1. 1. Modelos de Transporte T R A D U C C I O N E S
2. 2. Modelos de Transporte Juan de Dios Ortzar y Luis G. Willumsen Traduccin de ngel Ibeas Portilla y Luigi dellOlio
3. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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. 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