Revista Carreteras N°240 by Asociación Argentina de Carreteras

diciembre 2020 / / Revi sta C a rre t e ra s

R ev i sta C a r r e t eras // d i c i e m b re 2020

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CARRETERAS

Año LXII - Número 240 Diciembre 2020 Director Editor Responsable:

Ing. MARCELO RAMÍREZ Diseño y Diagramación:

ILITIA Grupo Creativo ilitia.com.ar

Edición Digital

CARRETERAS, revista técnica, impresa en la República Argentina, editada por la Asociación Argentina de Carreteras (sin valor comercial). Propietario:

Asociación Argentina de Carreteras CUIT: 30-53368805-1

Registro de la Propiedad Intelectual (Dirección Nacional del Derecho de Autor): 519.969 Ejemplar Ley 11.723

# 240 sección principal

Realizada por:

ASOCIACIÓN ARGENTINA DE CARRETERAS

Dirección, redacción y administración: Paseo Colón 823, 6º y 7º Piso (1063) Ciudad Autónoma de Buenos Aires, Argentina. Tel./Fax: 4362-0898 / 1957 info@aacarreteras.org.ar www.aacarreteras.org.ar

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Editorial

Próximos Eventos

Se realizó el Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito

XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito

Se Entregó el VIII Premio Internacional a la Innovación en Carreteras

Staff / Índice

Nota Editorial: ¿Qué recordaremos del año de la Pandemia? 42

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sección técnica Carreteras en el Mundo: Carreteras en las Islas Malvinas Segunda Parte

Breves • XVI Congreso Mundial de Vialidad Invernal y Resiliencia de la Carretera

• Se Realizó la 5° Jornada del Ciclo de Tecnología Inteligente de ITS Arg.

• Convocatoria a Proyectos PIARC Obituario Ing. Honorio Añón Suárez

• Conteo vehicular utilizando visión artificial • Evaluación dinámica de los suelos calcáreos de la provincia de Entre Ríos • Influencia del tránsito y la infraestructura en el confort de los usuarios del transporte público de pasajeros • Incorporación de residuos industriales en cementos para su utilización en capas estructurales de caminos • Calibración de modelos de micro simulación de tránsito. Parámetros que hacen al comportamiento de los conductores en la Ciudad de Buenos Aires

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¿Qué recordaremos del

año de la Pandemia? Ing. Marcelo Ramírez

Presidente de la Asociación Argentina de Carreteras

n el balance del año 2020 la pandemia, sin lugar a duda, fue el hecho más sobresaliente. Más allá de eso, quiero resaltar 3 aspectos relevantes en el ámbito de nuestro sector, que se destacan y tendrán impacto en el futuro inmediato de la actividad vial. El 2020 será recordado por el virus del COVID-19, pero por sobre todo, por las consecuencias que la pandemia produjo en la sociedad. El coronavirus transformó la actividad de todos los sectores económicos y afectó la vida de todos nosotros. Si bien la óptica sanitaria y social es la más importante, la mirada sobre las consecuencias económicas es, y será, motivo de preocupación. Los efectos de la pandemia sobre la actividad económica y la inversión han sido muy profundos y devastadores en muchos sectores. En este contexto, el gobierno debió adoptar un conjunto de medidas para paliar el impacto económico y social de la pandemia, medidas que significaron un gasto extraordinario que generó un fuerte aumento en el déficit fiscal y que trajeron aparejada una caída en la tasa de inversión pública y privada, profundizando la tendencia descendente que se venía arrastrando desde 2019. Como consecuencia de todo ello, el pri-

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mer aspecto que vendrá a nuestra memoria del año 2020 es que el sector vial -como muchos otros- estuvo marcado por una muy baja actividad, donde no pudieron generarse nuevos proyectos, licitaciones ni adjudicaciones de contratos. El patrimonio vial exige y exigirá muchos recursos para su mantenimiento y modernización y ahora más que nunca deberemos priorizarlos, teniendo una mirada global y planificada. Se hace imprescindible retomar la inversión en infraestructura vial para frenar su deterioro y mantenerla en valor, garantizando la conservación de las carreteras y caminos existentes, construidos durante varias generaciones. En el futuro cercano, cargado de incertidumbres, debemos ser capaces de elevar nuestro análisis para tratar de vislumbrar lo que nos espera. Y será clave el debate sobre la financiación de las carreteras en el mediano plazo, tanto para su construcción como para su conservación. El segundo aspecto que marca un hito en el año 2020 para el sector vial es la decisión del Estado Nacional de hacerse cargo oficialmente de la operación de los seis corredores viales que fueron concesionados a través del sistema de Participación Público-Privada (PPP). Son las

Institucional / Editorial

rutas que conectan las principales áreas urbanas y rurales del país, los puertos y puentes internacionales y canalizan el grueso del transporte vehicular. De esta forma, la empresa estatal Corredores Viales se hará cargo de la concesión de obra pública por peaje para la construcción, mejora, mantenimiento, explotación y prestación de servicios de estas rutas y autopistas. Con esta decisión comenzamos a ser partícipes de una nueva etapa en la gestión de los activos viales donde, a través de una empresa pública, el Estado tiene la responsabilidad de gestionar los principales corredores viales del país de manera eficiente. En la década del 90, y dentro de la primera etapa privatizadora, se produjo el traspaso de las rutas de mayor tránsito a la gestión privada, fundamentalmente ante la imposibilidad del Estado de financiar las inversiones necesarias para reparar y conservar los caminos. A partir de allí hasta nuestros días hemos transitado por varios modelos o esquemas de concesión de rutas pero -por razones que no analizaremos en este momento- las concesiones en general, y las de las rutas en particular, han sido de los procesos más cuestionados del país por muchos motivos, pero quizás el más relevante, es no haber cumplido con las expectativas o percepción de los usua-

rios sobre el estado de mantenimiento de esas rutas. Por ello, el sector mira con expectativa la oportunidad -y el gran desafío- de la empresa Corredores Viales sobre la gestión de los activos a cargo, e iniciar así el camino para revertir tal situación. Será clave, como lo ha sido siempre, la normativa que regula la transferencia y posterior prestación del servicio, el fortalecimiento de las capacidades técnicas de la empresa encargada de gestionar dichos activos, como así también la independencia institucional de los organismos de contralor con el fin de tener una mirada objetiva, sobre todo en escenarios cambiantes y frente a la incertidumbre e inestabilidad económica. Por último, y como tercer aspecto relevante, no puedo dejar de mencionar que 2020 será recordado como el año que nos tocó vivir online. La transformación digital, que se venía dando paulatinamente, se aceleró de repente en el último año en nuestra sociedad y no tendrá retorno. Hemos podido vivenciar las ventajas de la virtualidad y gracias a ello hemos sido capaces de mantener muchas de nuestras actividades. Pero lo más importante de destacar, y en ello tenemos una participación clave como institución, es lo rápido y fácil que ha sido trasmitir

conocimientos, llegando a una multitud de profesionales, técnicos e interesados a través de jornadas, eventos, webinars, capacitaciones y congresos virtuales, facilitando el acceso al conocimiento y traspasando las fronteras con un alcance internacional. La llegada y el impacto que ha tenido la Asociación Argentina de Carreteras en la comunidad vial de nuestro país y del exterior se triplicó en términos de tráfico en la web, participación en eventos y visualizaciones de la revista, entre otros. Seguiremos profundizando estas actividades virtuales e invitamos a todos a participar del próximo XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito, que se realizará en la semana del 13 al 17 de septiembre de 2021 en Mendoza, y que seguramente también podrá seguirse a través de la plataforma online que se generará para este encuentro. Cómo venimos haciendo cada año desde 1952, seguiremos trabajando

por más y mejores caminos.

Ing. Marcelo Ramírez Presidente de la Asociación Argentina de Carreteras

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Próximos Eventos Conozca y participe de los próximos eventos nacionales e internacionales XVIII Congreso Argentino de vialidad y Tránsito Del 15 al 17 de septiembre Mendoza, Argentina www.congresodevialidad.org.ar

XVI CONGRESO MUNDIAL DE VIALIDAD INVERNAL

Del 8 al 11 de febrero Calgary, Canadá www.piarc-calgary2022.org Bajo el lema "Adaptarse a un Mundo Cambiante", el XVI Congreso Mundial de Vialidad Invernal y de la Resiliencia de la Carretera se desarrollará del 8 al 11 de febrero de 2022 en Calgary, Canadá.

El XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito será un foro de ideas acorde a los desafíos que la vialidad y el transporte de Argentina y la región tienen para los próximos años. Esta nueva edición permitirá el intercambio de conocimientos y la transferencia tecnológica, en un ámbito ideal para el debate de ideas entre expertos nacionales e internacionales. Bajo el lema “Visión 2030: El Futuro de la Infraestructura y el Transporte”, se llevará adelante un programa técnico de excelencia que abarcará todos los temas relacionados con el quehacer vial, dentro de una visión amplia y multidisciplinaria, que comprenderá las innovaciones en la construcción de caminos, puentes y túneles; la planificación de la logística en las ciudades y las soluciones para la movilidad urbana; el diseño geométrico y el desarrollo de sistemas inteligentes de transporte, entre otras cuestiones. Como en cada edición, el XVIII Congreso será acompañado por la 10º Expovial Argentina 2021, una exposición comercial donde se podrán conocer las últimas novedades y establecer una interrelación directa con empresas constructoras, consultoras, proveedoras de equipos, materiales y tecnologías propias del sector del tránsito, el transporte y las obras de infraestructura. Los Congresos Argentinos de Vialidad y Tránsito han superado las fronteras nacionales y ya son un evento regional e internacional. Por eso este XVIII Congreso será uno de los foros técnicos más trascendentes del año.

El Congreso es un evento de nivel mundial que se apoya en décadas de experiencia de PIARC. Reúne a expertos en carretera y profesionales de todo el mundo. Esta será la 16ª edición del Congreso Internacional de Vialidad Invernal, que PIARC ha organizado cada cuatro años desde 1969, y ofrecerá en un solo lugar, durante cuatro días, numerosas sesiones, una reunión de ministros, una exposición y el campeonato internacional de quitanieves. Históricamente, este congreso representa una oportunidad única para debatir en profundidad todos los temas relacionados con las carreteras en invierno: gestión del tráfico, condiciones del pavimento, agentes de deshielo, equipos, información al usuario, etc. Estos temas son y siguen siendo preguntas esenciales para muchos miembros de PIARC. El XVI Congreso de 2022 abrirá un nuevo capítulo apasionante para PIARC. Con el fin de resaltar cuestiones que son de suma importancia para nuestros miembros, durante el Congreso de 2022 se abordará adicionalmente el tema de la resiliencia. Asegurar la resiliencia de las carreteras y los servicios de transporte es una prioridad para nuestros miembros, quienes se enfrentan al deterioro de la infraestructura, las limitaciones presupuestarias, los eventos climáticos desfavorables y expectativas de los usuarios que cambian rápidamente. La resiliencia de las carreteras se abordará en el sentido más amplio, sin restricciones estacionales.

Dirigido a:

Funcionarios públicos, profesionales y expertos técnicos en las áreas de vialidad invernal; administraciones y reparticiones oficiales; operadores, fabricantes e ingenieros de equipos.

Dirigido a:

Profesionales, técnicos, docentes, estudiantes, investigadores y funcionarios de todos los niveles (nacional, provincial y municipal) de nuestro país y del exterior; consultores, constructores, proyectistas, proveedores, auditores y todos aquellos involucrados en el quehacer vial.

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Pre Congreso

Se Realizó con Éxito el

Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito Por primera vez en formato 100% online, el pasado 11 y 12 de noviembre se llevó a cabo el Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito, organizado por la Asociación Argentina de Carreteras, el Consejo Vial Federal y la Dirección Nacional de Vialidad.

ueron dos días en los que más de 500 congresistas participaron de las 26 sesiones técnicas dictadas por 36 especialistas de Argentina, siete de España, dos de Estados Unidos, Francia y Uruguay, y uno de Italia, Colombia México, Nueva Zelanda y República Checa. Este encuentro virtual se generó en respuesta a la postergación del XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito a causa de la pandemia de COVID-19 y desarrolló un programa de conferencias y paneles de un gran nivel técnico, consecuente con el trabajo en conjunto realizado por los organizadores y el Instituto del Cemento Portland Argentino, ITS Argentina y la Comisión Permanente del Asfalto. En la búsqueda de transmitir y difundir las últimas novedades tecnológicas y las perspectivas futuras sin dejar de lado la discusión de los temas y desafíos que preocupan en la actualidad, este Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito sin duda fue un evento de gran trascendencia para todo el sector vial y del transporte.

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día 1 El congreso comenzó con el acto inaugural del que participaron Gabriel Katopodis, Ministro de Obras Públicas de la Nación; Gustavo Arrieta, administrador general de la Dirección Nacional de Vialidad; Alicia Benítez, presidenta del Consejo Vial Federal; Marcelo Ramírez, presidente de la Asociación Argentina de Carreteras; Osvaldo Romagnoli, administrador general de la Dirección Provincial de Vialidad de Mendoza; Damián Altgelt, director del Instituto del Cemento Portland Argentino; Adrián Nosetti, presidente de la Comisión Permanente del Asfalto; y Daniel Russomanno, presidente de ITS Argentina. Marcelo Ramírez agradeció especialmente a la Dirección Nacional de Vialidad por la invitación a realizar la apertura del encuentro desde la casa central de esa repartición y también a todas las entidades que colaboraron en la organización del evento. “Este año tan particular nos encuentra frente al desafío de dotar a nuestro país de una infraestructura necesaria para su crecimiento. La infraestructura vial es la base y el sopor-

te para el crecimiento de cualquier país. Y este pre-congreso seguramente apuntalará ese objetivo”. “Los Pre-Congresos y los Congresos Argentinos de Vialidad y Tránsito se han constituido en los principales eventos de la vialidad argentina y de la región. Por ello, espero que aprovechen estas dos jornadas bajo el lema que aglutina a nuestra institución: por más y mejores caminos”, finalizó Marcelo Ramírez. A continuación, el administrador general de la Dirección Nacional de Vialidad, Gustavo Arrieta, sostuvo que “es un gusto, un desafío y una posibilidad mayor en la búsqueda de construcciones colectivas estar hoy participando y tratando de construir aquello que vaya a surgir de la agenda de este pre-congreso, en la previa del XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito a realizarse el año próximo en Mendoza”. Y agregó que “la pandemia ha significado para todos un enorme desafío, sobre todo para aquellos que hemos comenzado en la gestión nacional a partir de diciembre de 2019. Nos tocó llegar a Vialidad con una deu-

Pre-Congreso / Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito

da de entre 18 mil y 20 mil millones de pesos, con un atraso de cinco a siete meses en los pagos, y con gran cantidad de obras paradas, lo que hacía que la situación de los contratistas fuera muy delicada. A eso debemos sumarle la situación en la que nos encontramos con el esquema de las PPP, donde perdió el Estado, perdieron los usuarios, perdieron los contratistas y solo hubo un negocio financiero del sistema bancario”. Arrieta aseguró que hoy existe “la decisión política de avanzar en recuperar la construcción de caminos y a Vialidad Nacional como el organismo rector de las rutas argentinas”. “Ya en el mes de mayo la DNV había cancelado casi el 92% de las deudas con las que nos habíamos encontrado al comenzar la gestión y a partir de allí empezamos un proceso de reactivación gradual, ya con todos los protocolos COVID-19 y con un compromiso enorme de los profesionales de Vialidad, quienes en seis o siete meses reactivaron la mayoría de la obra vial que estaba parada y llegaron a ejecutar entre 3.000 y 3.300 kilómetros, con más de 200 obras activas en todo el país”, detalló.

"La infraestructura vial es la base y el soporte para el crecimiento de cualquier país. Y este pre-congreso seguramente apuntalará ese objetivo" M. Ramírez diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

“Venimos a poner lo mejor de nosotros para ayudar, desde este rol que nos toca, en un proceso de reconstrucción de uno de los organismos más importantes para el país productivo que necesitamos todos. No hay posibilidad de construir un país productivo sin una red vial que lo sostenga”, reflexionó el administrador general de Vialidad Nacional. Y aseveró: “Nos hemos encontrado con profesionales jóvenes y otros ya con algunos años en la casa, todos brillantes y con mucho compromiso con el día a día. Este proceso no pretende ser fundacional; Vialidad Nacional ha conocido muy buenas épocas y queremos recuperar lo mejor de esa identidad junto con los contratistas y con la Asociación Argentina de Carreteras, que no es un nombre más, es parte de la historia del debate vial de la República Argentina”.

“Estamos convencidos de que es un momento muy importante para la Argentina, para generar las condiciones de un país que se tiene que desarrollar a partir de un modelo productivo que se base en la producción y el trabajo." Gabriel Katopodis

“No hay reconstrucción posible, ni un país unido que pueda transitar hacia el desarrollo sustentable si no tenemos una red vial en condiciones y capaz de soportar los enormes desafíos que tenemos por delante”, afirmó Arrieta. Y finalizó: “Tenemos al equipo de Vialidad Nacional, a la Asociación Argentina de Carreteras, a los viales de todo el país; y tenemos la decisión política para que esto se concrete. Dejemos atrás las etapas de desencuentro, necesitamos construir una Argentina unida que sea capaz de dejarle a la próxima generación un país que empiece a encontrar el lugar en el mundo que nunca debió haber abandonado. Depende de nosotros, de las políticas públicas y de aquellos que tienen las responsabilidades de llevarlas adelante. Construyamos entre todos una Argentina unida”. Posteriormente, se emitió un mensaje grabado por Gabriel Katopodis, Ministro de Obras Públicas de la Nación, quien expresó: “Son las rutas y los caminos los que nos conectan y nos tienen que permitir que la Argentina se integre y crezca. Estamos convencidos de que Vialidad Nacional es una herramienta muy importante y todo el equipo está trabajando con mucha seriedad y res-

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Pre-Congreso / Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito

ponsabilidad, reactivando las obras paradas, licitando nuevas obras y proyectos y generando también las decisiones que permitan que el mantenimiento de cada una de las rutas pueda ir integrándose en un plan de puesta en valor y de cuidado de todo nuestro sistema vial”.

Una vez finalizados los discursos, se proyectó un video de presentación del XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito, que se llevará a cabo del 15 al 17 de septiembre de 2021, en la ciudad de Mendoza, luego de haber sido postergado por la pandemia.

“Sabemos que hay un desafío enorme para la Argentina: cómo garantizamos que esas rutas permitan que nuestras economías regionales se puedan desarrollar y que en cada rincón de nuestro país Vialidad Nacional pueda desarrollar los proyectos viales que necesitamos”, planteó Katopodis. Y agregó que desean trabajar en equipo porque tienen “la vocación de recuperar todo el saber hacer que la DNV, la Asociación Argentina de Carreteras y otras entidades vienen desarrollando a lo largo de muchísimos años”.

Como cierre de la ceremonia de apertura, el presidente de la AAC, Marcelo Ramírez, invitó a todos a ser parte del venidero congreso y a presentar sus investigaciones y trabajos técnicos.

“Estamos convencidos de que es un momento muy importante para la Argentina, para definir las prioridades que permitan generar las condiciones de un país que se tiene que desarrollar a partir de un modelo productivo que se base en la producción y el trabajo. Y no hay duda de que las rutas y la infraestructura vial son una herramienta sustancial e indispensable para que ese modelo de desarrollo se pueda cumplir todos los días. Espero que este pre-congreso cumpla con todos los objetivos y que muy pronto nos podamos encontrar y participar en espacios de diálogo para poner en valor todo este esfuerzo y conocimiento, con el desafío de poner de pie a la Argentina”, concluyó el ministro Katopodis.

