Notas
 
Instituto Mexicano del Transporte
Publicación bimestral de divulgación externa

NOTAS núm. 163, NOVIEMBRE-DICIEMBRE 2016, artículo 1
Un modelo Nacional de Transporte: Inicios en México
MORENO Eric

 

1.    Introducción

La idea de un Modelo Nacional de transporte, entendido como un proyecto para pronosticar el tráfico vehicular a escala nacional surgió en algunos países europeos alrededor del inicio de la década de los años 1980.

En su concepción más amplia, se esperaba que un modelo nacional cubriera todos los modos de transporte (tanto carga como pasajeros) que fueran relevantes para el país en que se aplicara; así, por ejemplo, para Noruega era muy importante el transporte aéreo, pero no resultaba igual de relevante para los movimientos interiores en Holanda.

Los métodos considerados en estos modelos fueron desde sencillas proyecciones de tendencia con base estadística hasta modelos computarizados a gran escala para analizar con detalle los flujos y su comportamiento usando software especializado. 

Los modelos nacionales por lo general se realizaron por agencias nacionales de planeación o ministerios del transporte, aunque en la práctica podían ser operados por otras agencias y/o consultores especializados.

Algunos de estos modelos se desarrollaron para estimar necesidades futuras no del todo especificadas de los sistemas de transporte, y otros estuvieron ligados a proyectos específicos con objetivos de mayor alcance. Así, por ejemplo, el modelo holandés surgió para apoyar el segundo plan estructural de transporte en ese país, lo que demandó al modelo cubrir una amplia gama de capacidades; el modelo italiano, en cambio, inició para apoyar la toma de decisiones del ministerio de transporte. Para el modelo noruego, el objetivo inicial fue evaluar la contribución del transporte en la política nacional para el cambio climático, pero se ha adaptado en etapas posteriores para responder a situaciones específicas de infraestructura en ese país.

Desde los primeros intentos de modelación, fue evidente que la gran cantidad de recursos necesarios destinados a obtener y procesar datos, adiestrar personal calificado y disponer de gran capacidad de cómputo para tener un buen modelo de transporte nacional, quedarían finalmente compensados por las capacidades del modelo para evaluar cambios en el sistema de transporte, como  modificaciones a la infraestructura, aumentos de precio de combustibles o exigencias ambientales.

Adicionalmente, el modelo nacional podría utilizarse para evaluar políticas de transporte y pronosticar los tráficos esperados y sus correspondientes impactos en cuanto a congestión, emisiones contaminantes o seguridad vial (Daly, 2000).

En línea con estos enfoques, el Instituto Mexicano del Transporte ha realizado en años recientes algunos proyectos que se encaminan a la construcción de un modelo nacional con fines de planeación del sistema de transporte en México, y los cuales se resumen en este artículo.

 

2.    Los modelos nacionales en Europa

El primer modelo considerado de escala nacional fue el Regional Highways Traffic Model (RHTM) desarrollado en Inglaterra en 1978 para pronosticar el tránsito carretero de automóviles. Aunque las experiencias del RHTM sirvieron para guiar el desarrollo de este tipo de proyectos en otros países, el modelo no pudo cumplir sus objetivos iniciales y resultó muy costoso, por lo que a la larga fue abandonado.

En los Países Bajos surgió en 1983 el Netherlands National Model (NMM); su primera versión se completó en 1985 y a la  fecha está en uso. El objetivo original fue pronosticar el tráfico en la red principal de carreteras y ferrocarriles, lo que implicó la modelación del reparto modal como una parte esencial. Las mejoras añadidas al modelo lo han hecho un caso exitoso, principalmente por su capacidad de generar pronósticos verosímiles para un amplio rango de políticas de transporte que se han evaluado.

El modelo nacional noruego, inspirado en la experiencia holandesa, desarrolló su primera versión entre 1988 y 1990 para apoyar un estudio nacional de contaminación atmosférica y no era específico para alguna área geográfica particular. Desarrollos posteriores entre 1992 y 1994 actualizaron el modelo para pronosticar tráfico en tramos específicos de la red de transporte. Un rasgo muy especial del modelo noruego es que su inicio arrancó con un presupuesto bastante modesto; las decisiones de inversión de los desarrollos posteriores se trataron como extensiones de un sistema ya en operación, así que nunca se tuvo el problema de conseguir un enorme presupuesto para el desarrollo del modelo.

