Modelo de Gestión de Tráfico

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MODELO DE GESTIÓN DE TRÁFICO PARA ESTUDIAR PRIORIDADES AL
TRANSPORTE PÚBLICO EN EJES ARTERIALES
Conference Paper · September 2012
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Alejandra Valencia
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Rodrigo Fernandez
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MODELO DE GESTIÓN DE TRÁFICO PARA ESTUDIAR PRIORIDA DES AL 
TRANSPORTE PÚBLICO EN EJES ARTERIALES 
 
Alejandra Valencia 
Escuela de Ingeniería de Transporte, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso 
Av. Brasil 2147, Valparaíso, Chile. 
alejandra.valencia@ucv.cl 
 
Rodrigo Fernández 
Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Universidad de los Andes (Santiago – Chile) 
Av. San Carlos de Apoquindo 2200, Las Condes, Santiago de Chile. 
rfa@uandes.cl 
 
Sebastián Eguiguren 
Facultad de Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Universidad de los Andes (Santiago – Chile) 
Av. San Carlos de Apoquindo 2200, Las Condes, Santiago de Chile. 
 
Esteban Squadrito 
Escuela de Ingeniería de Transporte, Pontificia Universidad Católica de Valparaíso 
Av. Brasil 2147, Valparaíso, Chile. 
 
RESUMEN 
 
En artículos anteriores se ha mostrado un modelo de simulación macroscópica de la operación de 
un corredor de transporte público de superficie, denominado CORBUS, el cual considera las 
demoras que afectan a los buses, durante su recorrido en tramos de vía, a través de semáforos y 
en operaciones en paraderos. El modelo permite, a través de indicadores como la velocidad 
comercial, evaluar estrategias de gestión de tránsito, operación de paraderos y diseño físico en 
vías segregadas de transporte público, tales como pistas sólo bus, calles sólo bus o corredores 
físicamente segregados. Las pruebas realizadas con dicho modelo han probado su efectividad 
sobre modelos analíticos simplificados y microsimuladores de tráfico usados de manera 
tradicional. Este trabajo pretende extender la representación de la circulación de buses, 
integrando la circulación del resto del tráfico. Su objetivo es mostrar la forma de incorporar en un 
modelo macroscópico de tráfico la interacción entre buses y transporte privado en tramos de vías, 
paraderos e intersecciones semaforizadas. Los experimentos de simulación realizados con el 
modelo muestran la ventaja de medidas de gestión de tráfico en ejes arteriales con transporte 
público tales como utilizar pistas sólo bus cortas al llegar a las intersecciones, la alternancia de 
pistas sólo bus con setback y pistas cortas sólo bus, el ajuste de la programación de los semáforos 
en función de los buses y la correcta cantidad de sitios en los paraderos según el flujo de buses. 
 
PALABRAS CLAVES: transporte público, gestión de tráfico, modelación. 
 
1. INTRODUCCION 
 
Valencia (2008) desarrolló un modelo de simulación macroscópica de la operación de un 
corredor de transporte público de superficie, denominado CORBUS (Figura 1). Los vehículos 
representados pueden ser buses convencionales, buses guiados o tranvías operando en una vía 
segregada del resto del tráfico. El modelo considera todas las fuentes de demoras que afectan a 
los buses, tales como tiempo de recorrido en arcos, demoras en semáforos y demoras en 
paraderos. El modelo entrega índices de rendimiento que permiten evaluar estrategias de 
operación y diseño físico de corredores de transporte público a través de variables como la 
velocidad comercial, demoras y colas en cada uno de sus elementos. Las pruebas realizadas con 
el modelo han probado su efectividad sobre modelos analíticos simplificados y microsimuladores 
de tráfico usados de manera tradicional (Valencia y Fernández, 2008, 2010). Este trabajo 
pretende extender la representación de la circulación de buses, integrando la circulación del resto 
del tráfico. Luego, el objetivo general de este artículo es estudiar la incorporación en un modelo 
macroscópico de tráfico la interacción entre buses y transporte privado en tramos de vías, 
paraderos e intersecciones semaforizadas. 
 
Bus Stop Bus Stop 
Bus Lane 
Link Stop Junction Junction Stop Link Link 
Bus Lane 
 
Figura 1. Modelación de un eje arterial en CORBUS 
 
Varios autores sostienen que los vehículos de transporte público aún no son modelados con 
suficiente detalle como para reflejar las diferencias e interacción con los vehículos particulares 
(Silva, 2000). Dentro de los modelos que tratan el transporte público están los macroscópicos, 
mesoscópicos y modelos microscópicos. 
 
