Introducción.

Se presenta el desarrollo de una metodología para estimar los costos de operación de vehículos de carga por la Red Carretera Federal de México, utilizando la plataforma computacional proporcionada por un Sistema de Información Geográfica (SIG). Para el desarrollo de este trabajo se seleccionó el SIG denominado ArcView [1]. También se utiliza la extensión de ArcView para el análisis de redes [2]. En este trabajo se entenderá por costo de operación de un vehículo determinado a aquél en que se incurre por mantenerlo funcionando, por unidad de longitud recorrida.

La estimación de costos de operación vehicular (COVs) se realiza con base en el Modelo del Banco Mundial “Costos de Operación Vehicular” (VOC, por sus siglas en inglés) [3] calibrado para vehículos mexicanos [4], considerando una serie de características físicas y operativas de los caminos. De éstas, las referentes a los alineamientos vertical y horizontal de las carreteras fueron obtenidas de un inventario georreferenciado (en coordenadas geográficas) realizado con base en Sistemas de Posicionamiento Global (SPG) (vía satélite), por la Secretaría de Comunicaciones y Transportes (SCT) a través del Instituto Mexicano del Transporte (IMT) [5]. La estimación de COVs para cualquier trayectoria posible en la Red se basa en agregaciones de estimaciones realizadas al nivel de segmentos de 500 metros.

Este trabajo se justifica como una fase inicial de proyectos de investigación y desarrollo de mayores alcances (p. ej. en la elaboración de modelos de asignación del tráfico multiproducto sobre la Red Carretera Federal). Encuentra también una amplia justificación en el hecho de que proporciona información valiosa para (I) los operadores del autotransporte de carga sobre sus costos operativos, (II) los operadores de autopistas de cuota sobre la conveniencia de ciertos niveles de peaje, y (III) los planeadores de la infraestructura carretera. La información que se maneja en este trabajo corresponde básicamente al año 2000.

Costos de Operación Vehicular.

Selección de vehículos.

De las distintas configuraciones vehiculares autorizadas en Carreteras Federales por el Reglamento de Pesos y Dimensiones Máximos vigente [6], los tipos C-2, C-3, T3-S2, T3-S3 y T3-S2-R4 muestran los mayores porcentajes promedio de participación en los flujos vehiculares de carga (32.2, 21.4, 22.7, 18.3 y 2.8% respectivamente) así como en el transporte de toneladas-kilómetro (7.2, 13.3, 32.3, 36.5 y 8.4% respectivamente) [7]. De ellas las que presentan mayores participaciones en el transporte de toneladas-kilómetro corresponden a las configuraciones T3-S2 y T3-S3, con porcentajes de participación relativamente similares.

Se selecciona al T3-S2 para las condiciones de operación de plena carga (hasta donde permite el peso máximo autorizado por el Reglamento a esta configuración) y en vacío, como casos de referencia para la mayoría de los análisis que serán efectuados. Lo anterior, considerando las participaciones relativas de las configuraciones así como otras ventajas económicas y operativas del T3-S2 (p. ej. es la configuración que más participa en el comercio internacional con Estados Unidos [8]).

Casos de referencia

Para los casos de referencia seleccionados (T3-S2 en condiciones de operación de plena carga así como en vacío), se ingresaron en el programa VOC una serie de datos de entrada sobre las características físicas y operativas del vehículo y sus costos unitarios debidos a los siguientes consumos y gastos: (I) combustible, (II) lubricantes, (III) llantas, (IV) mantenimiento, (V) salario de tripulantes, (VI) tiempo de pasajeros, (VII) mano de obra de mantenimiento, (VIII) refacciones, (IX) depreciación, (X) interés, e (XI) indirectos. Los costos unitarios son precios actuales obtenidos del mercado, en tanto que las características físicas y operativas fueron tomadas de estudios anteriores [4,9]. Para la condición de plena carga de este vehículo se ingresó el dato de “carga transportada (o carga útil)” igual a 28.8 ton, que junto con el “peso del vehículo vacío (o tara)” de 15.2 ton, hacen un peso bruto vehicular (PBV) total de 44 ton, el cual es el máximo permitido a esta configuración vehicular por el Reglamento de Pesos y Dimensiones vigente [6]. Para la condición de operación en vacío se ingresó en el programa una “carga transportada” igual a 0 ton.

