Modelación de la producción y atracción de viajes de carga para grandes generadores de mercancías en áreas urbanas

Abstract

Día a día en las ciudades se procesan, intercambian y consumen productos, todos ellos siguen una cadena de suministro iniciada, en general, en un lugar distinto al de su consumo final. Debido a esto, se generan una serie de viajes para transportar los productos desde su origen hasta el consumidor final. En gran parte de estas cadenas de suministros se emplean lugares que por sus características de operación exigen un gran movimiento de viajes de mercancías, estos lugares son referidos en la literatura como Grandes Generadores de Viajes de Carga LFTG (por sus siglas en inglés Large Freight Traffic Generators); ejemplos de estos grandes generadores de viajes de carga son algunas grandes fábricas, hospitales, plazas de mercado, hoteles, entre otros. Los LFTG urbanos pueden entenderse entonces como lugares en los que se congrega (origen o destino) un gran número de viajes de carga en un área urbana (más de 20 viajes de carga al día).

Esta investigación estima los viajes de carga generados por los LFTG urbanos. Para llevarla a cabo, el autor analiza variables que explican la producción y la atracción de los viajes de carga generados por los LFTG utilizando técnicas de regresión lineal y no lineal, la investigación tiene un enfoque cuantitativo, que busca comprender las variables asociadas con la generación de viajes por diferentes tipos de LFTG a través de los datos, variables estadísticamente significativas y conceptualmente válidas (e.g., empleo, áreas de establecimiento, número de habitaciones en hoteles, locales comerciales). Para esto se utiliza información primaria y secundaria obtenida en el Estudio de Transporte de Carga 2018 del Área Metropolitana del Valle de Aburrá, Colombia y desarrollado por la Universidad Nacional de Colombia, Sede Medellín.

Los resultados de este estudio mostraron que todos los modelos escogidos como los mejores para explicar el fenómeno de generación de viajes poseen variables significativas, por lo tanto, se puede afirmar que cambios en dichas variables independientes afectan la variable explicada.

Este estudio proporciona una herramienta para el desarrollo de políticas de movilidad en áreas urbanas e iniciativas de transporte de carga (e.g., administración de infraestructura, administración de tráfico) que tienen por objeto reducir las externalidades negativas del transporte asociado con LFTG como la congestión y el ruido.

Every day, goods in cities are being processed, exchanged and consumed. Generally, all of these product’s supply chain begins in a different place from where they are finally consumed. So, a series of trips are generated to transport all of these goods from its origin to its destination. Most of these supply chains, use places with such operational characteristics as great movement of commodity trips, which are known in the literature as Large Freight Traffic Generators (LFTG); some examples could be large factories, hospitals, market places, hotels and many others. Urban LFTG can be understood as places where a large number of trips (more than 20 freight trips per day) in both origin and destination are gathered in an urban zone. This investigation focuses on estimate freight trips generated by urban LFTG. In order, to carry it out, the author analyzes variables that explain both production and attraction of freight trips generated by LFTG using linear and non-linear regression techniques, the present investigation has a quantitative approach that looks forward to understand variables associated with the trip generation caused by different types of LFTG based on the data, statistically significant and conceptually valid variables such as employment, establishment areas, number of rooms in hotels and commercial premises. To accomplish this part, primary and secondary information obtained from the 2018 Freight Transportation Study of the Metropolitan Area of Valle de Aburrá, Colombia and developed by the National University of Colombia, Medellín Headquarters, was used. The results of this investigation, found out that all the models chosen as the best to explain the trip freight generation phenomenon, have significant variables. Thus, it can be stated that changes in these independent variables affect the explained variable. This study provides a tool for the development of mobility policies in urban areas and freight transport initiatives (e.g., infrastructure management, traffic management) that aim to reduce the negative externalities of transport associated with LFTG such as congestion and noise.