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Construcción y Análisis de Sistema de Información Geográfica Para la Toma
de Decisiones: Caso Centro De Bogotá
Jheansel Hasler Beltrán Forero
20111025008
Universidad Distrital Francisco José De Caldas
Facultad de Ingeniería
Ingeniería Catastral y Geodesia
Octubre 06 de 2017
Construcción y Análisis de Sistema de Información Geográfica Para la Toma
de Decisiones: Caso Centro De Bogotá
Tutora
Erika Sofía Upegui Cardona
Universidad Distrital Francisco José De Caldas
Facultad de Ingeniería
Ingeniería Catastral y Geodesia
Octubre 06 de 2017
AGRADECIMIENTOS
A Dios “Porque Jehová da la sabiduría, Y de su boca viene el conocimiento y la inteligencia.
7El provee de sana sabiduría a los rectos;
Es escudo a los que caminan rectamente.”
Proverbios 2:6-7
A mi padre Juan Humberto Beltran, mi madre Luz Marina Forero Morera y mi Hermano
Jhohans Hannsen Beltran Forero, quienes con amor, esfuerzo y dedicación han
ofrendado sus vidas para hacer posible cada triunfo de mi vida.
A mi directora de trabajo de grado Erika Sofia Upegui Cardona, sin quien nunca
hubiese sido posible tener éxito en esta investigación. Por su profesionalismo y
calidad de persona, le estaré eternamente agradecido.
A mis profesores de pregrado, quienes, aunque quizás no hicieron parte activa del
desarrollo de esta monografía, sus enseñanzas me fueron profundamente valiosas,
especialmente a:
Carlos Alberto Cañòn Rincon docente de Calculo Diferencial
Luis Jorge Diaz Fuentes docente de Matemáticas Especiales
Yenny Espinosa Gomez docente de Sistemas de Información Geográfica
Javier Felipe Moncada docente de Programación de Interfaces SIG
Miguel José Espitia Rico docente de Física II.
Sergio Andres Laiton docente de Geografía Humana y Física.
Jhon Hernan Diaz Forero docente de Física III.
Àlvaro Enrique Ortìz Dàvila docente de Bases de Datos Espaciales.
Andres Cardenas Contreras docente de Geofísica.
Oscar Javier Espejo Valero docente de PDI.
William Pachón docente de Topología y Catastro de Redes.
William Eduardo Alfonso Valencia docente de Planeación.
Finalmente, a mi gran amigo Yilber Sebastián Hernández Gómez quien es como un
hermano y de quien eh aprendido cosas muy valiosas.
1
TABLA DE CONTENIDO
1. INTRODUCCION ................................................................................................ 3
2. JUSTIFICACION ................................................................................................. 4
3. PREGUNTA DE INVESTIGACION ..................................................................... 5
3.1. Preguntas Principales ................................................................................... 5
3.2. Sub Preguntas .............................................................................................. 5
4. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACION ................................................................ 6
4.1. Objetivo Principal .......................................................................................... 6
4.2. Objetivos Específicos .................................................................................... 6
5. MARCO REFERENCIAL ..................................................................................... 7
5.1. Marco Teórico ............................................................................................... 7
5.1.1. Congestión del trafico ............................................................................. 7
5.2. Marco Normativo ......................................................................................... 12
5.3. Marco de Referencia ................................................................................... 16
5.3.1. Abstracción ........................................................................................... 17
5.3.2. Soluciones propuestas a nivel internacional ......................................... 24
5.4. Marco Espacial ............................................................................................ 26
6. METODOLOGIA ............................................................................................... 33
6.1. Etapa 1: Recolección de Datos ................................................................... 33
6.2. Etapa 2: Elaboración del SIG y Definición de Escenarios ........................... 38
6.3. Etapa 3: Implementación de Soluciones ..................................................... 39
7. RESULTADOS Y ANALISIS DE RESULTADOS .............................................. 41
7.1. Etapa 1: Recolección de Datos ................................................................... 41
7.2. Etapa 2: Elaboración del SIG y Definición de Escenarios ........................... 59
7.2.1. Almacenamiento de datos .................................................................... 61
7.2.2. Modificación de datos y actualización .................................................. 64
7.2.3. Generación de estadísticas y consultas ............................................... 66
7.2.4. Visualización de estadísticas y consultas ............................................. 68
7.3. Etapa 3: Implementación de Soluciones ..................................................... 77
7.3.1. Reducción del 30% de los vehículos particulares ................................. 77
7.3.2. Reducción del 60% de los vehículos particulares ................................. 84
7.3.3. Reducción del 90% de los vehículos particulares ................................. 90
8. CONCLUSIONES ............................................................................................. 98
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RESUMEN
Observando las experiencias a nivel internacional, es posible encontrar que existen
patrones de comportamiento asociados a la congestión del tráfico en las vías de las
ciudades dependiendo del día, la hora e inclusive las temporadas del año. La ciudad
de Bogotá, Colombia no es ajena a esta realidad, todo un marco normativo en la
capital colombiana está detrás de dichos patrones de comportamiento que causan la
congestión del tráfico especialmente en ciertas horas, lo que se denominan horas pico
diurnas y nocturnas.
La congestión del tráfico depende de una serie de variables, algunas de ellas
dependen de factores como el clima, el día de la semana, la ubicación o la hora y
algunas otras simplemente no varían por periodos largos de tiempo. La recolección y
acoplamiento de estas dos clases de variables permite además de identificar con
claridad que variables son las más incidentes en la congestión, hacer la simulación
en Sistemas de Información Geográfica del estado actual del flujo vehicular y de las
soluciones que se pudiesen ser implementadas, y que ya hayan sido probadas en
otras ciudades.
El modelar el flujo vehicular en un segmento de vía problemático tanto en
accidentalidad como en congestión, en el centro tradicional de Bogotá, Colombia,
permitió entender que las soluciones propuestas a nivel internacional no resuelven el
problema de la congestión ni los altos niveles de accidentalidad, ya que hay
problemas asociados a los sistemas de transporte masivos de la ciudad y a algunos
comportamientos que tienen relación directa con la cultura ciudadana.
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1. INTRODUCCION
La congestión del tráfico en las grandes metrópolis es una de las problemáticas que
se ha querido resolver, dados sus efectos sobre la economía y la sociedad, es por
ello que a nivel internacional han sido varias las propuestas que pretenden poner fin
a este problema, principalmente a través de políticas que buscan incentivar en la
población el uso de sistemas de transporte público.
La efectiva implementación de dichas políticas depende de patrones que se repiten
en las grandes ciudades, como horas, días y temporadas en las cuales la congestión
del tráfico es alta, así como de ciertas características propias de cada ciudad, como
lo es la evolución histórica de los modos de transporte masivos, la cultura ciudadana,
la infraestructura vial disponible, factores climáticos, entre otros. Herramientas como
los Sistemas de Información Geográfica y las bases de Datos Espaciales son una
gran ayuda para poder evaluar la efectividad, ya que permiten modelar la realidad de
la movilidad, simular posibles soluciones de propuestas a nivel internacional y así
entender cuáles son las verdaderas necesidades de la ciudad para resolver la
congestión del tráfico y si se ajustan a experiencias implementadas en distintos
países.
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2. JUSTIFICACION
El movilizarse de un lugar a otro de manera rápida y cómoda, ha sido una de las
grandes ambiciones de la humanidad sobre todo en las ciudades donde la población
es mayor cada día, el movilizarse es cada vez más difícil y las exigencias de la
población se tornan más altas.
Hoy en día los mecanismos de control del tráfico vehicular terrestre están
evolucionando gracias a la incursión de los sistemas de información geográfica (SIG)
en esta área, ya que son una herramienta que procesa rápida y confiablemente datos
espacialmente referenciados y es de gran ayuda para soportar la toma de decisiones.
En la ciudad de Bogotá D.C. actualmente como política para resolver los problemas
de tráfico vehicular evidenciados en las horas pico, se ha diseñado un sistema
denominado pico y placa, el cual restringe la movilización de un grupo de vehículos
que según las disposiciones del Decreto 575 de 2013 en su artículo primero
dependiendo de si la terminación de la placa es par o impar se verá impedido a
movilizarse en ciertos horarios los días pares e impares respectivamente.
Esa única política como veremos en el desarrollo de esta investigación no ha puesto
fin a los problemas de tráfico en ciertos sectores de la ciudad, por lo cual es necesario
implementar nuevas políticas, en las cuales como demanda la Constitución Política
Nacional en su artículo 58 el interés privado ceda al interés público o social.
La presencia de altos niveles de accidentalidad en zonas de alta congestión, como es
el caso de la Avenida Fernando Mazuera entre avenidas Jiménez de Quezada y
Ciudad de Lima, presenta un escenario perfecto para entender de qué manera se
salvan vidas humanas con políticas proyectas a mitigar la congestión del tráfico.
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3. PREGUNTA DE INVESTIGACION
3.1. Preguntas Principales
• ¿Es posible resolver los problemas de congestión del tráfico sin recurrir a la
construcción de nueva infraestructura vial en el área de estudio?
• ¿Existe alguna relación entre los niveles de accidentalidad en el área de
estudio y el tráfico vehicular?
3.2. Sub Preguntas
• ¿Las soluciones propuestas a nivel internacional para dar solución a problemas
de tráfico vehicular, pueden dar solución a los problemas de esta índole
existentes en el área de estudio?
• ¿Existe alguna conducta de los peatones y conductores asociada a la
congestión del tráfico que promueva altos niveles de accidentalidad?
• ¿Existen impactos sobre otras avenidas al implementar nuevas políticas que
reduzcan el volumen de automóviles sobre el área de estudio?
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4. OBJETIVOS DE LA INVESTIGACION
4.1. Objetivo Principal
• Identificar las causas de la congestión del tráfico y su relación con los niveles
de accidentalidad tomando como caso de estudio un sector con altos niveles
de congestión y accidentalidad en el centro tradicional de Bogotá, con el fin de
evaluar su impacto y proponer soluciones.
4.2. Objetivos Específicos
• Identificar las conductas de los peatones y conductores producidas por la
congestión del tráfico, que promuevan los altos niveles de accidentalidad.
• Diseñar e implementar en un Sistema De Información Geográfica, tanto peajes
por congestión como costos de parqueo diferenciales sobre el área de estudio,
para poder evaluar su posible impacto y viabilidad.
• Identificar cuáles serán los impactos colaterales de las soluciones propuestas
implementadas.
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5. MARCO REFERENCIAL
5.1. Marco Teórico
En este ítem se presentan dos enfoques, el primero es el relacionado al estudio de la
congestión del tráfico y la comprensión del fenómeno, y el segundo a los elementos
técnicos y herramientas necesarias para desarrollar alternativas de solución a la
congestión del tráfico.
5.1.1. Congestión del trafico
El entender la manera en que se manifiesta la congestión del tráfico en las vías y las
implicaciones económicas que este tiene hace parte de dos aproximaciones
fundamentales que Mussone y su equipo (2014) consideran necesarias para hacer
interpretaciones tanto a nivel espacial como económico: la primera, la asocia a la
ingeniería, desde la cual es posible generar medidas cuantitativas de congestión; y la
segunda, la asocia a la economía, desde la cual es posible asociar los costos
marginales de la congestión.
5.1.1.1. Congestión del tráfico desde la ingeniería
Es de especial interés para el desarrollo del estudio de la congestión del tráfico
comprender que factores inciden en la constitución de este fenómeno que afecta con
frecuencia redes de transporte, para lo cual dos definiciones citadas por Mussone et
al. (2014), serán útiles, la primera tomada del Highways Agency, que comprende la
congestión del tráfico como el momento en que la demanda de tráfico horario excede
el rendimiento horario sostenible de enlazamiento; de la cual es importante resaltar
que tanto la variable tiempo como las condiciones físicas de la vía condicionan la
existencia o no de congestión, la segunda es la tomada de Goodwin que define la
congestión del tráfico, como la impedancia que los vehículos imponen sobre otros
debida a la relación velocidad – flujo, en condiciones en donde el uso de un sistema
de transporte alcanza el límite de sus capacidades; es importante resaltar de esta
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definición el papel del comportamiento de los vehículos en la constitución de la
congestión del tráfico.
A partir de las definiciones anteriormente dadas, es necesario profundizar en cuatro
(4) aspectos, para comprender la manera en que en la realidad de las vías emerge la
congestión del tráfico, estos son:
1. Horario de congestión (Horas pico).
2. Capacidad de rendimiento de la infraestructura vial.
3. Papel de los vehículos.
4. Ubicación
Estos serán estudiados en orden a continuación.
5.1.1.1.1. Horario de congestión
Las horas pico pueden ser estudiadas como patrones cíclicos en la ciudades,
asociados a ciertas horas, días, semanas o temporadas, Wen et al. (2014) en su
estudio hecho en Beijing China, encuentra que la mayor cantidad de viajes entre
semana, ocurren principalmente durante unas horas determinadas en la mañana y
en la noche (horas pico diurnas y nocturnas), encontrando por semana que el día más
congestionado en la hora pico de la mañana es el lunes, y en la hora pico de la noche
los viernes, el comportamiento del flujo vehicular los martes y jueves es parecido, y
finalmente encontró los miércoles como un día cuya congestión del tráfico en horas
pico es superior a la evidenciada en los dos días enunciados anteriormente, además
encuentra que en el año también existen periodos en los cuales la congestión
incrementa, debido a una influencia que ejercen momentos como el inicio del otoño y
los días festivos, además He et al. (2016) encuentra como las condiciones de
visibilidad y humedad de la autopista son de las que más influyen como por ejemplo
las horas pico nocturnas en temporada de invierno que son de las que presentan
mayores problemas de congestión incluso por encima de temporadas de alta
demanda de transporte como lo es el otoño en China.
