Los buses son el engranaje fundamental del sistema de transporte público de la ciudad de Santiago. Fiscalizar sus 2.770 Km de red es un desafío complejo pero indispensable. Para este fin el DTPM organizó la recolección sistemática de datos de posicionamiento de buses, los cuales son procesados para elaborar dos indicadores de desempeño del sistema: ICR e ICF (DTPM, 2013). Estos indicadores son usados para multar a los operadores que ofrecen niveles de servicio inadecuados.
Sin embargo, la rica información utilizada para construir los indicadores ICR e ICF puede emplearse no solo como herramienta para establecer multas. Mediante un análisis apropiado, estos datos pueden utilizarse para elaborar información que puede servir también como un medio para diagnosticar posibles áreas de mejora del servicio. Del mismo modo, esta información puede servir también para empoderar a los usuarios y agentes involucrados en el sistema; para que sean ellos quienes realicen los diagnósticos y propongan o, eventualmente, incluso ejecuten y controlen las mejoras que sean necesarias a un nivel microscópico.
A partir de este diagnóstico, Ciudad Viva, el Grupo de Estudios de Transporte de la Universidad de los Andes y la Fundación Pro Acceso, se unieron para formar el Observatorio de Transantiago. Este organismo tiene por objetivo principal procesar datos del sistema de transporte público de Santiago, integrándolos en información que sea útil para los agentes y que permita monitorear y evaluar el funcionamiento del sistema de forma continua.
Los datos disponibles para realizar este análisis corresponden a registros detallados sobre el momento (fecha y hora) en que cada bus del sistema pasó por tres puntos de control (PC), para cada sentido de servicio. Esta información es luego utilizada para determinar el intervalo de tiempo entre cada par de buses para cada PC.
Sin desestimar el valor de los indicadores ICR e ICF utilizados por la autoridad para multar a los operadores, se decidió construir, como indicador alternativo, un estimador del tiempo de espera promedio que experimentan los usuarios. Se eligió dicho indicador principalmente por: a) ser de fácil comprensión por los usuarios, b) por poder calcularse a partir de información de intervalos y c) por ser transparente y representar el aspecto que más importa a los usuarios (Currie et al. 2012; Amin-Naseri y Baradaran, 2014). Asimismo, este es precisamente el indicador que actualmente utiliza el sistema de transporte de buses de Londres (Transport for London, 2014), lo cual permite además hacer análisis comparativo.
El estimador del tiempo de espera promedio E(W) puede calcularse a partir de los intervalos entre buses (h) utilizando la expresión que se muestra en la Eq. (1). Esta expresión fue propuesta de manera preliminar originalmente por Welding (1957) y luego demostrada con mayor formalidad por Osuna y Newell (1972).
(1)
La intuición detrás de la Eq. (1) es clara. Cuando los servicios son muy regulares la varianza de los intervalos (Var (h)) tenderá a cero y, por lo tanto, el tiempo de espera promedio E(W) tendera a ser igual la mitad del intervalo (E(h)/2). En cambio, si la varianza de los intervalos es significativa, el tiempo de espera promedio puede crecer significativamente. Recientemente, los investigadores Amin-Naseri y Baradaran (2014) corrigieron la Eq. (1) para el caso en que se consideren muestras pequeñas, obteniendo una expresión algo más compleja. Cabe destacar que tanto el estimador de Osuna y Newell (1972), como el propuesto por Amin-Naseri y Baradaran (2014) se sustentan en una serie de supuestos. Probablemente el supuesto más importante a tener en consideración para el caso de Transantiago, es que los estimadores del tiempo promedio de espera asumen que todas las personas se pueden subir al primer bus que pasa.
Utilizando la expresión corregida de Amin-Naseri y Baradaran (2014), el Observatorio de Transantiago comparó, en un primer informe, los tiempos promedios de espera programados con los que tiempos a los que efectivamente se vieran expuestos los usuarios en la ciudad durante el año 2013. El detalle de los resultados se puede obtener en informe preparado por OdT (2014).
