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ESTUDIO INTEGRAL DE TRANSPORTE Y USO DEL SUELO CORREDOR NORTE – SUR ÁREA METROPOLITANA DE ROSARIO Proyecto de transporte urbano de Buenos Aires - Préstamo.

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1 ESTUDIO INTEGRAL DE TRANSPORTE Y USO DEL SUELO CORREDOR NORTE – SUR ÁREA METROPOLITANA DE ROSARIO Proyecto de transporte urbano de Buenos Aires - Préstamo BIRF N° 7442/AR Argentina Modelización del AMR

2 Modelización Representación del conocimiento disponible Permite hacer inferencias basadas en información Requiere resolver problemas de consistencia Posibilita la evaluación de escenarios futuros

3 Objetivo principal Estimación de la demanda futura de viajes de un nuevo modo para el corredor Norte-Sur del AMR

4 Objetivos secundarios: Construir y calibrar un modelo de transporte de 4 etapas a nivel regional (AMR) Evaluar escenarios de implementación de la nueva modalidad Transferir el modelo a la administración de Rosario

5 Marco teórico(1): Modelización de las decisiones de movilidad de la población Generación: decision de realizar un viaje por un motivo determinado (viajar o no viajar). Distribución: decisión del destino del viaje (a donde viajar) Partición modal: decisión del modo utilizado (en que viajar) Asignación: decisión de la ruta o itinerario del viaje (por donde ir)

6 Elementos de la Modelización: 1- Red Vial 2- Red de Transporte 3- Zonificación Modelo de cuatro etapas GeneraciónDistribución Partición ModalAsignación

7 Construcción del modelo(1) Infraestructura informacional: – Información de Población – Información de Actividades – Información de Transporte

8 Construcción del modelo(3) Procesamiento inicial: – Georreferenciación de encuestas Determinación de las zonas de origen y destino, producción, atracción y generación. – Expansión de encuestas Expansión directa Expansión sociodemográfica Expansión socioeconómica

9 Marco teórico(2) Generación: decisión de realizar un viaje por un motivo determinado (viajar o no viajar).

10 Construcción del modelo(4) Modelo de generación(1): – Metodología: Regresión lineal simple y múltiple de la producción y atracción de viajes en función de variables censales: Población Hogares Variables socioeconómicas y demográficas Estimación de un modelo simple operativo (hogares, locales) Estimación de un modelo minimal con todas las variables significativas estadísticamente (por motivo)

11 Construcción del modelo(5) Modelo de generación(2) – El modelo utilizado para las estimaciones futuras tiene que basarse en variables proyectables, como población y hogares. – El modelo mas detallado es mas preciso, pero se basa en variables no disponibles salvo en un nuevo censo. – Hay otras aproximaciones, como el análisis por categorías y el análisis de clasificación múltiple, que se ensayarán para completar el ejercicio, pero presentan problemas para la prospectiva.

12 Construcción del modelo(6) Modelo de generación(3) – El resultado del modelo de generación son los vectores de producción y atracción de viajes por motivo, que ajustan los resultados de la expansión de la encuesta. – Los vectores de producción y atracción se constituyen en datos de entrada del modelo de distribución.

13 Etapa 1: Generación de viajes Etapa 1: Generación de viajes Punto de partida: Matriz Producción Atracción de viajes Encuesta

14 Etapa 1: Producción de viajes Etapa 1: Producción de viajes

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18 Etapa 1: Atracción de viajes Etapa 1: Atracción de viajes

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22 lm(formula = Ptrabajox ~ HOG ) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) HOG <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 '***' '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Residual standard error: 3001 on 49 degrees of freedom Multiple R-Squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: 1645 on 1 and 49 DF, p-value: < 2.2e-16

23 lm(formula = Pestudiox ~ HOG ) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) HOG <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 '***' '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Residual standard error: 1862 on 49 degrees of freedom Multiple R-Squared: 0.973, Adjusted R-squared: F-statistic: 1764 on 1 and 49 DF, p-value: < 2.2e-16

24 lm(formula = Potrosx ~ HOG ) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) HOG <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 '***' '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Residual standard error: 3398 on 49 degrees of freedom Multiple R-Squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 1 and 49 DF, p-value: < 2.2e-16

25 lm(formula = aEstudiox ~ loccomnomin + locserv + locpub - 1) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) loccomnomin ** locserv e-05 *** locpub ** --- Signif. codes: 0 '***' '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Residual standard error: 5783 on 47 degrees of freedom Multiple R-Squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 3 and 47 DF, p-value: < 2.2e-16

26 lm(formula = aOtrosx ~ locserv + Sinprivacion - 1) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) locserv < 2e-16 *** Sinprivacion e-11 *** --- Signif. codes: 0 '***' '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Residual standard error: 3040 on 48 degrees of freedom Multiple R-Squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 2 and 48 DF, p-value: < 2.2e-16

27 lm(formula = A.Compras ~ loccommin - 1) Residuals: Min 1Q Median 3Q Max Coefficients: Estimate Std. Error t value Pr(>|t|) loccommin <2e-16 *** --- Signif. codes: 0 '***' '**' 0.01 '*' 0.05 '.' 0.1 ' ' 1 Residual standard error: 1664 on 49 degrees of freedom Multiple R-Squared: , Adjusted R-squared: F-statistic: on 1 and 49 DF, p-value: < 2.2e-16

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29 Marco teórico(4) Distribución: decisión del destino del viaje (a donde viajar)

30 Construcción del modelo(7) Modelo de distribución(1) – Metodología: modelo gravitacional/de maximización de entropía Requiere la selección de un parámetro de impedancia que represente la desutilidad del viaje, que puede estimarse como tiempo, distancia, tarifa, o costo generalizado, en forma de matriz. Es necesario definir un factor de fricción, que es función de la impedancia, que puede ser exponencial, potencial inversa, función Gamma combinada, o una tabla de factores de fricción discreta.