Algunos estudios anteriores han demostrado que existe una correlación muy estrecha entre el COV y la velocidad de operación (VO) [4]. Se ha demostrado también que además del peso de la “carga transportada” las características relevantes a este estudio que más influyen en la VO de un vehículo de carga en un segmento carretero corto (p. ej. de 500 m) de todo un trayecto, son: la pendiente del segmento (M); su curvatura (Q), medida por el cociente de la suma de los valores absolutos de las deflexiones de las curvas a lo largo del segmento entre la longitud del mismo; la calidad de la superficie de rodamiento, que puede medirse mediante el Índice Internacional de Rugosidad (IRI) [9]; el límite de velocidad (LV); y el nivel de servicio (S), que es un reflejo del cociente de la intensidad del flujo vehicular entre la capacidad efectiva del segmento [10].

El enfoque que se decidió para este trabajo fue el de generar, utilizando el VOC, un conjunto de valores de COV y VO correspondientes a diferentes combina-ciones de distintos niveles de las variables M, Q, IRI y LV. Esto fue realizado, primero para el T3-S2 a plena carga y luego en vacío. Tres niveles (bajo, medio y alto) fueron seleccionados para las variables Q (0, 500 y 1,000 o/km), IRI (2, 7 y 12 m/km) y LV (10, 60 y 110 km/h), en tanto que para la variable M se seleccionaron cuatro niveles (-6, -2, 0 y 6%). Para la variable M fue necesario seleccionar un nivel intermedio adicional correspondiente a una pendiente descendente ligera de –2, con el fin de tomar en cuenta específicamente el comportamiento en esta condición para la que el vehículo es menos demandado por contar con la inercia a su favor pero sin tener aún grandes requerimientos de frenado. Con base en los niveles anteriores para las distintas variables, se obtienen un total de 108 combinaciones (4x3x3x3) para cada condición de carga.

Se decidió que la integración de la información anterior al Sistema de Información Geográfica (SIG), por razones prácticas, se realizara a través de ecuaciones de interpolación obtenidas mediante regresión lineal múltiple, condicionando esto a que las mismas se ajustasen adecuadamente a los resultados generados con el VOC. Por esta razón, con base en dichos resultados se generaron para ambos casos de referencia, una ecuación de regresión para la relación del COV contra la VO, y otra para la relación de la VO contra las variables M, Q, IRI y LV. Asimismo, para ambos casos, se decidió incluir el efecto del nivel de servicio (S) mediante un factor de reducción de la VO para niveles inferiores al A. Este factor se calculará mediante otra ecuación de regresión, generada a partir de información contenida en el Manual de Capacidad de Carreteras de los Estados Unidos [10]. En varios de los análisis efectuados, se realizaron transformaciones logarítmicas y exponenciales de las variables originales (la dependiente y las independientes).

Para el caso del T3-S2 a plena carga, las mejores ecuaciones de interpolación obtenidas son como sigue.

Para la VO contra las variables M, Q, IRI y LV:

VO =   10.3235 – 1.9331 M + 0.6137 LV – 0.03411 IRI LV  + 0.00219 M Q – 0.000361 Q LV 
+ 0.0000295 IRI Q LV – 0.0000196 M Q LV                                                                                   Ec. 1

donde:

VO, es la velocidad de operación (en kilómetros/h);

M, es la pendiente (en %);

Q, es la curvatura del segmento (en grados/km);

IRI, es el índice internacional de rugosidad (en m/km); y

LV, es el límite de velocidad (en kilómetros/h).

La ecuación anterior se obtuvo con un coeficiente de determinación R2 (indicativo de la calidad del ajuste) de 0.87.

Para el COV contra la VO:

COV = 1,000 + e^–53.695 (300 – VO)^10.903                                                                      Ec. 2

donde:

COV,        es el COV por cada 1000 v-k (en dólares/1000 v-k);

e,      es la base de los logaritmos naturales, es decir, 2.71828; y

VO, es como ya se definió.

La ecuación anterior se obtuvo con un R2 de 0.93.

Ecuaciones similares a las 1 y 2 anteriores fueron obtenidas para el caso del T3-S2 en vacío. También se obtuvieron muy buenos valores de R2 para estas ecuaciones.

