Micro-simulación de ciclistas empleando VISSIM 8: un caso aplicado en la ciudad de Lima

• Autor: Quispe Chayña, Edwin Rafael
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2016
• Institución: Pontificia Universidad Católica del Perú
• Repositorio: PUCP-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.pucp.edu.pe:20.500.14657/147336
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/20.500.12404/7613
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Ingeniería del tránsito; Ciclismo--Simulación con computadoras; Ciclismo--Lima; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.01

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.