Las medidas de gestión de la demanda de tráfico están diseñadas para regular el uso de los automóviles e incentivar modos de transporte alternativos (transporte público, biciclos, caminata). Es difícil evaluar el impacto de estas medidas utilizando modelos estratégicos, ya que consideran variables de tráfico de manera agregada (curvas flujo-velocidad) e ignoran variaciones de capacidad en intersecciones en períodos cortos (v. g., dentro del ciclo de un semáforo). Tampoco son apropiados modelos operacionales, como TRANSYT, SATURN o GETRAM, ya que algunas de estas medidas pueden incidir en la asignación de tráfico, pero también sobre otras etapas del modelo de demanda. Esta tesis muestra la aplicación de un modelo más flexible (TRIPS: TRansport Improvement Planning System) que permite modelar las cuatro etapas del modelo clásico de transporte y al mismo tiempo representar una red en detalle (semáforos, rotondas, señales de prioridad, pistas sólo bus). Para esta investigación se buscaron modelos de demanda calibrados para una ciudad de tamaño medio, utilizándose los reportados para la ciudad de Valdivia en 1998 por una empresa consultora. Con la información de la red y los modelos de demanda se implementó TRIPS, usando el costo generalizado de viaje para alimentar las etapas de partición modal y distribución. Dadas las limitaciones encontradas en el software para el tratamiento de las paradas del transporte público, se calibraron relaciones entre el flujo y la velocidad comercial de buses calibradas con una base de datos de la ciudad de Concepción Todo lo anterior permitió una razonable representación de la red y comportamiento de los usuarios para probar diversas medidas de gestión de tránsito. Entre estas se probaron la implantación de calles exclusivas para el transporte público, la reversibilidad de vías para el transporte privado y la tarificación por congestión en el centro del área de estudio. Los resultados obtenidos están relacionados con la topología y características de la red, con los modelos de demanda, y con los lugares donde se implementaron las medidas. En este sentido deben considerarse de manera relativa. Los resultados están en la línea de lo esperado y los más destacables son los siguientes. Las calles exclusivas para el transporte público producen cambios en la partición modal, pero no en la distribución de viajes. En la asignación de tráfico hay cambios no sólo en las vías adyacentes a las vías exclusivas, sino en un área bastante mayor, incluyendo el centro de la ciudad. La reversibilidad no tuvo ningún impacto práctico en la demanda, observándose que su impacto en la asignación sólo afecta la vialidad inmediata. La tarificación en el centro produjo una reasignación en un área bastante mayor a la intervenida; no sólo en las calles cercanas y de acceso. Además, hizo cambiar la partición modal, no sólo de los viajes con origen o destino el centro, sino que la de toda la ciudad.

Es un hecho incuestionable que las necesidades de los ciudadanos han cambiado a lo largo de los últimos tiempos. Objetos, bienes, cualidades y situaciones que antes nos eran indiferentes actualmente ocupan una elevada posición en nuestra escala de valores. Un ejemplo de ello es la seguridad que en la sociedad en la que vivimos es un activo en alza que está alcanzando cotas muy importantes. La seguridad vial se convirtió en una preocupación global en abril de 2004, cuando la Asamblea General de la Organización de las Naciones Unidad (ONU) aprobó una resolución en la que instaba a la mejora de la seguridad vial en el mundo [ONU04]. Esta preocupación se traspasó a todas las esferas de gobierno (ONU, UE, Gobiernos de España..). Así, el principal objetivo de todas las políticas y planes de seguridad vial se centran actualmente en la reducción de muertes en carretera [DGTO6a]. Uno de los escenarios donde se pone de manifiesto de forma más evidente y clara el problema de la seguridad vial y el objetivo de reducción de víctimas por accidentes de tráfico es el entorno urbano y metropolitano. Este conjunto de factores y circunstancias posiciona a la gestión de tráfico como uno de los factores estratégicos más relevantes hoy en día. Asimismo, implica a diversos sectores tales como el económico (dependencia de los combustibles), el ambiental (contaminación, ruido, emisión de gases de efecto invernadero ), la seguridad (de usuarios de la vía, tanto conductores, como peatones) y la salud (problemas respiratorios, circulatorios ). Los sistemas de transporte inteligentes, ITS (acrónimo del inglés Intelligent Transportation Systems), presentan una solución a las demandas de seguridad vial, gestión de tráfico y movilidad ciudadana, gracias al desarrollo y al uso de diversas aplicaciones y tecnologías [ITS08a, ITS8b]. La correcta gestión del tráfico rodado exige la utilización de una gran cantidad de información que presente un alto grado de fiabilidad. / Gallego Ripoll, MDLN. (2010). Requisitos técnicos para la aplicación de sensores de tecnología láser en sistemas inteligentes de transporte (ITS) [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/7381

