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4. ANALISIS DE LOS DOS DATOS

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 57

4. ANALISIS DE LOS DOS DATOS

Finalizado el trabajo de campo en el que se han recopilado y agrupado convenientemente los datos de las variables que van a intervenir en el estudio, se dispone de la tabla de datos que se adjunta en el anejo 1. Esta tabla está formada por una lista de 103 tramos, de los que se disponen de datos de capacidad, número de carriles, tipología, actividades comerciales, autobuses en hora punta, lados de doble fila, lados de estacionamiento, lados de zona azul, existencia de carril bus y existencia de espacios reservados para la carga/descarga.

La capacidad por carril y por hora de verde es la variable en la que se centra esta tesina y es la que se pretende llegar a relacionar con el resto de variables. Para llegar a determinar la existencia o no de correlación se recurre al software SPSS para Windows.

En este capítulo se describen los distintos análisis a los que han sido sometidos todos los datos disponibles y se presentan los resultados obtenidos.

4.1. ESTUDIO DESCRIPTIVO UNIVARIANTE

En primer lugar se procederá a analizar cada una de las cinco variables por separado antes de empezar a estudiar las posibles correlaciones existentes entre ellas. Simplemente se pretende aportar una mínima información que ayude a hacerse una idea de como son los datos recopilados en base a los cuales se elabora este estudio.

De la variable capacidad por carril y hora de verde, se adjunta un estudio algo más detallado en el que se analiza su grado de ajuste a una distribución normal. De las demás variables simplemente se adjunta la frecuencia de los distintos grupos de casos.

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4.1.1. CAPACIDAD POR CARRIL Y HORA DE VERDE

Se adjunta un histograma de la variable acompañado de un test de normalidad, los resultados del cual indican que efectivamente es una variable que se ajusta a una distribución normal. 1900.0 1800.0 1700.0 1600.0 1500.0 1400.0 1300.0 1200.0 1100.0 1000.0 900.0 800.0 700.0 600.0 500.0 Histograma

Capacidad por carril y hora de verde

Fre cue n cia 14 12 10 8 6 4 2 0 Std. Dev = 316.85 Mean = 1152.2 N = 103.00 .061 103 .200*

Capacidad por carril y hora de verde

Statistic df Sig. Kolmogorov-Smirnova

Figura 4.1 Histograma y test de normalidad de la variable capacidad

El nivel de significación del test de Kolmogorov-Smirnov indica el ajuste a una distribución normal. La media es 1152 veh/carr/hora verde y la desviación standard es de 316.85

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 59

Los boxplots son elementos que van a ir apareciendo constantemente a lo largo de este análisis, por lo que se considera conveniente adjuntar una breve descripción se sus características.

Para ello, se adjunta el boxplot de la variable capacidad por carril y hora de verde.

Figura 4.2. Boxplot de la variable capacidad por carril y hora de verde

El boxplot incluye el 50% de los casos. Se considera que un caso es atípico si supera más de 1,5 veces la longitud de la caja, siendo la longitud de la caja, la longitud entre los percentiles 25 y 75. Los valores atípicos se representan mediante cruces. En este caso, no aparecen casos atípicos.

103 N =

Capacidad por carril 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 Mediana Percentil 75 Percentil 25

Valor mas grande que no llega a ser atípico

Valor mas pequeño que no llega a ser atípico

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 60 4.1.2. OTRAS VARIABLES Número de carriles 6 5 4 3 2 C oun t 50 40 30 20 10 0

Figura 4.3. Histograma variable Nº carriles

Tipologia 8 7 6 5 4 3 2 1 0 C ount 30 20 10 0

Figura 4.4. Histograma variable Tipología

Actividades comerciales 170 110 100 90 80 60 50 40 30 20 10 0 C ount 30 20 10 0

Figura 4.5. Histograma variable Nº actividades comerciales

Autobuses h.p. 90 70 60 50 40 30 20 10 Count 40 30 20 10 0

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 61

4.2. ESTUDIO BIVARIANTE

En este apartado se pretende describir la relación existente entre la capacidad y el resto de variables. Para ello, se lleva a cabo un estudio de las correlaciones existentes entre las variables que intervienen en el estudio.

Para determinar dicha correlación se utiliza el coeficiente de Pearson (1896). Es seguramente el mejor coeficiente y el mas utilizado para estudiar el grado de relación lineal existente entre 2 variables. Se obtiene tipificando el promedio de los productos de las puntuaciones diferenciales de cada caso (desviaciones de la media) en las dos variables correlacionadas. Se suele representar por r y su expresión es:

y x i i xy S nS y x

r =

donde xi , yi : puntuaciones diferenciales de cada par

n : número de casos

Sx, Sy : desviaciones típicas de cada variable

El coeficiente de correlación de Pearson toma valores entre -1 y 1. Un valor de 1 indica relación lineal perfecta positiva; un valor de -1 indica relación lineal perfecta negativa; un valor de 0 indica relación lineal nula. Es además una medida simétrica; la correlación entre Xi e Yi es la misma que entre Yi e Xi .

Se cree conveniente aclarar que el coeficiente de correlación de Pearson es un coeficiente válido para analizar la correlación lineal entre dos variables; en un hipotético caso de dos variables correlacionadas mediante una relación de tipo no lineal el coeficiente de Pearson no aporta la suficiente información para decidir la existencia o no de correlación. Por lo tanto, no se debe considerar el coeficiente de relación de Pearson como el único criterio a la hora de decidir la existencia de correlación. En esta tesina, se ha utilizado dicho coeficiente como punto de partida pues no se conoce a priori que variables están correlacionadas y el tipo de relación existente entre ellas.