Valencia y Fernández (2007, 2008, 2010) han estudiado, utilizando el modelo CORBUS que 
representa macroscópicamente la progresión de vehículos de transporte público segregados del 
resto del tráfico, medidas de gestiónde tráfico para dar prioridad al transporte público en 
corredores de buses, como ubicación y distancia entre paraderos, programación de semáforos en 
intersecciones con alto flujo de transporte público, etc. 
 
Entre los modelos mesoscópicos, TRANSYT, en su tratamiento del transporte público, considera 
que los buses se comportan de forma diferente a los vehículos de transporte privado, 
influenciados, principalmente, por la detención en los paraderos. En TRANSYT la circulación se 
representa a través de histogramas cíclicos de flujos y modelos de dispersión de tráfico. El 
modelo de dispersión considera que el transporte público realiza una única parada en el arco, 
entre intersecciones, y con un valor del tiempo de parada y tiempo en movimiento constantes. 
 
En cuanto a los microsimuladores, Burgos et al (2005) y Silva (2000) revisan una serie de 
modelos de microsimulación y su tratamiento del transporte público entre los que se encuentran: 
AIMSUN, CORSIM, DRÁCULA, PARAMICS, VISSIM, SIGSIM, HUTSIM, NETSIM etc. 
Concluyen que estos no incorporan en detalle las operaciones de paraderos del transporte público, 
ya que, por ejemplo, no permiten al usuario definir los instantes de llegadas de buses al paradero 
y los intervalos entre buses deben seguir alguna distribución genérica preestablecida por el 
software. Por lo tanto, se ha observado que la mayor dificultad al evaluar operaciones complejas 
de sistemas de transporte público proviene de la pobre representación de dichos sistemas dentro 
de los microsimuladores de tráfico existentes en el mercado (Fernández et al, 2006). Una manera 
de incorporar detalladamente el transporte público en microsimuladores de tráfico, que permite la 
modelación de prioridades al transporte público, es descrita en Fernández et al (2006), Cortes et 
al (2007), Cortes et al (2010) y Fernández et al (2010). 
 
Desde su creación, se han venido realizando mejoras al modelo CORBUS descrito por primera 
vez en Valencia y Fernández (2007). La primera es el cambio de las funciones de demoras en 
paraderos originalmente obtenidas con el modelo de simulación de IRENE (Jorquera, 2002; 
Fernández et al, 2000) por el uso de las fórmulas del Highway Capacity Manual – HCM – 
(TRB, 2000). Esto permitirá al usuario calcular las demoras en paraderos en función del número 
pasajeros subiendo y bajando y de parámetros que dependen de cuestiones tales como el método 
de cobro de tarifa, utilización de puertas, disciplina de pasajeros, etc. Con la formula de 
capacidad del HCM, las demoras en cola en paraderos pueden estimarse usando las expresiones 
de la curva transformada desarrolladas por Kimber y Hollis (1979). Otra extensión es el uso de 
relaciones flujo-velocidad con tráfico mixto en los arcos entre intersecciones y/o paraderos. Esto 
permitirá levantar el supuesto utilizado en CORBUS respecto a la existencia de completa 
segregación entre el transporte público y el resto del tráfico en arcos. Para ello, se incorporan los 
resultados del trabajo de Akçelik (1991) que desarrolla una función para la estimación del tiempo 
de viaje en un arco con tráfico mixto. Finalmente, para el cálculo de las demoras en las 
intersecciones se incorporan las interacciones entre el transporte público y el resto del tráfico 
mediante el uso de los modelos descritos en Akçelik (1995), pero teniendo en cuenta la suma 
ponderada de tráfico público y privado, utilizando factores de equivalencia apropiados (Gibson et 
al, 1997). Esto hace posible obtener la tasa de demora total en [ADE-s/s]. Esta demora, dividida 
por el correspondiente flujo de vehículos de transporte público o privados, en [ADE/s], dará la 
demora media por tipo de vehículo, en [ADE-s/ADE] o [s]. 
 