La relación obtenida para tomar en cuenta el efecto en la VO de niveles de servicio menores que A, es:

FV = [ 2.67 (S + 0.8^{) 0.0663} ] – 2                                                                                 Ec. 3

donde:

FV, es el factor de reducción de la VO para niveles de servicio inferiores al A;. y

S,   es igual a 5 si el nivel de servicio es A, 4 si es B, 3 si es C, 2 si es D, 1 si es E y 0.1 si es F.

La ecuación anterior se obtuvo con un R2 de 1.

La cercanía con 1 de los R2 de todas las ecuaciones anteriores (de aquí en adelante referidas sólo como ecuaciones de regresión), indica que las mismas se ajustaron muy bien a los datos a partir de los cuales fueron generadas. Lo anterior valida que dichas ecuaciones puedan ser utilizadas para integrar la información de COVs al SIG que será desarrollado más adelante.

Otros casos.

Las 108 corridas del VOC fueron también efectuadas para los casos de plena carga y en vacío de las otras configuraciones vehiculares consideradas (C2, C3, T3-S3 y T3-S2-R4). Como los COVs de plena carga de estas configuraciones mostraron una relación bastante constante con los COVs de plena carga del T3-S2 y como lo mismo sucedió para la condición en vacío, se decidió considerar dichas configuraciones a través del desarrollo de un conjunto de factores para obtener sus COVs a partir de los del T3-S2. Dado que los dos factores para las condiciones de plena carga y en vacío de estas configuraciones resultaron muy similares, la Tabla 1 presenta sus valores promedio, los cuales, con base en este resultado, pueden utilizarse de manera global para cualquier porcentaje de llenado (total, parcial o vacío). Los valores de COV obtenidos para estas configuraciones a partir de la aplicación de tales factores, serían para la misma tasa de ocupación (carga útil transportada entre carga útil máxima según el PBV máximo permitido a la configuración) a la correspondiente al COV del T3-S2.

Desarrollo del Sistema de Información Geográfica.

El SIG que permite evaluar los costos de operación de los camiones de carga para la fracción de la Red Carretera Federal comprendida dentro del Estado de Veracruz, se generó integrando en el SIG denominado ArcView [1] un conjunto de datos de dicha fracción, tales como representación cartográfica, clasificación y nomenclatura de carreteras, aforos y composición vehicular e información de las características físicas y operativas de las mismas. La fracción de la Red de Carreteras Federales en el Estado de Veracruz tiene una longitud total de 3,187 kilómetros (6.4% de la Red Carretera Federal).

Generación de la representación cartográfica.

Cartografía básica.

En ArcView, una vista o representación cartográfica se genera integrando conjuntos de rasgos geográficos dentro de un proyecto. Cada uno de estos conjuntos constituye un tema. Para cada tema existe una tabla de atributos, la cual es una base de datos que almacena en diferentes campos las características específicas de los rasgos geográficos (registros). Tablas o bases de datos pueden ser vinculadas o ligadas a la tabla de atributos de cualquier tema. También pueden generase tablas, gráficas o mapas como resultado de procesos efectuados sobre los datos relacionados con los rasgos geográficos. Un proyecto es un archivo que almacena referencias sobre la ubicación de los archivos de todas las vistas, tablas, gráficas, etc., utilizadas en una aplicación específica.

Para el desarrollo de este trabajo se importaron de coberturas de ArcInfo del SIGET[5], los rasgos geográficos contenidos en los archivos de ArcView mencionados enseguida. Éstos contienen en su nombre la extensión “shp”, que es un distintivo que ArcView utiliza para identificar los archivos que siguen su formato de datos espaciales (“shapefiles”):

•   “Límites.shp”. Ésta es una base de datos en la cual cada registro corresponde a un polígono. El conjunto de todos los polígonos define la división política (o por Estados) de la República Mexicana.

•   “Veracruz.shp”. En esta base de datos, corresponde a un polígono. Que define la forma del Estado de Veracruz.

•   “Cabecera.shp”. En esta base de datos cada registro corresponde a un punto que representa una cabecera municipal.

•   “Caseta.shp”. En esta base de datos cada registro corresponde a un punto que representa una caseta de cobro de un tramo de autopista de cuota.·

•   “Fver.shp”. En esta base de datos cada registro corresponde a una poligonal abierta que representa una sección o intervalo de carretera federal.

Una vez importados los temas anteriores y activados dentro de una vista del proyecto generado (“Veracruz.apr”), se obtuvo el mapa que se ilustra en la Figura 1.

Segmentación e integración de la clasificación de las carreteras federales.