Fosgerau & De Palma, (2013) encuentran un detalle crucial que permite comprender
como los patrones encontrados por Wen et al. (2014) se asocian a un comportamiento
masivo de la población, partiendo de la premisa de que los lugares destino en la
mañana son los lugares de trabajo, y en la noche los hogares, definiendo
implícitamente las zonas de comercio y servicio, y zonas industriales como polos de
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atracción para la población en las mañanas, y las áreas residenciales como polos de
atracción en las noches, lo cual explica el por qué en las horas pico nocturnas las
personas prefieren movilizarse tan pronto la hora de trabajo termina (inicio de la hora
pico), mientras en las mañanas las horas con mayor congestión son aquellas en que
el horario laboral inicia (está más cerca al final de la hora pico).
5.1.1.1.2. Capacidad de rendimiento de la infraestructura vial
Para la construcción de infraestructura vial se tienen cuenta principalmente dos
variables fundamentales, la cantidad de carros que transitan por la vía (flujo vehicular)
y la velocidad máxima a la que ellos necesitan transitar dada la necesidad de recorrer
largas distancias, estas dos variables tienen una relación inversamente proporcional,
es decir un bajo flujo vehicular resulta en un alto incremento de la velocidad de los
vehículos y viceversa (Ahmad Munawar, 2011).
Es esencial cuantificar la capacidad de las vías para entender el objetivo con el cual
fueron construidas, la capacidad de una vía se define como el máximo flujo vehicular
posible en una vía haciendo uso de todos los carriles existentes (Rajesh Gahar y
Divya Mohandas, 2016), y es cuando esta capacidad esta al tope que las velocidades
son bajas, las vías no cumplen con el objetivo para el cual fueron diseñadas y las
entidades gubernamentales se ven obligadas a generar nuevas políticas que
mantengan las vías por debajo de sus límites o toman la decisión de intervenir o
ampliar la infraestructura vial.
Rajesh y su equipo (2016), establecen dos maneras de calificar las vías, en primer
lugar de manera cuantitativa, con la capacidad de las vías que se determina con la
cantidad máxima de carros por hora o carros por día; y la segunda con una medida
de tipo cualitativa, la cual se denomina nivel de servicio, e indica las condiciones del
tráfico en términos de velocidad, tiempo de viaje, libertad de maniobrar, confort,
comodidad interrupciones de tráfico, seguridad. Es así como el indicador
volumen/capacidad es uno de los mejores indicadores para medir el nivel de servicio
y el nivel de congestión clasificado de la siguiente manera (tabla 1):
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Tabla 1: Clasificación de la tasa de velocidad/capacidad
Nivel De
Servicio
Tasa de
Velocidad/Capacidad
(V/C)
Nivel De
Confort
Naturaleza Del Flujo
A < 0.30 Mas Alto Flujo Libre
B 0.30 – 0.50 Flujo Libre Razonable
C 0.50 – 0.70 Flujo Estable
D 0.70 – 0.90 Umbral Cerca al flujo inestable
E 1.00 Flujo Inestable
F >1.00 Más Bajo Flujo Forzado
(Rajesh Gahar y Divya Mohandas, 2016)
5.1.1.1.3. Papel de los vehículos
La existencia de congestión del tráfico genera conductas de manejo que incluyen
arrancar y frenar continuamente y momentos en donde el motor está a media
máquina, lo que genera un incremento en las emisiones locales de contaminación
(Mussone et al., 2014), además estas conductas ponen en riesgo la seguridad de los
conductores ya que pueden dejar de prestar atención a la vía (ya sea por la pérdida
de atención o por la frustración) aumentando así el riego de accidentalidad (Mussone
et al., 2014), lo cual puede terminar lesionando en un mayor grado el flujo vehicular.
5.1.1.1.4. Ubicación
Raicu, Costescu & Popa, (2016) modelan el flujo vehicular y de consumidores para
definir el riesgo que generan grandes centros de comercio urbano (tipo de area de
interes del proyecto de investigacion a ejecutar), cuyas caracteristicas intrinsecas
establecen unos niveles propios de movilidad, accidentalidad y severidad de los
accidentes.
La abstracción hecha por Raicu y sus colegas (2016) se basó en cuatro grandes
grupos o clases que permiten caracterizar la zona los cuales son:
1. Clase Objeto: Elementos que impactan en el tráfico vehicular como entidades
móviles, infraestructura vial o técnica.
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2. Clase Actor: Grupos u organizaciones que pueden influenciar en el sistema
tales como, autoridades urbanas, asociaciones o la comunidad.
3. Clase Estructura Espacial: Define la estructura topológica de los elementos
asociados al riesgo de tráfico vehicular.
4. Clase Estructura Temporal: Define el tiempo y ubicación de las entidades del
sistema asociadas a periodos de actividad e inactivada.
Con lo anterior ese equipo de trabajo (Raicu et al., 2016) usó medidas estadísticas
para hallar la entropía relativa (nivel de concentración de centros comerciales en una
zona), áreas de servicio (nivel de influencia del centro de comercio en zonas
adyacentes), el flujo del tráfico y el riego de choque.
El modelamiento les permitió concluir que las diferentes clases de comercio dadas en
un centro urbano de comercio generan significativamente tráfico vehicular por sus
propiedades de atracción y recreación a peatones y además dado por las dinámicas
de distribución de mercancía, sugiriendo a las entidades encargadas de manejar el
uso del suelo un mayor control sobre la implementación de nuevos centros
comerciales no pensando solo en la capacidad de pago de las personas sino también
en las implicaciones de estos usos sobre el tráfico vehicular y el riesgo de choque.
Finalmente es de vital importancia, luego de especificadas las variables a tener en
cuenta, en medio de la recolección de datos tener en cuenta exactitud, instantaneidad
y estabilidad de los datos (Kong et al., 2015). En donde el nivel de exactitud depende
de que los datos en su conjunto cumplan con el propósito de caracterizar el área de
estudio con la mayor semejanza al mundo real, por lo cual se puntualizó en los cuatro
aspectos anteriores; la instantaneidad hace referencia a la capacidad de recibir datos
de campo con la mayor frecuencia posible, lo cual tiene una incidencia en el nivel de
exactitud y la estabilidad de los datos hace referencia un modo consistente de captura
de datos a través del cual se cumpla un estándar lo cual depende principalmente de
las opciones tecnológicas disponibles para recolectar datos. Esto conducirá a las
administraciones a reducir de manera efectiva, y eventualmente a eliminar, los
impactos de la congestión del tráfico.
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5.1.1.2. Congestión del tráfico desde la economía
Aunque el impacto económico no hace parte del objetivo de este estudio, se considera
de gran importancia resaltar a nivel internacional las implicaciones que la congestión
del tráfico tiene sobre la economía, e intrínsecamente dar una razón de peso por la
cual es un fenómeno que debe ser tratado como prioritario en las ciudades.
En Estados Unidos de Norteamérica, a través del censo nacional de viajes por hogar
de 2009, se muestra que los hogares Americanos en promedio viajan 20.000 millas y
gastan al rededor del 15% de sus ingresos en transportarse sobre las vías (Fosgerau
& De Palma, 2013), porcentaje que indica implícitamente que la movilidad hace parte
fundamental del debido desarrollo de las distintas actividades que llevan a cabo los
hogares y por ello están dispuestos a invertir en transporte, esto además explica la
alta demanda de movilidad, tanto así que Fosgerau y de Palma (2013) citan que en
2011 la congestión en los Estados Unidos causo alrededor de 5.5 billones de horas
de retraso de viaje (en comparación a un flujo vehicular común) y 2.9 billones de
galones extra de gasolina con un costo total de 121 billones de dólares, lo cual
constituye pérdidas para la población en términos de las actividades (económicas,
sociales, culturales, etc.) que pudieron haber desarrollado si no hubiese estado allí la
congestión, y en la inversión que pudieron haber hecho con el dinero perdido con
estos costos. El caso europeo no es distinto, el European Comission White Paper
encontró que la congestión tiene un costo de cerca de 100 billones de euros anuales
(Mussone et al., 2014).
5.2. Marco Normativo
En el caso colombiano específicamente en la ciudad de Bogotá D.C. los cuatro
aspectos enunciados en la sección 5.1.1.1 tienen normas asociadas, las cuales serán
citadas y analizadas a continuación.
Con respecto a los horarios de congestión a los que se refiere la sección 5.1.1.1.1, en
la ciudad de Bogotá para el área de estudio descrita en el marco espacial (§5.4), y
con el fin de reducir la congestión, la Alcaldía Mayor de Bogotá a través del decreto
575 de 2013 restringe la circulación de carros particulares en las mañanas desde las
6:00 hasta las 8:30 horas y en las noches entre las 15:00 y las 19:30 horas.
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Estas restricciones son únicamente validas de lunes a viernes e implícitamente están
incluyendo aspectos descritos en el marco teórico como horas pico nocturnas y
diurnas, y los comportamientos de la población que se dirige en las mañanas desde
sus hogares hasta sus trabajos y en las noches desde sus trabajos hasta sus hogares.
La ley 789 de 2002 en su artículo veinticinco (25) establece el horario de trabajo
ordinario entre las 6:00 y las 22:00 horas, y teniendo en cuenta que el código
sustantivo de trabajo en su artículo 160 establece que el máximo de horas laborales
por semana es de cuarenta y ocho (48) horas es decir por lo regular 8 horas diarias,
se puede inferir que una empresa que inicie labores entre 8:00 y 9:00 horas estará
terminando labores entre las 17:00 y 18:00 incluyendo la hora de descanso
intermedio para tomar el almuerzo, explicando así a groso modo el porqué de la
existencia de estos horarios de restricción. Por otra parte, el código nacional de
tránsito Ley 769 de 2002, en su artículo 108 con respecto a las condiciones climáticas
de humedad, visibilidad que alteran la capacidad de frenado establece que el
conductor debe manejar una distancia prudencial del vehículo que le antecede,
dejándolo así al criterio del conductor.
Frente a la capacidad de rendimiento de la infraestructura vial de la sección 5.1.1.1.2,
en la ciudad de Bogotá a través del Decreto 190 de 2004 en el artículo 174 se
clasifican las secciones viales como sigue:
Malla arterial principal y malla arterial complementaria: V-0, V-1, V-2 y V-3.
Malla vial intermedia: V-4, V-5 y V-6.
Malla vial local: V-7, V-8 y V-9.
Esta clasificación hace referencia a la importancia de la vía para la ciudad con base
en la capacidad de la misma. La capacidad cambia de acuerdo a los anchos de
secciones transversales establecidos en el artículo 177 del decreto 190 de 2004, que
varía entre 9 metros a 100 metros como se observa en la tabla 2.
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Tabla 2: Anchos mínimos de secciones transversales por
tipo de sección vial
Tipo Ancho
V-0 100 metros
V-1 60 metros
V-2 40 metros
V-3 28 metros (en sectores desarrollados)
V-4 22
V-5 18 (Para zonas industriales y acceso a barrios)
V-6 16 (Local principal en zonas residenciales)
V-7 13 (Local secundaria en zonas residenciales)
V-8 10(Publica, peatonal, vehicular restringida)
V-9 8 (Peatonal)
Fuente: Decreto 190 de 2004
Dependiendo de la clasificación variara el flujo vehicular y así mismo las velocidades
permitidas. Según la ley 1239 de 2008 el máximo de velocidad en el casco urbano es
de sesenta kilómetros por hora (60 km/h) para vehículos de servicio público (modo de
transporte objeto de estudio), a excepción de la circulación por zonas escolares o
residenciales donde debe ser de 30 kilómetros por hora (30 km/h).
La sección vial objeto de estudio y descrita en el marco espacial, de acuerdo con lo
anterior tiene una clasificación V-2 y los buses de servicio público tienen permitido un
máximo de velocidad de sesenta kilómetros por hora (60km/h).
En Colombia con respecto al papel de los vehículos al que se refiere la sección
5.1.1.1.3 hay unas leyes que se encargan de proteger y regular el comportamiento de
los conductores para evitar accidentes, la principal de ellas es el código nacional de
tránsito, ley 769 de 2002 que en el título III establece las normas de comportamiento.
Según el artículo cincuenta y cinco toda conducta ya sea de peatones, pasajeros o
conductores debe evitar obstaculizar, perjudicar o poner en riesgo a los demás,
además de estar en deber de respetar las señales y autoridades de tránsito,
específicamente los peatones tienen determinantemente prohibido ponerse delante o
atrás de un vehículo con el motor encendido y cruzar la vía atravesando el tráfico
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vehicular en donde existen pasos peatonales según el artículo cincuenta y ocho, lo
cual es una conducta que puede darse en condiciones de congestionamiento.
