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– Los investigadores de ETH han demostrado que podemos usar la estructura de las redes de carreteras urbanas para predecir su capacidad de tráfico. Esta información permite a los planificadores urbanos y de transporte cuantificar cómo los cambios influirán en los volúmenes de tráfico.
Courtesy ETH by Michael Keller: Las personas que viajan en automóvil tendrán una idea de lo que significa “capacidad de tráfico”, extraída de su propia experiencia: a medida que una corriente de automóviles se dirige a una ciudad temprano en la mañana, el flujo de tráfico aumenta inicialmente, hasta que se alcanza un punto crítico en términos del número de vehículos en las carreteras. A partir de este momento, cada automóvil adicional reduce el flujo de tráfico y los vehículos se detienen o se atascan. Este punto crítico representa la capacidad de tráfico de una ciudad, o su posible volumen máximo de tráfico.
El número de vehículos que puede soportar una red de carreteras difiere de una ciudad a otra, y los factores que influyen en estas capacidades de tráfico diferentes no estaban previamente cuantificados. Los investigadores de ETH dirigidos por Kay Axhausen, profesora de planificación de tráfico y transporte, y la profesora Mónica Menéndez (ahora en la Universidad de Nueva York, Abu Dhabi) han utilizado miles de millones de mediciones de tráfico para revelar un conjunto de reglas que nos permiten estimar fácilmente el número crítico de vehículos y, por extensión, la capacidad de tráfico de la red de carreteras de una ciudad.
Análisis de datos de tráfico de 41 ciudades.
Para su estudio en la revista Scientific Reports, los investigadores observaron miles de millones de observaciones de vehículos desde detectores de tráfico estacionarios en 41 ciudades de todo el mundo, incluidos Tokio y Los Ángeles, así como numerosos centros europeos como París, Londres, Zurich, Basilea, Berna y Lucerna. Una vez que los científicos simplificaron los enormes conjuntos de datos y los pusieron en una forma utilizable, comenzaron a calcular la capacidad de tráfico individual de cada ciudad. Se centraron en los automóviles, excluyendo explícitamente otras formas de transporte.
Posteriormente compararon las capacidades de tráfico de las ciudades y buscaron características que pudieran explicar las diferencias entre ellas. Como resultado, descubrieron que ciertas características topológicas relacionadas con el sistema de carreteras y la red de autobuses podrían explicar alrededor del 90 por ciento de las diferencias en la capacidad de tráfico que observaron entre las distintas ciudades.
Cuatro variables de red características
Los investigadores dirigidos por Axhausen y Menéndez identificaron cuatro factores que dan forma a la red de carreteras de una ciudad y, en última instancia, definen su capacidad de tráfico: la densidad de la red de carreteras (medida en kilómetros de carriles por superficie) y la redundancia de la red al proporcionar rutas alternativas para obtener a un destino particular La frecuencia de los semáforos también tuvo un impacto, al igual que la densidad de las líneas de autobuses y tranvías que compiten con el tráfico de vehículos tanto por espacio como por derechos de paso (como prioridad de señal o carriles de autobús, una vista común en Zurich).
“Estos cuatro factores, todos derivados de las redes de autobuses / tranvías y el sistema de carreteras, son asombrosamente precisos para explicar las diferencias de capacidad que vemos de ciudad en ciudad”, explica Axhausen. Estos hallazgos les permitieron afirmar una teoría sobre la que habían estado reflexionando durante mucho tiempo, extraída de simulaciones anteriores y una pequeña cantidad de datos empíricos: que, sujeto a la densidad vehicular en varias ciudades, los volúmenes de tráfico se comportan de manera similar y siguen el mismos patrones
“Esto significa que podemos utilizar la infraestructura de una ciudad para predecir el punto crítico y, por extensión, la capacidad de tráfico de la red”, explica Lukas Ambühl, estudiante de doctorado en el grupo de Ingeniería de Tráfico y uno de los primeros autores del estudio.
Calculando la infraestructura ideal
Un laico podría pensar que es bastante obvio que el formulario de una red está vinculado a su capacidad de tráfico. Sin embargo, los expertos en transporte de ETH lo ven como algo menos evidente que un sistema tan caótico como una red de transporte urbano, con miles de participantes todos actuando de manera independiente, realmente seguiría los mismos patrones en todas las ciudades examinadas. Es por eso que están particularmente fascinados por este modelo simple.
Los resultados también tienen relevancia práctica: los planificadores urbanos ahora pueden cuantificar sus expectativas sobre cómo las inversiones planificadas o el trabajo de construcción mejorarán o limitarán la capacidad de tráfico de su red. Por ejemplo, la construcción (o eliminación) de carriles de carretera cambia la densidad de la red, mientras que un puente clave queda inutilizable debido a trabajos de renovación disminuye su redundancia. Y si las compañías de transporte hacen arreglos para que el transporte público funcione con más frecuencia, habrá más autobuses en las carreteras.
Sin embargo, los autores también señalan las limitaciones del estudio. Explican que la muestra, que abarca 41 ciudades, era pequeña y que la mayoría de estas ciudades estaban en Europa. Además, no emprendieron una exploración detallada de cómo se controlaban los semáforos en las intersecciones. Finalmente, el estudio solo se centró en la infraestructura, sin tener en cuenta las cuestiones de demanda, como la reacción de los viajeros ante una situación de tráfico cambiada.
A pesar de esto, los resultados podrían ayudar a las ciudades a crear su infraestructura ideal. “Nuestro nuevo entendimiento de la capacidad de tráfico dentro de las redes urbanas puede no eliminar los atascos de tráfico para siempre. Sin embargo, probablemente jugará un papel clave en la mejora de la situación del transporte ”, explica Axhausen.
Referencia : Loder A, Ambühl L, Menendez M, Axhausen K. Comprender la capacidad de tráfico de las redes urbanas. Informes científicos (2019), publicado: 8 de noviembre de 2019. doi: 10.1038 / s41598-019-5153
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