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REALIZAR EL PLAN ESCENARIOS 2030 DE LA INFRAESTRUCTURA PARA EL TRANSPORTE Y LA MOVILIDAD EN ANTIOQUIA; OPORTUNIDADES,

RESTRICCIONES Y NECESIDADES PARA POTENCIAR LA CONECTIVIDAD MULTIMODAL Y REGIONAL

Contrato 4600001187 Ejecuta: UT SDG+OPUS

Apéndice técnico capítulo 1

Ruta del Pensamiento y la Planeación Participativa Secretaría de Infraestructura, Gobernación de Antioquia

Antioquia la más educada, 2012-2015

Ruta del pensamiento y planeación participativa

Nombre del proyecto. Asociados (para convenios) / Ejecuta: Nombre del contratista (para contratos)

REALIZAR EL PLAN ESCENARIOS 2030 DE LA INFRAESTRUCTURA PARA EL TRANSPORTE Y LA MOVILIDAD EN ANTIOQUIA; OPORTUNIDADES, RESTRICCIONES Y NECESIDADES PARA POTENCIAR LA CONECTIVIDAD MULTIMODAL Y REGIONAL APÉNDICE TÉCNICO Contrato 4600001187 Gobernación de Antioquia Sergio Fajardo Valderrama, Gobernador

Secretaría de Infraestructura Física Mauricio Alberto Valencia Correa, Secretario

Dirección de Planeación Claudia Cristina Rave, Directora Entidad Contratista

Dirección de Planeación Claudia Cristina Rave, Directora

Ejecuta

Unión Temporal SDG+OPUS

Equipo de trabajo

Unión Temporal SDG+OPUS

Supervisión Dirección de Planeación, Secretaría de Infraestructura Física, Gobernación de Antioquia Leticia Hoyos

Equipo técnico de apoyo: Rossemith Marcela Pérez

Fecha: Diciembre de 2014



Contenido

1. Introducción .................................................................................................................................. 5

2. Adaptación de la metodología RAND .......................................................................................... 6

Adaptación de la metodología RAND2003 ...................................................................................... 6

Selección de las dimensiones ...................................................................................................... 7

Definición de dimensiones e identificación de motores de cambio y descriptores para cada

dimensión ................................................................................................................................... 10

Proyección de descriptores ........................................................................................................ 14

Correlación entre los descriptores ............................................................................................. 19

Narrativa de los escenarios........................................................................................................ 23

Necesidades de inversión y mantenimiento por nivel jerárquico en la red vial carretera, en

otros modos de transporte y en plataformas logísticas hasta el año 2030 ............................... 24

3. Método de generación y calibración de escenarios ................................................................... 25

Generación de escenarios futuros ................................................................................................. 25

Escenarios futuros ......................................................................................................................... 25

Escenario 1 ................................................................................................................................ 25

Escenario 2 ................................................................................................................................ 26

Escenario 3 ................................................................................................................................ 27

Red vial ...................................................................................................................................... 27

Transporte aéreo ........................................................................................................................ 28

Transporte fluvial ........................................................................................................................ 28

Transporte férreo ....................................................................................................................... 28

Transporte público colectivo ...................................................................................................... 28

Proyecciones de población ........................................................................................................ 29

Proyecciones de empleo ............................................................................................................ 31

Construcción de matrices año base .............................................................................................. 31

Modelo de crecimiento ................................................................................................................... 32

Factor de crecimiento doblemente restringido ........................................................................... 32

Modelo de crecimiento por motorización ................................................................................... 32

Calibración del modelo de transporte ............................................................................................ 34

Definición del escenario base .................................................................................................... 34

Insumos para la construcción del modelo de transporte ........................................................... 35

Descripción de la red vial empleada .......................................................................................... 35

Calibración del modelo de asignación de tráfico ....................................................................... 38



4. Métodos de priorización y programación de intervenciones ...................................................... 44

Definición de indicadores para la medición del impacto de cada escenario ................................. 44

Viajes (día) en vehículo liviano, camiones pequeños y camiones grandes .............................. 44

Tiempo diario total (hora) en vehículo livianos, camiones pequeños y camiones grandes ...... 44

Tiempo promedio por viaje (min) en vehículo livianos, camiones pequeños y camiones grandes

................................................................................................................................................... 45

Gasto diario total (pesos) en vehículo liviano, camiones pequeños y camiones grandes ........ 45

Costo promedio por viaje (pesos) en vehículo liviano, camiones pequeños y camiones grandes

................................................................................................................................................... 45

5. Formulación de presupuestos .................................................................................................... 46

Inversiones ..................................................................................................................................... 47

Insumos ......................................................................................................................................... 48

Anexo C ............................................................................................................................................. 51

Análisis de agrupación geográfica ................................................................................................. 51

Proceso de agrupación geográfica ............................................................................................ 51



1. Introducción

El documento que se desarrolla a continuación tiene como objetivo la recopilación y desarrollo de

todos los aspectos técnicos que soportan la construcción del capítulo 1 del Plan Escenarios 2030

de la infraestructura para el transporte y la movilidad en Antioquia; oportunidades, restricciones y

necesidades para potenciar la conectividad multimodal y regional. Cuyo objetivo es adelantar un

ejercicio de planeación estratégica de la red de infraestructura de Antioquia que identifique

necesidades de inversión y mantenimiento por nivel jerárquico en la red vial carretera, en otros

modos de transporte y plataformas logísticas.

En cumplimiento con lo definido en el Pliego de condiciones el documento está dividido en dos

entregables, el primero corresponde al apéndice metodológico del Plan y el segundo los

resultados relevantes de los grupos focales, talleres y visitas estratégicas realizadas en el marco

de la construcción del Plan.

Como se menciona en las especificaciones técnicas la arquitectura del Plan contempla los

siguientes componentes metodológicos, los cuales se desarrollarán en los siguientes capítulos.

1. Adaptación de la metodología de decisiones robustas bajo incertidumbre, desarrollada por

RAND (2003), para el caso del transporte en Antioquia.

2. Método de generación y calibración de escenarios.

3. Modelo de expansión coordinada de jerarquía de redes viales, otros modos de transporte y

plataformas logísticas.

4. Métodos de priorización y programación de intervenciones dentro de niveles jerárquicos de

transporte.

5. Formulación, presupuesto, seguimiento y adaptación del plan



2. Adaptación de la metodología RAND

Con el fin de cumplir a cabalidad con ejercicio de planeación estratégica solicitado por la

Gobernación de Antioquia en los Pliegos de condiciones del concurso de Méritos 728-CON-20-23-

2013, se partió por identificar el requerimiento específico del estudio a través de una pregunta

concreta la cual como se observa a continuación está claramente definida a través del objetivo

definido para el Capítulo uno del Plan Escenarios 2030.

¿Cuáles son las necesidades de inversión y mantenimiento por nivel jerárquico en

la red vial carretera, en otros modos de transporte y en plataformas logísticas hasta

el año 2030, discriminado en períodos de 4 años?

La respuesta a esta pregunta permitirá definir una hoja de ruta e inversiones aproximadas por

períodos de cuatro años correspondientes a los períodos de los Gobiernos Departamentales, así

mismo brindará herramientas para la toma de decisiones en temas relacionados con

infraestructura asociada al transporte y la movilidad en el departamento de Antioquia.

Adaptación de la metodología RAND2003 La metodología de generación de escenarios para el Plan 2030, se basa en una adaptación de lo

propuesto por RAND (2003) de acuerdo con los lineamientos definidos por la Dirección de

Planeación de la Secretaría de Infraestructura Física de la Gobernación de Antioquia. En la

siguiente figura, adaptada de RAND IFMO (2013), ilustra el camino transitado para esto.



Figura 2.1: Seis pasos para la generación de escenarios

Fuente: Steer Davies Gleave + OPUS, traducción y adaptación a partir de RAND IFMO (2013)

La adaptación de la metodología RAND (2003) propuesta para el Plan 2030 de la infraestructura

para el transporte y la movilidad en Antioquia, involucra tres elementos fundamentales: los

escenarios, las estrategias y las métricas de evaluación.

Los escenarios representan perspectivas respecto al contexto en el cual se desenvolverá el

transporte y la movilidad del Departamento en el futuro. Dichos escenarios recogen las variables

exógenas que condicionan el desempeño de las estrategias. Con el fin de esclarecer un conjunto

de escenarios que permita evaluar apropiadamente el desempeño de las estrategias en el contexto

del transporte y la movilidad, los escenarios se caracterizan a través de una estructura de cuatro

niveles: dimensiones, motores de cambio, descriptores y proyecciones. Como se verá

posteriormente las estrategias en este caso son una clase especial de dimensión.

Selección de las dimensiones

Las dimensiones son temáticas o áreas generales que afectan el transporte y la movilidad. Los

motores de cambio son las grandes fuerzas de transformación que producen variaciones

complejas en el transporte y la movilidad en Antioquia. Los motores de cambio discriminan de

forma más detallada las dimensiones y puede haber varios por dimensión. Los descriptores son

métricas cuantificables que permiten medir los motores de cambio. Por último, las proyecciones

permiten plasmar las opiniones de los expertos respecto al comportamiento de los descriptores en

el horizonte de análisis.

Las estrategias representan el conjunto de acciones de inversión y mantenimiento en la

infraestructura vial y de transporte que se encuentran dentro de la competencia de la Gobernación



de Antioquia y que revisten importancia en los patrones de movilidad y transporte futuros en el

Departamento. Las estrategias también obedecen a la opinión del grupo de expertos basadas en la

ejecución de proyectos actualmente en cartera o en nuevas ideas que se incorporan a la

evaluación y constituyen dentro de la adaptación desarrollada una dimensión adicional que a su

vez cuenta con motores de cambio, descriptores y proyecciones, sin embargo en este caso se

tratan de manera separada pues constituyen el conjunto de acciones sobre las que la Gobernación

puede actuar de manera directa y hay interés en separarlos del resto de dimensiones

metodológicamente.

Por último, las métricas corresponden a las medidas cuantitativas con base en las cuales se evalúa

el desempeño de cada una de las estrategias. Estas métricas están enfocadas a determinar el

efecto que dichas estrategias tienen en el largo plazo, con respecto a lineamientos establecidos

para la infraestructura en el Departamento, tales como conectividad y accesibilidad. Estas métricas

son medidas sobre las trayectorias generadas por el modelo de escenarios propuesto. Cada una

de las trayectorias es el resultado de la interacción entre las estrategias y los diferentes escenarios.

Estas describen la evolución temporal del sistema (por ejemplo: la red vial) y permiten visualizar y

evaluar el desempeño que las estrategias tendrían en cada uno de los posibles escenarios. La

siguiente figura describe la interacción entre los elementos mencionados anteriormente.



Figura 2.2: Interacción entre los elementos principales de la metodología adaptada.

Fuente: Steer Davies Gleave + OPUS

Los escenarios de análisis se definen a través de una estructura de cuatro niveles: dimensiones,

motores de cambio, descriptores y proyecciones y las posibles combinaciones consistentes que

pueden surgir de éstas. Dichos niveles son determinados por medio de una metodología de

consulta a expertos que se realizó en cuatro etapas:

Definición de las dimensiones

Identificación de los motores de cambio y los descriptores para cada dimensión



Análisis de la importancia de cada descriptor en cuanto a su relevancia para diferenciar y

describir los escenarios así como su relación con los demás descriptores

Obtención de las proyecciones para los descriptores claves sustentado en la relación

con los demás descriptores

Definición de dimensiones e identificación de motores de cambio y descriptores para cada dimensión

La selección de las dimensiones, motores y descriptores en la primera y segunda etapa, estuvo

basada en dos herramientas metodológicas. En primer lugar, se revisó la literatura de experiencias

similares buscando estudios de prospectiva en contextos similares con el fin de conformar una

base de posibles dimensiones y descriptores que se han mostrado relevantes en la práctica. Se

definieron así 8 dimensiones y 155 posibles descriptores (Anexo A) se presentan las referencias

consultadas. Se muestra un mapa con los descriptores recopilados agrupados por dimensión). Con

la participación del equipo de expertos a través de formularios electrónicos y cerca de 10 talleres,

se enriqueció el conjunto obteniéndose así un total de 8 dimensiones, 49 motores de cambio y 108

descriptores. Para delimitar el número de descriptores que se usaron en el análisis, el conjunto

creado se depuró con base en los siguientes criterios:

Existencia de indicadores o variables cuantitativas que permitan caracterizarlo

Disponibilidad de información

Relevancia respecto al impacto sobre la movilidad departamental

Nivel de incidencia en el largo plazo, debido al horizonte de análisis del proyecto

Con base en dicho análisis se definieron 51 descriptores susceptibles de salir del estudio, ya que

no cumplían con algunos de los criterios indicados previamente. Reuniones posteriores del grupo

de expertos identificaron dentro del conjunto de 57 descriptores restantes, los 10 más relevantes

para ser considerados en el análisis. Dicha propuesta con 10 descriptores representando las 7

dimensiones seleccionadas fue compartida con personal experto de la Gobernación de Antioquia,

luego de lo cual se consolidó la propuesta final de dimensiones y descriptores incluyendo

descriptores adicionales, como se ilustra en la siguiente figura.



