Facultad de ingeniería, Pontificia Universidad Javeriana Cali, Colombia. Facultad de ingeniería, Pontificia Universidad Javeriana Cali, Colombia

Transcripción

1 Estimación De La Capacidad De Atención De Buses De Plataformas Tipo Del Masivo Integrado De Occidente (MIO) A Través Del Desarrollo De Una Metodología. Córdoba Rada Julio Cesar 1, Trujillo Vasco Johan Andrés 2 1 Facultad de ingeniería, Pontificia Universidad Javeriana Cali, Colombia 2 Facultad de ingeniería, Pontificia Universidad Javeriana Cali, Colombia Palabras clave: capacidad, plataforma, MIO, Resumen Esta investigación parte de la necesidad de identificar y evaluar la funcionalidad de diferentes tipos de plataformas de estaciones del sistema MIO en cuanto a su capacidad para atender buses en un periodo de tiempo determinado. Esta estimación permitirá establecer sus niveles de servicio, con lo cual se podrán realizar futuras implementaciones o modificaciones en la operación del sistema. Para iniciar esta investigación, se seleccionaron estaciones de tipo sencilla, las cuales corresponden a las siguientes: Versalles, Las Américas, Buitrera, Meléndez, y la estación Tequendama de tipo doble. A partir de esta selección se verificó con la plataforma de operación de METROCALI, las horas de mayor frecuencia de buses que se atienden por periodos de tiempo en cada plataforma y que probablemente puede presentarse acumulaciones de buses, que afectan el funcionamiento del sistema a causa de demoras. Con los datos recopilados en los aforos realizados, fue posible ilustrar de forma gráfica las llegadas y salidas de vehículos en un intervalo de tiempo y con esto identificar los momentos en que se generan las colas, y así poder estimar las tasas máximas de capacidad con lo que fue posible determinar los parámetros que componen el modelo de teoría de colas basado en el régimen M/M/1, entre estos se distingue los siguientes: longitud promedio de cola, cantidad promedio de buses en cola, periodos de tiempo promedio que tarda un bus en servicio y el tiempo promedio que demora un bus en cola. Mediante el desarrollo de la metodología se pudo constatar que las plataformas pueden atender más buses que los que están siendo demandados por el sistema, aunque a pesar de esto se presentan algunas colas, tienen mayor incidencia en las plataformas B1 de las estaciones de Buitrera y Versalles, a causa de la presencia de factores que provocan la acumulación de buses.

2 Introducción Los sistemas de transporte Bus Rapid Transit (BRT por sus siglas en inglés), se diseñan con el objetivo de satisfacer la demanda actual y proyectada de pasajeros, establecer una velocidad promedio de operación y reducir los tiempos de viaje, con el fin de prestar un servicio de alta calidad. Estos se diferencian del transporte convencional en tres aspectos clave como lo son capacidad, velocidad y frecuencia, que hacen de este un sistema rápido y eficiente. El buen funcionamiento de un sistema BRT se evidenció en Curitiba Brasil, ciudad pionera en implementar este medio de transporte con el que se obtuvo muy buenos resultados, pues logró movilizar pasajeros/hora/sentido, generando confianza en los ciudadanos al acceder a estos, además de prestar un servicio de calidad, confortable y seguro. De esta manera, se toma este sistema de transporte como referencia para ser implementado en la ciudad de Bogotá ante la necesidad de mejorar los problemas de movilidad de la ciudad, dado por el alto flujo poblacional, lo cual dio lugar a Transmilenio cuyos resultados han sobrepasado las expectativas, ya que ha logrado movilizar hasta pasajeros/hora/sentido cifra que solo ha podido alcanzar un sistema de transporte masivo como lo es un metro, pues este logra movilizar aproximadamente entre y pasajeros/hora/dirección. (Wright & Hook, 2010) El SITM para el municipio de Santiago de Cali es el Masivo Integrado de Transporte (MIO) y es un referente de un sistema de transporte BRT. La entidad encargada de su diseño, construcción y puesta en marcha es METROCALI, empresa que se ocupa del transporte público en la ciudad de Cali junto con otras empresas, actualmente el MIO cubre el 91% del área urbana de la ciudad de Cali, la cual se encuentra dividida por zonas según estudios realizados por mencionada entidad. Desde su implementación, la ciudad ha logrado grandes cambios en infraestructura como también en el sector económico, social y cultural, obteniendo como resultado un cambio positivo en la movilidad de los ciudadanos. (Ortiz Rubiano, 2015) El SITM MIO ha dado muestras positivas desde su implementación respecto a la movilidad, mejorando la parte operacional con el trascurso del tiempo y brindando a los usuarios eficiencia en los servicios y seguridad, para mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, además de promover la equidad social y la responsabilidad ambiental (METROCALI, 2016). Aun así existen algunas inconformidades de los usuarios del MIO dadas por los tiempos de espera en algunas estaciones y demoras en el servicio, esto se debe a factores, entre ellos aquellos que afectan la capacidad de atención de buses en las estaciones donde se encuentran las plataformas prácticamente en horas pico, debido a que en estos horarios el flujo de pasajeros y la frecuencia de buses es mayor que en las horas valle, estos factores serán objeto de investigación ya que todo esto conlleva a la acumulación de buses en las plataformas que pueden ocasionar demoras en el servicio. Al hablar de capacidad de atención de buses se tienen que abarcar diferentes factores que actúan en conjunto, entre ellos la infraestructura, los intervalos de tiempo entre vehículos, y ascensos o descensos de pasajeros.

