Demanda de Transporte Clase 3

6(0,1$5,2 7$//(5

6HPLQDULR 7DOOHU

1

(1&8(67$6'(029,/,'$' 0(72'2/2*,$

6HPLQDULR 7DOOHU

2

(1&8(67$6'(029,/,'$' 2EMHWLYRV

•

Permitir una acabada descripción de los patrones de movilidad de una ciudad o región (generalmente entendido como la estimación de matrices de viaje entre zonas, para distintos propósitos, modos y períodos), y

•

Posibilitar la estimación de modelos de demanda de transporte, en particular de generación y distribución de viajes, y elección modal y horaria.

6HPLQDULR 7DOOHU

3

(1&8(67$6'(029,/,'$' &RPSRQHQWHV

•

(QFXHVWDRULJHQ GHVWLQRGHYLDMHVHQKRJDUHV(2'+ 

Esta encuesta domiciliaria, como su nombre lo indica, cubre todos los desplazamientos efectuados por todos los miembros del hogar en uno o más GtDVGHHQFXHVWD. Por su naturaleza son muy eficientes para generar datos que permitan estimar posteriormente modelos de generación de viajes y partición modal; además entregan buena información sobre la distribución de longitudes de viajes en la ciudad, elemento importante en la estimación de modelos de distribución.

6HPLQDULR 7DOOHU

4

(1&8(67$6'(029,/,'$' &RPSRQHQWHV

•

(QFXHVWDVRULJHQ GHVWLQRGHLQWHUFHSWDFLyQ(2',

Estas son encuestas más breves, realizadas en un punto que intercepta desplazamientos de las personas. Las más comunes son las encuestas a la vera del camino, a bordo de vehículos de transporte público o en puntos de intercambio modal (por ejemplo, estaciones de buses o aeropuertos); a menudo se organizan en torno a cordones externos y líneas pantalla (aprovechando barreras naturales como ríos, ferrocarriles o autopistas). Por su naturaleza sólo entregan información sobre un desplazamiento (el observado al momento en que cada persona es encuestada), pero son un importante elemento de apoyo al proceso de generación de matrices de viajes. Además, las EODI constituyen la mejor fuente de información sobre viajes de personas que no residen en el área de estudio.

6HPLQDULR 7DOOHU

5

(1&8(67$6'(029,/,'$' &RPSRQHQWHV

•

$IRURV

Estos instrumentos incluyen conteos de vehículos y pasajeros durante un período determinado en diversos puntos de una red de transporte; en el primer caso los datos son además clasificados por tipo de vehículo. A menudo se recogen también tasas de ocupación de vehículos (pasajeros por auto, taxi, bus), aunque normalmente sólo para una muestra del período de aforo. Cuando se utilizan métodos automáticos es posible aforar por períodos de tiempo más largos a fin de recolectar información sobre variaciones horarias, semanales y estacionales de la demanda de viajes. Los aforos se pueden realizar en el cordón externo (donde es usual además aforar camiones), líneas pantalla y puntos seleccionados de la red estratégica de transporte definida para el área.

6HPLQDULR 7DOOHU

6

(1&8(67$6'(029,/,'$' &RPSRQHQWHV

•

Recolección de información complementaria. – Información de la red vial – Servicio de transporte público – Servicio de transporte privado – Información Socio económico – Encuestas de Preferencias Declaradas – Uso de suelos

6HPLQDULR 7DOOHU

7

$63(&7260(72'2/Ï*,&26

•

El proceso de desarrollar, implementar y analizar una Encuesta de Movilidad puede dividirse en cinco pasos fundamentales: – Planeamiento de la encuesta.- Identificar claramente el objetivo, problema estudiar, usuarios finales de le EM. – Diseño detallado.- Recolección de información existente, fundamentos de la encuesta, recursos financieros y personal disponible, diseño de muestra, métodos de encuesta. – Implementación en terreno.- Pruebas piloto de cada instrumento de medición y levantamiento de datos, perfeccionamiento de encuesta, entrenamiento, manuales. – Preparación de los datos.- Codificación y entrada de datos. – Análisis.- busca producir los modelos que se haya especificado en la etapa de planeamiento.