La mayoría de los análisis mostrados en este trabajo se basan en la agregación de los COVs de elementos de 500 metros. Por esta razón, será fundamental la división de la Red bajo estudio en elementos o segmentos de esa longitud. Sin embargo, con el fin de expandir las posibilidades de análisis, será también necesario que el sistema maneje información a los siguientes 3 niveles territoriales: (I) ruta, (II) carretera y (III) tramo. La Dirección General de Servicios Técnicos (DGST) [12] de la SCT clasifica la Red Federal Básica, de alrededor de 50,000 kilómetros de longitud, en 147 rutas, éstas a su vez en 561 carreteras y estas últimas en 2,538 tramos. La Red tiene, asimismo, alrededor de 100,000 segmentos de 500 metros. La fracción de la Red dentro del Estado de Veracruz involucra 18 de dichas rutas, 48 carreteras, 145 tramos y alrededor de 6,300 segmentos de 500 metros.

Para cada uno de los 4 niveles anteriores fue necesario preparar una segmentación de la Red de Carreteras Federales del Estado, a partir de la cartografía básica antes descrita. En el contexto anterior, “segmentar” significa redefinir los elementos poligonales que constituyen el tema “Fver.shp” de acuerdo con un nuevo sistema de elementos carreteros (de rutas, de carreteras, de tramos o de segmentos de 500 metros, en este caso).

Integración de archivos electrónicos tabulares.

Aforos y composición vehicular.

El siguiente paso en la construcción del sistema fue añadir a las cuatro vistas elaboradas anteriormente (por rutas, por carreteras, por tramos y por segmentos de 500 metros), la información de aforos y composición vehicular generada por la DGST para la Red Carretera Federal para el 2000 [12]. Los aforos corresponden al “Tránsito Diario Promedio Anual (TDPA)” en un sitio (o estación) de cada tramo y la composición vehicular a los porcentajes con que distintos tipos de vehículos (A, B, C2, C3, T3-S2, T3-S3, T3-S2-R4 y otros) constituyen ese TDPA.

Variables que influyen en el COV.

El siguiente paso consistió en la vinculación a la vista de segmentos de 500 metros, de las variables en las ecuaciones de regresión, a partir de las cuales puede calcularse el COV en cada segmento para el vehículo de referencia (T3-S2). Este proceso se describe como sigue.

Pendiente. La información de las pendientes de las Carreteras Federales del Estado de Veracruz fue obtenida a partir de la Residencia General de Conservación de Carreteras del Centro SCT en ese Estado [13]. Con base en esta información proporcionada, se generó un archivo electrónico de base de datos conteniendo para cada segmento (según su identificador de ArcView) la pendiente del mismo en la dirección en que fue viajado durante el proceso de levantamiento en campo (con SPG) del inventario carretero del SIGET [5].

Curvatura. La información de curvatura horizontal que las ecuaciones de regresión utilizan para el cálculo de los COVs es la misma que la que el programa VOC usa para el mismo fin. En un segmento carretero determinado, esa información corresponde a la suma de los valores absolutos de las deflexiones de las curvas en dicho segmento entre la longitud del mismo.

Para cada segmento de 500 metros, el dato requerido fue aproximado asumiendo que cada segmento es una porción de circunferencia, con longitud de curva (LC) de alrededor de 500 metros (proporcionada de manera exacta por ArcView) y cuerda definida por la línea recta que une los puntos de inicio y terminación de esa porción de circunferencia. La longitud de esta cuerda (C) fue evaluada a partir de las coordenadas de dichos puntos, obtenidas de los archivos de ArcInfo del (SIGET) [5]. Evidentemente, la aproximación anterior es mejor entre más cortos son los segmentos. Para el caso de las carreteras, dicha aproximación se juzgó adecuada para la longitud de segmento de 500 metros. De esta manera, combinando tres ecuaciones del trazo geométrico de curvas simples horizontales en carreteras (longitud de cuerda (C) en función de radio (R), longitud de curva (LC) en función de deflexión (D) y grado de curvatura (G), y radio (R) en función de grado de curvatura (G)), fue posible obtener la siguiente solución de forma abierta para el cálculo del parámetro requerido Q (=D/LC) de cada segmento:

Q = (D/LC) = [1146/(10*C)] * Sen [(D/LC) * (LC/2)]                                                                          Ec. 4

En la expresión anterior, todos los parámetros ya han sido definidos. Asimismo, el término Sen se refiere a la función seno. En dicha expresión, C y LC son conocidos para todos los segmentos, pudiéndose valuar Q(=D/LC) por iteraciones.

