Estimación de la variación de accesibilidad y movilidad

INDICADORES DE MOVILIDAD PARA PROYECTOS DE VALORIZACIÓN EN EL SECTOR DEL POBLADO

ESTUDIO DE TRÁNSITO Y TRANSPORTE - INFORME FINAL

VERSIÓN 1

DICIEMBRE DE 2013 Página 1|75

ESTUDIO DE INDICADORES DE MOVILIDAD

INFORME FINAL VERSIÓN 1

DICIEMBREDE 2013

VARIACION DE ACCESIBILIDAD Y MOVILIDAD EN EL POBLADO POR OBRAS

DE VALORIZACION



VERSIÓN 1


EQUIPO TÉCNICO FELIPE GOMEZ BOLIVAR Especialista en vías terrestres. Coordinador del Proyecto IVAN SARMIENTO ORDOSGOITIA Ingeniero civil, Doctor de Caminos, Canales y Puertos. Asesor por parte de la Universidad Nacional de Colombia. RODRIGO SALAZAR PINEDA Ingeniero civil, Magister en Planeación de transporte, y en Tránsito. Asesor independiente. YULI GABRIELA YARCE MARIN Ingeniera civil,Especialista en vías y transporte con experiencia en MICROSIMULACION. SANDRA MILENA SERNA MORA Ingeniera civil, especialista en vías y transporte con experiencia en proyectos de transporte.



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TABLA DE CONTENIDO 1 OBJETIVO .................................................................................................................. 7

2 ALCANCE .................................................................................................................. 7

3 METODOLOGIA ......................................................................................................... 8

3.1 REVISIÓN Y ANÁLISIS DE INFORMACIÓN SECUNDARIA .............................. 8

3.2 IMPLEMENTACION DE LOS MODELOS DE MACROSIMULACIÓN Y MICROSIMULACIÓN ........................................................................................................ 9

3.3 DETERMINACION DE INDICADOR DE TIEMPOS DE VIAJE ATRAVES DE LOS MODELOS ................................................................................................................ 9

3.4 ANALISIS Y GENERACIÓN DE BUFFER POR DISTANCIAS ........................... 9

4 LOCALIZACIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO .......................................................... 11

5 REVISIÓN Y ANÁLISIS DE INFORMACIÓN SECUNDARIA ................................... 13

6 AJUSTE DE LA DEMANDA EN EL AÑO BASE 2008 ............................................. 17

7 ANÁLISIS DE PROXIMIDAD DE LOS PREDIOS A LOS PROYECTOS DEL PLAN POBLADO. ...................................................................................................................... 22

7.1 DISTANCIAS DE LOS PREDIOS A LOS PROYECTOS ................................... 27

7.2 DISTANCIAS DE LOS PREDIOS A LAS VÍAS ................................................. 28

8 MODELO DE TRANSPORTE ................................................................................... 34

8.1 GENERACIÓN/ATRACCIÓN ............................................................................ 34

8.2 DISTRIBUCIÓN ................................................................................................. 35

8.2.1 Formulación de modelos de distribución de viajes ...................................... 36

8.3 ASIGNACIÓN DINÁMICA ................................................................................. 37

8.3.1 Rutas y su costo ......................................................................................... 39

8.3.2 Elección de ruta .......................................................................................... 39

8.3.3 Búsqueda de ruta ....................................................................................... 41

9 IMPLEMENTACION DEL MODELO DE MICROSIMULACION ................................ 43

9.1 ESTRUCTURACIÓN DEL MODELO. ................................................................ 45

9.1.1 Procesamiento y Análisis de la Información ................................................ 45

9.1.2 Procedimiento para la simulación en VISSIM ............................................. 45

9.1.3 Generación de matrices para el modelo Vissim .......................................... 52

9.2 CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN EN EL ÁREA DE ESTUDIO ................................................................................................................... 56



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9.3 SIMULACION DE PROYECTOS DE VALORIZACION Y OTROS PROYECTOS DE OBRAS ...................................................................................................................... 56

9.4 DETERMINACION DE TIEMPOS DE VIAJE ..................................................... 62

9.5 DETERMINACION DE DENSIDAD POR PUNTOS ........................................... 63

9.6 DETERMINACION DE VELOCIDAD POR PUNTOS ........................................ 64

10 RESULTADOS DE MODELACIÓN INDICADORES DE DEMORAS Y NIVELES DE SERVICIO EN INTERSECCIONES ................................................................................. 65

11 EVALUACIÓN DE LA RED ...................................................................................... 68

12 ANALISIS DE RESULTADOS .................................................................................. 71



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ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Procedimiento metodológico .............................................................................. 8 Figura 2. Localizaciones de la zona de estudio ............................................................... 12 Figura 3. Modos de viaje Comuna el Poblado ................................................................. 14 Figura 4. Motivos de viaje Comuna el Poblado ............................................................... 15 Figura 5. Tenencia de Autos en el AMVA ........................................................................ 16 Figura 6. Zonas sit Medellín- El Poblado ......................................................................... 20 Figura 7. Distribución de los 670 puntos de la muestra a evaluar.................................... 22 Figura 8. Ejemplo a puntos cercanos a las entidades ...................................................... 24 Figura 9. Ejemplo de análisis de distancia de punto......................................................... 25 Figura 10. Proyectos a implementar en la comuna 14 El Poblado de Medellín ............... 28 Figura 11. Distancias de los predios a las vías de estudio en El Poblado ....................... 29 Figura 12. Asociación de puntos a tramos viales ............................................................ 30 Figura 13. Modelo para el Geo proceso de asociación de puntos a distancias ............... 32 Figura 14. Buffer obtenido para 200, 500 y 100 metros ................................................... 32 Figura 15. Matriz de viajes por origen y destino .............................................................. 37 Figura 16. Teoría de Seguimiento WIEDEMANN (1974) ................................................. 44 Figura 17 Área de Estudio para la modelación. ............................................................... 46 Figura 18. Generación de infraestructura vial en el modelo ............................................. 47 Figura 19 Creación de la red vial Links y conectores. ..................................................... 48 Figura 20 Ingreso de datos de entrada de la red a modelar ............................................ 48 Figura 21 Definición de áreas de conflicto. ...................................................................... 49 Figura 22 Definición de controladores (Semáforos)......................................................... 50 Figura 23 Áreas de reducción de velocidad .................................................................... 51 Figura 24 Rutas y paraderos de transporte público colectivo .......................................... 52 Figura 25. Parking Lots y Nodos para la generación de matrices .................................... 55 Figura 26. Proyectos de valorización en el área de influencia del proyecto ..................... 57 Figura 27. División de la red vial por tramos homogéneos .............................................. 60 Figura 28. Resultados tiempos de viaje........................................................................... 62 Figura 29. Resultados Densidades ................................................................................. 63 Figura 30. Resultados Velocidades ................................................................................. 64 Figura 31. Demoras por intersección .............................................................................. 66 Figura 32. Viajes atendidos en la red .............................................................................. 68 Figura 33. Demoras en la red .......................................................................................... 69 Figura 34. Velocidades en la red ..................................................................................... 69



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ÍNDICE DE TABLAS Tabla 1. Puntos de control para la validación del escenario base .................................... 17 Tabla 2. Total de viajes por hora en Submatrices 2008 ................................................... 18 Tabla 3. Zonas externas a El Poblado. ............................................................................ 19 Tabla 4.Factor de crecimiento vehicular situación con proyectos .................................... 21 Tabla 5.Atributos de los puntos cercanos a las entidades ............................................... 24 Tabla 6. Ejemplo de análisis de distancia de punto .......................................................... 26 Tabla 7. Proyectos a implementar en la comuna 14 El Poblado de Medellín ................... 27 Tabla 8. Resultados por distancia y asociación de tramos en buffer a 200, 500 y 1000 metros para cada punto ................................................................................................... 33 Tabla 9. Diagrama de flujo principal para asignación dinámica ...................................... 38 Tabla 10. Relación de las Vías con la cantidad de predios asociados ............................. 57 Tabla 11. Relación de tramos evaluados vías longitudinales ........................................... 58 Tabla 12. Relación de tramos evaluados vías transverales ............................................. 59 Tabla 13. Niveles de servicio HCM 2010 ......................................................................... 65 Tabla 14. Intersecciones evaluadas en la red .................................................................. 65 Tabla 15. Niveles de servicio por intersección ................................................................. 67



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VARIACION DE ACCESIBILIDAD EN EL POBLADO POR OBRAS DE VALORIZACION

1 OBJETIVO Este estudio tiene como objetivo medir la variación en la accesibilidad en la comuna del Poblado por efecto de las obras de valorización a efectuarse entre 2012 y 2014.

2 ALCANCE

La propuesta tiene como alcance medir la variación de accesibilidad con al menos dos indicadores uno absoluto (tiempo promedio desde la periferia del Poblado hasta unos ciertos puntos interiores), y un indicador relativo de accesibilidad (la relación de tiempos reales entre tiempos deseables desde todas las intersecciones hasta un punto de análisis) con el fin de ser incluidos en un modelo econométrico realizado por Avaluos y Tasaciones de Colombia Valorar S.A (en adelante Valorar) para estimar la variación en el valor de las propiedades afectadas por obras de valorización.

La medición de la variación de la accesibilidad se obtendrá en 670 puntos determinados por la empresa Valorar tanto para la situación del año 2012 sin proyectos, como para el año 2013 con todos los proyectos. Se aclara que a través del Otro Si al contrato de fecha 21 de mayo se definió incluir para la situación del año 2012 la operación del puente de la 4 sur, que apenas fue inaugurado el 20 de abril de 2012. El estudio se realizará con información secundaria, es decir, con datos de los estudios previos realizados por Planeación Municipal y la oficina de Valorización de la ciudad de Medellín. Se volverá a utilizar los modelos de macrosimulación y microsimulación que para esa ocasión se implementó para evaluar los impactos de las obras de valorización, pero para el presente estudio se realizara un análisis de los resultados a un mayor nivel de detalle, de manera que si se hace necesario añadir al modelo nuevos elementos de detalle de la red o de las condiciones de movilidad, se hará en aras de hacer más realista el cálculo de los indicadores, de manera que puedan ser útiles para el objetivo buscado al nivel de detalle de 670 puntos. No se elaboraran planos de indicadores de accesibilidad, sino solamente una tabla de valores.



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3 METODOLOGIA Para el análisis de las variables de tránsito metodológicamente se siguió el procedimiento descrito a continuación en los que se tuvo en cuenta las variables de tránsito arrojadas por los modelos de macro y microsimulación:

Figura 1.Procedimiento metodológico Fuente: Elaboración propia

3.1 REVISIÓN Y ANÁLISIS DE INFORMACIÓN SECUNDARIA

o Revisión de la nueva encuesta Origen-Destino de viajes 2012, en lo que se refiere

a la comuna del Poblado y Calculo de tiempos promedio de viaje en automóvil



VERSIÓN 1


desde el Poblado y hacia el Poblado según encuesta Origen destino 2012, modelo

de macrosimulación dispuesto para tal fin.

o Análisis de información de documentos:

o Revisión de los estudios de Movilidad del Departamento Administrativo de

Planeación del municipio de Medellín.

o Revisión de los estudios de Valorización del Poblado.

.

3.2 IMPLEMENTACION DELOS MODELOS DE MACROSIMULACIÓN Y MICROSIMULACIÓN

Implementación del modelo de microsimulación para la situación 2013 sin

proyectos incluyendo solo el puente de la 4 sur, revisión y ajustes.

Implementación del modelo de microsimulación para la situación 2013 con

proyectos por valorización y revisión.

