Modelos de sistemas de transporte.

A veces me detengo a pensar en todo lo que ocurre cuando una ciudad se mueve. No me refiero solo al ir y venir de los coches o al rugido del transporte público. Hablo del rompecabezas que implica hacer que millones de personas lleguen a tiempo al trabajo, a la escuela o a casa, sin que el sistema colapse en el intento. Y sí, detrás de todo eso hay mucha cabeza, mucho cálculo... y muchísima simulación. Hoy en día, planear un sistema de transporte no se trata solo de trazar rutas o poner más camiones en circulación. La cosa es más compleja: hay que encontrar el punto justo entre una movilidad cada vez más exigente y la urgencia de hacerle frente al cambio climático, a la contaminación y a las ciudades que crecen a un ritmo brutal. Todos queremos movernos más rápido, más cómodos y de forma segura… pero sin seguir contaminando el planeta. Fácil no es. Y ahí es donde entra la modelización del transporte. Este proceso, que suena a algo muy complejo y con muchas matemáticas (mentira no es), en realidad es la brújula que nos permite anticiparnos. ¿Cómo se van a mover las personas dentro de cinco, diez o quince años? ¿Qué zonas van a estar saturadas? ¿Dónde conviene invertir? Si no modelamos, todo eso queda en suposiciones y decisiones a ciegas.

Mediante la simulación del flujo vehicular y los patrones de movilidad, los ingenieros en transporte pueden ver lo que todavía no existe. Es como tener una bola de cristal, pero basada en datos, algoritmos y mucha lógica. Se pueden analizar los cuellos de botella actuales, probar escenarios futuros y ajustar los sistemas antes de que los problemas sean inevitables. Modelar no es solo una herramienta técnica. Es, en esencia, un ejercicio de imaginación estratégica. Es pensar el transporte no solo como una red de caminos y vehículos, sino como una parte viva de la ciudad que afecta directamente la calidad de vida de sus habitantes.

¿Para qué sirve un modelo de transporte?

Imagina que tienes que tomar una gran decisión: ¿construimos un segundo piso en la avenida? ¿Expandimos la línea del metro? ¿Cobramos el estacionamiento en el centro? Estas decisiones no se pueden tomar por instinto o por popularidad. Necesitan base, necesitan análisis. Y ahí es donde entra el modelo.

Un modelo de transporte sirve como el laboratorio donde las ideas se ponen a prueba. No solo para ver si una medida es viable, sino para entender qué efectos tendrá sobre el resto del sistema. En clase siempre les repito mucho sobre el sistema complejo y dinámico porque el transporte no está solo: se conecta con la economía, con la calidad de vida, con el medio ambiente y con la forma misma en la que crecen las ciudades. Este tipo de modelación no busca “la solución perfecta” (que, seamos honestos, casi nunca existe), sino que permite comparar varias posibilidades y tomar decisiones basadas en datos y en escenarios hipotéticos.

¿Y para qué usamos un modelo de transporte?

Te voy a dejar aquí tres escenarios o usos principales de los modelos de transporte.

        1. Planes generales de transporte e infraestructura

Las ciudades ya no solo se planean para que “fluya el tráfico”. Hoy tienen que pensar en personas, mercancías, seguridad, sostenibilidad y accesibilidad. Es decir: que todos puedan moverse bien, sin comprometer el planeta y previendo lo que está por venir.

Con los modelos de transporte, se puede:

• Diseñar nuevas infraestructuras viales o ferroviarias pensando en los próximos 20 o 30 años.
• Adaptar las soluciones a los cambios demográficos y el desarrollo urbano.
• Evaluar la accesibilidad real a distintos servicios y zonas, considerando más de un modo de transporte.

        2. Planificación del transporte público y ferroviario

¿Dónde tendría sentido una nueva línea de autobús? ¿Cada cuánto debería pasar el tren suburbano? ¿Cuántos vehículos eléctricos necesitaríamos de aquí a cinco años? Este tipo de preguntas, que suenan a reuniones eternas, pueden abordarse con precisión cuando usamos bien un modelo.

Estas herramientas permiten:

• Diseñar líneas de transporte y horarios para los próximos años.
• Planificar la compra y asignación de vehículos (¡clave en flotas eléctricas!).
• Optimizar la operación diaria del sistema.
• Apoyar procesos de licitación pública, subsidios, asignación de recursos o ajustes tarifarios.
• Evaluar el impacto de decisiones en la experiencia del usuario, el acceso equitativo y el flujo de pasajeros.