El parámetro Q fue calculado para todos los segmentos según los principios anteriores, y el resultado final de este proceso fue una base de datos, conteniendo para cada segmento su correspondiente valor de Q, expresada en grados por kilómetro y posteriormente vinculada al tema de la segmentación por elementos de 500 metros.

Índice Internacional de Rugosidad. Se obtuvo de la Unidad General de Servicios Técnicos del Centro SCT en el Estado de Veracruz [14], la Calificación de Servicio Actual (CSA) del pavimento de todas las Carreteras Federales del Estado. Como las ecuaciones de regresión, así como el programa VOC, usan Índice Internacional de Rugosidad (IRI) en vez de CSA para evaluar los COVs, la información proporcionada tuvo que ser transformada primero a IRI, utilizándose para ello la siguiente expresión [9]:

IRI = 12 – [(11/5) * CSA]                                                                                                      Ec. 5

La información de IRI así obtenida, fue posteriormente procesada de manera similar que para el caso de las pendientes, para vincularla a nivel de segmentos de 500 metros.

Límite de velocidad. De acuerdo con el Reglamento de Tránsito de Carreteras Federales [15] y prácticas de velocidad de operación de los conductores de camiones de carga [16], se ingresaron a la vista de la segmentación por elementos de 500 metros como valores de límite de velocidad, 100 Km/h para segmentos de carreteras libres y 120 Km/h para segmentos de autopistas de cuota.

Congestionamiento o nivel de servicio. Esta información para las Carreteras Federales del Estado de Veracruz, fue obtenida de la Dirección General de Servicios Técnicos (DGST) [17] de la SCT, siendo procesada de manera similar que para el caso de las pendientes para vincularla a nivel de segmentos de 500 metros al tema de la segmentación correspondiente.

Cuotas de las autopistas. La información de las cuotas cobradas en los puentes y autopistas de cuota del Estado de Veracruz, fue obtenida del Organismo Federal Paraestatal “Caminos y Puentes Federales de Ingresos y Servicios Conexos (CAPUFE)” [18]. En todos los casos, la cuota cobrada en un puente o tramo fue convertida a dólares (usando una paridad de 9.5 pesos por dólar) y prorrateada en términos de la longitud de sus segmentos componentes, procediéndose a vincular las cuotas por segmento así obtenidas a la segmentación por elementos de 500 metros.

Integración de la información de COV.

El último paso en la construcción del sistema consistió en integrar a la segmentación por elementos de 500 metros, las ecuaciones de regresión, con el fin de generar la información de COVs requerida para cada segmento, calculando las siguientes variables:

• Velocidad de operación del vehículo de referen-cia (T3-S2) a plena carga, antes de afectarla por nivel de servicio (menor que el A), para la pendiente en el sentido de levantamiento del SIGET. Esta variable fue calculada mediante la Ecuación 1

• Velocidad en el punto anterior, después de afectarla por nivel de servicio mediante la aplicación de la Ecuación 3.

• COV por kilómetro para el T3-S2 a plena carga, para la pendiente en el sentido de levantamiento del SIGET. Esta variable fue calculada mediante la Ecuación 2 (dividiendo también su resultado entre 1,000).

• COV del T3-S2 para el segmento, obtenido de multiplicar el COV en el punto anterior por la longitud del segmento (en kilómetros).

Variables similares a las anteriores fueron determinadas a través de las correspondientes ecuaciones de regresión, para el T3-S2 a plena carga en el sentido contrario al de levantamiento del SIGET, así como para el T3-S2 en vacío en ambas direcciones (o sea, 16 variables totales).

La información de COV vinculada corresponde a los 4 casos resultantes de combinar las 2 condiciones de carga asumidas para el T3-S2 (vacío y plena carga) con los 2 sentidos de circulación de las carreteras. A partir de los COVs del T3-S2 para las condiciones de vacío y plena carga, puede obtenerse por Inter-polación lineal el costo de operación de ese mismo tipo de vehículo para cualquier otro porcentaje de llenado (o tasa de ocupación). Asimismo, como ya se indicó, a partir del COV del T3-S2 para una condición específica de llenado, pueden obtenerse los COVs de las otras configuraciones vehiculares más representativas para esa misma condición de llenado, utilizando los factores de relación en la Tabla 1.

