analisis y evalucion operacional de intersecciones urbanas

ANÁLISIS Y EVALUACIÓN OPERACIONAL DE INTERSECCIONES URBANAS MEDIANTE

MICROSIMULACIÓN

Por:

LILIANA ANDREA SUÁREZ CASTAÑO

Trabajo de Investigación para optar el titulo de Magíster en Ingeniería Infraestructura y Sistema de Transporte

Director MSc. Víctor Gabriel Valencia Alaíx.

UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA

FACULTAD DE MINAS MEDELLIN

2007

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DEDICATORIA

A Dios, a mi familia, mi esposo y mi bebé.

Liliana Andrea Suárez Castaño.

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AGRADECIMIENTOS Al MSc. Víctor Gabriel Valencia Alaíx, director de éste proyecto de investigación. Al Dr. Iván Reinaldo Sarmiento O. Por sus orientaciones y recomendaciones; además de su apoyo fundamental en una etapa crucial de mi vida personal. Al Dr. Vidal Roca, Dr Klaus Banse, Ing. Iván Baquero, Ing. Roselly Pájaro en representación de SIT y PTV VISION, por su apoyo permanente en el proceso de aprendizaje del software. A mi esposo, Fredy Montoya; a mis compañeros y amigos: Ing. Yesenia Molina, Ing. Erika Pérez, Ing. Alex Jiménez, Ing. Natalia Jaramillo, Ing. Reinel Ruiz, Ing. Luís James Mosquera, Ing. John Oswald Murillo, Ana Durley Salazar, Kate Toro, Camilo y a todas aquellas personas que de una u otra forma hicieron posible la realización de este proyecto.

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CONTENIDO

OBJETIVOS........................................................................................................XVII

ALCANCE..........................................................................................................XVIII

RESUMEN...........................................................................................................XIX

INTRODUCCIÓN...................................................................................................20

1. ESTADO DEL ARTE .......................................................................................21

1.1. HISTORIA ....................................................................................................22

1.2. MODELOS DE SIMULACIÓN DE TRÁNSITO..............................................24

1.2.1. GENERALIDADES..........................................................................................24

1.2.2. CLASIFICACIÓN DE LOS MODELOS. ................................................................25

1.2.2.1. Modelos Macroscópicos. ........................................................................25

1.2.2.2. Modelos Mesoscópicos. .........................................................................25

1.2.2.3. Modelos Microscópicos. .........................................................................26

1.2.3. ANÁLISIS DE LOS MODELOS. .........................................................................26

1.2.3.1. Complejidad de los Modelos. .................................................................27

1.2.3.2. Características Generales de la Simulación...........................................28

1.2.3.3. Características de los conductores. .......................................................30

1.2.3.4. Extracción de Datos. ..............................................................................33

1.2.3.5. Calibración y Parámetros. ......................................................................34

1.2.4. MODELO ELEGIDO........................................................................................35

1.3. MODELO DE MICROSIMULACIÓN VISSIM ................................................36

1.3.1. DEFINICIÓN. ................................................................................................36

1.3.2. APLICACIÓN.................................................................................................36

1.3.3. GENERALIDADES DEL MODELO......................................................................37

1.3.4 ELEMENTOS DE ENTRADA DEL MODELO. ..........................................................38

1.3.4.1 FUNCIONES DE ACELERACIÓN Y DECELERACIÓN...........................................38

1.3.4.2 DISTRIBUCIONES........................................................................................39

1.3.4.3 Tipos de Vehículos. .................................................................................40

1.3.4.4 Clases de Vehículos................................................................................40

1.3.4.5 Comportamiento de Conducción. ............................................................40

1.3.4.6 Seguimiento de Vehículo.........................................................................41

1.3.4.7 Cambio de Carril. ....................................................................................43

1.3.4.8 Comportamiento Lateral. .........................................................................44

viii

1.3.4.9 Control por Semaforización.....................................................................45

1.3.4.10 Tipos de Arcos. .....................................................................................46

1.3.5 DESARROLLO DEL MODELO. ..........................................................................46

1.3.5.1 MODELO DE SEGUIMIENTO DE VEHÍCULO. WIEDEMANN. ................................47

1.3.5.2 UMBRALES DEL MODELO. ..........................................................................48

2 METODOLOGÍA...............................................................................................50

2.1 REVISIÓN DEL MODELO .............................................................................50

2.1.1 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD ............................................................................50

2.1.2 EVALUACIÓN DE ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD: ...................................................55

2.2 PARAMETROS A CALIBRAR .......................................................................56

2.3 ESTUDIO EXPERIMENTAL Y TOMA DE DATOS EN EL CAMPO. ...............57

2.3.1 CARACTERÍSTICAS DEL SITIO A EVALUAR. ........................................................57

2.3.2 DISEÑO DEL ESTUDIO EXPERIMENTAL.............................................................58

2.3.3 ESTUDIOS DE CAMPO. ...................................................................................59

2.3.3.1 Estudio de Volúmenes. ...........................................................................59

2.3.3.2 Estudio de Brechas. ................................................................................60

2.3.3.3 Estudio de Velocidades Deseadas..........................................................61

2.3.3.4 Estudio de Aceleraciones Deseadas.......................................................62

2.3.3.5 Estudio de Deceleraciones Deseadas.....................................................64

2.3.3.6 Estudio de comportamiento del conductor ..............................................65

2.3.3.7 Estudio de tiempos de demora................................................................67

2.3.3.8 Estudio de colas. .....................................................................................67

2.4 ANÁLISIS DE DATOS DE CAMPO................................................................68

2.4.1. DATOS DE VOLÚMENES. ...............................................................................68

2.4.1.1 Intersección Semáforizada......................................................................69

2.4.1.2 Intersección de Prioridad.........................................................................75

2.4.2. DATOS DE BRECHAS. ...................................................................................85

2.4.2.1 Motos. .....................................................................................................86

2.4.2.2 Livianos. ..................................................................................................95

2.4.2.3 Bus ........................................................................................................105

2.4.2.4 Camión..................................................................................................108

2.4.3. DATOS DE VELOCIDADES DESEADAS ...........................................................114

2.4.3.1. Motos ...................................................................................................115

2.4.3.2. Livianos ................................................................................................117

2.4.3.3. Bus .......................................................................................................120

2.4.3.4. Camión.................................................................................................122

2.4.4. DATOS DE ACELERACIONES DESEADAS .......................................................125

2.4.4.1 Motos ....................................................................................................125

2.4.4.2 Livianos. ................................................................................................126

2.4.4.3 Bus ........................................................................................................127

2.4.4.4 Camión..................................................................................................128

2.4.5. DATOS DE DECELERACIONES DESEADAS .....................................................130

ix

2.4.5.1. Motos....................................................................................................130

2.4.5.2. Livianos ................................................................................................131

2.4.5.3. Bus. ......................................................................................................132

2.4.5.4. Camión. ................................................................................................133

2.4.6. DATOS DE COMPORTAMIENTO DEL CONDUCTOR...........................................134

2.4.6.1 Distancia Estática de los Vehículos.......................................................134

2.4.6.2 Distancia Dinámica de los Vehículos. ...................................................135

2.4.7. DATOS DE LONGITUDES DE COLA. ...............................................................136

3 CALIBRACIÓN DEL MODELO.......................................................................138

3.1 APLICACIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN..........................................138

3.2 AJUSTE DE PARÁMETROS. ......................................................................139

3.2.1 BRECHAS. ..................................................................................................139

3.2.2 VELOCIDADES DESEADAS. ...........................................................................140

3.2.3 ACELERACIONES DESEADAS. .......................................................................144

3.2.4 DECELERACIONES.......................................................................................147

3.2.5 COMPORTAMIENTO DEL CONDUCTOR. ..........................................................148

3.3 RESULTADO DE LA MODELACIÓN...........................................................153

4. CONCLUSIONES..........................................................................................159

RECOMENDACIONES........................................................................................162

BIBLIOGRAFÍA....................................................................................................165

ANEXOS..............................................................................................................168

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LISTA DE TABLAS

Tabla 1. Características Generales de la Simulación. ..................................................... 29 Tabla 2. Características de los Conductores................................................................... 32 Tabla 3. Extracción de Datos. ......................................................................................... 33 Tabla 4. Calibración y Parámetros. ................................................................................. 34 Tabla 5. Evaluación Final de Modelos............................................................................. 35 Tabla 6. Escenarios Creados para el Análisis de Sensibilidad. ....................................... 50 Tabla 7. Resultados Evaluados por Vissim de los Diferentes Escenarios ........................ 53 Tabla 8. Tamaño de muestra. Velocidades deseadas................................................... 62 Tabla 9. Tamaño de muestra para Aceleraciones. .......................................................... 64 Tabla 10. Tamaño de la muestra para el estudio de deceleraciones............................... 65 Tabla 11 Volumen hora simulada acceso 1 Semáforizada............................................... 69 Tabla 12 Volumen hora simulada acceso 2 Semaforizada.............................................. 71 Tabla 13 Volumen hora simulada acceso 3 Semáforizada............................................... 72 Tabla 14 Volumen hora simulada acceso 4 Semáforizada............................................... 74 Tabla 15 Volumen hora simulada acceso 1 de Prioridad.................................................. 75 Tabla 16 Volumen hora simulada acceso 2 de Prioridad.................................................. 76 Tabla 17 Volumen hora simulada acceso 3 de Prioridad.................................................. 77 Tabla 18 Volumen hora simulada acceso 4 de Prioridad.................................................. 79 Tabla 19. Análisis de la variación del volumen de transito en la hora simulada.

Intersección Semáforizada....................................................................................... 82 Tabla 20. Análisis de la variación del volumen de transito en la hora simulada.

Intersección de Prioridad.......................................................................................... 84 Tabla 21. Brechas Aceptadas Motos. Maniobra Directa.................................................. 87 Tabla 22. Brechas Rechazadas Motos. (Directo) ............................................................ 88 Tabla 23. Brechas Aceptadas Moto. (Giro Izquierdo N-E)................................................ 90 Tabla 24. Brechas Rechazadas Motos. (Giro Izquierdo N- E) ........................................ 92 Tabla 25. Brechas Aceptadas Moto. (Giro Izquierda E-S) ............................................... 93 Tabla 26. Brechas Aceptadas Livianos. (Directo)............................................................ 95 Tabla 27. Brechas Rechazadas Livianos. (Directo)........................................................ 96 Tabla 28. Brechas Aceptadas Livianos (Giro Izquierdo N-E)........................................... 98 Tabla 29. Brechas Rechazadas Livianos (Giro Izquierdo N-E)...................................... 100 Tabla 30. Brechas Aceptadas Livianos. (Giro Izquierdo S-E)........................................ 102 Tabla 31. Brechas Rechazadas Livianos (Giro Izquierdo E-S) ...................................... 103 Tabla 32. Brechas Aceptadas Bus. (Giro Izquierdo E-S)................................................ 105 Tabla 33. Brechas Rechazadas Bus. (Giro Izquierdo E-S)........................................... 106 Tabla 34. Brechas Aceptadas Camiones. (Directa)...................................................... 109 Tabla 35 . Brechas Rechazadas Camiones. (Directo) .................................................. 110 Tabla 36. Brechas Rechazadas Camiones. (Giro Izquierdo E-S) ................................. 112 Tabla 37. Estudio de Velocidades – Motos .................................................................... 115 Tabla 38. Estadística Descriptiva – Motos ..................................................................... 117 Tabla 39. Estudio de Velocidades – Liviano................................................................... 117 Tabla 40. Estadística Descriptiva – Livianos .................................................................. 119 Tabla 41. Estudio de Velocidades – Bus........................................................................ 120 Tabla 42. Estadística Descriptiva – Bus ......................................................................... 121

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Tabla 43. Estudio de Velocidades – Camión.................................................................. 122 Tabla 44. Estadística Descriptiva – Camión................................................................... 124 Tabla 45. Análisis Estadístico – Motos.......................................................................... 126 Tabla 46. Análisis Estadístico – Livianos ...................................................................... 127 Tabla 47. Análisis Estadístico Aceleraciones Deseadas. Bus ...................................... 128 Tabla 48. Análisis Estadísticos para Aceleraciones Deseadas – Camiones.................. 129 Tabla 49. Análisis Estadístico Deceleraciones – Motos ................................................. 130 Tabla 50. Análisis Estadístico Deceleraciones – Livianos .............................................. 131 Tabla 51. Análisis Estadístico Deceleraciones – Bus..................................................... 132 Tabla 52. Análisis Estadístico Deceleraciones – Camión............................................... 133 Tabla 53. Análisis estadístico Distancias estáticas. ..................................................... 134 Tabla 54. Datos estadísticos. Longitud de Cola.- .......................................................... 136 Tabla 55. Resumen de Brechas analizadas.................................................................. 139 Tabla 56. Comparación de rango de velocidades Modelo vs. Datos de campo. ........... 144 Tabla 57. Resumen de Aceleración Deseada. Alimentación del Modelo....................... 144 Tabla 58. Comparación de Parámetro de Aceleración del Modelo vs. Datos de Campo.

.............................................................................................................................. 145 Tabla 59. Resumen de deceleración Deseada. Alimentación del Modelo. ..................... 147 Tabla 60. Resumen de Errores, BXADD y BXMUL ........................................................ 152

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LISTA DE GRÁFICAS

Gráfica. 1 Errores en los modelos................................................................................... 28 Gráfica. 2 Comunicación. Simulador de Tránsito y el Indicador de Semaforización. ........ 47 Gráfica. 3 Modelo de la Lógica del Seguimiento de Vehículo. (Wiedemann 1974)........... 49 Gráfica. 4 Representación del modelo de Wiedemann..................................................... 49 Gráfica. 5. Análisis de Sensibilidad .................................................................................. 54 Gráfica. 6 Tramo Evaluado. ............................................................................................. 58 Gráfica. 7 Ubicación de cámara de video para estudio de brechas.................................. 60 Gráfica. 8 Tramo de análisis de velocidades deseadas sentido occidente-oriente. .......... 61 Gráfica. 9 Ubicación de vehículos para el estudio de aceleraciones deseadas................ 63 Gráfica. 10 Retícula que se construyó cada metro en el tramo del sitio en estudio .......... 65 Gráfica. 11 Ubicación de la Cámara de video para distancias de seguimiento vehicular.. 66 Gráfica. 12 Ubicación de aforador para el estudio de longitudes de cola. ........................ 68 Gráfica. 13 Volúmenes por Tipo de Vehículo. Acceso 1 intersección semáforizada......... 70 Gráfica. 14 Volúmenes vehiculares por periodos de quince minutos. Acceso 1

intersección semáforizada........................................................................................ 70 Gráfica. 15 Volúmenes por tipo de vehículo. Acceso 2 de la intersección semáforizada. 71 Gráfica. 16 Volúmenes vehiculares por periodo de quince minutos. Acceso 2 de la

intersección semáforizada........................................................................................ 72 Gráfica. 17 Volúmenes vehiculares en la hora de simulación por tipo de vehículo. Acceso

3 semáforizada......................................................................................................... 73 Gráfica. 18 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso 3 intersección

semáforizada............................................................................................................ 73 Gráfica. 19 Volúmenes vehiculares en la hora de simulación por tipo de vehículo. Acceso

4 semáforizada......................................................................................................... 74 Gráfica. 20 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso 4 intersección

semáforizada............................................................................................................ 75 Gráfica. 21 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso 1 intersección

Prioridad................................................................................................................... 76 Gráfica. 22 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso 2 intersección

Prioridad................................................................................................................... 77 Gráfica. 23 Volúmenes vehiculares en la hora. Acceso 3 intersección Prioridad............ 78 Gráfica. 24 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso3 intersección

Prioridad................................................................................................................... 78 Gráfica. 25 Volúmenes vehiculares en la hora. Acceso 4 intersección Prioridad............ 79 Gráfica. 26 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso 4 intersección

Prioridad................................................................................................................... 80 Gráfica. 27 Variación del Volumen hora Simulada. Acceso 1.......................................... 81 Gráfica. 28 Variación del Volumen hora Simulada. Acceso 2........................................... 81 Gráfica. 29 Variación del Volumen hora Simulada. Acceso 3........................................... 82 Gráfica. 30 Variación del Volumen hora Simulada. Acceso 3........................................... 82 Gráfica. 31 Variación del Volumen hora Simulada. Acceso 1........................................... 83 Gráfica. 32 Variación del Volumen hora Simulada. Acceso 2........................................... 84 Gráfica. 33 Variación del Volumen hora Simulada. Acceso 3........................................... 84 Gráfica. 34 Histograma de Brechas Aceptadas. Motos (Directo)...................................... 87

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Gráfica. 35 Probabilidad de Brechas Aceptadas Moto. (Directo)...................................... 88 Gráfica. 36 Histograma de Brechas Rechazadas - Moto. (Directo) .................................. 89 Gráfica. 37 Probabilidad de Brechas Rechazadas - Moto. (Directo)................................. 89 Gráfica. 38 Brechas Críticas Motos. (Directo) .................................................................. 90 Gráfica. 39 Histograma Brechas Aceptadas Motos. (Giro a Izquierda N-E) .................... 91 Gráfica. 40 Probabilidad Brechas Aceptadas Moto. (Giro Izquierdo N-E) ........................ 91 Gráfica. 41 Histograma de Brechas Rechazadas Motos. (Giro Izquierdo N-E) ............... 92 Gráfica. 42 Probabilidad Brechas Rechazadas Motos. (Giro Izquierdo N- E)................... 92 Gráfica. 43 Brechas Criticas Moto. (Giro Izquierdo N-E) .................................................. 93 Gráfica. 44 Histograma de Brechas Aceptadas Motos. (Giro a izquierda E-S)................ 94 Gráfica. 45 Probabilidad de Brechas Aceptadas Motos - (Giro Izquierda E-S)................ 94 Gráfica. 46 Histograma de Brechas Aceptadas Livianos. (Directo) .................................. 95 Gráfica. 47 Probabilidad de Brechas Aceptadas Livianos. (Directo)................................ 96 Gráfica. 48 Histograma de Brechas Rechazadas Livianos. (Directo) .............................. 97 Gráfica. 49 Probabilidad de Brechas Rechazadas Livianos. (Directo)............................ 97 Gráfica. 50. Brecha Crítica Livianos (Directo) ................................................................. 98 Gráfica. 51 Histograma de Brechas Aceptadas Livianos. (Giro Izquierdo N-E) ................ 99 Gráfica. 52 Probabilidad de Brechas Aceptadas. (Giro Izquierdo N-E) ............................ 99 Gráfica. 53 Histograma de Brechas Livianos. (Giro Izquierda N-S)................................ 100 Gráfica. 54 Probabilidad de Brechas Livianos. (Giro Izquierda N-E) ............................. 101 Gráfica. 55 Brecha Crítica Livianos. (Giro Izquierdo N-E) ............................................. 101 Gráfica. 56 Histograma Bechas Aceptadas Livianos. (Giro Izquierdo E-S) ................... 102 Gráfica. 57 Probabilidad Brechas Aceptadas Livianos. (Giro Izquierdo E-S).................. 103 Gráfica. 58 Histograma de Brechas Rechazadas Livianos (Giro a Izquierda E-S) ......... 104 Gráfica. 59 Brecha Crítica - Liviano. (Giro Izquierdo E-S) ........................................... 104 Gráfica. 60 Histograma de Brechas Aceptadas Bus. (Giro Izquierda E-S) ..................... 105 Gráfica. 61 Probabilidad de Brechas Aceptadas Buses. (Giro Izquierdo E-S)................ 106 Gráfica. 62 Histograma de Brechas Rechazadas. (Giro Izquierdo E-S). ...................... 107 Gráfica. 63 Probabilidad de Brechas Rechazadas. (Giro Izquierdo E-S)........................ 107 Gráfica. 64 Brechas Críticas para Buses. (Giro Izquierdo. E-S) ..................................... 108 Gráfica. 65 Brechas Aceptadas Camiones. (Directo) ..................................................... 109 Gráfica. 66 Probabilidad de Brechas Aceptadas Camiones. (Directo).......................... 109 Gráfica. 67 Histograma de Brechas Rechazadas . (Directo) .......................................... 110 Gráfica. 68 Probabilidad de Brechas Rechazadas. (Directo) ........................................ 110 Gráfica. 69 Brecha Crítica Camiones. (Directo) ............................................................ 111 Gráfica. 70 Histograma de brechas Rechazadas Camiones. (Giro Izquierda S-E)......... 112 Gráfica. 71 Probabilidad de Brechas Rechazadas Camiones. (Giro Izquierdo E-S)...... 112 Gráfica. 72 Histograma de Frecuencia de Velocidades – Motos .................................... 116 Gráfica. 73 Curva de Frecuencias Acumuladas – Motos................................................ 116 Gráfica. 74 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Livianos............................... 118 Gráfica. 75 Curva de Frecuencias Acumuladas – Livianos ............................................ 118 Gráfica. 76 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Bus...................................... 120 Gráfica. 77 Curva de Frecuencias Acumuladas – Bus ................................................... 121 Gráfica. 78 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Camión................................ 123 Gráfica. 79 Curva de Frecuencias Acumuladas – Camión ............................................. 123 Gráfica. 80 Estudio de Aceleraciones Deseadas – Motos.............................................. 125 Gráfica. 81 Estudio de Aceleraciones Deseadas – Livianos. ......................................... 126 Gráfica. 82 Análisis de Aceleraciones Deseadas. Bus................................................. 127 Gráfica. 83 Estudio de Aceleraciones Deseadas. Camiones ........................................ 128

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Gráfica. 84 Estudio de Deceleraciones – Motos............................................................. 130 Gráfica. 85 Estudio de Deceleraciones – Livianos ......................................................... 131 Gráfica. 86 Estudio de Deceleraciones – Bus ................................................................ 132 Gráfica. 87 Estudio de Deceleraciones – Camión .......................................................... 133 Gráfica. 88 Análisis para Z=0.1...................................................................................... 149 Gráfica. 89 Análisis para Z=0.2...................................................................................... 149 Gráfica. 90 Análisis para Z=0.3...................................................................................... 149 Gráfica. 91 Análisis para Z=0.4...................................................................................... 150 Gráfica. 92 Análisis para Z=0.5...................................................................................... 150 Gráfica. 93 Análisis para Z=0.6...................................................................................... 150 Gráfica. 94 Análisis para Z=0.7...................................................................................... 151 Gráfica. 95 Análisis para Z=0.8...................................................................................... 151 Gráfica. 96 Análisis para Z=0.9...................................................................................... 151 Gráfica. 97 Análisis para Z=1......................................................................................... 152 Gráfica. 98 Máxima Aceleración en Función de la Velocidad......................................... 177 Gráfica. 99 Mínima Aceleración en Función de la Velocidad.......................................... 179 Gráfica. 100 Fase de la Trayectoria Típica Planeada..................................................... 180 Gráfica. 101 Velocidad Relativa / Trayectoria de Aceleración Relativa .......................... 181 Gráfica. 102 Densidad de Puntos de Acción como Función de la Velocidad Relativa .... 182 Gráfica. 103 Densidad de Puntos de Acción como Función de la Aceleración Relativa . 183 Gráfica. 104 Umbrales de Velocidad Característicos ..................................................... 184 Gráfica. 105 Trayectorias entre Umbrales de Velocidad ................................................ 185 Gráfica. 106 Distancia Relativa Calculada con la Trayectoria de la Velocidad ............... 185 Gráfica. 107 Mínima Velocidad Relativa Detectable por un Conductor en Seguimiento. 186 Gráfica. 108 Máxima Separación de Tiempo para un Vehiculo en Seguimiento

Influenciado por la Diferencia de Velocidades relativas.......................................... 187 Gráfica. 109 Cambio en la distancia de Separación Requerido para detectar Pequeñas

Velocidades Relativas ............................................................................................ 188 Gráfica. 110 Mínimo Tiempo de Ciclo para Vehículos en Seguimiento .......................... 188 Gráfica. 111 Cambio en la Velocidad Angular de un Vehículo en Seguimiento, Cuando el

Primer Vehículo Acelera......................................................................................... 189 Gráfica. 112 Análisis del Proceso de Aproximación ....................................................... 190 Gráfica. 113 Análisis del Proceso de Aproximación (Puntos de Acción) ........................ 191 Gráfica. 114 Análisis del Comportamiento de Seguimiento (2 Trayectorias con Diferente

Distancia-Velocidad) .............................................................................................. 192 Gráfica. 115 Distribución de la Velocidad Deseada........................................................ 193 Gráfica. 116 Análisis Estadístico de Distancias Dependiendo de la Velocidad............... 194 Gráfica. 117 Relación entre Distancia y Diferencias de Velocidad ................................. 194 Gráfica. 118 Relación entre Parámetros Macroscópicos: Volumen, Densidad, Velocidad

Media. .................................................................................................................... 195

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LISTA DE ECUACIONES Ecuación 1. Distancia entre dos vehículos...................................................................... 43 Ecuación 2. Parte aditiva y multiplicativa de la distancia de seguridad. .......................... 43 Ecuación 3. Probabilidad de que el conductor pase la luz amarilla. ................................ 45 Ecuación 4. Velocidad .................................................................................................... 61 Ecuación 5. Espacio en función de la Aceleración. ......................................................... 62 Ecuación 6. Aceleración en función del Espacio y el Tiempo.......................................... 63 Ecuación 7. Calculo de la deceleración. ......................................................................... 64 Ecuación 8. Umbral de la distancia dinámica................................................................ 135 Ecuación 9. Distancia Dinámica.................................................................................... 135 Ecuación 10. Percepción del umbral AX. ....................................................................... 173 Ecuación 11. Percepción del umbral ABX y BX. ........................................................... 173 Ecuación 12. Percepción del umbral SDV...................................................................... 174 Ecuación 13. Percepción del umbral SDX..................................................................... 175 Ecuación 14. Percepción del umbral CLDV .................................................................. 175 Ecuación 15. Percepción del umbral OPDV.................................................................. 175 Ecuación 16. Cálculo de la máxima aceleración en el modelo. (livianos) ....................... 176 Ecuación 17. Cálculo de la máxima aceleración en el modelo (pesados) ...................... 177 Ecuación 18. Ecuación cinemática para la deceleración............................................... 177 Ecuación 19. Error de la estimación humana................................................................ 178 Ecuación 20. Máxima posible deceleración. ................................................................. 178 Ecuación 21. Frenado de Emergencia. ......................................................................... 179 Ecuación 22. Tasa de cambio del ángulo horizontal ..................................................... 186

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LISTA DE ANEXOS

ANEXO 1 Modelos Macroscopicos, Mesoscópicos y Microscópicos .......................... 168 ANEXO 2 Traducción Artículo de Wiedemann 1974. ................................................. 171 ANEXO 3 Formato estudio de volúmenes................................................................... 196 ANEXO 4 Formato de estudio de brechas. ................................................................. 197 ANEXO 5 Formato de estudio de velocidades deseadas. ........................................... 198 ANEXO 6 Formato estudio de aceleraciones. ............................................................ 199 ANEXO 7 Formato de estudio de Deceleraciones....................................................... 200 ANEXO 8 Formato de comportamiento del conductor. Parámetros del seguimiento

vehicular................................................................................................................. 201 ANEXO 9 Formato de campo demora de buses ......................................................... 202 ANEXO 10 Formato de estudio de Colas Vehiculares................................................. 203 ANEXO 11 Volúmenes accesos (1 – 4). Intersecciones semaforizadas y de prioridad 204 ANEXO 12 Datos de Brechas. Maniobra Sentido Sur - Norte.................................. 212 ANEXO 13 Distancia AX. Comportamiento del Conductor ......................................... 216 ANEXO 14 Análisis del Comportamiento del conductor para los Diferentes Z............. 217 ANEXO 15. Datos de Campo Colas............................................................................ 237 ANEXO 16. Resumen Ejecutivo. ................................................................................. 238

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OBJETIVOS

Objetivos generales Adquirir, estudiar, calibrar algunos parametros fundamentales y aplicar una herramienta computacional para microsimular el tránsito en los sitios determinados por el alcance de este estudio en la ciudad de Medellín. Desarrollar una metodología que permita calibrar los parámetros de Velocidades Deseadas, Brechas, Comportamiento del Conductor; acorde con las condiciones y necesidades del tránsito de la ciudad de Medellín para la microsimulación, usando como modelo de simulación el VISSIM.

Objetivos Específicos

• Profundizar en el conocimiento de los microsimuladores y en la forma de introducirle los datos y su calibración. • Plantear un metodología para la recolección de datos con fines de calibrar un simulador microscópico.

• Recopilar información en el campo, de tal manera que se realice como lo requiere la calibración del software (VISSIM) • Calibrar los parámetros de comportamiento del conductor en el modelo de seguimiento vehicular, brechas para cada tipo de vehículo, velocidades deseadas, aceleraciones y deceleraciones deseadas del software (VISSIM) con la información obtenida.

• Realizar la simulación en el sitio establecido.

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ALCANCE

Este trabajo se realizó teniendo en cuenta los objetivos, pero limitado al estudio de accesos a intersecciones urbanas interconectadas tipo semaforizadas y de prioridad controladas con señal de PARE, que a su vez deben restringirse a las más comunes o frecuentes en Medellín.

Este estudio se llevará a cabo en el tramo vial ubicado en la calle 50 (Colombia) entre las Carreras 81 B y 81 A, tramo que está conformado por una intersección de prioridad y una semáforizada, los estudios de campo se realizan en hora valle para obviar condiciones de congestión y durante un periodo de 1 hora.

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RESUMEN Esta tesis se originó del proyecto general de investigación BASES PARA UN SISTEMA DE INFORMACIÓN PARA LA GESTIÓN DEL TRÁNSITO EN MEDELLÍN presentado a la DIME, bajo la dirección del profesor Víctor Gabriel Valencia Alaíx y de la cual hace parte integral esta investigación, identificando la problemática hallada en Medellín al no contar con Hardware y software que permita adquirir, organizar, procesar, analizar, interpretar e informar los datos y resultados necesarios para determinar el diagnóstico de la operación del tránsito en esta. Esta investigación es una continuación del trabajo final de Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín, realizado por los Ingenieros Miguel Melo, Margarita Lopez, Maria Isabel Lopez, en el 2005, la cual realizó un estudio detallado de los diferentes softwares de microsimulación existentes en el mercado, donde analizaban las bondades y debilidades de los programas, el resultado de esto, fue elegir el VISSIM como el programa con mayor potencialidad para ser estudiado en ciudades de Colombia. El aporte de esta investigación, se enfoca directamente en el software de modelación microscópica VISSIM, donde se investigó el funcionamiento del modelo tanto técnica como de sus modelos soportes, se plantearon metodologías para la recolección de la información de campo, se definieron mediante un análisis de sensibilidad los parámetros de mayor relevancia del modelo, para crear una metodología de calibración de los parámetros dentro de los límites que presenta la información recolectada ; además de plantear conclusiones y recomendaciones metodológicas para futuros temas de investigación. Todo esto se realizó enmarcado en las condiciones de los sitios definidos en el alcance para la ciudad de Medellín y con las limitaciones que se pueden presentar por la falta de recursos técnicos y económicos que puedan brindar una mayor confiabilidad de los resultados de este tipo de trabajos.

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INTRODUCCIÓN

La planeación del transporte en las ciudades es clave para su desarrollo económico y social, por lo que se ha generado la necesidad de contar con herramientas que permitan la evaluación de las diferentes políticas y estrategias implementadas en escenarios actuales y futuros teniendo en cuenta la dinámica que se genera por los usos del suelo. En el sistema vial influyen diferentes factores en el comportamiento del flujo vehicular, estos son: el transporte público, transporte privado, el componente humano (conductores, peatones, pasajeros y guardas de tránsito), en las vías los sistemas reguladores y el entorno urbano. La integración de estos factores hacen que sea complejo la modelación del sistema vial, sin embargo hace ya algunas décadas se han venido desarrollando herramientas computacionales que permiten modelar en diferentes escenarios, las situaciones actuales y futuras; es por esta razón que la simulación se ha vuelto un instrumento indispensable para el análisis y la optimización de sistemas técnicos complejos, reduciendo costos y tiempo. No obstante, estas herramientas computacionales tienen origen en países donde las condiciones del tránsito e incluso la cultura difieren del entorno actual de la ciudad de Medellín. Esta situación genera diversos interrogantes: ¿Cómo es más conveniente tomar la información de campo para la alimentación del software?, ¿qué metodología existe para la calibración de los parámetros?, ¿se pueden modificar los parámetros a las condiciones actuales? Este trabajo de investigación busca establecer metodologías para la respuesta de estos interrogantes, usando como modelo de microsimulación el VISSIM. La estructura de esta investigación se encuentra consignada en 4 capítulos de este documento, los cuales están conformados por: 1. Estado del arte, donde se hace una reseña histórica y se recopila información de los principales modelos de tránsito que se encuentran en el mercado, este capitulo es basado en el trabajo final Evaluación y Aplicación del Modelo de Tránsito en Medellín de la especialización en Vías y Transporte1. 2. Metodología, en él se estructura el desarrollo de la investigación recopilando todo el procedimiento desde la toma de información en el campo, revisión de la validación y calibración del modelo. 3. Calibración del Modelo, en este capítulo se determinará la proximidad del modelo con relación a la realidad y la relevancia de la calibración de los parámetros, definiendo así una metodología para la calibración. 4. Conclusiones. Cuerpo final del trabajo, donde se hace una evaluación crítica de los resultados obtenidos a lo largo del trabajo y se producen recomendaciones.

1 MELO Miguel, LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel. Evaluación y Aplicación del Modelo de Tránsito en Medellín. Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Minas. 2005.

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1. ESTADO DEL ARTE

El crecimiento acelerado de las ciudades sin una adecuada planeación ha generado conflictos de orden social, económico y político, lo que ha creado la necesidad de buscar herramientas que permitan la evaluación inmediata de las alternativas de solución que se tomen para buscar las más convenientes correspondientes a los conflictos presentados. El desarrollo económico de una ciudad tiene una estrecha relación con la planeación de la infraestructura de tránsito y transporte de ésta, ya que su planeación debe ser una integración entre los usos del suelo y el sistema vial y de transporte; buscando así mejorar la calidad de vida de los habitantes, garantizándoles estándares de competitividad a nivel económico y social. Es por esto que se han venido desarrollando herramientas computacionales que permitan la simulación de la operación del tránsito, para visualizar el presente y las proyecciones futuras del impacto que ocasionaría un proyecto integrado a los diferentes escenarios que se generan por la dinámica de la ciudad. Para la simulación de un sistema vial, intervienen diferentes factores que crean la dinámica de la red vial, estos son: El componente humano, el cual se visualiza en tres categorías: usuarios del sistema vial (peatones, pasajeros y conductores), siendo este último de gran influencia en el comportamiento de la red y El componente de Infraestructura física; el cual lo conforma la infraestructura geométrica de la malla vial, los sistemas reguladores y los vehículos en sus diferentes categorías, como transporte público o privado. Por la dinámica que crean estos componentes ha sido complicado la integración de ellos en la modelación, es por esto que desde hace mas de 50 años se han venido desarrollando una amplia gama de teorías y modelos de flujo de tránsito; por el cual se realizó el “primer simposio de teoría de flujo de tránsito en diciembre de 1953 en los laboratorios de investigación de la General Motors en Warren, Michigan”2

2 RAMIREZ ORTEGA, Rosalía y MARTÍN ORTIZ, Manuel. Modelación y Simulación del Tránsito Vehicular por Autómatas celulares. Facultad de ciencia de la computación. Puebla México. Abril del 2004.

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1.1. HISTORIA Hace más de 50 años, el tema de la planeación del transporte en las ciudades ha causado inquietud en los ingenieros planificadores, por lo que se fueron desarrollando herramientas computacionales que servían como soporte para la investigación, demostración y desarrollo de teorías de tránsito3. El pionero en las simulaciones de las intersecciones por computador, fue el Laboratorio de Investigación del Transporte de Carreteras en el Reino Unido en el año de 1951(TRRL). Mientras que la revolución de la simulación en los Estados Unidos inició su auge con la publicación del discurso “Simulación de Tráfico en Autopistas con el propósito de variables discretas” por el Dr. Gerlough, en la Universidad de California en 1955. Las bases para el desarrollo de estos modelos fueron básicamente los avances en la teoría del tránsito, en la tecnología de los computadores y herramientas de programación; teniendo en cuenta el manejo de la información y estudios más detallados sobre las consecuencias de implementación de medidas de tránsito, planes y políticas”. Como ejemplo se tiene las intersecciones semaforizadas. La fórmula de Webster presenta un uso temprano de la simulación con resultados prácticos, en la actualidad los dispositivos de control reaccionan al tránsito, para lo que se dan alternativas de conexión a centros de control reales para la simulación. A medida que se profundiza en las investigaciones de simulación del flujo de tránsito, se complica la situación, ya que se deben tener en cuenta los principales problemas del transporte que están ligados con la red combinando diferentes tipos de intersecciones (prioritarias y semaforizadas) y arcos (los cuales dependen de la jerarquía de la vía, arterias, colectoras o de servicio). “La cantidad de herramientas era muy limitado frente a las que permitían el análisis individual de las intersecciones y las secciones de vía. El modelo más conocido para suplir esta necesidad era el NETSIM, creado en los 70´s, mas tarde se conocieron modelos como INTEGRATION y el AIMSUN2.” Otro análisis que se debía realizar era para las carreteras de dos carriles, el cual era menos común por la interacción que se presentaba en los vehículos por estar circulando en direcciones opuestas, ya que los pelotones y los adelantamientos no dependen sólo del tránsito, también influye las características geométricas de la vía y los controles (distancias, controles de adelantamiento, etc.), para esta situación los programas más conocidos eran VTI (sueco), TRARR (Australiano), ambos desarrollados en los años 70 y el TWOPAS desarrollado por la FHWA en los Estados Unidos de América.

3 MELO, Op. cit., p. 7.

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La mayoría de los modelos de tránsito se basan en la interacción vehículo – vehículo y son microscópicos. Sin embargo el análisis del flujo de tránsito es una de las pocas áreas en las que la simulación se hace también con modelos macroscópicos, para los cuales los programas mas conocidos desarrollados en los años 60’s y comienzo de los 70´s, fueron el TRANSYT, FREQ y el FREFLO. Y para los modelos mesoscópicos se han realizado por medio de CONTRAM, que es una herramienta de análisis de redes con intersecciones semaforizadas y no semaforizadas. De los últimos avances en simulación se encuentran los modelos relacionados con la simulación de la demanda de viaje, donde se busca reproducir los patrones de viaje (periodo del día, partición modal, orígenes y destinos y uso de las rutas), para los cuales se tienen como ejemplo los modelos americanos SAMS y SMART y el modelo TRANSIMS que combina la simulación de la demanda y de flujos de tránsito y su comportamiento en las vías, todo en un solo ambiente de simulación. No obstante, el comportamiento del flujo vehicular tiene un elemento que es fundamental en la simulación, el conductor, pues de él depende la reacción en determinadas situaciones de la corriente, pero esta situación es un problema que ha sido difícil de simular, en los tradicionales programas los conductores estaban modelados para evadir los choques, por lo tanto no se generaba esta situación en la modelación. Sin embargo, debido a la importancia de este factor se han venido desarrollando simulaciones centradas en el hombre, en las que el sistema de percepción reacción de los conductores se debe describir, este tipo de enfoques se han denominado nanosimulaciones, con el fin de separarla de las tradicionales microsimulaciones. Las áreas de aplicación han seguido siendo principalmente iguales, pero los usos han crecido en tamaño y complejidad. En los años 90 el análisis de la demanda del transporte con programas de simulación se ha convertido en un área de aplicación. Las nuevas técnicas y ambientes de programación, como la programación orientadas a objetos y herramientas son cada vez más comunes. El uso integrado de varios programas y los sistemas de información geográfica (SIG), son una de las últimas tendencias de simulación del tránsito.

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1.2. MODELOS DE SIMULACIÓN DE TRÁNSITO

1.2.1. Generalidades.

Los diferentes modelos para el tránsito vehicular, están basados en teorías con enfoques microscópicos y macroscópicos. Todos estos modelos están basados en métodos y modelos matemáticos, los cuales representan el comportamiento del flujo. Por esta razón despiertan gran interés aquellos modelos basados en las teorías dinámicas de fluidos y seguimiento de vehículos. El problema que se presenta con este tipo de modelos es el manejo de dos variables espacio y tiempo continuas, por lo que al llevar a simular se debe de alguna manera discretizar. La lógica varía de modelo a modelo y los diferentes escenarios para representar la operación del tránsito. Los modelos pueden tener diferentes clasificaciones las cuales son: clasificación por infraestructura que el modelo puede analizar como aquellos para intersecciones, arterias, redes urbanas y autopistas; clasificación basada en el volumen de la incertidumbre que representa; clasificación por tipos de evaluación por intervalo o por evento y la clasificación más frecuente, la basada en detalles de simulación Modelos de Tránsito Aplicados para algunas ciudades de Colombia: El modelo TRANSIT -7F fue aplicado para un sector de la ciudad de Medellín4, con el fin de buscar la programación óptima de la red de semáforos, donde la red de calles e intersecciones se representaron mediante un modelo de nodos y arcos. Tomaron datos de campo por alrededor de 2 semanas e hicieron los estudios de tránsito necesarios, alimentaron el Software con los datos y obtuvieron que la mejor duración del ciclo fue de 90 segundos con todos los nodos en ciclo sencillo. Paralelamente al trabajo realizado con el TRANSYT 7F, aplicaron el modelo NETSIM5 a la misma red de la ciudad de Medellín y simularon la situación inicial y la situación futura con el plan de semáforos recomendado por TRANSYT 7F y encontraron que se conseguían mejoras significativas en la circulación del tránsito dentro de la red analizada.

4 GOMEZ VELEZ, Dorian; VALENCIA A. Victor Gabriel y VILLAN ROJAS, Fernando. Aplicación del Programa TRANSYT 7F para Optimización de Semáforos en Colombia. Universidad del Cauca. 1987. p xxiii. 5 Ibíd., p. xxv

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En las ciudades de Popayán y Cali, se realizó un trabajo en intersecciones de prioridad, con el fin de ajustar y refinar el Modelo PARE6, donde se obtuvieron datos tales como el intervalo aceptado, intervalo máximo rechazado, frecuencias de aceptación y rechazo de los intervalos, etc.

1.2.2. Clasificación de los Modelos. La clasificación da presentar aquí, estará basada en los detalles de simulación, teniendo en cuenta esto, los modelos pueden ser, macroscópicos, microscópicos y mesoscópicos7.

1.2.2.1. Modelos Macroscópicos. “Los modelos macroscópicos se caracterizan por ser representaciones continuas del flujo de tránsito, se refieren a medidas generales como la relación entre flujo, velocidad, y densidad. Estas características del modelo pierden mucho detalle pero ganan en habilidad para tratar los problemas grandes dentro de tiempos de ejecución cortos. Como metodología de simulación no consideran la conducta del seguimiento de vehículos en detalle. La simulación la efectúa como un modelo de tránsito continuo, por lo que sirve para analizar la conducta colectiva del tránsito y las condiciones del flujo en forma dinámica. El modelo continuo simple consiste en una ecuación de continuidad que representa la relación entre velocidad, densidad y proporción de generación del flujo.” En el ANEXO 1 se hace una breve descripción de los modelos macroscópicos más comúnmente usados.

1.2.2.2. Modelos Mesoscópicos. La metodología de estos modelos consiste en simular pelotones de vehículos como si fueran uno solo, los movimientos de giro, tiempos de entrada y salida son singularmente determinados por el mecanismo simulado. Algunos modelos existentes combinan las características de modelos microscópicos, macroscópicos y mesoscópicos, es el caso del KRONOS, clasificado como modelo macroscópico, pero simula las conductas de cambio de carril y por lo tanto se podría decir que es un modelo mesoscópico. Otro ejemplo, es el INTEGRATION que es un modelo microscópico para los movimientos del vehículo individual a través de la red pero no considera los 6 PEREZ RUIZ, Diego D. Perfeccionamiento y Aplicación del Modelo PARE. Universidad del Cauca. 1990. p 75. 7 MELO, Op. cit., p. 7.

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detalles explícitamente en la conducta del cambio de carril y seguimiento de vehículos como el atributo central de los modelos de simulación microscópica. El ANEXO 1 Presenta algunos modelos Mesoscópicos

1.2.2.3. Modelos Microscópicos. Los modelos microscópicos consideran las características de cada vehículo individual, y sus interacciones con otros vehículos en el flujo de tránsito. Por consiguiente, ellos pueden simular las operaciones de tránsito con gran detalle pero normalmente pueden requerir de entradas extensas, y tiempo de ejecución extenso para su aplicación. La metodología de estos modelos está basada en la teoría del seguimiento de vehículos que se complementa con el adelanto de los vehículos bajo una distancia de seguridad deseada y cambio de carril que describe el comportamiento vehicular con respecto a la conducta del tránsito lateral. Lo cual es considerado en términos de varios umbrales de percepción que gobiernan la consideración de riesgo de aceptar una brecha en un carril vecino. Este tipo de modelos incorpora el análisis de formación de colas de espera, el análisis de propagación de onda y otras técnicas analíticas. Además, los modelos de simulación microscópicos son estocásticos por naturaleza, emplean los procedimientos Montecarlo para generar aleatoriedad y representar la conducta del conductor en condiciones de tránsito reales. En el ANEXO 1 se presenta un resumen de los principales modelos microscópicos evaluados.

1.2.3. Análisis de los Modelos.

Para efectos de la investigación y expectativas del proyecto “ Bases para un sistema de información para la Gestión del Tránsito en Medellín” del cual hace parte esta investigación, se identificó como necesidad adquirir una herramienta que permita el análisis detallado del tránsito en la ciudad de Medellín, en el cual su sistema vial está conformado por vías urbanas con múltiples funciones . Por lo tanto como primera instancia, se desarrolló el trabajo final de especialización en Vías y Transporte; “Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín” donde se analizaron diferentes programas de microsimulación, bajo ciertos parámetros, que serán detallados mas adelante, con el fin de elegir el software que mas beneficios produzca al representar el comportamiento real del conductor, de los vehículos y del funcionamiento de la red vial.

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Debido a la cantidad de modelos que existen en el mercado para la simulación del tránsito, se debe identificar como primer parámetro las necesidades que el planificador tiene y en qué entorno debe aplicar el modelo, para esto existen las siguientes alternativas: redes urbanas, autopistas o redes integradas. Además se debe seleccionar el modelo teniendo en cuenta la disponibilidad de la información y la aplicabilidad que este tenga en el entorno de la ciudad de Medellín, ya que la mayoría de modelos que se analizaron son Europeos o Norteamericanos, en los cuales las condiciones del tránsito y del transporte son diferentes, al igual que los aspectos culturales. Los modelos seleccionados para la comparación y análisis fueron Corsim, Vissim, Aimsun, Watsim, Cube e Integration.

1.2.3.1. Complejidad de los Modelos. La complejidad depende del nivel de detalle de los modelos, pues es necesaria tener más información para obtener resultados satisfactorios, lo que requiere que la información de campo sea lo más precisa para la alimentación del modelo. Es en este punto donde se pueden cometer varios errores de diferentes tipos los cuales se mencionan a continuación8: • Errores de Medición: Diferencia entre el valor real de la variable y el de la

medición en campo, pueden ocurrir por: errores de digitación, falta de claridad en preguntas, equipos de mediciones deficientes, etc.

• Errores de Especificación: Son las inexactitudes que se presentan cuando el modelo no representan fielmente el sistema real, tanto en el escenario de referencia o año base como en el de diseño.

• Errores de calibración: Se presentan por la deficiente adaptación de la teoría del modelo a las características particulares del lugar donde es utilizado o del fenómeno físico que se quiere reproducir.

• Errores de transferencia: Son producto de la aplicación de un modelo desarrollado para un caso específico en otro distinto.

• Errores de agregación: Se presentan cuando en el proceso de simplificación de la representación del sistema real se emplean características equivalentes y de un manejo más accesible a los recursos disponibles para representar uno particular.

