analisis demanda transporte pet13

PLANIFICACIN Y EXPLOTACIN

DEL TRANSPORTE

Introduccin al anlisis de la demanda

by lvaro Fernndez Heredia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/

Introduccin


Movilidad = hecho fsico actividad

de desplazarse Actividad con alto

impacto Por qu uno se mueve lo

que se mueve y como se mueve?

1 ACTIVIDAD DERIVADA

Relacin directa entre territorio y transporte

A destacar 2 aspectos.. 2 ELECCIN DE INDIVIDUOS en

relacin a sus propios intereses y dentro de las

posibilidades que el sistema les ofrece / condiciona


Porqu los modelos son importantes? Modelos pretenden estimar la demanda de transporte

que se realizarn en el futuro en diferentes escenarios. Maximizar la rentabilidad (alcance de objetivos) de las

actuaciones. Establecer prioridades de Inversin - actuacin. Ayuda a

la toma de decisiones


Relacin Territorio-Transporte

ACTIVIDADES / USOS DEL SUELO

TRANSPORTE

Territorio

Oferta

Actividades

Demanda

Sistema de Transportes

Oferta

Desplazamientos

DemandaEquilibrioEquilibrio

Demanda de

transporte

Accsibildades Desutilidades

Costes

Demanda de Transportes

Sistema Territorial Sistema Transporte

Demanda satisfecha

Demanda inducida - AVE

Demanda potencial

Demanda derivada

Equilibrio oferta-demanda : equilibrio inestable (dinmica)


La importancia de una correcta prediccin de la demanda es mayor cuanto mayor sea la inmovilidad e inflexibilidad de los recursos asociados a las actividades de transporte (Servicios-Infraestructuras) Fallos en la planificacin = problemas de congestin, seguridad, desarrollos urbanos no deseados, impactos ambientales, derroche de recursos,

Importante= comprensin del proceso de modelado para entender y valorar sus recomendaciones / riesgos. Modelos responden sobre aquellos factores, alternativas explicitamente inlcuidas en las ecuaciones del modelo. Sensibilidad del modelo.


REALIDAD OBSERVADA

REALIDAD MODELIZADA

REALIDAD SIMULADA

Documentacin Encuestas

Experiencia

Fundamentos Tericos Hiptesis de trabajo

Formulaciones Matemticas

Planteamiento de escenarios Anlisis

Prediccin Simulacin

Generalizacin de los modelos de transporte

PLAN DE ACTUACIN


Informacin


a) Inventarios de infraestructuras y servicios existentes (y proyectados)

b) Informacin socioeconmica (y planteamiento de su evolucin)

c) Inventarios de usos de suelos (zonas residenciales, comerciales, industriales,...

d) Movilidad: Encuestas de viajes OD sobre Muestras representativas (segmentos de poblacin), conteos de trfico, velocidades, tiempos de viaje, curvas flujo-velocidad, encuestas cordn o pantalla.

Necesidades Tpicas de informacin: Modelizacin de la Demanda


Necesidades tpicas de informacin: Inventario de Infraestructura y Servicios: Redes

(arcos y nodos), rutas, tarifas, frecuencias, Informacin Socioeconmica: poblacin, renta,

tamao familiar, nivel motorizacin, ... Inventarios de Usos del Suelo. Actividades y su

localizacin (zonas) Informacin de movilidad. Encuestas de viaje,

conteos, aforos de trfico,,

Anlisis de la demanda actual.


Metodologas trabajo de campo: Aforos. Recuento numrico de una determinada variable. Usuario no participa (automticos o manuales - observacin directa)

Encuesta sobre una muestra representativa. Usuario participa.

Tipos de encuestas:

Encuestas en la va pblica Pantalla Cordn

Encuestas domiciliarias o en los puestos de trabajo Agente entrevistador (cara a cara) Telefnicas Por correo Por Internet

Encuestas en el medio de transporte

Demanda Satisfecha


Tipos de encuestas: datos a recoger CONTEOS y AFOROS

nmero de vehculos/ viajeros/ ocupacin Velocidad TP: curva de sube y baja ocupacin por tramo. Oscilograma de carga