Luego llegó el momento de las sesiones técnicas, que comenzaron con el bloque especial de la Dirección Nacional de Vialidad y se expuso el Plan de Acción y Obras, ya en proceso de implementación. A continuación, las actividades se dividieron en dos salas virtuales que sesionaron en simultáneo, para abarcar los diversos aspectos que hacen al quehacer vial. Las primeras sesiones estuvieron dedicadas a la presentación de Plan Vial de la Provincia de Buenos Aires, a cargo del administrador y del subadministrador general de la DVBA, Raúl Costantino y Héctor Escalada, y a una disertación del director técnico de la Asociación Mundial de la Carretera, Miguel Caso Florez, sobre la contribución de las carreteras al desarrollo económico y social, financiación y obtención de fondos, e impacto de COVID-19. Además, durante la mañana, el especialista francés Bernard Jacob expuso sobre “Pesaje en Movimiento para Ejecución

Directa” y se presentaron las experiencias de los Centros ITS de Gestión de la Movilidad de la Ciudad de Buenos Aires y de Montevideo. Por la tarde los especialistas internacionales Peter Taylor (Estados Unidos) y Diego Jaramillo (Colombia) expusieron sobre innovaciones y buenas prácticas en la construcción de pavimentos de hormigón, mientras que Alejandro Yaya presentó posibles aplicaciones de la tecnología Blockchain en el ámbito vial; Richard Dowling disertó sobre nuevas metodologías en el Manual de Capacidad 2021; y Gerardo Flintsch, de la Universidad Virginia Tech (Estados Unidos), expuso sobre “Evolución y Tendencias en la Gestión de Activos Viales”. En el cierre del día, se concretó una mesa redonda dedicada a la problemática de la seguridad vial y dos bloques titulados “Visión de los Organismos de Crédito Internacional en la Evaluación y Gestión Ambiental de Proyectos de Carreteras” y “Aspectos Ambientales de la Construcción de Carreteras”.

“No hay un país unido que pueda transitar hacia el desarrollo sustentable si no no tenemos una red vial en condiciones". Gustavo Arrieta

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día 2 El segundo día del Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito comenzó con las disertaciones de los especialistas André Broto (Francia), quien presentó "New Deal: Una Propuesta para el Futuro de la Red de Autopistas de la Región Metropolitana de París”, y Guillermo Capellán (España), quien expuso sobre “Digital Bridges: Aplicación al Proyecto, Construcción y Mantenimiento. La Experiencia del Paseo del Bajo”. A continuación se desarrolló un panel dedicado a pavimentos asfálticos con la presentación de Silvia Angelone sobre “Innovación en Materiales y Prácticas Sostenibles para Carreteras. Usos de Plásticos Reciclados en Asfaltos”.

Este evento es una muestra de lo que trabajando juntos podemos lograr y de lo que la ingeniería vial argentina y los profesionales viales de nuestro país pueden dar”. Marcelo Ramírez

En simultáneo, el especialista italiano y presidente del Comité Técnico de PIARC sobre Movilidad Urbana, Andrea Simone, presentó “Crear Espacios Urbanos Habitables y la Respuesta a la Crisis del COVID-19: La Experiencia de Italia”. Tras ello, se llevaron a cabo tres disertaciones dedicadas al diseño y gestión de las carreteras para una movilidad más segura y sostenible, dictadas por tres expertos españoles: Dolores Ortiz Sánchez (Directora General de Planificación e Infraestructuras de Movilidad del Ayuntamiento de Madrid), Ana Blanco Bergareche (Subdirectora de Circulación de la Dirección General de Tráfico de España) y Roberto Llamas Rubio (Jefe de la Unidad de Seguridad Vial de la Dirección General de Carreteras de España). Como cierre de la mañana se llevaron a cabo dos sesiones sobre tecnología aplicada en el ámbito vial con las presentaciones de Juan Salas, Director de Operaciones, Sistemas y Seguridad Vial de AUSA, quien desarrolló la implementación del sistema Free Flow en las autopistas urbanas de la Ciudad de Buenos Aires, y Oto Hejmala (Rep. Checa), quien expuso sobre “Experiencia en la Implementación de Sistemas de Peso en Movimiento de Ejecución Directa”.

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Las actividades de la tarde comenzaron con el especialista neozelandés Ravi Kiran, quien presentó un trabajo sobre “Nuevas Tecnologías de Apoyo a la Toma de Decisiones y su Impacto en los Sistemas de Gestión de Activos Viales”. También se concretaron dos mesas redondas en las que se discutió el tema de los vehículos de gran capacidad de porte y las políticas de movilidad sustentable en grandes ciudades, con expertos de Argentina y México. En el cierre de las actividades técnicas, José Barbero, decano del Instituto del Transporte de la Universidad Nacional de San Martín (UNSAM), desarrolló una presentación sobre “Conectividad Vial y Desarrollo Sostenible”. El acto de cierre contó con la participación de Diego Calo, coordinador del Departamento Técnico de Pavimentos del Instituto del Cemento Portland Argentino (ICPA); Daniel Russomanno, presidente de ITS Argentina Asociación Civil; Adrián Nosetti, presidente de la Comisión Permanente del Asfalto (CPA); Néstor Fittipaldi, vicepresidente segundo de la Asociación Argentina de Carreteras; y Marcelo Ramírez, presidente de la Asociación Argentina de Carreteras, quienes expresaron su satisfacción por la exitosa realización del evento, agradecieron a los presentes y destacaron la gran participación en todas las sesiones técnicas y el alto nivel de las mismas. Se proyectó un video con las palabras de Alicia Benítez, presidenta del Consejo Vial Federal, y de Patricio García, Gerente de Regiones y Distritos Provinciales de Vialidad Nacional. Alicia Benítez agradeció a la AAC y aseguró que “este pre-congreso ha demostrado las similitudes que tenemos en todas las provincias y la necesidad de trabajar porque hay mucho por hacer y lo tenemos que hacer en forma conjunta”. Por su parte, Patricio García agradeció en nombre de Vialidad Nacional la po-

Pre-Congreso / Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito

sibilidad de participar activamente en el pre-congreso y agregó: “Confiamos en que las ponencias llevadas adelante por nuestros jóvenes y profesionales hayan sido de utilidad para este encuentro, como también la presentación ante todo el sector del plan que Vialidad tiene para el futuro inmediato, así como la puesta en valor de esta institución”. “Estamos contentos y convencidos de seguir en este camino para volver a poner a la DNV en el lugar que se merece. El plan que estamos llevando adelante no es sencillo y pandemia mediante hemos tenido que enfrentar gran cantidad de desafíos en estos meses”, detalló García. Y finalizó: “Vamos a participar activamente para que el próximo congreso que se hará en Mendoza en 2021 sea exitoso y sirva para todo el conjunto vial. Cuentan con el compromiso de Vialidad para seguir trabajando en forma mancomunada”. A continuación llegaron las palabras de los coorganizadores del evento. Diego Calo, representante del ICPA agradeció y felicitó a la AAC por el éxito obtenido, destacando “el gran nivel de convocatoria y la excelente agenda técnica que generó un ámbito de novedades e intercambio que nuestros técnicos sabrán aprovechar y que seguramente podremos profundizar el próximo año en el congreso que se hará en Mendoza”. Seguidamente, Daniel Russomanno felicitó a todos los que trabajaron en la organización y aseguró que “desde hace muchos años que el tema tecnología, infraestructura y servicios está en un espiral virtuoso y eso quedó ratificado en este encuentro. Estos congresos, que

dan transferencia de conocimientos, hacen que ganemos la carrera entre la ignorancia y la inteligencia. Fue un muy buen evento, dadas las circunstancias en este año atípico”. Para Adrián Nosetti, presidente de la CPA, el pre-congreso “fue brillante y con un altísimo nivel académico”. Agradeció a todos los organizadores y coorganizadores “por haberlo llevado adelante de la manera en que lo hicieron en este contexto”. Nosetti resaltó que “se cubrieron todas las temáticas asociadas a la carretera y cuanto más conocimiento tengamos más vamos a poder avanzar, mantener nuestras carreteras y mejorar la logística en nuestro país”. Nestor Fittipaldi, vicepresidente segundo de la AAC, felicitó al comité organizador del encuentro y a todos sus colaboradores y aseguró que “ha sido muy importante la presentación de los planes de Vialidad Nacional y de Vialidad de la Provincia de Buenos Aires, porque necesitamos una inversión constante en el patrimonio vial, para su mantenimiento y mejora, porque las rutas y caminos son la columna vertebral de nuestro país”. Antes de finalizar el evento, se proyectó nuevamente el video de presentación del XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito que se llevará a cabo del 15 al 17 de septiembre de 2021 en la ciudad de Mendoza. Y como cierre de la presentación se presentó un mensaje de Osvaldo Romagnoli, administrador general de la Dirección Provincial de Vialidad de Mendoza, quien no pudo conectarse en vivo.

Romagnoli agradeció a la AAC, a los expertos que disertaron y a todos los organizadores, y destacó que “los temas que se han tratado nos llevan a concentrarnos en los desafíos que estos generan para nuestra vialidad”. Remarcó el deseo de transmitir un profundo compromiso e interés por el próximo XVIII Congreso: “Será un placer acompañarlos y colaborar con el evento, con visitas técnicas y con todo el apoyo de nuestra Vialidad Provincial”. Como cierre, Marcelo Ramírez, presidente de la Asociación Argentina de Carreteras, agradeció especialmente “al Comité Técnico que armó el programa y a todos los disertantes, sponsors y entidades que colaboraron y apoyan el evento”. “Estamos frente a un auspicioso plan de obras y sin lugar a duda este pre-congreso apuntala y respalda ese plan con todos los conocimientos y tecnología que se han compartido. Este evento es una muestra de lo que trabajando juntos podemos lograr y de lo que la ingeniería vial argentina y los profesionales viales de nuestro país pueden dar”, planteó Ramírez. Y cerró: “Están dadas las condiciones para que el próximo XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito sea todo un éxito, así que solo resta invitarlos a presentar trabajos y participar”. Confiamos en que las más de 500 personas que participaron hayan encontrado en el Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito un excelente espacio para la transferencia tecnológica y de conocimientos y el intercambio entre los profesionales y técnicos que desarrollan su actividad ligada al sector vial.

Para todos los interesados, las presentaciones del programa técnico se encuentran disponibles en el sitio web www.congresodevialidad.org.ar/precongreso2020. diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

Declaración del Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito

e manera virtual, debido a la pandemia de COVID-19, durante los días 11 y 12 de noviembre de 2020 sesionó el Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito, convocado por la Asociación Argentina de Carreteras, con la participación de casi 500 congresistas, autoridades nacionales, provinciales y municipales, funcionarios de otros países, representantes de entidades internacionales, profesionales y técnicos de extensa trayectoria, académicos e investigadores. Durante estas dos jornadas hemos escuchado nuevos planes y soluciones para el sector vial a nivel nacional y provincial e importantes experiencias desarrolladas, local e internacionalmente, en aspectos tales como: gestión de activos viales, construcción y mantenimiento, pavimentos asfálticos y de hormigón, seguridad vial, movilidad, ambiente y nuevas tecnologías inteligentes ITS aplicadas en el ámbito vial y del transporte carretero. Además, se pudieron escuchar soluciones técnicas variadas e innovadoras y se formó un marco propicio para debatir acerca de las respuestas que generó el sector ante la pandemia y los cambios que se avecinan en la vialidad y el transporte post COVID-19, teniendo en cuenta que la conectividad vial es un agente del crecimiento y desarrollo de las poblaciones y urbanizaciones. En base a todo lo anterior, el Pre-XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito declara que es necesario: Generar una planificación que dé continuidad y previsibilidad a las inversiones en materia vial, aplicando políticas contra cíclicas y entendiendo que la obra vial es una inversión altamente productiva, multiplicadora y generadora de crecimiento y desarrollo. Fomentar el desarrollo integral de las redes viales en todos sus niveles, planificando y ejecutando en forma racional las obras necesarias de mejora de capacidad de las carreteras existentes, ya sea a través de la construcción de nuevas autopistas como mediante la duplicación de calzadas en las rutas existentes o con la inclusión de tecnología inteligente. Asegurar una política de conservación y mantenimiento que sea homogénea en todo el sistema vial y estable a lo largo del tiempo, a efectos de restablecer y mejorar las condiciones de transitabilidad y seguridad de nuestros caminos. Establecer planes plurianuales de mantenimiento y controlar su cumplimiento. Avanzar en el tratamiento de nuevas estrategias de movilidad y transporte, tanto urbano como rural y de larga distancia, para enfrentar las necesidades derivadas del crecimiento económico y del tránsito, estableciendo sistemas de complementariedad con otros modos de transporte, como el ferroviario y el fluvial. Mejorar y modernizar el proceso de diseño de obras viales, a efectos de que las mismas sean más seguras, respetando los parámetros que modernamente se aceptan hoy en el mundo. Incorporar a la tecnología ITS en los proyectos viales desde su planificación, implementándola en todas las fases: diseño, ejecución, puesta en servicio, mantenimiento y operación, con una visión sistémica, transversal e integral con foco en las personas. Realizar acciones a efectos de aumentar la seguridad vial en nuestras rutas, calles y caminos, generando inspecciones y auditorías e instrumentando las modificaciones en la infraestructura vial de acuerdo a sus necesidades, incorporando y aprovechando la tecnología existente para interactuar con los vehículos a través de sistemas de señalización, iluminación y demarcación modernos y eficaces. Utilizar las tecnologías disponibles para mejorar el servicio de atención al usuario de las vías, la gestión de los activos viales y el mantenimiento de los caminos y pasos de fronteras, a través del control riguroso de pesos y dimensiones. Los distintos sistemas de pesaje dinámico han demostrado ser útiles y eficientes, de acuerdo con las experiencias ya desarrolladas. Generar sistemas efectivos y diversificados de financiamiento y de gestión entre la Nación, las provincias, las ciudades y las regiones. Planificar los proyectos viales con objetivos específicos, medibles, ambiciosos, alcanzables y con lapsos prefijados, incluyendo los necesarios análisis de costos/beneficios, escenarios y riesgos, y estableciendo adecuados indicadores claves de performance en los procesos de gestión. Fomentar el desarrollo de procesos eficaces de gestión y control de la operación de las redes de carreteras. • Buenos Aires, 12 de noviembre de 2020.

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Congreso

La Asociaciรณn Argentina de Carreteras, el Consejo Vial Federal y la Direcciรณn Nacional de Vialidad invitan a todos los profesionales y empresas del sector vial argentino y latinoamericano al XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Trรกnsito, que se realizarรก del 15 al 17 de septiembre de 2021 en el Centro de Congresos y Exposiciones Gobernador Emilio Civit de la ciudad de Mendoza.

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Congreso / Xviii Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito

ste encuentro, que debido a la pandemia de COVID-19 tuvo que ser reprogramado, será un foro de referencia para el sector vial y del transporte carretero en todos los aspectos relacionados directa e indirectamente con ellos. Bajo el lema “Visión 2030: Hacia el Futuro de la Infraestructura y el Transporte”, esta nueva edición contará con un programa técnico de excelencia y permitirá incrementar el intercambio de conocimientos y la transferencia tecnológica, en un ámbito ideal para el debate de ideas entre expertos nacionales e internacionales, transformando a la ciudad de Mendoza en el gran sitio de encuentro de la vialidad argentina e iberoamericana. Como en ocasiones anteriores, este XVIII Congreso Argentino de Vialidad Y Tránsito será coorganizado por el Instituto del Cemento Portland Argentino, ITS Argentina y la Comisión Permanente del Asfalto, lo que potenciará su programa de conferencias y paneles, que será de un gran nivel técnico, con presencia de especialistas locales e internacionales.

Los Congresos Argentinos de Vialidad y Tránsito han superado las fronteras del país y ya son un evento de relevancia regional e internacional. Por eso, la Asociación Argentina de Carreteras, la Dirección Nacional de Vialidad, el Consejo Vial Federal, junto con el apoyo de la Asociación Mundial de la Carretera, invitan a participar de este XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito, que será un foro de ideas acorde a los desafíos que la vialidad y el transporte de Argentina y la región tienen para los próximos años.

Ya está reabierta la convocatoria a todos los involucrados en la vialidad y el transporte a presentar sus investigaciones y trabajos.

Nuevamente abrimos la convocatoria e invitamos a todos los involucrados en los distintos aspectos que hacen a la vialidad y el transporte a presentar sus investigaciones y trabajos en las áreas temáticas previstas para el XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito. Se suma a la propuesta académica, como en años anteriores, la 10ma Expovial Argentina 2021, el mejor espacio para tomar contacto con las últimas novedades a nivel nacional e internacional en cuanto a productos, tecnología, servicios y equipamientos para la vialidad.

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Áreas

Temáticas Durante las tres jornadas del XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito se desarrollarán nueve áreas temáticas en las que profesionales y técnicos de las diferentes especialidades presentarán sus experiencias y propuestas técnicas sobre los variados aspectos de las carreteras y el tránsito. La presencia de destacados oradores nacionales y extranjeros permitirá a los asistentes tomar contacto con las técnicas y metodologías experimentadas y aplicadas localmente y en otros países, fomentando así la transferencia tecnológica y de conocimientos. Los temas a considerarse en el XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito se agruparán para su tratamiento, sin que la indicación en cada una de las áreas tenga carácter taxativo, sino enunciativo.

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Área 1. Gerenciamiento de redes y gestión de activos viales Esta área se compone de todos los temas relativos a la planificación, desarrollo y operación de una red de carreteras y aquellos ligados a las herramientas necesarias para optimizar los recursos disponibles. Se considerarán los aspectos de planeamiento, factores económicos, técnicos, normativos, la relación de la planificación y el uso del suelo, el monitoreo, evaluación y asignación de tránsito; las diferentes metodologías para garantizar fuentes genuinas de recursos, diferentes alternativas sobre el financiamiento, la interrelación entre el transporte carretero y otros medios y las necesidades de obras de integración regional. Abarcará todos los temas que hacen a la problemática de los caminos, desde la definición de su función hasta la necesidad de estructurar un sistema que permita financiarlos en condiciones sustentables, así como políticas de manejo de activos viales.

» Son temas de esta comisión:

• Planificación y programación vial. • Redes de carreteras y transporte multimodal. • Legislación vial y de tránsito. • Fuentes de recursos y financiamiento de carreteras. • Asociación público-privada en el desarrollo de la infraestructura para el transporte. • Pago por el usuario. Alternativas. Peajes. • Circunvalaciones y relación del sistema vial con los ámbitos urbanos. • Obras viales de integración nacional y regional. • Sistemas de manejo de activos viales. • Gerenciamiento de tránsito. • Capacidades y niveles de servicio. • Proyección y asignación de tránsito en las redes viales. • Monitoreo y control de pesos y dimensiones vehiculares. • Caminos de bajo tránsito. • Desarrollo, financiamiento y mejoramiento de las redes terciarias. • Gestión de los municipios en las redes terciarias. • Relación entre los usuarios privados y el Estado.

