Estimación de la variación de accesibilidad y movilidad

INDICADORES DE MOVILIDAD PARA PROYECTOS
DE VALORIZACIÓN EN EL SECTOR DEL POBLADO
ESTUDIO DE TRÁNSITO Y
TRANSPORTE - INFORME FINAL
VERSIÓN 1
DICIEMBRE DE 2013
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ESTUDIO DE INDICADORES DE
MOVILIDAD
INFORME FINAL VERSIÓN 1
DICIEMBREDE 2013
VARIACION DE ACCESIBILIDAD Y
MOVILIDAD EN EL POBLADO POR OBRAS
DE VALORIZACION

VERSIÓN 1
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EQUIPO TÉCNICO
FELIPE GOMEZ BOLIVAR
Especialista en vías terrestres. Coordinador del Proyecto
IVAN SARMIENTO ORDOSGOITIA
Ingeniero civil, Doctor de Caminos, Canales y Puertos. Asesor por parte de la Universidad
Nacional de Colombia.
RODRIGO SALAZAR PINEDA
Ingeniero civil, Magister en Planeación de transporte, y en Tránsito. Asesor independiente.
YULI GABRIELA YARCE MARIN
Ingeniera civil,Especialista en vías y transporte con experiencia en MICROSIMULACION.
SANDRA MILENA SERNA MORA
Ingeniera civil, especialista en vías y transporte con experiencia en proyectos de
transporte.

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TABLA DE CONTENIDO
1 OBJETIVO.................................................................................................................. 7
2 ALCANCE .................................................................................................................. 7
3 METODOLOGIA......................................................................................................... 8
3.1 REVISIÓN Y ANÁLISIS DE INFORMACIÓN SECUNDARIA..............................8
3.2 IMPLEMENTACION DE LOS MODELOS DE MACROSIMULACIÓN Y
MICROSIMULACIÓN ........................................................................................................9
3.3 DETERMINACION DE INDICADOR DE TIEMPOS DE VIAJE ATRAVES DE
LOS MODELOS ................................................................................................................9
3.4 ANALISIS Y GENERACIÓN DE BUFFER POR DISTANCIAS ...........................9
4 LOCALIZACIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO.......................................................... 11
5 REVISIÓN Y ANÁLISIS DE INFORMACIÓN SECUNDARIA ................................... 13
6 AJUSTE DE LA DEMANDA EN EL AÑO BASE 2008 ............................................. 17
7 ANÁLISIS DE PROXIMIDAD DE LOS PREDIOS A LOS PROYECTOS DEL PLAN
POBLADO....................................................................................................................... 22
7.1 DISTANCIAS DE LOS PREDIOS A LOS PROYECTOS...................................27
7.2 DISTANCIAS DE LOS PREDIOS A LAS VÍAS.................................................28
8 MODELO DE TRANSPORTE................................................................................... 34
8.1 GENERACIÓN/ATRACCIÓN ............................................................................34
8.2 DISTRIBUCIÓN.................................................................................................35
8.2.1 Formulación de modelos de distribución de viajes...................................... 36
8.3 ASIGNACIÓN DINÁMICA.................................................................................37
8.3.1 Rutas y su costo......................................................................................... 39
8.3.2 Elección de ruta.......................................................................................... 39
8.3.3 Búsqueda de ruta ....................................................................................... 41
9 IMPLEMENTACION DEL MODELO DE MICROSIMULACION................................ 43
9.1 ESTRUCTURACIÓN DEL MODELO.................................................................45
9.1.1 Procesamiento y Análisis de la Información................................................ 45
9.1.2 Procedimiento para la simulación en VISSIM ............................................. 45
9.1.3 Generación de matrices para el modelo Vissim.......................................... 52
9.2 CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN EN EL ÁREA
DE ESTUDIO...................................................................................................................56

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9.3 SIMULACION DE PROYECTOS DE VALORIZACION Y OTROS PROYECTOS
DE OBRAS......................................................................................................................56
9.4 DETERMINACION DE TIEMPOS DE VIAJE.....................................................62
9.5 DETERMINACION DE DENSIDAD POR PUNTOS...........................................63
9.6 DETERMINACION DE VELOCIDAD POR PUNTOS ........................................64
10 RESULTADOS DE MODELACIÓN INDICADORES DE DEMORAS Y NIVELES DE
SERVICIO EN INTERSECCIONES ................................................................................. 65
11 EVALUACIÓN DE LA RED ...................................................................................... 68
12 ANALISIS DE RESULTADOS.................................................................................. 71

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ÍNDICE DE FIGURAS
Figura 1. Procedimiento metodológico .............................................................................. 8
Figura 2. Localizaciones de la zona de estudio............................................................... 12
Figura 3. Modos de viaje Comuna el Poblado................................................................. 14
Figura 4. Motivos de viaje Comuna el Poblado ............................................................... 15
Figura 5. Tenencia de Autos en el AMVA........................................................................ 16
Figura 6. Zonas sit Medellín- El Poblado......................................................................... 20
Figura 7. Distribución de los 670 puntos de la muestra a evaluar.................................... 22
Figura 8. Ejemplo a puntos cercanos a las entidades ...................................................... 24
Figura 9. Ejemplo de análisis de distancia de punto......................................................... 25
Figura 10. Proyectos a implementar en la comuna 14 El Poblado de Medellín ............... 28
Figura 11. Distancias de los predios a las vías de estudio en El Poblado ....................... 29
Figura 12. Asociación de puntos a tramos viales ............................................................ 30
Figura 13. Modelo para el Geo proceso de asociación de puntos a distancias ............... 32
Figura 14. Buffer obtenido para 200, 500 y 100 metros................................................... 32
Figura 15. Matriz de viajes por origen y destino .............................................................. 37
Figura 16. Teoría de Seguimiento WIEDEMANN (1974)................................................. 44
Figura 17 Área de Estudio para la modelación................................................................ 46
Figura 18. Generación de infraestructura vial en el modelo............................................. 47
Figura 19 Creación de la red vial Links y conectores. ..................................................... 48
Figura 20 Ingreso de datos de entrada de la red a modelar ............................................ 48
Figura 21 Definición de áreas de conflicto....................................................................... 49
Figura 22 Definición de controladores (Semáforos)......................................................... 50
Figura 23 Áreas de reducción de velocidad .................................................................... 51
Figura 24 Rutas y paraderos de transporte público colectivo .......................................... 52
Figura 25. Parking Lots y Nodos para la generación de matrices.................................... 55
Figura 26. Proyectos de valorización en el área de influencia del proyecto..................... 57
Figura 27. División de la red vial por tramos homogéneos .............................................. 60
Figura 28. Resultados tiempos de viaje........................................................................... 62
Figura 29. Resultados Densidades ................................................................................. 63
Figura 30. Resultados Velocidades................................................................................. 64
Figura 31. Demoras por intersección .............................................................................. 66
Figura 32. Viajes atendidos en la red.............................................................................. 68
Figura 33. Demoras en la red.......................................................................................... 69
Figura 34. Velocidades en la red..................................................................................... 69

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ÍNDICE DE TABLAS
Tabla 1. Puntos de control para la validación del escenario base .................................... 17
Tabla 2. Total de viajes por hora en Submatrices 2008 ................................................... 18
Tabla 3. Zonas externas a El Poblado. ............................................................................ 19
Tabla 4.Factor de crecimiento vehicular situación con proyectos .................................... 21
Tabla 5.Atributos de los puntos cercanos a las entidades ............................................... 24
Tabla 6. Ejemplo de análisis de distancia de punto.......................................................... 26
Tabla 7. Proyectos a implementar en la comuna 14 El Poblado de Medellín................... 27
Tabla 8. Resultados por distancia y asociación de tramos en buffer a 200, 500 y 1000
metros para cada punto................................................................................................... 33
Tabla 9. Diagrama de flujo principal para asignación dinámica ...................................... 38
Tabla 10. Relación de las Vías con la cantidad de predios asociados ............................. 57
Tabla 11. Relación de tramos evaluados vías longitudinales........................................... 58
Tabla 12. Relación de tramos evaluados vías transverales ............................................. 59
Tabla 13. Niveles de servicio HCM 2010......................................................................... 65
Tabla 14. Intersecciones evaluadas en la red.................................................................. 65
Tabla 15. Niveles de servicio por intersección................................................................. 67

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VARIACION DE ACCESIBILIDAD EN EL POBLADO POR OBRAS DE
VALORIZACION
1 OBJETIVO
Este estudio tiene como objetivo medir la variación en la accesibilidad en la comuna del
Poblado por efecto de las obras de valorización a efectuarse entre 2012 y 2014.
2 ALCANCE
La propuesta tiene como alcance medir la variación de accesibilidad con al menos dos
indicadores uno absoluto (tiempo promedio desde la periferia del Poblado hasta unos
ciertos puntos interiores), y un indicador relativo de accesibilidad (la relación de tiempos
reales entre tiempos deseables desde todas las intersecciones hasta un punto de análisis)
con el fin de ser incluidos en un modelo econométrico realizado por Avaluos y Tasaciones
de Colombia Valorar S.A (en adelante Valorar) para estimar la variación en el valor de las
propiedades afectadas por obras de valorización.
La medición de la variación de la accesibilidad se obtendrá en 670 puntos determinados
por la empresa Valorar tanto para la situación del año 2012 sin proyectos, como para el
año 2013 con todos los proyectos. Se aclara que a través del Otro Si al contrato de fecha
21 de mayo se definió incluir para la situación del año 2012 la operación del puente de la
4 sur, que apenas fue inaugurado el 20 de abril de 2012.
El estudio se realizará con información secundaria, es decir, con datos de los estudios
previos realizados por Planeación Municipal y la oficina de Valorización de la ciudad de
Medellín. Se volverá a utilizar los modelos de macrosimulación y microsimulación que
para esa ocasión se implementó para evaluar los impactos de las obras de valorización,
pero para el presente estudio se realizara un análisis de los resultados a un mayor nivel
de detalle, de manera que si se hace necesario añadir al modelo nuevos elementos de
detalle de la red o de las condiciones de movilidad, se hará en aras de hacer más realista
el cálculo de los indicadores, de manera que puedan ser útiles para el objetivo buscado al
nivel de detalle de 670 puntos.
No se elaboraran planos de indicadores de accesibilidad, sino solamente una tabla de
valores.