E. ORIGEN-DESTINO (Cross section Seccin transversal) Informacin del Hogar. caractersticas socioeconmicas como tamao

hogar, ingresos,

Informacin del individuo: actividad, edad, sexo, Informacin de sus desplazamientos: origen/destino, hora, modo, variables

explicativas eleccin modo,

PANEL DE USUARIOS (Continuas) Evolucin comportamiento de eleccin Contraste con estrategias de transporte


Hogar Localizacin Tipo de Vivivienda Tamao de hogar Estructura Familiar Ingresos Nmero de vehculos Situacin de Propiedad de la vivienda

Individuales Gnero Ao de nacimiento Empleado Nmero de empleos Nmero de horas trabajadas a la semana Tipo de ocupacin Disponibilidad de licencia de conducir Motivos de no-movilidad Nivel de educacin Discapacidad Nacionalidad Disponibilidad de abono de transportes

Vehculo Tipo de vehculo Nmero de vehculos en el hogar Tipo de propulsin

Actividad Hora de inicio Propsito Actividad de origen / actvidad de destino Localizacin Medios de Transporte Etapas Ocupacin media Tiempos percibidos Disponibilidad aparcamiento en destino Costes

Campos tpicos Informacin encuestas de movilidad


Caracterizacin del Hogar

Indice Motorizacin

Cuestionario (EDM 96)

Composicin del hogar


Edad Actividad

Disponibilidad hacia Tte Pblico

Cuestionario (EDM 96)


Origen - Destino

Motivo Horas

Modo Desutilidad Tte Pblico

Desutilidad Tte Privado


Encuestas domiciliarias Conocer las pautas de movilidad de todos los tipos desplazamientos Completar informacin socioeconmica

Encuestas en el transporte colectivo

Caracterizar a los viajeros de cada modo detalladamente (PR) En el caso de las PD, valorar la respuesta a servicios o modos alternativos Investigar sobre la calidad percibida

Encuestas en el transporte privado-

Caracterizar a los viajeros y viajes en vehculo Pantalla / Cordn

Aforos en Transporte pblico

Volmenes totales Distribucin por periodos, paradas, tipos de tarifas, ocupaciones,..

Aforos al transporte privado

Volmenes totales, composicin (tipos de vehculos) del trfico, ocupacin, movimientos en intersecciones.


Encuestas general: obtencin informacin

Estructura temporal (transversales- continuas)

Divisin zonal: zonas internas, zonas externas - Tamao muestra,

- Estratificacin (Tamao hogar, motorizacin, ingresos,)

- Correccin y expansin

Periodificacin de la encuesta - EPOCA/DA


Muestreo - Conceptos clave La recogida de informacin es esencial para

desarrollar los modelos de demanda de transporte.

La informacin consiste en observaciones de muestras de diferentes grupos de poblacin

La informacin debe proveer la mayor cantidad de informacin al menor coste posible


Tipos de encuestas: naturaleza informacin

PREFERENCIAS REVELADAS:

PREFERENCIAS DECLARADAS:

radiografa situacin real (RP-revealed preferences) Utilizacin de los modos de transporte (demanda y su

distribucin por medios, temporal, geogrfica, etc.) Funcionamiento del sistema de transportes (tiempos de

viaje, transbordos, etc.) Aceptacin de las medidas implantadas

comportamiento en situaciones hipotticas (alternativas o futuras) (SP- stated preferences)

Ranking: ordenacin de opciones Eleccin de opcin preferible Potenciales diferencias entre lo que se declara y lo

que realmente harn (sesgos)


Modelo clsico de cuatro etapas


como es el proceso de modelado clsico? 4 Etapas. Secuencia de pasos-modelos para responder a cuestiones como: 1.- Cmo ser el rea de estudio en el futuro

Cunta poblacin. Situacin demogrfica futura

Nivel de actividad y desarrollo econmico. Dnde se localizarn las actividades

2.- Cmo sern las pautas de movilidad futuras? Cuntos viajes desplazamientos se

realizarn De dnde a dnde irn los viajes Qu modos de transporte utilizarn Qu rutas usarn Cul ser el impacto o los efectos de esta

demanda de transporte.