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Área 2. Conectividad, transporte y logística Los temas que se incluyen en esta área son los relacionados con el tránsito de mercaderías y personas (pasajeros), y tienen como finalidad contribuir a la agilización y mayor eficiencia en la operación de los servicios, en el marco de un desarrollo sustentable y optimización de los recursos utilizados. Se trabajará sobre la idea clave de “la conectividad como agente de crecimiento”. El transporte es un elemento central de la conectividad, que incluye la infraestructura, la tecnología, la gobernanza y el sistema normativo.

» Son temas de esta comisión:

• Estrategias de mediano y largo plazo: diseño de una nueva gobernanza para el transporte. • Marco jurídico y simplificación normativa del transporte de cargas. • Transporte, economías regionales y crecimiento económico: inversiones en infraestructura desde una visión macro. • Asociación público-privada en el desarrollo de la infraestructura para el transporte. • El desafío de la comodalidad. • Agilización de los pasos de fronteras. • El rol de la logística en la organización del transporte. • El nuevo paradigma del transporte sostenible (Avoid, Shift, Improve). • Logística verde (Green Logistics). • Responsabilidad social empresaria en el transporte. • Nuevas tecnologías aplicadas al sector. • Vehículos de gran capacidad de porte. Su viabilidad en la operatoria de transporte de la República Argentina. Experiencias en la región. • Transporte de mercancías peligrosas. • Movilidad en los grandes centros urbanos. Análisis de casos y propuestas.

Área 3. Tecnología inteligente: Conocimiento, innovación y creatividad En esta área se expondrá y debatirá sobre el desarrollo y utilización de sistemas de transporte inteligente, como así también todos los aspectos que hacen al ingreso de nuevas tecnologías, a la promoción de la investigación aplicada y a la transferencia tecnológica tanto, entre sectores como a nivel internacional.

» Son temas de esta comisión:

• Ciencia y tecnología aplicada. • Tecnología como servicio TaaS. • Movilidad eléctrica. • Movilidad como Servicio MaaS. • Conectividad V2I, V2V. • IoT, Big Data. • Smart Cities. • Transversalidad. • Interoperabilidad. • Multimodalidad • Movilidad eléctrica. • Políticas públicas de tecnología aplicada al desarrollo productivo. • Sistemas colaborativos.

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Área 4. Caminos Rurales En esta área se incluyen todos los temas referidos a la problemática de los caminos rurales, desde la planificación y gestión, pasando por temas como la legislación para su financiamiento, las tecnologías aplicadas al mantenimiento, la visión de los usuarios, y la seguridad vial. Se considerarán aspectos normativos, técnicos (desde el punto de vista de los procesos estabilizadores de suelos), como así también la evaluación de costos de operación de las maquinarias viales de uso específico en distintas regiones del país. Otro punto importante será el estudio de la legislación aplicable en cada región, y el financiamiento sostenible para el crecimiento y mejora de las redes viales secundarias y terciarias.

» Son temas de esta comisión:

• Planificación y programación de redes viales de bajo tránsito. • Hidráulica y diseño geométrico de las redes terciarias. • Gestión local en el desarrollo y mantenimiento de las redes terciarias. • Monitoreo y control de pesos y dimensiones en redes viales de tierra. • Legislación vial (provincial, municipal) aplicada a redes terciarias. • Herramientas informáticas para la gestión de redes de caminos rurales. • Tecnología de materiales aplicada a la estabilización de suelos. • Relación de los usuarios con los caminos rurales. • Fuentes de recursos y financiamiento de los caminos rurales. • La seguridad vial aplicada a redes de bajo tránsito. • El camino rural y su relación con el desarrollo sustentable.

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Área 5. Seguridad vial: políticas para reducir la siniestralidad Las elevadas tasas de siniestralidad que se mantienen en muchos países, como así también los diferentes factores involucrados, imponen el análisis, el debate y el intercambio de opiniones sobre los diferentes aspectos que hacen a la seguridad vial. Es por eso, que se dará un amplio el tratamiento de este tema.

» Son temas de esta comisión:

• Auditorías e inspecciones en seguridad vial. • Actualización de normativas . • Planes viales estratégicos y urbanos. • Metodologías analíticas para programas destinados a políticas de seguridad vial. • Determinación de tramos potencialmente peligrosos en tiempo real. • Habilitación y baja de conductores. • Policía vial: métodos de control, monitoreo y seguimiento de los usuarios. • Resolución de situaciones críticas y de emergencias en la gestión de carreteras. • Acciones institucionales para alcanzar objetivos de un sistema seguro y de Visión Cero. • Propuestas sobre elementos de seguridad para optimizar el funcionamiento de las vías. • Señalamiento vertical, horizontal y transitorio de obra • Sistemas de visibilidad e iluminación. • Intervenciones de seguridad vial en carreteras y vías urbanas • Relación tránsito vehicular/vía. • Propuestas innovadoras en seguridad vial. • Consideraciones medioambientales. • Tecnología aplicada a los sistemas de comunicación con los usuarios. • Los medios de transporte y la logística hacia la automatización. • Transferencia de conocimiento y difusión de la seguridad vial. • Conductas de los usuarios: cómo lograr altos niveles de convivencia en la movilidad. • Aptitud, salud y siniestralidad. • Los vehículos y la seguridad vial.

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Área 6. Pavimentos

Área 7. Multimodalidad sustentable en regiones urbanas En esta área se desarrollarán el IV Seminario Internacional de Pavimentos de Hormigón y el XI Simposio del Asfalto sobre “Reciclado”.

Dentro de estos encuentros se tratarán todos los aspectos que hacen al diseño, construcción, conservación y rehabilitación de los pavimentos en sus diferentes tipos, como así también los diversos aspectos relacionados con las obras básicas y la evaluación tanto de las características estructurales y superficiales como las de los equipos para tales fines.

El objeto de esta problemática es el tratamiento de las estrategias de la movilidad urbana, identificando las políticas de transporte tanto en nuestro país como las experiencias en otras latitudes, para mejorar las opciones de viaje y accesibilidad en el contexto de las demandas de la población y las actividades conexas de los asentamientos humanos. En esta área se facilitará la discusión de todos los aspectos relacionados con la movilidad urbana y la interrelación entre el tránsito urbano e interurbano.

» Son temas de esta comisión:

• Ahorro de energía. • Características superficiales de los pavimentos. • Construcción y mantenimiento. • Diseño estructural de pavimentos. • Ensayos, normas y especificaciones técnicas. • Equipos de evaluación. • Estabilización de suelos: mecánica, física y química. • Evaluación de la capacidad estructural. • Evaluación de las características superficiales. • Los pavimentos y el confort de los usuarios. • Materiales. Características y usos. • Modelos de deterioros. • Nuevos materiales y desarrollos. • Pavimentos de bajo costo para caminos de bajo tránsito. • Pavimentos permeables. • Proyecto, construcción y rehabilitación de obras básicas. • Reciclado de materiales. • Soluciones técnicas innovadoras. • Técnicas de rehabilitación. • Tendencias en el gerenciamiento de los pavimentos.

• Políticas y Estrategias del Transporte Urbano Multimodal

- Experiencias en planificación de transporte urbano multimodal sobre proyectos ejecutados y los resultados obtenidos. - Evaluación de estrategias en el transporte multimodal en función de las necesidades diarias de los habitantes y las políticas de buenas prácticas en los desarrollos de infraestructura urbana ejecutada. - Propuestas para la determinación del nivel de servicio de las redes urbanas.

• Soluciones de Movilidad en Regiones Urbanas

- Sistemas de prioridad del transporte colectivo y sistemas BRT (Metrobus). - Evaluación de resultados de emprendimientos realizados y propuestas de mejoras. - Manual de buenas prácticas y métodos de evaluación cualitativa. - Accesos a centros urbanos y travesías urbanas. - Organización del tránsito en áreas urbanas. - Planificación del estacionamiento vehicular. - Planificación del uso compartido del espacio público. - Nuevos sistemas de uso compartido de vehículos, bicicletas, monopatines y otros medios.

• Uso del Suelo y desarrollo urbano

- Centros de Trasbordo de tránsito intermodal. - Estrategias para el desarrollo de Centros DOT (Desarrollos para el Tránsito Orientado) y herramientas para su implementación. - Políticas públicas para la planificación del uso del suelo. Establecimiento de patrones funcionales y adecuación de las interacciones espaciales. - Enfoques y tendencias del uso del suelo en el desarrollo urbano y la movilidad en las futuras ciudades.

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Área 8. Medioambiente y transporte carretero El concepto de Construcción Sostenible se ha desarrollado en el último tiempo con particular énfasis, como una forma de satisfacer las necesidades de infraestructura actuales y futuras, utilizando las mejores prácticas que permitan, entre otros efectos, minimizar los impactos negativos sobre el ambiente y el consumo de recursos. Esta planificación comprende todas las etapas del ciclo de vida de un proyecto, tanto en lo relativo al diseño y construcción, como a la vida en servicio y a la instancia de construcción. Asimismo, el cambio climático plantea un desafío global, y una oportunidad, para el desarrollo de una infraestructura vial de menor huella de carbono, adaptada a los efectos esperados del cambio del clima y resiliente. Ante tales retos, son indudablemente necesarios los esfuerzos en el campo del estudio técnico, la planificación y la innovación tecnológica en soluciones que permitan atender los objetivos anteriores.

» Son temas de esta comisión:

• Soluciones e innovación para el transporte sostenible • Reducción del impacto ambiental. • Sistemas de gestión ambiental aplicados a procesos construcción de infraestructura vial. • Escenarios sobre cambio del clima y sus posibles impactos en la infraestructura vial. • Inventarios nacionales y provinciales de gases de efecto invernadero en el sector vial. • Estrategias públicas y sectoriales para la mitigación de emisiones de gases de efecto invernadero asociados al transporte vial. • Estrategias públicas y sectoriales para la adaptación de la infraestructura vial a los efectos del cambio del clima. • Estrategias y acciones en favor de una infraestructura vial resiliente. • Sistemas de medición, reporte y verificación de las emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) en el sector vial. • Educación, investigación y transferencia de tecnología para enfrentar los desafíos del cambio climático en el sector del transporte. • Financiamiento para proyectos “verdes”. • Análisis de ciclo de vida aplicado a proyectos.

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Área 9. Planificación y proyecto de carreteras En esta comisión se tratarán todos los aspectos que hacen a un tránsito eficiente y seguro en las carreteras, contemplando tanto las etapas de planificación, proyecto y su posterior construcción. Se tendrán en cuenta los temas directamente ligados al diseño geométrico de caminos e intersecciones, a las normas y los estándares referentes al mismo. Además, se debatirán los aspectos que hacen al diseño, construcción, conservación y gerenciamiento de puentes y túneles. También lo referente a métodos, estudios y ejemplos de geotecnia aplicada a obras de infraestructura vial; estudios hidrológicos e hidráulicos y su aplicación en las obras viales.

» Son temas de esta comisión:

• Clasificación de calles y caminos: por funcionalidad, por entorno, por tránsito. • Proyecto de caminos rurales y urbanos. • Proyecto de autopistas y otras vías multicarriles. • Vías urbanas de alta capacidad. • Proyecto de intersecciones e intercambiadores. • Estándares de diseño geométrico. • Coherencia de diseño. • Caminos indulgentes y tratamientos de los costados del camino y accesos a puentes. • Proyecto hidráulico y construcción de obras de arte. • Estudios hidrológicos y caudales de diseño. • Soluciones tipificadas para obras de desagüe. • Estructuras para protección de obras viales en zonas montañosas. • Puentes en general. • Evaluación de cargas reales para el diseño de puentes. • Mantenimiento, rehabilitación y refuerzo de estructuras. • Sistemas de gerenciamiento de puentes. • Gestión de carreteras bajo condiciones climáticas adversas. • Túneles: construcción y conservación. • Geotecnia aplicada a las obras de infraestructura vial. • Uso de materiales viales y recursos locales. • Utilización de herramientas informáticas para el diseño y gestión de los caminos.

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» Formas de Presentación Los resúmenes y trabajos que se presenten se ajustarán estrictamente a las siguientes condiciones:

Presentación

de Trabajos La AAC invita a instituciones,

• Deberán ser entregados a través del sistema que ofrece la web del congreso: www.congresodevialidad.org.ar en extensión .DOC o .DOCX

• La totalidad de los autores deberán estar preinscriptos

profesionales e investigadores

al momento de remitir el resumen.

involucrados con los distintos

• La presentación se hará en formato de hoja tamaño

aspectos que hacen a la Vialidad y el Transporte a presentar sus trabajos en las distintas temáticas previstas en el XVIII Congreso Argentino de Vialidad y Tránsito.

» PLAZOS DE PRESENTACIÓN

» Plazos de Presentación • Hasta el 5 de abril de 2021:

Presentación de Resúmenes

• Hasta el 21 de junio de 2021:

Presentación de Trabajos

A4, con letra Arial cuerpo 11. Los márgenes serán: superior 3,50 cm, inferior 2,50 cm, izquierdo 2,50 cm y derecho 2,50 cm. La numeración de las páginas se ubicará en el ángulo inferior derecho y tendrá el formato Nº Página – Nº Total de Páginas. Interlineado: 1,15 líneas.

• El trabajo deberá ser precedido por una carátula que contendrá: Título del trabajo Nombre y apellido de el/los autor/es Dirección postal completa Número de teléfono Dirección de correo electrónico

• El resumen deberá tener una extensión no mayor a

300 palabras y deberá expresar cabalmente el tema que se desarrollará en el trabajo.

• El texto del trabajo no deberá exceder las 16 páginas como máximo, incluyendo en esa extensión el resumen, palabras clave, bibliografía, gráficos, imágenes o tablas. Esta condición deberá ser perfectamente verificada por el autor antes de la presentación ya que su falta de cumplimiento es motivo directo de rechazo.

• Los gráficos, fotos, diagramas o tablas deberán estar insertados en el texto en la ubicación correspondiente, no aceptándose ninguno de estos por separado. • El idioma oficial del congreso es el español. Todos los

resúmenes y trabajos deberán ser presentados por el autor en el idioma oficial. •

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Concurso

Se Entregó el VIII Premio Internacional a la

innovación en carreteras

“Juan Antonio Fernández Del Campo” En una ceremonia distinta a otras ediciones, aunque habitual y repetida en los últimos meses por la pandemia de COVID-19, la Fundación de la Asociación Española de la Carretera (FAEC) entregó el pasado 26 de noviembre el VIII Premio Internacional a la Innovación en Carreteras “Juan Antonio Fernández del Campo”.

l acto, en parte presencial y en parte virtual, fue presidido por Juan Francisco Lazcano, presidente de la fundación. Jacobo Díaz Pineda, secretario de la entidad y del jurado, se encargó de leer el fallo.

En esta octava edición, el galardón fue para el proyecto “Sistema Integral para el Mantenimiento Eficiente de Pavimentos Urbanos (SIMEPU)”, cuya autoría corresponde a un equipo multidisciplinar de profesionales del mundo universitario y corporativo representado por Eugenio Pellicer y Roberto Paredes, ambos pertenecientes a la Universidad Politécnica de Valencia, y Jesús Felipo y Juan Sánchez-Robles, de las compañías Pavasal Empresa Constructora y CPS Infraestructuras Movilidad y Medio Ambiente, respectivamente. Todos ellos estuvieron presentes en el acto, así como Jorge Sacristán, director comercial de Banco Caminos, quien junto a Lazcano entregó el premio a los ganadores. La investigación ganadora desarrolla una aplicación de fácil uso, basada en una interfaz visual muy intuitiva, que permite, por un lado, identificar y cuantificar los deterioros en el pavimento de manera automática, y por otro, predecir cuál será el estado de la red en un futuro y así poder establecer una programación eficiente y proactiva de las actuaciones de mantenimiento y rehabilitación del pavimento urbano a medio y largo plazo.

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El jurado concedió, además, un accésit al trabajo “Estudio de Riegos Asfálticos de Liga entre Capas Asfálticas para Rehabilitación de Pavimentos Flexibles Fresados”, cuyo autor es el investigador argentino José Julián Rivera, del LeMAC, centro de investigaciones viales dependiente de la Universidad Tecnológica Nacional - Facultad Regional La Plata y la Comisión de Investigaciones Científicas de la Provincia de Buenos Aires (Argentina). Rivera participó del acto de manera virtual, desde Argentina, aunque estuvo representado en la sala por la secretaria de la Embajada de Argentina en España, María Agustina Meda, quien recibió el galardón en su nombre.

Concurso / Premio Internacional Juan Antonio Fernández Del Campo

Las cifras del certamen El Premio Internacional a la Innovación en Carreteras “Juan Antonio Fernández del Campo” consta de 12.000 euros para la investigación ganadora y sus autores, quienes además se ven recompensados con la publicación del documento en una edición especial de colección de la FAEC. La Fundación de la Asociación Española de la Carretera (FAEC), promotora del premio, ha recibido para este certamen un total de 23 originales, un número significativo teniendo en cuenta las dificultades sobrevenidas como consecuencia de la pandemia. En los estudios presentados han intervenido 62 autores procedentes de 11 países: Argentina (3), Bolivia (1), Brasil (1), Chile (12), Colombia (4), Cuba (3), Ecuador (1) España (27), Italia (1), México (7) y Perú (2).

Nuestro presidente, el Ing. Ramírez, ha sido convocado por la FAEC para ser parte del jurado junto a otras personalidades de la ingeniería de carreteras

COMPOSICIÓN DEL DEL JURADO – VIII EDICIÓN Presidente

• Félix Edmundo Pérez Jiménez: Catedrático de Caminos de la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos de Barcelona (Universidad Politécnica de Cataluña). Vocales

• Enrique Belda Esplugues: Subdirector General de Sistemas de Información y Comunicaciones para la Seguridad de la Secretaría de Estado de Seguridad del Ministerio del Interior. • Mª del Rosario Cornejo Arribas: Directora Técnica de la Dirección General de Carreteras del Ministerio de Transportes, Movilidad y Agenda Urbana. • Esteban Diez Roux: Especialista Principal de Transporte del Banco Interamericano de Desarrollo (BID). • Marisol Martín-Cleto: Directora General de Prointec. • Andrés Monzón de Cáceres: Catedrático de Transportes en la Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Caminos, Canales y Puertos de la Universidad Politécnica de Madrid. • Marcelo O. Ramírez Belliure: Presidente de la Asociación Argentina de Carreteras (AAC). Secretario

• Jacobo Díaz Pineda: Secretario de la Fundación de la Asociación Española de la Carretera (FAEC).•

de reconocido prestigio en los ámbitos nacional e internacional. diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

Carreteras en el Mundo

Carreteras en las

Islas Malvinas República Argentina Capítulo 2 por el Ing. Oscar Fariña

Este capítulo continúa con el tratamiento de la geografía de las Islas Malvinas y estudia la red de carreteras del archipiélago, en particular de la Isla Gran Malvina, ya que la Isla Soledad ha sido abordada en la edición anterior de esta revista.

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Carreteras en el Mundo / Carreteras en las Islas Malvinas

Vista del asentamiento en Puerto Mitre.

