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PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATÓLICA DE CHILE DEPARTAMENTO DE TRANSPORTE Y LOGÍSTICA ICT3273 – MODELOS AVANZADOS DE TRÁFICO PROFESOR: JUAN ENRIQUE COEYMANS & PABLO SOMARRIVA

Taller 3 Aplicación del programa Aimsun

Integrantes:

Franco Fava Diego Gomez

Fecha:

lunes 25 de junio, 2018

Resumen Ejecutivo En el presente informe se desarrolla un modelo de micro-simulación de tráfico para cierta zona a través del programa AIMSUN, el área modelada se encuentra delimitada al oriente por la avenida Exequiel Fernández, comenzando al norte con Guillermo Mann en la comuna de Ñuñoa y terminando en el sur en Avenida Benito Rebolledo correspondiente a la comuna de Macul, finalmente la zona termina al sur desde avenida Marathon con una pequeña incursión por Padre Luis Querbes. El primer paso fue modelar la red física, para esto se utilizó como fondo un plano de AUTOCAD, con el trazado de toda la ciudad de Santiago, de esta forma se pudo mantener la forma, distancias y anchos reales dentro del área, una vez finalizada la construcción de la red, se deben introducir los flujos respectivos a los movimientos, así como se establecen los porcentajes de giro, obtenidos previamente de una modelación en SATURN. A continuación, se implementa un plan de control a cargo de la programación de semáforos, para finalmente introducir paraderos de transporte público, junto a las líneas de funcionamiento real con frecuencias y tiempos de parada obtenidos en mediciones en terreno previas. Una vez definida el red en su totalidad, se realiza un proceso de calibración de parámetros y se evalúan según su eficiencia a mediante el índice de desempeño, la idea es minimizar el índice de desempeño, lo que se logró luego de un proceso de modificaciones de flujos, velocidades, porcentajes de giro entre otros. Finalmente se realiza un análisis de la red modelada y se proponen 5 planos de mejora, desde modificación de ciclos semafóricos hasta aumentar el número de pistas en calles sobresaturadas, con estas medidas se logró mejorar el índice de desempeño global desde 1,74 hasta 1,47 y se obtuvieron mejoras en los tiempos de viajes tanto promedios como totales en la red, así como un aumento de la velocidad promedio y una disminución en las demoras.

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Índice Resumen Ejecutivo 1. Introducción 2. Construcción de la red 2.1. Construcción de la red física 2.2. Incorporación de demanda y estados de tráfico 2.3. Plan de control de tráfico 2.4. Transporte público 3. Simulación y calibración 3.1. Simulación 3.2. Escenario y replicaciones 3.3. Número de replicaciones 3.4. Calibración 4. Medidas propuestas 4.1. Implementación pista doble en Exequiel Fernández 4.2. Ciclo Pedro de Valdivia con Los Espinos 4.3. Ampliación Rodrigo de Araya entre Pedro de Valdivia y Exequiel Fernández 4.4. Fases de giro exclusivo 4.5. Coordinar semáforos 4.6. Repartición de verdes 4.7. Implementación conjunta 5. Análisis de resultados 6. Conclusión 7. Bibliografía

1 3 4 4 6 6 7 8 8 9 10 10 11 11 12 13 14 15 16 16 17 18 19

Índice de Figuras Figura 1: Red modelada. ................................................................................................................. 5 Figura 2: Intersección Exequiel Fernández con Escuela Agrícola. .............................................. 12 Figura 3: Doble pista Rodrigo de Araya. ...................................................................................... 13 Figura 4: Colores según velocidades. ........................................................................................... 14 Figura 5: Resultado velocidades con fase nueva 1. ...................................................................... 14 Figura 6: Resultado velocidades con fase nueva 2. ...................................................................... 15 Figura 7: Descoordinación ciclos Marathon con Rodrigo de Araya. ............................................ 15

Índice de Tablas Tabla 1: Información Transporte público ....................................................................................... 7 Tabla 2: Parámetros diferenciados para auto. ................................................................................. 8 Tabla 3: Parámetros diferenciados para bus. .................................................................................. 9 Tabla 4: Comparación con situación base. ................................................................................... 12 Tabla 5: Comparación situación base. .......................................................................................... 16 Tabla 6: Comparación índices de desempeño con situación base. ............................................... 16

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1.