Se puede considerar que la exactitud de un modelo depende de dos grupos de errores, los que provienen de los datos (errores de medición) y los que se deben a una pobre especificación del modelo (errores de especificación). Para hacer más realista el modelo se recurre a la incorporación de más variables y la introducción de nuevas relaciones entre variables; sin embargo, la complejidad de un modelo

8 MELO, Op. Cit., p 10.

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se asocia al número de elementos, interrelaciones y concatenaciones incluidas en el mismo. En términos generales, la complejidad de un modelo reduce los errores de especificación, pero aumenta los errores de medición (debidos a los datos); un modelo más complejo no es necesariamente un modelo más exacto por la incidencia de la disponibilidad de datos de entrada confiables; situación común en países en desarrollo, sumado a la diferencia en las condiciones del transporte en estas regiones que difieren de la de los países industrializados que la mayoría de los modelos tratan de representar lo que induce a los errores de transferencia. (Ver Gráfica 1)

Gráfica. 1 Errores en los modelos

Error

Complejidad

Error Total Ee + Em*

Error Para bases poco confiables Em*

Error Total Ee + Em

Complejidad y errores en modelos

Error de medición Em

Error de especificación Ee

FUENTE: Citado en: TF. Evaluación y Aplicación de Modelos de tránsito en Medellín. Facultad de Minas, 2005.

La metodología utilizada para la elección del modelo, se basó en la comparación en paralelo de 44 características que originaron los siguientes grupos: características generales de la simulación, características de los conductores, extracción de datos, calibración y parámetros.

1.2.3.2. Características Generales de la Simulación.

• Disponibilidad del código fuente: la disponibilidad del código fuente hace que el modelo se pueda modificar y entender.

• Interacción con otros modelos: enlace con módulos de otro software, esto es necesario para complementar los análisis, Herramientas para Análisis y

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procesamiento posterior: Algunos programas generan archivos de texto que pueden ser procesados posteriormente.

Herramientas para posterior análisis de la información: • Editores gráficos de la red: hacen que el uso del modelo sea más fácil

(construcción, manejo y visualización). • Editor gráfico de red extensible: permite la configuración de códigos externos,

parámetros en conjunto con la creación y configuración de la red. • Se ejecuta en un computador personal. • Orientado a objetos: Las simulaciones con orientación a objetos son

probablemente más fáciles de modificar y mejorar. • Modelación de semáforos controlados: evaluación de diferentes fases

semafóricas dependiendo de los controladores. Una comparación de características de diferentes software, puede verse en la Tabla 1.

Tabla 1. Características Generales de la Simulación.

Característica Corsim Vissim Aimsun Watsim Integration

Disponibilidad del código fuente SI NO NO NO NO

Interacción con otros modelos

ACS, CID

CID, VNP,VISSUM

EMME/2 SCATS,

TRANSYT 7F CINEMA NO

Herramientas para el procesamiento

posterior. NO NO SI NO SI*

Editores gráficos de la red

SI SI SI NO NI

Editor gráfico de la red (extensible)

SI NO NI N/A NO

Se ejecuta en PC SI SI SERVIDOR SI SI

Estructura orientada a objetos

NO SI SI NO NI

Modelación de semáforos controlados

SI SI** SI*** SI NO

FUENTE: TF. MELO Miguel, LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel. Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín. Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Minas, 2005.

NI (No hay información) N/A (No aplica) *El sofware tiene archivos de salida para análisis independientes ** Usa lenguaje VAP (programación de vehículos actuados) , VAP, interpreta los comandos lógicos de control y crea los comandos de control para los semáforos en la red de VISSIM

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*** (Con hardware redundante)

1.2.3.3. Características de los conductores. Modelación del comportamiento de los conductores y algunas características de los modelos:

• Medición de brechas aceptadas, cambios de carril, modelo del seguimiento de

vehículos y velocidades de giro en todos los modelos revisados permiten la configuración de estos parámetros.

• Reacción al amarillo: este parámetro generalmente depende de variables como

tipo de conductor, tipo de vehículo. • Tiempo de reacción del conductor: Refleja las habilidades del modelo para

representar la demora experimentada entre la identificación de una colisión potencial y la aplicación de medidas para evadirla como frenado, aceleración o cambio de carril. En la realidad la reacción de los conductores depende de la experiencia, edad, etc.

• Movimientos en las intersecciones: Para la evaluación de medidas de

seguridad es importante que la simulación de los movimientos de los vehículos en las intersecciones sea con la mayor fidelidad.

• Porcentaje de variación de la aceleración o deceleración: En la simulación se

incluyen varios tipos de vehículos con capacidades diferentes. • Limites en la distancia de visibilidad: estas limitaciones permiten modelar las

obstrucciones en las vías, como curvas, crestas, árboles, edificaciones etc. • Ceda el paso circulando: significa que la operación de ceder el paso puede

realizarse sin que los vehículos paren por completo antes de reincorporarse al flujo; la modelación adecuada de las señales de ceda el paso y su localización es crucial para analizar y comparar alternativas de señales de ceda el paso, versus señales de pare o semáforos.

• Interacción de vehículos y peatones: La seguridad de los peatones es muy

importante para los ingenieros de tránsito, la simulación de la interacción entre vehículos y peatones permiten evaluar efectos en la seguridad de los peatones en varias alternativas.

• Mezclamiento “amigable”: se refiere al fenómeno en el que algunos

conductores reducen la velocidad o paran para dejar que otros vehículos se mezclen o incorporen al tránsito de una manera más segura, como ocurre en la realidad, no sólo modelar la disminución de velocidad o parada como

31

reacciones de los conductores, significa que el vehículo que está en seguimiento crea una brecha para que el otro vehículo se pueda mezclar en el flujo.

• Modelación del comportamiento para el mezclamiento en vías multicarriles: es

típico para los vehículos que se incorporan al flujo del carril principal para cruzarse en la trayectoria de un vehículo cercano que viaja en la misma dirección que la del vehículo que entra y comienza a acelerar en el carril adyacente. De esta manera, el vehículo próximo puede continuar a su velocidad actual sin tener que frenar por el vehículo que se incorpora (esta maniobra se considera comportamiento cortés).

• Modelación del derecho de vía en intersecciones: Un resultado importante de

modelar eventos conflictivos, es que algunos comportamientos en los giros generan eventos que frenan el tránsito que tiene el derecho de vía lo que los convierte en maniobras inseguras.

• Modelación y registro de maniobras erradas: Los modelos que pueden registrar

el rechazo o falta del proceso de aceptación de brechas producen otras medidas auxiliares de la distribución y número de brechas rechazadas.

• Maniobras de estacionamiento: los estacionamientos en las vías generan

situaciones de conflicto como cambios de carril que en la realidad tienen un gran impacto en la seguridad.

• Modelación de las señales de giro: La falta de señales de giro afecta las

lógicas del seguimiento de vehículos y el cambio de carril es importante para la evaluación de la frecuencia y la severidad de conflictos en las colas.

• Giros en U: Esta maniobra frecuentemente genera situaciones de conflicto y

algunos lugares presentan grandes volúmenes de tránsito para los giros en U cuyo impacto sobre la seguridad puede ser dirigido con otras alternativas.

• Orígenes y destinos en intersecciones: Algunos vehículos generan situaciones

de conflicto al no girar en las intersecciones porque su origen o destino se ubica en las esquinas de dichas intersecciones (tiendas, supermercados, gasolineras etc.), generalmente se prefieren los modelos que pueden simular estas situaciones a los que no lo pueden hacer.

La comparación de las características puede verse en la Tabla 2

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Tabla 2. Características de los Conductores.


Medidas de las brechas

SI SI SI SI SI

Medidas de los cambios de carril

SI SI SI SI SI

Medidas del modelo seguimiento de

vehículos SI SI SI SI SI

Medidas de la velocidad de giro

NO SI NO NO NO

Reacción al amarillo POR TIPO

POR CONDUCTOR

Y POR SEMÁFORO

SI POR TIPO NI

Tiempo de reacción del conductor

NO NO SI NO NO

Movimientos en las intersecciones SI* SI SI SI NO

Porcentaje de variación de la aceleración y deceleración

SI SI SI SI SI

Límites en la distancia de visibilidad

SI** SI** SI** NI NO

Ceda el paso en movimiento SI SI SI SI NI

Interacción de vehículos y peatones

IMPLÍCITA

SI SI IMPLÍCITA

NO

Mezclamiento amigable

SI SI SÓLO EN RAMPAS

NO NO

Mezclamiento en multicarriles

NO SI*** NO NO NI

Derecho de vía en intersecciones

SI SI SI SI NI

Registro de maniobras erradas

POSIBLE

POSIBLE POSIBLE POSIBLE NO

Maniobras de parqueo SI^ SI NO NO NO

Señales de giro NO NO NO NO NO

Giros en U NO SI SI NI NI

Orígenes y Destinos en intersecciones NO SI NO NO NO


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NI : Sin información * Usa la lógica del micronodo; tener en cuenta que esta lógica no es adecuada * * El límite de la distancia de visibilidad se puede especificar, pero las obstrucciones

no. *** El modelo puede incluir carriles de entrada preferenciales pero depende de los

vehículos que se aproximan. ^ La duración principal de los parqueos debe ser inferior a 100 s y el número de

eventos debe ser superior a 14.

1.2.3.4. Extracción de Datos.

• Estado de los vehículos exportable a archivos: Indica que el simulador puede exportar las variables relacionadas con el estado de los vehículos (velocidad, ubicación, aceleración, identificación, etc.) a un archivo procesable externamente.

• Formato del archivo de animación público • API Disponible: Habilidad para extraer datos detallados de la simulación (APIs:

Aplication Programming Interfases) Archivos de salida y fuente abierta. • Archivos de salida configurables: los archivos de salida permiten esconder o

mostrar algunas estadísticas. • Exportación de eventos de aceptación de brechas • Exportación de eventos de rechazo de brechas • Exportación de eventos de cambios de carril • Las variables del estado de los vehículos incluyen ubicación en el plano (x,y). La comparación de las características puede verse en la Tabla 3.

Tabla 3. Extracción de Datos.


Estado de los vehículos exportable a archivos

SI SI SI NO NO

Formato de archivo de animación publico

SI SI NO NO NO

API Disponible SI SI SI NO NO

Archivos de salida configurables NO SI NI NO NO

Exportación de eventos de aceptación de brechas

POSIBLE POSIBLE POSIBLE NI NO

Exportación de eventos de rechazo de brechas


Exportación de eventos de cambios de carril


Ubicación de los vehículos (x,y) SI** SI SI SI NI

Incluye estadísticas de conflictos SI*** SI**** NO NO SI^^


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NI: Sin Información ** Relacionado con la ubicación de los arcos, no es absoluto *** Con la lógica de los micronodos, sólo provee el conteo de conflictos aproximados. ^ Sólo el tiempo para la colisión.

1.2.3.5. Calibración y Parámetros. Las siguientes características se refieren a los parámetros microscópicos que el usuario puede seleccionar. • Tiempos de ciclo de variables: Las simulaciones que permiten el ajuste del

tiempo para cada paso permiten evaluaciones de sensibilidad a las medidas sobre el tiempo de paso, adicionalmente estos simuladores tienen unos modelos de comportamiento más robustos.

• Tiempos de paso <1.0 segundo • El criterio de aceptación de la brecha cambia con las demoras: en la

realidad muchos conductores cambian su comportamiento dependiendo del tiempo que lleven esperando.

• Longitud de los vehículos: La seguridad en maniobras conflictivas depende del tamaño del vehículo involucrado.

• Longitud del vehículo considerada por la lógica de la brecha: Las medidas basadas en la proximidad de los vehículos en espacio y tiempo se afectan significativamente dependiendo de la modelación del vehículo, ya sea como un punto o como un rectángulo.

• Avances variables: Los diferentes tipos de conductores avanzan distinto con respecto al vehículo que van siguiendo dependiendo del nivel de riesgo aceptado por ellos.

• Progreso variable en la descarga de las colas Las características son comparadas en la Tabla 4.

Tabla 4. Calibración y Parámetros.


Tiempos de paso variables NO SI SI NO SI

Tiempos de paso <1.0 s NO SI SI NO SI

Criterio de aceptación de brechas cambia con las

demoras SI* SI* SI NO SI

Longitud del vehículo POR TIPO

POR TIPO

POR TIPO POR TIPO SI

Longitud del vehículo considerada por la lógica

de la brecha NI SI SI NI NO

Avances variables POR TIPO

POR TIPO POR TIPO POR TIPO SI

Progreso variable en la descarga de las colas

POR TIPO

POR TIPO POR TIPO POR TIPO NO

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FUENTE: TDG. Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín. Facultad de Minas, 2005.

NI: Sin Información • La aceptación de la brecha por cambios de carril se modifica por la distancia requerida por

la maniobra.

1.2.4. Modelo Elegido. Basados en la evaluación de las 44 características presentadas anteriormente, se obtiene la siguiente tabla, la cual es un resumen de las potencialidades de cada uno de los modelos bajo los parámetros evaluados, el porcentaje hallado es la suma de las características positivas de cada uno de ellos bajo el total de las características evaluadas9.

Tabla 5. Evaluación Final de Modelos.

CUMPLIMIENTO DE CARACTERÍSTICAS CARACTERÍSTICAS

Corsim Vissim Aimsun Watsim Integration

Características de los conductores

14 18 15 13 10

Características generales de simulación

6 5 7 4 4

Calibración y parámetros 5 7 7 4 5

Extracción de datos 8 9 7 4 2

Total de elementos evaluados 33 39 36 25 21

Porcentajes 75% 89% 82% 57% 48%


Como conclusión final de este estudio se obtuvo: “Los dos modelos que generan mayor confianza en cuanto a los resultados reportados por la evaluación técnica son los modelos Vissim con el 89% de cumplimiento con respecto a las características evaluadas y Aimsun con el 82%. Por lo tanto la opción más favorable por la evaluación es el modelo Vissim, pero se debe tener en cuenta la interfase con un planificador de transporte conocido y valorado; para el caso de América Latina son EMME/2 y TRANSCAD, así que el valor agregado en este ítem lo tiene Aimsun, aunque para Vissim ésta no es una desventaja muy grande pues la compañía que lo representa, suministra el paquete

9 MELO Miguel, LOPEZ Margarita y LOPEZ Isabel. Evaluación y Aplicación del Modelo de Tránsito en Medellín. Universidad Nacional de Colombia. Facultad de Minas. 2005

36

completo o sea también software de planificación llamado VISUM aunque éste aún no entra a competir con los enunciados anteriormente que son muy conocidos en el mercado”. [Melo, 2005]

1.3. MODELO DE MICROSIMULACIÓN VISSIM

Este modelo se desarrolló en los inicios de los años 70 en la Universidad de Karlsruhe en Alemania; para 1973 se inicia la comercialización y distribución por parte de PTV America Inc. En 1995 se aplica en Norte América por primera vez en Eugene. Oregon, y en 1999 se realiza la actualización con el modelo de seguimiento de vehículos en autopista, en el 2001 se integró con VISUM (modelador de planificación de transporte y sistema de información geográfica) y por último en 2004 se crea una nueva interfase gráfica de usuario basada en Microsoft.NET10.

1.3.1. Definición. Vissim está basado en un modelo de microsimulación que se desarrolló para modelar el tránsito urbano y operaciones del transporte público, este programa puede analizar: configuración de carriles, composición del tránsito, semaforización; señal de PARE, etc., convirtiéndose así en una herramienta útil para la evaluación de varias alternativas basadas en el diseño y la planeación del tránsito y transporte.

1.3.2. Aplicación. Los resultados de VISSIM se utilizan en la definición de estrategias en el control de la semaforización para el manejo óptimo de vehículos, también para probar varias disposiciones y asignaciones de cruces complejos, lo mismo que para la ubicación de bahías de autobuses, la viabilidad de paradas complejas, la viabilidad de sitios de peaje, así mismo se encuentra que es para asignar carriles de mezclamiento, entre otros. VISSIM es un simulador multiuso que se dirige al personal técnico responsable del control de la semaforización, operación de tránsito, planificación de ciudades e investigadores que requieran evaluar la influencia de tecnologías nuevas de control.

10 PTV VISION, traffic mobility logistics. Manual del Vissim 4.20. año 2006.

37

El VISSIM es usado para simulación de tránsito y las necesidades del transporte público, esto incluye.

• Desarrollo, evaluación y ajuste de la lógica de las señales de prioridad. • Puede usar varios tipos de lógica de semaforización. Además de la

funcionalidad de la construcción de programación de tiempos fijos, hay semaforización accionada por el tránsito idéntica a los paquetes de software de semaforización instalados en el campo. En VISSIM algunos de ellos pueden ser incorporados, algunos se pueden añadir usando agregaciones y otros se pueden simular a través del generador externo del estado de la semaforización (VAP) que permite diseño de la lógica de control definida por la semaforización.

• Evaluación y optimización (interfaces para signal97/TEAPAC) de la operación del tránsito en una red con combinación de semáforos coordinados y actuados.

• Evaluar la viabilidad y el impacto de integrar trenes ligeros dentro de la red vial urbana.

• Es aplicado para el análisis de oscilación de velocidades bajas y áreas de mezclamiento.

• Permite la comparación fácil de alternativas que incluyen semáforización e intersecciones controladas con señal de PARE, glorietas e intercambios a desnivel.

• Análisis de operación y capacidad de estaciones de tren y sistemas de bus. • Soluciones de tratamientos especiales para buses (Ej.:colas, longitud, carriles

solo para bus) • Con la incorporación de un modelo de asignación dinámica, VISSIM puede

responder a un cambio de ruta dependiendo de cuestionamientos tales como es el impacto de las señales de mensaje variable o del posible tránsito dentro de los barrios vecinos para la red o para ciudades de tamaño mediano.

1.3.3. Generalidades del Modelo.

La distribución estocástica de la velocidad y los diferentes umbrales relacionados con la distancia se refleja en las características de comportamiento individual del conductor. El modelo ha sido calibrado a través de múltiples medidas en la Universidad Técnica de Karlsruhe Alemania. Periódicamente se miden los parámetros y los resultados del modelo que aseguran que los cambios en la conducta del conductor y el mejoramiento del vehículo son tenidos en cuenta. VISSIM no es solo un simulador del tránsito que representa conductores en una autopista multicarril precedidos por dos vehículos, también pueden ser dos vehículos vecinos en su circulación por carriles adyacentes. Además, la aproximación a un semáforo previene a los conductores a una distancia de 100 metros de la línea de detención.

38

El flujo de tránsito es simulado por el movimiento de la unidad vehículo -conductor" a través de la red. Cada conductor con sus características de conducta específica es asignado a una clase de vehículo. Como consecuencia, el comportamiento del conductor corresponde a las capacidades técnicas de su vehículo, cada atributo de las características de la unidad vehículo-conductor puede ser discriminado dentro de tres categorías: 1) Especificaciones técnicas de los vehículos: Longitud, máxima velocidad, potencia de aceleración, posición actual en la red, velocidad actual y aceleración. 2) Comportamiento de la unidad vehículo - conductor: Umbral de sensibilidad del conductor (habilidad para estimar, agresividad), memoria del conductor, aceleración basada en la velocidad de la corriente y la velocidad deseada. 3) Interdependencia de la unidad vehículo- conductor: Relación de lecturas del seguimiento de vehículos en carriles propios y adyacentes. Relación de enlaces de las corrientes de flujo a las intersecciones próximas. Relación de la próxima señal de tránsito.

1.3.4 Elementos de entrada del modelo.

1.3.4.1 Funciones de Aceleración y Deceleración. Vissim utiliza distribuciones estocásticas para las funciones de aceleración y deceleración las cuales dependen de la velocidad actual y representan los diferentes comportamientos en la conducción. Para cada tipo de vehículo se asigna dos funciones de aceleración y otras dos para la deceleración; y se representan mediante gráficas. Cada gráfica consiste de tres diferentes curvas que muestran los valores mínimos, medios y máximos de las funciones. Aceleración Técnica: Es la aceleración factible técnica para los vehíuclos. Es considerada sólo si una aceleración excede la aceleración deseada para mantener la velocidad en pendientes. (Esta es la aceleración que garantizan las industrias de vehículos)

39

Aceleración deseada: La que el conductor desea. Esta es usada para cualquier otra situación. (Medida de campo). Deceleración Técnica: Es la deceleración factible técnicamente para por los vehículos. Ésta es ajustada a pendientes por cada 1 m/s2 para pendientes positivas y para pendientes negativas en - 1 m/s2. (Esta es la deceleración que garantizan las industrias de vehículos). Deceleración deseada: La que el conductor desea. Si esta es menor que la máxima deceleración técnica, entonces la deceleración deseada es usada como la máxima para la deceleración (Medida de campo).

1.3.4.2 Distribuciones. Algunos parámetros que se manejan en Vissim están representados por medio de distribuciones de naturaleza estocástica, los cuales permiten asemejarse más a las situaciones reales. Los siguientes son parámetros que corresponden a esta naturaleza: Distribución de Velocidad: Para cualquier tipo de vehículo, la distribución de la velocidad es un parámetro de gran influencia en la capacidad de las vías. Para alimentar el programa se debe tener en cuenta la velocidad deseada para cada tipo de vehículo, la cual se define, como la velocidad a la que un conductor desea viajar a flujo libre la cual puede tener pequeñas variaciones llamadas oscilaciones. Distribución de Peso y Potencia: Ésta se realiza sólo para los vehículos pesados; y es la relación de su peso y potencia; por lo tanto se hace necesario saber no sólo la característica técnica del vehículo relacionada con la potencia sino también el peso de la carga para poder establecer la relación, es un parámetro que influye de manera notable en autopistas donde este tipo de vehículos presenta un alto porcentaje de la composición del flujo vehicular. Por realizarse en una zona urbana donde este tipo de vehículos representa menos del 3% de la composición este parámetro no es considerado relevante. Distribución de Color: Está distribución es sólo necesaria para la visualización de las gráficas, y no es un parámetro que afecte los resultados de la modelación. Distribución de Modelo de Vehículos: Está distribución modela los diferentes tipo de vehículos que se pueden encontrar en una red de acuerdo a las características de sus dimensiones, (longitud, distancia al eje frontal, al eje trasero,

40

etc.). Además se puede definir el porcentaje que cada tipo de vehículos conforma en su clase. Distribución de Tiempos de Demora: Estas distribuciones son usadas en Vissim para simular: parqueo, señales de pare, conteo en peajes, paradas de buses. Se puede ingresar mediante dos formas:

• Distribución Normal: Con una media y una desviación estándar. • Distribución Empírica: Se definirá por medio de una gráfica similar a las

distribuciones de velocidades donde se hallará un valor máximo y un mínimo y con puntos intermedios con los que se construirá la gráfica.

Distribución de Modelo, Millaje y Temperatura: Este tipo de distribuciones tiene como principal función cumplir con las evaluaciones de emisiones, en este trabajo no se evaluaran este tipo de alternativas por el alcance que se ha definido.

1.3.4.3 Tipos de Vehículos. Se le denomina tipo a un grupo de vehículos con características técnicas y comportamiento de conducción similar, por defecto el Vissim presenta los siguientes tipos: autos, camiones, bus, bus articulado, trenes, bicicletas y peatones. Para este trabajo, se crearán los siguientes tipos de vehículos: Liviano, camiones, buses y motos.

1.3.4.4 Clases de Vehículos. En este ítem se puede agrupar diferentes tipos de vehículos (creados previamente) que contengan ciertas características similares, para efectos de la investigación se dejarán establecidas las mismas clases que el programa trae por defecto las cuales son: Livianos, pesados, buses, trenes, peatones y bicicletas, además de crear la moto, ya que este vehiculo representa un porcentaje considerable en la composición vehicular de la ciudad de Medellín.

1.3.4.5 Comportamiento de Conducción. Este parámetro es considerado el de mayor relevancia para este trabajo de investigación, pues el comportamiento de los conductores de las ciudades colombianas, aparentemente difiere mucho a los conductores de las ciudades Europeas lo cual sólo se puede reflejar mediante la agresividad que estos manifiestan al conducir y que se pretendió representar con las observaciones y mediciones realizadas.

41

El comportamiento de los conductores se refleja en diferentes variables las cuales pueden ser: velocidades, distancias de seguridad, brechas, tiempos de reacción e inclusive dependen de las características físicas de los vehículos y del tipo de conductor (anciano, joven, mujer, etc.). En Vissim se modela el comportamiento del conductor en cuatro fases las cuales son:

1. Seguimiento de Vehículo. 2. Cambio de Carril. 3. Movimiento lateral. 4. Control por semaforización.

Cada una de estas fases está compuesta por diferentes parámetros los cuales afectan directamente la interacción de los vehículos y por lo tanto pueden causar diferencias substanciales en los resultados de la simulación. El Vissim asigna un comportamiento de conducción a cada arco por medio del tipo de arco, por lo tanto existe para cada clase de vehículo diferentes parámetros de comportamiento de conducción. A continuación se definirán los diferentes parámetros asignados en las cuatro fases descritas anteriormente.

1.3.4.6 Seguimiento de Vehículo. El seguimiento del vehículo está basado en un modelo microscópico, discreto, estocástico, basado en la teoría de que el conductor se encuentra en cuatro diferentes estados de seguimiento con el paso del tiempo, configurando el vehículo y el conductor como una sola unidad. (Ver modelo de Wiedemann sección 1.3.5). Parámetros Disponibles: • Distancia hacia adelante: Define la distancia que un conductor puede ver para reaccionar ante otros vehículos que se encuentran adelante o al lado de el en el mismo arco. Esta distancia se divide en una distancia máxima y una mínima. Distancia Máxima: Es la máxima distancia permitida para mirar hacia delante. Para efectos de este trabajo se tomará como la mayor distancia que permite la zona de estudio teniendo en cuenta la visibilidad del sitio. Distancia Mínima: este es un valor importante para la modelación del comportamiento lateral, especialmente si varios vehículos se encuentran próximos a una cola, este valor depende de la velocidad de aproximación. Como

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recomendación del programa, para zonas urbanas se encuentra entre 20 y 30 metros. Para efectos del estudio se tomará una distancia aproximada de 10 metros. Para este caso no se hicieron observaciones de campo, sin embargo por la experiencia se considera que este valor representa las maniobras arriesgadas observadas.

• Número de Vehículos Observados: Este parámetro afecta tan bien los vehículos en la red, pueden predecir el movimiento de los demás vehículos y reaccionar adecuadamente. Este parámetro será asignado como 2 vehículos. Este valor es considerado porque el seguimiento tiene en cuenta el vehículo de adelante principalmente y en una proporción muy baja el que sigue más adelante del vehículo en cuestión. • Falta de Atención Temporal: (parámetro del sueño): Los vehículos no reaccionarán a un vehiculo precedente, por un intervalo de tiempo. Este parámetros se encuentra dividido en dos: Duración: definida como el tiempo en segundos que duró la última falta de atención. Probabilidad: la frecuencia con la que ocurre la falta de atención. Este parámetro no será tenido en cuenta en la calibración, por lo tanto se trabajará con los valores que vienen por defecto. • Modelo del Seguimiento de vehículo: Este parámetro selecciona el modelo base para el comportamiento del vehículo; dependiendo del modelo seleccionado los parámetros cambian. Existen tres tipos de selección:

1. Wiedemann 74: Modelo que se utiliza para tránsito urbano. Este será el modelo seleccionado para esta investigación, ya que el sitio escogido es en zona urbana.

2. Wiedemann 99: Modelo que se utiliza para autopistas, es decir tránsito interurbano.

3. No interacción: Se relaciona con vehículos que no reconocen otros vehículos este es seleccionado para simplificar el comportamiento peatonal.

• Parámetros del Modelo: Dependiendo del modelo seleccionado estos parámetros cambian, por lo tanto los parámetros aquí descritos corresponde al modelo Wiedemann 74. Distancia estática Promedio: (ax ) define el promedio de la distancia entre dos vehículos que se encuentran detenidos, la cual tiene una variación fija de ±1m.

43

Parte aditiva y multiplicativa de la distancia de seguridad: ( addbx _ ) y ( multbx _ ). Estas afectan la distancia de seguridad ( d ). La distancia d entre dos vehículos esta calculada usando la siguiente formula:

Ecuación 1. Distancia entre dos vehículos

bxaxd +=

Donde ax es la distancia estática y

Ecuación 2. Parte aditiva y multiplicativa de la distancia de seguridad.

vzmultbxaddbxbx *)*__( +=

Donde: v Es la velocidad del vehículo. z Es una distribución normal con un rango de [0,1] alrededor de 0.5 con una desviación estándar de 0.15. Estos parámetros pueden afectar la capacidad del flujo.

1.3.4.7 Cambio de Carril. El modelo contempla básicamente dos cambios de carril:

1. Cambio de carril necesario: para continuar por un conector y seguir la ruta asignada. Los parámetros de comportamiento de conducción contienen una máxima deceleración aceptable para el vehículo que se encuentra en el carril y desea cambiar y para el vehiculo que quedará detrás en el nuevo carril, dependiendo de la posición de la parada de emergencia en el próximo conector de la ruta.

2. Cambio de carril libre: cambiar a un carril de velocidades más altas. Vissim

chequea la distancia de seguridad deseada del vehículo que quedará atrás en el nuevo carril. Esta distancia de seguridad depende de la velocidad de este vehículo y del vehículo que desea cambiar de carril

En ambos casos cuando un conductor intenta cambiar de carril, el primer paso es hallar una brecha conveniente en la dirección del flujo. El tamaño de la brecha depende de la velocidad del carril a cambiar y del actual.

44

Parámetros Disponibles: • Comportamiento General: Define como es el comportamiento del adelantamiento en la conducción. Selección libre del carril: Los vehículos adelantan en cualquier carril. Esta opción será la seleccionada para esta investigación, pues se observa en el campo este tipo de comportamiento. Regla de la mano derecha o izquierda: Permite el adelantamiento en el carril rápido solo si la velocidad está alrededor de 60 km/h. Para los carriles lentos se les está permitido a los vehículos comprometerse con una máxima diferencia de velocidades de 20 km/h. • Cambio de carril necesario: La agresividad del cambio de carril puede ser definida. Esta es determinada por umbrales de deceleración tanto para el vehiculo que realizará el cambio de carril como para el que quedará detrás de él. El rango de esta deceleración está definida por una deceleración máxima y una aceptada, además se usa una tasa de cambio de 1 metro por 1 m/s2 para reducir la máxima deceleración con el incremento de la distancia de la posición de la parada de emergencia. • Tiempo de espera ante una intersección: Define la máxima cantidad de tiempo que un vehículo puede esperar en la posición de línea de detención, para esperar una brecha y cambiar de carril para continuar su ruta • Mínima Separación: Definida como la mínima distancia al vehículo de enfrente que está disponible para realizar el cambio de carril en condiciones estáticas. • Factor de reducción de la distancia de seguridad: El factor de reducción que se utiliza para el cambio de carril del vehículo que realizará la maniobra es de 0.6 por defecto.

1.3.4.8 Comportamiento Lateral. Por defecto en Vissim un vehículo ocupa el ancho entero de un carril: Los parámetros del comportamiento lateral permiten viajar a diferentes posiciones laterales y también sobrepasar vehículos que se encuentran en el mismo arco si el ancho es suficiente. Parámetros disponibles:

45

• Deseo de la posición a Flujo Libre: Define la posición lateral de un vehículo dentro del carril mientras está a flujo libre. Las opciones que se presentan son a mitad del carril o derecha o izquierda. Para la simulación de la zona en estudio se tomará la mitad del carril, pues es el comportamiento observado en campo. • Observación de los vehículos en carriles próximos: Los vehículos también consideran la posición de otros vehículos que viajan en carriles adyacentes. Esta opción será seleccionada. • Configuración de la cola en diamante: Permite la configuración de los vehículos cuando se encuentran en cola en forma de diamante, asemejándose más a la realidad. Está opción será seleccionada. • Adelantamiento en el mismo carril: Selecciona la clase de vehículos que les está permitido el adelantamiento en el mismo carril por otros vehículos que estén especificados dentro de este parámetro. También se puede definir por qué lado se realizará el adelantamiento. Está opción sólo se usará para las motos. • Distancia mínima Lateral: Es la distancia mínima lateral por clase de vehículos que se encuentran en un mismo carril. La distancia está definida para una velocidad de 0 Km/h como también para 50 Km/h; la distancia que por defecto carga el programa es de 1m para ambos casos. Esta opción se deberá tener en cuenta para modelar el comportamiento de las motos

1.3.4.9 Control por Semaforización.

• Reacción al amarillo: Este parámetro define el comportamiento del vehículo que se encuentre frente a un semáforo que está en amarillo. Decisión del Modelo: Este parámetro presenta dos opciones:

1. Chequeo continuo: Los vehículos asumen que la luz amarilla permanece amarilla por 2 segundos y continuamente deciden seguir y pasar el semáforo.

2. Una decisión: Tres parámetros son usados para calcular la probabilidad de que el conductor pare frente a la luz amarilla.

Ecuación 3. Probabilidad de que el conductor pase la luz amarilla.

dxve

p211

1ββα −−−+

=

46

• Reducción de la distancia de seguridad cerca a la línea de pare: Este parámetro define el comportamiento del vehículo frente a la línea de pare. Reducción del factor: Define un factor de reducción de la distancia de seguridad de los vehículos que se encuentran dentro de la distancia definida para la línea de pare. Por defecto este factor es de 0.60m Comienzo de la línea de pare corriente arriba: Distancia corriente arriba del semáforo. Por defecto el programa tiene 100 m Final de la línea de pare corriente abajo: Distancia corriente debajo del semáforo. Por defecto el programa tiene 100 m

1.3.4.10 Tipos de Arcos. Este parámetro asigna en el arco el tipo de comportamiento de conducción a cada clase de vehículo definido.

1.3.5 Desarrollo del Modelo. El paquete de simulación VISSIM consiste internamente de dos programas el simulador de tráfico y el generador de estado de señales La simulación genera una animación en tiempo real de las operaciones del tránsito e internamente una generación de archivos de salida con acumulación de datos estadísticos tales como tiempos de viajes y longitudes de cola. El simulador de tránsito es un modelo microscópico de flujo de tránsito que incluye la lógica del seguimiento de vehículo y del cambio de carril. El generador del estado de señales es un indicador del control del software para detectar información de la simulación del tránsito en un intervalo de tiempo discontinuo. (Más pequeño que una décima de segundo). De acuerdo con esa información determina el estado de señales para el siguiente segundo y retorna esta información al simulador del tránsito. en la gráfica 2 se esquematiza la comunicación entre el simulador y generador de estado de señales.

47

Gráfica. 2 Comunicación. Simulador de Tránsito y el Indicador de Semaforización.

FUENTE: Manual del VISSIM. PTV American Año 2006.

Lo esencial para la exactitud de la simulación del tránsito, es la calidad de la modelación real de los vehículos, Ej.: la metodología del movimiento de los vehículos a través de la red. En contraste con esto hay modelos menos complicados que usan la velocidad constante y determinan la lógica del seguimiento de vehículos. El modelo de flujo de tránsito de VISSIM es discreto y estocástico, el paso de tiempo se basó primero en un modelo microscópico, con unidades de vehículo como entidades individuales.

1.3.5.1 Modelo de Seguimiento de vehículo. Wiedemann.

VISSIM usa el modelo del comportamiento psicofísico del conductor desarrollado por Widemann (1974). Los vehículos siguen uno a otro en un proceso de oscilación. Cuando un vehículo más rápido se acerca a un vehículo más lento en un solo carril se ajusta su separación. El punto de acción o de reacción consciente depende de la diferencia de velocidad, la distancia y el comportamiento del conductor. En conexiones de multi-carril se verifica sí los vehículos manejan cambiando de carriles. Si ese es el caso, ellos verifican la posibilidad de encontrar los espacios aceptables en carriles vecinos. El seguimiento de vehículos y el cambio de carril forman un conjunto integrado en el modelo de tránsito. El movimiento longitudinal de los vehículos está influenciado por los vehículos que viajan al frente en el mismo carril. Es por esto que el modelo es llamado el “modelo del seguimiento de vehículos”. Un conductor está directamente influenciado por el primer vehículo que viaja al frente suyo ya que el segundo vehículo tendrá alrededor del doble de la distancia; por lo tanto este modelo se

MODELO DE FLUJO DE TRÁFICO Modelo microscópico de seguimiento

de vehículos, camiones y buses en la

red

Valores de

Detectores

CONTROL DEL TRÁFICO

Tráfico Actuado

- Tiempos fijos

-.Programación

Actuados

Señal

controladora

Aspecto de señal

de cada grupo

ANÁLISIS Medidas en cruces de sección Análisis de tiempos de viaje Análisis de colas

Diagramas de tiempo y espacio

48

concentra en la influencia del primer vehiculo que está al frente, incluyendo la opción de frenado. La influencia del movimiento está caracterizado por la percepción del movimiento relativo del vehiculo del frente, cambios en la distancia y en la diferencia de velocidades. Estos cambios son percibidos si el impulso físico excede un cierto valor mínimo, llamado umbral. La percepción de los cambios depende de qué tan rápido la imagen del vehículo del frente cambie, la cual es una función de la diferencia de velocidades y distancias. Estas medidas e investigaciones fueron realizadas por TODOSIEV (1963), MIECHAELS (1965) y HOEFS (1972); con el propósito de encontrar los límites de la percepción humana en el proceso de seguimiento de vehículos. Esta investigación forma la base del “modelo de seguimiento de vehiculo” desarrollado por WIEDEMANN (1974).

1.3.5.2 Umbrales del Modelo. El comportamiento humano tiene una distribución natural: En diferentes conductores se encuentra diferencias en la habilidad a la percepción y estimación, en las distancias de seguridad, en los deseos de velocidad, y en la aceptación de las máximas aceleraciones o deceleraciones ; las cuales son características de la agresividad en la conducción. Algunos de estos parámetros también dependen de la capacidad de los vehículos como lo son: la máxima velocidad y máxima aceleración y deceleración. Esto es un fenómeno natural que puede ser representado por distribuciones normales aunque no se tiene un conocimiento exacto acerca de estas distribuciones, por lo tanto diferentes parámetros se usarán al azar dentro del modelo para calcular los valores del umbral y las funciones de conducción. La percepción y reacción están representadas por un conjunto de umbrales y distancias deseadas. Estos umbrales representan diferentes áreas que están asociadas a diferentes situaciones de la interacción entre un vehículo y el vehículo que está frente a él. Estas áreas son:

1. El vehículo no está influenciado por un vehiculo que viaje al frente. 2. El vehículo está influenciado porque el conductor percibe un vehículo al

frente con una velocidad más baja que la de él. 3. El vehículo empieza un proceso de seguimiento. 4. El vehiculo se encuentra en una situación de emergencia.

Por lo tanto, el proceso de conducción de acuerdo a las condiciones dadas se asocia a las diferentes áreas, las cuales son representadas en la siguiente gráfica:

49

Gráfica. 3 Modelo de la Lógica del Seguimiento de Vehículo. (Wiedemann 1974)

FUENTE: Manual del VISSIM. PTV American. Año 2006

Los umbrales son representados para una unidad de vehículo-conductor (I) que viaja a una velocidad (real). El eje horizontal representa la diferencia de velocidades con valores positivos caracterizando el cierre del proceso (la velocidad del vehículo de en frente (I-1) es mas baja). Y el eje vertical representa la distancia al vehículo de en frente (I-1). Ver gráfica 4.

Gráfica. 4 Representación del modelo de Wiedemann.

Para mayor claridad de los umbrales se realizó la traducción del artículo original de Wiedemann 1974 donde se aclara el planteamiento del modelo de seguimiento para los cuatro umbrales planteados, además del método utilizado para su calibración y validación. Ver ANEXO 2.

I I-1

Distancia de separación entre vehículos

50

2 METODOLOGÍA

2.1 REVISIÓN DEL MODELO Para determinar la sensibilidad de los parámetros vistos en el capítulo 1 se realizó una evaluación de diferentes escenarios que se conformaron variando uno por uno los parámetros a calibrar y dejando los demás fijos, luego se comparaban los resultados de estas simulaciones con los resultados de un escenario base el cual está conformado por los parámetros que tiene por defecto el Vissim. Después de este análisis se determina cuáles parámetros ejercen una mayor incidencia en los resultados del modelo.

2.1.1 Análisis de Sensibilidad Se crearon 19 escenarios variando algunos de los parámetros de entrada del modelo, los cuales fueron evaluados y analizados en el tramo en estudio, teniendo como escenario base los parámetros que tiene Vissim por defecto; en la siguiente tabla se explican éstos.

Tabla 6. Escenarios Creados para el Análisis de Sensibilidad.

velocidad aceleración

brecha intervalo ax Parámetros Evaluados

(km/h) (m/s2) (s) (m) (m)

Bx-add

Bx-mult

Liviano 40 3,50 3 5

Bus 30 1,20 3 5

Camión 30 2,50 3 5

Escenario base. Parámetros por

defecto en Vissim

Moto 40 2,50 3 5

2 2 3

Liviano 30 3,50 3 5

Bus 20 1,20 3 5

Camión 20 2,50 3 5

Escenario 1. Disminución de

la velocidad deseada base en (10 Km). Moto 30 2,50 3 5

2 2 3

Liviano 50 3,50 3 5

Bus 40 1,20 3 5

Camión 40 2,50 3 5

Escenario 2. Aumento de la

velocidad deseada base en (10 Km). Moto 50 2,50 3 5

2 2 3

Liviano 40 3,00 3 5

Bus 30 1,00 3 5

Camión 30 1,20 3 5

Escenario 3. Disminución de la aceleración deseada base

Moto 40 1,20 3 5

2 2 3

Escenario 4. Liviano 40 3,50 3 5 2 2 3

51

Bus 30 2,50 3 5

Camión 30 3,50 3 5

Aumento de la aceleración

deseada base Moto 40 4,00 3 5

Liviano 40 3,50 5 7

Bus 30 1,20 5 7

Camión 30 2,50 5 7


brecha e intervalo base en 2 unidades Moto 40 2,50 5 7

2 2 3

Liviano 40 3,50 2 3

Bus 30 1,20 2 3

Camión 30 2,50 2 3

Escenario 6. Disminución de

la brecha e intervalo base

Moto 40 2,50 2 3

2 2 3

Liviano 40 3,50 7 9

Bus 30 1,20 7 9

Camión 30 2,50 7 9


brecha e intervalo base en 4 unidades Moto 40 2,50 7 9

2 2 3

Liviano 40 3,50 3 7

Bus 30 1,20 3 7

Camión 30 2,50 3 7

Escenario 8. Aumento del

intervalo base en 2 unidades

Moto 40 2,50 3 7

2 2 3

Liviano 40 3,50 3 3

Bus 30 1,20 3 3

Camión 30 2,50 3 3

Escenario 9. Disminución del intervalo base en 2 unidades

Moto 40 2,50 3 3

2 2 3

Liviano 40 3,50 3 9

Bus 30 1,20 3 9

Camión 30 2,50 3 9


intervalo base en 4 unidades

Moto 40 2,50 3 9

2 2 3

Liviano 40 3,50 5 5

Bus 30 1,20 5 5

Camión 30 2,50 5 5

Escenario 11. Aumento de la brecha base en

2 unidades. Moto 40 2,50 5 5

2 2 3

Liviano 40 3,50 7 5

Bus 30 1,20 7 5

Camión 30 2,50 7 5

Escenario 12. Aumento de la brecha base en

4 unidades. Moto 40 2,50 7 5

2 2 3

Liviano 40 3,50 1 5

Bus 30 1,20 1 5

Camión 30 2,50 1 5

Escenario 13. Disminución de la brecha base en 2 unidades.

Moto 40 2,50 1 5

2 2 3

Liviano 40 3,50 3 5

Bus 30 1,20 3 5

Camión 30 2,50 3 5


distancia de separación

base ax en 2 unidad. Moto 40 2,50 3 5

4 2 3

Escenario 15. Liviano 40 3,50 3 5 1 2 3

52

Bus 30 1,20 3 5

Camión 30 2,50 3 5

Disminución de la distancia de

separación base ax en 1

unidad. Moto 40 2,50 3 5

Liviano 40 3,50 3 5

Bus 30 1,20 3 5

Camión 30 2,50 3 5


parámetro add base en 2 unidades Moto 40 2,50 3 5

2 4 3

Liviano 40 3,50 3 5

Bus 30 1,20 3 5

Camión 30 2,50 3 5

Escenario 17. Disminución del parámetro add

base en 1 unidades Moto 40 2,50 3 5

2 1 3

Liviano 40 3,50 3 5

Bus 30 1,20 3 5

Camión 30 2,50 3 5

Escenario 18. Aumento del parámetro

amult base en 2 unidades Moto 40 2,50 3 5

2 2 5

Liviano 40 3,50 3 5

Bus 30 1,20 3 5

Camión 30 2,50 3 5

Escenario 19. Disminución del

parámetro amult base en 2

unidad Moto 40 2,50 3 5

2 2 1

FUENTE: Elaboración Propia.

Con los 19 escenarios descritos para cada uno de ellos se realizaron diferentes evaluaciones para identificar que tan elásticos eran estos parámetros ante las variaciones, de estas evaluaciones Vissim arrojó los siguientes resultados: (Ver Tabla 7)

53

Tabla 7. Resultados Evaluados por Vissim de los Diferentes Escenarios

EVALUACION

ES

Number of vehicles in

the network

Number of vehicles that have left the

network

Total Path Distance

[km]

Total travel

time [h]

Average speed [km/h]

Total delay

time [h]

Average delay time per vehicle

[s]

Total stopped delay [h]

Average stopped delay per vehicle [s]

Number of Stops

Average number of stops per vehicles

ESC. BASE 15 1831 389,515 18,341 21,237 8,504 16,585 4,941 9,635 1216 0,659

ESC. 1 16 1830 388,394 21,447 18,11 8,679 16,925 5,301 10,339 1326 0,718

ESC. 2 15 1831 390,929 16,467 23,74 8,804 17,169 4,719 9,202 1166 0,632

ESC. 3 17 1829 388,396 24,363 15,942 14,594 28,462 5,204 10,148 1317 0,713

ESC. 4 16 1830 389,48 20,142 19,337 10,318 20,121 4,991 9,732 1246 0,675

ESC. 5 14 1832 389,714 18,848 20,677 9,002 17,555 5,258 10,254 1283 0,695

ESC. 6 14 1832 390,196 18,244 21,388 8,387 16,356 4,862 9,482 1182 0,64

ESC. 7 15 1831 389,465 20,576 18,928 10,733 20,932 6,71 13,085 1389 0,752

ESC. 8 15 1831 389,504 18,347 21,23 8,511 16,597 4,944 9,641 1219 0,66

ESC. 9 15 1831 389,517 18,341 21,237 8,504 16,585 4,941 9,635 1216 0,659

ESC. 10 15 1831 389,518 18,341 21,237 8,504 16,585 4,941 9,635 1216 0,659

ESC. 11 15 1831 389,682 18,844 20,68 8,997 17,545 5,217 10,173 1280 0,693

ESC. 12 15 1831 389,43 20,279 19,204 10,433 20,345 6,49 12,656 1366 0,74

ESC. 13 13 1833 389,696 17,99 21,662 8,147 15,889 4,716 9,198 1148 0,622

ESC. 14 15 1831 388,701 22,191 17,516 9,399 18,33 5,836 11,382 1376 0,745

ESC. 15 16 1830 388,437 21,176 18,343 8,408 16,398 5,136 10,017 1281 0,694

ESC. 16 16 1830 388,527 22,224 17,482 9,428 18,386 5,506 10,737 1371 0,743

ESC. 17 15 1831 388,66 21,103 18,417 8,314 16,213 5,187 10,116 1284 0,696

ESC. 18 16 1830 388,265 21,743 17,857 8,959 17,471 5,367 10,467 1333 0,722

ESC. 19 16 1830 388,527 21,152 18,368 8,369 16,321 5,22 10,18 1318 0,714

FUENTE: Elaboración Propia.

