 5.283,17 4 659 630 1.289 1,02 1,88 37,5% 1.091,86 5 682 1.443 2.125 0,82 1,63 23,2% 1.469,52 6 2.524 716 3.240 1,01 1,81 35,7% 2.679,98 7 1.825 0 1.825 0,78 1,73 39,0% 1.297,02 8 740 0 740 0,96 1,87 39,2% 605,59 9 5.739 0 5.739 0,80 1,66 19,4% 3.950,53
10 6.976 0 6.976 0,62 1,43 12,1% 3.886,23 11 4.915 0 4.915 0,86 1,70 18,8% 3.531,70 12 7.666 0 7.666 0,59 1,45 15,3% 4.193,30 13 3.941 0 3.941 0,54 1,36 11,0% 1.984,40 14 5.624 130 5.754 0,63 1,47 13,5% 3.264,12 15 6.613 0 6.613 0,65 1,54 13,7% 3.901,97 16 4.051 0 4.051 1,02 1,81 18,1% 3.278,74 17 3.832 0 3.832 0,65 1,46 15,9% 2.217,92 18 - - - - - - - 19 - - - - - - - 20 - - - - - - - 21 - - - - - - - 22 - - - - - - - 23 - - - - - - - 24 - - - - - - - 25 - - - - - - - 26 - - - - - - -
Tabla 10. Extrapolación del método de regresión para el cálculo de viajes generados por las
zonas debido a los hogares (07:00-09:00 horas). Escenario futuro.
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
Zona Nº HOGARES (actualidad)
Viajes atraídos 7-9h
(hogares, actualidad)
Viajes atraídos 7-9h por hogar
(actualidad)
Vivienda futura
(P.G.O.U.)
Nº HOGARES (futuro)
Viajes atraídos 7-9h
(hogares, futuro)
1 678 312,95 0,462 0 678 312,95 2 2.690 2.936,16 1,092 921 3.611 3.941,44 3 3.620 1.264,47 0,349 3.345 6.965 2.432,88 4 659 268,80 0,408 630 1.289 525,78 5 682 359,45 0,527 1.443 2.125 1.119,98 6 2.524 857,87 0,340 716 3.240 1.101,23 7 1.825 855,10 0,469 0 1.825 855,10 8 740 5.140,23 6,946 0 740 5.140,23 9 5.739 3.233,59 0,563 0 5.739 3.233,59
10 6.976 4.434,50 0,636 0 6.976 4.434,50 11 4.915 379,34 0,077 0 4.915 379,34 12 7.666 2.849,84 0,372 0 7.666 2.849,84 13 3.941 2.830,34 0,718 0 3.941 2.830,34 14 5.624 2.330,64 0,414 130 5.754 2.384,52 15 6.613 1.863,66 0,282 0 6.613 1.863,66 16 4.051 1.799,13 0,444 0 4.051 1.799,13 17 3.832 2.173,00 0,567 0 3.832 2.173,00 18 - - - - - - 19 - - - - - - 20 - - - - - - 21 - - - - - - 22 - - - - - - 23 - - - - - - 24 - - - - - - 25 - - - - - - 26 - - - - - -
Tabla 11. Aplicación de las tasas de viajes atraídos por hogar para el cálculo de viajes atraídos
por las zonas debido a los hogares (07:00-09:00 horas). Escenario futuro.
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Zona Viajes generados
7-9h (hogares, futuro)
Viajes atraídos 7-9h
(hogares, futuro)
Viajes generados 7-9h
(otros usos)
Viajes atraídos 7-9h
(otros usos)
Viajes generados 7-9h
(futuro)
Viajes atraídos 7-9h
(futuro)
1 440,44 312,95 83,62 83,62 524,06 396,57 2 2.619,31 3.941,44 - - 2.619,31 3.941,44 3 5.283,17 2.432,88 - - 5.283,17 2.432,88 4 1.091,86 525,78 - - 1.091,86 525,78 5 1.469,52 1.119,98 - - 1.469,52 1.119,98 6 2.679,98 1.101,23 - - 2.679,98 1.101,23 7 1.297,02 855,10 25,56 76,68 1.322,58 931,78 8 605,59 5.140,23 - - 605,59 5.140,23 9 3.950,53 3.233,59 - - 3.950,53 3.233,59
10 3.886,23 4.434,50 - - 3.886,23 4.434,50 11 3.531,70 379,34 - - 3.531,70 379,34 12 4.193,30 2.849,84 - - 4.193,30 2.849,84 13 1.984,40 2.830,34 - - 1.984,40 2.830,34 14 3.264,12 2.384,52 - - 3.264,12 2.384,52 15 3.901,97 1.863,66 23,91 23,91 3.925,88 1.887,57 16 3.278,74 1.799,13 - - 3.278,74 1.799,13 17 2.217,92 2.173,00 31,39 94,17 2.249,31 2.267,17 18 - - 367,54 1.102,63 367,54 1.102,63 19 - - 537,60 1.246,18 537,60 1.246,18 20 - - 718,04 1.222,61 718,04 1.222,61 21 - - 152,17 259,10 152,17 259,10 22 - - 213,78 364,00 213,78 364,00 23 - - 137,41 233,96 137,41 233,96 24 - - 122,73 208,98 122,73 208,98 25 - - 293,59 1.583,05 293,59 1.583,05 26 - - 589,00 139,00 589,00 139,00
Tabla 12. Número de viajes totales generados y atraídos por cada zona del ámbito de estudio (07:00-09:00 horas). Escenario futuro.
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
Una vez establecidas las hipótesis de crecimiento de tráfico y estimados los viajes
generados y atraídos en el año 2020, se ha aplicado nuevamente el modelo clásico de
cuatro etapas calibrado anteriormente para el horizonte temporal del año 2020 con las
futuras atracciones y generaciones de viajes estimadas y la nueva red viaria de la ciudad,
partiendo de la matriz origen-destino global obtenida para el escenario de tráfico actual
y validada con aforos, recogida en el anexo 11. Cabe destacar además que se ha asumido
que las funciones de utilidad empleadas en el escenario base son válidas también para
el reparto modal del escenario futuro.
De cara a la aplicación del algoritmo triproporcional a la matriz origen-destino
del escenario actual, se ha obtenido la matriz de distancias de viaje en equilibrio entre
zonas con la red viaria futura de la ciudad. En este caso, el histograma de viajes entre
zonas obtenido en función de las longitudes de los mismos, mostrado en la figura 28,
refleja que con la ejecución de los nuevos ejes viarios recogidos en el Plan General de
Santander se logrará una mejora de la accesibilidad entre zonas de la ciudad, al
concentrarse mayor número de viajes en el primer intervalo de distancias de viaje
definido. Parece razonable pensar, por tanto, que con la red viaria futura de Santander
en el año 2020 se logrará dotar de una accesibilidad más homogénea a todo el territorio
municipal.
Figura 28. Histograma de viajes en le escenario futuro.
De esta forma, la matriz origen-destino de viajes en transporte privado en el año
2020 en la ciudad, resultante de la aplicación del modelo clásico, se ha incorporado a la
red viaria de Santander codificada en VISUM con las infraestructuras viarias nuevas
derivadas de los nuevos desarrollos urbanísticos y de las mejoras de la accesibilidad
transversal Norte-Sur en Santander, obteniéndose los siguientes asignaciones:
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Figura 29. Grados de saturación en la red viaria de Santander. Escenario futuro.
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Figura 30. Grados de saturación. Zona Oeste de Santander. Escenario futuro.
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Figura 31. Grados de saturación. Zona Este de Santander. Escenario futuro.
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Figura 32. Flujos de vehículos en la red viaria de Santander. Escenario futuro.
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Figura 33. Flujos de vehículos. Zona Oeste de Santander. Escenario futuro.
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Figura 34. Flujos de vehículos. Zona Este de Santander. Escenario futuro.
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6. Análisis de resultados y propuestas
Los resultados obtenidos con la asignación en VISUM de la matrices origen-
destino de transporte privado obtenidas para los escenarios de tráfico actual y futuro
muestran que en el año 2020, con la implantación de los nuevos desarrollos urbanos
considerados, previstos en el Plan General de Santander, se producirá un aumento
notable de la movilidad en vehículo privado en todo el ámbito municipal respecto a la
actualidad, especialmente en los accesos de la red principal a la ciudad, produciéndose
en algunas de ellas un ligero aumento de la congestión.
En los resultados del escenario actual mostrados en las figuras 21 a 26 se observa
como los mayores flujos de vehículos en la ciudad se concentran en los ejes viarios de la
red principal de Santander, de acuerdo a su estructura longitudinal en torno a estas
infraestructuras. Con carácter general no se producen congestiones severas
actualmente, salvo en tramos puntuales de las autovías S-10 y S-20 en ambos sentidos,
pero sí que dan situaciones de cola incipiente y niveles de flujo próximos a la capacidad
en el resto de tramos de estos ejes.
Los ejes longitudinales urbanos principales restantes, correspondientes con la
avenida de Los Castros, el eje que constituyen las calles San Fernando-Vargas y Calvo
Sotelo-Paseo de Pereda y las arterias Marqués de la Hermida y Castilla de acceso a
Santander presentan, en general, intensidades de tráfico intermedias, con niveles de
servicio alejados de la capacidad.
Además, se puede comprobar también en la simulación realizada del escenario
actual la dependencia que existe del túnel de Tetuán y del eje Camilo Alonso Vega –
Jerónimo Sainz de la Maza en los desplazamientos Norte-Sur urbanos, como ya se adelantó
anteriormente, debido a las dificultades de accesibilidad entre las zonas Norte y Sur de
Santander, fruto de la topografía del municipio y la ausencia de ejes transversales suficientes
para asumir el tráfico existente.
La zona del Paseo de Pereda, en la costa Sur de la ciudad, presenta una intensidad
de tráfico elevada, especialmente en las proximidades de las glorietas de Puertochico y
del Centro Botín, donde confluye el tráfico de la avenida de Calvo Sotelo (centro urbano)
con los vehículos que circulan por el túnel de Puertochico y aquellos que acceden a
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Santander por el Sur del municipio a través de las calles Marques de la Hermida y
Castilla.
Ante esta situación, los resultados obtenidos tras la implementación del modelo
de tráfico desarrollado, respecto al escenario actual, para el escenario futuro
considerado muestran un aumento del número de vehículos en circulación en algunas
de las vías urbanas longitudinales existentes en la ciudad (avenida de los Castros, Paseo
de General Dávila y calles San Fernando y Jesús de Monasterio), sin alcanzarse en
ninguna de ellas situaciones de congestión en la hora punta simulada. El crecimiento del
tráfico en estos viales no supone una sobrecarga de la red, al verse la circulación futura
favorecida por la ejecución de los nuevos viarios transversales recogidos en el Plan
General.
Destaca el mantenimiento del uso intenso que se hace de los primeros tramos
de la autovía S-20 de acceso a Santander por el Noroeste, alcanzándose nuevamente
una situación de capacidad en hora punta, al igual que en el escenario actual. A
diferencia de lo que ocurre en sus tramos iniciales de entrada a Santander, es
remarcable el descenso de la intensidad de vehículos en hora punta de mañana,
respecto del escenario actual, a medida que comienza la avenida de la Constitución,
pese al crecimiento del tráfico exterior a la ciudad considerado. Esto se debe
fundamentalmente a causa de la mejora de la comunicación transversal entre la avenida
de Los Castros con los nuevos viales recién construidos sobre la Vaguada de Las Llamas
y el nuevo acceso directo a la zona de Estaciones, al Sur del municipio, por medio del
nuevo túnel bajo las colinas longitudinales de Santander. La construcción de estos
nuevos viales supondrá la reducción del tráfico en los tramos finales de la autovía S-20
a favor de los otros viales nombrados al mejorarse la accesibilidad transversal
notablemente entre la zona Noreste del municipio y el centro urbano.
Los nuevos viales transversales codificados en la red viaria modelizada en VISUM
para el escenario de tráfico futuro muestran que estas actuaciones viarias resultarán
muy útiles para la consecución de los objetivos territoriales del Plan General en cuanto
a la facilitación del crecimiento esperado de la ciudad, la potenciación de una red viaria
urbana homogénea y la dotación de las zonas del territorio de un nivel de accesibilidad
equivalente. Los resultados obtenidos, mostrados en las tablas 13 y 14, manifiestan que
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
los niveles de tráfico esperados en el escenario futuro avalan el desarrollo de la ciudad
de Santander y justifican la ejecución de los nuevos ejes viarios contemplados en el Plan.
Con las nuevas conexiones transversales se producirá una distribución prácticamente
equitativa del tráfico entre las zonas Norte y Sur de la ciudad, evitándose la
concentración del tráfico y la dependencia de los ejes transversales existentes
actualmente.
Atendiendo a las intensidades de tráfico obtenidas, destaca el caso de la
conexión transversal de la S-20 con la avenida de Los Castros en su confluencia con
Camilo Alonso Vega, abierta al tráfico el pasado mes de Mayo de 2015. Con el modelo
calibrado se ha obtenido que por este vial, ya ejecutado y contemplado en el Plan
General, aparentemente no circulará ningún vehículo en el año 2020 durante la hora
punta de mañana simulada en la red simplificada de Santander codificada en VISUM.
Esta nueva conexión se proyectó para reforzar los ejes transversales a la ciudad a lo largo
de la S-20 y la avenida de Los Castros y favorecer la conexión de los nuevos crecimientos
de Monte y Cueto con el centro urbano y con la calle Camilo Alonso Vega que, a su vez,
comunica con todo el entorno de Cuatro Caminos, densamente poblado. Además, su
ejecución ha afianzado el eje transversal a la ciudad que constituyen las calles Camilo
Alonso Vega y Casimiro Sainz pero vistos los resultados obtenidos en VISUM, con la red
viaria urbana simplificada, en el año 2020 se producirá una reducción del tráfico en las
calles Camilo Alonso Vega y Jerónimo Sainz de la Maza de forma que ello repercutirá en
que el vial no tenga tráfico en el periodo de simulación considerado. Según los
resultados obtenidos con las simplificaciones de crecimiento y zonificación realizadas, la
inversión pública para la construcción de esta nueva infraestructura de transporte no
estaría justificada debido al volumen mínimo de tráfico esperado en el escenario futuro
simulado y su excesivo sobredimensionamiento ante ello.
La ejecución del nuevo acceso Sur a Santander, aprovechando los terrenos
liberados por la remodelación del espacio ferroviario de la ciudad, supondrá en el año
2020 la liberación del tráfico de paso en las calles Castilla y Marqués de la Hermida. Estas
calles pasarán a formar parte de la red local de la ciudad de forma que, con la nueva
ordenación, se centrarán en garantizar la accesibilidad a las zonas residenciales y
comerciales existentes en este área, dando importancia a la disposición de
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
estacionamientos y la integración de los espacios peatonales y las zonas verdes con la
edificación existente. De cara a liberar del tráfico de paso de entrada y salida a Santander
el área residencial que constituyen el Barrio Pesquero y las calles Castilla y Marqués de
la Hermida, a favor del nuevo acceso futuro, se pretende implantar una zona 30 de
circulación en esta área, como medida de moderación del tráfico, de cara a mejorar la
calidad del aire y contribuir a una mejora general de la satisfacción y calidad de vida de
los residentes en este entorno urbano.
Como datos indicativos de evolución de la intensidad en el tráfico de vehículo
privado, puede señalarse que entre los años 2015 y 2020, las intensidades de vehículos
en hora punta de mañana en los viajes transversales existentes en la red viaria actual
han descendido, de media, un 8,93% en sentido Norte y un 34,71% en sentido Sur,
fundamentalmente gracias a la implantación de los nuevos viales, que absorberán parte
de parte del tráfico futuro y que, de no existir estos viales, circularía por los viales
transversales existente, generando mayor saturación en la red. En cuanto a los viales
longitudinales, destaca el aumento del tráfico de entrada y salida en las autovías urbanas
S-10 y S-20, estando varios de sus tramos en situación de capacidad, el aumento del
tráfico en el eje San Fernando-Jesús de Monasterio, en la zona centro de Santander, en
la avenida de los Castros, a favor de la liberación del tráfico en los últimos tramos de la
autovía S-20 (avenida de la Constitución), y la reducción significativa de la circulación en
las calles Castilla y Marqués de la Hermida, como ya se ha indicado anteriormente.