Todas las mejoras antes mencionadas permiten al usuario evaluar medidas de prioridad al 
transporte público en un modelo macroscópico de circulación de buses. Entre éstas destacan la 
instalación de una pista sólo bus, con o sin “setback” (retranqueo de la pista sólo bus para 
permitir virajes a la derecha en intersecciones), el uso de pistas sólo bus cortas en las 
intersecciones para evitar las colas, el efecto de la programación de semáforos sobre los buses, así 
como combinaciones de estas medidas. En este artículo se describen escenarios que permiten 
mostrar los beneficios y costos de este y otros tipos de esquemas de gestión de tráfico para el 
transporte público, como los mostrados en Fernández y Leay (2010). 
 
 
2. FORMULACIÓN DEL MODELO PARA TRÁFICO MIXTO EN EJES A RTERIALES 
 
Tráfico mixto es la interacción de vehículos particulares y transporte público en vías urbanas. 
Esta interacción ocurre en ejes arteriales no segregados, afectando los tiempos consumidos en 
tramos de vía, paraderos e intersecciones. A continuación se describe la formulación del modelo 
en cada uno de estos elementos viales. 
 
2.1 Capacidad y demora en arcos 
 
En condiciones de tráfico mixto las demoras en arcos se pueden describir a través de curvas flujo-
velocidad o flujo-demora. Estas son funciones que permiten calcular el tiempo que le toma a un 
vehículo (particular, de transporte público o de ambos tipos) recorrer un determinado tramo de 
vía. En la nueva formulación de CORBUS este tiempo se describe a través de la relación de 
Akçelik (1991). 
2
0
8
0.25 ( 1) /( 1) AJ
t t T x x x
QT
   = + − + − +  
   
 (1) 
 
Donde t es tiempo de viaje promedio por unidad de distancia en arcos [h/km]; 0t es el tiempo de 
viaje a flujo libre por unidad de distancia [h/km]; T es el periodo de cálculo [h]; x = q/Q es el 
grado de saturación, siendo q el flujo de autos y buses [veh/h] y Q la capacidad de la vía [veh/h]. 
Para determinar la capacidad de la vía Q se utiliza el método del Manual de diseño para calles y 
puentes (DMRB, 1999), el cual determina la capacidad de acuerdo al número de pistas por 
sentido y el tipo de vía (en función de la velocidad permitida y la cantidad de interrupciones de 
tráfico como cruces, paraderos, etc.). En la Tabla 1 se puede observar un resumen de este método 
y en la Tabla 2 una reducción de capacidad según proporción de vehículos pesados. Donde UAP 
(Urban All-Purpose road) es una calle urbana típica. Los tipos de vía son: UAP2, buen estándar, 
calzada simple o doble, límite de velocidad de 64 km/h; y UAP3, estándar variable, tráfico mixto, 
paraderos de buses, cruces peatonales, velocidad entre 48 y 64 km/h 
 
Tabla 1: Capacidad de vías urbanas [veh/h-sentido] 
Tipo de calzada 
Calzada simple en sentido de mayor flujo 
(distribución por sentido 60/40) 
Doble calzada 
Número de pistas 2 3 4 +4 2 3 
Ancho calzada 7,3m 10,0m 14,6m 18,0m 7,3m 11,0m 
Tipo de vía 
UAP2 1470 1650 2100 2700 3200 4800 
UAP3 1300 1620 N/A N/A 2600 3300 
 
Tabla 2: Reducción de capacidad por presencia de vehículos pesados (veh/h) 
Proporción de 
vehículos pesados 
UAP doble calzada UAP calzada simple de 
ancho mayor a 10 m 
UAP calzada simple de 
ancho menor a 10 m 
por pista por calle por calle 
15 - 20% 100 100 150 
20 - 25% 150 150 225 
 
La componente AJ corresponde al parámetro de demora en función de la velocidad y capacidad 
de la vía descrita en la Tabla 3 (Akcelik, 1991). 
 
Tabla 3: Función de tiempo de viaje para la planificación de transporte 
Tipo vía Descripción 
[km/h] 
Q 
[veh/h-pista] 
1 Autopista 120 2000 0,1 
2 Arteria (ininterrumpida) 100 1800 0,2 
3 Arteria (interrumpida) 80 1200 0,4 
4 Secundaria (interrumpida) 60 900 0,8 
5 Secundaria (alta fricción) 40 600 1,6 
 
2.2 Capacidad, demoras y colas en paraderos 
 
La capacidad en paraderos es descrita en la nueva versión de CORBUS según la fórmula del 
Higway Capacity Manual (TRB, 2000). 
3600 eb
N
c d a v d
g
N
C
Q
g
t t Z C t
C
 