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3 METODOLOGIA
Para el análisis de las variables de tránsito metodológicamente se siguió el procedimiento
descrito a continuación en los que se tuvo en cuenta las variables de tránsito arrojadas
por los modelos de macro y microsimulación:
Figura 1.Procedimiento metodológico
Fuente: Elaboración propia
3.1 REVISIÓN Y ANÁLISIS DE INFORMACIÓN SECUNDARIA
o Revisión de la nueva encuesta Origen-Destino de viajes 2012, en lo que se refiere
a la comuna del Poblado y Calculo de tiempos promedio de viaje en automóvil

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desde el Poblado y hacia el Poblado según encuesta Origen destino 2012, modelo
de macrosimulación dispuesto para tal fin.
o Análisis de información de documentos:
o Revisión de los estudios de Movilidad del Departamento Administrativo de
Planeación del municipio de Medellín.
o Revisión de los estudios de Valorización del Poblado.
.
3.2 IMPLEMENTACION DELOS MODELOS DE MACROSIMULACIÓN Y
MICROSIMULACIÓN
 Implementación del modelo de microsimulación para la situación 2013 sin
proyectos incluyendo solo el puente de la 4 sur, revisión y ajustes.
 Implementación del modelo de microsimulación para la situación 2013 con
proyectos por valorización y revisión.
 De los puntos no determinados a través del modelo de microsimulación se
evaluarán las variables de tránsito obtenidas del modelo de macrosimulación del
Área Metropolitana de Medellín para completar la totalidad de indicadores en los
670 puntos de la muestra.
3.3 DETERMINACION DE INDICADOR DE TIEMPOS DE VIAJE ATRAVES DE
LOS MODELOS
Aunque algunos proyectos del grupo de obras por valorización ya fueron
inaugurados en 2012 y otros se inician en 2013 y otros en 2014, se tomara como
año medio de operación de la red con todos los proyectos, el año 2013.
 Determinación por simulación de tiempos de viaje para puntos con la situación
2013 sin proyectos.
 Determinación por simulación de tiempos de viaje para puntos con la situación
2013 con proyectos.
 Determinación de los indicadores de accesibilidad
3.4 ANALISIS Y GENERACIÓN DE BUFFER POR DISTANCIAS
Para cada uno de los 670 puntos y a partir de la malla vial de Medellín se trabajará en
ArcGIS el análisis de las variables de tránsito para cada uno de los puntos que hacen
parte de la muestra teniendo en cuenta distancias aferentes a cada punto a 200, 500 y
1000 metros a la redonda de cada punto evaluado y los proyectos a ejecutar que se
encuentran dentro de la malla vial arterial para lo cual se generaran los indicadores
definidos para el análisis a cada una de las distancias mencionadas anteriormente.

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Cada uno de los subcapítulos descritos anteriormente dentro del proceso metodológico
será desarrollado de forma detallada a partir del capítulo 5 del presente documento.

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4 LOCALIZACIÓN DE LA ZONA DE ESTUDIO
La zona de estudio está localizada en la comuna 14, Se encuentra ubicada en la zona
sur-oriental del municipio de Medellín. Limita por el norte con el corregimiento de Santa
Elena y con las comunas La Candelaria, Buenos Aires; por el oriente con el corregimiento
de Santa Elena; por el sur con el municipio de Envigado y por el occidente con Guayabal.
Es la comuna más grande de Medellín y también la menos poblada en términos relativos.
La estructura vial de esta comuna se caracteriza por un sistema arterial en la dirección
vial, compuesto por el sistema del Río Medellín, las avenidas Las Vegas y El Poblado-
Envigado, Avenida 34 y dos vías colectoras básicas, como son las transversales Superior
e Inferior. En dirección oriente-occidente, este sistema tiene muy poca longitud debido a
las limitaciones topográficas; solamente las calles 10, 14, 5 Sur y la Loma de los Balsos
tienen continuidad hasta la parte oriental de la comuna. Las comunicaciones con el
occidente de la ciudad se hacen a través de puentes sobre el Río Medellín en las calles
37, 29, 10, 12 y 4 sur.
Como resultado del desarrollo urbanístico de El Poblado, en las últimas décadas se tiene
una infraestructura vial realizada parcialmente, perdiendo de esta forma el sistema su
eficiencia en la circunvalar vehicular. En resumen, el sistema vial actual es precario y no
permite resolver con efectividad la circulación interna y su conexión con la ciudad y los
barrios de Medellín y Buenos Aires.
En los actuales momentos se presenta un flujo constante de población que se desplaza
hacia esta comuna por motivos de trabajo originado por las actividades que allí se
desarrollan. Adicionalmente, en los últimos años la dinámica de la construcción en El
Poblado ha incrementado la demanda de transporte público hacia el sector; parte de esta
demanda se satisface por medio de las rutas metropolitanas que sirven a los municipios
de Envigado y Sabaneta y que atraviesan la comuna.

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Figura 2.Localizaciones de la zona de estudio
Fuente: Mapas de Medellín

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5 REVISIÓN Y ANÁLISIS DE INFORMACIÓN SECUNDARIA
o Análisis de información de documentos:
-Revisión de los estudios de Movilidad del Departamento Administrativo de
Planeación del municipio de Medellín.
-Revisión de los estudios de Valorización del Poblado.
o Revisión de la nueva encuesta Origen-Destino de viajes 2012, en lo que se refiere
a la comuna del Poblado y Calculo de tiempos promedio de viaje en automóvil
desde el Poblado y hacia el Poblado según encuesta Origen destino 2012.
De acuerdo a los resultados de la encuesta origen destino del 2012, en un día típico en
lacomuna del Poblado salen aproximadamente 311 milviajes, llegan de otros sectores
290 milviajes e internamente se realizan 130 mil viajes; para un total de 733 mil viajes/día
aproximadamente que corresponde al 13% de los viajes realizados en un día en el Valle
de Aburra.
Del total de viajes que se realizan con influencia de algún sector de la comuna del
Poblado, el 48%, son realizados por residentes de la comuna, y el 52%, por persona no
residentes, es decir por visitantes.
En cuanto a los viajes de residentes, que son aproximadamente 350 mil, el 78% de los
viajes (unos 275 mil) se realizan en modos motorizados y el 22% restante son viajes en
modos no motorizados.
Los modos utilizados en los viajes que se originan en El Poblado, que son 441 mil/día, (no
necesariamente de residentes) corresponde en un mayor porcentaje a los viajes en auto
con el 42% (185 mil), bus el 16%, moto el 11%, taxi 10%, metro 11%. En la Figura 3. Se
indica los modos característicos en los viajes de la Comuna El Poblado.

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Figura 3. Modos de viaje Comuna el Poblado
Fuente: EOD-2012
En cuanto al motivo del viaje se tiene que los tres primeros motivos que generan viajes en
el Poblado son: regreso a casa el 57%, trabajo 15%, y por estudio el 10%. En la Figura
4. Se indican los motivos de viaje característicos para la comuna El Poblado según los
resultados de la Encueta Origen Destino del 2012.
42%
11%
16%
1%
0%
10%
11%
3%
1%
5%
0%
0%
Modos de viajes El Poblado
Auto
Moto
Bus
Microbus
Metroplus
Taxi
Metro
Transporte Escolar
Otros motorizados
Caminata
Bicicleta
Otro

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Figura 4. Motivos de viaje Comuna el Poblado
Fuente: EOD-2012
El mismo estudio indica que en la comuna del Poblado, el porcentaje de tenencia del auto
es cercana al 20% del Valle de Aburra, aunque solo tiene el 3% de la población de la
región metropolitana, siendo las más alta con respecto a los demás datos de comunas y
municipios de esta región. En la Figura 5, se indica las proporciones de la tenencia de
auto en el AMVA.
15%
3%
10%
57%
1%
1%
2%
2%
1%
1%
3%
1%
2% 0% 1%
Motivos de viaje El Poblado
Al Trabajo
De trabajo
Estudio
Regreso a casa
Comer o Tomar algo
Hacer Mercado
Otras compras
Salud
Recreación
Visita a un amigo

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Figura 5. Tenencia de Autos en el AMVA
Fuente: EOD-2012
El tiempo promedio de viaje para el total de viajes que tienen influencia en el
Poblado es de aproximadamente 29 minutos y para los viajes que se realizan en
auto particular es de 28 minutos aproximadamente. Hay que tener en cuenta que
ese tiempo promedio se refiere a considerar tres grupos que son: (1) todos los
tiempos desde cualquier origen del Valle de Aburrá hacia el Poblado, (2) los
tiempos desde ‘este hacia cualquier destino del Valle de Aburra, y (3) los tiempos
de viaje internos al Poblado mismo.
0%
5%
10%
15%
20%
25%
Popular
SantaCruz
Manrique
Aranjuez
Castilla
Docede…
Robledo
Villa…
Buenos…
Candelaria
Laureles
LaAmérica
SanJavier
ElPoblado
Guayabal
Belén
Palmitas
San…
Altavista
San…
SantaElena
Barbosa
Girardota
Copacabana
Bello
Envigado
Sabaneta
Itaguí
LaEstrella
Caldas
Porcentajerespectoaltotalde
autos

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6 AJUSTE DE LA DEMANDA EN EL AÑO BASE 2008
Las matrices utilizadas en esta etapa del modelo, fueron tomadas del estudio “Modelación
y evaluación del impacto de las obras viales definidas en el Plan de Desarrollo 2008-2011
para la Comuna 14, El Poblado”, donde se logró representar adecuadamente los flujos
observados en los diferentes tramos de la red definidos como punto de control de
calibración, haciendo uso del software EMME. En estos puntos de control se realizó una
toma de información primaria que consistió en un estudio de volúmenes vehiculares que
tienen como objetivo conocer la demanda de tránsito que pasaba por las intersecciones
principales de la zona de influencia del proyecto (ver Tabla 1). Esta información fue
tomada en un día típico de la semana en un periodo de dos (2) horas, teniendo como
horario de las 17:00 a las 19:00 horas. Esto se hizo por tipo de vehículo (motos, autos,
buses y camiones) y por maniobra.
Tabla 1. Puntos de control para la validación del escenario base
VIA PRINCIPAL INTERSECCIÓN
TRANSVERSAL SUPERIOR CON:
PALMAS
CALLE 10
CALLE 3 – TESORO
CALLE 5 SUR – LOMA LOS GONZÁLEZ
CALLE 12 SUR – LOMA LOS BALSOS
CALLE 20 – SAN LUCAS
TRANSVERSAL INFERIOR CON:
PALMAS
CALLE 10
CALLE 1 SUR – LOMA LOS PARRA
CALLE 20 – POMONA
AVENIDA 34 CON:
CALLE 13
CALLE 10ª
CALLE 10
CALLE 1 SUR – LOMA LOS PARRA
CARRERA 43ª (AVENIDA EL POBLADO)
CALLE 17 – VIVERO
CALLE 14 – CASTROPOL
CALLE 10
CALLE 9
CALLE 8
CALLE 7
CALLE 5 – CLÍNICA MEDELLÍN
CALLE 5SUR – LOMA LOS GONZÁLEZ
CALLE 12SUR – VIRGEN

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CARRERA 48 (AVENIDA LAS VEGAS)
CALLE 10 – MONTERREY
CALLE 5
CALLE 12SUR - AGUACATALA
Fuente: “Modelación y evaluación del impacto de las obras viales definidas en el Plan de Desarrollo
2008-2011 para la Comuna 14, El Poblado”
Estos aforos se realizaron con el fin de actualizar la demanda pues la que se tenía
disponible en el año 2008 era la obtenida en la encuesta origen-destino (2005-2006) y
como el tiempo entre ambas fuentes era relativamente corto, se utilizó un método donde
se adopta una hipótesis de estabilidad en la distribución de los viajes, denominado
método del gradiente, es decir, se parte del supuesto que la demanda ha cambiado en
magnitud pero no en la localización de sus principales orígenes y destinos. A continuación
se describe la aplicación del método. Fuente: Estudio “Modelación y evaluación del
impacto de las obras viales definidas en el Plan de Desarrollo 2008-2011 para la Comuna
14, El Poblado”
Método Del Gradiente
Este modelo puede y ha sido aplicado en redes de gran tamaño. Matemáticamente el
modelo está formulado como un problema convexo de minimización donde, siguiendo la
dirección descendiente, se asegura que la matriz OD original no cambia más de lo
necesario.
Una dificultad común al aplicar modelos de estimación matricial en la práctica, se debe al
hecho de que la mayoría de los modelos sólo se pueden implementar en programas de
computador altamente especializados, los cuales, en el caso de que existan, son difíciles
de obtener y de operar.
El método del gradiente se implementóen el trabajo Municipio de Medellín (2009) usando
la versión Standard del software EMME/2 para planeación de transporte ampliamente
usado. Está disponible una aplicación del módulo de equilibrio de asignación vehicular
conocida como opciones adicionales de asignación.
Una vez ajustada la red, la asignación de las matrices de viajes deberá reproducir las
intensidades en los flujos de vehículos, así como también los tiempos de viaje en los
arcos más importantes del área de estudio con una tasa de error aceptable.
Dicho procedimiento fue seguido en 2008 para la validación de la demanda, la cual se
indica en la Tabla 2 las sub-matrices utilizadas en el modelo de microsimulación del
presente estudio, el cual se describe en el capítulo 9.
Tabla 2.Total de viajes por hora en Submatrices2008