MODELIZACIN Recogida de

datos y muestreo

Desarrollo del modelo y

tcnicas de modelizacin

Evaluacin y validacin del

modelo

Utilizacin y evaluacin de los resultados

Propsito con que se est construyendo el modelo Variables que se debieran incluir y son controlables Nivel de Agregacin que se ha de utilizar Tratamiento del Tiempo Modelo Terico que sustenta el propsito del modelo Tcnicas estadsticas y matemticas disponibles para construir el modelo Mtodos para calibrar y probar (Validar) el modelo



FENMENO ANALIZADO

ABSTRACCION DE ASPECTOS

RELEVANTES

MODELO

Teora del Comportamiento del Consumidor

Modelos Descriptivos Predictivos / Planificadores Deterministas Estocsticos Estables Dinmicos Agregados Desagregados Secuenciales - Directos

Una descripcin simplificada de un sistema, procesos, etc, desarrollado para la comprensin emprica o terica. La representacin conceptual o mental de algo.

Variables (exgenas endgenas)- Parmetros-Relaciones-Algoritmo Simplificacin de la realidad

variables estimadas, inputs y desechadas Errores de la Muestra


Modelizacin de la OFERTA


Modelizacin de la DEMANDA


Centroide

Zonificacin =Discretizacin del territorio

Cmo un es representado para un anlisis computacional


Dos dimensiones claves:

TAMAO NMERO

f(Tipo de estudio) ESTRATGICO DETALLADO

f(Recursos)

Interesa sea compatible con divisiones administrativas Tamao tal que la concentracin de actividades en un centroide no produzca gran error Interesa que sean zonas homogneas en cuanto a usos, composicin poblacin, ... Los lmites de zonas compatibles con pe: zonificaciones anteriores, lneas pantalla,...

Zonificacin


GRAFO RED MODELIZADA

NODOS

ARCOS

Redes - Modelizacin de la oferta

Velocidad, capacidad, carriles, carril-bus,

IMD, % pesados, factor de hora punta, fin

semana

...

Permisividad en Giros

Penalizaciones por Giro

...

Comportamiento de los sistemas de

Transporte:

Velocidades, emisiones

Curvas Flujo / Velocidad...

Niveles Jerrquicos de las vas =

F( zonificacin, objetivos modelo)

Qu ofrece el sistema de transporte para satisfacer las necesidades de movimiento de los viajeros en el rea de

estudio.


Lneas Servicios Autobs

Lneas- Servicios Metro

Oferta de Tte Pblico

GRAFO RED MODELIZADA

TP: Lneas, Servicios, n autobuses,

velocidades, capacidad autobuses,frecuencias,

tarifas, coste,etc.



Centroide Conector



Modelos de Planificacin

El modelo de demanda en cuatro fases

Modelos, previsiones, escenarios


Modelo clsico de transportes: Modelo de 4 etapas Se parte de una zonificacin y un grafo

Eleccin de un itinerario

Eleccin de destino

Decisin de viajar

Eleccin de modo de transporte

Puede aplicarse en una etapa M. Demanda Directa

Demanda

Oferta

Equilibrio

Sigue la conducta terica del viajero

Cada Pregunta se formula economtricamente += ),( viajerosviaje XXfY


Zonas y redes Datos del ao base

Datos de aos futuros

Base d e d ato s

A o s b ase Fu tu ro s

Generacin de viajes

Distribucin de viajes

Reparto modal

Asignacin de viajes

Evaluacin

Itera

cione

s Caractersticas

Socio Demogrficas y

Territoriales Caractersticas

Origen, Atraccin de destino,

Rozamiento de la relacin

Caractersticas de medios/servicios de

transporte + Individuo

Caractersticas de las rutas -

restricciones de capacidad

ESTRUCTURA MODELO 4 ETAPAS

hago el viaje o no

con qu destino

en qu modo

por qu ruta

Viajes producidos y generados en cada zona

Tabla Origen Destino de los desplazamientos

Tabla O-D por cada Modo de Transporte

Asignacin de Ruta

Modelo - Calibracin

OutPuts Inputs

Algoritmo

),()( ijjiij GZXfkY =

))(()( kXfkY ii =

)),(()( kmijm mkufkY +=




Ejes viarios para un escenario concreto

Vista del centro de Bilbao:

volmenes, intercomunicaciones, velocidades


Flujos Observados

Fluj

os M

odel

ados

Calibracin

Modelo - Calibracin


Situacin actual Horizonte futuroCorto plazo: 1 aoMedio plazo: 5 aosLargo plazo: 10-20 aos

SinActuacin

variables representativas:

trficos, niveles de congestin,

tiempos de viaje, etc.

