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8/13/2019 Cálculo_del_número_de_ejes_sencillos_equivalentes_de_80_kN_a_partir_de_series_históricas_MOPT-INVIAS

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Cálculo del número de ejes sencillosequivalentes de 80 kN (NESE) a partir de

series históricas del MOPT – INVIAS.

Por:

Luis Ricardo Vásquez Varela, M.Sc.

Universidad Nacional de ColombiaSede Manizales – Sede OrinoquíaFacultad de Ingeniería y Arquitectura

Departamento de Ingeniería Civil

Pavimentos. Profesor: Luis Ricardo Vásquez Varela, M.Sc.



Introducción.

• Desde 1970, el antiguo MOPT, hoy Instituto Nacional de Vías (INVIAS), hacompilado información sobre tránsito vehicular en estaciones de conteoubicadas sobre la red vial nacional.

• Dicha información se ha publicado anualmente en las cartillas de

“Volúmenes de Tránsito”.

• La información para cada estación de conteo incluye: – Código de identificación. – Nombre de la carretera (tramo). – Longitud en kilómetros. –

Tránsito promedio diario semanal y porcentaje de automóviles, buses y camiones.• Esta información se presenta para el año de la cartilla y varios años anteriores.

– Para el año específico de la cartilla se presenta el aforo acumulado, en los siete díasde conteo, para los tipos de camión identificados como:

• C2P, C2G, C3-C4, C5 y > C5.

LUIS RICARDO VÁSQUEZ VARELA, M.Sc. 2



• Desde 1993 el Instituto Nacional de Vías ha transferidonumerosas vías de la red nacional a los Departamentos.

• Las inversiones en Gestión Vial de estas vías decrecieron de

forma importante.

• No obstante, el INVIAS continuó aforando el tránsito de granparte de esta red hasta 2006.

• Posteriormente, dicha información ha dejado de recabarse enla red vial transferida, lo cual constituye un retroceso notablepara la Ingeniería de Pavimentos del país.




Información para la Territorial Caldas(2008).




Niveles jerárquicos de información.(Guía Metodológica para el Diseño de Obras de Rehabilitación de

Pavimentos Asfálticos de Carreteras, 2008).

• Nivel 1 – Conocimiento aceptable de las características del tránsito pasado y previsto.

– Información confiable sobre la evolución reciente de los volúmenes de tránsito.

– Tipos de vehículos y datos reales y recientes sobre las cargas por eje circulantes porel sector vial.

• Nivel 2 – Conocimientomodesto de las características del tránsito pasado y previsto.

– Información confiable sobre la evolución reciente de los volúmenes de tránsito.

– Tipos de vehículos y datos de carreteras similares para buses y camiones.

• Nivel 3 – Conocimientodeficiente de las características del tránsito pasado y previsto.

– Carreteras con bajos volúmenes de tránsito sin estaciones de conteo.

– Uso de factores promedio sobre equivalencias de cargas por eje.




Predicción del TPDA a partir del TPDn.


± × × 3 6 5 −

3 6 5 − 1

• Donde: – TPDA: Tránsito promedio diario anual aforado durante 365 días. –

TPDn: Tránsito promedio diario aforado en n días. – Zc: Coeficiente de confianza dependiente del nivel de confianza deseado. Para una

distribución normal, considerando dos colas, y nivel de confianza de 90%, Zc = 1.282.Para un nivel de confianza de 95%, Zc = 1.645.

– s: Desviación estándar de la muestra.

– n: Tamaño de la muestra. Serían siete días para el TPDS convencional. – N: Tamaño de la población (365 días en el año). – TDi: Tránsito del día “i”.

−

− 1



• El error de la estimación del TPDA es el valor absoluto de la diferencia entre TPDAy TPDn:

• Este error puede expresarse como porcentaje de la desviación estándar:

• Considerando niveles de confianza (R) de 60% (Zc = 0.25), 90% (Zc = 1.28) y 99% (Zc = 2.33) se puede evaluar el efecto del tamaño de la muestra en el error deestimación del TPDA.

