Proyecciones TPDA

February 24, 2019 | Author: Edu Espinoza | Category: Economic Growth, Transport, Gross Domestic Product, Statistics, Economics
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Universidad de Cuenca Diseño Geométrico de Vías

Práctica:

Proyecciones del TPDA

Realizado por

Carolina Vallejo Eduardo Espinoza

Cuenca - Ecuador

ÍNDICE

Antecedentes ................................................................................................................................................ 2 Objetivos ....................................................................................................................................................... 3 General: ..................................................................................................................................................... 3 Específicos: ................................................................................................................................................ 3 Marco Teórico ............................................................................................................................................... 3 Proyecciones de Población ........................................................................................................................ 3 Proyecciones del Tpda............................................................................................................................... 3 Proyección para Vehículos Livianos ....................................................................................................... 4 Proyección para Buses Y Camiones ....................................................................................................... 4 Obtención de Datos ...................................................................................................................................... 5 Procesamiento de Datos .............................................................................................................................. 5 Observaciones............................................................................................................................................. 17 Conclusiones ............................................................................................................................................... 17 Recomendaciones ....................................................................................................................................... 17 Anexos ......................................................................................................................................................... 19

1

ANTECEDENTES Se realizó un conteo vehicular manual clasificado en la zona interpuesta entre Av. 10 de Agosto y 12 de Octubre, Av. 10 de Agosto y Ricardo Muñoz, calles que formaban un circuito cerrado que permite verificar la autenticidad de los resultados obtenidos. El horario de conteo para la obtención de datos fue de 07:00 a 22:00. Se hizo necesario también la obtención de datos necesarios para el cálculo de las proyecciones del TPDA, tales como: 

TPDA calculado en la práctica anterior.



Censos poblacionales del cantón Cuenca.



Estadísticas de consumo de combustibles



Parque automotriz liviano, estadísticas año por año.

Es primordial la validez y exactitud de estos valores ya que ofrecerán una aproximación más realista para nuestros estudios. Se aclara también que se debe procurar obtener los registros poblacionales urbanos y rurales del cantón, ya que se debe examinar el comportamiento de crecimiento más similar a nuestra zona. En las estadísticas de consumo de combustible se debería tomar en cuenta además el factor de crecimiento para camiones, para tener una cifra más certera. En los casos que no se dispongan de estos factores se puede hacer las proyecciones pertinentes en función de otros parámetros. Acorde a la tendencia de crecimiento poblacional se utilizó el método de proyección aritmético para los livianos. Para los buses y camiones utilizaremos la fórmula de interés simple. Se usará además la información proveída por el INEC en cuanto a población se refiere. En lo referente a matriculación de vehículos la información proporcionada por la jefatura de Transito. Es importante el estudio del tráfico en el marco de desarrollo urbano de la ciudad debido al crecimiento poblacional y económico, que afecta al sector Transporte y Vialidad. El diseño de carreteras y vías se realiza en base a las horas pico, pero es importante conocer el comportamiento futuro del TPDA para tomar medidas apropiadas en cuanto a la planificación urbana, pues gran parte de los beneficios derivados del mismo son debidos a los ahorros en costos de operación vehicular

2

OBJETIVOS General: 

Realizar los pronósticos del TPDA cada 5 años hasta el año 2031, clasificados en vehículos, livianos, buses y camiones en la estación analizada. Específicos:



Aplicar los conocimientos adquiridos en clases.



Determinar los diferentes factores que permiten el cálculo del TPDA.



Determinar las tasas de crecimiento del parque automotor. Concientizar en los estudiantes la importancia del comportamiento vehicular de la ciudad y su efecto en el desarrollo urbano.



Establecer el valor de la tasa de saturación para una correcta comprensión de la tendencia del crecimiento vehicular.

MARCO TEÓRICO Proyecciones de Población Existen varios métodos de proyección poblacional que se eligen acorde al modelo de crecimiento de la urbe. Para zonas urbanas con un modelo de desarrollo económico sustentable se usa el método geométrico que se basa en una relación de que en iguales periodos de tiempo se da un equivalente incremento de habitantes. (

)

(

)

Como en las tablas censales de población se observa un crecimiento lineal es más conveniente usar el método aritmético que ajusta una recta pasante por dos puntos significativos de la muestra. (

Proyecciones del TPDA

3

)

Las tasas de crecimiento vehicular varían dependiendo del tipo de vehículo, la determinación de las mismas se realiza a partir de series históricas de su tipo, en base a estudios anteriores del tramo en estudio o de otras vías de naturaleza similar. Una metodología alternativa o complementaria en el caso de no contar con información histórica o en caso que la misma resulte insuficiente es realizar un análisis elástico de las variables macroeconómicas (PBI, demografía, etc.) del área de influencia del proyecto.

Proyección para vehículos livianos Se utiliza el método logístico, utilizando el índice de crecimiento de la tasa de motorización. La ecuación empleada es la siguiente:

donde: Ts: Tasa de saturación expresada en número de vehículos por cada mil habitantes. t: el tiempo en años. a,b: constantes a determinar.

Proyección para buses y camiones La metodología se sustenta en la relación directa que existe entre el crecimiento global del país y el tráfico vehicular. Por lo tanto se asume que las tasas de crecimiento del parque automotor corresponden a la proyección del Trafico Promedio Diario Anual. Para los buses se toma la tasa de crecimiento poblacional debido a que la demanda de transporte público es directamente proporcional con la de crecimiento poblacional Para los camiones se podría usar factores como el PIB. Si no se encuentran estos datos se usa la misma tasa que para buses o la estadística de consumo de combustibles.