 
 =
 + + 
 
 (2) 
Donde NQ es la capacidad de un paradero de N sitios [buses/h]; 
g
C
 es la razón de verde 
efectivo; ebN es el número efectivo de sitios; ct es el tiempo de despeje del paradero entre buses 
sucesivos [s];dt es el tiempo promedio de transferenciade pasajeros [s]; aZ es la abscisa de la 
curva normal asociada a una probabilidad a que se forme cola aguas arriba del paradero 
(probabilidad de falla) y vC es el coeficiente de variación de dt (ver de valores ,eb vN C y aZ en 
HCM). 
 
El tiempo promedio de transferencia de pasajeros del bus en el paradero ( )dt [s] se describe 
como: 
d a a b b oct P t P t t= + + ; subida y bajada sucesivas 
 (3) 
{ }max ;d a a b b oct P t P t t= + ; subida y bajada simultanea 
 
Donde aP es el número de pasajeros que baja por bus, por la puerta más usada en los 15 min 
punta [pax/bus]; at es el tiempo promedio de bajada de un pasajero [s/pax]; bP es el número de 
pasajeros que suben por la puerta más usada en los 15 min punta [pax/bus]; bt corresponde al 
tiempo de subida de un pasajero [s/pax] y oct el tiempo de apertura y cierre de puertas o tiempos 
muertos [s]. 
 
Como las condiciones de tráfico mixto afectan la capacidad del paradero por la interferencia 
causada por el resto del tráfico en la vía, es necesario ajustar el tiempo de despeje ct usado para 
calcular la capacidad. Para esto se considera un factor de ajuste de tráfico mixto (mf ). 
 






−=
c
c
lm Q
q
ff 1 (4) 
 
Donde lf es el factor de ubicación de paradero; qc es el flujo de buses por el paradero crítico 
[bus/h] y Qc es la capacidad de ese paradero [bus/h]. El factor de ubicación lf dependerá del tipo 
de vía y la ubicación del paradero cuyos valores se encuentran en la Tabla 4, donde la vía tipo 1 
tiene una pista sólo bus sin pista adyacente en el mismo sentido; la vía tipo 2 tienen una pista sólo 
bus con pista adyacente para tráfico general; y una vía tipo 3 tiene dos pistas sólo bus. 
 
Tabla 4: Factor de ubicación de paradero 
Ubicación del paradero Vía tipo 1 Vía tipo 2 Vía tipo 3 
Antes de la intersección 1 0.9 0 
A media cuadra 0.9 0.7 0 
Después de la intersección 0.8 0.5 0 
Fuente: TRB (2000) 
 
Luego según el TRB (2000), la capacidad de buses en vías de tráfico mixto, se calcula como 
sigue, donde Q es la capacidad de un paradero con tráfico mixto [bus/h]. 
 
mN fQQ = (5) 
 
La demora total en paraderos ( )td en [s] es calculada mediante el uso de la Función 
Transformada (Kimber et al, 1979). 
 
( )21
2t t t td U V U= + − 
donde: 
( ) ( )
( ) ( )
0
0
1 1
1 2
2
12
1 2 1
t
t
t
U x L c
Q
d
L
V x t cxt c
Q Q
 = − − − +
= 
 + = − + − −   
 
 (6) 
 
Donde c es el parámetro de depende del tipo de servicio de buses (llegadas regulares o 
aleatorias); t periodo durante el cual se asume q y Q constantes [h] y 0L corresponde al número 
de vehículos en cola al inicio de t [veh]. 
Las demoras internas ( )ed y en cola ( )qd en [s] del paradero son calculadas según la siguiente 
ecuación. 
e q t dd d d t+ = − (7) 
 
El largo de la cola en paraderos ( )tL [veh] por su parte está dado por la ecuaciones de Kimber et 
al (1979). 
( )21
2t L L LL U V U= + − 
donde: 
( )( ) ( ) ( ) ( )
( )
( ) ( )( )
( )
2
0 0
0 0
1 1 2 1
1
4 1
1
L
t
L
x Qt L Qt c L xQt
U
Qt c
L
L xQt Qt c L xQt
V
Qt c
 − + − − − +
=
+ −= 
+ − − +   = + −
 
 (8) 
 
