Modelacin de la Distribucin de Viajes Tenemos O

Modelación de la Distribución de Viajes Tenemos: {O 1. . . On} --> T Elementos a considerar: {D 1. . . Dn} --> T Matriz Origen Destino de viajes ¿Vij? D 1 . . . Dn O 1 • Restricciones . . . • Costos On • Matriz observada T

Modelos de distribución espacial de viajes • Modelo de factor de crecimiento • Modelo Biproporcional o de Furness • Modelo Gravitacional • Modelo de Maximización de Entropía • Modelo de Intervening-opportunity

Fenómeno bajo estudio

Matriz OD Santiago (Punta Mañana, pax/hr) Norte Oeste Este Centro Sur-Este TOTAL Dj Norte 124 907 17 919 9 735 5 090 15 766 11 190 184 607 Oeste 10 206 155 788 8 157 5 995 16 434 8 406 204 986 Este 32 005 43 476 227 979 15 953 53 336 81 824 454 573 Centro 45 889 94 357 75 133 40 754 99 277 60 977 416 387 Sur 6 206 11 893 8 847 6 306 229 455 26 158 288 865 Sur-Este 4 028 6 191 16 057 3 591 20 881 143 222 193 970 ¿Par origen-destino donde se observa más viajes? ¿Par origen-destino donde se observa más viajes interzonales? TOTAL Oi 223 241 329 624 345 908 77 689 435 149 331 777 1 743 388

Problema . . ¿Tij? . .

Ejemplo ? ? 10 8 9 9

Algunas soluciones 4 5 6 3 10 8 9 9 5 4 10 8 9 9

Problema . . ¿Tij? . N 2 incógnitas 2·N-1 restricciones L. I. . No tiene solución única!

Modelo de Factor de Crecimiento Modelo Total de viajes de la matriz Tij es conocido Total de viajes generados Oi es conocido

Modelo biproporcional (Furness) Modelo Total de viajes generados Oi es conocido Total de viajes atraídos Dj es conocido

Modelo biproporcional (Furness)

Modelo biproporcional (Furness) punto fijo

Modelo biproporcional (Furness)

Aplicación de métodos de factor de crecimiento Matriz a priori Norte Oeste Este Centro Sur-Este Total Norte Oeste 124, 907 10, 206 17, 919 155, 788 9, 735 8, 157 5, 090 5, 995 15, 766 16, 434 11, 190 8, 406 184, 607 204, 986 Este Centro Sur-Este Total 32, 005 45, 889 6, 206 4, 028 223, 241 43, 476 94, 357 11, 893 6, 191 329, 624 227, 979 75, 133 8, 847 16, 057 345, 908 15, 953 40, 754 6, 306 3, 591 77, 689 53, 336 99, 277 229, 455 20, 881 435, 149 81, 824 60, 977 26, 158 143, 222 331, 777 454, 573 416, 387 288, 865 193, 970 1, 743, 388 Factor de crecimiento uniforme T=2. 000 a=1, 14719 Matriz predicha Norte Oeste Este Centro Sur-Este Total Norte 143, 292 20, 557 11, 168 5, 839 18, 087 12, 837 211, 780 Oeste 11, 708 178, 719 9, 358 6, 877 18, 853 9, 643 235, 158 Este 36, 716 49, 875 261, 536 18, 301 61, 187 93, 868 521, 482 Centro Sur-Este Total 52, 643 7, 119 4, 621 256, 100 108, 246 13, 644 7, 102 378, 142 86, 192 10, 149 18, 420 396, 823 46, 753 7, 234 4, 120 89, 124 113, 890 263, 229 23, 955 499, 199 69, 952 30, 008 164, 303 380, 612 477, 676 331, 383 222, 521 2, 000

Aplicación de métodos de factor de crecimiento Matriz a priori Norte Oeste Este Centro Sur-Este Total Norte Oeste 124, 907 10, 206 17, 919 155, 788 9, 735 8, 157 5, 090 5, 995 15, 766 16, 434 11, 190 8, 406 184, 607 204, 986 Este Centro Sur-Este Total 32, 005 45, 889 6, 206 4, 028 223, 241 43, 476 94, 357 11, 893 6, 191 329, 624 227, 979 75, 133 8, 847 16, 057 345, 908 15, 953 40, 754 6, 306 3, 591 77, 689 53, 336 99, 277 229, 455 20, 881 435, 149 81, 824 60, 977 26, 158 143, 222 331, 777 454, 573 416, 387 288, 865 193, 970 1, 743, 388 Factor de crecimiento simplemente acotado a orígenes Matriz Oi Fi predicha Norte Oeste Norte 342, 050 1. 532 Norte 191, 383 15, 638 Oeste 391, 364 1. 187 Oeste 21, 275 184, 968 Este 403, 562 1. 167 Este 11, 358 9, 517 Centro 92, 341 1. 189 Centro 6, 050 7, 126 Sur 521, 387 1. 198 Sur 18, 891 19, 691 Sur-Este 317, 612 0. 957 Sur-Este 10, 712 8, 047 Total 2, 068, 316 1. 186 Total 259, 668 244, 986 Este 49, 038 51, 619 265, 977 18, 962 63, 906 78, 331 527, 833 Centro 70, 311 112, 030 87, 656 48, 440 118, 952 58, 374 495, 763 Sur 9, 509 14, 121 10, 322 7, 495 274, 928 25, 041 341, 416 Sur. Este Total 6, 172 342, 050 7, 351 391, 364 18, 733 403, 562 4, 268 92, 341 25, 019 521, 387 137, 107 317, 612 198, 650 2, 068, 316