− × × 3 6 5 −

3 6 5 − 1

%

× 3 6 5 − 3 6 5 − 1 × 100%




0%

50%

100%

150%

200%

250%

0 25 50 75 100 125 150 175 200 225 250 275 300 325 350 375

( e r r o r / s ) ( % )

Número de días del aforo (n)

R = 60% R = 90% R = 99%




0%

50%

100%

150%

200%

250%

0 10 20 30 40 50 60

( e r r o r / s ) (

% )

Número de días del aforo (n)

R = 60% R = 90% R = 99%

Aforo de 7 días.

R (%) error / s

60 9%90 48%99 87%

Zona I: El error se reduce con cada día de aforo adicional.El dinero invertido representa un mejor estudio.

Zona III: El error se reduce poco con cada día de aforo adicional.Se invierten recursos que no redundan en una mayor precisión.

Zona II: Zona para definir la duración del aforo.Se balancea la precisión con el costo del estudio.




Concepto del carril de diseño.




• Factores de distribución por carril (DC) según el Manual de Diseño de Pavimentos Asfálticosen Vías con Medios y Altos Volúmenes de Tránsito del INVIAS (1998) y la metodologíaAASHTO 2002.

• Estos factores suponen un flujo vehicular en condiciones cercanas al flujo libre.• En condiciones de congestión Croney & Croney (1997) sugieren, de acuerdo con información

de campo recabada en el Reino Unido, que el tránsito comercial se distribuye uniformementeentre todos los carriles.


Número de carriles en CADA direcciónFactor de distribución para el carril de diseño (DC)

INVIAS 1998 AASHTO 2002

1 1.00 1.00

2 0.90 0.90

3 0.75 0.60

4 Sin información 0.40



Complejidades reales de la estimación del tránsitoa partir de datos medidos por el INVIAS.

• Relaciones TPDM / TPDA en la estación Carimagua (INVIAS).

• Distribución direccional del tránsito en cuatro carreteras de acceso a Bogotá (2000).


AñoMes

Ene. Feb. Mar. Abr. Mayo Jun. Jul. Ago. Sep. Oct. Nov. Dic.

2002 1.23 0.92 0.98 0.96 0.88 0.97 1.03 0.98 0.96 0.95 0.99 1.16

2003 1.29 0.99 0.91 0.97 0.92 0.96 1.02 0.98 0.97 0.96 1.02 1.23

Promedio 1.26 0.96 0.95 0.97 0.90 0.97 1.03 0.98 0.97 0.96 1.01 1.20

Carretera Dirección %A %B%Camiones

2 3/4 3S2 3S3

Guaymaral – La CaroEntrada 52.2 48.8 56.3 63.1 57.3 56.5

Salida 47.8 51.2 43.7 36.9 42.7 43.5

Soacha – T del Salto Entrada 50.4 40.3 50.8 49.2 47.8 46.9Salida 49.6 59.7 49.2 50.8 52.2 53.1

Fontibón – Tres EsquinasEntrada 50.4 50.1 53.5 53.5 51.9 51.8

Salida 49.6 49.9 46.5 46.5 48.1 48.2

El Cortijo - SiberiaEntrada 47.2 42.9 40.8 38.8 29.6 30.6

Salida 52.8 57.1 59.2 61.2 70.4 69.4



Factor de deterioro vehicularMOPT – INVIAS (1970 – hoy).

• Diseño Estructural de Pavimentos (MOPT, 1970):

– “ Los estudios realizados hasta ahora por el Ministerio de Obras Públicas en cincoestaciones diferentes y la consideración de los factores de equivalencia derivadosdel AASHO Road Test han demostrado que, en la mayoría de las carreterascolombianas, cien (100) vehículos comerciales (camiones y buses únicamente)equivalen aproximadamente a ciento cincuenta (150) ejes de 8.2 toneladas (factorde camión igual a 1.5)”.

• TecnoConsulta de 1979 (MOPT – INGEROUTE, 1982):

– Pesajes en carreteras nacionales.

– Formulación de los primeros factores de deterioro vehicular:• Eje sencillo direccional = 0.131 ejes sencillos de 8.2 toneladas.• Eje sencillo no direccional = 1.275 ejes sencillos de 8.2 toneladas.• Eje tándem = 2.270 ejes sencillos de 8.2 toneladas.