El modelo nacional italiano, iniciado en 1993, fue el que tuvo la mayor escala en representación geográfica y también se basó en la experiencia holandesa. Este modelo ya consideró capacidad de cómputo más amplia, con una sofisticada interfaz para diversos usuarios, basada en Windows NT para usar al sistema y sus bases de datos. Este modelo ya trata de manera integrada los  movimientos de carga y pasaje conjuntamente en el desarrollo (Daly, 2000).

En Irlanda, el National Transport Model (NTpM) iniciado en 2011 por la National Roads Authority (NRA) como una mejora del National Traffic Model de 2008, tiene su más reciente actualización al año base 2013. La responsable de su mantenimiento y aplicaciones es la Strategic Planning Unit de la NRA y puede ser usado por agencias gubernamentales, autoridades locales y para fines académicos (NRA, 2013). Este modelo puede pronosticar las demandas de viajes y sus patrones en el territorio irlandés, para los modos carretero y ferroviario, y se enfoca al tráfico interurbano y a los viajes en la red estratégica (Shiels, 2014).

 

3.    Antecedentes de modelación en otros países

3.1 Estados Unidos

En los Estados Unidos, aunque no se ha construido un modelo nacional como en los países europeos, en 1991 se inició el desarrollo del Marco de Análisis de la Carga (Freight Analysis Framework−FAF) por una iniciativa conjunta del Bureau of Transportation Statistics (BTS) y de la Federal Highway Administration (FHWA).

El marco de análisis FAF consolida datos de varias fuentes para dar una muy amplia visión de los movimientos de carga entre los estados y las principales áreas metropolitanas norteamericanas que incluye a todos los modos. Utiliza datos de la Encuesta de Flujos de Mercancías (Commodity Flow Survey−CFS) y también datos del comercio internacional que provienen de la Oficina del Censo (US Census Bureau). Adicionalmente, el FAF incorpora datos del sector agrícola, de las industrias extractivas, la construcción, los servicios y otros sectores. La versión cuatro (FAF4) da estimaciones de tonelajes y valores de carga movida por regiones, tipo de carga y por modo de transporte para el año 2012, que es el de la más reciente edición de la CFS (FAF, 2016).

3.2 Uruguay

En Uruguay, el Ministerio de Transporte y Obras Públicas (MTOP) presentó en 2015 el Estudio de Demanda y Modelo de Asignación Modal de Transporte Interurbano de Carga en Uruguay, desarrollado con apoyo de CSI Ingenieros de Uruguay y Steer Davis Gleave de Chile.  El estudio inició en septiembre de 2014 con el objetivo central de permitir al MTOP: “…disponer de la información y las herramientas esenciales para estructurar una metodología de priorización de las inversiones en la red de transporte nacional, con objeto de optimizar el uso de los recursos disponibles del sector” (MTOP, 2016).

El logro de este objetivo implicaba desarrollar la capacidad de:

·         Representar los principales flujos de carga que usan la infraestructura del país, identificando los productos y los orígenes-destinos más relevantes.

·         Cuantificar la demanda de transporte y de servicios logísticos

·         Diagnosticar la oferta de infraestructura y servicios de transporte actuales, en función de su demanda.

·         Un modelo de simulación de los flujos estratégicos en la infraestructura nacional; abierto, flexible y que admita actualizaciones respecto a cambios en la oferta o demanda de infraestructura y pueda estimar impactos sobre la infraestructura en el corto y el mediano plazo (MTOP, 2016).

3.3 Brasil

En Brasil, el gobierno federal junto con la Empresa de Planejamiento e Logística, S.A. presentaron en 2015 el Plan Nacional de Logística Integrada (PNLI).

El objetivo principal de este proyecto es: “…desarrollar la planificación estratégica para optimizar el movimiento de carga con diferentes medios de transporte que utilizan los ferrocarriles, el transporte marítimo de cabotaje y el de vías navegables interiores como sistemas de alta capacidad, y la red integrada regional de carreteras de forma sinérgica y armónica” (EPL, 2016).

De los primeros resultados de 2015, se obtuvieron:

·         El reparto modal para 2015.

·         El reparto modal, por modo de transporte y por tipo de producto en 2015.

·         La división de cargas por grupo de productos para 2015.

·         La participación porcentual en las emisiones de CO2 por modo de transporte en 2015.

