El Modelo de Demanda del Transporte Urbano

El surgimiento del urbanismo llamado a transformar la ciudad moderna, así como la diversidad de disciplinas que realizaron su propio camino, entre ellas la denominada “ingeniería de tráfico”, llevaron a caracterizar a la ciudad en una visión comprendida a partir

de las interdependencias funcionales en los usos del suelo diferenciados (Le Corbusier, 1971), destacar el papel del sistema vial, sobre su vocación de soporte de las edificaciones, llevándolo a ser el cimiento organizativo de la ciudad, y más aún, ponerlo al servicio del automóvil particular como instrumento máximo de la movilidad.

Como era de esperarse, esta forma de planear la ciudad trajo como consecuencias la alteración de los instrumentos para pensar la ciudad, jerarquizando unos, como la planificación de redes principales para las cuales, se realizarían no solo espesos manuales, sino la aparición de especialidades, cada vez mas autistas y la minimización de otros, como la relegación de las redes secundarias, donde se intervendría localmente, sin pensar en la totalidad.

En este contexto, donde se construía la ciudad como una sumatoria de espacios especializados en actividades socioeconómicas diferentes, interrelacionadas especialmente por los medios mecanizados de transporte, parecía favorable enfilar todas las baterías a dimensionar las redes de transporte, su capacidad, características técnicas y su comportamiento espacial y temporal y evitar su colapso en escenarios futuros; fue donde se empezaron a aplicar los primeros modelos, mencionados de Mitchell y Raptkin, y otros como Alan M. Voorhees (1955).

Estos modelos, servían para satisfacer diferentes objetivos, dependiendo tanto del marco urbano, como ideológico y socioeconómico donde se emprendían, pero en general los unía un marco de referencia común, que a continuación se detallan:

 Una fase de investigación y análisis que constituye la demanda de movimientos en el momento de realizarse y cómo se compensa, y los vínculos entre esa demanda y la estructura y ambiente urbano.

 Una fase de predicción y formulación del modelo, la cual planificaba para un escenario futuro la posible demanda de viajes, apoyándose en los antecedentes reunidos y en los vínculos establecidos anteriormente y así predecir propuestas orientadas a satisfacer esa demanda.

 Por último, una etapa de evaluación que pretendía estimar si los proyectos de transporte propuestos, compensaban las demandas de viajes proyectadas con seguridad, capacidad y niveles de servicio apropiado, facilitando el máximo de utilidad con los mínimos costos para la comunidad (Bruton, 1978).

Cabe destacar, como ya se mencionó, esos primeros modelos han seguido su desarrollo hasta el presente, complejizando su instrumentación predictiva a través de complejos modelos matemáticos; pero como era de esperarse, su lógica ha estado “amarrada” al crecimiento sostenido del parque automotor vehicular privado, con su método de uso fijado por los requerimientos de

velocidad y seguridad que éstos brindan. Y aunque se haya tomado en cuenta, en algunos casos el transporte público, es hasta décadas más recientes cuando se han incluido en la modelación del transporte, métodos estocásticos14 que buscan el equilibrio entre el transporte público y privado. Incluso este equilibrio se ha reducido a utilizar el segmento de población que utilizaría el transporte público, teniendo en cuenta que es una capacidad diferente del vehículo en que se transportan y así reflejar su tamaño en el cálculo de la capacidad de la vía, según la intensidad estimada de vehículos, desconociendo particularidades como la accesibilidad, los costos internos y externos y otras formas de movilidad (Herce, 2009).

En los modelos de demanda existen varios enfoques, sobre todo, utilizados en la ingeniería del transporte, sin embargo y dado que se han constituido en todo un arquetipo y con elementos en común, se describirá brevemente los llamados “modelos de tráfico o de transporte”, indicando que tanto su objeto, como sus métodos instrumentales tienen correlación en el origen y valoración usualmente realizado en el resto de redes de la estructura urbana.

Enestadística, y específicamente en lateoría de la probabilidad, unproceso estocásticoes un concepto matemático que sirve para caracterizar una sucesión devariables aleatorias(estocásticas) que evolucionan en función de otra variable, generalmente el tiempo. Cada una de las variables aleatorias del proceso tiene su propia función dedistribución de probabilidady, entre ellas, pueden estar correlacionadas o no. Cada variable o conjunto de variables sometidas a influencias o impactos aleatorios constituye un proceso estocástico. (Mascareñas, J. (2008). Procesos Estocásticos: Introducción. Universidad Complutense de Madrid.