De los puntos no determinados a través del modelo de microsimulación se

evaluarán las variables de tránsito obtenidas del modelo de macrosimulación del

Área Metropolitana de Medellín para completar la totalidad de indicadores en los

670 puntos de la muestra.

3.3 DETERMINACION DE INDICADOR DE TIEMPOS DE VIAJE ATRAVES DE LOS MODELOS

Aunque algunos proyectos del grupo de obras por valorización ya fueron

inaugurados en 2012 y otros se inician en 2013 y otros en 2014, se tomara como

año medio de operación de la red con todos los proyectos, el año 2013.

Determinación por simulación de tiempos de viaje para puntos con la situación

2013 sin proyectos.

Determinación por simulación de tiempos de viaje para puntos con la situación

2013 con proyectos.

Determinación de los indicadores de accesibilidad

3.4 ANALISIS Y GENERACIÓN DE BUFFER POR DISTANCIAS Para cada uno de los 670 puntos y a partir de la malla vial de Medellín se trabajará en ArcGIS el análisis de las variables de tránsito para cada uno de los puntos que hacen parte de la muestra teniendo en cuenta distancias aferentes a cada punto a 200, 500 y 1000 metros a la redonda de cada punto evaluado y los proyectos a ejecutar que se encuentran dentro de la malla vial arterial para lo cual se generaran los indicadores definidos para el análisis a cada una de las distancias mencionadas anteriormente.



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Cada uno de los subcapítulos descritos anteriormente dentro del proceso metodológico será desarrollado de forma detallada a partir del capítulo 5 del presente documento.



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4 LOCALIZACIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO La zona de estudio está localizada en la comuna 14, Se encuentra ubicada en la zona sur-oriental del municipio de Medellín. Limita por el norte con el corregimiento de Santa Elena y con las comunas La Candelaria, Buenos Aires; por el oriente con el corregimiento de Santa Elena; por el sur con el municipio de Envigado y por el occidente con Guayabal. Es la comuna más grande de Medellín y también la menos poblada en términos relativos. La estructura vial de esta comuna se caracteriza por un sistema arterial en la dirección vial, compuesto por el sistema del Río Medellín, las avenidas Las Vegas y El Poblado-Envigado, Avenida 34 y dos vías colectoras básicas, como son las transversales Superior e Inferior. En dirección oriente-occidente, este sistema tiene muy poca longitud debido a las limitaciones topográficas; solamente las calles 10, 14, 5 Sur y la Loma de los Balsos tienen continuidad hasta la parte oriental de la comuna. Las comunicaciones con el occidente de la ciudad se hacen a través de puentes sobre el Río Medellín en las calles 37, 29, 10, 12 y 4 sur. Como resultado del desarrollo urbanístico de El Poblado, en las últimas décadas se tiene una infraestructura vial realizada parcialmente, perdiendo de esta forma el sistema su eficiencia en la circunvalar vehicular. En resumen, el sistema vial actual es precario y no permite resolver con efectividad la circulación interna y su conexión con la ciudad y los barrios de Medellín y Buenos Aires. En los actuales momentos se presenta un flujo constante de población que se desplaza hacia esta comuna por motivos de trabajo originado por las actividades que allí se desarrollan. Adicionalmente, en los últimos años la dinámica de la construcción en El Poblado ha incrementado la demanda de transporte público hacia el sector; parte de esta demanda se satisface por medio de las rutas metropolitanas que sirven a los municipios de Envigado y Sabaneta y que atraviesan la comuna.



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Figura 2.Localizaciones de la zona de estudio

Fuente: Mapas de Medellín



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5 REVISIÓN Y ANÁLISIS DE INFORMACIÓN SECUNDARIA

o Análisis de información de documentos:

-Revisión de los estudios de Movilidad del Departamento Administrativo de

Planeación del municipio de Medellín.

-Revisión de los estudios de Valorización del Poblado.

o Revisión de la nueva encuesta Origen-Destino de viajes 2012, en lo que se refiere

a la comuna del Poblado y Calculo de tiempos promedio de viaje en automóvil

desde el Poblado y hacia el Poblado según encuesta Origen destino 2012.

De acuerdo a los resultados de la encuesta origen destino del 2012, en un día típico en lacomuna del Poblado salen aproximadamente 311 milviajes, llegan de otros sectores 290 milviajes e internamente se realizan 130 mil viajes; para un total de 733 mil viajes/día aproximadamente que corresponde al 13% de los viajes realizados en un día en el Valle de Aburra. Del total de viajes que se realizan con influencia de algún sector de la comuna del Poblado, el 48%, son realizados por residentes de la comuna, y el 52%, por persona no residentes, es decir por visitantes. En cuanto a los viajes de residentes, que son aproximadamente 350 mil, el 78% de los viajes (unos 275 mil) se realizan en modos motorizados y el 22% restante son viajes en modos no motorizados. Los modos utilizados en los viajes que se originan en El Poblado, que son 441 mil/día, (no necesariamente de residentes) corresponde en un mayor porcentaje a los viajes en auto con el 42% (185 mil), bus el 16%, moto el 11%, taxi 10%, metro 11%. En la Figura 3. Se indica los modos característicos en los viajes de la Comuna El Poblado.



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Figura 3. Modos de viaje Comuna el Poblado Fuente: EOD-2012

En cuanto al motivo del viaje se tiene que los tres primeros motivos que generan viajes en el Poblado son: regreso a casa el 57%, trabajo 15%, y por estudio el 10%. En la Figura 4. Se indican los motivos de viaje característicos para la comuna El Poblado según los resultados de la Encueta Origen Destino del 2012.

42%

11%

16%

1%

0%

10%

11%

3%

1%

5%

0% 0%

Modos de viajes El Poblado

Auto

Moto

Bus

Microbus

Metroplus

Taxi

Metro

Transporte Escolar

Otros motorizados

Caminata

Bicicleta

Otro



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Figura 4. Motivos de viaje Comuna el Poblado

Fuente: EOD-2012

El mismo estudio indica que en la comuna del Poblado, el porcentaje de tenencia del auto es cercana al 20% del Valle de Aburra, aunque solo tiene el 3% de la población de la región metropolitana, siendo las más alta con respecto a los demás datos de comunas y municipios de esta región. En la Figura 5, se indica las proporciones de la tenencia de auto en el AMVA.

15%

3%

10%

57%

1% 1%

2%

2%

1%

1%

3%

1% 2% 0% 1%

Motivos de viaje El Poblado

Al Trabajo

De trabajo

Estudio

Regreso a casa

Comer o Tomar algo

Hacer Mercado

Otras compras

Salud

Recreación

Visita a un amigo



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Figura 5. Tenencia de Autos en el AMVA Fuente: EOD-2012

El tiempo promedio de viaje para el total de viajes que tienen influencia en el

Poblado es de aproximadamente 29 minutos y para los viajes que se realizan en

auto particular es de 28 minutos aproximadamente. Hay que tener en cuenta que

ese tiempo promedio se refiere a considerar tres grupos que son: (1) todos los

tiempos desde cualquier origen del Valle de Aburrá hacia el Poblado, (2) los

tiempos desde ‘este hacia cualquier destino del Valle de Aburra, y (3) los tiempos

de viaje internos al Poblado mismo.

0%

5%

10%

15%

20%

25%

Po

pu

lar

San

ta C

ruz

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riq

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Ara

nju

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Cas

tilla

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e…

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os…

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…

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…

San

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len

a

Bar

bo

sa

Gir

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aban

a

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stre

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Cal

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taje

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ota

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au

tos



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6 AJUSTE DE LA DEMANDA EN EL AÑO BASE 2008 Las matrices utilizadas en esta etapa del modelo, fueron tomadas del estudio “Modelación y evaluación del impacto de las obras viales definidas en el Plan de Desarrollo 2008-2011 para la Comuna 14, El Poblado”, donde se logró representar adecuadamente los flujos observados en los diferentes tramos de la red definidos como punto de control de calibración, haciendo uso del software EMME. En estos puntos de control se realizó una toma de información primaria que consistió en un estudio de volúmenes vehiculares que tienen como objetivo conocer la demanda de tránsito que pasaba por las intersecciones principales de la zona de influencia del proyecto (ver Tabla 1). Esta información fue tomada en un día típico de la semana en un periodo de dos (2) horas, teniendo como horario de las 17:00 a las 19:00 horas. Esto se hizo por tipo de vehículo (motos, autos, buses y camiones) y por maniobra.

Tabla 1. Puntos de control para la validación del escenario base

VIA PRINCIPAL INTERSECCIÓN

TRANSVERSAL SUPERIOR CON:

PALMAS

CALLE 10

CALLE 3 – TESORO

CALLE 5 SUR – LOMA LOS GONZÁLEZ

CALLE 12 SUR – LOMA LOS BALSOS

CALLE 20 – SAN LUCAS

TRANSVERSAL INFERIOR CON:

PALMAS

CALLE 10

CALLE 1 SUR – LOMA LOS PARRA



CALLE 20 – POMONA

AVENIDA 34 CON:

CALLE 13

CALLE 10ª

CALLE 10

CALLE 1 SUR – LOMA LOS PARRA



CARRERA 43ª (AVENIDA EL POBLADO)

CALLE 17 – VIVERO

CALLE 14 – CASTROPOL

CALLE 10

CALLE 9

CALLE 8

CALLE 7

CALLE 5 – CLÍNICA MEDELLÍN

CALLE 5SUR – LOMA LOS GONZÁLEZ

CALLE 12SUR – VIRGEN



VERSIÓN 1


CARRERA 48 (AVENIDA LAS VEGAS)

CALLE 10 – MONTERREY

CALLE 5

CALLE 12SUR - AGUACATALA

Fuente: “Modelación y evaluación del impacto de las obras viales definidas en el Plan de Desarrollo 2008-2011 para la Comuna 14, El Poblado”

Estos aforos se realizaron con el fin de actualizar la demanda pues la que se tenía disponible en el año 2008 era la obtenida en la encuesta origen-destino (2005-2006) y como el tiempo entre ambas fuentes era relativamente corto, se utilizó un método donde se adopta una hipótesis de estabilidad en la distribución de los viajes, denominado método del gradiente, es decir, se parte del supuesto que la demanda ha cambiado en magnitud pero no en la localización de sus principales orígenes y destinos. A continuación se describe la aplicación del método. Fuente: Estudio “Modelación y evaluación del impacto de las obras viales definidas en el Plan de Desarrollo 2008-2011 para la Comuna 14, El Poblado”

Método Del Gradiente

Este modelo puede y ha sido aplicado en redes de gran tamaño. Matemáticamente el modelo está formulado como un problema convexo de minimización donde, siguiendo la dirección descendiente, se asegura que la matriz OD original no cambia más de lo necesario. Una dificultad común al aplicar modelos de estimación matricial en la práctica, se debe al hecho de que la mayoría de los modelos sólo se pueden implementar en programas de computador altamente especializados, los cuales, en el caso de que existan, son difíciles de obtener y de operar. El método del gradiente se implementóen el trabajo Municipio de Medellín (2009) usando la versión Standard del software EMME/2 para planeación de transporte ampliamente usado. Está disponible una aplicación del módulo de equilibrio de asignación vehicular conocida como opciones adicionales de asignación. Una vez ajustada la red, la asignación de las matrices de viajes deberá reproducir las intensidades en los flujos de vehículos, así como también los tiempos de viaje en los arcos más importantes del área de estudio con una tasa de error aceptable. Dicho procedimiento fue seguido en 2008 para la validación de la demanda, la cual se indica en la Tabla 2 las sub-matrices utilizadas en el modelo de microsimulación del presente estudio, el cual se describe en el capítulo 9.