Los conductores según el artículo sesenta y ocho del código nacional de tránsito están
obligados a conducir a la velocidad permitida según el carril cuando la reglamentación
así lo indique, en caso de ausencia de reglamentación el carril derecho será para
transitar y los demás para maniobras de adelantamiento. El articulo setenta y tres del
mismo código establecerse que dichas maniobras de adelantamiento están
prohibidas en intersecciones, en zonas donde exista línea de separación continua, en
curvas o pendientes, cuando la visibilidad sea desfavorable, en las proximidades de
pasos de peatones, en intersecciones de vías férreas, por la berma o por la derecha
de un vehículo y en general cuando la maniobra ofrezca peligro.
Con respecto a los vehículos de servicio público en el artículo ochenta y ocho del
código nacional de tránsito se establece la obligación de transitar por el carril derecho
cuando se encuentre libre y esté disponible a los usuarios. En la ciudad de Bogotá el
transporte público está en un proceso de transformación gracias al Plan Maestro de
Movilidad (PMM) decreto 319 de 2016, que en el artículo doce estructura el sistema
de movilidad teniendo como eje el Sistema Integrado De Transporte Publico de
Bogotá D.C. (SITP) y que según el artículo catorce tiene tres componentes:
- El transporte Público Masivo
- Transporte Público Colectivo
- Transporte Publico Individual
El SITP según el artículo quince del PMM tiene un proceso de constitución a través
de la integración operacional, tarifaria e institucional con el fin de lograr una unidad
física para los usuarios del transporte. Finalmente, bajo el decreto 309 de 2009 se
adoptó el SITP y además en el artículo once definió el modelo de operación que es
con una arquitectura de rutas jerarquizadas, que comprende elementos de
infraestructura complementarios como terminales, estaciones y paraderos para su
funcionamiento.
En Bogotá D.C. antes del PMM han existido vehículos de transporte público colectivo,
los cuales la administración distrital a estado desintegrando físicamente en orden de
acatar la obligación interpuesta por el articulo veinte del PMM de suspender la sub-
oferta del transporte público colectivo. En la actualidad esta clase de vehículos han
pasado a denominarse SITP Provisional y su operación no se ajusta al modelo de
operación del SITP y por ello son provisionales.
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De acuerdo con el Decreto 309 de 2009 el SITP se implementará en las siguientes
cuatro fases:
Fase 1: Preparación para la implementación del SITP.
Fase 2: Implementación gradual de la operación.
Fase 3: operación integrada del SITP.
Fase 4: Integración con los modos férreos.
En la actualidad el SITP se encuentra en la Fase 2 por aspectos como la falta de
integración de medios de pago y tarifarias enunciadas en el artículo 19 de la Ley 309
de 2009, debido a la resiliencia de los SITP Provisionales, en ese mismo sentido en
la actualidad los buses utilizados para reemplazar los SITP provisionales, son los de
recorridos más largos denominados SITP Urbano, aquellos con características físicas
más parecidas a los SITP Provisionales y que suelen transitar por el área de estudio
tienen una capacidad de 50 pasajeros (Transmilenio S.A, 2017), el modelo de
referencia es Mercedes Benz Atego 1016 que tiene una capacidad de 60 pasajeros y
una longitud de 9.5 metros (El Tiempo, 2011).
Por último, con respecto a la ubicación a la que se refiere la sección 5.1.1.1.4 la ciudad
de Bogotá D.C. se divide en localidades, las cuales a su vez se divide en Unidades
De Planeamiento Zonal (UPZ) para efectos de ordenamiento territorial. La vía objeto
de estudio se encuentra ubicada en la UPZ 93 Las Nieves de la localidad tercera
Santa Fe. De acuerdo con el artículo 32 del Decreto 492 de 2007 esta UPZ define y
precisa las normas específicas de acuerdo con los planteamientos establecidos en la
Operación Centro, el modelo de ordenamiento del plan zonal centro, el área de
actividad central, los lineamientos de armonización de usos y tratamientos y criterios
de ordenamiento.
5.3. Marco de Referencia
Las administraciones públicas encargadas de tratar la congestión del tráfico, además
de estar en el deber de entender los elementos que inciden en este fenómeno, deben
valerse de herramientas que permitan abstraer la realidad y de estrategias basadas
en la evaluación de las experiencias a nivel internacional que les permitan conocer
los posibles efectos de una decisión administrativa para mitigar la congestión.
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5.3.1. Abstracción
Los sistemas de información geográfica (SIG) han sido usados cada vez más como
una herramienta eficiente para aplicaciones tales como respuesta a emergencias,
planeación y administración del transporte (Huang & Pan, 2006), dado que está en la
capacidad de resolver una pregunta en su mundo virtual que se aproxima a la
respuesta en el mundo real (Sadeghi-Niaraki, Varshosaz, Kim, & Jung, 2011), al
asociar datos estáticos y dinámicos del tráfico vehicular (Valsecci, Claramunt, &
Peytchev, 1999).
Con el fin de fortalecer la articulación de los SIG y los sistemas de transporte
inteligentes (STI) nace una nueva rama denominada GIS-T (Geographic Information
Systems for Transportation) (Huang & Pan, 2006), la cual incorpora encuestas origen-
destino, para construir marcos de comportamiento que permitan estudiar y tratar de
entender los patrones y tendencias que emergen de un sistema de transporte (Chen,
Tan, Claramunt, & Ray, 2011).
Para Huang & Pan (2006) un GIS-T debe estar en la capacidad de integrar gran
variedad de datos de transporte tales como, incidentes, condiciones del pavimento e
inventarios de señalización, asociados a un punto específico o segmento de vía en
un sistema de referencia espacial, esto para simular las condiciones de entorno a las
que se ve sujeto el usuario de la infraestructura vial.
Por otro lado es necesario entender los comportamientos de los usuarios bajo las
condiciones enunciadas anteriormente, para esto Chen y su equipo (2011), se enfoca
en la abstracción de variables como los múltiples modos de transporte que hacen uso
de una vía, el establecimiento en torno a las características físicas de la
infraestructura vial de indicadores de accesibilidad, entre otras clases de variables
que permitan reflejar las relaciones topológicas y lógicas de las redes de transporte.
Una de las variables más difíciles de abstraer es la variedad de modos de transporte
que circulan por una vía de tipo multimodal, Yan-yan, Pan-Yi, Jiang-hui, Guo-chen,
Xin, & Yi, (2016) dan prioridad al transporte publico, ya que es donde se concentra el
interes de la poblacion, y por ello hacen una clasificacion entre el transporte publico y
el transporte privado, lo cual tambien facilita análisis asociados a la demanda de
transporte publico y privado a diario.
Las variables elegidas para el desarrollo de la investigacion tienen relacion con las
cuatro secciones del marco teorico y los estandares nacionales enunciados en el
18
marco normativo (§5.2), la tabla tres presenta las variables asociadas a cada seccion
además de una descripcion de cada una.
Tabla 3. Variables a tener en cuenta en el area de estudio.
Seccion Variable/Abreviacion Definicion
Hora
de
co
ng
estion
Humedad del segmento de
via / Humedad_via
La via en el momento de captura de
datos puede estar seca, humeda o
mojada.
Hora de estudio del
segmento de via / nombre
La hora en que se recolecta la
informacion debe estar en el horario de
la hora pico nocturna de la ciudad y sera
parte del indicador del segemeto de via,
que ademas de la hroa tendra la carrera
las calles entre las que esta y el dia el
mes y el año.
Cap
acid
ad
De
Re
nd
imie
nto
Numero total de carros
sobre el segmento de via /
num_carr
Cantidad de carros en el segmento de via
durante la hora pico nocturna elegida
Numero de carros publicos
en el segmento de via /
num_carr_pub
Cantidad de buses de servicio publico
SITP y SITP Provisional en el segmento
de via durante la hora pico nocturna
elegida
Numero de carros privados
en el segmento de via /
num_car_priv
Cantidad de carros que no cumplen la
funcion de medio de transporte publico
masivo.
Cola / Cola Es la cantidaconcatenado con la
cantidad de metros de segmento de via
que ocupan.
Capacidad del segmento de
via / capacidad
Es la longitud del segmento de via.
Volumen del segmento de
via / volumen
La longitud de via ocupada por
vehiculos en la hora pico nocturna
estudiada.
19
Indice V/C / V_C Es el cociente entre el volumen y la
capacidad.
Codificacion del indice /
Codificacion
Hace referencia a la nuraleza del flujo.
Pa
pe
l d
e L
os V
eh
icu
los
Velocidad Permitida / v_per Es la velocidad que la normatividad en el
area urbana establece para lso carros de
servicio publico.
Velocida Sobre Via / v_calc Velocidad a la que circulan los vehiculos
de servicio publico en el segmento de
via estudiado.
Comportamiento de los
vehiculos serca a la
estacion SITP /
comp_vehi_prada
Descripcion de maniobras hechas por
los conductores serca a cada estacion.
Observaciones / obsrvcns Descripcion de maniobras y patronjes
en el segmento de via estudiado.
Numero de buses SITP en
la estacion / num_bus_SITP
Cantidad de buses SITP recogiendo
personas en la estacion durante un
rango periodo de tiempo de 10 minutos
en la hora pico estudiada.
Numero de buses SITP
Provisional en la estacion /
num_bus_pub
Cantidad de buses SITP Provisional
recogiendo personas en la estacion
durante un rango periodo de tiempo de
10 minutos en la hora pico estudiada.
Numero de personas en
estacion SITP / num_per
Corresponde al nuemero de personas
en espera de un bus SITP o SITP
provisional , base para observar cuantos
toman SITP y SITP provisional.
Numero de personas en la
estacion que se suben a un
SITP / num_per_SITP
Personas que acceden al servicio SITP
durante un rango de tiempo de 10
minutos en la hora pico elegida.
20
Numero de personas en la
estacion que se suben a un
SITP Provisional /
num_per_publ
Personas que acceden al servicio SITP
Provisional durante un rango de tiempo
de 10 minutos en la hora pico elegida.
Rutas / Ruta # Rutas SITP que tienen asignada la
estacion perteneciente al segmento de
via estudiado.
Ubic
acio
n
Estado De Via / est_via Condiciones de pavimento del segmento
estudiado.
Semaforo / Semaforo Presencia o no de semaforo en el
segmento de via estudiado.
Tiempo en luz roja / t_Rojo Tiempo en segundos que el semaforo
impide la circulacion de vehiculos en el
segmento de via estudiado.
Tiempo en luz verde /
t_Verde
Tiempo en segundos que el semaforo
permite la circulacion de vehiculos en el
segmento de via estudiado.
Uso / uso Hace referencia especificamente a si es
parqueadero o no, dado que el area de
estudio ya se caracterizo en el marco
espacial.
Capacidad De Parqueadero
/ cap_parq
Hace referencia a la cantidad de
vehiculos que pueden estacionarse en
un lote de uso parqueadero.
Identificador del Lote /
lotcodigo
Es un identificador unico que el distrito
capital le da a cada lote para
identificarlo de los demas.
(Elaboracion Propia)
Los GIS-T se pueden desarrollar en distintos hardware dependiendo de las
características del software en uso. Para almacenar los datos de las distintas
variables del GIS-T es necesario un software que permita almacenar datos
alfanuméricos con componentes espaciales. Postgres es un sistema de bases de
21
datos objeto – relacional libre (Open source, código abierto o software libre), con más
de 15 años de antigüedad ( The PostgreSQL Global Development Group, 2017), el
cual tiene una extensión de bases de datos espaciales denominada PostGIS la cual
soporta objetos geográficos permitiendo que consultas espaciales se realicen en SQL
(PostGIS, 2017).
Los requerimientos mínimos de Hardware para la versión 9.6 de PostgreSQL son un
Procesador de 1 GHz, memoria RAM de 1 GB y un Disco Duro de 512 MB
(EnterpriseDB, 2016).
Para visualizar los objetos geográficos es necesario un software SIG como QGIS, el
cual es un software profesional SIG de código abierto licenciado bajo licencia pública
general (GNU) y pertenece al Open Source Geospatial Fundation (OSGeo) (OSGeo,
2017). QGIS no cuenta con una especificación de requerimientos de Hardware oficial,
aunque para el desarrollo de la investigación el disco duro fue de 1 Tera, la memoria
RAM de 512 MB, procesador de 2400 MHz y sistema operativo Ubuntu Linux versión
16.04.
Por otra parte, los recursos de software, hardware, información y datos del área de
estudio no cumplirán el objetivo de la investigación sin un diseño apropiado del flujo
de información y debida utilización de los recursos. La Figura 1 presenta dicho Diseño.
Figura 1. Flujo de Información y Recursos Utilizados.
(Elaboración Propia)
Almacenamiento
De Datos
(PostgreSQL)
Modificación
De Datos y
Actualización
(PostgreSQL)
Generación de
Estadísticas y
Consultas
(PostgreSQL)
Visualización De
Consultas y
Estadísticas
(QGIS)
PC RAM: 512 MB Disco Duro: 1 Tera Procesador: 2400 MHZ
22
Como se puede observar en la Figura 1, uno de los aspectos más importantes es la
base de datos espacial, debido a que de esta dependen los resultados de la
investigación y por ende los análisis y escenarios hipotéticos a implementar, razón
por la cual es necesario hacer un diseño de la base de datos espacial para evitar
problemas como los enunciados por Silberschatz, Korth, & Sudarshan (2002), de:
- Redundancia e inconsistencia de los datos: Información duplicada y diversas
copias de los mismos datos pueden no coincidir respectivamente.