Tiene como objetivo principal la definición de una nueva metodología de modelización en tiempo presente de los niveles de servicio en autopistas mediante la utilización de la información proporcionada por los sensores actualmente instalados en carretera. Se pretende que esta modelización puedar ser utilizada por los sistemas de gestión de tráfico, para obtener una caracterización más ajustada de los niveles de servicio. Esta caracterización mejorará la de gestión del tráfico, ya que la determinación de los niveles de servicio en tiempo presente ayudará a la toma de decisiones para la actividación de las medidas de gestión de tráfico. La investigación se ha basado en la hipótesis fundamental de que los seis niveles de servicio definidos en el Manual de Capacidad (HCM2000), no se consideran adecuados para la gestión dinámica del tráfico por dos razones fundamentales: a)la metodología es totalmente estática y está orientada al dimensionamiento de las redes viarias y b)que entre algunos nivels de servicio no existen variaciones significativas en las condiciones de circulación. En el desarrollo del trabajo se distinguen dos fases. La primera consiste en una fase de reducción de datos. Esta reducción se ha basado en un análisis de la calidad de datos obtenidos por las estaciones de monitorización, basadas en espiras. El resultado de la reducción ha consistido en la creación de un conjunto de filtros para la depuración de los datos que garantice la calidad de los mismos. En la segunda fase se lleva a cabo la propuesta y análisis de diferentes métodos para la obtención del cálculo de nivel de servicio. / Belda Esplugues, E. (2011). MODELIZACIÓN DE LOS NIVELES DE SERVICIO EN AUTOPISTAS EN TIEMPO PRESENTE PARA LA GESTIÓN DINÁMICA DEL TRÁFICO [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/14274

[ES] La contaminación atmosférica urbana, generada en gran medida por las emisiones vehiculares en ciudades densamente pobladas, representa una amenaza significativa para la salud pública y la sostenibilidad ambiental. Las estrategias tradicionales de gestión del tráfico se han centrado históricamente en reducir la congestión, desatendiendo los impactos ambientales del tráfico vehicular. Esta tesis aborda este problema mediante el desarrollo de un marco de gestión del tráfico urbano que integra criterios de contaminación, particularmente a través de la incorporación innovadora de datos en tiempo real sobre la calidad del aire en las decisiones de reencaminamiento del tráfico. Utilizando la ciudad de Valencia como estudio de caso, el marco combina la modelización realista del tráfico, el análisis de emisiones y nuevas estrategias de reencaminamiento estático y dinámico basadas en criterios medioambientales. Nuestro recorrido comienza con el innovador desafío de generar datos de demanda de tráfico precisos, sin comprometer la privacidad. Aprovechando los datos de detectores de bucles de inducción, proponemos un enfoque que se aprovecha del uso de la ingeniería inversa para crear un modelo de demanda de tráfico realista. Este método mejora significativamente la precisión en la representación del volumen de tráfico, la distribución espacial de los puntos de origen, y la longitud de las rutas en comparación con las soluciones actuales, proporcionando una base más fiable para análisis posteriores. Sobre esta base, empleamos la herramienta SUMO, junto con el modelo de emisiones HBEFA, para simular el flujo de tráfico y las emisiones de los vehículos. SUMO proporciona capacidades detalladas de simulación de tráfico, mientras que HBEFA ofrece factores de emisión completos para el transporte por carretera, lo que los hace ideales para nuestras necesidades de modelización. A continuación desarrollamos SUMO2GRAL, una herramienta personalizada que integra los resultados de SUMO con GRAL para realizar un modelado detallado de la dispersión de contaminantes, y traducir estas emisiones expresadas en masa a concentración. Esta integración tiene en cuenta factores como la orografía urbana y las condiciones meteorológicas, mejorando así la precisión de las evaluaciones de la calidad del aire en entornos urbanos. A continuación, exploramos estrategias de reencaminamiento