5

4

Gráfica. 5. A

nálisis d

e Sen

sibilid

ad

AN

AL

ISIS

DE

SE

NS

IBIL

IDA

D

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

140%

160%

180%

200%

Number ofvehicles in the

network

Number ofvehicles thathave left the

network

Total PathDistance [km]

Total travel time[h]

Average speed[km/h]

Total delay time[h]

Average delaytime per vehicle

[s]

Total stoppeddelay [h]

Average stoppeddelay per vehicle

[s]

Number of Stops

Average numberof stops per

vehicles

VA

RIA

BLE

S E

VA

LUA

DA

S

% CON RESPECTO AL ESCENARIO BASE

ESC

. 1

ESC

. 2

ESC

. 3

ESC

. 4

ESC

. 5

ESC

. 6

ESC

. 7

ESC

. 8

ESC

. 9

ESC

. 10

ESC

. 11

ESC

. 12

ESC

. 13

ESC

. 14

ESC

. 15

ESC

. 16

ESC

. 17

ESC

. 18

ESC

. 19

ES

CE

NA

RIO

BA

SE

55

2.1.2 Evaluación de Análisis de Sensibilidad:

Aunque el Vissim tiene la opción de realizar diferentes evaluaciones: Para la red, para los vehículos, para la semaforización, por arcos etc, para este análisis se realizaron evaluaciones para la red; sin embargo es de aclarar que algunas de estas son más representativas para el análisis de sensibilidad, debido a que son variables que se pueden confrontar con datos reales de campo y tienen gran incidencia en la capacidad de las intersecciones. Los siguientes comentarios se refieren al análisis de la gráfica 5. • En los 19 escenarios que se crearon, con las diferentes variaciones de los parámetros se observa como 2 de las variables evaluadas no presentan sensibilidad, es decir son inelásticas ante estos cambios, ellas son: El número de vehículos que se encuentran al final de la simulación en la red y la distancia total de la ruta. • El número de vehículos que se encuentra en la red en los escenarios 5, 6 y 13 es menor que los indicados por el escenario base, situación que es de esperarse, debido a que las variables que presentan variabilidad en todos ellos son las brechas e intervalos. • De la evaluación de los escenarios 3, 4, 16, 17, 18 y 19, se puede observar que existe un aumento en la elasticidad de las variables evaluadas por encima de los valores bases para la variable de número de vehículos en la red, cuando se presentan las siguientes situaciones: Disminución y aumento de la aceleración deseada, aumento y disminución de los parámetros de calibración del comportamiento del conductor (add y amult). • Si se análiza la evaluación del total del tiempo de viaje, se observa como es una de las variables que presentan mayor variación, es decir es una variable elástica, pues el 74% de los escenarios presentan un cambio en la elasticidad de esta variable, de los cuales el 88% están por encima del escenario base. • Al evaluar la velocidad promedio, se observa cómo el 79% de los escenarios presentan un cambio en su elasticidad, de los cuales el 68% de ellos se encuentran por debajo del escenario base. Cabe notar, que del escenario 14 hasta el 19, los cuales están basados directamente con el comportamiento del conductor presentan un cambio notable con respecto al escenario base. • El escenario 3, el cual está basado en la disminución de la aceleración deseada; presenta una alta variabilidad de la elasticidad en las evaluaciones tiempo total de viaje, tiempo totales de demoras, promedio de los tiempos totales

56

por vehículo, por lo tanto este parámetro es uno de los escogidos para la evaluación de campo. Además es importante evaluarlo desde otro punto de vista, pues es necesario verificar que los rangos de aceleración deseada que presenta Vissim por defecto, sean acordes a los desarrollados en el tramo en estudio. • Al analizar la gráfica por escenario, se puede observar cómo los escenarios del 14 al 19, los cuales están basados en los parámetros del comportamiento del conductor, presentan cambios en su elasticidad en el 82% de las variables evaluadas. Lo que indica que sería importante que uno de los parámetros evaluados en la calibración fuera éste (comportamiento del conductor). • Si se analiza los escenarios 1 y 2 que tienen como variación la velocidad deseada por encima y por debajo de la velocidad del escenario base, se encuentra que en el 82% de las variables evaluadas existen cambios en su elasticidad, aunque no significativos, sin embargo se desea verificar si los rangos que vienen por defecto en el programa concuerdan con las velocidades deseadas que se desarrollan en el tramo en estudio; es de aclarar que si esta hipótesis no es cierta, Vissim permite crear nuevos rangos y gráficas de velocidad deseada para cada tipo de vehículo. • Al observar los escenarios 5, 6 y 7 los cuales tienen como base la variación del intervalo y la brecha, se observa como presentan elasticidad en las variables evaluadas que tengan que ver con los tiempos de demora, tiempos de paradas y promedios de velocidades. Por otro lado, es importante realizar un análisis de estas variables para cada tipo de vehículo, ya que los valores que se encuentran por defecto en Vissim son el 3 s y 5 m para la brecha y el intervalo respectivamente. Sin embargo se cuestiona si es correcto usar estos valores para todos los tipos de vehículos, cuando existe una gran diferencia operacional entre livianos, camiones y motos, además se debe tener en cuenta que el programa permite la evaluación de estos dos parámetros por tipo de vehículo, lo cual es una potencialidad del programa que no se debe desaprovechar.

2.2 PARAMETROS A CALIBRAR

Los siguientes parámetros son los que se estudiarán en el campo de acuerdo con el análisis de sensibilidad realizado, con el fin de observar su incidencia en el comportamiento del flujo vehicular en el sitio en estudio. Dentro de los parámetros a evaluar se encuentran: • Velocidades deseadas para cada tipo de vehículo. • Aceleraciones y deceleraciones deseadas para cada tipo de vehículo.

57

• Brechas para cada tipo de vehículo. • Parámetros del comportamiento del conductor en el proceso del

seguimiento del vehículo; estos son: Distancia estática de los vehículos (ax) y parámetros de calibración para la distancia entre vehículos a bajas velocidades ( BXadd y BXmult ).

2.3 ESTUDIO EXPERIMENTAL Y TOMA DE DATOS EN EL CAMPO.

Para realizar el estudio del programa se optó por seleccionar un tramo de la red vial que estuviera conformado por una intersección de prioridad y otra semáforizada, con el fin de evaluar el comportamiento del Vissim con este tipo de configuraciones.

2.3.1 Características del sitio a evaluar.

Para la selección se visitaron diferentes sitios en los cuales se observaba: el flujo vehicular, las maniobras permitidas, el uso del suelo, el diseño geométrico y el estado de la carpeta de rodadura. Esto se hizo con el fin de elegir el que mejor se acomodara a ciertas características que estaban previamente definidas, las cuales eran: • Un uso de suelo que no influencie demasiado el comportamiento del flujo vehicular. Ejm: establecimientos que ocasionaran pocas maniobras de estacionamiento en la vía pública. • Diseño geométrico con pendientes bajas (3%), visibilidad adecuada para la maniobra, configuración de las calzadas representativas de trazados de la ciudad y básicas según modelación con Vissim.

• Que el estado de la carpeta de rodadura facilitara a los vehículos circular cuando las condiciones de los sistemas de control lo permitieran.

• Que las condiciones del tránsito correspondieran a hora valle para evitar condiciones de congestión. Teniendo en cuenta lo descrito anteriormente, el tramo que cumplió con estas característica está ubicado en el barrio Calasanz en la Calle 50 (Colombia) entre las carreras 81A y 81B el cual está conformado por una intersección semáforizada y otra de prioridad respectivamente. El tramo de la Calle 50 (Colombia) y la Carrera 81 (intersección semáforizada) tiene las siguientes características: doble calzada conformada por dos carriles

58

cada una en sentido contrario con separador central en toda la longitud del tramo evaluado. La intersección conformada por la carrera 81B (intersección de prioridad) está conformada por una calzada con dos carriles cada uno de ellos en sentido opuesto y una carrera sin separador. La siguiente gráfica da una mayor claridad del sitio considerado Gráfica. 6 Tramo Evaluado.

2.3.2 Diseño del Estudio Experimental.

Por la falta de recursos económicos fue necesario utilizar metodologías muy manuales que permitiera la alimentación del modelo, por lo que se optó por realizar algunos estudios en diferentes días de la siguiente manera:

La toma de datos de volúmenes, registro de brechas, detención de buses en los controladores y longitudes de colas en la fase del semáforo en rojo, se realizó en un tiempo de 3 horas (8:30 am – 11:30 am) con intervalos de 15 minutos, en periodo valle de la mañana en un día típico de la semana (jueves 5 de julio de 2007). Para la toma de velocidades y aceleraciones de los diferentes tipos de vehículos se tomaron los datos el día jueves 28 de junio desde la 8:00 am hasta las 6:00 pm .

Calle Colombia Cra

. 81

Cra

. 81

B

59

Para el diseño del estudio experimental se realizaron diferentes pruebas piloto con el fin de ajustar la toma de datos final. Para ello se utilizaron 2 cámaras de video ubicadas en diferentes posiciones, cada una de ellas situada en las intersecciones, con la idea de registrar los siguientes parámetros: volumen por tipo y maniobra de vehículos, brechas para cada uno de los giros permitidos (intersección prioritaria), distancia estática y dinámica entre vehículos, velocidades de vehículos. Sin embargo al analizar y observar el video se concluyó que era mejor aforar manualmente los volúmenes vehiculares, pues la visual de la cámara de video no permitió una toma clara. Los demás parámetros que sean necesarios para alimentar el Vissim se registran en el campo con la respectiva metodología descrita en la siguiente sección.

2.3.3 Estudios de campo.

Para alimentar el modelo se hizo necesario la implementación de una metodología de estudios que fuera acorde a las exigencias del Vissim, por lo tanto se llevaron a cabo diferentes estudios de campo algunos de ellos manualmente y otros por medio de video cámaras.

2.3.3.1 Estudio de Volúmenes.

Este estudio tiene como fin conocer el número de vehículos que entran a cada uno de los accesos de las intersecciones evaluadas, teniendo en cuenta la maniobra y clasificación vehicular. El periodo de muestra puede variar entre horas y semanas, las cuales se usan de acuerdo a su propósito. Para este estudio se realizó el aforo vehicular en horas valle por un periodo de tres horas, pero se tomará sólo una hora para realización de la simulación. • Metodología del aforo. Existen diferentes métodos manuales y mecánicos para la realización de este estudio, para mayor información consultar Paul C. Box y Joseph C Oppelander en su obra: Manual de Estudios de Ingeniería de Tránsito (1.976). Para esta investigación se utiliza el método manual, pues no se tiene los recursos suficientes para usar contadores mecánicos. La metodología utilizada (manual) consta de la ubicación de 2 aforadores en cada intersección los cuales se encargan de hacer un conteo de los vehículos que atraviesan su respectivo acceso clasificando por maniobra y tipo de vehículo, estos son anotados en un formato previamente establecido. Ver ANEXO 3.

60

2.3.3.2 Estudio de Brechas.

Este estudio tiene como objetivo identificar las brechas que aceptan y rechazan los diferentes tipos de vehículos que componen el flujo vehicular de la intersección de prioridad en estudio. Por lo tanto, éste es uno de los parámetros que Vissim tiene definido por defecto, sin embargo, es necesario medirlo para las condiciones de la ciudad estudiada, pues el comportamiento de los conductores en Colombia, presenta una mayor agresividad a la hora de conducir. • Metodología de estudio. La toma de información del estudio de brechas, se realizó por medio de video. La cámara fue sincronizada con el fin de que el reloj apareciera durante toda la grabación; después de varias pruebas pilotos, con el fin de abarcar todos los accesos y encontrar la mejor ubicación se eligió el costado sur occidental de la intersección de prioridad. Después de tomado el video, con una duración de una (1) hora, la cual abarcaba el periodo de simulación, la información se procesó en cámara lenta con el fin de contabilizar el número de saltos (28 ) que presentaba la filmación, los cuales se convertían en centésimas de segundos. Este procedimiento se realizó con el objetivo de obtener una mayor precisión en el cálculo de las brechas. Las siguientes gráficas muestran la ubicación de la cámara de video. Ver ANEXO 4 donde se procesa la información.

Gráfica. 7 Ubicación de cámara de video para estudio de brechas

61

• Tamaño de la muestra. Para este estudio se tomaron todas aquellas brechas que se registraron en todos los sentidos de giro permitidos en un periodo de una (1) hora que abarcara la hora de simulación, con el fin de obtener un mayor acercamiento a la realidad en el momento de aplicar el modelo. Se obtuvo un tamaño de muestra de 229 datos registrados.

2.3.3.3 Estudio de Velocidades Deseadas. Este estudio está diseñado para medir las características de la velocidad en un tramo del sitio en evaluación; sin embargo se debe tener en cuenta que la velocidad que pide el Vissim es la deseada, por lo tanto se tomarán las velocidades de aquellos vehículos que se encuentren a flujo libre. Para esta consideración, el manual americano considera que un vehículo va a flujo libre cuando hay por lo menos 5 segundos de intervalo entre ellos. Metodología Medición en Campo: A una distancia conocida, se medirá el tiempo que tardan los vehículos en recorrer esta distancia, teniendo en cuenta que para poder calcular la velocidad a flujo libre se esperará el cambio la fase del semáforo a verde y se medirá el tiempo sólo de los vehículos que circulan a velocidad deseada, por lo tanto se tomará a partir del tercer o cuarto vehículo después del cambio de fase.

Ecuación 4. Velocidad

t

dv =

Sin embargo, cabe aclarar que esta metodología puede incurrir en mayores grados de error que si se utilizara tecnología de avanzada, pues en este trabajo de investigación no se cuenta con recursos suficientes. Gráfica. 8 Tramo de análisis de velocidades deseadas sentido occidente-oriente.

Está gráfica muestra el sentido y el tramo sobre el que se evaluó la velocidad deseada de los conductores sobre la vía principal, tomando como referencia la intersección semáforizada.

62

Tamaño de la muestra: En la prueba piloto realizada; se tomaron un mínimo de 30 datos de muestra con el fin de obtener una desviación estándar y una media confiable para cada tipo de vehículo. En el ANEXO 5, se encuentra el formato para la toma de datos.

Tabla 8. Tamaño de muestra. Velocidades deseadas.

Tipo vehículo Estadístico

MOTO AUTO BUS CAMION

Desviación Estándar 9,99 7,23 7,37 4,13

Nivel de Confiabilidad 95% 95% 95% 95%

K (Constante del Nivel de Confiabilidad) 1,96 1,96 1,96 1,96

Error permitido 1,5 1,5 1,5 1,5

Tamaño de la muestra 170 89 93 29

2.3.3.4 Estudio de Aceleraciones Deseadas.

Cuando se realiza un estudio de aceleraciones o deceleraciones se debe contar con un equipo especial que permita una mayor exactitud en las mediciones del campo, tales equipos están conformados por llantas con instrumentación especial, vehículos equipados con acelerómetros, radares y velocímetros, que están conectados en la mayoría de sus casos a un sistema en tiempo real que permite la construcción de curvas de velocidad vs. aceleraciones en periodos de tiempo menores a un segundo. En vista que en este estudio no se cuenta con estos recursos, esta toma de datos se desarrolló con la siguiente metodología que está basada en suposiciones cinemáticas.

Metodología Medición en Campo: Para medir este parámetro en el campo, se tendrá lo siguiente: Suponer que es un movimiento rectilíneo que presenta una aceleración constante; identificando una distancia conocida, lo que generaría que en la ecuación (5) 0v = 0 y 0x =0, por lo tanto:

Ecuación 5. Espacio en función de la Aceleración.

( ) 2

002

1attvxtx ++=

63

Ecuación 6. Aceleración en función del Espacio y el Tiempo.

xt

a2

2=

Para cumplir con el supuesto anteriormente descrito, los vehículos deben cumplir ciertas condiciones en el campo, que garanticen la aplicación de la ecuación 6, por lo tanto sólo se puede medir aquellos vehículos que se encuentren detenidos en la línea de pare de la intersección semafórica, cuando el semáforo da luz verde, se toma el tiempo que el vehículo tarda en recorrer cierta distancia previamente definida.

Sin embargo, es de aclarar que este procedimiento puede incurrir en altos porcentajes de error, pues en la realidad la aceleración no es constante en el tiempo y para cada segundo se puede obtener una pareja de velocidad y su respectiva aceleración con los equipos adecuados.

Gráfica. 9 Ubicación de vehículos para el estudio de aceleraciones deseadas.

Acceso occidental. Calle Colombia con carrera 81.

• Tamaño de la Muestra Para determinar el tamaño de la muestra se realizó una prueba piloto, donde se tomaron 30 datos para cada tipo de vehículos, los cuales se analizaron con los respectivos estadísticos y se determinó el tamaño de la muestra. Para la muestra del formato ver ANEXO 6.

64

Tabla 9. Tamaño de muestra para Aceleraciones.

PARAMETROS ESTADISTICOS MOTO LIVIANO BUS CAMION

DESVIACION ESTANDAR 0,76 0,45 0,47 0,44

MEDIA 2,69 2,02 1,56 1,40

ERROR 0,15 0,1 0,1 0,15

TAMAÑO DE LA MUESTRA 104 83 89 35

2.3.3.5 Estudio de Deceleraciones Deseadas.

Este estudio presenta las mismas observaciones que se realizaron en el estudio de aceleraciones. Sin embargo la metodología para la toma de datos es diferente, debido a que se busca la deceleración de los vehículos y se debe realizar en el tramo entre las dos intersecciones. Ver ANEXO 7. Formato Estudio Deceleraciones. Metodología Medición en Campo: Para este estudio se realizaron las siguientes actividades:

1. Se dividió el tramo de la vía en cada metro, con el fin de identificar la posición de detención de los vehículos.

2. Previo al tramo se identificó una distancia para medir el tiempo de recorrido y así obtener la velocidad inicial con la que los vehículos ingresaban al tramo. ( 0v = vi ), además se debe tener en cuenta que velocidad final es igual a cero (vf = 0).

3. Se toma el tiempo que los vehículos requieren para detenerse y con la siguiente fórmula se calcula la deceleración para cada tipo de vehículo.

Ecuación 7. Calculo de la deceleración.

−=

2*2

t

tVxa o

65

Gráfica. 10 Retícula que se construyó cada metro en el tramo del sitio en estudio

Las líneas rojas representan las secciones transversales que se pintaron en toda la longitud del tramo cada metro, con el fin de identificar la posición de los vehículos.

• Tamaño de la Muestra Para el tamaño de la muestra se realizó una prueba piloto, sin embargo es de aclarar que para el tipo de vehículo moto, donde el tamaño de la muestra es de 16, se tomaron 42 observaciones con el fin de tener una mayor exactitud del estudio en el cálculo de las muestras.

Tabla 10. Tamaño de la muestra para el estudio de deceleraciones.

PARAMETROS ESTADISTICOS

MOTO LIVIANO BUS CAMION

DESVIACION ESTANDAR 0,20 1,02 1,12 0,75

MEDIA -0,88 -1,54 -1,71 -1,18

ERROR 0,10 0,19 0,30 0,27

TAMAÑO DE LA MUESTRA 16 120 56 32

2.3.3.6 Estudio de comportamiento del conductor Este estudio se realizó por medio de video, con el fin de obtener distancias de seguimiento vehicular tanto dinámicas (vehículos en movimiento a baja diferencia de velocidades) y distancias estáticas (distancia entre vehículos que se encuentran detenidos), además de la velocidad del vehículo que se encuentra en proceso de seguimiento.

66

Metodología de Medición en Campo. Se ubicó la cámara de video en la acera del costado oriente - occidente, de tal manera que la calzada en dirección occidente –oriente (calzada filmada) formará un ángulo perpendicular con la visual de la cámara, esto con el fin de evitar distorsiones en las distancias de seguimiento vehicular. Además, de la ubicación de dos puntos de referencia estáticos que permitieran la conversión de la escala de medida de distancias para el procesamiento de la información obtenida. La filmación se llevo a cabo por espacio de una (1) hora de 10:30 a.m. a 11:30 a.m. del día 5 de julio del 2007, la cámara se ubicó en un sitio que no tuviera obstáculos permanentes en la visual, además que se pudieran captar más de dos vehículos detenidos en el tramo de estudio.

Gráfica. 11 Ubicación de la Cámara de video para distancias de seguimiento vehicular

Metodología del procesamiento de la información. El procesamiento de la información se realizó mediante la filmación del sitio en formato de 8 mm, con el fin de reproducir el video en un VHS y en un televisor de 42 pulgadas, el cual permitiera una escala mayor de las distancias, con este procedimiento se pueden obtener velocidades mas lentas de reproducción, con el objetivo de conseguir el número de saltos por segundo (28 sal/seg.) para una mayor precisión de las velocidades del vehículo en seguimiento y una mayor precisión en las distancias. Medición de las distancias: Ubicados los dos puntos de referencia en el video, los cuales fueron dos arbustos localizados en el separador central con una distancia entre ellos de 8 metros, se halló la escala, la cual es de diez centímetros por metro (1:10). Luego con esta

67

escala, se tomaron los datos de distancias dinámicas y estáticas que quedaron registrados en el video. Medición de Velocidades: Se tomaron los tiempos en que el vehículo delantero y el vehículo en seguimiento tardaban en recorrer la distancia de los dos puntos de referencia captados en el video, para una mayor precisión, el tiempo se determinó con centésimas de segundos, apoyados con el número de saltos que se registran por segundo (28 sal/seg) a bajas velocidades de reproducción del video. En el ANEXO 8 se observa el formato para la toma de datos.

2.3.3.7 Estudio de tiempos de demora. Metodología Medición de Campo: En el tramo a evaluar se realiza un control de rutas de buses, además de un paradero ocasional, por lo tanto se tomará el tiempo en segundos de parada de los vehículos para realizar esta actividad, durante el periodo del estudio. Para el formato utilizado en la recolección de la información, ver ANEXO 9.

Estudios para la evaluación del modelo Vissim:

Para determinar si el modelo se ajusta a las condiciones de la ciudad es necesario realizar algunos estudios de campo que permitan determinar indicadores para evaluar los resultados de la modelación con los datos tomados en campo, y verificar de esta manera el grado de ajuste del modelo a la realidad. Para la evaluación de la simulación del tramo en estudio, se consideraron los volúmenes vehiculares, las velocidades promedio y las longitudes de cola en el arco de la calzada con dirección occidente a oriente, y se realizó un análisis comparativo de los resultados de la simulación con los provenientes del campo.

2.3.3.8 Estudio de colas.

Este estudio no produce un dato de entrada al modelo, es uno de los resultados de evaluación de la simulación, por lo tanto será un indicador que comparado con los resultados de campo determinará el grado de aproximación del resultado de la simulación con los datos obtenidos en campo. Cuando se determina este parámetro en las evaluaciones del Vissim, la longitud de cola se mide en metros y no por número de vehículos.

68

Metodología de Estudio de Campo. Durante la hora de simulación por cada ciclo de la fase semafórica, al final del rojo, se determinó la longitud de cola en metros que se generaba en el tramo en estudio. Para esto, se ubicó un aforador en el tramo, y cada que el semáforo se encontraba en rojo se tomaba la longitud de la cola (en metros) hasta el último vehículo que se encontrará en esta condición. El ANEXO 10, muestra el formato utilizado para la toma de datos.

Gráfica. 12 Ubicación de aforador para el estudio de longitudes de cola.

2.4 ANÁLISIS DE DATOS DE CAMPO En esta sección se presentan los resultados y análisis de los diferentes datos de campo que se realizaron en el sitio en estudio, los cuales fueron obtenidos con la metodología descrita en la sección anterior.

2.4.1. Datos de Volúmenes.

Los volúmenes vehiculares se aforaron cada 15 minutos tanto en la intersección de prioridad como en la semáforizada, sin embargo cabe aclarar que se inició con 30 minutos comprendidos entre las 8:30 a.m. y 9:00 a.m., con el fin de obtener una mayor precisión de la identificación de los vehículos, el cambio de periodo y la sincronización entre ellos. Por esta razón la hora escogida para la simulación se encuentra entre en el periodo de las 9:15 a.m. y 10:15 a.m., pues es la hora en la que se encuentran sincronizadas y aforadas a la vez ambas intersecciones.

69

2.4.1.1 Intersección Semáforizada. La intersección semáforizada está compuesta por un ciclo semafórico que contempla tres fases con un ciclo de duración de 60 segundos y distribuidos de la siguiente forma Fase 1. Grupos 1 y 2 los cuales corresponden a los accesos 1 y 2 de la intersección: sTrsAsRsV 132224 ==== Fase 2: Grupo tres el cual pertenece al acceso tres de la intersección

sTrsAsRsV 134412 ==== Fase 3: Grupo 4, El cual pertenece al acceso 4 de la intersección

sTrsAsRsV 134412 ==== Los formatos con la información recogida de los volúmenes por los 4 accesos, se encuentran en el ANEXO 11. Tabla 11 Volumen hora simulada acceso 1 Semáforizada

INTERSECCIÓN: Calle 50 Carrera 81 - Intersección Semaforizada.Fecha (DDMMAA): jueves 5 de julio del 2007Observaciones:

ACCESO 1 - SEM HORA DE SIMULACIÓNTotal % % ManiobraTipo Tipo I F D

Moto 0 112 19 131 21% 0% 21% 22%Auto 0 351 67 418 66% 0% 65% 76%Bus 0 51 0 51 8% 0% 9% 0%

Camion 0 27 2 29 5% 0% 5% 2%0 541 88 629 100% 0% 100% 100%

INTERVALO I F D

09:15 - 10:15

UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA - SEDE MEDELLÍNUNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA - SEDE MEDELLÍNUNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA - SEDE MEDELLÍNUNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA - SEDE MEDELLÍN

ESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULOESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULOESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULOESTUDIO DE VOLÚMENES VEHICULARES POR MANIOBRA Y TIPO DE VEHICULO

CALIBRACION DEL VISSIM

VOLUMEN HORA SIMULADA

70

Gráfica. 13 Volúmenes por Tipo de Vehículo. Acceso 1 intersección semáforizada.

• De la gráfica se puede observar cómo los vehículos que ingresan a la intersección semáforizada por el costado oriental (acceso 1), tiene una composición vehicular donde predominan los vehículos livianos con el 66% seguido de las motos las cuales representan el 21% de la composición. • Los camiones conforman el menor porcentaje con un 5 % de la composición vehicular. Gráfica. 14 Volúmenes vehiculares por periodos de quince minutos. Acceso 1 intersección semáforizada.

• Durante el transcurso de la hora los intervalos de quince minutos siempre reflejaron el mismo comportamiento, donde el auto se encuentra siempre con el mayor porcentaje en la composición vehicular seguido de las motos, luego buses y por último camiones.

0 40 80

120 160 200 240 280 320 360 400

VOLUMENES

Moto Auto Bus Camion TIPO DE VEHÍCULO

0

20

40

60

80

100

120

VOLUMENES

9:15 - 9:30 9:30 - 9:45 9:45 - 10:00 10:00 - 10:15 HORA

moto auto bus camion

71

• De la gráfica se puede observar cómo en la hora simulada el tercer intervalo es el más cargado de la hora en todos los tipos de vehículos analizados. Tabla 12 Volumen hora simulada acceso 2 Semaforizada


ACCESO 2 - SEM HORA DE SIMULACIÓN

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 0 145 3 148 19% 0% 19% 19%

Auto 0 499 12 511 66% 0% 66% 75%

Bus 0 89 1 90 12% 0% 12% 6%

Camion 0 22 0 22 3% 0% 3% 0%

0 755 16 771 100% 0% 100% 100%Total

I F D

09:15 - 10:15

INTERVALO





Gráfica. 15 Volúmenes por tipo de vehículo. Acceso 2 de la intersección semáforizada

• Nuevamente en este acceso predomina los autos en el 66% de la composición vehicular seguido de las motos en un porcentaje del 19%. • El camión no aporta dentro de la composición vehicular de este acceso un porcentaje considerable ya que es del 3%. • Los buses constituyen el 12% de la composición vehicular, lo que es de esperarse debido a que por este acceso ingresan todas las rutas de transporte público que prestan el servicio en sentido occidente oriente del tramo estudiado.

0 100 200 300 400 500 600

VOLUMENES

Moto Auto Bus Camion TIPO DE VEHÍCULO

Moto Auto Bus Camion

72

Gráfica. 16 Volúmenes vehiculares por periodo de quince minutos. Acceso 2 de la intersección semáforizada.

• Al analizar los diferentes intervalos de quince minutos en la hora de simulación se puede diferenciar cómo el mayor flujo vehicular de autos se presenta en el intervalo de las 10:00 a.m a las 10:15 a.m; mientras que para las motos el mayor porcentaje se encuentra en el intervalo de 9:30 a.m a 9:45 a.m. • En esta gráfica se observa cómo el porcentaje de camiones durante los 4 periodos de quince minutos no tiene una mayor incidencia en la composición del flujo vehicular. Tabla 13 Volumen hora simulada acceso 3 Semáforizada



Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 5 17 12 34 20% 15% 21% 21%

Auto 27 64 43 134 78% 79% 78% 77%

Bus 1 1 1 3 2% 3% 1% 2%

Camion 1 0 0 1 1% 3% 0% 0%

34 82 56 172 100% 100% 100% 100%





INTERVALO I F D

09:15 - 10:15

Total

0 20 40 60 80

100 120 140 160 180

VOLUMENES

9:15 - 9:30 9:30 - 9:45 9:45 - 10:00 10:00 - 10:15 HORA


73

Gráfica. 17 Volúmenes vehiculares en la hora de simulación por tipo de vehículo. Acceso 3 semáforizada.

Gráfica. 18 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso 3 intersección semáforizada.

• Para el acceso sur (tres), se encuentra que los mayores componentes del flujo vehicular son los autos y las motos, mientras que el bus conforma tan solo un 2% y el camión un 1% de la composición; esta situación obedece a que sólo por los accesos oriental y occidental se encuentran las rutas de transporte público colectivo y obedecen a una jerarquía mayor ( Arteria, calle 50, Colombia) que las carreras 81 y 81B, las cuales son aun consideradas vías muy locales, por lo tanto su flujo es bajo comparado con la vía principal. • Los quince minutos más cargados para este acceso en la hora de simulación se encuentran en el periodo de las 9:45 a.m a las 10:00 a.m para los autos; mientras que para las motos este periodo obedece al de las 9:15 a.m a las 9:30 a.m.

0 20 40 60 80

100 120 140

VOLUMENES

Moto Auto Bus Camion TIPO DE VEHICULO


0 5

10 15 20 25 30 35 40

VOLUMENES

9:15 - 9:30 9:30 - 9:45 9:45 - 10:00 10:00 - 10:15 HORA


74

Tabla 14 Volumen hora simulada acceso 4 Semáforizada



I F D Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 19 15 1 35 17% 17% 17% 10%

Auto 93 69 8 170 81% 82% 80% 80%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 1 2 1 4 2% 1% 2% 10%

113 86 10 209 100% 100% 100% 100%

- 10:15

Total

INTERVALO

09:15





Gráfica. 19 Volúmenes vehiculares en la hora de simulación por tipo de vehículo. Acceso 4 semáforizada.

0 20 40 60 80

100 120 140 160 180

VOLUMENES



75

Gráfica. 20 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso 4 intersección semáforizada

• Para el acceso norte (cuatro), se presenta la misma situación del acceso sur, que debido a que son los accesos de la vía secundaria su flujo vehicular no es tan alto como el de la vía principal, sin embargo se sigue repitiendo como para los demás accesos que la base de la composición vehicular son los autos y las motos, mientras que los camiones y buses continúan con un porcentaje menor al 2%.

• Al evaluar el periodo más cargado de la hora de simulación se encuentra que para los tipos de vehículos principales se encuentra en el periodo de las 9:30 a.m a las 9: 45 a.m.

2.4.1.2 Intersección de Prioridad.

Tabla 15 Volumen hora simulada acceso 1 de Prioridad

INTERSECCIÓN: Calle 50 Carrera 81 B - Intersección PrioritariaFecha (DDMMAA): julio 5 de 2007Observaciones:

ACCESO 1 - PRIOR

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 6 108 3 117 20% 9% 22% 20%

Auto 41 330 11 382 66% 62% 66% 73%

Bus 19 34 0 53 9% 29% 7% 0%

Camion 0 30 1 31 5% 0% 6% 7%

66 502 15 583 100% 100% 100% 100%




INTERVALO I F D

09:15 - 10:15

Total

VOLUMEN CADA HORA

0 5

10 15 20 25 30 35 40 45 50

VOLUMENES

9:15 - 9:30 9:30 - 9:45 9:45 - 10:00 10:00 - 10:15 HORA


76

Gráfica. 21 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso 1 intersección Prioridad

• Para el acceso 1 de la intersección de prioridad el cual corresponde al costado oriental, se aprecia como los autos representan el 61% del flujo vehicular seguido de las motos con un porcentaje del 23%. Para este tipo de vehículos el periodo más cargado se encuentra en el intervalo de 10:00 a.m. a 10:15 a.m.

• Los camiones representan aproximadamente un 6% de la composición

vehicular siendo este acceso el de mayor representación en camiones del tramo en estudio.


INTERSECCIÓN: Calle 50 Carrera 81 B - Intersección PrioritariaFecha (DDMMAA): jueves 5 de julio de 2007.Observaciones:

ACCESO 2 - PRIOR

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 2 136 2 140 18% 7% 18% 7%

Auto 24 490 25 539 68% 89% 67% 93%

Bus 0 88 0 88 11% 0% 12% 0%

Camion 1 22 0 23 3% 4% 3% 0%

27 736 27 790 100% 100% 100% 100%

VOLUMEN CADA HORA

09:15 - 10:15

Total




INTERVALO I F D

0

20

40

60

80

100

120

VOLUMENES

9:15 - 9:30 9:30 - 9:45 9:45 - 10:00 10:00 - 10:15 HORA


77

Gráfica. 22 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso 2 intersección Prioridad.

• Para el costado occidental de la intersección de prioridad, los vehículos y

motos conforman el mayor porcentaje de la composición vehicular y nuevamente se evidencia el bajo porcentaje de camiones en este acceso.

• Los buses representan el 10% de la composición situación que era de

esperarse, debido a que este acceso se encuentra sobre la vía principal (Colombia), donde se encuentran rutas de servicio público colectivo.

• El periodo donde mayor carga se presenta en la para livianos es el horario de

las 9:45 am a las 10 am; para las motos es el de las 9:30 am y 9:45 am y para buses es de 10:00 am a 10:15 am.


INTERSECCIÓN: Calle 50 Carrera 81 B - Intersección PrioritariaFecha (DDMMAA): jueves 5 de julio del 2007Observaciones:

ACCESO 3 - PRIOR

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 1 6 4 11 37% 25% 67% 24%

Auto 3 3 13 19 63% 75% 33% 76%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

4 9 17 30 100% 100% 100% 100%




INTERVALO I F D

09:15 - 10:15

Total

VOLUMEN CADA HORA

0 20 40 60 80

100 120 140 160

VOLUMENES

9:15 - 9:30 9:30 - 9:45 9:45 - 10:00 10:00 - 10:15 HORA


78

Gráfica. 23 Volúmenes vehiculares en la hora. Acceso 3 intersección Prioridad.

Gráfica. 24 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso3 intersección Prioridad.

• Para el acceso sur de la intersección de prioridad, se muestra cómo los autos y

motos representan en su totalidad la composición del flujo vehicular, siendo este acceso el de menor representatividad en todo el tramo estudiado, en cuanto a camiones y buses.

• En este acceso se observa cómo para los diferentes tipo de vehículos se

encuentran diferentes periodos de máxima demanda, para los autos se encuentra en el periodo de 9:30 a 9:45, para las motos en el periodo de 9:45 a 10:00.

0 2 4 6 8

10 12 14 16 18 20

VOLUMENES

Moto Auto Bus Camion TIPO DE VEHICULOS


0 1 2 3 4 5 6 7 8

VOLUMENES

9:15 - 9:30 9:30 - 9:45 9:45 - 10:00 10:00 - 10:15 HORA


79

• En el periodo de las 10:00 a las 10:15 se observa cómo se encuentran en igual porcentaje (50%) la composición vehicular para los autos y las motos.



ACCESO 4 - PRIOR

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 10 5 0 15 25% 40% 21% 0%

Auto 14 17 9 40 68% 56% 71% 90%

Bus 0 1 1 2 3% 0% 4% 10%

Camion 1 1 0 2 3% 4% 4% 0%

25 24 10 59 100% 100% 100% 100%

VOLUMEN CADA HORA

09:15 - 10:15

Total




INTERVALO I F D

Gráfica. 25 Volúmenes vehiculares en la hora. Acceso 4 intersección Prioridad.

0 5

10 15 20 25 30 35 40

VOLUMENES



80

Gráfica. 26 Volúmenes vehiculares en periodos de 15 minutos. Acceso 4 intersección Prioridad.

• El acceso norte de la intersección de prioridad presenta un alto porcentaje de

autos y motos, siendo el periodo mas cargado de la hora de simulación el de las 9:15 a.m a las 9:30 a.m y para las motos el día de 10:00 a.m y 10:15. También se puede observar como para los periodos de 9:30 a 10:00 a.m no se presenta aporte al flujo de camiones y buses.

Análisis General. Del resultados de los aforos realizados se observó cómo para todos los accesos de las intersección semáforizada y de prioridad se presentaba el mismo comportamiento, donde la mayor composición del flujo vehicular estaba conformado por livianos y motos, mientras que para los buses sólo se encontraba un porcentaje aproximado del 12% en los accesos occidentales y oriental y un porcentaje de aproximadamente un 3% para los accesos sur y norte. Esta situación obedece a que los accesos occidental y oriental de las intersecciones son localizados sobre una de las vías de jerarquización arterial del municipio de Medellín (Calle 50 Colombia), mientras que los accesos sur y norte se encuentran en vías que aun se consideran muy locales del sector.

ANÁLISIS DE LA VARIACIÓN DEL VOLUMEN DE TRÁNSITO EN LA HORA SIMULADA.

Cabe aclarar que teóricamente el siguiente análisis se realiza para la hora de máxima demanda, sin embargo por el alcance de este trabajo la hora de simulación se encuentra en el periodo valle del sector, no obstante se desea encontrar el factor hora y el volumen hora de demanda simulada, para los

0

2

4

6

8

10

12

VOLUMENES

9:15 - 9:30 9:30 - 9:45 9:45 - 10:00 10:00 - 10:15 HORA


81

diferentes accesos de la intersección semáforizada y priorizada, siguiendo la misma metodología.

Intersección semáforizada: Gráfica. 27 Variación del Volumen hora Simulada. Acceso 1.

Gráfica. 28 Variación del Volumen hora Simulada. Acceso 2

9:15 - 9:30 9:30 - 9:45

9:45 - 10:00

10:00 - 10:15

135 140 145 150 155 160 165 170 175 180

1 INTERVALOS DE TIEMPO (15 min)

FLUJOS (vehículos mixtos/15 min)

9:15 - 9:30 9:45 - 10:00

10:00 - 10:15 9:30 - 9:45

0

50

100

150

200

250

1 INTERVALOS DE TIEMPO


VHMD como q15

VHDM como q15

82



Tabla 19. Análisis de la variación del volumen de transito en la hora simulada. Intersección Semáforizada

INTERSECCIÖN SEMAFORIZADA

ACCESO

VOLUMEN Vehículos

Mixtos. Volumen real.

4*q máx.

Vehículos mixtos/hora

VHMDS Vehículos

mixtos/hora FHMDS

1 ORIENTAL 629 1672 157 0.89

2 OCCIDENTAL 231 924 193 0.84

3 SUR 172 196 43 0.88

4 NORTE 209 244 52 0.86 VHMDS: Volumen de la Hora de Máxima Demanda Simulada. FHMDS: Factor de la Hora de Máxima Demanda Simulada.

9:15 - 9:30 9:45 - 10:00 10:00 - 10:15

9:30 - 9:45

0

10

20

30

40

50

60


FLUJOS (vehíuclos mixtos/15 min.)

VHMD como q15

9:15 - 9:30 9:30 - 9:45

9:45 - 10:00 10:00 - 10:15

0

10

20

30

40

50

60

70



VHMD como q 15

83

• En un volumen horario, no necesariamente significa que el flujo sea constante durante toda la hora. Lo cual indica que pueden existir periodos cortos dentro de la hora con tasas de flujo muchos mayores. Esta situación se puede observar claramente en los accesos oriental y occidental, donde se manifiesta la importancia de considerar periodos inferiores a una hora en el análisis de flujos vehiculares.

• El factor de la hora de máxima demanda es un indicador de las características

del flujo de transito en estos periodos, su mayor valor es la unidad lo que indica que existe una distribución uniforme de flujos máximos durante la hora, como se observa de la tabla estos valores oscilan entre 0.84 y 0.89 en todos los accesos de la intersección, lo que indica que estos flujos para esta intersección son muy uniformes.

Intersección de prioridad: Gráfica. 31 Variación del Volumen hora Simulada. Acceso 1

9:15 - 9:30

9:30 - 9:45 9:45 - 10:00

10:00 - 10:15

184 186 188 190 192 194 196 198 200 202 204



VHDM como q15

84



Tabla 20. Análisis de la variación del volumen de transito en la hora simulada. Intersección de Prioridad.

INTERSECCIÖN PRIORIDAD

ACCESO VOLUMEN Vehículos

Mixtos/hora. 4*q máx.

VHMDS Vehículos

mixtos/hora FHMDS

1 ORIENTAL 583 640 146 0.91

2 OCCIDENTAL 790 808 198 0.97

3 SUR 30 44 8 0.68

4 NORTE 59 76 15 0.78

VHMDS: Volumen de la Hora de Máxima Demanda Simulada. FHMDS: Factor de la Hora de Máxima Demanda Simulada.

9:15 - 9:30

9:30 - 9:45 9:45 - 10:00

10:00 - 10:15

0

2

4

6

8

10

12



SIMULACION

9:15 - 9:30 9:30 - 9:45

9:45 - 10:00

10:00 - 10:15

0 2 4 6 8

10 12 14 16 18 20


FLUJO (vehículos mixtos/15

min)

VHDM como q15

VHDM como q 15

85

• Al observar el factor de hora, nos damos cuenta cómo para los accesos sur y

norte presentan mayores concentraciones de flujos máximos en periodos cortos dentro de la hora.

• Para los accesos oriental y occidental se observa cómo el factor hora indica

una distribución uniforme de estos flujos dentro de la hora simulada.

2.4.2. Datos de Brechas.

Para la configuración de un par de vehículos en seguimiento, se ha determinado atributos que son asociados con el tiempo y el espacio, en los cuales se encuentra la siguiente definición: “el paso es el tiempo necesario para que el vehículo recorra su propia longitud, y la brecha o claro es el intervalo del tiempo libre disponible entre los dos vehículos equivalente a la separación entre ellos medida desde el parachoques trasero del primero hasta el parachoques delantero del segundo”11

El modelo Vissim considera la brecha como el intervalo de tiempo libre disponible entre los dos vehículos medido desde el parachoques trasero del primero hasta el parachoques delantero del segundo, este primer concepto es acorde con lo enunciado en el párrafo anterior, sin embargo se debe tener especial cuidado porque al entrar como dato el intervalo las unidades de medida se encuentran en distancia y por definición del modelo Vissim es la longitud del área de conflicto, por lo tanto para ingresar este parámetro se definirá que esta longitud de área de conflicto es el espaciamiento (longitud del vehículo + separación). Debido a los bajos flujos que se presentaron en algunas maniobras, generados en las vías secundarias (carrera 81 B) se tendrán en cuenta las siguientes consideraciones: • La maniobra que genera mayor riesgo es el cruzamiento de una corriente vehicular y aún mas cuando la vía a cruzar presenta altos flujos y su composición geométrica corresponde a una doble calzada, por lo tanto los sentidos donde se presentan estas condiciones son: norte-sur y sur norte. Se analizó el sentido que tiene una mayor muestra, el cual corresponde al sentido norte - sur.

11Rafael Cal y Mayor R, James Cárdenas G. Ingeniería de Tránsito, fundamentos y aplicaciones, Pág. 257.

86

• Los giros a izquierda representan un mayor grado de complicación por la maniobra de conducción que se debe realizar al no ser directo el movimiento, además de que se genera el cruzamientos en los flujos de las corrientes. En esta situación se encuentran dos sentidos que son analizados: el movimiento este – sur y el norte – este. Aunque estos movimientos generan giros a izquierda presentan cada uno de ellos una particularidad: Movimiento este – sur: se genera de la vía principal a la vía secundaria. Movimiento norte – este: se genera de la vía secundaria a la vía principal. • Se debe aclarar que por el bajo volumen de camiones y buses sobre la vía secundaria, estos tipos de vehículos sólo se analizaron en los accesos donde se pudieron registrar datos; por lo tanto se recomienda que para una futura investigación, se considere una intersección prioritaria donde se presente un alto volumen vehicular, en especial de buses y camiones que permita definir las brechas y espaciamiento que este tipo de vehículos necesitan para incorporarse o atravesar una corriente vehicular. En el ANEXO 12 se encuentran los datos de brechas aceptadas y rechazadas por acceso y tipos de vehículos, además de los diferentes sentidos. El análisis de estos datos se realizó por maniobras y tipos de vehículos. Inicialmente se había planteado escoger la brecha aceptada para cada tipo de vehículo usando el percentil 85 y para hallar el intervalo (espaciamiento) con el percentil 95 de las brechas rechazadas. No obstante, al realizar las evaluaciones se observó que en los datos hay una influencia directa del control de la intersección de la Calle 50 con la Carrera 81A (semáforizada) sobre la intersección de prioridad, pues algunos datos de brechas están afectados por la fase del acceso 1 de la semáforizada (acceso Oriental), esta situación se da cuando el ciclo del semáforo se encuentra en rojo, por lo tanto las brechas que quedaron abiertas en el ciclo anterior deben esperar el cambio del semáforo a verde, lo que genera brechas con valores afectados por el ciclo del semáforo.

2.4.2.1 Motos.

• Maniobra de Cruzamiento Directa. Sentido Norte – Sur. Maniobra que se realiza de la vía secundaria a incorporarse al flujo de la secundaria.

87

Tabla 21. Brechas Aceptadas Motos. Maniobra Directa

BRECHAS ACEPTADAS MOTOS ACCESO N-S

Clase Frecuencia % acumulado

0 0,00%

6 0 0,00%

16 1 33,33%

26 0 33,33%

36 2 100,00%

y mayor... 0 100,00%

• De los datos obtenidos se puede observar cómo la mínima brecha aceptada por las motos es de 8 segundos en este sentido y la máxima es de 33 segundos, presentándose que la mayor frecuencia se encuentra en el intervalo de 26 segundos a 36 segundos; esta situación se presenta debido a que estos dos últimos datos se encuentran influenciados por el ciclo semafórico. Sin embargo cabe anotar que en la hora de medición sólo se registraron 3 datos, los cuales no son una muestra representativa para definir el tipo de brecha que aceptan este tipo de vehículos de una manera general; sin embargo si se analiza por el porcentaje de este tipo de vehículos en el acceso corresponden al 20% de los vehículos de esta clase que cruzaron por este acceso en la hora simulada.

Gráfica. 34 Histograma de Brechas Aceptadas. Motos (Directo).

• Si se analiza la grafica de Probabilidad de brechas aceptadas por percentil 85 se observa cómo la brecha estaría en el intervalo de 26-36 segundos, situación que por criterio no es aceptable por la razón expuesta en el párrafo anterior, por lo

0

0,5

1

1,5

2

2,5

6 16 26 36

Clase

Frecuencia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

Frecuencias % Acumulado

88

tanto sólo quedaría una brecha de 8 segundos, sin embargo se puede analizar las brechas rechazadas y de allí elegir una brecha que sea mas razonable para este tipo de vehículos.

Gráfica. 35 Probabilidad de Brechas Aceptadas Moto. (Directo).

Tabla 22. Brechas Rechazadas Motos. (Directo)

BRECHAS RECHAZADAS MOTOS


0 0 0,00%

1 5 35,71%

2 6 78,57%

3 2 92,86%

4 1 100,00%

y mayor... 0 100,00%

6; 0,00%

26; 33,33%

36; 100,00% y mayor...; 100,00%

16; 33,33%

0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00%

100,00% 120,00%

6 16 26 36 y mayor... RANGO DE CLASE

% ACUMULADO

89

Gráfica. 36 Histograma de Brechas Rechazadas - Moto. (Directo)

Gráfica. 37 Probabilidad de Brechas Rechazadas - Moto. (Directo).