Análisis inicial

“

El archipiélago de las Malvinas está emplazado en la plataforma continental de América del Sur, en el denominado Mar Argentino, y se encuentra a 782,17 kilómetros (486,02 millas) de la ciudad de Río Gallegos (distancia medida desde Puerto Argentino al Centro de la Plaza Gral. San Martín, en la capital de la provincia de Santa Cruz).” De esta forma se había iniciado el tratamiento de la geografía de las islas y el estudio de su red vial, dividido en dos capítulos debido a su extensión y complejidad. Las medidas de las progresivas de las rutas no corresponden a datos oficiales. No obstante, pueden resultar útiles para comprender la magnitud de las dimensiones de la geografía de este territorio. Las herramientas de Google Maps facilitan las mediciones: si se toman los dos extremos de un tramo en estudio, la distancia es la que resulta de la línea recta entre ellos. Dado que el camino tiene un desarrollo sinuoso, se debió hacer uso de tramos más cortos para ir determinando progresivamente la distancia ajustada e incorporar los datos consecuentes en las tablas que se adjuntan para cada ruta relevada. Esta maravillosa geografía invita a incorporar a este documento, por ejemplo, la medición de la longitud de las costas, pero se plantea el problema de las escalas, como el caso de las rutas, con el agravante de que el perfil es muy irregular y sinuoso, y ello escapa a los alcances de lo aquí estudiado.

Recuerdo un conflicto en la medición de la longitud de las fronteras entre España y Portugal. Para España eran 987 kilómetros y para Portugal, 1.214 kilómetros. Es decir, había una diferencia del 18% entre ambas mediciones. Vaya esto a modo de introducción de una problemática que ha sido planteada por los matemáticos a lo largo de todo el siglo pasado. Un ejemplo de ello ha sido el estudio de las costas de la isla de Gran Bretaña, para cuya determinación se fueron proponiendo metologías diversas. Lo más curioso es que, al perfeccionarse los procedimientos, la así denominada “verdadera longitud” no paraba de crecer, es decir que cambiando las escalas el valor total tendía a infinito. Esto dio como resultado lo que ahora se conoce como la Geometría de los Fractales. A los interesados en esta rama de la matemática recomiendo el libro “La Geometría Fractal de la Naturaleza”, escrita por uno de los padres de este saber científico: Benoit Mandelbrot. Volviendo a nuestro tema, la Figura N° 1 muestra un plano con la geografía insular, donde se destacan los lugares habitados más importantes en concordancia con el desarrollo de la red de caminos. En este capítulo se analizarán las rutas en la Isla Gran Malvina.

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Figura N° 1: Plano de las carreteras de las Islas Malvinas

carreteras en la

Isla Gran Malvina En la Isla Gran Malvina la red vial tiene su punto de inicio en el Puerto Mitre y se prolonga a lo largo de un eje central integrado por las carreteras que se han identificado como GM 01 y GM 02. Precisamente en este puerto se detuvo el viaje de recorrida del artículo anterior, luego de cruzar en ferry el Estrecho de San Carlos.

Puerto Mitre (Port Howard) fue fundado en el año 1866 y fue la estancia más antigua de la isla. Este asentamiento es, a su vez, uno de los mayores establecimientos agropecuarios del archipiélago, con una extensión de 80.000 hectáreas, 22 residentes permanentes y un rodeo de aproximadamente 42.000 ovejas. Está emplazado en las faldas del Monte María (parte de las montañas Hornby) y tiene variadas instalaciones, como un aeropuerto que recibe los vuelos regulares desde Puerto Argentino. En los últimos 15 años se han llevado a cabo trabajos de apertura de las carreteras y la infraestructura actual permite la circulación vehicular durante todo el año. Figura N° 3: Vista del asentamiento en Puerto Mitre.

Figura N° 2: Plano de las carreteras de la Isla Gran Malvina.

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Carreteras en el Mundo / Carreteras en las Islas Malvinas

Esta isla está escasamente poblada, a diferencia del Isla Soledad, por lo que las inversiones del gobierno británico han sido dirigidas a establecer medios de comunicación aptos para la geografía con un clima muy riguroso, entre los que se destaca el nuevo enlace por ferry para cruzar el Estrecho San Carlos.

Figura N° 6: Vista aérea de Ensenada Roy, en la Bahía 9 de Julio.

Figura N° 4: Terminal de ferry en Port Howard (cruce del Estrecho de San Carlos).

• Carretera GM 01 Desde Puerto Mitre parte la carretera GM 01 hacia Chartres, dando inicialmente un gran rodeo en dirección oeste. En el cuadro de la Figura N° 5 se detallan los puntos notables del camino y las progresivas respectivas. La extensión total de esta ruta es de 57,500 kilómetros y se destaca en la progresiva del km 44,55 el empalme de la carretera GM 11 hacia Roy Cove. Antes de alcanzar Chartres, en el km 50,37, aparece una vinculación con la carretera GM 02 hacia el extremo sur de la isla. ISLA GRAN MALVINA RED DE CARRETERAS CARRETERA GM 01 PUERTO MITRE  CHARTRES CARRETERA Carreteras GM 01

Carretera GM11 h/ Roy Cove y Hill Cove

PUNTO DE REFERENCIA GEOGRÁFICO

Figura N° 7: Asentamiento Ensenada Roy.

Finalmente la carretera finaliza en Chartres, que es uno de los principales asentamientos en la isla, emplazado a orillas del río homónimo, que desemboca en la Bahía 9 de Julio.

CUADRO N° 5

PROGRESIVA KM.

Puerto Mitre

0,000

Empalme con Carretera GM12 hacia el Oeste

44,550

Enlace con Carretera h/ Sur GM02

50,370

Chartres

57,500

Cruce de Caminos. Carretera GM 01 Km 44,550

0,000

Desvio hacia el Sur Establecimiento rural

12,430

Vista Cerro Adam

15,400

Desvio hacia el Norte Cerro Cove (a 5,10 km)

21,260

Desvio hacia el Oeste acceso a establ rurales

34,390

Roy Cove (Ensenada)

40,410

Figura N° 5: Cuadro con las progresivas de las carreteras GM01 y GM11

La derivación del camino GM 11 hacia el oeste permite alcanzar pequeñas localidades con asentamientos agropecuarios tales como Cerro Cove y Ensenada Roy (Roy Cove). En la Figura N° 6 se aprecia una vista aérea de la escarpada y sinuosa ensenada que está ubicada en la amplia Bahía 9 de Julio.

Figura N° 8: Asentamiento Chartres sobre el río homónimo.

En la Isla Gran Malvina la red vial tiene su punto de inicio en Puerto Mitre y se prolonga a lo largo de un eje central integrado por las carreteras GM 01 y GM 02. diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

Figura N° 11: Vista aérea del asentamiento en Bahía Fox.

• Carretera GM 02 En las inmediaciones de Chartres nace la carretera GM 02, que es la conexión con los confines del sur de esta isla, recorriendo aproximadamente 200 kilómetros hasta alcanzar Puerto Esteban (Port Stephens). En la Figura N° 9 se detallan los puntos notables del camino y las progresivas respectivas. La extensión total de esta ruta es de 196,500 kilómetros. ISLA GRAN MALVINA RED DE CARRETERAS CARRETERA GM 02 ACCESO A CHARTRES  PUERTO STEPHENS CARRETERA

PUNTO DE REFERENCIA GEOGRÁFICO Cruce de Caminos con GM 01 en Km 50,370 h/Chartres

Carreteras GM 02

Carreteras GM 12

PROGRESIVA KM. 0,000

Reserva Natural Patricia Luxton

7,370

Enlace c/ camino perimetral a Casa de Campo de la Costa

34,600

Acceso a Bahia Fox

36,550

Empalme con camino a acceso a establecimiento rural

57,410

Empalme con camino a acceso a establecimiento rural

73,270

Empalme con Camino GM 12

127,540

Puerto Esteban

196,480

Empalme con Camino GM 02 Km 127,540

0,000

Albermales Settlement

21,910

Figura N° 9: Progresivas de las carreteras GM 02 y GM 12.

En el km 7,37 el camino atraviesa la Reserva Natural Patricia Luxton, en las proximidades de Chartres. En este lugar se pueden encontrar muchas especies de plantas endémicas y raras y avistar sendas aves. Figuras N° 10 y 10 bis: Cartel de orientación y vista de la Reserva Natural Patricia Luxton.

CUADRO N° 6

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En el km 34,600 el camino se aproxima a la costa y alcanza la Bahía Fox, donde se encuentran varios establecimientos agropecuarios, que aglutinan más población que Puerto Mitre. Debe su nombre -Bahía Zorro- (al igual que el río Warrah) al extinto zorro malvinense o guará. Esta localidad fue fundada en la década de 1890 y dispone de escuela, proveeduría, oficina postal y dos pistas aéreas para vuelos de vinculación con Puerto Argentino y para fines militares. El lugar fue escenario de la guerra del año 1982, violentas acciones militares, y fue allí donde fue hundido el barco argentino de transporte ARA Bahía Buen Suceso. Continuando la marcha hacia el sur, en el km 127,500 aparece el empalme con la carretera GM 12 hacia el este y luego de 22 kilómetros se accede al asentamiento Albermale (Albermale Settlement). Este lugar es el poblado más austral de las islas y está emplazado en la costa de una entrada del mar, protegido por los denominados Islotes Franceses, en el extremo sur del Estrecho de San Carlos.

Carreteras en el Mundo / Carreteras en las Islas Malvinas

Puerto

esteban En esta localidad (Port Stephens) finaliza la carretera GM 02. Es un asentamiento ubicado en el extremo oeste del sur de la isla, cerca de la Punta Serena y el Cabo Belgrano. Hasta hace algunos años fue uno de los establecimientos pecuarios en cría de ovejas más grande del monopolio de la ya citada Falkland Islands Company. Conforme la reorganización en cuanto a la tenencia y explotación de los grandes espacios geográficos de las islas, llevada a cabo hacia 1980, esta finca fue dividida en cinco unidades y se les facilitó adquirirlas a los antiguos empleados del establecimiento. Figuras N° 12 y 12 bis: Puerto Esteban.

Puerto Esteban está emplazado en un punto bien protegido, no obstante el área circundante es frecuentemente afectada por las tormentas antárticas. La ubicación es muy resistente y se la considera entre las más pintorescas de las Malvinas. Aquí concluimos el recorrido de los caminos malvinenses, luego de haber atravesado esta geografía inhóspita pero llena de serena belleza y que está en el corazón de los argentinos.

Espero haber contribuido a que se conozcan estos parajes para muchos ignotos, con la esperanza de que en tiempos no muy lejanos puedan regresar a la soberanía de nuestra patria.

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Minas terrestres

en las Islas Malvinas Realmente ha sido difícil ordenar la documentación de estos artículos sin que se presentara como una sombra siniestra el sufrimiento del conflicto bélico de 1982 entre nuestro país y Gran Bretaña. Al recorrer la geografía de este territorio ha sido imposible ignorar los restos del material de guerra abandonado y, muy en particular, las minas enterradas durante la guerra. Si bien ambas partes intercambiaron información al respecto -lo que en un principio permitió delimitar y encerrar los sectores peligrosos-, no fue posible encarar rápidamente la desactivación de los 25.000 dispositivos diseminados en más de 120 áreas ubicadas especialmente en la Isla Soledad y en su mayoría en las proximidades de Puerto Argentino. Algunos de estos sectores fueron intervenidos en 1992. Sin embargo, no se llevaron a cabo adecuadamente los registros exactos de los emplazamientos intervenidos, por lo que los mapas que hicieron los soldados argentinos resultaron muy útiles a fin de volver sobre estos terrenos en el futuro. No fue sino hasta el año 2009 que Gran Bretaña inició las tareas de retiro de este aún activo y peligroso material, en forma unilateral y sin acuerdo conforme a lo acordado para territorios en disputa con el gobierno argentino.

Para llevar a cabo esta tarea se contrató a un grupo de profesionales especializados provenientes de Zimbabue, con amplia experiencia en la materia, ya que habían intervenido en un conflicto por la independencia de ese país, conocido como Rhodesia del Sur, en 1970.

Figura N° 15: Personal especializado trabajando en el retiro de minas.

Figura N° 15 bis: Personal especializado trabajando en el retiro de minas.

Figura N° 13: Sector delimitado con peligro de minas.

La mayoría de las minas (aproximadamente unas 20.000) eran de tipo antipersonal, es decir que solo necesitan una fuerza de compresión de 5 kg para estallar, por lo que los pingüinos que se desplazan por esos lugares son demasiado livianos para accionarlas. Las restantes eran del tipo antivehículo, que requieren una fuerza superior a los 200 kg. Las autoridades británicas de la isla anunciaron que el pasado 14 de noviembre se hizo estallar la última mina y con un festejo celebraron que el territorio estaba libre de campos minados a partir de esa fecha. En la fotografía reciente de la Figura N° 16 se observa cómo los habitantes ingresan por primera vez a la playa blanca de Yorke Bay, que se extiende a lo largo de la costa al este de la Ensenada de los Gitanos (Gipsy Cove), en las proximidades de Puerto Argentino.

Figura N° 14: Sector delimitado con peligro de minas.

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Carreteras en el Mundo / Carreteras en las Islas Malvinas

En nuestro país estos temas están bajo la responsabilidad de la Secretaría de Asuntos Relativos a las Islas Malvinas, Georgias del Sur y Sandwich del Sur y los Espacios Marítimos Circundantes en el Atlántico Sur, dependiente del Ministerio de Relaciones Exteriores y Culto. El 18 de noviembre pasado se emitió el Comunicado N° 354/20, que objeta el desminado británico de las Islas Malvinas: “En el marco de la 18va Reunión de los Estados Parte de la Convención de Ottawa, que tiene lugar en Ginebra, el Representante Permanente de la Argentina ante los Organismos Internacionales en Ginebra, Embajador Federico Villegas, objetó hoy el desminado en las Islas Malvinas anunciado por el Reino Unido, en razón de haberse llevado a cabo de manera unilateral en territorio argentino ilegítimamente ocupado. Al respecto, la República Argentina reafirmó sus derechos de soberanía sobre las Islas Malvinas, Georgias del Sur y Sandwich del Sur y los espacios marítimos circundantes que forman parte integrante del territorio nacional, y reiteró la situación particular en la que se encuentran las Islas Malvinas, descripta en la Declaración que se hizo al momento de ratificar la Convención. Asimismo, la Argentina aclaró que se ha visto impedida de hecho de acceder a las minas antipersonal colocadas en las Islas Malvinas a fin de dar cumplimiento a los compromisos asumidos en la referida Convención y por la misma razón está imposibilitada de verificar la información expuesta por la delegación británica, en relación con el desminado en la zona disputada.

Las actividades de desminado llevadas a cabo en forma unilateral por el Reino Unido contrastan con la historia de cooperación técnica bilateral en la materia, que había arrojado resultados promisorios como fueron los Acuerdos por Canje de Notas bajo fórmula de soberanía el 11 de octubre de 2001 y el 3 de agosto de 2006 que permitieron la realización conjunta de un estudio de factibilidad sobre la remoción de minas antipersonal en las Islas Malvinas, incluyendo la munición sin explotar de las áreas minadas. Atento el valor humanitario de los compromisos asumidos en la Convención de Ottawa, la Argentina le propuso formalmente al Reino Unido, en el año 2019 y en octubre de 2020, avanzar conjuntamente y dar por concluido el proceso de desminado de manera definitiva en los territorios en disputa. Sin embargo, el Reino Unido persiste en su enfoque unilateral. La República Argentina llama al Reino Unido a que retome su voluntad de cooperar en esta cuestión y asimismo cumpla su obligación de retomar las negociaciones para resolver la disputa, tal como lo pide la Comunidad Internacional.”

Las autoridades británicas de la isla anunciaron que el pasado 14 de noviembre se hizo estallar la última mina y celebraron que el territorio de las islas está libre de campos minados.

Figura N° 16: Población celebrando la apertura de la playa de Yorke Bay

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Figura N° 17: Convivencia entre los miembros de la fauna de Malvinas.

Producción agropecuaria en las islas La actividad agropecuaria en las islas está circunscripta especialmente a la cría de ganado ovino y producción de lana, y en menor medida a la cría de ganado vacuno. La población actual asciende a 3.200 habitantes (un 57 % más que en 1982), pero solo alrededor de 300 personas están dedicadas a las actividades agrícolas, en 81 explotaciones en el denominado Camp. El tamaño promedio de las fincas es de alrededor de 14.000 hectáreas pero existe una gran variación entre ellas en cuanto a las superficies de tierra ocupada (desde 3.000 ha hasta 152.000 ha). Las grandes explotaciones han cambiado su estructura mediante sucesivas subdivisiones y ventas a terceros para la optimización del manejo de las mismas.

La producción ganadera es extensiva, es decir que los animales están al aire libre durante todo el año. En el verano, los vientos suelen ser fuertes y es muy importante en este caso el factor de sensación térmica con relación a las ovejas recién esquiladas. El ganado vacuno también debe soportar los inviernos húmedos y las nevadas, tal como se ilustra en la Figura N° 19. Las fincas también desarrollan áreas con cultivos forrajeros y pastos perennes, para usar como complemento de los pastos nativos en períodos de escasez, lo que es universal en todas las producciones agropecuarias. •

Actualmente el rodeo de ovejas es de aproximadamente 500.00 cabezas, mientras que el vacuno asciende a unas 3.500 cabezas. Esto se complementa con caballos y perros de granja, esenciales para el trabajo rural. Resultan interesantes las manifestaciones del productor Hew Grierson, que explota una finca relativamente pequeña (7.000 ha):

Figura N° 18: Rodeo de ovejas en las praderas de las islas.

“Tengo alrededor de 5.000 ovejas merinas, además de invernar 160 reses Angus. La tierra tiene poca fertilidad, por lo que trabajamos duro para rotar el ganado, descansando los potreros, para maximizar su productividad. La mayor parte de nuestro pastoreo se realiza en pastos naturales con plantas nativas”. “Hay muchas oportunidades aquí y disfruto del desafío de criar ovejas, vacas y perros, para que se adapten a nuestro entorno. Estoy orgulloso de la fina lana blanca que produzco y de mi sabrosa carne Angus. Con los avances en el manejo del pastoreo, la genética del ganado y los precios globales de la lana, esperamos un futuro brillante.”

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Figura N° 19: Rodeo de vacunos Aberdeen Angus.

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Breves

Se amplía el plazo hasta el 31 de enero de 2021

para presentar resúmenes para el XVI Congreso Mundial de Vialidad Invernal y Resiliencia de la Carretera El tema central del XVI Congreso Mundial de Vialidad Invernal y Resiliencia de la Carretera será "Adaptarse a un Mundo Cambiante" y abarcará dos temas: la vialidad invernal y la resiliencia. PIARC lanzó en julio de 2020 una convocatoria a presentar artículos sobre 15 temas para contribuir al programa de este congreso.

a convocatoria fue un éxito, con más de 170 resúmenes recibidos hasta el 1 de diciembre de 2020. Sin embargo, desde PIARC, conscientes de la situación excepcional que atraviesa el mundo, así como del alcance y la relevancia de los temas que se abordarán, anunciaron que el plazo para la presentación de trabajos se ha extendido hasta el 31 de enero de 2021. Todos los expertos internacionales de la carretera y del transporte están invitados a presentar resúmenes en inglés, francés o español, los tres idiomas oficiales del encuentro. Los resúmenes serán evaluados anónimamente por los comités técnicos de PIARC y las decisiones se notificarán a los autores antes del 15 de marzo de 2021. Los autores de los resúmenes aceptados serán invitados a presentar su comunicación completa antes del 15 de julio de 2021. Los trabajos aceptados se publicarán en las actas del congreso y tendrán un lugar en las distintas sesiones. Todos los autores de comunicaciones aceptadas presentarán su trabajo y resultados en sesiones de pósteres interactivos. Las comunicaciones más destacadas serán seleccionadas para una presentación oral durante el congreso. •

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• Convocatoria de comunicaciones: a partir de julio de 2020. • Fecha límite para la presentación de resúmen por parte de los autores: 31 de enero de 2021. • Aviso de aceptación de resúmenes: 15 de marzo de 2021. • Fecha límite para que los autores envíen el texto completo de las comunicaciones: 15 de julio de 2021. • Aviso de revisión de documentos: 1 de octubre de 2021. • XVI Congreso Mundial de Vialidad Invernal y Resiliencia de la Carretera - Calgary 2022: del 8 al 11 de febrero de 2022.

