2. Modelos de Transporte Juan de Dios Ortzar y Luis G.
Willumsen Traduccin de ngel Ibeas Portilla y Luigi dellOlio
3. Esta edicin es propiedad de PUbliCan - Ediciones de la
Universidad de Cantabria, cualquier forma de reproduccin,
distribucin, comunicacin pblica o transformacin slo puede ser
realizada con la autorizacin de sus titulares, salvo excepcin
prevista por la ley. Dirjase a CEDRO (Centro Espaol de Derechos
Reprogrficos, www.cedro.org) si necesita fotocopiar o escanear algn
fragmento de esta obra. Coordinacin de la edicin espaola a cargo de
ngel Ibeas Portilla y Luigi dellOlio Consejo Editorial de PUbliCan
- Ediciones de la Universidad de Cantabria Presidente: Gonzalo
Capelln de Miguel rea de Ciencias Biomdicas: Jess Gonzlez Macas rea
de Ciencias Experimentales: M. Teresa Barriuso Prez rea de Ciencias
Humanas: Fidel ngel Gmez Ochoa rea de Ingeniera: Luis Villegas
Cabredo rea de Ciencias Sociales: Concepcin Lpez Fernndez y Juan
Bar Pazos Juan de Dios Ortzar y Luis G. Willumsen PUbliCan -
Ediciones de la Universidad de Cantabria Avda. de los Castros, s/n.
39005 Santander Tel.: 942 201 087 - Fax: 942 201 290 ISBN:
978-84-8102-512-5 D.L.: M-29.991-2008 Impreso en Espaa Imprenta
Pedro Cid, s.a., 2008 Ortzar, Juan de Dios. Modelos de transporte /
Juan de Dios Ortzar, Luis G. Willumsen ; traduccin de ngel Ibeas
Portilla, Luigi DellOlio. -- Santander : PUbliCan, Ediciones de la
Universidad de Cantabria, 2008. -- (Traducciones Universidad de
Cantabria; 3) En la port.: Consorcio Transportes Madrid. ISBN
978-84-8102-512-5 Transporte-- Modelos Matemticos Willumsen, Luis
G. Ibeas Portilla, ngel. DellOlio, Luigi. 656:519.87
591.87:656
4. ndice Prlogo a la edicin
inglesa.........................................................................
11 Prlogo a la edicin en
castellano................................................................
17 1.
Introduccin.........................................................................................
21 1.1. Planificacin y modelizacin del sistema de
transportes........ 21 1.2. Problemtica del
transporte...................................................... 25
1.3. Modelos y proceso
decisional................................................... 36
1.4. Tpicos en modelizacin del
transporte................................... 43 1.5. Estructura
del modelo clsico de transporte........................... 55 1.6.
Planificacin continua del
transporte...................................... 59 1.7. Sobre la
teora versus la prctica............................................
64 2. Prerrequisitos
matemticos..................................................................
69 2.1.
Introduccin...............................................................................
69 2.2. lgebra y
funciones...................................................................
70 2.3. lgebra
matricial.......................................................................
77 2.4. Elementos de
clculo................................................................
80 2.5. Estadstica matemtica
elemental............................................. 91 3. Datos
y rol del
espacio.........................................................................
97 3.1. Teora bsica de
muestreo........................................................ 97
3.2. Errores en la modelizacin y en la
prediccin........................ 112 3.3. Mtodos de recoleccin de
datos............................................. 122 3.4. Redes y
sistemas de
zonificacin.............................................. 180
Ejercicios..............................................................................................
189 4. Modelos de generacin de
viajes......................................................... 193
4.1.
Introduccin...............................................................................
194 4.2. Anlisis de
regresin.................................................................
201 4.3. Anlisis por categora o
cross-classification............................ 219 Del indice se
ha suprimido el indice de tablas y de figuras. Puede valer, PERO
DEBE INCLUIRSE LOS sub- epigrafes con TRES DIGITOS Pag 407 el ttulo
es incorrecto. Falta una "o"
5. ndice8 4.4. Previsin de variables en el anlisis de generacin
de viajes... 236 4.5.Estabilidad y actualizacin de los parmetros de
generacin de
viajes.....................................................................................
239
Ejercicios..............................................................................................
244 5. Modelos de distribucin
zonal.............................................................
249 5.1. Definiciones y
notaciones.........................................................
250 5.2. Mtodos de factor de
crecimiento............................................ 254 5.3.
Modelos sintticos o
gravitacionales........................................ 259 5.4.
Maximizacin de la
entropa.................................................... 264
5.5. Calibracin de modelos
gravitacionales.................................. 274 5.6. Enfoque
tri-proporcional...........................................................
277 5.7. Otros modelos
sintticos...........................................................
285 5.8. Consideraciones
prcticas........................................................
288
Ejercicios..............................................................................................
297 6. Modelos de reparto
modal....................................................................
301 6.1.
Introduccin...............................................................................
301 6.2. Factores que influyen en la eleccin
modal............................ 302 6.3. Modelos de eleccin de
destino y particin modal................. 304 6.4. Modelos de
distribucin y particin modal............................. 305 6.5.
Modelos
sintticos.....................................................................
306 6.6. Modelos de demanda
directa.................................................... 317
Ejercicios..............................................................................................
323 7. Modelos de eleccin
discreta...............................................................
329 7.1. Consideraciones
generales........................................................
330 7.2. Marco terico de
referencia..................................................... 334
7.3. Modelo logit multinomial
(Mnl).............................................. 338 7.4. Modelo
Logit Jerrquico
(HL).................................................. 342 7.5.
Otros modelos y paradigmas de
eleccin................................ 352
Ejercicios..............................................................................................
364 8. Especificacin y estimacin de modelos de eleccin
discreta............. 369 8.1.
Introduccin...............................................................................
369 8.2. Determinacin del conjunto de
elecciones............................... 371 8.3. Especificacin y
forma funcional............................................. 373
8.4. Estimacin
estadstica...............................................................
378 8.5. Mtodos de estimacin del
MNP.............................................. 401 8.6.
Estimacin del modelo logit mixto de componentes de error...
407
6. Modelos de Transporte 9 8.7. Modelizacin con datos de
preferencias declaradas............... 409
Ejercicios..............................................................................................
443 9. Agregacin de modelos y
transferibilidad........................................... 447
9.1.
Introduccin...............................................................................
447 9.2. Sesgos de agregacin y
prognosis............................................ 449 9.3.
Mtodos de
agregacin.............................................................
451 9.4. Actualizacin o transferibilidad de
modelos............................ 454
Ejercicios..............................................................................................
461 10.
Asignacin...........................................................................................
465 10.1. Conceptos
bsicos.....................................................................
465 10.2. Mtodos de asignacin de
trfico............................................ 474 10.3.
Asignacin todo o
nada............................................................
481 10.4. Mtodos
estocsticos.................................................................
482 10.5. Asignacin con
congestin........................................................
488 10.6. Asignacin al transporte
pblico.............................................. 497 10.7.
Consideraciones
prcticas........................................................
507
Ejercicios..............................................................................................
511 11. Equilibrio entre oferta y
demanda........................................................ 515
11.1.
Introduccin...............................................................................
515 11.2. El
equilibrio...............................................................................
516 11.3. Extensin de la asignacin de
equilibrio................................. 528 11.4. Equilibrio
del sistema de transportes.......................................
543 11.5. Eleccin del horario de partida y
asignacin......................... 557
Ejercicios..............................................................................................
565 12. Modelos simplificados de demanda de
transporte............................... 569 12.1.
Introduccin...............................................................................
569 12.2. Mtodos simplificados de
modelizacin................................... 571 12.3. Modelos de
demanda incremental............................................ 573
12.4. Estimacin de modelos a partir de aforos de
trfico.............. 577 12.5. Modelos marginales y de
corredor........................................... 604 12.6.
Juegos de
simulacin.................................................................
610
Ejercicios..............................................................................................
613 13. Otros tpicos de
inters........................................................................
617 13.1. Modelos de demanda de
mercancas........................................ 617 13.2.
Previsin de variables de
planificacin................................... 630
7. ndice10 13.3. Prediccin de la tasa de
motorizacin..................................... 640 13.4. El valor
del tiempo de
viaje..................................................... 652
13.5. Valoracin de externalidades de
transporte............................. 664
Ejercicios..............................................................................................
673
Bibliografa..................................................................................................
675
8. Prlogo a la edicin inglesa Juan de Dios Ortzar y Luis G.
Willumsen E ste libro es el resultado de ms de 20 aos de
colaboracin, a veces a distancia y otras trabajando conjuntamente
en Gran Bretaa y en Chile. A lo largo de estos aos hemos discutido
muchas veces lo que consi derbamos puntos fuertes y dbiles de la
modelizacin del transporte y la planificacin en el sector. Hemos
especulado, investigado y probado en la prctica algunas ideas
nuevas y otras no tan novedosas, coincidiendo a veces y tambin
discrepando tanto sobre temas como sobre el nivel de detalle
requerido en la modelizacin o sobre el valor de los modelos
desagregados al efectuar previsiones de demanda; aprovechando un
perodo en el que nuestras visiones convergieron, las plasmamos en
este texto. Deseamos presentar lo que consideramos, desde nuestra
perspectiva, las tcnicas ms importantes de modelizacin de
transporte de forma accesible tanto a estudiantes como a
profesionales del sector en sus diferentes mbitos. Esto lo
intentamos haciendo especial hincapi en ciertos temas clave de la
modelizacin y planificacin de sistemas de transporte contempornea:
La importancia prctica de la consistencia terica en la modelizacin
del transporte. El tema de los errores en los datos y en la
especificacin de los modelos, su importancia relativa y los mtodos
para tratarlos. El papel fundamental del contexto en que se toman
las decisiones en la eleccin de las herramientas de modelizacin ms
apropiadas. Las ventajas de una modelizacin flexible: un modelo
marco simplificado unido a uno mucho ms detallado que permita
tratar las decisiones que se deben tomar. La importancia de una
funcin de seguimiento dependiente de un sistema de recoleccin
continua de datos as como de la actualizacin de previsio nes y
modelos, para conformar modelos de respuesta rpida que puedan ser
adaptados a un entorno cambiante.