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SUBMATRIZ
TOTAL VEHÍCULOS POR
HORA
Autos 18605
Motos 881
Taxis 2008
A partir de la matriz obtenida en 2008, se extrajeron las submatrices mostradas en la
Tabla 2. Estas submatrices corresponden al número de autos, motos y taxis en la hora
pico de la tarde que viajan al interior de la comuna 14, El Poblado, es decir, cuyo origen y
destino es El Poblado y los vehículo que viajan desde El Poblado hacia zonas externas y
viceversa. Las zonas externas fueron clasificadas en norte, sur, oriente y occidente como
se indica en la Tabla 3.
Tabla 3. Zonas externas a El Poblado.
ZONA Municipio/Comuna de Medellín
Norte
Barbosa
Girardota
Copacabana
Bello
Municipios del norte de Antioquia
Sur
Envigado
Sabaneta
Itagüí
Caldas
La Estrella
Corregimiento de San Antonio de
Prado
Corregimiento de Altavista
Municipios del sur de Antioquia
Oriente
Comuna 1. Popular
Comuna 2. Santa Cruz
Comuna 3. Manrique
Comuna 4. Aranjuez
Comuna 8. Villa Hermosa
Comuna 9. Buenos Aires
Comuna 10. La Candelaria

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ZONA Municipio/Comuna de Medellín
Corregimiento de Santa Elena
Municipios del oriente de Antioquia
Occidente
Comuna 5. Castilla
Comuna 6. 12 de Octubre
Comuna 7. Robledo
Comuna 11. Laureles Estadio
Comuna 12. La América
Comuna 13. San Javier
Comuna 15. Guayabal
Comuna 16. Belén
Corregimiento de Palmita
Corregimiento de San Cristóbal
Municipios del occidente de Antioquia
Figura 6. Zonas SIT Medellín- El Poblado
 Tasa de crecimiento vehicular
La tasa de crecimiento vehicular aplicada a los aforos de la red vial a modelar en la
situación con proyectos, se tomó con base a la encuesta origen destino 2005-2006 y la
matriz indicada en el capítulo 9, se obtuvo una tasa de crecimiento anual aproximada del
4.0% para la proyección del volumen vehicular de la situación futura (año 2013).

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Tabla 4.Factor de crecimiento vehicular situación con proyectos
N° Vehículos
hora pico EOD
2005
N° Vehículos
hora pico
Matriz* 2012
Tasa de
crecimiento
anual
91.223 112.245 3.5%
*Matriz indicada en el capítulo 6
Fuente. Elaboración propia

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7 ANÁLISIS DE PROXIMIDAD DE LOS PREDIOS A LOS PROYECTOS DEL PLAN
POBLADO.
Para determinar cuáles son los predios afectados por las obras del plan poblado se
estructuró la información en archivos geográficos tipo SHAPEFILE los cuales se utilizan
en software tipo GIS, estos programas tienen la capacidad de realizar análisis espaciales
para responder las preguntas básicas de los Sistemas de Información Geográfico como lo
es ¿qué está cerca de qué?
La distribución de puntos a tener en cuenta para la asociación a los proyectos a evaluar
se presenta en la siguiente figura.
Figura 7. Distribución de los 670 puntos de la muestra a evaluar

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Conceptos Previos
 Análisis de proximidad
Una de las preguntas más básicas realizadas sobre un SIG es "¿qué está cerca de qué?"
Las herramientas de proximidad se pueden dividir en dos categorías según el tipo de
entrada que acepta la herramienta: entidades o rásteres (imágenes). Las herramientas
basadas en entidades varían en los tipos de salida que producen. Por ejemplo, la
herramienta Zona de influencia genera entidades poligonales, que se pueden utilizar
como entrada para las herramientas de superposición o de selección espacial, tales
como Seleccionar capa por ubicación. La herramienta Cerca agrega un atributo de
medición de distancia a las entidades de entrada. Las herramientas de distancia
euclidiana basadas en ráster miden las distancias desde el centro de las celdas de origen
hasta el centro de las celdas de destino. Las herramientas de coste-distancia basadas en
ráster acumulan el coste de cada celda atravesada entre los orígenes y los destinos.
 Herramientas de proximidad basadas en entidades
Para los datos de entidades, se pueden utilizar las herramientas encontradas en
el conjunto de herramientas Proximidad para descubrir las relaciones de proximidad.
Estas herramientas generan como salida información con tablas o entidades de zona de
influencia. Las zonas de influencia generalmente se utilizan para delinear las zonas
protegidas de alrededor de las entidades o para mostrar las áreas de influencia. Por
ejemplo, podría establecer una zona de influencia de una milla a una escuela y utilizar la
zona de influencia para seleccionar a todos los estudiantes que viven a más de una milla
de la escuela para planear el transporte hacia y desde la escuela. Puede utilizar la
herramienta zona de influencia en anillos múltiples para clasificar las áreas de alrededor
de una entidad en clases de distancia cercana, distancia moderada y distancia larga para
un análisis. Las zonas de influencia, a menudo, se utilizan para recortar los datos a una
determinada área de estudio o para excluir las entidades que se encuentran dentro de
una distancia crítica de algo para una mayor consideración en un análisis.
La herramienta Cerca (NEAR) calcula la distancia desde cada punto en una clase de
entidad hasta la entidad de punto o de línea más cercana en otra clase de entidad. Puede
utilizar Cerca para buscar el arroyo más cercano para un conjunto de observaciones de la
flora y la fauna o las paradas de autobuses más cercanas a un conjunto de destinos
turísticos. La herramienta Cercano también agregará el Identificador de entidades y,
opcionalmente, las coordenadas de la entidad más cercana y el ángulo hacia ella.

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A continuación, se incluye un ejemplo que muestra los puntos cercanos a las entidades.
Los puntos están simbolizados mediante los colores graduados basados en la distancia
hasta un río y están etiquetados con la distancia.
Figura 8. Ejemplo a puntos cercanos a las entidades
Fuente: Elaboración propia usando el software Quantum
A continuación, se incluye parte de la tabla de atributos de los puntos, que muestra la
distancia hasta la entidad más cercana:
Tabla 5.Atributos de los puntos cercanos a las entidades
La Distancia de punto calcula la distancia desde cada punto en una clase de entidad
hasta todos los puntos dentro de un radio de búsqueda determinado en otra clase de
entidad. Esta tabla se puede utilizar para los análisis estadísticos, o se puede unir a
una de las clases de entidad para mostrar la distancia hasta los puntos en la otra clase
de entidad.

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Puede utilizar la herramienta Distancia de punto para observar las relaciones de
proximidad entre los dos conjuntos de cosas. Por ejemplo, puede comparar las
distancias entre un conjunto de puntos que representa varios tipos de negocios (tales
como teatros, restaurantes de comida rápida, firmas de ingeniería y tiendas de
hardware) y otro conjunto de puntos que representa las ubicaciones de los problemas
de la comunidad (basura, ventanas rotas, grafitis con pintura en aerosol), limitando la
búsqueda a una milla para buscar relaciones locales. Puede unir la tabla resultante a
las tablas de atributos de negocios y de problemas y calcular el resumen de
estadísticas para las distancias entre los tipos de negocios y problemas. Es posible
que encuentre una correlación más fuerte para algunos pares que para otros y podría
utilizar los resultados para enfocarse en la ubicación de los contenedores de basura
públicos o a las patrullas de policía.
También podría utilizar Distancia de punto para buscar la distancia y la dirección hacia
todos los pozos de agua dentro de una distancia determinada de un pozo de prueba
en el que identificó un contaminante.
A continuación, se incluye un ejemplo de análisis de distancia de punto. A cada punto
en una clase de entidad se le otorga la Id., la distancia y la dirección al punto más
cercano en otra clase deentidad.
Figura 9. Ejemplo de análisis de distancia de punto
A continuación, se muestra la tabla Distancia de punto, unida a un conjunto de puntos
y utilizada para seleccionar los puntos más cercanos al punto 55.

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Tabla 6. Ejemplo de análisis de distancia de punto
Tanto Cerca como Distancia de punto devuelven la información de la distancia como
atributos numéricos en la tabla de atributos de entidades de puntos de entrada
para Cerca y en una tabla independiente que contiene las Id. De entidad de las
entidades de entrada y cercanas para Distancia de punto.
Insumos
Nube de puntos que representan los Predios en formato CAD
Capa de Proyectos en formato CAD
Capa de vías afectadas en formato Shapefile
Cartografía base utilizada OSM(OpenStreetMaps)
Metodología
Las capas entregadas en formato CAD se transformaron a shapefile1
utilizando el software
QGIS2
el cual fue utilizado para el análisis para poder utilizar en el software, las vías se
vectorización a partir de la cartografía libre de Open Street Maps. El sistema de
referencia utilizado en el proyecto es MAGNA SIRGAS3
Resultados
Se realizó el ejercicio para asociación de variables de tránsito para lo cual se realizaron
buffers a 200, 500 y 1000 metros a la redonda de cada punto, el cual se presenta a
continuación en el numeral 7.1
1Un shapefile es un formato vectorial de almacenamiento digital donde se guarda la localización de los
elementos geográficos y los atributos asociados a ellos. No obstante carece de capacidad para
almacenar información topológica. Es un formato multiarchivo, es decir está generado por varios ficheros
informáticos.
2 Quantum GIS se distribuye bajo licencia Pública General GNU http://www.gnu.org/licenses
3 (Marco Geocéntrico Nacional de Referencia, densificación del Sistema de Referencia Geocéntrico para las
Américas)