• De las gráficas se observa cómo los conductores rechazan brechas menores o iguales a 4 segundos, además se observa que se presenta una frecuencia de 14 datos, lo que equivale al 93% del flujo simulado en este acceso para este tipo de vehículos, por lo tanto se podría plantear que los conductores aceptan brechas mayores a 4 segundos, para tener un margen de error se considerará que la mínima brecha aceptada es de 5 segundos.

0 1 2 3 4 5 6 7

0 1 2 3 4 y mayor...

Clase

Frecuencia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

Frecuencia % acumulado

0; 0,00%

1; 35,71%

2; 78,57% 3; 92,86%

4; 100,00% y mayor...; 100,00%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

0 1 2 3 4 y mayor...

RANGO DE CLASE

% ACUMULADO

90

Gráfica. 38 Brechas Críticas Motos. (Directo)

• Otro método de encontrar la mínima brecha aceptada, sería utilizando la brecha mínima critica, sin embargo como esta gráfica está compuesta por las brechas rechazadas y aceptadas, estas últimas se encuentran influenciadas por el ciclo semafórico distorsionando la realidad de las brechas aceptadas por los conductores.

• Maniobra de Giro a izquierda. Sentido Norte – Este

Maniobra que se realiza de la vía secundaria a la vía principal. Al realizar este tipo de maniobra el conductor experimenta una transición al cambiar de un bajo flujo vehicular a uno de mayores proporciones. Para el sitio en estudio este giro representa aún más complicaciones por la geometría de la vía principal, por lo tanto el conductor debe atravesar la primera calzada y después ingresar en convergencia al destino.

Tabla 23. Brechas Aceptadas Moto. (Giro Izquierdo N-E)

BRECHAS ACEPTADAS MOTOS


9 0 0,00%

18 1 50,00%

27 1 100,00%

y mayor... 0 100,00%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

0 6 16 26 36 RANGO DE CLASES

% ACUMULADO

Brechas Aceptadas Brechas Rechazadas

91

Gráfica. 39 Histograma Brechas Aceptadas Motos. (Giro a Izquierda N-E)

Gráfica. 40 Probabilidad Brechas Aceptadas Moto. (Giro Izquierdo N-E)

• Observando los volúmenes tomados para la hora de simulación se tiene que las motos por este acceso tiene un volumen de 15 motos/hora, de las cuales 10 motos/hora giran a la izquierda, es decir el 20% del flujo total simulado para esta maniobra se encuentra representado en estos datos, sin embargo nuevamente se evidencia la influencia del semáforo en el comportamiento de las brechas aceptadas, ya que el 50% de brechas aceptadas se encuentran en el intervalo de 18 – 27 segundos.

• La menor brecha aceptada se encuentra en el intervalo de 9 - 18 segundos

la cual corresponde a que el conductor acepta una brecha de 9 segundos para realizar la maniobra.

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

9 18 27 y mayor... Clase

Frecuencia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%


9; 0,00%

18; 50,00%

y mayor...; 100,00% 27; 100,00%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

9 18 27 y mayor...

INTERVALOS DE CLASE

% ACUMULADO

92

Tabla 24. Brechas Rechazadas Motos. (Giro Izquierdo N- E)

BRECHAS RECHAZADAS MOTOS


1,3 0 0,00%

1,4 1 25,00%

1,5 2 75,00%

1,6 0 75,00%

y mayor... 1 100,00%

Gráfica. 41 Histograma de Brechas Rechazadas Motos. (Giro Izquierdo N-E)

Gráfica. 42 Probabilidad Brechas Rechazadas Motos. (Giro Izquierdo N- E)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

1,3 1,4 1,5 1,6 y mayor...

Clase

Frecuencia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%


0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00%

100,00% 120,00%

1,3 1,4 1,5 1,6 y mayor...

RANGO DE CLASES

% ACUMULADO

93

• Para las brechas rechazadas en esta maniobra se obtienen cuatro datos para la hora de registro, lo que equivale al 40% de las motos que realizan esta maniobra en la hora de simulación, dando como resultado que la máxima brecha rechazada es de 2 segundos, sin embargo se considera que está brecha la origina un conductor que es muy arriesgado, debido a la dificultad de la maniobra, por lo tanto no se puede tener generalizada, por lo que se considera conveniente aumentar por lo menos 2 segundos más como margen de error, es decir 4 seg.

• Para determinar la brecha de esta maniobra se analizará en conjunto tanto

la mínima brecha aceptada, como la máxima rechazada, teniendo en cuenta la consideración presentada en el párrafo anterior, por lo tanto se escogerá la brecha mínima para alimentar el programa de un Intervalo de 4 – 9 seg. Se iniciará con una brecha de 6 seg.

Gráfica. 43 Brechas Criticas Moto. (Giro Izquierdo N-E)

• Maniobra de Giro izquierda. Sentido Este – Sur. Maniobra que se realiza de la vía principal a la vía secundaria.

Tabla 25. Brechas Aceptadas Moto. (Giro Izquierda E-S)

BRECHAS ACEPTADAS MOTOS


3 1 33,33%

6 0 33,33%

9 1 66,67%

12 0 66,67%

y mayor... 1 100,00%

0,00%

50,00%

100,00%

150,00%

9 18 27 y mayor...

INTERVALOS DE CLASE

% ACUMULADO


94

Gráfica. 44 Histograma de Brechas Aceptadas Motos. (Giro a izquierda E-S)

Gráfica. 45 Probabilidad de Brechas Aceptadas Motos - (Giro Izquierda E-S)

• La mínima brecha aceptada para este movimiento se encuentra en 3 segundos y la máxima en 12 segundos y cada una de ellas con una frecuencia igual a 1 lo que indica que los datos se encuentran muy homogéneos para definir cual sería la brecha mínima aceptada para esta maniobra.

• En esta maniobra, para este tipo de vehículos sólo se logró, en el periodo de la

hora registrada tomar un solo dato de brechas rechazadas para motos, por lo tanto, no es suficiente para que se realice el análisis. Para el dato registrado el conductor rechaza una brecha de 2 segundos. Debido a que estos valores se encuentran contemplados también en la maniobra de norte a sur se unificará que los movimientos a izquierda de este tipo de vehículos se trabajaran con una brecha de 6 segundos.

0

0,2

0,4

0,6

0,8

1

1,2

3 6 9 12

y

mayor...

Clase

Frecuencia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%


0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

3 6 9 12 y mayor...

RANGO DE CLASES

% ACUMULADO

95

2.4.2.2 Livianos.

• Maniobra de Cruzamiento Directa. Sentido Norte – Sur.

Tabla 26. Brechas Aceptadas Livianos. (Directo)

BRECHAS ACEPTADAS LIVIANOS


3 0 0,00%

6 2 15,38%

9 2 30,77%

12 4 61,54%

15 1 69,23%

18 1 76,92%

y mayor... 3 100,00%

Gráfica. 46 Histograma de Brechas Aceptadas Livianos. (Directo)

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4

4,5

3 6 9 12 15 18 y mayor... Clase

Frecuencia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%


96

Gráfica. 47 Probabilidad de Brechas Aceptadas Livianos. (Directo)

• Las brechas aceptadas para los livianos varían en un rango de una brecha mínima de 4 segundos y una máxima de 49 segundos estando este último dato afectado por el ciclo semafórico, además de presentarse la mayor frecuencia en un rango de 9 a 12 segundos (4 datos registrados en este intervalo.)

Tabla 27. Brechas Rechazadas Livianos. (Directo)

BRECHAS RECHAZADAS LIVIANOS


0 0 0,00%

1 15 40,54%

2 12 72,97%

3 7 91,89%

4 3 100,00%

y mayor... 0 100,00%

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

3 6 9 12 15 18 y mayor...

RANGO DE CLASES

% ACUMULDO

97

Gráfica. 48 Histograma de Brechas Rechazadas Livianos. (Directo)

• Los conductores rechazan brechas iguales o menores a 4 segundos, encontrándose que el intervalo de 0 a 1 segundos presenta la mayor frecuencia con 15 datos, seguido del intervalo de 1 a 2 segundos con 12 datos.

Gráfica. 49 Probabilidad de Brechas Rechazadas Livianos. (Directo)

0

2

4

6

8

10

12

14

16

0 1 2 3 4 y mayor... Clase

Frecuencia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%


0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

0 1 2 3 4 y mayor...

RANGO DE CLASE

% ACUMULADO

98

Gráfica. 50. Brecha Crítica Livianos (Directo)

• Si se analizan los datos tomados en campo observamos como la mínima brecha aceptada es de 4 segundos coincidiendo con la mayor brecha rechazada, por lo tanto se debe considerar aumentar esta brecha aceptada, pues al encontrarse esta como intercepto se puede concluir que conductores mas arriesgados tienden a cruzar el flujo de la principal en 4 segundos, pero si se basa en el hecho de que la mayor frecuencia de brechas aceptadas se encuentran en el rango de 9-12 se puede pensar que existen una mayor proporción de conductores más cautelosos, por lo tanto se asumirá una brecha de 7 segundos.

• Maniobra de Giro Izquierdo. Norte – Este.

Tabla 28. Brechas Aceptadas Livianos (Giro Izquierdo N-E)

BRECHAS ACEPTADAS


3 0 0,00%

8 7 46,67%

13 2 60,00%

18 1 66,67%

23 0 66,67%

28 0 66,67%

33 2 80,00%

38 1 86,67%

43 1 93,33%

y mayor... 1 100,00%

0,00% 20,00% 40,00% 60,00% 80,00%

100,00% 120,00%

3 6 9 12 15 18 y mayor...

RANGO DE CLASE

% ACUMULADO


99

Gráfica. 51 Histograma de Brechas Aceptadas Livianos. (Giro Izquierdo N-E)

• Los datos analizados corresponden al 100% del flujo de esta maniobra en la hora de simulación, presentándose brechas mínimas de 4 segundos y máximas de 44 segundos, este último dato también se encuentra influenciado por el semáforo que se encuentra en el costado occidental de la intersección de la calle Colombia con la carrera 82, es decir la intersección de prioridad estudiada se encuentra en el centro de dos cruces semáforizados. Lo que genera que el flujo de la vía principal en ambas direcciones, en determinados periodos de tiempo viaje en pelotones.

Gráfica. 52 Probabilidad de Brechas Aceptadas. (Giro Izquierdo N-E)

• La mayor frecuencia de brechas se encuentra en el intervalo de 3 a 8 segundos, y observando los datos se obtiene que dentro de este intervalo la brecha de 7 segundos corresponde a la de mayor frecuencia.

0 1 2 3 4 5 6 7 8

3 8 13 18 23 28 33 38 43 y mayor...

Clase

Frecuencia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%


0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

3 8 13 18 23 28 33 38 43 y mayor...

INTERVALO DE CLASE

% ACUMULADO

100

Tabla 29. Brechas Rechazadas Livianos (Giro Izquierdo N-E).

BRECHAS RECHAZADAS


0 0 0,00%

3 34 80,95%

6 6 95,24%

9 1 97,62%

12 1 100,00%

y mayor... 0 100,00%

• Las brechas rechazadas halladas en campo se encuentran en una mínima de 1 segundo con una brecha máxima de 12 segundos, dándose que este último dato pudo tener alguna influencia del ciclo semafórico. • Se puede observar cómo el 81% de los datos se encuentra en el intervalo de 0 a 3 segundos de las brechas rechazadas, lo que indica que la mayoría de los conductores para realizar esta maniobra no aceptan brechas menores a 3 segundos.

Gráfica. 53 Histograma de Brechas Livianos. (Giro Izquierda N-S)

0 5

10 15 20 25 30 35 40

0 3 6 9 12 y mayor...

Clase

Frecuencia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%


101

Gráfica. 54 Probabilidad de Brechas Livianos. (Giro Izquierda N-E)

• En el intervalo de 3 a 6 segundos se encuentra el 15% de la brechas rechazadas con una frecuencia de 6 datos, de aquí se observa que los conductores rechazarán brechas menores que 6 y mayores que 3; por lo tanto observando la grafica de probabilidades el 95% de los conductores rechazan brechas menores a 6 segundos,

Gráfica. 55 Brecha Crítica Livianos. (Giro Izquierdo N-E)

• Para este movimiento se encuentra que la mínima brecha aceptada es de 7 segundos y que 6 segundos corresponde a la máxima brecha rechazada, por lo tanto entre estos dos valores genera más seguridad optar por una brecha mínima aceptada de 7 segundos para realizar esta maniobra.

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

0 3 6 9 12 y mayor...

INTERVALO DE CLASE

% ACUMULADO

0%

20%

40%

60%

80%

100%

120%

3 8 13 18 23 28 33 38 43 y

CLASE

% ACUMULADO

BRECHAS RECHAZADAS BRECHAS ACEPTADAS

102

• Maniobra de Giro Izquierdo. Este.- Sur

Tabla 30. Brechas Aceptadas Livianos. (Giro Izquierdo S-E)

BRECHAS ACEPTADAS

Clase Frecuencia B % acumulado

0 0 0,00%

2,5 1 5,00%

5 2 15,00%

7,5 3 30,00%

10 4 50,00%

12,5 4 70,00%

15 3 85,00%

17,5 1 90,00%

20 0 90,00%

22,5 1 95,00%

25 0 95,00%

y mayor... 1 100,00%

Gráfica. 56 Histograma Bechas Aceptadas Livianos. (Giro Izquierdo E-S)

0 0,5

1 1,5

2 2,5

3 3,5

4 4,5

0 2,5 5 7,5 10 12,5 15 17,5 20 22,5 25 y mayor... Clase

Frecuencia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%


103

Gráfica. 57 Probabilidad Brechas Aceptadas Livianos. (Giro Izquierdo E-S)

PROBABILIDAD DE BRECHAS ACEPTADAS - LIVIANOS

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

02,5 5

7,5 1012 ,5 15

17 ,5 2022 ,5 25

y mayor...

• Los datos tomados para esta maniobra corresponden al 83% de los volúmenes aforados para este sentido en la hora de simulación. Observando en los datos que se tomaron brechas mínimas aceptadas de 2 segundos y máximas de 26 segundos. • El intervalo de mayor frecuencia es de 7 a 10 segundos de brechas aceptadas, es decir, una brecha mayor de 7 segundos y menor de 10.

Tabla 31. Brechas Rechazadas Livianos (Giro Izquierdo E-S)

BRECHAS RECHAZADAS

Clase Frecuencia BR % acumulado BR

0 0 0,00%

2 12 52,17%

4 8 86,96%

6 2 95,65%

8 0 95,65%

10 1 100,00%

y mayor... 0 100,00%

104

Gráfica. 58 Histograma de Brechas Rechazadas Livianos (Giro a Izquierda E-S)

HISTOGRAMA - BRECHAS RECHAZADAS

0

2

4

6

8

10

12

14

0 2 4 6 8 10 y mayor...

Clase

Fre

cuen

cia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%


Gráfica. 59 Brecha Crítica - Liviano. (Giro Izquierdo E-S)

• Los datos de brechas rechazadas se encuentran en un rango de 1 a 9 segundos, encontrando que el 87% de los datos analizados rechazan brechas menores o iguales a 4. • Por lo tanto para esta dirección de movimiento se analizará con la brecha mínima aceptada, la cual corresponde a 7 segundos, con este valor estamos dando un margen de 3 segundos más a la mínima brecha rechazada registrada (4 segundos)

0,0%

20,0%

40,0%

60,0%

80,0%

100,0%

120,0%

0 2,5 5 7,5 10 12,5 15 17,5 20 22,5 25 RANGO DE CLASE

% ACUMULADO

% acumulado BR % acumulado

105

2.4.2.3 Bus

• Maniobra Directa. Norte.- Sur. Este es el sentido de la vía secundaria, en donde el flujo de camiones y buses es menor del 2%, en el periodo registrado no se obtuvo datos de este tipo de vehículos.

• Maniobra de Giro Izquierdo. Norte - Este Debido a que este sentido de maniobra parte de la vía secundaria a la vía principal, al ser el origen la vía secundaria, no se registraron datos en el tiempo que se realizó la toma de información. • Maniobra de Giro Izquierdo. Este.- Sur

Tabla 32. Brechas Aceptadas Bus. (Giro Izquierdo E-S).

BRECHAS ACEPTADAS


4 0 0,00%

8 2 22,22%

12 3 55,56%

16 3 88,89%

20 1 100,00%

y mayor... 0 100,00%

Gráfica. 60 Histograma de Brechas Aceptadas Bus. (Giro Izquierda E-S)

HISTOGRAMA BRECHAS ACEPTADAS PARA BUSES

0

0,5

1

1,5

2

2,5

3

3,5

4 8 12 16 20 y mayor...

Clase

Fre

cuen

cia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%


106

Gráfica. 61 Probabilidad de Brechas Aceptadas Buses. (Giro Izquierdo E-S)

PROBABILIDAD DE BRECHAS ACEPTADAS-BUSES

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

4 8 12 16 20 y mayor...

RANGO DE CLASES

% A

CU

MU

LA

DO

S

• Los datos registrados corresponden al 69% de los volúmenes aforados en la hora de simulación para esta dirección, encontrándose que la brecha mínima aceptada por este tipo de vehículos es de 6 segundos y la máxima de 18 segundos. • De la gráfica de histograma se puede observar como existen dos intervalos que presentan la misma frecuencia los cuales son de 8 – 12 segundos y de 12 -16 segundos.

Tabla 33. Brechas Rechazadas Bus. (Giro Izquierdo E-S)

BRECHAS RECHAZADAS


0 0 0,00%

2 9 81,82%

4 2 100,00%

y mayor... 0 100,00%

107

Gráfica. 62 Histograma de Brechas Rechazadas. (Giro Izquierdo E-S).

HISTOGRAMA DE BRECHAS RECHAZADAS-BUSES

0

2

4

6

8

10

0 2 4 y mayor...Clase

Fre

cuen

cia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%


Gráfica. 63 Probabilidad de Brechas Rechazadas. (Giro Izquierdo E-S)

PROBABILIDAD DE BRECHAS RECHAZADAS-BUSES

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

0 2 4 y mayor...

INTERVALO DE CLASE

% A

CU

MU

LA

DO

108

Gráfica. 64 Brechas Críticas para Buses. (Giro Izquierdo. E-S)

BRECHAS CRITICA - BUSES

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

4 8 12 16 20 y mayor...

CLASES DE INTERVALO

% A

CU

MU

LA

DO

BRECHAS ACEPTADAS BRECHAS RECHAZADAS

• Las brechas rechazadas para este tipo de vehículo se encuentran en un rango de 0 a 3 segundos, sin embargo se considera que aun estos valores se encuentran muy bajos, se debe tener especial cuidado, porque se pudo haber dado que en el momento que se registraron estos datos en la intersección, en especial la vía principal en sentido occidente – oriente, puedo haber estado despejada por la influencia del semáforo en este costado. • Por lo tanto, se analizará que la brecha mínima rechazada para este tipo de vehículos se encuentra en el menor intervalo que mayor frecuencia obtuvo, es decir en el de 8 a 12 segundos, donde se tiene que la mínima brecha que aquí se registra es de 8 segundos.

2.4.2.4 Camión. Estos vehículos presentaron un porcentaje muy bajo en la composición vehicular del tramo en estudio, lo que implica que se debe realizar un estudio de aceptación y rechazó de brechas en un sitio donde se presenten altos flujos vehiculares de este tipo de vehículos.

109

• Maniobra Directa. Norte.- Sur.

Tabla 34. Brechas Aceptadas Camiones. (Directa).

BRECHAS ACEPTADAS CAMIONES


7 0 0,00%

17 1 50,00%

y mayor... 1 100,00%

Gráfica. 65 Brechas Aceptadas Camiones. (Directo)

BRECHAS ACEPTADAS CAMIONES

00,20,40,6

0,81

1,2

7 17 y mayor...

Clase

Fre

cuen

cia

-10,00%10,00%30,00%50,00%

70,00%90,00%110,00%


Gráfica. 66 Probabilidad de Brechas Aceptadas Camiones. (Directo)

PROBABILIDAD BRECHAS ACEPTADAS-CAMIONES

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

7 17 y mayor...

RANGO DE CLASE

% A

CU

MU

LA

DO

110

Tabla 35 . Brechas Rechazadas Camiones. (Directo)

BRECHAS RECHAZADAS CAMIONES


0 0 0,00%

2,5 2 50,00%

3 2 100,00%

y mayor... 0 100,00%

Gráfica. 67 Histograma de Brechas Rechazadas . (Directo)

HISTOGRAMA DE BRECHAS RECHAZADAS

0

0,5

1

1,5

2

2,5

0 2,5 3 y mayor...Clase

Fre

cuen

cia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%


Gráfica. 68 Probabilidad de Brechas Rechazadas. (Directo)

PROBABILIDAD BRECHAS RECHAZADAS CAMIONES

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

0 2,5 3

RANGO DE CLASE

% A

CU

MU

LA

DO

111

Gráfica. 69 Brecha Crítica Camiones. (Directo)

BRECHA CRITICA CAMIONES

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

7 17 y mayor...

RANGO DE CLASE

% A

CU

MU

LA

DO

Serie1

Serie2

• Este tipo de vehículos presentó un porcentaje aproximado del 3% de la composición vehicular, lo que generó que los datos que se obtuvieron no sean representativos para una definición de brecha más precisa, sin embargo se debe considerar que por las condiciones físicas de estos vehículos, las maniobras de brechas que se requieren son de mayor magnitud que las que se necesitan para los otros tipos de vehículo, por lo tanto como el intervalo de las brechas aceptadas se encuentra en el rango de 7 a 17 segundos, esta brecha se trabajará con 8 segundos, analizando que se encuentra dentro de este rango, además de suponer que el tipo de vehículo que puede tener características similares físicas es el bus. • Maniobra de Giro Izquierdo. Norte – Este. Debido a que esta maniobra se origina en la vía secundaria, donde no se registran este tipo de vehículos no se tienen registros. • Maniobra de Giro Izquierdo. Este.- Sur. En cuanto a brechas aceptadas sólo se presentó un registro con una duración de 7 segundos, por lo tanto no se realizó el análisis correspondiente. Además se debe tener en cuenta que los mayores flujos vehiculares de este tipo de vehículos sólo se presentaban sobre la vía principal en dirección norte – sur o viceversa, con un volumen aproximado del 3%. De la composición vehicular.

112

Tabla 36. Brechas Rechazadas Camiones. (Giro Izquierdo E-S)

BRECHAS RECHAZADAS


0 0 0,00%

1 0 0,00%

2 2 40,00%

3 2 80,00%

y mayor... 1 100,00%

Gráfica. 70 Histograma de brechas Rechazadas Camiones. (Giro Izquierda S-E)

HISTOGRAMA DE BRECHAS RECHAZADAS-CAMIONES

0

0,5

1

1,5

2

2,5

0 1 2 3 y mayor...

Clase

Fre

cuen

cia

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%


Gráfica. 71 Probabilidad de Brechas Rechazadas Camiones. (Giro Izquierdo E-S)

PROBABILIDAD BRECHAS RECHAZADAS CAMIONES

0,00%

20,00%

40,00%

60,00%

80,00%

100,00%

120,00%

0 1 2 3 y mayor...

INTERVALOS DE CLASE

% A

CU

MU

LA

DO

113

• Para este giro también se considera una brecha de 8 segundos, ya que la mínima registrada es de 7 segundos, pero es mas conveniente, dar un mayor tiempo con el fin de evitar posibles cruzamientos con la corrientes vehiculares que se dan en sentido occidente-oriente. Además debido a la falta de datos es necesario observar cuáles fueron las brechas aceptadas y rechazadas para todas las maniobras.

114

2.4.3. Datos de Velocidades Deseadas

La siguiente sección describe el análisis de los resultados del estudio de velocidades deseadas para cada tipo de vehículo que conforma el tramo en estudio, cuya metodología se definió en el capítulo anterior. Las tablas de estudios de velocidades, resumen los datos tomados en campo para los diferentes tipos de vehículo, de la cual se graficaron los histogramas de frecuencia y la curva de velocidades acumuladas, esto con el fin de obtener el rango de mayor frecuencia en el que variaban estas velocidades. Para poder realizar los análisis correspondientes se hizo necesario verificar si los datos se ajustaban a una distribución normal, por lo que se verificó esta hipótesis con ayuda del programa Statgraphics obteniendo los siguientes resultados para los diferentes tipos de vehículos.

Esta dos graficas muestra que tan ajustadas se encuentran estos datos a una distribución normal, siendo estos dos tipos de vehículos los que más se ajustan a este tipo de distribución.

115

El ajuste de los datos para buses y camiones no es tan preciso, debido a que el tamaño de muestra no es suficiente para lograr una confiabilidad aceptable. Como conclusión general se puede decir que los datos de los diferentes tipos de vehículos se ajustan a una distribución normal.

2.4.3.1. Motos

Tabla 37. Estudio de Velocidades – Motos

INTERSECCIÓN: Distancia base (m):38,80 m

TIPO DE VEHÍCULO: MOTOSVelocidad menor = 21,46 km/h Número de intervalos de clase elegidos (m)= 10Velocidad mayor = 59,69 km/h Amplitud del intervalo de clase = 3,82Número total de observaciones (N) = 170,0 Amplitud del intervalo de clase (valor redondeado)=4,0

FRECUENCIAS ACUMULADASFrec.

Acumulada Absoluta

Fi

Frec. Acumulada Relativa

100 * Fi / N21,0 - 25,0 23 1 0,6% 1 0,6% 23 52925,0 - 29,0 27 1 0,6% 2 1,2% 27 72929,0 - 33,0 31 14 8,2% 16 9,4% 434 1345433,0 - 37,0 35 41 24,1% 57 33,5% 1435 5022537,0 - 41,0 39 43 25,3% 100 58,8% 1677 6540341,0 - 45,0 43 31 18,2% 131 77,1% 1333 5731945,0 - 49,0 47 28 16,5% 159 93,5% 1316 6185249,0 - 53,0 51 7 4,1% 166 97,6% 357 1820753,0 - 57,0 55 3 1,8% 169 99,4% 165 907557,0 - 61,0 59 1 0,6% 170 100,0% 59 3481

TOTALES 170 6826 280274

fi vi fi vi2INTERVALO DE CLASE

Grupo de velocidades (km/h)

Valor medio del

intervalo de clasevi

Frecuencia de

clase absoluta

fi

Frecuencia de

clase relativa100 * fi/ N

ESTUDIO DE VELOCIDADES DE PUNTO

CALIBRACIÓN DEL VISSIM

116

Gráfica. 72 Histograma de Frecuencia de Velocidades – Motos

HISTOGRAMAS DE FRECUENCIAS MOTOS

1 1

14

41 43

3128

73 1

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

21-25 25-29 29-33 33-37 37-41 41-45 45-49 49-53 53-57 57-61

Velocidades (Km/h)

Fre

cuen

cias

Ab

solu

tas

(Fi) ESTUDIO DE

VELOCIDADES DEPUNTO

Gráfica. 73 Curva de Frecuencias Acumuladas – Motos

CURVA DE FRECUENCIAS ACUMULADASMOTOS

0,0%5,0%

10,0%15,0%20,0%25,0%30,0%35,0%40,0%45,0%50,0%55,0%60,0%65,0%70,0%75,0%80,0%85,0%90,0%95,0%

100,0%105,0%

21-25 25-29 29-33 33-37 37-41 41-45 45-49 49-53 53-57 57-61Velocidades (Km/h)

Fre

cuen

cia

Acu

mu

lad

a R

elat

iva

• Si se observa el histograma de frecuencias se puede concluir que las motos que se analizaron presentan la mayor frecuencia observada de 43 datos en el intervalo de 37-41 Km/h. Por lo tanto este histograma presenta un comportamiento unimodal, sesgado positivamente. • Para velocidades deseadas menores o iguales a 29 Km/h y mayores o iguales a 57 Km/h, se registran las menores frecuencias.

• El análisis de estas velocidades lo determinará la curva de frecuencias acumuladas en el percentil 85, el cual indica que es la velocidad a la cual o debajo

117

de la cual operan el 85 % de los conductores, por lo tanto para este tipo de vehículos de obtiene que es aproximadamente 44 Km/h.

Tabla 38. Estadística Descriptiva – Motos

Motos

Media 40,13

Error típico 0,46

Mediana 39,02

Moda 34,92

Desviación estándar 5,97

Varianza de la muestra 35,60

Curtosis 0,30

Coeficiente de asimetría 0,25

Rango 38,24

Mínimo 21,46

Máximo 59,69

Suma 6821,45

Cuenta 170,00

Nivel de confianza(95,0%) 0,90

2.4.3.2. Livianos Tabla 39. Estudio de Velocidades – Liviano


TIPO DE VEHÍCULO: LIVIANOVelocidad menor = 22,64 km/h Número de intervalos de clase elegidos (m)= 10Velocidad mayor = 58,94 km/h Amplitud del intervalo de clase = 3,63Número total de observaciones (N) = 141,0 Amplitud del intervalo de clase (valor redondeado)=4,0


Acumulada Absoluta

Fi


100 * Fi / N21,0 - 25,0 23 3 2,1% 3 2,1% 69 158725,0 - 29,0 27 23 16,3% 26 18,4% 621 1676729,0 - 33,0 31 21 14,9% 47 33,3% 651 2018133,0 - 37,0 35 43 30,5% 90 63,8% 1505 5267537,0 - 41,0 39 25 17,7% 115 81,6% 975 3802541,0 - 45,0 43 10 7,1% 125 88,7% 430 1849045,0 - 49,0 47 10 7,1% 135 95,7% 470 2209049,0 - 53,0 51 5 3,5% 140 99,3% 255 1300553,0 - 57,0 55 0 0,0% 140 99,3% 0 057,0 - 61,0 59 1 0,7% 141 100,0% 59 3481

TOTALES 141 5035 186301



Valor medio del


Frecuencia de

clase absoluta

fi

Frecuencia de




118

Gráfica. 74 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Livianos

HISTOGRAMAS DE FRECUENCIAS LIVIANOS

3

23 21

43

25

10 105

0 10

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

21-25 25-29 29-33 33-37 37-41 41-45 45-49 49-53 53-57 57-61

Velocidades (Km/h)

Fre

cuen

cias

A

bso

luta

s (F

i)

Gráfica. 75 Curva de Frecuencias Acumuladas – Livianos

CURVA DE FRECUENCIAS ACUMULADASLIVIANOS

0,0%5,0%

10,0%15,0%20,0%25,0%30,0%35,0%40,0%45,0%50,0%55,0%60,0%65,0%70,0%75,0%80,0%85,0%90,0%95,0%

100,0%105,0%

21-25 25-29 29-33 33-37 37-41 41-45 45-49 49-53 53-57 57-61Velocidades (Km/h)

Fre

cuen

cia

Acu

mu

lad

a R

elat

iva

119

Tabla 40. Estadística Descriptiva – Livianos

Livianos

Media 35,9

Error típico 0,6

Mediana 35,8

Moda 35,8



Curtosis 0,3


Rango 36,3

Mínimo 22,6

Máximo 58,9

Suma 5056,9

Cuenta 141,0

Nivel de confianza (95,0%) 1,1

• Analizando la gráfica de histograma se observa cómo los datos corresponden a un distribución unimodal y sesgado positivamente, presentándose que la mayor frecuencia de los datos se encuentran en el intervalo de 33-37 Km/hora. Además se observa que las mínimas frecuencias se encuentra para valores menores o iguales a 25 km/hora y 53 km/hora. • De la curva de frecuencias acumuladas se observa que el 85% de los conductores de vehículos livianos desarrollan velocidades deseadas menores o iguales a 40 Km/h. • La velocidad que más se repite en los datos registrados, es decir la moda corresponde a 35.8 Km/h. • Las velocidades deseadas registradas oscilan entre un rango de un mínimo valor de 22.6 Km/h y un máximo de 58.9 Km/h. • Aquí se confirma que al salir del semáforo. las velocidades de las motos, son un poco superiores a las de los livianos.

120

2.4.3.3. Bus Tabla 41. Estudio de Velocidades – Bus


TIPO DE VEHÍCULO: BUSVelocidad menor = 24,51 km/h Número de intervalos de clase elegidos (m)= 10Velocidad mayor = 50,24 km/h Amplitud del intervalo de clase = 2,57Número total de observaciones (N) = 93,0 Amplitud del intervalo de clase (valor redondeado)=3,0


Acumulada Absoluta

Fi


100 * Fi / N22,0 - 25,0 23,5 2 2,2% 2 2,2% 47 110525,0 - 28,0 26,5 20 21,5% 22 23,7% 530 1404528,0 - 31,0 29,5 25 26,9% 47 50,5% 738 2175631,0 - 34,0 32,5 16 17,2% 63 67,7% 520 1690034,0 - 37,0 35,5 13 14,0% 76 81,7% 462 1638337,0 - 40,0 38,5 6 6,5% 82 88,2% 231 889440,0 - 43,0 41,5 6 6,5% 88 94,6% 249 1033443,0 - 46,0 44,5 1 1,1% 89 95,7% 45 198046,0 - 49,0 47,5 3 3,2% 92 98,9% 143 676949,0 - 52,0 50,5 1 1,1% 93 100,0% 51 2550

TOTALES 93 3014 100715




Valor medio del


Frecuencia de

clase absoluta

fi

Frecuencia de



Gráfica. 76 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Bus

HISTOGRAMAS DE FRECUENCIAS BUS

2

20

25

16

13

6 6

13

10

5

10

15

20

25

30

22-25 25-28 28-31 31-34 34-37 37-40 40-43 43-46 46-49 49-52

Velocidades (Km/h)

Fre

cuen

cias

Ab

solu

tas

(Fi)

121

Gráfica. 77 Curva de Frecuencias Acumuladas – Bus

CURVA DE FRECUENCIAS ACUMULADASBUS

0,0%5,0%

10,0%15,0%20,0%25,0%30,0%35,0%40,0%45,0%50,0%55,0%60,0%65,0%70,0%75,0%80,0%85,0%90,0%95,0%

100,0%105,0%

22-25 25-28 28-31 31-34 34-37 37-40 40-43 43-46 46-49 49-52Velocidades (Km/h)

Fre

cuen

cia

Acu

mu

lad

a R

elat

iva

• El histograma de frecuencias para este tipo de vehículos presenta un comportamiento unimodal con un sesgo positivo, en el cual se pueden observar que el pico mas alto corresponde a la mayor frecuencia que se encuentra ubicada en el intervalo de (28 a 31 Km/h.) y las mínimas frecuencias se hallan para velocidades deseadas menores o iguales a 25 Km/h y mayores o iguales a 43 Km/h.

Tabla 42. Estadística Descriptiva – Bus

Bus

Media 32,47

Error típico 0,59

Mediana 30,97

Moda 26,80



Curtosis 0,97


Rango 25,73

Mínimo 24,50

Máximo 50,24

Suma 3019,87

Cuenta 93


122

• La mayor concentración de datos la cual corresponde a un 80% de los registrados para este tipo de vehículos, se encuentra en el rango de 25 a 37 Km/h. • De la curva de frecuencias acumuladas se observa que el 85% de los conductores de este tipo de vehículos desarrollan velocidades deseadas menores o iguales a 36 Km/h. • La moda para este tipo de vehículos es de 26,80 Km /h. • Los datos registrados presentaban variaciones entre 24,50 Km/h y 50,24 Km/h.

2.4.3.4. Camión. Para este estudio, aún cuando la toma de datos de campo fue durante todo un día, no se registraron los datos suficientes para una mejor precisión, además de que para hacer esta prueba se necesitaba que los vehículos viajaran a flujo libre, por lo que se restringían a un más el tamaño de la muestra. Debido a esta situación es más conveniente evaluar este tipo de vehículos en autopistas donde realmente el conductor tenga el espacio suficiente para desarrollar la velocidad deseada.

Tabla 43. Estudio de Velocidades – Camión



TIPO DE VEHÍCULO: CAMIONVelocidad menor = 20,66 km/h Número de intervalos de clase elegidos (m)=10Velocidad mayor = 48,33 km/h Amplitud del intervalo de clase = 2,77Número total de observaciones (N) = 43,0 Amplitud del intervalo de clase (valor redondeado)=3,0


Acumulada Absoluta

Fi


100 * Fi / N19,0 - 22,0 20,5 1 2,3% 1 2,3% 21 42022,0 - 25,0 23,5 3 7,0% 4 9,3% 71 165725,0 - 28,0 26,5 10 23,3% 14 32,6% 265 702328,0 - 31,0 29,5 11 25,6% 25 58,1% 325 957331,0 - 34,0 32,5 7 16,3% 32 74,4% 228 739434,0 - 37,0 35,5 4 9,3% 36 83,7% 142 504137,0 - 40,0 38,5 0 0,0% 36 83,7% 0 040,0 - 43,0 41,5 0 0,0% 36 83,7% 0 043,0 - 46,0 44,5 6 14,0% 42 97,7% 267 1188246,0 - 49,0 47,5 1 2,3% 43 100,0% 48 2256

TOTALES 43 1365 45245




Valor medio del


Frecuencia de

clase absoluta

fi

Frecuencia de


123

Para lograr que la muestra fuera representativa se basó en la hipótesis de obtener como mínimo 30 datos que permitiera determinar si los datos presentaban o no distribuciones normales, de la anterior tabla se puede observar que los datos tomados para este tipo de vehículo durante todo un día sólo corresponden a 43 datos. Gráfica. 78 Histograma de Frecuencias de Velocidades – Camión

HISTOGRAMAS DE FRECUENCIAS CAMIÓN

1

3

1011

7

4

0

2

4

6

8

10

12

19-22 22-25 25-28 28-31 31-34 34-37

Velocidades (Km/h)

Fre

cue

nci

as

Ab

so

luta

s

(Fi)

Gráfica. 79 Curva de Frecuencias Acumuladas – Camión

CURVA DE FRECUENCIAS ACUMULADASCAMIÓN

0,0%5,0%

10,0%15,0%20,0%25,0%30,0%35,0%40,0%45,0%50,0%55,0%60,0%65,0%70,0%75,0%80,0%85,0%90,0%95,0%

100,0%

19-22 22-25 25-28 28-31 31-34 34-37Velocidades (Km/h)

Fre

cu

en

cia

Acu

mu

lad

a R

ela

tiva

• Del histograma de frecuencia se observa cómo el intervalo de mayor frecuencia es el de 28-31 Km/h, seguido con solo un dato de diferencia del intervalo de (25 – 28 Km/h).

124

• De la curva de frecuencias acumuladas se tienen que el 85% de los conductores desarrollan velocidades deseadas iguales o menores a 35 Km/h.

Tabla 44. Estadística Descriptiva – Camión

Camiones

Media 31,85

Error típico 1,07

Mediana 30,03

Moda 26,50



Curtosis 0,07


Rango 27,66

Mínimo 20,66

Máximo 48,33

Suma 1369,70

Cuenta 43


• Para los camiones se registró una moda en la velocidad deseada de 26,50 Km/h. • Las velocidades se encontraban variando en un rango de 20,66 Km/h y 48,33 Km/h. • Al analizarse la velocidad deseada, por definición se obtiene que es la velocidad de marcha de aquellos vehículos cuyo avance no está impedido ni por la interacción vehicular ni por la regulación del tránsito, refleja otros factores que inciden en la velocidad las características del conductor, del vehículo, de la vía y del medio ambiente. Por lo tanto, aunque la metodología planteaba buscar en lo posible en el tramo los vehículos que cumplieran con esta definición, el hecho de que el tramo en estudio estuviera regulado por el semáforo, no permitía un flujo continuo que facilite la obtención de datos de este parámetro, en especial de buses y camiones que no tienen un porcentaje en la composición vehicular significativo. • Sin embargo se puede afirmar que estas son las velocidades desarrolladas en aquellos sitios que presenten condiciones similares geométricas, de control y de composición vehicular al tramo evaluado.

125

2.4.4. Datos de Aceleraciones Deseadas

Aunque se planteó toda una metodología basada en las leyes de la física, la falta de equipos especializados que permitiera tomar aceleraciones más precisas, se evidencia, sin embargo este estudio podrá ser una base en la metodología, ya que para este no se encontró bibliografía de cómo se podrían tomar los datos manualmente. Ver apartado 2.3 Estudio Experimental y Toma de Datos en el Campo. Para el análisis de los diferentes tipos de vehículos se graficaron los datos tomados, de aceleración vs velocidades y se ajustaron los datos a una regresión polinomial de grado 2. Al alimentar el programa se utilizará la mínima y máxima aceleración hallada en el campo con sus respectiva media, teniendo en cuenta los datos ajustados, pues este dato, el modelo lo toma como función y permite crear las propias gráficas.

2.4.4.1 Motos Para este tipo de vehículos se observaron 107 datos y se graficaron dando como resultado la siguiente gráfica.

Gráfica. 80 Estudio de Aceleraciones Deseadas – Motos.

ANALISIS DE ACELERACIÓN DE MOTOS

y = 0,0175x2 - 0,99x + 15,498

R2 = 0,9963

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

14

,00

16

,00

18

,00

20

,00

22

,00

24

,00

26

,00

28

,00

30

,00

Velocidades (km/h)

Ace

lera

ció

n (m

/s^2

)

126

Tabla 45. Análisis Estadístico – Motos.

DATOS ESTADISTICOS - MOTOS

MEDIA 2,77

DESV. ESTAN 0,73

MEDIANA 2,73

MODA 3,38

ERROR ESTANDAR DE LA MUESTRA 0,07

• En el campo se obtuvieron aceleraciones que varían desde 1,5 m/s2 a 4,53 m/s2, para este tipo de vehículos, con una media de 2,77 m/s2 • Si se analiza el R2 = 0,99, se tiene que la regresión polinomial de grado 2 representa un buen ajuste a los datos que se obtuvieron. • La moda que se presenta en este tipo de vehículos es de 2,73 m/s2.

2.4.4.2 Livianos. Para éste tipo de vehículos se tomo un tamaño de muestra de 97 datos, que están representados en la siguiente gráfica Gráfica. 81 Estudio de Aceleraciones Deseadas – Livianos.

ANALISIS DE ACELERACIÓN DE LIVIANOS

y = 0,0127x2 - 0,7724x + 13,077

R2 = 0,9978

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

15

,00

17

,00

19

,00

21

,00

23

,00

25

,00

27

,00

29

,00

31

,00

Velocidades (km/h)

Ace

lera

ció

n (m

/s^2

)

127

Tabla 46. Análisis Estadístico – Livianos

DATOS ESTADISTICOS

MEDIA 2,20

DESV. ESTAN 0,52

MEDIANA 2,16

MODA 2,95


• Las aceleraciones para este tipo de vehículos varían entre 1,35 m/s2 y 3,67 m/s2. Presentándose una media de 2,20 m/s2. • El ajuste de los datos a una regresión polinomial de grado 2 es una buena aproximación ya que se da un R2 de 0.99. • El dato que más se repite en los registrados corresponde a una aceleración de 2.95 m/s2.

2.4.4.3 Bus Para este tipo de vehículos se complica la toma de datos, debido al paradero que se encuentra en el tramo en estudio, sumado a las condiciones que se debían presentar para que cumplieran con las hipótesis planteadas en la metodología de campo.

Gráfica. 82 Análisis de Aceleraciones Deseadas. Bus

ANALISIS DE ACELERACIÓN DE BUS

y = 0,0061x2 - 0,4568x + 9,3276

R2 = 0,9857

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

16,

00

18,

00

20,

00

22,

00

24,

00

26,

00

28,

00

30,

00

32,

00

34,

00

36,

00

38,

00

40,

00

42,

00

Velocidades (km/h)

Ace

lera

ció

n (

m/s

^2)

128

Tabla 47. Análisis Estadístico Aceleraciones Deseadas. Bus

DATOS ESTADISTICOS

MEDIA 1,64

DESV. ESTAN 0,52

MEDIANA 1,67

MODA 1,99


• Para los buses se presenta que la las aceleraciones oscilan entre 0,81 m/s2

y 3,18 m/s2, encontrándose un media de 1,64 m/s2.

• Se presenta un R2 = 0,98 aunque el tamaño de muestra se considera no era es suficiente, pues esta situación se ve reflejada en la variabilidad de la desviación estándar. • Se puede observar cómo la aceleración para este tipo de vehículos es más baja que para motos y livianos, además se presenta una moda de 1.99 m/s2.

2.4.4.4 Camión Por el bajo volumen de este tipo de vehículos se presentan dificultades en el tamaño de la muestra.

Gráfica. 83 Estudio de Aceleraciones Deseadas. Camiones

ANALISIS DE ACELERACIÓN DE CAMIONES

y = 0,0052x2 - 0,401x + 8,4943

R2 = 0,9965

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

20

,00

22

,00

24

,00

26

,00

28

,00

30

,00

32

,00

34

,00

36

,00

38

,00

40

,00

Velocidades (km/h)

Ace

lera

ció

n (m

/s^2

)

129

Tabla 48. Análisis Estadísticos para Aceleraciones Deseadas – Camiones

DATOS ESTADISTICOS

MEDIA 1,57

DESV. ESTAN 0,33

MEDIANA 1,54

MODA 1,77


• Para este tipo de vehículos sólo se alcanzó la mínima muestra permitida de 31 datos, pues el porcentaje vehicular sobre la vía es aproximadamente del 3% de la composición, sumado esto a las condiciones de la hipótesis del planteamiento de la metodología que el camión debía cumplir para que fuese tenido en cuenta dentro de la muestra. • Se puede observar, el R2 = 0,99 del ajuste polinomial de grado 2. • De los datos tomados en campo se presentó que la mínima aceleración es de 0,77 m/s2 y la máxima de 2,32 m/s2 . Con una media de 1,57 m/s2, se recomienda que se haga este estudio, pero en sitios donde se pueda clasificar los diferentes tipos de camión, pues la relación peso/potencia también influye.

130

2.4.5. Datos de Deceleraciones Deseadas Para cada tipo de vehículo se realizó el análisis de manera similar que para las aceleraciones deseadas.

2.4.5.1. Motos

Gráfica. 84 Estudio de Deceleraciones – Motos

DECELERACION MOTOS

y = -0,0836x + 1,8776

R2 = 0,5914-6,00

-5,00

-4,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

1,00

20

,00

25

,00

30

,00

35

,00

40

,00

45

,00

50

,00

55

,00

60

,00

65

,00

70

,00

75

,00

80

,00

VELOCIDADES (Km/h)

DE

CE

LE

RA

CIO

NE

S (m

/s^2

)

Tabla 49. Análisis Estadístico Deceleraciones – Motos

DECELERACIONES - MOTOS

Media 1,36

Error típico 0,17

Mediana 1,19




• Para este tipo de vehículos se encontraron deceleraciones mínimas de -4,93 m/s2 y máximas de -0,10 m/s2. Con media de (-1,36 m/s2). El modelo se alimentará con estos valores y se realizará el mejor ajuste que este ofrece. • Se ajustaron los datos a una regresión lineal, sin embargo se observa como se presenta un R2 es igual a 0,59.

131

• Estos datos dependen mucho del comportamiento del conductor, conductores más arriesgados tienden a decelerar en distancias mas cortas que conductores más prevenidos.

2.4.5.2. Livianos Gráfica. 85 Estudio de Deceleraciones – Livianos

DECELERACIÓN LIVIANO

y = -0,0727x + 1,0844

R2 = 0,4587

-7,00

-6,00

-5,00

-4,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 40,00 45,00 50,00 55,00 60,00 65,00 70,00 75,00 80,00

VELOCIDAD (Km/h)

DE

CE

LE

RA

CIO

NE

S

(m/s

^2)

Tabla 50. Análisis Estadístico Deceleraciones – Livianos

DECELERACIONES LIVIANOS

Media 1,43

Error típico 0,10

Mediana 1,16




• Para este tipo de vehículos se registraron 114 datos los cuales cumplen con las hipótesis planteadas por la metodología del estudio. Presentándose que se tienen como máxima deceleración registrada de -0,02 m/s2 y como mínima deceleración – 6,63 m/s2. • Observando la desviación estándar de los datos se tienen que presentan una gran variabilidad. • Para ajustar los datos se utilizó un ajuste por medio de regresión lineal, obteniéndose un R2 igual 0,46.