Figura 2.3: Estructura lógica de la construcción de escenarios


La siguiente tabla sintetiza las siete dimensiones con sus correspondientes descriptores, la fuente

indica la información empleada para establecer la situación actual de cada uno de los descriptores

y las tendencias que indican su comportamiento.

Dimensión social

La dimensión social corresponde a aspectos de la población como la demografía, así como a

aspectos de etnografía, procedencia, salud, educación, empleo, hábitos, costumbres, prácticas,

entre otros. También hace referencia a todos los aspectos que caracterizan las relaciones que se

generan en los grupos humanos a su interior, de unos grupos con otros y de estos grupos con su

entorno mediato e inmediato. La función del transporte y de su infraestructura asociada es la de

crear, propiciar y mantener medios físicos para que estas relaciones tengan lugar.

Esta dimensión está representada por los descriptores población y densidad poblacional



Dimensión funcionalidad territorial Corresponde a los elementos que participan en la configuración y construcción del territorio y del

paisaje en su dimensión material. Esta dimensión engloba aspectos geográficos, topográficos,

hidrográficos, de infraestructura, de movilidad, de espacio público natural y artificial, nivel de

equipamientos, telecomunicaciones, vivienda, salud, educación, recreación, entre otros. Por otro

lado, busca promover una distribución equitativa de los beneficios del desarrollo económico del

territorio, con la posibilidad de propiciar espacios para el esparcimiento, entornos amigables y el

respeto por el ciudadano.

Se definen para esta dimensión los descriptores densidad poblacional urbana y la categoría

funcional del municipio, que se refiere al papel que cumplen en la red del sistema municipal de

Antioquia, de acuerdo con la disponibilidad de servicios, equipamientos, infraestructura, actividades

institucionales o económicas y permite su jerarquización en metrópoli regional, centro subregional y

municipios de nivel I a IV representados en centros de relevo, centros locales y unidades urbanas

básicas

Dimensión de Capacidad institucional Se define como la capacidad estatal y pública de tomar decisiones que den solución a las

demandas y necesidades de la sociedad a nivel regional, nacional e internacional. Esto se logra a

través de la ejecución de estrategias y proyectos de inversión, incentivos económicos, creación de

instituciones y regulaciones que terminen desarrollando la infraestructura vial e impactando en el

flujo de bienes, servicios y personas por las vías del departamento.

Se ha considerado como el descriptor que más se ajusta a los objetivos del estudio el índice de

desempeño integral de los municipios, el cual tiene en cuenta aspectos como la eficacia,

eficiencia, requisitos legales (cumplimiento del marco normativo) y la gestión.

Dimensión de seguridad Concerniente a las ideas y acciones sociales, económicas y al ordenamiento del territorio. Se

encuentra condicionada a las decisiones políticas que se tomen con respecto a las negociaciones

actuales de paz, a la posible solución negociada del conflicto, y a los niveles de seguridad en

general. Es de esperar que un cambio en la seguridad del departamento, genere modificación de

los comportamientos en la demanda de transporte y la reactivación de ciertas zonas.

Se asocia directamente con el descriptor de tasa de homicidios

Dimensión tecnológica Es el potencial cambio en los métodos empleados para producir resultados a través de

innovaciones y desarrollos tecnológicos. Los resultados producidos afectan no sólo el transporte

sino también la forma de comunicación. En lo referente al transporte la tecnología podría contribuir

a disminuir los impactos ambientales generados por esta actividad, los requerimientos energéticos,

los niveles de consumo de combustible fósil, mejorar el rendimiento de las energías renovables,

entre otros. Adicionalmente, en lo concerniente a la comunicación, los avances en las tecnologías

de información y comunicación permiten disminuir la necesidad de transportarnos, por ejemplo a

través de nuevas alternativas como la educación virtual, el teletrabajo y el gobierno en línea.

Para actividades relacionadas con los requerimientos de movilidad y transporte se definieron como

descriptores las suscripciones a banda ancha y la penetración de la telefonía móvil



Dimensión ambiental

Hace referencia a la base natural del territorio y sus dinámicas; que proporciona los medios de

soporte, los recursos y los mecanismos de regulación de los cuales dependen la sociedad y la

economía. Para el tema en cuestión, es un entorno y sistema afectado por el transporte, a través

de la emisión de contaminantes, la eficiencia energética, el impacto en los recursos naturales,

alteraciones en la salud de la población, la contaminación y polución. Cambios en esta dimensión

puede impulsar nuevos modos de transporte, el desarrollo de tecnologías limpias, el uso y

generación de energías renovables, mecanismos de regulación y lograr conciencia en la población.

Esta dimensión tiene como descriptor principal para temas relacionados con movilidad la

disponibilidad del recurso energético

Dimensión económica

Es la transformación productiva, competitiva y comercial de los bienes y servicios propios de los

sectores económicos de las diferentes regiones. Permite la generación de intereses cruzados entre

agentes por la participación de las rentas económicas. Temas como la concentración de empleos,

la prosperidad de la zona y la actividad económica, influencian en las decisiones que se tomen

entorno al movimiento de mercancías y el asentamiento poblacional, además de generar atracción

de viajes. A medida que crece la economía, se espera de igual forma un desarrollo de los medios

de transporte, reflejado en la demanda, en los costos directos e indirectos y en la infraestructura

vial.

Para la dimensión económica se han definido como descriptores el empleo, la motorización

(tenencia de vehículos por cada mil habitantes) y el tejido empresarial

Tabla 2.1: Dimensiones, descriptores y fuentes de consulta

Dimensión Descriptor Fuente

Social

Densidad

poblacional

Departamento Administrativo Nacional de Estadística - DANE.

Colombia. Proyecciones de población municipales por área 1985-

2020. Disponible en: <https://www.dane.gov.co/index.php/poblacion-

y-demografia/proyecciones-de-poblacion>

Población total





Funcionalidad territorial

Densidad

poblacional

urbana





Funcionalidad

Urbana

Planeación Departamental - Dirección de Ordenamiento

Territorial y Dirección de Sistemas de Indicadores 2006 -

Actualizado SURA 2010

Capacidad institucional

Índice de

desempeño

Departamento Nacional de Planeación - DNP 2007-2013.

Disponible en: <https://www.dnp.gov.co/programas/desarrollo-



Dimensión Descriptor Fuente

Integral territorial/evaluacion-y-seguimiento-de-la-

descentralizacion/Paginas/documentos-de-evaluacion.aspx>

Seguridad Tasa de

homicidios

Anuario Estadístico de Antioquia. Capítulo 14.12 de indicadores

de justicia 2004-2012. Disponible en:

<http://www.antioquia.gov.co/PDF2/anuario_2012/>

Tecnológica

Número de

Suscriptores

banda ancha

Ministerio de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de

Colombia 2010-2014. Disponible en:

Número de

Suscriptores

banda ancha

Ministerio de Tecnologías de la Información y las

Comunicaciones de Colombia 2010-2014. Disponible en:

<http://colombiatic.mintic.gov.co/estadisticas/stats.php?id=5&pres=de

t&jer=dpto&cod=05&mun=>

Ambiental

Disponibilidad

del recurso

energético

(Precio de la

gasolina)

Proyección de Demanda de Combustibles Líquidos y GNV en

Colombia. Unidad de Planeación Mineroenergética. Revisión febrero

2012. Disponible en:

<http://www.sipg.gov.co/sipg/documentos/Proyecciones/2012/PROY

ECC_DEMDO_GM_GNV_2012-2031.pdf>

Económica

Empleo Censo de Población de 2005 y del Censo Económico de 1990.

Tasa de

Motorización

Cálculos propios de Steer Davies Gleave + OPUS a partir de

información suministrada por RUNT y DANE

Tasa de

actividad

emprendedora

Anuario Estadístico de Antioquia. Capítulo 17 .3.2 Indicadores de

ciencia, tecnología e innovación 2012. Disponible en:

<http://www.antioquia.gov.co/PDF2/anuario_2012/>

Densidad

empresarial

Revista Antioqueña de Economía y Desarrollo – RAED. Edición

No. 5 – diciembre de 2012. Disponible en:

<http://www.camaramedellin.com.co/site/Portals/0/Documentos/Biblio

teca/Revista-antioque%C3%B1a-de-econom%C3%ADa-y-desarrollo-

RAED%205.pdf>


Proyección de descriptores

Una vez se han elegido los descriptores se realizaron diversos talleres de trabajo con los expertos

y asesores del equipo de trabajo para discutir acerca des u tratamiento y las perspectivas futuras

para cada descriptor.

Teniendo en cuenta que el objetivo del ejercicio es identificar las necesidades de inversión y

mantenimiento de infraestructura asociada al transporte en el Departamento de Antioquia, es

necesaria la adaptación de la metodología en el sentido que la proyección y análisis de los

descriptores se deba hacer considerando agrupaciones geográficas al interior del departamento.



Definición de agrupaciones geográficas

El proceso de agrupación geográfica, para este proyecto en particular, surge como una propuesta

que considera la complejidad de representar un conjunto de proyecciones de los descriptores,

cuyas dinámicas se traducirán en matrices de Origen-Destino que representan demandas

potenciales para los escenarios identificados y son utilizadas para la evaluación de las diferentes

estrategias.

La definición de las agrupaciones geográficas se hizo inicialmente utilizando la librería ClusterPy

versión 0.9.9., creada por el grupo de investigación RiSE de la universidad EAFIT. Dicha librería,

incluye diferentes algoritmos para el problema de las p-regiones, mediante los cuales se minimiza

la suma de la heterogeneidad de las zonas construidas (según los atributos de las variables)

garantizando zonas geográficas contiguas (Duque et al., 2011), el procedimiento empleado se

detalla en el Anexo C del presente documento.

Si bien esta herramienta permitió la definición de 13 agrupaciones geográficas a partir de ciertas

variables, sin embargo se identificó que el manejo y trazabilidad de la información no era posible al

nivel requerido por el estudio, por lo tanto se decidió utilizar la agrupación por subregiones

utilizadas en diversas actividades de planificación en el Departamento de Antioquia; quedando de

la siguiente manera

Valle de Aburrá

Bajo Cauca

Magdalena Medio

Nordeste

Norte

Occidente

Oriente

Suroeste

Urabá

Proyección de descriptores Una vez se han identificado las agrupaciones geográficas se procede a la realización de las

proyecciones de los descriptores, a continuación se describen a grandes rasgos las dinámicas

obtenidas a partir de los talleres de expertos y de esta manera se define la cantidad de

proyecciones por descriptor.