En términos generales, el análisis realizado para el año 2013 muestra que el tiempo de espera programado para el sistema completo fue de 5.44 minutos para cada etapa de viaje, pero que los santiaguinos esperaron en realidad 6.86 minutos. Eso corresponde 1.42 minutos en exceso. En comparación, el sistema de Londres presentaba tiempos de espera en exceso de 2 minutos en el año 2000, y estos se redujeron a 1 minuto el año 2013. Esto sugiere que el nivel de tiempos de espera en Transantiago no está en un nivel crítico, pero que sin duda existe mucho espacio de mejora posible.
Un análisis un poco más desagregado permite sacar conclusiones sobre posibles líneas de acción que permitan mejorar los tiempos de espera. En términos relativos, los datos muestran que los Santiaguinos esperaron por un bus, en promedio, un 26% más de lo que está planificado por contrato. Este exceso sube a 34% en punta mañana y a 43% en punta tarde. Además, se observa que la operación en punta tarde es sistemáticamente más deficiente los días viernes. Por otro lado, el nivel de incumplimiento se observa estable a largo del todo el año 2013. Se estima que este incumplimiento le costó a Chile aproximadamente el equivalente a $63 millones de dólares al año. Se observa además que cerca de la mitad del exceso se explica por la irregularidad en la salida de los servicios desde los terminales. En cuanto a este último aspecto, la peor empresa del sistema es, por largo margen, Alsacia y la mejor (la única que cumple) STP, seguida de cerca por MetBus.
Estos resultados sugieren dos líneas de acción concretas que se podrían traducir en mejoras importantes en cuanto a la reducción de tiempo de espera promedio en Transantiago en el corto plazo. La primera es que el tiempo de espera de los usuarios se podría reducir sustancialmente simplemente haciendo que los vehículos fuesen despachados regularmente desde los cabezales o terminales. Una operación como esta no requiere mayor sofisticación tecnológica y debiera poder ser implementada con relativa facilidad en el corto plazo, lo que se ve reafirmado por el hecho de que una empresa logre hoy este objetivo a cabalidad.
La segunda línea de acción concreta de corto plazo tiene que ver con el diagnóstico que indica que la punta tarde de los días viernes es sistemáticamente peor que la punta tarde de otros días laborales. Esto se podría explicar porque la agenda de actividades de las personas es diferente ese día y, sin embargo, la programación de servicios es la misma para todas las tardes de la semana laboral. Es probable que los resultados del día viernes en la tarde mejoren de manera importante si el DTPM considera una programación especial para ese día, por ejemplo, simplemente haciendo que dicho período comience más temprano.
Finalmente, cabe destacar que la posibilidad de realizar análisis del sistema Transantiago, con éstos y otros datos que hoy se están recabando regularmente, es mucho más amplia que lo que se muestra en el primer Reporte del Observatorio. Dichos análisis serán liberados regularmente en nuevos reportes, en la medida que el Observatorio pueda contar con la información necesaria.
Ángelo Guevara
Universidad de los Andes
Referencias
Amin-Naseri, M.R. y Baradaran, V. (2014). Accurate Estimation of Average Waiting Time in Public Transportation Systems. Transportation Science. Articles in Advance, pp. 1-10
Currie, G., Douglas, N.J., Kearns, I. (2012) An Assessment of Alternative Bus Reliability Indicators. Australasian Transport Research Forum. 28-30 Septiembre 2011, Perth, Australia.
DTPM (2013), Informe de Gestión 2013. [Internet] Disponible en: http://www.dtpm.cl/archivos/Reporte%202013-Web_Final%20%281%29.pdf [Acceso el 26 de Junio de 2014].
OdT (2014) Observatorio Transantiago: Primer Reporte Análisis Tiempo De Espera 2013. [Internet] Disponible en: http://obstransantiago.wix.com/obstransantiago. [Acceso el 2 de Diciembre de 2014].
Osuna, E. E. y Newell, G. F. (1972). Control Strategies for an Idealized Public Transportation System, Transportation Science Vol.6, No.1, 52-72.
Transport for London (2014). “London Buses Quality of Service Indicators – Route Results for London Buses Services” London, UK. Firth Quarter 2014/15 1th April 2014-20th June 2014”
Welding, P.I. (1957). The instability of a close-interval service. Oper. Res. Quart. 8:133-142.