3.4 México

En México aún no hay un modelo nacional propiamente dicho, con visión integral de todos los modos de transporte, sin embargo se han hecho estudios de modelación de la red de transporte terrestre para el modo carretero y el ferroviario.

En 1999 el IMT desarrolló el estudio Modelación Multiproducto de los Flujos de Carga en las Redes Carretera y Ferroviaria (Gil, C.; Reyes, R. y Mendoza, A., 1999).  Este trabajo fue el primer intento de tratar el reparto modal del transporte terrestre de carga con un modelo de redes, el cual calculaba asignaciones de flujos con un criterio de optimizar el costo total de las operaciones en la red.

El software usado fue STAN (Strategic Transportation Analysis) de la empresa INRO, para el flujo de varios productos, clasificados en diez grupos genéricos. Los movimientos ferroviarios provinieron de la empresa FERRONALES que controlaba el ferrocarril entonces, y los movimientos carreteros de la Dirección General de Autotransporte Federal (DGAF) de la SCT.

Este modelo consideraba tres flujos: carreteras sin peaje, carreteras con peaje y flujos ferroviarios. La transferencia modal consideró 70 puntos representando estaciones ferroviarias importantes o terminales intermodales activas.  Con datos de 1994, el modelo pronosticó un reparto de la carga terrestre de 90% para la carretera y de 10% para el ferrocarril. El estudio da recomendaciones para aumentar la participación del ferrocarril en el movimiento de carga terrestre y la conveniencia de usar la metodología del estudio para estimaciones futuras.

Una segunda versión de este trabajo, enfocado a flujos transfronterizos México-EUA, se hizo en 2000 (Mendoza, A.; Gil, C. y Trejo, J., 2000). Con la metodología previa, la asignación de flujos pronosticó un reparto modal para los flujos entrantes (EUA a México) de 70.2% para el autotransporte y 29.8% para el ferrocarril; mientras que para los flujos hacia el norte (México a EUA.) el pronóstico fue de 84.2% y 15.8% respectivamente.

En 2014, el IMT y la empresa PTV (Planung Transport Verkehr AG), que produce el software de planeación de transporte Visum, plantearon los fundamentos para desarrollar un modelo base de transporte y logística para carga en México.  En 2015 el IMT realizó el proyecto Hacia el Desarrollo de un Modelo Nacional de Transporte. Primera Fase: Construcción de la Red Intermodal y Primeros Análisis (Moreno, E. et al, 2015), que es el antecedente más reciente del tema.

 

4.    Un esquema de desarrollo del Modelo Nacional para México

La primera línea de trabajo para integrar un Modelo Nacional de Transporte para México fue desarrollar un modelo de los movimientos de carga a escala nacional que resulte confiable para fines de planeación del sistema de transporte nacional.

Algunas tareas de planeación que  la modelación puede apoyar son:

a)    El análisis sistemático de los atributos de la infraestructura, de la operación de las redes de transporte y de sus nodos logísticos.

b)    La evaluación de escenarios para mejorar la sostenibilidad del sistema nacional de transporte, en sus dimensiones ambiental, económica y social.

c)    La modelación de escenarios alternativos de reparto modal de carga entre carretera y ferrocarril en las redes, considerando costo operativo, tiempo de traslado y/o externalidades socio-ambientales.

d)    Con base en los resultados de la modelación, estimar el desempeño de los planes propuestos para el transporte y la infraestructura, así como de las políticas relevantes para el sector.

Para iniciar la discusión del esquema de desarrollo, conviene retomar la idea misma de lo que se entiende por modelo.  

En su sentido habitual, un modelo es una representación de la realidad que nos interesa; en este caso el transporte terrestre de carga en México, parte crucial de todo el sistema de transporte nacional.

Los principales elementos que integran este modelo en su inicio son:

a)    Un conjunto de supuestos lógicos y operativos de los modos de transporte.

Este conjunto de supuestos son consideraciones específicas sobre la forma de operar en carretera y en ferrocarril tomadas de la experiencia práctica y de las opiniones de especialistas en transporte. Por ejemplo: que los traslados de carga ferroviaria no ocurren en general para distancias menores a 400 km; que muchos productos perecederos se mueven por carretera, más que en ferrocarril; que las condiciones de las carreteras tales como diseño geométrico e índice de rugosidad impactan los costos operativos del autotransporte; que el movimiento de productos peligrosos está restringido en ciertos tramos carreteros, etc.

b)    Una red que representa las carreteras y las líneas de ferrocarril.