XVI Congreso Mundial de Vialidad Invernal y Resiliencia de la Carretera El Congreso Mundial de Vialidad Invernal y Resiliencia de la Carretera es un evento internacional que se apoya en décadas de experiencia de PIARC. Reúne a expertos en carretera y profesionales de todo el mundo. Esta será la 16ª edición del congreso, que PIARC organiza cada cuatro años desde 1969. Históricamente, este congreso representa una oportunidad única para debatir en profundidad todos los temas relacionados con las carreteras en invierno: gestión del tráfico, condiciones del pavimento, agentes de deshielo, equipos, información al usuario, etc. El XVI Congreso de 2022 abrirá un nuevo capítulo apasionante para PIARC. Con el fin de resaltar cuestiones que son de suma importancia para nuestros miembros, en 2022 se abordará adicionalmente el tema de la resiliencia. Asegurar la resiliencia de las carreteras y los servicios de transporte es una prioridad para nuestros miembros, quienes se enfrentan al deterioro de la infraestructura, las limitaciones presupuestarias, los eventos climáticos desfavorables y expectativas de los usuarios que cambian rápidamente. La resiliencia de las carreteras se abordará en el sentido más amplio, sin restricciones estacionales.

Para mayor información y presentación de resúmenes: www.piarc-calgary2022.org/es/

Breves / Nacionales e Internacionales

Se realizó la 5° Jornada del

Ciclo de Tecnología Inteligente de ITS Argentina Bajo el lema “Escenarios Tecnológicos Post Pandemia”, el pasado martes 24 de noviembre se llevó a cabo en forma virtual la 5° Jornada del Ciclo de Tecnología Inteligente organizado por ITS Argentina. Del acto de apertura participaron Daniel Russomanno, presidente de ITS Argentina; Julio Ortiz Andino, Ministro de Obras Públicas de la provincia de San Juan; Carlos Frugoni, director general de Autopistas Urbanas S.A. (AUSA); Alicia Benítez, presidenta del Consejo Vial Federal; Mariana Ferreira, directora general de Economía del Conocimiento; y Gastón Galardi, Subsecretario de Gestión de la Movilidad del Gobierno de la Ciudad de Buenos Aires. Durante la jornada, de la que participaron expertos nacionales e internacionales, se abordaron temas como la tecnología inteligente y la conectividad vial, el pesaje dinámico, la gestión de activos viales, el cambio climático, la seguridad vial, la gestión de la movilidad urbana y nuevas tecnologías frente al COVID-19, entre otros. “Nuestra visión no es solo tecnológica sino que también es económica, educativa, laboral, política y social, con una mirada global con pensamiento local”, aseguró Daniel Russo-

manno, presidente de ITS Argentina. Y agregó que “nuestra voluntad es aportar una mirada amplia y profunda en conocimiento y su impacto en la vida de las personas, comunidades y sociedades. Por eso, cada tópico que investiguemos y desarrollemos será un eje y, más que una preocupación, será una ocupación fervorosa en la búsqueda de soluciones tecnológicas útiles”. En el cierre de la jornada se presentó el “Manifiesto ITS Argentina”, un documento en el que esta entidad expresa su visión y asume el compromiso de colaborar para concretar diversos propósitos, a través de su difusión y explicación. Esta declaración plantea que la utilización de la tecnología inteligente implica grandes beneficios y presenta 17 objetivos que abordan todo el espectro de productos, sistemas y servicios de tecnología inteligente y que servirán como un puntapié inicial en la búsqueda de una transformación tecnológica para el mundo vial y del transporte. •

Pueden encontrar más información en: www.itsargentina.org.ar diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

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Obituario

Semblanza del

Ing. Honorio Añón Suárez 105 años de una vida ejemplar de señor, profesional y caballero. Es muy difícil poner en pocas palabras el derrotero de un profesional que vivió intensamente y dio ejemplos dignos de seguir pero arduos de alcanzar. El 19 de mayo de 1915 nació en La Plata, provincia de Buenos Aires, Honorio Añón Suárez, quien sería el mayor de cuatro hermanos. Ya adolescente ingresó a la Facultad de Física-Matemática de la Universidad Nacional de La Plata, donde se recibió de ingeniero civil y donde durante años presidió el centro de estudiantes.

A partir de aquel momento se dedicó a diferentes aspectos de su profesión, sobresaliendo en todo lo relacionado con la docencia: fue titular del Departamento de Arquitectura de la Facultad de Ingeniería hacia fines de la década de 1950; fue decano de la Facultad de Arquitectura de la UNLP durante más de dos décadas; participó de la fundación de la Universidad Nacional del Comahue, de la cual posteriormente fue rector, y también fue vicerrector de la Universidad Atlántica Argentina. Pero estos son solo algunos de los altos cargos que alcanzó durante su carrera docente. Al mismo tiempo pudo dictar numerosos cursos y hoy son muchos los que lo recuerdan con respeto y alegría. En el año 1945, junto con un reducido grupo de otros profesionales y en representación del LEMIT, fundó la Comisión Permanente del Asfalto, institución que este año cumple sus primeros 75 años de existencia. Desde aquel momento siempre participó en la CPA, ocupando diferentes cargos. Durante muchos años fue director del Boletín “El Asfalto”, órgano de difusión de la CPA. Con su esposa, Ledia Julia Guedes, con quien tuvo cinco hijos, vivieron muchos años en su ciudad natal hasta que en el año 1980 decidieron -ya jubilados- instalarse en la localidad de Pinamar, provincia de Buenos Aires. Este alejamiento no le impidió seguir desarrollando su profesión, la participación en diferentes actividades y su carrera docente. Quienes lo conocimos recordamos con cariño su intenciones y pruebas para encontrar un método de estabilización de la calles de arena de aquella localidad o ejerciendo a la distancia la dirección del Boletín “El Asfalto”. Al cumplir 100 años fueron muchos los que le rindieron homenaje, no por su longevidad sino por las muchas virtudes que lo caracterizaron. Aficionado a la fotografía, su nieta política Andrea Chiesa heredó ese gusto y es la autora de la fotografía que acompaña a esta incompleta semblanza. En lo personal, dejó el legado de cinco hijos, 17 nietos y 18 bisnietos, quienes sin lugar a duda lo recordarán para siempre con el mayor de los cariños. •

Honorio Añón Suárez nos ha dejado físicamente, mas no en nuestros corazones. Los que lo conocimos lo seguiremos recordando por siempre, no obstante el hondo pesar que hoy sentimos por su muerte. Fuente: Comisión Permanente del Asfalto

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sección

Técnica

Conteo vehicular utilizando visión artificial Autores: María Fernanda Amarilla, Valeria Schvastzman, Gustavo Devincenzi, Rosario Concepción Ramos

Evaluación dinámica de los suelos calcáreos de la provincia de Entre Ríos

Autores: Ing. Mariano Cabrera, Ing. Nicolás Meichtry, Ing. Edgardo Rivas, MSc. Ing. Gustavo Bolla, MSc. Ing. Marina Cauhapé Casaux, Dr. Ing. Fernando Martínez, Dr. Ing. Silvia Angelone 03

Influencia del tránsito y la infraestructura en el confort de los usuarios del transporte público de pasajeros Autores: Fernando Javier Imaz, Raúl Andrés Hurani, Juan Francisco Jaurena

Incorporación de residuos industriales en cementos para su utilización en capas estructurales de caminos Autores: Jerónimo Kreiker, Enrique Quintana Crespo

05 La dirección de la revista no se hace responsable de las opiniones, datos y artículos publicados. Las responsabilidades que de los mismos pudieran derivar recaen sobre sus autores.

Calibración de modelos de micro simulación de tránsito. Autor: Raúl Fernando González

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01.

CONTEO VEHICULAR UTILIZANDO VISIÓN ARTIFICIAL

Autores: María Fernanda Amarilla, Gustavo H. Devincenzi, Rosario Concepción Ramos, Valeria Schvastzman

RESUMEN La metodología más usada actualmente para el conteo vehicular urbano, la forma manual, no es capaz de brindarnos las características representativas del comportamiento vehicular de una intersección. Esto nos motivó investigar la implementación de un software cuyo objetivo es determinar la presencia, ubicación y clasificación de los vehículos que circulan, en forma continua, basándose en el proceso de Background Sustraction, que consiste en separar de cada frame el fondo fijo y los objetos en movimiento, que son los de interés de estudio. Trabajamos con librerías open source y un software libre que permitía registrar los vehículos en un tramo recto con un solo sentido de circulación, sin clasificarlos. Este programa fue adaptado para intersecciones urbanas (con sus distintos sentidos de circulación) y se le añadió también la posibilidad de clasificación vehicular. El programa procesa videos captados por una cámara instalada en las intersecciones, los cuales son enviados a un DVR o a una PC, por medio de conexión WiFi o cableado.

basándose en el proceso de Background Sustraction, que consiste en separar de cada frame el fondo fijo y los objetos en movimiento, que son los de interés de estudio. Este método consiste en la captación de imágenes por medio de una cámara digital, almacenándolos en un disco rígido, ya sea de una computadora o un DVR, para ser analizados tanto, en tiempo real como asincrónicamente. Nos permite: contar los vehículos, determinar las velocidades medias de marcha y de recorrido, realizar una clasificación vehicular, obtener la densidad vehicular, identificar congestiones de tráfico, accidentes, entre otros. Este sistema, junto con la ingeniería del tráfico, encargada de planear, diseñar y organizar la operación del tráfico en calles y autopistas, nos podría ayudar a obtener una movilidad segura y eficiente, para ello se realizara un estudio dividido en tres etapas: La intersección elegida, es la de Santa María de Oro y Mendoza, ubicada dentro del casco céntrico de la ciudad de Resistencia, (imagen 1.1) a 5 cuadras de la peatonal, y 6 de la plaza principal, 25 de mayo(imagen 1.2).

De esta manera obtuvimos una recopilación constante de datos (4 meses), con los que pudimos obtener la siguiente información: • Flujo vehicular. • Clasificación vehicular diaria conforme tamaño • Flujo vehicular según la clasificación • Horas pico. • Determinación de la calle más transitada, etc. Consideramos que es una herramienta útil, que no solo nos permite analizar un comportamiento continuo del flujo vehicular urbano, sino que también nos permite por ejemplo determinar el método de control de la intersección más conveniente, con los parámetros de diseño necesarios para definir el mismo.

INTRODUCCIÓN La metodología más usada actualmente para el conteo vehicular urbano, (manual), no es capaz de brindarnos las características representativas del comportamiento de este en una intersección. Esto nos motivó a investigar la implementación de la visión artificial en una intersección, la que consiste en un software cuyo objetivo es determinar la presencia, ubicación y clasificación de los vehículos que circulan, en forma continua,

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Imagen 1.1. Casco céntrico de la ciudad de Resistencia (Google maps. 2014)

Conteo vehicular utilizando visión artificial

TIPO DE CONTEO

ELEMENTOS ANEXOS

NEUMÁTICOS

a. Filmación de la intersección durante un periodo aproximado de 4 meses, para contar con una muestra representativa del comportamiento vehicular, diario, semanal y mensual.

SENSORES

1. OBTENCIÓN DE DATOS

MAGNÉTICOS

b. Calibración del programa encargado de procesar los videos obtenidos, para el conteo automático de los vehículos por sentido de circulación, teniendo en cuenta los factores que pudieran alterar los resultados, como ser, condiciones climáticas y horas solares.

FIBRA ÓPTICA

2. ESTADO DEL ARTE

VENTAJAS Y DESVENTAJAS DE LAS DISTINTAS TÉCNICAS DE CONTEO

MANUAL

2) Ahorro en instalación de dispositivos y sus posibles reparaciones 1) Conteo más preciso y confiable

DISPOSITIVOS ELECTRÓNICOS

2) Descarga directa de la información a una computadora

1) Censo de corta duración 2) Incomodidad de los operarios al realizar las tareas 3) Probabilidad de registros erróneos producto de la distracción del personal o debido al cambio de turnos 4) Carga manual de los registros a una computadora

TIPO DE CONTEO

ELEMENTOS ANEXOS

LASER ACTIVO VISIBLE

VISIÓN ARTIFICIAL

El conteo de vehículos es una tarea fundamental en los aforos de tráfico, tanto para el diseño de nuevas vías, como para el control y la optimización del tráfico urbano. Dicho conteo, y clasificación, en función del número de ejes, es posible realizarlo con diversas técnicas y procedimientos, las cuales serán divididas en cuatro grupos 1. Conteo manual. 2. Conteo con sensores neumáticos. 3. Conteo con sensores magnéticos. 4. Conteo con visión artificial.

CON CONTADOR ELECTROMECÁNICO: 1) Sistemas temporal o permanentes de control. 2) No es necesario la presencia continua de un operario. 3) Permite tener un registro de volumen horario CON CONTADOR ELECTRÓNICO: 1) Ídem. 2) Ídem. 3)-Permite tener un registro de volumen, clasificación y direccionalidad.

c. Verificación de los resultados arrojados por el programa por medio de un conteo manual de 24horas y en caso de no verificar, recalibrar.

PLANILLAS

CON CONTADOR ELECTROMECÁNICO: 1) Sistemas portátiles y económicos. 2) No es necesario la presencia continua de un operario. 3) Permite tener un registro de volumen horario CON CONTADOR ELECTRÓNICO: 1) Ídem. 2) Ídem. 3) Permite tener un registro de volumen horario y de direccionalidad.

Imagen 1.2. (Google maps. 2014)

1) Obtención de volumen vehicular y su clasificación

VENTAJAS

VIDEO-CÁMARAS

DESVENTAJAS CON CONTADOR ELECTROMECÁNICO Y ELECTRÓNICOS: 1) Censo de corta duración debido al deterioro de las mangueras. 2) Dicho valor del volumen diario u horario no brinda información en cuanto a la clasificación y direccionalidad. 3) Probabilidad de registros erróneos producto al deterioro de los elementos registradores. 4) Carga manual de los registros a una computadora. CON CONTADOR ELECTROMECÁNICO Y ELECTRÓNICOS: 1) Necesidad de romper el pavimento para su instalación. 2) Probabilidad de registros erróneos producto al deterioro de los elementos registradores. 3) Carga manual de los registros a una computadora

CON CONTADOR ELECTRÓNICO: 1) Iguales ventajas de los métodos anteriores, adicionándole la posibilidad de registrar vehículos parados.

VENTAJAS

DESVENTAJAS

1) Registro continuo durante todo el año 2) Detectan y clasifican los vehículos, su posición respecto al carril y velocidad.

1) Elementos costosos 2) Inconvenientes en la detección de vehículos en pavimentos de asfalto nuevos debido a la reflectividad

1) Ídem. 2) Determinación de volumen, ocupación, velocidad, densidad, giros, etc. 3) Registro en tiempo real del tránsito vehicular y peatonal, para el análisis de demoras, colas, incidentes, puntos conflictivos, etc. 4) Posibilidad del análisis de la información en tiempo real o asincrónicamente. 5) Para su instalación no requiere modificar físicamente la vía

1) Falta de datos en caso de interrupción de la corriente eléctrica durante un tiempo prolongado, a menos de que la fuente de alimentación sea un panel solar.

1) Censo de corta duración, tanto por ser operado por una persona, como por ser abastecido de energía por medio de baterías. 2) Idem 3) Idem

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3. COMPONENTES DE LA VISIÓN ARTIFICIAL Como primer paso es necesario definir la herramienta primordial de este trabajo, que es lo que se denomina “visión artificial” y sus componentes principales. La visión artificial o visión por computador, permite la obtención de imágenes, sin contacto, mediante sistemas ópticos, para su posterior procesamiento y/o análisis automático, aplicando operaciones matemáticas y algorítmicas para obtener la información requerida, según el objetivo planteado. Visión artificial es una tecnología que combina principalmente dos elementos: 1. Sistema encargado de la adquisición de imágenes, denomino como “parte física” (equipos / hardware) 2. Sistema encargado de procesar la información obtenida, denominado como “parte lógica” (programas / software) La combinación de estos, tiene por objetivo la adquisición y posterior procesamiento de la información, con el propósito de extraer, medir, clasificar y comparar ciertas características y/o propiedades que se tengan en común y en su conjunto la toma de decisiones; simulando la acción que tiene la visión humana y el cerebro.

Imagen 3.1-1. Cámara con led infrarrojo para exterior. Fuente: Autor

• DVR: es un dispositivo interactivo de grabación de televisión y video en formato digital. Se compone, por una parte, del hardware, que consiste principalmente en un disco duro de gran capacidad, un microprocesador y los buses de comunicación; y por otra, del software, que proporciona diversas funcionalidades para el tratamiento de las secuencias de vídeo recibidas, acceso a guías de programación y búsqueda avanzada de contenidos. El DVR permite almacenar la información y manipularla posteriormente con un procesador. De modo que se lo podría calificar como una computadora especializada en el tratamiento de imágenes digitales (imagen 3.1-2).

Si bien existen varios programas que realizan procesos que se conocen como “visión artificial”, nos enfocaremos en el llamado “project_86x”, que fue el que se modificó según nuestros requerimientos.

3.1. Partes físicas: Hardware / Equipos

Gracias a la predisposición de la Dirección de Vialidad Provincial (DVP) de la provincia del Chaco, pudimos disponer de los siguientes equipos: I. Una cámara IP fija con led infrarrojo exterior (anti humedad y a prueba de agua). II. Un DVR de 4 canales con disco de 500 gb. III. Una computadora • Cámara IP: tiene la ventaja de poder ser controlada de manera remota y transmitir por medio de internet, en tiempo real, hacia el dispositivo de visualización o almacenaje. Imagen 3.1-1.

Imagen 3.1-2. DVR. Fuente: Autor

• UPS: este artefacto es una fuente de energía eléctrica que abastece al computador, está contiene una batería que seguirá emergiendo electricidad en el caso que haya un corte de luz o un problema eléctrico en la infraestructura (imagen 3.1-3).

Las imágenes captadas por la cámara pueden ser transmitidas de dos maneras: a) Por señal WI-FI, en donde la cámara se conecta a través de internet a una dirección IP. b) Por cable UTP.

Imagen 3.1-3. Características del UPS. Fuente: Autor

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Conteo vehicular utilizando visión artificial

3.2. Partes lógicas: Software / Programa

3.3. Obtención e instalación de los componentes

Los elementos que se utilizaron para la realización del programa encargado del conteo vehicular “project_86x” fueron los siguientes.

La Dirección de Vialidad Provincial del Chaco, entidad que se vio muy interesada en nuestro proyecto, nos brindó tanto los componentes y equipos, como la asistencia técnica y el asesoramiento de su instalación.