Introducción

La congestión vehicular a pesar de ser un concepto antiguo y que se observa desde la masificación del automóvil como modo de transporte prioritario, se encuentra en una situación crítica en la actualidad. Esto producto de los últimos crecimientos poblacionales y el increíble crecimiento de las tasas de motorización que las economías actuales permiten. Se ha vuelto un problema sin solución y que trae consigo increíbles pérdidas sociales o externalidades negativas. destacan entre ellas: contaminación atmosférica, altos tiempos de viaje, uso de suelo y ruidos, entre otros. Hoy más que nunca, se forma la necesidad de utilizar herramientas para evaluar el comportamiento de los vehículos y de esta forma generar soluciones a diversos problemas. Esto a través de la implementación teórica de nueva infraestructura y a cambios en la gestión de tráfico. Una de las herramientas que actualmente se encuentran disponibles, es AIMSUN, programa computacional que permite la simulación de redes de transporte a nivel microscópico. Esta simulación se basa en tres principios: el modelo de aceptación de gaps, seguimiento vehicular y al modelo de cambio de pista. Permite además representar en forma detallada la red, tanto en semaforización como en tamaño, flujos y transporte público, con el fin de asemejarse lo más posible a la realidad y obtener con ello resultados más precisos. La red a modelada corresponde a una zona definida al norte por Avenida Exequiel Fernández, al sur por Avenida Marathon, entre la avenida Guillermo Mann por el norte y Benito Rebolledo por el sur, para esta área se modelaron 35 intersecciones, con la mayoría de ellas semaforizadas y el resto prioritarias. En primer lugar, se consideran flujos, largos de colas y tiempos de detención medidos en terreno durante el mes de abril del 2018, así como la configuración de semáforos del área. Todo esto en el horario punta mañana entre 7:30 y 8:30 AM. El análisis de esta red está constituido por cuatro etapas principales, en primer lugar, la modelación de la red la cual consta de una construcción física, luego la incorporación de la demanda y estados de tráfico, luego el plan de semáforos y finalmente el transporte público. En segundo lugar, una etapa de calibración con la modificación de parámetros y flujos en base a los conteos y largos de colas reales, para la situación calibrada se proponen en un tercer punto medidas para solucionar los problemas de congestión presentes y finaliza con un análisis de resultados luego de la implementación de las medidas.

3

2.

Construcción de la red

La construcción de la red a modelar se divide en 4 etapas, primero es la construcción de la red física, es decir nodos, arcos y movimientos. Luego, se asignan los flujos obtenidos en SATURN. Después, se implementó un plan de control a cargo de los semáforos y vías prioritarias, para finalmente introducir paraderos y servicios de transporte público en el área. A continuación, se presenta en detalle cada uno de estos pasos.

2.1.

Construcción de la red física

Para llevar a cabo la creación de la red, se importó un archivo de dibujo AUTOCAD(.dwg) otorgado por los profesores, el cual contiene una representación a escala real de la ciudad de Santiago, y por tanto de nuestra área a modelar. Una vez establecida en el mapa, se procedió a crear los distintos nodos y arcos correspondientes al área definida, con importancia en mantener los parámetros físicos de la realidad, como lo son el largo, cantidad de pistas, ancho y movimientos permitidos entre otros. Posteriormente, se generan las intersecciones tanto semaforizadas como prioritarias. Una vez creadas, se definen los movimientos permitidos en cada una de ellas, así como una implementación de “yellow box” para evitar apilamientos en la simulación. La red completa se puede ver en la figura de a continuación.

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Figura 1: Red modelada. Fuente: Elaboración propia. 5

2.2.

Incorporación de demanda y estados de tráfico

La demanda de tráfico se incorpora a través de un estado de tráfico, con duración de una hora, correspondiente a las 7:30 am hasta las 8:30 am. Los datos fueron obtenidos a partir de lo simulado en el trabajo de SATURN, en el cual se modelaba la misma red. Para esto, se definieron los flujos para cada movimiento y después se utiliza “Crear Flujos usando Flujos de los Giro”. Finalmente, una vez definido el estado de tráfico en su totalidad, se implementa un plan de demanda, con el mismo intervalo de funcionamiento, esto para luego crear un escenario dinámico con toda la información.