132

2.4.5.3. Bus.

Para este tipo de vehículos se obtuvo un tamaño de muestra de 58 datos los cuales cumplían con las hipótesis planteadas para este estudio.

Gráfica. 86 Estudio de Deceleraciones – Bus

DECELERACION BUS

y = -0,0882x + 1,2754

R2 = 0,6469

-6,00

-5,00

-4,00

-3,00

-2,00

-1,00

0,00

15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 40,00 45,00 50,00 55,00 60,00 65,00 70,00 75,00

VELOCIDADES (Km/h)

DE

CE

LE

RA

CIO

NE

S (

m/s

^2)

Tabla 51. Análisis Estadístico Deceleraciones – Bus

DECELERACIONES BUS

Media 1,75

Error típico 0,14

Mediana 1,49




• De los datos que se obtuvieron, se registró una mínima deceleración de (- 4,59 m/s2) y una máxima de (- 0,28 m/s2), con una media de (- 1,75 m/s2).

• La desviación estándar de la muestra indica lo disperso que se encuentran los datos de la media, por lo tanto es necesario aumentar la muestra para obtener una menor desviación. • Para obtener un mejor ajuste de los datos, se les realizó un ajuste lineal donde dio como resultado un R2 de 0,64.

133

2.4.5.4. Camión.

Gráfica. 87 Estudio de Deceleraciones – Camión

DECELERACIÓN CAMION

y = -0,0333x + 0,0359

R2 = 0,3105-2,50

-2,00

-1,50

-1,00

-0,50

0,00

15,00 20,00 25,00 30,00 35,00 40,00 45,00 50,00

VELOCIDADES (Km/h)

DE

CE

LE

RA

CIO

NE

S

(m/s

^2)

Tabla 52. Análisis Estadístico Deceleraciones – Camión

DECELERACIONES CAMIÓN

Media 0,98

Error típico 0,07

Mediana 0,92




• Para camiones se obtuvo una muestra de 41 datos los cuales presentan una media de - 0.98 m/s2, y de acuerdo a la desviación estándar se presenta una variabilidad de estos de - 0.43 m/s2. La máxima deceleración obtenida es igual a - 0,064 m/s2y la mínima corresponde a - 2,04 m/s2. • Para ajustar los datos se realizó un a regresión lineal la cual presentó un R2 igual a 0,31, siendo este el peor ajuste para los diferentes tipos de vehículos evaluados.

134

2.4.6. Datos de Comportamiento del Conductor El análisis de éste estudio está comprendido en 2 etapas: la primera de ellas se refiere al análisis de ax la cual corresponde a la distancia estática de los vehículos cuando estos se encuentran detenidos pero están en proceso de seguimiento; y la segunda es la parte dinámica, cuando los vehículos van a bajas diferencias de velocidades y cortas distancias. vzmultbxaddbxbx *)*__( +=

2.4.6.1 Distancia Estática de los Vehículos. La siguiente tabla presenta un resumen estadístico de los 110 datos que fueron tomados en campo. Ver ANEXO 13. Datos tomados en campo.

Tabla 53. Análisis estadístico Distancias estáticas.

ANALISIS ESTÁDISTICO DE LOS DATOS

Media 1,69

Error típico 0,08

Mediana 1,50

Moda 1,70



Curtosis 1,26


Rango 4,30

Mínimo 0,40

Máximo 4,70

Suma 192,27

Cuenta 114,00


• Se puede observar cómo los datos varían desde una mínima distancia de 0,40 m a una máxima de 4,70 m. Para este dato se esperaba que se dieran distancias menores a un metro, debido a la agresividad de los conductores en nuestro medio, sin embargo de las observaciones en campo se identificó la siguiente situación: los datos se tomaron sobre la doble calzada en el costado

135

occidental de la vía principal, la cual en su separador se encuentran sembrados árboles que producían sombra en este tramo, al momento de los conductores llegar cuando el semáforo se encontraba en rojo, estos empezaban a buscar la sombra que cada árbol ofrecía. Presentándose distancias mayores de 2 metros, por esta razón se encuentran distancias tan grandes que hacen que la media se encuentra con un valor mayor de un metro (1,69 metros) y los datos presenten variabilidad. • De esta observación se puede concluir que el comportamiento de los conductores en cuanto a las distancias de separación estática, están influenciados no sólo en la clasificación del conductor (arriesgados o prevenido), sino que también influye en su decisión factores externos ajenos a él, como lo son: los cambios climáticos y en Medellín la presencia de trabajadores ocasionales en los semáforos (vendedores, limpia vidrios). Por tal razón se considera que este parámetro es difícil generalizarlo para el comportamiento en general de los conductores.

2.4.6.2 Distancia Dinámica de los Vehículos. La distancia dinámica de los vehículos se halló por medio de registro de video, como se explicó en la metodología planteada en el capítulo de estudios de tránsito. Los datos de campo buscan dar solución a las siguientes ecuaciones basados en el comportamiento del conductor del tramo en estudio

Ecuación 8. Umbral de la distancia dinámica

BXAXABX +=

Donde: ABX Distancia dinámica de los vehículos más la estática. (Dato registrado de

campo) AX Distancia estática de los vehículos (1,68 m) BX Distancia dinámica de los Vehículos a baja diferencia de velocidades y distancias donde:

Ecuación 9. Distancia Dinámica.

vzmultbxaddbxBX *)*__( +=

136

Donde: v Es la velocidad del vehículo. z Es una distribución normal con un rango de [0,1] alrededor de 0.5 con una desviación estándar de 0.15. El análisis de estos datos se encuentra en el capítulo 3. En la sección 3.3 Ajuste de Parámetros.

2.4.7. Datos de Longitudes de Cola.

Este estudio evalúa qué tan ajustados están los datos al modelo, teniendo en cuenta que Vissim realiza el conteo de colas desde la línea de detención aguas arriba hasta el próximo conector durante el tiempo en que el semáforo tenga su fase de rojo. Por lo tanto dentro de la configuración del modelo se adicionará un contador de colas en la calzada occidental, en la cual se tomaron los datos de campo obteniendo como resultado el promedio de cola que se halla en este tramo. Para datos tomados en campo ver ANEXO 15. El análisis de estos datos está basado en el siguiente análisis estadístico.

Tabla 54. Datos estadísticos. Longitud de Cola.-

Columna1

Media 24.14493

Error típico 1.199651

Mediana 24

Moda 12

Desviación estándar 9.96505

Varianza de la muestra 99.30222

Curtosis -0.92957

Coeficiente de asimetría 0.122988

Rango 37

Mínimo 7

Máximo 44

Suma 1666

Cuenta 69

137

• La media hallada en el campo para las longitudes colas es de 24 m, dato que servirá como evaluación del modelo. • La longitud de cola que más se repite es de 12 m lo que equivale a un aproximado de 3 vehículos livianos. • La longitudes de cola varían entre 7 m y 44 m.

138

3 CALIBRACIÓN DEL MODELO Para realizar el análisis de la simulación se tuvieron en cuenta dos escenarios: Escenario 1: donde se alimentó el Modelo con los datos básicos de entrada (volúmenes, asignaciones de ruta, ciclos semafóricos, etc) y los parámetros que se desean analizar (velocidades deseadas, aceleraciones deseadas, brechas y comportamiento del conductor) se trabajó con los valores, funciones y distribuciones que el Vissim trae por defecto. Cabe aclarar que estos parámetros se encuentran calibrados para Alemania. El objetivo de este escenario es analizar que tan ajustados son los resultados bajo estas condiciones. Escenario 2: se alimentó el modelo con los datos básicos de entrada y se incluyeron los resultados del análisis de los parámetros evaluados (velocidades deseadas, aceleraciones deseadas, brechas y comportamiento del conductor). Se analizó mediante las evaluaciones del modelo, especialmente longitudes de colas promedios, el cual fue el estudio realizado en campo para tener un punto de comparación que tan ajustado es el modelo con la realidad. Teniendo estos dos escenarios evaluados, se analizó: • Qué tan ajustado es el modelo calibrado en Alemania para la aplicación en nuestro medio sin calibrar parámetros, utilizando las diferentes opciones de distribuciones, funciones y valores que ofrece el Vissim, en cuanto a los parámetros en estudio. • Cuáles de los parámetros analizados y calibrados para el tramo en estudio pertenecen a los rangos y curvas que ya el Vissim trae por defecto y cuales se deben ajustar porque se encuentran por fuera de los rangos. Este análisis es concluyente para los modeladores que han utilizado éste, escogiendo los parámetros basados en la experiencia, pero sin ningún estudio previo.

3.1 APLICACIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN El modelo está creado para que sea aplicado en Autopistas o vías urbanas, el objetivo de este trabajo fue analizarlo en un tramo de la malla vial urbana, en donde se tiene una configuración típica de la red vial urbana. El sitio elegido para el estudio cumple con ciertas características, las cuales se describen en la sección 2.3.

139

Localización del Sitio: Barrio Calasanz en la Calle 50 (Colombia) entre las carreras 81A y 81B el cual está conformado por una intersección semáforizada y otra de prioridad respectivamente. El tramo de la Calle 50 (Colombia) y la Carrera 81 (intersección semáforizada) tiene las siguientes características: doble calzada conformada por dos carriles cada una en sentido contrario con separador central en toda la longitud del tramo evaluado. La intersección conformada por la carrera 81B (intersección de prioridad) está conformada por una calzada con dos carriles cada uno de ellos en sentido opuesto y una carrera sin separador.

3.2 AJUSTE DE PARÁMETROS. Los parámetros ajustados son los que se definieron por medio del análisis de sensibilidad, para tener una mayor comprensión del resultado de estos datos ver sección 2.4. Análisis de Datos de Campo.

3.2.1 Brechas. Análisis General.

Tabla 55. Resumen de Brechas analizadas.

TIPO DE VEHÍCULO

BRECHA DIRECTA

(seg)

BRECHA IZQUIERDO

E-S

(seg)

BRECHA IZQUIERDO

N-E

(seg)

BRECHA DERECHA

(seg)

LIVIANO 7 7 7 7

MOTO 5 6 6 5

BUSES 8 8 8 8

CAMIONES 8 8 8 8 E-S: Maniobra Este Sur N – E: Maniobra Norte – Este.

• Realmente lo que se midió en este estudio es la llamada “brecha de seguimiento”, donde se puede observar dos puntos de vista diferentes: la óptica de los conductores que van sobre la vía principal (quienes originan las brechas) y la del conductor que se encuentra en la vía secundaria (quien acepta o rechaza las brechas que originan los conductores de la vía principal, para realizar una maniobra de cruzamiento o convergencia del flujo vehicular).

140

Conductor de la vía principal: Según Guido Radelat, quien presenta en su libro principios de ingeniera de tránsito que la brecha de seguimiento no es mayor de cinco segundos, sin embargo, esta brecha es muy variable porque depende principalmente de: Estado de ánimo del conductor, tipo de vehículo que maneja, condiciones de la vía y del ambiente. Conductor de la vía secundaria: De lo observado en campo se puede concluir que este conductor necesita una brecha de aceptación mayor a la planteada de 5 segundos, debido a que debe sumar además el tiempo de reacción y percepción al estar su vehiculo detenido y ponerlo en marcha cuando encuentre una brecha de aceptación adecuada según su comportamiento de conducción (arriesgado o prevenido). Por lo tanto esta simulación se trabajó con los datos presentados en la tabla anterior. • El modelo Vissim, asigna para todos los tipos de vehículo una brecha mínima de 3 segundos, sin embargo, el programa está diseñado para que el modelador le asigne una brecha para cada tipo de vehículo, lo cual es lo más razonable, pues del campo se observa cómo las brechas varían de acuerdo al tipo de vehículo. No obstante estas brechas no se pueden generalizar para el comportamiento del conductor en las demás intersecciones, ya que la influencia del semáforo generó datos que distorsionaron las brechas reales de deseo de aceptación del conductor, esta situación se ve claramente reflejada en la simulación, debido a esta situación se tomaron rangos de brechas entre las planteadas por el Modelo y las mínimas halladas en campo, es decir, entre 3 segundos y las brechas descritas en la tabla anterior.

3.2.2 Velocidades Deseadas. Los datos obtenidos en campo fueron analizados mediante Statgraphics, del cual se concluyó que éstos tienen un comportamiento de distribución normal, por lo tanto esta conclusión es la base de los análisis para los diferentes tipos de vehículos. Para alimentar el modelo es necesario elegir una curva de distribución que se determinará de acuerdo a que los datos presentan una tendencia de distribución normal, por lo tanto se asumirá que alrededor del 95% de los valores están dentro de 2 desviaciones estándar de la media. Sin embargo se observa que la desviación estándar presenta un valor muy alto, esta situación se debe a la variabilidad de población evaluada, además en esta situación influye de manera directa la metodología con que se tomaron los datos.

141

Motos. Para las motos se tendrá un rango de:

[ ] hKmy

y

/522812401240

22

−⇒+−

+− σµσµ

Este será el rango de distribución que se ingresará a la curva del modelo además de dos puntos adicionales que se tomarán de la curva de frecuencias acumuladas, correspondientes al percentil 85 y 25 para hacer coincidir aún más las velocidades tomadas. • El siguiente análisis se realiza para hallar el rango en que la media de la población se encuentra con una confiabilidad del 95%

Intervalo de confianza del 95% para la media de la población t(α/2,95%) 1,96

Límite superior Límite superior 39,2 41,0

Se puede afirmar con una confiabilidad del 95% que la media de la población se encuentra en el intervalo entre 39,2 Km/h y 41,0 Km/h

Livianos Para los livianos se tendrá un rango de:

[ ] hKmy

y

/502214361436

22

−⇒+−

+− σµσµ

Este será el rango de distribución que se ingresará a la curva del modelo además de dos puntos adicionales que se tomarán de la curva de frecuencias acumuladas, los cuales serán los correspondientes al percentil 85 y al 25 para ajustar aun más la gráfica a lo observado en el campo.

• El siguiente análisis se realiza para hallar el rango en que la media de la población se encuentra con una confiabilidad del 95%.

142

Intervalo de confianza del 95% para la media de la población t(α/2,95%) 1,96 Límite inferior Límite superior

34,7 37,0

Se puede afirmar con una confiabilidad del 95% que la media de la población se

encuentra en el intervalo entre 34,7 Km/h y 37,0 Km/h Buses • se tendrá un rango de:

[ ] hKmy

y

/442012321232

22

−⇒+−

+− σµσµ

Este será el rango distribución que se ingresará a la curva del modelo además de dos puntos adicionales que se tomarán de la curva de frecuencias acumuladas, los cuales serán los correspondientes al percentil 85 y al 25 para ajustar aún más la gráfica a lo observado en el campo. En este tipo de vehículos es pertinente que se ajuste el rango, pues se observa como dentro de éste se están teniendo en cuenta aquellos valores que registraron las menores frecuencias, por lo tanto estos serán los límites para el intervalo de los buses, dando así como resultado el siguiente intervalo: [ 25 - 44] Km/h. • Para hallar en que rango se encuentra la media de la población se efectuó el siguiente análisis.

Intervalo de confianza del 95% para la media de la población t(α/2,95%) 1,96 Límite superior Límite superior

31,3 33,6

Se puede afirmar con una confiabilidad del 95% que la media de la población se

encuentra en el intervalo entre 31,3 Km/h y 33,6 Km/h

143

Camiones. Para los camiones se recomienda que en una próxima investigación se calculen las velocidades deseadas con un mayor tamaño de muestra, además que se clasifiquen las velocidades para cada tipo de vehículo de esta clase. • Dado que a pesar de el que el tamaño de la muestra se encontraba en un porcentaje muy bajo por encima de los datos permitidos (30), para el análisis de las distribuciones normales se obtuvo un buen ajuste a ésta. Por lo tanto, el intervalo para este tipo de vehículos, tendrá un rango de:

[ ] hKmy

y

/461814321432

22

−⇒+−

+− σµσµ

• EL siguiente análisis afirma en que intervalo se encuentra la media de la población con una confiabilidad del 95%.

Intervalo de confianza del 95% para la media de la población t(α/2,95%) 1,96 Límite superior Límite superior

29,7 34,0 Se puede afirmar con una confiabilidad del 95% que la media de la población se encuentra en el intervalo entre 29,7 Km/h y 34,0 Km/h

Análisis General • Para la calibración y validación de este parámetro en Alemania, se llevaron a cabo los estudios en autopistas por un periodo de 8 días las 24 horas, mediante el uso de detectores. Prácticamente las curvas que por defecto se establecen en el modelo, están calibradas para condiciones de vías en autopistas, donde se presenta un flujo continuo y el cual varia para vías urbanas debido a que en esta situación se presentan flujos interrumpidos. Por lo tanto, por definición de velocidad deseada y para vías urbanas, es necesario plantearse una metodología similar a la presentada en este trabajo, pero teniendo en cuenta que las curvas quedarán calibradas bajo unos estándares predefinidos como los son: Geometría de la vía (especialmente la pendiente), composición vehicular y regulación del tramo, pues estos influyen directamente en la velocidad deseada; además de utilizar equipos de medición que permita la recopilación de datos en un periodo establecido igual al planteado por el modelo. • De acuerdo al análisis y a la manera como el programa deja de ingresar los datos se pueden tener dos consideraciones para este parámetro:

144

Consideración 1: El Vissim presenta 18 curvas de velocidades que varían entre un rango mínimo y un máximo. De acuerdo al ajuste obtenido para las velocidades tomadas en campo se analizaron los rangos del modelo y se determinó si de las curvas existentes se podía tener un ajuste, de lo que resultó: Tabla 56. Comparación de rango de velocidades Modelo vs. Datos de campo.

TIPO DE VEHICULO RANGO DE CAMPO RANGO VISSIM

MOTO [39 - 41] [40 - 45]

LIVIANO [35 - 37] [30 - 35]

BUS [31 - 34] [30 - 35]

CAMION [30 - 34] [30 - 35]

Consideración 2: Ingresar dato por dato de cada uno de los tipos de vehículos de las curvas de frecuencias acumuladas, aunque realmente este procedimiento es muy tedioso, es mucho más practica la primera consideración, ya que se puede garantizar con una probabilidad del 95% para todos los tipos de vehículos que la media de la población se encuentra entre los rangos establecidos.

3.2.3 Aceleraciones Deseadas. Análisis General.

Tabla 57. Resumen de Aceleración Deseada. Alimentación del Modelo.

TIPO DE VEHICULO

ECUACIÓN R2

ACELERACIÓN

MINIMA

m/s2

ACELERACIÓN

MAXIMA

m/s2

MEDIA

MOTO y = 0,0175x2 - 0,99x + 15,498 0,99 1,50 4,53 2,77

LIVIANO y = 0,0127x2 - 0,7724x + 13,077 0,99 1,35 3,67 2,20

BUS y = 0,0061x2 - 0,4568x + 9,3276 0,98 0,81 3,18 1,64

CAMION y = 0,0052x2 - 0,401x + 8,4943 0,99 0,77 2,32 1,57

• Para la alimentación del modelo se le darán como límites la máxima y mínima aceleración encontrada con la ecuación lineal de los datos ajustados, y se usará la opción que presenta el modelo del mejor ajuste. • Se observan todos los modelos aceptables en cuanto a su ajuste.

145

• Para los diferentes tipos de vehículos se realizó una comparación entre los datos observados y las curvas que por defecto el modelo Vissim trae en donde las aceleraciones varían entre un rango, con excepción de la moto que se debe crear debido a que este tipo de vehículos no está contemplado en el Modelo. En la siguiente tabla se muestra el resultado.

Tabla 58. Comparación de Parámetro de Aceleración del Modelo vs. Datos de Campo.

RANGOS DE VISSIM RANGOS DE CAMPO TIPO DE

VEHÍCULO ACELERACIÓN m/s2

VELOCIDAD Km/hora

ACELERACIÓN m/s2

VELOCIDAD Km/hora

[ 0 – 7,5] [ 0 – 250] [ 1,25 – 3,77] [ 17 – 30]

Valores de algunos puntos ( v , a)

Rango de Aceleración en el que ésta varia

Valores de algunos puntos ( v , a) tomados en campo

[20 , 2,80] [1,3 - 3,5] [ 20 , 2,68]

[30 , 2,50] [1,2 - 3,5] [ 30 , 1,25]

Liviano

[23 , 2,80] [1,3 - 3,5] [ 23 , 2,10]

ACELERACIÓN m/s2

VELOCIDAD Km/hora

ACELERACIÓN m/s2

VELOCIDAD Km/hora

[ 0 – 7,0] [ 0 – 250] [ 0,7 – 3,50] [ 17 – 40]




[20,0 , 1,2] [1,00 - 1,5] [ 20,2 , 2,63]

[26,5 , 1,3] [1,10 – 1,5] [ 26,7 , 1,50]

Bus

[34,0 , 1,2] [1,00 - 3,4] [ 34,2 , 0,92]

ACELERACIÓN m/s2

VELOCIDAD Km/hora

ACELERACIÓN m/s2

VELOCIDAD Km/hora

[ 0 – 7,0] [ 0 – 250] [ 0,75 – 2,37] [ 20 – 38]




[22,0 , 2,5] [1,10 - 2,50] [ 22,4 , 3,15]

[28,0 , 2,1] [0,80 – 2,60] [ 28,0 , 1,37]

Camión

[33,0 , 1,8] [0,60 – 2,30] [ 33,0 , 1,00]

• Analizando los vehículos livianos se tiene que los rangos obtenidos en campos coinciden con los planteados por las curvas del modelo. Se da el siguiente ejemplo para dar una mejor comprensión del análisis: el primer punto analizado de campo es de [ 20 Km/h, 2,68 m/s2], para esta velocidad el modelo asigna una aceleración de 2,80 m/s2 la cual puede variar entre [1,3 - 3,5], en este

146

rango se encuentra la observada en el campo (2,68 m/s2). Otra justificación se puede dar analizando los rangos en que la gráfica se mueve con las velocidades halladas en campo, la cual se da en un rango de [ 17 – 30] Km/h y para estas velocidades el modelo Vissim muestra rangos de aceleración entre [1,2 – 3,5] m/s2, valores muy aproximados a los obtenidos en campo, como conclusión se puede adoptar la gráfica del modelo para asignarla al tramo en estudio, para este tipo de vehículos. • Para los buses se observa, cómo para velocidades similares las aceleraciones halladas en campo son mayores a las que presenta el modelo, y no se encuentran dentro de los rangos en que éste las varía. Además si se analiza el rango de las aceleraciones dentro del rango de las velocidades halladas en campo el cual varía entre [ 17 – 40] Km/h se encuentra variaciones de aceleración entre [0,7 -3,5] m/s2; mientras que para el modelo, en este mismo rango de velocidades se presenta un rango de aceleraciones de [ 0,9 – 1,5] . Esto indica que más del 62% de los datos de campo se encuentran por fuera de la curva del modelo Vissim; por lo tanto, como conclusión es necesario para este tipo de vehículos crear una curva de aceleraciones que sea mas ajustada a los datos observados en campo. Se debe aclarar que dado el ajuste de los datos de campo al modelo de regresión polinomial el cual arrojó un R2 de 0.98, estos datos presentan una buena aproximación a la realidad, por lo tanto la diferencia encontrada con los calibrados en el modelo Vissim no obedece a errores en la toma de datos sino mas bien a las diferentes características que se presentarían en el comportamiento del conductor al conducir en vías urbanas o en autopistas. Un posible análisis de este comportamiento es que los buses en zona urbana presentan un comportamiento diferente a los que transitan en autopistas, para los cuales fue calibrado el modelo. • Realizando el mismo análisis para los camiones se tiene que las aceleraciones con sus respectivas velocidades tomadas en campo se ajusta a las curvas que el Modelo presenta para este tipo de vehículos. Sin embargo se hace la recomendación de hacer este estudio clasificando los vehículos en pesados, pues se considera que la relación peso/potencia puede generar curvas de aceleración diferentes para cada tipo.

147

3.2.4 Deceleraciones.

Análisis General.

Tabla 59. Resumen de deceleración Deseada. Alimentación del Modelo.

TIPO DE VEHICULO ECUACIÓN R2

DECELERACIÓN MAXIMA

m/s2

DECELERACIÓN MINIMA m/s2

MEDIA

MOTO y = -0,0836x + 1,8776

0,59 -4,93 -0,10 1,36

LIVIANO y = -0,0727x + 1,0844

0,46 -6,63 -0,02 1,43

BUS y = -0,0882x + 1,2754 0,64 -4,59 -0,28 1,75

CAMION y = -0,0333x + 0,0359

0,31 --2,04 -0,064 0,98

• Estos datos se tomaron en el tramo en estudio, el cual es en una zona urbana, y por lo tanto el conductor se ve influenciado a decelerar por factores externos ajenos a su deseo, como lo son: la regulación y control de la vía, los peatones, la influencia de vehículos detenidos, la interacción de los vehículos en el mismo carril y en carriles laterales. Todos estos factores generan que en muchas ocasiones el proceso de deceleración sea realizado de una manera abrupta, lo que se ve reflejado en altas deceleraciones. • En el campo se observa cómo los vehículos livianos y motos, presentan las mayores deceleraciones, esto se debe al comportamiento del conductor y a las características físicas de estos vehículos. • Debido a la falta de equipos y recursos, el método utilizado para la toma de información es muy manual, lo que genera que los datos no tengan una buena precisión, lo cual se ve reflejado en los parámetros estadísticos evaluados, además de ver que no se encuentre un buen ajuste, situación que se ve reflejada en los R2, por lo anterior no es conveniente utilizar estos datos en la modelación del tramo, ya que la dispersión demuestra que no son datos confiables, por lo tanto se opta por tomar las curvas del modelo Vissim que ya tiene una previa calibración. • Para el modelo Vissim estas curvas se analizaron para la Autopista de Karlsruhe, en donde el comportamiento del conductor se ve influenciado por factores diferentes a los que estaría sometido en una vía urbana, de aquí que los valores del modelo tenga menos fluctuaciones en las deceleraciones. Sin embargo una de las ventajas de este modelo es que tanto las distribuciones como

148

las funciones se dejan editar o ingresar nuevas de acuerdo a los datos obtenidos en el sitio en estudio.

3.2.5 Comportamiento del Conductor. Distancia estática AX. El modelo vissim toma esta distancia estática como el promedio de todos los datos observados o media. Para una mejor comprensión de los datos ver sección 2.4 Análisis de datos de campo. • En el modelo Vissim esta distancia estática corresponde a 2 m , para el tramo en estudio se usa el promedio de la distancia estática hallada en el campo la cual es de 1,68 metros.

Distancia Dinámica del Modelo.

Análisis General. Los datos que pide Vissim de entrada son los parámetros de calibración del comportamiento del conductor los cuales son: bx –add y bx-mult, estos parámetros se deben despejar de la ecuación Bx. Por lo tanto para hallar estos parámetros se planteó la siguiente metodología: Para cada una de las observaciones se hallaron los siguientes datos del registro de video, BX, ABX, AX, velocidad del vehículo trasero, velocidad del vehículo delantero, además del modelo se tiene que Z es una distribución normal de rango [0,1]. Por lo tanto para cada una de las observaciones se solucionó la ecuación BX variando Z de 0 a 1 cada 0,1. Se planteó que la ecuación BX tiene un comportamiento de ecuación lineal donde: vzmultbxaddbxBX *)*__( += ; haciendo esto se obtuvieron los resultados que se presenta en el ANEXO 14.

BXAXABX

BXAXABX

=−

+=

149

Gráfica. 88 Análisis para Z=0.1

ANALISIS PARA Z =0,1

y = -0,5639x + 4,2411

R2 = 0,0005

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

0,250 0,300 0,350 0,400 0,450 0,500 0,550 0,600


ANALISIS PARA Z=0,2

y = -0,282x + 4,2411

R2 = 0,0005

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

0,450 0,550 0,650 0,750 0,850 0,950 1,050 1,150


ANALISIS DE Z=0,3

y = -0,188x + 4,2411

R2 = 0,0005

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

0,800 1,000 1,200 1,400 1,600 1,800

DIS

TA

NC

IAS

150


ANALISIS DE Z=0,4

y = -0,141x + 4,2411

R2 = 0,0005

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 2,200 2,400

DIS

TA

NC

IAS


ANALISIS DE Z=0,5

y = -0,1128x + 4,2411

R2 = 0,0005

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

1,000 1,200 1,400 1,600 1,800 2,000 2,200 2,400 2,600 2,800 3,000

DIS

TA

NC

IAS


ANALISIS DE Z=0,6

y = -0,094x + 4,2411

R2 = 0,0005

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

1,000

1,200

1,400

1,600

1,800

2,000

2,200

2,400

2,600

2,800

3,000

3,200

3,400

3,600

3,800

DIS

TA

NC

IAS

151


ANALISIS PARA Z=0,7

y = -0,0806x + 4,2411R2 = 0,0005

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

2,000 2,500 3,000 3,500 4,000 4,500

DIS

TA

NC

IAS


ANALISIS PARA Z=0,8

y = -0,0705x + 4,2411

R2 = 0,0005

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000

DIS

TA

NC

IA


ANALISIS PARA Z=0,9

y = -0,0627x + 4,2411

R2 = 0,0005

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 5,500

DIS

TAN

CIA

S

152

Gráfica. 97 Análisis para Z=1

ANALISIS PARA Z=1

y = -0,0564x + 4,2411

R2 = 0,0005

0,00

1,00

2,00

3,00

4,00

5,00

6,00

7,00

2,500 3,000 3,500 4,000 4,500 5,000 5,500 6,000

DIS

TAN

CIA

Tabla 60. Resumen de Errores, BXADD y BXMUL

Z ERR BXADD BXMUL

0,1 99,71643229731090 4,2411 -0,5639

0,2 99,71643244020030 4,2411 -0,282

0,3 99,71643244020030 4,2411 -0,188

0,4 99,71643244020030 4,2411 -0,141

0,5 99,71643244020030 4,2411 -0,1128

0,6 99,71643244020030 4,2411 -0,094

0,7 99,71643349141210 4,2411 -0,0806

0,8 99,71643244020030 4,2411 -0,0705

0,9 99,71643439973430 4,2411 -0,0627

1 99,71643244020030 4,2411 -0,0564

• De los datos obtenidos se puede observar cómo la dispersión de puntos es tal que no se puede considerar que los términos Bx . add y Bx-mult sean el término independiente y la ecuación de una recta, pues se presentan R2 muy bajos que no son aceptables, además de encontrar que el error calculado entre los datos de campo y el teórico presentan porcentajes muy altos. • Para el análisis de estos datos es necesario contar con herramientas como programas estadísticos que creen series de simulación y permitan correr el programa hasta encontrar la convergencia de estos. • Debido al resultado de este estudio no es conveniente reemplazar los valores que el Vissim presenta por defecto los cuales son: Bx add = 2 y Bx mult=

153

3, hasta no encontrar una metodología de procesamiento de la información que permita tener datos estadísticamente aceptables y coherentes.

3.3 RESULTADO DE LA MODELACIÓN.

ESCENARIO 1. : Resultados de modelación con parámetros que el modelo vissim trae por defecto. • Evaluación de Desarrollo en la red.

Network Performance File: c:\documents and settings\lili\mis documentos\trabajo de grado\modelacion \resultados arch. vissim\tesis def.inp Comment:

Date: Lunes 03 de Diciembre de 2007 01:16:39 p.m.

Simulation time from 0.0 to 3600.0. Number of vehicles in the network All Vehicle Types 16 Number of vehicles that have left the network All Vehicle Types 1907 Total Path Distance [km] All Vehicle Types 407.517 Total travel time [h] All Vehicle Types 20.011 Average speed [km/h] All Vehicle Types 20.364 Total delay time [h] All Vehicle Types 9.413 Average delay time per vehicle [s] All Vehicle Types 17.621 Total stopped delay [h] All Vehicle Types 5.075 Average stopped delay per vehicle [s] All Vehicle Types 9.500 Number of Stops All Vehicle Types 1423

Average number of stops per vehicles All Vehicle Types

0.740

• Longitud de cola. Parámetro evaluado en el campo en la hora de simulación el cual es igual a: 24 m.

154

Queue Length Record File: c:\documents and settings\lili\mis documentos\trabajo de grado\modelacion \resultados arch. vissim\tesis def.inp Comment: Date: Lunes

03 de Diciembre de 2007 01:16:39 p.m.

Queue Counter 1: Link 5 At 56.211 m Avg.: average queue length [m] within time interval Max.: maximum queue length [m] within time interval Stop: number of stops within queue

Time Avg. max Stop

No.: 1 1 1 3600 24 103 714

• Recolección de Datos: de esta tabla se analizarán las medidas en los puntos 1 y 2 pues corresponden al tramo de la vía principal, calzada occidental donde se tomaron los datos

155

Data Collection (Compiled Data)

File: c:\documents and settings\lili\mis documentos\trabajo de grado\modelacion\resultados arch. vissim\tesis def.inpComment: Date: Lunes 03 de Diciembre de 2007 02:54:49 p.m.

Measurement 1: Data Collection Point(s) 12Measurement 2: Data Collection Point(s) 34Measurement 3: Data Collection Point(s) 56Measurement 4: Data Collection Point(s) 78Measurement 5: Data Collection Point(s) 910Measurement 6: Data Collection Point(s) 1112Measurement 7: Data Collection Point(s) 1314Measurement 8: Data Collection Point(s) 1516Measurement 9: Data Collection Point(s) 1718Measurement 10: Data Collection Point(s) 19Measurement 11: Data Collection Point(s) 20Measurement 12: Data Collection Point(s) 21Measurement 13: Data Collection Point(s) 22Measurement 14: Data Collection Point(s) 2324

Measur.: Data Collection Numberfrom: Start time of the Aggregation intervalto: End time of the Aggregation intervalAccel.: Acceleration [m/s²]Number Veh: Number of VehiclesQueueDel.Tm.: Total Queue delay time [s]Speed: Speed [km/h]

Measur. from to Number Veh QueueDel.Tm.Speed Speed Speed Mean Mean Mean Mean all veh. types all veh. types all veh. types Car MOTO

1 0 3600 848 6.2 22.6 24.7 21.52 0 3600 147 0.5 26.7 27.5 23.53 0 3600 593 0.3 30.5 31.8 29.44 0 3600 216 0.7 27.2 27.9 25.75 0 3600 539 9.0 38.5 39.7 38.66 0 3600 106 15.8 40.4 41.4 38.87 0 3600 984 14.6 36.4 38.1 34.48 0 3600 166 13.6 40.5 41.1 41.19 0 3600 874 0.4 31.4 33.9 28.5

10 0 3600 25 0.0 28.2 31.6 19.611 0 3600 65 0.9 27.7 30.1 24.812 0 3600 122 9.9 38.7 40.2 37.313 0 3600 44 2.3 38.8 41.7 34.414 0 3600 486 8.7 41.0 42.1 42.2

Análisis de las evaluaciones: • De los reportes entregados por el modelo Vissim se observa cómo el promedio de la velocidad de los vehículos se encuentra del orden 20,4 Km por hora, mientras que la obtenida en campo se encuentra aproximadamente en 24 Km/h. Lo que equivale que este dato tiene un ajuste a la realidad del 85 %. • Si se analiza la longitud promedio de cola, la cual fue el dato que se eligió en el tramo para evaluar el modelo se encuentra con una precisión del 100% al obtenido en campo, pues de la tabla de longitud de cola arrojada por el modelo se encuentra que en este tramo corresponde a 24 m , que es exactamente igual a la obtenida en campo. • Si se analiza el volumen total a la hora de simulación se tiene que en el campo de obtuvo aproximadamente un volumen total en toda la red de 1890

156

veh/h; mientras que el modelo arroja como resultado 1907 Veh/h, lo que indica que el modelo aumentó en 1% el volumen total hallado en campo. • La velocidad media para los vehículos en la calzada occidental arroja en el campo es del orden de 23,6 Km/ h, mientras que la arrojada por el modelo es de 26 Km/H (promediando los resultados 1,2 de la tabla de recolección de datos, ya que estos obedecen al carril uno y dos de la calzada evaluada). Por lo tanto la velocidad del modelo se encuentra un 8% por encima de la tomada en campo. • El modelo presenta un buen ajuste con los parámetros que se definen por defecto. ESCENARIO 2. El cual corresponde al tramo evaluado con los datos calibrados para el sitio. • Longitud de cola. Queue Length Record

File: c:\documents and settings\lili\mis documentos\trabajo de grado\modelacion\resultados arch. vissim\tesis cali.inpComment: Date: Lunes 03 de Diciembre de 2007 03:50:42 p.m.

Queue Counter 1: Link 5 At 56.211 m

Avg.: average queue length [m] within time intervalMax.: maximum queue length [m] within time intervalStop: number of stops within queue

Time Avg. max Stop No.: 1 1 1

3600 27 103 716 3600; 27; 103; 716;

157

• Recolección de datos en la red. Data Collection (Compiled Data)

File: c:\documents and settings\lili\mis documentos\trabajo de grado\modelacion\resultados arch. vissim\tesis cali.inpComment: Date: Lunes 03 de Diciembre de 2007 03:50:45 p.m.

Measurement 1: Data Collection Point(s) 12Measurement 2: Data Collection Point(s) 34Measurement 3: Data Collection Point(s) 56Measurement 4: Data Collection Point(s) 78Measurement 5: Data Collection Point(s) 910Measurement 6: Data Collection Point(s) 1112Measurement 7: Data Collection Point(s) 1314Measurement 8: Data Collection Point(s) 1516Measurement 9: Data Collection Point(s) 1718Measurement 10: Data Collection Point(s) 19Measurement 11: Data Collection Point(s) 20Measurement 12: Data Collection Point(s) 21Measurement 13: Data Collection Point(s) 22Measurement 14: Data Collection Point(s) 2324

Measur.: Data Collection Numberfrom: Start time of the Aggregation intervalto: End time of the Aggregation intervalAccel.: Acceleration [m/s²]Number Veh: Number of VehiclesQueueDel.Tm.: Total Queue delay time [s]Speed: Speed [km/h]

Measur. from to Number Veh Speed Speed Speed Number Veh Mean Mean Mean all veh. types all veh. types Car MOTO Car

1 0 3600 841 23.3 25.6 21.8 5792 0 3600 143 27.6 28.0 27.7 1123 0 3600 570 28.5 30.3 26.3 3894 0 3600 215 25.8 26.1 25.4 1795 0 3600 508 37.9 39.1 38.3 3496 0 3600 114 40.3 41.3 38.1 897 0 3600 964 37.2 38.8 34.4 6838 0 3600 173 40.5 41.5 40.0 1309 0 3600 864 32.1 34.2 29.0 599

10 0 3600 25 27.9 31.7 18.1 1811 0 3600 65 26.3 28.8 23.4 4012 0 3600 122 39.0 40.2 37.0 8913 0 3600 38 39.1 42.2 33.4 2614 0 3600 457 40.7 41.6 42.5 309

• Para las motos se obtuvo en el campo una velocidad promedio de 20,2 Km/h, de la tabla se observa cómo éstas se encuentran aproximadamente en 21,1 Km/h, lo que indica que las velocidades para este tipo de vehículos se lograron ajustar en un 96% a la realidad. Mientras que para los livianos se obtuvo un 25,6 Km/h del modelo y en campo se observó un promedio de 23,6 Km/h lo que indica que estas están ajustadas en un 93% a la realidad. Estos resultados indican que

158

el parámetro de velocidades presenta un mejor ajuste con la calibración que si su usan las curvas por defecto. • Analizando las longitudes de cola se tiene que el Vissim arroja como resultado una longitud de cola del 27 m y la obtenida en campo es de 24 m. lo que indica que como se ajustaron los datos tiene una aceptación el modelo del 88% comparado con la realidad. Aunque el ajuste es aceptable, en la modelación y en esta evaluación, en la simulación entran a afectar todos los parámetros de la modelación, de donde se puede observar además, que la precisión de las brechas juega un papel importante en la modelación del comportamiento del conductor afectando esto todos los demás parámetros, por lo tanto es indispensable que este parámetro sea investigado con mayor profundidad siguiendo las recomendaciones planteadas en este trabajo.

159

4. CONCLUSIONES

• Del análisis de sensibilidad realizado, en el cual se evaluaron 19 escenarios se concluye que los parámetros que mayor sensibilidad representaron son: Cambios en la velocidad deseada, comportamientos del conductor y brechas. (Ver análisis de sensibilidad). • Debido a los bajos porcentajes que los camiones y buses representan en el tramo en estudio y en las maniobras donde se dan, este estudio no arroja resultados precisos en alguno de los parámetros evaluados, especialmente en brechas y espaciamientos (intervalos) para estos tipos de vehículos. • Para determinar con mayor precisión intervalos y brechas de los diferentes tipos de vehículos, se deben tener en cuenta las siguientes condiciones para obtener resultados satisfactorios: * Evaluar una intersección de prioridad que presente altos volúmenes vehiculares de los diferentes tipos de vehículos, tanto en la vía secundaria como en la principal, con el fin de obtener una muestra estadísticamente aceptable en todas las maniobras posibles. * La intersección evaluada no puede estar influenciada por algún tipo de control en las intersecciones adyacente, especialmente si son Semáforizadas, pues estas condiciones entorpecen los resultados ya que se presentan brechas aceptadas que dependen de los valores del ciclo del semáforo. * Se deben clasificar de acuerdo a la jerarquía de las vías y de las características geométricas (especialmente de la pendiente y radios de giro) que conforman la intersección. • El modelo Vissim, por defecto generaliza para todo tipo de vehículo una brecha mínima de 3 segundos y un espaciamiento de área de conflicto de 5 metros, por facilidad algunos modeladores utilizan estos datos. Del estudio de brechas se puede concluir: Las brechas aceptadas difieren en los diferentes tipos de vehículos que se encuentran en proceso de cruzamiento del flujo vehicular, por lo tanto modelar sin tener en cuenta esta consideración, induce a que se este forzando en situaciones donde los camiones y buses representen un alto porcentaje en la composición vehicular a comportarse como livianos, cuando sus características físicas son totalmente diferentes y este parámetro influye en la aceptación de la brecha. No obstante, es importante aclarar que el modelo permite la modelación para cada tipo de vehículo variando la brecha y el espaciamiento. • Las velocidades deseadas para lo vehículos livianos y motos son los datos que mayor ajuste presentan a una distribución normal, por lo tanto para vías que presenten condiciones similares en cuanto a su geometría y composición vehicular

160

a la estudiada se puede determinar estas mismas velocidades, no obstante según Guido Radelat “ en vías urbanas, que suelen ser de circulación discontinua, la velocidad de los vehículos de distintos tipos no difiere mucho pues las condiciones que impone el medio vial urbano tiende a emparejarlas. Estas se deben a la regulación del tránsito, a la interacción vehicular y a criterios de efectos sicológicos del medio como peatones y vehículos estacionados”. Es importante realizar un estudio de velocidades deseada, en sitios de la ciudad que presenten condiciones diferentes en los diseños geométricos de las vías, pues en este caso y de acuerdo a la hipótesis planteada por Guido Radelat, es de la única manera que se pueden unificar las curvas de velocidad deseada para cada tipo de vehículo sin importar las características de las vías, u obtener curvas según tipología de vía y vehículo.

• Para las aceleraciones de los diferentes tipos de vehículos y basado en el análisis de los datos de campo se concluye que para los livianos y camiones se pueden utilizar las gráficas que el modelo Vissim trae por defecto, mientras que para los buses es necesario ajustar las curvas, pues el comportamiento de los conductores para este tipo de vehículo en zona urbana difiere mucho del comportamiento en autopista. • La metodología planteada para la toma de datos en campo de las aceleraciones para los diferentes tipos de vehículos se puede adoptar para futuras investigaciones, pues se refleja en el análisis de los datos un muy buen ajuste de los datos de campo con una regresión polinomial de grado 2 , presentándose el menor R2 de 0.98 para los buses, mientras que para los demás tipos de vehículos éste se encuentra en 0.99. • Para obtener una mayor precisión de los datos de deceleraciones es necesario que este estudio esté acompañado de equipos que permitan el mínimo error posible, y de esta manera mejorar los ajustes y estándares estadísticos, por lo tanto se concluye, no es conveniente utilizar estos datos en la modelación del tramo, ya que la dispersión demuestra que no son datos confiables, por lo tanto se optó por tomar las curvas del modelo que ya tiene una previa calibración. • El comportamiento de los conductores en el parámetro de distancias estáticas se encuentra influenciado por factores externos a él, que influyen directamente en esta decisión, por lo tanto no se puede generalizar este parámetro. • Los rangos de las curvas de velocidad que plantea el modelo se ajustan a las velocidades deseadas que fueron encontradas en el tramo; aunque se debe tener en cuenta, que es necesario verificar esta curvas para los diferentes tipos de vehículos de transporte público colectivo y para la clasificación de los vehículos pesados.

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• Para obtener mejores resultados en este tipo de trabajos investigativos es necesario buscar apoyo de recursos económicos con entidades del estado que les sea útil este tipo de investigaciones; ya que por los escasos recursos con que se realizan no se logran resultados con un mayor volumen de casos que permitan generalizar los resultados para toda una ciudad. • Se puede concluir que el modelo presenta una buena aproximación de la realidad con los datos que traen por defecto. Sin embargo esto también se debe al buen criterio del modelador, porque para algunos parámetros, como son las distribuciones de velocidad y aceleraciones, se deberá escoger entre las diferentes opciones que el modelo le presenta, por lo tanto este trabajo investigativo será una base para modeladores principiantes que necesiten hacerse una idea del comportamiento del flujo vehicular en intersecciones y tramos de una red vial urbana. • Para las motos se obtuvo en el campo una velocidad promedio de 20,2 Km/h, de la tabla se observa como éstas se encuentran aproximadamente en 21,1 Km/h, lo que indica que las velocidades para este tipo de vehículos se lograron ajustar en un 96% a la realidad. Mientras que para los livianos se obtuvo un 25,6 Km/h del modelo y en campo se observó un promedio de 23,6Km/h lo que indica que estas están ajustadas en un 93% a la realidad. Estos resultados indican que el parámetro de velocidades presenta un mejor ajuste con la calibración que si se usan las curvas por defecto.

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RECOMENDACIONES

• El procedimiento tradicional para hacer calibraciones supone como una de las primeras etapas el análisis de sensibilidad de los parámetros del modelo. Debido a la magnitud del programa, al alcance del trabajo y a los recursos disponibles, este análisis de sensibilidad se realizó, sin embargo se recomienda complementarlo teniendo un mayor análisis estadístico en cada uno de los demás trabajos de investigaciones que se vienen adelantando.

• Dado que el porcentaje de vehículos pesados en la zona en estudio no fue representativo, pues la composición vehicular de este tipo de vehículos es de aproximadamente el 3%; es necesario realizar una investigación del modelo Vissim, en zonas interurbanas, cuya infraestructura vial esté conformada por autopistas, donde el porcentaje de vehículos pesados sea representativo en la composición del flujo vehicular, de esta manera se busca realizar un análisis más preciso del comportamiento de este tipo de vehículos, teniendo en cuenta brechas, velocidades deseadas, distancias de seguimiento, etc.

• Como resultado de este trabajo se observa que aproximadamente un 20% del flujo vehicular lo representan las motos, lo que genera que este tipo de vehículo, sea el segundo modo de transporte más utilizado del tramo en estudio. Aunque dentro del modelo de simulación Vissim, se pueden crear diferentes tipos de vehículos se debe tener especial cuidado con éste, ya que el comportamiento de los motociclistas difiere mucho del comportamiento de los demás conductores, por la facilidad de maniobrar que este medio de transporte tiene gracias a sus condiciones físico.-mecánicas. Debido a ello, se puede observar en el campo, como la mayoría de estos conductores realizan sus recorridos entre carriles lo que difiere de la teoría del seguimiento de vehículos con respecto a los demás tipos de vehículos que conforman la composición vehicular. Por lo tanto se recomienda además de evaluar el modelo de seguimiento, realizar una investigación acerca del comportamiento lateral y cambio de carril, al cual pertenecen los modelos que simulan esta situación.