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7.1 DISTANCIAS DE LOS PREDIOS A LOS PROYECTOS
De acuerdo con la información secundaria analizada y la actualización de proyectos a
ejecutar a través del mecanismo de valorización se definieron los siguientes proyectos a
evaluar en la zona de influencia del proyecto, con el fin de definir
En la Tabla 7 se numeran los proyectos a realizar en El Poblado.
Tabla 7. Proyectos a implementar en la comuna 14 El Poblado de Medellín
1. Conexión de la Cl. 7 con la vía de acceso urbanización Montes Claros.
2. Continuidad de la vía linares a la Cll10, puente sobre quebrada la Chacona.
3. Apertura de la vía Linares entre las lomas los Balsos y los González.
4. Paso a desnivel de la transversal inferior con Cl. 10.
5. Paso a desnivel de la transversal inferior con los Balsos.
6. Paso a desnivel de la transversal superior con los Balsos.
7. Paso a desnivel de la transversal superior con la carretera el Tesoro.
8. Paso a desnivel de la transversal superior con Cll 10.
9. Conexión de la Cr. 43 c/d entre Cl. 11 y 11ª, barrio Manila.
10. Conexión de la Cr. 43c entre Cl. 8 y 9, barrio Astorga.
11. Conexión de la Cr. 43 c entre Cl. 7 y transversal 6, puentes quebrada la Presidenta.
12. Prolongación Cr. 37ª hasta carretera las Palmas.
13. Ampliación doble calzada Av. 34 entre Av. el Poblado y Cr. 43d.
14. Prolongación loma los Parra en 2 calzadas entre la Av. el Poblado y Cr. 43d.
15. Prolongación loma los Parra en 1 calzada entre la transversal inferior y Cr. 29.
16. Construcción lateral sur quebrada la Presidenta hasta la Av. el Poblado.
17. Construcción lateral norte quebrada la Zúñiga entre la Av. el Poblado y vía del río.
18. Puente Cl. 4 sur sector Poblado – Guayabal.
19. Proyecto de ampliación loma los Balsos entre Cl. 9ª sur y Cr. 25 transversal superior.
20. Prolongación Cr. 15 San Lucas.
21. Mejoramiento y prolongación loma los Mangos.
22. Prolongación Cl. 18b sur.
23. Cruce a desnivel de la vía Linares con la carretera el Tesoro a la altura de la Cr. 29.
24. Continuidad de la Vía en el sector de los Mangos
25. Continuidad Lateral Norte Quebrada Zúñiga
26. Prolongación Carrera 37
En la Figura 10 se muestra un esquema de los proyectos a implementar en la comuna 14
El Poblado de Medellín.

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Figura 10.Proyectos a implementar en la comuna 14 El Poblado de Medellín
7.2 DISTANCIAS DE LOS PREDIOS A LAS VÍAS
En este caso se localizaron 15 vías. En la Figura 11 se muestran las vías de estudio en El
Poblado:
 Calle 12 Sur
 Avenida las Vegas
 Avenida el Poblado
 Loma de los Balsos
 Transversal Superior
 Calle 4 B Sur
 Carrera 20
 Calle 7
 Calle 10 A
 Avenida 34

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 Calle 10
 Transversal Inferior
 Calle 1 Sur
 Calle 5 A
 Avenida las Palmas
Figura 11. Distancias de los predios a las vías de estudio en El Poblado

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Al igual que en el anterior ejercicio se les realizo el análisis de proximidad de los 670
predios a las vías, dividiendo la malla vial en los modelos en tramos quedando asociados
de la menara que se presenta en el siguiente esquema:
Figura 12. Asociación de puntos a tramos viales
Fuente: Elaboración propia usando el software GIS

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Para asignar los Tramos de Vía a los Predios a distancias de 200 500 1000 metros,
Inicialmente se utilizó la Herramienta del MODEL BUILDER4
para generar un
procedimiento Iterativo el cual calcula automáticamente que tramos de proyectos están
dentro del área de influencia de los 100 500 1000 metros lineales.
Las herramientas de Geo proceso que se utilizaron son las siguientes:
 Multi Ring Buffer
 Intersect
 Dissolve
 Append
En primera instancia se utilizó la capa de los Predios V13 la cual es la más actualizada así
mismo se utilizó la capa de los tramos V7JGGR 4.
Para lograr la asociación requerida, se selecciona un predio al cual se le realiza el MULTI-
RING de ahí sale una nueva capa la cual entra a la herramienta del INTERSECT junto
con los Tramos y esta rompe la capa de los tramos que están dentro del área de
influencia creando una capa para posteriormente aplicar el DISSOLVE para homologar la
información, luego se almacena a en la herramienta de APPEND la cual genera una
nueva capa que es la definitiva. El procedimiento de repitió 670 veces sin embargo se
encontró que 30 predios no tenían ningún tramo asignado ya que están a más de 1000
metros lineales, el modelo utilizado para este análisis se presenta a continuación:
4
MODELBUILDER es una aplicación que se utiliza para crear, editar y administrar modelos. Los modelos son
flujos de trabajo que encadenan secuencias de herramientas de geo procesamiento y suministran la
salida de una herramienta a otra herramienta como entrada. MODELBUILDER también se puede
considerar un lenguaje de programación visual para crear flujos de trabajo.(Environmental Systems
Research Institute, 2012)

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Figura 13. Modelo para el Geo proceso de asociación de puntos a distancias
Como resultado de este procedimiento se obtuvo un buffer para distancias a 200, 500 y
1000 metros a la redonda de cada uno de los 670 puntos evaluados, en donde se
observa la distancia para cada buffer y los tramos de vías que han sido seleccionados en
para 200, 500 y 1000 metros como se observa en la siguiente figura y tabla.
Figura 14. Buffer obtenido para 200, 500 y 100 metros

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Tabla 8. Resultados por distancia y asociación de tramos en buffer a 200, 500 y 1000 metros para
cada punto
A partir de esta asociación por tramos y distancias se asociaron los indicadores de tránsito para
cada uno de los puntos, partiendo de la generación de modelos y la obtención de variables de los
mismos.

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8 MODELO DE TRANSPORTE
Los primeros enfoques para la modelización del transporte surgieron durante la década
de los años sesenta, cuando se conceptualizo el método mediante un modelo secuencial
de cuatro etapas: generación/atracción, distribución, elección modal y asignación (cada
etapa se modelaba individualmente). En la actualidad nuevas aproximaciones al modelo
de transporte permiten la modelación simultánea de las tres últimas etapas.
8.1 GENERACIÓN/ATRACCIÓN
El modelo de generación/atracción de viajes es la primera etapa en el modelo clásico de
transporte. El análisis de generación/atracción de viajes posee dos funciones
importantes: (1) desarrollar una relación, entre viajes (generados y atraídos) y
condiciones socioeconómicas y (2), utilizar dicha relación para estimar el número de
viajes en un futuro bajo nuevas condiciones (Garber & Hoel, 1999). Las variables
socioeconómicas que se usan con mayor frecuencia, como factores que intervienen en la
producción de viajes, son: ingreso, vehículos en el hogar, estructura del hogar, tamaño
del hogar, usos del suelo, densidad residencial y accesibilidad. La elección de las
variables claves a emplear depende directamente de las condiciones particulares del
problema y de la información disponible.
Para realizar la estimación de las tasas de generación y atracción de viajes que se
obtienen al integrar estas variables, existen distintos métodos, entre los cuales en la
actualidad se tienen: la regresión lineal múltiple (RLM), el análisis por categorías (AC) y el
análisis de clasificación múltiple (ACM).
El método de regresión lineal múltiple (RLM) fue bastante utilizado en la práctica hasta
finales de los 90(Ortuzar & Willumsen, 2001), aún hoy esta técnica se utiliza con muchos
más criterios de decisión pero fundamentada en el mismo principio y bajo las
consideraciones matemáticas y estadísticas que representen mejor la realidad.
El método de análisis por categorías (AC) considera la desagregación de la población en
grupos relativamente homogéneos, basados en ciertas características socioeconómicas,
para cada uno de los cuales se calculan tasas de generación de viajes. El procedimiento
que se sigue en este método puede resumirse en las siguientes cuatro fases:
- Identificación de las variables socioeconómicas relevantes
- Determinación de los rangos de valores para la clasificación
- Determinación de las tasas de generación/atracción de viajes

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- Estimación de la composición familiar futura, según las diferentes categorías para
cada una de las zonas.
El método de análisis de clasificación múltiple (ACM) es una herramienta de análisis de
múltiples variables que examina la relación entre una variable dependiente o criterio (que
debe estar medida en escala métrica o dicotómica) y una serie de variables explicativas o
predictivas, las cuales tienen que estar medidas con escalas no paramétricas. Este
modelo mide el efecto de cada variable explicativa tanto individual como colectivamente.
Además estima el efecto sobre la variable dependiente de todas y cada una de las
categorías de cada variable explicativa, mediante los coeficientes de la función estimada,
por lo que se pueden detectar relaciones no lineales (Requena Laviña, 2005).
8.2 DISTRIBUCIÓN
La distribución de viajes explica hacia qué zonas se dirigen los viajes producidos por
cada origen. En síntesis, se tiene que a partir de la distribución de viajes actuales, el
objetivo siguiente es entonces, resumir las conexiones de viajes entre pares origen –
destino. Se sabe con anterioridad a estas postulaciones, que la matriz de viajes actuales
permite un planeamiento referente a viajes para un año futuro, cuyos viajes para Oi y Dj
son conocidos. Queda claro que lo que se busca es cumplir con las ecuaciones (1) y (2):
𝑂𝑖 = ∑ 𝑇𝑖𝑗
𝑛
𝑗=1
(1)
𝐷𝑗 = ∑ 𝑇𝑖𝑗
𝑛
𝑖=1
(2)
En respuesta a la necesidad de caracterizar la distribución de viajes, resulta un conjunto
de metodologías inmersas en los siguientes modelos que se subdividen en otros varios,
tales como:
Modelos análogos o de factor de crecimiento:
 Método de factor uniforme
 Método Furness
 Método del factor promedio
 Método Fratar
 Método Detroit
Modelos sintéticos:
 Modelo de gravedad o gravitacional
 Modelo electrostático

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 Modelo de intervención de oportunidad
 Modelo de regresión lineal múltiple
Los supuestos para los dos grandes grupos de modelos de distribución de viajes, se
exponen a continuación:
Modelos análogos o de factor de crecimiento: La distribución de viajes futura será similar
a la distribución de viajes actuales, pero afectada por factores que representan un
aumento previsto para distintas zonas. Es un modelo poco utilizado en la actualidad.
Modelos sintéticos: En general, todos los modelos se basan en el hecho de que el
número de viajes entre zonas aumenta con el incremento de atracciones de dichos viajes
y se disminuye con el aumento de la resistencia dada entre ellos. Los modelos de
distribución de viajes, además de las variables explicativas de la movilidad, exigen la
determinación de factores de ajuste asociados a cada zona origen y a cada zona destino
de viajes.
Varios modelos sintéticos, entre ellos el modelo gravitacional, exige la calibración de
parámetros específicos. Estos han sido objeto de numerosos estudios, dando como
resultado variedad de técnicas de calibración. Algunas técnicas, siguen dos tendencias
principales en la estimación; una basada en métodos econométricos y/o estadísticos y la
otra, en la formulación y solución de problemas de programación matemáticos no
lineales.
Las aproximaciones estadísticas y econométricas son las más comunes tanto en la teoría
como en la práctica. A partir de esto, se han desarrollado y aplicado gran variedad de
herramientas en las décadas recientes, pero algunas de las más frecuentemente
utilizadas son mínimos cuadrados (leastsquare) y máxima verosimilitud
(maximumlikelihood), (Grange, Troncoso, Ibeas, & González, 2009). Ver entre otros
(Ortuzar & Willumsen, 2001), (Alonso, 1973), (Alonso, 1986), Anas (1981), (De Vos &
Bikker, 1982).
8.2.1 Formulación de modelos de distribución de viajes
Básicamente el modelo de distribución de viajes, permite estimar el número de viajes
realizados durante un determinado período entre las distintas zonas del sistema; el
modelo determina la demanda de viajes futuros por zona.
La teoría que se desarrolla sobre la distribución de viajes en este informe, no tiene en
cuenta el tamaño de la información disponible para generar los modelos, más que eso
toma en conjunto la información y la procesa hasta mostrar resultados. La información
contenida es básicamente resumen del libro ModellingTransport(Ortuzar & Willumsen,