Tipo de

camión

Factor de deterioro vehicular

MOPT1970

MOPT 1978INPACO

1984MOPT1992

INVIAS1996

INVIAS2003

INVIAS 2007 (2)Datos

PakistánDatosUSADoble

sentidoUn

sentido Vacío Cargado

2 1.50 1.40 1.10 0.1/2.8 (3) 2.16 1.14/3.44 (3) 2.15 0.01/0.08 (3) 1.01/2.72 (3) 4.67 0.21

3 1.50 2.40 1.90 4.60 4.39 3.76 3.15 0.24 3.72 8.84 1.59

2S1 1.50 - - 1.40 - 3.37 3.13 0.24 3.72 - -

3S1 1.50 - - - - 2.22 2.33 0.24 3.72 - -

2S2 1.50 3.67 3.00 6.70 - 3.42 2.27 0.24 3.72 10.35 1.32

3S2 1.50 4.67 3.80 5.30 4.21 4.40 4.21 0.25 4.88 14.73 1.39

3S3 1.50 5.0 (1) 4.0 (1) 5.90 4.42 4.72 5.31 0.26 5.23 10.90 1.39

Bus 1.50 0.20 0.20 - - 0.90 - - 1.0 - -

1) Valores asumidos en 1978.2) Obtenidos del pesaje de 300 mil vehículos para el periodo 2000 – 2006 (Manual de Diseño de Pavimentos Asfálticos para Vías con Bajos

Volúmenes de Tránsito, 2007).3) C2P / C2G.

Todos los factores propuestos por el MOPT e INVIAS se basan en la metodología AASHTO para pavimentos flexibles.



• Variabilidad entre los factores de deterioro obtenidos en algunos tramos de la red vial nacional (2003).

• Factores de camión por dirección en algunas carreteras colombianas (encuestas del año 2003).


Carretera Estación de pesajeFactor de deterioro vehicular según camión

2 3 3S2 3S3

Manizales - Chinchiná Cenicafé 1.25 2.04 2.75 2.73

Girardot – Bogotá El Salero 2.49 3.54 4.91 5.42

Buenaventura – Mediacanoa Mediacanoa 3.98 5.90 7.78 6.93

Promedio nacional 23 estaciones 2.15 3.15 4.21 5.31

CarreteraFactor camión

Dirección 1 Dirección 2

Bogotá – Tunja 3.39 4.41

Cerritos – Cartago 2.21 3.26

Melgar – Girardot 3.48 4.59

Buga – Buenaventura 5.05 3.17

Bogotá – Honda 2.96 3.74



Operativos de pesaje.(Guía Metodológica para el Diseño de Obras de Rehabilitación de

Pavimentos Asfálticos de Carreteras, 2008).




Cálculo del NESE a partir de unaserie histórica de tránsito.

• Obtenga la mayor cantidad de datos de la serie histórica de tránsito de laestación o las estaciones de conteo de utilidad para su proyecto.

– No es suficiente tener una sola “Cartilla de Volúmenes de Tránsito”, pues los datos sobrevehículos pesados sólo aparecen discriminados en cada edición anual.

–

Las últimas cartillas han sido publicadas por el INVIAS en su sitio web (hasta 2008).

• Convierta el tránsito de cada año en ejes sencillos equivalentes de 80 kN(NESE) para generar la serie histórica de cargas de tránsito significativa para eldiseño de pavimentos.

– Se puede convertir el tránsito pesado por Factor de Camión o por análisis individual de

los tipos de camiones.

– Para cada año deberían emplearse los factores de deterioro vehicular vigentes en esemomento.

– Si tiene datos de pesajes debería calcular factores de deterioro vehicular específicospara el proyecto.





• Obtención del NESE de un año “i”, a partir del factor de camión, para una serie

histórica de “m” años:

• Donde:

– NESEi: Número de ejes sencillos equivalentes de 80 kN que circularon enel carril de diseño durante el año i.

– TPDSi: Tránsito promedio diario semanal del año i de la serie histórica.

– VCi: Porcentaje de vehículos comerciales (buses + camiones) del año i de la

serie histórica. – FCi: Factor de camión en el año i.

– FDi: Factor de distribución direccional de los vehículos comerciales en el año i.

– FCai: Factor de distribución por carril de los vehículos comerciales en el año i.