        3. Elaboración de políticas públicas

Modelar no es solo cuestión de ingenieros o urbanistas. También es una herramienta de política pública. Sirve para decidir, por ejemplo:

• Si tiene sentido crear una zona de bajas emisiones en el centro de la ciudad.
• Cómo gestionar de manera más eficiente el tráfico y la contaminación.

¿Qué normativas se deben aplicar para regular el crecimiento urbano y los hábitos de movilidad? Al final, los modelos de transporte nos ayudan a no improvisar. A tomar decisiones informadas y justificadas, que no solo funcionen sobre el papel, sino también en la calle.

Si alguna vez has sentido que el transporte de tu ciudad es un caos, quizá es porque se improvisó demasiado. Modelar es todo lo contrario: es anticipar, probar, corregir… y volver a probar. Es pensar el futuro de la movilidad como una posibilidad que sí se puede diseñar.

Cada vez es más evidente que el futuro de la movilidad no se parecerá mucho al pasado. Ya no estamos hablando solo de coches particulares o transporte público tradicional. Ahora entran en juego vehículos eléctricos, automóviles autónomos, viajes compartidos, scooters, bicicletas y toda una serie de servicios que hace apenas una década no se veían.

Y claro, todo esto supone un reto enorme para quienes planifican el transporte. ¿Cómo planear estaciones de recarga para una flota eléctrica en crecimiento? ¿Qué pasará con el flujo vehicular cuando buena parte del tráfico sea autónomo? ¿Dónde y cómo se deben integrar estos nuevos modos con el transporte público que ya existe?

¿Cómo se construye y se mantiene un modelo de transporte?

Aquí es donde el trabajo se vuelve más técnico, pero también más fascinante.

Primero, para crear un modelo de transporte necesitamos un año de referencia. Ese será nuestro punto de partida, el retrato más fiel posible de cómo se mueve la gente en una región determinada. Para lograrlo, se recurre a una gran cantidad de datos: conteos de tráfico, encuestas de movilidad, registros de ascensos y descensos en transporte público, distancias de viaje, etc.

Después viene la fase de calibración. Hacer que los resultados del modelo coincidan con lo que realmente ocurre en la calle. Una vez hecho eso, el modelo se convierte en una ecuación, que también podemos llevar a un software para simularlo. Y eso podemos usarlo para hacer pruebas, evaluar proyectos, anticipar problemas y proponer soluciones. Y con los softwares especializados, podemos mover cuanto queramos, hacer cientos de pruebas.

Pero claro, el mundo no se queda quieto. La gente cambia de hábitos, la ciudad crece, las tecnologías evolucionan. Por eso estos modelos no son eternos: hay que actualizarlos. A veces basta con pequeños ajustes, y otras se necesita una recalibración completa. Todo depende de qué tanto haya cambiado la movilidad de la zona, y del tiempo y presupuesto disponibles.

Macroscópico, mesoscópico y microscópico. Si recuerdan un poco, siempre que hablo de cambios en el sistema, menciono el diagrama de Manheim (que ya tiene o tendrá su artículo en este blog)

Pero espera, deja te explico de manera sencilla eso de Micro, macro y mesoscópico.

• Modelos macroscópicos

Son los más generales. Tratan al tráfico como si fuera un flujo de agua: sin distinguir vehículos individuales, pero sí capturando tendencias grandes y útiles para redes de gran escala. Se usan mucho en planificación territorial y de largo plazo.

• Modelos microscópicos

Aquí ya entramos al detalle fino. Estos modelos simulan a cada vehículo individualmente, con su aceleración, frenado, comportamiento en intersecciones, etc. Eso sí, requieren mucho poder computacional, así que no se usan para redes muy grandes.

• Modelos mesoscópicos

Son el punto medio. Simulan movimientos de grupos de vehículos, pero sin llegar al nivel de detalle del modelo microscópico. Omiten cosas como aceleración y frenado, pero siguen siendo más precisos que los modelos macros. Son ideales para analizar medidas de gestión del tráfico, sin consumir demasiados recursos.

¿Qué métodos se usan para modelar el transporte?

La elección del método depende de muchas cosas: el nivel de detalle que se necesita, los datos disponibles, el tiempo, el presupuesto y el tipo de decisiones que se quieren tomar.

Tradicionalmente, se ha usado un enfoque muy conocido: el modelo de las cuatro etapas, también llamado “modelo basado en viajes”. Pero en los últimos años han ganado terreno modelos más detallados, como los modelos basados en actividades o los modelos basados en agentes (MBA). Vamos por partes.

El modelo clásico de las cuatro etapas.