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2001).En la Figura 15se aprecia la forma y las propiedades que debe cumplir la matriz de
viajes.
11 12 1 1 1
21 22 2 2 2
1 2
1 2
1 2
/ 1 2
1
2
ijj
j n
j n
i i ij in i
n n nj nn n
ij j n iji ij
Prod Atrac j n V
V V V V O
V V V V O
i V V V V O
n V V V V O
V D D D D V V

 
Figura 15. Matriz de viajes por origen y destino
Fuente: Ortuzar and Willumsen, 2001
En esta matriz, la producción hace referencia al origen y la atracción al destino. La
expresión ∑ 𝑉𝑖𝑗𝑗 constituye los totales originados por zona y ∑ 𝑉𝑖𝑗𝑖 los viajes totales
atraídos. Se espera que ∑ 𝑉𝑖𝑗 = ∑ 𝑉𝑖𝑗𝑖𝑗 , para un modelo bien consolidado, sin embargo
esto no siempre se garantiza, independiente del modelo que se utilice. Por razón y para
asegurarse que la matriz anterior sume V, los resultados para los Dj se corrigen
multiplicándolos por el factor de la ecuación (3).
𝑓 =
𝑉
∑ 𝐷𝑗𝑗
(3)
Dada la ecuación (4):
𝑉 = ∑ 𝑂𝑖
𝑖
(4)
8.3 ASIGNACIÓN DINÁMICA
El siguiente diagrama de flujo ilustra el principio de asignación dinámica (ver Tabla).

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Tabla 9. Diagrama de flujo principal para asignación dinámica
Fuente: Manual de usuario Visir – PTV Vision
- Geometría
- Volúmenes y composiciones vehiculares
- Manejo de intersecciones (Reglas de
prioridad,intersecciones semaforizadas)
- Matriz de Viajes
n = 0
Para todos los caminos: Conjunto de tiempos de
viaje esperados = distancia
n = n + 1
Para todo OD: Búsqueda de la ruta con
mínimo costo
Adicionar la nueva ruta al
conjunto de rutas
Entrada
Para todo OD: Dividir la demanda entre todas
las rutas
Para todo OD y todos los vehículos: Ejecutar la
simulación microscópica
Para todos los caminos: Calcular tiempo de viaje y
costos
n >= N o criterio de convergencia cumplido
Fin de la asignación
S
i
No
Búsqueda de
ruta
Elección de
ruta
Simulación y
tiempos de
viajes
Consulta

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8.3.1 Rutas y su costo
Una ruta es una secuencia de arcos que describe un camino a través de la red.
Normalmente si existe en la red más de una ruta entre zonas origen y destino, el modelo
de elección del conductor tiene rutas a seguir o seleccionar; inicialmente se supone que
el conjunto de rutas disponibles es conocido para un cierto par origen-destino.
La elección de ruta es un caso especial del problema de elección discreta: para un
conjunto dado de alternativas discretas, las probabilidades de elección de las alternativas
no son conocidas y se deben determinar. En la asignación de tránsito, es necesario
definir una función de utilidad para evaluar cada ruta en el conjunto de rutas y una función
de decisión basada en esta evaluación.
Para todos los arcos sus costos generales son conocidos, los cuales se calculan a partir
de los tiempos de viaje, distancias de viaje y costos financieros. El costo general de una
ruta se define simplemente como la suma de los gastos generales de todos sus arcos:
R a
a R
C C

  (5)
Donde:
C = costo general
R = rutas
a = un arco que pertenece a R
8.3.2 Elección de ruta
En la asignación dinámica los conductores tienen que elegir una ruta cuando inician su
viaje en una zona de origen. Es por ello que se asume que la zona de destino es
conocida, de la misma manera que un conjunto de posibles rutas.
Un supuesto básico en el modelo de elección de ruta en VISSIM es que no todos los
conductores utilizan la mejor ruta, pero todas las rutas disponibles pueden ser utilizadas;
por supuesto se asigna mayor tránsito a las "mejores" rutas que a las "peores". Para
evaluar qué es una "buena" ruta, se utiliza el costo general de la ruta, el cual es
obviamente, la inversa de lo que se llama un valor de utilidad en modelos de elección
discreta, por lo tanto, se usa como una función de utilidad el recíproco de los costos
generales:
1
j
j
U
C
 (6)
Donde:

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Uj = utilidad de la ruta j
Cj = costo general de la ruta j
La función más ampliamente utilizada y por lo tanto mejor analizada teóricamente en el
modelo de elección discreta es la función Logit:
 
j
i
U
j U
i
e
p R
e



 (7)
Donde:
p(Rj) = probabilidad de la ruta j a ser seleccionada
µ = factor de sensibilidad del modelo (>0)
El factor de sensibilidad determina cuánto reacciona la distribución a las diferencias en
las utilidades. Un factor muy bajo daría lugar a una distribución más bien igual con casi
ningún sentido de utilidad, y un factor muy alto obligaría a todos los conductores a elegir
la mejor ruta.
Si usamos la función Logit con una función de utilidad definida como antes, se tendría
una situación en la que el modelo considera que la diferencia entre 5 y 10 minutos de
tiempo de viaje es la misma diferencia que entre 105 y 110 minutos de tiempo de viaje, ya
que la función Logit es invariante frente a la traducción y considera sólo la diferencia
absoluta de las utilidades. Obviamente que no es apropiado para decidir la elección de
ruta, ya que en el mundo real dos rutas que tienen tiempos de viaje de 105 y 110 minutos
se consideran casi los mismos, mientras que 5 minutos y 10 son una gran diferencia. La
solución adoptada en VISSIM es utilizar la llamada fórmula de distribución de Kirchhoff:
 
k
j
j k
i
i
U
p R
U

 (8)
Donde:
p(Rj) = probabilidad de la ruta j a ser seleccionada
k = sensibilidad del modelo
Una vez más la sensibilidad k en el exponente determina cuanta influencia tienen las
diferencias en la utilidad. En esta fórmula, la diferencia relativa en la utilidad determina la
distribución, por lo que se nota sólo una pequeña diferencia entre rutas de 105 y 110

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minutos, mientras que la ruta de 5 minutos recibirá mucho más volumen que la ruta 10
minutos.
En realidad, la fórmula de distribución de Kirchhoff se puede expresar como una función
Logit, si la función de utilidad se transforma para ser logarítmica:
 
log log
log log
j j
i i
k k U k C
j
j k U k Ck
i
i i i
U e e
p R
U e e
   
   
  
   (9)
Donde Cj es el costo general de la ruta j.
8.3.3 Búsqueda de ruta
En VISSIM se asume que los conductores no utilizan sólo las mejores rutas entre un
origen y destino, sino que el volumen de tránsito se distribuye entre un conjunto de rutas
disponibles. Obviamente, a los conductores les gustaría conocer el conjunto de las n
mejores rutas para cada par origen – destino; desafortunadamente no existe un algoritmo
eficiente para calcular simplemente las n mejores rutas, pero hay algoritmos para
encontrar la única mejor. Para resolver este problema se busca por cada para origen –
destino la mejor ruta en cada iteración de la asignación dinámica, dado que la situación
del tránsito y por lo tanto los tiempos de viaje cambian entre las iteraciones (siempre que
no se alcance la convergencia) se encontraran diferentes "mejores" rutas en las
iteraciones. Todas las rutas encontradas (es decir, todas las rutas que se han calificado al
menos una vez como la mejor ruta) se recolectan en un archivo de rutas y son conocidos
en las siguientes iteraciones.
El criterio de la "mejor" ruta es el costo general. Eso implica que, para diferentes tipos de
vehículos, se puedan encontrar diferentes mejores rutas, porque los parámetros de la
función de costos generalizados son específicos del tipo. La búsqueda de la ruta se hace
al comienzo de cada intervalo de evaluación y se basa en el costo general esperado para
este intervalo, calculado a partir de las iteraciones anteriores.
Dado que en la primera iteración no está disponible información de tiempo de viaje de las
corridas anteriores de la simulación, el costo se evalúa mediante la sustitución del tiempo
de viaje con la distancia (en metros). Así, para la búsqueda de la ruta inicial también se
toman en cuenta los costos de arcos/conectores. Para cada iteración posterior, los arcos
de la red que no han sido recorridos por ningún tipo de vehículo tienen un tiempo de viaje
por defecto de sólo 0.1 segundos. De esta forma se atrae a que el procedimiento de
búsqueda de rutas crea rutas incluyendo los arcos no usados. Este método podría dar
lugar a que se encuentren algunas rutas inútiles al principio, pero impulsa a que los

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vehículos seleccionen nuevas caminos y que por lo tanto se acelere el proceso de
encontrar nuevas rutas. Es posible que se desee controlar el esfuerzo de los vehículos
para descubrir nuevas rutas, añadiendo un poco de peso a la distancia en la función de
costo general para que no traten de tomar desvíos obvios; sin embargo, generalmente es
bueno encontrar tantas rutas como sea posible. Si una ruta demuestra ser mala durante
las siguientes iteraciones, esta puede ser descartada (dependiendo de la configuración
de camino extendido) y por lo tanto no se perjudica la selección de rutas definitiva.

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9 IMPLEMENTACION DEL MODELO DE MICROSIMULACION
Los problemas en la operación del tránsito de vías urbanas exigen del ingeniero realizar
el análisis para recomendar soluciones que sean eficientes en la eliminación o reducción
de los problemas, lo cual implica el conocimiento previo de los efectos según diferentes
indicadores operacionales.
La evolución actual de las herramientas computacionales especializadas permite
disponer de opciones que sirven de gran ayuda en el análisis operacional del tránsito de
manera que se pueden simular las condiciones actuales y las de proyecto para
determinar aquel que sea el más conveniente, en vez de hacerlo en terreno, lo cual sería
oneroso e ineficiente.
Para el desarrollo de este trabajo se trabaja con el microsimulador VISSIM, donde se
evaluará la vía operacionalmente (solamente los vehículos automotores), de este modo
conocer los tiempos de viajes según los patrones de viaje.
La simulación consiste básicamente en construir modelos informáticos que describen
aspectos importantes del comportamiento del sistema en tiempo real; mediante la
construcción y experimentación con el modelo es posible extraer conclusiones para
apoyar la toma de decisiones.
PTV VISSIM es un paquete de programación integral para la planificación y análisis del
transporte, con el más alto nivel de integración de todo el proceso de planeación en
transporte y en particular, entre la estrategia de planeación, la operación del transporte y
la ingeniería de tránsito.
El microsimuladorVissim utiliza la teoría de WIEDEMANN (1974). Indicadores de las
relaciones entre vehículos, los cuales relacionan valores de tiempo y espacio.