Tabla 2.Total de viajes por hora en Submatrices2008



VERSIÓN 1


SUBMATRIZ TOTAL VEHÍCULOS POR

HORA

Autos 18605

Motos 881

Taxis 2008

Fuente: Elaboración propia

A partir de la matriz obtenida en 2008, se extrajeron las submatrices mostradas en la Tabla 2. Estas submatrices corresponden al número de autos, motos y taxis en la hora pico de la tarde que viajan al interior de la comuna 14, El Poblado, es decir, cuyo origen y destino es El Poblado y los vehículo que viajan desde El Poblado hacia zonas externas y viceversa. Las zonas externas fueron clasificadas en norte, sur, oriente y occidente como se indica en la Tabla 3.

Tabla 3. Zonas externas a El Poblado.

ZONA Municipio/Comuna de Medellín

Norte

Barbosa

Girardota

Copacabana

Bello

Municipios del norte de Antioquia

Sur

Envigado

Sabaneta

Itagüí

Caldas

La Estrella

Corregimiento de San Antonio de Prado

Corregimiento de Altavista

Municipios del sur de Antioquia

Oriente

Comuna 1. Popular

Comuna 2. Santa Cruz

Comuna 3. Manrique

Comuna 4. Aranjuez

Comuna 8. Villa Hermosa

Comuna 9. Buenos Aires

Comuna 10. La Candelaria



VERSIÓN 1


ZONA Municipio/Comuna de Medellín

Corregimiento de Santa Elena

Municipios del oriente de Antioquia

Occidente

Comuna 5. Castilla

Comuna 6. 12 de Octubre

Comuna 7. Robledo

Comuna 11. Laureles Estadio

Comuna 12. La América

Comuna 13. San Javier

Comuna 15. Guayabal

Comuna 16. Belén

Corregimiento de Palmita

Corregimiento de San Cristóbal

Municipios del occidente de Antioquia

Fuente: Elaboración propia

Figura 6. Zonas SIT Medellín- El Poblado

Tasa de crecimiento vehicular La tasa de crecimiento vehicular aplicada a los aforos de la red vial a modelar en la situación con proyectos, se tomó con base a la encuesta origen destino 2005-2006 y la matriz indicada en el capítulo 9, se obtuvo una tasa de crecimiento anual aproximada del 4.0% para la proyección del volumen vehicular de la situación futura (año 2013).



VERSIÓN 1


Tabla 4.Factor de crecimiento vehicular situación con proyectos

N° Vehículos hora pico EOD

2005

N° Vehículos hora pico

Matriz* 2012

Tasa de crecimiento

anual

91.223 112.245 3.5%

*Matriz indicada en el capítulo 6 Fuente. Elaboración propia



VERSIÓN 1


7 ANÁLISIS DE PROXIMIDAD DE LOS PREDIOS A LOS PROYECTOS DEL PLAN POBLADO.

Para determinar cuáles son los predios afectados por las obras del plan poblado se estructuró la información en archivos geográficos tipo SHAPEFILE los cuales se utilizan en software tipo GIS, estos programas tienen la capacidad de realizar análisis espaciales para responder las preguntas básicas de los Sistemas de Información Geográfico como lo es ¿qué está cerca de qué? La distribución de puntos a tener en cuenta para la asociación a los proyectos a evaluar se presenta en la siguiente figura.

Figura 7. Distribución de los 670 puntos de la muestra a evaluar



VERSIÓN 1


Conceptos Previos

Análisis de proximidad

Una de las preguntas más básicas realizadas sobre un SIG es "¿qué está cerca de qué?"

Las herramientas de proximidad se pueden dividir en dos categorías según el tipo de

entrada que acepta la herramienta: entidades o rásteres (imágenes). Las herramientas

basadas en entidades varían en los tipos de salida que producen. Por ejemplo, la

herramienta Zona de influencia genera entidades poligonales, que se pueden utilizar

como entrada para las herramientas de superposición o de selección espacial, tales

como Seleccionar capa por ubicación. La herramienta Cerca agrega un atributo de

medición de distancia a las entidades de entrada. Las herramientas de distancia

euclidiana basadas en ráster miden las distancias desde el centro de las celdas de origen

hasta el centro de las celdas de destino. Las herramientas de coste-distancia basadas en

ráster acumulan el coste de cada celda atravesada entre los orígenes y los destinos.

Herramientas de proximidad basadas en entidades

Para los datos de entidades, se pueden utilizar las herramientas encontradas en

el conjunto de herramientas Proximidad para descubrir las relaciones de proximidad.

Estas herramientas generan como salida información con tablas o entidades de zona de

influencia. Las zonas de influencia generalmente se utilizan para delinear las zonas

protegidas de alrededor de las entidades o para mostrar las áreas de influencia. Por

ejemplo, podría establecer una zona de influencia de una milla a una escuela y utilizar la

zona de influencia para seleccionar a todos los estudiantes que viven a más de una milla

de la escuela para planear el transporte hacia y desde la escuela. Puede utilizar la

herramienta zona de influencia en anillos múltiples para clasificar las áreas de alrededor

de una entidad en clases de distancia cercana, distancia moderada y distancia larga para

un análisis. Las zonas de influencia, a menudo, se utilizan para recortar los datos a una

determinada área de estudio o para excluir las entidades que se encuentran dentro de

una distancia crítica de algo para una mayor consideración en un análisis.

La herramienta Cerca (NEAR) calcula la distancia desde cada punto en una clase de

entidad hasta la entidad de punto o de línea más cercana en otra clase de entidad. Puede

utilizar Cerca para buscar el arroyo más cercano para un conjunto de observaciones de la

flora y la fauna o las paradas de autobuses más cercanas a un conjunto de destinos

turísticos. La herramienta Cercano también agregará el Identificador de entidades y,

opcionalmente, las coordenadas de la entidad más cercana y el ángulo hacia ella.



VERSIÓN 1


A continuación, se incluye un ejemplo que muestra los puntos cercanos a las entidades.

Los puntos están simbolizados mediante los colores graduados basados en la distancia

hasta un río y están etiquetados con la distancia.

Figura 8. Ejemplo a puntos cercanos a las entidades Fuente: Elaboración propia usando el software Quantum

A continuación, se incluye parte de la tabla de atributos de los puntos, que muestra la

distancia hasta la entidad más cercana:

Tabla 5.Atributos de los puntos cercanos a las entidades Fuente: Elaboración propia usando el software Quantum

La Distancia de punto calcula la distancia desde cada punto en una clase de entidad

hasta todos los puntos dentro de un radio de búsqueda determinado en otra clase de

entidad. Esta tabla se puede utilizar para los análisis estadísticos, o se puede unir a

una de las clases de entidad para mostrar la distancia hasta los puntos en la otra clase

de entidad.

http://www.qgis.org/




VERSIÓN 1


Puede utilizar la herramienta Distancia de punto para observar las relaciones de

proximidad entre los dos conjuntos de cosas. Por ejemplo, puede comparar las

distancias entre un conjunto de puntos que representa varios tipos de negocios (tales

como teatros, restaurantes de comida rápida, firmas de ingeniería y tiendas de

hardware) y otro conjunto de puntos que representa las ubicaciones de los problemas

de la comunidad (basura, ventanas rotas, grafitis con pintura en aerosol), limitando la

búsqueda a una milla para buscar relaciones locales. Puede unir la tabla resultante a

las tablas de atributos de negocios y de problemas y calcular el resumen de

estadísticas para las distancias entre los tipos de negocios y problemas. Es posible

que encuentre una correlación más fuerte para algunos pares que para otros y podría

utilizar los resultados para enfocarse en la ubicación de los contenedores de basura

públicos o a las patrullas de policía.

También podría utilizar Distancia de punto para buscar la distancia y la dirección hacia

todos los pozos de agua dentro de una distancia determinada de un pozo de prueba

en el que identificó un contaminante.

A continuación, se incluye un ejemplo de análisis de distancia de punto. A cada punto

en una clase de entidad se le otorga la Id., la distancia y la dirección al punto más

cercano en otra clase deentidad.

Figura 9. Ejemplo de análisis de distancia de punto Fuente: Elaboración propia usando el software Quantum

A continuación, se muestra la tabla Distancia de punto, unida a un conjunto de puntos

y utilizada para seleccionar los puntos más cercanos al punto 55.




VERSIÓN 1


Tabla 6. Ejemplo de análisis de distancia de punto Fuente: Elaboración propia usando el software Quantum

Tanto Cerca como Distancia de punto devuelven la información de la distancia como

atributos numéricos en la tabla de atributos de entidades de puntos de entrada

para Cerca y en una tabla independiente que contiene las Id. De entidad de las

entidades de entrada y cercanas para Distancia de punto. Insumos Nube de puntos que representan los Predios en formato CAD Capa de Proyectos en formato CAD Capa de vías afectadas en formato Shapefile Cartografía base utilizada OSM(OpenStreetMaps) Metodología Las capas entregadas en formato CAD se transformaron a shapefile1utilizando el software QGIS2 el cual fue utilizado para el análisis para poder utilizar en el software, las vías se vectorización a partir de la cartografía libre de Open Street Maps. El sistema de referencia utilizado en el proyecto es MAGNA SIRGAS3 Resultados Se realizó el ejercicio para asociación de variables de tránsito para lo cual se realizaron buffers a 200, 500 y 1000 metros a la redonda de cada punto, el cual se presenta a continuación en el numeral 7.1

1Un shapefile es un formato vectorial de almacenamiento digital donde se guarda la localización de los elementos geográficos y los atributos asociados a ellos. No obstante carece de capacidad para almacenar información topológica. Es un formato multiarchivo, es decir está generado por varios ficheros informáticos.

2 Quantum GIS se distribuye bajo licencia Pública General GNU http://www.gnu.org/licenses

3 (Marco Geocéntrico Nacional de Referencia, densificación del Sistema de Referencia Geocéntrico para las Américas)




VERSIÓN 1


7.1 DISTANCIAS DE LOS PREDIOS A LOS PROYECTOS De acuerdo con la información secundaria analizada y la actualización de proyectos a ejecutar a través del mecanismo de valorización se definieron los siguientes proyectos a evaluar en la zona de influencia del proyecto, con el fin de definir En la Tabla 7 se numeran los proyectos a realizar en El Poblado.

Tabla 7. Proyectos a implementar en la comuna 14 El Poblado de Medellín

1. Conexión de la Cl. 7 con la vía de acceso urbanización Montes Claros.

2. Continuidad de la vía linares a la Cll10, puente sobre quebrada la Chacona.

3. Apertura de la vía Linares entre las lomas los Balsos y los González.

4. Paso a desnivel de la transversal inferior con Cl. 10.

5. Paso a desnivel de la transversal inferior con los Balsos.

6. Paso a desnivel de la transversal superior con los Balsos.

7. Paso a desnivel de la transversal superior con la carretera el Tesoro.

8. Paso a desnivel de la transversal superior con Cll 10.

9. Conexión de la Cr. 43 c/d entre Cl. 11 y 11ª, barrio Manila.

10. Conexión de la Cr. 43c entre Cl. 8 y 9, barrio Astorga.

11. Conexión de la Cr. 43 c entre Cl. 7 y transversal 6, puentes quebrada la Presidenta.

12. Prolongación Cr. 37ª hasta carretera las Palmas.

13. Ampliación doble calzada Av. 34 entre Av. el Poblado y Cr. 43d.

14. Prolongación loma los Parra en 2 calzadas entre la Av. el Poblado y Cr. 43d.

15. Prolongación loma los Parra en 1 calzada entre la transversal inferior y Cr. 29.

16. Construcción lateral sur quebrada la Presidenta hasta la Av. el Poblado.

17. Construcción lateral norte quebrada la Zúñiga entre la Av. el Poblado y vía del río.

18. Puente Cl. 4 sur sector Poblado – Guayabal.

19. Proyecto de ampliación loma los Balsos entre Cl. 9ª sur y Cr. 25 transversal superior.

20. Prolongación Cr. 15 San Lucas.

21. Mejoramiento y prolongación loma los Mangos.

22. Prolongación Cl. 18b sur.

23. Cruce a desnivel de la vía Linares con la carretera el Tesoro a la altura de la Cr. 29.

24. Continuidad de la Vía en el sector de los Mangos

25. Continuidad Lateral Norte Quebrada Zúñiga

26. Prolongación Carrera 37

Fuente: Elaboración propia En la Figura 10 se muestra un esquema de los proyectos a implementar en la comuna 14 El Poblado de Medellín.



