Ingeniera Civil / El presente trabajo busca explicar y modelar la decisión de los usuarios del sistema de transporte Transantiago en cuanto a la estructura de viajes por día, a través del uso de datos pre-procesados de transacciones y georreferenciación de buses. En primer lugar, se exploran cuatro cortes temporales semanales entre 2011 y 2013, analizando la permanencia de usuarios, comportamiento temporal y preferencia modal entre bus y metro. Se caracteriza a los usuarios según quintil de ingreso estimado a través del ingreso comunal con la estimación de zona de residencia de Amaya (2013), y tipo de tarjeta: adultos y estudiantes de enseñanza básica, media y superior. Para modelar el comportamiento de los usuarios se utiliza dos cortes temporales semanales de abril y septiembre de 2013, usando una muestra aleatoria de tarjetas filtradas para obtener datos consistentes y representativos, para luego calibrar modelos Logit Multinomial por cada quintil y tipo de tarjeta, considerando como variable a explicar el cambio de comportamiento medido como la fuga del usuario en el siguiente corte o la disminución del cuociente viajes/día dejando cierta holgura por sobre el cuociente inicial. Se utiliza variables de calidad de servicio, como tiempo de viaje y espera, transbordos incluyendo o no cambios en líneas de metro, índices de cumplimiento de oferta, tasa de motorización comunal, índices de calidad en ruta y dummies de rangos de tiempos de viajes máximos observados para cada usuario y de los tres tipos de estudiante. Se obtiene modelos razonables en todos los casos, excepto en adultos y estudiantes del menor quintil de la muestra, debido a la poca varianza de sus variables explicativas. Los índices de calidad de servicio y/o cumplimiento de la oferta, resultan relevantes al explicar el cambio de comportamiento en usuarios adultos de todos los ingresos, y en la mayoría de los estudiantes. Se observa efectos de la estructura de viajes; en viajes muy largos o muy cortos, tienden a aumentar la propensión al cambio en la mayoría de los casos. También resultan relevantes el uso relativo de bus y metro, encontrándose que aquellos usuarios que utilizan más el bus, tienen una menor propensión a cambiar. La tasa de motorización aumenta la propensión a cambiar pero sólo se observa en los adultos de los quintiles más altos de ingreso y un tipo de estudiantes. Otro de los efectos incorporados es la localización, encontrándose diferencias de comportamiento para las comunas periféricas.

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La presente tesis analiza las condiciones de tráfico actual y futuro en la avenida Primavera, comprendida entre las avenidas La Encalada y José Nicolás Rodrigo, en el distrito de Santiago de Surco, ciudad de Lima. Se tomó como base los flujos vehiculares que ingresan por la intersección de las avenidas La Encalada y Primavera y se centra el análisis en las intersecciones de la avenida Primavera con las avenidas Central, Aldebarán y José Nicolás Rodrigo. Se tomaron datos para calcular la capacidad de la infraestructura vial actualmente instalada, tales como control de tráfico, dispositivos viales dentro de la zona de estudio y geometría de la zona, así como los flujos vehiculares que ingresan a la avenida Primavera por las avenidas mencionadas. Esta tesis se basa primordialmente en la metodología Highway Capacity Manual (HCM). Con los datos obtenidos se determina la demanda vehicular que incide en la zona de estudio y luego se realiza el análisis de resultados obtenidos de la modelación en el software Synchro, tanto para la situación actual como para cuatro escenarios que buscan solucionar los problemas de demoras, saturación y niveles de servicio, tanto por intersección como por acceso. Se proyecta el flujo vehicular a cinco años, período válido de proyección para un proyecto vial urbano, para lo cual se basa en el crecimiento vehicular del distrito donde se encuentra la zona de estudio.

Desarrolla un análisis de los modelos determinísticos del HCM2000 y HCM2010 para evaluar su aplicabilidad en una intersección urbana semaforizada Lima y al mismo tiempo observar el efecto de los valores por omisión, sugeridos por el HCM, en la estimación de las medidas de eficiencia típicas como v/c (volumen/capacidad), demoras, nivel de servicio y colas. Uno de los problemas más graves y con mayor urgencia a resolver en la ciudad de Lima es el caos vehicular. Esto se evidencia con el dramático crecimiento de la cantidad de vehículos en la última década, la cual no ha sido proporcional al desarrollo vial urbano. Entre los años 2006 y 2015, el parque automotor nacional creció en más de 72,7%. La mayor parte de este volumen de vehículos corresponde a los del transporte público que, lamentablemente, ha crecido sin regulación alguna por parte del estado, lo que genera desorden en el tránsito de las calles y avenidas.