Se calcula el coeficiente de correlación de Pearson entre todas las variables obteniendo los siguientes resultados:

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 62 1.000 .346** -.508** -.350** .279** . .000 .000 .000 .004 103 103 103 103 103 .346** 1.000 -.037 .147 -.067 .000 . .712 .140 .502 103 103 103 103 103 -.508** -.037 1.000 .378** -.321** .000 .712 . .000 .001 103 103 103 103 103 -.350** .147 .378** 1.000 .186 .000 .140 .000 . .060 103 103 103 103 103 .279** -.067 -.321** .186 1.000 .004 .502 .001 .060 . 103 103 103 103 103 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N

Capacidad por carril y hora de verde Número de carriles Tipologia Actividades comerciales Autobuses h.p. Capacidad por carril y hora de verde Número de carriles Tipologia Actividades comerciales Autobuses h.p.

Tabla 4.1. Matriz de coeficientes de relación entre variables

Los resultados se presentan en forma de matriz que contiene los coeficientes de correlación lineal y la correspondiente significación para cada par de variables. Obviamente se trata de una matriz con 1 en la diagonal, pues representan el coeficiente de correlación de una variable con ella misma.

En la mayoría de los análisis efectuados mediante SPSS, los resultados obtenidos se presentan conjuntamente con la significación. A pesar de no analizar en profundidad el concepto de significación, si que se cree conveniente dar una pequeña explicación que permita su interpretación. Se trata de un valor que cuanto menor sea y más se aproxime a 0, mejor será el resultado obtenido. Una significación mayor que 0,05 es sinónimo de resultados poco fiables, mientras que valores menores de 0,05 están asociados a resultados válidos. Si la significación es menor que 0,01, el resultado obtenido se puede calificar como muy aceptable.

Los resultados obtenidos, indican la existencia de correlación lineal significativa entre la capacidad y todas las demás variables incluidas en el estudio.

Combinación Coef. Pearson Significación

Capacidad – Tipología -0.508 0.000

Capacidad – Nº carriles 0.346 0.000

Capacidad – Actividades comerciales -0.350 0.000

Capacidad – Autobuses hora punta 0.279 0.003

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 63

Cada una de estas relaciones será analizada a continuación, siguiendo el mismo esquema en cada una de ellas:

• Para obtener una primera impresión de la forma en la que ambas variables están relacionadas, se adjuntará una representación gráfica de la evolución de una variable en función de la otra, agrupando los casos en boxplots. Bajo el eje de abcisas se adjunta una línea informativa del número de casos que pertenecen al grupo.

• Un análisis más detallado de la forma y la magnitud de la relación, obteniendo la curva que mejor se ajusta a la nube de puntos. Para ello se comparan los modelos lineal, cuadrático, cúbico, exponencial y logarítmico. Se adjunta igualmente la ecuación de la curva que define la relación.

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 64

4.2.1. RELACIÓN ENTRE CAPACIDAD Y TIPOLOGÍA

A simple vista, se aprecia una tendencia decreciente de la capacidad a medida que aumenta la tipología. Los boxplots de las tipologías 1 y 8 parecen alejarse de la tendencia. En apartados posteriores se llevaran a cabo los correspondientes análisis para determinar el motivo del comportamiento de estos 2 grupos.

Para conocer de una forma más precisa el tipo de correlación existente, se analizan ambas variables mediante SPSS, con la intención de obtener un modelo que permita trazar la curva que mejor se ajuste a la nube de puntos. Previamente, se filtran los casos con la intención de no incluir los grupos 1 y 8 en este análisis de regresión.

3 3 12 5 17 24 16 21 2 N = Tipologia 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Capa cid ad por carril y h ora de verd e 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

Figura 4.7. Relación Capacidad por carril y hora de verde - Tipología

El modelo que mejor se adapta a la nube de puntos es un modelo logarítmico con

R2 = 0.311. R2 es una medida de la calidad de la regresión y se usa para determinar el

modelo que mejor se ajusta. Cuanto mayor sea dicho coeficiente y más próximo a 1 esté mejor será el modelo. La significación del modelo es muy aceptable (0.000)

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 65

El modelo y la curva de mayor ajuste son:

Capacidad = 1436.91 – 289.49 · Ln(Tipología) Tipologia 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Capacid a d por carril y hora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 Observed Logarithmic

Figura 4.8. Curva de mejor ajuste de la relación Capacidad por carril y hora de verde - Tipología

Con este modelo se calcula la capacidad por carril y hora de verde de cada tipología, con la intención de obtener una primera idea de los órdenes de magnitud. Se adjuntan los resultados en la siguiente tabla, indicando igualmente el porcentaje de variación en relación al grupo anterior.

Tipología Capacidad por carril y hora de verde relación al anterior % de variación en relación a la tipología 1 % de variación en 1 1436.91 2 1236.25 14 % 14% 3 1118.87 9 % 22% 4 1035.59 7 % 28% 5 970.99 6 % 32% 6 918.21 5 % 36% 7 873.58 5 % 39%

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 66

Los resultados confirman la existencia de un primer descenso bastante rápido de la capacidad, con tendencia final a estabilizarse.