2.3.

Plan de control de tráfico

Como se menciona en la sección de implementación, las intersecciones de modelan como nodos, para AIMSUN estos nodos pueden ser de dos tipos, Fixed para intersecciones semaforizadas asociadas a un plan de control dado y Uncontrolled, para representar a las intersecciones prioritarias operadas por ceda el paso o disco pare. Más en detalle, para modelar las intersecciones semaforizadas se debe crear un plan de control, en el cual se agregan las intersecciones. Luego, para cada intersección se deben definir el número de etapas, con sus respectivas duraciones y movimientos permitidos. Finalmente, se agrupan los movimientos en Signal Groups, los cuales se asignan a las etapas del ciclo, es importante considerar que AIMSUN exige que un movimiento solo se le asigne a un grupo semafórico o etapa por lo que, para cada movimiento con verde en más de una etapa, se asigne como grupo semafórico aislado y de esta forma efectivamente permitir que un movimiento pase en más de una etapa. En cuanto a los largos de ciclos de cada semáforo, junto al largo de sus etapas y desfases, se utiliza el documento otorgado por los profesores, el cual permite calcular estos valores. Luego para modelar las intersecciones prioritarias, se definen los movimientos con prioridad, lo que se consigue agregando una señal que simule un pare o un ceda el paso según sea el caso visto en terreno. Finalmente se implementa un plan de control maestro, en base al plan de control previamente definido, se le asigna una duración de una hora entre las 7:30 y 8:30 am. 6

2.4.

Transporte público

Para la definición del transporte público para nuestra red, primero se definen los paraderos que utilizan las 9 líneas de buses que utilizan nuestra red. Los paraderos se encuentran aproximadamente a 20 metros atrás de la línea de parada del cruce, con el fin de representar a la mayoría de los paraderos que no se encuentran directamente en la línea de parada. Por un lado, el tamaño de los paraderos se definió de 30 metros de largo, gracias a las observaciones realizadas en terreno donde ocurría que la llegada de dos o tres buses a un paradero formaba cola. Con esto, donde los usuarios descendían y ascendían del bus en su posición y no en el paradero. Por lo que, con esta medida, se busca impedir que el bus modelado realice doble parada en caso de estar en cola fuera del paradero. Para la definición de los tiempos, tanto de tiempos de paradas y frecuencias, se establece que las paradas son en promedio de 20 segundos con una desviación de 5 segundos. Este tiempo considera la acción de subida y bajada de pasajeros del bus. En cuanto a las frecuencias de cada recorrido, en la tabla de a continuación, se muestran estas. Además, se establece una desviación de 30 segundos para todos los buses entre sus salidas al comienzo del recorrido modelado. Tabla 1: Información Transporte público Recorrido

Intervalo entre salidas [minutos]

Calles por las que pasa

103

7

Pedro de Valdivia, Exequiel Fernández

114

6

Pedro de Valdivia

117

6

Pedro de Valdivia, Exequiel Fernández

511

3

Pedro de Valdivia

D05

7

Rodrigo de Araya

D07

5

Los Olmos

D10

6

Escuela Agrícola

D13

6

Marathon

D14

5

Marathon, Quilín

Fuente: Elaboración propia

7

3.

Simulación y calibración 3.1.