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
EJES TRANSVERSALES TRÁFICO ACTUAL (veh/h) TRÁFICO FUTURO (veh/h)
Sentido Norte Sentido Sur Sentido Norte Sentido Sur Túnel de Peñacastillo - - 167 497 Distribuidor de la Marga 230 758 141 496 Camilo Alonso Vega – Jerónimo Sainz de la Maza 475 542 366 455 Puente conexión Camilo Alonso Vega - S-20 - - 0 0 Túnel de Estaciones – Vaguada de Las Llamas - - 499 100 Calles Castilla-Marqués de la Hermida 515 535 698 381 Túnel de Valdenoja - - 409 130 Túnel de Puertochico 802 545 725 221
EJES LONGITUDINALES TRÁFICO ACTUAL (veh/h) TRÁFICO FUTURO (veh/h)
Sentido Oeste Sentido Este Sentido Oeste Sentido Este
Calle Peregrino Zuyer (Valdenoja-Monte) 228 108 365 216 Autovía S-20 (acceso Norte a Santander) 2565 2565 2565 2565 Avenida de la Constitución (Vaguada de las Llamas) 1819 1795 737 1601 Avenida de los Castros (Vaguada de las Llamas) 1331 1957 1230 1848 Paseo de General Dávila 892 935 875 974 Túnel San Fernando-Jesús de Monasterio 618 706 626 749 Calles Castilla-Marqués de la Hermida 1802 2052 446 413 Remodelación Estaciones (acceso Sur a Santander) - - 1922 1577 Autovía S-10 (acceso Sur a Santander) 2645 2512 3425 3153
Tablas 13 y 14. Comparativa de las intensidades de tráfico actual y futuro en hora punta de mañana (08:00-09:00 horas) en determinados viales de la red de transporte de Santander.
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
Para el dimensionamiento de las infraestructuras viarias futuras de Santander,
se han evaluado en cada eje viario las demandas de vehículos en el año 2020 obtenidas
para la hora punta considerada y se ha definido sus dimensiones adecuadas para
absorber la movilidad en vehículo privado en la ciudad en el año 2020. En las tablas 15
y 16 se presentan los volúmenes de tráfico futuro obtenidos en estos nuevos viarios, sus
capacidades propuestas y el número de carriles necesarios en cada sentido de
circulación, observándose que con su aplicación en el escenario futuro, no se superará
en ningún caso el 100% de saturación de los nuevos viales, dejándose un margen de
seguridad para poder dar cabida al crecimiento del tráfico en la ciudad posterior a este
horizonte temporal.
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
RED VIARIA FUTURA INTENSIDAD FUTURA (veh/h) CAPACIDAD PROPUESTA (veh/h) Sentido Norte/Oeste Sentido Sur/Este Sentido Norte/Oeste Sentido Sur/Este
Túnel de Estaciones - Vaguada de Las Llamas 499 100 800 800 Tunel de Peñacastillo 167 497 800 800 Remodelación Estaciones (acceso Sur a Santander) 1922 1577 2800 2800 Calle Peregrino Zuyer (malla viaria de Valdenoja-Monte) 365 216 800 800 Túnel de Valdenoja 409 130 800 800
RED VIARIA FUTURA INTENSIDAD/CAPACIDAD FUTURA
RESULTANTE (veh/h) CONFIGURACIÓN CARRILES VELOCIDAD
Sentido Norte/Oeste Sentido Sur/Este Túnel de Estaciones - Vaguada de Las Llamas 0,62 0,13 1+1 50 km/h Tunel de Peñacastillo 0,21 0,62 1+1 50 km/h Remodelación Estaciones (acceso Sur a Santander) 0,69 0,56 2+2 50 km/h Calle Peregrino Zuyer (malla viaria de Valdenoja-Monte) 0,46 0,27 1+1 30 km/h Túnel de Valdenoja 0,51 0,16 1+1 50 km/h
Tablas 15 y 16. Configuraciones propuestas y grados de saturación resultantes para los nuevos viarios futuros.
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
Con carácter general, los nuevos viales contemplados en el Plan General de
Ordenación Urbana de Santander para el horizonte temporal 2015-2020 ayudarán a
romper la radialidad de la red viaria actual a través del centro urbano y permitirán
descongestionar los ejes de alta capacidad existentes en la actualidad entre las zonas
Norte y Sur del municipio, cumpliendo de esta forma satisfactoriamente dicha misión.
Las actuaciones propuestas en el Plan suponen el inicio de un nuevo modelo urbano en
Santander. Su ejecución para el año 2020 está justificada, dados los resultados
obtenidos a partir del modelo de tráfico desarrollado. Aun así, los nuevos viales resultan
insuficientes por sí mismos para asumir las tendencias de tráfico del proceso de
dispersión urbana hacia el ámbito metropolitano de Santander. En el escenario futuro
simulado seguirán existiendo problemas de congestión en varios tramos de las autovías
S-10 y S-20 que solo se pueden resolver con aumento de la capacidad de las mismas,
aumentando el número de carriles de los viarios existentes, fomentando políticas de
movilidad sostenible y de estímulo del uso del transporte público, canalizando mediante
señalización vertical el tráfico hacia los nuevos ejes transversales de cara a facilitar la
descongestión del centro urbano y potenciando el uso de la carretera nacional N-623
actual como alternativa a los otros accesos principales a Santander.
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
7. Conclusiones
En el presente estudio se ha modelizado el tráfico en la ciudad de Santander para
dos escenarios temporales distintos. Atendiendo a los resultados obtenidos en cada
uno, las conclusiones más destacables de la modelización realizada son las siguientes:
• La realización del presente estudio ha permitido demostrar que las
infraestructuras viarias proyectadas y parte de las actuaciones urbanísticas
previstas en el Plan General de Ordenación Urbana de Santander darán lugar
en el año 2020, cuando estén concluidas, a niveles de tráfico de vehículos
privados muy importantes en la ciudad. Estas intervenciones urbanas
tendrán una clara incidencia en el viario existente y en las intensidades de
tráfico urbanas en la actualidad, de forma que será preciso ejecutar los
nuevos ejes viarios en dirección Norte-Sur recogidos en el Plan, con su
correspondiente dimensionamiento propuesto, tal y como se ha
comprobado analizando el efecto de éstos en el escenario futuro de tráfico
en Santander.
• Los ejes viarios transversales futuros asegurarán la correcta integración de
los nuevos desarrollos urbanísticos a la red de transporte de Santander, al
facilitar éstos una reducción de los tiempos de viaje entre las diversas zonas
de la ciudad. Los nuevos viarios serán importantes para absorber el
crecimiento del tráfico urbano, consecuencia del crecimiento de la movilidad
y el desarrollo urbanístico de las áreas Norte y Oeste de la ciudad.
• Con las nuevas infraestructuras viarias propuestas en el Plan General se
producirá una ligera mejoría de la situación del tráfico en los principales
viales de acceso a la ciudad, pese a estar algunos tramos ya congestionados
actualmente. No se logrará eliminar, por tanto, el problema de tráfico que
existe en hora punta en estos accesos a la ciudad, de forma que se estima
prioritaria el aumento de capacidad de las autovías S-10 y S-20, la
potenciación del eje longitudinal que constituye la N-623 actual, el fomento
de políticas de movilidad sostenible y de uso del transporte público y la
canalización del tráfico hacia los nuevos viales proyectados mediante
señalización vertical.
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
• Las actuaciones viarias recogidas en el Plan reducirán también el tráfico en el
centro urbano de Santander. La liberalización del tráfico de paso en la zona
centro y la descongestión de algunos ejes viarios actuales, a favor de los
nuevos ejes transversales, dará lugar a un sistema más sostenible y con
menor impacto medioambiental.
• Las cifras obtenidas demuestran fuera de toda duda razonable que las nuevas
infraestructuras viarias propuestas son medidas necesarias para poder
absorber el tráfico que se derivará de las previsiones del Plan General de
Santander. El estudio realizado avala, por tanto, las necesidades de acometer
dichos ejes viarios ya que los nuevos tramos tendrán un uso que justifica
plenamente los recursos que se invertirán en ellos.
• Por último, cabe destacar que la coordinación entre las actuaciones
urbanísticas previstas y las actuaciones en materia de infraestructuras viarias
es fundamental de cara al crecimiento futuro próximo de la ciudad.
Demostrado ha quedado que todo uso del suelo genera su demanda
específica de transporte y ello repercute directamente en los niveles de
tráfico en la red viaria de una ciudad. Esto indica, por tanto, que el diseño de
la red viaria futura y la ordenación del suelo deben ir ligados a la planificación
urbanística, de cara a promover un desarrollo urbano sostenible y acorde con
el crecimiento del municipio. Es importante definir políticas de planificación
urbana realistas y viables, y comprobar su efecto en el sistema empleando
un modelo de tráfico como el calibrado para el presente estudio.
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8. Anexos
* Anexo 1. Matriz de coeficientes de correlación entre las variables de la encuesta domiciliaria.
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* Anexo 2. Mejores modelos de regresión para la generación de viajes estimados.
MODELO 1
Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0,5316 Coeficiente de determinación R^2 0,2826 R^2 ajustado 0,2804 Error típico 0,5731 Observaciones 973 ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de
libertad Suma de
cuadrados Promedio de los
cuadrados F Valor
crítico de F Regresión 3 125,4044 41,8015 127,2661 0,0000 Residuos 969 318,2750 0,3285 Total 972 443,6793
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior
95% Superior
95% Inferior 95,0% Superior 95,0%
Intercepción 0,0396 0,0288 1,3726 0,1702 -0,0170 0,0962 -0,0170 0,0962 NP_<=24 0,4493 0,0343 13,0969 0,0000 0,3820 0,5166 0,3820 0,5166 NP_25-64 0,1831 0,0194 9,4199 0,0000 0,1450 0,2212 0,1450 0,2212 NCOCHES>1_dummy 0,1158 0,0496 2,3336 0,0198 0,0184 0,2132 0,0184 0,2132
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MODELO 2
Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0,5320 Coeficiente de determinación R^2 0,2830 R^2 ajustado 0,2808 Error típico 0,5730 Observaciones 973 ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de libertad
Suma de cuadrados
Promedio de los cuadrados F Valor
crítico de F Regresión 3 125,5611 41,8537 127,4879 0,0000 Residuos 969 318,1182 0,3283 Total 972 443,6793
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior 95%
Superior 95%
Inferior 95,0%
Superior 95,0%
Intercepción 0,0397 0,0288 1,3774 0,1687 -0,0169 0,0962 -0,0169 0,0962 NP_<=24 0,4464 0,0344 12,9774 0,0000 0,3789 0,5139 0,3789 0,5139 NP_25-64 0,1866 0,0191 9,7865 0,0000 0,1492 0,2240 0,1492 0,2240 NIVEL DE INGRESO: > 2500 € 0,1370 0,0563 2,4342 0,0151 0,0266 0,2475 0,0266 0,2475
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MODELO 3
Estadísticas de la regresión Coeficiente de correlación múltiple 0,5357 Coeficiente de determinación R^2 0,2869 R^2 ajustado 0,2847 Error típico 0,5714 Observaciones 973 ANÁLISIS DE VARIANZA
Grados de libertad
Suma de cuadrados
Promedio de los
cuadrados F Valor
crítico de F Regresión 3 127,3089 42,4363 129,9767 0,0000 Residuos 969 316,3704 0,3265 Total 972 443,6793
Coeficientes Error típico Estadístico t Probabilidad Inferior
95% Superior
95% Inferior 95,0%
Superior 95,0%
Intercepción 0,0561 0,0286 1,9588 0,0504 -0,0001 0,1122 -0,0001 0,1122 NP_25-64 0,1744 0,0195 8,9363 0,0000 0,1361 0,2127 0,1361 0,2127 NESTUDIANTES 0,4840 0,0362 13,3565 0,0000 0,4129 0,5552 0,4129 0,5552 NCOCHES>1_dummy 0,1297 0,0494 2,6245 0,0088 0,0327 0,2266 0,0327 0,2266
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* Anexo 3. Matriz origen-destino domiciliaria expandida a las 17 zonas básicas de Santander (07:00-09:00 horas).