4.2.2. RELACIÓN ENTRE CAPACIDAD Y NÚMERO DE CARRILES

4 3 21 41 34 N = Número de carriles 6 5 4 3 2 C a pac id ad po r c a rr il y hor a de v e rd e 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

Figura 4.9. Relación Capacidad por carril y hora de verde – Nº de carriles

En este caso, se intuye un crecimiento de la capacidad a medida que aumenta el número de carriles con una tendencia no demasiado clara a partir de 4 carriles. De todas formas, lo que si parece bastante claro es que la capacidad deja de experimentar un crecimiento notable una vez se superan los 4 carriles. El grupo de 5 carriles no parece no seguir la tendencia, por lo que posteriormente se llevaran a cabo los análisis pertinentes para encontrar algún tipo de explicación a este hecho.

Para poder determinar con mayor exactitud el tipo de relación existente, se analiza en profundidad la relación entre ambas variables mediante la curva de mejor ajuste. No se tienen en cuenta las vías de 5 carriles.

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 67

El modelo que mejor se ajusta a la nube de puntos es un modelo cúbico con R2 =

0.147 y una aceptable significación de 0.002.

Capacidad = 1994.30 – 1024.50 · x + 333.64 · x2 - 29.63 · x3

Donde x : Número de carriles

Número de carriles 7 6 5 4 3 2 1 Capacid ad por carril y hora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 Observed Cubic

Figura 4.10. Curva de mejor ajuste de la relación Capacidad por carril y hora de verde – N1 de carriles

Con este modelo se calcula la capacidad por carril y hora de verde de cada tipología. Se adjuntan los resultados en la siguiente tabla, indicando igualmente el porcentaje de variación en relación al grupo anterior.

Nº carriles Capacidad por carril y hora de verde % de variación en relación al anterior % de variación en relación a 2 carriles 2 1041.69 3 1120.98 7.1% 7.1 % 4 1333.61 15.9% 21.9 % 6 1447.67 7.9% (*) 28 %

(*)Al eliminar el grupo de 5 carriles,,el porcentaje de variación es entre 4 y 6 carriles Tabla 4.4. Valores de capacidad para distinto número de carriles

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 68

Antes de empezar a analizar la relación capacidad-actividades comerciales, se cree conveniente estudiar la relación entre tipología y número de carriles, con la intención de encontrar explicación al comportamiento de determinados boxplots que no siguen las tendencias de la capacidad (boxplot de tipologías 1 y 8 en el gráfico de la figura 4.7, y boxplot de 5 carriles en el grafico de la figura 4.9).

4.2.2.1. Relación entre la Tipología y el Número de carriles

El índice de correlación de Pearson entre ambas variables no es significativo, por lo que no existe relación lineal entre estas dos variables. Sin embargo, se cree conveniente analizar igualmente la relación existente entre ellas, pues puede aclarar ciertos aspectos que hasta ahora han quedado algo incompletos.

3 3 12 5 17 24 16 21 2 N = Tipologia 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Número de carriles 7 6 5 4 3 2 1

Figura 4.11. Relación Número de carriles - Tipología

Ciertamente, no se observa ningún tipo de relación entre estas dos variables. Sin embargo el gráfico permite apreciar que mientras que la mayoría de las rotaciones están representadas generalmente por vías de 3 carriles (hecho completamente lógico si se tiene

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 69

en cuenta que las vías de 3 carriles son las más abundantes en este estudio), las tipologías 6 y 7 aparecen en vías mayoritariamente de 2 carriles.

Dado que la capacidad en vías de dos carriles es inferior a la de vías de tres carriles, ésta es una posible explicación al hecho que la tipología 8 (representada por vías de generalmente 3 carriles), presente capacidades por carril y hora de verde superiores alas tipologías 6 y 7 (representadas mayoritariamente por vías de 2 carriles). Sin embargo el boxplot de la tipología 0 no parece tener un comportamiento diferente, por lo que este hecho se analizará mas adelante.

Si se representa ahora la misma relación pero cambiando entre ordenadas y abcisas, se obtiene el siguiente gráfico:

4 3 21 41 34 N = Número de carriles 6 5 4 3 2 Tipolog ia 10 8 6 4 2 0 -2

Figura 4.12. Relación Tipología – Nº de carriles

Nuevamente queda clara la ausencia de correlación entre estas dos variables. Sin embargo, es cierto que las vías de 5 carriles presentan peores tipologías que el resto. Dado que la capacidad disminuye a medida que aumenta la tipología, esta podría ser una posible explicación de porque las vías de 5 carriles no siguen la tendencia en el gráfico capacidad-número de carriles de la figura 4.9.

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 70

4.2.3. RELACIÓN ENTRE CAPACIDAD Y ACTIVIDADES COMERCIALES 1 1 2 2 3 7 5 8 11 22 20 21 N = Actividades comerciales 170 110 100 90 80 60 50 40 30 20 10 0 Capacid ad po r carril y h ora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

Figura 4.13. Relación Capacidad por carril y hora de verde – Actividades comerciales

El gráfico adjunto muestra una gran diferencia entre los tramos sin ningún tipo de actividad comercial del resto. Los tramos sin ninguna actividad comercial son los correspondientes a las calzadas centrales de la Diagonal y la Gran Vía. A pesar que estos tramos presentan actividades comerciales, están relacionadas con las calzadas laterales.

Se observa un primer descenso brusco de la capacidad entre 0 y 10 actividades comerciales del 28%. Se pasa de una capacidad promedio de 1498 veh/c/h.verde a una capacidad de 1077 veh/c/h.verde

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 71

Posteriormente, la tendencia de la capacidad es a disminuir ligeramente. Dicha tendencia no es seguida por el grupo de 80 actividades comerciales.