6HPLQDULR 7DOOHU

8

3URFHVRGHWRPDGHHQFXHVWDHQWUDQVSRUWH

6HPLQDULR 7DOOHU

9

',6(f2'((1&8(67$6'(029,/,'$'

•

seleccionar una combinación adecuada de los instrumentos de medición disponibles en la práctica

•

lograr diseños muestrales apropiados para cada instrumento y su contribución al análisis final

•

diseñar en detalle los formularios de las diversas encuestas y en el caso de las EODH.

•

diseñar un sistema de realización y supervisión de los diversos tipos de encuesta que permita garantizar un mínimo rechazo y una máxima confiabilidad de las respuestas

•

administrar adecuadamente la implementación del proceso en terreno

•

diseñar buenos procesos de codificación, digitación y validación

6HPLQDULR 7DOOHU

10

8VRGHOD,QIRUPDFLyQGH(QFXHVWD2' 8VXDULR

)RUPDGH8VR

Planificación estratégica, desarrollo de modelos y su actualización; modelos de generación, distribución, elección modal y elección de hora de partida del viaje.

eQIDVLV

Exactitud y alcance de un año base; buena representación de comportamiento, matrices, períodos relevantes.

Organismos de Planeación Seguimiento del transporte, evaluación de grandes proyectos y políticas.

Organismos de gestión y administración pública, Municipios

Reorganización de redes de transporte público, gestión del tránsito, nuevos servicios de transporte.

Investigadores

Desarrollo de nuevos modelos y mejora de los actuales.

Sector Privado – 7UDQVSRUWH 3UR,QYHUVLyQ&HSUL

Sector Privado - 3UR\HFWRV LQPRELOLDULRVH LQGXVWULDOHV

Sector Privado - (PSUHVDV SURGXFWLYDV\GH VHUYLFLRV

6HPLQDULR 7DOOHU

Actualización de modelos y datos, análisis de relevancia, zonificación fina cerca del proyecto. Actualización, cobertura de todos los modos, rezonificación simple, matrices. Buena base, cobertura, flexibilidad.

Factibilidad de nuevos proyectos, preparación de ofertas para concesiones viales, ferroviarias, y de otro tipo, diseño de nuevos servicios.

Actualización, rezonificación simple, análisis de sensibilidad.

Localización de proyectos, áreas de influencia y accesibilidad, evaluación de impacto de tráfico.

Matrices por nivel de ingreso, re-zonificación simple.

Localización de actividades, planes de venta, captura de mercados, desarrollo de nuevos mercados.

Orígenes y destinos por nivel de ingreso, tiempos de viaje.

11

'HFLVLRQHVGH0HWRGRORJtDV

EM

Unico o Principal

Múltiples

USUARIOS Y SUS OBJETIVOS

Esporádica >5 años

Frecuente

Sólo Motorizados >400 mts.

Todos los Viajes

ACTUALIZACIÓN

TIPOS DE VIAJE

Ma - Mi - Jue 7 días

DÍAS DE VIAJE

ESTACIONALIDAD

Ignorar Recolección Discreta

6HPLQDULR 7DOOHU

Recolección Contínua

12

&DUDFWHUtVWLFDVGH&LXGDGHV*UDQGHV

•

/DVFLXGDGHVGHPiVGHPLOOyQGHKDELWDQWHVSRVHHQRWUDVFDUDFWHUtVWLFDV DGLFLRQDOHV

– Tienen varios centros de atracción de viajes. – Proporcionalmente pocos viajes tienen origen fuera del área urbana inmediata. – Hay episodios de congestión más frecuentes y en muchos puntos de la red. – Lo anterior hace más débil la identificación de rutas mínimas. – Existen más arterias sin semáforos, es decir con intersecciones a diferente nivel, lo que dificulta considerablemente la realización de encuestas de interceptación. – Las zonificaciones requeridas para asignación son de más de 500 zonas. – Es más probable que existan viajes concatenados (circuitos) y viajes más largos (mayores que 45 minutos).

6HPLQDULR 7DOOHU

13

'LILFXOWDGHVHQ&LXGDGHV*UDQGHV

•

En este caso se dan los mayores niveles de congestión, mayores dificultades para realizar encuestas de interceptación. En términos proporcionales, las encuestas domiciliarias son bastante eficientes, pero la obtención de matrices se hace cada vez más difícil y compleja.