9. Prlogo a la edicin inglesa12 Hemos afrontado estos temas
desde el punto de vista de un ejercicio de modelizacin, discutiendo
el papel de la teora, los datos, la especificacin del modelo en su
sentido ms amplio y la estimacin, validacin y capacidad predictiva
de los modelos. Nuestro objetivo al escribir este libro fue
producir tanto un texto para un curso de licenciatura o mster en
transporte, como un volumen de referencia para los profesionales
del sector; no obstante, las mate- rias se presentan de forma que
tambin sean tiles para cursos de ingeniera civil, geografa y
urbanismo. El libro se basa en nuestros apuntes de clase que fueron
preparados y mejorados a lo largo de varios aos de docencia de pre
y postgrado; adems los hemos utilizado para adiestrar a
profesionales tanto a travs de programas de prctica internos como
de cursos cortos de actua lizacin. Finalmente, los hemos ampliado y
mejorado para cubrir material adicional y ayudar a los lectores a
abordar el libro sin el apoyo expreso de un supervisor. Los
Captulos del 3 al 9, 12 y 13 proporcionan todos los elementos nece
sarios para impartir un curso de unas 30 sesiones sobre modelizacin
de la demanda de transporte. De hecho, hemos impartido cursos de
esta naturaleza, con diferente nfasis en determinados temas, a
nivel de pregrado en Chile y a nivel de postgrado en Gran Bretaa,
Portugal, Colombia y Espaa. Si se aade material de los Captulos 10
y 11 se puede conformar un curso completo sobre modelizacin de
sistemas de transporte. Los Captulos del 4 al 6 y del 10 al 12
constituyen el ncleo bsico para un curso sobre modelos de
equilibrio en transporte; cabe resear que un curso sobre
modelizacin de la oferta requeri ra ms material, en particular
aquel relacionado con importantes aspectos de la oferta de
transporte colectivo, que no se discuten con suficiente detalle. El
Captulo 1 proporciona una introduccin a temas de planificacin de
transporte y esboza nuestra visin sobre la relacin entre
planificacin y modelizacin. El Captulo2 est ah principalmente para
el beneficio de aquellos que deseen refrescar sus conocimientos
analticos y hacer que el texto sea lo suficiente mente
auto-contenido. Durante nuestra vida profesional hemos tenido la
suerte de poder combinar enseanza, investigacin y consultora
profesional. As, hemos aprendido de publicaciones cientficas,
investigaciones, experimentacin y de nuestros erro- res; felizmente
estos ltimos no han sido demasiado costosos en trminos de asesora
inadecuada. Esto no es slo una cuestin de suerte; un analista que
se precie, paga por los errores cometidos trabajando ms duro y por
mayor tiempo, a fin de definir formas alternativas para resolver
una tarea de mo
10. Modelos de Transporte 13 delizacin dificultosa. Hemos
aprendido la importancia de elegir tcnicas y tecnologas apropiadas
para cada tipo de problema; la capacidad de adaptar enfoques de
modelizacin a problemas de toma de decisiones es una habilidad
clave de nuestra profesin. A travs del libro se examinan las
restricciones prcticas de los modelos de transporte en
planificacin, particularmente en vista de las limitaciones de las
actuales tcnicas analticas, y de la naturaleza y calidad de los
datos tpicamente disponibles. Hemos evitado el detalle matemtico
intrincado de cada modelo para con centrarnos, por el contrario, en
sus principios bsicos, la identificacin de sus fortalezas y
limitaciones y una discusin sobre su uso. El nivel terico ofrecido
por este libro es, en nuestra opinin, suficiente para seleccionar y
utilizar los diferentes modelos en la prctica. Tambin hemos
intentado acortar la brecha existente entre las publicaciones ms
tericas y los libros ms pragmticos (tipo recetario); no creemos que
la profesin pueda ser bien servida por un libro simplista del tipo
Consejos para que proporcione un facsmile para cada problema de
modelizacin. No existen soluciones nicas en modelizacin y
planificacin de transporte. La dependencia de la modelizacin del
contexto y la teora es un tema recurrente en este libro. Nuestro
objetivo es proporcionar suficiente informacin y gua para que los
lectores puedan comprender y aplicar realmente cada tcnica en
terreno; bajo esta perspectiva, nos hemos esforza do en analizar
los aspectos prcticos relacionados con la aplicacin de cada
metodologa. En todos los casos en los que el rea de estudio an est
sujeta a desarrollo, hemos incidido en presentar extensas
referencias bibliogrficas a artculos cientficos y libros que el
lector interesado puede consultar si le parece necesario. Asimismo,
en relacin con los enfoques de modelizacin ms conso lidados, hemos
mantenido solamente las referencias esenciales para comprender la
evolucin de los temas, o que sirvan como punto de partida para
desarrollar nuevas investigaciones. Consideramos que no se puede
aspirar a ser un profesional cualificado, en cualquier rea, sin
hacer trabajo real en un laboratorio o en terreno. Por ello, hemos
ido ms all de la mera descripcin de las tcnicas, acompandolas de
varios ejemplos de aplicacin. stos sirven para ilustrar algunos de
los pro- blemas tericos o prcticos relacionados con cada modelo en
particular. Fi nalmente proporcionamos algunos ejercicios al final
de los captulos clave: stos pueden resolverse con el apoyo de
calculadoras cientficas de bolsillo (o incluso mejor, con una hoja
de clculo) y deberan ayudar a comprender mejor los modelos
analizados.
11. Prlogo a la edicin inglesa14 Aunque el libro es ambicioso,
ya que abarca un nmero relativamente elevado de temas, debemos
aclarar desde el principio que no intentamos (ni consideramos
posible) estar totalmente actualizados en cada tema tratado. Si
bien constituye una buena reflexin sobre el estado del arte, para
investiga ciones de punta el lector debera utilizar las referencias
bibliogrficas que se han incluido como avisos para futuras
investigaciones. Gran parte de la primera edicin de este libro se
escribi durante el ao sa btico de uno de nosotros en University
College London en el curso 1988-1989. Ello fue posible gracias al
apoyo proporcionado por el UK Science and Engi- neering Research
Council, The Royal Society, la Fundacin Andes (Chile), el Consejo
Britnico y The Chartered Institute of Transport. Damos las gracias
por dicho apoyo, as como agradecemos tambin la financiacin
proveniente de muchas instituciones y agencias en los ltimos veinte
aos para nuestras investigaciones. Aunque ambos autores hemos hecho
la misma contribucin intelectual al contenido del libro, a la hora
de redactar y recopilar el variado material que lo compone nos
hemos beneficiado de numerosas discusiones e intercambio de ideas
con amigos y colegas. Richard Allsop nos ense mucho acerca de
metodologa y rigor. Las ideas de Huw Williamss estn detrs de muchas
delas contribuciones tericas del Captulo 7. Andrew Daly y Hugh Gunn
nos ayudaron a aclarar muchos temas de los Captulos 3, 7 y 8. El
nfasis de Dirck Van Vliet en explicar la asignacin y el equilibrio
en trminos simples pero rigurosos inspir los Captulos 10 y 11. Tony
Fowkes nos proporcion valiosos comentarios sobre previsin de la
tasa de motorizacin y sobre mtodos de pre ferencias declaradas. Jim
Steer aport una referencia constante a los problemas prcticos y a
la necesidad de desarrollar mejores enfoques para abordarlos.
Muchas partes del libro se han beneficiado del libre y entusiasta
intercam bio de ideas con nuestros colegas J. Enrique Fernndez y
Joaqun de Cea, de la Pontificia Universidad Catlica de Chile;
Sergio Jara y Jaime Gibson, de la Universidad de Chile; Marc
Gaudry, de la Universidad de Montreal; Roger Mackett, del Univesity
College London; Dennis Gilbert, del Imperial College y Mike Bell,
de la Universidad de Newcastle upon Tyne. Por supuesto, muchos
otros colegas han contribuido, sin saberlo, a nuestras reflexiones.
Por otro lado, las sucesivas ediciones de este libro se han
beneficiado de los comentarios de un gran nmero de amigos y
lectores que nos han ayudado a identificar errores y reas de
mejora. Entre ellos habra que mencionar a Patrick Bonnel, del
French Laboratoire dEconomie des Transports; Michael Florian,
12. Modelos de Transporte 15 de la Universidad de Montreal;
Rodrigo Garrido, de la Pontificia Universi dad Catlica de Chile;
Ben Heydecker, del University College London; Frank Koppelman, de
la Northwestern University; Maritte Kraan, de la University of
Twente; Marcela Munizaga, de la Universidad de Chile; Piotr
Olszewski, de la Nanyang Technological University, y Sofa
Athanassiou, Neil Chadwick y David Pearmain, de Steer Davies
Gleave. Nuestro agradecimiento final va dirigido a todos nuestros
estudiantes en Gran Bretaa, Chile, Colombia, Portugal y Espaa.
Ellos son siempre agu- dos crticos y nos han estimulado a invertir
nuestro tiempo de forma prove chosa. No todas las sugerencias que
se nos han hecho han sido tenidas en cuenta, por cuanto algunas de
ellas habran significado modificar el enfoque y estilo del texto;
pensamos que otros libros, en el futuro, continuarn aclarando
ciertos temas y proporcionarn un mayor rigor a muchos de los temas
aqu tratados. El transporte es realmente una problemtica muy
dinmica. Finalmente, a pesar de todo este apoyo generoso, nos
consideramos como antes los nicos respon sables de los errores que
puedan subsistir en esta tercera edicin. Valoramos, genuinamente,
la oportunidad de aprender de nuestros errores.
13. Prlogo a la edicin en castellano ngel Ibeas Portilla y
Luigi dellOlio Profesores de Planificacin de Transporte y
Transporte Urbano Universidad de Cantabria, Santander (Espaa)