Estos métodos instrumentales, referidos en Gutiérrez Puebla (1990) y Herce (2009), se resumen en el denominado “esquema de cuatro pasos”: Generación de desplazamiento, Distribución de desplazamiento, Repartición Modal y Asignación de las circulaciones en las vías de la red, que se abrevia en la figura N° 1-2:

Figura N° 1-2: Esquema Analítico de los cuatro Pasos de un Modelo de Transporte (Elaboración propia)

El proceso seguido en la modelación de un sistema de transporte, bajo el método llamado de “demanda”, y resumido ampliamente en el esquema anterior. Se desarrolla en una serie de cálculos y encadenamiento de pasos y conceptos que básicamente se puede dividir en dos etapas bien diferenciables, el uso de toda una estructura analítica (estimación de la demanda, calibración de los modelos de demanda y asignación de la red) y su consecuente aplicación en una prognosis o proyección de escenarios futuros (proyección de variables socioeconómicas, ajuste de matrices futuras, alteración en la red, asignación a una nueva red y decisiones de planificación).

El primer paso, alude a la detección espacial y cuantificación de las actividades socioeconómicas que se realiza en una ciudad, tomando las potencialmente generadoras de viajes, tal como la población por grupos etáreos, o las incentivadoras de movilidad, como empleo, centros de servicio estatal, comercios, instituciones educativas, entre otras. Y por otro lado, al establecimiento de la cantidad de viajes que se hacen por zonas teniendo en cuenta cada uno de los motivos posibles, su origen y destino.

La principal fuente de datos de este primer paso, son las encuestas, mediante las cuales se analiza el comportamiento habitual de la movilidad, donde toma importancia los modos de viaje que se utilizan, especialmente, o dicho de otra forma, relevantemente, los motorizados. Para ello, interviene las técnicas estadísticas 1A. Detección espacial

de las actividades

1.B.Determinación de la cuantía de los viajes efectuados entre zonas

y motivos de viaje 2. Creación de modelos matemáticos 3. Discriminación de la movilidad interzonal según modos de transporte 4. Asignación de matrices de viajes a las

redes de transporte

PROGNOSIS O PROYECCION DE ESCENARIOS FUTUROS

provenientes de la sociología y su conocimiento del comportamiento de las personas respecto al tipo de transporte y movilidad que utilizan. En los censos de población, recientemente incluyen por separado la movilidad, pero en general se hacen muestreos aleatorios de la población, tanto de forma domiciliaria como a usuarios del transporte público y privado. Las encuestas apuntan a indagar sobre la cantidad, motivo, modo y frecuencia de los viajes que se realizan.

Con este arsenal de datos, se agrupan los viajes censados en dos categorías: “atraídos” y “generados” y para cada uno de ellos, se especifica motivo y modo de desplazamiento, lo que da como resultado la zonificación de la ciudad, en términos de movilidad. Toda esta información se condensa en extensas matrices, llamadas de “origen-destino” y con ello se tienen los datos estadísticos para proseguir el segundo paso del modelo: o sea la creación, o más bien dicho, la búsqueda de la fórmula matemática que pueda explicar satisfactoriamente los resultados obtenidos en la fase previa.

Lo importante a la hora de usar la formulación matemática (Modelos de generación y atracción) es precisar bien las variables que se aplicarán en ésta y las variables son las referidas a sitios de trabajo, estudios, compras, ocio, residencia, entre otras, que son las causantes de la movilidad urbana. Las formulaciones matemáticas son diversas, y como hemos dicho antes, han ido complejizándose a los largo de los años, especialmente por la introducción de

computadores y software, de fácil acceso a los entes de planificación de ciudades medianas y grandes y pueden ser relativamente sencillas, como las de análisis gravitatorio basada en la ley de gravedad de Newton15, o las de factor de crecimiento16 (factor uniforme, factor promedio, método Fratar), como tan complejas como formulaciones exponenciales, probabilísticas o factoriales.

La formulación más usada en los planes de transporte actuales, de acuerdo a Herce (2009), es la factorial basada en regresiones lineales múltiples entre las variables “viajes realizados por determinado motivo” y diversas variables causales, entre las que se hayan población, sitios de trabajo, ubicación de instituciones de educación, centros de servicios y comercio, entre otras. Este método es de fácil

15 _{“Supone que todos los viajes que se originan dentro de una zona particular sufrirán} una distribución espontánea entre todas las otras zonas de acuerdo con la atracción ejercida por los destinos competitivos, y, en proporción inversa, a la medida de la resistencia al viaje entre las zonas”. (Bruton, op. Cit. Pág. 38).

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Factor uniforme: es el método más antiguo y simple de proyectar la distribución de los viajes futuros. Se calcula un factor de crecimiento simple para el área total que está en estudio, y es empleado para multiplicar todos los movimientos interzonales existentes para así calcular los futuros movimientos interzonales.

Factor promedio: utiliza un factor de crecimiento para cada zona dentro del área en estudio, y al igual que el método del factor uniforme, lo obtiene de los pronósticos sobre el uso del suelo y generación de viajes.