2.3 Capacidad, demoras, colas y detenciones en intersecciones 
 
El flujo total ( Tq ) en [ADE/h] que llega a una intersección está compuesto por el flujo de 
automóviles o vehículos livianos aq más el de buses bq . Luego: 
 
T a bq q q= + (9) 
 
Ambas componentes son descritas en una misma unidad de medida ADE (Automóvil Directo 
Equivalente) por hora, cuyos factores de tipo de vehículo y movimiento para tráfico mixto se 
pueden encontrar en Gibson et al (1997). Luego, el flujo de vehículos livianos (autos) y pesados 
(buses) en ADE/h queda determinado como por las siguientes ecuaciones. 
 
a asd avd vd aviso viso avico vicoq q q f q f q f= + + + 
( )b bsd bvd vd bviso viso bvico vico busq q q f q f q f f= + + + 
 (10) 
 
Donde iq es el flujo de vehículo tipo i [ADE/h]; isdq es el flujo de vehículo tipo i que sigue 
directo [veh/h]; ivdq es el flujo de vehículo tipo i que vira a la derecha [veh/h]; ivisoq es el flujo de 
vehículo tipo i que vira a la izquierda sin oposición [veh/h]; ivicoq es el flujo de vehículo tipo i que 
vira a la izquierda con oposición [veh/h]; vdf es el factor de viraje a la derecha [ADE/veh]; 
visof es el factor de viraje a la izquierda sin oposición [ADE/veh]; vicof es el factor de viraje a la 
izquierda con oposición [ADE/veh] y busf es el factor de bus o vehículo pesado. 
 
La capacidad en intersecciones Qk en [ADE/h] es modelada de manera tradicional. 
 
IK bk kQ S u= (11) 
 
Donde; bkS corresponde al flujo de saturación básico de la intersección k [ADE/h] y ku 
corresponde a la razón de verde efectivo de la intersección k. Gibson et al (1997), calibraron 
valores de flujo de saturación básico para tráfico, los que se muestran en la Tabla 5. 
 
Tabla 5: Valores del flujo de saturación básico [ADE/h-pista] 
Periodo Pista izquierda Pista central Pista derecha 
Punta mañana 2121 2292 2055 
Otro 1992 2141 1933 
Fuente: Gibson et al (1997) 
 
La tasa de demora por unidad de tiempo total DTk en [ADE-h/h] se puede explicar mediante la 
teoría de tráfico tradicional de demoras uniformes ( kDU ) y excedentes ( )kDAS con la siguiente 
expresión (Akçelik, 1995). 
 
( )
( ) kk
k
kkT
kkk xN
y
uCq
DASDUD 0
2
12
1
+
−
−
=+= (12) 
Donde kC es el ciclo del semáforo de la intersección k [s]; T
k
bk
qy S= es el factor de carga para 
el acceso de la intersección k; kx es el grado de saturación del acceso de la intersección k, y okN 
la cola excedente en el acceso de la intersección k [ADE]. 
2 0
0 0
12( )
( 1) ( 1) ; 0.67
4 600
k k k bk ek
k k k k k
k
Q t x x S v
N x x x x
Q t
 −= − + − + ≥ = + 
 
 (13) 
 
Donde 0kx es el grado de saturación a partir del cual el efecto excedente comienza a ser 
relevante; ekv es el verde efectivo de la intersección k; y t es la duración del periodo de 
simulación. 
 
Obteniendo las demoras totales (Dk) se pueden calcular el tiempo que demoran vehículos livianos 
y/o buses en [s] como dk = Dk/qT. 
 
Existen tres colas en intersecciones semaforizadas: las colas excedentes (0kN ), longitud máxima 
de cola ( kN ) que corresponde al largo de cola cuando se inicia el verde efectivo y la máxima 
extensión de cola (mkN ) que considera aquellos vehículos que se detienen y se unen al final de la 
cola máxima durante el verde efectivo. El cálculo de estas dos últimas magnitudes en [ADE] se 
obtiene de las siguientes relaciones. 
 
0(1 )k T k k kN q C u N= − + (14) 
 
0(1 )
1
T k k k
mk
k
q C u N
N
y
− +=
− (15) 
 
Por último, la detención total en intersecciones ()kH en [det/h] está compuesta por la tasa de 
detenciones uniforme ( kHU ) más la tasa de detenciones por efectos aleatorios y de 
sobresaturación ( kHAS ) de la intersección k, descritas como: 
 
0(1 )
1
T k k
k
k k
q u N
H
y C
−= +
−
 (16) 
 
Al igual que en el caso de las demoras, se puede calcular el número medio de detenciones por 
vehículo como hk = Hk/qT. en [det/h]. 
 