Aplicación de métodos de factor de crecimiento Información de Destinos A priori Escenario Norte Oeste 184, 607 204, 986 228, 561 223, 694 Este Centro Sur-Este Total 454, 573 416, 387 288, 865 193, 970 1, 743, 388 579, 352 438, 645 335, 671 215, 649 2, 021, 572 Corrección por total de viajes 1. 023122 F= 6 Norte Oeste 233, 846 228, 866 Este Centro Sur-Este Total 592, 748 448, 788 343, 433 220, 635 2, 068, 316 Furness Aplicación… ver excel

Modelo gravitacional Modelo Total de viajes generados Oi es conocido Total de viajes atraídos Dj es conocido

Modelo gravitacional Modelo

Modelo gravitacional Tij=Ai·Oi·Bj·Dj·exp(-βcij) cij : costo generalizado de transporte entre i y j. Valor único para el par ij, debe tomar en cuenta todos los modos disponibles. cij = α 1 tviajeij + α 2 tcaminataij + α 3 tesperaij + α 4 ttrasbordoij + α 5 tarifaij + α 6 costo terminal (estacionamiento)j + … Promedio, mínimo, máximo, ? • Williams 1977

Análisis de los modelos Factores que causan o afectan la distribución espacial de viajes: • ¿Son pertinentes o razonables los factores considerados? • ¿Faltan factores relevantes para representar cambios en el sistema de transporte? Supuestos utilizados en el modelo: • ¿Cuáles son? • ¿Son razonables y realistas? Información utilizada por el modelo: • ¿Cómo se obtiene? • ¿Con qué error?

Análisis de los modelos Predicción con el modelo: • ¿Cómo se predice con el modelo? • ¿Entrega predicciones razonables ante variables explicativas en valores posibles?

Aspectos clave ü Capacidad para representar cambios en la oferta y la demanda del sistema de transporte y en el uso del suelo ü Horizonte de validez: corto y largo plazo ü Requerimiento de datos y de calidad de ellos ü Tratamiento de los viajes nulos

Análisis de los modelos Modelos de factor de crecimiento y de Furness: • No cambia la estructura de T 0, salvo en factores asociados a sus restricciones • No dependen en forma indirecta del uso de suelo • Mantiene viajes nulos en pares OD de T 0 con viajes nulos • No reflejan cambios en los costos generalizados Modelos gravitacionales basados en distancias: • Usa costos constantes en el tiempo, insensibles a cambios en el sistema de transporte Todos los modelos • Dependen de la bondad de los modelos de generación y atracción

Hogares: 201, 466 Habitantes: 822, 763 Ingreso promedio del hogar: 519 (US$/month) Viajes diarios/persona: 2. 82 Transporte público: 61% Vehículos/hogar: 0. 45 Uso de suelo: 68% residencial & educacion 13% comercio & servicios 19% industria & otros Hogares: Habitantes: NORTE 314, 262 1, 240, 814 Ingreso promedio del hogar: 540 (US$/month) Viajes diarios/persona: 2. 96 Transporte público: 66% Vehículos/hogar: 0. 48 Uso de suelo: 77% residencial & educacion 9% comercio & servicios 14% industria & otros Hogares: Habitantes: Santiago en Seis Grandes Areas ORIENTE CENTRO PONIENTE 334, 586 1, 317, 826 Ingreso promedio del hogar: 490 (US$/month) Viajes diarios/persona: 2. 84 Transporte público: 67% Vehículos/hogar: 0. 36 Uso de suelo: 80% residencial & educacion 8% comercio & servicios 12% industria & otros SUR-ORIENTE SUR Hogares: 258, 805 Habitantes: 876, 462 Ingreso promedio del hogar: 1879 (US$/month) Viajes diarios/persona: 2. 80 Transporte público: 27% Vehículos/hogar: 1. 11 Uso de suelo: 80% residencial & educacion 16% comercio & servicios 4% industria & otros Hogares: Habitantes: 78, 936 230, 674 Ingreso promedio del hogar: 718 (US$/month) Transporte público: 63% Viajes diarios/persona: 2. 89 Vehículos/hogar: 0. 36 Uso de suelo: 41% residencial & educacion 45% comercio & servicios 14% industria & otros Hogares: Habitantes: 325, 883 1, 284, 079 Ingreso promedio del hogar: 611 ((US$/month) Transporte público: 60% Viajes diarios/persona: 2. 67 Vehículos/hogar: 0. 53 Uso de suelo: 87% residencial & educacion 7% comercio & servicios 6% industria & otros