http://grupos.unican.es/gist/index.asp L a difusin internacional de
Modelling Transport de Juan de Dios Ortzar y Luis Willumsen ha
alcanzado ya su tercera edicin, lo cual no hace ms que confirmar el
gran inters suscitado en el mbito del transporte por esta obra, que
constituye un pilar bsico y fundamental en la adquisicin,
aprendizaje y consulta del conocimiento en la materia. Conscientes
de que muchos estudiantes, acadmicos y profesionales del transporte
disponen de la versin original inglesa y recientemente de la ita
liana, no es menos cierto que no existen demasiados textos en habla
hispana capaces de aglutinar el saber de la modelizacin del
transporte. Por otra parte, 400 millones de personas en el mundo
hispanohablante bien merecen la atencin dispensada por el equipo
traductor. Para los profesores de transporte de la Universidad de
Cantabria (Espa a) que han dirigido dicho equipo de traductores, la
traduccin de Modelling Transport ha constituido un reto y, sobre
todo, una incitacin al conocimiento: prcticamente todos los
epgrafes proporcionan una apertura de horizontes del saber que
estimula no slo su lectura, sino tambin la curiosidad y el nimo de
acometer posteriores indagaciones en la literatura mundial al
respecto. Por si no bastara lo indicado, nos ha animado a
acometerlas la confianza depositada por los autores en este equipo
traductor y el apoyo institucional de la Universidad de Cantabria,
una de las tres mejores de Espaa. Los rpidos cambios que se estn
produciendo en la sociedad interna- cional, es decir, de mercados
de oferta a mercados de demanda, del paso de la sociedad industrial
a la postindustrial, del trabajo individual al trabajo en red, el
salto hacia la sociedad del conocimiento y de sta a la globaliza-
cin, hacen plenamente vigentes los conocimientos recopilados en el
Modelling Transport. Est claro que los resultados que la
modelizacin matemtica aplicada al transporte proporciona, no son la
panacea universal ni deben considerarse
14. Prlogo a la edicin en castellano18 como verdades absolutas.
Ms bien, su carcter objetivo la convierte en una herramienta
potente e indispensable a la hora de tomar decisiones de planifi
cacin. Por ello, en este libro se describen mtodos y criterios, as
como las tcnicas ms importantes y novedosas de dicha modelizacin,
tanto a nivel terico como su aplicacin prctica. El carcter
fundamentalmente cientfico, pedaggico y la estructura de la obra se
concretan en cada captulo comple mentndose con una serie de
ejercicios propuestos al final de cada uno de ellos. stos resultan
tiles para afianzar, por un lado, las tcnicas propuestas y, por
otro, para estimular la imaginacin del lector, que estar en
condiciones de proponer soluciones metodolgicas a las situaciones
reales que se planteen. En resumen, Modelling Transport proporciona
una resea prcticamente nica y exhaustivamente puesta al da, de las
principales tcnicas de modelizacin del sistema de transportes. El
texto de Ortzar y Willumsen tiene, adems, el importante mrito de
proponer formas de anlisis poco o nada practicadas en Espaa hasta
la fecha. ltimamente se detecta un mayor inters por estas tcnicas
de apoyo para la toma de decisiones en polticas de planificacin. Su
flexibilidad empieza a convencer a los polticos, quienes hasta
ahora las consideraban encorsetado ras de sus decisiones. En ltimo
trmino, la realidad es siempre la que marca el camino y la que hace
que problemas tan serios como la contaminacin, el deterioro
medioambiental o los accidentes requieran soluciones eficientes que
rara vez van a confiarse exclusivamente a la aplicacin de modelos
mentales insuficientemente justificados. Por ello precisamente gana
terreno el recurso a tcnicas matemticas aplicadas al sector del
transporte, porque estn supo niendo una importante disminucin de
los componentes de error en el mbito de la planificacin. Se ha
emprendido la traduccin de Modelling Transport con entusiasmo y
deseos de seguir aprendiendo y divulgando, aunque en varias
ocasiones no han faltado dudas acerca de determinados subepgrafes
de la versin original. La traduccin que ofrecemos es la versin
completa de la tercera edicin de Modelling Transport que mantiene
el justo equilibrio entre los elementos te ricos y las aplicaciones
prcticas que caracteriza el texto y lo hace particular mente
atractivo tanto para los iniciados como para los especialistas del
sector. Como se ha dicho, y en lo tocante al contenido, la obra
proporciona indicacio- nes claras para profundizar precisamente en
los elementos tericos que estn en la base de los modelos de
transporte, as como para especular sobre interesantes temas de
investigacin de vanguardia.
15. Modelos de Transporte 19 En cuanto a los aspectos formales
de la traduccin realizada, se ha tratado de alcanzar un justo
compromiso entre la claridad del lenguaje y la fidelidad a la
versin original, adems del compromiso pragmtico de mantener algunos
trminos en ingls, en particular aquellos que, por nuestra
experiencia en el mbito del transporte, consideramos que son de uso
comn en castellano. En el convencimiento de que contar con una
versin en castellano del libro Modelling Transport representa una
contribucin significativa para el mundo de habla hispnica, el Grupo
de Investigacin de Sistemas de Transporte de la Universidad de
Cantabria desea mostrar su agradecimiento, en primer lugar, a los
dos autores del libro, los profesores Juan de Dios Ortzar y Luis
Willumsen, por haber depositado su confianza en nuestro grupo
confindonos la realizacin de este trabajo y por las sucesivas
revisiones de la traduccin realizada. En segundo lugar, al
Consorcio Regional de Transportes de Madrid, entidad siem pre
preocupada por el desarrollo del transporte en todas sus vertientes
incluso en la cientfica, como entidad patrocinadora. En tercer
lugar, al investigador y asiduo colaborador del Grupo de
Investigacin de Sistemas de Transporte de la Universidad de
Cantabria, D. Felipe A. Gonzlez Rojas, ingeniero civil por la
Pontificia Universidad Catlica de Chile, que ha revisado la
traduccin de todos los conceptos matemticos de los modelos del
libro; a la investigadora Aida Inguanzo, tambin de la Universidad
de Cantabria, por su apoyo en la revisin ortogrfica y gramatical; a
Jos Luis Moura por los desbroces inicia les para los captulos 5, 12
y 13; al Ingeniero de Caminos, Canales y Puertos Antonio Garca
Pastor, de Steer Davies Gleave Espaa, por su interesante aportacin
en la traduccin de los Captulos 3, 8 y sobre todo del 12; a Cris
Aol, gegrafo, tambin por sus desbroces iniciales en los Captulos 1,
8 y 13. Adems debemos mucho a la versin italiana Pianificazione Dei
Sistema Di Transporto, de Elisabetta Cherchi e Italo Meloni, que
por la similitud de idioma ha facilitado grandemente la comprensin
de la versin inglesa. No queremos dejar de agradecer, asimismo, la
ayuda recibida de otras muchas personas que, en mayor o menor
medida, han intervenido en este intenso y muy interesante trabajo a
lo largo de su desarrollo. Por ltimo, queremos destacar nuestro
agradecimiento a la Universidad de Cantabria, que, de acuerdo con
la editorial Wiley, se encarga de la edicin y distribucin de esta
edicin espaola.
16. 1. Introduccin 1.1. Planificacin y modelizacin del sistema
de transportes 1.1.1. Antecedentes A unque en las ltimas dcadas se
han producido sustanciales cambios en el devenir mundial a los que
el transporte no ha sido en absoluto ajeno, muchos de sus problemas
no slo han persistido del pasado sino que incluso se han
incrementado. Situaciones como la congestin, la contaminacin, los
accidentes, el dficit financiero de las empresas municipales de
transporte pblico siguen siendo hoy en da problemas tan o ms
importan tes que en el pasado, apareciendo como nuevos retos a
resolver en un entorno de movilidad sostenible. No obstante,
ltimamente ha sido posible aprender bastante de un perodo de escasa
planificacin, limitada inversin, nfasis en el corto plazo y en
general, falta de confianza en la modelizacin y toma de decisin
estratgica tanto en pases en desarrollo como en muchos pases in
dustrializados. Se ha aprendido, por ejemplo, que los problemas
bsicos recin mencionados no desaparecen simplemente con la
aplicacin de mejores tcnicas de gestin del trfico; de hecho, estos
problemas clsicos tienden a reaparecer con mayor virulencia
difundindose en reas ms amplias y adoptando nuevas formas an ms
difciles y complejas de manejar. En estos momentos, el mundo
desarrollado est pasando por una fase de mayor confianza en las
soluciones tcnicas que en dcadas anteriores. No es una confianza
ciega en la tecnologa como proveedora de soluciones mgicas para los
problemas sociales y econmicos; tambin hemos aprendido que stas no
son ms que un mero espejismo. Sin embargo, la electrnica y la
informtica han avanzado tanto que posibilitan nuevas concepciones
de infraestructura del transporte (p. ej., sistemas guiados
automticos) y de los sistemas de movimien to (p. ej., sistemas de
navegacin vial y trenes completamente automatizados).
17. Introduccin22 De inters especial son los avances logrados
en las ltimas dcadas en la infor- mtica a bajo coste, tanto en el
software como sobre todo en el hardware, lo cual ha posibilitado la
eliminacin de los cuellos de botella clsicos en el trata miento
masivo de datos. De hecho, las principales limitaciones van ahora
por el lado humano y tcnico: la planificacin de transporte
contemporneo requiere de profesionales muy bien cualificados as
como de tcnicas de modelizacin tericamente slidas con
implementaciones computacionales eficientes y que faciliten su
interpretacin. Asimismo, la mayora de los pases en desarrollo
tambin sufren problemas graves de congestin y contaminacin urbana
en particular y de transporte en general. Dichos problemas no son
ya slo la falta de conexiones entre reas rurales y los
correspondientes mercados sino que tambin padecen los tpicos
problemas del mundo industrializado. Desgraciadamente, los pases en
de sarrollo tienen caractersticas diferentes que demandan
tratamientos tambin distintos: ingresos bajos, crecimiento rpido,
alta demanda en el transporte pblico, escasez de recursos, datos
fiables y de personal cualificado. Los comienzos del siglo XXI
vienen caracterizados por dos importantes hechos conceptuales que
afectan a multitud de aspectos vitales y, por tanto, al progreso
socio-econmico. En primer lugar, el concepto de globalizacin, as
como la potenciacin de la sociedad del conocimiento y, en segundo
lu- gar, y como soporte a ella, el fuerte desarrollo de las
telecomunicaciones baratas y de alta capacidad. La combinacin de
ambas consigue la correspondiente integracin en redes ms amplias
cambiando la forma en que se abordan muchos de los problemas
actuales. Evidentemente, el mundo del transporte, no puede ser
ajeno a dichas transformaciones. Algunas de estas influencias son:
i) las variaciones sustanciales en las asignaciones de trficos a
las redes de transporte gracias a la agilidad que supone la rpida
tramitacin de instruc ciones a travs del mundo de Internet, una
ventaja competitiva empresarial nada despreciable en las economas
modernas; ii) la decisiva implicacin del sector privado en el
suministro y la operacin del transporte hasta ahora en determinados
mbitos en manos del poder pblico; iii) el papel tambin de cisivo de
las telecomunicaciones en la posibilidad de reducir la necesidad de
viajar al poder, por ejemplo, tener reuniones no presenciales,
sobre todo en transacciones internacionales. En cuanto se refiere a
transporte, puede afirmarse que en el ltimo tercio del siglo pasado
se produjeron importantes avances tcnicos en la modelizacin,
especialmente en los principales centros de investigacin; estos
desarrollos
18. Modelos de Transporte 23 han ido perfeccionndose e
implementndose por grupos selectos de expertos, aunque muchas de
esas innovaciones no han tenido demasiado alcance fuera de los
mbitos acadmicos. Por lo tanto, despus de estos aos de
experimentacin comienza a observarse una mayor comprensin del papel
que pueden cumplir los modelos de transporte a la hora de tomar
decisiones en la planificacin y es por lo que en este libro se
intenta revisar lo ms importante de la prctica actual en la
modelizacin del transporte. En la mayora de los casos se abordan
los aspectos ms avanzados seleccionando aquellos que ya han sido
imple mentados con xito en la prctica. Asimismo este libro no
representa tanto la vanguardia de la investigacin en la
modelizacin, pero s intenta proporcionar herramientas fundamentales
para quienes desean mejorar el conocimiento so bre la modelizacin y
su repercusin en la planificacin del transporte. Puede afirmarse,
por tanto, que esta obra trata de tender un puente o ser un punto
de partida hacia trabajos ms tericos que, sin duda, conformarn la
base de la modelizacin del transporte en el prximo futuro. Ha de
quedar claro entonces que la modelizacin del transporte no es la
planificacin del transporte sino una herramienta para la toma de
decisiones en dicha actividad, a pesar de que en determinadas
ocasiones puede adquirir un papel preponderante aunque no
definitivo. Se conocen muchos y buenos profesionales que han
desarrollado modelos de transporte suficientemente so fisticados
pero que, sin embargo, han visto frustrado su trabajo por su falta
de consideracin a la hora de la toma de decisiones en planificacin.