O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 1 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 2 31,99 522,23 82,56 25,24 0,00 89,00 0,00 229,06 71,97 134,34 0,00 0,00 187,20 46,29 234,38 103,73 120,97 3 0,00 404,31 462,79 0,00 66,63 0,00 0,00 419,77 87,69 684,47 0,00 0,00 0,00 42,91 127,88 72,82 113,81 4 0,00 0,00 163,89 233,98 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 67,32 0,00 0,00 0,00 0,00 5 0,00 0,00 33,33 0,00 0,00 27,06 0,00 0,00 119,83 46,96 104,97 0,00 26,56 0,00 42,14 30,98 0,00 6 0,00 0,00 229,30 0,00 88,29 0,00 74,28 850,30 163,50 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 100,04 314,46 0,00 7 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 276,29 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 256,38 8 0,00 247,91 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 140,45 0,00 0,00 0,00 0,00 42,31 0,00 0,00 0,00 0,00 9 101,20 260,06 45,11 0,00 0,00 128,50 119,40 280,95 847,56 251,04 0,00 229,04 673,44 168,46 0,00 40,39 607,24
10 0,00 428,02 0,00 0,00 0,00 0,00 20,40 688,71 278,67 810,74 0,00 316,80 586,80 117,81 215,54 87,73 209,37 11 102,35 0,00 0,00 0,00 132,11 0,00 0,00 207,86 115,07 645,43 143,22 674,01 223,08 228,35 116,93 0,00 711,98 12 85,38 91,87 160,11 0,00 36,17 343,53 281,34 656,64 274,85 353,04 56,22 476,03 105,19 248,15 83,17 500,16 298,73 13 81,34 111,89 0,00 0,00 0,00 123,45 0,00 334,75 0,00 899,87 0,00 173,61 0,00 0,00 51,27 93,99 0,00 14 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 0,00 435,39 0,00 86,12 0,00 378,04 494,36 1.247,04 150,48 152,69 0,00 15 0,00 700,00 0,00 0,00 0,00 188,18 0,00 0,00 958,71 252,62 0,00 355,58 85,45 392,79 553,65 245,33 0,00 16 0,00 79,59 0,00 0,00 51,27 0,00 435,83 485,86 180,90 204,63 0,00 311,10 460,72 0,00 336,81 277,94 104,08 17 0,00 291,32 164,05 0,00 0,00 0,00 56,06 781,97 360,85 105,31 73,96 134,85 74,18 0,00 0,00 0,00 0,00
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 4. Matriz origen-destino domiciliaria expandida a las 26 zonas del presente estudio (07:00-09:00 horas). O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 90,9 102,7 100,8 21,4 30,0 19,3 17,2 130,5 11,5
2 32,0 522,2 82,6 25,2 0,0 89,0 0,0 229,1 72,0 134,3 0,0 0,0 187,2 46,3 234,4 103,7 121,0 12,5 14,2 13,9 2,9 4,1 2,7 2,4 18,0 1,6
3 0,0 404,3 462,8 0,0 66,6 0,0 0,0 419,8 87,7 684,5 0,0 0,0 0,0 42,9 127,9 72,8 113,8 45,6 51,5 50,5 10,7 15,0 9,7 8,6 65,4 5,7
4 0,0 0,0 163,9 234,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 67,3 0,0 0,0 0,0 0,0 16,1 18,2 17,9 3,8 5,3 3,4 3,1 23,2 2,0
5 0,0 0,0 33,3 0,0 0,0 27,1 0,0 0,0 119,8 47,0 105,0 0,0 26,6 0,0 42,1 31,0 0,0 6,9 7,8 7,7 1,6 2,3 1,5 1,3 9,9 0,9
6 0,0 0,0 229,3 0,0 88,3 0,0 74,3 850,3 163,5 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 100,0 314,5 0,0 46,4 52,4 51,4 10,9 15,3 9,8 8,8 66,6 5,8
7 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 276,3 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 256,4 137,0 154,8 151,9 32,2 45,2 29,1 26,0 196,6 17,3
8 0,0 247,9 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 140,5 0,0 0,0 0,0 0,0 42,3 0,0 0,0 0,0 0,0 30,3 34,3 33,6 7,1 10,0 6,4 5,7 43,5 3,8
9 101,2 260,1 45,1 0,0 0,0 128,5 119,4 280,9 847,6 251,0 0,0 229,0 673,4 168,5 0,0 40,4 607,2 34,3 38,8 38,1 8,1 11,3 7,3 6,5 49,3 4,3
10 0,0 428,0 0,0 0,0 0,0 0,0 20,4 688,7 278,7 810,7 0,0 316,8 586,8 117,8 215,5 87,7 209,4 21,8 24,6 24,1 5,1 7,2 4,6 4,1 31,3 2,7
11 102,4 0,0 0,0 0,0 132,1 0,0 0,0 207,9 115,1 645,4 143,2 674,0 223,1 228,3 116,9 0,0 712,0 40,1 45,3 44,5 9,4 13,2 8,5 7,6 57,6 5,1
12 85,4 91,9 160,1 0,0 36,2 343,5 281,3 656,6 274,9 353,0 56,2 476,0 105,2 248,2 83,2 500,2 298,7 24,7 28,0 27,4 5,8 8,2 5,2 4,7 35,5 3,1
13 81,3 111,9 0,0 0,0 0,0 123,4 0,0 334,7 0,0 899,9 0,0 173,6 0,0 0,0 51,3 94,0 0,0 19,8 22,4 22,0 4,7 6,5 4,2 3,8 28,4 2,5
14 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 435,4 0,0 86,1 0,0 378,0 494,4 1.247,0 150,5 152,7 0,0 42,7 48,2 47,3 10,0 14,1 9,1 8,1 61,3 5,4
15 0,0 700,0 0,0 0,0 0,0 188,2 0,0 0,0 958,7 252,6 0,0 355,6 85,5 392,8 553,7 245,3 0,0 33,6 37,9 37,2 7,9 11,1 7,1 6,4 48,2 4,2
16 0,0 79,6 0,0 0,0 51,3 0,0 435,8 485,9 180,9 204,6 0,0 311,1 460,7 0,0 336,8 277,9 104,1 60,7 68,6 67,3 14,3 20,0 12,9 11,5 87,1 7,6
17 0,0 291,3 164,0 0,0 0,0 0,0 56,1 782,0 360,9 105,3 74,0 134,9 74,2 0,0 0,0 0,0 0,0 35,8 40,5 39,7 8,4 11,8 7,6 6,8 51,5 4,5
18 2,8 2,4 2,2 3,5 1,4 2,7 1,7 2,0 2,1 2,2 3,5 1,9 2,1 1,8 2,1 1,7 1,9 57,1 64,6 63,3 13,4 18,9 12,1 10,8 82,0 7,2
19 4,2 3,6 3,2 5,1 2,1 3,9 2,6 2,9 3,1 3,2 5,1 2,8 3,0 2,6 3,1 2,5 2,7 83,5 94,4 92,6 19,6 27,6 17,7 15,8 119,9 10,5
20 5,6 4,8 4,3 6,9 2,8 5,3 3,4 3,9 4,2 4,3 6,8 3,7 4,0 3,4 4,1 3,4 3,7 111,6 126,1 123,7 26,2 36,8 23,7 21,1 160,2 14,1
21 1,2 1,0 0,9 1,5 0,6 1,1 0,7 0,8 0,9 0,9 1,4 0,8 0,9 0,7 0,9 0,7 0,8 23,6 26,7 26,2 5,6 7,8 5,0 4,5 34,0 3,0
22 1,7 1,4 1,3 2,0 0,8 1,6 1,0 1,2 1,2 1,3 2,0 1,1 1,2 1,0 1,2 1,0 1,1 33,2 37,5 36,8 7,8 11,0 7,0 6,3 47,7 4,2
23 1,1 0,9 0,8 1,3 0,5 1,0 0,7 0,7 0,8 0,8 1,3 0,7 0,8 0,7 0,8 0,7 0,7 21,4 24,1 23,7 5,0 7,0 4,5 4,0 30,7 2,7
24 1,0 0,8 0,7 1,2 0,5 0,9 0,6 0,7 0,7 0,7 1,2 0,6 0,7 0,6 0,7 0,6 0,6 19,1 21,6 21,1 4,5 6,3 4,0 3,6 27,4 2,4
25 2,3 2,0 1,8 2,8 1,1 2,2 1,4 1,6 1,7 1,8 2,8 1,5 1,7 1,4 1,7 1,4 1,5 45,6 51,6 50,6 10,7 15,1 9,7 8,6 65,5 5,8
26 4,6 3,9 3,5 5,6 2,3 4,3 2,8 3,2 3,4 3,5 5,6 3,0 3,3 2,8 3,4 2,8 3,0 91,5 103,5 101,5 21,5 30,2 19,4 17,3 131,4 11,5
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 5. Matriz de distancias en equilibrio, en kilómetros, entre zonas origen y destino. Red viaria actual. Dij 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 0,00 2,71 6,65 5,82 4,43 6,90 6,09 6,10 5,54 4,94 3,46 2,83 4,18 2,42 2,59 2,64 4,85 4,90 1,98 1,21 4,30 1,99 3,24 4,82 5,69 3,25
2 2,72 0,00 2,13 5,46 5,66 7,70 7,32 6,90 5,93 5,74 4,68 4,05 4,25 2,93 3,96 2,63 6,43 5,54 2,62 1,20 2,48 1,24 0,43 2,96 3,04 4,54
3 4,75 2,13 0,00 3,95 5,32 8,02 9,31 7,45 6,81 6,88 5,20 4,56 6,01 4,47 5,68 3,07 7,55 6,37 3,90 3,11 1,62 6,22 1,91 1,31 0,50 5,80
4 6,41 5,05 3,75 0,00 4,12 5,84 8,68 6,05 6,96 6,90 4,14 4,31 5,35 4,26 6,75 3,87 7,52 7,82 3,94 6,15 3,81 9,78 4,90 2,21 3,06 5,63
5 5,28 5,78 5,40 3,97 0,00 3,39 6,11 2,87 5,83 3,72 1,09 3,18 3,19 3,13 4,96 3,08 4,81 5,89 3,29 4,55 4,91 5,20 5,45 4,06 4,91 3,85
6 7,40 7,90 8,05 5,84 3,27 0,00 3,00 2,88 3,55 3,48 3,52 3,90 3,70 5,26 6,40 5,39 4,56 3,87 5,09 6,36 6,95 7,56 8,02 6,80 7,64 5,49
7 7,96 8,46 8,98 7,83 4,66 2,87 0,00 1,60 1,66 2,06 4,08 4,47 4,26 5,82 5,53 6,19 1,71 2,12 5,07 6,04 7,17 6,84 7,78 7,38 8,77 3,31
8 7,34 7,68 8,36 7,21 4,04 2,56 2,02 0,00 1,29 2,83 3,46 3,85 3,12 5,20 4,91 5,57 4,50 1,51 4,13 5,71 7,23 7,40 6,68 5,94 6,77 3,28
9 6,21 6,95 7,07 8,53 5,36 3,84 1,63 1,29 0,00 0,70 2,44 2,86 2,02 3,19 4,29 4,19 1,50 0,92 3,90 5,61 6,18 6,63 6,55 5,84 6,54 2,14
10 5,76 5,51 6,51 6,27 6,00 4,32 1,99 1,97 0,68 0,00 2,10 2,09 1,53 3,09 2,76 4,17 0,95 1,70 3,19 4,82 5,59 6,14 5,98 5,49 6,25 1,79
11 4,20 4,61 4,87 4,38 1,02 3,19 3,83 2,30 2,34 2,28 0,00 0,68 1,85 2,35 3,01 2,09 4,09 1,82 2,24 3,72 4,22 4,98 4,88 3,61 4,46 2,19
12 3,09 3,47 4,52 4,35 2,39 3,83 4,66 2,88 2,47 2,09 0,66 0,00 1,17 0,66 2,45 1,57 3,14 2,29 1,22 2,44 3,56 4,13 3,91 3,44 4,42 1,59
13 3,68 4,13 5,85 5,60 2,62 4,67 3,01 3,12 1,99 1,55 1,75 1,22 0,00 1,43 1,46 2,61 1,77 3,07 1,86 2,98 4,15 4,12 4,47 5,14 5,89 0,50
14 2,69 3,19 4,62 4,38 2,60 5,07 4,49 3,90 3,68 2,71 2,06 0,93 1,33 0,00 2,45 1,46 3,26 3,15 0,75 2,06 3,10 2,97 3,58 3,50 4,56 1,59
15 2,52 3,98 5,34 5,52 4,13 6,48 4,04 4,15 3,62 2,92 3,29 2,77 1,53 2,59 0,00 2,45 2,80 4,10 1,75 2,32 4,00 3,03 3,92 5,45 5,38 1,20
16 2,64 2,77 3,26 3,97 2,84 5,05 6,05 4,40 4,24 3,55 2,21 1,70 2,55 1,62 2,40 0,00 4,83 3,66 0,75 2,00 1,94 3,14 2,52 2,28 3,20 3,09
17 5,35 6,31 7,48 7,24 5,09 4,05 1,95 2,24 1,80 1,13 3,43 3,13 1,81 2,89 2,61 5,12 0,00 1,94 3,64 4,86 6,22 5,87 6,24 6,62 7,27 1,98
18 5,44 6,18 6,51 6,01 4,99 3,62 2,06 1,51 1,01 1,56 1,80 2,33 3,04 4,45 3,96 3,71 2,22 0,00 3,36 4,84 5,44 6,12 6,01 5,44 6,93 3,20
19 1,98 2,49 3,75 4,05 2,29 4,97 5,27 3,94 3,49 3,63 1,91 1,17 1,94 0,75 2,08 0,97 3,80 3,11 0,00 1,46 2,41 2,49 2,74 2,98 3,80 2,09
20 1,21 1,20 3,11 5,31 4,26 6,89 6,30 5,96 5,02 4,64 3,40 2,25 3,37 1,78 2,65 2,00 4,91 4,28 1,53 0,00 3,18 1,08 1,39 3,66 3,57 2,99
21 4,30 2,48 1,40 4,36 4,69 7,15 7,58 6,06 6,25 6,02 4,67 3,37 4,31 3,10 4,40 1,94 6,14 5,63 2,41 2,80 0,00 5,86 2,36 1,75 1,67 4,44
22 1,99 1,24 6,22 9,82 5,07 7,66 7,08 6,74 5,80 5,28 4,54 3,33 4,15 2,92 3,20 3,14 5,63 5,41 2,49 1,08 7,36 0,00 1,76 7,23 7,75 3,76
23 3,24 0,43 1,91 8,10 5,14 7,61 7,97 6,84 6,13 6,34 4,49 3,75 4,60 3,24 3,99 2,51 6,54 6,25 2,74 1,39 2,36 1,76 0,00 2,84 2,81 4,73
24 4,85 2,96 1,32 2,70 4,06 6,77 6,85 6,22 5,69 5,64 3,61 3,58 4,53 3,49 4,86 2,12 6,30 5,24 3,08 3,66 1,75 6,34 2,84 0,00 0,90 4,83
25 5,70 2,87 0,50 3,55 4,91 7,62 7,70 7,07 6,69 6,46 4,46 4,43 5,37 4,34 5,66 2,97 7,65 6,08 3,79 3,57 1,67 6,25 2,75 0,90 0,00 5,68
26 3,67 4,96 5,92 5,74 3,19 4,16 3,44 3,37 2,49 1,77 2,07 1,53 0,57 1,82 1,10 3,23 2,28 3,26 2,18 3,48 4,51 3,73 4,77 4,99 5,81 0,00
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 6. Matriz origen-destino distribuida ajustada a viajes generados y atraídos presentes (07:00-09:00 horas). Escenario actual.
O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 15,13 48,27 15,02 3,80 4,74 10,26 11,05 58,10 33,08 45,65 4,45 34,62 30,75 32,04 27,52 25,36 26,17 12,85 18,86 27,35 3,66 7,39 3,55 2,83 19,82 1,73
2 23,05 366,20 80,82 13,23 14,70 33,74 35,38 189,66 109,86 147,01 13,42 101,31 103,95 100,12 78,25 86,29 80,48 41,79 56,64 93,58 15,67 31,38 31,37 11,76 86,46 5,14
3 27,62 275,35 244,26 22,59 22,67 50,23 49,76 279,06 157,99 208,32 19,44 145,69 137,69 126,89 102,78 121,69 115,18 59,99 72,11 91,40 28,69 23,77 22,99 25,72 306,94 7,08
4 5,91 45,72 22,73 14,07 5,96 13,27 12,08 71,20 37,38 49,57 5,06 35,50 34,18 30,79 23,08 26,32 27,48 13,38 17,12 16,69 4,68 4,94 3,67 4,80 30,95 1,70
5 4,75 32,67 14,82 4,03 11,88 12,31 10,12 71,76 29,79 46,82 6,90 30,19 31,54 26,24 19,32 21,75 24,09 11,02 13,84 13,99 3,18 4,53 2,65 2,78 19,19 1,48
6 19,07 132,93 58,50 15,70 22,17 136,20 60,35 323,20 162,66 217,04 18,29 124,97 133,59 96,20 79,48 78,38 110,83 58,29 52,43 55,83 12,70 17,98 10,51 10,37 74,29 5,82
7 10,46 73,05 31,80 8,00 10,76 33,40 78,83 236,38 127,74 152,99 9,65 66,42 70,75 51,99 46,90 41,85 94,86 42,39 29,43 31,86 7,05 10,40 5,95 5,66 40,03 3,98
8 4,43 31,06 13,40 3,39 4,70 14,50 16,66 171,40 59,34 54,90 4,27 29,13 33,25 22,38 20,25 17,95 25,80 20,46 13,17 13,43 2,90 4,19 2,58 2,51 17,88 1,65
9 27,56 188,80 83,06 18,98 24,86 71,93 108,28 635,30 555,51 621,66 29,20 194,45 237,35 160,25 125,67 117,77 245,73 153,08 79,40 79,61 18,03 25,58 15,29 14,90 106,56 11,73
10 27,45 198,29 82,81 20,28 23,17 66,57 95,80 506,32 461,35 712,87 30,30 216,49 262,10 157,48 146,45 114,50 297,02 110,65 83,67 81,65 18,12 25,47 15,30 14,78 104,96 12,35
11 31,81 218,09 94,47 23,81 51,53 77,47 74,13 485,52 265,32 354,67 62,07 380,99 246,43 182,48 145,13 158,52 157,57 110,36 100,56 93,06 20,72 28,26 16,95 17,90 122,29 11,59
12 39,17 265,17 105,47 25,90 37,50 77,90 74,41 477,01 280,89 400,81 58,63 480,15 332,09 361,51 172,32 196,04 190,64 107,93 144,26 120,93 24,09 32,97 20,05 19,80 133,08 14,57
13 17,58 119,27 46,30 11,36 17,41 34,78 42,97 222,56 149,39 221,74 17,77 150,01 242,57 120,22 105,57 75,11 118,76 45,84 57,34 53,56 10,93 15,93 9,18 8,16 57,75 12,32
14 33,38 220,45 83,90 20,71 28,97 56,03 60,57 337,19 189,90 286,16 27,37 283,80 250,38 332,81 138,26 162,92 150,61 75,30 146,63 104,62 20,48 30,33 16,68 15,77 105,50 11,67
15 46,65 273,34 108,00 25,80 32,42 69,79 85,87 447,17 259,85 376,71 30,29 232,73 318,16 207,02 400,84 174,40 218,34 91,81 133,11 134,97 25,05 40,87 21,83 18,03 134,70 18,13
16 37,01 257,37 106,25 23,68 30,65 61,70 59,65 353,26 197,25 280,29 29,18 234,28 203,93 206,89 153,29 300,98 141,31 77,74 161,45 116,68 27,70 32,54 21,31 20,87 133,94 9,53
17 18,26 122,50 51,27 12,52 15,92 44,24 62,70 309,52 187,94 310,06 15,85 117,40 156,69 105,07 97,29 68,49 262,94 67,45 51,31 52,75 11,30 16,76 9,76 8,97 64,70 7,64
18 3,00 20,36 8,85 2,20 2,65 7,64 10,09 61,20 40,89 43,87 3,48 22,07 20,55 14,51 13,46 12,83 21,27 21,40 8,76 8,72 1,96 2,73 1,63 1,59 10,84 1,02
19 6,49 41,68 15,47 3,63 5,21 9,58 9,67 56,96 32,94 42,86 4,81 43,13 35,62 46,21 25,24 33,56 23,96 12,85 30,41 20,83 3,88 5,56 3,17 2,86 19,25 1,75
20 11,95 85,47 24,50 4,79 5,85 12,50 13,30 71,33 41,77 56,90 5,46 46,66 40,91 44,79 33,18 34,94 31,71 16,49 25,88 51,34 5,03 12,01 6,33 3,85 28,90 2,19
21 1,63 14,61 8,40 1,23 1,35 2,95 2,99 16,96 9,23 12,37 1,15 9,35 8,85 8,36 6,42 8,46 6,99 3,56 5,03 5,43 2,88 1,38 1,19 1,27 9,69 0,44
22 3,16 28,09 6,24 1,32 1,83 4,04 4,27 22,84 13,22 18,10 1,62 13,11 12,54 11,98 10,21 9,55 10,07 5,03 6,92 11,77 1,23 5,84 1,89 1,00 7,27 0,66
23 1,50 27,71 5,96 0,81 1,07 2,37 2,42 13,34 7,62 9,96 0,96 7,33 7,07 6,73 5,47 6,18 5,61 2,81 3,89 6,12 1,12 1,87 2,04 0,84 6,27 0,35
24 1,25 10,86 6,94 1,21 1,15 2,42 2,48 13,50 7,66 10,17 1,02 7,33 6,97 6,39 4,96 6,54 5,57 2,93 3,63 3,89 1,26 1,08 0,88 1,87 10,42 0,35
25 2,77 25,91 26,35 2,54 2,51 5,48 5,64 30,47 17,07 22,83 2,21 15,83 15,39 13,78 11,05 13,26 12,32 6,54 7,83 9,26 3,04 2,55 2,10 3,30 32,80 0,77
26 5,51 34,79 14,43 3,53 5,00 11,40 12,71 67,44 42,29 65,26 5,15 42,26 70,92 33,64 37,83 21,44 33,16 13,98 16,67 15,70 3,31 5,19 2,80 2,58 18,16 3,86
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 7. Matriz origen-destino de viajes totales entre las 08:00 y 09:00 horas. Escenario actual.