3. APLICACIONES Y RESULTADOS DEL MODELO 
 
3.1 Escenarios de modelación 
 
La aplicación del modelo descrito consideró ocho escenarios en una arteria hipotética de un 
kilómetro de longitud y 3 pistas por sentido, con intersecciones semaforizadas cada 200 metros. 
En cada tramo hay un paradero ubicando justo antes de la intersección. La Tabla 6 muestra los 
valores de parámetros y variables de modelación. 
 
Tabla 6. Valores de parámetros y variables de modelación 
Parámetros Valor 
Flujo de saturación básico [ADE/h-pista] (Tabla 5) 1933-2292 
Velocidad de recorrido de buses [km/h] 40 
Tasa de aceleración de buses [m/s2] 1,2 
Tasa de frenado de buses [m/s2] 1,3 
Tiempo marginal de subida de pasajeros [s/bus] 2,0 
Tiempo marginal de bajada de pasajeros[s/bus] 1,5 
Porcentaje de buses que se detiene en paraderos [%] 70 
Porcentaje de buses que detiene en intersecciones [%] 40 
Número de sitios en paraderos 2 
Tiempo de despeje de paraderos [s] 12 
Coeficiente variación tiempo de servicio de pasajeros [ ] 0,6 
Probabilidad de falla de paraderos [ ] 0,675 
Variables Valor 
Flujo de buses que sigue directo [bus/h] 100 
Flujo de autos que sigue directo [ADE/h] 2000 
Flujo de autos que vira derecha [ADE/h] 338 
Demanda de subida de pasajeros [pax/h-km] 1750 
Demanda de bajada de pasajeros [pax/h-km] 1050 
Escenario Base: 
• Arteria de tráfico mixto sin pistas exclusivas para buses. 
• Semáforos con ciclo de 100 s y razón de verde efectivo igual a 0,5. 
• Paradero de dos sitios ubicados aguas arriba de la línea de detención. 
 
Escenario 1: 
• Pista sólo bus sin setback. 
• Semáforos con ciclo de 100 s y razón de verde efectivo igual a 0,5. 
• Paraderos de dos sitios ubicados aguas arriba de la línea de detención. 
 
Escenario 2: 
• Pista sólo bus con setback. 
• Semáforos con ciclo de 100 s y razón de verde efectivo igual a 0,5. 
• Paraderos de dos sitios ubicados aguas arriba del inicio del setback. 
 
Escenario 3: 
• Pista sólo bus corta. 
• Semáforos con ciclo de 100 s y razón de verde efectivo igual a 0,5. 
• Paraderos de dos sitios ubicados aguas abajo del inicio de la pista corta. 
 
Escenario 4: 
• Pista sólo bus corta y alternada con pista sólo bus con setback. 
• Semáforos con ciclo de 100 s y razón de verde efectivo igual a 0,5. 
• Paraderos de dos sitios aguas abajo de la pista corta y aguas arriba del inicio del set back. 
 
Escenario 5: 
• Arteria de tráfico mixto sin pistas exclusivas para buses. 
• Semáforo con ciclo de 60 s y razón de verde efectivo igual a 0,6. 
• Paraderos de dos sitios ubicados aguas arriba de la línea de detención. 
 
Escenario 6: 
• Pista sólo bus con setback. 
• Semáforo con ciclo de 60 s y razón de verde efectivo igual a 0,6. 
• Paradero de dos sitios ubicados aguas arriba del inicio del setback. 
 
Escenario 7: 
• Pista sólo bus sin setback. 
• Semáforo con ciclo de 60 s y razón de verde efectivo igual a 0,6. 
• Paradero de dos sitios ubicados aguas arriba de la línea de detención. 
 
Escenario 8: 
• Pista sólo bus sin setback. 
• Semáforos con ciclo de 100 s y razón de verde efectivo igual a 0,5. 
• Paraderos de tres sitios ubicados aguas arriba de la línea de detención. 
 
Para entender los escenarios, la Figura 2 muestra el concepto de setback en pista sólo bus y la 
Figura 3 el de pista sólo bus corta al llegar a la intersección. 
 