• Dado que el alcance de este estudio no considera la interacción de los peatones con el entorno y el modelo de microsimulación Vissim permite incluirlos, se recomienda realizar una modelación en un sitio donde el flujo peatonal sea considerable; con el objetivo de observar los resultados de la simulación bajo estas condiciones.

• Al realizarse el estudio de brechas se debe tener en cuenta que las condiciones de control que presenta el tramo en estudio antes de llegar a la intersección de prioridad es una intersección semáforizada, lo que genera que algunas brechas se vean afectadas por esta condición, (de ahí brechas de más de 25 segundos). Para tener

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un análisis más preciso, se recomienda realizar un estudio en una intersección de prioridad que no se encuentre influenciada por intersecciones semaforizadas o algún otro tipo de control; además se debe realizar este estudio donde se presenten altos flujos vehiculares sobre la vía secundaria para obtener un tamaño de muestra representativa, pues en este trabajo se presentaron dificultades para obtenerlo, y se considera que no es suficiente para determinar por cada tipo de vehículo y maniobra realizada cual debe ser la brecha y separación adecuada. Además por lo dispendioso del procesamiento de la información, se recomienda que este sea el alcance de varios trabajos de grado en Ingeniería Civil, ya que para obtener una mayor precisión de los datos se debe procesar la información como se explicó en el capitulo de metodología de estudios de campo.

• Se debe tener especial cuidado en los próximos trabajos investigativos de este modelo en la terminología utilizada en el manual, pues en el transcurso de este estudio se encontraron términos que están definidos de manera diferente a como se establecen en la terminología de Ingeniería de Tránsito, un ejemplo de ellos es el término Intervalo para el Modelo, lo que es equivalente en unidad de distancia a espaciamiento.

• Para calibrar curvas de velocidad en las vías urbanas se debe buscar la manera de recopilar datos por lo menos 8 días a la semana, las 24 horas, y en zonas donde las características de la vía en cuanto a su geometría y control sea diferente. Para esto es necesario contar con el apoyo de las entidades del estado, en este caso secretaría de Transporte y Tránsito, quien tiene ADR que permitirá la recopilación de los datos por este periodo, además de generar las brechas e intervalos de acuerdo a la configuración que se haga con los circuitos inductivos.

• Aunque los datos obtenidos en el campo en el estudio de aceleraciones presentaron un muy buen ajuste con una regresión polinomial de grado dos, es necesario que se profundice en la investigación clasificando los diferentes tipos de tramos más comunes de la malla vial, con el objetivo de verificar si este análisis se puede extender a estos o es preciso clasificar las curvas de acuerdo a las características del tramo evaluado. Además se hace pertinente que para el tipo de vehículos camión se analice para cada una de las clasificaciones que estos presentan.

• Se recomienda realizar una investigación para encontrar una metodología además de contar con equipos de precisión para hallar las deceleraciones que desarrollan los diferente tipos de vehículos en el campo, dado a que por la experiencia obtenida en éste trabajo de investigación, plantear una metodología sin ayuda de equipos que permitan una buena precisión genera que en los datos se encuentre una alta variabilidad que no permitan realizar un buen ajuste.

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• Para las distancias estáticas del comportamiento del conductor se recomienda realizar una investigación en diferentes sitios de la ciudad, buscando dos escenarios: En un primer escenario: no se pueden dar agentes externos que afecten la distancia estática de parada, un segundo escenario: con afectación de agentes externos (sombras, presencia de peatones ocasionales en la vía, de vendedores ambulantes, limpia vidrios etc). Teniendo estas dos situaciones con la primera se tendría un comportamiento generalizado del conductor, con la segunda se hallaría un factor de afectación, para cuando el tramo a simular presente este tipo de condiciones.

• Para lograr mejores resultados en este tipo de investigaciones se recomienda realizar una investigación del Software con un grupo interdisciplinario conformado por: Ingeniero de Tránsito y Transporte, Ingeniero Físico y un especialista en programación de programas computacionales, pues a medida del desarrollo de este trabajo se ha tenido que recurrir a estos profesionales, evidenciando el hecho de que en la Universidad Nacional de Colombia, sede Medellín, hay varios profesores interesados en crear un software de tránsito que sea bajo los parámetros de la ciudad de Medellín.

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BIBLIOGRAFÍA

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ANEXOS ANEXO 1 Modelos Macroscopicos, Mesoscópicos y Microscópicos

Modelos Microscópicos

MODELO CARACTERÍSTICAS

TRANSYT Es un modelo determinístico desarrollado por el Laboratorio de Investigación del Transporte de Carreteras del Reino Unido (TRL), no hay ninguna representación de vehículos individuales, y todos los cálculos son hechos con base a las proporciones medias de flujo, movimientos de giro y colas.

TRANSYT-7F

Modela la conducta del tránsito en las áreas urbanas controladas con semáforos. Durante una optimización, busca un conjunto de programación de tiempos y desfases que minimiza una función objetivo de los vehículos, esto se logra coordinando los semáforos adyacentes para que los pelotones de vehículos puedan pasar sin detenerse.

Redes urbanas

NETFLO Puede simular el tránsito que fluye a dos niveles. NETFLO I es un modelo estocástico, basado en eventos. Mueve cada vehículo intermitentemente según los eventos, trata cada vehículo en la red como una entidad identificable, no se planea el automóvil compartido y las conductas de cambio de carril explícitamente

FREQ Es un modelo de simulación determinístico para un corredor de autopista, desarrollado por la UC-Berkeley. Desde 1968 el modelo ha estado en continuo desarrollo llegando a la nueva versión Freq10. El módulo de simulación consiste en dos partes: la primera para simular la autopista y la segunda para las arterias paralelas. Las rutas por las arterias paralelas se agregan y modelan como una sola. La debilidad primaria de FREQ es la simplificación de alternativas arteriales y falta de técnicas para desviar el cambio de itinerario.

FREFLO Desarrollado por H.J. Payne, simula el flujo de tránsito en autopistas. El trabajo inicial con el FREFLO reveló que el modelo estaba limitado en su habilidad de simular las condiciones de flujo congestionado de una manera real12. Para solucionar este problema se desarrolló otro modelo de autopista, FRECON .

KRONOS: Desarrollado por Michalopoulos, es un modelo de simulación de autopista que representa el flujo de tránsito. KRONOS modela explícitamente las conductas ininterrumpidas del flujo tales como el cambio de carril, unión, separación y mezclamiento

Autopistas

CORQ Desarrollado por Yagar, es un modelo de simulación de asignación de un corredor de autopista. El corredor consiste en una autopista, con sus rampas, con los cruces de calles principales, y con la posibilidad escoger cualquier alternativa en la malla vial. Los flujos de tránsito se toman continuos y los tiempos de viaje se calculan con funciones sencillas de flujo libre y en condiciones congestionadas clave de CORQ es la técnica de asignación dinámica para asignar la proporción de tiempo de la matriz de demandas Origen – Destino (O-D) a una red de tránsito que depende del tiempo. Sin embargo, la relación de tiempo de viaje se expresa como una función constante de flujos y demoras en los cruces esto es un inconveniente de CORQ. La relación de tiempo es insensible a cambios en tiempos de semáforos en arterias paralelas.


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Modelos Mesoscópicos.


CONTRAM Es un modelo de asignación de tránsito y evaluación que modela los flujos en las redes urbanas. Este modelo trata un grupo de vehículos (pelotón), como una sola entidad. CONTRAM determina los flujos de conexión variando el tiempo y los costos de la ruta, en términos de afluencias dadas y esto los diferencia de TRANSYT y NETSIM. En CONTRAM, se expresan las demandas de tránsito como las proporciones de Origen – Destino (O-D) para cada intervalo de tiempo dado. Estas proporciones de O-D se convierten en un número equivalente de grupos que se asignan a la red en una proporción uniforme para cada intervalo de tiempo. Un equilibrio de asignación de tránsito se logra a través de iteraciones en que cada grupo que está alejado de la red es reasignado a un nuevo camino

SATURNO Es un modelo de asignación de tránsito basado en la incorporación de dos fases: una fase de simulación detallada de demoras en intersecciones, acoplado con una fase de asignación que determina las rutas tomadas para los viajes de Origen – Destino (O-D). El modelo completo está basado en ciclos de asignación y fases de simulación y espacioAsí, se determinan curvas de flujo-demora basadas en un juego dado de los movimientos de asignación. La asignación usa estas curvas a su vez para determinar la opción de la ruta y actualizar las maniobras de giro. Estas iteraciones continúan hasta que las maniobras de giro alcancen valores bastante estables.


Modelos Microscópicos.

APLICACIÓN


Redes urbanas

NETSIM: Es el único modelo microscópico disponible para vías de redes urbanas, anteriormente llamado UTCS-1, se dio a conocer inicialmente en 1971 e integró dentro del TRAF (un sistema de simulación de tránsito integrado) en los años 80s (TRAF-NETSIM). La mayoría de las condiciones operacionales pueden simularse experimentando en un ambiente de la red urbana de calles. Este modelo proporciona un nivel alto de detalle y exactitud y es probablemente el modelo de simulación de tránsito más usado.

Autopistas INTRAS Es un modelo de simulación estocástico. Desarrollado por los asociados de KLD en los 70 y se reforzó continuamente en los años ochenta; éste modelo detalla y representa favorablemente el flujo de tránsito, el uso de un vehículo específico cronometrado con una lógica de cambio de carril, de seguimiento de vehículos y control de tránsito real en un corredor de autopista con una superficie circundante de ambiente urbano.

FRESIM El modelo INTRAS fue reprogramado por JFT y Asociados según algunas técnicas en un ambiente más amigable para el usuario. El modelo revisado se llamó FRESIM y ha estado incorporado en la familia de TRAF. FRESIM puede simular la geometría de una autopista compleja, como la transición de anchura de carril, la inclusión de carriles auxiliares, y la variación en las pendientes, peralte y radio de curvatura. El modelo puede ocuparse de los rasgos operacionales de la autopista como cambio de carril, entrada a la vía, y representación de una variedad de conductas de tránsito. FRESIM se ha vuelto el más completo y actualizado

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modelo de simulación microscópico.

CARSIM y WEAVSIM

Son basados en INTRAS, que se considera como un modelo de análisis de propósito general, con ciertas limitaciones, es decir, la lógica de INTRAS en el evento de seguimiento de vehículos no era capaz de simular la conducta de las condiciones de tránsito en las autopistas de una manera ajustada a la realidad en el evento de pare y siga. Por consiguiente se desarrolló un nuevo modelo para este evento denominado CARSIM, para ofrecer rasgos realistas adicionales y con capacidades para la simulación de la conducta de seguimiento de vehículos en las autopistas. De una manera similar, la lógica de cambio de carril del modelo INTRAS no podía representar las maniobras de cambio de carril frecuentes adecuadamente a las secciones de mezclamiento en autopistas, WEAVSIM se desarrolló específicamente para el estudio de la dinámica de flujo de tránsito de mezclamiento.

FREESIM Es un modelo estocástico cuya lógica está basada en una descripción racional del comportamiento de los conductores en una situación de cierre de carril de autopista. Un juego de algoritmos fue establecido para simular al conductor en el seguimiento de vehículos y el comportamiento al cambio de carril en respuesta a las señales preventivas.

Redes Integradas

CORSIM Es virtualmente una combinación de dos modelos microscópicos, NETSIM y FRESIM. El modelo es capaz de simular las operaciones de tránsito simultáneamente en las calles y en las autopistas de una manera integrada.

INTEGRATION:

Fue desarrollado a finales de los 80s, es un modelo de asignación de ruta orientado a autopista integrada y redes urbanas. En el modelo, los movimientos individuales de cada vehículo en la red se trazan para monitorear y controlar la conducta no ordinaria de los vehículos que pertenecen a un cierto subconjunto de la población. El modelo difiere de la mayoría de los otros modelos microscópicos en que sólo considera las interacciones acumuladas de velocidad-volumen del tránsito y no los detalles de un cambio de carril y la conducta de seguimiento de vehículos, el modelo es una rutina basada en el origen del viaje, el destino, y los tiempos de salida que se especifican al modelo externamente.

WATSIM Es un modelo estocástico de simulación integrado, se considera una función extensiva de los modelos TRAF-NETSIM que incorporan la autopista y las operaciones de rampa con el tránsito urbano, incluye configuraciones de HOV (High Occupancy Vehicles), trenes ligeros, trazado de vía, rampas, y simulación y animación en tiempo real. El modelo de simulación WATSIM también incluye una interfase con un modelo de asignación de tránsito.

AIMSUN2 Este modelo es adecuado para la simulación de redes urbanas e interurbanas, contiene un amplio rango de sistemas de transporte, le ofrece al usuario una interfase amigable lo que facilita la construcción del modelo, evaluación y prueba de sistemas de control de tránsito, manejo de estrategias, que permiten hacer la evaluación de alternativas para el diseño de vías.


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ANEXO 2 Traducción Artículo de Wiedemann 1974.

Simulación Microscópica del Tránsito

VISSIM usa el modelo del comportamiento psico-físico del conductor desarrollado por Widemann (1974). Los vehículos siguen uno a otro en un proceso de oscilación. Cuando un vehículo más rápido se acerca a un vehículo más lento en un solo carril se ajusta su separación. El punto de acción o de reacción consciente depende de la diferencia de velocidad, la distancia y el comportamiento del conductor. En conexiones de multi-carril se verifica sí los vehículos manejan cambiando de carriles. Si ese es el caso, ellos verifican la posibilidad de encontrar los espacios aceptables en carriles vecinos. El seguimiento de vehículos y el cambio de carril forman un conjunto integrado en el modelo de tránsito.

El movimiento longitudinal de los vehículos está influenciado por los vehículos que viajan al frente en el mismo carril. Es por esto que el modelo es llamado el “modelo del seguimiento de vehículos”. Un conductor esta directamente influenciado por el primer vehículo que viaja al frente suyo ya que el segundo vehículo tendrá alrededor del doble de la distancia; por lo tanto este modelo se concentra en la influencia del primer vehiculo que esta al frente, incluyendo la opción de frenado.

La influencia del movimiento está caracterizado por la percepción del movimiento relativo del vehiculo del frente, cambios en la distancia y en la diferencia de velocidades. Estos cambios son percibidos si el impulso físico excede un cierto valor mínimo, llamado umbral. La percepción de los cambios depende de que tan rápido la imagen del vehículo del frente cambie, la cual es una función de la diferencia de velocidades y distancias.

Estas medidas e investigaciones fueron realizadas por TODOSIEV (1963), MIECHAELS (1965) y HOEFS (1972); con el propósito de encontrar los limites de la percepción humana en el proceso de seguimiento de vehículos. Esta investigación forma la base del “modelo de seguimiento de vehiculo” desarrollado por WIEDEMANN (1974).

Umbrales del Modelo. El comportamiento humano tiene una distribución natural: En diferentes conductores se encuentra diferencias en la habilidad a la percepción y estimación, en las distancias de seguridad, en los deseos de velocidad, y en la aceptación de las máximas aceleraciones o deceleraciones ; las cuales son características de la agresividad en la conducción. Algunos de estos parámetros también dependen de la capacidad de los vehículos como lo son:

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la máxima velocidad y máxima aceleración y deceleración. Esto es un fenómeno natural que puede ser representado por distribuciones normales aunque no se tiene un conocimiento exacto acerca de estas distribuciones, por lo tanto diferentes parámetros se usarán al azar dentro del modelo para calcular los valores del umbral y las funciones de conducción.

La percepción y reacción están representadas por un conjunto de umbrales y distancias deseadas. Estos umbrales representan diferentes áreas que están asociadas a diferentes situaciones de la interacción entre un vehículo y el vehículo que está frente a él. Estas áreas son:

El vehículo no esta influenciado por un vehiculo que viaje al frente. El vehículo está influenciado porque el conductor percibe un vehículo al frente con una velocidad más baja que la de él. El vehículo empieza un proceso de seguimiento.

El vehiculo se encuentra en una situación de emergencia.

Por lo tanto, el proceso de conducción de acuerdo a las condiciones dadas se asocia a las diferentes áreas, las cuales son representadas en la siguiente gráfica:

Modelo de la Lógica del Seguimiento de Vehículo. (Wiedemann 1974).

FUENTE: Manual del VISSIM. PTV American. Año 2006

Los umbrales son representados para una unidad de vehículo-conductor (I) que viaja a una velocidad (real). El eje horizontal representa la diferencia de

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velocidades con valores positivos caracterizando el cierre del proceso (la velocidad del vehículo de en frente (I-1) es mas baja). Y el eje vertical representa la distancia al vehículo de en frente (I-1).

AX Distancia estática deseada cuando los vehículos se encuentran uno tras otro: Consiste en la longitud del vehículo de en frente ( L ) y de la distancia deseada del vehículo trasero (I), que depende de la necesidad de seguridad del conductor y está representada por un parámetro que tiene una distribución normal )15.0,5.0()(1 NIRND = ; teniendo valores entre 0 y 1, con una media de 0.5 y una desviación estándar de 0.15. Por lo tanto AX está definido como:

Ecuación 10. Percepción del umbral AX.

AXmultIRNDAXaddLAX ∗++= )(1

Donde AXadd y AXmult son parámetros de calibración que serán factores del rango definido para la mínima distancia deseada del vehículo trasero.

ABX Mínima distancia de seguimiento deseada para diferencias de velocidad bajas: Está distancia depende de la distancia AX y de la velocidad en ese periodo. Investigaciones realizadas por TODOSIEV (1963) y HOESFS (1972) demostraron que la distancia en el tráfico real no es proporcional a la velocidad. Los conductores más arriesgados tienden a subestimar las distancias de seguridad a altas velocidades mucho más que a bajas velocidades; esto es representado por una relación parabólica entre BX y la velocidad real

De nuevo, este valor mínimo tiene una distribución normal que depende de la necesidad de seguridad del conductor y está representado por el parámetro

)15.0,5.0()(1 NIRND = , este resultado es:

Ecuación 11. Percepción del umbral ABX y BX.

( ) VIRNDBXmultBXaddBX

BXAXABX

∗∗+

+=

))(1:

Donde BXadd y BXmult son parámetros de calibración que definen el rango de variación. Para cerrar el proceso la velocidad del vehículo de en frente es

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considerada v (I-1), para abrir el proceso se considera la velocidad del vehículo trasero v (I).

SDV Percepción del umbral de diferencias de velocidades en largas distancias: Este umbral marca el punto en el que el conductor es conciente que esta siendo cerrado por un vehículo más lento. Si es imposible cambiar de carril, entonces reaccionará reduciendo su velocidad a la velocidad del vehículo de en frente haciéndosele difícil mantener una distancia mayor que ABX . Este proceso en largas distancias ha sido investigado por MIECHAELS (1965) y HOEFS (1972), las mediciones mostraron que el vehículo que se aproxima más rápido es debido a que tiene una mayor percepción de la distancia, estando entre DV*25 y DV*75 para diferentes conductores, (DV diferencia de velocidades). La distribución natural de nuevo es modelada como un parámetro de distribución normal, )15.0,5.0()(1 NIRND = como se mencionó anteriormente y )15.0,5.0()(2 NIRND = considera la estimación de la habilidad del conductor, y tiene el mismo rango, media y desviación estándar de )(1 IRND . SDV es modelado por:

Ecuación 12. Percepción del umbral SDV.

( )( ))(2)(1

2

IRNDIRNDCXmultCXaddCXconsCX

CX

AXDXSDV

+∗+∗=

−=

Donde CXconst , CXadd y CXmult son parámetros de calibración que definen el rango del umbral. Siguiendo las mediciones de las investigaciones CX podría representar el rango entre 25 y 75.

SDX Percepción del umbral a una distancia cada vez mayor en el proceso de seguimiento: Este umbral describe que el conductor es conciente que esta dejando el proceso de seguimiento del vehículo quedando demasiado distante. El reaccionará acelerando para conseguir un intervalo ideal. Mediciones realizadas por TODOSIEV (1963), HOEFS (1972), concluyeron que SDX varía entre 1.5 y 2.5 de la distancia de seguimiento mínima; la variación no solo depende del conductor, adicionalmente este valor SDX varia para cada conductor. Este segundo fenómeno es modelado para un conductor independiente con parámetros al azar )15.0,5.0(NNRND = ; SDX es calculada por:

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Ecuación 13. Percepción del umbral SDX.

( ))(2 IRNDNRNDEXmultEXaddEX

BXEXAXSDX

−∗+=

∗+=

Para conductores que tienen buenas habilidades de estimación. )(2 IRND , es cercano a 1.0. El elemento EX tendrá un valor de media más pequeño por lo tanto SDX será más pequeño. El conductor reconoce pronto que está dejando el proceso de seguimiento. El resultado serán pequeñas oscilaciones en la distancia.

CLDV Percepción del umbral para reconocer diferencias de velocidades pequeñas en distancias cortas, decrecientes: En el seguimiento de un vehículo en diferencias de velocidades pequeñas, el conductor percibe que está cerrando el proceso y tiene que decelerar para evitar un accidente. CLDV es similar a la naturaleza de SDV pero tiene una variación del rango mas largo. Mediciones de TODOSIEV (1963), HOEFS (1972), concluyeron que CLDV empieza alrededor de cuatro veces SDV . Ya que los mismos factores influyen en SDX y CLDV , el elemento EX puede ser usado para describir el rango de CLDV . Este está definido como:

Ecuación 14. Percepción del umbral CLDV

2EXSDVCLDV ∗=

OPDV Percepción del umbral para reconocer diferencias de velocidad pequeñas en distancias cortas pero crecientes. El rango de variación es incluso más largo que el de CLDV . Adicionalmente hay más variación para el mismo conductor. Mediciones realizadas por TODOSIEV (1963), HOEFS (1972), concluyen que OPDV empieza de 1 a 3 veces CLDV .

Ecuación 15. Percepción del umbral OPDV.

)( NRNDOPDVmultOPDVaddCLDVOPDV ∗−−∗=

Donde OPDVadd y OPDVmult son parámetros de calibración que definen el rango del umbral. El parámetro del conductor NRND representa la variación para el mismo conductor.

El límite superior de la reacción describe la máxima distancia de interacción entre dos vehículos. Investigaciones dentro del HCM (1965), mostraron que no

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hay una influencia significativa entre dos vehículos en distancias mayores a 150 metros.

La descripción de los umbrales delimitan los cuatro tipos de comportamiento en la conducción, sin influencia, se encuentra influenciado por la presencia de otro vehículo, en proceso de seguimiento y estado de frenado. Cada tipo está representado por un procedimiento para calcular el real comportamiento de la conducción, Ej.: el valor de la aceleración en dirección longitudinal.

BNULL Representa los valores más bajos de la aceleración y deceleración. Mediciones realizadas por HERMAN (1959), DREW (1967) y MONTROLL (1961) demostraron que este valor tiene una media de alrededor de 0.2 m/s2. Esto es representado por:

))(4( NRNDIRNDBNULLmultBNULL +∗=

)(4 IRND Representa la habilidad del conductor al control de la aceleración

)5.1,5.0()(4 NIRND = . NRND es un parámetro independiente del conductor que representa la variación de la modelación para el mismo conductor.

Tipos de comportamiento en la conducción.

Conducción sin influencia. El conductor conduce a la velocidad deseada o intenta alcanzarla. Una oscilación en la velocidad deseada es modelada usando valores BNULL de aceleraciones positivas o negativas. Estos valores dependen de las capacidades del vehículo y si el conductor usará estas capacidades. La máxima posible aceleración de un vehículo esta determinada por la velocidad real y la máxima velocidad. Un conductor usará la aceleración dependiendo de su velocidad deseada y de la relación de ésta con la velocidad real. Para vehículos pesados esta depende de la potencia del motor con relación a la carga. En el modelo la máxima aceleración está calculada: Para automóviles:

Ecuación 16. Cálculo de la máxima aceleración en el modelo. (livianos)

( )

)( DESMAXDES

MAX

MAX

VVFAKTORMultV

VFaktorV

FaktorVVVBMAXmultBMAX

−∗+=

∗−∗=

Para vehículos Pesados

177

Ecuación 17. Cálculo de la máxima aceleración en el modelo (pesados)

( )( )VTonperKWBMAXVmultBMAXVaddeTonperKWBMAXmultBMAXaddMINBMAX ∗∗+−∗∗+−= ,5.2(

Donde MAXV velocidad máxima, DESV velocidad deseada, V velocidad real, TonperKW potencia del motor. Todos los otros elementos son parámetros de

calibración.

La función BMAX para vehículos livianos se muestra en la Gráfica. 98. con una velocidad máxima fija y una variación de la velocidad deseada, el valor medio está representado por la línea gruesa, mientras que el rango de variación está representado por las líneas delgadas.

Gráfica. 98 Máxima Aceleración en Función de la Velocidad

Proceso de acercamiento: El conductor reconoce que está siendo cerrado por un vehículo más lento, después de un breve retrazo de reacción, comienza a decelerar hasta reducir su velocidad a la del vehículo de en frente manteniendo siempre una distancia mas larga que ABX . La ecuación cinemática para la deceleración del movimiento es:

Ecuación 18. Ecuación cinemática para la deceleración.

( )12

1)(

2

−+

−∗= IB

DXABX

DVIB

Donde DV es la diferencia de velocidades reales, DX distancia real, ABX distancia mínima deseada y ( )1−IB la aceleración del vehículo de en frente.

)(IB es el valor objetivo de la deceleración necesaria. Un conductor no se comportará de una forma determinada; el comportamiento humano es una distribución normal que depende de la estimación y de las habilidades de

178

conducción. Este podría se modelado por varios valores estimados de DX ,

DV y ( )1−IB . El mismo efecto puede ser conseguido sí se varía el valor calculado de )(IB , el error de la estimación humana está representado por la adición de un término especial:

Ecuación 19. Error de la estimación humana.

( )( ) ( )( )IR

NRNDIRNDIBIB humana

∗−∗−+=

2121)()(

La estimación de la habilidad está representada por ( )IRND2 . El mejor conductor estima los movimientos relativos del vehículo de en frente, un mayor

( )IRND2 hace el término aditivo más pequeño. La estimación del error puede ser positiva o negativa. Esto es modelado por el segundo término multiplicativo y el parámetro independiente del conductor NRND . ( )IR Representa un conocimiento del proceso durante la aproximación conciente: la estimación del error depende de la duración del proceso de seguimiento. Un conductor que este más tiempo decelerando, estimará el movimiento del vehículo de en frente, ( )IR es incrementada cada segundo.

La máxima deceleración posible depende de las especificaciones del vehículo, el conductor y las condiciones de la vía. De nuevo esto está en función de la velocidad actual y es modelada para diferentes tipos de vehículos por:

Ecuación 20. Máxima posible deceleración.

VBMINVmultIRNDBMINmultBMINaddBMIN ∗+∗−−= )(3

Con )(3 IRND representando una distribución normal de la variación de las capacidades de los vehículos y la habilidad de los conductores al usarlas. Ver Gráfica. 99

179

Gráfica. 99 Mínima Aceleración en Función de la Velocidad

Proceso de seguimiento: El conductor está siguiendo al vehículo de en frente a la misma velocidad. El no reacciona concientemente a los movimientos del vehículo de en frente pero intenta conservar una aceleración baja. Esto es representado por el valor de aceleración y deceleración más bajo. BNULL es usado en las aceleraciones positivas y negativas. El proceso de oscilaciones fue medido por HOEFS (1972), MICHAELS (1965), LEUTZBACH (1971) en situaciones de acercamiento con duraciones alrededor de 6 a 12 segundos. Esto es modelado para conservar el signo BNULL como aceleraciones fijas hasta que uno de los umbrales CLDV ,OPDV , ABX o SDX sea excedido.

Frenado de Emergencia: Una deceleración repentina del vehículo de en frente puede causar una situación peligrosa para el seguidor llevando a que la distancia actual sea más baja que la distancia deseada. El conductor reaccionará con dificultad para evitar un accidente y difícilmente comienza a seguir a una distancia mayor que la distancia deseada mínima. Esto es modelado para el cálculo de la deceleración como la suma de dos términos:

Ecuación 21. Frenado de Emergencia.

( )BX

DXABXBMINIB

DXAX

DVIB

−∗+−+

−∗= 1

2

1)(

2

El primer término representa la relación cinemática para la deceleración de un objetivo en movimiento. Este objetivo ahora es AX , porque ABX ha sido excedido. El último término representa un valor de deceleración que depende de cuanto la distancia deseada ha sido excedida. Cuando la actual distancia DX sea igual a la mínima distancia deseada ABX éste término será igual a cero. Esto incrementa linealmente por encima la deceleración BMIN para distancias iguales absolutas a las distancias mínima AX .

180

La estimación humana es considerada de la misma forma como un comportamiento normal adicionando el término al objetivo calculado )(IB

representando el error estimado. Calibración del modelo.

El modelo de seguimiento de vehículos está basado en investigaciones y medidas realizadas por TODOSIEV (1963) y MICHAELS (1965) definiendo las funciones bases. Todosiev observó el proceso de seguimiento en diferencias de velocidades bajas, mientras que Michaels incluyó en sus investigaciones el proceso de acercamiento de dos vehículos. Las medidas de HOEFS (1972) fueron cuantificadas para el modelo de tránsito de autopistas de Alemania, éste midió ambos tipos, el acercamiento y el proceso de seguimiento.

TODOSIEV (1963) estudió el proceso del seguimiento motivado por el estado en el que se encontraban los experimentos de este proceso. Las trayectorias típicas se planearon en una primera y segunda fase y fueron observadas en los experimentos. El orden de la planeación de la primera fase fue definir la distancia/velocidad relativa (∆x/∆v), mientras que la segunda fase se planeó velocidad relativa / aceleración relativa (∆v/∆a).

En el análisis de éstas trayectorias se fundamentó que ésta aceleración relativa fue casi constante en ciertas partes y fue cambiada por el conductor en el llamado punto de acción. Gráfica. 100 Conductores cambiaron la aceleración de un valor positivo a uno negativo y viceversa. Gráfica. 101

Gráfica. 100 Fase de la Trayectoria Típica Planeada

Donde h = Distancia y V = Velocidad Relativa

181

Gráfica. 101 Velocidad Relativa / Trayectoria de Aceleración Relativa

Todosiev (1963) comenzó a simular lo estudiado para analizar los puntos de acción y los umbrales de la percepción humana. Los resultados de la aceleración y de la velocidad de las trayectorias fueron usados para determinar una aproximación de la normalización de la densidad de los puntos de acción como una función de la velocidad relativa y como función de la aceleración relativa (Gráfica. 102 y Gráfica. 103). El umbral de la velocidad fue definida como la velocidad relativa que un conductor puede detectar en el momento con una cierta probabilidad fija en un determinado intervalo para un determinado tiempo de velocidad relativa, (ver Gráfica. 104), el umbral de la velocidad es función del intervalo y del tiempo. Para la mayoría de valores de tiempo en el mismo intervalo, el umbral positivo es mucho más grande que el umbral negativo, resultando un flujo lento para largos intervalos Esto fundamenta que el conductor resuelve el problema para la conducción en velocidades negativas relativas en lugar de intercambiar a deceleraciones en la trayectoria, hasta que él ha reaccionado a más bajos intervalos (ver Gráfica. 105), Todosiev postula que el mismo conductor usa diferentes visuales de muestreo de tiempo y elegía la azar. Los puntos de acción, por lo tanto están definidos por los diferentes umbrales de curvas. (ver Gráfica. 106).

182

Gráfica. 102 Densidad de Puntos de Acción como Función de la Velocidad Relativa

183

Gráfica. 103 Densidad de Puntos de Acción como Función de la Aceleración Relativa

184

Gráfica. 104 Umbrales de Velocidad Característicos

185

Gráfica. 105 Trayectorias entre Umbrales de Velocidad

Gráfica. 106 Distancia Relativa Calculada con la Trayectoria de la Velocidad

Estos resultados forman la base del modelo de acercamiento al seguimiento: la percepción de los umbrales CLDV y OPDV están basados en los umbrales de velocidad de Todosiev, con variaciones para el mismo conductor, SDX es el punto donde el conductor detecta que su intervalo ha alcanzado un valor demasiado alto a causa de su impulso.

186

MICHAELS (1965) estudió tres situaciones del proceso de seguimiento de vehículo: el proceso de acercamiento con una velocidad relativa constante, el estado del seguimiento y la respuesta de aceleración del vehículo de en frente.

En el proceso de seguimiento el ángulo de la visual percibe que el primer vehículo cambia constantemente. La tasa de cambio de ángulo de la visual es la correlación de la percepción del movimiento y por lo tanto es una velocidad relativa en la situación del seguimiento del vehículo. La tasa en la que el ángulo horizontal capta que el vehículo de adelante está cambiando es mostrada por:

Ecuación 22. Tasa de cambio del ángulo horizontal

( )2

21

21

xx

vvk

dt

d

−

−∗=

θ

El umbral humano de la velocidad angular fue fundamentada ponerse entre 3-10 *10-4 rad/seg., con una media de 6*10-4 rad/seg. Determinado el umbral absoluto y de la ecuación es posible determinar la distancia en la que un conductor puede detectar la velocidad angular para cualquier velocidad relativa, (ver Gráfica. 107). El tiempo de separación en el que el siguiente conductor llega bajo la influencia del vehículo que está aproximando puede ser calculado con base a la velocidad del primer vehículo (ver Gráfica. 108).

Gráfica. 107 Mínima Velocidad Relativa Detectable por un Conductor en Seguimiento

187

Gráfica. 108 Máxima Separación de Tiempo para un Vehiculo en Seguimiento Influenciado

por la Diferencia de Velocidades relativas

Michael propuso tres fases para el seguimiento vehicular: en la primera fase donde la velocidad angular está por debajo del umbral el conductor sencillamente emplea la detección de cambios en la distancia para determinar sí se está aproximando; en la segunda fase la velocidad angular es detectada por encima del umbral: el conductor responde por reducir suficientemente su velocidad para mantener la velocidad angular cerca de su umbral absoluto de detención; finalmente el conductor intentan mantener su velocidad relativa en cero en un intervalo asegurando la dirección del vehículo y el control de la velocidad. Este intervalo es el de seguridad mínima deseada.

Para el estudio del estado de seguimiento se asume que la velocidad angular del primer vehículo está por debajo de los umbrales de percepción, la velocidad relativa comienza más baja que 1 m/s. Por debajo de estas condiciones el conductor detecta cambios en las distancias, definida por una “Justa Diferencia Notable (JDN)” para distancias. El JDN o mínimo cambio detectable del ángulo de la visual dependen de la visual del conductor. Es posible calcular el mínimo cambio en una distancia requerida para que el siguiente conductor detecte si se está aproximando o está detrás del primer vehículo ver Gráfica. 109. El cambio de la distancia requerida par detectar si es menor para la situación de cierre que para la de apertura. El ciclo del tiempo donde se encuentra depende del nivel de velocidad ver Gráfica. 110

188

Gráfica. 109 Cambio en la distancia de Separación Requerido para detectar Pequeñas Velocidades Relativas

Gráfica. 110 Mínimo Tiempo de Ciclo para Vehículos en Seguimiento

La respuesta a la aceleración del vehículo que sigue a un primer vehículo depende de la percepción de la velocidad angular. Los valores de la aceleración del primer vehículo se muestran el la Gráfica. 111 como función del tiempo

189

Gráfica. 111 Cambio en la Velocidad Angular de un Vehículo en Seguimiento, Cuando el Primer Vehículo Acelera

Hoesfs desarrolló unas medidas técnica para la investigación del modelo del seguimiento de vehículo, descritas en HOEFS, LEUTZBACH (1971), HOEFS (1972). En las medidas un vehículo fue equipado con los siguientes elementos:

a). Unas ruedas especiales para medir la velocidad exacta. b). Un registrador y controlador del mecanismo. c). Una cámara de registro.

Usando éste equipamiento fue posible medir las velocidades exactas, tener un registro gráfico de velocidad vrs tiempo y determinar la distancia del vehículo que está en proceso de seguimiento. La cámara tomó registros cada 0.5 segundos, la cual se ocultó detrás de una ventana oscura para no influenciar los conductores. Los demás parámetros usados en la teoría de seguimiento son calculados de las mediciones. Dos tipos de mediciones fueron determinadas, la primera en una autopista entre Mannheim y Heidelberg teniendo altos flujos de tráfico y la segunda en una autopista con bajos volúmenes de tráfico (Heidelberg – Basel) En el primer tipo se observó principalmente el proceso de seguimiento a bajas diferencias de velocidades y en el segundo tipo, en el proceso de acercamiento, a altas diferencia de velocidades fueron investigadas haciendo lento el adelantamiento en 2 carriles de la autopista y observando vehículos que se aproximaban a menos de 1000 metros.

Los resultados de las mediciones fueron usados para calibrar el modelo básico (TODOSIEV, 1963), MICHAELS, 1965). Las mediciones mostraron que los llamados punto de acción en el comportamiento de acercamiento, es el momento cuando un conductor que está en seguimiento, comienza a adaptarse al comportamiento más lento del vehículo de en frente decelerando. (Gráfica. 112 y Gráfica. 113). Este resultado fue usado para calibrar el umbral

190

SDV . Otros resultados de mediciones fueron las gráficas de tiempo acerca del comportamiento del seguimiento a bajas diferencias de velocidad: relación entre distancia y diferencia de velocidad (Gráfica. 114). Esta gráfica fue usada para la calibración de los umbrales que delimitan el comportamiento del seguimiento CLDV y OPDV . Mediciones de la distancia media en situaciones de seguimiento se usaron para la calibración de las distancias de deseo ABX y SDX .

Gráfica. 112 Análisis del Proceso de Aproximación

191

Gráfica. 113 Análisis del Proceso de Aproximación (Puntos de Acción)

192

Gráfica. 114 Análisis del Comportamiento de Seguimiento (2 Trayectorias con Diferente Distancia-Velocidad)

Las medidas en las diferentes curvas de distancia-velocidad dieron una impresión acerca del comportamiento en la conducción bajo las diferentes condiciones: comportamiento de la deceleración en el proceso de seguimiento, duración del proceso de oscilación en situaciones de acercamiento al seguimiento. Las mediciones de estas curvas fueron usadas para definir el comportamiento de la conducción según el submodelo.

Validación del Modelo.

Diferentes medidas fueron usadas para la validación del modelo de seguimiento de vehículos. Las últimas mediciones fueron tomadas durante el verano de un día festivo en hora pico en 1990, en tres carriles de un autopista cercana a Karlsruhe: BAB A5 Frankfurt-Karlsruhe cercano al Km. 19. Los datos fueron recolectados un día entre el 27 de agosto y el 5 de septiembre en dos sitios usando circuitos inductivos.

El tramo de vía tiene las siguientes características: Tres carriles.

193

Sin curvas verticales y horizontales. Sin límite de velocidades.

Cada sitio esta conformado por un par de circuitos inductivos por carril teniendo las siguientes características: Punto A: distancia entre circuitos: 12 metros, longitud de circuitos: 3 metros. Punto B: distancia entre circuitos: 5 metros, longitud de circuitos: 3 metros.

Para la medida de los datos microscópicos los vehículos fueron dotados con el equipamiento necesario para registrar: Velocidades de los vehículos. Longitud de los vehículos. Intervalos entre vehículos.

Usando un software especial de evaluación fueron determinados parámetros microscópicos adicionales, como: Velocidad deseada (distribución) para la libre conducción, definiendo en principio a todos estos vehículos con un intervalo mayor al mínimo valor (por ejemplo 5 segundos) Intervalos y distancias como una función de la velocidad para vehículos que se encuentran en un proceso de seguimiento, se define, por ejemplo, comenzando todos los vehículos con un intervalo de atrás a adelante menor que un segundo.

Los datos microscópicos fueron usados para recalibrar el modelo de seguimiento de vehículo. La distribución de la velocidad deseada puede ser usada directamente como ingreso del modelo (Gráfica. 115)

Gráfica. 115 Distribución de la Velocidad Deseada

194

Las distancias dependiendo de la velocidad fueron analizadas estadísticamente revisando los valores actuales de distancias deseadas en el modelo. (Gráfica. 116)

Gráfica. 116 Análisis Estadístico de Distancias Dependiendo de la Velocidad

La relación entre distancias y diferencias de velocidad fueron usadas para chequear las áreas delimitadas por los umbrales de percepción y las distancias deseadas del modelo. (Gráfica. 117)

Gráfica. 117 Relación entre Distancia y Diferencias de Velocidad

Adicionalmente los datos microscópicos recolectados fueron usados para calcular relaciones macroscópicas entre:

195

Volumen de tráfico. Densidad de tráfico. Velocidad media. Ocupación de carriles.

Los datos macroscopicos fueron usados para validar el modelo comparando medidas y simulando el tráfico. (Gráfica. 118)

Gráfica. 118 Relación entre Parámetros Macroscópicos: Volumen, Densidad, Velocidad

Media.

196

ANEXO 3 Formato estudio de volúmenes.

INTERSECCIÓN: Calle 50 Carrera 81 - Interseccion Prioridad HOJA:

Fecha (DDMMAA): ACCESO

Aforador:

Observaciones:

A derechaDe frente

BUS

CAMION

MOTO

LIVIANO

BUS

CAMION




Intervalo Tipo de vehículoACCESO EN ESTUDIO: ????

A izquierda

MOTO

LIVIANO

FUENTE: Elaboración Propia

197

ANEXO 4 Formato de estudio de brechas.

INTERSECCIÓN:

Fecha (DDMMAA):

Observaciones:

HO

RA

MIN

UT

OS

SE

GU

ND

OS

SA

LT

OS

TIE

MP

O (

seg

)

HO

RA

MIN

UT

OS

SE

GU

ND

OS

SA

LT

OS

TIE

MP

O (

seg

)

BR

EC

HA

(seg

)

Mo

to

Au

tom

ovi

l

Bu

s

amio

n

TO

TA

L

Mo

to

Au

tom

ovi

l

Bu

s

amio

n

TO

TA

L

U NIVERSIDAD NACIO NAL DE CO LO M B IA - SEDE M ED ELLÍN

EST UDIOS DE BRECHAS

CALIBRACIÓ N DEL VISSIM

SENTIDO NO RTE - SURIN IC IO FINALIZACIO N ACEPTAN RECHAZAN


198

ANEXO 5 Formato de estudio de velocidades deseadas.

INTERSECCIÓN:Fecha (D.M.A.):Aforador:Dirección del movimiento:

Distancia base (m):Estado del tiempo:Observaciones:

TIEMPO VELOCIDAD TIEMPO VELOCIDAD TIEMPO VELOCIDAD TIEMPO VELOCIDAD (Segundos) (km/h) (Segundos) (km/h) (Segundos) (km/h) (Segundos) (km/h)

12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334

N= Tamaño de la Muestra

OBSEVACIÓN

UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA- FACULTAD DE MINAS

ESTUDIO DE VELOCIDADES DESEADAS

MOTO AUTO BUS CAMION


199

ANEXO 6 Formato estudio de aceleraciones.

Fecha (D.M.A.):Aforador:Dirección del movimiento:


TIEMPO VELOCIDAD VELOCIDAD ACELERACIÓN TIEMPO VELOCIDAD VELOCIDADACELERACIÓN TIEMPO VELOCIDAD VELOCIDADACELERACIÓN TIEMPO VELOCIDAD VELOCIDAD ACELERACIÓN (Segundos) (m/s) (km/h) (m/s^2) (Segundos) (m/s) (km/h) (m/s^2) (Segundos) (m/s) (km/h) (m/s^2) (Segundos) (m/s) (km/h) (m/s^2)

123456789101112131415161718192021222324252627282930

CAMION


ESTUDIO DE ACELERACIONES DESEADAS

OBSERVACIÓNMOTO LIVIANO BUS


200

ANEXO 7 Formato de estudio de Deceleraciones.



TIEMPO VEL. INICIAL VEL. INICIALTIEMPO ACE DISTANCIAACELERACIÓN TIEMPO VEL. INICIAL VEL. INICIAL TIEMPO ACE DISTANCIA ACELERACIÓN TIEMPO VEL. INICIAL VEL. INICIALTIEMPO ACE DISTANCIA ACELERACIÓN TIEMPO VEL. INICIAL VEL. INICIALTIEMPO ACE DISTANCIA ACELERACIÓN (Segundos) (m/s) (Km/h) (Segundos) m (m/s^2) (Segundos) (m/s) (Km/h) (Segundos) m (m/s^2) (Segundos) (m/s) (Km/h) (Segundos) m (m/s^2) (Segundos) (m/s) (Km/h) (Segundos) m (m/s^2)

123456789

101112131415161718192021222324252627282930


ESTUDIO DE DESACELERACIONES DESEADAS

CALIBRACIÓN VISSIM

OBSERVACIÓNLIVIANOMOTO BUS CAMION


201

ANEXO 8 Formato de comportamiento del conductor. Parámetros del seguimiento vehicular.

INTERSECCIÓN: TRAMO CALLE COLOMBIA ENTRE LA CRA 81 Y CRA 81BFecha (D.M.A.):Aforador: Condiciones atmosféricas:OBSERVACIONES:

(m) (m) (S) (SALTOS) (km/h) (S) (SALTOS) (km/h)

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

13

14

15

16

17

18

19

20

21

22

23

24

25

26

27

28

29

30

31

32

33

34

35

36

37

38

39

40

41

42

43

UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA-SEDE MEDELLÍN

FORMATO-PARAMETROS DEL COMPORTAMIENTO DEL CONDUCTOR


VEHICULO (I) VEHICULO (I-1)No. Veh. AX ABX

Ubicación de Camara de video.