- Dificultad de acceso a datos: frente a consultas no previstas cuando la
información fue almacenada la búsqueda puede tornarse engorrosa y con gran
cantidad de datos imposible, por lo cual se requeriría el desarrollo de sistemas
de recuperación de datos.
- Aislamiento de datos: la presencia de datos dispersos y diferentes formatos
puede impedir la creación de sistemas de recuperación de datos.
- Integridad: Los valores de los datos almacenados deben satisfacer ciertos tipos
de restricciones de consistencia, por ejemplo, la restricción de velocidad de
una vía determinada no puede ser superior al límite establecido por la ley.
- Atomicidad: Cualquier sistema eléctrico o mecánico está sujeto a fallos,
cuando esto sucede y se están haciendo operaciones en los datos como
transferencias de datos, por ejemplo, una transacción entre cuentas bancarias
se debe asegurar que en el momento del fallo o se haga la transferencia o por
el contrario no se haga, evitando que en el ejemplo de la transferencia bancaria
se debite de una cuenta y no se acredite en la cuenta receptora.
- Anomalías en acceso concurrente: cuando muchos usuarios tienen acceso a
la base de datos, si no existe un sistema de supervisión dos usuarios pueden
modificar un mismo dato al mismo tiempo, por ejemplo, dos usuarios retirando
dinero de una misma cuenta bancaria al mismo tiempo, juntos debitaran un
valor de la cuenta bancaria, pero la cuenta simplemente podría tener en cuenta
el retiro de uno de los dos usuarios y omitir el otro.
- Seguridad: No todos los usuarios deberían tener acceso a toda la información.
El diseño de la base de datos para evitar esta clase de problemas consiste en dos
pasos, el primero es la elaboración de un modelo entidad relación, el cual está basado
en una percepción del mundo real (Silberschatz et al, 2002), y el segundo la
elaboración del modelo relacional que consiste en un grupo de tablas para representar
los datos y las relaciones entre ellos (Silberschatz et al, 2002).
23
El modelo entidad relación se compone de una colección de objetos llamados
entidades y de relaciones entre esos objetos (Silberschatz et al, 2002). Las entidades
se describen en bases de datos con atributos, estos componentes según Silberschatz
et al, (2002) se representan de la siguiente manera:
- Rectángulos: Representan las entidades
- Elipses: representan los atributos.
- Rombos: representan las relaciones entre conjuntos de entidades.
- Líneas: Unen los atributos con los conjuntos de entidades y los conjuntos de
entidades con las relaciones.
Es necesario tener una forma de especificar como las entidades dentro de un
conjunto de entidades son distinguibles al igual que las relaciones dentro de un
conjunto de relaciones, por esa razón los valores de los atributos de una entidad
deben ser tales que permitan identificar unívocamente la entidad (Silberschatz et al,
2002), en este contexto es que nacen las calves o llaves. Existe una clase de llave
denominada primaria, la cual esla elegida por el diseñador de la base de datos como
elemento principal para identificar las entidades dentro de un conjunto de entidades
(Silberschatz et al, 2002), en el modelo entidad relacion esta se distinguira por ser el
atributo subrayado.
Dado que los objetos a utilizar en la base de datos de la investigación son espaciales,
es necesario agregar un indicador al interior de los rectángulos que representan las
entidades, dicho indicador debe aclarar si el objeto es un punto, una línea o un
polígono en el espacio. El indicador se pone en la parte superior derecha de cada
entidad como se observa en las entidades de la Figura 2, la cual es el modelo entidad
relación del caso de estudio, que se presenta en el capítulo 7.
El modelo entidad relación para el caso de estudio presenta algunas particularidades
sobre las cuales es necesario definir teóricamente como se muestra a continuación
las cuales son:
- Especialización: esto se representa con un triángulo, suele utilizarse cuando
una entidad tiene subgrupos de entidades que se diferencian de alguna forma
de las otras entidades del conjunto (Silberschatz et al, 2002), en el caso de
estudio la entidad equipamiento representa los objetos que en un segmento de
vía se encargan de indicar a los conductores cómo comportarse en ciertos
espacios, dos clases de equipamientos son esenciales para el objetivo de la
24
investigación, los semáforos y las estaciones, juntos tendrán el mismo
identificador (id), que aclara sobre que segmento están ubicado.
- Atributo Multivalorado: Este se define como aquel atributo que puede tener un
conjunto de valores para una entidad especifica (Silberschatz et al, 2002), en
el caso de estudio una misma estacion puede ser una parada para distintas
rutas.
- Atributo Derivado: Representados por aquellos cuyo ovalo es puntiado, se
define como alque atributo cuyo valor no es almacenado si no que es calculado
con base en otros atributos (Silberschatz et al, 2002), como por ejemplo el
indice v/c que se deriva de la divicion entre los atributos volumen y capacidad.
Con respecto al modelo relacional, se deriva del modelo entidad relación, y se
compone de una serie de tablas, cada tabla está compuesta por varias columnas,
cada columna tiene un nombre único, en este modelo las tablas representan las
entidades del modelo entidad relación y las columnas representan los atributos de
cada entidad e implícitamente a través de algo denominado claves foráneas, que son
las claves primarias de otras entidades se representan las relaciones que de dan entre
entidades(Silberschatz et al, 2002). En el capítulo séptimo se puede observar el
modelo relacional del caso de estudio.
5.3.2. Soluciones propuestas a nivel internacional
A nivel internacional se han implementado dos propuestas cuyo fin es priorizar el
transporte público en la ciudad, las cuales se presentan a continuación:
5.3.2.1. Costos de parqueo diferenciales
Esta alternativa consiste en establecer tarifas altas a modo de penalización por salir
del parqueadero en horas pico y establecer incentivos por salir en horas valle.
Fosgerau & de Palma (2013) consideran que el uso de costos de parqueo
diferenciales por hora es una política eficiente para restringir el flujo vehicular en
ciertos horarios y así evitar la congestión. Como casos de éxito en ciudades que lo
implementaron como New York, Hong Kong y Copenhague que argumentan que esta
alternativa es eficiente dados los bajos costos para la administración pública que
implica su implementación sobre todo con relación a la alternativa de establecer
25
peajes por congestión en diferentes sectores de la ciudad (Fosgerau & de Palma,
2013).
5.3.2.2. Cargos por congestión (peajes)
Esta alternativa ha sido implementada en Estocolmo, Singapur, Londres y
Gotemburgo (Mussone et al., 2014).
En Estocolmo (Mussone et al., 2014) consideran esta alternativa como eficiente
debido a que tuvo una aceptación pública más conducente al suplir la necesidad de
la población de políticas públicas eficientes, además se consideró viable porque
constituye un marco económico que permitió aumentar la inversión en infraestructura
vial.
En Londres se sustenta que esta clase de políticas tiene como fin hacer más atractivo
el transporte público y menos atractivo el transporte privado, razón por la cual el
impuesto es aplicable únicamente para carros tanto privados como comerciales, y son
exentos las bicicletas motocicletas, taxis y aquellos que habitan en la zona y se
encuentran saliendo (Green et al., 2015), otra de las ventajas de esta política es el
aumento en los ingresos del gobierno local, provenientes de aquellos ciudadanos
que estuvieron dispuestos a pagar los peajes; los cuales fueron invertidos en mejoras
al transporte masivo y algunas iniciativas asociadas a la caminata y la bicicleta.
Algunas de las estadísticas obtenidas en torno a la implementación de la política en
Londres fue la reducción en los tiempos y distancias de viaje; la distancia recorrida
por carros se redujo en un 34% incrementando así las distancias en bicicleta taxis y
motos, el tiempo perdido por el tráfico se redujo en aproximadamente 30% (Green et
al., 2015).
Según Green y su equipo (2015) existe un efecto negativo producido por la
implementación de esta política, pues se encontró que si se implementan los peajes
sobre una avenida o sobre un área, los comportamientos de movilización de los
conductores pueden ser modificados, al punto de generar congestión en áreas
adyacentes).
26
5.4. Marco Espacial
El desarrollo del estudio se hace en el centro tradicional de Bogotá, Colombia, más
exactamente en la UPZ 93, Las Nieves de la localidad tercera Santa Fe.
La vía que presenta problemas de congestión es la avenida Fernando Mazuera
(Carrera 10) entre las avenidas Jiménez De Quesada (calle 13) y Ciudad De Lima
(Calle 19), en los carriles del costado oeste cuyo sentido es norte – sur. La
problemática se presenta sobre las horas pico nocturnas y por esa razón el área de
estudio son los lotes que colindan al oeste con la vía. La avenida Fernando Mazuera
es tipo V-2 es decir arterial al igual que la avenida Ciudad de Lima, y la avenida
Jiménez de Quesada es tipo V-3 de igual manera clasificada como arterial como se
presenta en el Mapa 02.
MAPA 02
MAPA 01
27
Con respecto a la UPZ en la que se encuentra el área de estudio el uso principal es
el de oficinas cuya participación es del 20,72%, seguido del uso comercio y oficinas
con participaciones de 19.54% y 2.42% respectivamente (Orjuela & Cogua, 2012).
Acerca de los lotes del área de estudio, normativamente como se puede observar en
el mapa 3 que el área de estudio abarca dos sectores normativos, La Capuchina y
san Victorino Regional, analizando la ficha normativa (ver tabla 4), en el sector
normativo La capuchina el uso principal es comercio de escala urbana y zonal junto
con los servicios personales de escala metropolitana, urbana, zonal y vecinal, y en el
sector San Victorino Regional el comercio de escala metropolitana, urbana y zonal.
Esto se relaciona con un propósito normativo que es la asignación de usos con mayor
rentabilidad y mayor edificabilidad, lo cual pretende el redesarrollo y la reactivación
del comercio y los servicios en la zona (Artículos 39 y 40 del decreto 492 de 2007).
Tomado De: Decreto 492 de 2017 y la Ficha Normativa de la UPZ Las Nieves
MAPA 03
28
Tabla 4. Usos por sector normativo en el área de estudio.
Sectores De Usos
Vivienda Industria Dotacional Comercio Servicios
Empresariales
Servicios Personales
Servicios de Alto Impacto
Equipamiento
Colectivo
Servicios Urbanos Básicos
M U Z V M U Z M U Z V M U Z M U Z V M U Z San
Victorino regional
C C C C P P P C R C C C C C C
La Capuchin
a C R R C C R R C R P P C R C C P P P P C R
M= Escala Metropolitana U= Escala Urbana Z= Escala Zonal V= Escala Vecinal
R: Uso Restringido P: Uso Principal C: Uso Complementario
(Decreto 492 de 2007) Los usos en el año 2012 en el área de estudio eran principalmente oficinas, bodegas,
almacenamiento y comercio como se puede observar en el mapa 04.
29
Mapa 4. Usos UPZ Las Nieves
(Orjuela & Cogua, 2012) Dado que uno de los objetivos de la investigación es la implementación de soluciones
propuestas a nivel internacional, a que una de ellas es establecer costos de parqueo
diferenciales, y que esta información no está disponible, es necesario saber que lotes
en el área de estudio tienen uso parqueadero, razón por la cual en el capítulo séptimo
se presenta dicha información.
30
El área de estudio es una de las zonas en Bogotá que presenta la mayor cantidad de
accidentes y nivel de lesionados en la ciudad, como se puede observar en los mapas
5 y 6 otorgados por la Secretaria Distrital De Movilidad, en estos mapas para
identificar con facilidad el área de estudio debe observar el circulo negro.
31
Mapa 5. Accidentalidad por densidad general en Bogotá en el año 2014
(Secretaria Distrital de Movilidad, 2014)
32
Mapa 6. Lesionados en accidentes de tránsito en el año 2015
(Secretaria Distrital de Movilidad, 2014)
33
6. METODOLOGIA
El desarrollo de la investigación en el área de estudio se lleva a cabo en tres etapas:
Las cuáles se describen en las siguientes secciones.
6.1. Etapa 1: Recolección de Datos
Teniendo en cuenta que hay una serie de variables que describen la congestión del
tráfico, se procede a ir al área de estudio para recolectar los datos, y dado que las
dinámicas del tráfico varían de acuerdo a los días de la semana, la recolección de
datos se hace durante tres semanas de lunes a viernes y se eligen los datos
recolectados de los días en donde no hubo contratiempos como accidentes,
condiciones climáticas adversas o alguna clase de festividad, con el fin de generar
así información para los días Lunes, Martes, Miércoles, Jueves y Viernes, en
condiciones similares. Las semanas elegidas para esta etapa son las primeras tres
semanas del mes de octubre del año 2016. Por otra parte, debido a que la hora pico
nocturna es el horario objetivo de estudio, se toman datos en tres horas específicas,
6:30 pm, 7:00 pm y 7:30 pm, con el fin de elegir el horario más conflictivo y en donde
los datos son más consistentes, resultando así información de un mismo horario por
cada día de la semana.
La recolección de datos se debe hacer en dos etapas, la primera fue la recolección
de datos que varían durante la hora pico, los cuales se presentan en la tabla 5, y la
34
segunda etapa corresponde a los datos que varían en el largo plazo y que no
dependen de la hora en que se recolecten presentados en la tabla 6.