Analizando más detalladamente el tipo de relación existente entre estas dos variables, el modelo que mejor se ajusta a la nube de puntos es un modelo cuadrático con

R2 = 0.034 y una significación de 0.266. Se trata por lo tanto de un modelo poco fiable que

indica una gran dispersión de la nube de puntos. Es arriesgado en este caso extraer cualquier tipo conclusión. No se han tenido en cuenta los grupos de 10 y 80 actividades comerciales.

Capacidad = 1143.48 – 3.33 · x + 0.0121 · x2

donde x : Nº de actividades comerciales

Actividades comerciales 200 100 0 C apa ci d a d po r c arri l y h ora de v erd e 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 Observed Quadratic

Figura 4.14. Curva de mejor ajuste de la relación Capacidad por carril y hora de verde – Actividades comerciales

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 72

Nº actividades comerciales

Capacidad por carril y hora de verde % de variación en relación al anterior % de variación en relación a 10 actividades 10 1111.337 20 1081.614 -2.7% 2.7% 30 1054.311 -2.6% 5.1% 40 1029.428 -2.4% 7.4% 50 1006.965 -2.2% 9.4% 60 986.922 -2.0% 11.2% 70 969.299 -1.8% 12.8% 90 941.313 -3.0% (*) 15.3% 100 930.95 -1.1% 16.2% 110 923.007 -0.9% 16.9%

(*) Al haber eliminado el grupo de 80 actividades comerciales, el porcentaje de variación es entre 70 y 90 actividades comerciales

Tabla 4.5. Valores de capacidad para distintas actividades comerciales

Se observa una tendencia de la capacidad a disminuir a medida que aumentan las actividades comerciales, aunque como ya se ha comentado anteriormente, la dispersión de los casos en esta relación es muy notable y por lo tanto, no permite extraer conclusiones demasiado fiables al respecto.

De todas formas, se pretende comprobar si existe algún tipo de correlación “particular” entre la cantidad de actividades y alguna de las otras variables que pudiera explicar los comportamientos particulares de los grupos de 10 y 80 actividades comerciales. En concreto se analizará las siguientes relaciones:

• Relación entre actividad comerciales y tipología

• Relación entre actividades comerciales y número de carriles

4.2.3.1. Relación entre actividad comercial y tipología

A pesar que en principio no se pretende analizar la relación entre actividad comercial y tipología, se considera necesario adjuntar un estudio de dicha relación con la intención de encontrar algún comportamiento “extraño” en el grupo de 10 y 80 actividades comerciales, que pudiera explicar el desajuste que presentan dichos grupos en la curva capacidad-actividad comercial. (ver figura 4.13) Se adjunta en primer lugar un gráfico con los valores agrupados en boxplots.

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 73 1 1 2 2 3 7 5 8 11 22 20 21 N = Actividades comerciales 170 110 100 90 80 60 50 40 30 20 10 0 Ti pol og ia 10 8 6 4 2 0 -2

Figura 4.15. Relación Actividades comerciales - Tipología

Las conclusiones que pueden extraerse de la observación del gráfico, es que el grupo sin actividades comerciales son en un 90% de los casos, tramos de tipología 1, que como ya se vio anteriormente, son tramos con una alta capacidad. Esto explica que los tramos sin actividades comerciales presenten unas capacidades tan altas en relación al resto. Posteriormente no se aprecia una tendencia clara de la tipología a medida que aumentan las actividades comerciales presentes en el tramo. No se observa tampoco ninguna anomalía en el grupo de 80 actividades comerciales, por lo que se decide analizar la relación entre la actividad comercial y el número de carriles

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 74 4.2.3.2. Relación entre actividad comercial y número de carriles

Al igual que el caso anterior, el estudio de esta relación no es un objetivo principal de la tesina, pero se adjunta con la intención de dar explicación al desajuste que presenta el grupo de 80 actividades comerciales en la curva capacidad-actividades

Se adjunta en primer lugar un gráfico con los valores agrupados en boxplots.

1 1 2 2 3 7 5 8 11 22 20 21 N = Actividades comerciales 170 110 100 90 80 60 50 40 30 20 10 0 N ú m e ro d e c a rri le s 7 6 5 4 3 2 1

Figura 4.16. Relación Nº carriles – Actividades comerciales

No se observa una tendencia clara, lo que significa que la cantidad de actividades comerciales presentes en un tramo no depende del número de carriles.

Pero lo que resulta más destacable del análisis, es el comportamiento del grupo de 80 actividades comerciales. A pesar que todos los grupos de actividades comerciales están representados por tramos diferente número de carril, el caso más habitual es el de vías de 3 carriles (lógico si se tiene en cuenta que la mayor parte de los tramos incluidos en el estudio son de 3 carriles).

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 75

Sin embargo, el grupo de 80 actividades comerciales está representado por dos tramos de 4 carriles y un tramo de 5 carriles. Se separa por lo tanto del resto de grupos de actividades comerciales que tienden a estar representados por vías de 3 carriles.

Como ya se ha visto anteriormente, capacidad y número de carriles están relacionados de manera que la capacidad aumenta a medida que aumenta el número de carriles. Por lo tanto, esto explica que el grupo de 80 actividades comerciales en el que únicamente están representadas vías de 4 y 5 carriles, no siga la tendencia del resto de grupos en el gráfico que relaciona capacidad con actividad comercial de la figura 4.13

4.2.4. RELACIÓN ENTRE CAPACIDAD Y NÚMERO DE AUTOBUSES EN HORA PUNTA 2 3 5 12 10 17 19 35 N = Autobuses h.p. 90 70 60 50 40 30 20 10 Cap acid ad po r carril y h ora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 76

Se aprecia una primera parte en la que el aumento del número de autobuses provoca un ligero descenso de la capacidad. A partir de los 30 autobuses la capacidad crece de nuevo.