Simulación

Una vez finalizada la construcción de la red, después de haber ingresado la información de flujos y giros a partir de SATURN junto a la programación de semáforos y transporte público observado en terreno; se deben definir parámetros de funcionamiento para la simulación del modelo elaborado. Para esto se decidió realizar una búsqueda bibliográfica de los parámetros requeridos, estos se obtuvieron principalmente de la tesis Velasco (2004), desde donde se extrajo información respecto a tiempos de reacción, parada, espaciamiento, aceleración máxima, entre otros. Sin embargo, en las intersecciones modeladas presenta flujos mixto e interrumpidos, por lo que debemos ajustar estos parámetros y diferenciarlos entre buses y automóviles. Este ajuste se realiza a partir de la tesis de Espinoza (2004). En las tablas a continuación se presentan los valores de los parámetros utilizados primero para auto, luego para bus, acompañados de su desviación, mínimo y máximo. Tabla 2: Parámetros diferenciados para auto. Parámetro

Valores por defecto*

Valor calibrado*

Espaciamiento

(1;0;1;1)

( 1.7 ; 0.87 ; 0.5 ; 6 )

Desaceleración

(4;0;4;4)

( 2.85 ; 0.64 ; 1.94 ; 4.72 )

Velocidad de aceptación

(1;0;1;1)

( 1 ; 0.15 ; 0.73 ; 2.81 )

Velocidad máxima deseada

( 100 ; 20 ; 80 ; 150 )

( 56.5 ; 8.8 ; 38.7 ; 70.8 )

Tiempo de reacción

0.8

1

Tiempo reacción en parada

0.8

1

Máxima aceleración

( 2.8 ; 0 ; 2.8 ; 2.8 )

( 2.2 ; 0.26 ; 1.76 ; 2.81 )

Largo vehículo (auto)

(4;0;4;4)

( 4.65 ; 0.51 ; 3.68 ; 5.81 )

Fuente: Espinoza (2004) *( media ; desviación ; mínimo ; máximo )

8

Tabla 3: Parámetros diferenciados para bus. Parámetro

Valores por defecto*

Valor calibrado*

Espaciamiento

(1;0;1;1)

( 1.46 ; 0.74 ; 0.3 ; 4 )

Desaceleración

(6;0;6;6)

( 2.85 ; 0.64 ; 1.94 ; 4.72 )

Velocidad de aceptación

(1;0;1;1)

( 1 ; 0.21 ; 0.64 ; 1.47 )

Velocidad máxima deseada

( 60 ; 0 ; 60 ; 60 )

( 50.4 ; 10.47 ; 32 ; 74 )

Tiempo de reacción

0.75

1

Tiempo reacción en parada

1

1

Máxima aceleración

(2;0;2;2)

( 1.72 ; 0.59 ; 1.11 ; 4.17 )

Largo vehículo (bus)

( 7.5 ; 0 ; 7.5 ; 7.5 )

( 12 ; 0 ; 12 ; 12 )

Fuente: Espinoza (2004) *( media ; desviación ; mínimo ; máximo )

3.2.

Escenario y replicaciones

Con los parámetros definidos, se ejecuta el programa y la simulación entrega los resultados en un archivo de base de datos, en ella se encuentra información de datos estadísticos medidos por AIMSUN, entre ellos el flujo promedio, la velocidad por arco, los largos de cola promedio, así como las máximas colas entre otros, estos datos pueden ser de carácter global o de carácter periódico (definido por el modelador). Una vez creado el escenario, se crea un experimento al cual se deben realizar n iteraciones, con el objetivo de lograr que los datos estimados vengan de una muestra lo suficientemente grande para asegurar significancia estadística. N varía dependiendo del tamaño de la red, a mayor tamaño, mayor cantidad de iteraciones necesarias, el proceso para obtener N se ve con mayor detalle en la próxima subsección. Finalmente, con el fin de tener una mayor semejanza a la realidad, se debe determinar un periodo de warm-up, es decir un tiempo de llenado para la red, para cuando se comience el periodo de funcionamiento y de registro la red haya alcanzado un estado de régimen real, dado el tamaño de la red se definió finalmente en 15 minutos.

9

3.3.

Número de replicaciones

Como se menciona en la sección anterior, es necesario alcanzar un mínimo número de iteraciones para alcanzar una muestra representativa, así poder afirmar con cierto nivel de confianza que los resultados obtenidos logran representar la realidad, para poder determinar este mínimo número de iteraciones se utiliza la fórmula propuesta en manual de AIMSUN (2013):

ℎ 2 𝑛 = 𝑛 ( ∗) ℎ ∗

Donde n* es el número de replicación buscado, n el número de replicaciones del experimento piloto (5), h el intervalo de confianza del experimento piloto y h* el intervalo de confianza deseado. De esta forma reemplazando nuestros valores llegamos a un replicación necesaria de 5 veces por cada experimento.