O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 7,57 24,14 7,51 1,90 2,37 5,13 5,52 29,05 16,54 22,83 2,23 17,31 15,37 16,02 13,76 12,68 13,08 6,43 9,43 13,67 1,83 3,69 1,77 1,42 9,91 0,87
2 11,53 183,10 40,41 6,61 7,35 16,87 17,69 94,83 54,93 73,50 6,71 50,65 51,98 50,06 39,13 43,14 40,24 20,90 28,32 46,79 7,83 15,69 15,69 5,88 43,23 2,57
3 13,81 137,67 122,13 11,30 11,33 25,11 24,88 139,53 78,99 104,16 9,72 72,85 68,85 63,45 51,39 60,85 57,59 29,99 36,05 45,70 14,35 11,88 11,49 12,86 153,47 3,54
4 2,95 22,86 11,36 7,03 2,98 6,64 6,04 35,60 18,69 24,79 2,53 17,75 17,09 15,40 11,54 13,16 13,74 6,69 8,56 8,34 2,34 2,47 1,84 2,40 15,48 0,85
5 2,37 16,34 7,41 2,02 5,94 6,16 5,06 35,88 14,89 23,41 3,45 15,09 15,77 13,12 9,66 10,88 12,05 5,51 6,92 6,99 1,59 2,26 1,32 1,39 9,60 0,74
6 9,54 66,46 29,25 7,85 11,09 68,10 30,17 161,60 81,33 108,52 9,14 62,48 66,79 48,10 39,74 39,19 55,41 29,15 26,21 27,91 6,35 8,99 5,25 5,18 37,15 2,91
7 5,23 36,53 15,90 4,00 5,38 16,70 39,42 118,19 63,87 76,50 4,83 33,21 35,38 25,99 23,45 20,92 47,43 21,20 14,71 15,93 3,53 5,20 2,97 2,83 20,01 1,99
8 2,21 15,53 6,70 1,69 2,35 7,25 8,33 85,70 29,67 27,45 2,13 14,56 16,63 11,19 10,13 8,97 12,90 10,23 6,59 6,71 1,45 2,10 1,29 1,26 8,94 0,83
9 13,78 94,40 41,53 9,49 12,43 35,96 54,14 317,65 277,76 310,83 14,60 97,22 118,68 80,12 62,83 58,89 122,86 76,54 39,70 39,81 9,01 12,79 7,64 7,45 53,28 5,87
10 13,73 99,15 41,41 10,14 11,58 33,29 47,90 253,16 230,68 356,44 15,15 108,25 131,05 78,74 73,22 57,25 148,51 55,33 41,84 40,83 9,06 12,74 7,65 7,39 52,48 6,17
11 15,90 109,04 47,24 11,91 25,76 38,73 37,07 242,76 132,66 177,34 31,04 190,50 123,21 91,24 72,57 79,26 78,78 55,18 50,28 46,53 10,36 14,13 8,47 8,95 61,15 5,79
12 19,59 132,59 52,73 12,95 18,75 38,95 37,20 238,51 140,44 200,41 29,32 240,08 166,05 180,76 86,16 98,02 95,32 53,96 72,13 60,46 12,04 16,48 10,02 9,90 66,54 7,29
13 8,79 59,64 23,15 5,68 8,70 17,39 21,49 111,28 74,70 110,87 8,88 75,01 121,28 60,11 52,78 37,56 59,38 22,92 28,67 26,78 5,47 7,97 4,59 4,08 28,87 6,16
14 16,69 110,23 41,95 10,36 14,48 28,01 30,28 168,60 94,95 143,08 13,69 141,90 125,19 166,40 69,13 81,46 75,30 37,65 73,32 52,31 10,24 15,17 8,34 7,88 52,75 5,83
15 23,32 136,67 54,00 12,90 16,21 34,89 42,94 223,59 129,92 188,35 15,14 116,37 159,08 103,51 200,42 87,20 109,17 45,91 66,55 67,48 12,53 20,43 10,92 9,02 67,35 9,06
16 18,50 128,68 53,13 11,84 15,32 30,85 29,83 176,63 98,62 140,15 14,59 117,14 101,96 103,44 76,64 150,49 70,66 38,87 80,73 58,34 13,85 16,27 10,65 10,44 66,97 4,76
17 9,13 61,25 25,63 6,26 7,96 22,12 31,35 154,76 93,97 155,03 7,93 58,70 78,35 52,54 48,65 34,25 131,47 33,73 25,65 26,37 5,65 8,38 4,88 4,48 32,35 3,82
18 1,50 10,18 4,43 1,10 1,32 3,82 5,05 30,60 20,45 21,93 1,74 11,03 10,27 7,25 6,73 6,41 10,64 10,70 4,38 4,36 0,98 1,36 0,82 0,79 5,42 0,51
19 3,24 20,84 7,73 1,81 2,60 4,79 4,84 28,48 16,47 21,43 2,41 21,56 17,81 23,10 12,62 16,78 11,98 6,43 15,21 10,42 1,94 2,78 1,59 1,43 9,62 0,87
20 5,97 42,74 12,25 2,39 2,93 6,25 6,65 35,67 20,89 28,45 2,73 23,33 20,45 22,40 16,59 17,47 15,86 8,25 12,94 25,67 2,52 6,01 3,16 1,92 14,45 1,09
21 0,81 7,30 4,20 0,62 0,67 1,48 1,50 8,48 4,61 6,18 0,57 4,68 4,42 4,18 3,21 4,23 3,50 1,78 2,51 2,71 1,44 0,69 0,59 0,64 4,84 0,22
22 1,58 14,04 3,12 0,66 0,91 2,02 2,14 11,42 6,61 9,05 0,81 6,55 6,27 5,99 5,10 4,77 5,03 2,52 3,46 5,89 0,61 2,92 0,95 0,50 3,64 0,33
23 0,75 13,85 2,98 0,41 0,53 1,19 1,21 6,67 3,81 4,98 0,48 3,66 3,53 3,36 2,73 3,09 2,81 1,40 1,95 3,06 0,56 0,93 1,02 0,42 3,14 0,18
24 0,62 5,43 3,47 0,61 0,57 1,21 1,24 6,75 3,83 5,08 0,51 3,66 3,49 3,20 2,48 3,27 2,78 1,47 1,82 1,95 0,63 0,54 0,44 0,00 5,21 0,17
25 1,39 12,96 13,18 1,27 1,25 2,74 2,82 15,23 8,53 11,42 1,11 7,92 7,69 6,89 5,52 6,63 6,16 3,27 3,92 4,63 1,52 1,27 1,05 1,65 16,40 0,38
26 2,75 17,40 7,21 1,76 2,50 5,70 6,35 33,72 21,14 32,63 2,58 21,13 35,46 16,82 18,92 10,72 16,58 6,99 8,33 7,85 1,66 2,60 1,40 1,29 9,08 1,93
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 8. Matriz origen-destino de viajes entre las zonas externas y las zonas internas de Santander entre las 08:00 y 09:00 horas. Escenario actual.
O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 33,19 25,65 46,72 7,00
2 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 123,56 95,50 173,97 26,05
3 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 173,88 134,39 244,82 36,66
4 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 35,35 27,32 49,77 7,45
5 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 29,87 23,08 42,05 6,30
6 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 132,20 102,18 186,14 27,87
7 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 83,75 64,73 117,92 17,66
8 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 38,35 29,64 53,99 8,09
9 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 250,16 193,34 352,22 52,75
10 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 246,09 190,20 346,49 51,89
11 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 223,64 172,85 314,88 47,15
12 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 265,53 205,22 373,87 55,99
13 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 125,66 97,12 176,93 26,50
14 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 202,03 156,14 284,45 42,60
15 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 248,60 192,14 350,02 52,42
16 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 207,62 160,46 292,33 43,78
17 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 142,43 110,08 200,54 30,03
18 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 23,27 17,99 32,77 4,91
19 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 34,04 26,31 47,93 7,18
20 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 45,47 35,14 64,02 9,59
21 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 9,64 7,45 13,57 2,03
22 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 13,54 10,46 19,06 2,85
23 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 8,70 6,72 12,25 1,83
24 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 7,77 6,01 10,94 1,64
25 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 18,59 14,37 26,18 3,92
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
26 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 37,30 28,83 52,51 7,86
27 27,01 199,98 86,12 18,31 24,48 58,43 63,46 350,09 220,23 302,03 25,84 194,10 192,77 158,74 128,56 122,54 154,41 75,10 84,87 83,27 17,65 24,79 15,93 14,23 107,82 9,47 0,00 0,00 0,00 0,00
28 20,88 154,56 66,56 14,15 18,92 45,16 49,05 270,58 170,21 233,43 19,97 150,01 148,99 122,68 99,36 94,70 119,34 58,04 65,60 64,36 13,64 19,16 12,32 11,00 83,33 7,32 0,00 0,00 0,00 0,00
29 38,03 281,56 121,26 25,78 34,47 82,27 89,35 492,92 310,09 425,25 36,38 273,29 271,42 223,50 181,01 172,53 217,41 105,74 119,50 117,24 24,85 34,91 22,44 20,04 151,81 13,33 0,00 0,00 0,00 0,00
30 5,69 42,16 18,16 3,86 5,16 12,32 13,38 73,82 46,44 63,68 5,45 40,93 40,65 33,47 27,11 25,84 32,56 15,83 17,90 17,56 3,72 5,23 3,36 3,00 22,73 2,00 0,00 0,00 0,00 0,00
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 9. Matriz de proporciones de viajes en transporte privado respecto del volumen total de tráfico en el periodo 08:00-09:00 horas. Escenario actual. Pt.privado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 1,00 0,97 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,99 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,99 1,00 1,00 1,00 1,00 0,99 0,99 0,95 0,97 0,99 1,00 0,98 2 0,99 1,00 0,98 0,99 0,97 0,97 0,96 0,95 0,99 0,99 0,96 0,97 0,97 0,94 0,92 0,97 0,95 0,96 0,97 0,96 0,92 0,89 0,88 0,98 0,98 0,92 3 0,99 0,98 1,00 0,92 0,97 0,97 0,96 0,96 0,97 0,99 0,95 0,95 0,97 0,94 0,94 0,88 0,96 0,96 0,90 0,99 0,98 0,98 0,98 0,87 0,87 0,99 4 0,98 0,98 0,78 1,00 0,96 0,95 0,89 0,91 0,94 0,96 0,95 0,92 0,85 0,85 0,90 0,72 0,87 0,91 0,74 0,93 0,97 0,96 0,97 0,64 0,62 0,85 5 0,98 0,98 0,97 0,99 1,00 0,97 0,93 0,91 0,98 0,99 0,90 0,97 0,98 0,98 0,97 0,97 0,97 0,99 0,98 0,97 0,98 0,98 0,99 0,99 0,99 0,97 6 0,96 0,97 0,97 0,98 0,95 1,00 0,87 0,93 0,98 0,98 0,96 0,96 0,93 0,98 0,94 0,97 0,94 0,98 0,96 1,00 0,96 0,96 0,97 0,97 0,97 0,94 7 0,90 0,90 0,97 0,94 0,86 0,83 1,00 0,89 0,89 0,94 0,87 0,86 0,80 0,87 0,89 0,89 0,85 0,79 0,88 0,92 0,87 0,92 0,98 0,93 0,91 0,89 8 1,00 0,99 0,95 0,96 0,90 0,91 0,91 1,00 0,97 0,97 0,93 0,94 0,91 0,96 0,93 0,95 0,92 0,97 0,95 1,00 0,94 0,99 0,99 0,96 0,96 0,93 9 0,92 0,95 0,98 0,95 0,97 0,97 0,93 0,96 1,00 0,89 0,92 0,86 0,90 0,91 0,92 0,94 0,93 0,91 0,94 0,99 0,95 0,93 0,99 0,95 0,95 0,92
