Como es sabido, el modelamiento de la demanda de transporte es una pieza fundamental en el proceso de planificación urbana de una ciudad ya que provee de información esencial para analizar la sustentabilidad y evolución de los sistemas de transporte, así como también evaluar distintas políticas de transporte y estimar su efecto en el corto y largo plazo.
Dentro de este contexto, son dos los enfoques principales que han sido desarrollados con el propósito de predecir cómo se comportarán los usuarios ante incentivos o cambios en las reglas del juego: modelos basados en el viaje (e.g., modelo de cuatro etapas) y modelos basados en actividades. Este último enfoque, nacido en la década de los 70’s, toma como principio básico el carácter derivado de la demanda de transporte, entendiendo que las personas viajan con el objetivo de participar en actividades ubicadas en distintos puntos en el espacio y el tiempo, por el beneficio que la realización de estas actividades les provee. En este sentido, las personas seleccionan un itinerario de actividades que realizar en un día o una semana y los viajes se derivan de este itinerario, tomando en consideración las interacciones que tiene el viajero con los demás integrantes de su hogar y las distintas restricciones espacio-temporales de corto plazo.
En Chile distintos esfuerzos se han realizado para incorporar este tipo de modelo basado en actividades en búsqueda de un mejor entendimiento de las elecciones de las personas, por ejemplo a través del desarrollo y estimación de modelos de asignación de tiempo a actividades y transporte (e.g., Jara-Díaz y Guevara, 2003; Jara-Díaz et al., 2008; Munizaga et al., 2008), y más recientemente desde la simulación, con la aplicación del modelo de actividades y viajes basado en agentes MATSim a la ciudad de Santiago, trabajo conjunto de investigadores de la Universidad de Chile y de Technische Universität Berlin en Alemania.
MATSim (Multi-Agent Transport Simulation, matsim.org) es un modelo gratuito y de código abierto basado en agentes, que permite la simulación detallada del comportamiento de usuarios en escenarios de gran escala, el cual ha sido aplicado en decenas de ciudades alrededor del mundo. Los agentes tienen itinerarios de actividades que desean realizar a lo largo del día, tomando en cuenta información y niveles de servicio de oferta de transporte disponible. El tiempo de viaje es endógeno a través de un modelo de congestión dinámica. En el caso de Santiago, la información sobre los itinerarios de los agentes proviene de la Encuesta Origen-Destino de 2012, la red vial se importó de Open Street Maps y los datos de oferta de transporte público de la base GTFS publicada por el Directorio de Transporte Público Metropolitano (DTPM). El desarrollo y estado actual del escenario de Santiago aparece descrito en detalle en Kickhöfer et al. (2016).
En el futuro este modelo puede ser utilizado, entre otras cosas, para evaluar distintos esquemas de tarificación por externalidades, los efectos de intervenciones como peatonización de áreas, zonas 30, restricciones de estacionamiento, vías exclusivas para el transporte público, restricciones al transporte de carga, etc. En Europa, MATSim ya ha sido utilizado para la estimación de externalidades como congestión, emisiones y ruido, persona a persona y vehículo a vehículo, dado el nivel de detalle de la modelación basada en agentes. Posteriormente, se puede estudiar el diseño de esquemas de tarificación que toman en cuenta estas externalidades individualmente o en su conjunto. Por ejemplo, un estudio interesante es el de Kickhöfer y Kern (2015) con el escenario MATSim de Munich, donde se muestra cómo cambia el esquema óptimo de tarificación por emisiones si solo se considera la tasa de emisiones de las fuentes (emission pricing) o si también se considera la densidad poblacional en aquellos lugares donde circulan los tubos de escape y la distancia entre la fuente y el receptor del contaminante (exposure pricing). El modelo permite evaluar de manera detallada este tipo de políticas dada la sensibilidad de los diversos tipos de usuarios que tiene incorporado, a los que se les permite elegir su destino, el modo de transporte a utilizar, minuto de inicio del viaje, su ruta y la duración de sus actividades.
Es así como el escenario de Santiago tiene un potencial de modelamiento y análisis de efectos de políticas de transporte sin precedentes en nuestro país, en una plataforma de acceso abierto. Cualquier investigador puede acceder al escenario, mejorarlo en alguna de las múltiples direcciones que se proponen en Kickhöfer et al. (2016) y utilizarlo con la finalidad que desee.
Referencias
Jara-Díaz, S. R. y C. A. Guevara (2003) Behind the subjective value of travel time savings:the perception of work, leisure, and travel from a joint mode choice activity model. Journal of Transport Economics and Policy 37(1): 29-46.
Jara-Díaz, S. R., M. A. Munizaga, P. Greeven, R. Guerra y K. Axhausen (2008) Estimating the value of leisure from a time allocation model. Transportation Research Part B: Methodological 42(10): 946-957.
Kickhöfer, B. y J. Kern (2015) Pricing local emission exposure of road traffic: An agent-based approach. Transportation Research Part D: Transport and Environment 37: 14-28.
Kickhöfer, B., D. Hosse, K. Turner y A. Tirachini (2016) Creating an open MATSim scenario from open data: The case of Santiago de Chile. VSP Working Paper 16-02. See http://www.vsp.tu-berlin.de/publications. TU Berlin, Transport Systems Planning and Transport Telematics.
Munizaga, M., S. Jara-Díaz, P. Greeven y C. Bhat (2008) Econometric Calibration of the Joint Time Assignment–Mode Choice Model. Transportation Science 42(2): 208-219.