202

ANEXO 9 Formato de campo demora de buses



TIEMPO DE PARADASegundos Segundos

1 31 612 32 623 33 634 34 645 35 656 36 667 37 678 38 689 39 6910 40 7011 41 7112 42 7213 43 7314 44 7415 45 7516 46 7617 47 7718 48 7819 49 7920 50 8021 51 8122 52 8223 53 8324 54 8425 55 8526 56 8627 57 8728 58 8829 59 8930 60 90

OBSERVACIÓN


ESTUDIO DE PARADA DE BUSES

CALIBRACION DE MODELO VISSIM

TIEMPO DE PARADA

Segundos

OBSERVACIÓN OBSERVACIÓN TIEMPO DE PARADA


203

ANEXO 10 Formato de estudio de Colas Vehiculares

TRAMOFecha (D.M.A.):Aforador:Estado del tiempo:Observaciones:

1 31 612 32 623 33 634 34 645 35 656 36 667 37 678 38 689 39 6910 40 7011 41 7112 42 7213 43 7314 44 7415 45 7516 46 7617 47 7718 48 7819 49 7920 50 8021 51 8122 52 8223 53 8324 54 8425 55 8526 56 8627 57 8728 58 8829 59 8930 60 90


ESTUDIO DE COLAS


LONGITUD DE COLAS

(m)OBSERVACIÓN

LONGITUD DE COLAS

(m)OBSERVACIÓN

LONGITUD DE COLAS

(m)OBSERVACIÓN


204

ANEXO 11 Volúmenes accesos (1 – 4). Intersecciones semaforizadas y de prioridad


ACCESO 1 - SEM

Total % % ManiobraTipo Tipo I F D

Moto 0 15 5 20 20% 0% 18% 31%Auto 0 48 11 59 60% 0% 58% 69%Bus 0 15 0 15 15% 0% 18% 0%

Camion 0 5 0 5 5% 0% 6% 0%0 83 16 99 100% 0% 100% 100%

Moto 0 20 3 23 16% 0% 15% 23%

Auto 0 76 10 86 60% 0% 58% 77%

Bus 0 27 0 27 19% 0% 21% 0%Camion 0 7 0 7 5% 0% 5% 0%

0 130 13 143 100% 0% 100% 100%

Moto 0 26 4 30 17% 0% 18% 16%Auto 0 99 21 120 69% 0% 67% 84%Bus 0 20 0 20 12% 0% 14% 0%

Camion 0 3 0 3 2% 0% 2% 0%

0 148 25 173 100% 0% 100% 100%

Moto 0 29 4 33 22% 0% 22% 19%

Auto 0 88 17 105 69% 0% 67% 81%Bus 0 10 0 10 7% 0% 8% 0%

Camion 0 4 0 4 3% 0% 3% 0%0 131 21 152 100% 0% 100% 100%

Moto 0 20 4 24 16% 0% 16% 18%Auto 0 91 18 109 73% 0% 72% 82%Bus 0 12 0 12 8% 0% 9% 0%

Camion 0 4 0 4 3% 0% 3% 0%

0 127 22 149 100% 0% 100% 100%

Moto 0 33 7 40 23% 0% 22% 28%Auto 0 92 17 109 62% 0% 61% 68%Bus 0 14 0 14 8% 0% 9% 0%

Camion 0 12 1 13 7% 0% 8% 4%0 151 25 176 100% 0% 100% 100%

Moto 0 30 4 34 22% 0% 23% 20%Auto 0 80 15 95 63% 0% 61% 75%

Bus 0 15 0 15 10% 0% 11% 0%

Camion 0 7 1 8 5% 0% 5% 5%0 132 20 152 100% 0% 100% 100%

Moto 0 25 7 32 20% 0% 19% 27%Auto 0 85 19 104 65% 0% 63% 73%Bus 0 18 0 18 11% 0% 13% 0%

Camion 0 7 0 7 4% 0% 5% 0%0 135 26 161 100% 0% 100% 100%

Moto 0 28 2 30 19% 0% 20% 11%Auto 0 79 17 96 61% 0% 57% 89%Bus 0 28 0 28 18% 0% 20% 0%

Camion 0 4 0 4 3% 0% 3% 0%0 139 19 158 100% 0% 100% 100%

Moto 0 13 3 16 13% 0% 14% 13%Auto 0 67 20 87 73% 0% 70% 87%Bus 0 8 0 8 7% 0% 8% 0%

Camion 0 8 0 8 7% 0% 8% 0%0 96 23 119 100% 0% 100% 100%Total

Total

10:45 - 11:00

10:30 - 10:45

VOLUMEN CADA 15 MINUTOS

10:15 - 10:30

Total

Total

Total

10:00 - 10:15

09:45 - 10:00




09:15 - 09:30

09:00 - 09:15

Total

Total

Total

08:45 - 09:00

- 08:45

INTERVALO

09:30 - 09:45

Total

DFI

Total

08:30

205


ACCESO 2 - SEM

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 0 24 0 24 15% 0% 16% 0%

Auto 0 110 6 116 73% 0% 71% 100%

Bus 0 18 0 18 11% 0% 12% 0%

Camion 0 2 0 2 1% 0% 1% 0%

0 154 6 160 100% 0% 100% 100%

Moto 0 40 0 40 17% 0% 17% 0%

Auto 0 168 5 173 73% 0% 72% 100%

Bus 0 23 0 23 10% 0% 10% 0%

Camion 0 1 0 1 0% 0% 0% 0%

0 232 5 237 100% 0% 100% 100%

Moto 0 42 1 43 15% 0% 15% 17%

Auto 0 202 4 206 72% 0% 72% 67%

Bus 0 33 0 33 11% 0% 12% 0%

Camion 0 4 1 5 2% 0% 1% 17%

0 281 6 287 100% 0% 100% 100%

Moto 0 30 0 30 16% 0% 16% 0%

Auto 0 130 2 132 69% 0% 70% 67%

Bus 0 22 1 23 12% 0% 12% 33%

Camion 0 5 0 5 3% 0% 3% 0%

0 187 3 190 100% 0% 100% 100%

Moto 0 50 0 50 28% 0% 28% 0%

Auto 0 101 4 105 58% 0% 57% 100%

Bus 0 23 0 23 13% 0% 13% 0%

Camion 0 3 0 3 2% 0% 2% 0%

0 177 4 181 100% 0% 100% 100%

Moto 0 31 2 33 20% 0% 19% 40%

Auto 0 110 3 113 67% 0% 67% 60%Bus 0 17 0 17 10% 0% 10% 0%

Camion 0 6 0 6 4% 0% 4% 0%

0 164 5 169 100% 0% 100% 100%

Moto 0 34 1 35 15% 0% 15% 25%Auto 0 158 3 161 70% 0% 70% 75%

Bus 0 27 0 27 12% 0% 12% 0%

Camion 0 8 0 8 3% 0% 4% 0%

0 227 4 231 100% 0% 100% 100%

Moto 0 28 1 29 15% 0% 15% 33%

Auto 0 119 2 121 64% 0% 64% 67%

Bus 0 28 0 28 15% 0% 15% 0%

Camion 0 12 0 12 6% 0% 6% 0%

0 187 3 190 100% 0% 100% 100%

Moto 0 39 0 39 22% 0% 22% 0%Auto 0 110 2 112 62% 0% 62% 100%Bus 0 24 0 24 13% 0% 13% 0%

Camion 0 5 0 5 3% 0% 3% 0%0 178 2 180 100% 0% 100% 100%

Moto 0 25 0 25 12% 0% 13% 0%Auto 0 147 6 153 76% 0% 75% 100%Bus 0 21 0 21 10% 0% 11% 0%

Camion 0 3 0 3 1% 0% 2% 0%0 196 6 202 100% 0% 100% 100%


Total

Total

10:45 - 11:00

10:30 - 10:45

10:15 - 10:30

Total

Total

Total

10:00 - 10:15

09:45 - 10:00




09:15 - 09:30

09:00 - 09:15

Total

Total

Total

08:45 - 09:00

- 08:45

INTERVALO

09:30 - 09:45

Total

DFI

Total

08:30

206


ACCESO 3 - SEM

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 0 1 0 1 3% 0% 6% 0%

Auto 5 14 11 30 91% 83% 88% 100%

Bus 1 1 0 2 6% 17% 6% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

6 16 11 33 100% 100% 100% 100%

Moto 1 4 0 5 12% 20% 20% 0%

Auto 4 15 17 36 86% 80% 75% 100%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 1 0 1 2% 0% 5% 0%

5 20 17 42 100% 100% 100% 100%

Moto 1 8 2 11 20% 9% 33% 10%

Auto 10 15 19 44 79% 91% 63% 90%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 1 0 1 2% 0% 4% 0%

11 24 21 56 100% 100% 100% 100%

Moto 1 5 5 11 22% 10% 20% 36%

Auto 8 19 9 36 73% 80% 76% 64%

Bus 1 1 0 2 4% 10% 4% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

10 25 14 49 100% 100% 100% 100%

Moto 1 5 3 9 23% 11% 33% 20%

Auto 8 10 12 30 77% 89% 67% 80%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

9 15 15 39 100% 100% 100% 100%

Moto 1 2 1 4 10% 13% 9% 8%Auto 6 20 11 37 88% 75% 91% 92%Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 1 0 0 1 2% 13% 0% 0%8 22 12 42 100% 100% 100% 100%

Moto 2 5 3 10 24% 29% 25% 20%

Auto 5 15 11 31 74% 71% 75% 73%

Bus 0 0 1 1 2% 0% 0% 7%Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

7 20 15 42 100% 100% 100% 100%Moto 1 5 3 9 21% 20% 21% 21%

Auto 4 19 11 34 79% 80% 79% 79%Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%5 24 14 43 100% 100% 100% 100%

Moto 0 2 1 3 8% 0% 11% 8%Auto 6 17 12 35 92% 100% 89% 92%Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%6 19 13 38 100% 100% 100% 100%

Moto 0 3 1 4 11% 0% 14% 10%Auto 3 19 9 31 89% 100% 86% 90%Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%3 22 10 35 100% 100% 100% 100%


10:45 - 11:00

Total

10:30 - 10:45

Total

10:15 - 10:30

Total

10:00 - 10:15

Total

09:45 - 10:00

Total

Total

Total




09:15 - 09:30

09:00 -

08:45 - 09:00

Total

09:15

09:30 - 09:45

Total

DFI

Total

08:30 - 08:45

INTERVALO

207


ACCESO 4 - SEM

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 9 7 1 17 32% 28% 35% 100%

Auto 22 13 0 35 66% 69% 65% 0%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 1 0 0 1 2% 3% 0% 0%

32 20 1 53 100% 100% 100% 100%

Moto 7 8 0 15 20% 19% 24% 0%

Auto 29 25 4 58 78% 81% 74% 100%

Bus 0 1 0 1 1% 0% 3% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

36 34 4 74 100% 100% 100% 100%

Moto 3 4 0 7 9% 7% 13% 0%

Auto 40 26 3 69 90% 91% 87% 100%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 1 0 0 1 1% 2% 0% 0%

44 30 3 77 100% 100% 100% 100%

Moto 3 4 0 7 12% 10% 15% 0%

Auto 27 21 2 50 85% 90% 81% 67%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 1 1 2 3% 0% 4% 33%

30 26 3 59 100% 100% 100% 100%

Moto 7 4 0 11 18% 21% 15% 0%

Auto 26 22 2 50 82% 79% 85% 100%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

33 26 2 61 100% 100% 100% 100%

Moto 6 3 0 9 20% 21% 20% 0%

Auto 21 11 1 33 75% 75% 73% 100%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 1 1 0 2 5% 4% 7% 0%

28 15 1 44 100% 100% 100% 100%

Moto 3 4 1 8 18% 14% 21% 25%

Auto 19 15 3 37 82% 86% 79% 75%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

22 19 4 45 100% 100% 100% 100%

Moto 10 2 0 12 21% 31% 11% 0%Auto 22 17 5 44 77% 69% 89% 83%Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 1 1 2% 0% 0% 17%

32 19 6 57 100% 100% 100% 100%

Moto 12 3 2 17 25% 32% 13% 33%Auto 26 19 4 49 73% 68% 83% 67%Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 1 0 1 1% 0% 4% 0%38 23 6 67 100% 100% 100% 100%

Moto 9 5 0 14 27% 26% 31% 0%Auto 26 11 1 38 73% 74% 69% 100%Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%35 16 1 52 100% 100% 100% 100%

DFI

Total

08:30

INTERVALO

09:30 - 09:45

Total

- 09:00

- 08:45




09:15 - 09:30

09:00 - 09:15

Total

Total

Total

Total

10:00 - 10:15

09:45

10:15 - 10:30

- 10:00

Total

Total

08:45

- 11:00

10:30 - 10:45

Total

Total

10:45


208


ACCESO 1 - PRIOR

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 0 29 1 30 21% 0% 22% 50%

Auto 6 84 1 91 64% 60% 64% 50%

Bus 4 9 0 13 9% 40% 7% 0%

Camion 0 9 0 9 6% 0% 7% 0%

10 131 2 143 100% 100% 100% 100%

Moto 2 18 0 20 16% 14% 16% 0%

Auto 8 81 4 93 73% 57% 74% 100%

Bus 4 6 0 10 8% 29% 5% 0%

Camion 0 5 0 5 4% 0% 5% 0%

14 110 4 128 100% 100% 100% 100%

Moto 1 28 0 29 19% 5% 22% 0%

Auto 15 78 3 96 63% 68% 61% 100%

Bus 6 11 0 17 11% 27% 9% 0%

Camion 0 10 0 10 7% 0% 8% 0%

22 127 3 152 100% 100% 100% 100%

Moto 3 33 2 38 24% 15% 25% 33%

Auto 12 87 3 102 64% 60% 65% 50%

Bus 5 8 0 13 8% 25% 6% 0%

Camion 0 6 1 7 4% 0% 4% 17%

20 134 6 160 100% 100% 100% 100%

Moto 1 22 1 24 18% 6% 20% 17%

Auto 12 71 5 88 66% 67% 65% 83%

Bus 4 9 0 13 10% 22% 8% 0%

Camion 1 8 0 9 7% 6% 7% 0%

18 110 6 134 100% 100% 100% 100%

Moto 2 36 0 38 23% 15% 24% 0%Auto 4 88 7 99 59% 31% 59% 100%Bus 6 17 0 23 14% 46% 11% 0%

Camion 1 7 0 8 5% 8% 5% 0%13 148 7 168 100% 100% 100% 100%

Moto 5 31 0 36 27% 29% 28% 0%Auto 8 66 3 77 58% 47% 59% 100%Bus 3 8 0 11 8% 18% 7% 0%

Camion 1 7 0 8 6% 6% 6% 0%17 112 3 132 100% 100% 100% 100%

09:30

Total

- 10:00

DFI

Total

09:15

INTERVALO

-

Total

Total

Total

10:30 - 10:45

10:15 - 10:30




10:00 - 10:15

09:45

09:30 - 09:45

Total

Total

10:45 - 11:00


209


ACCESO 2 - PRIOR

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 1 31 2 34 18% 13% 18% 25%

Auto 7 118 6 131 69% 88% 67% 75%

Bus 0 20 0 20 10% 0% 11% 0%

Camion 0 6 0 6 3% 0% 3% 0%

8 175 8 191 100% 100% 100% 100%

Moto 1 45 0 46 23% 10% 24% 0%

Auto 8 116 6 130 64% 80% 62% 100%

Bus 0 22 0 22 11% 0% 12% 0%

Camion 1 3 0 4 2% 10% 2% 0%

10 186 6 202 100% 100% 100% 100%

Moto 0 32 0 32 16% 0% 17% 0%

Auto 3 130 8 141 71% 100% 69% 100%

Bus 0 21 0 21 11% 0% 11% 0%

Camion 0 6 0 6 3% 0% 3% 0%

3 189 8 200 100% 100% 100% 100%

Moto 0 28 0 28 14% 0% 15% 0%

Auto 6 126 5 137 70% 100% 68% 100%

Bus 0 25 0 25 13% 0% 13% 0%

Camion 0 7 0 7 4% 0% 4% 0%

6 186 5 197 100% 100% 100% 100%

Moto 1 23 1 25 13% 10% 14% 8%

Auto 8 112 11 131 69% 80% 67% 92%

Bus 0 21 0 21 11% 0% 13% 0%

Camion 1 11 0 12 6% 10% 7% 0%

10 167 12 189 100% 100% 100% 100%

Moto 2 34 3 39 20% 15% 20% 33%Auto 10 114 6 130 67% 77% 67% 67%Bus 1 18 0 19 10% 8% 11% 0%

Camion 0 5 0 5 3% 0% 3% 0%13 171 9 193 100% 100% 100% 100%

Moto 1 26 1 28 14% 8% 15% 13%Auto 10 126 7 143 74% 83% 72% 88%Bus 0 19 0 19 10% 0% 11% 0%

Camion 1 3 0 4 2% 8% 2% 0%12 174 8 194 100% 100% 100% 100%


10:45 - 11:00

Total

10:30 - 10:45

Total

Total

Total




10:00 - 10:15

09:45 -

09:30 - 09:45

Total

10:00

10:15 - 10:30

Total

DFI

Total

09:15 - 09:30

INTERVALO

210


ACCESO 3 - PRIOR

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 0 1 1 2 40% 0% 100% 25%

Auto 0 0 3 3 60% 0% 0% 75%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

0 1 4 5 100% 0% 100% 100%

Moto 1 2 0 3 27% 33% 50% 0%

Auto 2 2 4 8 73% 67% 50% 100%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

3 4 4 11 100% 100% 100% 100%

Moto 0 2 2 4 40% 0% 100% 25%

Auto 0 0 6 6 60% 0% 0% 75%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

0 2 8 10 100% 0% 100% 100%

Moto 0 1 1 2 50% 0% 50% 100%

Auto 1 1 0 2 50% 100% 50% 0%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

1 2 1 4 100% 100% 100% 100%

Moto 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Auto 0 0 2 2 100% 0% 0% 100%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

0 0 2 2 100% 0% 0% 100%

Moto 0 0 1 1 17% 0% 0% 33%Auto 1 2 2 5 83% 100% 100% 67%Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%1 2 3 6 100% 100% 100% 100%

Moto 0 0 2 2 29% 0% 0% 29%Auto 0 0 3 3 43% 0% 0% 43%Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 2 2 29% 0% 0% 29%0 0 7 7 100% 0% 0% 100%

09:30

Total

- 10:00

DFI

Total

09:15

INTERVALO

-

Total

Total

Total

10:30 - 10:45

10:15 - 10:30




10:00 - 10:15

09:45

09:30 - 09:45

Total

Total

10:45 - 11:00


211


ACCESO 4 - PRIOR

Total % % Maniobra

Tipo Tipo I F D

Moto 2 1 0 3 19% 33% 14% 0%

Auto 4 5 3 12 75% 67% 71% 100%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 1 0 1 6% 0% 14% 0%

6 7 3 16 100% 100% 100% 100%

Moto 2 2 0 4 29% 40% 50% 0%

Auto 3 2 5 10 71% 60% 50% 100%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

5 4 5 14 100% 100% 100% 100%

Moto 1 0 0 1 10% 20% 0% 0%

Auto 4 5 0 9 90% 80% 100% 0%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

5 5 0 10 100% 100% 100% 0%

Moto 5 2 0 7 37% 56% 25% 0%

Auto 3 5 1 9 47% 33% 63% 50%

Bus 0 1 1 2 11% 0% 13% 50%

Camion 1 0 0 1 5% 11% 0% 0%

9 8 2 19 100% 100% 100% 100%

Moto 3 1 1 5 36% 60% 17% 33%

Auto 2 5 2 9 64% 40% 83% 67%

Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

5 6 3 14 100% 100% 100% 100%

Moto 1 0 1 2 13% 14% 0% 25%Auto 6 4 3 13 87% 86% 100% 75%Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%7 4 4 15 100% 100% 100% 100%

Moto 2 2 0 4 31% 40% 33% 0%Auto 3 4 2 9 69% 60% 67% 100%Bus 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%

Camion 0 0 0 0 0% 0% 0% 0%5 6 2 13 100% 100% 100% 100%


10:45 - 11:00

Total

10:30 - 10:45

Total

Total

Total




10:00 - 10:15

09:45 -

09:30 - 09:45

Total

10:00

10:15 - 10:30

Total

DFI

Total

09:15 - 09:30

INTERVALO

212

ANEXO 12 Datos de Brechas. Maniobra Sentido Sur - Norte

HO

RA

MIN

UT

OS

SE

GU

ND

OS

SA

LT

OS

TIE

MP

O (

seg

)

HO

RA

MIN

UT

OS

SE

GU

ND

OS

SA

LT

OS

TIE

MP

O (

seg

)

BR

EC

HA

(s

eg)

Mo

to

Au

tom

ovi

l

Bu

s

amio

n

TO

TA

L

Mo

to

Au

tom

ovi

l

Bu

s

amio

n

TO

TA

L

9 42 18 3 34938,1071 9 42 29 15 34949,5357 11 0 1 19 42 29 25 34949,8929 9 42 31 15 34951,5357 2 0 1 19 42 31 18 34951,6429 9 42 34 10 34954,3571 3 0 1 19 42 34 15 34954,5357 9 42 45 5 34965,1786 11 0 1 19 42 45 14 34965,5 9 42 46 2 34966,0714 1 0 1 1

9 42 46 10 34966,3571 9 42 55 13 34975,4643 9 1 1 09 43 41 14 35021,5 9 43 54 2 35034,0714 13 1 1 09 43 46 20 35026,7143 9 43 51 17 35031,6071 5 0 1 19 43 52 0 35032 9 43 54 15 35034,5357 3 0 1 19 43 55 10 35035,3571 9 43 57 0 35037 2 1 1 010 6 46 18 36406,6429 10 6 47 15 36407,5357 1 0 1 110 6 47 18 36407,6429 10 6 49 3 36409,1071 1 0 1 1

10 6 49 13 36409,4643 10 7 1 17 36421,6071 12 1 1 010 7 42 6 36462,2143 10 7 45 17 36465,6071 3 0 1 110 7 45 28 36466 10 7 56 11 36476,3929 10 1 1 010 19 48 6 37188,2143 10 19 53 17 37193,6071 5 1 1 0

10 19 54 15 37194,5357 10 19 55 16 37195,5714 1 1 1 010 24 8 27 37448,9643 10 24 11 4 37451,1429 2 0 1 110 24 11 13 37451,4643 10 24 13 5 37453,1786 2 0 1 110 24 13 15 37453,5357 10 24 39 4 37479,1429 26 1 1 010 31 47 13 37907,4643 10 31 55 26 37915,9286 8 1 1 0

10 32 34 23 37954,8214 10 32 36 17 37956,6071 2 0 1 110 32 36 23 37956,8214 10 32 57 7 37977,25 20 1 1 0

SENTIDO SUR - NORTEINICIO FINALIZACION ACEPTAN RECHAZAN

Calzada en sentido oriente – occidente. Calzada en sentido occidente – oriente.

213

Datos de Brechas. Maniobra Sentido –Norte - Sur.

HO

RA

MIN

UT

OS

SE

GU

ND

OS

SA

LT

OS

TIE

MP

O (

seg

)

HO

RA

MIN

UT

OS

SE

GU

ND

OS

SA

LT

OS

TIE

MP

O (

seg

)

BR

EC

HA

(s

eg)

Mo

to

Au

tom

ovi

l

Bu

s

amio

n

TO

TA

L

Mo

to

Au

tom

ovi

l

Bu

s

amio

n

TO

TA

L

9 32 17 13 34337,4643 9 32 21 2 34341,0714 4 1 1 09 35 9 2 34509,0714 9 35 9 4 34509,1429 0 0 1 19 35 9 7 34509,25 9 35 10 15 34510,5357 1 0 1 19 35 10 23 34510,8214 9 35 14 2 34514,0714 3 0 1 19 35 14 8 34514,2857 9 35 16 8 34516,2857 2 0 1 19 35 16 13 34516,4643 9 35 16 18 34516,6429 0 0 1 19 35 17 3 34517,1071 9 35 19 20 34519,7143 3 0 1 19 35 20 5 34520,1786 9 35 20 7 34520,25 0 0 1 19 35 20 10 34520,3571 9 35 21 6 34521,2143 1 0 1 19 35 21 15 34521,5357 9 35 22 5 34522,1786 1 0 1 19 35 22 10 34522,3571 9 35 25 8 34525,2857 3 0 1 19 35 25 12 34525,4286 9 36 9 12 34569,4286 44 1 1 09 35 42 6 34542,2143 9 35 43 11 34543,3929 1 0 1 19 35 43 23 34543,8214 9 35 45 5 34545,1786 1 0 1 19 35 45 13 34545,4643 9 35 49 7 34549,25 4 1 1 09 42 1 25 34921,8929 9 42 2 0 34922 0 0 1 1

9 42 2 3 34922,1071 9 42 2 24 34922,8571 1 0 1 19 42 3 4 34923,1429 9 42 4 14 34924,5 1 0 1 19 42 4 18 34924,6429 9 42 6 10 34926,3571 2 0 1 1 29 42 6 21 34926,75 9 42 7 20 34927,7143 1 0 1 1 29 42 9 8 34929,2857 9 42 9 17 34929,6071 0 0 1 1 2

9 42 10 12 34930,4286 9 42 10 21 34930,75 0 0 1 1 29 42 12 28 34933 9 42 45 18 34965,6429 33 1 1 2 09 42 21 3 34941,1071 9 42 22 20 34942,7143 2 0 1 1 29 42 23 14 34943,5 9 42 24 20 34944,7143 1 0 1 1 29 42 25 0 34945 9 42 27 18 34947,6429 3 0 1 1 2

9 42 28 13 34948,4643 9 42 30 22 34950,7857 2 0 1 1 29 42 31 14 34951,5 9 42 35 3 34955,1071 4 0 1 1 29 42 35 11 34955,3929 9 42 36 11 34956,3929 1 0 1 1 29 42 37 3 34957,1071 9 42 37 17 34957,6071 1 0 1 1 29 42 38 0 34958 9 42 39 1 34959,0357 1 0 1 1 29 42 39 13 34959,4643 9 42 47 10 34967,3571 8 1 1 2 09 43 51 3 35031,1071 9 43 53 3 35033,1071 2 0 1 1

9 43 58 21 35038,75 9 44 7 10 35047,3571 9 1 1 09 46 43 5 35203,1786 9 46 45 2 35205,0714 2 0 1 19 46 46 13 35206,4643 9 46 47 16 35207,5714 1 0 1 19 46 48 3 35208,1071 9 47 14 16 35234,5714 26 1 1 09 50 35 10 35435,3571 9 50 45 15 35445,5357 10 1 1 09 55 39 0 35739 9 55 40 16 35740,5714 2 0 1 19 55 40 24 35740,8571 9 55 42 25 35742,8929 2 0 1 19 55 43 4 35743,1429 9 55 44 11 35744,3929 1 0 1 19 55 44 18 35744,6429 9 55 47 0 35747 2 0 1 19 55 47 4 35747,1429 9 55 50 23 35750,8214 4 0 1 19 55 51 1 35751,0357 9 56 2 18 35762,6429 12 1 1 010 1 15 16 36075,5714 10 1 18 2 36078,0714 3 0 1 110 1 18 8 36078,2857 10 1 19 4 36079,1429 1 0 1 110 1 19 12 36079,4286 10 1 21 10 36081,3571 2 0 1 110 1 21 15 36081,5357 10 1 22 7 36082,25 1 0 1 110 1 22 10 36082,3571 10 1 23 5 36083,1786 1 0 1 110 1 23 14 36083,5 10 2 12 24 36132,8571 49 1 1 010 1 27 3 36087,1071 10 1 37 20 36097,7143 11 1 1 010 6 49 13 36409,4643 10 7 1 17 36421,6071 12 1 1 010 15 35 7 36935,25 10 15 35 14 36935,5 0 0 1 110 15 35 27 36935,9643 10 15 38 26 36938,9286 3 0 1 110 15 39 2 36939,0714 10 15 41 12 36941,4286 2 0 1 110 15 41 15 36941,5357 10 15 44 13 36944,4643 3 0 1 110 15 45 10 36945,3571 10 15 52 16 36952,5714 7 1 1 010 15 51 27 36951,9643 10 16 9 8 36969,2857 17 1 1 010 16 9 21 36969,75 10 16 25 27 36985,9643 16 1 1 010 17 22 17 37042,6071 10 17 21 8 37041,2857 -1 0 1 110 17 24 12 37044,4286 10 17 34 14 37054,5 10 1 1 0

RECHAZANSENTIDO NORTE - SUR

INICIO FINALIZACION ACEPTAN


214

Datos de Brecha. Maniobra Sentido Norte – Este.

HO

RA

MIN

UT

OS

SE

GU

ND

OS

SA

LTO

S

TIE

MP

O (

seg)

HO

RA

MIN

UT

OS

SE

GU

ND

OS

SA

LTO

S

TIE

MP

O (

seg)

BR

EC

HA

(s

eg)

Mo

to

Auto

movi

l

Bu

s

amio

n

TO

TA

L

Mo

to

Auto

movi

l

Bu

s

amio

n

TO

TA

L

9 33 54 10 34434,3571 9 34 1 10 34441,3571 7 1 1 09 37 33 10 34653,3571 9 37 45 0 34665 12 0 1 19 37 45 19 34665,6786 9 37 46 9 34666,3214 1 0 1 19 37 46 22 34666,7857 9 37 49 5 34669,1786 2 0 1 19 37 50 6 34670,2143 9 37 51 0 34671 1 0 1 1

9 37 51 9 34671,3214 9 37 51 20 34671,7143 0 0 1 19 37 51 23 34671,8214 9 37 54 9 34674,3214 3 0 1 19 37 54 21 34674,75 9 38 33 0 34713 38 1 1 09 38 0 8 34680,2857 9 38 3 21 34683,75 3 0 1 19 38 4 3 34684,1071 9 38 11 5 34691,1786 7 1 1 09 48 39 17 35319,6071 9 48 42 27 35322,9643 3 0 1 19 48 43 10 35323,3571 9 48 43 20 35323,7143 0 0 1 19 48 44 0 35324 9 48 46 18 35326,6429 3 0 1 19 48 47 3 35327,1071 9 48 48 2 35328,0714 1 0 1 19 48 48 16 35328,5714 9 48 54 7 35334,25 6 1 1 09 49 41 2 35381,0714 9 49 42 14 35382,5 1 0 1 1

9 49 42 18 35382,6429 9 49 44 7 35384,25 2 0 1 19 49 44 10 35384,3571 9 49 53 22 35393,7857 9 1 1 09 50 35 10 35435,3571 9 50 45 15 35445,5357 10 1 1 0

10 0 18 7 36018,25 10 0 19 16 36019,5714 1 0 1 110 0 20 7 36020,25 10 0 21 20 36021,7143 1 0 1 1

10 0 23 15 36023,5357 10 0 48 12 36048,4286 25 1 1 010 2 2 7 36122,25 10 2 3 18 36123,6429 1 0 1 110 2 4 0 36124 10 2 8 15 36128,5357 5 0 1 110 2 8 22 36128,7857 10 2 10 17 36130,6071 2 0 1 110 2 11 8 36131,2857 10 2 12 20 36132,7143 1 0 1 110 2 13 0 36133 10 2 18 16 36138,5714 6 0 1 110 2 19 2 36139,0714 10 2 29 2 36149,0714 10 1 1 010 4 58 16 36298,5714 10 5 0 10 36300,3571 2 0 1 110 5 0 14 36300,5 10 5 2 7 36302,25 2 0 1 110 5 2 10 36302,3571 10 5 3 23 36303,8214 1 0 1 110 5 4 4 36304,1429 10 5 4 18 36304,6429 1 0 1 110 5 4 23 36304,8214 10 5 10 12 36310,4286 6 0 1 110 5 10 27 36310,9643 10 5 11 5 36311,1786 0 0 1 110 5 11 10 36311,3571 10 5 12 2 36312,0714 1 0 1 110 5 12 8 36312,2857 10 5 15 2 36315,0714 3 0 1 110 5 15 10 36315,3571 10 5 16 2 36316,0714 1 0 1 110 5 16 12 36316,4286 10 5 16 18 36316,6429 0 0 1 110 5 17 7 36317,25 10 5 17 25 36317,8929 1 0 1 110 5 18 5 36318,1786 10 5 18 14 36318,5 0 0 1 110 5 19 25 36319,8929 10 5 56 20 36356,7143 37 1 1 010 5 24 17 36324,6071 10 5 26 20 36326,7143 2 0 1 110 5 27 0 36327 10 5 31 18 36331,6429 5 1 1 010 13 7 2 36787,0714 10 13 14 19 36794,6786 8 1 1 010 13 9 18 36789,6429 10 13 10 2 36790,0714 0 0 1 110 13 10 10 36790,3571 10 13 10 20 36790,7143 0 0 1 110 13 10 25 36790,8929 10 13 11 14 36791,5 1 0 1 110 13 11 23 36791,8214 10 13 15 9 36795,3214 4 1 1 010 16 9 21 36969,75 10 16 25 27 36985,9643 16 1 1 010 18 5 4 37085,1429 10 18 8 23 37088,8214 4 0 1 110 18 10 23 37090,8214 10 18 12 13 37092,4643 2 0 1 110 18 12 22 37092,7857 10 18 42 4 37122,1429 29 1 1 010 19 10 2 37150,0714 10 19 10 10 37150,3571 0 0 1 110 19 10 13 37150,4643 10 19 11 24 37151,8571 1 0 1 110 19 12 3 37152,1071 10 19 21 0 37161 9 0 1 110 19 22 4 37162,1429 10 19 22 20 37162,7143 1 0 1 110 19 23 12 37163,4286 10 19 52 0 37192 29 1 1 010 22 41 23 37361,8214 10 22 44 20 37364,7143 3 0 1 110 22 45 2 37365,0714 10 22 45 13 37365,4643 0 0 1 110 22 45 27 37365,9643 10 22 46 2 37366,0714 0 0 1 110 22 46 10 37366,3571 10 22 47 17 37367,6071 1 0 1 110 22 48 10 37368,3571 10 23 31 15 37411,5357 43 1 1 010 28 0 4 37680,1429 10 28 7 4 37687,1429 7 1 1 0

RECHAZANSENTIDO NORTE - ESTE

INICIO FINALIZACION ACEPTAN


215

Datos de Brecha. Maniobra Sentido Este – Sur.

HO

RA

MIN

UTO

S

SEG

UN

DO

S

SA

LTO

S

TIE

MPO

(se

g)

HO

RA

MIN

UTO

S

SEG

UN

DO

S

SA

LTO

S

TIE

MPO

(se

g)

BR

EC

HA

(seg

)

Moto

Auto

movi

l

Bus

amio

n

TO

TA

L

Moto

Auto

movi

l

Bus

amio

n

TO

TA

L

9 32 33 17 34353,6071 9 32 54 6 34374,2143 21 1 1 09 37 55 15 34675,5357 9 37 57 0 34677 1 0 1 19 37 57 7 34677,25 9 37 59 4 34679,1429 2 0 1 19 37 59 10 34679,3571 9 38 7 12 34687,4286 8 1 1 09 40 4 22 34804,7857 9 40 6 13 34806,4643 2 0 1 1

9 40 6 23 34806,8214 9 40 20 15 34820,5357 14 1 1 09 40 56 10 34856,3571 9 40 58 24 34858,8571 3 0 1 19 41 0 0 34860 9 41 0 20 34860,7143 1 0 1 19 41 1 8 34861,2857 9 41 1 10 34861,3571 0 0 1 19 41 1 22 34861,7857 9 41 3 0 34863 1 0 1 19 41 3 3 34863,1071 9 41 5 16 34865,5714 2 1 1 09 41 38 20 34898,7143 9 41 40 18 34900,6429 2 0 1 1

9 41 40 22 34900,7857 9 41 43 14 34903,5 3 0 1 19 41 43 20 34903,7143 9 41 54 14 34914,5 11 1 1 09 41 54 23 34914,8214 9 41 55 7 34915,25 0 0 1 19 41 55 15 34915,5357 9 42 9 22 34929,7857 14 1 1 0

9 42 48 10 34968,3571 9 42 51 23 34971,8214 3 0 1 19 42 52 7 34972,25 9 43 3 22 34983,7857 12 1 1 09 43 21 3 35001,1071 9 43 22 20 35002,7143 2 0 2 29 43 23 14 35003,5 9 43 24 20 35004,7143 1 0 2 29 43 25 0 35005 9 43 27 18 35007,6429 3 0 2 2

9 43 28 13 35008,4643 9 43 30 22 35010,7857 2 0 2 29 43 31 14 35011,5 9 43 35 3 35015,1071 4 0 2 29 43 35 11 35015,3929 9 43 36 11 35016,3929 1 0 2 29 43 37 3 35017,1071 9 43 37 17 35017,6071 1 0 2 29 43 38 0 35018 9 43 39 1 35019,0357 1 0 2 29 43 39 13 35019,4643 9 43 47 10 35027,3571 8 2 2 09 43 51 3 35031,1071 9 43 53 3 35033,1071 2 0 1 19 43 58 21 35038,75 9 44 7 10 35047,3571 9 0 1 19 44 7 26 35047,9286 9 44 13 2 35053,0714 5 1 1 09 45 27 7 35127,25 9 45 28 20 35128,7143 1 0 1 19 45 29 5 35129,1786 9 45 36 23 35136,8214 8 1 1 09 51 57 17 35517,6071 9 51 59 10 35519,3571 2 0 2 29 52 0 4 35520,1429 9 52 17 2 35537,0714 17 2 2 09 54 23 1 35663,0357 9 54 24 4 35664,1429 1 0 1 19 54 24 17 35664,6071 9 54 26 7 35666,25 2 0 1 19 54 26 12 35666,4286 9 54 35 6 35675,2143 9 1 1 09 55 21 2 35721,0714 9 55 23 14 35723,5 2 0 1 19 55 23 18 35723,6429 9 55 31 22 35731,7857 8 1 1 09 55 39 0 35739 9 55 40 16 35740,5714 2 0 1 19 55 40 24 35740,8571 9 55 42 25 35742,8929 2 0 1 19 55 43 4 35743,1429 9 55 44 11 35744,3929 1 0 1 19 55 44 18 35744,6429 9 55 47 0 35747 2 0 1 19 55 47 4 35747,1429 9 55 50 23 35750,8214 4 0 1 19 55 51 1 35751,0357 9 56 2 18 35762,6429 12 1 1 09 57 43 0 35863 9 57 43 4 35863,1429 0 0 2 29 57 43 15 35863,5357 9 57 45 23 35865,8214 2 0 2 29 57 46 2 35866,0714 9 57 55 12 35875,4286 9 2 2 09 58 45 27 35925,9643 9 59 11 18 35951,6429 26 1 1 09 59 49 1 35989,0357 9 59 51 20 35991,7143 3 0 1 19 59 51 24 35991,8571 9 59 53 10 35993,3571 2 0 1 19 59 53 16 35993,5714 9 59 55 12 35995,4286 2 0 1 19 59 55 15 35995,5357 10 0 12 23 36012,8214 17 1 1 0

10 1 18 1 36078,0357 10 1 27 3 36087,1071 9 1 1 010 1 27 7 36087,25 10 1 37 24 36097,8571 11 1 1 010 2 34 20 36154,7143 10 2 37 20 36157,7143 3 1 1 010 3 40 10 36220,3571 10 3 48 15 36228,5357 8 1 1 010 3 48 22 36228,7857 10 3 51 18 36231,6429 3 1 1 010 3 52 0 36232 10 3 54 15 36234,5357 3 0 1 110 3 55 2 36235,0714 10 4 9 7 36249,25 14 1 1 2 010 6 49 13 36409,4643 10 7 1 17 36421,6071 12 1 1 2 010 9 49 22 36589,7857 10 9 52 22 36592,7857 3 0 1 1

10 9 53 2 36593,0714 10 9 53 11 36593,3929 0 0 1 110 9 53 15 36593,5357 10 10 0 18 36600,6429 7 1 1 010 12 0 24 36720,8571 10 12 6 27 36726,9643 6 1 1 010 14 35 20 36875,7143 10 14 40 8 36880,2857 5 1 1 1 110 14 40 20 36880,7143 10 14 52 15 36892,5357 12 1 1 010 15 26 15 36926,5357 10 15 39 4 36939,1429 13 1 1 010 20 16 25 37216,8929 10 20 18 10 37218,3571 1 0 1 110 20 18 24 37218,8571 10 20 24 2 37224,0714 5 1 1 010 20 24 10 37224,3571 10 20 25 27 37225,9643 2 0 1 110 20 26 10 37226,3571 10 20 31 14 37231,5 5 0 1 110 20 31 17 37231,6071 10 20 41 2 37241,0714 9 1 1 010 21 28 19 37288,6786 10 21 30 5 37290,1786 2 0 1 110 21 30 12 37290,4286 10 21 33 3 37293,1071 3 0 1 110 21 33 10 37293,3571 10 21 35 20 37295,7143 2 0 1 110 21 36 2 37296,0714 10 21 39 6 37299,2143 3 0 1 110 21 39 12 37299,4286 10 21 40 16 37300,5714 1 0 1 110 21 40 22 37300,7857 10 21 47 24 37307,8571 7 1 1 010 21 48 7 37308,25 10 21 49 26 37309,9286 2 0 1 110 21 50 10 37310,3571 10 21 52 2 37312,0714 2 0 1 110 21 52 12 37312,4286 10 22 10 3 37330,1071 18 1 1 010 30 2 10 37802,3571 10 30 9 10 37809,3571 7 1 1 010 31 14 10 37874,3571 10 31 16 2 37876,0714 2 0 1 110 31 16 10 37876,3571 10 31 20 11 37880,3929 4 2 2 0

SENTIDO ESTE - SURINICIO FINALIZACION ACEPTAN RECHAZAN

216

ANEXO 13 Distancia AX. Comportamiento del Conductor

INTERSECCIÓN: TRAMO CALLE COLOMBIA ENTRE LA CRA 81 Y CRA 81BFecha (D.M.A.): JUEVES 5 DE JULIO DE 2007Aforador: Condiciones atmosféricas:OBSERVACIONES:

1,431,04

1,380,771,5

2,45

0,72,2

1,91,4

1,7

1,8

0,92

0,60,75

0,61,23

2,6

2,551,4 1140,7

115

1,611,32

111112113

2,312

1,052,91,4

1,251,2

109110

1,452,4

0,450,853,81,33,50,4

107108

4,10,941,281,1

1,852,553,8

2,05

2,451,91,41,7

3,51

1,70,95

1,551,751,981,320,951,32,2

5758

52535455

48495051

44454647

353637383940414243

1,882,21

1,15100101

0,51,35

1,51

1,092,65

0,71,951,5

104

0,672,051,741,55

105106

102103

96979899

92939495

88899091

84858687

80818283

76777879

72737475

68697071

596061626364656667

0,41,7

4,71,25

10,6

3,51,6

1,05

0,91,93

1,3

2,11,22,11,4

1,34,30,62,3

2,31,70,81,8

3,60,91,12

272829

34

30313233

23242526

19202122

15161718

11121314

4

109

5678

2,3123

2,51,95

DISTANCIA AX

UNIVERSIDAD NACIONAL DE COLOMBIA-SEDE MEDELLÍN

FORMATO-PARAMETROS DEL COMPORTAMIENTO DEL CONDUCTOR


OBSERVACIÓN DISTANCIA AX OBSERVACIÓN

Ubicación de Camara de video.

217

ANEXO 14 Análisis del Comportamiento del conductor para los Diferentes Z

Z = 0,1BX V (I) V (I-1)(m) (km/h) (km/h)

1 4,31 12,800 7,012 0,3582 3,51 9,600 9,377 0,3103 4,31 10,752 9,600 0,3284 4,71 17,920 21,221 0,4235 2,01 13,220 16,800 0,3646 2,61 23,040 18,753 0,4807 1,31 13,220 19,200 0,3648 1,81 17,530 13,220 0,4199 3,41 13,006 13,220 0,361

10 3,71 13,006 16,128 0,36111 3,91 16,800 13,006 0,41012 2,51 18,753 28,800 0,43313 4,31 25,200 18,753 0,50214 4,11 13,668 13,440 0,37015 2,71 14,662 16,800 0,38316 4,81 15,508 17,157 0,39417 4,81 19,668 15,508 0,44318 2,51 21,221 22,400 0,46119 3,91 25,200 21,221 0,50220 6,31 11,358 13,668 0,33721 3,81 18,753 11,358 0,43322 2,31 17,157 16,128 0,41423 4,11 16,800 15,215 0,41024 5,71 22,400 16,800 0,47325 4,11 14,147 10,611 0,37626 5,21 19,200 14,147 0,43827 4,71 14,147 14,147 0,37628 5,11 15,508 16,800 0,39429 5,01 21,221 15,508 0,46130 2,51 19,200 28,800 0,43831 3,01 17,157 19,200 0,41432 3,61 15,508 16,128 0,39433 6,31 20,160 15,508 0,44934 6,11 17,920 21,795 0,42335 4,61 16,800 13,668 0,41036 3,21 15,812 16,457 0,39837 4,61 17,920 16,128 0,42338 6,11 14,400 16,800 0,37939 3,81 20,160 14,400 0,44940 4,11 17,920 20,160 0,42341 4,51 21,221 17,920 0,46142 6,11 19,668 21,221 0,44343 3,51 21,221 21,221 0,46144 3,31 19,200 18,327 0,43845 3,61 21,795 23,040 0,46746 5,31 20,677 21,795 0,45547 5,21 18,753 20,677 0,43348 2,31 20,160 18,753 0,44949 4,21 14,400 14,662 0,37950 5,41 14,147 14,147 0,37651 4,71 15,812 15,215 0,39852 3,41 15,508 14,662 0,39453 3,41 26,880 28,800 0,51854 5,01 21,221 16,800 0,46155 5,41 23,718 21,221 0,48756 4,61 23,718 21,221 0,48757 5,41 26,880 23,718 0,51858 2,21 14,933 13,903 0,38659 4,01 16,128 13,440 0,40260 2,01 33,600 25,200 0,58061 4,11 17,157 14,933 0,41462 2,91 17,530 17,157 0,41963 4,41 15,215 16,457 0,39064 4,91 16,457 14,662 0,40665 4,51 15,812 16,128 0,39866 3,71 28,800 23,040 0,53767 4,21 19,668 18,753 0,44368 3,01 16,128 20,160 0,40269 1,31 21,221 16,128 0,46170 3,41 19,668 21,221 0,443

No Obs. Z*V(I)

218

BXADD BXMUL BX ESTIMADO BX CALCULADO ERROR

4,2411 -0,5639 4,04 4,31 0,07514,07 3,51 0,30584,06 4,31 0,06624,00 4,71 0,50564,04 2,01 4,09113,97 2,61 1,84154,04 1,31 7,41284,00 1,81 4,80304,04 3,41 0,38984,04 3,71 0,10524,01 3,91 0,00934,00 2,51 2,20073,96 4,31 0,12634,03 4,11 0,00654,03 2,71 1,72074,02 4,81 0,63103,99 4,81 0,67633,98 2,51 2,15483,96 3,91 0,00204,05 6,31 5,11834,00 3,81 0,03374,01 2,31 2,87004,01 4,11 0,01073,97 5,71 3,02484,03 4,11 0,00713,99 5,21 1,48704,03 4,71 0,46844,02 5,11 1,19773,98 5,01 1,06523,99 2,51 2,19214,01 3,01 0,98824,02 3,61 0,16453,99 6,31 5,40804,00 6,11 4,45654,01 4,61 0,36424,02 3,21 0,64554,00 4,61 0,37344,03 6,11 4,35273,99 3,81 0,03044,00 4,11 0,01233,98 4,51 0,28313,99 6,11 4,50463,98 3,51 0,21893,99 3,31 0,46323,98 3,61 0,13283,98 5,31 1,76554,00 5,21 1,47993,99 2,31 2,80394,03 4,21 0,03474,03 5,41 1,91664,02 4,71 0,48524,02 3,41 0,36683,95 3,41 0,28663,98 5,01 1,06523,97 5,41 2,09363,97 4,61 0,41853,95 5,41 2,14534,02 2,21 3,27534,01 4,01 0,00003,91 2,01 3,61314,01 4,11 0,01124,00 2,91 1,19154,02 4,41 0,15394,01 4,91 0,81194,02 4,51 0,24663,94 3,71 0,05073,99 4,21 0,04954,01 3,01 1,00243,98 1,31 7,11773,99 3,41 0,3336

99,71643229731090

219

Z = 0,2

BX V (I) V (I-1)(m) (km/h) (km/h)

1 4,31 12,800 7,012 0,7162 3,51 9,600 9,377 0,6203 4,31 10,752 9,600 0,6564 4,71 17,920 21,221 0,8475 2,01 13,220 16,800 0,7276 2,61 23,040 18,753 0,9607 1,31 13,220 19,200 0,7278 1,81 17,530 13,220 0,8379 3,41 13,006 13,220 0,721

10 3,71 13,006 16,128 0,72111 3,91 16,800 13,006 0,82012 2,51 18,753 28,800 0,86613 4,31 25,200 18,753 1,00414 4,11 13,668 13,440 0,73915 2,71 14,662 16,800 0,76616 4,81 15,508 17,157 0,78817 4,81 19,668 15,508 0,88718 2,51 21,221 22,400 0,92119 3,91 25,200 21,221 1,00420 6,31 11,358 13,668 0,67421 3,81 18,753 11,358 0,86622 2,31 17,157 16,128 0,82823 4,11 16,800 15,215 0,82024 5,71 22,400 16,800 0,94725 4,11 14,147 10,611 0,75226 5,21 19,200 14,147 0,87627 4,71 14,147 14,147 0,75228 5,11 15,508 16,800 0,78829 5,01 21,221 15,508 0,92130 2,51 19,200 28,800 0,87631 3,01 17,157 19,200 0,82832 3,61 15,508 16,128 0,78833 6,31 20,160 15,508 0,89834 6,11 17,920 21,795 0,84735 4,61 16,800 13,668 0,82036 3,21 15,812 16,457 0,79537 4,61 17,920 16,128 0,84738 6,11 14,400 16,800 0,75939 3,81 20,160 14,400 0,89840 4,11 17,920 20,160 0,84741 4,51 21,221 17,920 0,92142 6,11 19,668 21,221 0,88743 3,51 21,221 21,221 0,92144 3,31 19,200 18,327 0,87645 3,61 21,795 23,040 0,93446 5,31 20,677 21,795 0,90947 5,21 18,753 20,677 0,86648 2,31 20,160 18,753 0,89849 4,21 14,400 14,662 0,75950 5,41 14,147 14,147 0,75251 4,71 15,812 15,215 0,79552 3,41 15,508 14,662 0,78853 3,41 26,880 28,800 1,03754 5,01 21,221 16,800 0,92155 5,41 23,718 21,221 0,97456 4,61 23,718 21,221 0,97457 5,41 26,880 23,718 1,03758 2,21 14,933 13,903 0,77359 4,01 16,128 13,440 0,80360 2,01 33,600 25,200 1,15961 4,11 17,157 14,933 0,82862 2,91 17,530 17,157 0,83763 4,41 15,215 16,457 0,78064 4,91 16,457 14,662 0,81165 4,51 15,812 16,128 0,79566 3,71 28,800 23,040 1,07367 4,21 19,668 18,753 0,88768 3,01 16,128 20,160 0,80369 1,31 21,221 16,128 0,92170 3,41 19,668 21,221 0,887