Tabla 2.1Dimensión social

N° Descriptor Proyección

1 Densidad poblacional Conservación de las tendencias de densidad poblacional

Aumento de la densidad poblacional

2 Población total Crecimiento poblacional fuerte en zonas con potencial de comunicaciones y relaciones nacionales e internacionales

Crecimiento poblacional fuerte en zonas con fortalecimiento de las



actividades productivas subregionales

Concentración de la población en la Metrópoli regional y centros urbanos cercanos

Conservación de las tendencias de crecimiento de la población en las subregiones

Poblaciones con tendencias decrecientes


Tabla 2.2Dimensión funcionalidad territorial


3 Densidad poblacional urbana

Conservación de las tendencias de densidad poblacional urbana

Aumento de la densidad poblacional urbana

4 Categoría funcional del municipio

Conservación de la jerarquías municipales actuales y dependencia de la Metrópoli regional y centros urbanos cercanos

Consolidación de centros subregional es en zonas con potencial de comunicaciones y relaciones nacionales e internacionales

Consolidación de centros subregional es en zonas con fortalecimiento de las actividades productivas subregionales

Tabla 2.3Dimensión capacidad institucional


5 Índice de desempeño integral

El 100% de los municipios del departamento tendrán el índice >=60

(entre los rangos medio y Sobresaliente )

Tabla 2.4Dimensión seguridad


6 Tasa de homicidios Disminución de las tasas de homicidios por presencia de la fuerza pública y acuerdos de paz

Tabla 2.5Dimensión tecnología


7 Suscripciones a banda ancha Tendencia actual en las suscripciones a banda ancha

Aumento en suscripciones en subregiones jalonado por variaciones en las jerarquías municipales

8 Penetración telefonía móvil Sólo habrá uso de teléfonos celulares – desaparición de la telefonía fija



Tabla 2.6Dimensión ambiental


9 Disponibilidad de recurso energético En el 2030 el precio del galón de gasolina se duplica

Al 2030 la diferencia entre el precio del galón de gasolina y de gas natural vehicular es cada vez mayor

Implementación de políticas que incentivan la producción y uso de combustibles alternativos

Tabla 2.7Dimensión económica


10 Empleo La mayor fuente de empleo se sitúa en la Metrópoli regional y los centros urbanos cercanos

Aumento en actividad empresarial y comercial en zonas de alto potencial de comunicaciones y relaciones nacionales e internacionales

Fortalecimiento de las actividades productivas en centros subregionales

11 Motorización Aumento de las tasas de motorización sin llegar a la saturación

12 Tasa de actividad emprendedora Aumento en las iniciativas empresariales en las subregiones

Conservación de la dinámica de actividad emprendedora en subregiones

Aumento en las iniciativas empresariales en la Metrópoli regional y los centros urbanos cercanos

Tabla 2.8 Matriz de correlación de los descriptores

Tasa de

Actividad Emprendedora

Densidad

empresarial

Tasa de Homicidios

Población Densidad

Poblacional Densidad Urbana

Índice Integral

Banda Ancha

Funcionalidad Motorización

Autos

Tasa de Actividad Emprendedora

1 0,427 -0,166 0,629 0,599 0,839 0,230 0,607 -0,718 0,545

Densidad empresarial

0,427 1 0,095 0,541 0,587 0,282 0,639 0,592 -0,561 0,616

Tasa de Homicidios

-0,166 0,095 1 -0,217 -0,150 -0,409 0,161 -0,166 0,284 -0,187

Población 0,629 0,541 -0,217 1 0,991 0,816 0,672 0,994 -0,904 0,949

Densidad Poblacional

0,599 0,587 -0,150 0,991 1 0,766 0,717 0,998 -0,862 0,938

Densidad Urbana

0,839 0,282 -0,409 0,816 0,766 1 0,282 0,770 -0,846 0,701

Índice Integral 0,230 0,639 0,161 0,672 0,717 0,282 1 0,717 -0,656 0,807

Banda Ancha 0,607 0,592 -0,166 0,994 0,998 0,770 0,717 1 -0,875 0,954

Funcionalidad -0,718 -0,561 0,284 -0,904 -0,862 -0,846 -0,656 -0,875 1 -0,865

Motorización Autos

0,545 0,616 -0,187 0,949 0,938 0,701 0,807 0,954 -0,865 1

Fuente. Elaboración propia usando información de Antioquia a nivel subregional para el año 2012.

Correlación entre los descriptores

En la tabla 2.8 se ilustra el grado de intensidad en la relación que tiene un descriptor con respecto

a otro. Se puede apreciar que las correlaciones para el descriptor de funcionalidad urbana son

negativas, lo cual se debe a que dicho descriptor es medido en una escala de 1 a 6 en donde 1 es

la mejor calificación de funcionalidad urbana y 6 la peor. Esto indica que el signo menos no

corresponde a una relación inversa se obvia el signo y se analiza según la magnitud o el valor de la

correlación. A su vez, si se toma como valor de referencia 0.6 para determinar que una correlación

es alta entre descriptores, en la tabla se identifica que varias de ellas sobrepasan dicho valor,

indicando el grado de relación que existen entre los mismos. Se puede definir que un descriptor

está interrelacionado con los demás, si éste posee valores importantes de correlación con la

mayoría de los descriptores restantes, como es el caso de funcionalidad urbana, población, índice

integral y motorización de autos.

A partir de la matriz de correlación y el entendimiento del impacto de los descriptores se construye

la matriz de impacto de los descriptores



Figura 2.4: Matriz de impacto de los descriptores


Hay descriptores que tienen un gran impacto sobre los demás como la población, la categoría

funcional del municipio, el empleo y la motorización; mientras que hay otros que evidencia mayor



dependencia como la suscripción a banda ancha, la penetración de la telefonía móvil y la tasa de

homicidios y son altamente influenciados por otros descriptores.

Tabla 2.9 Matriz de consistencia, con proyecciones de los descriptores


Población Categoría funcional Empleo Motorización

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ció

n

Conservación de la jerarquías municipales actuales y dependencia de la

Metrópoli regional y centros urbanos cercanos1 1 5 4 4

Consolidación de centros subregional es en zonas con potencial de

comunicaciones y relaciones nacionales e internacionales5 2 1 2 2

Consolidación de centros subregional es en zonas con fortalecimiento de las

actividades productivas 2 5 1 2 2

La mayor fuente de empleo se sitúa en la Metrópoli regional y los centros

urbanos cercanos1 1 5 2 2 5 1 1

Aumento en actividad empresarial y comercial en zonas de alto potencial de

comunicaciones y relaciones nacionales e internacionales5 1 1 2 2 2 5 2

Fortalecimiento de las actividades productivas en centros subregionales 2 5 1 2 2 1 2 5

Tendencia actual en las suscripciones a banda ancha 1 1 5 4 2 5 1 1 5 1 1

Aumento en suscripciones en subregiones jalonado por variaciones en las

jerarquías municipales5 5 1 2 1 1 5 5 1 5 5

Motorización Aumento de las tasas de motorización sin llegar a la saturación 4 4 4 4 1 3 3 3 4 4 4

Aumento en las iniciativas empresariales en las subregiones 5 5 1 1 2 1 5 5 1 5 5

Conservación de la dinámica de actividad emprendedora en subregiones 1 1 5 4 2 5 1 1 5 2 1

Aumento en las iniciativas empresariales en la Metrópoli regional y los centros

urbanos cercanos1 1 5 1 2 5 1 1 5 1 1

En el 2030 el precio del galón de gasolina se duplica 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 1

Al 2030 la diferencia entre el precio del galón de gasolina y de gas natural

vehicular es cada vez mayor3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4

Implementación de políticas que incentivan la producción y uso de

combustibles alternativos3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 3 4

Categoría funcional del

municipio

Empleo

Suscripciones a banda

ancha

Tasa de actividad

emprendedora

Disponibilidad de

recurso energético

23 de 60

Como parte de la adaptación de la metodología se utilizaron las mismas escalas planteadas en el

en RAND IFMO (2013), donde:

1 – Hay inconsistencia

2 – Es parcialmente inconsistente

3 – Es independiente

4 – Es consistente

5 – La consistencia es fuerte

Una vez se analizan los descriptores, las proyecciones definidas por el grupo de expertos y el

objetivo final del ejercicio se define que en los escenarios deben estar presentes los descriptores

de población, empleo y motorización, con los cuales será posible la construcción de matrices de

viaje, que posteriormente serán utilizadas para el análisis y prueba de las estrategias con el

modelo de transporte.

Estrategias

Una dimensión especial es la de las estrategias de actuación sobre la red de transporte partiendo

de una red mínima. Éstas parten de lo que se ha venido desarrollando dentro del Plan Vías para el

desarrollo y la educación 2012-2015 dentro del Plan de Desarrollo “Antioquia la más educada”.

De manera general se tienen dos descriptores para esta dimensión, es decir que cada estrategia

está definida por las proyecciones para:

Grandes Obras, que conectan a Antioquia con el mundo, que se expresan en kilómetros

construidos de nuevas vías o transformaciones drásticas del nivel de servicio ofrecido.

Plan de Recuperación y mantenimiento de vías, que se expresan en kilómetros

construidos o mantenidos de vías, principalmente secundarias o terciarias

Nuevas vías secundarias / terciarias: que se expresan en kilómetros de vías nuevas o

que “suben” de nivel

Obras de infraestructura orientadas a la implementación o mejora en la prestación del

servicio de modos de transporte

Narrativa de los escenarios

A partir del análisis de las proyecciones de los descriptores y su interrelación es posible llegar a la

definición de los escenarios a evaluar, estos escenarios describen unas posibles dinámicas para el

departamento de Antioquia con unas perspectivas al año 2030.

24 de 60

Necesidades de inversión y mantenimiento por nivel jerárquico en la red vial carretera, en otros modos de transporte y en plataformas logísticas hasta el año 2030

La exploración de los efectos de los escenarios en la movilidad del departamento permite definir la

hoja de ruta de infraestructura de transporte para el departamento, mediante la evaluación de las

estrategias mencionadas anteriormente.

25 de 60

3. Método de generación y calibración de escenarios

La metodología desarrollada para la evaluación de las estrategias que permitirá definir las

necesidades de y mantenimiento por nivel jerárquico en la red vial carretera, en otros modos de

transporte y en plataformas logísticas hasta el año 2030, discriminado en períodos de 4 años,

contempla el desarrollo de dos actividades paralelas previas al análisis de los escenarios futuros.

La primera consiste en la construcción y calibración del modelo de transporte

y la segunda corresponde a la generación de los escenarios futuros la cual arrojará los

siguientes elementos que se constituyen en las herramientas para la evaluación de la

infraestructura.

Matrices futuras

Estrategias a evaluar

Generación de escenarios futuros Los escenarios a evaluar responden a la adaptación de la metodología RAND 2003, descrita en el

capítulo anterior; a continuación se presentan las narrativas de los tres escenarios planteados para

dar una respuesta a la pregunta

¿Cuáles son las necesidades de inversión y mantenimiento por nivel jerárquico en

la red vial carretera, en otros modos de transporte y en plataformas logísticas hasta

el año 2030, discriminado en períodos de 4 años?

Para cada uno de los tres escenarios se proyectaron los descriptores principales, población y

empleo.

Escenarios futuros

Escenario 1

Narrativa “Antioquia se integra al mundo”

En el 2030 Antioquia es un departamento clave en el intercambio de bienes y servicios entre

Colombia y el planeta. Medellín y la zona alrededor de los valles de Aburrá y San Nicolás siguen

siendo el centro político y económico del departamento pero se han fortalecido dos centros fuera

del centro tradicional. Tras el crecimiento sostenido de los últimos 15 años que siguió a la

26 de 60

ampliación del canal de Panamá y la entrada en operación del nuevo puerto en Urabá, esta zona

se ha convertido en un socio clave no solo para Medellín sino para Bogotá, que con las autopistas

4G del país y nuevas vías en el departamento de Córdoba usa esta zona portuaria

frecuentemente. La zona urbana alrededor de Chigorodó, Carepa, Turbo y Apartadó es una de las

aglomeraciones más dinámicas de Colombia. El aeropuerto que atiende Urabá tiene rutas

internacionales y se cuenta con un sistema de transporte público regional que está mejorando en

calidad y cobertura. El efecto de esta situación se extiende a varios municipios del departamento

de Córdoba y a Caucasia. Así mismo impacta positivamente a los municipios de la ribera del Atrato

en Antioquia y el Chocó que ahora tienen un puerto de mayor calidad y servicio internacional en

sus bocas. Los municipios del valle del Magdalena son los otros que han modificado sus patrones

de crecimiento atrayendo inversiones para el sector turístico y logístico asociado al mayor

dinamismo del valle del río que tras la operación completa de la Ruta del Sol hasta Bogotá, la

mejorada conexión hacia Medellín y la reactivación de la navegación y algunos sectores del

ferrocarril ha tomado un nuevo papel en el país. Esta situación ha traído un mayor flujo de

camiones por las carreteras del departamento principalmente por aquellas que no circulan por

Medellín pues la nueva configuración de rutas nacionales permite evitar el paso por la capital de

Antioquia. Medellín y el Valle de Aburrá han seguido una senda de transformación económica con

mayor impulso de las industrias basadas en el conocimiento y sus servicios complementarios

relacionándose de una forma más intensa con los valles de San Nicolás y Cauca Medio. En Urabá

y el Magdalena Medio se han generado asociaciones de municipios que permiten administrar de

manera más eficiente y transparente la inversión del gobierno.