VERSIÓN 1


Figura 10.Proyectos a implementar en la comuna 14 El Poblado de Medellín

Fuente: Elaboración propia usando el software Quantum

7.2 DISTANCIAS DE LOS PREDIOS A LAS VÍAS

En este caso se localizaron 15 vías. En la Figura 11 se muestran las vías de estudio en El Poblado:

Calle 12 Sur

Avenida las Vegas

Avenida el Poblado

Loma de los Balsos

Transversal Superior

Calle 4 B Sur

Carrera 20

Calle 7

Calle 10 A

Avenida 34




VERSIÓN 1


Calle 10

Transversal Inferior

Calle 1 Sur

Calle 5 A

Avenida las Palmas

Figura 11. Distancias de los predios a las vías de estudio en El Poblado

Fuente: Elaboración propia usando el software Quantum




VERSIÓN 1


Al igual que en el anterior ejercicio se les realizo el análisis de proximidad de los 670 predios a las vías, dividiendo la malla vial en los modelos en tramos quedando asociados de la menara que se presenta en el siguiente esquema:

Figura 12. Asociación de puntos a tramos viales

Fuente: Elaboración propia usando el software GIS




VERSIÓN 1


Para asignar los Tramos de Vía a los Predios a distancias de 200 500 1000 metros, Inicialmente se utilizó la Herramienta del MODEL BUILDER4 para generar un procedimiento Iterativo el cual calcula automáticamente que tramos de proyectos están dentro del área de influencia de los 100 500 1000 metros lineales. Las herramientas de Geo proceso que se utilizaron son las siguientes:

Multi Ring Buffer

Intersect

Dissolve

Append

En primera instancia se utilizó la capa de los Predios V13 la cual es la más actualizada así mismo se utilizó la capa de los tramos V7JGGR 4. Para lograr la asociación requerida, se selecciona un predio al cual se le realiza el MULTI-RING de ahí sale una nueva capa la cual entra a la herramienta del INTERSECT junto con los Tramos y esta rompe la capa de los tramos que están dentro del área de influencia creando una capa para posteriormente aplicar el DISSOLVE para homologar la información, luego se almacena a en la herramienta de APPEND la cual genera una nueva capa que es la definitiva. El procedimiento de repitió 670 veces sin embargo se encontró que 30 predios no tenían ningún tramo asignado ya que están a más de 1000 metros lineales, el modelo utilizado para este análisis se presenta a continuación:

4MODELBUILDER es una aplicación que se utiliza para crear, editar y administrar modelos. Los modelos son

flujos de trabajo que encadenan secuencias de herramientas de geo procesamiento y suministran la salida de una herramienta a otra herramienta como entrada. MODELBUILDER también se puede considerar un lenguaje de programación visual para crear flujos de trabajo.(Environmental Systems Research Institute, 2012)


VERSIÓN 1


Figura 13. Modelo para el Geo proceso de asociación de puntos a distancias


Como resultado de este procedimiento se obtuvo un buffer para distancias a 200, 500 y 1000 metros a la redonda de cada uno de los 670 puntos evaluados, en donde se observa la distancia para cada buffer y los tramos de vías que han sido seleccionados en para 200, 500 y 1000 metros como se observa en la siguiente figura y tabla.

Figura 14. Buffer obtenido para 200, 500 y 100 metros






VERSIÓN 1


33

Tabla 8. Resultados por distancia y asociación de tramos en buffer a 200, 500 y 1000 metros para cada punto


A partir de esta asociación por tramos y distancias se asociaron los indicadores de tránsito para cada uno de los puntos, partiendo de la generación de modelos y la obtención de variables de los mismos.




VERSIÓN 1


34

8 MODELO DE TRANSPORTE Los primeros enfoques para la modelización del transporte surgieron durante la década de los años sesenta, cuando se conceptualizo el método mediante un modelo secuencial de cuatro etapas: generación/atracción, distribución, elección modal y asignación (cada etapa se modelaba individualmente). En la actualidad nuevas aproximaciones al modelo de transporte permiten la modelación simultánea de las tres últimas etapas.

8.1 GENERACIÓN/ATRACCIÓN El modelo de generación/atracción de viajes es la primera etapa en el modelo clásico de transporte. El análisis de generación/atracción de viajes posee dos funciones importantes: (1) desarrollar una relación, entre viajes (generados y atraídos) y condiciones socioeconómicas y (2), utilizar dicha relación para estimar el número de viajes en un futuro bajo nuevas condiciones (Garber & Hoel, 1999). Las variables socioeconómicas que se usan con mayor frecuencia, como factores que intervienen en la producción de viajes, son: ingreso, vehículos en el hogar, estructura del hogar, tamaño del hogar, usos del suelo, densidad residencial y accesibilidad. La elección de las variables claves a emplear depende directamente de las condiciones particulares del problema y de la información disponible. Para realizar la estimación de las tasas de generación y atracción de viajes que se obtienen al integrar estas variables, existen distintos métodos, entre los cuales en la actualidad se tienen: la regresión lineal múltiple (RLM), el análisis por categorías (AC) y el análisis de clasificación múltiple (ACM). El método de regresión lineal múltiple (RLM) fue bastante utilizado en la práctica hasta finales de los 90(Ortuzar & Willumsen, 2001), aún hoy esta técnica se utiliza con muchos más criterios de decisión pero fundamentada en el mismo principio y bajo las consideraciones matemáticas y estadísticas que representen mejor la realidad. El método de análisis por categorías (AC) considera la desagregación de la población en grupos relativamente homogéneos, basados en ciertas características socioeconómicas, para cada uno de los cuales se calculan tasas de generación de viajes. El procedimiento que se sigue en este método puede resumirse en las siguientes cuatro fases:

- Identificación de las variables socioeconómicas relevantes

- Determinación de los rangos de valores para la clasificación

- Determinación de las tasas de generación/atracción de viajes



VERSIÓN 1


35

- Estimación de la composición familiar futura, según las diferentes categorías para

cada una de las zonas.

El método de análisis de clasificación múltiple (ACM) es una herramienta de análisis de múltiples variables que examina la relación entre una variable dependiente o criterio (que debe estar medida en escala métrica o dicotómica) y una serie de variables explicativas o predictivas, las cuales tienen que estar medidas con escalas no paramétricas. Este modelo mide el efecto de cada variable explicativa tanto individual como colectivamente. Además estima el efecto sobre la variable dependiente de todas y cada una de las categorías de cada variable explicativa, mediante los coeficientes de la función estimada, por lo que se pueden detectar relaciones no lineales (Requena Laviña, 2005).

8.2 DISTRIBUCIÓN La distribución de viajes explica hacia qué zonas se dirigen los viajes producidos por cada origen. En síntesis, se tiene que a partir de la distribución de viajes actuales, el objetivo siguiente es entonces, resumir las conexiones de viajes entre pares origen – destino. Se sabe con anterioridad a estas postulaciones, que la matriz de viajes actuales permite un planeamiento referente a viajes para un año futuro, cuyos viajes para Oi y Dj son conocidos. Queda claro que lo que se busca es cumplir con las ecuaciones (1) y (2):

𝑂𝑖 =∑𝑇𝑖𝑗

𝑛

𝑗=1

(1)

𝐷𝑗 =∑𝑇𝑖𝑗

𝑛

𝑖=1

(2)

En respuesta a la necesidad de caracterizar la distribución de viajes, resulta un conjunto de metodologías inmersas en los siguientes modelos que se subdividen en otros varios, tales como: Modelos análogos o de factor de crecimiento:

Método de factor uniforme

Método Furness

Método del factor promedio

Método Fratar

Método Detroit

Modelos sintéticos:

Modelo de gravedad o gravitacional

Modelo electrostático



VERSIÓN 1


36

Modelo de intervención de oportunidad

Modelo de regresión lineal múltiple

Los supuestos para los dos grandes grupos de modelos de distribución de viajes, se exponen a continuación: Modelos análogos o de factor de crecimiento: La distribución de viajes futura será similar a la distribución de viajes actuales, pero afectada por factores que representan un aumento previsto para distintas zonas. Es un modelo poco utilizado en la actualidad. Modelos sintéticos: En general, todos los modelos se basan en el hecho de que el número de viajes entre zonas aumenta con el incremento de atracciones de dichos viajes y se disminuye con el aumento de la resistencia dada entre ellos. Los modelos de distribución de viajes, además de las variables explicativas de la movilidad, exigen la determinación de factores de ajuste asociados a cada zona origen y a cada zona destino de viajes. Varios modelos sintéticos, entre ellos el modelo gravitacional, exige la calibración de parámetros específicos. Estos han sido objeto de numerosos estudios, dando como resultado variedad de técnicas de calibración. Algunas técnicas, siguen dos tendencias principales en la estimación; una basada en métodos econométricos y/o estadísticos y la otra, en la formulación y solución de problemas de programación matemáticos no lineales. Las aproximaciones estadísticas y econométricas son las más comunes tanto en la teoría como en la práctica. A partir de esto, se han desarrollado y aplicado gran variedad de herramientas en las décadas recientes, pero algunas de las más frecuentemente utilizadas son mínimos cuadrados (leastsquare) y máxima verosimilitud (maximumlikelihood), (Grange, Troncoso, Ibeas, & González, 2009). Ver entre otros (Ortuzar & Willumsen, 2001), (Alonso, 1973), (Alonso, 1986), Anas (1981), (De Vos & Bikker, 1982). 8.2.1 Formulación de modelos de distribución de viajes Básicamente el modelo de distribución de viajes, permite estimar el número de viajes realizados durante un determinado período entre las distintas zonas del sistema; el modelo determina la demanda de viajes futuros por zona. La teoría que se desarrolla sobre la distribución de viajes en este informe, no tiene en cuenta el tamaño de la información disponible para generar los modelos, más que eso toma en conjunto la información y la procesa hasta mostrar resultados. La información contenida es básicamente resumen del libro ModellingTransport(Ortuzar & Willumsen,



VERSIÓN 1


37

2001).En la Figura 15se aprecia la forma y las propiedades que debe cumplir la matriz de viajes.

11 12 1 1 1

21 22 2 2 2

1 2

1 2

1 2

/ 1 2

1

2

ijj

j n

j n

i i ij in i

n n nj nn n

ij j n iji ij

Prod Atrac j n V

V V V V O

V V V V O

i V V V V O

n V V V V O

V D D D D V V

Figura 15. Matriz de viajes por origen y destino Fuente: Ortuzar and Willumsen, 2001

En esta matriz, la producción hace referencia al origen y la atracción al destino. La expresión ∑ 𝑉𝑖𝑗𝑗 constituye los totales originados por zona y ∑ 𝑉𝑖𝑗𝑖 los viajes totales

atraídos. Se espera que ∑ 𝑉𝑖𝑗 = ∑ 𝑉𝑖𝑗𝑖𝑗 , para un modelo bien consolidado, sin embargo

esto no siempre se garantiza, independiente del modelo que se utilice. Por razón y para asegurarse que la matriz anterior sume V, los resultados para los Dj se corrigen multiplicándolos por el factor de la ecuación (3).