del tráfico dirigidas a mitigar la contaminación del aire. Primero, presentamos un enfoque de reencaminamiento estático que ajusta los pesos del tráfico en segmentos de calles según parámetros ambientales fijos. Al aplicar este método en Valencia, demostramos su efectividad en la reducción de las concentraciones de contaminantes, especialmente en áreas críticas como espacios verdes o parques, proporcionando implicaciones prácticas para la política y planificación urbanas. Reconociendo las limitaciones de los métodos estáticos para adaptarse a condiciones dinámicas, desarrollamos un algoritmo dinámico de reencaminamiento del tráfico que ajusta las rutas de los vehículos basándose en los datos de calidad del aire de las calles, y en los perfiles específicos de emisiones de los vehículos. Al introducir un factor de sensibilidad de emisiones, nuestro algoritmo modula las decisiones de encaminamiento en respuesta a las condiciones ambientales. Las simulaciones de situaciones de crisis ambiental, como incendios de edificios, y episodios de niebla producida por la contaminación (smog), revelan que el enfoque dinámico reduce significativamente las concentraciones de contaminantes en las áreas afectadas sin afectar gravemente la eficiencia del tráfico, equilibrando eficazmente los niveles de calidad del aire y de movilidad. Esto proporciona valiosas ideas para urbanistas y responsables políticos en el diseño de sistemas de gestión del tráfico que prioricen la salud pública.[...] / [CA] La contaminació atmosfèrica urbana, generada en gran part per les emissions de vehicles en ciutats densament poblades, representa una amenaça significativa per a la salut pública i la sostenibilitat ambiental. Les estratègies tradicionals de gestió del trànsit s'han centrat històricament en reduir la congestió, deixant de costat els impactes ambientals del trànsit vehicular. Esta tesi aborda este problema a través del desenroll d'un marc de gestió del trànsit urbà que integra criteris de contaminació, particularment mitjançant la incorporació innovadora de dades en temps real sobre la qualitat de l'aire en les decisions de reencaminament del trànsit. Utilisant la ciutat de Valéncia com a cas d'estudi, el marc combina la modelació realista del trànsit, l'anàlisi d'emissions i noves estratègies de reencaminament estàtic i dinàmic basades en criteris mediambientals. El nostre recorregut comença amb el repte innovador de generar dades de demanda de trànsit precises sense comprometre la privacitat. Aprovisionant-se de les dades de detectors de bucles d'inducció, proponem un enfocament que es beneficia de l'ingenieria inversa per a crear un model de demanda de trànsit realista. Este métode millora significativament la precisió en la representació del volum de trànsit, la distribució espacial dels punts d'orige i la longitud de les rutes en comparació en les solucions actuals, proporcionant una base més fiable per a anàlisis posteriors. Sobre esta base, usem l'eina SUMO, junt en el model d'emissions HBEFA, per a simular el flux de trànsit i les emissions dels vehicles. SUMO oferix capacitats detallades de simulació de trànsit, mentres que HBEFA proporciona factors d'emissió complets per al transport per carretera, lo que els fa ideals per a les nostres necessitats de modelació. A continuació, desenrollem SUMO2GRAL, una ferramenta personalisada que integra els resultats de SUMO en GRAL per a realisar una modelació detallada de la dispersió de contaminants, i traduir estes emissions expressades en massa a concentració. Esta integració té en compte factors com l'orografia urbana i les condicions meteorològiques, millorant així la precisió de les evaluacions de la qualitat de l'aire en entorns urbans. A continuació, explorem estratègies de reencaminament del trànsit dirigides a mitigar la contaminació de l'aire. Primer, presentem un enfocament de reencaminament estàtic que ajusta els pesos del trànsit en segments de carrers segons paràmetres ambientals fixos. En aplicar este métode en Valéncia, demostrem la seua efectivitat en la reducció de les concentracions de contaminants, especialment en àrees crítiques com espais verds o parcs, proporcionant implicacions pràctiques per a la política i la planificació urbana. Reconeguent les limitacions dels métodes estàtics per a adaptar-se a condicions dinàmiques, desenrollem un algoritme dinàmic de reencaminament del trànsit que ajusta les rutes dels vehicles basant-se en les dades de qualitat de l'aire dels carrers i en els perfils específics d'emissions dels vehicles. Al introduir un factor de sensibilitat d'emissions, el nostre algoritme modula les decisions d'encaminament en