• OpenCV: Esta es la principal librería o biblioteca utilizada en el desarrollo de los algoritmos de tratamiento de imágenes, permitiendo a los programadores crear aplicaciones en el dominio de la visión artificial. Es de código abierto (gratuito) desarrollado por Intel y también multiplataforma, lo que significa que funciona de forma similar en distintos sistemas operativos, como ser: GNU/Linux, Mac OS X y Windows. Principales aplicaciones - Operaciones básicas. - Análisis de imagen. - Análisis de movimiento. - Reconocimiento de objetos. - Detección de objetos. - Reconstrucción 3D y calibración de la cámara. - Seguimiento

Una vez obtenidos los elementos necesarios para comenzar con el trabajo, tuvimos que decidir en donde colocar la cámara, ya que dicho lugar debía cumplir con los siguientes requisitos: • No tener control de intersección, como por ejemplo: lomo de burro, semáforo, etc. • No contar con intersecciones previas, en el sentido de circulación, semaforizadas. • Flujo vehicular representativo. • Intersección cercana a una vivienda para poder abastecer de energía constante y poder recopilar la información periódicamente. Se determinó que la ubicación más conveniente era la intersección de Santa María de Oro y Mendoza. Imagen 3.3-1

• Boost: Es un conjunto de bibliotecas de programa de libre disponibilidad, con revisión por pares (método usado para validar trabajos escritos), preparadas para extender las capacidades del lenguaje de programación C++. En la actualidad cuenta con más de 80 bibliotecas, incluidas las de álgebra lineal, la generación de números pseudoaleatorios, multihilos, procesamiento de imágenes, expresiones regulares, pruebas unitarias, entre otras. • Microsoft Visual Studio Express: Es un conjunto completo de herramientas de desarrollo para la generación de aplicaciones de escritorio y aplicaciones móviles. Visual Basic, Visual C# y Visual C++ utilizan todos el mismo entorno de desarrollo integrado (IDE), que habilita el uso compartido de herramientas y hace más sencilla la creación de soluciones en varios lenguajes. Está disponible de forma gratuita. Permite especificar de manera precisa sobre qué datos debe operar una computadora, cómo deben ser almacenados o transmitidos y qué acciones debe tomar bajo una variada gama de circunstancias. • C++: Es un lenguaje de programación, con éste es posible crear y manipular objetos, otra particularidad es la posibilidad de redefinir los operadores y de poder crear nuevos tipos que indica al ordenador y/o al programador algo sobre la clase de datos sobre los que se va a procesar. Esto incluye imponer restricciones en los datos, como qué valores pueden tomar y qué operaciones se pueden realizar o que se comporten como tipos fundamentales.

Imagen 3.3-1. Esquina en donde se instaló la cámara. Fuente: Google Maps 2015

Instalación de la cámara por medio del personal de DPV

Imagen 3.3-2. Instalación de la cámara. Personal de la DVP. Fuente: Autor

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Para asegurar una transmisión continua de la información, debido a la posible interrupción de la señal por el operador, cortes de luz y/o lejanía de la cámara, se realizó la conexión de la cámara hasta la unidad de almacenamiento a través de un cableado de aproximadamente 50m, ver imagen 3.3-6.

Imagen 3.3-3. Instalación de la cámara. Personal de la DVP. Fuente: Autor

La cámara se encontraba a aproximadamente 6 metros de altura, fijada sobre el muro de carga, enfocando de tal manera que registre ambas intersecciones de estudio. Ver imágenes 3.3-4 y 3.3-5. Imagen 3.3-6. Cableado desde la cámara hasta el DVR. Personal de DVP. Fuente: Autor

Configuración del modo de filmación, como ser resolución, tiempo, etc. (imagen 3.3-7)

Imagen 3.3-4. Esquina en donde se instaló la cámara. Fuente: Google Maps 2015

Imagen 3.3-7. Monitor y DVR. Fuente: Autor

Durante el transcurso de la filmación, podíamos observar en tiempo real, lo que pasaba a través de un monitor. Los datos (videos) fueron grabados durante cuatro meses y almacenados en un DVR para su posterior procesamiento. Ver imagen 3.3-8.

Imagen 3.3-8. Monitor y DVR. Fuente: Autor

Imagen 3.3-5. Instalación de la cámara. Fuente: Street View

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4. DESCRIPCIÓN DEL SISTEMA DE VISIÓN ARTIFICIAL El objetivo principal de este algoritmo, es determinar la presencia, ubicación y clasificación de los vehículos que circulan, en este caso, por una intersección de una mano y de dos carriles, Santa María de Oro y Mendoza. Las imágenes de entrada del proceso (imagen 4-1) eran del tipo:

En esta, el rayo de luz pasa a través de una lente y es capturado por un sensor electrónico CCD formado por NxM foto sensores, los cuales transforman la energía de la luz incidente en energía eléctrica, entregando una señal analógica, la cual es digitalizada mediante el convertidor analógico-digital. Cada foto receptor es sensible a la intensidad de luz y no a los colores, por lo que en esta hay un prisma que la descompone en tres colores básicos para cada pixel, rojo, verde o azul (Modelo RGB-imagen 4-2).

• Imágenes de intensidad: Están ligadas estrechamente con el concepto de luminosidad (captura de luz) y son aquellas imágenes que se obtienen a través de los dispositivos ópticos como cámara de fotos y de videos. Como se dijo en el capítulo anterior, la visión artificial está compuesta por dos subsistemas, de los que se hará una breve descripción de la función de los componentes que la integran. 1) Parte física (equipos / hardware) 2) Parte lógica (programas / software)

Imagen 4-2: Colores que componen la imagen. Fuente: Autor

Teniendo en cuenta que una imagen no es más que un arreglo de pixeles MxN x 3; donde cada pixel de color es un componente de la tripleta correspondiente a rojo, verde y azul en una localización espacial especifica en una imagen.

Imagen 4-1: Las imágenes de entrada del proceso. Fuente: Autor

1. Fuente de iluminación: el tipo de iluminación es uno de los puntos más sensibles en un sistema de visión artificial, ya que puede traer anormalidades difíciles de eliminar, como son las sombras, el bajo o alto nivel de contraste, contornos no muy definidos, etc. En nuestro caso, debido a la ubicación de la cámara en el exterior, en donde de día se contó con iluminación natural (sol) y de noche con la del alumbrado público, se han presentado alguno de los problemas nombrados, que los describiremos mejor en el capítulo de errores del programa.

Imagen 4-3: Componentes de un pixel de color. Fuente: Autor

Una vez adquirida la imagen, esta es representada por un arreglo en 2 dimensiones de tamaño N*M (N Filas, M Columnas), donde cada posición de la matriz es un pixel que toma un valor único el cuál es función del tipo de sensor de la cámara y la resolución definida de captura.

2. Cámara CCD: en un sistema de visión artificial, la cámara viene a ser los ojos del sistema, ya que es el dispositivo encargado de captar o recibir la información de la escena. Imagen 4-4: representacion en dos dimensiones. Fuente: Autor

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La resolución se define en la calibración de la cámara, que consiste en asignarle la forma de captar las imágenes en función a las necesidades.

La primera clase (fondo fijo) corresponde a los objetos estáticos en la imagen u objetos que presentan un movimiento constante, como ser las hojas de los arboles movidas por el viento.

Para nuestro trabajo se le asigno las siguientes características:

La segunda clase corresponde al primer plano, que son pixeles distintos al fondo de la escena, que presentan un movimiento que es el que se desea analizar.

• Resolución: M = 288 pixeles x N = 352 pixeles. • Captura constante de imágenes, ya que se podía optar por gravar solo cuando detecte movimiento. • Velocidad: 25 cuadros por segundo. 3. Digitalizador DVR: este es el conversor analógico-digital encargado de convertir la señal eléctrica a un código que puede ser interpretado por la computadora para conformar la imagen que será el objeto de estudio. 4. Computadora: esta se encarga de extraer y procesar la información contenida en una imagen que es entregada por el digitalizador.

Los objetos del primer plano pueden ser detectados por las áreas de imagen que tienen una diferencia significativa entre la imagen de entrada y la imagen de referencia (modelo de fondo). Típicamente, el Proceso de BS se define por: a) modelo de fondo de inicialización hasta un cierto umbral, b) el mantenimiento del modelo de fondo c) la segmentación del primer plano La siguiente figura muestra el diagrama de bloques del proceso de sustracción de fondo aquí descrito. (Figura 4-1)

El desarrollo del algoritmo está dividido en las siguientes etapas las cuales se irán desarrollando una a una en este capítulo:

Figura 4-1: Diagrama de bloques. Fuente: Autor

Este proceso no es tan sencillo como puede parecer. Por ejemplo, una persona o un vehículo pueden permanecer sin movimiento durante algunos cuadros y aun así deben ser detectados. Por otra parte, se pueden dar situaciones en las que los elementos de fondo también se están moviendo. Por ejemplo, hojas o ramas que se mueven. Desafortunadamente, se detectan como objetos de primer plano en los métodos básicos de BS. Asimismo pueden ocurrir mimetizaciones entre el color de un objeto y el del fondo próximo a él. La consideración de este tipo de cuestiones es una de las tareas para el diseño del algoritmo. La sustracción de fondo o segmentación Frente-Fondo (Background Sustraction - BS) es una tarea fundamental en las aplicaciones de visión artificial, tales como la detección de objetos en movimiento. La segmentación de una imagen consiste en la separación de los elementos fijos, de los elementos móviles, basándose en el concepto de fondo fijo y primer plano.

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Del fondo y el primer plano es posible crear una imagen lógica, asignando un uno lógico al primer plano y un cero lógico al fondo, y una vez designado este, se realiza una resta en valor absoluto entre esta imagen de fondo y cada cuadro del video a analizar, valor que debe ser mayor al umbral, dado por la librería OpenCV. |fondo – cuadroi| > umbral

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Existen varias técnicas de BS, una primera clasificación que suele hacerse es entre los que son recursivos y los que no lo son. Otra clasificación es conforme requieran parametrización inicial o no. Para este trabajo se ha elegido la rutina PBAS para el proceso de BS, que al momento de emplearla era de código abierto y de libre disponibilidad. Es de tipo no paramétrica y ha sido desarrollada en la Universidad Técnica de München. El proceso básico de la misma es generar el fondo a partir de los últimos valores de los píxeles, asignándole a cada uno de ellos un valor de aprendizaje y comparándolo con píxeles cercanos (con los que podría conformar un bloque) considerándolo o no perteneciente al mismo conforme se encuentre dentro de ciertos umbrales obtenidos para ese bloque.

Proceso de suavizado: consiste en promediar cada pixel de una imagen teniendo en cuenta a sus vecinos más cercanos, esta operación busca reducir el “ruido” en una imagen. El promedio se basa en métodos estadísticos como la media gaussiana (Gaussian Blur es la rutina de OpenCV utilizada) Imagen 4.1-2.

4.1 - Rutina pbas – Diferenciación de cuadros

Este algoritmo consiste en hacer una diferenciación entre el cuadro actual y el cuadro tomado como referencia o base para el fondo. Este cuadro de referencia para el fondo (background) va cambiando conforme se avanza en el proceso de segmentación (es la tarea de Mantenimiento del Modelo BS). La diferencia entre el cuadro actual y el tomado como fondo nos daría los elementos que pertenecerían al frente. Esta técnica es adecuada para detectar movimientos en los casos como el de este proyecto, dónde en cada escena / cuadro hay pequeños cambios de los objetos fijos. La desventaja de este método es que en cuanto no hay movimiento (como en el típico caso de un semáforo en rojo), todos los elementos que deberían pertenecer al primer plano, desaparecen. Esto es apenas obvio ya que al no existir movimiento entre un cuadro y otro, el hacer diferencia entre ellos da como resultado cero (imagen en negro).

Imagen 4.1-2: Gaussian Blur. Fuente: Autor

Sobre esta imagen suavizada se realiza el proceso básico del PBAS (mantenimiento de la imagen de fondo y obtención de la imagen del frente). Esta última imagen está en blanco y negro. Es como aplicar un proceso de Binarización a las diferencias que encontramos entre la imagen de fondo y la del cuadro analizado. Los píxeles que son diferentes aparecen con valor 1, mientras que los que se mantienen iguales lo hacen con valor 0. Para el ejemplo que se mostró anteriormente, la imagen del frente sería (Imagen 4.1-3):

Se muestran en las siguientes imágenes (Imagen 4.1-1) los procesos básicos que se realizan en esta rutina:

Imagen 4.1-3: Imagen del frente. Fuente: Autor

Luego de obtenida la imagen del frente, se aplica el proceso de detección de manchas (blobs) y seguimiento de las mismas.

Imagen 4.1-1: Cuadro original. Fuente: Autor

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A continuación se procede a la rutina de aforo de vehículo. Se analiza para cada track la posición respecto a las líneas definidas de conteo y se guarda el cuadrante al que pertenece (la primera vez estará no definido y por lo tanto solo se asigna).

A partir de la imagen de frente del cuadro en proceso, se analiza lo que se denomina como blob o mancha (blob: es un conjunto de píxeles conectados con el mismo valor 1). Este análisis de manchas se utiliza para detectar un objeto en movimiento. De cada mancha se obtiene su área, área equivalente, coordenadas del baricentro y conteo de inactividad. El área es la zona que ocupa la mancha (asimilada a un rectángulo denominado caja o box que contiene a la mancha). El área equivalente es un valor que se calcula para compensar el efecto de la perspectiva y consiguiente disminución del tamaño del objeto (en píxeles) a medida que se aleja de la lente de la cámara. Para ser considerada la mancha debe tener un área equivalente mínima. A partir de allí se pasa a la rutina de seguimiento de manchas (tracks). En ella se verifica, para cada mancha detectada en la imagen de frente en proceso, si tiene correspondencia con una mancha considerada en el proceso previo. Para este efecto se analiza el área y la variación de posición del baricentro de la mancha. Si hay razonable concordancia (área y distancia de baricentros dentro de ciertos umbrales) se actualiza la información de área y baricentro de ese track y se pone en 0 el control de cuadro sin actividad, caso contrario se crea un nuevo track. Luego se actualizan las manchas y tracks que no tuvieron actividad (detección) en este cuadro, incrementando el contador de cuadros sin actividad. Se eliminan aquellos que lleven 5 cuadros sin actividad.

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Este proceso se realiza de la siguiente forma. En la figura de la derecha los puntos P1 y P2 definen una línea de conteo. Cuando la misma es atravesada, corresponde contar dicho vehículo. El baricentro del vehículo se identifica en el gráfico con el punto P3. Para verificar si el vehículo cruza la línea de conteo, el procedimiento que se seguirá es el de analizar el signo del producto vectorial de los vectores que se indican como es el vector de la línea de conteo, definido por P1 y P2. es el vector que seguirá la trayectoria del vehículo, definido por el punto P1 (inicio de la línea de conteo, que obviamente está fijo) y el punto P3 que identifica el baricentro del vehículo considerado (track) y que está en movimiento. El signo del producto vectorial nos indicará en que semiplano (del plano x-y, dividido por la línea que generan P1 y P2) está ubicado el punto P3. Si es positivo estará en uno y si es negativo en otro (si fuese exactamente 0 estaría situado en la misma línea del vector ). La forma de calcular este signo será: Si definimos como coordenadas de los puntos P1, P2 y P3: P1x, P1y, P2x, P2y, P3x, P3y, entonces, tomando como origen de referencia de los dos vectores al punto P1 tenemos el producto vectorial de , que es un vector perpendicular al plano determinado por los vectores . El módulo de ese vector lo obtenemos resolviendo el determinante de la matriz (como están contenidos en el plano x-y, la componente z es cero):

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El resultado buscado será: Signo = SGN (( (esto es equivalente al signo del ángulo β entre los dos vectores). De similar manera se define una segunda línea de conteo y se analiza en qué lugar se ubica el vehículo respecto de ella. Al tener dos líneas de conteo son 4 los sectores (semiplanos en nuestro caso) que quedan definidos (por las dos rectas que se cruzan). Esto se aprecia en el siguiente gráfico (indicados como A, B, C y D) Figura 4-2. Cuando la rutina verifica que un track cambia de sector, realiza el conteo conforme corresponda (según la(s) línea(s) que cruza y de acuerdo al tamaño del área equivalente) para asimilarlo a un determinado tipo de vehículo.

5. MODIFICACIÓN Y CALIBRACIÓN DEL PROGRAMA “PROJECT_X86” A este capítulo lo dividiremos en dos partes: 1. PROCESOS DE MODIFICACIÓN DEL PROGRAMA 2. PROCESOS DE CALIBRACIÓN DEL PROGRAMA

5.1 - Procesos de modificación del programa

El programa ha sido probado con videos grabados, con el fin de obtener datos fiables a través de la calibración, en donde se ajustan los parámetros para minimizar los errores en el conteo. Las pruebas han seguido un protocolo, con el fin de llevar un orden en el proceso, para alcanzar el objetivo de esta etapa, que es determinar el número y tipo de vehículos que cruzan la zona de estudio. Este tipo de programas, ya existen, y muchos de ellos, están a disposición, gratis, en internet, los cuales, cuentan con muchas limitaciones debido a su libre accesibilidad, desventaja con la que contaba el programa con el que originalmente se comenzó a trabajar. Pero a la vez, como ventaja, este era un programa “abierto”, es decir, que se podía implementar y/o modificar elementos de su algoritmo.

Imagen 4.2: líneas de conteo. Fuente: Autor

En esta detección también se verifica si la imagen corresponde a un horario diurno o nocturno. El conteo de estos vehículos se graba asimismo en un archivo secuencial, en el que se indica: Numero de cuadro, línea de conteo A-B: valor contado (de acuerdo al tamaño del vehículo), línea de conteo C-D: valor contado (de acuerdo al tamaño del vehículo) y si es Diurno o Nocturno (D ó N). Ejemplo -Figura 4 -3:

El principal inconveniente con el que contaba “Project_x86” para nuestro trabajo, era que analizaba videos captados con cámaras colocadas en forma perpendicular a la vía, (figura 5.11), es decir, que las líneas de conteo solo estaban en sentido horizontal y en una sola dirección. Esta es una posición muy ventajosa, ya que los vehículos no están perspectivados, como es el caso de este proyecto.

Figura 4-3: líneas de conteo. Fuente: Autor

A partir de esta información, se lee este archivo desde una planilla electrónica (Excel por caso) en al que se pueden realizar los análisis que se estimen necesarios.

Figura 5.1-1. Cámara perpendicular a la vía.

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En nuestro caso, la cámara captaba una intersección, con dos sentidos de circulación, con distintas perspectivas para cada una (imagen 5.1-1), debido a esto, se tuvo que configurar el programa en función a nuestras necesidades.

Imagen 5.1-3. Coordenadas de las líneas de conteo. Fuente: Autor.

Imagen 5.1-1. Vista de la cámara instalada. Fuente: Autor.

Las reformas que se realizaron al programa original, son las siguientes: 1- La posición de las líneas de conteo, las cuales podían estar inclinadas y no solo horizontales, debiendo cumplir con los siguientes aspectos: • Deben estar perpendiculares al sentido de circulación de manera de cubrir todo el ancho de la calle (de cordón a cordón).

2- Posibilidad de clasificación vehicular subdividido en día y noche. El conteo lo realiza cuando el baricentro del box/caja cruzaba alguna línea de conteo, a dicha caja, que encierra al vehículo, se le asignó un área (en pixeles2), una de día y otra de noche (imagen 5.1-4). Complementando a esto, se realizó una categorización, de manera de tener una clasificación del flujo vehicular, es decir: 1. Motos = 1 2. Autos = 2 3. Camiones chicos = 3 (Camión recolector de residuos, combis, etc.) 4. Colectivos = 4 5. Camiones grandes = 5

• Deben estar en una posición tal que el centroide de la caja (box), que circula paralela a ella, no la cruce nunca. Por lo que se debe asignar coordenadas a cada línea de conteo, imagen 5.1-2 y 5.1-3, son:

Imagen 5.1-2. Coordenadas de las líneas de conteo. Fuente: Autor.