Algunos resultados relevantes.

COVs totales del T3-S2 a plena carga a nivel de segmentos.

A la vista de la segmentación por elementos de 500 metros se le añadieron dos temas referentes a los COV totales (COV + peaje) del T3-S2 a plena carga en toda la red para ambos sentidos de circulación respectivamente. Tanto las cuotas como los COV en la vista generada, son en dólares americanos.

En la Figura 2 se ilustra la vista generada, habiéndose activado en ella el tema de COV totales por segmento en la dirección de levantamiento del SIGET. En la figura los segmentos están clasificados de acuerdo con 5 rangos de frecuencia. Dichos rangos fueron definidos de manera automática por ArcView con base en los valores mínimo y máximo de TDPA y las 4 posiciones de la lista ordenada de rutas por jerarquía creciente de TDPA en las que se presentaron los saltos o cambios más fuertes (“Natural Breaks”).

 

COVs totales del flujo de vehículos de carga (CTF) y por tonelada-kilómetro (TK) a nivel de carreteras.

A partir de la información en la segmentación por elementos de 500 metros, se aproximaron los COVs totales del flujo de vehículos de carga (CTF) a través de cada segmento. Esto se basó en evaluar, a partir de las tasas de ocupación (en la Tabla 1) registradas en campo para las diferentes configuraciones [8], los COVs del T3-S2 para esas tasas de ocupación utilizando interpolación lineal entre los resultados de las ecuaciones de regresión para las condiciones en vacío y de plena carga. Los valores de COV así obtenidos fueron posteriormente convertidos a los COVs de las configuraciones respectivas con base en los factores de relación del COV de las distintas configuraciones en relación con el T3-S2 en la Tabla 1. Lo anterior fue efectuado para ambas direcciones de viaje, obteniendo así el correspondiente COV promedio para cada configuración. Estos últimos COVs fueron finalmente aplicados a la información de flujos diarios de las diferentes configuraciones en cada segmento (información ya vinculada a esta segmentación).

Así mismo, a partir de la información en la misma segmentación se calcularon las toneladas-kilómetro de carga (TK) circulando diariamente por cada uno de los segmentos. Esto fue efectuado de multiplicar los flujos diarios de las distintas configuraciones en el segmento, por sus correspondientes cargas útiles promedio (en la Tabla 1) según se registraron en campo, y por la longitud del segmento.

Los dos valores anteriores (CTF y TK) para todos los segmentos fueron calculados a partir de información en una base de datos obtenida de la exportación de la tabla de atributos de la segmentación por elementos de 500 metros. Esos dos valores fueron agregados posteriormente para los segmentos componentes de cada tramo, generándose una base de datos de CTF y TK totales por tramo que fue vinculada a la segmentación por tramos. Lo anterior fue repetido entre esta segmentación y la segmentación por carreteras.

A partir de la información obtenida para CTF y TK se obtiene que por las Carreteras Federales del Estado de Veracruz se genera un CTF de 4’062,669 de dólares por día, en la transportación diaria de 32’249,260 toneladas-kilómetro de carga. Las cifras anteriores representan un CTF/TK promedio de 0.126 dólares/tonelada-kilómetro, el cual resulta 30% por debajo de su correspondiente valor promedio reportado para Estados Unidos [19] y 20% por encima del de Canadá [20].

De los diferentes componentes del COV (ya mencionados), México tiene ventaja competitiva sobre Estados Unidos y Canadá en lo referente a los costos por salario de tripulantes (que es del orden de una octava parte de lo que es en dichos países), tiempo de pasajeros y mano de obra de mantenimiento. Estados Unidos (EUA) y Canadá tienen la ventaja competitiva en los demás componentes, particularmente en los costos por depreciación (que considera el costo inicial, el cual es del orden de 30% más elevado en México), interés (que es entre 2 y 3 veces mayor en México), refacciones e indirectos. En donde sí resultan francamente más ventajosas las condiciones para EUA y Canadá, es en otros factores que no son parte del COV pero que sí lo son del costo de transporte. Uno de los más importantes de éstos son los costos de aseguramiento de la carga, los cuales son significativamente mayores en México, fundamentalmente por los problemas de inseguridad en las carreteras nacionales (robos, accidentes, etc.). Estos costos llegan a ser de hasta 2 y 3 veces el monto del COV para algunos productos de elevado valor unitario, transportados por recorridos de alto riesgo. Otro de ellos es el costo logístico.