resposta a les condicions ambientals. Les simulacions de situacions de crisi ambiental, com incendis d'edificis i episodis de boira produïda per la contaminació (smog), revelen que l'enfocament dinàmic reduïx significativament les concentracions de contaminants en les àrees afectades sense afectar greument l'eficiència del trànsit, equilibrant eficaçment els nivells de qualitat de l'aire i de mobilitat. Això proporciona valuoses idees per a urbanistes i responsables polítics en el disseny de sistemes de gestió del trànsit que prioritzen la salut pública. Finalment, ampliem el nostre anàlisi a escenaris futurs de trànsit urbà examinant l'evolució esperada del parc vehicular de Valéncia, en particular l'augment en l'adopció de vehicles elèctrics.[...] / [EN] Urban air pollution, primarily generated by vehicular emissions in densely populated cities, poses a significant threat to public health and environmental sustainability. Traditional traffic management strategies have historically focused on reducing congestion, neglecting the environmental impacts of vehicular traffic. This thesis addresses this issue by developing a framework for urban traffic management that integrates pollution criteria, particularly by incorporating real-time air quality data into traffic re-routing decisions. Using the city of Valencia as a case study, the framework combines realistic traffic modelling, emissions analysis, and new static and dynamic re-routing strategies based on environmental criteria. Our journey begins with the innovative challenge of generating accurate traffic demand data without compromising privacy. Leveraging data from induction loop detectors, we propose an approach that utilises reverse engineering to create a realistic traffic demand model. This method significantly improves the accuracy in representing traffic volume, the spatial distribution of origin points, and route lengths compared to current solutions, providing a more reliable foundation for further analysis. Building on this foundation, we use the SUMO tool and the HBEFA emissions model to simulate vehicle traffic flow and emissions. SUMO provides detailed traffic simulation capabilities, while HBEFA offers comprehensive emission factors for road transport, making them ideal for our modelling needs. We then develop SUMO2GRAL, a custom tool that integrates SUMO results with the GRAL to perform detailed pollutant dispersion modelling and translate emissions expressed in mass into concentration. This integration considers factors such as urban orography and meteorological conditions, thereby improving the accuracy of air quality assessments in urban environments. Next, we explore traffic re-routing strategies aimed at mitigating air pollution. First, we present a static re-routing approach that adjusts traffic weights on street segments based on fixed environmental parameters. By applying this method in Valencia, we demonstrate its effectiveness in reducing pollutant concentrations, especially in critical areas such as green spaces or parks, providing practical implications for urban policy and planning. Recognising the limitations of static methods in adapting to dynamic conditions, we develop a novel dynamic traffic re-routing algorithm that adjusts vehicle routes based on street-level air quality data and specific vehicle emissions profiles. By introducing an emission sensitivity factor, our algorithm modulates routing decisions in response to environmental conditions. Simulations in Valencia of environmental crises, such as building fires and smog episodes, reveal that the dynamic approach significantly reduces pollutant concentrations in affected areas without severely impacting traffic efficiency, effectively balancing air quality and mobility levels. This provides valuable insights for urban planners and policymakers in designing responsive traffic management systems prioritising public health. Finally, we extend our analysis to future urban traffic scenarios by examining the expected evolution of the vehicle fleet in Valencia, particularly the increase in electric vehicle adoption. Based on vehicle fleet evolution models from similar European cities, we simulate scenarios that consider technological advancements and social trends. Our findings suggest that a gradual transition to electric vehicles can substantially improve air quality over time, highlighting the importance of promoting cleaner technologies alongside effective traffic management.[...] / Padrón Pérez, JD. (2024). An urban traffic management framework integrating pollution criteria [Tesis doctoral]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/214027