Imagen 5.1-4. Parametrización de ambas intersecciones.

Vemos que áreas mayores a las determinadas como límite para la clasificación 4, les asigna el valor 5. 3-Conteo simultaneo para ambos sentidos, reduciendo de esta manera el tiempo en la obtención de los datos.

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En la siguiente imagen 5.1-5 vemos como se visualizaba la detección, seguimiento y posterior conteo de los vehículos. a. Ventana de dialogo “C\Conteo_Trab_Final\project_x86. exe”: se observa el seguimiento que realiza el programa al track instantes previos a que su centroide cruce la línea de conteo y además cuando los cuenta. b. Ventana “VehicleCouting”: en esta se realiza y se visualiza el conteo. c. Ventana “Background previo”: muestra el background substraction del frame anterior al que se está reproduciendo y contando. d. Ventana “Background Substraction”: muestra background substraction del frame en reproducción.

Id:1 – Es la identidad (Nº) que el programa le asigna a un track. Área: 3148 – Es el área del box que enmarca al track del vehículo identificado. vehiclePosition: x=207.638 :y=79.0156 – Son las coordenadas del centroide, en píxeles. Son los valores asignados a la posición del centroide del track respecto a los cuadrantes definidos por las dos líneas de conteo. Guarda el valor del frame previo y del actual para comprobar si hay un cruce del vehículo.

Esto indica que la entidad Id: 1, que corresponde a un auto “2”, debido al área asignada para esta categoría, cruzó la línea de conteo C-D. 4- Los resultados son arrojados en un archivo con formato .txt archivo de texto, en el cual solo se observa el tipo de vehículo, que ha cruzado alguna línea de conteo, y en qué momento del día. Imagen 5.1-6. Se optó por este tipo de archivo (.txt) debido a que es compatible con cualquier otro programa, como ser Excel, herramienta escogida para procesar los datos obtenidos. Imagen 5.1-5. Parametrizacion de camionetas.

Imagen 5.1-6. Datos arrojados.

1. Línea A-B, arroja los vehículos que cruzaron por la calle Santa María de Oro. Nº de cuadro (frame) procesados del archivo (empieza en 0). Hay un conteo de los segundos de proceso y un cálculo de la cantidad de frames por segundo que se han procesado.

2. Línea C-D, arroja los vehículos que cruzaron por la calle Santa María de Oro. El nombre con el que aparecen estos archivos coincide con el nombre del video al que pertenece, dichos nombres indican lo siguiente:

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5- Posibilidad de apagar las ventanas de background previo y background Substraction para acelerar la reproducción, con esto se llegó a los 20 frames/seg. Ventanas prendidas “1”

Ventanas apagadas “0”

Con este cambio, se consiguió mejorar aproximadamente en un 50% el rendimiento. 6- Para indicarle al programa desde donde se desea que comience la reproducción se debe modificar lo siguiente Una vez realizadas estas modificaciones, se comenzó con la reproducción de los videos, y fue en esta instancia en donde surgieron nuevos inconvenientes, como ser: 1. Bajo rendimiento de las computadoras con las que contábamos, ya que analizaban a una velocidad entre los 9 a 12 frames por segundo, (este último valor en computadoras con un procesador i7), siendo una velocidad menor a la de tiempo real (25 frames/seg), lo que implicaba que un video de 15 hs, se termine de analizar en más de 30 horas. 2. Ante un corte de luz, o cualquier otra situación que hacía que las computadoras se apaguen, se debía comenzar de cero con la reproducción y análisis del video interrumpido, lo que implicaba mucho tiempo perdido. 3. Imposibilidad de analizar reiteradas veces una situación particular en cualquier tiempo del total del video. 4. Una vez finalizado un análisis y arrojado los resultados, se debía indicar el siguiente video a contabilizar, es decir, no comenzaba automáticamente con un nuevo video. Esto derivó en las siguientes modificaciones, imagen 5.1-7:

En este caso >0< indica que comienza en el frame 0 (cero), es decir en el minuto cero del video. Si por ejemplo se desea que comience desde el minuto 2 y 30 segundos, hay que realizar lo siguiente: • Como se dijo, la filmación se realizó a 25 frames/seg, lo que equivale: 2 minutos = 120 segundos 2 minutos 30 segundos = 150 segundos 1 segundo 150 segundos

25 frames 3750 frames

Se debe colocar de la siguiente manera:

7- En caso de iniciar una reproducción desde donde se cortó, el programa no “escriba” sobre la información ya recolectada del mismo video, borrándola, ya que arroja los archivos de texto con el mismo nombre del video, y si dicho video ya había sido reproducido anteriormente, ya tiene su correspondiente archivo de datos. Borrar datos “0”

No borrar datos “1”

5.2. Proceso de calibración del programa Por observaciones y pruebas, se adoptaron finalmente los siguientes valores para las áreas correspondientes a cada tipo de vehículos, imagen 5.2-1:

Imagen 5.1-7. Mejoras aplicadas.

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• MOTOS: Valores de areas de cajas mayores a 300 pixeles2 y menos a 900 pixeles2 se le asigna un valor igual a 1 (Imagen 5.2-3).

Imagen 5.2-1. Parametrización de las áreas de las cajas.

A modo de ejemplo se describira la calibración de la calle Santa Maria de Oro (linea A-B) de día.

Imagen 5.2-3. Parametrizacion de motos.

• AUTOS: Valores de areas de cajas mayores a 900 pixeles2 y menos a 2500 pixeles2 se le asigna un valor igual a 2 (Imagen 5.2-4). • Areas que no se tienen en cuenta < a 300 pixeles2 se le asigna un valor igual a 0.

Aquí vemos el cruce de una bicicleta por la linea A-B, y como se ve en la ventana de dialogo, le asigno el valor cero, debido a que posee un área de 254 pixeles2. Las bicicletas son una categoría fuera de nuestro interés, al igual que los peatones (Imagen 5.2-2).

Imagen 5.2-4. Parametrizacion de autos.

Dentro de esta categoría también están incluidas las camionetas.

Imagen 5.2-2. Parametrizacion de vehículos que se descartaron en este trabajo. diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

• CAMIONES CHICOS: Valores de areas de cajas mayores a 3500 pixeles2 y menos a 4500 pixeles2 se le asigna un valor igual a 3 (Imagen 5.2-5).

6. DETECCIÓN DE ERRORES Se clasificaron los errores presentes en el conteo, en tres categorías: 1. Errores debido a la calibración, considerados como errores introducidos por los autores. 2. Errores debido al programa, son los considerados como fuera del alcance de corrección de los autores. 3. Errores debido a casos particulares, son los considerados aleatorios, es decir, pueden presentarse como no. 1-ERRORES DEBIDO A LA CALIBRACIÓN Se trató de encontrar los valores correctos de los parámetros (áreas límites) acordes a cada categoría vehicular, tarea que se dificulto fundamentalmente debido a los días soleados, por dos causas: a) La caja/box encierra, no solo al vehículo, sino que también a su sombra. Imagen 6.1-1, 6.1-2 y 6.1-3. b) Los vehículos oscuros, se mimetizaban con la sombra de los árboles. Imagen 6.1-4 y 6.1-5.

Imagen 5.2-5. Parametrizacion de camiones chicos.

Dentro de esta categoría están: Camiones de residuos, colectivos chicos, combis, etc. • Colectivos: Valores de areas de cajas mayores a 3500 pixeles2 y menos a 4000 pixeles2 se le asigna un valor igual a 4(Imagen 5.2-6). Imagen 6.1-1. Vehículo más sombra Fuente: Autor.

Imagen 6.1-2. Vehículo más sombra Fuente: Autor.

Imagen 5.2-6. Parametrizacion de colectivos.

Imagen 6.1-3. Vehículo más sombra Fuente: Autor.

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La dificultad estuvo en encontrar un valor promedio de los parámetros, que se ajusten a las distintas condiciones nombradas.

De noche, se presentaron problemas con la determinación de las áreas correspondientes a cada categoría, debido a los siguientes factores: a) La caja/box encierra, no solo al vehículo, sino también a su estela de luz. Imagen 6.1-6. b) Los vehículos claros, se mimetizan con la luz del alumbrado público. Imagen 6.1-7.

Imagen 6.1-6. Vehículo más estela de luz. Fuente: Autor. Imagen 6.1-4. Vehículo oscuro. Fuente: Autor.

Como vemos, en esta imagen, se cumplen ambas causas descriptas (a y b), el programa le asigna un valor cero a una categoría que corresponde a un valor 1, es decir no incrementa el conteo. En este caso particular, como solución, se podría reducir el valor del área que el programa debe descartar, (valor = 0), para que lo reconozca según su categoría “1”, pero dicha reducción podría incluir el conteo de objetos que no se deben tener en cuenta, como las personas. En la imagen 6.1-5, vemos otro caso que expresa el mismo problema, en donde hay un conteo erróneo producto de la mimetización.

Imagen 6.1-7. Estela de luz. Fuente: Autor.

2- Errores debido al programa Esta clase de errores, son los que quedan fuera de nuestro alcance. Si bien fueron revisados, no se pudo determinar que los producía para poder eliminarlos, por lo que se deberá, en un fututo, realizar un análisis más profundo y detallado, para lograr una reducción total o parcial de los mismos, y así obtener un mejor rendimiento del programa. Se procede a la descripción de estos errores por medio de imágenes y explicaciones de cada uno de ellos. A. Vemos un error que se da exclusiva y reiteradamente por la calle Mendoza, en donde los vehículos son contados dos veces. Una antes de llegar a la línea C-D y la otra en el momento de cruce sobre respectiva línea. Imagen 6.2-1 y 6.2-2.

Imagen 6.1-5. Vehículo oscuro Fuente: Autor.

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Imagen 6.2-1. Doble conteo del automóvil por calle Mendoza. Fuente: Autor.

Imagen 6.2-3. Errores de conteo Fuente: Autor. Imagen 6.2-2. Doble conteo del automóvil por calle Mendoza. Fuente: Autor.

B. Veremos una secuencia de imágenes, describiendo el error que se va dando en el paso de dos vehículos, por ambas calles. Entran en escena, un auto por Mendoza y un colectivo por Santa María de Oro. El conteo empieza en cero en ambas intersecciones, imagen 6.2-3, luego vemos en las sucesivas imágenes como el programa va detectando erróneamente el cruce de vehículos en las distintas líneas, aumentando el conteo.

Como se observa, al terminar de atravesar estos dos vehículos, el conteo sobre ambas intersecciones se incrementó en siete unidades, siendo que únicamente atravesó, la línea de conteo C-D un auto (categoría 2), y la línea de conteo A-B un colectivo (categoría 4). Imagen 6.2-4.

Imagen 6.2-4. Fuente: Autor.

C. Otro error, del que no se pudo detectar la causa, fue particularmente sobre la calle Mendoza, cuando cualquier vehículo que doblaba, para tomar la dirección de la Santa María de Oro, no era registrado por el programa, imagen 6.2-5, o lo registraba con un área menor o mayor a la correcta, asignándole, una categoría incorrecta. Imagen 6.2-7-6.

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Imagen 6.2-5. Error debido a la falta de identificación de los vehículos. Fuente: Autor.

Imagen 6.2-7. Variación de áreas Fuente: Autor.

E. Otro caso, que se da de día, el cual vemos a continuación, donde el programa no hace un seccionamiento de áreas, y toma como un solo blob que está cruzando la línea de conteo C-D, incrementado el conteo en dos, siendo que debería ser de cuatro, ya que están cruzando dos autos (categoría 2). Imagen 6.2-8.

Imagen 6.2-6. Identificación de los vehículos con un área menor a la correcta. Fuente: Autor.

D. Otro caso de diferencias de áreas importantes, se ve en el siguiente ejemplo, donde se observa que para un mismo vehículo, en este caso colectivo, y sobre la misma intersección, hay gran variaciones de las áreas identificadas por el algoritmo. Imagen 6.2-7.

Imagen 6.2-8. Automóviles por calle Mendoza. Fuente: Autor.

F. En el siguiente ejemplo, vemos que el programa prácticamente no reconoce al auto debido a que se mimetiza con la sombra del árbol. Imagen 6.2-9.

Imagen 6.2-9. Automóviles por calle Mendoza. Fuente: Autor. diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

Describiremos los errores debidos al programa encontrados de noche. G. En el siguiente caso vemos como el programa, no toma el área completa del colectivo, sino que lo secciona, registrando en distintos frames/cuadros como que circulan dos autos, imagen 6.2.10. Además podemos apreciar que a las motos que están atravesando la línea de conteo C-D, no los identifico y por ende no los conto (el registro en C-D no incrementa), imagen 6.2.11.

Imagen 6.2-11. Error debido a la falta de identificación de las motos. Fuente: Autor.

H. Otro error, parecido al anterior, es cuando el programa realiza un seccionamiento de áreas entre la estela de luz y el auto, realizando un primer conteo cuando el track correspondiente a la mancha pasa la línea de conteo. Imagen 6.2-12.

Imagen 6.2.10. Incorrecto registro del colectivo. Fuente: Autor.

Imagen 6.2-12. Conteo de la mancha de la estela de luz. Fuente: Autor.

Después del registro anterior, el programa comienza a hacerle el seguimiento al auto, el que al atravesar la línea de conteo C-D, lo cuenta nuevamente. Imagen 6.2-13.

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3-ERRORES DEBIDO A CASOS PARTICULARES Este tipo de errores, son los que no se pueden clasificar dentro de ninguno de los dos casos anteriores. Errores que escapan de una correcta o incorrecta calibración de los parámetros y de las mejoras que se le pueda practicar al programa. A. En las siguientes imágenes vemos caso particular, que se dio un día lluvioso, donde programa toma como falsa positiva las gotas de agua, es decir, las toma como objetos en movimientos. Registrando en el conteo, ya sea por la calle Santa María de Oro, como por la Mendoza. Imagen 6.3-1 y 6.3-2.

Imagen 6.2.13. Conteo de la mancha. Fuente: Autor.

I. En este trabajo, se analiza toda la imagen captada por la cámara, pixel por pixel, lo que puede traer problemas de identificación de falsos positivos, y finalmente registrarlos en el conteo. En la siguiente imagen vemos como el programa analiza todo el cuadro. Imagen 6.2-14.

Imagen 6.3-1. Identificación de falsos positivos. Fuente: Autor.

Imagen 6.3-2. Identificación de falsos positivos. Fuente: Autor.

Imagen 6.2.14. Identificación de falsos positivos. Fuente: Autor. diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

B. Otro caso, fue donde en un momento de la grabación, un objeto, no identificado, interfirió la visión de la cámara, generando un conteo incorrecto. Imagen 6.3-3.

Imagen 6.3.3. Error en el conteo debido a objetos no identificados. Fuente: Autor.

Como conclusión, después de haber observado y analizado, los errores característicos que se presentaron en esta intersección, podemos decir que la mayor parte de ellos, son errores debido al algoritmo del programa, además tuvo gran influencia la perspectiva de la cámara.

7. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS Una vez finalizadas las mejoras realizadas al programa, que por cuestiones de tiempo, se decidió no proseguir con la corrección de los errores descriptos en el capítulo anterior, se comenzó con la reproducción de los videos.

• Clasificación vehicular. • Las siguientes garantías: - Garantía 1: volumen vehicular de las 8 horas. - Garantía 2: volumen vehicular de las 4 horas. - Garantía 3: hora pico - Garantía 4: volumen de peatones el cual es importante controlar en el caso que los peatones experimentan excesiva demora en el cruce de la calle. - Garantía 7: Existencia de colisiones, Se utiliza en donde la severidad y frecuencia de accidentes es la principal causa para la colocación de una intersección semaforizada, y otras medidas han fracasado. El uso de este sistema de visión ayudará a identificarla y buscar la mejor forma de prevenirlos. • Intersecciones semaforizadas : - Calculo del intervalo de cambio: Cuando aparece la luz amarilla, los conductores que se encuentran a una distancia mayor que su distancia de frenado segura, serán capaces de detener el vehículo cómodamente, pero aquellos que están más cerca de la línea de alto que su distancia de parada segura deben acelerar para despejar la intersección. - Determinación de los tiempos perdidos: son los tiempos que se pierden en el frenado y en el despeje de la intersección. - Determinación de los tiempos perdidos por ciclo: es el tiempo perdido por el número de fase que exista. - Determinación del tiempo de ciclo deseado: Tiempo necesario para que se efectúe una secuencia completa. - Factor de hora pico: es una medida de la variabilidad de la demanda durante la hora pico. Para las intersecciones, el período que se utiliza es de 15 minutos.Se usa en el diseño de la sincronización del semáforo. - Determinación del tiempo efectivo de verde para cada fase: es el tiempo en que realmente se puede cruzar sin detección de ninguna índole. - Tiempo de verde real: suma del tiempo efectivo de verde para cada fase, tiempo de intervalo de cambio de fase y el tiempo perdido total por fase. - Tiempo de rojo efectivo: es el tiempo en que realmente no se puede cruzar la intersección. - Determinación de la capacidad del acceso: máxima intensidad capaz capacidad de albergar el acceso. - Demoras o tiempo que consume el conductor en espera de cruzar una cierta intersección cuando ha tenido que detenerse (o disminuir sensiblemente su velocidad) en ella.

A continuación se mencionan que tipo de información se puede obtener:

La reproducción comenzó con el video correspondiente al día viernes 23 de mayo de 2014 y finalizo el día miércoles 10 de septiembre, que fue el periodo de grabación.

• TMDA: Transito medio diario anual. • Taza de flujo o flujo vehicular: es la frecuencia por la cual pasan los vehículos por un punto o sección trasversal de un carril o calzada. Es el número de vehículo N que pasa durante un determinado tiempo T Q= N/T

Una vez obtenidos todos los videos, se instaló el programa de reproducción en 6 computadoras, el periodo que llevo la obtención de los datos fue aproximadamente de un mes y medio, durante el cual fue necesario estar controlando constantemente debido a los siguientes factores:

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Conteo vehicular utilizando visión artificial

• Era necesario presionar cualquier tecla del teclado para que finalice un video y comience con uno nuevo. • En cortes de luz había que configurar desde donde debía seguir analizando. • Una vez analizados los videos configurados, se debía cargar nuevos y volver a indicar cuales debía reproducir. Una vez comenzada la reproducción, la ventana de dialogo indica lo siguiente (imagen 7-1):

Imagen 7.2. Fuente: Autor. Imagen 7.1. Fuente: Autor.

Vemos que indica: • Ubicación y nombre del video en reproducción. • Velocidad de captura de las imágenes: 25 cuadros por segundo • Cantidad de cuadros que contiene el video. • Resolución de captura • Modo: 0, indica que están apagadas las ventanas en donde se muestra la segmentación del cuadro, separación del fondo y del frente. • El número de cuadro en donde comienza la reproducción, en este caso vemos que indica “Frame inicial: 1033450” debido a que ese cuadro corresponde a las 0h del día 23 de mayo. • Apendiza: 0, indica que debe escribir arriba de lo que haya en el archivo de datos correspondiente al video, si fuera el caso de que ya haya uno. • Comandos del programa: “p” para pausa

Numero de cuadro en donde se detectó el cruce sobre la línea A-B, de un vehículo al que se le asignó el valor 2, por lo que puede ser un auto o camioneta, y que dicho cruce fue de noche N. A continuación se adjunta el “Anexo I”, correspondiente a la información arrojadas para el día viernes 23 de mayo de 2014. Dichos datos, para poder ser analizados se los paso al formato de Excel, quedando de la siguiente manera (Imagen 7-2):

“t” para analizar los tracks “q” para terminar • Frame: 1033451, indica el primer cuadro que empieza a analizar, ya que el cuadro anterior solo lo usa para determinar el fondo. • Ubicación y nombre del archivo .txt que arroja el programa.