La realidad es que la modelizacin ha de ser considerada como una
herramienta de apoyo para la toma de decisiones y no como el
objetivo principal de dicha planifica cin. Esta filosofa sustenta
este trabajo. 1.1.2. Los modelos y su papel Un modelo es,
esencialmente, una representacin simplificada de la realidad: el
sistema de inters. Es una abstraccin que se utiliza para lograr
mayor cla ridad conceptual acerca de la realidad, reduciendo su
variedad y complejidad a niveles que permitan comprenderla y
especificarla de forma adecuada para su anlisis. Normalmente en un
modelo se expresan de forma simplificada las caractersticas ms
relevantes (para el caso estudiado) de un cierto fenmeno o situacin
real. Una definicin tan amplia permite diferenciar los modelos
fsicos de los abstractos. Por ejemplo, en la primera categora estn
aquellos modelos tales como maquetas arquitectnicas, tneles de
viento o modelos en
19. Introduccin24 canales, oleaje y presas en ingeniera
hidrulica o modelos de regeneracin de playas o de diques
portuarios, los cuales estn claramente limitados al aspecto del
diseo. En la segunda categora, la tipologa de modelos abarca desde
los modelos mentales, usualmente utilizados en nuestras
interacciones diarias, hasta las representaciones formales y
abstractas (tpicamente analticas) de alguna teora acerca del
sistema de inters de que se trate y de cmo funciona (modelos
abstractos). Los modelos mentales juegan un papel importante en la
comprensin y la interpretacin del mundo real as como de los modelos
ana lticos que se utilizan en la planificacin del transporte. Se
mejoran mediante discusiones, adquisicin de nuevo conocimiento y,
sobre todo, experiencia; por ese motivo son difciles de comunicar y
validar. Este libro trata principalmente una importante clase de
modelos abstractos: los modelos matemticos que intentan replicar el
sistema de inters y su com portamiento por medio de ecuaciones
matemticas basadas en ciertas hiptesis tericas. Aunque no dejan de
ser representaciones simplificadas, estos modelos pueden ser muy
complejos y frecuentemente requieren el uso de importan tes
cantidades de datos. Los modelos, en todo caso, son un instrumento
muy valioso en cuanto a que suponen un mbito comn de discusin en
polticas de intervencin, permitiendo examinar, con un mnimo de
objetividad, el in evitable compromiso que la experiencia requiere.
Otra ventaja importante de los modelos matemticos es que durante su
formulacin, calibracin y uso, el planificador puede aprender mucho,
mediante la experimentacin, acerca del comportamiento y
funcionamiento interno del sistema en cuestin. De esta forma, se
pueden enriquecer los modelos mentales consiguiendo as una mejor y
ms inteligente organizacin y gestin del sistema de transporte. Un
modelo es solamente una representacin realista desde una
perspectiva particular de la realidad. Puede ser razonable usar un
cuchillo y un tenedor sobre una mesa para representar la posicin de
unos coches antes de un cho que, pero no para representar sus
sistemas mecnicos o su eleccin de ruta. Lo mismo se puede decir
acerca de los modelos analticos: su valor est limitado a un
conjunto de problemas que estn bajo ciertas condiciones especficas.
Como se discute en el resto de este captulo, un modelo slo es
apropiado segn el contexto donde se va a utilizar. La habilidad de
elegir y adaptar los modelos a contextos especficos es uno de los
elementos ms importantes en el bagaje total del planificador. El
objetivo de este libro es resaltar la contribucin que la
modelizacin del transporte puede proporcionar a la mejora de las
decisiones en el campo
20. Modelos de Transporte 25 del transporte, sosteniendo no slo
que el uso de los modelos es inevitable sino que el uso de modelos
formales es altamente deseable. Como se mencion anteriormente, la
modelizacin del transporte es so lamente una parte de la
planificacin. Los procedimientos administrativos, el marco
institucional, profesionales expertos y con buen nivel de
comunicacin con quienes toman las decisiones, con los medios de
comunicacin y con el pblico, son los otros elementos que un sistema
de planificacin eficaz debe incluir. Por otro lado, la modelizacin
del transporte y el proceso decisional pueden ser combinados de
diferente forma, en funcin de la experiencia local, de sus
tradiciones y competencias. Por tanto, antes de discutir cmo elegir
un modelo y una aproximacin a la planificacin, merece la pena
definir algunas de las caractersticas principales de los sistemas
de transporte y de sus tpicos asociados, as como ilustrar algunos
problemas importantes que se presentan en la modelizacin y de los
cuales se dar cuenta en otros captulos de este libro. 1.2.
Problemtica del transporte Los problemas asociados al transporte
son ya ms globales y serios que nunca, tanto en los pases
industrializados como en los que estn en proceso de de sarrollo. La
escasez de combustibles lquidos puede no ser un problema serio en
la actualidad. S lo son la congestin, el elevado consumo de tiempo,
la accidentalidad y los consecuentes problemas medioambientales y
de calenta miento global y ms crticos hoy que nunca. Estos
problemas no solamente se limitan al trfico en las calles y/o
carreteras o a los vehculos. El crecimiento econmico parece haber
generado una demanda tal que sobrepasa las capa cidades de la
mayora de los sistemas de transporte. Asimismo, los largos perodos
de limitada inversin en algunos modos de transporte y regiones, han
dado como resultado que redes frgiles puedan colapsarse al menor
incidente o variacin en la demanda. Probablemente estos problemas
no van a desaparecer en un futuro prxi mo. Ha transcurrido tanto
tiempo con poca o inadecuada planificacin en el transporte que es
seguro que har falta un esfuerzo importante para mejorar la mayora
de los diversos modos de transporte, tanto en las zonas urbanas
como interurbanas. Por lo tanto, dado que los recursos son
limitados, dicho esfuerzo ha de ser realizado meticulosamente
mediante decisiones cuidadosas orientadas hacia la maximizacin del
beneficio de nuevos servicios de transporte, al mismo tiempo que se
minimizan sus costes y efectos colaterales no deseados.
21. Introduccin26 1.2.1. Caractersticas de la demanda de
transporte La demanda de servicios del transporte es altamente
cualitativa y diferenciada. Existe una amplia gama de demandas
especficas de transporte que se dife rencian por hora del da, da de
la semana, motivo del viaje, tipo de mercanca, importancia de la
velocidad y frecuencia, etctera. Un servicio de transporte sin los
atributos que permitan satisfacer es ta demanda diferenciada puede
ser totalmente intil. Estas caractersticas hacen ms difcil analizar
y predecir la demanda por servicios de transporte: las ton/km y los
pasajeros/km son unidades de rendimiento extremadamente gruesas que
esconden una inmensa gama de requerimientos y servicios. La demanda
de transporte es una demanda derivada, es decir, no es un fin en s
misma. Con la posible excepcin del turismo, la gente viaja para
satisfacer ciertas necesidades en sus destinos (trabajo, salud,
entretenimiento). Esto es an ms cierto en el caso de las mercancas.
Para comprender la demanda de transporte es importante analizar cmo
estn distribuidas en el espacio las facilidades para satisfacer
estas necesidades humanas e industriales, tanto en contextos
urbanos como regionales. Es evidente que un buen sistema de trans-
porte ampla las oportunidades para satisfacer dichas necesidades,
as como un sistema muy congestionado o mal conectado limita las
opciones de movilidad y, por tanto, el desarrollo econmico y
social. La demanda de transporte tiene lugar en relacin al espacio.
Aunque parece trivial, es la distribucin de las actividades en el
espacio lo que provoca la de manda de transporte. Existen algunos
problemas de transporte que se pueden tratar, a un nivel muy
agregado, sin considerar explcitamente el espacio. Sin embargo, en
la gran mayora de los casos, el tratamiento explcito del espacio es
inevitable y muy deseable. El enfoque ms usual para tratar el
espacio con siste en dividir el rea de estudio en zonas y
codificarlas, junto a las redes de transporte, de una forma
adecuada para su procesamiento y tratamiento con la ayuda de
paquetes computacionales especializados (software). En algunos
casos, el rea de estudio puede ser descrito simplificadamente,
suponiendo que las zonas de inters forman un corredor que puede ser
representado mediante un sistema lineal. En ambos casos existen
diferentes mtodos para tratar la distancia y/o distribuir orgenes y
destinos (y sus atributos) en el espacio, los cuales son elementos
esenciales del anlisis de transporte. La articulacin espacial de la
demanda frecuentemente provoca problemas de falta de coordinacin
del sistema, la cual puede influir, de forma relevante,
22. Modelos de Transporte 27 en el equilibrio entre oferta y
demanda de transporte. Por ejemplo, un servicio de taxis puede
tener una fuerte demanda no satisfecha en una parte de la ciu dad,
mientras en otras existen muchos taxis buscando clientes. Por otro
lado, la concentracin de poblacin y actividad econmica en
corredores bien definidos puede justificar un sistema de transporte
masivo de alta capacidad que quizs no sera defendible en reas
geogrficas con menor densidad de actividades. Finalmente, la oferta
y demanda de transporte tienen elementos dinmicos muy potentes. Una
parte importante de la demanda de viajes de transporte se concentra
especialmente, durante unas pocas horas del da, en reas urbanas
coincidentemente con los momentos de mayor congestin de trfico
(horas punta). Esta caracterstica de variabilidad de la demanda en
el tiempo hace que su anlisis y clculo de previsiones sean ms
difciles y a la vez tambin ms interesantes de estudiar. Puede ser
que un sistema de transporte funcione adecuadamente para la demanda
promedio de viajes pero que se colapse du rante la hora punta.