365 × × × × ×




• Obtención del NESE de un año “i”, a partir de los factores de deterioro vehicular,para una serie histórica de “m” años :

• Donde: – NESEi: Número de ejes sencillos equivalentes de 80 kN que circularon en

el carril de diseño durante el año i.

– TPDSi: Tránsito promedio diario semanal del año i de la serie histórica.

– P: Número de tipologías de buses y camiones considerados [k = 1 (bus), k = 2

(C2P), k = 3 (C2G), etc.]. – Ck: Porcentaje de vehículos comerciales del tipo k, en el año i de la serie

histórica.

– Fdvk: Factor de deterioro vehicular del vehículo tipo k, durante el año i.

– FDi: Factor de distribución direccional de los vehículos comerciales en el año i.

– FCai: Factor de distribución por carril de los vehículos comerciales en el año i.

365 × × ×

=

× ×



• De esta forma se obtiene una serie histórica de la siguiente forma.


Año Valor Tránsito equivalente pronosticado (NESEi)

Año base 1 de la serie histórica 1 NESE1

Año 2 2 NESE2

Año 3 3 NESE3

Año 4 4 NESE4

… … …

Año final de la serie histórica (m) m NESEm (año final de la serie histórica)



• Realice análisis estadísticos a la variable NESE y proponga modelos de crecimientofactibles.

– Revise los datos excepcionales (cierre de vías, construcción de vías alternas, etc.).

– Modelos: regresión, económicos, de transporte, etc.

– La selección de un modelo se hará a partir de coeficientes como R², F, t – Student, etc., del análisis delas variables independientes consideradas y de acuerdo con las particularidades del proyecto:• Capacidad vial (volumen horario máximo y efecto del tránsito comercial).• Restricciones operativas: Usos del suelo, gálibo de los puentes, seguridad vial.

• Recuerde:

– La serie histórica de la variable NESE consta de “m” años y sus datos se identifican con el subíndice

“i”.

– La serie proyectada de la variable NESE consta de “n” años y sus datos se identifican con el subíndice“j”.

– Los años (variable independiente) se definen en términos absolutos a partir del número 1 de la seriehistórica hasta el año “m + n” que define el final de la serie proyectada.




• Estime el NESE de cada uno de los “n” años del periodo de diseño con el modelo deregresión seleccionado.

• Considere de ser necesario:

– El tiempo de desarrollo de los estudios y diseños (concurso de méritos y elaboración).

– El tiempo de gestión de los recursos, licitación, adjudicación y construcción del proyecto. – Denomine este periodo como “q” en años.


Año Valor Tránsito equivalente pronosticado (NESE j)

Año base 1 de la serie proyectada m + q + 1 NESEm+q+1

Año 2 m + q + 2 NESEm+q+2



… … …

Año final del periodo de diseño (n) m + q + n NESEm+q+n (año final del periodo de diseño)



• Ajuste el tránsito proyectado para garantizar una confiabilidad del 90% (o la queconsidere apropiada) en la determinación del NESE acumulado en el periodo dediseño.

– Calcule el error estándar (σ) del modelo de proyección del NESE sobre la serie histórica.

– Donde:• σ: Error estándar del modelo observado.

• Yi: Valor de tránsito (NESE) medido en el año i de la serie histórica.• Ymodeloi: Valor estimado del tránsito (NESE) en el año i de la serie histórica con el

modelo adoptado.

• m: Número de datos considerados en la serie histórica de NESE.

• i: Varía de 1 a m.


− = − 2



• Calcule el error estándar en la predicción (σpronóstico) para cada año “j” del periodo dediseño con la siguiente ecuación, la cual se emplea en extrapolación:

– El subíndice “i” corresponde a los “m” años de la serie histórica empleada para obtener el modelo. – El subíndice “j” corresponde a los “n” años del periodo de diseño.

• En la ecuación:

– σpronóstico j : Error estándar del modelo empleado en la predicción del NESE en el año j del periodode diseño de n años (futuro).

– σ: Error estándar del modelo, obtenido en el paso anterior. – X j: Valor de la variable independiente para calcular el NESE del año j. – Xi: Valor de la variable independiente para el año i de la serie histórica. – X: Valor del promedio de la variable independiente de la serie histórica (m datos). – m: Número de puntos analizados en la serie histórica.