Escenario 2

Narrativa “Antioquia se especializa y fortalece sus regiones”

En el 2030 Antioquia se ha convertido en un departamento con varios centros de dinamismo

económico altamente interconectados. Medellín, el Valle de Aburrá, el de San Nicolás y el del

Cauca Medio, siguen siendo el principal centro pero a lo largo y ancho del territorio se fortalecen

otros que van conformando ciudades de importancia regional y nacional. El fin del conflicto armado

y las mejores condiciones de seguridad en las carreteras y zonas rurales son los principales

detonantes de los cambios en la distribución de la población y las actividades económicas. Las

inversiones en educación y capacidad institucional municipal atraen más empresas por fuera del

centro tradicional del departamento. Urabá ha aprovechado el desarrollo de la nueva zona

portuaria y logística para atraer inversión productiva y población convirtiéndose en el segundo polo

de desarrollo del departamento; la aglomeración urbana alrededor de Apartado, Turbo, Chigorodó

y Carepa se perfila como una de las principales ciudades de Colombia. La ribera del Río

Magdalena ha aprovechado su ubicación y la reactivación del río para dinamizar el turismo y los

servicios logísticos sirviendo al país entero. Varios municipios del suroeste han aprovechado el

potencial turístico y de producción agrícola para convertirse en el destino de empresas y población

beneficiando también al departamento del Chocó. Municipios del Bajo Cauca y el nordeste

conectados ahora por vías de mejores especificaciones han crecido convirtiéndose en un sector

atractivo por sus industrias mineras, ganaderas y las facilidades de conexión con el valle del

Magdalena y la costa Caribe. Algunos municipios del norte cercanos a Medellín atraen población y

actividades económicas agrícolas de alto valor principalmente relacionados con los sectores lácteo

27 de 60

y forestal. Los municipios que se van aglomerando actúan de manera integrada bajo figuras

asociativas facilitadas por la legislación vigente desde el 2011 que permiten atraer inversión y

hacerlo de más eficiente y transparente. Cada uno de estos subcentros enfrenta retos para ofrecer

sistemas de transporte público regional y urbano de alta calidad atractivos frente al automóvil y las

motocicletas que tras 25 años de crecimiento acelerado siguen siendo uno de los modos favoritos

de la población.

Escenario 3

Narrativa “Antioquia fortalece al Valle de Aburra como centro”

En el 2030 se hace evidente la concentración de actividades productivas, educativas y recreativas

en el valle de Aburrá y algunos municipios cercanos al centro político del departamento. La

movilidad de personas está directamente relacionada con la economía regional basada en

industrias del conocimiento y servicios complementarios. Los comportamientos de viaje oscilan

entre dos extremos bien diferenciados. El primero corresponde a patrones de viajes sustentables y

de bajas emisiones resultantes de los esfuerzos de los últimos 15 años por educar a la población,

re-densificar y transformar zonas urbanas especialmente en el centro de Medellín acompañado de

inversiones en un sistema de transporte público de buena calidad y cubrimiento. El otro extremo

resulta del aumento de la ocupación del territorio de los valles del Cauca Medio y San Nicolás

principalmente para primeras y segundas vivienda conectados con mejores carreteras, túneles y

viaductos al Valle de Aburrá. Este modelo de ocupación del territorio ha impulsado un desarrollo

suburbano de baja densidad con la consecuente necesidad de viajar dentro de los valles y hacia el

centro geopolítico del departamento con mayor frecuencia principalmente usando el vehículo

particular y generando presión sobre la disponibilidad y el precio de los combustibles. La economía

y el desarrollo del departamento depende como casi nunca antes de una metrópoli latinoamericana

con centro en la ciudad de Medellín. La mayor parte de las inversiones y políticas se destinan a

conectar mejor esta metrópoli con el mundo a través del transporte aéreo y a facilitar el transporte

al interior de esta gran zona urbana/suburbana buscando mitigar los efectos sobre la pérdida de

tiempo, y el impacto sobre la salud y el cambio climático. Estos aspectos hacen que sea más

importante la adopción de tecnologías limpias, el uso de las telecomunicaciones y la búsqueda de

ambientes más agradables para vivir y trabajar. El centro del departamento es el principal

consumidor de bienes perecederos lo que hace que el número de viajes para suplir la creciente

demanda por consumo aumente. Esto ha potenciado la producción agrícola en varios municipios

del departamento y ha generado vínculos más fuertes con otras regiones del país como los llanos

orientales y los principales puertos del país. Sin embargo la centralización de la inversión produce

impactos no deseables en municipios de la periferia del departamento en donde hay menor

población y el progreso ha sido muy lento.

Red vial

Estrategia de corredores regionales



28 de 60



Nuevas vías

Vías secundarias / terciarias: que se expresan en kilómetros de vías nuevas o que

“suben” de nivel

Estrategia de conexión de cabeceras





Nuevas vías



Estrategia hacia el centro





Nuevas vías



Estrategia Conexiones regionales e integradas con el entorno

Fortalecimiento de las regiones a través de la infraestructura local y la vinculación con el

entorno , al conectarse con una red de alcance departamental y nacional


Nuevas vías

Transporte aéreo

Mejora en aeropuertos existentes

Mantenimiento de aeropuertos existentes

Transporte fluvial

Construcción de estaciones de intercambio modal para carga y pasajeros

Construcción de muelles seguros

Transporte férreo

Construcción de estaciones de intercambio modal para carga y pasajeros

Rehabilitación de las estaciones existentes

Transporte público colectivo

Operación de sistemas de transporte regionales – buses, fluvial

29 de 60

Proyecciones de población

Las proyecciones de población se estiman partiendo de las narrativas de cada uno de los

escenarios además de las series históricas de población. Para cada uno de los escenarios se

seleccionan los municipios o subregiones que se espera tengan una dinámica de crecimiento

diferenciada de acuerdo a las condiciones planteadas para cada escenarios. Así, por ejemplo, se

espera que un mayor crecimiento en los municipios del Valle de Aburrá y el de San Nicolás en el

escenario 3, en el que se espera una mayor concentración de actividades y de población en los

municipios cercanos a Medellín.

Para cada descriptor clave se definieron las categorías de proyecciones que se pueden dar y que

a su vez generen la aleatoriedad que se requiere y representen la incertidumbre en el largo plazo,

pero siempre enmarcados dentro de un contexto llamado escenario. La idea seguida fue tomar

cada escenario y de acuerdo a lo que puede suceder dentro de cada unidad geográfica se le

asigna una posible proyección por descriptor. Analicemos los casos específicos de las

proyecciones de los tres descriptores claves.

Para la población total se definieron las siguientes cuatro proyecciones:

P1-Dinámica alta: Comportamiento creciente generado por detonantes particulares.

P2-Tendencial: Dirección y comportamiento del descriptor de acuerdo a la historia.

P3-Vegetativa: Comportamiento con un ritmo creciente en pequeñas magnitudes.

P4-Decreciente: Disminución gradual del valor del descriptor.

La proyección tendencial opera como la proyección base o de referencia para cualquiera de los

tres descriptores claves, la cual es calculada con la información disponible que se encuentre de

cada uno. Para el caso de la población, se cuenta con los cálculos proyectados por el

Departamento Administrativo Nacional de Estadística – DANE hasta el año 2020.

La cantidad de información existente para el caso de la población total se presta para llevar a cabo

el proceso de proyectar los valores hasta el año 2030 que corresponde al alcance del presente

estudio. Sin embargo fue necesario pronosticar la población de los municipios antioqueños hasta el

2030. La técnica de pronósticos aplicada fue Suavizamiento Exponencial Doble, utilizada para

pronosticar series con tendencia. Dicho método calcula dos parámetros (α y β), el primero para

determinar el nivel de la serie de datos y el segundo para estimar la pendiente. A nivel general, los

pronósticos realizados presentaron pequeños valores de error (por debajo del 0,3%) y se ajustaron

satisfactoriamente a la serie de datos, además los valores pronosticados siguieron los patrones del

comportamiento histórico de la serie y la tendencia que tenían.

La proyección de la población para cada una de las unidades geográficas fue planteada bajo la

idea de conservar el techo del número de habitantes de Antioquia hasta el año 2030, según las

proyecciones del DANE y los pronósticos del 2021 al 2030 y así, calcular las tasas de participación

con que contarán los municipios durante el horizonte de tiempo y redistribuir las poblaciones de

acuerdo al escenario que se dé y a los detonantes que fortalezcan y desarrollen algunas unidades

geográficas.

30 de 60

Para distribuir la población en los municipios, fue necesario calcular las tasas intercensales

anuales de la población de Antioquia entre los años 1993 y 2005 que corresponde a los dos

últimos censos realizados en el país. Debido a lo que plantean los escenarios de cambios

significativos en el asentamiento, movilidad y distribución de población dentro del departamento, a

partir de las tasas intercensales se midió los percentiles que permitan representar dichos patrones

de cambio, en este caso se seleccionaron los percentiles 0%, 70% y 95% que finalmente fueron

asignados a las proyecciones decreciente, vegetativa y dinámica alta respectivamente. Como la

idea es aumentar o disminuir el número de habitantes del municipio teniendo como referencia la

proyección P2 o tendencial, se calculó el factor multiplicador que es igual a 1 para la proyección

tendencial (igual a los valores proyectados del DANE más los pronósticos), mayor que 1 para

dinámica alta, un poco debajo de 1 para vegetativa y con un mayor valor debajo de 1 para

decreciente tal como se muestra en la siguiente tabla. Los factores multiplicadores que aparecen

en la tabla fueron calculados usando la expresión (1 + 𝑇𝑎𝑠𝑎 𝑖𝑛𝑡𝑒𝑟𝑐𝑒𝑛𝑠𝑎𝑙)4. Debido a que la tasa

intercensal es un promedio anual, se eleva al exponente 4 porque las proyecciones se calculan

cada 4 años, partiendo del 2014 hasta el 2030.

Tabla 3.1. Tasas y factores utilizados para redistribuir la población de acuerdo a la proyección.

Tasas de distribución poblacional

Proyección Factor multiplicador Tasa intercensal (1993-2005)

Dinámica alta 1,17 4,1%

Vegetativa 0,98 0,5%

Decreciente 0,92 -2,0%

Fuente: Elaboración propia usando datos poblacionales del DANE según los censos 1993-2005.

Una vez calculados los valores con los cuales generar cada tipo de proyección, se realizó un

listado de los 125 municipios del departamento y se les asignó las cuatro categorías de

proyecciones, luego se agregó las proyecciones tendenciales para los cortes temporales 2014-

2018-2022-2026-2030, partiendo desde el año base y los 4 cuatrenios. A partir de los datos de las

proyecciones tendenciales se calcularon las tres categorías restantes utilizando los factores

multiplicadores, donde finalmente se obtuvo un listado de 125*4= 500 proyecciones posibles para

las unidades geográficas o municipios.

Con el objetivo de acotar este número de alternativas, se procedió a crear tres listados similares

(uno por escenario), con la restricción de que en cada listado de cada escenario, fueran tenidas en

cuenta únicamente las proyecciones más probables para las 125 unidades geográficas que

permitan representar cada escenario, de acuerdo a las configuraciones que se plasman en los

mapas de las narrativas mostradas anteriormente. Los argumentos de la decisión anterior, se

fundamentan en que no es coherente considerar proyecciones decrecientes o vegetativas en los

municipios que alcanzarán un alto desarrollo en el futuro y que por lo tanto el número de

habitantes o seguirá por lo menos la tendencia actual o tendrán una dinámica poblacional alta, lo

cual disminuye el número de posibilidades. A su vez, para los municipios que no se resaltan en los

mapas, porque hasta el momento no se ha planificado desarrollar grandes proyectos que los

31 de 60

posicionen fuertemente en el futuro, o no se detecten eventos que los puedan ser más

competitivos y atractivos, no sería congruente estipular proyecciones tendenciales o por lo menos

con dinámica alta, lo que reduce aún más el número de proyecciones por escenario.