Existen varias tcnicas para tratar de repartir la carga de la hora
punta de una red: flexibilizar los horarios de trabajo, partir la
jornada laboral, tarificacin por congestin, etc. Sin embargo, la
variacin de demanda entre las horas punta y valle sigue siendo un
problema central y fascinante de la modelizacin y planificacin del
transporte. 1.2.2. Caractersticas de la oferta de transporte La
primera caracterstica de la oferta de transporte es que es un
servicio y no una mercanca; por lo tanto, no se puede almacenar
para ser utilizada cuando exista una demanda mayor. Un servicio de
transporte tiene que ser consumido cundo y dnde se produce, si no,
pierde su beneficio. Por esta razn es muy importante estimar la
demanda con la mayor precisin posible para as ahorrar recursos
ajustando la oferta de servicios de transporte a ella. Muchas
caractersticas de los sistemas de transporte provienen de su na
turaleza como servicio. En trminos muy generales, un sistema de
transporte requiere un nmero de activos fijos (la infraestructura)
y un nmero de unida des mviles (los vehculos). Es la combinacin de
ambos, junto con una serie de normas para su operacin, lo que
posibilita el movimiento de personas y mercancas. Frecuentemente se
da el caso de que la infraestructura y/o los vehculos de transporte
no son propiedad ni son operados por la misma empresa o gru- po de
empresas. Esto sucede en la mayora de los modos de transporte,
con
23. Introduccin28 la excepcin notable de muchos sistemas
ferroviarios. La separacin entre el gestor de infraestructura y el
gestor del servicio final de transporte genera una serie de
interacciones suficientemente complejas entre entidades o Adminis
traciones Pblicas (estatales, regionales y/o locales), empresas de
construccin, empresarios, operadores de transporte, viajeros,
transportistas y pblico en general. Este ltimo juega diversos
papeles en la oferta de servicios de trans porte, ya que con sus
demandas puede influir en la puesta en marcha o no, de nuevos
servicios que satisfagan sus necesidades dotando as, por ejemplo,
de accesibilidad a un territorio y fomentando a la vez el
desarrollo y la acti vidad econmica. La provisin de infraestructura
de transporte es particularmente impor tante desde el punto de
vista de la oferta. La infraestructura de transporte es un sistema
unitario, en el sentido de que no se puede concebir media pista de
aterrizaje o la tercera parte de una estacin de ferrocarril.
Ciertamente, en algunos casos, puede haber razones suficientes para
proveer gradualmente infraestructura a medida que crece la demanda.
Por ejemplo, se puede empezar con una carretera sin pavimento,
mejorarla ms adelante con una o dos vas mediante un tratamiento
superficial; luego una carretera sencilla o autova bien construida,
para finalizar con una carretera a nivel de autopista. De esta
forma, la provisin de la infraestructura puede ajustarse y
adecuarse a la demanda, evitndose as tempranas inversiones en
instalaciones costosas innecesarias. Esto no es tan sencillo en
otras reas como, por ejemplo, aeropuertos, lneas ferroviarias, de
metro, etctera. A este respecto es necesario indicar que las ltimas
tendencias en la plani ficacin del transporte van dirigidas hacia
la gestin de la demanda en entor nos de movilidad sostenible. El
espacio es limitado pero el crecimiento de la demanda no lo es
tanto. Por ello, puede ser interesante, en lugar de crecer en
infraestructuras, proceder a una mejor optimizacin de los recursos
existentes gestionando adecuadamente la demanda en modos y formas
diferentes a los utilizados en las ltimas dcadas. Por otro lado,
las inversiones en infraestructura del transporte no solamente son
enormes sino que tambin su puesta en servicio lleva un tiempo
conside rable. Normalmente se trata de proyectos grandes y desde
que comienza su planificacin hasta que se implementan pueden pasar
entre 5 y 15 aos. Este aspecto es incluso ms crtico en reas urbanas
en las que cualquier construc cin y/o reparacin de infraestructura
de transporte, puede provocar serias perturbaciones, cuyas
repercusiones en los usuarios y no usuarios son evidentes.
24. Modelos de Transporte 29 Adems, las inversiones en
transporte tienen un componente poltico muy importante. Por
ejemplo, en los pases en desarrollo los polticos normalmen te
consideran los proyectos de carreteras como algo seguro
electoralmente: demuestran que hacen algo y es difcil que los
medios de comunicacin pue- dan demostrar errores. En pases
industrializados, en cambio, los proyectos de transporte
normalmente conllevan el riesgo de polemizar con los residentes
afectados o con los usuarios que sufren debido a la congestin y a
los retrasos en obras sobrepasadas por la demanda. El juicio
poltico es esencial en este tipo de disyuntivas, pero cuando no est
apoyado por una planificacin exhaustiva, las decisiones resultan
ser una reaccin rpida y, en general, poco reflexiva al problema y
al momento de crisis; en el caso del transporte esto es, inevitable
mente, demasiado tarde. En estos casos, la reflexin y la
planificacin son esenciales. En los 80, el nfasis en medidas
tcticas de gestin de transporte a corto plazo reflejaba tanto una
desconfianza en la modelizacin como un intento de evitar los
problemas polticos, y una incapacidad a la hora de pensar
estratgicamente acerca del futuro del sistema de transporte. La
separacin entre los que proveen infraestructura y los que ofrecen
ser vicios introduce tambin complejidades desde el punto de vista
econmico. Para empezar, no siempre est claro que todos los usuarios
perciban realmente los costes totales incurridos en la provisin de
los servicios que ellos usan. Por ejemplo, prcticamente nunca se
paga directamente por el espacio fsico ocupa do por las carreteras
y cuando se hace, no se incluyen los costes de congestin u otras
externalidades; posiblemente lo ms cercano a esto son las
autopistas de peaje y los modernos esquemas de tarificacin vial.
Los impuestos sobre vehculos y combustibles son solamente una
aproximacin genrica al pago por la provisin de infraestructura.
Pero, son importantes estas cuestiones? no ocurre quizs que otros
bienes y servicios como los parques pblicos, las bibliotecas, la
polica son a menudo proporcionados sin realizar ningn pago directo?
Qu problema hay en per mitir la libre utilizacin econmica de las
calles? La teora econmica bsica nos ensea que s importa. En un
mercado perfecto, una buena asignacin de recursos para satisfacer
las necesidades humanas solamente se consigue cuando los costes
marginales de los bienes son iguales a su utilidad marginal. Por
eso, a menudo se dice que el precio de los bienes y servicios, es
decir, su coste percibido, debera fijarse segn su coste marginal.
Por supuesto, los mercados reales no son perfectos y la capacidad
para pagar no es un buen in dicador de necesidad; sin embargo, este
marco general proporciona una base
25. Introduccin30 para contrastar otras formas de organizar el
sistema de precios y su impacto en la asignacin de recursos. El
transporte es un elemento muy importante en el bienestar de los
pases y sus habitantes. Si los usuarios que utilizan la
infraestructura de transporte no perciben las consecuencias de sus
elecciones en trminos de recursos, pro bablemente van a generar un
equilibrio ineficiente entre oferta y demanda. Se despilfarrarn
recursos, escasos al ser tarificados por debajo de su coste real,
mientras que recursos ms abundantes pero tarificados podran no ser
utiliza dos. El hecho de que globalmente algunos sectores de la
economa (tpicamente los dueos de vehculos privados) paguen ms de lo
necesario (a travs de im puestos, tasas, combustibles, etc.) por el
uso de infraestructura, no garantiza una asignacin de recursos ms
racional. Los propietarios de coches probablemente ven estos costes
anuales como costes fijos (a fondo perdido) y como mucho afectan en
su decisin de comprar un coche, pero no de utilizarlo. En los pases
industrializados, sobre todo, las subvenciones entre usuarios se
producen de forma cruzada no slo entre modos (los impuestos del com
bustible pueden usarse para subvencionar el ferrocarril) sino
dentro del mismo modo (los costes de mantenimiento de las
carreteras son pagados mucho ms ampliamente por los coches en
funcin de lo que deterioran, que lo que pagan los vehculos pesados
que, evidentemente, deterioran mucho ms). Comparados con los
vehculos pesados, los coches contribuyen ms a los costes de mante
nimiento de una carretera (de peaje o no) que el deterioro que
ambos generan. Otro elemento de distorsin proviene de los efectos
secundarios asocia dos a la produccin de servicios de transporte:
accidentes, contaminacin y degradacin del medioambiente en general.
Estos efectos normalmente no son internalizados; el usuario del
sistema de transporte raramente percibe el coste medioambiental o
los gastos derivados de las hospitalizaciones de los heridos en
accidentes relacionados con el transporte. Internalizar estos
costes tambin podra ayudar a mejorar la toma de decisiones en
planificacin de transporte y, por tanto, a mejorar la asignacin de
la demanda hacia modos alternativos. Una de las caractersticas ms
importantes de la oferta de transporte es el grado de congestin al
que se ha llegado ltimamente, sobre todo en reas urbanas y en
algunas infraestructuras interurbanas. Es difcil definir la conges-
tin objetivamente aunque todos sabemos cundo la sufrimos. Hay aqu
un problema de percepcin, ya que de sobra es conocido que lo que se
consi dera congestin excesiva en ciudades como Leeds o Lleida
frecuentemente se considerara normal en Londres o Lagos. La
congestin surge cuando la
26. Modelos de Transporte 31 intensidad de la demanda se
aproxima a la capacidad de la instalacin (calle, carretera,
estacin, etc.) y el tiempo requerido para utilizarla (viajar a
travs de ella) sobrepasa muy por encima la media establecida bajo
condiciones de baja demanda. En el caso de la infraestructura de
transporte, la inclusin de un vehculo adicional en el sistema
genera un retraso suplementario a todos los dems usuarios, como
puede verse, por ejemplo, en la figura 1.1. Obsrvese que la
contribucin de un vehculo adicional al retraso de todos los
usuarios es mayor cuando la intensidad de flujo vehicular es ms
alta. Tiempodeviajet Flujo V11 Figura 1.1. La congestin y sus
efectos externos. Este efecto externo, motivado por el fenmeno de
la congestin, es gene ralmente percibido por los dems usuarios pero
no por el conductor que lo origina. ste es el coste que se intenta
internalizar mediante sistemas como la tarificacin vial electrnica,
con el objetivo de ayudar en la toma de decisiones individuales ms
razonadas. 1.2.3. Equilibrio oferta y demanda En trminos generales,
dado un sistema de transporte con una cierta capa cidad de
operacin, la funcin de la planificacin del transporte es asegurar
la satisfaccin de una cierta demanda D de movimiento de personas y
mercancas con diferentes motivos de viaje, en distintos momentos
del da, semana, mes y ao, utilizando los distintos modos que lo
conforman. El sistema de transporte se puede definir como la
interaccin de:
27. Introduccin32 Una infraestructura (p. ej., la red de
transporte).1. Un sistema de gestin (esto es, un conjunto de
normas, como p. ej., conducir2. por la derecha y una serie de
estrategias de control, como las seales de trfico, etc.). Un
conjunto de modos de transporte y sus operadores.3. Considrense un
conjunto de volmenes de trfico V sobre una red, a una velocidad S y
con una capacidad de operacin Q de acuerdo a un sistema de gestin
M. En trminos muy generales, la velocidad sobre la red puede ser
representada como: S = f {Q,V,M} (1.1) La velocidad puede ser
considerada como una primera aproximacin de un indicador general
del nivel de servicio (LOS) ofrecido por el sistema de trans porte.