 
SOLO BUS 
setback 
 
Figura 2. Pista sólo bus con setback 
 
 
SOLO BUS 
Largo cola 
Figura 3. Pista sólo bus corta al llegar a la intersección 
 
3.2 Resultados y análisis 
 
Los resultados se presentan en la Tabla 7 y en las Figuras 4 y 5. Una primera observación es que 
el tiempo de viaje en arcos con tráfico mixto o segregado es prácticamente el mismo, fluctuando 
entre 90 y 92 segundos por kilómetros, lo que corresponde a una velocidad en movimiento de 
entre 39 y 40 km/h. Este resultado confirma lo que ya se sabe: el principal componente y fuente 
de varianza de la demora a los buses es el tiempo consumido en paraderos e intersecciones. 
 
Comparando el Escenario Base con el Escenario 1 (pista sólo bus en toda la cuadra sin setback), 
la demora a los buses disminuye en 45% en intersecciones y casi un 20% en paraderos. Así, para 
las condiciones simuladas, la velocidad comercial en condiciones de tráfico mixto es de casi 10 
km/h, la que aumenta a 12 km/h se pone una pista sólo bus a lo largo de toda la cuadra. 
 
Comparando el Escenario Base con el Escenario 1 y con el Escenario 3 (pista sólo bus corta al 
llegar a la intersección), se observa que el beneficio de agregar una pista corta sólo bus en una 
arteria de tráfico mixto es tan significativo como poner una pista sólo bus en toda la extensión de 
las cuadras: los tiempos en intersecciones y paraderos serán iguales. 
 
Al comparar los Escenarios 1 y 2 (pista sólo bus con setback) se puede concluir que agregar 
setback en una pista sólo bus, es decir, permitir que el resto del tráfico pueda virar a la derecha en 
las intersecciones, aumenta la demora a los buses en intersecciones en un 36%. Sin embargo, esto 
es compensado con una reducción del 58% en la demora en paraderos. A nivel agregado implica 
un aumento de 6 km/h (50%) en la velocidad comercial en la arteria. 
 
 
Tabla 7. Resumen de resultados 
Escenario 
Tipo de 
pistas 
Tiempo 
ciclo 
[s] 
Razón 
verde 
[ ] 
Tiempo 
tramos 
[s] 
Demora 
intersección
[s] 
Demora 
paraderos 
[s] 
Velocidad 
comercial 
[km/h] 
Base 
Tráfico 
mixto 100 0,5 92 45 235 9,7 
1 
Sólo bus 
sin setback 100 0,5 90 25 193 11,7 
2 
Sólo bus 
con setback 100 0,5 90 34 81 17,6 
3 Sólo bus 
corta 100 0,5 92 25 193 11,6 
4 
Sólo bus 
alternadas 100 0,5 91 34 126 14,4 
5 
Tráfico 
mixto 60 0,6 92 18 166 13,0 
6 
Sólo bus 
con setback 60 0,6 90 16 81 19,3 
7 Sólo bus 
sin setback 60 0,6 90 13 143 14,7 
8 Sólo bus 
sin setback 100 0,5 90 25 96 17,0 
 
 
Figura 4. Medidas de efectividad por escenario 
 
La Comparación entre los Escenarios 2 y 4 (pista sólo bus corta alternada con pista sólo bus con 
stetback) no reporta diferencias en las demoras a buses en intersecciones. Al contrario, aumenta 
la demora a los buses en las intersecciones debido a la interacción paradero-intersección. Como 
resultado, la velocidad comercial disminuye en un 18%. 
 
Entre el Escenario 3 y el Escenario 4 se producen diferencias en favor del uso alternado de pistas 
sólo bus cortas y pistas sólo bus con setback, alcanzándose en este último caso una velocidad 
comercial de 14,4 km/h (+24%). 
 
Los resultados globales confirman lo reportado en Valencia y Fernández (2007) respecto de que, 
tanto en condiciones de tráfico mixto como en tráfico segregado se obtienen mejores 
rendimientos cuando el ciclo del semáforo es de 60 segundos y razón de verde efectivo 0,6, en 
comparación con un ciclo de 100 segundos y razón de verde efectivo de 0,5. Nuestros 
experimentos sugieren que al disminuir la longitud del ciclo y aumentar la razón de verde 
efectivo se obtiene un ahorro de un 48% a un 60% en el tiempo consumido en intersecciones y 
hasta un 30% en las demoras en paraderos. De esta manera, la velocidad comercial aumentará 
hasta 3 km/h sólo por cambiar la programación de los semáforos. 
 
