Micro-simulación de ciclistas empleando VISSIM 8: un caso aplicado en la ciudad de Lima
Como parte del desarrollo sostenible es inevitable no considerar la influencia de los sistemas de transporte, sobre todo, por las altas emisiones de CO2 que producen. Ciudades como Copenhague, Estocolmo, Berlín y Bogotá han comprendido ya que una alternativa de solución es la promoción de los sis...
| Autor Principal: | Quispe Chayña, Edwin Rafael |
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| Formato: | Tesis de Licenciatura |
| Idioma: | Español |
| Publicado: |
Pontificia Universidad Católica del Perú
2017
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| Materias: | |
| Acceso en línea: |
http://tesis.pucp.edu.pe/repositorio/handle/123456789/7613 |
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| Sumario: |
Como parte del desarrollo sostenible es inevitable no considerar la influencia de los
sistemas de transporte, sobre todo, por las altas emisiones de CO2 que producen.
Ciudades como Copenhague, Estocolmo, Berlín y Bogotá han comprendido ya que una
alternativa de solución es la promoción de los sistemas de transporte no motorizado y
un claro ejemplo es fomentar la utilización de las bicicletas.
Por otro lado, la microsimulación del tráfico es una alternativa tecnológica que ahora
puede darse debido a las computadoras y sus procesadores cada vez más eficientes. Sin
embargo, existen pocos estudios que incluyan a los ciclistas como parte importante de
un proyecto. En tal sentido, esta investigación pretender servir como una base para el
desarrollo de futuros proyectos relacionados a la evaluación microscópica,
específicamente, de avenidas para uso exclusivo de ciclistas. La evaluación se realiza
durante el ciclo día, en un tramo de la avenida Arequipa, entre las calles Gonzáles Prada
y la avenida Angamos.
Para la evaluación se utiliza el software Vissim 8.0, que a pesar de contar solo con el
submodelo de seguimiento vehicular de Wiedemann, se pretende adaptarlo para
representar a los ciclistas. Del mismo modo, se evalúa las configuraciones internas del
software, en especial los efectos que resultan al variar (i) el nivel de detalle (en
intervalos) de la curva asignada al desired speed distribution, (ii) el efecto del driving
behaviour asignado, (iii) el número de actualizaciones por segundo y (iv) el número
semilla. Y que, a diferencia de lo planteado en la hipótesis, estas evaluaciones muestran
resultados significativos en los diferentes casos. Así mismo, se revisan los modelos de
seguimiento vehicular de Gipps, Wiedemann y General Motors; así como los expuestos
por Twaddle et al. (2014) que incluye los modelos longitudinalmente continuos,
modelos autómata celular y modelos de fuerza social.
Finalmente, se muestra evidencia que, si bien es posible obtener resultados
estadísticamente similares utilizando submodelos vehiculares, es necesario
implementar otros modelos de seguimiento que sean específicos para ciclistas, pues
como se describe, estos realizan más movimientos individuales y responden ante otro
tipo de estímulos y condiciones. |
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