𝑓 =𝑉

∑ 𝐷𝑗𝑗 (3)

Dada la ecuación (4):

𝑉 =∑𝑂𝑖𝑖

(4)

8.3 ASIGNACIÓN DINÁMICA El siguiente diagrama de flujo ilustra el principio de asignación dinámica (ver Tabla).



VERSIÓN 1


38

Tabla 9. Diagrama de flujo principal para asignación dinámica

Fuente: Manual de usuario Visir – PTV Vision

- Geometría - Volúmenes y composiciones vehiculares - Manejo de intersecciones (Reglas de

prioridad,intersecciones semaforizadas) - Matriz de Viajes

n = 0 Para todos los caminos: Conjunto de tiempos de viaje esperados = distancia

n = n + 1

Para todo OD: Búsqueda de la ruta con mínimo costo

Adicionar la nueva ruta al conjunto de rutas

Entrada

Para todo OD: Dividir la demanda entre todas las rutas

Para todo OD y todos los vehículos: Ejecutar la simulación microscópica

Para todos los caminos: Calcular tiempo de viaje y costos

n >= N o criterio de convergencia cumplido

Fin de la asignación

Si

No

Búsqueda de ruta

Elección de ruta

Simulación y tiempos de viajes

Consulta



VERSIÓN 1


39

8.3.1 Rutas y su costo Una ruta es una secuencia de arcos que describe un camino a través de la red. Normalmente si existe en la red más de una ruta entre zonas origen y destino, el modelo de elección del conductor tiene rutas a seguir o seleccionar; inicialmente se supone que el conjunto de rutas disponibles es conocido para un cierto par origen-destino. La elección de ruta es un caso especial del problema de elección discreta: para un conjunto dado de alternativas discretas, las probabilidades de elección de las alternativas no son conocidas y se deben determinar. En la asignación de tránsito, es necesario definir una función de utilidad para evaluar cada ruta en el conjunto de rutas y una función de decisión basada en esta evaluación. Para todos los arcos sus costos generales son conocidos, los cuales se calculan a partir de los tiempos de viaje, distancias de viaje y costos financieros. El costo general de una ruta se define simplemente como la suma de los gastos generales de todos sus arcos:

R a

a R

C C

(5)

Donde: C = costo general R = rutas a = un arco que pertenece a R 8.3.2 Elección de ruta En la asignación dinámica los conductores tienen que elegir una ruta cuando inician su viaje en una zona de origen. Es por ello que se asume que la zona de destino es conocida, de la misma manera que un conjunto de posibles rutas. Un supuesto básico en el modelo de elección de ruta en VISSIM es que no todos los conductores utilizan la mejor ruta, pero todas las rutas disponibles pueden ser utilizadas; por supuesto se asigna mayor tránsito a las "mejores" rutas que a las "peores". Para evaluar qué es una "buena" ruta, se utiliza el costo general de la ruta, el cual es obviamente, la inversa de lo que se llama un valor de utilidad en modelos de elección discreta, por lo tanto, se usa como una función de utilidad el recíproco de los costos generales:

1j

j

UC

(6)

Donde:



VERSIÓN 1


40

Uj = utilidad de la ruta j Cj = costo general de la ruta j La función más ampliamente utilizada y por lo tanto mejor analizada teóricamente en el modelo de elección discreta es la función Logit:

j

i

U

j U

i

ep R

e

(7)

Donde: Uj = utilidad de la ruta j p(Rj) = probabilidad de la ruta j a ser seleccionada µ = factor de sensibilidad del modelo (>0) El factor de sensibilidad determina cuánto reacciona la distribución a las diferencias en las utilidades. Un factor muy bajo daría lugar a una distribución más bien igual con casi ningún sentido de utilidad, y un factor muy alto obligaría a todos los conductores a elegir la mejor ruta. Si usamos la función Logit con una función de utilidad definida como antes, se tendría una situación en la que el modelo considera que la diferencia entre 5 y 10 minutos de tiempo de viaje es la misma diferencia que entre 105 y 110 minutos de tiempo de viaje, ya que la función Logit es invariante frente a la traducción y considera sólo la diferencia absoluta de las utilidades. Obviamente que no es apropiado para decidir la elección de ruta, ya que en el mundo real dos rutas que tienen tiempos de viaje de 105 y 110 minutos se consideran casi los mismos, mientras que 5 minutos y 10 son una gran diferencia. La solución adoptada en VISSIM es utilizar la llamada fórmula de distribución de Kirchhoff:

k

j

j k

i

i

Up R

U (8)

Donde: Uj = utilidad de la ruta j p(Rj) = probabilidad de la ruta j a ser seleccionada k = sensibilidad del modelo Una vez más la sensibilidad k en el exponente determina cuanta influencia tienen las diferencias en la utilidad. En esta fórmula, la diferencia relativa en la utilidad determina la distribución, por lo que se nota sólo una pequeña diferencia entre rutas de 105 y 110



VERSIÓN 1


41

minutos, mientras que la ruta de 5 minutos recibirá mucho más volumen que la ruta 10 minutos. En realidad, la fórmula de distribución de Kirchhoff se puede expresar como una función Logit, si la función de utilidad se transforma para ser logarítmica:

log log

log log

j j

i i

k k U k C

j

j k U k Ck

i

i i i

U e ep R

U e e

(9)

Donde Cj es el costo general de la ruta j. 8.3.3 Búsqueda de ruta En VISSIM se asume que los conductores no utilizan sólo las mejores rutas entre un origen y destino, sino que el volumen de tránsito se distribuye entre un conjunto de rutas disponibles. Obviamente, a los conductores les gustaría conocer el conjunto de las n mejores rutas para cada par origen – destino; desafortunadamente no existe un algoritmo eficiente para calcular simplemente las n mejores rutas, pero hay algoritmos para encontrar la única mejor. Para resolver este problema se busca por cada para origen – destino la mejor ruta en cada iteración de la asignación dinámica, dado que la situación del tránsito y por lo tanto los tiempos de viaje cambian entre las iteraciones (siempre que no se alcance la convergencia) se encontraran diferentes "mejores" rutas en las iteraciones. Todas las rutas encontradas (es decir, todas las rutas que se han calificado al menos una vez como la mejor ruta) se recolectan en un archivo de rutas y son conocidos en las siguientes iteraciones. El criterio de la "mejor" ruta es el costo general. Eso implica que, para diferentes tipos de vehículos, se puedan encontrar diferentes mejores rutas, porque los parámetros de la función de costos generalizados son específicos del tipo. La búsqueda de la ruta se hace al comienzo de cada intervalo de evaluación y se basa en el costo general esperado para este intervalo, calculado a partir de las iteraciones anteriores. Dado que en la primera iteración no está disponible información de tiempo de viaje de las corridas anteriores de la simulación, el costo se evalúa mediante la sustitución del tiempo de viaje con la distancia (en metros). Así, para la búsqueda de la ruta inicial también se toman en cuenta los costos de arcos/conectores. Para cada iteración posterior, los arcos de la red que no han sido recorridos por ningún tipo de vehículo tienen un tiempo de viaje por defecto de sólo 0.1 segundos. De esta forma se atrae a que el procedimiento de búsqueda de rutas crea rutas incluyendo los arcos no usados. Este método podría dar lugar a que se encuentren algunas rutas inútiles al principio, pero impulsa a que los



VERSIÓN 1


42

vehículos seleccionen nuevas caminos y que por lo tanto se acelere el proceso de encontrar nuevas rutas. Es posible que se desee controlar el esfuerzo de los vehículos para descubrir nuevas rutas, añadiendo un poco de peso a la distancia en la función de costo general para que no traten de tomar desvíos obvios; sin embargo, generalmente es bueno encontrar tantas rutas como sea posible. Si una ruta demuestra ser mala durante las siguientes iteraciones, esta puede ser descartada (dependiendo de la configuración de camino extendido) y por lo tanto no se perjudica la selección de rutas definitiva.



VERSIÓN 1


43

9 IMPLEMENTACION DEL MODELO DE MICROSIMULACION

Los problemas en la operación del tránsito de vías urbanas exigen del ingeniero realizar el análisis para recomendar soluciones que sean eficientes en la eliminación o reducción de los problemas, lo cual implica el conocimiento previo de los efectos según diferentes indicadores operacionales. La evolución actual de las herramientas computacionales especializadas permite disponer de opciones que sirven de gran ayuda en el análisis operacional del tránsito de manera que se pueden simular las condiciones actuales y las de proyecto para determinar aquel que sea el más conveniente, en vez de hacerlo en terreno, lo cual sería oneroso e ineficiente. Para el desarrollo de este trabajo se trabaja con el microsimulador VISSIM, donde se evaluará la vía operacionalmente (solamente los vehículos automotores), de este modo conocer los tiempos de viajes según los patrones de viaje. La simulación consiste básicamente en construir modelos informáticos que describen aspectos importantes del comportamiento del sistema en tiempo real; mediante la construcción y experimentación con el modelo es posible extraer conclusiones para apoyar la toma de decisiones. PTV VISSIM es un paquete de programación integral para la planificación y análisis del transporte, con el más alto nivel de integración de todo el proceso de planeación en transporte y en particular, entre la estrategia de planeación, la operación del transporte y la ingeniería de tránsito. El microsimuladorVissim utiliza la teoría de WIEDEMANN (1974). Indicadores de las relaciones entre vehículos, los cuales relacionan valores de tiempo y espacio.



VERSIÓN 1


44

Figura 16. Teoría de Seguimiento WIEDEMANN (1974)

Fuente: Elaboración Propia.

Las relaciones mostradas en el gráfico se asignan al vehículo de atrás, pues él es quien las controla, además en cuanto a capacidad de vías es conveniente establecer la diferencia entre intervalo y brecha. En la generación de volúmenes el modelo aplica la teoría de la probabilidad y la estadística de Poisson, la cual es una distribución de probabilidad discreta que expresa un determinado número de eventos que ocurren en un intervalo fijo de tiempo y / o



VERSIÓN 1


45

espacio si estos eventos se producen con una tasa media conocida y de forma independiente del tiempo desde el último evento.

9.1 ESTRUCTURACIÓN DEL MODELO. Para la generación del modelo se tiene en cuenta: Recopilación Información Secundaria. Comprendió, entre otros, la consulta de los documentos relacionados con:

- Planes y proyectos viales para el área de estudio y de la zona de influencia.

- Planos de proyecto de la red de estudio.

- Sentidos de circulación actuales de la red vial.

- Inventario de la infraestructura vial y del sistema de control del tránsito.

- Aforos vehiculares: Con el fin de conocer la demanda total en la red de estudio en

un día de semana para el periodo pico de la tarde (17:00 a 18:00)

9.1.1 Procesamiento y Análisis de la Información Con los datos de campo se procede a procesarlos para su análisis, con el fin de representar la infraestructura y el tránsito vehicular en el modelo de simulación. Los aspectos determinados fueron:

Características físicas, operacionales y de control en las vías existentes.

Sentidos de circulación en la red vial.

Identificación de los principales puntos de conflicto en el sector.

Usos del suelo.

Para representar la situación con proyecto se identificaron aquellos que se tiene previsto a ejecutar en la zona.