El diseño de un servicio de transporte público urbano contempla tres elementos principales: la estructura de líneas, la frecuencia con que circulan los buses y el tamaño de los vehículos. Para una demanda dada, el valor óptimo de cada una de estas variables de diseño se obtiene de la minimización de los recursos del sistema, contemplando aquellos aportados por los operadores (vehículos, terminales, mano de obra, mantención, etc.) y aquellos aportados por los usuarios (tiempo de acceso, espera, y viaje al interior del vehículo). Restricciones financieras pueden inducir énfasis en la minimización del primer tipo de costos solamente, lo cual tiene efectos importantes en el diseño. Esta tesis tiene como objetivo comparar analítica y numéricamente las diferencias entre las variables óptimas de un diseño que minimiza el gasto de operadores y usuarios, y las de un diseño que minimiza sólo el gasto de operadores. Como antecedentes se estudia el tratamiento que se le da al costo de los operadores y al costo de los usuarios en los principales modelos microeconómicos de transporte público. A partir de esta revisión, se determinan los modelos que se utilizan como base en los análisis realizados: frecuencia y tamaño de bus en una línea aislada, estructuras de línea en redes simples y estructuras de línea en un eje con demanda desbalanceada. Para el análisis de una línea, se extiende el modelo de Jansson (1980) de un período incluyendo tamaño de bus además de frecuencia, lo que permite verificar que el diseño que omite a los usuarios presenta frecuencias menores y tamaños de vehículo mayores que aquel que considera tanto a operadores como a usuarios. Este análisis se extiende a modelos que incluyen hacinamiento y se estudia la sensibilidad al valor del tiempo de los usuarios, descubriendo que a medida que los usuarios son considerados de manera más completa, las diferencias entre frecuencias y tamaño de vehículo aumentan. La estructura de líneas se estudia en cuatro redes sencillas propuestas por Jara-Díaz y Gschwender (2003b), comparando servicios directos (sin trasbordos) y sobre corredores. Cuando los usuarios son omitidos la estructura de línea más favorable siempre corresponde a las líneas directas, sin importar el nivel de demanda del sistema, a diferencia del caso en que se consideran operadores y usuarios, donde la mejor estructura depende de la demanda, la forma de la red y los valores del tiempo. Además, se estudia el efecto de incorporar una penalización por trasbordo y de aumentar la sensibilidad de los usuarios al tiempo de subida y de bajada de pasajeros, demostrando que ambos contribuyen a que los corredores sean menos favorables. Como respuesta a una interrogante surgida en el análisis de una de las cuatro redes sencillas, se estudian cuatro estructuras de líneas sirviendo un eje con demanda desbalanceada: línea única, líneas con trasbordo, líneas exclusivas y líneas compartidas. Se demuestra que si el costo de los usuarios se omite, la estructura de línea más favorable será siempre las líneas exclusivas, independiente del desbalance que presente la demanda o de las características de la ruta. Lo anterior no sucede cuando el costo de operadores y usuarios es considerado. En general, la omisión del costo de los usuarios en el diseño de servicios de transporte público urbano genera frecuencias más bajas y tamaños de vehículo mayores que cuando operadores y usuarios son considerados, sin importar si se estudia una línea aislada o una estructura de líneas particular. La omisión genera que la estructura de línea más favorable no dependa de factores importantes como el nivel de demanda, su desbalance o las características de la ruta. Lo anterior hace que tiempos de espera y viaje al interior del vehículo sean mayores, lo que hace aumentar el costo para los usuarios y para todo el sistema.