La red usada en el modelo es una red bimodal que incluye la red carretera federal y la red ferroviaria. La información carretera proviene de la Red Nacional de Caminos, una red georreferenciada, de gran detalle, creada conjuntamente el INEGI con la SCT y el IMT y que es de uso obligatorio como la fuente oficial de caminos en México (INEGI, 2016).  

La información ferroviaria se originó en un trabajo conjunto de la UNAM y la SCT, y se ha mejorado su representación por una colaboración del IMT con el INEGI y la Dirección General de Transporte Ferroviario y Multimodal (DGTFM) de la SCT. Ambas redes están georreferenciadas y tienen capas de datos básicos como: velocidades de diseño, tiempos de recorrido, número de carriles, jurisdicción, etc. Esta red bimodal contiene 43 nodos que representan terminales intermodales o estaciones de ferrocarril donde hay transferencia entre autotransporte y ferrocarril.

c)    Un conjunto de datos de origen−destino de los movimientos en la red.

La información origen-destino se utiliza para el modelo de asignación de flujos. Para los movimientos carreteros, se dispone de una matriz generada en trabajos previos de modelación de reparto modal carretera-ferrocarril y que se ha ajustado con procedimientos adecuados de modo que los flujos pronosticados resulten consistentes con la información de datos viales (conteos vehiculares en carreteras) que genera la SCT. Para los movimientos ferroviarios, se dispone de información origen-destino que comparte la Dirección General de Transporte Ferroviario y Multimodal (DGTFM)  con el IMT para realizar estudios estadísticos y que se genera por las propias empresas ferroviarias bajo un convenio de estricta confidencialidad.

d)   Un modelo matemático del comportamiento de los flujos.

Este modelo pronostica las rutas usadas en la red bimodal y estima los volúmenes circulantes resultantes bajo un criterio de optimización. Para los flujos en carretera, ya que los usuarios eligen libremente sus rutas y eventualmente aparece la congestión, el modelo de asignación de flujos utiliza el esquema de Equilibrio del Usuario,  o equilibrio de Wardrop,  calculando los efectos de congestión con una función de volumen-demora tipo BPR (la función del Bureau of Public Roads norteamericano) a la cual se le han ajustado los parámetros a y b para tener una aproximación al comportamiento de las carreteras mexicanas. La discusión sobre estas funciones de volumen demora y posibles usos para el caso mexicano se detalla en la Publicación Técnica No. 427 del IMT (Moreno, Rico y Bustos, 2014), y se explica brevemente un poco más adelante.

Para los flujos ferroviarios, dada la operación controlada en ese modo, el modelo de asignación pronostica las rutas como las más cortas en la red ferroviaria; esto se conoce como criterio de asignación “Todo o Nada”.

e)    Una representación computacional del modelo.

El modelo descrito se ha implementado en una representación computacional usando software de planeación del transporte especializado. El uso de este tipo de software surge de modo natural, ya que se maneja una gran cantidad de información para la red bimodal y para las matrices OD, además de que el proceso de ajuste de la matriz OD carretera, y el algoritmo para encontrar los flujos de equilibrio requieren un nivel intensivo de cómputo.

A lo largo del desarrollo de las primeras versiones del modelo se ha utilizado el software Visum, de la empresa PTV, que es de amplio uso y aceptación en el ambiente de modelación del transporte. Algunos de los procedimientos que se realizaron en estadios previos del modelo utilizando el software TransCAD, se han adaptado también para su implementación en Visum. Este software permite la representación de la red bimodal en el mapa del territorio nacional, así como la ilustración de los flujos resultantes de las asignaciones usando las funciones de volumen-demora referidas, con código de colores y anchos diferenciados según el valor de los volúmenes circulantes, y tiene gran flexibilidad para generar escenarios diversos para el comportamiento de los modos, dando un buen soporte a las tareas de planeación.