3.4.

Calibración

Una vez obtenidos los primeros resultados de colas y flujos, se comparan con los datos reales obtenidos en terreno, se observa que presentan una gran diferencia, por tanto se requiere una calibración al modelo, con el fin de lograr un mejor ajuste a la realidad, este proceso de calibración se desarrolla a partir de una serie de iteraciones entre las cuales se aplican una serie de cambios, para simular y comparar los resultados intentando lograr mejoras, estas mejoras se definen en base a un criterio de ajuste, el criterio utilizado corresponde al Índice de Desempeño General (ID), el cual corresponde a una ponderación del índice de desempeño de colas y de flujos, los cuales se presentan a continuación: 𝑎𝑐𝑐𝑒𝑠𝑜𝑠

𝐼𝐷𝑐𝑜𝑙𝑎𝑠 =

∑ 𝑖 𝑎𝑐𝑐𝑒𝑠𝑜𝑠

𝐼𝐷𝑓𝑙𝑢𝑗𝑜𝑠 =

∑ 𝑖

𝐶𝑜𝑙𝑎𝑠𝑠𝑖𝑚𝑢𝑙𝑎𝑑𝑎,𝑖 − 𝐶𝑜𝑙𝑎𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑎,𝑖 𝐶𝑜𝑙𝑎𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑎,𝑖 ∙ 𝐶𝑜𝑙𝑎𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑎,𝑖 𝐶𝑜𝑙𝑎𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑎,𝑟𝑒𝑑 𝐹𝑙𝑢𝑗𝑜𝑠𝑖𝑚𝑢𝑙𝑎𝑑𝑜,𝑖 − 𝐹𝑙𝑢𝑗𝑜𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜,𝑖 𝐹𝑙𝑢𝑗𝑜𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜,𝑖 ∙ 𝐹𝑙𝑢𝑗𝑜𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜,𝑖 𝐹𝑙𝑢𝑗𝑜𝑜𝑏𝑠𝑒𝑟𝑣𝑎𝑑𝑜,𝑟𝑒𝑑

El objetivo por tanto de esta etapa de calibración corresponde a minimizar el índice de desempeño general, cuya fórmula se presenta a continuación: 10

𝐼𝐷𝑔𝑜𝑏𝑎𝑙 = 0.5 ∙ (𝐼𝐷𝑐𝑜𝑙𝑎𝑠 + 𝐼𝐷𝑓𝑙𝑢𝑗𝑜𝑠 ) Una vez ejecutada la primer simulación, se obtuvo un ID global de 1,7677 el cual se descompone en un ID de flujos de 2,6111 y un ID colas de 0,9242, si bien luego de una revisión bibliográfica es un índice bueno dentro de los promedios obtenidos en otros informes, se calibra luego modificando los parámetros obtenidos en la sección 3.1 de la tesis de Velázquez, pues adecuan el comportamiento de la simulación a los comportamientos y tiempos promedios para la sociedad Chilena, obteniendo con esto una mejor representación de la realidad, además se modificaron valores de demanda cuando los obtenidos eran muy distintos a los medidos en terreno, en estos casos se aumentaron los flujos para aquellos movimientos que no estaban siendo realizados con la frecuencia necesaria actualizando con esto los porcentajes de giro en las distintas intersecciones, con esto en consideración la simulación disminuyó a un ID global de 1,5547, sin embargo, el ID de colas aumentó a un 1.058 lo que representa un aumento cercano al 10% mientras que el ID de flujos disminuyó en más de un 25% llegando a 2.03.

4.

Medidas propuestas

En la presente sección, se desarrollan una serie de propuestas de mejora para la red, las cuales fueron obtenidas luego de una análisis detallado de la red aplicando simulaciones animadas de distintos experimentos para la situación base calibrada, en este análisis se buscó determinar los principales puntos de conflicto, tales como colas más largas, problemas en los ciclos de semáforo y problemas de espera ocasionado por las detenciones de transporte público.

4.1.

