Estudios de Transporte

Indicadores de calidad de servicio de transporte público a partir de datos de la aplicación móvil de transporte TranSapp

Felipe Vera, Jaqueline Arriagada, Felipe Hernández, Marcela Munizaga — Tue, 16 Jan 2024 00:00:00 +0000

En este trabajo se presentan metodologías para calcular tiempos de espera, indicadores del estado físico de los paraderos y evaluaciones de los servicios, utilizando información de usuarios proveniente de la aplicación móvil TranSapp. La finalidad es generar reportes de calidad de servicio que actualmente son realizados mediante encuestas, cuya periodicidad y número de observaciones depende de los recursos asignados para su medición. El trabajo busca contribuir a aumentar los beneficios asociados al uso de herramientas tecnológicas de información, favoreciendo a reguladores, operadores y usuarios del sistema de transporte público.

Predicción de la posibilidad de calibración de modelos de seguimiento vehicular para trayectorias cortas de vehículos individuales

Renata Espinosa Rudolff, Rafael Delpiano — Tue, 16 Jan 2024 00:00:00 +0000

El estudio de la variabilidad de conductores (i.e., diferencias de estilo de conducción de un conductor a otro o en el tiempo) requiere calibrar modelos de seguimiento vehicular (MSV) utilizando trayectorias individuales, lo que es un proceso costoso. Un problema que ocurre a menudo, es que la calibración de algunas trayectorias genera parámetros con valores irreales. Para enfrentar este problema, en este artículo se analiza un método para predecir la potencial utilidad de utilizar una trayectoria dada al calibrar.

Para esto, se calibraron dos MSV utilizando un conjunto amplio de trayectorias provenientes de bases de datos diversas. Las calibraciones obtenidas se clasificaron según si sus resultados eran realistas; se entrenó un clasificador random forests para predecir clasificaciones realistas, y se evaluó la calidad de las predicciones generadas.

Se logró predicciones satisfactorias, especialmente al asumir como observable a sólo un subconjunto de parámetros (78% a 98% de exactitud). Las métricas de evaluación más importantes fueron la aceleración máxima y mínima, el intervalo promedio entre vehículos (headway), y la razón entre el espaciamiento y la velocidad

Topologías de andenes y su impacto en la eficiencia de estaciones de Metro

Ariel López — Tue, 16 Jan 2024 00:00:00 +0000

La eficiencia y capacidad de los sistemas de transporte, en particular los ferrocarriles y metros, están intrínsecamente ligadas al diseño y operación de sus estaciones. Esta investigación se centra en cómo la topología de la plataforma de andenes influye en la eficiencia y capacidad de las estaciones de Metro. A través de simulaciones y la implementación del Índice de Eficiencia de Plataforma de Andenes Æ, se evaluaron y simularon tres configuraciones de andenes: central, lateral y mixto. Los resultados indican que el andén mixto es el más eficiente, seguido del central y, finalmente, el lateral. Se destaca la importancia de un diseño modular que permita adaptaciones futuras según la demanda, proponiendo un modelo de estación modular adaptable a largo plazo. Esta investigación proporciona herramientas y perspectivas valiosas para la planificación y diseño de estaciones de Metro, enfatizando la necesidad de considerar la eficiencia operativa y la adaptabilidad en el diseño.

GUESS: Un Juego de Simulación de Emisiones en Transporte Urbano

Jacques Polette, Juan de Dios Ortúzar, Luis Ignacio Rizzi — Tue, 16 Jan 2024 00:00:00 +0000

GUESS es un modelo de simulación, sencillo y flexible, que fue diseñado como un juego con fines educativos, que permite pronosticar las emisiones de CO, NOx y PM_2.5 provenientes de automóviles, taxis, buses y camiones en una ciudad, bajo distintos escenarios. Para determinar los perfiles de emisión, el modelo considera tres elementos principales. Primero, la tasa de crecimiento de la flota, mediante modelos Gompertz y de series temporales. Segundo, la tasa de renovación de la flota mediante una distribución de supervivencia a partir de la cual se deriva un modelo de stock-flujo. Tercero, los perfiles de emisión a lo largo del tiempo, en función de los patrones de uso de cada tipo de vehículo y datos tecnológicos sobre la composición de la flota. GUESS permite que los jugadores establezcan múltiples escenarios de análisis, alterando factores clave de la flota, como su crecimiento, tasas de renovación, niveles de actividad y fecha de introducción de normas de emisión más exigentes. De esta forma, los jugadores pueden explorar cómo reaccionan los perfiles de emisión a diferentes entradas, mostrando, por ejemplo, que las mejoras tecnológicas pueden permitir superar los efectos del crecimiento en los niveles de actividad de la flota.