Desde el inicio de nuestra actividad profesional, hemos entendido las labores de modelización como herramientas básicas de aprendizaje sobre el comportamiento del sistema bajo estudio.

Bajo esa perspectiva, hemos sido pioneros en el desarrollo y aplicación de distintos enfoques, tales como:

• Utilización encadenada de GIS del sistema, modelos de demanda de 4 etapas y modelos microscópicos de tráfico.
• Desarrollo de ejercicios de accesibilidad modal como paso previo al desarrollo de un modelo de demanda
• Estimación de distintos tipos de modelos logit mediante decisiones "reveladas" (evitando siempre que sea posible el recurso a preferencias declaradas)
• Examen de la evolución multi-anual del área bajo estudio y de sus parámetros y sistemas más relevantes
• Desarrollo para vias de peaje de un esquema de asignación mediante un modelo logit para examinar el impacto diferencial entre distintos tipos de usuarios y de motivos de viaje
• Ejercicios de calibración con respecto a la situación actual y validación mediante la reconstrucción de un escenario anterior (backcasting)
• Utilización de modelos macro, meso y micro según las necesidades concretas del trabajo, y en especial, los niveles de congestión y su representación en el modelo concreto
• Revisión detallada de todos los componentes de un determinado escenario de futuro (redes de transporte, datos socioeconómicos, y posibles pautas de ruptura de tendencias) concluyendo con la definición de escenarios alternativas (o Scenario Planning) para verificar la robustez del proyecto objeto de estudio
• Examen de las variables clave y su interacción con otros elementos, mediante submodelos (a menudo mediante modelos dinámicos), evitando referirnos a dichas variables del modelo como simples variables "exógenas", cuando en realidad pueden estar sometidas a los efectos de un determinado escenario

Por otro lado, la selección de herramientas es siempre flexible disponiendo de licencias de distintos suministradores de software tanto a nivel de modelos de demanda como de modelos microscópicos de tráfico, a fin de aplicar a un problema concreto la herramientas más apropiada.

Una de las grandes ventajas de nuestra larga experiencia con modelos de demanda es que disponemos así de matrices semilla suficientemente bien calibradas para abordar temas muy localizados, sin tener que partir simplemente de conteos de tráfico o encuestas a bordo de sistemas de transporte público. Dichas matrices semilla, junto con datos de campo, nos permiten disponer de matrices origen-destino con un muy alto grado de confianza. Por otra parte, la proyección de futuro la realizamos en base a la utilización del modelo y no mediante meras extrapolaciones voluntaristas de las matrices actuales.

Disponemos de modelos de demanda de 4 etapas debidamente calibrados y validados no sólo del conjunto del País Vasco, sino también de otras autonomías, como es el caso de La Rioja, Navarra y Murcia. Por otra parte, hemos podido desarrollar valores medios de movilidad y de comportamiento para el conjunto del Estado. Creemos de interés señalar también la confección de un modelo de 4 etapas y de 2851 centroides del Boston Metropolitano, junto con otros modelos de las redes de transporte público de Chicago, San Juan de Puerto Rico y Londres.

Finalmente podemos apuntar cómo uno de los miembros del equipo imparte clases en el Massachusetts Institute of Technology entre otros, de modelos de demanda a escala real utilizando el Boston Metropolitano como ejemplo de la complejidad e incertidumbre proveniente de las distintas fuentes de información (Home Surveys, CTPP, ACS..) necesarias para la confección y calibración de un modelo de estas características.

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