Implementación pista doble en Exequiel Fernández

El primer gran problema detectado al simular el funcionamiento de la red, se originaba en la intersección de Avenida Exequiel Fernández con Escuela Agrícola, esto producto de la transformación de doble pista en ambas a direcciones desde el sur, a solo 1 pista por sentido al norte de la intersección por Exequiel Fernández hasta Rodrigo de Araya, esta disminución de capacidad provocaba la creación de una cola desde este punto y que se prolongaba hasta la sección más al sur de la red al ir pasando el tiempo, como se puede apreciar en la figura 2, los autos que venían desde el sur deben ir turnándose para poder continuar por Exequiel Fernández,

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lo que en la realidad si generaba una cola, sin embargo en la simulación se creaba una cola sin control afectando río abajo a todo el eje.

Figura 2: Intersección Exequiel Fernández con Escuela Agrícola. Fuente: Elaboración propia. Si bien en la realidad la creación de una doble vía es difícil de implementar pues no se cuenta con el espacio suficiente, se puede hacer un esfuerzo y teóricamente continuar con dos pistas en el sentido norte, esta implementación se realizó hasta el final de este sentido en Rodrigo de Araya y se obtuvieron los siguientes resultados Tabla 4: Comparación con situación base. Serie Temporal Situación Base Cola Media Densidad Flujo Flujo de Entrada Tiempo de Demora Tiempo de Viaje Tiempo Total de Viaje Velocidad

1966.12 28.57 9472 11581.4 181.22 253.8 1550.98 19.11

Ampliación EF

Diferencia [%]

1834.5 27.13 10241.8 12628 182.48 255.28 1741.45 18.63

-0.07 -0.05 0.08 0.09 0.01 0.01 0.12 -0.03

Fuente: Elaboración propia.

4.2.

Ciclo Pedro de Valdivia con Los Espinos

Al comenzar a recorrer Pedro de Valdivia desde el norte, se logró detectar que en el nodo 1005, correspondiente a la intersección con Los Espinos, el tiempo otorgado para el movimiento de

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vehículos que circulaban por Los Espinos, era mayor al necesario pues en la mayoría de los ciclos al final de estos, había tiempo en verde en el que ya no pasaban autos, mientras que por Pedro de Valdivia mientras esto sucedía se seguía formando cola en ambos sentidos, por lo que el tiempo de verde para el primer movimiento mencionado se disminuyó en 5 segundos, los cuales se agregaron al otro, con esto se buscaba ser más preciso y disminuir las colas promedios, además de lo anterior se cambió el paradero ubicado al sur de la intersección a un paradero segregado, pues al dar verde y avanzar los buses que en la simulación no permiten bajar pasajeros si no es en el paradero, ocasionan pérdidas de tiempo y colas que en la realidad no suceden, pues si se está cerca del paradero, simplemente las personas suben y bajan ahí, los principales resultados de esta implementación no lograron ser representativos y la mayoría de los parámetros solo presentaban diferencias del 0,001%.

4.3.

Ampliación Rodrigo de Araya entre Pedro de Valdivia y Exequiel Fernández

En esta sección, se detecta que el ancho de pista en dirección hacia Pedro de Valdivia permite que los usuarios vayan de a dos en una sola pista, por lo que decidimos modelar esta sección con doble pista en esta dirección. Esta calle además recibe vehículos que provienen de Exequiel Fernández, donde se ve en las modelaciones que trae una carga considerable. En la figura de a continuación se puede ver el resultado de esta ampliación.

Figura 3: Doble pista Rodrigo de Araya. Fuente: Elaboración propia.

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4.4.

Fases de giro exclusivo

Para las intersecciones de Guillermo Mann con Marathon y Rodrigo de Araya con Marathon, se creó una fase nueva en cada uno que permita el flujo desde Guillermo Mann del poniente hacia el norte con Marathon y desde Rodrigo de Araya del poniente hacia el norte con Marathon, respectivamente. La imagen a continuación resume lo que significa cada color de las dos imágenes de después, las cuales muestran velocidades en los arcos que conectan los nodos estudiados.

Figura 4: Colores según velocidades. Fuente: Elaboración Propia.