A continuación se presenta un análisis del crecimiento de la población para cada subregión. Se

observa como la dinámica de cada una de las proyecciones responde a la descrita en cada

escenario.

Proyecciones de empleo

Partiendo de las proyecciones de población y de información histórica de población y empleo se

estimaron modelos econométrico con los que se obtuvieron elasticidades empleo población. Las

elasticidades permiten identificar cual es el porcentaje del cambio en la población que se transmite

en l creación de empleo. Para este fin se construyó un panel de datos con información censal de

1990 y 2005. Se consideraron efectos aleatorios para la estimación de las elasticidades.

Adicionalmente se calcularon constantes para localizaciones según cada uno de los escenarios.

Construcción de matrices año base Uno de los insumos principales para la construcción del modelo de transporte son las matrices

Origen Destino, las cuales presentan la distribución de los viajes al interior del departamento. Para

esto fue utilizada la información recolectada en la Encuesta de Movilidad de Antioquia realizada

por la firma TPD al inicio del 2014.

Se construyeron matrices para el día viernes, el cual se consideró que representaba el

comportamiento típico. Esto se realizó para vehículos livianos, camiones pequeños y camiones

grandes. Los viajes incluidos en las matrices tienen en cuenta los factores de expansión nocturnos

y de estacionalidad estimados por TPD. Estos ajustan el número de viajes por el tráfico que circula

en horas de la noche en cada uno de los puntos y no fue analizado y para normalizar los flujos por

efecto de las diferencias entre los diferentes días en que se tomó la información que existen como

consecuencia de la estacionalidad típica del tráfico.

Los viajes estimados a partir de las encuestas realizadas por TPD fueron organizados en una

matriz de orígenes y destinos que dan cuenta de la distribución de los viajes. Se realizó una

corrección por dobles conteos considerando que la toma de información se realizó mediante

encuestas de interceptación. Para esto se analizaron los errores muestrales de cada uno de los

puntos para cada sentido y para cada tipo de vehículo. Esto se hizo considerando la siguiente

fórmula:

𝑛 ≥𝑝(1 − 𝑝)

(𝑒/𝑧)2 + 𝑝(1 − 𝑝)/𝑁

Dónde

z = 1.645 que corresponde a un nivel de confianza del 90%

p = 0.5

n es el tamaño de la muestra, es decir el número de vehículos encuestados

32 de 60

N es el tamaño de la población, es decir el número de vehículos contabilizados

Como resultado se obtuvieron los siguientes tamaños de matrices para cada tipo de vehículo, las

cuales representan el total de viajes en un día viernes en un periodo de 24 horas:

Tabla 3.1Tamaño de matrices 2014

Tipo de vehículo Número de viajes

Vehículos livianos 67.673

Camiones pequeños 21.451

Camiones grandes 6.588

Fuente: Elaboración propia

Modelo de crecimiento A partir de las matrices del año base y de las proyecciones de empleo y de población, se generan

las matrices de los años futuros para cada uno de los escenarios. Como se mostró anteriormente,

cada escenario está asociado a una proyección de empleo y de población

Factor de crecimiento doblemente restringido

En los escenarios futuros se plantea una redistribución de la población y del empleo al interior del

departamento. Estos dos descriptores terminan por impactar en la distribución de viajes al interior

del departamento. Para proyectar estos efectos se desarrolla un modelo de crecimiento

doblemente restringido. Este modelo de transporte parte de la matriz del año base y le redistribuye

los viajes de acuerdo al crecimiento de dos factores, uno para los orígenes y otro para los

destinos.

Este modelo implica un proceso iterativo en el que se distribuye la diferencia entre los viajes

iniciales de una matriz y los que se obtendrían del crecimiento de otra variable en las distintas

zonas de origen y luego de otra variable en las zonas de destino. En nuestro caso, para las

proyecciones de viajes en vehículos livianos se redistribuye la diferencia entre los viajes que se

obtienen suponiendo que estos crecen proporcionalmente a la población y los viajes iniciales en

las zonas de origen. En las zonas de destino se redistribuye la diferencia entre los viajes que se

obtienen luego de crecerlos proporcionalmente al crecimiento del número de empleos.

Dado que el crecimiento de la población y el empleo es muy bajo, este es modificado considerando

el crecimiento en el parque automotor y el desarrollo de la economía. Estos elementos son

incorporados a la matriz resultante del modelo doblemente restringido para poder obtener matrices

para los escenarios futuros con proyecciones razonables y que mantengan la estructura derivada

de las variaciones en la dinámica de empleo y población.

Modelo de crecimiento por motorización

El crecimiento del parque automotor tiene una relación estrecha con el tamaño de la población

además de su nivel de ingreso. A partir del registro histórico del parque automotor y de la serie

histórica de población y producto interno bruto se presentó un modelo de motorización preliminar

en el producto 1 del capítulo 2 de este mismo trabajo. En esta sección se presenta la actualización

de este ejercicio con las proyecciones de población presentadas anteriormente. Dado que este es

33 de 60

un modelo departamental y se definieron techos de población iguales para los tres escenarios, la

motorización no varía entre escenarios en términos absolutos. Sin embargo, si existirán dinámicas

diferenciadas entre los escenarios a nivel de municipio, dependiendo principalmente de la

redistribución de población y de nivel de ingreso.

En el modelo de motorización se relaciona el número de vehículos por habitante que existe en una

región con el número de vehículos en varios periodos de tiempo. A partir de esto se realiza una

regresión lineal como se muestra en la siguiente figura.

Figura 3.1: Relación entre motorización y PIB per cápita

Fuente: Elaboración propia a partir de información del Registro Único de Tránsito RUNT

A partir de la relación anterior, partiendo de una predicción del PIB, es posible obtener una

predicción para los escenarios futuros. En la siguiente figura se presenta el tamaño del parque

automotor esperado para el periodo de análisis del estudio. Se destaca un crecimiento importante

en el número total de motos, el cual supera los 3.3 millones para el 2030.

Figura 3.2: Proyección de parque automotor en Antioquia

34 de 60

Fuente: Elaboración propia a partir de información del Registro Único de Tránsito RUNT

Las predicciones mostradas no presenta variaciones importantes en términos absolutos de todo el

departamento y por lo tanto no cambiaran entre los tres escenarios planteados. Sin embargo, si

existirán variaciones en la distribución espacial de los vehículos nuevos. Esta estará

estrechamente relacionada con la dinámica de población de cada municipio, dicho crecimiento

considera los cambios en la economía y la población de cada región y por lo tanto la motorización

termina por impactar las dinámicas en términos de transporte de manera diferenciada para cada

escenario.

Calibración del modelo de transporte El proceso de modelación de transporte parte de la elaboración de una herramienta computacional

que permita representar adecuadamente las condiciones del sistema de transporte existente

mediante la construcción de lo que comúnmente se denomina un escenario base. El objetivo del

escenario base del modelo es representar, dentro de unos márgenes de error, la realidad de la

operación del sistema existente. En ese sentido, es necesario caracterizar la oferta, la demanda y

las relaciones que gobiernan los procesos de equilibrio en el consumo de viajes.

Para lograr esto se acude a modelos, que resultan ser representaciones de la realidad, y que

pueden ser de tipo conceptual, físico o matemático. Como representaciones simplificadas difieren

de la realidad y son aproximaciones metodológicas que sirven de soporte a la toma de decisiones.

Este capítulo resume las labores desarrolladas para construir un modelo de redes que permita

simular el comportamiento de los viajes ante peajes y cambios en la infraestructura disponible y

por otra parte los supuestos considerados para el crecimiento de la movilidad en la zona de interés

del proyecto.

Definición del escenario base

En esta sección se presenta el escenario base utilizado para la modelación de la demanda en las

vías del primarias y secundarias del departamento de Antioquia, así como también, de las

principales troncales y transversales del sistema vial nacional. Este escenario está conformado por

la oferta vial, la demanda de viajes y la valoración del tiempo de viaje empleado para calibrar el

modelo.

La oferta vial considerada y los supuestos iníciales empleados para caracterizar la demanda se

trabajan usando la plataforma de modelación de transporte Emme 4.

Para los efectos del estudio, los objetivos que se persiguen con la construcción de un modelo de

redes son:

Obtener medidas agregadas del funcionamiento de la red (flujos totales en los

arcos) para una demanda de movilidad dada

Obtener los costos (tiempo y distancia) de viaje entre cada par de zonas O/D para

una demanda de movilidad dada

Obtener los costos (tiempo y distancia) razonables en cada arco

35 de 60

Insumos para la construcción del modelo de transporte

El modelo de transporte construido para el plan de escenarios Antioquia 2030, es de escala

nacional, y se ha construido a partir de información secundaria suministrada por la Gobernación de

Antioquia, que incluye entre otros estudios los siguientes:

Encuesta de origen y destino del departamento 2014

Vías secundarias

También tiene en cuenta información de fuentes oficiales como del INVIAS y la ANI, con lo cual se

ha logrado un mejor detalle de la red de transporte a nivel nacional.

Descripción de la red vial empleada

En el modelo construido para el proyecto de Plan Antioquia 2030, la red incluye el detalle de las

vías primarias y secundarias del departamento y además las vías principales del norte y

suroccidente del país. Esto último con el fin de evaluar las conexiones con otras regiones del país.

La zonificación (representada por los centroides) debe guardar cierta homogeneidad en este caso,

cada zona corresponde a los municipios de Antioquia o algunos centros atractores y generadores

de viajes importantes y otros puntos en resto del país donde, según la encuesta origen destino,

existen viajes, que pasan por el departamento de Antioquia o tienen allí origen o destino.

La ubicación de los centroides y principales nodos de la red se hace por medio de sus

coordenadas, las cuales se obtuvieron a partir de la cartografía digital entregada por la

Gobernación de Antioquia

La red construida para este proyecto cuenta con los siguientes elementos, los cuales tienen una

codificación que permite la realización de filtros y cálculos según sea necesario:

317 Centroides

626 Conectores

41.629 Arcos

20.646 nodos

La información mínima referente a los arcos que debe ser introducida o calculada por el modelo

es:

Nodos origen y destino

Longitud del arco, estas longitudes, para el caso de la red vial secundaria, fueron

corregidas en el modelo de acuerdo a la información de distancias por tramos

entregadas por la Gobernación. Para la red vial primaria se aprovechó el conocimiento

del consultor de las vías principales del país y la información encontrada en los portales

del INVIAS.

Modos de transporte autorizados a circular por cada arco

Número de carriles por sentido (varía generalmente dependiendo de la jerarquía de la

vía, si es primaria o secundaria) Para la red vial de Antioquia esta característica se

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definió tomando en cuenta los anchos promedio de las vías definidos en el estudio de

vías secundarias, proporcionado por la Gobernación.

Relación de intensidad - velocidad específica de cada tramo (definida por funciones flujo–demora

adecuadas para cada tramo) De acuerdo con el informe de CTA, donde se asignan velocidades

dependiendo principalmente del estado de la superficie, si es pavimentado, afirmado y en qué

condiciones se encuentra. La siguiente figura ilustra la red vial considerada en el escenario base

del modelo.

En el caso del proyecto del Plan Antioquia 2030, los flujos vehiculares en algunos puntos

específicos de la red vial departamental fueron obtenidos en el marco del estudio de origen y

destino 2014.

Este modelo con considera funciones flujo-demora relacionadas con la capacidad de la vía y el

tráfico dado que el periodo de modelación es de 24 horas, y no de hora pico como es usual.

La asignación entonces se basa en los costos de operación en los links y de la velocidad promedio

de estos, los cuales varían según las características del terreno y la calidad del pavimento.

Las siguientes dos figuras ilustran la red vial considerada en el escenario base del modelo.

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Figura 3.3 Red de modelación

Vista general de la red Detalle de la red sobre el departamento de Antioquia

Fuente: Grupo Consultor

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Calibración del modelo de asignación de tráfico

A partir de las funciones de costo y teniendo en cuenta la información descriptiva de la red vial y la

matriz Origen Destino se construye un modelo de tráfico base que debe calibrarse. Esta tarea

consiste en la comparación de los volúmenes de tráfico y tiempos que resulten del proceso de

asignación de tráfico con los mismos valores observados en campo. El proceso de calibración

requiere de1:

Asegurarse que todos los arcos necesarios se encuentran representados

Adoptar una versión realista de los costos de operación de los distintos vehículos

Asegurarse que se utilizan suficientes categorías de usuarios y que estas tienen un valor subjetivo

del tiempo de viaje apropiado en el modelo

Estar seguros que las matrices utilizadas son realistas, y si han sido obtenidas de otros modelos

(distribución, elección modal) que no sean los errores en los modelos los que impidan la

calibración de la red

El proceso de calibración puede entenderse de forma esquemática a partir de la siguiente figura.