ó × −

− = 1

1



• Determine los valores de ajuste para cada NESE anual calculado con el nivel deconfianza especificado.

– Donde:

• NESE j: Ejes sencillos equivalentes de 80 kN, estimados con el modelopara el año j del periodo de diseño.

• C j: Corrección por confiabilidad de los ejes sencillos equivalentesde 80 kN estimados para el año j del periodo de diseño.

• NESE’ j: Ejes sencillos equivalentes de 80 kN corregidos para el año j del

periodo de diseño.• σpronóstico j : Error estándar del modelo empleado en la predicción del NESE

en el año j del periodo de diseño de n años (futuro).

• Zr: Desviación normal estándar correspondiente a la confiabilidadescogida para el análisis (R ≥ 50%).


′ ó ×



• Distribución normal estándar acumulativa.

Confiabilidad R (%) Desviación normal estándar acumulada Zr ()

50 0.0060 0.2570 0.5275 0.6780 0.84

85 1.0487.5 1.1590 1.2891 1.3492 1.4193 1.4894 1.5595 1.64

96 1.7597 1.8898 2.0599 2.33

99.9 3.0999.99 3.72

99.999 4.26




• Se obtiene la proyección con confiabilidad del NESE de cada año del periodo dediseño.

– La suma de estos NESE da el tránsito de diseño para pavimentos flexibles.

– Este valor se denomina NESE, ESAL (Asphalt Institute), W18 (AASHTO), N (MOPT) ó T (Overseas RoadNote 31 de 1993 / INVIAS 1998), entre otros.


Año ValorTránsito equivalente

pronosticado (NESE j)σpronóstico j

Corrección

C j

Tránsito equivalente

pronosticado y corregido (NESE’ j)

Año base 1 de la serie proyectada m + q + 1 NESEm+q+1 σpronóstico m+q+1 Cm+q+1NESEm+q+1 + Cm+q+1

Año 2 m + q + 2 NESEm+q+2 σpronóstico m+q+2 Cm+q+2 NESEm+q+2 + Cm+q+2



… … … … … …

Año final del periodo de diseño (n) m + q + n NESEm+q+n σpronóstico m+q+n Cm+q+n NESEm+q+n + Cm+q+n

Número de Ejes Sencillos Equivalentes de 80 kN en el carril de diseño y en el periodo de diseño NESE j + C j

++

=++



Guía para la selección de los periodos de análisis yde diseño estructural.

(Manual de Diseño de Pavimentos Asfálticos en Vías con Medios y Altos Volúmenes de Tránsito del INVIAS, 1998)

• Periodo de análisis:

– Periodo durante el cual es indeseable una reconstrucción de la vía. – Periodo de cómputo de costos reales en vías nuevas.

• Periodo de diseño estructural:

– Periodo durante el cual está previsto, con alto grado de confiabilidad, que no se requerirá ningún mantenimiento

estructural.

AspectoCategoría de la vía

I II III Especial

Descripción• Autopistas interurbanas.• Caminos interurbanos

principales

• Colectoras interurbanas.• Caminos rurales e

industriales principales.

• Caminos rurales contránsito mediano.

• Caminos estratégicos.

• Pavimentosespeciales einnovaciones

Importancia Muy importante Importante Poco importanteImportante a poco

importanteTránsito promedio diario > 5,000 1,000 – 10,000 < 1,000 < 10,000

Criterios para la seleccióndel periodo de diseño

estructural

Largo:• Es inconveniente rehabilitar

pavimentos recientes.• Altos costos de los usuarios

por cierres viales.• Diseño geométrico fijo.

Igual a I, excepto si:• Vida geométrica corta.• Carencia de fondos a corto

plazo.• Falta de confianza en las

hipótesis del diseño.