Este modelo es como el esqueleto de la planificación del transporte. Sirve para entender la movilidad urbana, regional o nacional, y se basa en cuatro preguntas clave:

        1. ¿Cuántos viajes se hacen? (Generación de viajes)

Aquí lo que se busca es calcular cuántos viajes se originan y cuántos llegan a cada zona de la ciudad (las famosas “ZT”, o zonas de transporte). Esto se basa en datos del uso del suelo, cantidad de viviendas, empleos, número de personas por hogar, cuántos autos hay, etc.

¿La gente viaja por trabajo, escuela, compras o diversión? Esa información se va clasificando y sirve como punto de partida para todo lo demás.

        2. ¿Hacia dónde se dirigen esos viajes? (Distribución de viajes)

Una vez que sabemos cuántos viajes hay, hay que decidir a dónde van. Aquí entra en juego la distancia, el tiempo de viaje, el costo, y qué tan atractivo es ese destino. Todo eso se traduce en una matriz que muestra la relación origen-destino (O-D), donde cada par de zonas tiene un valor.

        3. ¿Cómo se hacen esos viajes? (Elección del modo de transporte)

Aquí se analiza si las personas usan auto, camión, bici, metro, o si prefieren ir a pie. Factores como el tiempo, el costo, el número de transbordos o si tienen coche influyen en esa decisión. Con base en esto, las matrices O-D se dividen por modo de transporte.

       4. ¿Por dónde se hacen los viajes? (Asignación de rutas)

Finalmente, se asignan los viajes a rutas específicas dentro de la red de transporte. Cada trayecto entre un origen y un destino, usando un medio específico, se coloca en su camino más probable.

Tipos de asignación según el modo de transporte

Cada modo de transporte tiene su propia lógica. No se mueve igual un coche que una bicicleta o que un tren. Así que la forma de asignar rutas también cambia:

Tráfico rodado (autos, camiones, etc.)

En este caso, los modelos toman en cuenta que las calles tienen un límite de capacidad. A medida que una vía se satura, la velocidad disminuye y la gente empieza a buscar rutas alternativas. Esto se modela hasta que se alcanza un equilibrio de Wardrop: nadie puede encontrar una ruta más rápida cambiando su elección actual.

Transporte público

El transporte público funciona distinto. Aquí hay que considerar:

• Frecuencia de paso de los vehículos.
• Tiempos de espera en paradas.
• Transbordos necesarios.
• Tiempo de acceso y salida (por ejemplo, caminar al metro).

No siempre hay una ruta directa entre origen y destino, así que el modelo calcula todas las combinaciones posibles y distribuye a los viajeros según preferencias, tiempos, tarifas y condiciones del servicio.

Movilidad activa: bicicletas y más

Las bicis no dependen de la congestión vial como los coches, pero sí de otras cosas: las pendientes, el tipo de pavimento, los semáforos, la señalización, la seguridad del entorno, etc.

Así que la elección de ruta para un ciclista necesita otros parámetros. Estos modelos deben reflejar la experiencia real del ciclista, y no solo calcular la ruta más corta.

Modelos desagregados basados en actividades o agentes (MBA)

A diferencia del modelo clásico de las cuatro etapas, los modelos MBA simulan personas y hogares individualmente, no promedios. Se generan perfiles artificiales (edad, ingresos, uso del auto, etc.) a partir de estadísticas, y se modelan sus decisiones de movilidad a lo largo del día: qué hacen, a dónde van, cómo se mueven y por qué.

Esto permite representar de forma más realista la movilidad cotidiana, con rutas, horarios, modos y decisiones conectadas. El nivel de detalle es mucho mayor, aunque también más complejo de calibrar.

Otros métodos de modelización

• Modelos agregados basados en actividades

Una versión intermedia: mantiene zonas y agregación, pero considera varios recorridos por persona y diferentes actividades durante el día.

• Modelos incrementales (de punto de giro)

Estiman cómo cambian los viajes si cambian variables como el precio del boleto o el tiempo de viaje. Son muy usados para evaluar proyectos y políticas.

• Modelización multimodal

Muchas personas combinan transporte: van en coche, luego en metro, y terminan en bici o patín eléctrico. Estos modelos tienen en cuenta ese tipo de movilidad híbrida.

Pasos para crear el modelo de transporte

Todo se trata de tener una buena cantidad de datos, y hay que ordenarlos, limpiarlos, buscar sus conexiones, encontrar errores y muchas cosas más. Es como armar un rompecabezas gigante: tienes piezas sueltas —rutas, horarios, censos, conteos de tráfico— y la tarea es darles forma para que reflejen cómo se mueve la ciudad o la región. Es mucho, pero te explico lo esencial:

        1. Redes de transporte: el esqueleto del modelo

Todo parte de los mapas de las redes viales y de transporte público. Se extraen de bases de datos SIG o de formatos como GTFS (muy usado en horarios de autobuses o metro). A veces hay que ajustar detalles como capacidades de las vías o conexiones entre modos (por ejemplo, cómo enlaza una ciclovía con una estación de metro). Si queremos un análisis multimodal, necesitamos que todo eso se comunique en una sola red integrada.