3 Numero de buses Fundamentación Teórica La teoría de colas es una recopilación de modelos matemáticos que explican los sistemas de colas y con los que es posible darse cuenta del momento en que un sistema ha logrado obtener un comportamiento estable, entre estos la longitud promedio de la línea de espera y el tiempo promedio de servicio permite determinar la capacidad adecuada para el sistema.(martinez, 2012) Por esto se distingue un régimen o denotación por David Kendall que caracteriza un fenómeno tipo M/M/1 bajo un comportamiento probabilístico o distribuido exponencialmente ya que las llegadas y las salidas de buses con un servidor se dan de manera aleatoria. (Tablada Martinez, 2012) Donde: (1) Saturación, (2) cantidad promedio de buses en el sistema en un periodo de tiempo T, (3) tiempo de espera promedio en el sistema, (4) longitud promedio de la cola, (5) tiempo de espera promedio de la cola, (6) tiempo de servicio, (7) tiempo de espera en el sistema, (8) ecuación básica de saturación de colas Curvas Demandad y Capacidad A(t) D(t) Tiempo (min) Grafica 1. Curvas de demanda A (t) y capacidad D (t) Las curvas son utilizadas para demostrar el comportamiento de la teoría de colas. Por una parte, la curva A (t) ilustra la aproximación de buses a las estaciones (demanda), y la curva D (t) ilustra el despeje de los buses de las estaciones (capacidad). Con estas curvas es posible determinar en qué intervalos de tiempo existe formación de colas, característica fundamental en el funcionamiento del sistema que permite estimar la capacidad de atención de las plataformas.

4 Metodología Selección y caracterización de estaciones Esta investigación por orientación e interés del área operacional de METROCALI toma como objeto de estudio estaciones sencillas, puesto que estas representan el 60% del total de estaciones que conforman el sistema MIO, y con los resultados que se obtengan puedan ser replicados en los casos en que se requiera realizar ajustes o modificaciones. De la misma forma, se toma un caso en particular de una estación doble con el fin de analizar el comportamiento de buses mientras se presenta la interacción de dos plataformas continuas (igual sentido). Para la selección de estaciones se realizaron recorridos en horas pico por cada una de estas, con el propósito de observar el comportamiento en las llegadas y salidas de buses de las estaciones. Una vez se seleccionaron las estaciones con base en la mayor demanda por cada plataforma durante las horas pico de la mañana y la tarde comprendidas entre 6:00 a 9:00 am y 5:30 a 8:30 pm respectivamente, se llevó a cabo la caracterización de cada una de estas plataformas, teniendo en cuenta los factores que pueden afectar su capacidad de atención de buses (número de vagones, plataformas por sentido, carriles, presencia de semáforos, entre otros). A continuación, se presenta las plataformas de estaciones seleccionadas y su caracterización: Buitrera (B1) Dos Vagones + carril de sobre paso + dos semáforos antes de la plataforma Meléndez (A1) Un Vagón + Carril de sobre paso + Sema foro por delante Versalles (B1) Un vagón + sin carril de sobre paso + semáforo antes y después Las Américas (A1) Un vagón + sin carril de sobre paso + semáforo por delante Tequendama (A1) Dos vagones + semáforo atrás + carril de sobre paso + plataforma adelante Tequendama (A2) Dos vagones + semáforo adelante + carril de sobre paso + plataforma atrás Toma de datos La recolección de datos de campo debe realizarse cuando el sistema esté funcionando sin alteraciones a través de sus corredores (manifestaciones, accidentes de tránsito, desvíos de rutas por congestión, entre otros). Para la realización de los aforos se tuvo en cuenta un tiempo de 15 minutos antes y después de la hora determinada en la selección de cada una de las plataformas, esto con el objetivo de tomar una muestra precisa. En las mediciones de campo se registraron los siguientes datos: hora de aproximación de buses a la estación, tiempo de llegada a la plataforma, tiempo de salida de la plataforma, tiempo de despeje de la estación, ruta y numero de bus. Procesamiento matemático Para conocer la hora de mayor demanda en el periodo de tiempo medido es necesario establecer intervalos de una hora cada 15