Método Fratar: Este método aplicado por su creador (T. J Fratar) en los pronósticos de viajes para la región metropolitana de Cleveland, Ohio, utilizó un método de distribución que supera las desventajas de los métodos de factor promedio y factor uniforme. Los supuestos básicos son: a) La distribución de viajes futuros desde una zona dada de origen es proporcional a la distribución de viajes actuales desde dicha zona: y b) la distribución de estos viajes futuros se modifica por el factor de crecimiento de la zona a la cual estos viajes son atraídos. Se expresa como la recíproca de la atracción media de todas las otras zonas. (Bruton, op. Cit. Pág. 115, 116 y 119).

comprensión y tiene la ventaja de que cualquier variable elegida para influir sobre la distribución de viajes puede hallar cabida en la relación básica.

De este modo, se basa en el supuesto de que la distribución de viajes es inversamente proporcional a la distancia entre zonas, y directamente proporcional a la población, empleo, uso del medio de transporte y uso del suelo de cada zona. De cualquier forma, se usan fórmulas diferentes para los viajes generados, atraídos y los denominados “obligados” (repetidos cada día) y “no obligados” (de producción ocasional en el tiempo). Con la fórmula adoptada17, se calibra el modelo, es decir, se ajusta la fórmula, hallando los valores constantes y estos resultan de parámetros estadísticos como la desviación media y la varianza.

Los resultados obtenidos de la calibración de los modelos con sus formulaciones matemáticas, se aplican principalmente a proyección de escenarios futuros, donde se podrá deducir la cantidad de viajes de acuerdo a los motivos y modos que cada zona demandará. En otras palabras, se inferirá los valores probables de las matrices de

17

Las fórmulas adoptadas suelen ser del tipo de regresiones lineales múltiples, que incluyen las variables explicativas necesarias para el cálculo, como trabajo (generación, población activa, población por edades), estudios (instituciones educativas, población en edad escolar, etc.), compras (rentas, población, ingreso), y otros, como instituciones o lugares de interés (hospitales, servicios institucionales, etc.). (Escobar García. D.( 2008). Instrumentos y Metodología de Planes de Movilidad y Transporte en las

Ciudades Medias Colombianas. Tesis Doctoral. Departamento de Infraestructura del

Transporte y del Territorio. Universidad Politécnica de Cataluña.)

viajes de los escenarios futuros y éstas serán la base del procesamiento de datos de predicción.

Ajustado el modelo, se sigue con las formulaciones matemáticas, pero esta vez enfocadas específicamente a la distribución futura de los viajes por modos y en las que se expresan la flexibilidad de la decisión de la movilidad y el beneficio percibido del usuario de acuerdo al tiempo de viaje, el costo, o la combinación de uno y otro. Este método se establece con funciones de probabilidad, el cual el más usado es el denominado “Logit”18

, donde la probabilidad del uso de un modo de transporte se fija por el cociente de un exponencial de la velocidad en un arco (tramos viales) y un modo determinado, dividido por la sumatoria de exponenciales en diferentes modos.

Dentro de todos los datos acumulados en las encuestas y analizados como se ha dicho con funciones estadísticas y matemáticas, se termina usando los más representativos, como los viajes diarios o iterativos, tales como las idas al trabajo y al estudio, ya que éstos son mas predecibles y son la causa de la demanda de la red en las horas

Los modelos de elección discreta, basados en la teoría de la utilidad aleatoria, se han utilizado ampliamente para el análisis de la situación de elección de modo de transporte para realizar un desplazamiento, el cual en la planificación del transporte se ha usado con éxito el LOGIT, el cual puede aproximar cualquier modelo de utilidad aleatoria. Permite abordar tanto las posibles heteroscedasticidades como las correlaciones entre alternativas (de viajes). (Ortuzar, J. de D. (2002). Modelo

Generalizado de Utilidad Aleatoria. Conferencia en la E.T.S. de Ingenieros de Caminos,

punta, que son los datos con lo que se establece la dimensión de la red futura (Herce, 2009).

El siguiente eslabón en la planificación del sistema es el de “asignación de la red”. Este paso busca expresar las relaciones de los viajes sobre el espacio; en términos concretos, se visualizan en el espacio los recorridos viales específicos que se originarán en los desplazamientos tanto para el transporte individual como colectivo. Para obtener este resultado se interpretan las matrices de viajes diarios por motivos y modos, previamente ajustadas en el paso anterior, en matrices de viajes de horas punta. Para ello se utilizan porcentajes inducidos de la variación de las intensidades de tráfico en las vías a lo largo del día y a continuación se construye un grafo19 característico de la red de acuerdo a los criterios usados en la planificación, donde se asignan los viajes observados y ajustados de las matrices, usando algoritmos simples de fijación del camino mínimo, ya sea en tiempo o en costo.

