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Pronóstico de tráfico
El pronóstico de tráfico es el proceso de estimar el número de vehículos o viajeros que usarán una infraestructura de transporte específica en el futuro. Un pronóstico estima, por ejemplo, el número de vehículos en una autopista o en un puente, la capacidad en una vía férrea, el número de embarcaciones que transitan en un puerto, etc.
El pronóstico de tráfico comienza con la recolección de datos del tráfico normal. En conjunto con otros datos como la población, el empleo, los precios de tiquetes, los gastos de viajes, etc., esta información se utiliza para desarrollar modelos de demanda de tráfico. Con el modelo se obtiene el volumen de tráfico futuro, alimentando datos de futura población, empleo, etc. el cual se estima para cada segmento de la infraestructura de transporte en cuestión, p.ej, cada segmento de carretera o cada estación de ferrocarril.
Los pronósticos de tráfico son usados para determinar políticas de transporte, y para su planificación, e ingeniería: calcular la capacidad de una infraestructura, p.ej, cuántos carriles debería tener un puente; estimar la viabilidad financiera y social de un proyecto, p.ej, utilización de análisis costo-beneficio y análisis de impacto social; y calcular impactos ambientales, p.ej, contaminación atmosférica y acústica.
Modelos de cuatro etapas
El pronóstico de tráfico tradicionalmente se ha basado en modelos de cuatro etapas, los cuales fueron desarrollados inicialmente a nivel informático en estudios de transporte realizados en Chicago y Detroit en 1950.
Los cuatro pasos del modelo de sistema de pronóstico de tráfico urbano clásico son:
- Generación de viajes
- Distribución de viajes
- Selección de modos
- Asignación de rutas
Posterior al modelo clásico, se aplican criterios de decisión como el análisis costo-beneficio.
Bibliografía
- Michael Meyer, Eric J Miller (2000), Urban Transportation Planning, McGraw-Hill, 2da edición.
- Ascott, Elizabeth (2006), Benefit Cost Analysis of Wonderworld Drive Overpass in San Marcos, Texas. Applied Research Project. Texas State University
Categoría: Transporte
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