Se analizan los datos mediante SPSS para obtener la curva de mejor ajuste, sin tener en cuenta el grupo de 90 autobuses en hora punta. El modelo que mejor se adapta es

un modelo cúbico de R2=0.131 y una muy aceptable significación (0.003)

Capacidad = 1218.17 – 16.183·x + 0.4819·x2 - 0.0026·x3

donde x : nº de autobuses en hora punta

Autobuses h.p. 80 70 60 50 40 30 20 10 0 Ca pa ci d a d po r c arri l y h o ra d e ve rd e 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 Observed Cubic

Figura 4.18. Curva de mejor ajuste de la relación Capacidad por carril y hora de verde – Autobuses en h.p.

Las capacidades para cada número de autobuses, según el modelo de mejor ajuste son:

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 77

Autobuses en

h.p. Capacidad por carril y hora de verde

% de variación en relación al anterior 10 1101.93 20 1066.47 -3.3% 30 1096.19 2.7% 40 1175.49 6.7% 50 1288.77 8.8% 60 1420.43 9.3% 70 1554.87 8.6% 80 1676.49 7.3%

Tabla 4.6. Valores de capacidad para distinta cantidad de autobuses en hora punta

Este resultado es del todo aceptable si se tienen en cuenta las siguientes consideraciones: • Las vías por donde circulan menos de 30 autobuses, no tienen por lo general carril bus. • A medida que aumenta el número de autobuses, las calles por donde estos circulan son

calles importantes de la red urbana, con una tipología cada vez más baja y por lo tanto, cada vez más favorable para la circulación

Parece entonces lógico el primer descenso inicial de la capacidad, pues a pesar de no ser un descenso muy significativo (-3,3%), es cierto que en vías sin carril bus, la presencia de autobuses con sus correspondientes paradas representa una disminución de la fluidez de circulación.

A partir de 30 autobuses, los autobuses tienden a circular por vías de una tipología cada vez menor y por consiguiente de más capacidad. Se impone entonces el efecto de una tipología favorable sobre la molestia que los autobuses puedan ocasionar. Además, son molestias mucho menores al disponer de carril bus.

A continuación se adjuntan dos gráficos que permiten comprobar estas afirmaciones:

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 78 Autobuses h.p. 70 60 50 40 30 20 10 Count 40 30 20 10 0 Carril BUS 1 0

Figura 4.20. Número de casos según autobuses en h.p. agrupados por carril bus

3 5 12 10 17 19 35 N = Autobuses h.p. 70 60 50 40 30 20 10 Tipo logi a 10 8 6 4 2 0 -2

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 79

La figura 4.20 permite observar que las vías con 10 y 20 autobuses no están generalmente dotadas de carril bus. La tendencia se invierte y a partir de 30 autobuses, las vías están provistas generalmente de carril bus. No existen vías con más de 50 autobuses que no dispongan de carril bus. La figura 4.21 muestra que medida que aumentan los autobuses en hora punta, se tiende a vías de tipologías más bajas y por lo tanto con mayor capacidad.

4.2.5. PRIMERAS CONCLUSIONES

En este apartado se pretende detallar las primeras conclusiones a las que se ha llegado tras un análisis de los datos disponibles.

La capacidad del carril disminuye con el aumento del valor de la variable tipología. Tal y como se ha definido la variable tipología, es un valor que en cierta medida representa el grado de obstaculización que el entorno ejerce sobre la el tráfico. Es por lo tanto del todo lógico que a medida que mayor sea dicha obstaculización, peor sea la capacidad por carril y hora de verde obtenida.

La capacidad del carril aumenta con el número de carriles. Ciertamente, esta es igualmente una relación que podía esperarse, pues a mayor número de carriles, la vía tiene mayor capacidad de respuesta ante eventuales obstaculizaciones que el entorno pueda provocar. Aunque quizás el resultado más relevante de este análisis es que la capacidad del carril se estabiliza a partir de 4 carriles. Por lo tanto, a partir de este valor, por más que se aumente el número de carriles, la capacidad promedio del carril no mejora.

La capacidad del carril en vías sin actividades comerciales es muy alta en comparación a vías que si presentan actividades comerciales asociadas al tramo. Se ha visto que esto esta motivado por el hecho que las vías sin actividades comerciales presentan en el 90% de los casos una tipología 1 que son vías de una alta capacidad. Son vías donde no se permite la parada en doble fila.

La capacidad del carril desciende con el aumento de las actividades comerciales. Se observa un descenso de la capacidad por carril a partir de las 10 actividades comerciales. Es un descenso que parece mantener una tendencia decreciente constante. Tal y como se observa en el gráfico de la figura 4.15, a partir de 10 actividades las vías presentan mayoritariamente las tipologías 3 y 4, en las que se permite la doble fila en uno o dos lados.

(24)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 80

El siguiente gráfico refleja la relación entre actividades comerciales y lados en los que se permite la doble fila.

Actividades comerciales 170 110 100 90 80 60 50 40 30 20 10 0 Nº de c asos 30 20 10 0

Lados de doble fila

2 1 0

Figura 4.22 Número de casos según actividades comerciales, agrupados por lados de doble fila

A la vista de los resultados., parece normal que las vías sin actividad comercial presenten una elevada capacidad, pues no se permite la doble fila. A partir de las 10 actividades comerciales, se ubican en calles donde es factible la aparición de carga/descarga en doble fila.