Magíster en Gestión de Operaciones / Cada día Santiago de Chile se convierte en una ciudad con más habitantes y, consecuentemente, con un mayor número de vehículos. El Cuerpo de Bomberos de Santiago (CBS) se le presenta, entonces, un gran desafío, pues debe atender a una emergencia en poco tiempo y al mismo tiempo lidiar con calles y avenidas congestionadas. El Departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de Chile (DII), ha desarrollado herramientas que apuntan a encontrar rutas óptimas para llegar a una emergencia con el fin de ayudar en su labor a CBS. Sin embargo, estas aplicaciones, hasta el momento, no utilizan criterios que incluyan la distribución de probabilidad de estos tiempos, lo que podría ayudar a tomar mejores decisiones. Usando datos del sistema de transporte urbano de Santiago, Transantiago, se busca estudiar la distribución de los tiempos de viaje por arcos de un grafo que representa esta ciudad. Se propone una metodología que abarca desde el manejo de estos datos, hasta un modelo que permite estimar distribuciones. Inicialmente, se sugiere un modelo de datos con sus índices. Luego, se da paso a la descripción de métodos para la identificación de rutas seguidas por los distintos servicios. Haciendo uso de algoritmos de proyección y Cadenas de Markov, se logran procesar más de 5300 arcos, los que posteriormente, se utilizan para proyectar tiempos de viaje y velocidades. Con los datos procesados, estas variables aleatorias se estudian en su distribución de probabilidad, comportamiento a lo largo de un camino y criterios de ajuste. Los tiempos de viaje muestran ser una variable aleatoria de distribución Lognormal para una gran cantidad de arcos. Los resultados obtenidos, además, permiten encontrar un perfil para los arcos que presentan un mejor ajuste, tanto por sus características espaciales como temporales. Junto con ello, se resuelve si estos tiempos son independientes o no. Finalmente, en base a los resultados se establece que es importante incluir la correlación entre los tiempos de viaje. Se estudia la suma de tiempos en caminos arbitrarios, comparándola con datos reales. Los resultados permiten validar el modelo propuesto, e identificar qué método para la suma de variables es mejor. Finalmente se analizan distribuciones para bloques de horarios, concluyendo que los tiempos de viaje es mejor tratarlos de la forma más desagregada posible. Para trabajos futuros se recomienda analizar mezclas de Lognormales para los tiempos de viaje y estudiar la distribución Burr como una alternativa.

La información que se puede extraer, deducir e interpretar a partir de las transacciones realizadas con las tarjetas BIP (smart card) en conjunto con los datos entregados por el sistema de posicionamiento global (GPS) existente en los buses del sistema de transporte de la ciudad de Santiago son una nueva herramienta muy potente que provee gran cantidad de información que antes era impensado tener. El objetivo principal del presente trabajo de título es establecer una metodología sólida que sea capaz de realizar la extracción y el procesamiento de la información obtenida a partir de las transacciones BIP del sistema de transporte público de Santiago, proporcionando exámenes detallados de cada objeto dentro del sistema y determinando la correcta estimación del destino del viaje que comienza con cada transacción. Se revisaron experiencias mundiales que utilizan smart cards como medio de pago además de algunas metodologías de extracción de información y tratamientos de datos, identificando y adaptando (de acuerdo a las características del caso de Santiago) diversos supuestos que apuntan a la estimación de bajada, detección de errores, recuperación de información y generación de matrices origen-destino. Para la información disponible se determinó que las principales fortalezas radican en los altos porcentajes de información correcta y útil que presentan las bases de datos, mostrando un 97% de información completa para la ubicación de transacciones (lo que implica la posibilidad de tener dicho porcentaje de estimaciones de punto de bajada), y un 87% de registros de posición útiles que permiten el seguimiento de los usuarios. A partir de la sensibilidad con el problema adquirida al realizar un exhaustivo análisis exploratorio sobre una muestra pequeña de tarjetas, se llega al resultado final donde se plantea una metodología de 5 procesos principales que consideran la interacción entre los elementos presente en el sistema y que permite conocer los destinos de las etapas así como la composición de los viajes y características de éste. Destaca el proceso de estimación de bajada, el cual según el sitio donde se realiza la transacción (bus, metro ó zona paga) establece el procedimiento a seguir considerando la dinámica del sistema, e incorporando las características del modo utilizado, además en este proceso se enriquece los métodos encontrados en la literatura, incorporando en la elección del usuario la variable tiempo de viaje además de la mínima distancia, para las etapas de viaje realizadas en bus. Los procesos establecidos enriquecen la información disponible generando herramientas que facilitan el posterior análisis de ella.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Transporte / Ingeniero Civil / El objetivo de la tesis es desarrollar y aplicar una metodología de estimación de viajes y actividades en base a datos pasivos de transacciones y de posicionamiento global de buses recolectados a través de sistemas tecnológicos de transporte público. El aprovechamiento de estos datos constituye un nuevo paso en la revolución de la información, que mediante la construcción de aplicaciones tienen potencial para transformarse en valiosas herramientas de planificación, más representativas y con menos errores y sesgos que las existentes en la actualidad. Para tal fin se desarrolla una metodología que consta de dos pasos principales: un primer módulo realiza un análisis secuencial de las transacciones, y apoyado en los estudios previos de estimación de puntos de bajada para transacciones efectuadas en transporte público, reconoce y diferencia actividades y viajes realizados por usuarios de transporte público en las ciudades de Santiago, Chile y Gatineau, Canadá. En forma posterior, un segundo módulo procesa las actividades estimadas previamente y con información adicional les asigna un propósito determinado. Una vez que los viajes y actividades se encuentran estimados, se lleva a cabo un análisis de las potencialidades de la metodología y sus resultados. Sobre estos, se puede observar el comportamiento social, en términos de asignación de tiempo y dinámica de viajes, en ambas ciudades; se establece una comparación entre ellas, encontrándose diferencias, y se mapean los hallazgos en términos de comportamiento temporal para cada tipo de actividad y propósito, concluyéndose que la metodología presenta potencialidades no sólo como herramienta para describir la demanda de transporte, sino también como instrumento para apoyar decisiones de planificación.