10 0,94 0,94 0,98 0,94 0,99 0,96 0,94 0,95 0,90 1,00 0,96 0,87 0,87 0,89 0,89 0,91 0,92 0,95 0,90 1,00 0,95 0,95 1,00 0,92 0,92 0,88 11 0,99 0,98 0,95 0,98 0,94 0,95 0,91 0,93 0,92 0,96 1,00 0,93 0,90 0,92 0,92 0,91 0,93 0,89 0,93 1,00 0,98 0,99 0,95 0,95 0,94 0,92 12 0,98 0,95 0,95 0,93 0,95 0,92 0,85 0,90 0,86 0,90 0,90 1,00 0,78 0,81 0,82 0,90 0,84 0,89 0,88 0,98 0,91 0,98 0,94 0,92 0,92 0,78 13 0,86 0,88 0,97 0,89 0,98 0,91 0,82 0,92 0,88 0,87 0,92 0,79 1,00 0,83 0,86 0,84 0,80 0,93 0,82 0,97 0,86 0,87 0,96 0,88 0,87 0,86 14 0,97 0,95 0,96 0,94 0,97 0,95 0,92 0,93 0,97 0,98 0,94 0,95 0,92 1,00 0,90 0,92 0,92 0,97 0,91 0,94 0,93 0,97 0,97 0,93 0,93 0,89 15 0,96 0,91 0,97 0,94 0,95 0,91 0,87 0,89 0,92 0,95 0,93 0,93 0,87 0,86 1,00 0,91 0,85 0,97 0,90 0,87 0,92 0,88 0,90 0,92 0,92 0,79 16 0,94 0,97 0,89 0,85 0,98 0,96 0,91 0,95 0,97 0,98 0,91 0,92 0,93 0,87 0,92 1,00 0,92 0,93 0,82 0,92 0,97 0,95 0,97 0,82 0,81 0,89 17 0,95 0,95 0,97 0,94 0,93 0,93 0,88 0,94 0,94 0,94 0,94 0,90 0,86 0,91 0,91 0,92 1,00 0,92 0,91 0,97 0,92 0,96 0,97 0,94 0,94 0,91 18 0,89 0,92 0,97 0,94 0,93 0,96 0,78 0,94 0,87 0,95 0,84 0,89 0,85 0,90 0,90 0,89 0,87 1,00 0,92 0,90 0,93 0,88 0,90 0,92 0,92 0,86 19 0,91 0,96 0,89 0,85 0,98 0,95 0,89 0,96 0,95 0,96 0,86 0,90 0,85 0,85 0,91 0,80 0,88 0,95 1,00 0,90 0,96 0,92 0,96 0,82 0,80 0,92 20 0,93 0,94 0,97 0,92 0,98 0,96 0,95 0,95 1,00 1,00 0,92 0,95 0,99 0,88 0,91 0,91 0,99 0,93 0,90 1,00 0,89 0,94 0,95 0,91 0,91 0,94 21 1,00 0,93 0,98 0,98 0,99 0,96 0,93 0,94 0,96 0,98 0,96 0,97 0,98 0,91 0,93 0,96 0,93 0,94 0,98 0,97 1,00 0,99 0,95 0,98 0,99 0,91 22 0,99 0,90 0,98 0,97 0,97 0,95 0,92 0,99 0,99 0,98 0,96 0,97 0,92 0,93 0,87 0,94 0,93 0,92 0,94 0,93 0,93 1,00 0,85 0,94 0,94 0,88 23 1,00 0,87 0,98 0,98 0,98 0,96 0,98 0,93 1,00 1,00 0,96 0,97 1,00 0,97 0,88 0,95 1,00 0,96 0,95 0,94 0,89 0,85 1,00 0,98 0,96 1,00 24 1,00 0,99 0,89 0,80 1,00 0,97 0,94 0,98 0,96 0,98 0,98 0,95 0,95 0,91 0,92 0,83 0,93 0,95 0,84 0,96 0,98 0,98 0,98 0,00 0,97 1,00 25 0,99 0,99 0,91 0,80 0,99 0,97 0,93 0,98 0,96 0,97 0,97 0,94 0,95 0,90 0,92 0,82 0,92 0,95 0,84 0,97 0,99 0,99 0,99 0,99 1,00 1,00 26 0,97 0,95 0,98 0,97 0,98 0,95 0,88 0,94 0,93 0,95 0,95 0,96 0,89 0,89 0,88 0,95 0,86 0,92 0,96 0,91 0,95 0,93 0,96 0,96 0,96 1,00
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 10. Matriz origen-destino de viajes en transporte privado (08:00-09:00 horas). Escenario actual. O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 7,57 23,43 7,50 1,90 2,36 5,12 5,50 28,90 16,52 22,81 2,22 17,28 15,30 15,95 13,65 12,64 13,04 6,40 9,40 13,60 1,82 3,51 1,71 1,41 9,89 0,85
2 11,46 183,10 39,50 6,52 7,16 16,34 16,94 90,09 54,55 73,09 6,47 49,07 50,31 47,18 36,05 41,64 38,25 20,02 27,49 44,87 7,22 13,91 13,87 5,77 42,40 2,37
3 13,63 135,28 122,13 10,41 10,95 24,30 23,96 133,52 76,64 102,67 9,25 69,56 67,03 59,51 48,54 53,77 55,16 28,72 32,36 45,05 14,02 11,69 11,24 11,15 134,01 3,50
4 2,88 22,30 8,82 7,03 2,87 6,28 5,35 32,52 17,53 23,75 2,40 16,25 14,45 13,14 10,36 9,45 11,96 6,11 6,35 7,79 2,28 2,36 1,79 1,53 9,64 0,72
5 2,32 16,06 7,19 1,99 5,94 5,96 4,72 32,55 14,66 23,17 3,09 14,71 15,39 12,84 9,37 10,54 11,64 5,43 6,80 6,80 1,56 2,22 1,31 1,37 9,47 0,72
6 9,13 64,14 28,33 7,68 10,57 68,10 26,32 149,56 79,59 106,47 8,75 59,84 62,39 47,14 37,52 37,92 51,85 28,56 25,24 27,90 6,11 8,66 5,11 5,05 36,19 2,73
7 4,69 32,81 15,38 3,77 4,63 13,94 39,42 105,12 56,68 71,99 4,21 28,42 28,46 22,64 20,84 18,54 40,35 16,76 13,01 14,64 3,07 4,79 2,92 2,62 18,23 1,78
8 2,20 15,34 6,34 1,62 2,11 6,63 7,59 85,70 28,82 26,63 1,98 13,66 15,08 10,79 9,39 8,56 11,83 9,90 6,26 6,71 1,36 2,08 1,28 1,21 8,62 0,77
9 12,74 89,39 40,70 9,06 12,03 34,88 50,31 304,41 277,76 276,90 13,42 84,06 106,87 72,51 57,60 55,26 113,85 69,98 37,48 39,52 8,54 11,84 7,57 7,08 50,47 5,41
10 12,90 92,77 40,45 9,50 11,50 31,93 45,04 241,01 208,08 356,44 14,52 94,01 113,64 70,35 65,10 52,26 137,07 52,80 37,75 40,73 8,59 12,11 7,62 6,82 48,15 5,43
11 15,72 107,21 44,73 11,62 24,14 36,77 33,84 225,63 122,60 170,03 31,04 177,47 111,21 84,31 66,80 72,21 72,93 49,14 46,53 46,39 10,12 13,97 8,08 8,46 57,41 5,30
12 19,18 126,34 49,98 12,07 17,86 35,91 31,58 215,16 120,34 180,19 26,52 240,08 129,30 146,36 70,35 88,05 79,88 48,21 63,60 58,95 11,00 16,15 9,42 9,12 60,90 5,70
13 7,55 52,71 22,40 5,04 8,56 15,75 17,52 102,12 65,71 96,47 8,21 59,62 121,28 49,77 45,46 31,62 47,36 21,43 23,64 26,05 4,68 6,97 4,39 3,57 25,12 5,28
14 16,22 105,18 40,46 9,75 14,08 26,71 27,92 156,60 91,75 140,76 12,91 134,88 114,86 166,40 62,22 74,63 69,07 36,37 66,39 49,42 9,54 14,74 8,12 7,36 48,98 5,19
15 22,31 124,62 52,41 12,12 15,39 31,65 37,25 199,43 120,04 178,37 14,01 108,75 137,79 88,76 200,42 79,18 92,95 44,37 60,17 58,97 11,50 17,96 9,83 8,30 62,00 7,14
16 17,47 124,32 47,55 10,06 15,01 29,49 27,12 168,48 95,96 137,91 13,27 108,22 94,47 89,67 70,46 150,49 64,84 36,25 66,35 53,84 13,49 15,49 10,33 8,59 54,49 4,25
17 8,68 58,30 24,94 5,88 7,39 20,59 27,44 144,92 88,10 145,14 7,42 52,96 67,37 47,56 44,21 31,37 131,47 30,91 23,37 25,51 5,18 8,07 4,75 4,21 30,30 3,47
18 1,34 9,33 4,28 1,03 1,23 3,67 3,96 28,81 17,74 20,91 1,47 9,85 8,77 6,55 6,05 5,70 9,30 10,70 4,01 3,92 0,91 1,19 0,74 0,73 4,96 0,44
19 2,96 20,11 6,88 1,53 2,56 4,53 4,30 27,42 15,59 20,56 2,07 19,35 15,09 19,60 11,48 13,42 10,60 6,08 15,21 9,37 1,87 2,56 1,52 1,17 7,69 0,80
20 5,56 40,16 11,84 2,21 2,86 6,02 6,34 33,99 20,80 28,36 2,51 22,27 20,29 19,77 15,06 15,93 15,73 7,64 11,69 25,67 2,24 5,66 3,01 1,75 13,13 1,03
21 0,81 6,80 4,11 0,61 0,66 1,42 1,40 8,01 4,42 6,08 0,55 4,52 4,33 3,81 2,97 4,08 3,24 1,67 2,46 2,62 1,44 0,68 0,56 0,63 4,79 0,20
22 1,57 12,62 3,06 0,64 0,88 1,91 1,97 11,35 6,55 8,85 0,78 6,36 5,76 5,55 4,45 4,49 4,69 2,33 3,25 5,47 0,57 2,92 0,81 0,47 3,41 0,29
23 0,75 12,10 2,91 0,40 0,52 1,14 1,18 6,19 3,80 4,98 0,46 3,56 3,52 3,26 2,41 2,93 2,80 1,35 1,85 2,88 0,50 0,79 1,02 0,41 3,03 0,18
24 0,62 5,36 3,09 0,49 0,57 1,17 1,16 6,62 3,69 4,96 0,50 3,48 3,33 2,90 2,28 2,72 2,59 1,40 1,53 1,88 0,62 0,53 0,43 0,94 5,04 0,17
25 1,37 12,82 11,98 1,02 1,24 2,65 2,63 14,91 8,19 11,12 1,08 7,48 7,32 6,20 5,09 5,45 5,67 3,11 3,29 4,50 1,50 1,26 1,04 1,63 16,40 0,38
26 2,67 16,48 7,09 1,70 2,44 5,39 5,56 31,82 19,70 31,09 2,44 20,35 31,52 14,89 16,66 10,16 14,32 6,42 7,96 7,18 1,57 2,43 1,34 1,24 8,71 1,93
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 11. Matriz origen-destino de viajes en transporte privado, corregida con aforos de tráfico (08:00-09:00 horas). Escenario actual.
O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 7,40 22,91 7,33 4,17 5,20 11,25 4,77 21,93 14,99 19,75 4,89 34,00 13,29 3,72 11,82 27,80 11,29 12,60 20,67 13,30 1,29 3,43 1,67 3,11 21,75 0,74
2 11,21 179,03 38,62 6,38 7,00 15,97 9,58 82,28 22,40 29,77 6,33 42,93 20,49 4,89 31,21 40,72 19,30 17,52 26,87 43,87 7,06 13,60 13,57 5,64 41,46 2,05
3 13,32 132,27 119,41 10,18 10,70 23,76 23,43 134,32 74,94 47,12 9,05 68,01 33,93 58,19 89,33 52,58 34,19 28,09 31,64 44,04 13,71 11,43 10,99 10,90 131,03 2,02
4 5,56 21,81 8,62 6,88 2,80 6,14 12,31 31,80 17,14 23,22 2,35 15,89 14,13 12,85 17,69 9,24 5,45 5,98 6,21 7,63 2,23 2,31 1,75 1,49 9,43 0,33
5 4,48 15,70 7,03 1,94 5,81 5,82 4,62 42,00 149,50 22,66 3,02 14,38 15,05 12,55 9,17 10,31 234,43 5,55 6,64 6,75 1,53 4,28 1,02 1,34 9,26 0,70
6 17,59 62,71 27,70 7,51 10,33 66,58 25,74 146,23 77,82 104,10 8,55 58,51 60,85 17,96 36,68 37,08 100,10 27,93 24,68 53,74 5,97 16,69 5,00 4,94 35,39 2,67
7 3,43 8,43 15,04 11,87 14,57 13,63 38,54 102,78 55,41 70,39 4,12 16,62 27,83 22,14 20,38 18,13 39,45 16,39 22,11 10,73 1,59 3,51 0,40 2,56 17,82 1,74
8 4,24 15,00 6,20 1,58 2,06 6,48 7,42 83,80 124,94 115,47 1,94 40,28 129,12 92,41 80,36 8,37 101,31 42,94 12,70 12,38 1,33 4,01 0,40 1,19 8,42 6,60
9 17,02 46,22 39,80 8,86 11,76 14,03 49,19 122,44 271,58 270,74 13,12 49,16 104,49 70,89 56,32 53,90 111,32 68,43 36,50 15,65 2,65 22,83 2,38 6,92 49,35 5,29
10 9,45 26,41 23,65 5,79 11,25 12,84 44,03 96,94 203,45 348,51 14,20 54,98 111,12 68,79 63,65 30,56 134,02 51,63 28,72 29,86 1,61 8,88 1,43 3,99 42,99 5,31
11 30,30 104,82 43,73 11,36 23,60 35,95 33,09 220,61 119,87 166,25 30,35 173,52 108,74 82,44 65,31 70,61 71,31 48,04 45,50 49,15 9,89 26,93 2,54 8,27 56,13 5,18
12 24,94 83,34 48,87 11,81 17,47 35,11 30,88 201,82 55,23 82,70 25,93 234,74 126,42 143,11 68,78 86,09 78,10 47,14 63,22 38,88 3,74 21,00 14,21 8,92 59,55 5,57
13 3,82 13,55 13,17 4,93 8,37 15,40 17,13 87,51 64,25 94,32 8,02 58,30 118,59 18,96 44,45 57,91 46,30 44,64 43,29 13,20 2,75 3,53 1,13 3,49 10,49 5,16
14 1,89 6,22 12,70 9,53 13,76 26,12 27,30 135,58 19,60 137,63 11,96 131,88 112,31 162,70 30,38 72,97 67,54 16,55 64,92 3,52 2,99 1,72 0,48 7,19 47,89 2,36
15 16,36 91,36 27,75 20,00 15,04 30,94 36,42 170,90 117,38 174,41 13,70 106,33 134,73 86,79 195,96 130,58 90,88 92,42 99,24 43,23 6,09 13,16 16,21 13,69 102,25 6,98
16 33,67 121,56 46,49 9,84 14,67 28,83 26,52 173,33 44,04 63,29 12,98 105,82 96,66 87,68 120,26 147,14 66,34 35,44 64,88 52,64 13,19 29,85 10,10 8,40 53,27 4,35
17 6,36 16,64 3,67 5,75 7,23 20,13 26,83 124,19 86,14 141,92 7,25 51,79 65,87 46,50 43,23 57,44 128,55 64,40 42,80 18,70 1,20 5,91 1,86 4,12 11,54 3,39
18 2,59 6,15 4,19 1,01 1,21 1,48 3,88 11,59 17,34 20,45 1,44 9,63 6,20 2,50 11,69 5,57 17,96 10,46 3,92 7,09 0,28 1,55 0,26 0,71 4,85 0,86
19 5,70 19,67 2,16 1,50 2,50 4,43 2,48 26,81 7,15 16,69 2,03 19,51 15,44 19,16 19,59 13,12 10,85 5,94 14,87 9,17 0,59 4,93 0,48 1,15 7,52 0,37
20 5,43 39,27 11,58 2,16 6,30 5,88 5,49 25,80 8,55 24,56 2,34 19,48 10,59 2,05 13,04 15,57 13,62 6,69 11,43 25,10 2,19 5,53 2,94 1,71 12,84 0,89
21 1,56 6,65 4,02 0,59 0,64 1,39 1,44 7,83 4,32 6,22 0,54 4,42 4,43 3,72 5,07 3,99 3,32 1,64 2,40 2,56 1,41 0,66 0,55 0,61 4,68 0,21
22 1,54 12,33 2,99 0,62 1,94 4,20 1,70 8,61 6,03 7,67 1,58 12,52 4,99 1,30 3,85 9,88 4,06 4,59 7,16 5,35 0,56 2,85 0,79 0,46 3,34 0,25
23 0,73 11,83 2,84 0,39 0,51 1,11 0,48 6,05 1,56 2,03 0,45 3,12 1,43 0,34 4,11 2,86 2,86 1,18 1,81 2,81 0,49 0,77 1,00 0,40 2,96 0,07
24 1,19 5,24 3,02 0,48 0,55 1,15 1,14 6,47 3,61 4,85 0,49 3,40 1,52 2,83 3,90 2,66 1,18 1,37 1,49 1,84 0,61 0,52 0,42 0,92 4,93 0,08
25 2,64 12,53 11,72 0,99 1,21 2,59 2,57 24,93 8,00 10,87 1,05 7,32 7,26 6,06 8,68 5,32 2,58 3,04 3,21 4,40 1,47 1,23 1,01 1,59 16,04 0,17
26 1,96 4,23 4,17 0,65 2,38 5,27 5,44 27,27 19,26 30,40 2,38 19,89 30,82 5,67 16,29 17,72 14,00 13,37 14,58 5,26 0,92 1,78 0,34 0,47 3,32 1,88
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 12. Matriz de distancias en equilibrio, en kilómetros, entre zonas origen y destino. Red viaria futura.