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Figura 16. Teoría de Seguimiento WIEDEMANN (1974)
Fuente: Elaboración Propia.
Las relaciones mostradas en el gráfico se asignan al vehículo de atrás, pues él es quien
las controla, además en cuanto a capacidad de vías es conveniente establecer la
diferencia entre intervalo y brecha.
En la generación de volúmenes el modelo aplica la teoría de la probabilidad y la
estadística de Poisson, la cual es una distribución de probabilidad discreta que expresa
un determinado número de eventos que ocurren en un intervalo fijo de tiempo y / o

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espacio si estos eventos se producen con una tasa media conocida y de forma
independiente del tiempo desde el último evento.
9.1 ESTRUCTURACIÓN DEL MODELO.
Para la generación del modelo se tiene en cuenta:
Recopilación Información Secundaria. Comprendió, entre otros, la consulta de los
documentos relacionados con:
- Planes y proyectos viales para el área de estudio y de la zona de influencia.
- Planos de proyecto de la red de estudio.
- Sentidos de circulación actuales de la red vial.
- Inventario de la infraestructura vial y del sistema de control del tránsito.
- Aforos vehiculares: Con el fin de conocer la demanda total en la red de estudio en
un día de semana para el periodo pico de la tarde (17:00 a 18:00)
9.1.1 Procesamiento y Análisis de la Información
Con los datos de campo se procede a procesarlos para su análisis, con el fin de
representar la infraestructura y el tránsito vehicular en el modelo de simulación.
Los aspectos determinados fueron:
 Características físicas, operacionales y de control en las vías existentes.
 Sentidos de circulación en la red vial.
 Identificación de los principales puntos de conflicto en el sector.
 Usos del suelo.
Para representar la situación con proyecto se identificaron aquellos que se tiene previsto
a ejecutar en la zona.
9.1.2 Procedimiento para la simulación en VISSIM
Área de Estudio.
El área de estudio está localizada en la comuna 14 del Municipio de Medellín, en el sector
del Poblado. La zona es principalmente de uso de suelo residencial e industrial.
Las principales vías de estudio son:
 Carrera 48 - Avenida las Vegas
 Carrera 43A - Avenida el poblado
 Carrera 34
 Transversal Inferior
 Transversal Superior
 Loma de los Balsos

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46
 Loma de los Gonzales
 Loma de los parra
 Calle 10
 Calle 5A
Las cuales están reguladas con semáforo de tiempo fijo y glorietas.
Una vez definida el área de influencia se creó una imagen de extensión JPG que cubriera
la zona de estudio del proyecto, posteriormente se tomó un longitud verdadera como
referencia para escalar la imagen y esta longitud fue validada.
En la siguiente imagen se observa la imagen utilizada para la creación de la red en
VISSIM en su situación actual.
Figura 17Área de Estudio para la modelación.
Fuente: Elaboración propia.
Procesamiento de los volúmenes como datos de entrada al Vissim.
Con el fin de establecer la mayor demanda, según los aforos realizados en campo, se
revisa la información determinando el periodo más cargado de toda la red.
Los volúmenes tomados en campo son procesados para la hora pico (17:00 a 18:00) por
tipo de vehículo (livianos, pesado, bus y moto) para cada maniobra, de modo que se
obtenga un balance general de la red estudiada.

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47
Luego de procesar la información primaria y secundaria se procede a la elaboración del
modelo e ingreso de datos de forma que se represente lo mejor posible a la zona de
estudio.
Caracterización de la infraestructura vial.
Creación de la red vial (Links y conectores):
A partir del inventario vial y conocimientos de la zona de estudio, se generó el modelo de
la red vial para aplicar VISSIM en términos de links y conectores especificándolos
adecuadamente para que replique la realidad haciendo uso de los comandos de este
programa; por ejemplo, para la definición de cada una de las características geométricas
de las vías, se alimentó el modelo con anchuras de carril, pendientes, número de carriles,
etc.
Figura 18. Generación de infraestructura vial en el modelo
Fuente: Elaboración Propia.

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48
Figura 19Creación de la red vial Links y conectores.
Fuente: PTV Vision
Ingreso de datos de entrada de la red a modelar:
Se carga la red con los datos obtenidos para cada uno de los escenarios de análisis
(puntos aforados) en donde se tuvieron en cuenta el volumen y la composición del
tránsito en cada una de las vías de la red.
Figura 20Ingreso de datos de entrada de la red a modelar

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49
Fuente: PTV Vision
Direccionalidad de flujos
Se especificó la direccionalidad de los flujos sobre las vías en el área de influencia
trazando rutas a partir de la información del tránsito, cada uno de estos valores se
establece según las decisiones de rutas y maniobras de cada intersección.
Definición de áreas de conflicto:
Se identifica los accesos o salidas de intersecciones controladas con CEDA EL PASO,
PARE, convergencias y divergencias, en donde aplica este concepto de VISSIM.
Figura 21Definición de áreas de conflicto.
Fuente: PTV Vision

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50
Definición de controladores (Semáforos):
Se identifica el funcionamiento de los semáforos, de este modo se obtiene los tiempos de
verde, rojo, amarillo o todo rojo, al igual que la cantidad de fases semafóricas. Luego de
procesar la información se carga al modelo de microsimulacion.
Figura 22Definición de controladores (Semáforos)
Fuente: PTV Vision
Áreas de reducción de velocidad
Se identifican que carriles requieren de reducción de velocidad ya sea por parqueo en la
zona, existencia de giros, estado de pavimentos, obras en la vía, entre otros. Esta
condición se aplica para cada tipo de vehículo, donde se indica la velocidad de operación
y el rango de variación de dicha velocidad.

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Figura23Áreas de reducción de velocidad
Fuente: PTV Vision

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52
Rutas y paraderos de transporte público colectivo
Se representa de manera general las rutas de TPC que funcionan por los corredores en
estudio, indicando la frecuencia o tasa de servicio, velocidad de operación y tiempo de
espera en los paraderos, según sea el caso. De este modo se representa la interacción e
influencia de la rutas con el transito mixto.
Figura24Rutas y paraderos de transporte público colectivo
Fuente: PTV Vision
9.1.3 Generación de matrices para el modelo Vissim
A partir de la encuesta de Movilidad del año 2012 se generaron las matrices origen –
destino para las 38 zonas definidas en el área de influencia de los 26 proyectos que
hacen parte del plan poblado para las diferentes tipologías de vehículos presentes en la
zona de estudio obteniendo un total de 21494 vehículos circulando en la red en la hora
pico de la tarde. A continuación se presenta a manera de ejemplo una de las matrices
obtenidas para autos junto con el código de la zona asignado.

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6
0
6
1
63 65 66 67 71
7
3
74 76 77
62
A
62
B
64
A
64
B
68
A
68
B
69
A
69
B
70
A
70
B
70
C
70
D
72
A
72
B
75
A
75
B
Nort
e
Occiden
te
Orien
te
Sur
Total
gener
al
53 3 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3.4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 3 34 27 24 101
54 0 47 0 3 3 3 9 0 0 3 3 1 1 3 1 1 7 3 3 4 4 4 1 4 1 1 3 1 3 1 1 1 3 7 40 360 259 143 936
55 0 0 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 20 14 13 55
56 2 5 0 74 5 5 11 0 0 3 3 3 3 3 1 0 7 5 5 5 6 6 3 6 3 3 1 1 1 1 1 1 5 7 36 334 268 122 946
57 0 3 0 3 61 3 8 0 0 3 3 3 3 3 0 0 6 3 5 5 5 5 3 5 3 3 1 1 1 0 1 1 3 6 17 193 141 99 602
58 0 0 0 0 1 42 5 0 0 1 3 0 0 1 0 0 1 1 3 1 3 3 0 3 0 0 1 0 1 0 0 1 1 3 8 68 56 41 252
59 0 3 0 3 3 5
20
4
0 0 3 3 3 3 3 1 0 7 3 5 6 5 8 3 5 3 3 3 1 3 1 3 3 5 7 22 217 181 105 835
60 0 0 0 0 0 0 1
1
5
0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 3 6 28
61 0 0 0 0 0 0 1 0 7 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 3 6 21
63 0 0 0 0 1 1 5 0 0 27 1 0 0 1 0 0 3 1 1 1 3 3 0 3 0 0 1 1 1 0 1 1 1 5 6 63 55 53 243
65 2 6 0 5 8 8 15 0 0 5
17
0
5 5 5 3
3.
1
12 8 8 9 9 9 3 9 3 5 5 5 5 3 5 5 6 13 89 437 346 216 1446
66 0 3 0 3 3 5 9 0 0 3 3 67 3 3 1 0 6 5 5 5 5 5 3 5 3 3 3 1 3 0 1 1 5 7 23 247 172 126 738
67 0 3 0 3 3 3 6 0 0 3 3 3 58 1 0 0 6 3 5 5 5 5 3 5 1 3 1 1 1 0 1 1 1 6 20 202 127 96 587
71 0 0 0 0 1 1 5 0 0 1 0 0 0 31 0 0 5 1 1 1 3 3 0 1 0 0 1 1 1 0 1 1 1 6 6 63 55 56 250
73 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1
2
5
0 3 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 1 1 1 5 20 30 29 50 182
74 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 1 0 27 3 1 1 1 1 1 0 1 0 0 1 0 1 0 0 1 1 5 3 35 19 54 164
76 0 2 0 2 2 2 3 0 0 2 2 2 2 2 2 2
19
1
5 3 3 3 3 2 3 2 2 3 2 3 2 2 2 5 12 3 62 21 149 502
77 0 3 0 3 3 3 6 0 0 3 3 3 3 3 3 1 14
15
4
3 5 5 5 3 6 3 5 5 3 5 3 3 1 8 12 20 239 125 246 911