Tabla 5. Datos que varían durante la hora pico
Datos Variantes
t_Verde t_Rojo
num_bus_SITP num_bus_Publ
num_per Humedad_via
num_carr Num_carr_pub
num_carr_priv cola
comp_vehi_prada obsrvcns
volumen
(Elaboración Propia)
Tabla 6. Datos que no varían durante la hora pico
Datos Invariantes
Rutas nombre
est_via v_per
capacidad lotcodigo
cap_parq Id_E
(Elaboración Propia)
Los datos invariantes simplemente se recolectan sin seguir ningún orden, pero frente
a los datos variantes, debido a que cada media hora partiendo de las 6:30 pm se
deben capturar datos, se sigue una ruta de levantamiento en el área de estudio que
contempla ocho estaciones descritas en la tabla 7 y especializadas en el mapa 8.
35
Tabla 7. Variables recolectadas en el recorrido hecho sobre los carriles con
dirección norte sur multimodales de la carrera decima.
Estación Variables Descripción
A t_Verde
t_Rojo
Humedad_via
Datos tomados del semáforo de la avenida Fernando
Mazuera que detiene el flujo vehicular a la atura de la
Avenida Jiménez de Quezada en sentido norte sur.
La humedad de la avenida Fernando Mazuera entre
avenidas Jiménez de Quezada y Ciudad de Lima.
Método de Captura
Las variables t_Verde y t_Rojo se toman con
cronometro.
La variable Humedad_via se adquiere por observación.
B num_carr_pub
num_carr_priv
num_carr
Datos tomados de la avenida Fernando Mazuera entre
la avenida Jiménez de Quezada y calle 17, así como
de las calles 15 y 16 entre la avenida Fernando
Mazuera y la carrera 12.
Método de Captura
Las tres variables de esta estación se adquieren por
conteo análogo.
C Volumen
Cola
Datos tomados de la avenida Fernando Mazuera entre
la avenida Jiménez de Quezada y la calle 17.
Método de Captura
La variable Volumen se toma identificando un punto de
referencia que indica hasta donde llega la congestión,
y luego con ayuda de un mapa georreferenciado se
mide la distancia desde la intersección entre la avenida
Fernando Mazuera y la avenida Jiménez de Quezada
hasta el punto de referencia elegido.
La variable Cola es la concatenación de la variable
num_carr obtenido en la estación B y la variable
volumen de esta sección.
36
D t_Verde
t_Rojo
Datos tomados del semáforo de la avenida Fernando
Mazuera a la altura de la calle 17 que detiene el flujo
vehicular en sentido norte sur.
Método de Captura
Las variables t_Verde y t_Rojo se toman con
cronometro.
E num_carr_pub
num_carr_priv
num_carr
volumen
cola
Datos tomados de la avenida Fernando Mazuera entre
la calle 17 y avenida Ciudad de Lima.
Método de Captura
Las variables num_carr_pub, num_carr_priv, num_carr
de esta estación se adquieren por conteo análogo.
La variable Volumen se toma identificando un punto de
referencia que indica hasta donde llega la congestión,
y luego con ayuda de un mapa georreferenciado se
mide la distancia desde la intersección entre la avenida
Fernando Mazuera y la calle 17 hasta el punto de
referencia elegido.
La variable Cola es la concatenación la variable
num_carr y la variable volumen de esta sección.
F num_carr_pub
num_carr_priv
num_carr
Volumen
Datos tomados de la calle 18 entre avenida Fernando
Mazuera y carrera 12.
Método de Captura
Las variables num_carr_pub, num_carr_priv, num_carr
de esta estación se adquieren por conteo análogo,
durante 10 minutos se toman varias medidas, para
luego tener un promedio de la cantidad de buses que
suelen detenerse en la estación.
La variable Volumen se toma identificando un punto de
referencia que indica hasta donde llega la congestión,
y luego con ayuda de un mapa georreferenciado se
mide la distancia desde la intersección entre la avenida
37
Fernando Mazuera y la calle 18 hasta el punto de
referencia elegido.
G num_per
num_bus_SITP
num_bus_Publ
Datos tomados de la Estación SITP ubicada en la
Avenida Fernando Mazuera entre la avenida Jiménez
de Quezada y la calle 17.
Método de Captura
Las tres variables de esta estación se adquieren por
conteo análogo.
H v_calc Dato recolectado de la avenida Fernando Mazuera
entre calle 17 y avenida ciudad de lima.
Método de Captura
La variable v_calc se obtiene cronometrando el tiempo
que tarda un bus SITP en atravesar la avenida
Fernando Mazuera entre la calle 17 y la avenida
Jiménez de Quezada.
(Elaboración Propia)
MAPA 07
38
Por otra parte, con encuestas origen destino que tienen las preguntas:
- De Donde Sale: Barrio en el cual estuvo antes de acercarse a la estación SITP
para tomar el servicio de BUS.
- Para Donde Va: Cual es el barrio destino.
- Hora: A qué hora usualmente toma el servicio.
- Con Que frecuencia: Los días de la semana en los cuales a la misma hora
recurrentemente suele acercarse a la estación para tomar el servicio de BUS
- Medio de Transporte: Que preferencia tiene SITP o SITP Provisional y que rta
suele tomar.
- Como Califica el SITP: De acuerdo a la experiencia, que palabra elige para
describir el SITP.
- Observaciones del SITP: Que quejas o observaciones tiene acerca del SITP.
se procede a encuestar personas en la estación SITP ubicada en el segmento de vía
estudiado definido en el marco espacial, entre las 6:30 pm y 7:30 pm entre semana
hasta tener un número considerable de encuestas que permita evaluar la percepción
general de la población.
6.2. Etapa 2: Elaboración del SIG y Definición de Escenarios
En esta etapa se procede, con base en un modelo relacional desarrollado
propiamente para el caso de estudio y que se deriva de un modelo entidad relación,
a hacer la base de datos espacial en PostgreSQL, para con ello empezar a seguir el
proceso del flujo de información y recursos utilizados diseñado en el marco de
referencia en la Figura 1. Con ello se procede a realizar varias salidas graficas del
área de estudio que presenten el estado actual del área de estudio.
Con base en la información alfanumérica asociada a los comportamientos de la
población, los vehículos y encuestas origen destino recolectadas se precede a hacer
un análisis de la incidencia de la congestión del tráfico en los altos niveles de
accidentalidad reportados por la Secretaria Distrital De Movilidad y presentados en el
marco espacial.
39
6.3. Etapa 3: Implementación de Soluciones
Con base en las dos clases de propuestas para mitigar la congestión presentadas en
el marco de referencia, se procede a modificar las variables del sistema de
información geográfica que tienen relación con los carros privados, disminuyendo su
cantidad el 30%, 60% y 90%, para de ese modo observar que tan efectiva seria la
propuesta en mitigar la congestión, además con base en las salidas graficas
obtenidas en la etapa dos se precede a analizar cuál de las dos propuestas podría
reducir el uso de carro privado en el área de estudio con mayor efectividad.
Para hacer dicha disminución solo se cuenta con el número de autos privados y
públicos, mas no con el porcentaje de segmento de vía que está ocupando el
conglomerado de cada grupo, razón por la cual para hallar este porcentaje, se calcula
el segmento e vía que están ocupando los carros públicos teniendo en cuenta que:
- A través del segmento de vía estudiado solo transitan SITP Urbano cuya
longitud es de 9.5 metros (ver marco de referencia).
- El segmento de vía objeto de estudio solo se compone de dos carriles.
- El porcentaje de vía que ocupan los buses públicos será el resultado de la
longitud de cada bus por el número de buses en el segmento de vía, dividido
en los dos carriles en los cuales se distribuirán los buses.
- La resta entre la longitud total del segmento de vía estudiado y la longitud que
están ocupando los buses públicos SITP y SITP Provisional será el resultado
de la longitud de segmento de via que están ocupando los carros privados.
La ecuación 1 contempla esta lógica y es la utilizada para definir los nuevos índices
V/C resultado de la reducción de los porcentajes 30%, 60% y 90% de los carros
privados.
(9.5 ∗ 𝑛𝑢𝑚𝑐𝑎𝑟𝑝𝑢𝑏𝑙
2) + (𝐶𝑎𝑝𝑎𝑐𝑖𝑑𝑎𝑑 − (
9.5 ∗ 𝑛𝑢𝑚𝑐𝑎𝑟𝑝𝑢𝑏𝑙
2)) ∗ (1 − % 𝑑𝑒 𝑟𝑒𝑑𝑢𝑐𝑐𝑖𝑜𝑛)
Ecuación 1. Longitudes de vía resultantes luego de reducir la cantidad de carros
privados en la vía.
Dónde:
40
9.5: corresponde a la longitud estándar de los buses adquiridos (Mercedes Benz
Atengo 1016) por el SITP para circular por la ciudad como SITP Urbano y que tiene
una capacidad de 60 pasajeros.
Num_car_pub: corresponde a la cantidad de buses contabilizados en la carrera
decima entre calles trece y diecisiete.
/2: se divide sobre dos dado que es una avenida de dos carriles lo cual indica que
ocuparan en cada carril la mitad de la longitud total.
Capacidad: Indica los metros longitudinales que tiene la carrera decima entre calles
trece y diecisiete.
% de Reducción: indica el porcentaje en que se reducirá el flujo de vehículos
diferentes a los buses de servicio público.
En esta etapa también se evalúa como la disminución de la congestión del tráfico a
estos niveles podría llegar a reducir los niveles de accidentalidad reportados en el
área de estudio por la Secretaria Distrital de Movilidad presentados en el marco
espacial.
Por otra parte, en esta etapa se contempla un análisis de los comunes efectos
colaterales derivados de la implementación de peajes por congestión a los que se
hace referencia en el marco de referencia.
41
7. RESULTADOS Y ANALISIS DE RESULTADOS
En este capítulo se presentan los resultados obtenidos en cada etapa y los análisis
alrededor de cada resultado conforme lo establecido en la metodología.
7.1. Etapa 1: Recolección de Datos
De los datos variantes recolectados en el mes de octubre, se eligieron por la ausencia
de contratiempos, o variables que alterasen los datos, como el clima, festividades,
accidentes entre otros, los tomados en las siguientes fechas:
Lunes 10 de octubre de 2016,
Martes 11 de octubre de 2016,
Miércoles 12 de octubre de 2016,
Jueves 06 de octubre de 2016,
Viernes 14 de octubre de 2016.
Los resultados se pueden observar en las tablas 8, 9, 10, 11 y 12.
Con respecto a la hora en que se observó mayores problemas de congestión se eligió
las 6:30 pm, es decir que sobre los datos de las 6:30 se trabajara en las etapas 2 y 3,
más sin embargo en las tablas 8 a la 12 se presentan los datos de las 19:00 y 19:30
ya que complementan la información de variables como observaciones y
comportamiento de conductores cerca a la parada que son útiles para entender a
mayor profundidad las dinámicas en el área de estudio. Por otra parte con respecto a
los datos invariantes, estos se pueden observar en las tablas 13 y 14, los cuales
corresponden a los datos del segmento de via de interés que es la avenida Fernando
Mazuera entre avenidas Ciudad de Lima y Jiménez de Quezada
Finalmente se realizaron 24 encuestas origen que son las que se pueden observar
en las tablas 15 a la 38.
42
(Elaboración propia)
Tabla 8. Datos recolectados el 10 de octubre de 2016
Hora Frecuencia
semáforo
Numero de carros en
calles 15,16
Numero De carros Públicos
Numero De
Carros Privado
s
Cola Avenida afectada A, B.
A: Cr10 entre cll13 y cll17.
B:cr10 entre cll17 y cll19
Comportamiento de conductores
Cantidad de
personas en
paradero
Cantidad de
personas que
suben a SITP y a
Provisional
Numero de buses
por estación
Velocidad
Promedio
Clima Observaciones
6:30 pm
Rojo: 57 Seg. Verde: 43 Seg.
Cll 15: 1 Cll 16: 0
43 40 384m. 83 Autos.
A: 384m. 100%. B: 117m. 66%.
Tráfico pesado, avance lento
17 SITP: 3. Provisional: 0.
SITP: 3. µ=2 Publico: 1. µ=0
0.67 m/s Tarda 9’29’’
Seco En la intersección de la calle 17 con la carrera 10, personas suelen subirse a buses SITP provisionales provocando congestión en los sentidos norte-sur, este-oeste y este-sur.
7:00 pm
Rojo: 57 Seg. Verde: 43 Seg.
Cll 15: 0 Cll 16:1
43 40 384m. 83 Autos.
A: 384m. 100% B: 55m. 31%.
Arto espacio entre auto y auto, avance lento.
7 SITP: 7. Provisional: 2.
SITP: 7. µ=2 Publico: 2. µ=0
0.63 m/s Tarda 10’05’’
Seco Las personas en la carrera deciman con calle 13, que cruzan por la cebra, ignoran el semáforo en rojo para peatones cuando está en verde para los transmílenios que en ese punto toman la calle 13 al oeste, producto de esto un transmilenio casi estrella un joven.
7:30 pm
Rojo: 57 Seg. Verde: 43 Seg.