4

OBTENCIÓN DE DATOS Los datos necesarios para la obtención de los factores de las proyecciones fueron tomados de los informes anteriores del conteo manual y del cálculo del TPDA. Los datos estadísticos de población del cantón y matriculación vehicular de la provincia, se encuentran en la plantilla de los anexos.

PROCESAMIENTO DE DATOS

PROYECCION POR EL METODO ARITMETICO

CANTON CUENCA AÑO URBANO 1974 104470 1982 152406 1990 194981 2001 277374 2010 329928

Ka 5992 5321,875 7490,272727 5839,333333

POBLACION URBANA DEL CANTON CUENCA AÑO CENSO PROYECCION 1974 104470 104470 1975 110462 1976 116454

5

1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984 1985 1986 1987 1988 1989 1990 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

152406

194981

277374

329928

122446 128438 134430 140422 146414 152406 157728 163050 168372 173694 179015 184337 189659 194981 202471 209962 217452 224942 232432 239923 247413 254903 262393 269884 277374 283213 289053 294892 300731 306571 312410 318249 324089 329928

PROYECCION POR EL METODO GEOMETRICO

6

CANTON CUENCA AÑO URBANO 1974 104470 1982 152406 1990 194981 2001 277374 2010 329928

r 0,047206008 0,030794263 0,032042242 0,01927863

POBLACION URBANA DEL CANTON CUENCA AÑO CENSO PROYECCION 1974 104470 104470 1975 109402 1976 114566 1977 119974 1978 125638 1979 131569 1980 137779 1981 144283 1982 152406 152406 1983 157099 1984 161937 1985 166924 1986 172064 1987 177363 1988 182824 1989 188454 1990 194981 194981 1991 201229 1992 207676 1993 214331 1994 221199 1995 228286 1996 235601 1997 243150 1998 250941 1999 258982 2000 267280 2001 277374 275845 2002 282721 2003 288172 2004 293727 2005 299390 2006 305162 7

2007 2008 2009 2010

329928

311045 317042 323154 329384

PROYECCION POR EL METODO DE WAPPUS

CANTON CUENCA AÑO 1974 1982 1990 2001 2010

URBANO 104470 152406 194981 277374 329928

POBLACION URBANA DEL CANTON CUENCA AÑO

CENSO

PROYECCION

104470

104470 109460 114695 120192 125972 132057 138472 145245 152406 157148 162040 167090 172304 177691 183260 189020 194981

1974 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1982 1983 1984

i 4,665285975 3,063945974 3,171459062 1,923041035

195 191 186 181 177 172 167

205 209 214 219 223 228 233

197 194

203 206

152406

1985 1986 1987 1988 1989 1990

191 188 185 182 179 194981 8

209 212 215 218 221

1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009 2010

197 194 190 187 184 181 178 175 171 168 165 198 196 194 192 190 188 187 185 183

277374

329928

203 206 210 213 216 219 222 225 229 232 235 202 204 206 208 210 212 213 215 217

201264 207754 214459 221391 228562 235985 243672 251638 259900 268472 277374 282760 288251 293851 299563 305391 311337 317407 323602 329928

Al observar la tendencia de que sigue cada método de proyección, se decide hacer las proyecciones siguientes hasta el año 2050 a partir del método aritmético.

CANTON CUENCA AÑO

URBANO Ka 2001 277374 5839,333333 2010 329928

POBLACION URBANA DEL CANTON CUENCA AÑO

9

CENSO PROYECCION 2010 329928 2011 335767 2012 341607 2013 347446 2014 353285 2015 359125 2016 364964 2017 370803 2018 376643

2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 2029 2030 2031 2032 2033 2034 2035 2036 2037 2038 2039 2040 2041 2042 2043 2044 2045 2046 2047 2048 2049 2050

Año 1975 1976 1977 1978 1979 1980 1981 1983

P. Aritmética P. Geométrica M. Wappus 110462 109402 109460 116454 114566 114695 122446 119974 120192 128438 125638 125972 134430 131569 132057 140422 137779 138472 146414 144283 145245 157728 157099 157148 10

382482 388321 394161 400000 405839 411679 417518 423357 429197 435036 440875 446715 452554 458393 464233 470072 475911 481751 487590 493429 499269 505108 510947 516787 522626 528465 534305 540144 545983 551823 557662 563501

Año 1974 1982 1990 2001 2010

Datos Censo 104470 152406 194981 277374 329928

1984 1985 1986 1987 1988 1989 1991 1992 1993 1994 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2002 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009

163050 168372 173694 179015 184337 189659 202471 209962 217452 224942 232432 239923 247413 254903 262393 269884 283213 289053 294892 300731 306571 312410 318249 324089

161937 166924 172064 177363 182824 188454 201229 207676 214331 221199 228286 235601 243150 250941 258982 267280 282721 288172 293727 299390 305162 311045 317042 323154

162040 167090 172304 177691 183260 189020 201264 207754 214459 221391 228562 235985 243672 251638 259900 268472 282760 288251 293851 299563 305391 311337 317407 323602

Tabla 1: Datos utilizados para gráfica de proyecciones de población

11

PROYECCIONES DE LA POBLACION 350000

300000

250000 M. ARITMETICO

200000

M. GEOMETRICO M. WAPPUS

150000

DATOS INEC 100000

50000

0 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

Se requiere una tasa de saturación inicial, este valor iteró hasta obtener un valor que brinde la curva adecuada como pico máximo de la gráfica del coeficiente de correlación. El coeficiente de correlación debe cumplir con la siguiente propiedad r2
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