5 minutos, esto para corroborar la frecuencia obtenida en la selección de plataformas y así analizar el comportamiento de los buses teniendo en cuenta los momentos en que se presenta acumulación de buses durante esta hora. Una vez recopilados los datos de los aforos se ilustran de manera gráfica las curvas de A (t) la aproximación de buses a la estación, y con la curva D (t) la salida o despeje de buses de las estaciones, con las que se estima posteriormente la capacidad de cada plataforma, justo en los intervalos de tiempo en que exista formación de colas ya que este fenómeno al presentarse en las plataformas permite estimar su capacidad para atender buses. La estimación de capacidad de atención de las plataformas además puede corroborarse con los tiempos de servicio (tiempo que un bus ocupa la plataforma), con el que se halla una tasa máxima que permite determinar la cantidad de buses que pueden llegar a ser atendidos en una hora. A partir de la demanda y capacidad se determinarán los parámetros del modelo matemático basado en la teoría de colas, con lo que se puede realizar un análisis detallado sobre el comportamiento de los buses mientras se encuentran en una línea de espera. Figura 1. Representación general de comportamiento de buses en el sistema de colas Conclusiones En el desarrollo de la investigación se pudo constatar los factores que inciden en la determinación de la capacidad de atención de las plataformas en las estaciones, identificando los que afectan de manera directa, entre los que se encuentran los semáforos en medio de las intersecciones, semáforos peatonales delante o atrás de la plataforma. Esto se debe a que estos factores influyen en la formación de colas en las plataformas, debido a que durante la luz en rojo acumulan los buses, y durante la luz verde descarga los buses en cola, produciendo que estos lleguen o despejen la plataforma con un intervalo de tiempo pequeño lo que no permite determinar un valor real de la capacidad de atención de la plataforma. Los tiempos perdidos provocados por las colas en las plataformas comienzan a ser considerables cuando la saturación se aproxima o es mayor a 0.7. Las demoras producidas a causa de estos niveles de saturación afectan drásticamente la operación del sistema ya que comienza a presentarse congestiones, afectando así el nivel de servicio de las plataformas y por ende del sistema. El tiempo de servicio es un factor dependiente para determinar la capacidad de atención real de cada plataforma. El menor tiempo promedio de atención Ws se presenta en la plataforma B1 de la estación de Buitrera y el mayor se presenta en la plataforma A1 de la estación de Meléndez, al comparar los resultados de ambas se puede demostrar que en la plataforma B1 de Buitrera la capacidad de atención de buses es mayor a la de la plataforma de Meléndez, así a esto se demuestra que entre mayor sea el tiempo de servicio en la plataforma menor va a ser su capacidad de atención de buses.

6 Las saturaciones mayores a 0.4 como se presentan en las plataformas (Meléndez A1, Versalles B1), aparecen únicamente durante los periodos de alta demanda evaluados, por lo tanto, el resto del día donde la demanda de buses es menor la saturación de las plataformas estará por debajo de este valor. Bibliografía Martinez, G. T. (2012). Teoría de Colas. METROCALI. (2016). Ortiz Rubiano, F. (13 de 8 de 2015). Cobertura del sistema MIO. (J. Cordoba Rada, & J. Trujillo Vasco, Entrevistadores) Tablada Martinez, G. (2012). Teoría de colas. Wright, L., & Hook, W. (2010). Guia de planificacion de sistemas BRT (Autobuses de transito rapido). Bogotá D.C.