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63 65 66 67 71
7
3
74 76 77
62
A
62
B
64
A
64
B
68
A
68
B
69
A
69
B
70
A
70
B
70
C
70
D
72
A
72
B
75
A
75
B
Nort
e
Occiden
te
Orien
te
Sur
Total
gener
al
62A 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 39 1 1 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 7 3 15 77
62B 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 43 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 4 6 15 77
64A 0 3 0 1 3 5 7 0 0 3 3 3 3 5 1 0 7 5 5 5 91 6 3 5 3 3 1 1 1 1 1 1 5 7 17 162 110 112 592
64B 0 3 0 1 1 5 6 0 0 3 3 1 1 5 1 0 7 3 5 5 6 97 1 5 1 3 1 1 3 1 3 1 5 9 14 156 103 101 565
68A 0 12 6 9 10 9 17 0 7 13 4 6 3 14 9 0 22 7 12 13 17 14 95 7 3 4 12 8 14 6 14 11 12 7 37 435 241 294 1403
68B 2 5 0 3 5 6 9 0 0 5 7 5 5 5 3
1.
7
11 8 6 5 9 8 5
22
4
5 5 3 3 3 3 3 3 6 9 23 290 207 194 1093
69B 0 3 0 3 5 5 9 0 0 5 5 3 3 5 3 3 13 8 5 6 9 8 3 8 5
13
5
5 5 5 3 3 5 6 13 32 313 196 267 1102
70A 0 0 0 0 0 1 3 0 0 1 2 0 0 1 0 0 5 3 1 1 3 3 0 3 0 2 31 0 1 0 0 0 1 5 3 41 23 60 195
70B 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 5 3 1 1 1 1 0 1 0 0 1 27 1 0 0 0 1 5 3 58 26 60 204
70C 0 0 0 0 0 3 3 0 0 3 2 0 0 3 0 0 5 3 3 3 3 3 2 3 2 2 3 0 40 0 3 1 3 5 3 43 20 69 233
70D 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 5 3 1 1 1 1 0 1 0 0 1 1 1 25 0 1 3 5 3 46 22 62 192
72A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 10 0 0 1 0 2 2 6 22
72B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 14 0 1 0 0 0 4 20
75A 0 0 0 0 0 1 5 0 0 1 0 0 0 1 0 0 6 3 3 3 3 3 0 3 0 2 1 1 1 0 1 1 83 11 3 64 44 90 337
75B 0 0 0 0 0 1 5 0 0 1 0 0 0 1 0 0 6 3 3 3 3 3 0 3 0 2 1 1 1 0 1 1 5
20
9
3 46 35 88 428
Norte 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
Occidente 0 25 6 15 20 14 78 3 6 13 18 3 2 14 1 0 65 20 22 26 37 34 1 29 0 0 13 4 14 1 11 9 21 57 0 0 0 0 584
Oriente 5 27 8 25 19 14 77 0 6 16 27 14 3 16
1
7
0 50 12 33 31 47 42 11 38 20 7 16 14 16 4 18 15 16 44 0 0 0 0 707
Sur 0 4 0 1 7 7 24 0 0 9 9 3 3 9 3 1 80 26 9 10 18 15 3 15 5 6 9 11 9 4 4 7 23 79 0 0 0 0 415
Total general 12
16
5
2
4
16
4
17
4
16
6
56
0
1
8
3
0
14
6
27
9
13
3
10
8
15
5
8
5
43
59
2
31
1
20
4
21
9
32
3
31
9
15
3
41
1
19
7
20
7
14
2
10
9
15
7
70
10
7
10
5
24
9
59
5
497 4723 3215
343
5
18605
Fuente: Encuesta de Movilidad para Medellín año 2012.

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Una vez definidas las 38 zonas objeto de estudio se definieron geométricamente los 26
proyectos en el modelo Vissim a fin de representar los viajes generados y atraídos en
cada zona generándolas a través del Nodos y parking lot en el modelo como se muestran
a continuación:
Parking lots Node
Figura 25. Parking Lots y Nodos para la generación de matrices

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56
9.2 CALIBRACIÓN Y VALIDACIÓN DEL MODELO DE SIMULACIÓN EN EL
ÁREA DE ESTUDIO
Según volumen:
Con toda la información de campo se procede a simular la situación actual y se compara
el volumen simulado con el observado. Luego de ingresar todos los datos al modelo, se
obtiene el grado de calibración según el criterio de parámetros de aceptación para la
calibración de modelos emitido por Wisconsin DOT Freeway, donde la estadística de
GES es una fórmula (1) utilizada en la ingeniería de tránsito, previsión del tránsito y el
modelamiento de tránsito para comparar dos conjuntos de volúmenes de tráfico.
La fórmula de GES recibe su nombre de Geoffrey E. Havers, que la inventó en la década
de 1970, mientras trabajaba como un planificador de transporte en Londres (Inglaterra). A
pesar de que su forma matemática es similar a una chi-cuadrado de prueba, no es una
verdadera prueba estadística. Por el contrario, se trata de una fórmula empírica que ha
demostrado ser útil para una variedad de efectos de análisis de tráfico.
La fórmula de la "Estadística de GES" es la siguiente:
(1)
Donde M: Volumen de tráfico por hora a partir del modelo de tráfico.
C: Es la cuenta en el mundo real de tráfico por hora.
Para el trabajo de modelación de tránsito en la "referencia", una GEH de menos de 5.0 se
considera una buena correlación entre los volúmenes modelados y observados por hora,
para este caso en particular las condiciones de correlación de variables se cumplieron
obteniendo valores de GEH menores a 5 entre los volúmenes modelados y los datos
medidos en campo.
9.3 SIMULACION DE PROYECTOS DE VALORIZACION Y OTROS
PROYECTOS DE OBRAS
A continuación se presenta una descripción de los principales proyectos en el área de
influencia de la red a modelar. En la figura 21 se observa la distribución de los proyectos
en donde 7 de ellos se encuentran al occidente de la Avenida el poblado (proyectos
9,10,11,12, 14,16 y 18), uno de ellos está localizado en la Avenida el Poblado (proyecto
14), en la avenida 34 se observa el proyecto 13 y al este de la avenida 34 se concentran
los proyectos sobre las transversales inferior y superior (proyectos 1,2,3,4,5,7,8,15 y 23).

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57
Figura 26. Proyectos de valorización en el área de influencia del proyecto
En la tabla 11 se presenta una descripción general de los proyectos más
relevantes modelados para la situación con proyecto.
Tabla 10. Relación de las Vías con la cantidad de predios asociados
No. PROYECTO LOCALIZACIÓN DESCRIPCIÓN
9 Carrera 43 C por calle 11
puente a la altura de la Q.
La Poblada sentido N-S
10
Carrera 43 C entre calles
9 y 10
Continuación de la carrera 43 C
11 Carrera 43 C por calle 6 Paso a nivel dando continuidad a la carrera 43 C
16 Carrera 43 C por calle 6
Paso a desnivel sentido W-E dando continuidad a la
calle 6
14 Carrera 43 C por calle 1 sur
Paso a desnivel sentido E-W W-E, dando continuidad
a la carrera 43 C
18 Calle 4 sur por Av. Las Vegas
Paso a desnivel para dar continuidad a la calle 4 sur en
sentidos W-E , E-W

VERSIÓN 1
DICIEMBRE DE 2013
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58
13
Av. 34 entre la Aguacatala y la Avenida las
palmas
Doble calzada Av.34 sentidos S-N y N-S
12 Calle 17 por carrera 37 A Puente en la calle 17
4 y 8
Calle 10 por transversales
inferior y superior
Pasos a desnivel en estas intersecciones
7 Transversal superior por calle 3 Paso a desnivel
3 Carrera 29 A entre calles 5 sur y 9A sur Continuación de la carrera 29 A
5
Loma los balsos por Transversal
inferior
Paso a desnivel
6 Calle 12 sur por transversal superior Paso desnivel
Metodológicamente para definir los indicadores de movilidad y accesibilidad
dentro del modelo se valoraron los principales corredores longitudinales (Avenida
las vegas, Avenida el poblado, Avenida 34, Transversal inferior y Transversal
superior) dividiendo cada una de estas vías en los tramos presentados a
continuación:
Tabla 11. Relación de tramos evaluados vías longitudinales
VÍA TRAMO
AV, VEGAS N-S
AV. LAS VEGAS CALLE 25- CALLE 10 N-S
AV. LAS VEGAS CALLE 10- CALLE 4S N-S
AV. LAS VEGAS CALLE 4S- CALLE 12S N-S (AGUACATALA)
AV. LAS VEGAS CALLE 12S- CALLE 16S N-S
AV. LAS VEGAS CALLE 16S- CALLE 12S S-N
AV. LAS VEGAS CALLE 12S- CALLE 4S S-N
AV. LAS VEGAS CALLE 4S- CALLE 10 S-N
AV. LAS VEGAS CALLE 10- CALLE 25 S-N
AV POBLADO N-S
AV POBLADO CALLE 25-CALLE 10 N-S
AV POBLADO CALLE 10A-CALLE 1 N-S
AV POBLADO CALLE 1-CALLE 5 S N-S
AV POBLADO CALLE 5S-CALLE 9S N-S
AV POBLADO CALLE 12S-CALLE 16S N-S
AV POBLADO CALLE 16S -CALLE 12S S-N
AV POBLADO CALLE 5S -CALLE 1 S-N
AV POBLADO CALLE 1 -CALLE 10A S-N
AV POBLADO CALLE 10 -CALLE 25 S-N
AV 34 N-S
AV 34 AV PALMAS - CALLE 10
AV 34 CALLE 1-CALLE 5 S N-S

VERSIÓN 1
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59
AV 34 CALLE 5S - CALLE 9 S N-S
AV 34 CALLE 9S- CALLE 12 S N-S
AV 34 CALLE 12 S - CALLE 9S S-N
AV 34 CALLE 5 S - CALLE 1 S-N
AV 34 CALLE 1 - CALLE 10 A
AV 34 CALLE 10- AV PALMAS
TV INFERIOR N-S
TV INFERIOR AV PALMAS - CALLE 10
TV INFERIOR CALLE 10- CALLE 1
TV INFERIOR CALLE 10- CALLE 5S
TV INFERIOR CALLE 5 S- CALLE 9 S N-S
TV INFERIOR CALLE 9S - CALLE 12 S N-S
TV SUPERIOR S-N
TV SUPERIOR CALLE 12 S - CALLE 9S S-N
TV SUPERIOR CALLE 9 S - CALLE 5S S-N
TV SUPERIOR CALLE 5 S - CALLE 1
TV SUPERIOR CALLE 1 - CALLE 10 S-N
TV SUPERIOR CALLE 10 - AV PALMAS
A su vez las vías transversales (Calle 10, Calle 1, Calle 5 Sur, Calle 9 sur y calle
12 sur también fueron divididas por tramos como se presenta a continuación:
Tabla 12. Relación de tramos evaluados vías transversales
VÍA TRAMO
CALLE 10
CALLE 10 AV PALMAS - TV SUPERIOR E-W
CALLE 10 TV SUPERIOR - TV INFERIOR E-W
CALLE 10 AV 34 - AV POBLADO E-W
CALLE 10 AV POBLADO - AV VEGAS E-W
CALLE 10 AV VEGAS -AV REGIONAL E-W
CALLE 10 AV REGIONAL - AV VEGAS W-E
CALLE 10 AV VEGAS -AV POBLADO
CALLE 10 AV POBLADO -AV 34
CALLE 10 AV 34 TV INFERIOR W-E
CALLE 10 TV INFERIOR - TV SUPERIOR
CALLE 1
CALLE 1 TV SUPERIOR -TV INFERIOR
CALLE 1 TV INFERIOR - AV 34
CALLE 1 AV 34-AV POBLADO E-W
CALLE 1 AV POBLADO - AV VEGAS E-W
CALLE 1 AV VEGAS - AV POBLADO W-E
CALLE 5 SUR
CALLE 5S AV VEGAS -AV POBLADO -W-E
CALLE 5S AV POBLADO - AV 34
CALLE 5S AV 34- TV INFERIOR
CALLE 5S TV INFERIOR - TV SUPERIOR
CALLE 9 SUR CALLE 9 S TV SUPERIOR -TV INFERIOR E-W

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CALLE 9 S TV INFERIOR-AV 34 E-W
CALLE 9S AV 34-AV POBLADO E-W
CALLE 9S AV 34- TV INFERIOR
CALLE 9 S TV INFERIOR - TV SUPERIOR
CALLE 12 SUR
CALLE 12 S AV POBLADO -AV VEGAS E-W
CALLE 12 S AV VEGAS - AV REGIONAL E-W
CALLE 12S AV REGIONAL -AV VEGAS W-E
CALLE 12S AV VEGAS - AV POBLADO
Figura 27. División de la red vial por tramos homogéneos
La división de estos tramos se realizó con el fin de caracterizar comportamientos
homogéneos en estas vías por sentido de circulación y poder determinar frente a
la asignación del modelo en el escenario con proyecto el comportamiento de las
principales variables de tránsito para asociarlas a cada uno de los 670 predios
que se tienen como muestra y poder establecer un indicador de movilidad que
asocie la accesibilidad y la movilidad en el modelo econométrico.
Los indicadores de movilidad analizados fueron los descritos a continuación:

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 Tiempos de viaje para este caso es el tiempo que emplea un vehículo en
la red para llegar de un origen a un destino en las condiciones de
operación y de infraestructura representadas en el modelo.
 La densidad vehicular es el número de vehículos que ocupan una unidad
de longitud de la vía en un instante de tiempo dado y se expresa
generalmente en vehículos/kilometro carril.
 Las demoras son el tiempo de viaje perdido a causa de las condiciones de
operación reales del tránsito y a la interacción del tránsito con dispositivos
de control.
 La velocidad es la unidad de movimiento de un vehículo en una unidad de
tiempo, está sujeta a los tiempos de viaje y a las demoras.
Para valorar la accesibilidad se definió como variable a trabajar los tiempos de
viaje después de asociar cada uno de los buffer, teniendo en cuenta las distancias
y el número de tramos seleccionados para el análisis de la infraestructura y
conectividad en el sector.
A continuación se presentan los principales resultados obtenidos para la situación
con proyecto y sin proyecto de cada una de estas variables para los tramos
seleccionados.