Crecimiento situacin actual debido

a variables exgenas: poblacin,

comercios, etc.

ConActuacin

Modificacin situacin actual:

nuevas carreteras, lneas,

conexiones, etc.

Crecimiento trfico y actuaciones:

modificacin variables

representativas

Escenarios de Modelizacin - Evaluacin


RECOLECCIN DE INFORMACIN Facilidades de transporte: Infraestructura,

gestin, servicios Usos del Suelo: Residencias, empleos, ... Viajes: OD, Motivos,...

PREDICCIN DE VARIABLES SOCIOECONMICOS Y USOS DEL SUELO

Poblacin Actividad Econmica Tasas de Motorizacin, Ingresos ....

CALIBRACIN DEL MODELO Generacin Distribucin Reparto Modal Eleccin de ruta

DEMANDA FUTURA

MODIFICACIN DE LA OFERTA Nuevas Infraestructuras Servicios Polticas de transporte ....

RESPUESTA DEL MODELO

MODELO

Escenarios de Modelizacin - Evaluacin



En pocas palabras: todas las poblaciones, viviendas, lugares de trabajo, carreteras, nmeros de carriles, lmites de velocidad, seales, lneas de transporte pblico, paradas, intervalos entre servicios, velocidades medias

Interacciones espaciales Matriz origen-destino (O/D)



Las cifras de las previsiones pueden emplearse fcilmente para "enterrar un proyecto o mantenerlo "vivo aunque no merezca la pena

Los modelos se usan a menudo como "cajas negras

Es fcil manipularlos para lograr resultados que se adapten a los deseos del usuario

Como no se suelen realizar "autopsias" a los proyectos, no falta gente dispuesta a predecir el futuro


No son orculos / No previsiones pero todo el mundo tiene un

modelo en mente La creacin de modelos no es

ms que una abstraccin mental No hay que tener miedo a

modelar una conducta determinada, aunque sta no est en los libros

Los modelos (y las simulaciones) pueden ser herramientas de aprendizaje



Para saber ms sobre proceso de anlisis y modelacin: Modelling Transport por Ortuzar, J. de D. y Willumsen, L.G., John Wiley, NY, 3

Edicin,2001 Travel Estimation Techniques for Urban Planning Informe 365 del NCHRP, 1998 Manuales de usuario de los paquetes comerciales (Trips, Emme2, Tranplan,

QRSII, MinUTP, Tp+, Vissum, etc.)

Cuestiones emergentes: Herramienta creada para una finalidad distinta: nueva infraestructura vial. Hoy,

su uso se centra en la gestin del sistema Expansin en horas punta y demanda inducida Sustitucin de viajes? Impacto de las tecnologas de la informacin? Descripcin de las condiciones medias ideales Previsin: permanecen constantes los parmetros bsicos? proceso de

retroproyeccin (backcasting)? Cuestin subyacente: las elecciones individuales reas que precisan mayor anlisis:

Tipos de propiedad del automvil (variable bsica) Ocupacin por automvil (variable bsica) Transporte y distribucin de bienes, taxis,



Generacin de viajes


Variables explicativas- Seleccin y Anlisis Atraccin:

Localizaciones dnde los motivos del viaje son satisfechos.

Describen atributos de localizacin: usos del suelo, densidad,..

Variables ligadas a la atraccin Oportunidades ofrecidas: puestos de trabajo, superficie centros

comerciales, etc. Servicios (Grandes almacenes, Oficinas de la Administracin) Oferta de transporte pblico Dificultad de acceso (acceso)


Mtodos de Generacin de Viajes

Mtodo del factor de crecimiento Anlisis por categoras Mtodo de Regresin Lineal Mltiple (MLR)

Objetivo: estimar viajes (por hogar, por zona), en base a relaciones (a definir) que

usan datos disponibles.


Mtodo del factor de crecimiento

Mtodo del factor de crecimiento. Mtodo rpido, pero poco preciso. Expresin bsica:

Estimacin de Fi = a partir de la evolucin de las variables socioeconmicas que explican los viajes.