Figura 5: Resultado velocidades con fase nueva 1. Fuente: Elaboración Propia.

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Figura 6: Resultado velocidades con fase nueva 2. Fuente: Elaboración Propia.

4.5.

Coordinar semáforos

Como se puede observar en la figura, por la avenida Marathon, existen un par de intersecciones modelados en dos islas o nodos independientes pero que debieran funcionar de forma coordinada, según los datos entregados de los ciclos, se comprobó que estaban desfasados, por lo que la intersección de Marathon con Rodrigo de Araya estaba funcionando de forma deficiente, ocasionando grandes colas tanto por Marathon hacia el sur, como por Rodrigo de araya en dirección Oriente y Poniente. Con el fin de solucionar este desfase se coordinaron ambos semáforos de forma que ambos estén en verde en sus respectivas etapas norte-sur y ponienteoriente al mismo tiempo, permitiendo un movimiento más fluido.

Figura 7: Descoordinación ciclos Marathon con Rodrigo de Araya. Fuente: Elaboración propia. 15

4.6.

Repartición de verdes

Como se discute en el punto 4.2 existen intersecciones donde la distribución de verdes observando la simulación no está siendo coherentes con los flujos observados, lo que genera ineficiencias en la red, en esta sección se corrige el ciclo semafórico de la intersección de Pedro de Valdivia con Rodrigo de Araya, pues en ella al contrario del anterior cambio, presenta un verde insuficiente para el movimiento por Rodrigo de Araya hacia el oriente, esto se corrige asignando 10 segundos de la etapa 1, a la etapa 2, sin embargo esto provocó un descenso en el índice de desempeño global a 1,56 respecto al 1,54 de la situación base, si bien el cambio es bastante mínimo no logró ser un real aporte a aproximarse a un funcionamiento óptimo en la red.

4.7.

Implementación conjunta

Finalmente se propone la complementación de los distintos planes implementados, este conjunto de planes si bien permite a la red un mayor número de vehículos en la red, es decir presenta una mayor capacidad, este aumento de capacidad trae consigo disminución en los tiempos de demora y tiempo de viaje de un 0,1% y una aumento de la velocidad promedio en la red cercana al 0,04% Serie Temporal Cola Media Densidad Flujo Flujo de Entrada Tiempo de Demora Tiempo de Viaje Tiempo Total de Viaje Velocidad

Tabla 5: Comparación situación base. Situación Base Conjunto 1966,12 28,57 9472 11581.4 181,22 253,8 1550,98 19,11

1596,24 24,62 10050.2 12087,4 174,95 2,89 23,24 19,78

Diferencia [%] -0,19 -0,14 0,06 0,04 -0,03 -0,99 -0,99 0,04

Fuente: Elaboración propia Finalmente, si comparamos los resultados obtenidos respecto al índice de desempeño de la simulación con el conjunto de mejoras, se logra una ganancia de 0,1 puntos en el índice global y una mejora de 0,4 respecto a la situación base. Tabla 6: Comparación índices de desempeño con situación base. Iteración ID Flujo ID Cola ID Global Situación Base Calibrado Conjunto de planes

2,611180243 2,037342212 2,113006155

0,9242866904 1,058192438 0,8401002175

1,767733467 1,547767325 1,476553186

Fuente: Elaboración propia

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5.