Dij 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 0,00 2,72 6,64 6,21 4,50 6,64 6,22 7,14 5,48 4,99 4,52 2,83 3,64 2,46 2,49 2,64 5,26 4,95 1,98 1,21 4,29 1,99 3,24 4,74 6,36 3,19
2 2,72 0,00 2,16 3,45 4,99 7,46 7,59 8,34 5,85 5,44 5,04 3,54 4,28 3,10 3,76 2,39 5,88 5,41 2,62 1,20 2,23 1,24 0,97 1,94 2,30 4,43
3 6,65 2,29 0,00 3,47 5,54 7,94 10,89 7,41 6,81 6,59 4,99 4,65 5,53 4,50 5,71 3,27 7,52 6,37 3,78 3,11 1,61 6,21 1,83 1,31 0,50 6,11
4 5,85 3,44 3,47 0,00 2,89 5,76 8,82 7,61 8,02 7,65 4,64 4,36 5,71 4,39 5,82 4,21 8,86 8,35 3,95 4,38 3,81 8,03 3,45 2,21 3,06 5,70
5 4,50 5,38 5,52 2,89 0,00 2,51 6,06 3,78 5,02 5,04 1,65 1,98 3,05 2,96 4,55 2,55 5,71 5,55 2,62 3,89 4,72 5,24 5,47 4,27 4,84 4,96
6 6,72 7,37 8,03 5,67 2,51 0,00 3,31 2,76 3,55 4,26 3,11 3,46 3,81 4,76 4,42 4,77 4,31 3,34 4,79 6,04 6,70 7,17 7,39 6,35 7,34 3,32
7 6,37 9,04 9,34 8,84 5,71 3,61 0,00 1,91 1,67 2,08 3,73 4,18 3,28 4,49 4,20 5,49 1,74 1,90 5,07 6,08 7,39 6,92 8,79 8,05 9,05 3,48
8 6,37 8,01 7,11 6,52 3,60 2,62 1,76 0,00 1,10 1,77 1,95 3,89 2,90 4,41 3,43 4,48 2,22 1,30 3,93 6,99 6,34 8,03 7,93 6,15 7,86 2,51
9 6,11 6,66 6,96 8,07 4,97 3,72 1,62 1,08 0,00 0,69 2,30 2,38 1,91 3,17 2,86 4,27 1,46 0,93 3,97 5,22 6,12 5,99 7,10 5,77 6,62 2,16
10 5,38 5,39 6,44 7,33 4,35 3,75 1,99 1,88 0,68 0,00 2,27 2,10 1,29 2,86 2,60 3,53 0,79 1,58 3,13 4,77 5,59 5,53 5,72 5,57 6,59 1,86
11 4,23 4,86 4,88 4,60 1,60 2,92 4,64 1,95 2,69 2,41 0,00 0,66 1,93 1,73 3,05 2,12 4,16 1,80 2,20 3,45 4,02 4,98 4,95 4,05 4,46 2,39
12 3,02 3,40 4,46 4,46 2,09 3,44 4,03 3,35 2,46 2,11 0,69 0,00 1,17 0,66 2,51 1,57 3,12 2,16 1,01 2,52 3,56 3,55 3,75 3,44 4,59 1,59
13 4,02 4,44 5,63 5,38 3,20 3,70 3,01 2,91 1,81 1,14 1,52 1,26 0,00 1,45 1,41 2,73 2,02 2,34 1,83 3,75 4,20 4,13 4,44 4,62 5,47 0,50
14 2,47 3,14 4,52 4,26 3,01 4,52 4,65 4,61 3,28 2,77 1,60 0,93 1,33 0,00 2,57 1,50 3,13 3,04 0,75 1,80 3,10 2,97 3,45 3,54 4,49 1,56
15 2,80 4,29 5,83 5,61 4,59 4,62 4,22 3,68 3,68 2,66 2,87 2,66 1,46 2,79 0,00 2,34 3,05 2,94 1,83 2,40 4,54 3,03 4,64 4,60 6,02 1,01
16 2,65 2,43 3,27 4,19 2,56 4,76 6,83 4,41 4,47 3,55 2,37 1,70 2,51 1,46 2,45 0,00 4,34 3,81 0,80 2,05 1,94 3,16 2,44 2,40 3,19 2,83
17 5,15 5,96 7,26 7,80 4,67 4,23 1,88 1,98 1,73 0,91 3,26 3,28 2,07 3,15 2,93 4,48 0,00 1,97 3,71 4,69 6,18 5,43 6,06 6,61 7,53 2,27
18 5,66 6,26 6,51 6,53 3,90 3,16 1,90 1,51 0,92 1,51 1,80 2,33 2,35 3,02 2,85 3,71 2,22 0,00 3,32 5,17 5,72 6,15 6,32 5,24 6,08 2,01
19 1,98 2,60 3,78 3,93 2,62 4,83 4,80 4,96 3,48 3,18 1,81 1,07 1,83 0,94 2,07 0,80 3,85 3,21 0,00 1,37 2,41 2,49 2,73 2,85 3,76 2,15
20 1,21 1,20 3,11 4,41 3,87 6,06 6,40 6,27 5,14 4,65 3,90 2,19 3,20 1,83 2,65 2,00 4,99 4,68 1,35 0,00 3,18 1,08 1,67 2,89 3,25 2,92
21 4,30 2,23 1,40 3,81 4,33 6,50 7,09 6,42 6,05 5,45 4,37 3,36 4,19 3,22 4,40 1,94 6,20 5,50 2,41 3,18 0,00 6,69 2,27 1,75 1,67 4,50
22 1,99 1,24 6,21 8,03 5,01 7,12 6,73 8,11 5,92 5,43 5,05 3,33 4,15 2,97 2,98 3,14 5,76 5,46 2,49 1,08 7,35 0,00 1,76 6,61 5,93 3,70
23 3,24 0,87 1,83 3,67 5,04 7,39 10,69 7,70 6,83 5,74 5,14 3,60 4,39 3,19 4,23 2,43 6,47 6,27 2,64 1,61 2,35 4,80 0,00 2,07 1,97 4,59
24 4,85 2,27 1,31 2,21 3,99 6,47 9,57 6,07 5,79 5,64 3,61 3,57 4,94 3,49 4,95 2,12 6,49 5,24 2,96 2,89 1,75 6,75 2,79 0,00 0,90 4,83
25 6,36 2,53 0,50 3,10 5,21 7,34 10,54 6,95 6,61 6,48 4,96 4,39 5,79 4,58 5,62 3,08 7,34 6,62 3,94 3,25 1,54 5,93 1,97 0,90 0,00 5,69
26 3,19 4,43 5,78 5,92 3,72 3,32 3,71 2,54 2,46 2,11 1,87 1,58 0,52 1,74 1,04 3,16 2,27 2,01 2,21 2,92 4,45 3,70 4,83 4,89 5,81 0,00
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 13. Matriz origen-destino distribuida ajustada a viajes generados y atraídos en el año 2020 pronosticados (07:00-09:00 horas). Escenario futuro.
O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 19,74 67,79 19,88 5,77 12,94 9,80 9,38 39,46 27,69 38,63 3,40 33,89 30,15 33,26 29,43 25,46 21,80 10,83 19,89 31,37 3,33 8,95 3,74 2,39 13,34 1,71
2 32,00 711,78 196,17 38,95 48,95 35,82 31,59 137,51 107,58 147,84 12,78 119,13 109,60 117,52 90,82 112,20 81,32 41,33 68,78 130,29 21,81 48,55 31,78 18,53 121,20 5,49
3 35,57 716,43 986,38 88,96 102,27 76,75 46,85 359,09 212,74 282,71 29,58 220,59 202,35 203,15 147,16 207,83 145,89 81,44 121,71 167,14 60,83 36,00 51,28 53,32 637,64 9,49
4 10,77 145,66 87,60 71,88 45,63 28,44 16,38 93,51 47,94 64,85 8,42 62,38 52,62 55,53 38,74 46,00 32,46 16,38 31,53 34,60 9,26 7,39 9,06 10,49 61,60 2,71
5 14,38 107,82 63,71 28,75 128,30 57,28 25,84 186,42 80,47 102,95 18,11 114,51 92,01 79,05 50,90 69,98 54,45 26,32 44,82 40,32 8,29 11,95 6,62 7,00 46,01 3,26
6 19,32 153,47 84,45 32,65 102,84 266,76 82,12 450,27 204,63 228,52 23,41 152,60 151,13 106,37 100,69 85,15 133,97 76,55 55,29 53,49 11,61 17,11 9,54 9,54 59,89 8,61
7 8,77 52,44 30,50 8,87 23,53 36,94 103,20 245,10 143,93 162,30 8,84 56,84 72,70 48,13 45,22 32,41 106,82 47,79 22,66 22,88 4,52 7,64 3,38 3,21 20,38 3,59
8 3,21 22,07 15,16 4,50 12,58 16,93 19,47 182,24 66,31 65,32 4,99 21,98 29,00 17,85 19,29 14,11 33,73 21,72 10,21 7,29 1,93 2,38 1,39 1,55 8,76 1,64
9 19,78 158,98 91,94 21,34 57,73 78,30 121,15 733,09 586,81 642,83 26,75 183,72 224,86 135,89 130,01 87,04 256,40 153,86 60,08 57,10 11,84 19,08 9,27 9,75 62,21 10,73
10 21,56 188,19 96,20 22,93 62,41 75,47 103,82 519,71 489,86 730,19 26,11 192,70 272,72 141,21 134,28 97,53 345,30 111,74 69,29 59,80 12,48 19,92 11,10 9,76 60,56 11,37
11 27,86 217,06 130,86 37,39 128,98 95,43 60,44 535,65 237,29 327,66 62,36 382,40 227,95 204,98 127,03 145,35 131,57 109,37 92,42 81,33 17,37 23,04 13,33 13,47 90,81 10,27
12 38,51 309,28 151,87 41,29 118,52 91,32 72,86 404,32 270,92 383,91 57,38 472,19 327,11 369,05 156,19 186,98 175,63 105,43 154,87 108,75 20,53 32,50 17,92 16,41 95,38 14,18
13 14,87 119,90 59,03 16,74 42,54 41,21 42,92 212,24 155,74 259,65 17,92 140,14 239,13 116,17 104,81 63,14 111,05 47,72 52,90 39,16 8,60 13,76 7,47 6,21 39,05 12,32
14 36,98 274,87 125,85 35,95 78,37 62,07 54,41 264,72 186,79 269,99 30,71 290,01 254,96 354,54 128,69 160,99 146,91 70,63 151,40 112,42 19,00 30,96 15,98 13,46 81,44 12,01
15 46,41 296,93 137,72 38,80 77,73 83,24 80,48 431,81 234,56 378,27 29,12 215,58 330,82 186,96 430,97 167,99 204,03 98,55 127,25 128,40 19,43 41,66 17,33 14,99 85,98 20,85
16 37,92 350,83 173,32 39,08 93,83 63,76 41,09 294,95 158,26 243,46 25,95 223,97 187,41 218,66 142,78 304,87 123,15 64,20 157,37 111,49 27,63 31,83 21,75 18,90 113,37 8,92
17 15,05 115,26 57,24 14,41 39,58 46,15 72,19 337,80 199,29 363,30 13,75 96,22 139,09 88,73 83,17 54,42 289,93 65,84 41,12 40,73 7,64 13,59 7,06 5,57 35,43 6,75
18 2,23 17,73 10,32 2,80 7,37 9,26 11,59 63,90 45,49 44,67 3,26 19,58 20,71 14,75 13,67 10,18 20,97 22,04 7,20 6,04 1,32 1,95 1,09 1,12 7,09 1,18
19 7,00 51,56 23,93 6,32 14,21 9,68 8,75 41,11 29,54 40,47 4,72 44,51 35,10 42,57 24,39 37,21 20,82 11,21 30,54 21,70 3,72 5,75 3,11 2,59 15,45 1,64
20 13,81 121,53 41,10 8,59 16,02 11,77 10,04 49,42 32,23 45,08 4,20 43,98 36,40 44,02 31,02 33,38 25,14 12,49 27,36 54,20 4,59 13,96 6,29 3,82 25,61 2,00
21 1,53 21,18 16,87 2,41 3,67 2,75 2,27 12,09 6,95 9,83 0,96 8,25 7,43 7,62 5,36 8,49 5,16 2,72 4,84 4,78 3,25 0,97 1,30 1,31 9,83 0,36
22 3,80 43,59 8,52 1,78 4,75 3,66 3,49 13,82 10,35 14,39 1,24 12,12 10,93 11,78 10,46 9,07 8,07 3,99 6,92 13,44 0,82 7,51 2,23 0,71 5,73 0,62
23 1,63 31,07 12,48 2,14 2,79 2,08 1,20 8,65 5,32 8,08 0,72 6,77 6,18 6,61 4,77 6,38 4,27 2,07 3,93 6,35 1,21 1,14 2,55 1,02 7,67 0,31
24 1,10 16,67 13,94 2,79 3,12 2,20 1,28 10,14 5,76 7,58 0,89 6,28 5,16 5,72 3,86 6,41 3,93 2,26 3,35 4,07 1,34 0,77 0,91 2,02 10,93 0,27
25 2,05 37,12 54,74 5,32 5,97 4,61 2,70 21,21 12,11 15,86 1,64 12,79 10,70 11,05 8,25 11,98 8,27 4,33 6,51 8,94 3,44 2,08 2,71 3,59 35,05 0,56
26 5,55 37,87 18,17 4,83 12,00 14,05 11,63 73,20 40,64 57,56 5,01 38,94 74,11 32,97 39,01 18,00 32,46 16,52 14,85 14,75 2,59 4,72 2,20 1,86 11,63 3,88
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 14. Matriz origen-destino de viajes totales entre las 08:00 y 09:00 horas. Escenario futuro.