Cll 15: 2 Cll 16:0
43 40 384m. 83 Autos.
A: 384m. 100%. B: 55m. 31%.
Tráfico pesado, avance lento.
10 SITP: 2. Provisional: 1.
SITP: 2. µ=0 Publico: 5 µ=1
0.90 m/s Tarda 7’5’’
Seco La problemática de los buses que ocupan la intersección de la carrera 10 con calle 17 persiste.
43
(Elaboración propia)
Tabla 9. Datos recolectados el 11 de octubre de 2016
Hora Frecuencia Numero de carros en
calles 15,16
Numero De carros Públicos
Numero De
Carros Privados
Cola Avenida afectada A, B
A: Cr10 entre cll13 y cll17.
B:cr10 entre cll17 y cll19
Comportamiento Cantidad de
personas en
paradero
Cantidad de
personas que suben a SITP y a Provisional
Numero de buses por estación
Velocidad
Promedio
Clima Observaciones
6:30 pm
Rojo: 57 Seg. Verde: 43 Seg.
Cll 15: 0 Cll 16:1
54 32 384m. 86 Autos.
A: 384m 100% B:36m 20.3%
Congestionado. 32 SITP: 4. Provisional: 0.
SITP: 3 µ=1 Publico: 3 µ=1
0.82 m/s Tarda: 7’46’’
Seco Personas en la calle 17 con carrera 10 inducen la parada de buses públicos para tomar su medio de transporte así como en la carrera decima con calle 13.
7:00 pm
Rojo: 57 Seg. Verde: 43 Seg
Cll 15: 2 Cll 16:1
22 14 197m 36 Autos.
A: 197m 51.3%. B:0m 0%
A las 7:10 se presenta un choque entre una buseta y un SITP, debido que al salir de del paradero de la 17 el bus publico cerro el SITP. La vía alternativa para los buses es uno de los carriles de Transmilenio.
8 SITP: 2. Provisional: 4.
SITP: 1 µ=0 Publico: 5 µ=2
1.62 m/s Tarda: 3’57’’
Seco Calle 13 boqueada por buses que van de norte a sur, lo cual impidió que un transmilenio F51 tomase la calle 13 al oeste. Los auxiliares de transmilenio superaron la crisis en 30 segundos
7:30 pm
Rojo: 57 Seg. Verde: 43 Seg.
Cll 15: 1 Cll 16:0
10 14 142m, 24 Autos.
A: 142m 36%. B:0m 0%
Los buses públicos no SITP suelen estacionarse en el primer carril entre la 13 y la 17 a diferentes alturas.
14 SITP: 11. Provisional: 0.
SITP: 3 µ=1 Publico: 0 µ=0
1.28 m/s Tarda: 3’00’’
Seco Moto colisiona con un bus público en la carrera 10 con calle 13.
44
(Elaboración propia)
Tabla 10. Datos recolectados el 12 de octubre de 2016
Hora Frecuencia Numero de carros en
calles 15,16
Numero De carros Públicos
Numero De
Carros Privados
Cola Avenida afectada A, B
A: Cr10 entre cll13 y cll17.
B:cr10 entre cll17 y cll19
Comportamiento Cantidad de
personas en
paradero
Cantidad de
personas que suben a SITP y a Provisional
Numero de buses por estación
Velocidad
Promedio
Clima Observaciones
6:30 pm
Rojo: 57 Seg Verde: 43 Seg
Cll 15: 3 Cll 16:0
46 31 384m. 77 Autos.
A: 384m 100% B:177m 100%
SITP suelen recoger 3m antes de la demarcación de estación y suelen hacer cambios de carril repentinos, prácticamente sobre el lugar de parada.
19 SITP: 7. Provisional: 5.
SITP: 0 µ=0 Publico: 3 µ=1
0.69 m/s Tarda: 9’10’’
Seco Los funcionarios de transmilenio desvían los buses SITP a la altura de la calle 17 hacia el segundo carril de la calzada exclusiva de transmilenio para descongestionar la carrera 10 entre las calles 17 y 13.
7:00 pm
Rojo: 57 Seg Verde: 43 Seg
Cll 15: 5 Cll 16: 0
51 22 384m 73 Autos.
A: 384m 100%. B:0m 0%
SITP recogió personas sobre el segundo carril exponiendo la seguridad de los usuarios.
10 SITP: 7. Provisional: 0.
SITP: 1 µ=0 Publico: 5 µ=2
0.43 m/s Tarda: 14’47’’
Seco Problemática de buses no SITP recogiendo personas en la calle 17 con carrera 10 persiste.
7:30 pm
Rojo: 57 Seg Verde: 43 Seg
Cll 15: 0 Cll 16:0
52 25 384m, 77 Autos.
A: 384m 100%. B:116m 65.5%
Persiste la problemática de recoger en el segundo carril aun en los buses no SITP.
5 SITP: 2. Provisional: 0.
SITP: 3 µ=1 Publico: 2 µ=1
0.89 m/s Tarda: 7’09’’
Seco Taxi ha tomado el carril exclusivo de transmilenio sin permiso o razón justificable.
45
(Elaboración propia)
Tabla 11. Datos recolectados el 06 de octubre de 2016
Hora Frecuencia Numero de carros en
calles 15,16
Numero De carros Públicos
Numero De
Carros Privados
Cola Avenida afectada A, B
A: Cr10 entre cll13 y cll17.
B:cr10 entre cll17 y cll19
Comportamiento Cantidad de
personas en
paradero
Cantidad de
personas que suben a SITP y a Provisional
Numero de buses por estación
Velocidad
Promedio
Clima Observaciones
6:30
Rojo: 57 Seg Verde: 43 Seg
Cll 15: 3 Cll 16:0
47 17 352m. 64 Autos.
A:352m 91.6% B:55m 31%
Bus SITP cambio repentinamente de carril
14 SITP: 14. Provisional: 0.
SITP: 1 µ=1 Publico: 3 µ=3
0.88 m/s Tarda: 7’45’’
Seco Bus causa congestión al detenerse en la intersección entre la calle 17 y la carrera 10
7:00
Rojo: 57 Seg Verde: 43 Seg
Cll 15: 3 Cll 16: 0
38 33 384m 71 Autos.
A: 384m 100%. B:0m 0%
Persisten los cambios de carril repentinos.
12 SITP: 8. Provisional: 3.
SITP: 3 µ=1 Publico: 3 µ=1
0.66 m/s Tarda: 9’40’’
Seco La problemática en la calle 17 con carrera 10 persiste.
7:30
Rojo: 57 Seg. Verde: 43 Seg
Cll 15: 0 Cll 16: 0
30 22 290m, 52 Autos.
A: 290m 75.5%. B:0m 0%
Persisten los cambios de carril repentinos.
5 SITP: 2. Provisional: 3.
SITP: 3 µ=1 Publico: 1 µ=0
5.26 m/s Tarda: 1’13’’
Seco Tres SITP de tabla T12 pasan seguidos.
46
(Elaboración propia)
Tabla 12. Datos recolectados el 14 de octubre de 2016
Hora Frecuencia Numero de carros en
calles 15,16
Numero De carros Públicos
Numero De
Carros Privados
Cola Avenida afectada A, B.
A: Cr10 entre cll13 y cll17.
B:cr10 entre cll17 y cll19
Comportamiento Cantidad de
personas en
paradero
Cantidad de
personas que suben a SITP y a Provisional
Numero de buses por estación
Velocidad
Promedio
Clima Observaciones
6:30
Rojo: 57 Seg Verde: 43 Seg
Cll 15: 5 Cll 16: 0
49 27 384m. 76 Autos.
A: 384m 100% B:86m 48.5%
Cambio de carril repentino (al mismo nivel de la parada) a causa de un usuario que pidió el servicio.
14 SITP: 1. Provisional: 1.
SITP: 0 µ=0 Publico: 2 µ=2
0.68 m/s Tarda: 9’19’’
Humedo
Bus no SITP se pasó el semáforo de la calle 13 con carrera 10 en rojo.
7:00
Rojo: 57 Seg Verde: 43 Seg
Cll 15: 0 Cll 16: 0
42 43 387m 85 Autos.
A: 387m 101%. B:86m 48.5%
Buses públicos no SITP viajan a baja velocidad a la expectativa de algún posible usuario. Buses suelen generar congestión sobre el carril primero a lo largo de toda la carrera decima entre calles 13 y 17.
25 SITP: 2. Provisional: 5.
SITP: 1 µ=0 Publico: 3 µ=1
0.86 m/s Tarda: 7’24’’
Seco Buses SITP toman el carril de transmilenio sin permiso de funcionarios de transmilenio.
7:30
Rojo: 57 Seg Verde: 43 Seg
Cll 15: 1 Cll 16: 0
32 34 318m, 66 Autos.
A: 318m 82%. B:86m 48.5%
Los usuarios no suelen hacerse sobre la línea de parada. Bus SITP hizo un cambio apropiado de carril al hacerlo con lentitud y varios metros antes de la parada.
21 SITP: 9. Provisional: 4.
SITP: 2 µ=0 Publico: 1 µ=0
1.23 m/s Tarda: 5’11’’
Seco La gente no hace caso a la señal en rojo para peatones poniendo en riesgo su vida dado que ignoran que está en verde para buses que toman la calle 13 al oeste.
47
Tabla 13. Datos Invariantes de la avenida Fernando Mazuera entre Calle
17 y Avenida Jiménez de Quezada
Carrera 10 entre calles 13 y 17
Estado De Vía Bueno
Estación SITP Si
Rutas S.I.T.P. C27 Destino La Estancia, 121 Destino
Metrovivioneda, 188 destino Bosa
Santafe, T25 Destino Potosí, 162
Destino Catalina II, 252 Destino
Jaqueline, 59A Destino Boita, T13
Destino San Blas, T12 Destino Quintas
Del Sur, C29 Destino Islandia.
Semáforo Si
Frecuencia De Semáforo 45 segundos en Rojo y 57 Segundos en
verde
Velocidad permitida 60 Km/h
Capacidad 384m
(Elaboración propia)
48
Tabla 14. Datos Invariantes de la avenida Fernando Mazuera entre Calle
17 y Avenida Ciudad de Lima
Carrera 10 entre calles 17y 19
Estado De Vía Bueno
Estación SITP Si
Rutas S.I.T.P. C27 Destino La Estancia, 121
Destino Metrovivioneda, 188 destino
Bosa Santafe, T25 Destino Potosí,
T13 Destino San Blas, T12 Destino
Quintas Del Sur
Semáforo Si
Frecuencia De Semáforo 48 segundos En Rojo y 54 Segundos
en verde
Velocidad permitida 60 Km/h
Capacidad 177m
(Elaboración propia)
Tabla 15. Encuesta Origen – Destino Numero 1
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Barrio Timaga
Hora 6:00 pm
Con Que frecuencia Lunes A viernes
Medio de transporte SITP ruta 252
Como Califica El SITP Regular
Observaciones de SITP Tarda de 15 a 20 minutos en poder
acceder a el servicio
(Elaboración propia)
49
Tabla 16. Encuesta Origen – Destino Numero 2
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Barrio Santa Fe
Hora -
Con Que frecuencia -
Medio de transporte SITP
Como Califica El SITP Regular
Observaciones de SITP Tarda 40 minutos en acceder al servicio
(Elaboración propia)
Tabla 17. Encuesta Origen – Destino Numero 3
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Tunjuelito
Hora No hora especifica
Con Que frecuencia Cada 15 días
Medio de transporte SITP o Publico
Como Califica El SITP Malo
Observaciones de SITP Las rutas son difíciles de comprender
(Elaboración propia)
Tabla 18. Encuesta Origen – Destino Numero 4
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Alborizadora Alta
Hora 6:00 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP o publico no SITP
Como Califica El SITP Regular
Observaciones de SITP Tarda 40 minutos en acceder al servicio,
a veces van llenos
50
Tabla 19. Encuesta Origen – Destino Numero 5
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Primavera
Hora 6:00 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tabla 252
Como Califica El SITP Regular
Observaciones de SITP Tarda 45 minutos en acceder al servicio,
hay veces que pasa por el segundo carril
y no recoge.
(Elaboración propia)
Tabla 20. Encuesta Origen – Destino Numero 6
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Granada Sur
Hora 6:00 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP Tabla T13
Como Califica El SITP Malo
Observaciones de SITP Tarda de 1 hora en acceder al servicio.
(Elaboración propia)
51
Tabla 21. Encuesta Origen – Destino Numero 7
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Fatima
Hora 6:00 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP C29 o Bus público no ITP
Como Califica El SITP Malo
Observaciones de SITP Tarda de 40 minutos a 1 hora en acceder
al servicio, hay veces que pasan dos
buses de la misma ruta seguidos
(Elaboración propia)
Tabla 22. Encuesta Origen – Destino Numero 8
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Eduardo Santos
Hora 6:00 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP C29, 162 o Bus público no ITP
Como Califica El SITP Pésimo
Observaciones de SITP Tarda de 10 minutos a 25 minutos en
acceder al servicio.
(Elaboración propia)
52
Tabla 23. Encuesta Origen – Destino Numero 9
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Santa Isabel
Hora 7:00 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tablas 162 o 256
Como Califica El SITP Regular
Observaciones de SITP Tarda de 30 minutos en acceder al
servicio, conducta inapropiada de los
conductores.