No Obs. Z*V(I)

220


4,2411 -0,282 4,04 4,31 0,07514,07 3,51 0,30574,06 4,31 0,06624,00 4,71 0,50564,04 2,01 4,09103,97 2,61 1,84134,04 1,31 7,41264,00 1,81 4,80284,04 3,41 0,38974,04 3,71 0,10524,01 3,91 0,00934,00 2,51 2,20063,96 4,31 0,12634,03 4,11 0,00654,03 2,71 1,72064,02 4,81 0,63113,99 4,81 0,67643,98 2,51 2,15463,96 3,91 0,00204,05 6,31 5,11844,00 3,81 0,03364,01 2,31 2,86984,01 4,11 0,01073,97 5,71 3,02504,03 4,11 0,00713,99 5,21 1,48714,03 4,71 0,46854,02 5,11 1,19783,98 5,01 1,06533,99 2,51 2,19204,01 3,01 0,98824,02 3,61 0,16453,99 6,31 5,40824,00 6,11 4,45664,01 4,61 0,36424,02 3,21 0,64554,00 4,61 0,37344,03 6,11 4,35283,99 3,81 0,03044,00 4,11 0,01233,98 4,51 0,28323,99 6,11 4,50483,98 3,51 0,21893,99 3,31 0,46313,98 3,61 0,13283,98 5,31 1,76574,00 5,21 1,48003,99 2,31 2,80384,03 4,21 0,03474,03 5,41 1,91674,02 4,71 0,48524,02 3,41 0,36673,95 3,41 0,28653,98 5,01 1,06533,97 5,41 2,09383,97 4,61 0,41863,95 5,41 2,14544,02 2,21 3,27514,01 4,01 0,00003,91 2,01 3,61294,01 4,11 0,01124,00 2,91 1,19154,02 4,41 0,15394,01 4,91 0,81204,02 4,51 0,24663,94 3,71 0,05063,99 4,21 0,04954,01 3,01 1,00243,98 1,31 7,11753,99 3,41 0,3336

99,71643244020030

221

Z = 0,3

BX V (I) V (I-1)(m) (km/h) (km/h)

1 4,31 12,800 7,012 1,0732 3,51 9,600 9,377 0,9303 4,31 10,752 9,600 0,9844 4,71 17,920 21,221 1,2705 2,01 13,220 16,800 1,0916 2,61 23,040 18,753 1,4407 1,31 13,220 19,200 1,0918 1,81 17,530 13,220 1,2569 3,41 13,006 13,220 1,082

10 3,71 13,006 16,128 1,08211 3,91 16,800 13,006 1,23012 2,51 18,753 28,800 1,29913 4,31 25,200 18,753 1,50614 4,11 13,668 13,440 1,10915 2,71 14,662 16,800 1,14916 4,81 15,508 17,157 1,18117 4,81 19,668 15,508 1,33018 2,51 21,221 22,400 1,38219 3,91 25,200 21,221 1,50620 6,31 11,358 13,668 1,01121 3,81 18,753 11,358 1,29922 2,31 17,157 16,128 1,24323 4,11 16,800 15,215 1,23024 5,71 22,400 16,800 1,42025 4,11 14,147 10,611 1,12826 5,21 19,200 14,147 1,31527 4,71 14,147 14,147 1,12828 5,11 15,508 16,800 1,18129 5,01 21,221 15,508 1,38230 2,51 19,200 28,800 1,31531 3,01 17,157 19,200 1,24332 3,61 15,508 16,128 1,18133 6,31 20,160 15,508 1,34734 6,11 17,920 21,795 1,27035 4,61 16,800 13,668 1,23036 3,21 15,812 16,457 1,19337 4,61 17,920 16,128 1,27038 6,11 14,400 16,800 1,13839 3,81 20,160 14,400 1,34740 4,11 17,920 20,160 1,27041 4,51 21,221 17,920 1,38242 6,11 19,668 21,221 1,33043 3,51 21,221 21,221 1,38244 3,31 19,200 18,327 1,31545 3,61 21,795 23,040 1,40146 5,31 20,677 21,795 1,36447 5,21 18,753 20,677 1,29948 2,31 20,160 18,753 1,34749 4,21 14,400 14,662 1,13850 5,41 14,147 14,147 1,12851 4,71 15,812 15,215 1,19352 3,41 15,508 14,662 1,18153 3,41 26,880 28,800 1,55554 5,01 21,221 16,800 1,38255 5,41 23,718 21,221 1,46156 4,61 23,718 21,221 1,46157 5,41 26,880 23,718 1,55558 2,21 14,933 13,903 1,15959 4,01 16,128 13,440 1,20560 2,01 33,600 25,200 1,73961 4,11 17,157 14,933 1,24362 2,91 17,530 17,157 1,25663 4,41 15,215 16,457 1,17064 4,91 16,457 14,662 1,21765 4,51 15,812 16,128 1,19366 3,71 28,800 23,040 1,61067 4,21 19,668 18,753 1,33068 3,01 16,128 20,160 1,20569 1,31 21,221 16,128 1,38270 3,41 19,668 21,221 1,330

No Obs. Z*V(I)

222


4,2411 -0,188 4,04 4,31 0,07514,07 3,51 0,30574,06 4,31 0,06624,00 4,71 0,50564,04 2,01 4,09103,97 2,61 1,84134,04 1,31 7,41264,00 1,81 4,80284,04 3,41 0,38974,04 3,71 0,10524,01 3,91 0,00934,00 2,51 2,20063,96 4,31 0,12634,03 4,11 0,00654,03 2,71 1,72064,02 4,81 0,63113,99 4,81 0,67643,98 2,51 2,15463,96 3,91 0,00204,05 6,31 5,11844,00 3,81 0,03364,01 2,31 2,86984,01 4,11 0,01073,97 5,71 3,02504,03 4,11 0,00713,99 5,21 1,48714,03 4,71 0,46854,02 5,11 1,19783,98 5,01 1,06533,99 2,51 2,19204,01 3,01 0,98824,02 3,61 0,16453,99 6,31 5,40824,00 6,11 4,45664,01 4,61 0,36424,02 3,21 0,64554,00 4,61 0,37344,03 6,11 4,35283,99 3,81 0,03044,00 4,11 0,01233,98 4,51 0,28323,99 6,11 4,50483,98 3,51 0,21893,99 3,31 0,46313,98 3,61 0,13283,98 5,31 1,76574,00 5,21 1,48003,99 2,31 2,80384,03 4,21 0,03474,03 5,41 1,91674,02 4,71 0,48524,02 3,41 0,36673,95 3,41 0,28653,98 5,01 1,06533,97 5,41 2,09383,97 4,61 0,41863,95 5,41 2,14544,02 2,21 3,27514,01 4,01 0,00003,91 2,01 3,61294,01 4,11 0,01124,00 2,91 1,19154,02 4,41 0,15394,01 4,91 0,81204,02 4,51 0,24663,94 3,71 0,05063,99 4,21 0,04954,01 3,01 1,00243,98 1,31 7,11753,99 3,41 0,3336

99,71643244020030

223

Z = 0,4

BX V (I) V (I-1)(m) (km/h) (km/h)

1 4,31 12,800 7,012 1,4312 3,51 9,600 9,377 1,2393 4,31 10,752 9,600 1,3124 4,71 17,920 21,221 1,6935 2,01 13,220 16,800 1,4546 2,61 23,040 18,753 1,9207 1,31 13,220 19,200 1,4548 1,81 17,530 13,220 1,6759 3,41 13,006 13,220 1,443

10 3,71 13,006 16,128 1,44311 3,91 16,800 13,006 1,64012 2,51 18,753 28,800 1,73213 4,31 25,200 18,753 2,00814 4,11 13,668 13,440 1,47915 2,71 14,662 16,800 1,53216 4,81 15,508 17,157 1,57517 4,81 19,668 15,508 1,77418 2,51 21,221 22,400 1,84319 3,91 25,200 21,221 2,00820 6,31 11,358 13,668 1,34821 3,81 18,753 11,358 1,73222 2,31 17,157 16,128 1,65723 4,11 16,800 15,215 1,64024 5,71 22,400 16,800 1,89325 4,11 14,147 10,611 1,50526 5,21 19,200 14,147 1,75327 4,71 14,147 14,147 1,50528 5,11 15,508 16,800 1,57529 5,01 21,221 15,508 1,84330 2,51 19,200 28,800 1,75331 3,01 17,157 19,200 1,65732 3,61 15,508 16,128 1,57533 6,31 20,160 15,508 1,79634 6,11 17,920 21,795 1,69335 4,61 16,800 13,668 1,64036 3,21 15,812 16,457 1,59137 4,61 17,920 16,128 1,69338 6,11 14,400 16,800 1,51839 3,81 20,160 14,400 1,79640 4,11 17,920 20,160 1,69341 4,51 21,221 17,920 1,84342 6,11 19,668 21,221 1,77443 3,51 21,221 21,221 1,84344 3,31 19,200 18,327 1,75345 3,61 21,795 23,040 1,86746 5,31 20,677 21,795 1,81947 5,21 18,753 20,677 1,73248 2,31 20,160 18,753 1,79649 4,21 14,400 14,662 1,51850 5,41 14,147 14,147 1,50551 4,71 15,812 15,215 1,59152 3,41 15,508 14,662 1,57553 3,41 26,880 28,800 2,07454 5,01 21,221 16,800 1,84355 5,41 23,718 21,221 1,94856 4,61 23,718 21,221 1,94857 5,41 26,880 23,718 2,07458 2,21 14,933 13,903 1,54659 4,01 16,128 13,440 1,60660 2,01 33,600 25,200 2,31961 4,11 17,157 14,933 1,65762 2,91 17,530 17,157 1,67563 4,41 15,215 16,457 1,56064 4,91 16,457 14,662 1,62365 4,51 15,812 16,128 1,59166 3,71 28,800 23,040 2,14767 4,21 19,668 18,753 1,77468 3,01 16,128 20,160 1,60669 1,31 21,221 16,128 1,84370 3,41 19,668 21,221 1,774

No Obs. Z*V(I)

224


4,2411 -0,141 4,04 4,31 0,07514,07 3,51 0,30574,06 4,31 0,06624,00 4,71 0,50564,04 2,01 4,09103,97 2,61 1,84134,04 1,31 7,41264,00 1,81 4,80284,04 3,41 0,38974,04 3,71 0,10524,01 3,91 0,00934,00 2,51 2,20063,96 4,31 0,12634,03 4,11 0,00654,03 2,71 1,72064,02 4,81 0,63113,99 4,81 0,67643,98 2,51 2,15463,96 3,91 0,00204,05 6,31 5,11844,00 3,81 0,03364,01 2,31 2,86984,01 4,11 0,01073,97 5,71 3,02504,03 4,11 0,00713,99 5,21 1,48714,03 4,71 0,46854,02 5,11 1,19783,98 5,01 1,06533,99 2,51 2,19204,01 3,01 0,98824,02 3,61 0,16453,99 6,31 5,40824,00 6,11 4,45664,01 4,61 0,36424,02 3,21 0,64554,00 4,61 0,37344,03 6,11 4,35283,99 3,81 0,03044,00 4,11 0,01233,98 4,51 0,28323,99 6,11 4,50483,98 3,51 0,21893,99 3,31 0,46313,98 3,61 0,13283,98 5,31 1,76574,00 5,21 1,48003,99 2,31 2,80384,03 4,21 0,03474,03 5,41 1,91674,02 4,71 0,48524,02 3,41 0,36673,95 3,41 0,28653,98 5,01 1,06533,97 5,41 2,09383,97 4,61 0,41863,95 5,41 2,14544,02 2,21 3,27514,01 4,01 0,00003,91 2,01 3,61294,01 4,11 0,01124,00 2,91 1,19154,02 4,41 0,15394,01 4,91 0,81204,02 4,51 0,24663,94 3,71 0,05063,99 4,21 0,04954,01 3,01 1,00243,98 1,31 7,11753,99 3,41 0,3336

99,71643244020030

225

Z = 0,5

BX V (I) V (I-1)(m) (km/h) (km/h)

1 4,31 12,800 7,012 1,7892 3,51 9,600 9,377 1,5493 4,31 10,752 9,600 1,6404 4,71 17,920 21,221 2,1175 2,01 13,220 16,800 1,8186 2,61 23,040 18,753 2,4007 1,31 13,220 19,200 1,8188 1,81 17,530 13,220 2,0939 3,41 13,006 13,220 1,803

10 3,71 13,006 16,128 1,80311 3,91 16,800 13,006 2,04912 2,51 18,753 28,800 2,16513 4,31 25,200 18,753 2,51014 4,11 13,668 13,440 1,84815 2,71 14,662 16,800 1,91516 4,81 15,508 17,157 1,96917 4,81 19,668 15,508 2,21718 2,51 21,221 22,400 2,30319 3,91 25,200 21,221 2,51020 6,31 11,358 13,668 1,68521 3,81 18,753 11,358 2,16522 2,31 17,157 16,128 2,07123 4,11 16,800 15,215 2,04924 5,71 22,400 16,800 2,36625 4,11 14,147 10,611 1,88126 5,21 19,200 14,147 2,19127 4,71 14,147 14,147 1,88128 5,11 15,508 16,800 1,96929 5,01 21,221 15,508 2,30330 2,51 19,200 28,800 2,19131 3,01 17,157 19,200 2,07132 3,61 15,508 16,128 1,96933 6,31 20,160 15,508 2,24534 6,11 17,920 21,795 2,11735 4,61 16,800 13,668 2,04936 3,21 15,812 16,457 1,98837 4,61 17,920 16,128 2,11738 6,11 14,400 16,800 1,89739 3,81 20,160 14,400 2,24540 4,11 17,920 20,160 2,11741 4,51 21,221 17,920 2,30342 6,11 19,668 21,221 2,21743 3,51 21,221 21,221 2,30344 3,31 19,200 18,327 2,19145 3,61 21,795 23,040 2,33446 5,31 20,677 21,795 2,27447 5,21 18,753 20,677 2,16548 2,31 20,160 18,753 2,24549 4,21 14,400 14,662 1,89750 5,41 14,147 14,147 1,88151 4,71 15,812 15,215 1,98852 3,41 15,508 14,662 1,96953 3,41 26,880 28,800 2,59254 5,01 21,221 16,800 2,30355 5,41 23,718 21,221 2,43556 4,61 23,718 21,221 2,43557 5,41 26,880 23,718 2,59258 2,21 14,933 13,903 1,93259 4,01 16,128 13,440 2,00860 2,01 33,600 25,200 2,89861 4,11 17,157 14,933 2,07162 2,91 17,530 17,157 2,09363 4,41 15,215 16,457 1,95064 4,91 16,457 14,662 2,02865 4,51 15,812 16,128 1,98866 3,71 28,800 23,040 2,68367 4,21 19,668 18,753 2,21768 3,01 16,128 20,160 2,00869 1,31 21,221 16,128 2,30370 3,41 19,668 21,221 2,217

No Obs. Z*V(I)

226


4,2411 -0,1128 4,04 4,31 0,07514,07 3,51 0,30574,06 4,31 0,06624,00 4,71 0,50564,04 2,01 4,09103,97 2,61 1,84134,04 1,31 7,41264,00 1,81 4,80284,04 3,41 0,38974,04 3,71 0,10524,01 3,91 0,00934,00 2,51 2,20063,96 4,31 0,12634,03 4,11 0,00654,03 2,71 1,72064,02 4,81 0,63113,99 4,81 0,67643,98 2,51 2,15463,96 3,91 0,00204,05 6,31 5,11844,00 3,81 0,03364,01 2,31 2,86984,01 4,11 0,01073,97 5,71 3,02504,03 4,11 0,00713,99 5,21 1,48714,03 4,71 0,46854,02 5,11 1,19783,98 5,01 1,06533,99 2,51 2,19204,01 3,01 0,98824,02 3,61 0,16453,99 6,31 5,40824,00 6,11 4,45664,01 4,61 0,36424,02 3,21 0,64554,00 4,61 0,37344,03 6,11 4,35283,99 3,81 0,03044,00 4,11 0,01233,98 4,51 0,28323,99 6,11 4,50483,98 3,51 0,21893,99 3,31 0,46313,98 3,61 0,13283,98 5,31 1,76574,00 5,21 1,48003,99 2,31 2,80384,03 4,21 0,03474,03 5,41 1,91674,02 4,71 0,48524,02 3,41 0,36673,95 3,41 0,28653,98 5,01 1,06533,97 5,41 2,09383,97 4,61 0,41863,95 5,41 2,14544,02 2,21 3,27514,01 4,01 0,00003,91 2,01 3,61294,01 4,11 0,01124,00 2,91 1,19154,02 4,41 0,15394,01 4,91 0,81204,02 4,51 0,24663,94 3,71 0,05063,99 4,21 0,04954,01 3,01 1,00243,98 1,31 7,11753,99 3,41 0,3336

99,71643244020030

227

Z = 0,6

BX V (I) V (I-1)(m) (km/h) (km/h)

1 4,31 12,800 7,012 2,1472 3,51 9,600 9,377 1,8593 4,31 10,752 9,600 1,9674 4,71 17,920 21,221 2,5405 2,01 13,220 16,800 2,1826 2,61 23,040 18,753 2,8807 1,31 13,220 19,200 2,1828 1,81 17,530 13,220 2,5129 3,41 13,006 13,220 2,164

10 3,71 13,006 16,128 2,16411 3,91 16,800 13,006 2,45912 2,51 18,753 28,800 2,59813 4,31 25,200 18,753 3,01214 4,11 13,668 13,440 2,21815 2,71 14,662 16,800 2,29716 4,81 15,508 17,157 2,36317 4,81 19,668 15,508 2,66118 2,51 21,221 22,400 2,76419 3,91 25,200 21,221 3,01220 6,31 11,358 13,668 2,02221 3,81 18,753 11,358 2,59822 2,31 17,157 16,128 2,48523 4,11 16,800 15,215 2,45924 5,71 22,400 16,800 2,84025 4,11 14,147 10,611 2,25726 5,21 19,200 14,147 2,62927 4,71 14,147 14,147 2,25728 5,11 15,508 16,800 2,36329 5,01 21,221 15,508 2,76430 2,51 19,200 28,800 2,62931 3,01 17,157 19,200 2,48532 3,61 15,508 16,128 2,36333 6,31 20,160 15,508 2,69434 6,11 17,920 21,795 2,54035 4,61 16,800 13,668 2,45936 3,21 15,812 16,457 2,38637 4,61 17,920 16,128 2,54038 6,11 14,400 16,800 2,27739 3,81 20,160 14,400 2,69440 4,11 17,920 20,160 2,54041 4,51 21,221 17,920 2,76442 6,11 19,668 21,221 2,66143 3,51 21,221 21,221 2,76444 3,31 19,200 18,327 2,62945 3,61 21,795 23,040 2,80146 5,31 20,677 21,795 2,72847 5,21 18,753 20,677 2,59848 2,31 20,160 18,753 2,69449 4,21 14,400 14,662 2,27750 5,41 14,147 14,147 2,25751 4,71 15,812 15,215 2,38652 3,41 15,508 14,662 2,36353 3,41 26,880 28,800 3,11154 5,01 21,221 16,800 2,76455 5,41 23,718 21,221 2,92256 4,61 23,718 21,221 2,92257 5,41 26,880 23,718 3,11158 2,21 14,933 13,903 2,31959 4,01 16,128 13,440 2,41060 2,01 33,600 25,200 3,47861 4,11 17,157 14,933 2,48562 2,91 17,530 17,157 2,51263 4,41 15,215 16,457 2,34064 4,91 16,457 14,662 2,43465 4,51 15,812 16,128 2,38666 3,71 28,800 23,040 3,22067 4,21 19,668 18,753 2,66168 3,01 16,128 20,160 2,41069 1,31 21,221 16,128 2,76470 3,41 19,668 21,221 2,661

No Obs. Z*V(I)

228


4,2411 -0,094 4,04 4,31 0,07514,07 3,51 0,30574,06 4,31 0,06624,00 4,71 0,50564,04 2,01 4,09103,97 2,61 1,84134,04 1,31 7,41264,00 1,81 4,80284,04 3,41 0,38974,04 3,71 0,10524,01 3,91 0,00934,00 2,51 2,20063,96 4,31 0,12634,03 4,11 0,00654,03 2,71 1,72064,02 4,81 0,63113,99 4,81 0,67643,98 2,51 2,15463,96 3,91 0,00204,05 6,31 5,11844,00 3,81 0,03364,01 2,31 2,86984,01 4,11 0,01073,97 5,71 3,02504,03 4,11 0,00713,99 5,21 1,48714,03 4,71 0,46854,02 5,11 1,19783,98 5,01 1,06533,99 2,51 2,19204,01 3,01 0,98824,02 3,61 0,16453,99 6,31 5,40824,00 6,11 4,45664,01 4,61 0,36424,02 3,21 0,64554,00 4,61 0,37344,03 6,11 4,35283,99 3,81 0,03044,00 4,11 0,01233,98 4,51 0,28323,99 6,11 4,50483,98 3,51 0,21893,99 3,31 0,46313,98 3,61 0,13283,98 5,31 1,76574,00 5,21 1,48003,99 2,31 2,80384,03 4,21 0,03474,03 5,41 1,91674,02 4,71 0,48524,02 3,41 0,36673,95 3,41 0,28653,98 5,01 1,06533,97 5,41 2,09383,97 4,61 0,41863,95 5,41 2,14544,02 2,21 3,27514,01 4,01 0,00003,91 2,01 3,61294,01 4,11 0,01124,00 2,91 1,19154,02 4,41 0,15394,01 4,91 0,81204,02 4,51 0,24663,94 3,71 0,05063,99 4,21 0,04954,01 3,01 1,00243,98 1,31 7,11753,99 3,41 0,3336

99,71643244020030

229

Z = 0,7

BX V (I) V (I-1)(m) (km/h) (km/h)

1 4,31 12,800 7,012 2,5042 3,51 9,600 9,377 2,1693 4,31 10,752 9,600 2,2954 4,71 17,920 21,221 2,9635 2,01 13,220 16,800 2,5456 2,61 23,040 18,753 3,3607 1,31 13,220 19,200 2,5458 1,81 17,530 13,220 2,9319 3,41 13,006 13,220 2,525

10 3,71 13,006 16,128 2,52511 3,91 16,800 13,006 2,86912 2,51 18,753 28,800 3,03113 4,31 25,200 18,753 3,51414 4,11 13,668 13,440 2,58815 2,71 14,662 16,800 2,68016 4,81 15,508 17,157 2,75717 4,81 19,668 15,508 3,10418 2,51 21,221 22,400 3,22519 3,91 25,200 21,221 3,51420 6,31 11,358 13,668 2,35921 3,81 18,753 11,358 3,03122 2,31 17,157 16,128 2,90023 4,11 16,800 15,215 2,86924 5,71 22,400 16,800 3,31325 4,11 14,147 10,611 2,63326 5,21 19,200 14,147 3,06727 4,71 14,147 14,147 2,63328 5,11 15,508 16,800 2,75729 5,01 21,221 15,508 3,22530 2,51 19,200 28,800 3,06731 3,01 17,157 19,200 2,90032 3,61 15,508 16,128 2,75733 6,31 20,160 15,508 3,14334 6,11 17,920 21,795 2,96335 4,61 16,800 13,668 2,86936 3,21 15,812 16,457 2,78337 4,61 17,920 16,128 2,96338 6,11 14,400 16,800 2,65639 3,81 20,160 14,400 3,14340 4,11 17,920 20,160 2,96341 4,51 21,221 17,920 3,22542 6,11 19,668 21,221 3,10443 3,51 21,221 21,221 3,22544 3,31 19,200 18,327 3,06745 3,61 21,795 23,040 3,26846 5,31 20,677 21,795 3,18347 5,21 18,753 20,677 3,03148 2,31 20,160 18,753 3,14349 4,21 14,400 14,662 2,65650 5,41 14,147 14,147 2,63351 4,71 15,812 15,215 2,78352 3,41 15,508 14,662 2,75753 3,41 26,880 28,800 3,62954 5,01 21,221 16,800 3,22555 5,41 23,718 21,221 3,40956 4,61 23,718 21,221 3,40957 5,41 26,880 23,718 3,62958 2,21 14,933 13,903 2,70559 4,01 16,128 13,440 2,81160 2,01 33,600 25,200 4,05861 4,11 17,157 14,933 2,90062 2,91 17,530 17,157 2,93163 4,41 15,215 16,457 2,73064 4,91 16,457 14,662 2,84065 4,51 15,812 16,128 2,78366 3,71 28,800 23,040 3,75767 4,21 19,668 18,753 3,10468 3,01 16,128 20,160 2,81169 1,31 21,221 16,128 3,22570 3,41 19,668 21,221 3,104

No Obs. Z*V(I)

230


4,2411 -0,0806 4,04 4,31 0,07524,07 3,51 0,30574,06 4,31 0,06624,00 4,71 0,50574,04 2,01 4,09073,97 2,61 1,84114,04 1,31 7,41224,00 1,81 4,80254,04 3,41 0,38964,04 3,71 0,10514,01 3,91 0,00934,00 2,51 2,20033,96 4,31 0,12644,03 4,11 0,00654,03 2,71 1,72044,02 4,81 0,63123,99 4,81 0,67663,98 2,51 2,15443,96 3,91 0,00204,05 6,31 5,11874,00 3,81 0,03364,01 2,31 2,86964,01 4,11 0,01073,97 5,71 3,02534,03 4,11 0,00713,99 5,21 1,48734,03 4,71 0,46864,02 5,11 1,19793,98 5,01 1,06553,99 2,51 2,19184,01 3,01 0,98804,02 3,61 0,16443,99 6,31 5,40864,00 6,11 4,45704,01 4,61 0,36434,02 3,21 0,64534,00 4,61 0,37354,03 6,11 4,35313,99 3,81 0,03044,00 4,11 0,01243,98 4,51 0,28333,99 6,11 4,50523,98 3,51 0,21883,99 3,31 0,46303,98 3,61 0,13273,98 5,31 1,76594,00 5,21 1,48023,99 2,31 2,80354,03 4,21 0,03484,03 5,41 1,91694,02 4,71 0,48534,02 3,41 0,36663,95 3,41 0,28643,98 5,01 1,06553,97 5,41 2,09413,97 4,61 0,41873,95 5,41 2,14574,02 2,21 3,27484,01 4,01 0,00003,91 2,01 3,61244,01 4,11 0,01124,00 2,91 1,19134,02 4,41 0,15404,01 4,91 0,81224,02 4,51 0,24673,94 3,71 0,05063,99 4,21 0,04954,01 3,01 1,00223,98 1,31 7,11703,99 3,41 0,3335

99,71643349141210

231

Z = 0,8

BX V (I) V (I-1)(m) (km/h) (km/h)

1 4,31 12,800 7,012 2,8622 3,51 9,600 9,377 2,4793 4,31 10,752 9,600 2,6234 4,71 17,920 21,221 3,3875 2,01 13,220 16,800 2,9096 2,61 23,040 18,753 3,8407 1,31 13,220 19,200 2,9098 1,81 17,530 13,220 3,3509 3,41 13,006 13,220 2,885

10 3,71 13,006 16,128 2,88511 3,91 16,800 13,006 3,27912 2,51 18,753 28,800 3,46413 4,31 25,200 18,753 4,01614 4,11 13,668 13,440 2,95815 2,71 14,662 16,800 3,06316 4,81 15,508 17,157 3,15017 4,81 19,668 15,508 3,54818 2,51 21,221 22,400 3,68519 3,91 25,200 21,221 4,01620 6,31 11,358 13,668 2,69621 3,81 18,753 11,358 3,46422 2,31 17,157 16,128 3,31423 4,11 16,800 15,215 3,27924 5,71 22,400 16,800 3,78625 4,11 14,147 10,611 3,00926 5,21 19,200 14,147 3,50527 4,71 14,147 14,147 3,00928 5,11 15,508 16,800 3,15029 5,01 21,221 15,508 3,68530 2,51 19,200 28,800 3,50531 3,01 17,157 19,200 3,31432 3,61 15,508 16,128 3,15033 6,31 20,160 15,508 3,59234 6,11 17,920 21,795 3,38735 4,61 16,800 13,668 3,27936 3,21 15,812 16,457 3,18137 4,61 17,920 16,128 3,38738 6,11 14,400 16,800 3,03639 3,81 20,160 14,400 3,59240 4,11 17,920 20,160 3,38741 4,51 21,221 17,920 3,68542 6,11 19,668 21,221 3,54843 3,51 21,221 21,221 3,68544 3,31 19,200 18,327 3,50545 3,61 21,795 23,040 3,73546 5,31 20,677 21,795 3,63847 5,21 18,753 20,677 3,46448 2,31 20,160 18,753 3,59249 4,21 14,400 14,662 3,03650 5,41 14,147 14,147 3,00951 4,71 15,812 15,215 3,18152 3,41 15,508 14,662 3,15053 3,41 26,880 28,800 4,14854 5,01 21,221 16,800 3,68555 5,41 23,718 21,221 3,89656 4,61 23,718 21,221 3,89657 5,41 26,880 23,718 4,14858 2,21 14,933 13,903 3,09159 4,01 16,128 13,440 3,21360 2,01 33,600 25,200 4,63761 4,11 17,157 14,933 3,31462 2,91 17,530 17,157 3,35063 4,41 15,215 16,457 3,12164 4,91 16,457 14,662 3,24565 4,51 15,812 16,128 3,18166 3,71 28,800 23,040 4,29367 4,21 19,668 18,753 3,54868 3,01 16,128 20,160 3,21369 1,31 21,221 16,128 3,68570 3,41 19,668 21,221 3,548

No Obs. Z*V(I)

232


4,2411 -0,0705 4,04 4,31 0,07514,07 3,51 0,30574,06 4,31 0,06624,00 4,71 0,50564,04 2,01 4,09103,97 2,61 1,84134,04 1,31 7,41264,00 1,81 4,80284,04 3,41 0,38974,04 3,71 0,10524,01 3,91 0,00934,00 2,51 2,20063,96 4,31 0,12634,03 4,11 0,00654,03 2,71 1,72064,02 4,81 0,63113,99 4,81 0,67643,98 2,51 2,15463,96 3,91 0,00204,05 6,31 5,11844,00 3,81 0,03364,01 2,31 2,86984,01 4,11 0,01073,97 5,71 3,02504,03 4,11 0,00713,99 5,21 1,48714,03 4,71 0,46854,02 5,11 1,19783,98 5,01 1,06533,99 2,51 2,19204,01 3,01 0,98824,02 3,61 0,16453,99 6,31 5,40824,00 6,11 4,45664,01 4,61 0,36424,02 3,21 0,64554,00 4,61 0,37344,03 6,11 4,35283,99 3,81 0,03044,00 4,11 0,01233,98 4,51 0,28323,99 6,11 4,50483,98 3,51 0,21893,99 3,31 0,46313,98 3,61 0,13283,98 5,31 1,76574,00 5,21 1,48003,99 2,31 2,80384,03 4,21 0,03474,03 5,41 1,91674,02 4,71 0,48524,02 3,41 0,36673,95 3,41 0,28653,98 5,01 1,06533,97 5,41 2,09383,97 4,61 0,41863,95 5,41 2,14544,02 2,21 3,27514,01 4,01 0,00003,91 2,01 3,61294,01 4,11 0,01124,00 2,91 1,19154,02 4,41 0,15394,01 4,91 0,81204,02 4,51 0,24663,94 3,71 0,05063,99 4,21 0,04954,01 3,01 1,00243,98 1,31 7,11753,99 3,41 0,3336

99,71643244020030

233

Z = 0,9

BX V (I) V (I-1)(m) (km/h) (km/h)

1 4,31 12,800 7,012 3,2202 3,51 9,600 9,377 2,7893 4,31 10,752 9,600 2,9514 4,71 17,920 21,221 3,8105 2,01 13,220 16,800 3,2726 2,61 23,040 18,753 4,3207 1,31 13,220 19,200 3,2728 1,81 17,530 13,220 3,7689 3,41 13,006 13,220 3,246

10 3,71 13,006 16,128 3,24611 3,91 16,800 13,006 3,68912 2,51 18,753 28,800 3,89713 4,31 25,200 18,753 4,51814 4,11 13,668 13,440 3,32715 2,71 14,662 16,800 3,44616 4,81 15,508 17,157 3,54417 4,81 19,668 15,508 3,99118 2,51 21,221 22,400 4,14619 3,91 25,200 21,221 4,51820 6,31 11,358 13,668 3,03321 3,81 18,753 11,358 3,89722 2,31 17,157 16,128 3,72823 4,11 16,800 15,215 3,68924 5,71 22,400 16,800 4,26025 4,11 14,147 10,611 3,38526 5,21 19,200 14,147 3,94427 4,71 14,147 14,147 3,38528 5,11 15,508 16,800 3,54429 5,01 21,221 15,508 4,14630 2,51 19,200 28,800 3,94431 3,01 17,157 19,200 3,72832 3,61 15,508 16,128 3,54433 6,31 20,160 15,508 4,04134 6,11 17,920 21,795 3,81035 4,61 16,800 13,668 3,68936 3,21 15,812 16,457 3,57937 4,61 17,920 16,128 3,81038 6,11 14,400 16,800 3,41539 3,81 20,160 14,400 4,04140 4,11 17,920 20,160 3,81041 4,51 21,221 17,920 4,14642 6,11 19,668 21,221 3,99143 3,51 21,221 21,221 4,14644 3,31 19,200 18,327 3,94445 3,61 21,795 23,040 4,20246 5,31 20,677 21,795 4,09247 5,21 18,753 20,677 3,89748 2,31 20,160 18,753 4,04149 4,21 14,400 14,662 3,41550 5,41 14,147 14,147 3,38551 4,71 15,812 15,215 3,57952 3,41 15,508 14,662 3,54453 3,41 26,880 28,800 4,66654 5,01 21,221 16,800 4,14655 5,41 23,718 21,221 4,38356 4,61 23,718 21,221 4,38357 5,41 26,880 23,718 4,66658 2,21 14,933 13,903 3,47859 4,01 16,128 13,440 3,61460 2,01 33,600 25,200 5,21761 4,11 17,157 14,933 3,72862 2,91 17,530 17,157 3,76863 4,41 15,215 16,457 3,51164 4,91 16,457 14,662 3,65165 4,51 15,812 16,128 3,57966 3,71 28,800 23,040 4,83067 4,21 19,668 18,753 3,99168 3,01 16,128 20,160 3,61469 1,31 21,221 16,128 4,14670 3,41 19,668 21,221 3,991

No Obs. Z*V(I)

234


4,2411 -0,0627 4,04 4,31 0,07524,07 3,51 0,30564,06 4,31 0,06624,00 4,71 0,50584,04 2,01 4,09053,97 2,61 1,84094,04 1,31 7,41204,00 1,81 4,80234,04 3,41 0,38964,04 3,71 0,10514,01 3,91 0,00934,00 2,51 2,20023,96 4,31 0,12644,03 4,11 0,00664,03 2,71 1,72034,02 4,81 0,63133,99 4,81 0,67663,98 2,51 2,15423,96 3,91 0,00204,05 6,31 5,11894,00 3,81 0,03364,01 2,31 2,86944,01 4,11 0,01073,97 5,71 3,02554,03 4,11 0,00723,99 5,21 1,48744,03 4,71 0,46864,02 5,11 1,19803,98 5,01 1,06563,99 2,51 2,19164,01 3,01 0,98794,02 3,61 0,16443,99 6,31 5,40884,00 6,11 4,45724,01 4,61 0,36444,02 3,21 0,64534,00 4,61 0,37364,03 6,11 4,35333,99 3,81 0,03044,00 4,11 0,01243,98 4,51 0,28333,99 6,11 4,50543,98 3,51 0,21883,99 3,31 0,46303,98 3,61 0,13273,98 5,31 1,76604,00 5,21 1,48033,99 2,31 2,80334,03 4,21 0,03484,03 5,41 1,91704,02 4,71 0,48544,02 3,41 0,36663,95 3,41 0,28633,98 5,01 1,06563,97 5,41 2,09423,97 4,61 0,41883,95 5,41 2,14594,02 2,21 3,27474,01 4,01 0,00003,91 2,01 3,61224,01 4,11 0,01124,00 2,91 1,19124,02 4,41 0,15404,01 4,91 0,81224,02 4,51 0,24673,94 3,71 0,05063,99 4,21 0,04954,01 3,01 1,00213,98 1,31 7,11683,99 3,41 0,3334

99,71643439973430

235

Z = 1

BX V (I) V (I-1)(m) (km/h) (km/h)

1 4,31 12,800 7,012 3,5782 3,51 9,600 9,377 3,0983 4,31 10,752 9,600 3,2794 4,71 17,920 21,221 4,2335 2,01 13,220 16,800 3,6366 2,61 23,040 18,753 4,8007 1,31 13,220 19,200 3,6368 1,81 17,530 13,220 4,1879 3,41 13,006 13,220 3,606

10 3,71 13,006 16,128 3,60611 3,91 16,800 13,006 4,09912 2,51 18,753 28,800 4,33113 4,31 25,200 18,753 5,02014 4,11 13,668 13,440 3,69715 2,71 14,662 16,800 3,82916 4,81 15,508 17,157 3,93817 4,81 19,668 15,508 4,43518 2,51 21,221 22,400 4,60719 3,91 25,200 21,221 5,02020 6,31 11,358 13,668 3,37021 3,81 18,753 11,358 4,33122 2,31 17,157 16,128 4,14223 4,11 16,800 15,215 4,09924 5,71 22,400 16,800 4,73325 4,11 14,147 10,611 3,76126 5,21 19,200 14,147 4,38227 4,71 14,147 14,147 3,76128 5,11 15,508 16,800 3,93829 5,01 21,221 15,508 4,60730 2,51 19,200 28,800 4,38231 3,01 17,157 19,200 4,14232 3,61 15,508 16,128 3,93833 6,31 20,160 15,508 4,49034 6,11 17,920 21,795 4,23335 4,61 16,800 13,668 4,09936 3,21 15,812 16,457 3,97637 4,61 17,920 16,128 4,23338 6,11 14,400 16,800 3,79539 3,81 20,160 14,400 4,49040 4,11 17,920 20,160 4,23341 4,51 21,221 17,920 4,60742 6,11 19,668 21,221 4,43543 3,51 21,221 21,221 4,60744 3,31 19,200 18,327 4,38245 3,61 21,795 23,040 4,66846 5,31 20,677 21,795 4,54747 5,21 18,753 20,677 4,33148 2,31 20,160 18,753 4,49049 4,21 14,400 14,662 3,79550 5,41 14,147 14,147 3,76151 4,71 15,812 15,215 3,97652 3,41 15,508 14,662 3,93853 3,41 26,880 28,800 5,18554 5,01 21,221 16,800 4,60755 5,41 23,718 21,221 4,87056 4,61 23,718 21,221 4,87057 5,41 26,880 23,718 5,18558 2,21 14,933 13,903 3,86459 4,01 16,128 13,440 4,01660 2,01 33,600 25,200 5,79761 4,11 17,157 14,933 4,14262 2,91 17,530 17,157 4,18763 4,41 15,215 16,457 3,90164 4,91 16,457 14,662 4,05765 4,51 15,812 16,128 3,97666 3,71 28,800 23,040 5,36767 4,21 19,668 18,753 4,43568 3,01 16,128 20,160 4,01669 1,31 21,221 16,128 4,60770 3,41 19,668 21,221 4,435

No Obs. Z*V(I)

236


4,2411 -0,0564 4,04 4,31 0,07514,07 3,51 0,30574,06 4,31 0,06624,00 4,71 0,50564,04 2,01 4,09103,97 2,61 1,84134,04 1,31 7,41264,00 1,81 4,80284,04 3,41 0,38974,04 3,71 0,10524,01 3,91 0,00934,00 2,51 2,20063,96 4,31 0,12634,03 4,11 0,00654,03 2,71 1,72064,02 4,81 0,63113,99 4,81 0,67643,98 2,51 2,15463,96 3,91 0,00204,05 6,31 5,11844,00 3,81 0,03364,01 2,31 2,86984,01 4,11 0,01073,97 5,71 3,02504,03 4,11 0,00713,99 5,21 1,48714,03 4,71 0,46854,02 5,11 1,19783,98 5,01 1,06533,99 2,51 2,19204,01 3,01 0,98824,02 3,61 0,16453,99 6,31 5,40824,00 6,11 4,45664,01 4,61 0,36424,02 3,21 0,64554,00 4,61 0,37344,03 6,11 4,35283,99 3,81 0,03044,00 4,11 0,01233,98 4,51 0,28323,99 6,11 4,50483,98 3,51 0,21893,99 3,31 0,46313,98 3,61 0,13283,98 5,31 1,76574,00 5,21 1,48003,99 2,31 2,80384,03 4,21 0,03474,03 5,41 1,91674,02 4,71 0,48524,02 3,41 0,36673,95 3,41 0,28653,98 5,01 1,06533,97 5,41 2,09383,97 4,61 0,41863,95 5,41 2,14544,02 2,21 3,27514,01 4,01 0,00003,91 2,01 3,61294,01 4,11 0,01124,00 2,91 1,19154,02 4,41 0,15394,01 4,91 0,81204,02 4,51 0,24663,94 3,71 0,05063,99 4,21 0,04954,01 3,01 1,00243,98 1,31 7,11753,99 3,41 0,3336

99,71643244020030

237

ANEXO 15. Datos de Campo Colas.

TRAMO Costado occidental via principal Colombia.Fecha (D.M.A.): 5 de julio 2007.Aforador: Luis Hames Estado del tiempo:Observaciones:

HORA HORA

1 09:00:00 a.m. 26 36 09:39:38 a.m. 242 09:02:00 a.m. 40 37 09:40:40 a.m. 123 09:03:27 a.m. 35 38 09:41:45 a.m. 224 09:04:20 a.m. 18 39 09:42:47 a.m. 325 09:05:23 a.m. 14 40 09:43:45 a.m. 126 09:06:30 a.m. 38 41 09:44:51 a.m. 227 09:07:26 a.m. 12 42 09:45:53 a.m. 328 09:08:28 a.m. 26 43 09:46:58 a.m. 209 09:09:30 a.m. 30 44 09:47:56 a.m. 10

10 09:10:30 a.m. 21 45 09:48:58 a.m. 3411 09:11:30 a.m. 12 46 09:49:57 a.m. 3612 09:12:38 a.m. 10 47 09:51:03 a.m. 2413 09:13:40 a.m. 22 48 09:52:03 a.m. 2614 09:14:34 a.m. 12 49 09:53:08 a.m. 1615 09:15:45 a.m. 28 50 09:54:04 a.m. 3216 09:16:47 a.m. 24 51 09:55:10 a.m. 717 09:17:42 a.m. 17 52 09:56:12 a.m. 1218 09:18:30 a.m. 32 53 09:57:14 a.m. 1819 09:19:40 a.m. 26 54 09:58:16 a.m. 3020 09:23:40 a.m. 8 55 09:59:28 a.m. 2621 09:24:38 a.m. 18 56 10:00:32 a.m. 1822 09:25:30 a.m. 12 57 10:01:30 a.m. 2523 09:26:10 a.m. 36 58 10:02:27 a.m. 2824 09:27:10 a.m. 32 59 10:03:27 a.m. 1825 09:28:10 a.m. 12 60 10:04:30 a.m. 1826 09:29:14 a.m. 36 61 10:05:31 a.m. 827 09:30:15 a.m. 28 62 10:06:34 a.m. 3628 09:31:13 a.m. 10 63 10:07:40 a.m. 1929 09:32:20 a.m. 38 64 10:08:38 a.m. 2030 09:33:18 a.m. 28 65 10:09:40 a.m. 4431 09:34:22 a.m. 12 66 10:10:48 a.m. 2432 09:35:30 a.m. 36 67 10:11:48 a.m. 3233 09:36:40 a.m. 44 68 10:12:48 a.m. 2434 09:37:32 a.m. 38 69 10:13:50 a.m. 3035 09:38:36 a.m. 44 70


ESTUDIO DE COLAS


LONGITUD DE COLAS

(m)OBSERVACIÓN

LONGITUD DE COLAS

(m)OBSERVACIÓN

238

ANEXO 16. Resumen Ejecutivo.

ANÁLISIS Y EVALUACIÓN OPERACIONAL DE INTERSECCIONES URBANA

MEDIANTE MICROSIMULACIÓN

LILIANA ANDREA SUÁREZ CASTAÑO E/mail: [email protected]

VÍCTOR GABRIEL VALENCIA ALAÍX DIRECTOR

RESUMEN: Esta investigación es una continuación del trabajo final de Evaluación y Aplicación de Modelos de Tránsito en Medellín, realizado por los Ingenieros Miguel Melo, Margarita Lopez, Maria Isabel Lopez, en el 2005, la cual realizó un estudio detallado de los diferentes softwares de microsimulación existentes en el mercado, donde analizaban las bondades y debilidades de los programas, el resultado de esto, fue elegir el VISSIM como el programa con mayor potencialidad para ser estudiado en ciudades de Colombia. El aporte de esta investigación, se enfoca directamente en el software de modelación microscópica VISSIM, donde se investigó el funcionamiento del modelo tanto técnica como de sus modelos soportes, se plantearon metodologías para la recolección de la información de campo, se definieron mediante un análisis de sensibilidad los parámetros de mayor relevancia del modelo, los cuales son: velocidades deseadas, brechas, comportamiento del conductor, aceleraciones y deceleraciones deseadas. Para esto, se creó una metodología de calibración de los parámetros dentro de los límites que presenta la información recolectada; además de plantear conclusiones y recomendaciones metodológicas para futuros temas de investigación. Todo esto se realizó enmarcado en las condiciones de los sitios definidos en el alcance para la ciudad de Medellín y con las limitaciones que se pueden presentar por la falta de recursos técnicos y económicos que puedan brindar una mayor confiabilidad de los resultados de este tipo de trabajos. PALABRAS CLAVES: Modelos Microscópicos, Vissim, simulación, modelación, parámetros, sensibilidad, calibración, metodología de campo, confiabilidad, velocidad deseada, brechas, comportamiento del conductor, aceleraciones deseadas, deceleraciones deseadas. SUMMARY: This research is a continuation of the final work for the Assessment and Application of Models Transit in Medellín, conducted by Engineers Miguel Melo, Margarita Lopez, Maria Isabel Lopez, in 2005, which conducted a detailed study of the different softwares microsimulation available in the market, which discussed the merits and weaknesses of the programs, the result was as VISSIM choose the program with greater potential to be studied in cities throughout Colombia. The contribution of this research focuses directly on the software modeling microscopic VISSIM, which investigated the operation of the model both technical and supports its models were raised methodologies for the collection of field information, identified through an analysis of sensitivity

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parameters of greater relevance of the model, which are desired speeds, gaps, driver behaviour, accelerations and decelerations desired. For this, it created a methodology calibration parameters within which presents the information collected, in addition to raising findings and methodological recommendations for future research topics. All this was done in framing the terms of the sites identified in the scope for the city of Medellin and with the limitations that can be filed by the lack of technical and financial resources that might provide greater reliability of the results of this type of work . KEY WORDS: Microscopic models, Vissim, simulation, modeling, parameters, sensitivity, calibration methods, field, reliability, speed desired, gaps, driver behaviour, desired accelerations, decelerations desired

analisis y evalucion operacional de intersecciones urbanas

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