Figura 3.4 Descripción del proceso de calibración del modelo de simulación

Fuente: Grupo Consultor

La comparación de tiempos y volúmenes puede hacerse sobre la base de flujos horarios que son

los que responden a los procesos de asignación basados en curvas flujo – demora y funciones de

relación de velocidad. Adicionalmente deberán hacerse validaciones de indicadores como el tráfico

diario haciendo énfasis en el cálculo de los factores de expansión para evitar errores en dichos

procesos. Una forma sencilla de ilustrar el grado de calibración es mediante un diagrama de

dispersión de los valores observados contra los modelados indicando el valor de la pendiente de la

línea de tendencia por mínimos cuadrados, el valor del intercepto y un indicador R2. Esto parte de

1 Modelación de Demanda para Carreteras de Cuota. (2006) Transconsult, Secretaria de Comunicaciones y

Transportes de México, Steer Davies Gleave

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un análisis típico de regresión lineal, para evaluar el ajuste de los valores modelados contra los

observados según la siguiente formulación.

𝑅2 =∑(𝑦�̂� − �̅�)2

∑(𝑦𝑖 − �̅�)2

Entre más cerca estén los puntos a una línea a 45º de los ejes mejor será el ajuste, o lo que es

equivalente que la pendiente de la recta que ajusta la dispersión esté lo más cerca posible a uno

(1) y que el corte en el eje de las ordenadas, se aproxime a cero (0). El coeficiente R2, indica qué

tanto mejor es el modelo con respecto a no tener nada, es decir, a no tener modelo. Entre más

cerca de 1 el modelo es mejor. Se puede definir como la proporción de la variación de la variable

dependiente explicada por la variación de la variable independiente.

Se analiza además la diferencia porcentual entre los datos de demanda del modelo para cada uno

de los tramos del sistema y la información obtenida de los conteos vehiculares y ejercicios de

frecuencia de ocupación visual. Es una práctica de la industria considerar como aceptables

diferencias inferiores al 20%. Sin embargo, esta aproximación depende del orden de magnitud de

los valores comparados. Para valores pequeños, un 20% puede no ser significativo; para valores

grandes, puede representar un error considerable, por esta razón es necesario complementar el

análisis con otros indicadores. Por ejemplo, una predicción de 4 contra un valor observado de 2

representa un error del 200% pero tiene poca implicación sobre los diseños mientras que un error

de 15% en un valor observado de 5.000 puede ser muy importante a la hora de hacer diseños y

evaluaciones. Por esa razón se recomienda el uso de indicadores adicionales como es el caso del

GEH.

Este estadístico, con sus siglas en inglés por Geoffrey E. Havers (GEH), es un indicador que tiene

en cuenta el orden de magnitud de los valores comparados. Corresponde a una aproximación a un

estadístico que sigue una distribución Chi-cuadrado. Valores entre 0 y 5 indican un buen ajuste;

entre 5 y 10 son aceptables; y mayores o iguales a 10 requieren mayor ajuste.

𝐺𝐸𝐻 = √(𝑣2 − 𝑣1)2

0.5 ∗ (𝑣1 + 𝑣2)

El indicador GEH, es recomendable calcularlo cuando se requiere validar modelos de planeación

táctica donde es necesario tener claridad si las diferencias “ocultas” en el análisis de regresión o

en el de diferencias porcentuales, son significativas de acuerdo a la magnitud de los valores. En

otras palabras, grandes diferencias porcentuales en valores pequeños resultan irrelevantes, frente

a pequeñas diferencias en valores grandes.

Las siguientes gráficas ilustran el grado de ajuste de calibración del modelo de redes para los

distintos periodos de análisis. Los volúmenes de comparación se obtuvieron a partir del trabajo de

campo.

De manera general se puede afirmar que los indicadores que se muestran a continuación permiten

concluir que el modelo de asignación de redes se encuentra ajustado para simular condiciones

futuras de la red vial.

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Figura 3.5 Indicadores de calibración vehículos livianos

Distribución GEH Regresión lineal

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Figura 3.6 Indicadores de calibración camiones pequeños


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Figura 3.7 Indicadores de calibración camiones grandes


Consideraciones generales sobre demanda de viajes

La representación de la demanda de viajes se hace en forma matricial identificando el volumen de

viajes que se realiza entre dos puntos de la zona de estudio en un periodo específico del día. Esta

organización de la información generalmente se conoce como matriz Origen Destino. Este trabajo

fue realizado por la empresa de consultoría TPD ingeniería y fue suministrado por la Gobernación

de Antioquia.

Como primera actividad para la conformación de las matrices se realizó una revisión de las bases

de datos y los registros de orígenes y destinos. Como se mencionó anteriormente la zonificación

del modelo está a nivel de municipio, por lo que fue necesario asociar los orígenes y destinos, que

estaban referenciados a veredas o centros poblados, al municipio correspondiente con el fin de

asignar estos viajes a alguna zona que estuviera definida en el modelo.

Para realizar esta agrupación de orígenes y destinos se tomó como base la codificación que el

Departamento Administrativo nacional de Estadística (DANE), le otorga a cada municipio, vereda y

centro poblado del país.

Asignación de viajes

La demanda de viajes se asigna a la red por medio del método de estrategias óptimas, el cual

asigna la ruta a cada viaje buscando minimizar el costo generalizado de la trayectoria elegida.

EMME permite asignar por separado cada segmento de demanda, estableciendo para cada uno

los parámetros relevantes en el proceso de asignación y preferencias de elección de ruta.

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4. Métodos de priorización y programación de intervenciones

Definición de indicadores para la medición del impacto de cada escenario A continuación se presenta una breve descripción de los indicadores que han sido formulados con

los cuales se logra identificar la situación futura para cada uno de los escenarios futuros. Estos

indicadores de desempeño fueron elegidos entre una gran gama de posibles indicadores debido a

su utilidad en el logro de percibir cambios relevantes.

Los indicadores son estimados a través del programa de modelación EMME, para cada uno de los

5 años que están siendo analizados, para lograr identificar como la introducción de proyectos y los

diversos escenarios cambian su comportamiento a lo largo del tiempo.

Es importante conocer que los indicadores no deben verse por separado, sino ser analizados como

un todo, debido a que agrupados cuentan con mayor facilidad y certeza los resultados de cada uno

de los escenarios.

Viajes (día) en vehículo liviano, camiones pequeños y camiones grandes

Este indicador muestra la cantidad de viajes realizados en los diversos tipos de vehículos. Su

unidad de medida es en vehículos, debido a que el modelo está diseñado a nivel de vehículo y no

a nivel de persona. Este valor puede ser comparado con aforos reales en la actualidad con el fin de

ayudar a determinar si la capacidad de la vía es suficiente para poder soportar los crecimientos de

vehículos, por ejemplo.

Es empleado para estimar promedios de indicadores, como por ejemplo tiempos promedio de viaje,

velocidades promedio, entre otros. Es útil también para conocer si el incremento o la disminución

en los veh-km se debe a cambios en la cantidad de viajes o debido a cambios en las distancias

recorridas por los vehículos; especialmente ventajoso en el caso de camiones pequeños y

grandes.

Tiempo diario total (hora) en vehículo livianos, camiones pequeños y camiones grandes

Este indicador es similar al indicador de veh-km, debido a que con este se llega a conocer la

cantidad de tiempo que todos los vehículos gastan circulando en la red.

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Tiempo promedio por viaje (min) en vehículo livianos, camiones pequeños y camiones grandes

Este indicador se estima por separado para cada uno de los tipos de vehículos presentes en el

modelo, con el fin de conocer la duración promedio de los viajes. Es de gran utilidad porque ayuda

a formular ideas relacionadas con el futuro encontrado en cada escenario planteado. Reducciones

en tiempos promedios de viaje pueden deberse a incrementos en la cantidad de km de red, debido

a que aumenta la conectividad, o ampliación de vías para reducir congestión.

Gasto diario total (pesos) en vehículo liviano, camiones pequeños y camiones grandes

El gasto diario total es la suma de los gastos individuales de cada vehículo que circula por la red

vial durante el día analizado (tanto por la RVP como por la RVS). Este gasto es a nivel de vehículo

y no de personas. Es estimado con el fin de lograr estimar el indicador costo promedio por viaje.

Costo promedio por viaje (pesos) en vehículo liviano, camiones pequeños y camiones grandes

El indicador de costo promedio por viaje es estimado dividiendo el gasto total diario entre la

cantidad de viajes totales diarios realizados por tipo de vehículo y el gasto total diario. Este costo

promedio incluye costos relacionados a tarifas pagadas por el uso de vías concesionadas y

consumo de combustible.

Es de interés especial en este caso para el movimiento de carga, debido a que estos buscan

minimizar sus costos lo más posible debido a que le trae ahorros grandes más adelante.

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5. Formulación de presupuestos

Para llegar a conocer los costos de inversión y costos asociados con el desarrollo de los proyectos

y al mantenimiento de la red que están siendo formulados en este proyecto, es necesario partir de

información relevante existente.

Se desean estimar estos presupuestos empleando presupuestos actuales y estimando costos

unitarios, dependiendo de los tipos de proyectos. En este caso, se tomó como fuente para la

estimación de costos de mantenimiento, la información suministrada por la Secretaría de

Infraestructura de la Gobernación, la entidad ha realizado el seguimiento exhaustivo de la gestión

de la infraestructura vial a cargo y cuenta con información específica como periodicidad en los

diferentes niveles de mantenimiento

Los diversos proyectos se agrupan según tipo, con el fin de determinar costos unitarios aplicables

a tres niveles de intervención, que se presentan a continuación

Tabla 5.1 Niveles de intervención

Tipo de mantenimiento Vías en las que aplica periodicidad

Rutinario Pavimentadas y Afirmado Anual

Periódico N1 pavimentadas cada 2 años

Periódico N2 pavimentadas cada 10 años

Rehabilitación Pavimentadas y Afirmado

Rutinario Pavimentadas y Afirmado Anual

Fuente: Elaboración propia con Información de la gobernación de Antioquia

Para los nuevos proyectos se estiman los costos de la infraestructura empleando presupuestos

actuales y estimando costos unitarios, dependiendo de los tipos de proyectos. En este caso, se

toman dos fuentes de información para poder estimar los costos unitarios:

Se emplea información publicada por la Gobernación de Antioquia en el folleto “Vías para

el desarrollo y la Educación 2012 – 2015, Antioquia está en obra”. Dentro de este se

presentan los proyectos de infraestructura que están siendo desarrollados, e incluye

información sobre los costos de inversión de estos, tipos de proyecto, longitud y magnitud

de estos, entre otras.

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Se emplea adicionalmente información de FONADE en donde se desarrolla un

procedimiento de análisis de precios unitarios APU para la estimación de los diversos tipos

de proyectos analizados, dependiendo de los diversos rubros involucrados en estos.

Los diversos proyectos se agrupan según tipo, con el fin de determinar costos unitarios aplicables

a diferentes proyectos. A continuación se presenta una tabla resumen con los diversos tipos de

proyectos considerados seguidos de una breve explicación.

Tabla 5.2 Tipología de proyectos empleados para la estimación de costos

Categoria Tipo

Vías nuevas

Pavimentada

Doble riego

Afirmada

Vías a rehabilitar/mantener

Pavimentada

Doble riego

Afirmada

Vías a modificar Afirmado a Pavimentado

Afirmado a Doble riego

Vías a promover RVS a RVP


Se estima un costo unitario asociado a la construcción de una nueva carretera, dependiendo del

tipo de vía que esta sería; si es pavimentada, doble riego o solamente en afirmado, los cstos de

modificar la superficie de rodadura.

Se conoce que en la actualidad existen vías afirmadas que desean ser pavimentadas o tratadas

con doble riego con el fin de mejorar su capacidad estructural y estado. Por esta razón, se estiman

los costos referentes a la modificación de una vía existente que esté en afirmado para ser

convertida en una vía en doble riego o una vía pavimentada.