Magíster en Ciencias de la Ingeniería, Mención Transporte / Ingeniero Civil / El sistema de transporte público de Santiago (Transantiago) posee como único medio de pago una tarjeta electrónica (Bip!) y además en cada uno de los 6.000 buses del sistema hay aparatos GPS que registran su posición cada 30 segundos. Estas fuentes de información pasiva, que son extensivas y de bajo costo, permiten obtener información útil para la modelación de la demanda y el monitoreo de la operación del sistema. En el presente trabajo se calculan indicadores de calidad de servicio con las matrices OD generadas por a partir del seguimiento de las tarjetas Bip! y las emisiones GPS. Antes de realizar el cálculo de indicadores, se realizan mejoras a la información de los viajes, orientadas específicamente a errores u omisiones que podrían sesgar el cálculo de ellos. En primer lugar se realizan correcciones que caracterizan de mejora forma los viajes: por un lado se corrige las etapas en metro mediante la incorporación de información exógena como el tiempo de caminata de acceso y egreso en las estaciones, además de los tiempos de transbordo internos en las estaciones. Por otro lado, se desarrolla mejoras metodológicas en los cálculos del tiempo de viaje en vehículo, espera y caminata para corregir comportamientos que no se condicen con la realidad. En segundo lugar, se desarrollan criterios para eliminar viajes considerados anómalos. Éstos logran eliminar el 6,96% de los viajes, lo que muestra la relevancia de esta tarea para obtener indicadores creíbles. Una vez que los viajes son corregidos y filtrados, se miden indicadores con distintos niveles de desagregación temporal y espacial. Los indicadores medidos son: tiempo de viaje, número de etapas por viaje, distancia euclidiana de viaje, velocidad de viaje de los usuarios, razón distancia en ruta / distancia euclidiana, velocidad bus v/s auto y transbordos críticos, los cuales permiten realizar diagnósticos focalizados del servicio ofrecido a los usuarios. Se concluye que en promedio, los viajes más largos, más demorosos y con mayor número de etapas son aquellos que se inician entre 5:00 y 5:30, lo que se relaciona con los pares O-D de los viajes realizados en ese período (usualmente desde poniente y el sur al sector oriente de la capital). Finalmente, se realizan comparaciones de distintos indicadores de regularidad. Se comparan tres indicadores de regularidad basados en los definidos por los contratos de Transantiago con el indicador TE95/h, definido como la razón entre le percentil 95 del tiempo de espera y el intervalo programado del servicio, y que se utilizará como referencia de la percepción de regularidad de los usuarios. Se concluye que el indicador actualmente utilizado por Transantiago es aquel que tiene un comportamiento más parecido a TE95/h.

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