Análisis de resultados

El objetivo del proceso de calibración del modelo fue reducir el error respecto de las mediciones en terreno de colas y flujos. El cumplimiento de este se vio a través del valor del Índice de Desempeño, el cual mientras menor sea, los valores de la simulación difieren menos de los reales. Como se puede apreciar, no se logró una gran disminución del ID respecto de la primera simulación. Esto se debe principalmente a la calidad de los resultados obtenidos de SATURN, los cuales acarrearon pequeños errores en las tarjetas identificados al realizar este taller. Esto último dificultó especialmente el cumplimiento del objetivo, pues no se contaba con la cantidad de flujo total dentro de la red para poder alcanzar los valores medidos en terreno Otro factor que afectó la reducción del ID fue el hecho de que los datos utilizados comoinput para SATURN, los cuales condicionan el input de AIMSUN, fueron medidos por diferentes personas y en distintos días en más de una semana. Por lo tanto, muy probablemente no existió una forma única de medir los datos, lo cual provoca que haya un error de medición asociado. Por otro lado, al medir en días distintos, no se va a lograr una conservación de flujo dentro de la red, lo cual va a provocar que no exista consistencia absoluta entre los flujos que salen de una intersección y que llegan a la siguiente. Cabe destacar que estas diferencias pueden deberse también a que existen calles, edificios y/o establecimientos que generan o atraen flujos y que no fueron considerados en la modelación. Como se trabajó ingresando los porcentajes de giro en cada una de las intersecciones en vez del flujo, esto último provoca que los porcentajes usados en la modelación no siempre sean los correctos, pues al trabajar de esta forma se asume que no hay flujo que desaparezca. Como se trabajó con vehículos equivalentes y no con cada uno de los tipos de vehículos por separados, hizo que la modelación se alejara aun más de la realidad. Esto se debe principalmente a que al utilizar vehículo equivalente se asume un comportamiento promedio, siendo que en la realidad es así. Por ejemplo, en terreno se registró la presencia de camiones, los cuales claramente no se comportan de la misma forma que los vehículos modelados. Aun así, el haber trabajado con vehículos equivalentes es un supuesto que se asumió para poder simplificar la red y así poder trabajarla de mejor manera.

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Para la modelación se asumió que los tiempos de parada de los buses son constantes, es decir, no dependen de la cantidad de personas que se quieran subir o bajar en los paraderos. Además, el valor utilizado se calculó como el promedio de los tiempos de parada observados en terreno. Esto puede provocar que las líneas de buses no se comporten como lo hacen realmente, provocando colas mayores en ciertas vías por tener un tiempo de detención mayor al real. Respecto de las medidas propuestas y de sus respectivas evaluaciones es importante mencionar que, a excepción del cambio en los repartos de verdes en los semáforos, estas implican una inversión de dinero y, más importante aún, expropiar partes del terreno de los terrenos ubicados en los costados de las vías. Que se requieran estas dos condiciones para poder implementarlas no hace tan fácil su implementación, pues puede conllevar una gran molestia en los vecinos del sector. Por lo tanto, es de suma importancia realizar una mejor evaluación de estas medidas con datos más precisos y que considere el impacto de estas en el beneficio social.

6.

Conclusión

Se logró modelar en Aimsun el área de influencia estudiada a lo largo del semestre, delimitada por Guillermo Mann en el norte, Exequiel Fernández por el oriente, Benito Rebolledo por el sur y Marathon por el poniente. Este modelo logra simular microscópicamente esta zona, con los datos obtenidos en terreno como lo son el flujo vehicular, porcentajes de giro, ciclos de semáforos y transporte público. Además, se calibraron los parámetros según Espinoza (2004) con el fin de obtener un índice de desempeño de 1,5557. Luego se procedió a implementar medidas que logren mejorar este índice y disminuir los tiempos en cola y aumentar las velocidades promedios en los arcos. Se cree que, con la implementación de estos cambios, se mejora la calidad de viajes de las personas, tanto en transporte privado como público, disminuyendo el tiempo de estos viajes que puede ser llevado a un valor monetario según el valor social del tiempo. Estos cambios en conjunto produjeron una mejora de 0,1% en el tiempo de viaje, 0,03% en tiempos en cola. Se debe considerar que los datos obtenidos para la realización de esta modelación, se realizaron a través de un registro manual por lo que podrían presentar un sesgo de medición. Para esto se

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recomienda implementar tecnologías que permitan capturar toda esta información de manera automática, como lo revisado en el curso. Como medida para futuros estudios, se aconseja la implementación en conjunto de Aimsun con el software Transyt. Esto con el fin de optimizar los tiempos de los semáforos con el objetivo de disminuir las colas considerablemente

7.

Bibliografía

Tesis de Magister, Velasco (2005), Pontificia Universidad Católica de Chile. Tesis de Magister, Espinoza (2004), Pontificia Universidad Católica de Chile. AIMSUN Users’ Manual v8, TSS - Transport Simulation Systems (2013).

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