Pero también se utilizan aforos de vehículos realizados en campo ya sea que se realicen de forma permanente o ocasional para ajustar la asignación de viajes. Esta asignación espacial puede ser por el límite

Un grafo se define como un instrumento o artilugio de cálculo informático, que se construye a partir de nudos (puntos del espacio) donde se cruzan o unen los arcos (tramos viales), así como centroides representativos de cada zona donde se acumulan variables observadas (que se unen a su vez, al grafo por unos arcos denominados radios o conectores). Herce, op. cit. pág. 77.

de la capacidad de la red vial o por una función incremental de esta capacidad, además puede ser de forma probabilística, buscando el equilibrio del sistema en su totalidad.

La representación de la asignación espacial de viajes, descrita anteriormente se conoce como la “araña de tráfico”. Y así de este modo ya se tiene todo el instrumental para su uso final o principal objetivo: el diseño de la red que mejor satisfaga la demanda estimada para cada tramo de ella en escenarios futuros.

Sin embargo, la decisión con referencia al diseño de la red o sistema de transporte que mejor represente en el futuro las necesidades de transporte y movilidad de una comunidad no puede tomarse exclusivamente sobre la base del proceso descrito de planificación del transporte mediante el llamado método de “demanda”, y es ahí donde residen las mayores críticas a este modelo.

La estimación futura del tráfico, que es el resultado final de este modelo, constituye una herramienta importante y poderosa, que solo puede ser utilizada para racionalizar el proceso de toma de decisiones y ayudar al hombre a resolver cuál decisión es lógica y sólida, antes que intuitiva o probabilística; por lo que es importante remarcar que el proceso de planificación del transporte no es más que esto. Las hipótesis en las que se basa el proceso, muy a menudo convertidas en absolutas, establecen la base de las diferentes etapas descritas y

la falta de conocimiento en relación a la predicción sobre los futuros usos del suelo y el comportamiento general de la estructura y dinámica urbana, hacen que los resultados exactos sean imposibles, salvo casualidad. Pero, aunque importante, la corrección o exactitud por sí misma carece de valor, ya que a menudo todo lo que se pretende es estimar en forma aproximada cuantos vehículos requerirá la atención de las puntas cotidianas de demanda del transporte y movilidad periódica en un escenario futuro.

El proceso de planificación del transporte es fundamentalmente una ayuda para la toma de decisiones en forma ordenada y no el instrumento preciso que a muchos planificadores les gusta pensar que es, máxime cuando se han desarrollado paquetes informáticos que corren la aplicación de los “cuatros pasos” simplemente con la carga de los datos necesarios, simulando el funcionamiento real en la red. Estos paquetes son software poderosos tales como el CUBE, Transcad, Netcell, Opac, entre otros.

Así como aparecieron críticas tempranas al proceso de planificación, como las de la OCDE y autores como Wingo y Perloff (1961), pasadas varias décadas de su aplicación, también se tienen análisis críticos a los aspectos metodológicos de los modelos usualmente utilizados, especialmente por los resultados obtenidos en la realidad de cada una de las ciudades donde se ha llevado a cabo este tipo de procesos. Herce (2009) considera que aún cuando se pretenda una rigurosidad

científica en ello, el tratamiento estadístico dado a las decisiones en todo el proceso conlleva a una cierta indeterminación en los resultados que pueden resultar contradictorios y finalmente afectar los objetivos esperados.

Sin embargo, prosigue Herce, el conocimiento de los problemas conceptuales y metodológicos del modelo de “demanda”, lleva a utilizarlos en enfoques diferentes, dado que años de investigaciones y aplicaciones de esta perspectiva han servido no solo para manifestar sus carencias, sino que también produjeron un potente instrumental que han permitido elaborar y comprobar hipótesis sobre el comportamiento de muchos tipos de transporte y movilidad urbana.

Pareciera, que aunque sofisticado, es relativamente sencillo aplicar este modelo en la planificación del transporte de una ciudad; pero los resultados no siempre han sido satisfactorios, dado la complejidad del problema, y la predominancia que se le ha dado al automóvil particular en desventaja para otro tipo de movilidad. Así, se hace necesario plantear políticas y modelos alternativos, que si bien no nieguen la ventaja del uso del automóvil privado, le den lugar a la coexistencia de otro tipo de transporte y formas de movilidad, que frene la constante retroalimentación negativa del sistema, expresada en la expansión continuada de las redes viales y la dispersión de la ciudad y sus efectos consecuentes como la mayor exclusión social, desplazamientos más largos, mayor consumo energético, mas gasto

de recursos naturales y por supuesto los efectos de contaminación ambiental.