El modelado considera que los usuarios de la red, toman sus decisiones buscando las mejores rutas respecto a distancia, tiempo o costo, según les convenga, libremente y sin acordar entre ellos. En el movimiento por carretera, una consecuencia natural de este proceder es la congestión; ésta surge en los flujos carreteros ya que los tiempos de traslado aumentan a medida que las vías tienen más ocupación vehicular.  La variación del tiempo de viaje en una ruta conforme cambia el volumen vehicular en la ruta se representa con funciones volumen-demora (FVD), éstas son funciones matemáticas diseñadas para modelar la relación entre el tiempo de viaje en una ruta y el volumen vehicular que la utiliza. Dos de las más conocidas FVD usadas para modelar son la función del Bureau of Public Roads (BPR) y la función Cónica. La primera de ellas se utilizó con una adaptación de parámetros para las carreteras nacionales, y la segunda se incluirá en la siguiente etapa del modelo.

Primeros resultados

La primera etapa del desarrollo del modelo nacional, tiene ya una red bimodal, georreferenciada, que representa las redes carretera y ferroviaria con sus principales atributos. La figura 1 muestra esta red en el mapa nacional.

 

Figura 1. Redes carretera y ferroviaria en TransCAD (Moreno, E. et al, 2015).

 

El modelo de asignación de flujos utilizó una función BPR para modelar la congestión, con una propuesta de parámetros para las carreteras mexicanas, con base en comparaciones de parámetros publicados por fuentes norteamericanas de carreteras con similitud en sus especificaciones a las carreteras nacionales.

La figura 2 muestra las curvas resultantes para pronóstico de velocidad vs flujo en tres tipos de carreteras en México.

Figura 2. Relación velocidad-flujo del modelado de congestión

(Moreno, E. et al, 2015).

 

Las curvas de flujo-velocidad de la figura 2 muestran cómo la velocidad inicial de 100 km/h decae más rápidamente en las carreteras sin control de accesos, como son las libres de peaje (líneas roja y verde) en comparación con la autopistas de mejores especificaciones y con controles de acceso (línea azul). Este comportamiento corresponde a lo esperado en la práctica y es un indicador de que la modelación resulta consistente.

En la figura 3, se muestra con algún detalle la distribución de flujos de carga en la red bimodal (tons/año). Los flujos mostrados corresponden a  la ruta México-Veracruz y se considera solamente los tiempos de recorrido en las distintas rutas de las redes.

El ejercicio de asignación se realizó con el software Visum, y en el mapa se muestra el código de color (verde para carretera, rojo para ferrocarril), junto con una escala de grosores de líneas de flujo para identificar los tramos con mayores volúmenes de circulación.

La figura 3 muestra cómo se tiene una mayor participación de los flujos carreteros en los movimientos de carga del centro del país hacia el puerto de Veracruz, lo cual es un resultado consistente al considerar solamente los tiempos de traslado en las redes correspondientes.

 

 

Figura 3. Estimación de flujos en la ruta México-Veracruz.

(Moreno, E. et al, 2015).

 

 

5.    Conclusiones

Con los elementos mostrados, el primer modelo generado ha dado resultados consistentes, con pronósticos de flujo que privilegian el movimiento por carretero en la mayoría de los casos, debido a los mejores tiempos de viaje en el autotransporte. A pesar de esto, el modelado de la congestión evitó que el total de los flujos se pronosticaran para la carretera, lo que dejó un nivel mínimo de la participación ferroviaria. 

La circunstancia anterior se revisará para un modelo mejorado, en el cual se considerarán también costos operativos para los modos. Para ello se está preparando la incorporación a la red bimodal datos de pendientes y curvaturas medias en las redes carretera y ferroviaria, y también datos del índice internacional de rugosidad (IRI) para la red carretera. Estos datos son necesarios para la estimación de costos de operación vehicular en ambos modos.

Para el modo carretero, la metodología de referencia a utilizar es el cálculo de costos de operación vehicular (Vehicle Operating Costs, VOC) descrita en el marco del modelo HDM-III (Highway Design and Maintenance Standards Model -HDM) del Banco Mundial.  Para el modo ferroviario se utiliza información de referencia de costos de operación estimados para un año dado, por tipo de terreno (plano, lomerío y montaña) actualizados con la referencia del INPP que elabora el INEGI.

Otras mejoras se añadirán en la segunda etapa de desarrollo del Modelo Nacional de Transporte, centrándose principalmente en la actualización de los datos que alimentan al modelo, el ensayo de otras funciones de volumen-demora como la Cónica o la función de Akcelik que se reportan en la literatura con mejores desempeños que la BPR, y la exploración de resultados del modelo mejorado en diversos escenarios de planeación que actualmente son de interés en México.

 

Bibliografía

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MORENO Eric
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