O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 9,87 33,89 9,94 2,89 6,47 4,90 4,69 19,73 13,85 19,31 1,70 16,94 15,08 16,63 14,71 12,73 10,90 5,42 9,94 15,69 1,67 4,48 1,87 1,20 6,67 0,85
2 16,00 355,89 98,08 19,47 24,47 17,91 15,79 68,75 53,79 73,92 6,39 59,56 54,80 58,76 45,41 56,10 40,66 20,66 34,39 65,15 10,90 24,27 15,89 9,26 60,60 2,75
3 17,79 358,22 493,19 44,48 51,13 38,37 23,43 179,55 106,37 141,35 14,79 110,30 101,17 101,58 73,58 103,92 72,94 40,72 60,85 83,57 30,41 18,00 25,64 26,66 318,82 4,75
4 5,39 72,83 43,80 35,94 22,82 14,22 8,19 46,75 23,97 32,42 4,21 31,19 26,31 27,77 19,37 23,00 16,23 8,19 15,77 17,30 4,63 3,70 4,53 5,25 30,80 1,36
5 7,19 53,91 31,86 14,38 64,15 28,64 12,92 93,21 40,24 51,48 9,06 57,25 46,01 39,52 25,45 34,99 27,23 13,16 22,41 20,16 4,15 5,98 3,31 3,50 23,01 1,63
6 9,66 76,74 42,23 16,32 51,42 133,38 41,06 225,13 102,32 114,26 11,70 76,30 75,57 53,19 50,35 42,57 66,98 38,27 27,64 26,75 5,81 8,55 4,77 4,77 29,94 4,31
7 4,39 26,22 15,25 4,43 11,76 18,47 51,60 122,55 71,97 81,15 4,42 28,42 36,35 24,06 22,61 16,21 53,41 23,90 11,33 11,44 2,26 3,82 1,69 1,60 10,19 1,79
8 1,60 11,03 7,58 2,25 6,29 8,46 9,74 91,12 33,16 32,66 2,49 10,99 14,50 8,92 9,65 7,05 16,86 10,86 5,10 3,65 0,96 1,19 0,69 0,78 4,38 0,82
9 9,89 79,49 45,97 10,67 28,87 39,15 60,57 366,55 293,40 321,42 13,37 91,86 112,43 67,94 65,01 43,52 128,20 76,93 30,04 28,55 5,92 9,54 4,64 4,88 31,10 5,37
10 10,78 94,10 48,10 11,47 31,20 37,74 51,91 259,86 244,93 365,09 13,06 96,35 136,36 70,61 67,14 48,76 172,65 55,87 34,65 29,90 6,24 9,96 5,55 4,88 30,28 5,69
11 13,93 108,53 65,43 18,70 64,49 47,72 30,22 267,82 118,65 163,83 31,18 191,20 113,98 102,49 63,52 72,68 65,79 54,69 46,21 40,67 8,69 11,52 6,67 6,73 45,40 5,14
12 19,25 154,64 75,93 20,64 59,26 45,66 36,43 202,16 135,46 191,96 28,69 236,10 163,56 184,52 78,10 93,49 87,81 52,71 77,44 54,38 10,27 16,25 8,96 8,21 47,69 7,09
13 7,43 59,95 29,52 8,37 21,27 20,61 21,46 106,12 77,87 129,83 8,96 70,07 119,56 58,08 52,41 31,57 55,52 23,86 26,45 19,58 4,30 6,88 3,73 3,10 19,53 6,16
14 18,49 137,43 62,93 17,98 39,18 31,03 27,20 132,36 93,40 134,99 15,36 145,01 127,48 177,27 64,34 80,50 73,46 35,31 75,70 56,21 9,50 15,48 7,99 6,73 40,72 6,01
15 23,21 148,46 68,86 19,40 38,87 41,62 40,24 215,90 117,28 189,14 14,56 107,79 165,41 93,48 215,48 84,00 102,02 49,27 63,63 64,20 9,71 20,83 8,67 7,50 42,99 10,43
16 18,96 175,41 86,66 19,54 46,92 31,88 20,54 147,48 79,13 121,73 12,98 111,99 93,70 109,33 71,39 152,43 61,58 32,10 78,68 55,74 13,82 15,91 10,88 9,45 56,68 4,46
17 7,52 57,63 28,62 7,20 19,79 23,07 36,09 168,90 99,65 181,65 6,88 48,11 69,55 44,37 41,58 27,21 144,97 32,92 20,56 20,37 3,82 6,80 3,53 2,79 17,72 3,38
18 1,11 8,86 5,16 1,40 3,69 4,63 5,80 31,95 22,75 22,34 1,63 9,79 10,36 7,37 6,84 5,09 10,49 11,02 3,60 3,02 0,66 0,98 0,55 0,56 3,54 0,59
19 3,50 25,78 11,96 3,16 7,11 4,84 4,38 20,55 14,77 20,24 2,36 22,25 17,55 21,29 12,19 18,60 10,41 5,60 15,27 10,85 1,86 2,87 1,56 1,30 7,73 0,82
20 6,91 60,76 20,55 4,29 8,01 5,89 5,02 24,71 16,12 22,54 2,10 21,99 18,20 22,01 15,51 16,69 12,57 6,24 13,68 27,10 2,29 6,98 3,15 1,91 12,80 1,00
21 0,76 10,59 8,43 1,20 1,83 1,37 1,13 6,05 3,47 4,91 0,48 4,12 3,72 3,81 2,68 4,25 2,58 1,36 2,42 2,39 1,63 0,49 0,65 0,66 4,92 0,18
22 1,90 21,80 4,26 0,89 2,37 1,83 1,74 6,91 5,18 7,20 0,62 6,06 5,46 5,89 5,23 4,53 4,04 2,00 3,46 6,72 0,41 3,75 1,11 0,35 2,86 0,31
23 0,82 15,54 6,24 1,07 1,40 1,04 0,60 4,32 2,66 4,04 0,36 3,39 3,09 3,31 2,39 3,19 2,13 1,04 1,96 3,17 0,61 0,57 1,27 0,51 3,84 0,15
24 0,55 8,34 6,97 1,39 1,56 1,10 0,64 5,07 2,88 3,79 0,44 3,14 2,58 2,86 1,93 3,20 1,96 1,13 1,68 2,03 0,67 0,38 0,45 1,01 5,46 0,14
25 1,03 18,56 27,37 2,66 2,98 2,31 1,35 10,61 6,05 7,93 0,82 6,39 5,35 5,53 4,12 5,99 4,13 2,16 3,25 4,47 1,72 1,04 1,35 1,79 17,53 0,28
26 2,78 18,93 9,09 2,42 6,00 7,02 5,81 36,60 20,32 28,78 2,50 19,47 37,06 16,49 19,51 9,00 16,23 8,26 7,43 7,37 1,29 2,36 1,10 0,00 5,81 1,94
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 15. Matriz origen-destino de viajes entre las zonas metropolitanas y las zonas internas de Santander entre las 08:00 y 09:00 horas. Escenario futuro.
O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30
1 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 35,46 27,40 49,92 7,48
2 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 132,01 102,03 185,87 27,83
3 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 185,77 143,58 261,57 39,17
4 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 37,77 29,19 53,18 7,96
5 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 31,91 24,66 44,93 6,73
6 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 141,25 109,17 198,87 29,78
7 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 89,48 69,16 125,98 18,87
8 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 40,97 31,67 57,69 8,64
9 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 267,27 206,57 376,31 56,35
10 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 262,92 203,21 370,19 55,44
11 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 238,94 184,67 336,42 50,38
12 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 283,70 219,26 399,44 59,82
13 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 134,25 103,76 189,03 28,31
14 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 215,84 166,82 303,90 45,51
15 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 265,60 205,28 373,97 56,00
16 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 221,82 171,44 312,32 46,77
17 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 152,18 117,61 214,26 32,09
18 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 24,87 19,22 35,01 5,24
19 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 36,37 28,11 51,21 7,67
20 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 48,58 37,55 68,40 10,24
21 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 10,29 7,96 14,50 2,17
22 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 14,46 11,18 20,36 3,05
23 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 9,30 7,18 13,09 1,96
24 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 8,30 6,42 11,69 1,75
25 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 19,86 15,35 27,97 4,19
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
26 - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - - 39,85 30,80 56,11 8,40
27 28,86 213,65 92,01 19,56 26,16 62,42 67,80 374,04 235,30 322,68 27,60 207,37 205,95 169,59 137,35 130,92 164,97 80,23 90,68 88,97 18,85 26,49 17,02 15,21 115,19 10,11 0,00 0,00 0,00 0,00
28 22,30 165,13 71,11 15,12 20,22 48,25 52,40 289,09 181,86 249,40 21,33 160,27 159,18 131,07 106,16 101,18 127,51 62,01 70,08 68,76 14,57 20,47 13,16 11,75 89,03 7,82 0,00 0,00 0,00 0,00
29 40,63 300,82 129,55 27,54 36,83 87,89 95,47 526,64 331,30 454,34 38,87 291,98 289,98 238,79 193,39 184,33 232,28 112,97 127,68 125,26 26,55 37,29 23,97 21,41 162,19 14,24 0,00 0,00 0,00 0,00
30 6,08 45,05 19,40 4,12 5,51 13,16 14,30 78,87 49,61 68,04 5,82 43,72 43,43 35,76 28,96 27,60 34,78 16,92 19,12 18,76 3,98 5,58 3,59 3,21 24,29 2,13 0,00 0,00 0,00 0,00
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MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 16. Matriz de proporciones de viajes en transporte privado respecto del volumen total de tráfico en el periodo 08:00-09:00 horas. Escenario futuro. Pt.privado 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 1,00 0,96 1,00 1,00 1,00 0,99 0,99 0,99 1,00 1,00 0,99 1,00 0,99 0,99 0,99 1,00 0,99 0,99 1,00 0,99 0,99 0,93 0,95 0,99 1,00 0,98 2 0,99 1,00 0,97 0,98 0,96 0,93 0,82 0,87 0,97 0,98 0,94 0,94 0,89 0,90 0,88 0,95 0,82 0,85 0,96 0,95 0,90 0,88 0,87 0,98 0,97 0,81 3 0,96 0,98 1,00 0,86 0,94 0,93 0,88 0,88 0,91 0,95 0,92 0,91 0,89 0,86 0,87 0,84 0,78 0,88 0,82 0,98 0,97 0,97 0,97 0,85 0,87 0,95 4 0,94 0,97 0,71 1,00 0,96 0,91 0,77 0,83 0,86 0,88 0,93 0,87 0,72 0,75 0,80 0,65 0,70 0,81 0,61 0,91 0,96 0,89 0,97 0,59 0,55 0,60 5 0,96 0,97 0,95 0,98 1,00 0,96 0,89 0,85 0,97 0,98 0,89 0,96 0,95 0,96 0,94 0,96 0,93 0,97 0,97 0,94 0,97 0,95 0,97 0,98 0,98 0,88 6 0,89 0,91 0,93 0,96 0,94 1,00 0,83 0,90 0,97 0,97 0,94 0,92 0,76 0,96 0,85 0,95 0,89 0,97 0,93 1,00 0,91 0,88 0,94 0,95 0,94 0,86 7 0,74 0,72 0,90 0,85 0,76 0,78 1,00 0,87 0,87 0,93 0,83 0,74 0,65 0,72 0,79 0,80 0,82 0,75 0,70 0,76 0,58 0,72 0,94 0,79 0,77 0,79 8 0,99 0,97 0,87 0,90 0,85 0,89 0,89 1,00 0,97 0,97 0,92 0,89 0,82 0,92 0,79 0,93 0,91 0,96 0,92 1,00 0,86 0,98 1,00 0,92 0,91 0,84 9 0,79 0,83 0,94 0,88 0,94 0,96 0,92 0,95 1,00 0,88 0,88 0,80 0,86 0,79 0,84 0,88 0,88 0,89 0,88 0,97 0,87 0,73 0,97 0,88 0,86 0,85
10 0,82 0,79 0,93 0,81 0,99 0,93 0,92 0,92 0,89 1,00 0,93 0,80 0,77 0,72 0,80 0,85 0,91 0,92 0,66 0,99 0,72 0,69 0,98 0,80 0,78 0,77 11 0,97 0,96 0,89 0,95 0,92 0,93 0,85 0,90 0,87 0,93 1,00 0,92 0,84 0,89 0,86 0,88 0,87 0,82 0,91 0,99 0,96 0,97 0,91 0,90 0,89 0,87 12 0,96 0,90 0,90 0,88 0,93 0,88 0,73 0,82 0,76 0,84 0,89 1,00 0,74 0,79 0,66 0,87 0,68 0,81 0,86 0,96 0,86 0,96 0,89 0,87 0,85 0,65 13 0,76 0,75 0,93 0,77 0,97 0,86 0,74 0,88 0,81 0,83 0,91 0,74 1,00 0,79 0,84 0,78 0,76 0,91 0,78 0,94 0,76 0,75 0,91 0,78 0,76 0,85 14 0,96 0,91 0,94 0,89 0,96 0,92 0,78 0,80 0,89 0,96 0,93 0,95 0,87 1,00 0,80 0,90 0,81 0,92 0,90 0,91 0,89 0,94 0,96 0,89 0,88 0,84 15 0,91 0,78 0,92 0,84 0,88 0,79 0,74 0,77 0,82 0,90 0,83 0,86 0,77 0,73 1,00 0,84 0,74 0,93 0,85 0,78 0,82 0,74 0,76 0,83 0,80 0,72 16 0,91 0,94 0,84 0,75 0,97 0,92 0,81 0,91 0,94 0,96 0,88 0,90 0,84 0,82 0,87 1,00 0,78 0,86 0,78 0,87 0,96 0,91 0,95 0,76 0,73 0,77 17 0,88 0,80 0,88 0,73 0,78 0,88 0,84 0,92 0,92 0,93 0,81 0,77 0,73 0,79 0,81 0,79 1,00 0,89 0,78 0,90 0,72 0,87 0,88 0,74 0,69 0,83 18 0,76 0,80 0,92 0,86 0,90 0,95 0,74 0,93 0,85 0,94 0,81 0,83 0,69 0,84 0,80 0,83 0,84 1,00 0,88 0,75 0,82 0,66 0,78 0,84 0,82 0,78 19 0,89 0,94 0,83 0,75 0,98 0,90 0,73 0,93 0,87 0,85 0,83 0,87 0,74 0,82 0,88 0,79 0,75 0,87 1,00 0,87 0,95 0,87 0,93 0,73 0,69 0,84 20 0,92 0,94 0,96 0,89 0,97 0,93 0,85 0,89 0,99 0,99 0,88 0,93 0,98 0,86 0,87 0,88 0,97 0,81 0,89 1,00 0,87 0,94 0,95 0,90 0,89 0,87 21 0,99 0,91 0,98 0,98 0,95 0,92 0,73 0,86 0,88 0,91 0,94 0,93 0,93 0,82 0,84 0,95 0,72 0,84 0,96 0,95 1,00 0,96 0,94 0,98 0,99 0,72 22 0,99 0,88 0,97 0,93 0,94 0,87 0,74 0,98 0,96 0,91 0,94 0,94 0,77 0,88 0,80 0,91 0,78 0,76 0,91 0,92 0,88 1,00 0,82 0,91 0,91 0,71 23 0,99 0,86 0,97 0,97 0,95 0,90 0,93 0,81 0,99 1,00 0,94 0,93 0,99 0,95 0,79 0,92 0,99 0,88 0,92 0,93 0,85 0,67 1,00 0,96 0,96 1,00 24 0,96 0,98 0,88 0,73 0,97 0,95 0,81 0,95 0,89 0,93 0,98 0,92 0,90 0,82 0,83 0,78 0,72 0,88 0,75 0,96 0,99 0,97 1,00 1,00 0,97 1,00 25 0,96 0,98 0,90 0,70 0,98 0,93 0,79 0,94 0,88 0,92 0,95 0,91 0,88 0,80 0,82 0,76 0,73 0,86 0,73 0,96 0,98 0,97 0,99 0,99 1,00 1,00 26 0,95 0,89 0,95 0,90 0,95 0,92 0,81 0,92 0,90 0,93 0,92 0,95 0,86 0,84 0,87 0,92 0,83 0,89 0,93 0,86 0,89 0,87 0,88 0,00 0,89 1,00
Página 93
MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
* Anexo 17. Matriz origen-destino de viajes en transporte privado (08:00-09:00 horas). Escenario futuro. O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
1 9,87 32,53 9,91 2,88 6,45 4,87 4,63 19,46 13,79 19,25 1,69 16,90 14,87 16,53 14,54 12,68 10,78 5,35 9,90 15,59 1,66 4,18 1,77 1,19 6,64 0,83
2 15,90 355,89 95,05 19,02 23,43 16,59 12,96 59,52 52,26 72,15 6,00 56,17 48,81 52,99 40,05 53,21 33,44 17,63 32,85 62,12 9,79 21,39 13,84 9,04 59,07 2,23
3 17,14 349,72 493,19 38,44 47,85 35,56 20,66 157,50 96,48 134,88 13,57 100,08 90,49 87,79 63,77 87,52 56,59 35,67 50,19 81,95 29,63 17,40 24,94 22,77 277,43 4,52
4 5,09 70,30 31,07 35,94 21,87 12,96 6,28 38,80 20,59 28,48 3,90 27,23 18,89 20,84 15,43 14,89 11,43 6,64 9,68 15,78 4,44 3,29 4,38 3,08 17,00 0,81
5 6,89 52,16 30,23 14,08 64,15 27,58 11,45 79,59 39,17 50,29 8,05 54,98 43,61 38,11 23,92 33,68 25,32 12,81 21,81 18,93 4,01 5,68 3,22 3,43 22,47 1,44
6 8,56 69,78 39,13 15,61 48,37 133,38 34,27 203,43 99,12 110,39 11,03 69,91 57,68 50,80 42,63 40,37 59,48 37,24 25,58 26,71 5,29 7,50 4,46 4,52 28,18 3,70
7 3,25 18,87 13,76 3,78 8,99 14,33 51,60 106,73 62,91 75,36 3,65 21,06 23,48 17,43 17,90 12,91 43,99 17,86 7,92 8,65 1,30 2,75 1,59 1,27 7,89 1,41
8 1,58 10,69 6,59 2,02 5,35 7,51 8,71 91,12 32,07 31,53 2,29 9,76 11,91 8,18 7,66 6,55 15,42 10,45 4,71 3,64 0,83 1,17 0,69 0,72 4,00 0,69
9 7,78 65,98 43,21 9,41 27,02 37,41 55,47 347,79 293,40 283,09 11,79 73,27 96,40 53,69 54,86 38,26 113,00 68,79 26,47 27,78 5,16 6,95 4,50 4,29 26,90 4,58
10 8,88 74,09 44,72 9,27 30,77 35,00 47,94 239,23 217,70 365,09 12,11 77,27 105,18 50,97 53,41 41,52 156,52 51,22 22,74 29,68 4,51 6,87 5,43 3,89 23,51 4,39
11 13,56 103,68 58,42 17,81 59,29 44,36 25,64 241,01 103,66 152,03 31,18 176,40 96,00 91,40 54,72 64,24 57,28 44,64 42,25 40,45 8,33 11,16 6,06 6,08 40,37 4,46
12 18,57 139,32 68,26 18,08 55,37 40,17 26,64 166,14 103,22 160,76 25,63 236,10 120,22 146,21 51,68 81,76 59,91 42,81 66,68 51,96 8,79 15,58 7,97 7,11 40,38 4,59
13 5,63 45,15 27,40 6,44 20,72 17,67 15,87 93,52 63,39 107,74 8,12 52,08 119,56 46,12 43,79 24,71 41,95 21,69 20,75 18,49 3,25 5,13 3,41 2,42 14,79 5,23
14 17,66 125,26 58,92 16,06 37,58 28,51 21,18 105,83 83,23 129,51 14,33 137,05 110,51 177,27 51,57 72,47 59,37 32,51 68,14 51,03 8,46 14,57 7,64 5,98 35,68 5,02
15 21,13 116,39 63,03 16,37 34,28 32,95 29,79 166,17 95,85 169,93 12,04 92,52 127,59 68,23 215,48 70,17 75,80 45,59 54,38 49,85 7,97 15,37 6,55 6,19 34,57 7,48
16 17,34 165,22 72,58 14,62 45,60 29,47 16,55 134,34 74,15 117,19 11,44 101,22 78,63 89,40 62,40 152,43 48,25 27,49 61,56 48,63 13,29 14,42 10,31 7,16 41,48 3,45
