La calidad del transporte público de una ciudad suele tener una relación directa con la calidad de vida de sus habitantes. Mientras mejor funcione ese sistema, menor será la congestión en las calles y, por ende, los tiempos de traslado. Asimismo, con un transporte público eficiente es más probable que los habitantes opten por buses o metro, en lugar de usar el propio auto, lo que sin duda contribuye a una ciudad más sustentable
A la hora de diseñar un plan para reducir la congestión de pasajeros en los paraderos de buses, una solución que intuitivamente parece ser correcta es agregar buses expresos al sistema. Si un trayecto tiene las paradas A-B-C-D-E-F-G, los buses expresos solo se detendrán en algunos de estos puntos, por ejemplo A-D-G, por lo que demorará menos en recorrer el trayecto completo. Así, para un pasajero que quiera ir desde A a G, el servicio expreso –en teoría– reduciría su tiempo de viaje considerablemente.
Sin embargo, el profesor Homero Larraín, del Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística, ha desarrollado un estudio que identifica una paradoja respecto a los servicios expresos: en ciertos escenarios, agregar este tipo de buses al sistema puede aumentar el tiempo de viaje de los pasajeros. ¿Cómo es esto?
Incorporar o aumentar la frecuencia de los servicios expresos probablemente incentive la demanda por estos, con lo que la fila de espera crecerá, y puede que el bus expreso que llegue al paradero no logre recoger a todos los pasajeros.
Si la frecuencia de paso de los buses expresos no es la apropiada, los minutos de espera del pasajero para abordarlo superarán los que ahorraría al optar por este tipo de servicio. Entonces, en este caso, agregar buses expresos estaría acrecentando la congestión, en lugar de solucionarla, un fenómeno denominado por los investigadores como “Danger zone”.
El estudio de este fenómeno determinó que se deben considerar los siguientes factores para definir la frecuencia adecuada de un servicio expreso:
Esto último es algo que no se suele tomar en cuenta, por lo que el investigador desarrolló un modelo teórico y experimentos computacionales que incluyen este factor, para así responder a la pregunta ¿cómo optimizar la frecuencia de un servicio expreso, y evitar la Danger Zone?
El modelo teórico se construyó sobre un escenario genérico: un paradero con dos servicios disponibles, una fila para los buses que se detienen en todas las paradas –”carreteros”– y otra para los buses expresos. Se considera en el lugar una serie de pasajeros “flexibles”, es decir, que pueden escoger qué tipo de bus toman ya que ambos se detienen en el punto al que se dirigen. Usando la teoría de filas y equilibrio, el investigador definió dos frecuencias de paso de los buses expresos que serían clave para definir la Danger Zone, y así poder evitarla.
Una es la frecuencia con la que vale la pena que un pasajero espere el expreso, considerando el tiempo que ahorraría al llegar más rápido a su destino. El investigador la llamó F1. Y la segunda frecuencia clave, F2, es aquella que permite a los buses expresos absorber la demanda de todos los pasajeros flexibles. Así, la Danger Zone se produciría cuando F1 < F2, escenario en el que la espera en el paradero aumenta al punto de contrarrestar el ahorro de tiempo que significa no detenerse en todas las paradas.
Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística
Luego de completar este modelo teórico, el investigador realizó experimentos computacionales con distintas combinaciones de frecuencia, esta vez incorporando un “Modelo de comportamiento del usuario”. Este se basa en la premisa de que los usuarios elegirán o se cambiarán a la fila que crean que disminuirá su tiempo de viaje, y se complementa con dos sub-modelos. Uno tiene que ver con la información con la que cuentan los pasajeros acerca de la frecuencia de los buses expresos, donde existe información “perfecta” (considera alguna aplicación en el celular que entrega la ubicación de los buses en línea) o “imperfecta” (conocen solo la frecuencia, la capacidad de los buses y el largo de las filas). Y el segundo sub-modelo considera que el pasajero decide o no cambiar de fila cuando pasa el bus carretero y disminuye esa fila.
Los experimentos computacionales confirmaron la eficacia del modelo teórico para definir los parámetros de la Danger Zone, es decir, que esta sucede cuando F1 < F2. Pero, además, concluyeron que, si se incorpora un criterio de aleatoriedad en la toma de decisiones de los pasajeros, los efectos de la Danger Zone se mitigan.
En cambio, estos aumentan si las personas cuentan con información perfecta; la Danger Zone comienza un poco antes y las filas llegarían a ser más largas que cuando existe información imperfecta.
Homero Larraín señala que las proyecciones de esta investigación se orientan a incorporar redes de transporte con distintos tipos de servicio y a realizar estudios en terreno, con entrevistas y mediciones de filas. Pero una conclusión que el investigador ya está en condiciones de afirmar es que, a la hora de planificar el transporte público de una ciudad, deben considerarse modelos de comportamiento y fenómenos como la Danger Zone; porque, en ocasiones, una medida que parecía ser la solución a un problema, puede en realidad acentuarlo.
Departamento de Ingeniería de Transporte y Logística