Corto:• Según la facilidad de

rehabilitación futura.-




Categoría de la vía

Periodo de análisis (P.A.) (años) Periodo de diseño estructural (P.D.E.) (años)

RangoPeriodo recomendado

Rango Periodo recomendadoGeometría fija Condiciones inciertas

I 20 – 40 30 - 10 – 30 20

II 15 – 30 30 25 10 – 20 15

III 10 – 30 30 20 10 – 20 10

Especial 10 - 30 30 20 – 25 7 – 20 10 – 15




Ejemplo de análisis.Pensilvania – Manzanares (Caldas)


%

Autos

%

Buses

%

CamionesC2P C2G C3C4 C5 >C5 %C2P %C2G %C3C4 %C5 %>C5 B

(1) C2P C2G C3C4(2) C5 >C5

1989 261 62.0% 8.0% 30.0% 103 456 1 0 0 5.6% 25.0% 0.1% 0.0% 0.0% 1.00 0.10 2.80 6.70 5.30 5.90

1990 321 66.0% 7.0% 27.0% 124 429 45 0 0 5.5% 19.1% 2.0% 0.0% 0.0% 1.00 0.10 2.80 6.70 5.30 5.90

1991 306 69.0% 10.0% 21.0% 186 225 40 0 0 8.7% 10.5% 1.9% 0.0% 0.0% 1.00 0.10 2.80 6.70 5.30 5.90

1992 362 74.0% 7.0% 19.0% 147 299 32 0 0 5.8% 11.8% 1.3% 0.0% 0.0% 1.00 2.16 2.16 4.39 4.21 4.42

1993 318 64.0% 10.0% 26.0% 197 327 60 3 0 8.8% 14.7% 2.7% 0.1% 0.0% 1.00 2.16 2.16 4.39 4.21 4.42

1994 269 69.0% 7.0% 24.0% 108 315 30 2 0 5.7% 16.7% 1.6% 0.1% 0.0% 1.00 2.16 2.16 4.39 4.21 4.42

1995 377 71.0% 7.0% 22.0% 168 369 41 1 0 6.4% 14.0% 1.6% 0.0% 0.0% 1.00 2.16 2.16 4.39 4.21 4.42

1996 323 70.0% 8.0% 22.0% 154 313 27 0 0 6.8% 13.8% 1.2% 0.0% 0.0% 0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72

1997 339 80.0% 5.0% 15.0% 135 199 33 0 0 5.7% 8.4% 1.4% 0.0% 0.0% 0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72

1998 321 77.0% 4.0% 19.0% 112 280 42 0 0 5.0% 12.5% 1.9% 0.0% 0.0% 0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72

1999 321 73.0% 3.0% 24.0% 105 411 32 0 0 4.7% 18.3% 1.4% 0.0% 0.0% 0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72

2000 256 81.0% 3.0% 16.0% 121 143 23 0 0 6.8% 8.0% 1.3% 0.0% 0.0% 0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72

2001 253 77.0% 7.0% 16.0% 156 114 15 0 2 8.8% 6.4% 0.8% 0.0% 0.1% 0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72

2002 196 79.0% 5.0% 16.0% 157 52 7 0 0 11.4% 3.8% 0.5% 0.0% 0.0% 0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72

2003 234 66.0% 7.0% 27.0% 84 315 50 0 0 5.1% 19.2% 3.1% 0.0% 0.0% 0.90 2.15 2.15 3.15 4.21 5.31

2004 244 69.0% 12.0% 19.0% 91 205 21 0 0 5.3% 12.0% 1.2% 0.0% 0.0% 0.90 2.15 2.15 3.15 4.21 5.31

2005 262 63.0% 10.0% 27.0% 113 340 37 0 2 6.2% 18.5% 2.0% 0.0% 0.1% 0.90 2.15 2.15 3.15 4.21 5.31

2006 329 62.0% 11.0% 27.0% 163 445 22 0 0 7.1% 19.3% 1.0% 0.0% 0.0% 0.90 2.15 2.15 3.15 4.21 5.31

(1) En aus encia de un FDV para l os bus es, tome 1.00.

(2) Si s e dis pone de varios FDV para l a cla se C3C4, emplee el ma yor de todos.

Aforo de camiones.

Total para siete (7) días.

Aforo de camiones.