Finalmente, se estiman costos relacionados con la promoción de una vía para que pase de ser una

vía perteneciente a la red vial secundaria del departamento a tener características y cumplir con

estándares mínimos requeridos para una vía que forme parte de la red vial primaria del

departamento.

Inversiones Red vial terciaria y secundaria – transitabilidad

Debido a que los fondos disponibles de la Gobernación son limitados, es necesario conocer de

antemano el presupuesto que debe ser guardado para la futura inversión en recuperación y

mantenimiento de las vías.

Por esta razón, empleando información provista por la Gobernación de Antioquia se procede a la

estimación de kilómetros lineales de Red Vial Primaria, Secundaria y Terciaria del Departamento

de Antioquia. La información provista se encuentra desagregada dependiendo de la entidad

responsable por esta.

La RVP dentro del Departamento de Antioquia se encuentra en su mayoría (59%) a cargo del

INVIAS; el 36% se encuentra a cargo de concesionarios y el 5% restante se encuentra bajo

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responsabilidad de la Gobernación de Antioquia. Las vías que conforman la RVP del Departamento

de Antioquia son en su totalidad vías pavimentadas, aunque el estado y la calidad de estas puede

llegar a variar. En el caso de la RVS del departamento, la información provista muestra que cerca

al 12% de esta se encuentra concesionada; el resto se encuentra bajo la responsabilidad de la

Gobernación de Antioquia. La RVT del departamento es responsabilidad de los municipios del

departamento.

A continuación se presenta una tabla resumen en la cual se presentan los resultados referentes a

la cantidad de kilómetros correspondientes a cada nivel de la red. Esta información se presenta

desagregada por tipo de vía para el cálculo del mantenimiento.

Tabla 5.3 Distribución de Red Vial en el Departamento de Antioquia para el cálculo del mantenimiento

Período proyectos

Red vial Pavimentado No pavimentado Total

2014 Red Vial a cargo del

Departamento HOY

1488,3 3148,3 4636,6

2016 - 2019 Nuevo pavimentado 353

Solo Vías Antioquia 1841,3 2795,3 4636,6

2020 - 2023 Vias Nuevas nacionales 144,75

Nuevo pavimentado 213

Via otro departamento

(chocó)

49,5


2024 - 2027 Nuevo pavimentado 231


(Caldas)

65,5


(Córdoba)

85,5


Fuente: Elaboración propia empleando información de Gobernación de Antioquia, 2014

Se hace la salvedad de que se considera que en la actualidad la Red Vial Terciaria del

Departamento cuenta con más de 407 km de vías. Información del CTA

Insumos Valores unitarios de construcción de infraestructura y mantenimiento

Como se mencionó anteriormente, para la estimación del costo de construcción de los proyectos

sugeridos se emplea un análisis de precios unitarios. Este incluye una serie de rubros, tales como:

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Preliminares:

Localización, trazado y replanteo

Desmonte y limpieza en zonas no boscosas, no incluye botada

Excavación sin clasificar de la explanación, canales y prestamos, no incluye botada

Excavaciones, corte y demolición de pavimento existente para reparación, no incluye

transporte

Excavaciones Estructuras varias en material común en seco, incluye entibado. No incluye

transporte botada.

Transporte de materiales provenientes de la excavación de la explanación, canales,

préstamos y materiales de afirmados, sub-base, base y mezcla asfáltica para distancias

mayores de tres mil metros (3000). Material compacto.

Adecuación zonas de depósito y disposición final de material sobrante (Incluye Descapote,

Conformación y Compactación)

Estructura de pavimento:

Mejoramiento de la subrasante involucrando suelo existente

Suministro, transporte e instalación de Geotextil NT 2500 o similar

Suministro, colocación, conformación y compactación de Sub-base, no incluye transporte.

Suministro, colocación, conformación y compactación de Base, no incluye transporte

Imprimación

Doble riego

Suministro, colocación y compactación de Mezcla Densa en Caliente Tipo MDC-2, no

incluye transporte.

Señalización

Suministro, transporte y colocación de Señales verticales de tránsito grupo 1 (75*75)

Línea de demarcación con pintura acrílica en frio

Redes Secas

Indicador Histórico Redes Secas

Redes Húmedas

Indicador Histórico Redes Húmedas

La siguiente tabla presenta los costos unitarios estimados para cada tipología definida.

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Tabla 5.4 Costos de mantenimiento por tipología de intervención en vías pavimentadas

Intervención costo (km) % de red

pavimentada Costo anual

estimado

Rutinario $ 30.000.000 40% $ 17.859.600.000

Períodico N1 $ 70.000.000 45% $ 46.882.000.000

Períodico N2 $ 300.000.000 50% $ 89.301.000.000

Rehabilitación $ 150.000.000 8% $ 17.860.000.000

Fuente: Gobernación de Antioquia 2014 , Secretaría de Infraestructura

Tabla 5.5 Costos de mantenimiento por tipología de intervención en vías afirmadas

Intervención costo (km) % de red

pavimentada Costo anual

estimado

Rutinario $ 30.000.000 50% $ 47.223.000.000

Rehabilitación $ 75.000.000 8% $ 18.889.000.000

Fuente: Gobernación de Antioquia 2014 , Secretaría de Infraestructura

Tabla 5.6 Costos unitarios de infraestructura

Tipo de proyecto Costo unitario km * 7 metros de ancho

Obra Nueva $ 3.830.000.000

Ampliación (75% de lo nuevo) $ 2.872.500.000

Afirmado a pav $ 1.915.000.000

Fuente: Elaboración propia empleando información de Gobernación de Antioquia 2014 y FONADE 2014

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Anexo B

Análisis de agrupación geográfica

Proceso de agrupación geográfica

El proceso de agrupación geográfica, para este proyecto en particular, surge como una propuesta

que considera la complejidad de representar un conjunto de proyecciones de los descriptores para

los diferentes motores de cambio. Lo anterior a su vez se traducirá en matrices de Origen-Destino

en el proceso de construcción de escenarios para el departamento de Antioquia. La agrupación

geográfica se efectuó utilizando la librería ClusterPy versión 0.9.9., creada por el grupo de

investigación RiSE de la universidad EAFIT. Dicha librería, incluye diferentes algoritmos para el

problema de las p-regiones, mediante los cuales se minimiza la suma de la heterogeneidad de las

zonas construidas (según los atributos de las variables) garantizando zonas geográficas contiguas

(Duque et al., 2011).

La metodología seguida para llevar a cabo el proceso de agrupación de los 125 municipios de

Antioquia, se divide en tres etapas. La primera etapa, identificó las variables que se utilizaron para

realizar la agrupación geográfica. La segunda etapa, presenta algunos requerimientos de

calibración que surgieron desde el funcionamiento de los parámetros de entrada que usa el modelo

de agrupación geográfica. La tercera etapa explora distintas agrupaciones, dependiendo de sus

características y los datos de entrada, para seleccionar una que resulte apropiada para el proyecto.

A continuación se describe con más detalle cada una de estas etapas.

Primera etapa: Definición de variables para la agrupación geográfica

Esta etapa inicia con la definición o identificación de las variables candidatas para ser

consideradas en el modelo de agrupación geográfica. Haciendo uso de distintas bases de datos,

entre ellas el Anuario estadístico de Antioquia, se seleccionó un grupo de nueve variables

potenciales, que describen desde diferentes perspectivas a cada uno de los municipios. Estas

variables se presentan en la siguiente tabla

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Tabla 0.1 descripción y justuificación de las variables seleccionadas para el estudio

Variable Descripción Justificación

Variables Demográficas

Población total (X1)

Año: 2013

Fuente: Anuario

Estadístico de Antioquia

2012

Número total de personas que

residen en un municipio.

Indica presiones sobre los

recursos naturales, así como la

disponibilidad de servicios y

vivienda para la población.

Densidad Poblacional

total (X5)

Año: 2012

Fuente: Anuario


2012

Esta variable relaciona el

número de habitantes por un

área determinada.

Indica presiones sobre los

recursos naturales, así como la

disponibilidad de servicios y

vivienda para la población.

Índice de dependencia

(X4)

Año: 2012

Fuente: Anuario


2012

Este índice relaciona la

población dependiente o no

activa con la población

independiente o productiva.

Mayores valores de este

indicador, suponen una mayor

carga para la población

productiva, de la cual depende el

otro segmento de la población.

De igual forma, mayores valores

pueden relacionarse con el

envejecimiento de la población.

Variables Físico Espaciales

Nivel de urbanización

(X2)

Año: 2012

Fuente: Anuario


2012

Este indicador relaciona el

número de habitantes en zona

urbana y la población total de

un municipio.

Relacionada con el acceso a

ofertas laborales, bienes y

servicios y actividades

socioculturales, lo cual promueve

la movilidad social.

Porcentaje de área

urbana (X3)

Año: 2012

Fuente: Anuario


2012

Es la relación expresada en

porcentaje entre el área de la

cabecera municipal y el área

total del municipio

Indica el nivel de urbanización de

los municipios.

Número de predios en Indica la ocupación del suelo

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Variable Descripción Justificación

zona urbana (X6)

Año: 2012

Fuente: Anuario


2012

urbano.

Variables Institucionales

Índice de desempeño

municipal integral (X8)

Año: 2012

Fuente: Departamento

Nacional de Planeación

2012

Este indicador se compone de

cinco variables: Eficacia,

Eficiencia, Cumplimiento de

Requisitos Legales, Gestión

Administrativa y Fiscal.

Este indicador permite hacer el

seguimiento y la evaluación del

gasto público en los municipios.

Índice de desempeño

fiscal (X9)

Año: 2012

Fuente: Departamento

Nacional de Planeación

2012

Este indicador sintetiza

distintas variables financieras

y permite establecer la

liquidez real de las entidades

territoriales, así como los

logros de estas entidades en

materia de inversión, deuda,

gastos, entre otros.

Este indicador toma valores entre

0 y 100, donde los valores

cercanos a cero reflejan bajo

desempeño fiscal y los valores

cercanos a 100, buen

desempeño fiscal.

Variables sociales

Necesidades básicas

insatisfechas (X7)

Año: 2012

Fuente: Anuario


2012

Esta variable mide las

carencias importantes de la

población y sus características

de pobreza, asociándolas

usualmente con cuatro áreas:

vivienda, servicios sanitarios,

educación básica, e ingreso

mínimo

La administración departamental

actual toma, desde su plan de

desarrollo 2012-2015, esta

variable como herramienta para

realizar la medición de los

impactos de sus proyectos e

intervenciones.

Fuente: Elaboración propia a partir de información del Anuario Estadístico de Antioquia y el Departamento Nacional de Planeación.

Correlación entre las variables utilizadas para la agrupación geográfica

Utilizando la matriz de correlación para todas las variables consideradas en el análisis (ver Tabla

2.2) se estableció el nivel de relación lineal entre cada par de variables, con el fin de disminuir el

uso de información redundante y aumentar el poder explicativo de las variables que en definitiva se

usan para la agrupación.

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Tabla 0.2 Matriz de correlación entre las nueve variables seleccionadas

MATRIZ DE CORRELACIÓN

X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9

X1 1 0.331 0.466 -0.265 0.465 0.996 -0.176 0.164 -0.156

X2 0.331 1 0.439 -0.490 0.391 0.309 -0.550 0.215 -0.538

X3 0.466 0.439 1 -0.429 0.984 0.448 -0.343 0.165 -0.334

X4 -0.265 -0.490 -0.429 1 -0.374 -0.264 0.648 -0.281 0.542

X5 0.465 0.391 0.984 -0.374 1 0.443 -0.295 0.157 -0.288

X6 0.996 0.309 0.448 -0.264 0.443 1 -0.174 0.153 -0.145

X7 -0.176 -0.550 -0.343 0.648 -0.295 -0.174 1 -0.346 0.799

X8 0.164 0.215 0.165 -0.281 0.157 0.153 -0.346 1 -0.294

X9 -0.156 -0.538 -0.334 0.542 -0.288 -0.145 0.799 -0.294 1


Con base en los resultados del análisis de correlación, se observan correlaciones muy altas entre

algunos pares de variables. Es este el caso entre las variables (número de predios en zona urbana,

población total), (densidad poblacional total, porcentaje de área urbana) e (índice de desempeño

fiscal, necesidades básicas insatisfechas), con correlaciones de 0.996, 0.984 y 0.799

respectivamente.