•

Las encuestas de interceptación a automóviles dentro del cordón externo deben ser breves para evitar colas e interrupciones prolongadas del tráfico. En el caso del transporte público (y sus viajes multi-modales asociados) puede ser imposible realizarlas dentro del vehículo en horas de punta, y es necesario recurrir a soluciones menos deseables como entrevistar en paraderos (en cuyo caso aparecen complejos problemas asociados a la determinación del marco muestral y tasas de respuesta).la obtención de buenos modelos de transporte es probablemente más importante que la obtención de buenas matrices.

6HPLQDULR 7DOOHU

14

'LILFXOWDGHVHQ&LXGDGHV*UDQGHV

•

Para los objetivos de planeación estratégica se puede operar con mayores niveles (relativos) de error que para el diseño de medidas locales. Por ello, se propone no aspirar a los mismos niveles de exactitud de matrices que en las ciudades menores. Las matrices estratégicas pueden ajustarse mediante técnicas como ME2 cuando sea necesario.

•

Los procesos de cambio en este tipo de ciudades son muy rápidos y profundos. Por ello la actualización de la base de datos debe ser frecuente y basarse en encuestas domiciliarias más aforos de viajeros y vehículos. Debe haber más oportunidades para usar recolección automática de información, por ejemplo a través de boletos electrónicos, contadores automáticos permanentes de tráfico y sistemas de control de tráfico computarizados.

6HPLQDULR 7DOOHU

15

'(),1,&,Ï1'(7$0$f2608(675$/(6

•

El desafío en el diseño de muestras es identificar esquemas y tamaños muestrales que permitan obtener conclusiones razonables y modelos de transporte confiables, e insesgados, sin gastar recursos excesivos en recolectar información.

•

En principio, el proceso de diseño de una muestra se hace en cinco etapas: – Identificación del universo sobre el que hay que muestrear (todos los viajeros, todos los hogares, todos los viajeros en transporte público, etc.). – Identificación del sistema de muestreo y de la base sobre la cual se tomará la muestra: por ejemplo, catastro de viviendas, todos los vehículos que pasan por un punto de encuesta de interceptación. – Determinación de la precisión requerida para una o más variables a observar: tasa de viajes, número de viajes entre dos puntos, partición modal. – Cálculo del tamaño muestral para alcanzar esa precisión. – Estimación de los recursos necesarios para obtener esa muestra.

6HPLQDULR 7DOOHU

16

0pWRGRVGH(QFXHVWD\3REODFLyQGH,QWHUpV

7LSRGHREVHUYDFLyQ

8QLYHUVRWLSRSDUDPXHVWUHR

RHQFXHVWD

8VRFRP~QGHORVGDWRV HQPRGHODFLyQ

Modelos de generación, distribución, elección de modo y hora, modelos de comportamiento y actividades

Encuesta en Hogares

Hogares en un área determinada o personas en esa área

Encuestas de Interceptación de Automóviles

Viajes en auto o flujo de autos en un segmento de la carretera

Encuestas a Usuarios de Transporte Público (interceptación en vehículos o estaciones/paradas)

Viajes de pasajeros en un conjunto preespecificado de servicios

Matrices O-D, elección modal

Encuesta a Vehículos de Carga/Comerciales

Vehículos de carga basados en un área y sus desplazamientos.

Matrices O-D, modelos de generación, distribución, hora del día, carga

Encuesta en Lugares de Trabajo y Grandes Generadores

Empleados y sus desplazamientos

Modelos de atracción

Encuestas a Instituciones, Hoteles y Visitantes

Residentes en instituciones, huéspedes de hotel y visitantes y sus desplazamientos en sectores pre-especificados

Matrices O-D de vehículos o personas, modelos de distribución, validación de modelos

Matrices O-D, a veces modelos de visitantes

Aforos de Tráfico y Pasajeros

Desplazamientos de vehículos y/o personas en un sector pre-especificado

Validación de modelos y observaciones; actualización de matrices de viaje

Observaciones de Vehículo Flotante, Viajeros-Testigo

Desplazamientos de vehículos y/o personas en un sector pre-especificado

Calibración de redes, validación de modelos

Encuestas de -Estacionamiento

Vehículos estacionados y su duración en un área predeterminada

Costos y duración de estacionamiento, modelos de estacionamiento

6HPLQDULR 7DOOHU

17

0DUFR0XHVWUDO

•

Este es uno de los elementos clave de cualquier proceso de recolección de datos. El marco muestral (VDPSOLQJ IUDPH) define la población en estudio y permite determinar posteriormente la tasa de no respuesta; de hecho, un elemento importante de ésta es lo que se conoce como población no cubierta (QRQFRYHUDJH) que obviamente depende directamente de cómo se haya definido el marco muestral.