En trminos ms generales, un LOS sera especificado como una com
binacin de varios efectos: velocidad o tiempo de viaje, tiempos de
espera y caminata y precio; estos aspectos sern tratados en mayor
detalle en los cap tulos siguientes. El sistema de gestin M puede
incluir esquemas de gestin del trfico, control de reas de trfico
y/o regulaciones aplicables a cada modo. La capacidad Q depende del
sistema de gestin M y de los niveles de inversin I a lo largo del
tiempo. De esta forma se puede escribir que: Q = f {I,M} (1.2) El
sistema de gestin tambin puede ser utilizado para redistribuir la
capa cidad entre las diferentes infraestructuras de transporte,
generando otra variable Q y/o dando prioridad a ciertos tipos de
usuarios frente a otros, basndose en criterios de eficiencia
(usuarios de transporte pblico, ciclistas), medioam bientales
(vehculos elctricos) o de equidad (todos somos peatones alguna vez
cada da). Como en el caso de la mayora de los bienes y servicios,
se espera que el nivel de demanda D dependa del nivel de servicio
ofrecido por el sistema de transporte y tambin de la distribucin de
las actividades A en el espacio: D = f {S,A} (1.3) Para un sistema
de actividades fijo resulta que combinando las ecuaciones (1.1) y
(1.3) se debera encontrar un conjunto de puntos de equilibrio
entre
28. Modelos de Transporte 33 la oferta y la demanda de
transporte. Pero al variar el nivel de servicio en el espacio y en
el tiempo, el sistema de actividades probablemente cambiar, de
terminando dos conjuntos diferentes de puntos de equilibrio: a
corto y a largo plazo. El objetivo de la planificacin del
transporte es prever y gestionar la evolucin en el tiempo de estos
puntos de equilibrio de forma que se maximice el bienestar social.
Por supuesto, ello no es una tarea fcil: la modelizacin de estos
puntos de equilibrio debera ayudar a comprender mejor esta evolucin
y al mismo tiempo ayudar al planificador en el desarrollo e
implementacin de estrategias de gestin M y programas de inversin I.
Algunas relaciones causa-efecto muy simples se pueden representar
gr ficamente para ayudar a comprender la naturaleza de algunos
problemas de transporte. Un ejemplo tpico es el crculo vicioso
coche/transporte pblico que se muestra en la figura 1.2. El
crecimiento econmico trae como conse cuencia, entre otros aspectos,
un aumento en la compra de vehculos privados. Inicialmente, ms
coches significan, en general, que ms personas desean trans ferirse
del transporte pblico al coche, lo cual implica evidentemente menos
pasajeros. A ello, los operadores pueden responder incrementando
los precios de los billetes y/o reduciendo la frecuencia (el nivel
del servicio) o ambos. En consecuencia, la situacin descrita hace
ms atractiva la posesin y uso del coche privado, acelerando as el
crculo vicioso. A medida que este proceso se Figura 1.2. El crculo
vicioso del transporte pblico. Aumentos de renta Uso ms atractivo
del coche Reduccin de frecuencias en bus Ms congestin y retrasos
Menor nmero de km por autobs Disminucin de la demanda de transporte
pblico Incremento de los costes de operacin de los buses
Incrementos tarifarios Aumento posesin de coche
29. Introduccin34 repite cada ao, los niveles de congestin
aumentan, los autobuses se retrasan, sus frecuencias disminuyen y
sus tarifas son cada vez ms altas; se constata, por tanto, que la
acumulacin de decisiones individuales razonables, provoca un estado
final peor para todos que el inicial. Esta sencilla representacin
tambin puede ayudar a identificar las posibles medidas a tomar para
ralentizar e incluso, invertir, este crculo vicioso. Estas ideas se
resumen en la figura 1.3. Por ejemplo, medidas estructurales
(fsicas) como el establecimiento de carriles bus y otras medidas de
prioridad a buses son particularmente atracti vas, ya que dan como
resultado una asignacin ms eficiente del espacio vial. Por otro
lado, las subvenciones al transporte pblico tienen sus detractores
y sus defensores; pueden reducir la necesidad de subir los precios
a corto plazo, pero tienden a generar grandes dficits y a proteger
una gestin pobre, que es en parte consecuencia de su propia
ineficacia. Este aspecto ltimamente ha hecho que, en pases en los
que el transporte pblico se ejerce, por parte de empresas u
operadores privados en base a concesiones (Espaa, p. ej.), las
licitaciones se realicen en funcin de lo que se denomina Contratos
de Gestin Interesada, en los cuales se exige y vigila al empresario
en el cumplimiento de ciertos estndares de calidad (puntualidad,
frecuencias, comportamiento y atencin al usuario, adaptabilidad de
bus, edad del bus, etc.), de forma que sus Restricciones a los
coches Subvenciones Prioridad a buses Aumentos de renta Uso ms
atractivo del coche Reduccin de frecuencias en bus Ms congestin y
retrasos Menor nmero de km por autobs Disminucin de la demanda de
transporte pblico Incremento de los costes de operacin de los buses
Incrementos tarifarios Aumento posesin de coche Figura 1.3. Ruptura
del crculo vicioso: vehculo privado-transporte pblico.
30. Modelos de Transporte 35 ingresos aumenten si dichos
estndares se cumplen, penalizando a aquellos empresarios que no los
cumplen. El tipo de modelo que subyace en las figuras 1.2 y 1.3
suele denominarse modelo estructural, tal y como se tratar en el
Captulo 12; se trata de represen taciones sencillas pero poderosas,
en particular, porque permiten la discusin de temas fundamentales
de forma suficientemente parsimoniosa. Sin embargo, no estn libres
de peligros al ser aplicados en contextos diferentes. Por ejemplo,
pinsese en este modelo del crculo vicioso en el con texto de un pas
en desarrollo. El crecimiento de la poblacin mantendr el incremento
de la demanda de transporte pblico mucho ms tiempo que en un pas
industrializado. De hecho, en algunos pases los flujos de autobuses
encontrados son enormemente altos, llegando a los 400-600 autobuses
por hora por sentido en algunos corredores. El contexto tambin es
relevante cuando se trata de buscar soluciones, as, se ha discutido
que uno de los objetivos princi pales del establecimiento de
carriles slo bus en pases en desarrollo no es tanto proteger a los
autobuses de la congestin, como el de organizar el mo- vimiento de
los autobuses (Gibson et al., 1989). Los altos volmenes de auto
buses frecuentemente otorgan una prioridad de facto, y en estos
casos, la in terferencia entre autobuses puede llegar a ser un
mayor factor de retraso que la congestin generada por los coches.
Por lo tanto, habra que revisar el modelo del crculo vicioso
expuesto anteriormente. Asimismo parece observarse una cierta
concienciacin debido a los pro blemas derivados de las fuertes
emisiones de contaminantes que el trfico produce, sobre todo en las
ciudades. La alarma sobre la situacin de la capa de Ozono y la
preocupacin mostrada en este sentido (Protocolo de Kyoto, etc.) por
muchos pases o por la misma Unin Europea, ha hecho que se comiencen
a adoptar medidas para intentar paliar estos problemas. As, la
Cumbre de los Presidentes de los pases miembros de la UE adopt, el
9 de marzo del 2007, tres resoluciones importantes con horizonte el
ao 2020: la primera es el acuerdo de reducir las emisiones en un
20%; la segunda hace alusin a que el 20% de la energa utilizada
provenga de fuentes renovables y la tercera establece que el 10% de
los combustibles utilizados en el transporte pblico han de ser bio-
carburantes. De hecho, a iniciativa de la UE est surgiendo, adems,
toda una lnea de trabajo dirigida hacia proyectos de investigacin
en los que se favo- rezca el uso de modos alternativos de
transporte en ciudades, bajo el con cepto de movilidad sostenible:
uso de combustibles alternativos (bio-disel, pilas de hidrgeno,
vehculos hbridos), tanto para buses como para coches con
31. Introduccin36 importantes subvenciones pblicas para los
consumidores, fomento masivo (y en muchos casos, gratuito) de la
bicicleta, programas de difusin y formacin hacia la sostenibilidad,
fomento de los carriles bicis y peatonales, carriles BUS-VAO (para
buses y para coches altamente ocupados), establecimiento de peajes
urbanos, etc. En definitiva, todo un conjunto de medidas
disuasorias de la utilizacin del vehculo privado. Desgraciadamente,
es imposible caracterizar todos los problemas de trans porte de una
forma sencilla, nica y universal. Los problemas de transporte
dependen del contexto, el cual no puede ignorarse a la hora de
resolverlos. Los modelos pueden contribuir a lograr que la
identificacin de los problemas y la seleccin de la forma de
resolverlos tenga una base ms slida. 1.3. Modelos y proceso
decisional 1.3.1. Estilos de toma de decisiones Antes de elegir un
marco de modelizacin para un problema determinado, hay que
identificar y definir el contexto relevante: pas, gobierno o
entidad determinada. Tambin debe reconocerse que existen varios
estilos de toma de decisiones en la prctica y que no todos ellos
utilizan la modelizacin como herramienta bsica. Dichos estilos se
pueden caracterizar de muchas diferentes maneras: lo que se explica
a continuacin es una adaptacin de un esquema realizado por Nutt
(1981). 1.3.1.1. Decisiones basadas en Planes Directores Existe una
larga tradicin en desarrollar y aplicar este tipo de estrategia en
el campo del transporte. Tambin existe una amplia experiencia sobre
el fracaso de este enfoque. Las decisiones se basan en
interpretaciones del Plan Director que establecen las normas que
controlan las contingencias, las expectativas de rendimiento y lo
que se puede y no se puede hacer. Normalmente se prepara el Plan
Director con muchsimo cuidado y atencin al futuro, quizs utilizan-
do un modelo de transporte estratgico de alto coste, del tipo
utilizado en las dcadas de los 60 y 70. Los Planes Directores
pueden ser razonables cuando el contexto socio- econmico es estable
y por ende los problemas son recurrentes. Tienen la ven taja de
informar a todos de lo que se va a hacer y la gran desventaja de
que casi nunca funcionan: los ambientes econmicos, sociales y
tecnolgicos cambian
32. Modelos de Transporte 37 ms rpido de lo que el plan puede
adaptarse. Adems, como la informacin nueva no encaja en el Plan
Director, casi nunca se recoge o se utiliza para mejorar la toma de
decisiones. Desgraciadamente, muchos pases en proceso de desarrollo
han tratado de adoptar este tipo de enfoque que es inapropiado para
sus cambiantes condiciones. 1.3.1.2. Teora de la decisin normativa
o racionalidad sustantiva ste es el enfoque racional para la toma
de decisiones implcito en la mayora de los libros de texto acerca
de planificacin de transporte. Tambin se le conoce como enfoque
sistmico. Aqu la cuantificacin es esencial. El problema de decisin
se considera bajo la perspectiva de elegir opciones entre un
conjunto completo de alternativas y escenarios, con estimaciones
acerca de su proba bilidad de ocurrencia; la utilidad de cada
alternativa se mide en trminos de beneficios y costes y de otros
criterios como la proteccin del medioambiente, seguridad, etctera.