% del TPDS.Factor de deterioro vehicular (FDV)

Estación

Sector

799

Pensilvania - Manzanares

Año TPDS

Composición

NESEFactor Factor de NESEñ

Factor de deterioro vehicular (FDV)




B(1) C2P C2G C3C4

(2) C5 >C5

1.00 0.10 2.80 6.70 5.30 5.90 0.50 1.00 37,542 1 72.25 38,201 434,204

1.00 0.10 2.80 6.70 5.30 5.90 0.50 1.00 43,602 2 56.25 37,220 40,720,473

1.00 0.10 2.80 6.70 5.30 5.90 0.50 1.00 29,482 3 42.25 36,265 46,015,992

1.00 2.16 2.16 4.39 4.21 4.42 0.50 1.00 33,403 4 30.25 35,334 3,729,165

1.00 2.16 2.16 4.39 4.21 4.42 0.50 1.00 42,509 5 20.25 34,427 65,305,706

1.00 2.16 2.16 4.39 4.21 4.42 0.50 1.00 30,911 6 12.25 33,544 6,934,599

1.00 2.16 2.16 4.39 4.21 4.42 0.50 1.00 39,859 7 6.25 32,683 51,499,222

0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72 0.50 1.00 39,540 8 2.25 31,844 59,221,008

0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72 0.50 1.00 27,879 9 0.25 31,027 9,910,485

0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72 0.50 1.00 34,667 10 0.25 30,231 19,681,206

0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72 0.50 1.00 44,700 11 2.25 29,455 232,424,263

0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72 0.50 1.00 19,937 12 6.25 28,699 76,761,300

0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72 0.50 1.00 19,486 13 12.25 27,962 71,844,661

0.90 1.14 3.44 3.76 4.40 4.72 0.50 1.00 11,626 14 20.25 27,245 243,947,777

0.90 2.15 2.15 3.15 4.21 5.31 0.50 1.00 29,162 15 30.25 26,545 6,846,968

0.90 2.15 2.15 3.15 4.21 5.31 0.50 1.00 23,126 16 42.25 25,864 7,498,628

0.90 2.15 2.15 3.15 4.21 5.31 0.50 1.00 33,011 17 56.25 25,200 61,009,166

0.90 2.15 2.15 3.15 4.21 5.31 0.50 1.00 41,832 18 72.25 24,554 298,529,527

histórico

modelo

(NESE real - NESE modelo)²direccional

(FD)

carril

(FCa)

histórico

real

Año

(variable X)

( )

−

9.5018

9,022Error de estimación, σ

1,302,314,351Promedio de XNo. De datos

484.50 −

−




10 años

Confiabilidad NESE futuro.

70% Conf.=70%

2013 25 20,468 11,237 0.524 5,893 26,361

2014 26 19,943 11,474 0.524 6,017 25,960

2015 27 19,431 11,720 0.524 6,146 25,577

2016 28 18,932 11,976 0.524 6,280 25,212

2017 29 18,446 12,239 0.524 6,418 24,864

2018 30 17,973 12,511 0.524 6,561 24,533

2019 31 17,511 12,790 0.524 6,707 24,218

2020 32 17,062 13,075 0.524 6,857 23,919

2021 33 16,624 13,368 0.524 7,010 23,634

2022 34 16,197 13,666 0.524 7,166 23,364

Corrección

247,642

Proyección del tránsito para el diseño estructural de pavimentos

2013 - 2022Periodo de diseño estructural

AñoAño

(variable X)

NESE futuro.

Conf. = 50%

σ de

pronóstico



Casos especiales en la estimacióndel NESE.

• Sistemas de transporte tipo Bus Rapid Transit (Transit: Transporte Masivo). – Los planificadores del sistema deben definir el tipo, número y frecuencia de paso de los

buses del sistema en vías troncales y alimentadoras para el periodo de diseño.

• Instalaciones industriales. – Los promotores y diseñadores del proyecto deben estimar las necesidades logísticas de

dicha instalación: vías principales, zonas de maniobra, cargue y descargue y parqueo.

• Calles residenciales y autopistas urbanas. – Es el caso más difícil por la falta de información histórica específica sobre buses y

camiones en estas vías. – Se pueden hacer conteos y proyecciones con variables socioeconómicas (incierto). – Se puede emplear una modelación del sistema de transporte público colectivo (por

ejemplo en TransCAD) y un modelo de planificación de la ciudad (población).

• Algunos métodos como el de la PCA (1984) presentan aproximaciones dediseño a partir de estimativos imprecisos del tipo de tránsito esperado.

S C O ÁSQ S 39

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