9.1.2 Procedimiento para la simulación en VISSIM Área de Estudio. El área de estudio está localizada en la comuna 14 del Municipio de Medellín, en el sector del Poblado. La zona es principalmente de uso de suelo residencial e industrial. Las principales vías de estudio son:

Carrera 48 - Avenida las Vegas

Carrera 43A - Avenida el poblado

Carrera 34

Transversal Inferior

Transversal Superior

Loma de los Balsos



VERSIÓN 1


46

Loma de los Gonzales

Loma de los parra

Calle 10

Calle 5A

Las cuales están reguladas con semáforo de tiempo fijo y glorietas. Una vez definida el área de influencia se creó una imagen de extensión JPG que cubriera la zona de estudio del proyecto, posteriormente se tomó un longitud verdadera como referencia para escalar la imagen y esta longitud fue validada. En la siguiente imagen se observa la imagen utilizada para la creación de la red en VISSIM en su situación actual.

Figura 17Área de Estudio para la modelación.

Fuente: Elaboración propia.

Procesamiento de los volúmenes como datos de entrada al Vissim. Con el fin de establecer la mayor demanda, según los aforos realizados en campo, se revisa la información determinando el periodo más cargado de toda la red. Los volúmenes tomados en campo son procesados para la hora pico (17:00 a 18:00) por tipo de vehículo (livianos, pesado, bus y moto) para cada maniobra, de modo que se obtenga un balance general de la red estudiada.



VERSIÓN 1


47

Luego de procesar la información primaria y secundaria se procede a la elaboración del modelo e ingreso de datos de forma que se represente lo mejor posible a la zona de estudio.

Caracterización de la infraestructura vial. Creación de la red vial (Links y conectores): A partir del inventario vial y conocimientos de la zona de estudio, se generó el modelo de la red vial para aplicar VISSIM en términos de links y conectores especificándolos adecuadamente para que replique la realidad haciendo uso de los comandos de este programa; por ejemplo, para la definición de cada una de las características geométricas de las vías, se alimentó el modelo con anchuras de carril, pendientes, número de carriles, etc.

Figura 18. Generación de infraestructura vial en el modelo

Fuente: Elaboración Propia.



VERSIÓN 1


48

Figura 19Creación de la red vial Links y conectores.

Fuente: PTV Vision

Ingreso de datos de entrada de la red a modelar: Se carga la red con los datos obtenidos para cada uno de los escenarios de análisis (puntos aforados) en donde se tuvieron en cuenta el volumen y la composición del tránsito en cada una de las vías de la red.

Figura 20Ingreso de datos de entrada de la red a modelar



VERSIÓN 1


49

Fuente: PTV Vision

Direccionalidad de flujos Se especificó la direccionalidad de los flujos sobre las vías en el área de influencia trazando rutas a partir de la información del tránsito, cada uno de estos valores se establece según las decisiones de rutas y maniobras de cada intersección.

Definición de áreas de conflicto: Se identifica los accesos o salidas de intersecciones controladas con CEDA EL PASO, PARE, convergencias y divergencias, en donde aplica este concepto de VISSIM.

Figura 21Definición de áreas de conflicto.

Fuente: PTV Vision



VERSIÓN 1


50

Definición de controladores (Semáforos): Se identifica el funcionamiento de los semáforos, de este modo se obtiene los tiempos de verde, rojo, amarillo o todo rojo, al igual que la cantidad de fases semafóricas. Luego de procesar la información se carga al modelo de microsimulacion.

Figura 22Definición de controladores (Semáforos)

Fuente: PTV Vision

Áreas de reducción de velocidad Se identifican que carriles requieren de reducción de velocidad ya sea por parqueo en la zona, existencia de giros, estado de pavimentos, obras en la vía, entre otros. Esta condición se aplica para cada tipo de vehículo, donde se indica la velocidad de operación y el rango de variación de dicha velocidad.



VERSIÓN 1


51

Figura23Áreas de reducción de velocidad

Fuente: PTV Vision



VERSIÓN 1


52

Rutas y paraderos de transporte público colectivo

Se representa de manera general las rutas de TPC que funcionan por los corredores en estudio, indicando la frecuencia o tasa de servicio, velocidad de operación y tiempo de espera en los paraderos, según sea el caso. De este modo se representa la interacción e influencia de la rutas con el transito mixto.

Figura24Rutas y paraderos de transporte público colectivo

Fuente: PTV Vision

9.1.3 Generación de matrices para el modelo Vissim A partir de la encuesta de Movilidad del año 2012 se generaron las matrices origen – destino para las 38 zonas definidas en el área de influencia de los 26 proyectos que hacen parte del plan poblado para las diferentes tipologías de vehículos presentes en la zona de estudio obteniendo un total de 21494 vehículos circulando en la red en la hora pico de la tarde. A continuación se presenta a manera de ejemplo una de las matrices obtenidas para autos junto con el código de la zona asignado.



VERSIÓN 1


53

Suma de Autos

Etiquetas de

columna

Etiquetas de fila

53 54 55

56 57 58 59 60

61

63 65 66 67 71 73

74 76 77 62A

62B

64A

64B

68A

68B

69A

69B

70A

70B

70C

70D

72A

72B

75A

75B

Norte

Occidente

Oriente

Sur Total gener

al

53 3 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 34 27 24 101

54 0 47 0 3 3 3 9 0 0 3 3 1 1 3 1 1 7 3 3 4 4 4 1 4 1 1 3 1 3 1 1 1 3 7 40 360 259 143 936

55 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 20 14 13 55

56 2 5 0 74 5 5 11 0 0 3 3 3 3 3 1 0 7 5 5 5 6 6 3 6 3 3 1 1 1 1 1 1 5 7 36 334 268 122 946

57 0 3 0 3 61 3 8 0 0 3 3 3 3 3 0 0 6 3 5 5 5 5 3 5 3 3 1 1 1 0 1 1 3 6 17 193 141 99 602

58 0 0 0 0 1 42 5 0 0 1 3 0 0 1 0 0 1 1 3 1 3 3 0 3 0 0 1 0 1 0 0 1 1 3 8 68 56 41 252

59 0 3 0 3 3 5 204

0 0 3 3 3 3 3 1 0 7 3 5 6 5 8 3 5 3 3 3 1 3 1 3 3 5 7 22 217 181 105 835

60 0 0 0 0 0 0 1 15

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 1 0 1 3 6 28

61 0 0 0 0 0 0 1 0 7 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 3 6 21

63 0 0 0 0 1 1 5 0 0 27 1 0 0 1 0 0 3 1 1 1 3 3 0 3 0 0 1 1 1 0 1 1 1 5 6 63 55 53 243

65 2 6 0 5 8 8 15 0 0 5 170

5 5 5 3 3.1

12 8 8 9 9 9 3 9 3 5 5 5 5 3 5 5 6 13 89 437 346 216 1446

66 0 3 0 3 3 5 9 0 0 3 3 67 3 3 1 0 6 5 5 5 5 5 3 5 3 3 3 1 3 0 1 1 5 7 23 247 172 126 738

67 0 3 0 3 3 3 6 0 0 3 3 3 58 1 0 0 6 3 5 5 5 5 3 5 1 3 1 1 1 0 1 1 1 6 20 202 127 96 587

71 0 0 0 0 1 1 5 0 0 1 0 0 0 31 0 0 5 1 1 1 3 3 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 6 6 63 55 56 250

73 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 25

0 3 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 5 20 30 29 50 182

74 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 27 3 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 5 3 35 19 54 164

76 0 2 0 2 2 2 3 0 0 2 2 2 2 2 2 2 191

5 3 3 3 3 2 3 2 2 3 2 3 2 2 2 5 12 3 62 21 149 502

77 0 3 0 3 3 3 6 0 0 3 3 3 3 3 3 1 14 154

3 5 5 5 3 6 3 5 5 3 5 3 3 1 8 12 20 239 125 246 911



VERSIÓN 1


54

Suma de Autos

Etiquetas de

columna

Etiquetas de fila

53 54 55

56 57 58 59 60

61

63 65 66 67 71 73

74 76 77 62A

62B

64A

64B

68A

68B

69A

69B

70A

70B

70C

70D

72A

72B

75A

75B

Norte

Occidente

Oriente

Sur Total gener

al

62A 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 39 1 1 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 7 3 15 77

62B 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 43 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 4 6 15 77

64A 0 3 0 1 3 5 7 0 0 3 3 3 3 5 1 0 7 5 5 5 91 6 3 5 3 3 1 1 1 1 1 1 5 7 17 162 110 112 592

64B 0 3 0 1 1 5 6 0 0 3 3 1 1 5 1 0 7 3 5 5 6 97 1 5 1 3 1 1 3 1 3 1 5 9 14 156 103 101 565

68A 0 12 6 9 10 9 17 0 7 13 4 6 3 14 9 0 22 7 12 13 17 14 95 7 3 4 12 8 14 6 14 11 12 7 37 435 241 294 1403

68B 2 5 0 3 5 6 9 0 0 5 7 5 5 5 3 1.7

11 8 6 5 9 8 5 224

5 5 3 3 3 3 3 3 6 9 23 290 207 194 1093

69B 0 3 0 3 5 5 9 0 0 5 5 3 3 5 3 3 13 8 5 6 9 8 3 8 5 135

5 5 5 3 3 5 6 13 32 313 196 267 1102

70A 0 0 0 0 0 1 3 0 0 1 2 0 0 1 0 0 5 3 1 1 3 3 0 3 0 2 31 0 1 0 0 0 1 5 3 41 23 60 195

70B 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 5 3 1 1 1 1 0 1 0 0 1 27 1 0 0 0 1 5 3 58 26 60 204

70C 0 0 0 0 0 3 3 0 0 3 2 0 0 3 0 0 5 3 3 3 3 3 2 3 2 2 3 0 40 0 3 1 3 5 3 43 20 69 233

70D 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 5 3 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 25 0 1 3 5 3 46 22 62 192

72A 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 10 0 0 1 0 2 2 6 22

72B 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 14 0 1 0 0 0 4 20

75A 0 0 0 0 0 1 5 0 0 1 0 0 0 1 0 0 6 3 3 3 3 3 0 3 0 2 1 1 1 0 1 1 83 11 3 64 44 90 337

75B 0 0 0 0 0 1 5 0 0 1 0 0 0 1 0 0 6 3 3 3 3 3 0 3 0 2 1 1 1 0 1 1 5 209

3 46 35 88 428

Norte 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 0 0 0 0 0

Occidente 0 25 6 15 20 14 78 3 6 13 18 3 2 14 1 0 65 20 22 26 37 34 1 29 0 0 13 4 14 1 11 9 21 57 0 0 0 0 584

Oriente 5 27 8 25 19 14 77 0 6 16 27 14 3 16 17

0 50 12 33 31 47 42 11 38 20 7 16 14 16 4 18 15 16 44 0 0 0 0 707

Sur 0 4 0 1 7 7 24 0 0 9 9 3 3 9 3 1 80 26 9 10 18 15 3 15 5 6 9 11 9 4 4 7 23 79 0 0 0 0 415

Total general 12 165

24

164

174

166

560

18

30

146

279

133

108

155

85

43 592

311

204

219

323

319

153

411

197

207

142

109

157

70 107

105

249

595

497 4723 3215 343

5 18605

Fuente: Encuesta de Movilidad para Medellín año 2012.



VERSIÓN 1


55

Una vez definidas las 38 zonas objeto de estudio se definieron geométricamente los 26 proyectos en el modelo Vissim a fin de representar los viajes generados y atraídos en cada zona generándolas a través del Nodos y parking lot en el modelo como se muestran a continuación:

Parking lots Node

Figura 25. Parking Lots y Nodos para la generación de matrices Fuente: Elaboración propia



VERSIÓN 1


56

9.2 CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN EN EL ÁREA DE ESTUDIO

Según volumen: Con toda la información de campo se procede a simular la situación actual y se compara el volumen simulado con el observado. Luego de ingresar todos los datos al modelo, se obtiene el grado de calibración según el criterio de parámetros de aceptación para la calibración de modelos emitido por Wisconsin DOT Freeway, donde la estadística de GES es una fórmula (1) utilizada en la ingeniería de tránsito, previsión del tránsito y el modelamiento de tránsito para comparar dos conjuntos de volúmenes de tráfico. La fórmula de GES recibe su nombre de Geoffrey E. Havers, que la inventó en la década de 1970, mientras trabajaba como un planificador de transporte en Londres (Inglaterra). A pesar de que su forma matemática es similar a una chi-cuadrado de prueba, no es una verdadera prueba estadística. Por el contrario, se trata de una fórmula empírica que ha demostrado ser útil para una variedad de efectos de análisis de tráfico.