Análisis de peajes en autopistas de cuota.

El sistema desarrollado permitió evaluar la conveniencia para el T3-S2 en vacío y a plena carga, de utilizar los tres recorridos de cuota más importantes en el Estado contra sus alternativas más económicas por carreteras libres.

Los recorridos considerados en este análisis fueron los correspondientes a las alternativas entre Veracruz y Tamarindo, de cuota (1) y libre (2); Veracruz y Orizaba, de cuota (3) y libre (4); y La Tinaja-Cosoleacaque, de cuota (5) y libre (6). Como es evidente, estos 6 recorridos constituyen 3 sistemas (I, II y III respectivamente) de un recorrido de cuota y su alternativa libre. Cabe aclarar que en los recorridos de cuota, no necesariamente se cobran peajes en toda su longitud.

Para cada uno de los tres sistemas “cuota-libre” considerados, el análisis efectuado consistió en multiplicar los peajes de sus segmentos componentes en la base de datos de esa información, por diferentes factores multiplicativos hasta igualar el COV total de la alternativa de cuota con el de su correspondiente libre. Lo anterior fue efectuado para el T3-S2 a plena carga y en vacío, así como para la dirección de levantamiento del SIGET y la opuesta. Cada combinación de estas variantes y de los distintos factores multiplicativos considerados, representa un escenario diferente. Para cada escenario los COV totales de su correspondiente alternativa de recorrido fueron obtenidos mediante la extensión para el análisis de redes de ArcView, señalando a ésta los sitios específicos de inicio y terminación de dicho recorrido. Como puntos de referencia iniciales de este análisis, se indica que por las alternativas de cuota (I) Veracruz-Tamarindo se cobran actualmente 95 pesos (10 dólares aproximadamente); (II) Veracruz- Orizaba, 319 pesos (33.58 dólares); y La Tinaja-Cosoleacaque, 530 pesos (55.79 dólares).

La Tabla 2 resume los resultados obtenidos, mostrando, para las dos condiciones de carga del vehículo así como los dos sentidos de circulación y los tres sistemas “cuota-libre” considerados, los factores por los que habría que multiplicar los peajes anteriores para igualar los COVs totales en ambas alternativas; la tabla también presenta los COVs totales de igualación. Como es evidente a partir de esta tabla, los peajes actuales del T3-S2 por la alternativa de cuota Veracruz-Tamarindo tolerarían ser multiplicados hasta por entre 4 y 5 (300 y 400% de incremento) antes de igualarse sus COVs totales con los de su correspondiente alternativa libre. Para los otros 2 recorridos de cuota (Veracruz-Orizaba y La Tinaja-Cosoleacaque), los factores multiplicativos obtenidos resultaron menores, oscilando entre alrededor de 1.8 y 2.7 (80 y 170% de incremento).

Se aclara que los análisis anteriores de ninguna manera buscan identificar nichos en donde las cuotas pudiesen incrementarse. Tampoco buscan convencer de que la circulación por autopistas de cuota sea más conveniente en todos los casos, ya que cada autopista existente en el país tiene sus condiciones muy particulares. Como ya se indicó, lo que buscan es simplemente plantear una metodología para valuar la conveniencia de utilizar recorridos de cuota para un nivel de peaje determinado. Se ha demostrado que para los 3 sistemas “cuota-libre” y las condiciones específicas consideradas (T3-S2, etc.), la circulación por los recorridos de peaje sí es más conveniente, soportando incluso incrementos significativos las cuotas en ellos antes de que los COV totales entre ambas alternativas de cada sistema lleguen a igualarse.

Conclusiones.

En este trabajo se ha presentado el desarrollo de una metodología para estimar los costos de operación de vehículos de carga por la Red Carretera Federal, utilizando la plataforma computacional proporcionada por el SIG denominado ArcView. Se reconoce que existen algunos factores no considerados (externos) que pudiesen afectar la evaluación de COVs en este trabajo. Quizás el más importante de ellos se refiere al costo de los accidentes ocurridos en los diferentes caminos de la Red analizada. Al respecto se tiene la sensación de que el recorrido por autopistas de cuota es más seguro (con probabilidades más bajas de accidentalidad) que por carreteras libres.