Pero el hecho de que se den condiciones favorables para la parada en doble fila, no implica que necesariamente tenga que producirse. Para que ello ocurra, es necesario un agente generador de carga/descarga en doble fila.

Y en este sentido, los resultados obtenidos demuestran que las actividades comerciales pueden considerarse como un agente generador de carga/descarga en doble fila.

(25)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 81

Otras conclusiones ha las que se ha llegado son:

En vías sin carril bus, la capacidad del carril disminuye ligeramente con el aumento del número de autobuses. En vías que no disponen de carril bus, circulan normalmente un número no muy elevado de autobuses. A pesar de ello, se observa que la capacidad empeora cuantos más autobuses circulen.

En vías con carril bus, la capacidad del carril mejora con el aumento del número de autobuses. No es que los autobuses produzcan por si mismos una mejora de las condiciones de circulación. Lo que ocurre es que a medida que aumenta el número de autobuses en hora punta, éstos lo hacen por vías con una tipología cada vez menor (una disminución de la tipología es equivalente a una disminución de la obstaculización que el entorno ejerce en la circulación). Son vías que disponen además de carril bus, por lo que las molestias que estos puedan causar el resto de vehículos son mínimas.

4.3. ANÁLISIS COMPLEMENTARIOS DE LA TIPOLOGÍA.

En el apartado anterior, se ha llegado a la conclusión que la tipología es un parámetro influyente en la capacidad. Se sabe además que la propia definición de la variable tipología, hace que esta sea una variable que contenga bastante información acerca de las características del tramo. Por lo tanto, podría decirse que son varios los parámetros que afectan a la capacidad y lo hacen a través de la variable tipología. En concreto son:

• Número de bordes de la calzada donde es factible que se produzca parada en doble fila

• Existencia de carril bus

• Existencia de espacios reservados para la carga/descarga • Existencia de zona azul

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Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 82

Con el propósito de detallar la forma en la que cada uno de estos parámetros afecta a la capacidad, se obtiene en primer lugar la matriz con los coeficientes de Pearson entre todas estas variables, la capacidad y la tipología:

1.000 .346** -.508** -.535** -.292** .228* -.159 -.318** . .000 .000 .000 .003 .020 .108 .001 103 103 103 103 103 103 103 103 .346** 1.000 -.037 .123 -.165 -.003 -.041 -.217* .000 . .712 .214 .096 .979 .681 .027 103 103 103 103 103 103 103 103 -.508** -.037 1.000 .737** .331** -.482** .533** .458** .000 .712 . .000 .001 .000 .000 .000 103 103 103 103 103 103 103 103 -.535** .123 .737** 1.000 .138 -.245* .184 .299** .000 .214 .000 . .165 .012 .062 .002 103 103 103 103 103 103 103 103 -.292** -.165 .331** .138 1.000 -.210* -.049 -.135 .003 .096 .001 .165 . .033 .627 .173 103 103 103 103 103 103 103 103 .228* -.003 -.482** -.245* -.210* 1.000 -.231* -.288** .020 .979 .000 .012 .033 . .019 .003 103 103 103 103 103 103 103 103 -.159 -.041 .533** .184 -.049 -.231* 1.000 -.075 .108 .681 .000 .062 .627 .019 . .453 103 103 103 103 103 103 103 103 -.318** -.217* .458** .299** -.135 -.288** -.075 1.000 .001 .027 .000 .002 .173 .003 .453 . 103 103 103 103 103 103 103 103 Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Pearson Correlation Sig. (2-tailed) N Capacidad por carril y hora de verde Número de carriles

Tipologia

Lados de doble fila

Reservado C/D Carril BUS Zona Azul Estacionamiento Capacidad por carril y hora de verde Número de carriles Tipologia Lados de doble fila Reservado

C/D Carril BUS Zona Azul Estacionamiento

Tabla 4.7. Matriz de coeficientes de correlación de Pearson entre todas las variables.

Como era de esperar, las cinco variables (lados donde se practica la doble fila, carril bus, espacio para c/d, zona azul y aparcamiento,) presentan correlación con la tipología. Sin embargo, se observa que la zona azul no presenta un índice de correlación significativo con la capacidad.

A continuación se analizan todas estas relaciones:

• Relación entre Capacidad y el número de bordes de la calzada donde es factible que se produzca parada en doble fila

• Relación entre Capacidad y la existencia de carril bus

• Relación entre Capacidad y la existencia de espacios reservados para la carga/descarga

• Relación entre Capacidad y zona azul • Relación entre Capacidad y estacionamiento

(27)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 83

4.3.1. RELACION ENTRE CAPACIDAD Y PARADA EN DOBLE FILA.

46 35

20 N =

Lados de doble fila

2 1 0 C apac id ad po r c a rr il y h o ra de v e rd e 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

Figura 4.23 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Lados de doble fila

A simple vista, parece claro que cuanto mayor es el número de lados con posibilidad de efectuar carga/descarga ilegal en doble fila, peor es la capacidad. El descenso de la capacidad entre 0 y 1 lados se cifra en un 21%, mientras que entre 1 y 2 lados, el descenso es menor (9%)

Sabiendo que el número de carriles y la tipología son las dos variables que determinan la capacidad, se cree conveniente analizar el efecto de la doble fila por grupos de carriles y por grupos de tipología. Para ello se adjuntan los siguientes gráficos:

(28)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 84 4 3 6 20 14 16 8 12 5 7 8 N = Número de carriles 6 5 4 3 2 C apac id ad por c a rr il y hor a de ve rd e 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

Lados de doble fila

0 1 2

Figura 4.24 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Número de carriles, agrupados por lados de doble fila

Analizando la situación por el número de carriles, queda bastante claro que cuando no se permite la doble fila, la capacidad permanece más o menos constante independientemente del número de carriles.