La fórmula de la "Estadística de GES" es la siguiente:

(1) Donde M: Volumen de tráfico por hora a partir del modelo de tráfico. C: Es la cuenta en el mundo real de tráfico por hora. Para el trabajo de modelación de tránsito en la "referencia", una GEH de menos de 5.0 se considera una buena correlación entre los volúmenes modelados y observados por hora, para este caso en particular las condiciones de correlación de variables se cumplieron obteniendo valores de GEH menores a 5 entre los volúmenes modelados y los datos medidos en campo.

9.3 SIMULACION DE PROYECTOS DE VALORIZACION Y OTROS

PROYECTOS DE OBRAS

A continuación se presenta una descripción de los principales proyectos en el área de influencia de la red a modelar. En la figura 21 se observa la distribución de los proyectos en donde 7 de ellos se encuentran al occidente de la Avenida el poblado (proyectos 9,10,11,12, 14,16 y 18), uno de ellos está localizado en la Avenida el Poblado (proyecto 14), en la avenida 34 se observa el proyecto 13 y al este de la avenida 34 se concentran los proyectos sobre las transversales inferior y superior (proyectos 1,2,3,4,5,7,8,15 y 23).



VERSIÓN 1


57

Figura 26. Proyectos de valorización en el área de influencia del proyecto

En la tabla 11 se presenta una descripción general de los proyectos más relevantes modelados para la situación con proyecto.

Tabla 10. Relación de las Vías con la cantidad de predios asociados

No. PROYECTO LOCALIZACIÓN DESCRIPCIÓN

9 Carrera 43 C por calle 11 puente a la altura de la Q. La Poblada sentido N-S

10 Carrera 43 C entre calles

9 y 10 Continuación de la carrera 43 C

11 Carrera 43 C por calle 6 Paso a nivel dando continuidad a la carrera 43 C

16 Carrera 43 C por calle 6 Paso a desnivel sentido W-E dando continuidad a la

calle 6

14 Carrera 43 C por calle 1 sur Paso a desnivel sentido E-W W-E, dando continuidad

a la carrera 43 C

18 Calle 4 sur por Av. Las Vegas Paso a desnivel para dar continuidad a la calle 4 sur en

sentidos W-E , E-W



VERSIÓN 1


58

13 Av. 34 entre la Aguacatala y la Avenida las

palmas Doble calzada Av.34 sentidos S-N y N-S

12 Calle 17 por carrera 37 A Puente en la calle 17

4 y 8 Calle 10 por transversales

inferior y superior Pasos a desnivel en estas intersecciones

7 Transversal superior por calle 3 Paso a desnivel

3 Carrera 29 A entre calles 5 sur y 9A sur Continuación de la carrera 29 A

5 Loma los balsos por Transversal

inferior Paso a desnivel

6 Calle 12 sur por transversal superior Paso desnivel

Metodológicamente para definir los indicadores de movilidad y accesibilidad dentro del modelo se valoraron los principales corredores longitudinales (Avenida las vegas, Avenida el poblado, Avenida 34, Transversal inferior y Transversal superior) dividiendo cada una de estas vías en los tramos presentados a continuación:

Tabla 11. Relación de tramos evaluados vías longitudinales

VÍA TRAMO

AV, VEGAS N-S

AV. LAS VEGAS CALLE 25- CALLE 10 N-S

AV. LAS VEGAS CALLE 10- CALLE 4S N-S

AV. LAS VEGAS CALLE 4S- CALLE 12S N-S (AGUACATALA)

AV. LAS VEGAS CALLE 12S- CALLE 16S N-S

AV. LAS VEGAS CALLE 16S- CALLE 12S S-N

AV. LAS VEGAS CALLE 12S- CALLE 4S S-N

AV. LAS VEGAS CALLE 4S- CALLE 10 S-N

AV. LAS VEGAS CALLE 10- CALLE 25 S-N

AV POBLADO N-S

AV POBLADO CALLE 25-CALLE 10 N-S

AV POBLADO CALLE 10A-CALLE 1 N-S

AV POBLADO CALLE 1-CALLE 5 S N-S

AV POBLADO CALLE 5S-CALLE 9S N-S

AV POBLADO CALLE 12S-CALLE 16S N-S

AV POBLADO CALLE 16S -CALLE 12S S-N



AV POBLADO CALLE 5S -CALLE 1 S-N

AV POBLADO CALLE 1 -CALLE 10A S-N

AV POBLADO CALLE 10 -CALLE 25 S-N

AV 34 N-S AV 34 AV PALMAS - CALLE 10

AV 34 CALLE 1-CALLE 5 S N-S



VERSIÓN 1


59

AV 34 CALLE 5S - CALLE 9 S N-S

AV 34 CALLE 9S- CALLE 12 S N-S

AV 34 CALLE 12 S - CALLE 9S S-N

AV 34 CALLE 5 S - CALLE 1 S-N

AV 34 CALLE 1 - CALLE 10 A

AV 34 CALLE 10- AV PALMAS

TV INFERIOR N-S

TV INFERIOR AV PALMAS - CALLE 10

TV INFERIOR CALLE 10- CALLE 1

TV INFERIOR CALLE 10- CALLE 5S

TV INFERIOR CALLE 5 S- CALLE 9 S N-S

TV INFERIOR CALLE 9S - CALLE 12 S N-S

TV SUPERIOR S-N

TV SUPERIOR CALLE 12 S - CALLE 9S S-N

TV SUPERIOR CALLE 9 S - CALLE 5S S-N

TV SUPERIOR CALLE 5 S - CALLE 1

TV SUPERIOR CALLE 1 - CALLE 10 S-N

TV SUPERIOR CALLE 10 - AV PALMAS

A su vez las vías transversales (Calle 10, Calle 1, Calle 5 Sur, Calle 9 sur y calle 12 sur también fueron divididas por tramos como se presenta a continuación:

Tabla 12. Relación de tramos evaluados vías transversales

VÍA TRAMO

CALLE 10

CALLE 10 AV PALMAS - TV SUPERIOR E-W

CALLE 10 TV SUPERIOR - TV INFERIOR E-W

CALLE 10 AV 34 - AV POBLADO E-W

CALLE 10 AV POBLADO - AV VEGAS E-W

CALLE 10 AV VEGAS -AV REGIONAL E-W

CALLE 10 AV REGIONAL - AV VEGAS W-E

CALLE 10 AV VEGAS -AV POBLADO

CALLE 10 AV POBLADO -AV 34

CALLE 10 AV 34 TV INFERIOR W-E

CALLE 10 TV INFERIOR - TV SUPERIOR

CALLE 1

CALLE 1 TV SUPERIOR -TV INFERIOR

CALLE 1 TV INFERIOR - AV 34

CALLE 1 AV 34-AV POBLADO E-W

CALLE 1 AV POBLADO - AV VEGAS E-W

CALLE 1 AV VEGAS - AV POBLADO W-E

CALLE 5 SUR

CALLE 5S AV VEGAS -AV POBLADO -W-E

CALLE 5S AV POBLADO - AV 34

CALLE 5S AV 34- TV INFERIOR

CALLE 5S TV INFERIOR - TV SUPERIOR

CALLE 9 SUR CALLE 9 S TV SUPERIOR -TV INFERIOR E-W



VERSIÓN 1


60

CALLE 9 S TV INFERIOR-AV 34 E-W

CALLE 9S AV 34-AV POBLADO E-W

CALLE 9S AV 34- TV INFERIOR

CALLE 9 S TV INFERIOR - TV SUPERIOR

CALLE 12 SUR

CALLE 12 S AV POBLADO -AV VEGAS E-W

CALLE 12 S AV VEGAS - AV REGIONAL E-W

CALLE 12S AV REGIONAL -AV VEGAS W-E

CALLE 12S AV VEGAS - AV POBLADO

Figura 27. División de la red vial por tramos homogéneos

La división de estos tramos se realizó con el fin de caracterizar comportamientos homogéneos en estas vías por sentido de circulación y poder determinar frente a la asignación del modelo en el escenario con proyecto el comportamiento de las principales variables de tránsito para asociarlas a cada uno de los 670 predios que se tienen como muestra y poder establecer un indicador de movilidad que asocie la accesibilidad y la movilidad en el modelo econométrico. Los indicadores de movilidad analizados fueron los descritos a continuación:



VERSIÓN 1


61

Tiempos de viaje para este caso es el tiempo que emplea un vehículo en la red para llegar de un origen a un destino en las condiciones de operación y de infraestructura representadas en el modelo.

La densidad vehicular es el número de vehículos que ocupan una unidad de longitud de la vía en un instante de tiempo dado y se expresa generalmente en vehículos/kilometro carril.

Las demoras son el tiempo de viaje perdido a causa de las condiciones de operación reales del tránsito y a la interacción del tránsito con dispositivos de control.

La velocidad es la unidad de movimiento de un vehículo en una unidad de tiempo, está sujeta a los tiempos de viaje y a las demoras.

Para valorar la accesibilidad se definió como variable a trabajar los tiempos de viaje después de asociar cada uno de los buffer, teniendo en cuenta las distancias y el número de tramos seleccionados para el análisis de la infraestructura y conectividad en el sector. A continuación se presentan los principales resultados obtenidos para la situación con proyecto y sin proyecto de cada una de estas variables para los tramos seleccionados.



VERSIÓN 1


62

9.4 DETERMINACION DE TIEMPOS DE VIAJE

Teniendo en cuenta el análisis por distancias asociando cada punto a los tramos definidos, se obtuvo como resultado del indicador de tiempos de viaje la distribución presentada en la siguiente figura, en donde los mayores tiempos de viaje se dan en los predios que se encuentran localizados sobre la transversal superior entre la calle 1 y la calle 9 sur y en los corredores de la Avenida el Poblado, la Avenida 34 y la Transversal inferior con tiempos de viaje en promedio superiores a los 150 segundos, en la condición con proyecto, los tiempos de viaje bajan y se distribuyen de manera más uniforme a todos los puntos; sin embargo en la condición con proyecto puntos localizados en la lateral de Zúñiga, el sector de San Lucas y algunos tramos de la Avenida Las Palmas conservan tiempos de viaje similares a la condición con proyecto A continuación se presentan los resultados de tiempos de viaje obtenidos por punto.

Figura 28. Resultados tiempos de viaje

0.00

100.00

200.00

300.00

400.00

500.00

600.00

700.00

800.00

900.00

1000.00

11

63

14

66

17

69

11

06

12

11

36

15

11

66

18

11

96

21

12

26

24

12

56

27

12

86

30

13

16

33

13

46

36

13

76

39

14

06

42

14

36

45

14

66

48

14

96

51

15

26

54

15

56

57

15

86

60

16

16

63

16

46

66

1

SE

GU

ND

OS

TIEMPOS DE VIAJE (SEG)

T SIN PROY T CON PROY



VERSIÓN 1


63

9.5 DETERMINACION DE DENSIDAD POR PUNTOS En el caso del indicador de densidad se observa una mayor concentración de vehículos en la Avenida el Poblado entre la Calle 12 sur y la calle 10, este mismo comportamiento se da en la Avenida 34 y la Loma de los Balsos con densidades que superan los 40 vehículos/calzada en la evaluación de la Situación Actual; en la Situación Con Proyecto, las densidades presentan una distribución más uniforme al contar los usuarios de la red vial con alternativas de accesibilidad y conectividad por la entrada en operación de los nuevos proyectos, manteniendo una densidad promedio de 20 Vehículos/calzada, lo cual mejora significativamente la utilización de la infraestructura frente al comportamiento de la situación actual como se observa en la siguiente figura.