17 6,62 46,13 25,22 5,26 15,47 20,31 30,15 155,10 91,34 168,99 5,59 37,21 50,53 34,96 33,86 21,43 144,97 29,39 15,97 18,28 2,74 5,91 3,12 2,07 12,28 2,80
18 0,84 7,09 4,76 1,20 3,31 4,38 4,32 29,80 19,34 21,04 1,32 8,09 7,12 6,16 5,49 4,24 8,80 11,02 3,16 2,27 0,54 0,65 0,43 0,47 2,92 0,46
19 3,10 24,29 9,87 2,37 6,94 4,38 3,20 19,07 12,81 17,17 1,96 19,43 12,97 17,46 10,74 14,68 7,83 4,88 15,27 9,42 1,77 2,51 1,45 0,95 5,37 0,69
20 6,37 57,23 19,72 3,80 7,76 5,49 4,25 21,89 15,89 22,23 1,85 20,44 17,83 18,84 13,47 14,69 12,25 5,05 12,14 27,10 1,99 6,53 2,99 1,71 11,42 0,87
21 0,75 9,67 8,22 1,17 1,74 1,26 0,82 5,20 3,06 4,47 0,45 3,83 3,45 3,13 2,26 4,05 1,87 1,14 2,33 2,28 1,63 0,47 0,61 0,65 4,85 0,13
22 1,89 19,19 4,12 0,83 2,22 1,60 1,28 6,78 4,97 6,52 0,58 5,72 4,22 5,19 4,16 4,11 3,17 1,52 3,16 6,16 0,36 3,75 0,91 0,32 2,60 0,22
23 0,81 13,33 6,04 1,04 1,33 0,94 0,56 3,51 2,63 4,03 0,34 3,14 3,05 3,13 1,88 2,95 2,11 0,91 1,80 2,95 0,52 0,38 1,27 0,49 3,68 0,15
24 0,53 8,19 6,15 1,01 1,52 1,04 0,52 4,83 2,57 3,53 0,43 2,88 2,32 2,35 1,60 2,51 1,41 0,99 1,26 1,94 0,66 0,37 0,45 1,01 5,28 0,14
25 0,99 18,27 24,73 1,85 2,91 2,15 1,06 9,98 5,33 7,27 0,78 5,79 4,72 4,42 3,36 4,55 3,01 1,86 2,38 4,29 1,69 1,01 1,33 1,77 17,53 0,28
26 2,65 16,91 8,65 2,19 5,71 6,44 4,72 33,66 18,34 26,89 2,30 18,44 31,98 13,79 16,89 8,24 13,40 7,38 6,91 6,35 1,15 2,05 0,97 0,84 5,18 1,94
Página 94
MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
9. Bibliografía
ORTÚZAR, J de Dios. 2008. Modelos de transporte. Traducido de la tercera
edición inglesa por: Ángel Ibeas Portilla y Luigi dell’Olio. Santander: PubliCan, ediciones
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ALONSO OREÑA, B. Sistemas de transporte. Apuntes de clase del Grupo de
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WANG, J. 2014. Transport engineering and planning I. Apuntes de clase del
Instituto de Estudios del Transporte (ITS), University of Leeds.
MOURA BERODIA, J.L; IBEAS PORTILLA, A; DELL’OLIO, L; VEGA ZAMANILLO, A.
2006. Dos modelos de distribución de viajes: modelo de entropía (Hyman) versus
triproporcional a través de una aplicación en la ciudad de Concepción (Chile). Revista de
Obras Públicas, 3462.
Página 95
MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
Página 1
Trabajo de final de grado en Ingeniería Civil de la mención de Transportes y Servicios
Urbanos realizado por el alumno Alfonso Campollo Canduela, dirigido por los profesores Borja
Alonso Oreña y Ángel Ibeas Portilla, y presentado en la convocatoria de junio de 2015.
Resumen: El presente trabajo consiste en un análisis de la previsión de la demanda de
tráfico en transporte privado de viajeros en la ciudad de Santander (Cantabria, España)
para el año 2020, entre las 8 y las 9 de la mañana de un día laborable, a partir de los
datos procedentes de una encuesta domiciliaria, realizada por el Grupo de Investigación
de Sistemas de Transporte (GIST) de la Universidad de Cantabria para un estudio previo,
y el modelo de ordenación que el Plan General de Ordenación Urbana vigente del
municipio contempla para este horizonte temporal.
El enfoque del modelo aplicado para la prognosis del tráfico parte de la red viaria
existente en la ciudad de Santander y de la base domiciliaria, expandida a las 26 zonas
en las que se ha procedido a dividir el término municipal.
De esta forma, se ha aplicado un modelo clásico de cuatro etapas para obtener
la intensidad de vehículos que circulan actualmente por la red viaria de la ciudad para
posteriormente, asumiendo la implantación total de las infraestructuras viarias futuras
y parcial del crecimiento de suelo residencial que se contemplan en el Plan General
obtener el tráfico de vehículos privados en el año 2020 en la ciudad.
Como parte de la primera etapa del modelo, las características socioeconómicas
y de movilidad básicas de la encuesta han sido utilizadas como variables independientes
de la función de demanda para estimar los modelos de regresión lineal más adecuados
a emplear para reproducir la movilidad en los hogares encuestados. De esta manera, los
modelos elegidos se han empleado para obtener el número total de viajes generados y
atraídos por cada una de las 26 zonas internas de la ciudad consideradas, a partir del
censo de población de Santander del año 2011.
Posteriormente, se ha procedido a distribuir en el espacio los viajes generados y
atraídos por cada zona, durante el periodo punta considerado, aplicando un algoritmo
MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN
SANTANDER: AÑO 2020
MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
Página 2
iterativo triproporcional a la matriz de viajes origen-destino domiciliaria expandida a
toda la ciudad. Este modelo consiste en la distribución de los viajes entre las distintas
zonas de la ciudad tratando de reproducir la distribución de longitudes de viajes
observada en la encuesta.
Durante la etapa siguiente del modelo se ha establecido la proporción de viajes
de cada uno de los modos de transporte modelizados, aplicando un modelo logit
multinomial de elección discreta entre transporte privado y transporte público. La
matriz resultante de transporte privado se ha asignado a la red para obtener el volumen
de tráfico en los viales actualmente.
Una vez calibrado y validado el modelo de tráfico según las condiciones de
movilidad en el año base, se ha procedido a su aplicación al horizonte de planificación
del Plan General de Santander. Para ello, se han extraído de éste las características de
la futura red viaria de la ciudad y el crecimiento del suelo urbanizable previsto en el
municipio. A partir de estos datos y el modelo de transporte calibrado para el escenario
actual se ha aplicado nuevamente el modelo de cuatro etapas, obteniéndose la matriz
de viajes origen-destino de transporte privado en la ciudad en hora punta de mañana
en el año 2020.
Como conclusión final al estudio se ha realizado una simulación a nivel
macroscópico, empleando el software comercial VISUM de planificación y modelación
de redes de transporte, del tráfico en transporte privado en la actualidad en Santander
y de aquel que se prevé que circule en el año 2020 por el municipio con las nuevas
infraestructuras previstas de cara a analizar su efecto en la red viaria urbana y
determinar su dimensionamiento adecuado.
La realización del presente estudio ha permitido demostrar que las
infraestructuras viarias proyectadas y parte de las actuaciones urbanísticas previstas en
el Plan General de Ordenación Urbana de Santander darán lugar en el año 2020, cuando
estén concluidas, a niveles de tráfico de vehículos privados muy importantes en la
ciudad. Los nuevos viales ayudarán a romper la radialidad de la red viaria actual a través
del centro urbano y permitirán descongestionar los ejes de alta capacidad existentes en
la actualidad en el municipio, aunque serán precisas intervenciones viarias adicionales
MODELO DE PREVISIÓN DEL TRÁFICO EN SANTANDER: AÑO 2020 - Alfonso Campollo Canduela
Página 3
de acara a generar una red de transporte más sostenible y adecuada a los niveles de
tráfico futuros.
El crecimiento de la ciudad tendrá una clara incidencia en el viario existente y en
los niveles de tráfico urbano actuales, de forma que será preciso ejecutar los nuevos ejes
viarios recogidos en el Plan, con su correspondiente dimensionamiento, tal y como se
ha comprobado analizando el efecto de éstos a partir de la simulación del escenario
futuro de tráfico en Santander realizada en este estudio.
Palabras clave: modelización de la demanda de transporte, transporte y movilidad
urbana, modelo clásico de cuatro etapas, planificación urbanística y del transporte,
predicción del tráfico rodado.
Bibliografía:
ORTÚZAR, J de Dios. 2008. Modelos de transporte. Traducido de la tercera
edición inglesa por: Ángel Ibeas Portilla y Luigi dell’Olio. Santander: PubliCan, ediciones
de la Universidad de Cantabria.
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triproporcional a través de una aplicación en la ciudad de Concepción (Chile). Revista de
Obras Públicas, 3462.
TRAFFIC FORECAST MODEL IN SANTANDER: YEAR 2020 - Alfonso Campollo Canduela
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Final degree project of Civil Engineering with the specialization of Transport and Urban
services done by the student Alfonso Campollo Canduela and directed by Professors Borja
Alonso Oreña and Ángel Ibeas Portilla, handed in June 2015.
Abstract: The present paper consists of an analysis of the traffic demand for private
transport of passenger forecasted in the city of Santander (Cantabria, Spain) for the year
2020, between 8 and 9 a.m. on a weekday. The analysis is based on the data obtained
from a household survey carried out by the Department of Transportation (GIST) from
the University of Cantabria, and the urban structure that the General Urban
Development Plan of the city defines for that period of time.
The approach of the model applied to the prognosis of the traffic is based on the
existing road network in the city of Santander and the household survey, expanded to
the 26 areas in which the city was divided.
In this way, a classical four-stage transport planning model has been applied to
calculate the current traffic demand in the road network of the city. Assuming the total
implementation of new road infrastructures and the partial development of future
residential areas defined in the Plan the application model will subsequently obtain the
traffic demand forecasted in the city for 2020.
As part of the first stage of the four-stage model, the basic mobility and socio-
economic characteristics of the household survey have been used as independent
variables of the demand function in order to estimate the most suitable linear regression
models to reproduce the current transport demand in the surveyed households. The
selected models have been used to estimate the total number of trips generated and
attracted by each of the 26 considered areas. To do so, the census of population of
Santander of the year 2011 has been used.
Subsequently, the trips generated and attracted by each zone have been
distributed between the different zones applying a iterative tri-proportional algorithm
to the household origin-destination matrix, expanded to the 26 zones. This model is
TRAFFIC FORECAST MODEL IN SANTANDER:
YEAR 2020
TRAFFIC FORECAST MODEL IN SANTANDER: YEAR 2020 - Alfonso Campollo Canduela
Página 2
based on the distribution of trips in the existing road network according to the distance
between each pair of zones.
During the next stage of the model, the share for each mode of transport of the
total volume of traffic in the city during the considered rush hour has been set, applying
a multinomial logit model of discrete choice between private and public transport.
Once the traffic model has been calibrated and validated according to the urban
mobility conditions in the base year, it has been applied to the future scenario,
considering the characteristics of the future road network and the urban growth in the
city considered in the General Urban Development Plan of Santander. Therefore, the
four-stage model followed has been implemented again for the future scenario from
this future data and the traffic model calibrated for the current scenario. As a result, the
future origin-destination matrix of private transport in the city in the year 2020 in the
morning rush hour considered has been obtained.
To conclude the study, a further assignment at a macro level of the traffic from
private transport in the city of Santander, both in the present time and in the year 2020,
has been carried out using the commercial software of transport planning VISUM in
order to analyse the effect of the new road infrastructure on the development of the
city and the traffic growth expected.
The fulfillment of the present study has demonstrated that the planned road
infrastructures and part of the urban development defined in the General Urban
Development Plan of Santander will lead to high private vehicle traffic levels in the city
in 2020.
The urban growth of Santander will have a clear impact on the existing road
network and current urban traffic levels. The planned new roads will help to break the
radial configuration of the current road transport network, which has a high dependency
on the city center, and will also allow to decongest the high capacity road axes between
the North and South areas of Santander.
The need of the planned new infrastructures, with its suitable dimensioning, has
been proven with the analysis of its effects on the future traffic scenario simulated in
Santander in this study.
TRAFFIC FORECAST MODEL IN SANTANDER: YEAR 2020 - Alfonso Campollo Canduela
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Key words: transportation forecasting, transport and urban mobility, classical four-stage
model, transport and urban planning, road traffic forecast.
Bibliography:
ORTÚZAR, J de Dios. 2008. Modelos de transporte. Traducido de la tercera
edición inglesa por: Ángel Ibeas Portilla y Luigi dell’Olio. Santander: PubliCan, editions
of Universidad de Cantabria.
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ALONSO OREÑA, B. Sistemas de transporte. Course notes from Grupo de
Investigación de Sistemas de Transporte (GIST), Universidad de Cantabria.
WANG, J. 2014. Tranpsort engineering and planning I. Course notes from
Institute of Transport Studies (ITS), University of Leeds.
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triproporcional a través de una aplicación en la ciudad de Concepción (Chile). Revista de
Obras Públicas, 3462.