Emilio Mayoral, Investigador del IMT
Aarón A.Aburto, Investigador del IMT
Alberto Mendoza Díaz., Coordinador de Infraestructura del IMT

Referencias.

1.    ArcView 3.1 GIS, Enviromental System Research Institute, Inc.

2.    ArcView Network Analyst. Optimum Routing, Closest Facility and Service Area Analysis. Enviromental Systems Research Institute.

3.    The Highway Design and Maintenance Standards Series, VOC Model, Versión 3.0. The World Bank, Washington, D.C., 1989.

4.    AGUERREBERE, R., y F. CEPEDA. Elementos de proyecto y costos de operación en carreteras. Publicación Técnica No. 20, Instituto Mexicano del Transporte, Querétaro, México, 1991

5.    BACKHOFF, Miguel, Angel y Juan Carlos VAZQUEZ, Sistema de información geostadística para el transporte, Publicación Técnica en edición, Instituto Mexicano del Transporte, Sanfandila, Qro.

6.    MÉXICO. SECRETARÍA DE COMUNICACIONES Y TRANSPORTES, 1997. Reglamento sobre el peso, dimensiones y capacidad de los vehículos de autotransporte que transitan en los caminos y puentes de jurisdicción federal.

7.    MENDOZA D., A. y J. G. REYES G. Estudio de pesos y dimensiones de los vehículos que circulan sobre las carreteras nacionales. impactos económicos de la reglamentación y el control de pesos. Publicación Técnica No. 51. Instituto Mexicano del Transporte. Querétaro. México. 1994.

8.    GUTIÉRREZ H., J. L., A. MENDOZA D. y P. DONTCHEV K. Estudio estadístico de campo del autotransporte nacional. análisis estadístico de la información recopilada en las estaciones instaladas en 1995 y 1996. Documento Técnico No. 20. Instituto Mexicano del Transporte. Secretaría de Comunicaciones y Transportes. Querétaro, México, 1999.

9.    ARRIAGA P., M. C. Indice Internacional de Rugosidad, aplicación en la red carretera de México. Publicación Técnica No. 108 Instituto Mexicano del Transporte. Querétaro, México; 1998.

10. Manual de Capacidad de Carreteras. Highway Capacity Manual. Transportation Research Board. National Research Council. Washington D.C. 1985.

11. ArcInfo GIS, Enviromental System Research Institute, Inc., 1992.

12. Datos Viales 2000, Dirección General de Servicios Técnicos (DGST), Subsecretaría de Infraestructura, Secretaría de Comunicaciones y Transportes (SCT).

13. MÉXICO. SECRETARÍA DE COMUNICACIONES Y TRANSPORTES, Registro de la geometría de la carretera. Residencia General de Conservación de Carreteras.Centro SCT Veracruz, 1999.

14.SECRETARÍA DE COMUNICACIONES Y TRANSPORTES. Calificación de la red carretera básica troncal nacional 1999. Dirección General de Servicios Técnicos. Dirección de Vialidad y Proyectos. Centro SCT Veracruz.

15. MÉXICO. PRESIDENCIA DE LA PEPÚBLICA. Reglamento de Tránsito de Carreteras Federales. 1976.

16.  CHAVARRÍA V., J. M., A. MENDOZA D. y E. MAYORAL G. Algunas medidas para mejorar la seguridad vial en las carreteras nacionales. Publicación Técnica No. 89, Instituto Mexicano del Transporte, Sanfandila, Qro., 1996.

17. SECRETARÍA DE COMUNICACIONES Y TRANSPORTES. Capacidad y niveles de servicio 2000, Dirección General de Servicios Técnicos (DGST), Subsecretaría de Infraestructura.

18. Cuotas en puentes y autopistas de cuota 2000. Caminos y Puentes Federales de Ingresos y Servicios Conexos (CAPUFE) hyperlink http://www.capufe.gob.mx/ http://www.capufe.gob.mx/.

19. National Transportation Statistics 1999. Bureau of Transportation Statistics, US Department of Transportation (hyperlink http://206.4.84.245/btsproducts/category.cfm?Category=102) http://206.4.84.245/btsproducts/category.cfm?Category=102).

20. Transportation Statistics Report 1999. Transport Canada. (hyperlink http://www.tc.gc.ca/en/menu.htm) http://www.tc.gc.ca/en/menu.htm).