Figura 29. Resultados Densidades

0

20

40

60

80

100

120

140

160

1

16

31

46

61

76

91

10

6

12

1

13

6

15

1

16

6

18

1

19

6

21

1

22

6

24

1

25

6

27

1

28

6

30

1

31

6

33

1

34

6

36

1

37

6

39

1

40

6

42

1

43

6

45

1

46

6

48

1

49

6

51

1

52

6

54

1

55

6

57

1

58

6

60

1

61

6

63

1

64

6

66

1

VE

H/H

OR

A

DENSIDAD VEH/HORA




VERSIÓN 1


64

9.6 DETERMINACION DE VELOCIDAD POR PUNTOS

El comportamiento de las velocidades mejora para todos los puntos dado que las densidades tienen una mejor distribución a lo largo de la malla vial pasando de estar cercanas a los 20 Km/hora a desarrollar cerca de 30 Km /hora, permitiendo mejores condiciones de movilidad en la red vial que comprende la comuna del Poblado.

Figura 30. Resultados Velocidades

0.00

10.00

20.00

30.00

40.00

50.00

60.00

1

16

31

46

61

76

91

10

6

12

1

13

6

15

1

16

6

18

1

19

6

21

1

22

6

24

1

25

6

27

1

28

6

30

1

31

6

33

1

34

6

36

1

37

6

39

1

40

6

42

1

43

6

45

1

46

6

48

1

49

6

51

1

52

6

54

1

55

6

57

1

58

6

60

1

61

6

63

1

64

6

66

1

KM

/HO

RA

VELOCIDAD KM/HORA




VERSIÓN 1


65

10 RESULTADOS DE MODELACIÓN INDICADORES DE DEMORAS Y NIVELES DE SERVICIO EN INTERSECCIONES

Para el análisis de demoras se generaron indicadores de demora para las principales intersecciones, siguiendo la metodología del HCM 2010(Manual de Capacidad y Niveles de Servicio Americano 2010), con el fin de definir el nivel de servicio en dicha intersección en función de las demoras, los rangos de demoras para determinar el nivel de servicio se presentan a continuación.

Tabla 13. Niveles de servicio HCM 2010

Fuente: HCM 2010

Para el análisis de intersecciones se definieron 23 intersecciones principales sobre la malla vial arterial las cuales se presentan en la siguiente tabla:

Tabla 14. Intersecciones evaluadas en la red

INTERSECCIÓN

AV POBLADO POR CALLE 10A TV INFERIOR POR CALLE 10

AV POBLADO X CALLE 11 TV INFERIOR POR CALLE 1

AV POBLADO X CALLE 5 S AV 34 POR CALLE 1

AV POBLADO X CALLE 9 S AV 34 X CALLE 9S

AV POBLADO X CALLE 12 S TV SUPERIOR POR CALLE 10

AV POBLADO POR CALLE 10 TV SUPERIOR POR CALLE 9S

AV POBLADO POR CALLE 1 TV SUPERIOR POR CALLE 5S

CALLE 10 POR AV LAS VEGAS TV SUPERIOR POR CALLE 3

CALLE 10 A X CARRERA 35 CALLE 10 A X CARRERA 34 CALLE 10 X CARRERA 35 CALLE 10 X CARRERA 34 AV LAS VEGAS X CALLE 4S AV LAS VEGAS X CALLE 12 S TV INFERIOR POR CALLE 9S



VERSIÓN 1


66

Figura 31. Demoras por intersección

Como resultado de este análisis se puede apreciar que las zonas en donde en la situación sin proyectos existe una mayor concentración de volúmenes las demoras son más altas y que una vez entren en operación los proyectos estas demoras bajan en la mayoría de las intersecciones. Para la situación con proyecto se presentan intersecciones en donde hay un incremento de las demoras esta situación se da por la redistribución de la demanda y las nuevas condiciones de accesibilidad que ofrecen los nuevos proyectos generando una mayor utilización de estas intersecciones para acceder a zonas generadoras de viajes al interior del sector del Poblado.

-50

0

50

100

150

200

SEG

/VEH

ÍCU

LO

DEMORAS SEG/VEHICULO

DEMORAS SIN PROYECTO DEMORAS CON PROYECTO



VERSIÓN 1


67

La implementación de los nuevos proyectos ofrece un alivio en términos de demoras principalmente a las intersecciones que se encuentran localizadas hacia el costado oriental de la Avenida el Poblado mejorando considerablemente las condiciones de movilidad en este sector. Para cada una de estas intersecciones se obtuvo niveles de servicio en donde el nivel óptimo se denomina con la letra A y la peor condición de operación es calificada en la letra F cuando las demoras en la intersección superan los 80 seg/vehículo.

Tabla 15. Niveles de servicio por intersección

INTERSECCIÓN NS SIN PROYECTO NS CON PROYECTO

AV POBLADO POR CALLE 10A A A

AV POBLADO X CALLE 11 B C

AV POBLADO X CALLE 5 S F F

AV POBLADO X CALLE 9 S F F

AV POBLADO X CALLE 12 S F E

AV POBLADO POR CALLE 10 B B

AV POBLADO POR CALLE 1 D C

CALLE 10 POR AV LAS VEGAS D E

CALLE 10 A X CARRERA 35 C D

CALLE 10 A X CARRERA 34 A A

CALLE 10 X CARRERA 35 B D

CALLE 10 X CARRERA 34 B A

AV LAS VEGAS X CALLE 4S B C

AV LAS VEGAS X CALLE 12 S B C

TV INFERIOR POR CALLE 9S F E

TV INFERIOR POR CALLE 10 C A

TV INFERIOR POR CALLE 1 E B

AV 34 POR CALLE 1 B A

AV 34 X CALLE 9S A C

TV SUPERIOR POR CALLE 10 A A

TV SUPERIOR POR CALLE 9S F A

TV SUPERIOR POR CALLE 5S F A

TV SUPERIOR POR CALLE 3 C A



VERSIÓN 1


68

11 EVALUACIÓN DE LA RED Como resultado de la modelación se obtienen indicadores generales para la operación de toda la red en donde se promedia el total de vehículos que circularon por la red para sacar un valor promedio de estos indicadores, en donde se evaluaron los viajes atendidos, las demoras y las velocidades. Como se observa en la siguiente figura y resultado de la modelación, se observa que frente a la infraestructura actual se atiende cerca de un 13% más de viajes con los proyectos a implementar en la comuna del Poblado con beneficios en la velocidad presentando un aumento de 8 Km/hora en la red frente pasando de 15 Km/Hora a 23 Km/hora en promedio para la red. De otra parte las demoras en la red pasan de estar en un promedio de 300 segundos/vehículo a 243 segundos/vehículo lo que significa una reducción promedio de las demoras en la red del 20%. A continuación se ilustra de manera gráfica los resultados descritos anteriormente.

Figura 32. Viajes atendidos en la red

21000

22000

23000

24000

25000

26000

27000

28000

SIT SIN PROYECTO SIT CON PROYECTO

VEH

ICU

LOS

EN L

A R

ED

VIAJES ATENDIDOS




VERSIÓN 1


69

Figura 33. Demoras en la red

Figura 34. Velocidades en la red

0

50

100

150

200

250

300

350


SEG

/VEH

DEMORAS SEG/VEH


0

5

10

15

20

25


KM

/HO

RA

VELOCIDADES KM/HORA




VERSIÓN 1


70

A partir de los análisis y los indicadores de tránsito obtenidos de los modelos de Macro y Microsimulación se determinó que la variable de movilidad a trabajar dentro del modelo econométrico será el tiempo de viaje dado que esta variable se encuentra asociada a las condiciones de accesibilidad y movilidad del sector, teniendo en cuenta el valor en términos económicos que tiene para cada usuario el costo generalizado del tiempo y las implicaciones económicas que tiene esta variable en la productividad del Área Metropolitana de Medellín y específicamente en la comuna del Poblado. Por lo anterior y de acuerdo con lo trabajado en términos de distancias y asociación de los tramos viales evaluados, se asoció a los buffers de 200, 500 y 1000 metros la sumatoria de los tiempos de viaje de los tramos incluidos para cada uno de los 670 puntos frente a cada uno de los buffers, el resultado de este ejercicio que se tomó como variable de entrada para la evaluación del modelo econométrico se presenta a en el anexo 1 del presente documento.



VERSIÓN 1


71

12 ANALISIS DE RESULTADOS De acuerdo con las variables obtenidas de los modelos, en términos generales se tiene para la red con la nueva infraestructura ofrecida mayor accesibilidad y conectividad al ofrecer continuidad en algunas vías como la Carrera 43 BCD, la Avenida 34 y la ampliación de vías como en el sector de Zúñiga y Loma de los Balsos que ofrecen mayor capacidad y alternativas de conexión dentro de la comuna del Poblado generando mejoras en los indicadores de tránsito como los tiempos de viaje, las demoras, densidades y velocidades. De los indicadores vistos por punto, en términos de velocidad se tiene que el promedio obtenido por punto pasa de 33 a 36 Km/hora que difiere del análisis presentado anteriormente en donde se presenta la velocidad de todo el sistema. El promedio de los puntos en términos de velocidad arroja una mejora del 9% frente a la condición actual. Otro de los indicadores analizados para cada punto fue la densidad en donde se pasa de 26 Ven/Hora/calzada a 19 Ven/Hora/Calzada, lo que equivale a una mejor distribución de los viajes sobre la malla vial del poblado con una disminución de utilización y saturación de las vías en un 17% respecto a la operación actual. Los tiempos de viaje presentan una mejora promedio de los 670 puntos de la muestra en un 15%, teniendo en cuenta que pasan de 192 segundos a 163 segundos. Lo anterior refleja resultados favorables en términos de movilidad y accesibilidad para los indicadores analizados y los beneficios que genera la implementación de estas obras para un sector que se encuentra en altos niveles de saturación con una demanda vehicular que actualmente supera de manera considerable la oferta vial, particularmente en las horas pico del día. No obstante lo anterior y teniendo en cuenta los resultados de niveles de servicio obtenidos para las 23 intersecciones analizadas, se tiene que se conservan en los mismos rangos de demoras frente a la situación actual con leves mejoras en los niveles de servicio, las mejoras más significativas se dan en las intersecciones de los corredores que se encuentran al oriente de la Avenida 34 (Transversales Superior e Inferior), por la capacidad que ofrece la Avenida 34 de tomar parte de las demandas que actualmente circulan por estas vías, de viajes que en su mayor parte son de media distancia pero que atraviesan buena parte de la comuna del Poblado longitudinalmente.



VERSIÓN 1


72

ANEXO 1 INDICADOR DE TRÁNSITO POR

PUNTO(TIEMPO DE VIAJE POR BUFFER)



VERSIÓN 1


73

ANEXO 2 MODELOS EN MEDIO MAGNETICO.



VERSIÓN 1


74

ANEXO 3 RESULTADOS DENSIDADES, VELOCIADES Y

TIEMPOS DE VIAJE .



VERSIÓN 1


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ANEXO 4 ARCHIVOS GIS.

Government & Nonprofit

Estimación de la variación de accesibilidad y movilidad