•

Se propone definir el marco muestral de las encuestas de movilidad como WRGRVORVYLDMHURVHQHOiUHDXUEDQD; así, no sólo debe incluir los residentes en hogares, sino que también los visitantes alojados en hoteles, militares alojados en cuarteles, enfermos en hospitales y viajeros que cruzan el área. Es claro que no todos se pueden detectar, por ejemplo, en la encuesta a hogares. Así, será necesario hacer encuestas especiales para miembros de las FF.AA. residentes en cuarteles (y probablemente conseguir permisos especiales para encuestar a aquellos que viven con sus familias en partes de la ciudad con restricciones de entrada, etc.); por otro lado, los viajeros de paso debieran ser detectados en las EODI.

6HPLQDULR 7DOOHU

18

0DUFR0XHVWUDO

•

Una vez definido el marco muestral es necesario determinar cómo conseguir información de la población para extraer la muestra. Es posible usar los datos del Censo, en el caso de encuestas a hogares, si es que no ha transcurrido demasiado tiempo desde su realización. Si no, es necesario hacer un catastro de direcciones previo a la definición de la muestra. Es importante señalar, eso sí, que no es necesario hacer un catastro de todas las direcciones de la ciudad; basta con catastrar las zonas o áreas específicas seleccionadas para encuestar, en un proceso de tres etapas. Primero se selecciona una zona (por ejemplo una manzana), luego se catastra todos los hogares de ésta, y finalmente se escoge los hogares a ser entrevistados.

6HPLQDULR 7DOOHU

19

7DPDxR0XHVWUDO (2'+ (VWLPDUWDVDVGHJHQHUDFLyQGHYLDMHV

&DWHJRUtDV6RFLRHFRQyPLFDV

Rango de Ingreso (Rango Monetario)

Sin Auto

Un Auto

Dos o más Autos

0 - 41.000

1

2

41.100 - 110.400

3

4

110.500 - 405.000

5

6

7

405.100 - 1.000.000

8

9

10

más de 1.000.000

11

12

13

Número de Categoría

6HPLQDULR 7DOOHU

20

5HSUHVHQWDFLyQGHODVGLVWLQWDVFODVHVGH SREODFLyQ

&DWHJRUtD

1~PHURGH

1~PHURGH

(QFXHVWDV

GH+RJDUHV

+RJDUHV

Sin información

2.085

68.731

6,55

1

7.018

238.994

22,79

2

382

12.179

1,16

3

10.662

362.574

34,58

4

2.508

82.311

7,85

5

2.915

98.733

9,42

6

3.467

109.662

10,46

7

828

27.286

2,60

8

64

2.216

0,21

9

476

15.285

1,46

10

678

23.385

2,23

11

6

167

0,02

12

29

992

0,09

13

149

6.099

0,58

31.267

1.048.614

100,00

Total 6HPLQDULR 7DOOHU

Ejemplo: EOD 1991 de Santiago de Chile

21

7DPDxR0XHVWUDO 5HTXHULGR

•

Ahora bien, el tamaño muestral requerido para estimar una variable poblacional puede ser calculado si se conoce lo siguiente (Smith, 1979): – Una definición clara de la variable a ser estimada: en nuestro caso la variable de interés es número de viajes por hogar. – El coeficiente de variación de la variable a medir: calculado como el cuociente entre la desviación estándar de cada clase y su media. &9

=

'HVYLDFLyQ

_ (V tan GDUG

0HGLD

=

V [

=

σ µ

– El grado de exactitud (E) y nivel de confianza (α) deseados: usualmente se elige un 5% de error y un 90% de confianza respectivamente; para este último se usa el valor crítico correspondiente de la variable normal estándar (por ejemplo Zα = 1,645 para α = 90%), ya que la media de una variable distribuye normal según el Teorema Central del Límite. – Con estos datos, el tamaño muestral queda dado por