En algunos casos es posible formular el problema de decisin en un
mar co de programacin matemtica. Esto requiere que la funcin
objetivo sea conocida y especificada, y que lo mismo se aplique
para las restricciones que definen el espacio de soluciones. Sin
embargo, en la mayora de los problemas reales resulta difcil
cuantificar algunos elementos de la funcin objetivo o de las
restricciones o convertirlos a unidades de medida comunes, como
dinero o tiempo. Tambin puede ser difcil incluir alguno de los
elementos probabi lsticos en cada caso pero se puede aprender
bastante del problema durante el proceso. En este caso, la
modelizacin es el elemento central. Algunos ejem plos del tipo de
problemas asociados a la aplicacin de la teora de la decisin
normativa son: La acusacin de falta de sensibilidad frente a las
aspiraciones del p1. blico. Sus elevados costes.2. La aberracin de
quienes toman decisiones, que pueden no entender o3. aceptar un
tratamiento analtico del problema. Adems, este enfoque
frecuentemente ha fracasado en lo que se refie re a producir
resultados a tiempo y con una exactitud aceptable; hasta ver la
adversa reaccin a la modelizacin de transporte a gran escala
durante los 80.
33. Introduccin38 1.3.1.3. Teora conductual de la decisin ste
es un intento de suavizar el enfoque de la teora de la decisin
normativa reconociendo que a menudo los que toman decisiones no
buscan maximizar la utilidad sino solamente producir una solucin
satisfactoria (ver la discusin en el Captulo 7). La bsqueda de
mejores soluciones frecuentemente se detiene cuando se encuentra
una que es aceptable; este enfoque combina bsqueda, aprendizaje y
toma de decisiones, pero probablemente no logre generar solu ciones
que no constituyan ms que mejoras marginales a la prctica actual.
De hecho, este enfoque es parecido a un anlisis marginal del
problema de optimizacin empezando desde una solucin no ptima; se
buscan y se explo ran mejoras menores pero aceptables con la
esperanza de subir un escaln en el proceso. La modelizacin juega
aqu un papel ms restringido y puede ser del tipo ms sencillo que se
discute en el Captulo 12. Los modelos de oferta y demanda
marginales encajan muy bien en este enfoque. 1.3.1.4. Toma de
decisiones en grupo ste es un enfoque que se sigue en muchas reas
gobernadas por un comit. La toma de decisiones se convierte en un
proceso de aprendizaje dentro de un grupo con autoridad para tomar
decisiones y un objetivo especfico. Los individuos contribuyen con
su experiencia y conocimientos, y el grupo intenta aplicarlos al
problema de decisin. En este enfoque se combina informacin
cuantitativa y cualitativa, as como posibles previsiones; sin
embargo, el proceso no se rea liza de forma sistemtica. Los puntos
de vista de los miembros del grupo ms persuasivos o poderosos
pueden predominar ms all de su valor intrnseco. La participacin en
un grupo de este tipo a menudo ayuda a aceptar ciertas decisiones,
lo cual es muy importante en un contexto de planificacin. Algunas
veces se crea un grupo directivo para guiar y aconsejar la
implementacin de ejercicios de modelizacin importantes. Tienen el
potencial de dar buenos consejos acerca de lo que se incluye o no
en la tarea de modelizacin y tambin pueden promocionar la
aceptabilidad del plan resultante. 1.3.1.5. Toma adaptativa de
decisiones Este enfoque es una versin ms flexible de la toma de
decisiones en grupo. Reconoce la interaccin entre grupos de presin,
que no tienen poder de de cisin. Cada grupo ve el problema de una
forma distinta, siendo necesarios la negociacin y el compromiso
para llegar a una solucin decisional. Este enfoque
34. Modelos de Transporte 39 es til si el problema contiene
muchas variables e interacciones que no estn bien definidas y si no
existe una teora normativa o de comportamiento que sugiera
relaciones causa-efecto. El enfoque es bastante comn en la toma de
decisiones legislativas y diplomticas, as como en muchos grupos de
decisin, especialmente cuando la supervivencia pasa a ser el
objetivo dominante. Dentro de este enfoque la modelizacin del
transporte slo juega un papel instrumental menor. Las
recomendaciones de un determinado estudio se uti lizan como
argumentos en las negociaciones entre los grupos de presin, de
forma casi independiente de su valor intrnseco. Pueden usarse las
tcnicas ms modernas, no porque sean las ms exactas o sensibles sino
porque el mencionar que se han utilizado otorga mayor valor a los
resultados del estudio y, por lo tanto, ms poder a los que
promocionaban su uso. 1.3.1.6. Estrategias mixtas de toma de
decisiones Finalmente, a menudo es posible combinar muchos de los
enfoques anteriores en una estrategia flexible. Esto es bastante
comn en estudios de transporte. Este tipo de estrategia reconoce
que la forma en que se toman las decisiones puede ser tan
importante como la accin elegida. El enfoque mixto utiliza el
anlisis, la persuasin, la negociacin y las estrategias polticas en
diferentes escenarios bajo diferentes objetivos. A veces, estos
ltimos se consideran fijos y conocidos pero mientras las
negociaciones continan puede ser necesario aumentarlos para incluir
las preocupaciones de grupos en conflicto. ste es un enfoque
realista que acepta que en el caso de problemas impor tantes los
objetivos y escenarios pueden variar como parte del proceso de toma
de decisiones. ste es el caso de, por ejemplo, los planes para
hacer importantes mejoras en una red de carreteras o construir una
autopista en una zona urbana; o la tarea de elegir la mejor ruta
para un ferrocarril que una Londres con el Tnel de La Mancha; o el
aumento de la capacidad de un aeropuerto que sirva a una gran
conurbacin. La modelizacin suele jugar un papel importante en este
enfoque; el nfasis debera estar en la flexibilidad y en la
capacidad de adaptacin, la inclusin de nuevas variables y el
anlisis rpido de polticas y diseos innovadores. 1.3.2. Cmo escoger
un enfoque de modelizacin Este libro supone que el estilo de
decisin adoptado implica el uso de mode- los, por ejemplo,
estrategias de racionalidad sustantiva o mixtas, pero no pro
35. Introduccin40 mueve un enfoque de toma de decisiones nico
(es decir, normativo). La acep tabilidad de la modelizacin o de un
enfoque de modelizacin en particular, en el contexto de un estilo
de decisin es muy importante. Los modelos que terminan siendo
ignorados por quienes toman decisiones no solamente mal gastan
recursos sino que tambin producen analistas y planificadores desani
mados. Tambin se propone que cuando se especifica un enfoque
analtico hay que tener en cuenta varias caractersticas de los
problemas y modelos de transporte. 1. El contexto de la toma de
decisiones. Implica adoptar una perspectiva particular y elegir el
alcance o amplitud del sistema de inters. La elec- cin de la
perspectiva define el tipo de decisiones que se han de conside rar:
planificacin estratgica, tctica (de gestin de transporte) o incluso
soluciones a problemas especficos de operacin. La eleccin del
alcan- ce implica especificar el nivel del anlisis: solamente se ha
de incluir el transporte o tambin ha de implicarse la localizacin
de actividades?; para diferentes niveles del sistema de transporte,
interesa solamente la deman- da o tambin la oferta?; ha de
considerarse tambin la eficiencia del sis tema o de los operadores
de servicios, la minimizacin de los costes entre los operadores,
etc.? Tambin es crucial la cuestin de cuntas alternativas hay que
tener en cuenta para satisfacer a los diferentes grupos de inters o
para desarrollar el mejor plan; por lo tanto, el contexto en que se
toman las decisiones tambin ayudar a definir los requerimientos de
los modelos utilizados, las variables a ser incluidas en el modelo
y las que se conside rarn dadas o exgenas. 2. Exactitud deseada.
ste es resultado del punto anterior y est influen ciado en gran
manera por los dos puntos siguientes (3 y 4). Sin embargo,
normalmente la exactitud deseada es justo la necesaria para
discriminar entre una buena solucin y otra menos buena. En algunos
casos puede ser bastante obvio cul es la mejor solucin,
necesitndose as una modeliza cin menos precisa. Sin embargo, hay
que recordar que en el pasado, se ha responsabilizado al sentido
comn de algunas decisiones de planificacin de transporte muy
pobres. 3. La disponibilidad de datos adecuados, su estabilidad y
las dificultades asociadas a pronosticar sus valores futuros. En
muchos casos puede que se disponga de muy pocos datos; en otros
pueden existir razones para desconfiar de la informacin, o tener
menos confianza en las predicciones a futuro de las variables clave
de planificacin, pues el sistema no es lo
36. Modelos de Transporte 41 suficientemente estable. Muchas
veces los datos disponibles sern el factor clave en la decisin del
enfoque de modelizacin. 4. Estado del arte en modelizacin para un
tipo particular de intervencin en el sistema de transporte. Esto, a
su vez, puede dividirse en: Riqueza terica.a) Facilidad del
tratamiento matemtico e informtico.b) Disponibilidad de buenos
algoritmos de solucin.c) Debe considerarse que, en la prctica,
todos los modelos suponen que al gunas variables son exgenas.
Adems, muchas otras variables deben ser omitidas del marco de la
modelizacin, ya sea porque no son relevantes para la tarea a
realizar, demasiado difciles de predecir o porque se espera que
varen poco y no influyan en el sistema de inters. Una consideracin
explcita de lo que se ha dejado fuera del modelo puede ayudar a la
hora de decidir acerca de su idoneidad en relacin a un determinado
problema. 5. Recursos disponibles para el estudio. stos incluyen
dinero, datos, equi pos y software informtico, habilidades tcnicas,
etc. Sin embargo, hay dos tipos de recursos que merecen una mencin
especial: el tiempo y el nivel de comunicacin con los que toman las
decisiones y con el pblico. El tiempo es probablemente lo ms
crucial: si hay poco tiempo disponible para elegir entre diferentes
soluciones, ser necesario tomar atajos para poder ofrecer asesora
en plazos adecuados. Los decisores suelen fijar escalas de tiempo
absurdamente cortas para evaluar proyectos que tardarn aos en proce
sarse a travs de los mltiples niveles de decisin, aos en
implementarse y muchos ms aos en verificar si eran o no correctos.