Si la doble fila se realiza en uno de los dos lados de la calzada, entonces la capacidad si que depende en gran medida del número de carriles. Es evidente que la posibilidad de parar en doble fila se presenta mucho más crítica cuanto menor es el número de carriles. Si la parada en doble fila se permite en los dos lados, la capacidad sigue descendiendo aunque en este caso el descenso no es tan crítico, ni depende del número de carriles. Puede decirse por lo tanto, que es escalón crítico se produce al pasar de 0 a 1 lados donde es factible la doble fila, y que dicha diferencia es mucho mas acusada cuanto menor es el número de carriles.

(29)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 85

Descenso de capacidad entre 0 y 1 lados con posibilidad de doble fila

Descenso de capacidad entre 1 y 2 lados con posibilidad de doble fila

Vías de 2 carriles 37 % 12 %

Vías de 3 carriles 21% 8%

Vías de 4 carriles 9% 9%

Tabla 4.8. Porcentajes de descenso de la capacidad provocados por la posibilidad de parar en doble fila.

Si se agrupan los casos por tipología, se obtiene el siguiente gráfico:

2 3 12 5 8 17 9 1 7 16 3 18 2 N = Tipologia 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Capa cid ad por carril y h ora de ve rd e 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

Lados de doble fila

0 1 2

Figura 4.25 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Tipología, agrupados por lados de doble fila

Globalmente puede afirmarse que independientemente del valor de la tipología, la capacidad sigue una tendencia decreciente a medida que aumenta el número de bordes de la calzada donde se efectúa la carga/descarga ilegal en doble fila.

(30)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 86

4.3.2. RELACION ENTRE CAPACIDAD Y LA PRESENCIA DE CARRIL BUS 44 59 N = Carril BUS 1 0 Capa cid ad por carril y h ora de ve rd e 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

Figura 4.26 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Carril BUS

Una primera visión general de la relación, determina que la presencia de carril bus va asociada a un aumento de la capacidad del 16%. Para analizar más en detalle esta relación, se adjunta el siguiente gráfico:

(31)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 87 13 20 11 21 8 3 4 23 N = Número de carriles 6 5 4 3 2 Capacid ad por carril y h ora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 Carril BUS 0 1

Figura 4.27 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Número de carriles, agrupados por carril BUS

Se observa que en vías de 2 y 4 carriles, efectivamente la capacidad es mayor si las vías disponen de carril bus. Sin embargo, dicha tendencia no parece seguirse en vías de 3 carriles.

(32)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 88 2 2 19 21 16 5 15 3 12 3 3 2 N = Tipologia 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Capacid ad por carril y h ora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 Carril BUS 0 1

Figura 4.28 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Tipología, agrupados por lados de doble fila

De la observación del gráfico, puede concluirse que la tendencia descrita inicialmente (la capacidad es mayor en vías que disponen de carril bus), parece en principio algo incoherente pues en vías de tipología 3,4 y 5, el comportamiento es justamente el contrario; la capacidad en vías con carril bus es peor.

Con la intención de analizar en profundidad el caso, se pretende detallar la forma en la que las variables doble fila y carril bus interactúan para determinar la capacidad.

(33)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 89 20 6 18 30 27 2 N =

Lados de doble fila

2 1 0 Capacid ad por carril y h ora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 Carril BUS 0 1

Figura 4.29 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Lados de doble fila, agrupados por carril BUS

La conclusión que permite extraer el gráfico anterior, es que cuando no se permite la doble fila en ninguno de los dos lados, la presencia de carril bus supone efectivamente un aumento de la capacidad (aproximadamente un 10%).

Sin embargo, la tendencia se invierte en el momento que se contempla la posibilidad de parar en doble fila, donde los tramos provistos de carril bus presentan una capacidad inferior a aquellos que no tienen. Las vías en las que únicamente se practica la doble fila en uno de los dos lados, son vías de doble sentido en las que únicamente se puede practicar la carga/descarga ilegal en el borde derecho de la calzada. Si esas mismas vías están provistas de carril bus, dado que el carril bus se ubica siempre en el borde derecho (a excepción de la calle Pelayo llegando desde Balmes), significa que la carga/descarga se lleva a cabo en el carril bus. Probablemente esta sea una posible explicación al hecho que si la vía permite la carga y descarga en uno de sus extremos, la presencia de carril bus deja de ser una ventaja para convertirse en un inconveniente.

(34)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 90

En las vías donde existe la posibilidad de parar en doble fila en ambos lados de la calzada, no todos aquellos vehículos que quieran parar están obligados a hacerlo sobre el carril bus pues tienen igualmente el borde izquierdo de la calzada para hacerlo. De esta forma se explica que cuando se permite la parada en doble fila en ambos lados, las vías provistas de carril bus no presentan una capacidad tan inferior a las vías que no poseen carril bus.

El hecho que las vías de 3 carriles presenten una capacidad inferior cuando están provistas de carril bus (ver figura 4.27), parece tener ahora explicación: Analizando la tabla de datos adjunta en el anejo 1, se comprueba que las vías de 2 y 4 carriles por donde transcurre el carril bus, son generalmente vías en las que no se permite la parada en doble fila. Sin embargo, las vías de 3 carriles provistas de carril bus son vías en las que en gran mayoría de los casos se permite la parada en doble fila.