Q

=

&9

2

(

=

2

2

Por lo tanto, es necesario conocer el coeficiente de variación de la variable a estimar, lo que se puede lograr a partir de información recolectada anteriormente en el mismo lugar o en un área similar. 6HPLQDULR 7DOOHU

22

0XHVWUHRVHJ~Q0pWRGRGH6PLWK

&ODVH

V

[

&9

1ž KRJ

IUHF

IDFWRU

SHVR

ySWLPR

HVSHUDGR

)LQDO

0LQ 

1

5,99

5,49

0,68

238.994

0,244

0,1659

0,198

151

186

465

3.009

2

7,45

6,41

0,79

12.179

0,012

0,0098

0,012

9

9

23

153

3

8,12

6,25

0,77

362.574

0,370

0,2849

0,340

259

282

705

4.565

4

8,73

7,31

0,90

82.311

0,084

0,0756

0,090

69

64

160

1.036

5

9,20

7,00

0,86

98.733

0,101

0,0867

0,103

79

77

193

1.243

6

8,69

7,35

0,91

109.662

0,112

0,1018

0,122

93

85

213

1.381

7

11,37

9,67

1,19

27.286

0,028

0,0331

0,040

30

21

53

344

8-11

10,96

7,79

0,96

2.383

0,002

0,0023

0,003

2

2

5

30

9

10,14

10,14

1,25

15.285

0,016

0,0195

0,023

18

12

30

192

10

12,91

14,30

1,77

23.385

0,024

0,0422

0,050

38

18

45

294

12-13

16,07

17,92

2,21

7.091

0,007

0,0160

0,019

15

6

15

89

Total

8,1

7,1

979.883

1,000

0,838

1,000

763

762

1.907

12.336

Ejemplo: Nuevo tamaño muestral de encuesta O-D partiendo de información de resultados de encuestas O-D anteriores. 6HPLQDULR 7DOOHU

23

7DPDxR0XHVWUDO HQ(2'+

•

Si no hay información anterior o está muy desactualizado, entonces aplicamos el método tradicional.

•

Las encuestas Origen Destino se han tomado una muestra aleatorias muy amplias, desde un 1.5% hasta un 20% de los hogares, dependiendo de la población.

•

Para el caso de la ciudad de Lima el tamaño muestra debe estar alrededor de 30,000 hogares, además de la previsión del 20% adicional por ajustes.

6HPLQDULR 7DOOHU

24

(1&8(67$625,*(1± '(67,12'( ,17(5&(37$&,21

6HPLQDULR 7DOOHU

25

0$5&208(675$/'((2',

•

•

•

Parte del marco muestral es simple de determinar, ya que corresponde a la necesidad de interceptar viajes que entran y salen del área de estudio; esto es, corresponde efectuar encuestas en el cordón externo. En este caso queda sólo el problema práctico de identificar lugares apropiados para la encuesta, especificar la fracción muestral a obtener y diseñar y pilotear el cuestionario correspondiente. Sin embargo, una encuesta en cordón externo no es suficiente para garantizar la obtención de buena información en cuanto a matrices O-D, ya que sólo es capaz de captar viajes que se originan o tienen su destino fuera del área de estudio. Por esto es necesario diseñar otras encuestas (conformando cordones internos, líneas pantalla o sencillamente puntos singulares de la red), a fin de interceptar también los viajes con origen y destino dentro del área de interés. Para esta segunda parte no se conoce una metodología sofisticada de diseño. No obstante es imprescindible contar desde el principio con una red y una matriz de viajes, aunque sea obsoleta o sencillamente sintetizada a partir de un modelo de distribución transferido de otro lugar. Con la combinación de estos dos elementos se puede cargar la red (todo o nada puede bastar) y hacer un análisis de los pares O-D que utilizan arcos potenciales para hacer encuestas de interceptación. Esto se puede hacer en programas comerciales mediante la opción “análisis de enlaces seleccionados” (VHOHFWOLQNDQDO\VLV, SLA).

6HPLQDULR 7DOOHU

26

6(/(&&,Ï1'(6,7,263$5$(2',$',&,21$/

•

Cargar la matriz disponible (todo o nada) a la red. Para comenzar, se puede hacer un SLA de los sitios de encuesta de cordón externo, que son conocidos, y obtener la matriz de viajes que los cruza. Sustraer de la matriz total esa parte de la matriz. Esto permite eliminar los viajes que entran o salen del área.