P.E.

itiFiT =

oi

oi

oi

ni

ni

ni

iTMIPTMIPF

=

Validar para: 2000 hogares 2 estratos (c/s coche) Tasas de generacin:

C= 6 Viajes /da SC = 2,5 viajes / da

P e I = Cte.

ocrecimient de factorFii zona la de actuales viajestii zona la de futuros viajes Ti

donde,

=

=

=


Mtodo de Anlisis por Categoras

Generacin de viajes: p = propsito i = zona h = tipo de hogar ai(h) = nmero de hogares del tipo h en

zona i tp(h) = ratio de viajes para los viajes de

tipo p y tipo de hogar h

=h

pi

pi hthaG )()(


Mtodo de Anlisis por Categoras


Mtodo de Regresin Lineal Mltiple (MLR) Planteamiento de la Funcin: Relacin lineal

donde:

i son los parmetros del modelo y

xi las variables independientes asociadas a la variable dependiente (generacin o atraccin de los viajes).

=

+=n

kikki XG

1

Mtodo de Regresin Lineal Mltiple (MLR)


Variables continuas discretizadas (p.e. Ingresos, edad)

Variables discretas (disponibilidad automvil, tipo de residencia,)

Tipo de residencia:

1= Piso 2= Casa unifamiliar

3= Apartamento 4= Otros

4 variables con valor [0,1]

Ingresos: 1= menos de 6000 2= 6.000 - 12.000 3= 12.000 - 24.000 4= 24.000 48.000 5= 48.000 90.000 6= ms de 90.000



Variables no-lineales Las variables xi deben entrar en forma

lineal Transformacin (logartmica elevar a potencia -)

Usar Variables mudas dummy (N intervalos discretos cada uno tratado separadamente en el modelo).



Mtodo de Regresin Lineal Mltiple (MLR) No hay lmite en el nmero variables que

pueden aparecer en el modelo, siempre que no estn relacionadas linealmente =multicolinealidad. Cada variable debe explicar su inclusin en la

regresin Cada variable que se incorpore debe mejorar

la explicacin del resultado respecto a la regresin sin inclusin.

Las extrapolaciones a futuro pierden precisin a medida que aumenta el plazo de prediccin.


Resumen del proceso


Ejemplo 1:

En una pequea rea urbana se han observado que se producen diariamente un volumen de viajes (en miles):

Zona Viajes-V

1 1,960

2 0,905

3 4,684

4 5,480

5 2,900

Se pretende calibrar un modelo de generacin polinmico que explique el volumen generado en funcin de las variables exgenas:

P: Poblacin en miles de habitantes W: Viviendas en la zona en miles A: Autobuses diarios

Se dispone de las siguientes informaciones asociadas a dichas variables:

Zona P W A

1 10 3.0 20

2 5 1.0 10

3 25 6.0 40

4 30 6.2 45

5 15 4.2 25

AWPV ++=

V = 0,16693 P + 0,15371 W 0,01048 A

Posibles soluciones, con una regresin con Excel:

V = 0,05994 + 0,181761 P + 0,17291W - 0,024342 A


Una empresa de autobuses, presta servicio a las poblaciones en el entorno de una capital de provincia.

Al acercarse las Fiestas de Navidad, ha considerado la posibilidad de aumentar su servicio, para atender a los viajes se generan en los pueblos del entorno.

Ha observado que los viajes aumentan al acercarse el da de Navidad. Por ello se plantea estimar el nmero de viajeros por una frmula exponencial del tipo pktV =donde

V Nmero de viajeros en miles de personas. t Das que faltan hasta la Fiesta. p Poblacin en miles de personas. A B

Hab. 10.000 25.000 Das rest. Viajeros Das Rest. Viajeros

7 2080 7 3960 4 2760 4 5240 1 5510 1 10470

Valores observados de aos anteriores

V = 8,6 t -0,5 p0,701

Ejemplo 2:


pktV =Ejemplo 2: Datos disponibles

P t v 10000 7 2.080 10000 4 2.760 10000 1 5.510 25000 7 3.960 25000 4 5.240 25000 1 10.470

Lo convierto en un modelo lineal

log V = log k + log t + log p

Datos linealizados logp logt logv

4,0000 0,8451 3,3181 4,0000 0,6021 3,4409 4,0000 - 3,7412 4,3979 0,8451 3,5977 4,3979 0,6021 3,7193 4,3979 - 4,0199

Aplicamos nuevamente el ajuste de regresin con mnimos cuadrados y el modelo resultante es:

V = 8,655 t -0,5 p 0,701

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