Respecto a la variable X1 correspondiente a la población total, cabe notar que está calculada en

términos absolutos, lo que no permite una comparación equilibrada de los municipios y podría

afectar así los resultados. Adicionalmente, la variable X5 mide la densidad poblacional de los

municipios del departamento antioqueño, la cual suministra parcialmente la información que podría

aportar la variable X1. Según los anteriores argumentos, y los valores de correlación apreciados en

la matriz, se decidió eliminar del análisis la variable X1. La variable X5 tiene un alto grado de

correlación con la variable X3. Ésta última mide el porcentaje de área urbana en términos de

extensión y presenta atributos o características similares a la variable de nivel de urbanización

(X2), la cual mide la urbanización en términos de población, razón por la cual se decide considerar

una de las dos variables, tomando la decisión de descartar X3 del análisis, debido al problema de

correlación que presenta también con la densidad poblacional. Las variables X8 y X9, aunque no

poseen una correlación fuerte, ambas miden el desempeño fiscal de los municipios. Según la

opinión de los expertos del equipo de trabajo, no es necesario incluir ambas variables en el

modelo, optando por eliminar X9. Finalmente, la variable de número de predios en zona urbana

(X6) se decide eliminar por dos razones, la primera es porque no es calculada en términos relativos

al igual que pasaba con la población total, y la segunda, es porque mide el número de predios en

zona urbana, resultando innecesaria incluirla puesto que puede ser representada el nivel de

urbanización variable X2.

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Segunda etapa: Calibración del modelo

Una vez identificadas las variables a considerar en el agrupamiento, se calibró el modelo que

utiliza la librería ClusterPy. La librería contiene, entre otros, el algoritmo denominado ARISEL, en el

cual el usuario define el número de agrupaciones que desea obtener. Dicho algoritmo se calibró

con relación a algunos requerimientos que surgieron desde el desarrollo del proyecto, y que

podrían ser controlados desde los parámetros de entrada que utiliza Arisel. Se generaron los

siguientes tres requerimientos:

Estandarización de las variables de entrada

Dentro de los parámetros que utiliza Arisel, se identifica uno de tipo binario denominado <std>, el

cual toma el valor de 1 (uno) si se usa un procedimiento de estandarización de variables, que se

definieron como entrada del algoritmo, o el valor de 0 (cero) si no las estandariza. Debido a que el

proceso de estandarización es fundamental para la agrupación, porque otorga la misma escala a

todas las variables en el modelo, se realizó un análisis sobre el proceso de estandarización de

variables que utiliza Arisel. Se ejecutó una serie de pruebas activando y desactivando el parámetro

<std> en las corridas, utilizando variables sin estandarizar, o que fueron estandarizadas mediante

fuentes externas al modelo. Con lo anterior, se identificó que los resultados eran diferentes en cada

prueba. Finalmente, después de producir varios ensayos y con fines de generar confiabilidad en el

procedimiento y en los resultados que arroja el modelo, se decidió no utilizar el parámetro de

estandarización que proporciona Arisel e ingresar las variables ya estandarizadas a través de una

fuente externa al algoritmo. Las variables fueron estandarizadas en Excel por medio de la siguiente

ecuación:

Sea:

Xj=X1,…,X5 las cinco variables finales consideradas para el análisis de la agrupación.

Xij el valor de la variable j-ésima en el municipio i-ésimo, con i=1,…,125 municipios.

𝑋𝑖𝑗𝑠𝑡𝑑 =

𝑋𝑖𝑗 − 𝑋�̅�

𝑆𝑋𝑗

En donde:

𝑋𝑖𝑗𝑠𝑡𝑑 Es el valor estandarizado de la variable j-ésima en el municipio i-ésimo.

𝑋�̅� Es el valor promedio de la variable j-ésima.

𝑆𝑋𝑗 Es la desviación estándar de la variable j-ésima.

Fijación de la semilla en el algoritmo de Arisel

Durante las corridas realizadas con el algoritmo, se identificó que éste siempre producía un valor

diferente en el resultado de la función objetivo, inclusive sin haber realizado cambios en los

parámetros de entrada. Esto se debía a que el algoritmo Arisel es aleatorizado y no tenía una

semilla fija por lo que en cada corrida, retornaba una solución distinta. Por lo tanto, se decidió

intervenir el algoritmo, fijándose una semilla que permite producir una misma secuencia de

números aleatorios, para lograr replicar las corridas y poder comparar los resultados. Dicha semilla,

denominada <seed>, puede manipularse desde los parámetros de entrada del algoritmo, al

otorgarle un valor entre 1 e infinito. De esta manera, se puede asignar un valor semilla a cualquier

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corrida de optimización, y si no se realiza ningún cambio en los parámetros de entrada, Arisel

proporcionará la misma solución.

Diferencias entre los valores que toma <wType>

El parámetro de entrada <wType>, el cual establece el tipo de matriz de contigüidad espacial que

empleará el algoritmo, tiene dos opciones de entrada, rook (torre) o queen (reina). Con el propósito

de determinar el tipo de matriz a emplear se realizaron varias corridas utilizando como datos de

entrada distintas variables, tanto individualmente como en conjunto, y alternando el tipo de matriz

entre cada corrida. En total se realizaron un conjunto de 4 ensayos para 9 agrupaciones

geográficas, cambiando únicamente el valor del <wType> de rook a queen y conservando los

demás parámetros fijos. Al finalizar los ensayos se llegó a la conclusión de que los resultados

obtenidos eran los mismos independientemente del tipo de matriz y por lo tanto, sin importar cuál

valor se le asigne al parámetro <wType>, los resultados de la función objetivo y la agrupación

geográfica, no se verán afectados. Finalmente, se optó por utilizar el valor por defecto que

recomienda Arisel, el cual es rook.

Tercera etapa: Seleccionar un número de agrupaciones geográficas apropiado para

el proyecto

Después de calibrar el algoritmo Arisel, se continúa con la realización de las agrupaciones

geográficas. Dicho proceso se puede repetir una gran cantidad de veces, simplemente variando el

número de agrupaciones o el valor de la semilla. De esta manera, se genera una gran variedad de

posibilidades por lo que resulta difícil decidir cuál de ellas seleccionar. Sin embargo, se puede

definir un criterio que permita seleccionar un número óptimo de agrupaciones, en las cuales se

concentrarán los municipios y que determinará el nivel de detalle con el que se realizarán

actividades posteriores del proyecto, como lo son, las proyecciones iniciales para describir los

escenarios futuros.

Para ello, se comenzó seleccionando 10 valores semillas de manera aleatoria entre el rango de 1 a

1 millón, con el fin de replicar los resultados para diferente número de agrupaciones. A partir de lo

anterior, se realizaron diferentes corridas considerando entre 6 y 20 agrupaciones geográficas,

utilizando las variables estandarizadas. Dicho proceso se replicó para cada valor de las semillas

seleccionadas. Los resultados que arroja el modelo corresponden al valor de la función objetivo

para el número de agrupaciones que se haya utilizado, y un archivo que despliega el mapa de

Antioquia con los municipios agrupados geográficamente. Es importante recordar que la función

objetivo consiste en minimizar la heterogeneidad intra-regional, en donde la heterogeneidad intra-

regional es la suma de las diferencias entre todos los pares de municipios que están en una misma

agrupación.

Se tomó la decisión de utilizar 12 agrupaciones geográficas para los 125 municipios de Antioquia.

Dicho resultado se obtuvo por medio de pruebas recurriendo al indicador del MAPE (Mean

Absolute Percentage, por sus siglas en inglés), el cual es muy utilizado para medir la precisión de

los ajustes que poseen los métodos de pronósticos en series de tiempos (Shahidullah & Flotow,

𝑀𝑎𝑝𝑒𝑖𝑗 =|𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝐹.𝑂.̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ ̅̅ −𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝐹.𝑂.𝑖𝑗|

𝑉𝑎𝑙𝑜𝑟 𝐹.𝑂.𝑖𝑗 Para i = 6…20 (agrupación) y j = 1….10 (semilla)

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2005). El MAPE fue utilizado para identificar el número de agrupaciones que minimiza los valores

de la función objetivo que calcula ClusterPy. La fórmula utilizada es:

Adicionalmente, un número de 12 agrupaciones se puede seleccionar, tomando como referencia el

número de clases en que se puede agrupar una variable cuantitativa para la construcción de tablas

e histogramas, el cual debe ser la raíz cuadrada del número de datos. En este caso la raíz

cuadrada de los 125 municipios es aproximadamente 12. La recomendación es que el número

seleccionado se encuentre dentro del rango de 5 a 20 clases para cualquier conjunto de datos

(Álvarez, R., 2007).

En las figuras 1, 2 y 3 se presentan algunos resultados para 12 y 13 agrupaciones geográficas

para el departamento de Antioquia. Dichos resultados serán nuevamente puestos a consideración

del equipo asesor con el fin de seleccionar aquella agrupación geográfica que mejor se ajuste a los

objetivos del estudio. En los mapas del departamento, se presenta el número de agrupaciones, el

valor de la semilla o <seed> y el valor resultante de la Función Objetivo (F.O.). La Figura 2.1 va

acompañada de la tabla 3 que presenta la forma en que fueron agrupados los 125 municipios

antioqueños en las 12 regiones con el valor semilla de 91646 correspondiente a dicha figura.

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Figura 0.1: Matriz de impacto de los descriptores


Tabla 0.3 Matriz de consistencia, con proyecciones de los descriptores

Agrupación Municipios definidos por la agrupación.

0 Nechí.

1 Apartadó.

2 El Carmen de Viboral, El Santuario, Marinilla, Rionegro, El retiro, La Ceja, Caldas, La estrella.

3 San Rafael, Guatapé, El peñol, San Vicente, Concepción, Alejandría, Guarne, Girardota, Barbosa, San Pedro de los milagros, Don Matías, Entrerríos, Santa Rosa de Osos, Carolina, Gomez Plata.

4 Santo Domingo, San Roque, Maceo, San Carlos, Granada, Cocorná, San Francisco, San Luis, Puerto Triunfo.

5 Carepa, Chigorodó.

6 Nariño, Argelia, Sonsón, Abejorral, La Unión, Motebello, Santa Bárbara, La Pintada, Caramanta, Valparaiso, Támesis, Jardín, Andes, Jericó, Betania, Hispania, Pueblo Rico, Tarso, Ciudad Bolívar, Salgar, Concordia, Armenia, Heliconia, Angelópolis,

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Agrupación Municipios definidos por la agrupación.

Titiribí, Amagá, Venecia, Fredonia.

7

Puerto Nare, Caracolí, Puerto Berrio, Yondó, Remedios, Yolombó, Cisneros, Yalí, Vegachí, Amalfi, Segovia, Guadalupe, Angostura, Yarumal, San Andrés de Cuerquia, San José de la Montaña, Liborina, Santa Fe de Antioquia, Sopetrán, Abriaquí, Campamento, Anorí, Zaragoza, El Bagre, Caucasia.

8 Bello, Copacabana, Medellín, Envigado, Sabaneta.

9 Itagüí.

10 San Juan de Urabá, Arboletes, Necoclí, San pedro de Urabá, Turbo, Mutatá, Dabeiba, Uramita, Ituango, Sabanalarga, Toledo, Briseño, Valdivia, Tarazá, Céceres.

11 Peque, Buriticá, Cañasgordas, Giraldo, Frontino, Murindó, Vigía del Fuerte, Urrao, Caicedo, Anzá, Ebéjico, Betulia, San Jerónimo, Belgira, Olaya. Fuente: Elaboración propia según los resultados de la agrupación de ClusterPy.

Figura 0.2: Otros posibles mapas de Antioquia para 12 agrupaciones geográficas


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Figura 0.3: Mapas propuestos para 13 agrupaciones geográficas


Referencias

Álvarez, R. (2007). Estadística aplicada a las ciencias de la salud. España: Ediciones Díaz de

Santos.

Duque, J. C., Church R. L., & Middleton R. S. (2011). The p‐Regions Problem. Geographical

analysis, 43.1: 104-126.

Shahidullah, M., & Flotow, M. (2005). Criteria for selecting a suitable method for producing post-

2000 county population estimates: A case study of population estimates in Illinois. Population

Research and Policy Review, 24(3), 215–229.

realizar el plan escenarios 2030 de la...

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