        2. Datos de suelo, población y economía

Aquí es donde entra la vida real: cuántas personas viven en cada zona, qué edad tienen, en qué trabajan, dónde estudian, cuánto ganan, etc. Con eso, el modelo identifica desde dónde y hacia dónde viajan las personas, y por qué motivos. En modelos clásicos esto se resume por zonas (ZT), mientras que en modelos más detallados (como los MBA), cada persona y hogar tiene su propio perfil.

        3. Hábitos de movilidad: cómo se comporta la gente

No todos viajamos igual. Algunos prefieren el metro, otros siempre usan el coche, otros caminan si pueden. Para capturar eso, se usan encuestas de viajes o datos anónimos de telefonía móvil. De ahí salen los parámetros que alimentan las decisiones del modelo.

        4. Datos de control: para ajustar la realidad

Estos datos no se usan para calcular, sino para comparar y ajustar. Hablamos de conteos reales de autos, pasajeros, tiempos de viaje y distancias. Sirven para calibrar el modelo y asegurarnos de que lo que "simula" se parece lo más posible a lo que pasa allá afuera.

        5. Secuencia del modelo: cómo se ejecuta todo

El modelo no es una sola fórmula, sino una serie de pasos lógicos y cálculos que se van encadenando. Algunos se repiten varias veces (como bucles de retroalimentación), y dependiendo del software pueden programarse o configurarse con una interfaz. La secuencia define el orden en que el modelo genera resultados o prueba escenarios hipotéticos.

Calibración: hacer que el modelo diga la verdad

Un modelo que no se calibra bien es como un mapa mal dibujado: no sirve para orientarse. La calibración compara lo que predice el modelo con lo que realmente pasa. Si hay errores, se ajustan parámetros, se corrigen funciones o se aplican técnicas automáticas. Pero cuidado: calibrar no es solo "hacer que cuadren los números", también hay que evitar sobreajustar, porque eso puede ocultar fallas reales del sistema.

Una vez que el modelo está listo y bien calibrado, llega la parte más interesante: ver qué nos dice. Y créeme, los modelos de transporte pueden hablar… y decir mucho.

Los resultados que arrojan son variados, y dependiendo del nivel de detalle, nos ayudan a entender cómo, cuándo y por dónde se mueve la gente, con qué medios, cuánto tiempo tarda, cuántos transbordos hace, cuánto contamina y hasta cuánto podría costarle el viaje.

¿Qué tipo de datos generan?

Los más comunes (y útiles) son estos:

• Volúmenes de tráfico en tramos específicos (autos, bicis, transporte público).
• Cargas por línea, parada o servicio en el transporte colectivo (cuántas personas suben, bajan o se transbordan).
• Rutas completas desde el origen hasta el destino, con los tramos y modos que usó cada persona.
• Indicadores globales, como tiempos promedio de viaje, congestión, emisiones o ingresos por tarifas.

¿Qué herramientas se usan para analizar los resultados?

Muchas veces, con gráficas, tablas o mapas SIG ya podemos interpretar los resultados. Pero cuando se busca ir más allá, hay herramientas más potentes que nos ayudan a responder preguntas específicas. Aquí te comparto algunas:

• Análisis de tramo seleccionado o paquete de flujo:

¿Qué pasa si cierro esta calle? ¿Quiénes se verán afectados? Esta herramienta permite ver todas las rutas que pasan por un punto de la red.

• Isócronas:

Son mapas que muestran qué tan lejos puedes llegar desde un punto, en cierto tiempo. Sirven para medir accesibilidad real.

• Matrices y patrones de viaje:

Ayudan a ver flujos grandes: de qué zona a qué zona viaja la gente y en qué horarios.

• Perfiles de uso por hora:

Por ejemplo, cuánta energía se consume en una estación de recarga, o cuánta gente visita un centro comercial a lo largo del día.

• Análisis de transporte público en el tiempo:

Se puede ver cómo se llenan los vagones, dónde ocurren los transbordo o cómo se comporta la sincronización de semáforos con los flujos reales de los camiones.

Parece mucho, lo sé, y la verdad es que si es demasiado, pero tu quisiste estudiar esto. Pero te diré que es fascinante, y con el tiempo se hace cada vez más sencillo, comienzas a tener mas experiencia y trabajas con los datos de manera más sencilla. 

Héctor.