Por otra parte, un buen nivel de comunicacin con quienes toman las
decisiones y con los usuarios aliviar en parte el problema: surgirn
menos expectativas irrealistas acerca de nuestra habilidad para
modelizar con exactitud diferentes alternativas de transporte,
adems, una mejor comprensin de las ventajas y limitaciones de la
modelizacin debera moderar los extremos de aceptacin ciega o
rechazo total a las recomendaciones del estudio. 6. Requisitos de
procesamiento de datos. Este aspecto sola interpretarse como algo
del tipo: de qu tamao es el ordenador que necesitas? La respuesta
actual a esa pregunta es no muy grande, ya que un buen micro-
ordenador bastar en la gran mayora de los casos. El verdadero
cuello de botella en el procesamiento de datos es la habilidad
humana para re coger, codificar e introducir los datos, activar los
programas e interpretar
37. Introduccin42 los resultados. Cuanto mayor sea el nivel de
detalle, ms difciles sern estas tareas. La recoleccin de datos
ayudados por ordenador incluyen- do edicin grfica de entradas y
salidas reduce en parte este problema. Sin embargo, se necesita ms
progreso en estas materias para superar este cuello de botella. 7.
Niveles de preparacin y habilidad de los analistas. Normalmente los
costes de entrenamiento son bastante altos; tanto que, a veces, es
mejor usar un modelo existente y bien conocido antes que intentar
adquirir y aprender el uso de un modelo ligeramente ms avanzado.
Por supuesto, ello podra parecer una receta para sofocar la
innovacin y el progreso; sin embargo, siempre sera posible dedicar
tiempo a aprender sobre tcni cas ms modernas y eficaces sin
rechazar la experiencia lograda con los modelos anteriores. Florian
et al. (1988) formalizaron los contextos de la toma de decisiones
utilizando un marco bidimensional: nivel de anlisis y perspectiva.
Los nive- les de anlisis pueden incluir seis grupos diferentes de
procedimientos, cada uno de los cuales se centra en uno o ms
modelos y sus algoritmos especficos de solucin. stos son:
Procedimientos de1. localizacin de actividades, L; Procedimientos
de2. demanda, D; Procedimientos de3. rendimiento del sistema de
transporte, P, que producen como salidas los niveles de servicio,
el gasto econmico y las capacidades prcticas, y dependen de los
niveles de demanda y de las condiciones de oferta de transporte;
Procedimientos de4. intervenciones en la oferta, S, que determinan
las ac ciones tomadas por los proveedores de servicios de
transporte e infraes tructura; stas dependen de sus objetivos
(maximizacin de beneficios, bienestar social), ambiente
institucional, sus costes y una estimacin de futuros estados del
sistema; Procedimientos de5. minimizacin de costes, CM;
Procedimiento de6. produccin, PR. Los dos ltimos tienen ms que ver
con los aspectos microeconmicos que afectan a los proveedores de la
oferta (ya sean operadores o de infraes tructuras) cuando eligen
entre las combinaciones de insumos que minimizan sus costes.
38. Modelos de Transporte 43 La perspectiva de la dimensin del
problema considera los seis niveles de procedimientos L, D, P, S,
CM, PR y, adems, tres perspectivas: una estra- tgica STR, una
tctica TAC y una operativa OPE. Por supuesto, stas se relacionan
con los horizontes de planificacin y los niveles de inversin; sin
embargo, en este contexto, ellos deberan considerarse como
conceptos gen ricos asociados a la capacidad de: Visualizar los
niveles1. L, D, P, S, CM, PR en su importancia absoluta y relativa.
Elegir, a cualquier nivel, lo que puede ser considerado como fijo o
variable.2. En la figura 1.4 se resume la forma en que se
interrelacionan las diferentes perspectivas y niveles. Por supuesto
el nivel ms importante y agregado es el nivel estratgico; los
anlisis y las elecciones en este nivel tienen impactos que afectan
a todo el sistema a largo plazo, y, en general, implican la
adquisicin de recursos y el diseo de redes. Los temas tcticos
tienen una perspectiva ms corta y puntual, y se trata de cuestiones
tales como el mejor aprovechamiento de las instalaciones e
infraestructura actuales. La perspectiva ms estrecha, la operativa,
trata de los problemas a corto plazo de los proveedores de
servicios de transporte y queda fuera del alcance de este libro;
sin embargo, las decisiones reales acerca de, por ejemplo, el nivel
de servicio o el tamao de vehculos, representan una entrada exgena
importante en algunos de los modelos dis cutidos en este libro, y
esto se muestra en la figura 1.4. Todo es, por supuesto, una forma
relativamente abstracta e idealizada de visualizar los problemas de
planificacin de transporte. Sin embargo, ayuda a clarificar las
elecciones que debe hacer el analista al desarrollar un enfoque de
modelizacin de transporte. Este libro se centra principalmente en
los pro blemas de planificacin estratgica y tctica al nivel de los
procedimientos de demanda y rendimiento del sistema de transporte.
No obstante, algunos de los modelos discutidos a veces pueden ser
tiles fuera de estos niveles y pers pectivas. 1.4. Tpicos en
modelizacin del transporte Hasta aqu ya se han identificado las
interacciones entre los problemas de transporte, los estilos de
toma de decisiones y los enfoques de modeliza- cin. Ahora se
discutir acerca de algunos de los tpicos crticos de modeli zacin
que son relevantes para la eleccin de un modelo. Estos tpicos
consi
39. Introduccin44 deran algunos temas generales, como, por
ejemplo, los roles de la teora y los datos, la especificacin y la
calibracin de modelos. Pero quizs, las elecciones ms crticas son
aquellas que sitan al planificador entre el uso de enfoques de
modelizacin agregados o desagregados, modelos de corte transversal
o de se- ries de tiempo y tcnicas de preferencias reveladas o
declaradas. 1.4.1. Tpicos generales de modelizacin Wilson (1974)
proporciona una interesante lista de preguntas que deberan ser
respondidas por cualquier aspirante a modelizador; sta abarca desde
aspec tos generales como el propsito que hay detrs de construir el
modelo, hasta aspectos ms detallados como qu tcnicas estn
disponibles para dicha cons truccin. A continuacin se discuten
algunos de estos temas, junto con otros que son especialmente
relevantes para el desarrollo de este libro. Figura 1.4. El marco
conceptual tridimensional. Perspectivas de Planificacin y Gestin
Localizacin de actividadesL Demanda D Rendimiento P Intervenciones
en la oferta S Minimizacin de costes CM Produccin PR Niveles
sistema de transportes Alcance de este libro Exgenos Endgenos
Operacional Tctica Estratgica
40. Modelos de Transporte 45 1.4.1.1. Los roles de la teora y
los datos Mucha gente tiende a asociar la palabra teora a una serie
sin fin de frmulas y manipulaciones algebraicas. En el campo de la
modelizacin del transporte urbano esta asociacin ha sido bastante
correcta: es difcil comprender y re plicar las complejas
interacciones entre seres humanos, que constituyen una
caracterstica inevitable de los sistemas de transporte. Algunos
desarrollos tericos que trataron de superar estas dificultades, han
dado como resultado modelos a los que les faltaban tanto datos como
software adecuados para su implementacin prctica. Ello ha llevado a
muchos profe sionales a pensar que la brecha entre teora y prctica
es cada vez ms amplia; y esto es algo que se ha intentado
contrarrestar en este libro. Una consideracin importante para
juzgar la contribucin de una nueva teora es si sta impone
restricciones que tengan sentido a, por ejemplo, la forma de una
funcin de demanda. Existe por lo menos un caso documentado sobre un
estudio prctico de planificacin de transporte, que dur varios aos y
cost varios millones de dlares, que dependa de modelos de demanda
pragmticos con una estructura errnea (algunas de sus elasticidades
tenan el signo incorrecto; vase Williams y Senior, 1977). Aunque
esto podra haber sido diagnosticado previamente por dichos
profesionales pragmticos si no hubieran despreciado la teora, slo
fue descubierto a posteriori por los tericos. Desgraciadamente (o
quizs afortunadamente, dira un pragmtico) a ve ces se pueden
derivar formas funcionales similares de los modelos a partir de
diferentes perspectivas tericas (este tpico de equifinalidad se
trata con ms detalle en el Captulo 8). Sin embargo, la
interpretacin de los resultados de un modelo depende en gran medida
del marco terico adoptado. Por ejemplo, la misma forma funcional
del modelo gravitacional se puede derivar de una analoga con la
fsica, de la maximizacin de la entropa y de la teora de la
maximizacin de la utilidad. La interpretacin de los resultados, sin
embargo, puede depender de la teora adoptada. Si interesan
solamente los flujos en los arcos de una red, podra ser irrelevante
qu marco terico subyace en la funcin analtica del modelo. Sin
embargo, si se requiere una medida de evaluacin, la situacin
cambia, ya que slo sera de ayuda en este caso una teora basada en
el comportamiento del usuario bajo la perspectiva econmica. En
otros casos, se utilizarn frases como la atraccin de la zona de
destino de viajes se in crementar, o sta es la forma ms probable de
organizar los viajes, o la matriz de viajes ms probable coincidente
con nuestra informacin acerca del sistema; estas frases no ayudan a
definir medidas de evaluacin pero
41. Introduccin46 pueden ayudar a interpretar mejor la
naturaleza de la solucin encontrada. Asimismo, el marco terico
tambin otorgar cierta credibilidad al modelo al intentar
pronosticar el comportamiento futuro. En este sentido es
interesante reflexionar sobre la interaccin entre la prctica y la
teora. Por ejemplo, se ha comprobado que los modelos o formas
analticas utilizadas en la prctica, tradicionalmente han
influenciado las hiptesis utilizadas en el desarrollo de nuevos
marcos tericos. Tambin se sabe que modelos ampliamente utilizados,
como, por ejemplo, el logit mltiple, que ser tratado en los
Captulos 6 y 7, han sido objeto de importantes racionalizaciones a
posteriori: los avances tericos son especialmente bienvenidos
cuando fortalecen las prc- ticas habituales que pueden carecer de
una lgica particularmente convincente (Williams y Ortzar, 1982b).
Los dos estilos clsicos de enfoque para el desarrollo de teoras son
el mtodo deductivo (construir un modelo y probar sus predicciones
frente a ob servaciones) y el mtodo