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9.4 DETERMINACION DE TIEMPOS DE VIAJE
Teniendo en cuenta el análisis por distancias asociando cada punto a los tramos
definidos, se obtuvo como resultado del indicador de tiempos de viaje la distribución
presentada en la siguiente figura, en donde los mayores tiempos de viaje se dan en los
predios que se encuentran localizados sobre la transversal superior entre la calle 1 y la
calle 9 sur y en los corredores de la Avenida el Poblado, la Avenida 34 y la Transversal
inferior con tiempos de viaje en promedio superiores a los 150 segundos, en la condición
con proyecto, los tiempos de viaje bajan y se distribuyen de manera más uniforme a
todos los puntos; sin embargo en la condición con proyecto puntos localizados en la
lateral de Zúñiga, el sector de San Lucas y algunos tramos de la Avenida Las Palmas
conservan tiempos de viaje similares a la condición con proyecto
A continuación se presentan los resultados de tiempos de viaje obtenidos por punto.
Figura 28. Resultados tiempos de viaje
0.00
100.00
200.00
300.00
400.00
500.00
600.00
700.00
800.00
900.00
1000.00
1
16
31
46
61
76
91
106
121
136
151
166
181
196
211
226
241
256
271
286
301
316
331
346
361
376
391
406
421
436
451
466
481
496
511
526
541
556
571
586
601
616
631
646
661
SEGUNDOS
TIEMPOS DE VIAJE (SEG)
T SIN PROY T CON PROY

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9.5 DETERMINACION DE DENSIDAD POR PUNTOS
En el caso del indicador de densidad se observa una mayor concentración de vehículos
en la Avenida el Poblado entre la Calle 12 sur y la calle 10, este mismo comportamiento
se da en la Avenida 34 y la Loma de los Balsos con densidades que superan los 40
vehículos/calzada en la evaluación de la Situación Actual; en la Situación Con Proyecto,
las densidades presentan una distribución más uniforme al contar los usuarios de la red
vial con alternativas de accesibilidad y conectividad por la entrada en operación de los
nuevos proyectos, manteniendo una densidad promedio de 20 Vehículos/calzada, lo cual
mejora significativamente la utilización de la infraestructura frente al comportamiento de la
situación actual como se observa en la siguiente figura.
Figura 29. Resultados Densidades
0
20
40
60
80
100
120
140
160
1
16
31
46
61
76
91
106
121
136
151
166
181
196
211
226
241
256
271
286
301
316
331
346
361
376
391
406
421
436
451
466
481
496
511
526
541
556
571
586
601
616
631
646
661
VEH/HORA
DENSIDAD VEH/HORA

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9.6 DETERMINACION DE VELOCIDAD POR PUNTOS
El comportamiento de las velocidades mejora para todos los puntos dado que las
densidades tienen una mejor distribución a lo largo de la malla vial pasando de estar
cercanas a los 20 Km/hora a desarrollar cerca de 30 Km /hora, permitiendo mejores
condiciones de movilidad en la red vial que comprende la comuna del Poblado.
Figura 30. Resultados Velocidades
0.00
10.00
20.00
30.00
40.00
50.00
60.00
1
16
31
46
61
76
91
106
121
136
151
166
181
196
211
226
241
256
271
286
301
316
331
346
361
376
391
406
421
436
451
466
481
496
511
526
541
556
571
586
601
616
631
646
661
KM/HORA
VELOCIDAD KM/HORA

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10 RESULTADOS DE MODELACIÓN INDICADORES DE DEMORAS Y NIVELES DE
SERVICIO EN INTERSECCIONES
Para el análisis de demoras se generaron indicadores de demora para las principales
intersecciones, siguiendo la metodología del HCM 2010(Manual de Capacidad y Niveles
de Servicio Americano 2010), con el fin de definir el nivel de servicio en dicha intersección
en función de las demoras, los rangos de demoras para determinar el nivel de servicio se
presentan a continuación.
Tabla 13. Niveles de servicio HCM 2010
Fuente: HCM 2010
Para el análisis de intersecciones se definieron 23 intersecciones principales sobre la
malla vial arterial las cuales se presentan en la siguiente tabla:
Tabla 14. Intersecciones evaluadas en la red
INTERSECCIÓN
AV POBLADO POR CALLE 10A TV INFERIOR POR CALLE 10
AV POBLADO X CALLE 11 TV INFERIOR POR CALLE 1
AV POBLADO X CALLE 5 S AV 34 POR CALLE 1
AV POBLADO X CALLE 9 S AV 34 X CALLE 9S
AV POBLADO X CALLE 12 S TV SUPERIOR POR CALLE 10
AV POBLADO POR CALLE 10 TV SUPERIOR POR CALLE 9S
AV POBLADO POR CALLE 1 TV SUPERIOR POR CALLE 5S
CALLE 10 POR AV LAS VEGAS TV SUPERIOR POR CALLE 3
CALLE 10 A X CARRERA 35
CALLE 10 A X CARRERA 34
CALLE 10 X CARRERA 35
CALLE 10 X CARRERA 34
AV LAS VEGAS X CALLE 4S
AV LAS VEGAS X CALLE 12 S
TV INFERIOR POR CALLE 9S

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Figura 31. Demoras por intersección
Como resultado de este análisis se puede apreciar que las zonas en donde en la
situación sin proyectos existe una mayor concentración de volúmenes las demoras son
más altas y que una vez entren en operación los proyectos estas demoras bajan en la
mayoría de las intersecciones.
Para la situación con proyecto se presentan intersecciones en donde hay un incremento
de las demoras esta situación se da por la redistribución de la demanda y las nuevas
condiciones de accesibilidad que ofrecen los nuevos proyectos generando una mayor
utilización de estas intersecciones para acceder a zonas generadoras de viajes al interior
del sector del Poblado.
-50
0
50
100
150
200
SEG/VEHÍCULO
DEMORAS SEG/VEHICULO
DEMORAS SIN PROYECTO DEMORAS CON PROYECTO

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La implementación de los nuevos proyectos ofrece un alivio en términos de demoras
principalmente a las intersecciones que se encuentran localizadas hacia el costado
oriental de la Avenida el Poblado mejorando considerablemente las condiciones de
movilidad en este sector.
Para cada una de estas intersecciones se obtuvo niveles de servicio en donde el nivel
óptimo se denomina con la letra A y la peor condición de operación es calificada en la
letra F cuando las demoras en la intersección superan los 80 seg/vehículo.
Tabla 15. Niveles de servicio por intersección
INTERSECCIÓN NS SIN PROYECTO NS CON PROYECTO
AV POBLADO POR CALLE 10A A A
AV POBLADO X CALLE 11 B C
AV POBLADO X CALLE 5 S F F
AV POBLADO X CALLE 9 S F F
AV POBLADO X CALLE 12 S F E
AV POBLADO POR CALLE 10 B B
AV POBLADO POR CALLE 1 D C
CALLE 10 POR AV LAS VEGAS D E
CALLE 10 A X CARRERA 35 C D
CALLE 10 A X CARRERA 34 A A
CALLE 10 X CARRERA 35 B D
CALLE 10 X CARRERA 34 B A
AV LAS VEGAS X CALLE 4S B C
AV LAS VEGAS X CALLE 12 S B C
TV INFERIOR POR CALLE 9S F E
TV INFERIOR POR CALLE 10 C A
TV INFERIOR POR CALLE 1 E B
AV 34 POR CALLE 1 B A
AV 34 X CALLE 9S A C
TV SUPERIOR POR CALLE 10 A A
TV SUPERIOR POR CALLE 9S F A
TV SUPERIOR POR CALLE 5S F A
TV SUPERIOR POR CALLE 3 C A

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11 EVALUACIÓN DE LA RED
Como resultado de la modelación se obtienen indicadores generales para la operación de
toda la red en donde se promedia el total de vehículos que circularon por la red para
sacar un valor promedio de estos indicadores, en donde se evaluaron los viajes
atendidos, las demoras y las velocidades.
Como se observa en la siguiente figura y resultado de la modelación, se observa que
frente a la infraestructura actual se atiende cerca de un 13% más de viajes con los
proyectos a implementar en la comuna del Poblado con beneficios en la velocidad
presentando un aumento de 8 Km/hora en la red frente pasando de 15 Km/Hora a 23
Km/hora en promedio para la red.
De otra parte las demoras en la red pasan de estar en un promedio de 300
segundos/vehículo a 243 segundos/vehículo lo que significa una reducción promedio de
las demoras en la red del 20%. A continuación se ilustra de manera gráfica los resultados
descritos anteriormente.
Figura 32. Viajes atendidos en la red
21000
22000
23000
24000
25000
26000
27000
28000
SIT SIN PROYECTO SIT CON PROYECTO
VEHICULOSENLARED
VIAJES ATENDIDOS

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Figura 33. Demoras en la red
Figura 34. Velocidades en la red
0
50
100
150
200
250
300
350
SEG/VEH
DEMORAS SEG/VEH
0
5
10
15
20
25
KM/HORA
VELOCIDADES KM/HORA

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A partir de los análisis y los indicadores de tránsito obtenidos de los modelos de Macro y
Microsimulación se determinó que la variable de movilidad a trabajar dentro del modelo
econométrico será el tiempo de viaje dado que esta variable se encuentra asociada a las
condiciones de accesibilidad y movilidad del sector, teniendo en cuenta el valor en
términos económicos que tiene para cada usuario el costo generalizado del tiempo y las
implicaciones económicas que tiene esta variable en la productividad del Área
Metropolitana de Medellín y específicamente en la comuna del Poblado.
Por lo anterior y de acuerdo con lo trabajado en términos de distancias y asociación de
los tramos viales evaluados, se asoció a los buffers de 200, 500 y 1000 metros la
sumatoria de los tiempos de viaje de los tramos incluidos para cada uno de los 670
puntos frente a cada uno de los buffers, el resultado de este ejercicio que se tomó como
variable de entrada para la evaluación del modelo econométrico se presenta a en el
anexo 1 del presente documento.

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