(Elaboración propia)
Tabla 24. Encuesta Origen – Destino Numero 10
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Ciudad Montes
Hora 7:00pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP Tabla 188
Como Califica El SITP Malo
Observaciones de SITP Tarda de 40 minutos a 30 minutos en
acceder al servicio.
(Elaboración propia)
53
Tabla 25. Encuesta Origen – Destino Numero 11
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Madelena
Hora 7:00 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tabla C29
Como Califica El SITP Regular
Observaciones de SITP Tarda de 40 minutos a 30 minutos en
acceder al servicio.
(Elaboración propia)
Tabla 26. Encuesta Origen – Destino Numero 12
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Santa Isabel
Hora 7:00 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tabla 59 A
Como Califica El SITP Bueno
Observaciones de SITP Califica como buen servicio una espera
de 156 a 20 minutos, pero de vez en
cuando pasan dos buses seguidos
(Elaboración propia)
54
Tabla 27. Encuesta Origen – Destino Numero 13
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Villa Nueva
Hora 6:30 pm
Con Que frecuencia Lunes A viernes
Medio de transporte SITP 59A
Como Califica El SITP Malo
Observaciones de SITP Tarda de 40 minutos a 1 hora y media en
acceder al servicio
(Elaboración propia)
Tabla 28. Encuesta Origen – Destino Numero 14
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Tunal
Hora 6:40 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tabla T27
Como Califica El SITP Malo
Observaciones de SITP Tarda de 35 minutos a 45 minutos en
acceder al servicio
(Elaboración propia)
55
Tabla 29. Encuesta Origen – Destino Numero 15
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va -
Hora 6:45 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tabla 59A
Como Califica El SITP Terrible
Observaciones de SITP Tarda 1 hora en acceder al servicio
(Elaboración propia)
Tabla 30. Encuesta Origen – Destino Numero 16
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Galan
Hora 7:00 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP 252
Como Califica El SITP Regular
Observaciones de SITP Tarda de 30 minutos a 40 minutos en
acceder al servicio, a veces pasa dos
autobuses seguidos
(Elaboración propia)
56
Tabla 31. Encuesta Origen – Destino Numero 17
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Fatima
Hora 6:30 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tabla C29 o bus de servicio público
no SITP
Como Califica El SITP Regular
Observaciones de SITP Servicio demorado, más de una hora
esperando, buses hay veces no
recogen.
(Elaboración propia)
Tabla 32. Encuesta Origen – Destino Numero 18
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Alqueria
Hora 6:30 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tabla 59A
Como Califica El SITP Regular
Observaciones de SITP Tarda de 30 minutos a 60 minutos en
acceder al servicio, las tarifas son muy
altas.
(Elaboración propia)
57
Tabla 33. Encuesta Origen – Destino Numero 19
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Villa Mayor
Hora 6:30 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP C29
Como Califica El SITP -
Observaciones de SITP -
(Elaboración propia)
Tabla 34. Encuesta Origen – Destino Numero 20
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Candelaria
Hora 6:30 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tabla T12
Como Califica El SITP Regular
Observaciones de SITP Demorado
(Elaboración propia)
Tabla 45. Encuesta Origen – Destino Numero 21
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Santa Isabel
Hora 6:30 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tabla 162
Como Califica El SITP Malo
Observaciones de SITP Demorado, tarda más de 20 minutos en
acceder al servicio.
58
Tabla 36. Encuesta Origen – Destino Numero 22
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Galán
Hora 6:30 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tabla 162-252
Como Califica El SITP Regular
Observaciones de SITP Demorado, tarda más de 20 minutos en
acceder al servicio.
(Elaboración propia)
Tabla 437. Encuesta Origen – Destino Numero 23
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Galan
Hora 6:30 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP tabla 162
Como Califica El SITP Malo
Observaciones de SITP Demorado, tarda más de 30 minutos en
acceder al servicio.
(Elaboración propia)
59
Tabla 38. Encuesta Origen – Destino Numero 24
De donde Sale Paradero carrera decima entre calles 15
y 14
Para donde va Kennedy
Hora 6:30 pm
Con Que frecuencia Lunes a viernes
Medio de transporte SITP Tabla 162
Como Califica El SITP Pésimo
Observaciones de SITP Demorado, pasan por el segundo carril y
no recogen a las personas, mal servicio,
lentos, groseros, los llevan un paradero
más allá, pelean con los pasajeros.
(Elaboración propia)
7.2. Etapa 2: Elaboración del SIG y Definición de Escenarios
Con base en los fundamentos establecidos en el marco de referencia y las variables
seleccionadas para el área de estudio, se desarrolló el siguiente modelo entidad
relación.
Figura 2. Modelo Entidad Relación de la base de datos Espacial.
(Elaboración propia)
60
Con base en el modelo entidad relación, obtenemos al siguiente modelo relacional, el
cual será la base para crear las tablas en PostgresSQL con la dependencia PostGIS.
Tabla 39. Modelo relacional, entidad equipamiento.
Equipamiento
Id_E
(Elaboración propia)
Tabla 40. Modelo relacional, entidad semáforo.
Semáforo
Id_E Código t_Verde t_Rojo
(Elaboración propia)
Tabla 41. Modelo relacional, entidad estación.
Estación
Id_E num_bus_SITP num_bus_Publ num_per_SITP num_per_Publ
Ruta 1 Ruta 2 Ruta 3 Ruta 4 Ruta 5
Ruta 6 Ruta 7 Ruta 8 Ruta 9 num_per
(Elaboración propia)
61
Tabla 42. Modelo relacional, entidad vía.
Vía
nombre est_via v_per Cola volumen
Humedad_via num_carr num_carr_pub num_carr_priv Id_E
v_calc comp_vehi_prada obsrvcns capacidad Codificación
V_C
(Elaboración propia)
Tabla 43. Modelo relacional, entidad lote
Lote
lotcodigo uso Cap_parq nombre
(Elaboración propia)
La creación de las tablas del modelo relacional se puede observar en el Anexo 1, a
continuación, se presenta paso a paso el proceso de flujo de información y recursos
utilizados de la Figura 1, cabe aclarar que en la creación, si bien es cierto las tablas
son creadas y los datos ingresados con forme a la recolección de datos y las variables
seleccionadas, por razones de precisión, para la tabla lote, el componente espacial
fue tomado de la Infraestructura de Datos Espaciales para el Distrito Capital (IDECA).
7.2.1. Almacenamiento de datos
En esta sección se presenta a modo de ejemplo el ingreso de datos recolectados en
la tabla 13 a las 6:30 pm para datos variantes, y los recolectados en la tabla 18 para
los datos invariantes, para dar un indicio de como se hizo con el resto de vías.
62
Código Fuente 1. Ingreso de Datos del lunes 11 de octubre a las 6:30 pm a la tabla
equipamiento.
Código Fuente 2. Ingreso de Datos del lunes 11 de octubre a las 6:30 pm a la tabla
estación.
63
Código Fuente 3. Ingreso de Datos del lunes 11 de octubre a las 6:30 pm a la tabla
semáforo.
Código Fuente 4. Ingreso de Datos del lunes 11 de octubre a las 6:30 pm a la tabla
vía.
64
7.2.2. Modificación de datos y actualización
A continuación, se presenta el proceso de modificación y actualización de datos y su
impacto en las salidas gráficas, lo cual es un ejemplo de lo que sucede en la etapa 3
al momento de modificar las variables para observar el impacto que tendría la
implementación de la solución propuesta a nivel internacional o simplemente lo que
se debe hacer cuando hay que actualizar la información o existen fallos (errores
humanos) en la digitación de la información.
Salida Grafica 1. Área de estudio antes de modificar los datos.
65
Código Fuente 5. Modificación de las condiciones actuales del área de estudio.
Salida Grafica 2. Área de estudio después de modificar los datos.
En la Salida Gráfica 1 se puede observar como la avenida Fernando Mazuera entre
la calle 17 y la avenida Jiménez de Quezada en rojo lo cual indica que el flujo en esta
vía es inestable, luego de modificadas las variables (Ver Salida Grafica 2) el flujo sigue
siendo inestable, a diferencia de la calle 15 entre avenida Fernando Mazuera y carrera
12, la calle 16 entre avenida Fernando Mazuera y carrera 12 y la avenida Fernando
66
Mazuera entre calle 17 y avenida Ciudad de Lima donde antes de modificadas las
variables los flujos eran Libre, libre sin presencia de automóviles y libre razonable
respectivamente y pasaron a ser, libre sin autos, libre y libre respectivamente
presentando una mejora en el flujo vehicular.
Por otra parte, Siguiendo con el análisis de las dos salidas gráficas, la torta ubicada
a la altura de la estación SITP indica los comportamientos de la población en las
estaciones, referente a el porcentaje de personas que accedieron al servicio SITP
(color azul en la gráfica de torta), SITP Provisional (color verde en la gráfica de torta)
o no tuvieron acceso a ninguno de los servicios (color rojo en la gráfica de torta). Allí
se puede observar que el cambio estuvo en la cantidad de personas que envés de
acceder al servicio SITP Provisional, accedieron al servicio SITP, así mismo el
porcentaje de personas que no pudieron acceder a ninguno de los dos servicios
permaneció igual, es decir superior al 75%.
Finalmente, la variación de velocidades presentada en la etiqueta de la avenida
Fernando Mazuera entre avenida Jiménez de Quezada y calle 17 (KR10VP60VR2.4
– Carrera 10, velocidad permitida 60 kilómetros por hora velocidad calculada 2.4
kilómetros por hora) presenta una variación de 2.4 kilómetros por hora a 2.9
kilómetros por hora, incrementándose en un muy bajo nivel.
7.2.3. Generación de estadísticas y consultas
Con base en los datos recolectados e ingresados en las tablas de PostgreSQL
presentadas en la sección 7.2.1. y el anexo 1 es posible obtener hacer algunas
consultas y obtener algunas estadísticas. Consultas como cantidad total de
aparcamientos disponibles y velocidad promedio en la vía durante la semana,
posibles con las consultas de los códigos fuentes 6 y 7 y que dan como resultado las
tablas 44 y 45.
Código Fuente 6. Consulta: Cantidad de aparcamientos disponibles
Tabla 44. Resultado de Consulta: Cantidad de aparcamientos disponibles
1892
67
Código Fuente 7. Consulta: Velocidad Promedio (Datos lunes a viernes a las 6:30)
Tabla 45. Resultado de Consulta: Velocidad Promedio (Datos lunes a viernes a
las 6:30)
2.69 km/h
La tabla 44 indica que hay una cantidad importante de automóviles aparcados que
podrían estar influyendo en la congestión del tráfico de la avenida de estudio, por otra
parte la tabla 45 permite entender la gravedad de la congestión, ya que en una
avenida donde se debería circular a sesenta kilómetros por hora (60 km/h) se está
circulando a dos kilómetros por hora (2 km/h) es decir al 3% de la velocidad para la
que fue diseñada.
También se pueden tener estadísticas como el porcentaje de carros privados que
están ocupando la vía y que le están restando espacio a los buses de servicio público
ya sea SITP o SITP provisional, esto es posible a través de la consulta hecha con el
código fuente 8 y el resultado es el presentado en la tabla 46.
Código Fuente 8. Consulta: Porcentaje de carros públicos en la avenida Fernando
Mazuera (Datos lunes a viernes a las 6:30 pm).
Tabla 46. Resultado de Consulta: Porcentaje de carros públicos en la avenida
Fernando Mazuera (Datos lunes a viernes a las 6:30 pm de menor a mayor).
26
35
37
40
48
Siendo posible observar que suelen ocupar entre el 26% y el 48% de la vía, lo cual
permite concluir que la presencia de carros privados está haciendo un factor
68
importante en la existencia de la congestión del tráfico y por ende su reducción podría
tener efectos positivos en el área.
7.2.4. Visualización de estadísticas y consultas
El propósito de las tres secciones anteriores es al final obtener salidas graficas que
permitan entender que está sucediendo en el área de estudio día a día de lunes a
viernes a las 6:30 pm, los mapas 9 al 13 presentan dicha información por día y hacen
énfasis en los siguientes componentes del área de estudio:
- Naturaleza del flujo (colores de cada vía)
- Porcentaje de personas que toman servicio SITP, SITP Provisional (publico) y
personas que no tomaron ningún servicio (grafica de torta).
- Los tiempos en verde y en rojo de cada semáforo (código de semáforo V57R45
= Verde 57 segundos Rojo = 45 segundos).
- Velocidad calculada y velocidad permitida de la avenida Fernando Mazuera
entre la calle 17 y la avenida Ciudad de Lima (etiqueta KR10VP60VP2.4 =
Carrera 10 velocidad permitida sesenta kilómetros por hora (60 km/h) velocidad
calculada dos punto cuatro kilómetros por hora (2.4 km/h)).
- Ubicación de lotes con uso parqueaderos.
Para no saturar los mapas, a continuación, se presentan las capacidades de cada
parqueadero, con base en la información recolectada en campo (Mapa 08).