4.3.3. RELACION ENTRE CAPACIDAD Y LA PRESENCIA DE ESPACIO RESERVADO PARA LA CARGA/DESCARGA

13 90 N = Reservado C/D 1 0 Capacid ad po r carril y h ora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

(35)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 91

La primera conclusión que se extrae de la observación del gráfico adjunto es que la capacidad es inferior en aquellas vías provistas de espacio reservado para la carga/descarga. La disminución de la capacidad se estima en un 27%.

Agrupando los casos por número de carriles, se obtiene el siguiente gráfico:

3 2 8 39 18 3 4 26 N = Número de carriles 6 5 4 3 2 Capacid ad por carril y h ora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 Reservado C/D 0 1

Figura 4.31Relación Capacidad por carril y hora de verde - Número de carriles, agrupando los tramos casos s según la existencia de espacio reservado para carga/descarga

Se aprecia que independientemente del número de carriles, la tendencia se mantiene y las vías con espacio para carga/descarga presentan peores capacidades. Sin embargo, la presencia de carga/descarga se muestra mucho mas crítica en vías de 2 y 3 carriles (la capacidad desciende un 21% aproximadamente) que en vías de 4 (la capacidad desciende un 3%).

(36)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 92 1 1 2 2 6 1 11 3 10 2 2 23 16 21 2 N = Tipologia 8 7 6 5 4 3 2 1 0 Capacid ad por carril y h ora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 Reservado C/D 0 1

Figura 4.32 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Tipología, agrupando los tramos casos s según la existencia de espacio reservado para carga/descarga

Nuevamente se observa que independientemente de la tipología, las vías con espacio para carga y descarga presentan peores capacidades.

L

os resultados parecen indicar que en lugar de un efecto “balsámico” que de estos espacios cabría esperar al albergar la carga/descarga, se produce el efecto contrario y suponen una disminución de la fluidez de la circulación.

Tal y como se ha comentado en el capítulo de la descripción de las variables, un tramo se considera provisto de espacio reservado para la carga y descarga si esta es la destinación principal que se hace del borde de la calzada, sin que eso signifique que todo el borde se destine a carga y descarga. Rara vez se encuentran tramos en los que el espacio para la carga y descarga se extiende a toda la longitud del tramo por lo que generalmente son espacios reducidos que permiten la parada de pocos vehículos comerciales. Además, es muy habitual que estos espacios estén ocupados por vehículos particulares no comerciales,

(37)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 93

por lo que estos espacios reservados a la carga/descarga a lo largo del tramo no son suficientemente efectivos como para evitar la carga/descarga ilegal.

Por lo tanto, admitiendo que estos espacios se ocupan con relativa facilidad, no solo no permiten albergar la carga/descarga generada en tramo, sino que se convierten en un impedimento a la circulación por las constantes maniobras de entrada y salida.

4.3.4. RELACION ENTRE CAPACIDAD Y ZONA AZUL

2 9 92 N = Zona Azul 2 1 0 Capacid ad po r carril y h ora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

Figura 4.33 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Zona azul

Comparando las vías que no disponen de zona azul con las que presentan este tipo de aparcamiento en uno de sus lados, se observa que la capacidad es en este segundo caso un 18% inferior. La diferencia entre las que presentan doble azul en uno de sus lados, o en los dos, es prácticamente inapreciable y tan solo se obtiene un 3% de descenso.

(38)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 94

Para poder analizar mejor esta relación, se presentan los datos agrupados por carriles:

2 1 1 2 5 37 20 3 3 29 N = Número de carriles 6 5 4 3 2 Capacid ad por carril y h ora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 Zona Azul 0 1 2

Figura 4.34 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Número de carriles, agrupando los tramos casos s según la existencia de zona azul

El único caso que presenta las 3 posibilidades es el grupo de 3 carriles. En este caso, ciertamente se sigue la tendencia de disminución de la capacidad a medida que aumenta el número de lados donde existe zona azul. La tendencia no es la misma en vias de 2 carriles, pues las vías en las que existe zona azul en uno de los lados, presentan una capacidad algo mayor.

Agrupando los casos por tipologías, se obtiene un gráfico del que no se pueden extraer conclusiones.

(39)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 95

4.3.5. RELACION ENTRE CAPACIDAD Y ESTACIONAMIENTO

8 14 81 N = Estacionamiento 2 1 0 Capa cid ad por carril y h ora de ve rd e 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200

Figura 4.35 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Estacionamiento

El comportamiento se asemeja al del caso anterior. La capacidad por carril en vías donde se permite el estacionamiento en uno de los dos lados es un 14% inferior a la de las vías donde no se permite el estacionamiento en ninguno de los dos lados. Sin embargo, la diferencia entre vías que permiten el estacionamiento en uno o dos lados es más acusada Se observa un descenso del 16%.

(40)

Influencia de los parámetros de una vía en la determinación de su capacidad 96

Agrupando los casos por carriles se obtiene el siguiente gráfico:

1 1 6 7 1 6 33 21 1 4 22 N = Número de carriles 6 5 4 3 2 Capacid ad por carril y h ora de verde 2000 1800 1600 1400 1200 1000 800 600 400 200 Estacionamiento 0 1 2

Figura 4.36 Relación Capacidad por carril y hora de verde - Tipología, agrupando los tramos casos s según la existencia de estacionamiento

Las comparaciones pueden llevarse a cabo en las vías de 2 y 3 carriles, y en estos dos casos, se observa como disminuye la capacidad a medida que aumenta el número de lados donde se permite estacionar.

Nuevamente, la agrupación de los casos por tipología no proporciona un gráfico del que se puedan extraer conclusiones.

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