31 Construcción del modelo(8) Modelo de distribución(2) El modelo también puede utilizar una matriz de factores K, para mejorar el ajuste del modelo. – Su producto son las matrices de producción/atracción y origen/destino, totales y discriminadas por motivo de viaje – Su resultado se valida según la precisión con que reproduce la distribución de distancias de viaje observadas.

32 Etapa 2: Distribución de viajes Etapa 2: Distribución de viajes

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34 Etapa 2: Distribución de viajes Distribución de viajes

35 Etapa 2: Distribución de viajes Distribución de viajes

36 Etapa 2: Distribución de viajes Etapa 2: Distribución de viajes Líneas de deseo del Transporte Público

37 Etapa 2: Distribución de viajes Etapa 2: Distribución de viajes Líneas de deseo del Automóvil Particular

38 Etapa 2: Distribución de viajes Etapa 2: Distribución de viajes Líneas de deseo de los autos de alquiler

39 Etapa 2: Distribución de viajes Etapa 2: Distribución de viajes Líneas de deseo de las motocicletas

40 Marco teórico(4) Partición modal: decisión del modo utilizado (en que viajar), dado el motivo y el destino del viaje.

41 Construcción del modelo(9) Modelo de partición modal(1) – Metodología: estimación de un modelo multinomial logit (MNL) que estima la probabilidad de elegir una alternativa modal, entre el conjunto de alternativas disponibles, según la percepción de la desutilidad de cada una. Esta desutilidad se estima en función de las características de la población y los atributos de las alternativas disponibles, y requiere identificar variables explicativas y significancia estadística.

42 Construcción del modelo (10) Modelo de partición modal(2) – En el caso de un nuevo modo, es necesario evaluar aspectos de la percepción del usuario, ya que la información disponible solo permite la evaluación de esta alternativa en función de sus parámetros observables, como tiempos y tarifas, y no incorpora elementos de confort, seguridad, puntualidad, impacto visual, etc. – Para estimar estos aspectos se puede tomar de partida información de casos similares, y ajustarse mediante la realización de una encuesta de preferencias declaradas.

43 Construcción del modelo(11) Modelo de partición modal(3) – El resultado de este modelo es la discriminación de matrices por modo. – En el caso mas general, pueden derivarse a partir de la matriz de viajes totales. – Se puede realizar en forma detallada, modelizando en forma independiente cada motivo de viaje, y derivando las matrices por modo de cada una de las matrices por motivo.

44 Etapa 3: Partición Modal de los viajes Partición Modal de los viajes Partición modal de la muestra O-D 2008 Modo%viajes Colectivo29, Trolebús0,96229 Auto conductor19, Auto acompañante10, Taxis2,79667 Remisses1,00240 Charter0,2252 Bus empresa0,65156 Bus escolar0,92220 Moto6, Ciclomotor0,48115 Bicicleta8, A pie19, Camión0,1228 Ómnibus larga dist.0,013 Otros0,2970 Totales100,

45 Etapa 3: Partición Modal de los viajes Etapa 3: Partición Modal de los viajes Partición Modal muestra expandida 2008 (modos agrupados) ModoViajes% Automóvil ,34% TUP ,32 Taxi ,87% Remis ,94% Moto ,31% Bicicleta ,64% A pie ,35% Charter4.3400,23% Bus Emp ,63% Otros ,37% TOTAL ,00%

46 Marco teórico(5) Asignación: decisión de la ruta o itinerario del viaje (por donde ir)

47 Construcción del modelo(12) Modelos de asignación(1) – Metodología: las matrices OD resultantes del modelo de partición modal, se convierten en flujos que se asignan a la red en base a las características topológicas y operativas del grafo que representa la red vial y de transporte, distribuyéndose sobre conjuntos de caminos minimales entre cada par OD, bajo restricciones de tipo, velocidad y capacidad de los enlaces, según diferentes algoritmos.

48 Construcción del modelo(13) Modelos de asignación(2) – En Transcad, la asignación de viajes de recorridos libres (traffic) y de recorridos fijos (transit) se realiza en forma separada. – Es posible representar la interacción entre ambas precargando la red con los flujos de la otra

49 Construcción del modelo (14) Modelos de asignación(3) – De equilibrio: – Traffic: UE Equilibrio de usuario SUE Equilibrio estocástico de usuario SO Optimo del sistema MMA Multi Modal Multi Class – Transit: Pathfinder SUE Equilibrio estocástico de usuario

50 Etapa 4: Asignación de viajes A.1. Asignación de viajes de Transporte Público A.1. Asignación de viajes de Transporte Público Viajes TUP Viajes TUP

51 A.3. Análisis de resultados

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55 Viajes TUP micro centro de Rosario Viajes TUP micro centro de Rosario

56 A.3. Análisis de resultados Viajes TUP micro centro de Rosario Viajes TUP micro centro de Rosario

57 A.3. Análisis de resultados

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59 Etapa 4: Asignación de viajes B.1. Asignación de viajes en automóvil B.1. Asignación de viajes en automóvil Viajes Automóvil Viajes Automóvil

60 B.2. Análisis de resultados B.2. Análisis de resultados datos observados TMDA y conteos estaciones permanentes

61 B.2. Análisis de resultados B.2. Análisis de resultados

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63 Notas: Modelos combinados de distribución, partición modal y asignación Modelos integrados de asignación multimodal Modelos integrados de transporte, localización de actividades y uso del suelo Limitaciones de los modelos clásicos de 4 etapas.

64 Muchas gracias Muchas gracias


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