69
MAPA 08
70
MAPA 09
71
MAPA 10
72
MAPA 11
73
MAPA 12
74
MAPA 13
75
Con las salidas gráficas y consultas anteriormente hechas se pueden hacer los
siguientes análisis:
- La avenida Fernando Mazuera entre la calle 17 y la avenida Ciudad de Lima
(calle13) presenta de lunes a viernes flujo inestable, afectando el flujo vehicular
de las vías con las que conecta, principalmente la avenida Fernando Mazuera
entre la calle 17 y la avenida Ciudad de Lima (calle 19) donde el flujo llega a ser
inestable el miércoles.
- El día en el que el flujo vehicular es mejor es el jueves la que la velocidad calculada
en la avenida Fernando Mazuera entre calles 13 y 17 (segmento de vía más
problemático) fue de tres punto uno kilómetros por hora (3.1 km/h) y las avenidas
que conecta con esta presentan flujo libre o flujo libre razonable, además en este
día todas las personas que estaban esperando por un servicio SITP lograron
acceder a este en el rango de 10 minutos observado (diagrama de torta totalmente
azul). Por otra parte, el día más caótico en la zona fue el miércoles dado que la
avenida Fernando Mazuera entre calles 13 y 19 presento flujo inestable, la
velocidad calculada fue de dos punto cuatro kilómetros por hora (2.4 km/h) y
aproximadamente el 35% de las personas pudo acceder a un servicio SUITP
mientras otro 35% debió acceder a un SITP provisional y el porcentaje restante se
vio obligado esperar un tiempo más.
- Por acceso al SITP el día más caótico fue el viernes donde menos del 20% de
las personas que estaban esperando el servicio pudieron acceder tanto al SITP
como al SITP provisional, y los demás días presentan patrones parecidos excepto
el miércoles y los jueves donde el servicio fue mejor, por esta razón el servicio de
las 24 personas encuestadas (encuestas origen destino) 11 calificaron el servicio
regular, 8 lo calificaron como malo, 2 como pésimo, 1 como terrible, 1 como bueno
y 1 no lo califico, en donde el 75% de las personas alego que el servicio es
demorado y les toca esperar entre 15 minutos y 1 hora, lo cual les genera
incertidumbre, encuentra a demás que una de las posibles razones es que hay
veces dos buses de la misma ruta pasan seguidos lo cual afecta la frecuencia,
esto es comprensible dado que la congestión existente hace que los buses deban
76
quedarse entre 7 y 10 minutos estancados en la avenida Fernando Mazuera entre
calles 13 y 17 cuando fácilmente podrán cruzar este segmento en 1 minuto13
segundos como se reportó a las 19:30 en la tabla 16, y por ende un bus de la
misma ruta que venga a 10 minutos del que está estancado en el segmento de
vía puede alcanzarlo fácilmente.
- Las calles 15, 16 y 18 siempre presentaron flujo libre o sin flujo lo cual es una
razón para encontrar que los 1892 posibles autos que se están aparcando en el
área de estudio no están incidiendo en los niveles de congestionamiento de la
avenida Fernando Mazuera entre calles 13 y 17, y a excepción del día miércoles
la avenida Fernando Mazuera entre calles 17 y 19 no está teniendo mayor
incidencia, dado que sus flujos por lo general son entre libres y razonables lo cual
es aceptable en una vía.
- En las observaciones hechas del área de estudio durante la recolección de
información se reporta un patrón que incide la congestión y es como los buses
SITP Provisionales se detienen en la intersección de la avenida Fernando
Mazuera con calle 17 para recoger personas en el carril de orientación norte sur,
lo cual impide el flujo de los autos que vienen de norte a sur por la misma avenida.
- Con respecto a los niveles de accidentalidad reportados por la secretaria Distrital
de Movilidad en la avenida de estudio, son comprensibles si se detalla las
observaciones hachas del área de estudio y el comportamiento que los
conductores suelen tener, en muchas de las observaciones se reporta el
desconocimiento de los peatones de las señales de tránsito e inclusive un
Trasmilenio casi arrolla a un joven producto de ello, también se observó como un
bus SITP se pasó un semáforo en rojo y como un SITP Provisional choco a un
motociclista por la parte de atrás de la moto.
Con respecto al comportamiento de los vehículos cerca a la estación SITP uno de
los comportamientos más recurrentes de los buses SITP es el cambio del carril
izquierdo al carril derecho prácticamente sobre la estación SITP (cambio repentino
de carril) aun cuando las normas enunciadas en el marco normativo indican que
las maniobras no deben poner en riesgo la integridad de los otros conductores y
77
que si un bus de servicio público está disponible debe transitar por el carril
derecho.
Las normas de tránsito enunciadas también indican que una persona no puede
estar en frente de un automóvil con el motor encendido, y en algunos de los casos
se reportó que los buses SITP recogen personas sobre el carril izquierdo, lo que
obliga a la persona a cruzar por enfrente de autos con motor encendido en el carril
derecho para posteriormente acceder al servicio.
- Sin duda alguna comportamientos como los cambios repentinos de carril, las
personas tomando el servicio SITP en el carril izquierdo o los buses SITP
Provisional recogiendo personas en la intersección de la avenida Fernando
Mazuera con la calle 17 son comportamientos que se dan producto de la
congestión y el deseo de tanto conductores como de conductores de querer salir
de la zona congestionada con la mayor brevedad posible, siendo la congestión un
factor incidente en los altos niveles de accidentalidad que se dan en la zona.
7.3. Etapa 3: Implementación de Soluciones
En las siguientes tres secciones se presenta a través de mapas como el flujo vehicular
puede ser mejorado en la avenida Fernando Mazuera entre calles 13 y 17 si la restricción
impide que el 30%, el 60% y el 90% de los carros particulares pasen por el segmento de
vía estudiado.
7.3.1. Reducción del 30% de los vehículos particulares
Los mapas 14 al 18 muestran la mejora en el flujo cada día a las 6:30 pm tras la reducción
del 30% de los vehículos privados, en estos se puede observar como una política que
redujera al 30% la cantidad de carros privados no sería efectiva ya que el flujo sigue
siendo inestable el día martes y aproximándose a inestable el resto de días lo cual se
asocia a un nivel de confort umbral como se indica en el marco teórico, por ende factores
como el comportamiento de los conductores y de los peatones asociados a la congestión
explicados en la sección 7.2 no se verán modificados. Los índices V/C asociados a los
mapas presentados en la tabla 47 muestran que con esta política aún se estaría lejos de
78
llegar a un flujo razonable (índice v/c para flujo razonable esta entre 0.5 y 0.7 ver tabla
1)
Tabla 47. Índices V/C para reducción del 30% ordenados de lunes a viernes a las 6:30 pm
Lunes 0.85
Martes 0.90
Miércoles 0.87
Jueves 0.87
Viernes 0.88
79
MAPA 14
80
MAPA 15
81
MAPA 16
82
MAPA 17
83
MAPA 18
84
7.3.2. Reducción del 60% de los vehículos particulares
Los mapas 19 al 23 presentan la reducción del 60% de vehículos particulares en la
avenida Fernando Mazuera entre la avenida Jiménez de Quezada (calle 13) y la calle 17
de lunes a viernes, en estos se puede observar como al igual que en la reducción del
30% el flujo sigue siendo aproximándose a inestable en este caso aun el día martes
presenta este tipo de flujo, y da un indicio de que la política que se implemente tiene que
ser altamente restrictiva, es decir el peaje cobrado debe ser muy costoso de modo que
muy pocas personas estén dispuestas a pagarlo, los índices v/c por día presentados en
la tabla 48 permiten dimensionar cómo aunque existe reducción, no es lo suficiente.
Por otra parte, si se implementara tarifas de parqueo, aunque como se presentó en el
capítulo anterior los parqueaderos del área de estudio no están influyendo en la
congestión, la política además de ser restrictiva con respecto tanto al valor como a la
extensión del área de restricción es decir debe encerrar un área mucho mayor a la
presentada en esta investigación, en esta política se debe definir el origen de los
vehículos particulares que llegan a la avenida Fernando Mazuera entre avenida Ciudad
de Lima (calle 13) y calle 17.
Tabla 48. Índices V/C para reducción del 60% ordenados de lunes a viernes a las 6:30 pm.
Lunes 0.71
Martes 0.80
Miércoles 0.74
Jueves 0.74
Viernes 0.76
85
MAPA 19
86
MAPA 20
87
MAPA 21
88
MAPA 22
89
MAPA 23
90
7.3.3. Reducción del 90% de los vehículos particulares
Los mapas 24 al 28 presentan como una restricción que redujera el 90% de los vehículos
particulares cambiaría el flujo vehicular de aproximándose a inestable a flujo estable los
días lunes, miércoles, jueves y viernes, es decir que el nivel de confort se clasifica como
Mas Alto, ya que el induce V/C esta entre 0.57 y 0.64 (ver tabla 49) y dado que la avenida
tiene una longitud de 384 metros, son entre 149.6 metros y 125.2 metros libres para
hacer las maniobras de cambio de carril, pudiéndose evitar el cambio de carril repentino
para recoger personas y también la cantidad de personas tomando el servicio en el carril
izquierdo, así mismo los SITP Provisionales recogiendo personas en el carril sur norte
de la avenida Fernando Mazuera a la altura de la calle 17 justo en la intersección, se
podría evitar ya que hay un mayor espacio para que se detengan en el carril derecho.
A este nivel de restricción la accidentalidad por lo explicado anteriormente podría
disminuirse, pero los días martes la problemática persiste más allá de que el índice
supere por poco el índice V/C de 0.70 (ver tabla 49, columna dos, fila dos) necesario
para que se clasifique como estable el flujo lo cual indica que la política cualquiera que
fuese aunque altamente restrictiva no logra resolver el problema en su totalidad y con
efectividad.
La persistencia de flujo aproximadamente inestable también indica que hay una alta
afluencia de buses SITP y SITP Provisional en la alta congestión, los niveles de confort
bajos y flujos aproximándose a inestables e inestables, por lo cual una futura política
también debe tener en cuenta la disminución de la cantidad de rutas que convergen a la
misma hora en la avenida Fernando Mazuera entre la avenida Ciudad de Lima (calle 13)
y la calle 17.
Finalmente, específicamente con la política de peajes por congestión al reducirse el 90%
o más de los vehículos particulares, estos para llegar a sus destinos deberán optar por
vías alternas, el mapa 29 señala las principales vías arterias que anteceden a la avenida
Fernando Mazuera entre la calle 17 y la avenida Ciudad de Lima que podrían ser una
opción para estos conductores, lo cual podría generar problemas de congestión en
dichas vías, razón por la cual en futuras investigaciones o en caso de querer implementar
91
esta política es esencial estudiar si dichas vías están diseñadas para soportar una mayor
demanda.
Tabla 49. Índices V/C para reducción del 90% ordenados de lunes a viernes a las 6:30 pm.
Lunes 0.57
Martes 0.70
Miércoles 0.61
Jueves 0.62
Viernes 0.64
92
MAPA 24
93
MAPA 25
94
MAPA 26
95
MAPA 27
96
MAPA 28
97
MAPA 29
98
8. CONCLUSIONES
En la zona de estudio se pudo observar que la congestión del tráfico está relacionada
con los altos niveles de accidentalidad por las siguientes razones:
- Las conductas de los peatones en espera de acceder al servicio de bus público,
en la estación SITP, muchas veces se relacionan con tomar el bus sobre el
carril secundario, viéndose obligados a pasar por enfrente y detrás de autos
con el motor encendido, lo cual es peligroso y prohibido por las leyes, dicha
conducta se da precisamente porque los conductores del SITP o SITP
Provisional al estar en medio de tan alta congestión prefieren no hacer el
cambio de carril para recoger a las personas sobre la estación.
- El Sistema de Información Geográfica permitió identificar que la congestión en
el segmento de vía estudiado no está asociado a los parqueaderos ubicados
en el área de estudio, y que la cantidad de vehículos privados sobre el
segmento de vía tampoco es el principal causante de la congestión del tráfico,
razón por la cual de implementarse peajes por congestión la mediad debería
ser altamente restrictiva, y de implementarse los costos de parqueo
diferenciales, el área de implementación tendría que abarcar un área mucho
mayor a la evaluada en esta investigación.
Finalmente, como es bien sabido la aplicación de peajes por congestión tiende a
generar congestión sobre otras vías, y en el caso de implementarse en el área de
estudio, el efecto colateral seria mucho mayor ya que la política debe ser altamente
restrictiva, razón por la cual se verían afectadas otras vías arterias que son alternas
a la estudiada y que permiten el flujo vehicular de norte a sur, esta son la avenida
Circunvalar desde su conexión con la Calle 26 y aproximadamente hasta la calle 6 y
la avenida caracas desde su conexión con la Calle 26 y la Calle 19 (avenida Ciudad
de Lima) aproximadamente hasta la Calle 6.
99
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102
ANEXO 1 CODIGO FUENTE USADOS PARA LA CREACION DE TABLAS
Código Fuente 1. Creación de la tabla estación
Código Fuente 2. Creación de la tabla Semáforo
Código Fuente 3. Creación de la tabla Equipamiento
103
Código Fuente 3. Creación de la tabla vía
104
Código Fuente 3. Creación de la tabla Lote
![Turkish [DOH-7185]](https://img.pdfslide.net/doc/110x75/6213af96d3e893025505c1e4/turkish-doh-7185.jpg)
