Resumen

Los modelos clásicos usados para la estimación de matrices de viaje requieren de una gran cantidad de información la que es costosa de recolectar. Aún más, esta información tiende a quedar obso­leta muy pronto en los países de cambio rápido debido al crecimiento que ellos experimentan. Esta realidad presenta un doble problema: por una parte, el cambio rápido requiere de una plani­ficación continua que actualice estimaciones de demanda y adecue planes a su evolución; por otra, los altos costos de recolectar la información nece­saria dificultan el seguimiento y la actualización de predicciones y planes. El autor ha investigado la posibilidad de usar información de bajo costo en la estimación de matrices de viajes como una manera de contri­buir a la solución de este problema. Él ha basado su investigación en el uso de aforos de tráfico para calibrar modelos de demanda y para estimar y actualizar matrices de viajes. Uno de estos mode­los usa un esquema de maximización de la entro­ pía (o minimización de la información) para estimar la matriz de viajes más probable cuya asignación a la red de transporte reproduce los aforos disponibles. En otra familia de modelos se calibran modelos gravitacionales a partir de afo­ros; estos usan información adicional como la población de cada zona o los niveles de empleo. Este artículo se centra en el primer grupo. El modelo de actualización desarrollado por el autor fue validado usando una base de datos muy detallada para el centro de la ciudad de Reading, Inglaterra. Se encontró que las matrices estimadas en esta forma estaban dentro del rango de variaciones de día en día, lo que se consideró satisfactorio. El modelo ha sido incorporado en varios paquetes computacionales y utilizado en numero­sos estudios en Inglaterra, Chile, Indonesia, Nueva Zelanda y otros países. El autor ha participado en varios de estos estudios y este artículo discute esta experiencia considerando aspectos como:


- Número y localización de los aforos de tráfico.


- Importancia de la matriz a actualizar.


– Importancia del modelo de selección de rutas.


- Errores en los aforos y las matrices.


Se concluye con comentarios para su aplica­ción en el futuro.