Por último, al implementar pistas sólo bus se debe de tener especial cuidado al definir el número 
de sitios de los paraderos. Así, bajo las mismas condiciones de flujo, demanda de pasajeros y 
programación de semáforos, paraderos de 3 sitios reducen en un 50% la demora a los buses con 
respecto a paraderos de 2 sitios, aumentando la velocidad comercial en la arteria de 12 a 17 km/h 
(+45%). 
 
 
Figura 5. Velocidad comercial por escenario 
 
4. CONCLUSIONES 
 
El trabajo resumido en este artículo logró su objetivo de incorporar en un modelo macroscópico 
de tráfico, originalmente pensado para corredores segregados de transporte público, la interacción 
entre buses y transporte privado en tramos de vías, paraderos e intersecciones semaforizadas. El 
modelo admite ahora simular la operación de buses tanto mixta como segregada. El modelo 
utiliza funciones y parámetros aceptados internacionalmente, lo que le da un carácter más 
universal y analizar escenarios propios de cada país. La versión anterior reflejaba con propiedad 
sólo la realidad chilena. De esta forma, esta nueva herramienta podrá ser utilizada para estudios y 
diseño de esquemas de prioridad a los buses en arterias urbanas en la región iberoamericana. 
 
Del ejercicio de simulación realizado se observa que las distintas medidas de prioridad producen 
diferentes beneficios, dependiendo de cada situación en particular. No existe, por lo tanto, una 
única solución para aumentar la velocidad comercial de los buses en arterias urbanas, sino que 
ésta dependerá de la demanda, el diseño y la gestión de tráficoen la arteria, tanto de sus tramos, 
intersecciones y paraderos. Un ejemplo de lo anterior es la importancia de diseñar los paraderos 
en función de la demanda de pasajeros y el flujo de buses, ya que un paradero saturado producirá 
importantes demoras. 
 
Tomando como referencia el Escenario Base, el cual representa una arteria de tráfico mixto sin 
pistas sólo bus, lo que se traduce en una velocidad comercial de casi 10 km/h, se pueden extraer 
las siguientes conclusiones para la ingeniería de tráfico. 
 
• Poner una pista sólo bus con setback antes de las intersecciones ayuda a que tanto los buses 
como los autos crucen la intersección sin interferencia. Esto también ayuda a que el paradero, 
necesariamente ubicado antes del setback, se encuentre protegido para hacer la transferencia 
de pasajeros y permitir a los buses salir de éste sin interferencias del resto del tráfico. Lo 
anterior se traduce en una ganancia en la velocidad comercial de casi 8 km/h, equivalente a 
una mejora de un 80% con respecto a una calle normal. Esta medida es atractiva, ya que no 
exige tomar una pista completa para uso exclusivo de los buses a lo largo de toda la cuadra. 
 
• Alternativamente a medidas de segregación de los buses del resto del tráfico, existe la 
alternativa de ajustar los tiempos de ciclo y verde efectivo de los semáforos de acuerdo a la 
demanda de la intersección. Esta medida es económicamente muy eficiente, además de 
producir aumentos en las velocidades comerciales en torno a los 3 km/h, independiente de si 
el tráfico es segregado o mixto. 
 
• Finalmente, se hace notar que cualesquiera sean los esquemas de prioridad a los buses que se 
implementen, los paraderos deben tener el número adecuado de sitios de acuerdo a la 
frecuencia de buses y demanda de pasajeros. De otra forma las demoras a los buses pueden 
aumentar en un 50% y su velocidad comercial caer más de 5 km/h. 
 
Se advierte al lector que estas conclusiones están fundamentadas en las modelaciones realizadas, 
las que pretenden probar el comportamiento del modelo en los escenarios simulados y corroborar 
que la nueva especificación se ajuste a la realidad. Para otros escenarios, las conclusiones podrían 
variar. No obstante, los autores estiman que la herramienta desarrollada es un avance que no se 
encontró en la literatura para la comprensión de la operación del transporte público, además de su 
utilidad para la gestión de tráfico. 
 
 
 
 
 
5. AGRADECIMIENTOS 
 
Este trabajo es el resultado de la investigación financiada por FONDECYT – Chile, proyecto 
1120219. También han aportado recursos la Pontificia Universidad Católica de Valparaíso – 
Chile, a través del proyecto 037.352/2011. 
 
6. REFERENCIAS 
 
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