•

Cargar la matriz restante (diferencia) todo o nada. Los volúmenes resultantes en cada arco indicarán los montos probables que todavía escapan de una observación completa (son sólo estimados). Seleccionar entonces un cierto número de puntos adicionales de encuesta (por ejemplo, cinco), distantes entre sí y que aporten altos flujos de la matriz restante; hacer SLA de esos puntos, extraer la matriz resultante y sustraerla de la matriz restante anterior.

•

Repetir el paso (b) hasta que quede muy poco de valor en la matriz restante, es decir volúmenes bajos en la red cuando ésta se cargue con la última matriz restante.

6HPLQDULR 7DOOHU

27

7$0$f208(675$/

•

Para determinar el tamaño muestral se puede utilizar la siguiente expresión (Ortúzar y Willumsen, 1994): Q t

S  S § H · ¨ ¸ © = ¹

•



S  S 1

donde Q es el número de pasajeros a encuestar, S es la proporción de viajes con un destino determinado, H es un nivel aceptable de error (expresado como una proporción), ] es la variable Normal estándar para el nivel de confianza requerido y 1 es el tamaño de la población (esto es, el flujo observado de pasajeros en la estación de control). Es fácil ver que para 1, H y ] dados, el valor de S = 0,5 produce el valor más conservador (mayor) de Q; así, tomando este valor y considerando H= 0,1 (esto es un error máximo del 10%) y ]=1,96 (corresponde a un nivel de confianza del 95%) se puede obtener los tamaños de muestra requeridos en función del flujo horario que se presenta en seguida

6HPLQDULR 7DOOHU

28

7$0$f2'(08(675$3$5$(2',

)OXMRKRUDULRHVWLPDGRSDVDMHURVKRUD

7DPDxRPXHVWUDO 

900 o más

10,0 (1 cada 10)

700 a 899

12,5 (1 cada 8)

500 a 699

16,6 (1 cada 6)

300 a 499

25,0 (1 cada 4)

200 a 299

33,3 (1 cada 3)

0 a 199

50,0 (1 cada 2)

6HPLQDULR 7DOOHU

29

(QFXHVWDVGHLQWHUFHSWDFLyQ EDVDGDVHQYHKtFXORVSDUWLFXODUHV

•

El muestreo debe efectuarse aleatoriamente, por lo que las pautas de detención de vehículos deben ser precisadas al personal responsable.

•

Se deben registrar todos los casos de no-respuesta/rechazos, inscribiendo además toda la información posible (por ejemplo, marca y tipo de vehículo, ocupantes hora del día, etc.). Lo ideal es registrar las patentes de tales vehículos para luego intentar entrevistas de seguimiento con una muestra de los casos de no-respuesta.

•

Los conteos de clasificación deben ser ejecutados al mismo tiempo y en el mismo lugar que las encuestas de interceptación.

•

Los procedimientos de corrección/expansión de los datos deben implementarse tanto para tratar el problema de la no-respuesta como para la expansión de la muestra.

6HPLQDULR 7DOOHU

30

(QFXHVWDVGHLQWHUFHSWDFLyQ EDVDGDVHQWUDQVSRUWHS~EOLFR

•

Es necesario efectuar un muestreo riguroso, tanto de los vehículos como de los pasajeros.

•

En los vehículos muestreados, debe encuestarse al total de los pasajeros, o en su defecto a una muestra, excluido el chofer.

•

Los pasajeros que no responden se registrarán en detalle (por ejemplo hora, sexo, edad estimada, ruta de bus, etc.). en cuanto a los pasajeros que HVWiQDSXUDGRV, sería conveniente obtener el propósito del viaje, aún cuando no se pueda registrar el origendestino exacto.

•

Nuevamente los conteos de clasificación deben ser ejecutados al mismo tiempo y ojalá en el mismo lugar, que las encuestas de transporte público; esto último es, por supuesto, no siempre posible Los procedimientos de corrección/ponderación de los datos deben implementarse tanto para no-respuestas como para expansión.

•

6HPLQDULR 7DOOHU

31

&255(&&,Ï1