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■ Proyectos

 

Revisión y actualización del Modelo de Transporte Interurbano de Carga, 2017 - Convenio con el DINAPLO, MTOP.


El modelo de Transporte Interurbano de Carga es una herramienta del Ministerio de Transporte y Obras Públicas (MTOP) para conocer y planificar la logística del transporte. Permite conocer cómo se mueven las distintas cargas y evaluar posibles escenarios con el objetivo de definir las prioridades de inversión en infraestructura. El mismo se llevó a cabo en base a las cuatro etapas del modelo clásico de transporte de pasajeros. Estas son: generación, distribución, elección modal y asignación.

En la etapa de generación, se define la cantidad de toneladas producidas y atraídas por las distintas zonas del país, que serán transportadas hacia otra. De esta etapa surgen dos vectores, con tantas filas como zonas consideradas, que contienen las cantidades producidas y atraídas respectivamente. La segunda etapa propone, mediante la utilización de un modelo gravitacional, una relación entre las zonas que determina qué cantidades se envían desde y hacia cada una. El producto de esta etapa es una matriz de orígenes (filas) y destinos (columnas) de carga. La elección modal permite elegir entre los distintos modos de transporte incluidos en el modelo, de manera de modelar la elección entre camiones, trenes o barcazas. Las cantidades transportadas por tren y barcaza se toman como datos de entrada, y separa la carga transportada entre camiones livianos y pesados teniendo en cuenta la distancia entre los viajes.
En el año 2017 se realizó un convenio por dos años entre el IET, a través de la Fundación Ricaldoni, y la DINAPLO con el objetivo de analizar, actualizar y mejorar el modelo.
 


Ejemplo de asignación de flujos de carga generada a partir del modelo.
 

 

Planificación integrada del uso del espacio público urbano considerando transporte de personas y de cargas, 2023.
Programa IM - Udelar "Ing. Oscar Maggiolo"

La planificación y gestión de la infraestructura pública utilizada para brindar apoyo a las alternativas de movilidad en los centros de las ciudades es una tarea desafiante dadas las restricciones de espacio físico y la variedad e intensidad de actividades a considerar simultáneamente. Presentamos un modelo para evaluar decisiones relacionadas con la asignación y uso de infraestructura pública dirigida al tráfico de automóviles, peatones y estacionamiento, en el contexto de un entorno urbano congestionado. Las rutas de los vehículos, las opciones de estacionamiento y sus interacciones se modelan simultáneamente para viajes de pasajeros y de carga, utilizando el concepto de equilibrio de tráfico. Se modelaron dos escenarios: el actual y una futura intervención prevista a corto plazo, consistente en la ampliación de la zona peatonal en tres calles del área de estudio. Debido a la reducción de espacio para tráfico y estacionamiento respecto al escenario actual, el modelo identifica consistentemente reducción de espacio para estacionamiento y redireccionamiento del flujo de tránsito de automóviles a partir de la intervención urbana propuesta. En este contexto, el modelo se puede utilizar, por ejemplo, para identificar la cantidad de demanda que debería transferirse al transporte público para mantener los costos de viaje en la situación original. 

Los desarrollos futuros incluyen la mejora del tiempo de ejecución del algoritmo de equilibrio (dado que la red expandida es particularmente grande) y la extensión del modelo para sugerir automáticamente decisiones óptimas con respecto a la asignación del espacio público urbano.

 


Localización de la zona de estudio, Ciudad Vieja en Montevideo, Uruguay


Modelación de los distintos modos y usuarios de transporte para la aplicación del modelo de equilibrio.

 


Comparación entre escenarios analizados.
 

Estudios de las demoras en el transporte público en 8 de Octubre y 18 de Julio, 2023
Programa IM - Udelar "Ing. Oscar Maggiolo"

El transporte público juega un papel importante en los contextos urbanos, donde los ciudadanos se trasladan para participar en actividades sociales y económicas, y para el cual es la alternativa de movilidad más eficiente y sostenible. No obstante, los prolongados tiempos de viaje y la impuntualidad de los servicios hacen que se encuentre en desventaja frente al uso del automóvil. El presente trabajo aporta conocimiento para mejorar la gestión operativa mediante la comprensión cualitativa de los elementos que determinan los tiempos de viaje en los corredores de estudio, las avenidas 18 de Julio y 8 de Octubre  de la ciudad de Montevideo.

Primero, se realizó un análisis estadístico descriptivo a partir de la definición de indicadores representativos y la utilización de gráficas estadísticas se analizan las demoras producidas en los servicios con relación a su planificación, la variabilidad en los tiempos de recorridos y la construcción de la planificación. Para ello se ha realizado un diagnóstico de cada línea en ambos corredores,discriminando por sentido de circulación y horario del día. Se ha observado que la planificación de algunas líneas presentan ciertas inconsistencias, con progresiones que no se ajustan a la operación. En cuanto a las demoras y la variabilidad de éstas, la realidad de cada línea es distinta. A nivel general, se ha observado que los indicadores de puntualidad y de ajuste de la minuta presentan mejor ajuste en los períodos de más actividad, presentando los horarios “valle” valores usualmente peores. 

En segundo término, se analizaron las distintas variables involucradas en los tiempos de viaje de acuerdo con la literatura y se recopilaron y analizaron los datos disponibles para explicar los tiempos de viaje. En base a dicha recopilación, se establecen modelos regresivos para explicar tiempos de viaje en el transporte público. A partir de los datos de un mes de operación, se obtuvo un modelo sencillo, con alto poder explicativo (R2 de 0,88) y valores razonables frente a los datos empíricos disponibles para validación. A partir del modelo propuesto, se analizan los principales causantes de mayores tiempos de viaje en los servicios con relación a su planificación, se cuantifica la incidencia de cada uno y se proponen algunas medidas que pudiesen mejorar la operación.
 


Corredores de estudio considerados.
 


Ejemplo de análisis estadístico de la progresión de una línea de TP.
 


Ejemplo de diagrama de caja de demoras en trayecto de una línea de TP.