Imagen 7.3. Fuente: Autor.

Dicho txt contiene la siguiente información (Imagen 7-2):

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Como vemos, se agregaron las columnas B, C, D, E y F para poder tener la información del horario en que cada vehículo cruzo alguna de las líneas. En la columna C “DIFERENCIA DE CUADROS” se calcula cuantos cuadros transcurrieron entre la detección de dos cruces consecutivos. Al resultado de dicha diferencia se transformó en hora decimal, esto era posible debido a que es dato la velocidad de obtención de los videos, (25 cuadros/segundo), en la columna D. Luego, a dicha hora decimal se la pasó al formato “h – min - s”, indicada en la columna E.

Con esta información se pueden realizar las siguientes determinaciones: • Flujo vehicular en 24 hs. • Flujo vehicular discriminado en tipo de vehículo. • Clasificación vehicular. • Hora pico. A modo de ejemplo se demuestra algunos gráficos con información que se pueden obtener con este programa.

Y por último, se fue acumulando el tiempo transcurrido en la columna F. De los 109 días que se obtuvo información, se eligió al azar, un día nublado, uno soleado y uno lluvioso, con sus respectivas horas nocturnas, para analizar y obtener resultados promedios para determinar el porcentaje de error que arroja el programa.

Imagen 7.1-1. Fuente: Autor.

Con esta información se realizó la determinación del flujo y clasificación vehicular.

7.1. Resultados Obtenidos. SANTA MARÍA DE ORO HORA

1 MOTOS

2 AUTOS

3 CAMIONES CH

4 COLECTIVOS

5 CAMIONES GR

TOTAL

00 A 01 01 A 02 02 A 03 03 A 04 04 A 05 05 A 06 06 A 07 07 A 08 08 A 09 09 A 10 10 A 11 11 A 12 12 A 13 13 A 14 14 A 15 15 A 16 16 A 17 17 A 18 18 A 19 19 A 20 20 A 21 21 A 22 22 A 23 23 A 24 TOTAL

51 30 21 6 11 45 64 164 183 189 229 261 407 242 124 104 139 280 232 206 127 175 130 74 3494

61 30 23 10 16 42 67 206 216 229 274 301 353 256 173 178 139 244 279 300 207 226 173 106 4109

3 6 2 3 2 7 19 37 38 38 40 31 44 26 13 14 48 25 46 66 81 70 48 30 737

3 2 1 0 1 4 14 12 12 10 11 5 5 8 4 2 5 2 17 42 40 31 28 17 276

2 1 4 4 1 5 17 21 14 15 4 15 12 21 6 3 5 12 19 29 32 36 32 21 331

120 69 51 23 31 103 181 440 463 481 558 613 821 553 320 301 336 563 593 643 487 538 411 248

Imagen 7.1-2. Fuente: Autor.

Aquí se observa cómo se distribuye el transito durante las 24 hs del día, en donde los picos indican las horas picos, es decir las horas de mayor tránsito.

Imagen 7.1-3. Fuente: Autor.

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Conteo vehicular utilizando visión artificial

Imagen 7.1-5. Fuente: Autor. Imagen 7.1-4. Fuente: Autor.

Los siguientes son los resultados reales de cruces detectados a cada hora (Imagen 7.1-6 a 7.1-8).

Aquí se realizó la clasificación vehicular en función de las horas. Una vez obtenida esta información, se procedió a la verificación de los resultados, dicha verificación, originalmente consistía en compararlos con una medición realizada a mano, es decir, comparar el resultado total, pero finalmente se optó por realizar la verificación también de los horarios de cruces, para así poder realizar otros tipos de análisis, y obtener gráficos, como ser, histograma Nº de vehículos-hora, y con el mismo obtener las horas pico por ejemplo (Imagen 7.1-5). En donde: 1. Las celdas pintadas de rojo significan que son valores erróneos, es decir, que el programa detecto el cruce de un vehículo cuando en realidad no lo hizo. Esto se demostró en el capítulo de errores del programa. 2. Las celdas pintadas de amarillo indican que está bien la detección de un cruce, pero no la asignación del tipo de vehículo. En estas celdas tienen agregados un comentario, en el cual se indica que valor debería estar indicado. 3. Las celdas pintadas de verde corresponden a valores correctos.

SANTA MARÍA DE ORO HORA

1 MOTOS

2 AUTOS

3 CAMIONES CH

4 COLECTIVOS

00 A 01 01 A 02 02 A 03 03 A 04 04 A 05 05 A 06 06 A 07 07 A 08 08 A 09 09 A 10 10 A 11 11 A 12 12 A 13 13 A 14 14 A 15 15 A 16 16 A 17 17 A 18 18 A 19 19 A 20 20 A 21 21 A 22 22 A 23 23 A 24 TOTAL

17 17 6 7 4 17 25 56 93 99 152 171 350 187 73 81 124 182 223 24 231 226 104 36 2505

68 43 23 12 10 24 44 197 217 198 227 240 389 276 138 151 184 283 342 335 352 305 184 104 4346

0 0 0 0 0 1 2 4 9 6 3 7 5 2 3 3 4 3 6 7 2 0 2 1 70

1 0 0 0 1 6 8 3 8 8 5 8 4 7 6 6 7 6 6 6 7 6 4 2 115

5 CAMIONES GR

0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 3

TOTAL

86 60 29 19 15 48 79 260 327 311 387 426 749 472 220 241 320 474 577 372 592 537 295 143

4. Renglones en blanco: estos fueron agregados debido a que en la realidad hubo un vehículo cruzando la intersección y el programa no lo registró.

Imagen 7.1-6. Fuente: Autor.

diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

Imagen 7.1-7. Fuente: Autor.

Imagen 7.1-10. Fuente: Autor.

8. CONCLUSIÓN, RECOMENDACIÓN Y TRABAJOS FUTUROS La visión artificial es una herramienta muy útil para aplicaciones de control de tráfico vehicular, por lo cual en este trabajo, se ha tratado de llegar a una aproximación de la realidad del flujo vehicular por medio de un sistema de conteo automático, con el objetivo de obtener un sistema que minimice la complejidad de la obtención de dichos datos.

Imagen 7.1-8. Fuente: Autor.

El algoritmo desarrollado, es una forma de alcanzar los objetivos mencionados pero no la única, nos ha permitido trabajar con programas gratuitos que admiten una implementación económica y eficiente.

HORA PICO DÍA: 12 A 13 HORA PICO NOCHE: 20 A 21

Algunas de las ventajas y desventajas que se nos presentaron durante este trabajo fueron:

A continuación se muestran algunos ejemplos de la comparación entre los valores arrojados por el programa y los recopilados de forma manual. Imagen 7.1-9.

1. Ventajas: luego de interactuar con esta nueva metodolo-

Imagen 7.1-9. Fuente: Autor.

Vemos que en la hora pico y durante las horas nocturnas es donde hay una marcada diferencia, arrojando el programa valores muy superiores a los reales. Imagen 7.1-10

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gía, podemos afirmar que la misma nos brindó:

• Librerías gratuitas. • Practicidad en la obtención de los datos, sin disponer de recurso humano permanente, con las ventajas económicas que estos presentan. • Al no necesitarse de recursos humanos permanentes, no se tuvo limitaciones por los factores climáticos (lluvia, frio, etc), o rotación de personal por desgaste físico. • Confidenciabilidad, fiabilidad y versatibilidad de los datos. • Obtención de datos en forma digital, lo que nos permitió utilizarlos y manipularlos según las necesidades que se fueron presentando. • Cobertura en la obtención de la información durante las 24 horas del día. • Captura con una sola cámara. • Clasificación vehicular. • Discretización de los datos arrojados según día o noche. • Tiempo y sentido del vehículo al cruzar la intersección. • Contabilización del número de accidentes.

Conteo vehicular utilizando visión artificial

2. Desventajas: mencionaremos las limitación y/o problemas de distintas índoles que se nos han presentado: • Obtención del equipamiento necesario para la captura del video. • Carencias de computadoras de elevada tecnología que permitieran un procesamiento de los videos en un tiempo más reducido. • Al no contar con un programa gratuito que trabajara con intersecciones, se tuvo que adaptar uno existente, lo que llevo a tener errores no resueltos. • Complejidad en el análisis de las imágenes debido al perspectivado, originado por la ubicación e inclinación de la cámara. • Influencia de las horas del día y factores climáticos. Recomendaciones

La variabilidad hallada en los resultados, sin lugar a duda, se vio influenciada por la ubicación de la cámara, la iluminación, como así también por el rango de valores adoptados para definir el tipo de vehículo que cruza la intersección. Se plantea a continuación algunas recomendaciones, con el fin de extender los objetivos y mejorarlos. Ubicar la cámara de manera de obtener una vista superior y centrada de la vía, además debe estar bien protegida de modo que la lluvia o el sol no afecten la calidad de la imagen y a su vez evitar que objetos se adhieran al lente, teniendo el recaudo de que la estructura de protección no bloquee la visión. Se debe analizar con anterioridad la forma en que afecta tanto la iluminación natural como artificial, debido a que estos factores tuvieron gran relevancia en los errores ganados.

Trabajos Futuros

Este trabajo brinda una base para la realización de futuras investigaciones como podrían ser: • Control asincrónico de una intersección sanforizada. • Estadística de accidentes. • Identificación y conteo de las patentes de los vehículos. • Identificación y conteo de personas en una zona determinada. • Se puede trabajar con un controlador de tráfico el cual mediante el análisis de secuencias de video y por medio de técnicas de procesamiento de imagen, es capaz de distinguir y gestionar de manera autónoma y centralizada el flujo vehicular en un grupo de intersecciones a fin de dar prioridad en la vía a vehículos de emergencias. • Además cabe destacar que la facultad de ingeniería (UNNE) comenzara a utilizar este tipo de metodología con el fin de hacer un conteo de los vehículos que ingresen y egresen de dicho predio, lo cual demuestra el amplio rango de utilización e implementación que tiene dicho programa.

BIBLIOGRAFÍA 1. Manuales de Capacidad de carreteras rurales, y apuntes sobre transito urbano. Ing. Alberto Felizia. 2. BOX, Paul.1985 Manual de estudios de ingeniería de tránsito. 4ta. Ed. México, D.F.: Representaciones y servicios de ingeniería. 3. E. Hurtado y N. L. Torres, “Variables Que Determinan La Localización De Cruces Peatonales En Bogotá”, Tesis de Grado, Departamento de Ingeniería Civil, Universidad Nacional, Bogotá D.C, Colombia, 2000. 4. ZULOAGA EYZAGUIRRE, Aitzol1997 Determinación del movimiento a partir de secuencias de imágenes. Mundo Electrónico, (278): p. 55 5.Cámara de Comercio de Bogotá (CCB). Observatorio de Movilidad Bogotá. [En línea] 2007. http://www.centreforsustainabletransportation.org/past-events.htm. 6. Plan Integral de Movilidad Metropolitana. DIAGNOSTICO Y FORMULACION DEL PIMM. [aut. libro] Fernando Cortes Larreamendy. Pereira: s.n., 2006. 7. Universidad Nacional de Colombia. Primera Jornada Internacional Sobre Observatorio de la Movilidad Urbana. [En línea] 2008. http://www.transyt.upm.es/files/investigacion/proyectos/movilidad_urbana_colombia/ProyectoUPM.pdf. 8. European Metropolitan Transport Authorities (EMTA). EMTA - Presentation. [En línea] [Citado el: 05 de Junio de 2009.] http://www. emta.com/. 9. International Association of Public Transport (UITP). UITP - División Latinoamérica. [En línea] http://www.uitp.org/regions/latinamerica/ index.cfm. 10. PROCEED. Principios para la operación y el desarrollo de un transporte público de alta calidad. [En línea] http://www.proceedproject. net/. 11. Traficon. Video análisis para captación de datos de Trafico, detección automática de incidentes y detección de presencia. [En línea] http://www.traficon.com/index.jsp. 12. Calderon, Francisco y Urrego, German. Conteo Automático de Vehículos. Bogota: s.n., 2008. 13. Fondo de prevención vial, Sistemas de Transporte, Marzo 2007, disponible en http://www.fonprevial.org.co/htm/htm_docentes/sistema1.htm 14. Teoría del color. [En línea] http://es.wikipedia.org/wiki/Teoria_ del_color. 15. Molina, R. Introducción al procesamiento de imágenes digitales, Departamento de Ciencias de la Computación, Universidad de Granada. (2005). 16. Visión Computacional. “Reducción de ruido en una imagen (Filtros)”. [Online] http://atmsp.wordpress.com/category/vision-computacional/)[2011] 17. F. Calderon and G. Urrego, "Conteo automático de vehículos," Tesis de Pregrado, 2008, p. 62. 18. G. Urrego, F. Calderon, A. Forero, and J. Quiroga, "Adquisición de variables de tráfico vehicular usando visión por computador," Revista de ingeniería Universidad de los Andes, vol. 1, 2009, pp. 7-15. diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

02.

Evaluación Dinámica de los Suelos Calcáreos de la Provincia de Entre Ríos

Autores: Ing. Mariano Cabrera, Ing. Nicolás Meichtry, Ing.Edgardo Rivas, MSc. Ing. Gustavo Bolla, MSc. Ing. Marina Cauhapé Casaux, Dr. Ing. Fernando Martínez, Dr. Ing. Silvia Angelone

RESUMEN Los métodos de diseño empírico mecanicistas actuales necesitan como información la caracterización dinámica de los materiales que forman parte de la estructura de un camino. En la provincia de Entre Ríos es muy frecuente el uso, en sub-bases y bases granulares, de suelos calcáreos localmente denominados “Broza”. Este material posee propiedades particulares que son necesarias estudiar. El presente proyecto se enmarca dentro de un Convenio de Investigación y Colaboración entre la Facultad Regional Paraná de la UTN y la Facultad de Ciencias Exactas, Ingeniería y Agrimensura de la UNR. En el mismo se plantea el estudio de dos materiales calcáreos de diferentes zonas de la provincia, uno correspondiente a una cantera adyacente a la costa del Río Paraná, y otra cercana al Río Uruguay. Se analizan sus propiedades físicas, la degradación de la granulometría debido al esfuerzo de compactación aplicado y su caracterización mecánica mediante los ensayos de Valor Soporte Relativo y Módulo Resiliente con carga dinámica. Se muestra un análisis de los resultados y se efectúan consideraciones y recomendaciones para la continuidad de la investigación.

Introducción Los actuales métodos de diseño de pavimentos de base analítica, los empírico-mecanicistas (Guía de Diseño de Pavimentos - Mechanistic-Empirical Pavement Design Guide, MEPDG, 2002, [1]), o los programas de cálculo basados en elementos finitos, requieren para su aplicación que se introduzcan como datos básicos de entrada las características y propiedades mecánicas de cada uno de los materiales que componen la estructura del pavimento. A partir de la incorporación de los métodos de diseño racionales en nuestro medio, surge la necesidad de obtener los datos de ingresos de dichos programas de cálculo de manera confiable y representativa. Dentro de los más importantes, se encuadran la determinación de las características tenso- deformación y los criterios de falla de los distintos materiales componentes de la estructura. El módulo resiliente se incluye dentro de estas características y cumple un papel fundamental en el cálculo de paquetes estructurales. En este trabajo se realiza un estudio de la degradación debida al proceso de compactación de dos materiales calcáreos de la

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provincia de Entre Ríos y se evalúa su comportamiento resiliente bajo caga dinámica.

Caracterización geológica de la broza En la provincia de Entre Ríos es muy común la utilización de la “broza” para la construcción de sub bases y bases granulares, de suelos calcáreos. Este material calcáreo es muy heterogéneo, no siempre cumple con las especificaciones y posee propiedades particulares que son necesarias estudiar para ajustar su caracterización. Existen en la provincia tres tipos de materiales calcáreos: • Los calcáreos organógenos: Originados a partir de la acumulación de restos de material calcáreo proveniente de la actividad de organismos con conchillas. • Los calcáreos químicos: Formados por precipitación del carbonato de calcio sin influencia clara de la actividad de organismos o como resultado de la actividad de los mismos. • Los calcáreos clásticos: Formados por calcáreos de los grupos anteriores, retransportados y a veces modificados por diagénesis. [2] Los calcáreos químicos están ampliamente distribuidos en la provincia, conocidos bajo la denominación de tosca, tosquilla o broza y se presentan en forma de calcretes. Según Watts [3], los calcretes son el resultado de la introducción predominantemente de carbonatos de calcio por procesos de reemplazo en cantidades más o menos grandes de suelos, roca o sedimentos de un perfil de meteorización. Los calcretes que se observan a lo largo de la barranca del río Paraná, se deben no solamente a soluciones carbonatadas descendentes sino también ascendentes, pues aparecen a distancias considerables del nivel del río, superando la capa freática por efecto de la capilaridad. Otra manifestación del calcrete incipiente se da en la zona adyacente al río Uruguay, encontrándose infiltraciones e incrustaciones calcáreas en areniscas entre Concordia y Concepción del Uruguay.

Evaluación Dinámica de los Suelos Calcáreos de la Provincia de Entre Ríos

Se emplearon materiales provenientes de una Cantera ubicada en las cercanías de la ciudad de Paraná (Zona Paraná) situada al oeste de la provincia sobre el Río Paraná y otra cantera aledaña a la ciudad de Concepción de Uruguay (Zona Concepción) ubicada al este sobre el Río Uruguay. En la Figura 1 se detalla la ubicación en la Provincia de Entre Ríos de las canteras donde se obtuvieron los suelos para ser estudiados.

Pertenece a la familia "fina, mixta, térmica" de los Argiudolesrendólicos. Son suelos poco profundos, moderadamente bien drenados, con un epipedón oscuro, franco-limoso, y un horizonte argílico somero y levemente desarrollado, francolimoso a arcillo-limoso, de color pardo grisáceo oscuro. Presenta concreciones de carbonatos y calcáreo libre en la masa prácticamente en todo el perfil. Son suelos desarrollados en materiales loessoides muy heterogéneos en corta distancia, que se han depositado sobre materiales calcáreos consolidados muy antiguos (bancos de tosca de edad pliocena/ pleistocena). El color de este suelo es blanco, como es de preverse en los materiales calcáreos, debido a la presencia de calizas (Figura 2).

Figura 1. Detalle de la ubicación las canteras estudiadas. [4].

Figura 2. Detalle cantera Zona Paraná

Además, a partir de investigaciones realizadas por el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA) puede agregarse la siguiente información respecto a la edafología de la zona de ambas canteras.[5]

Geología Zona Concepción

Geología Zona Paraná En algunas lomas y pendientes el proceso erosivo natural ha dejado expuesto el material calcáreo consolidado (tosca) el cual, afectado por el agua de escorrentía, es transportado pendiente abajo (rodados calcáreos de arrastre). Este banco calcáreo aparece en el perfil a profundidades variables y, en muchos casos, aflora en superficie; la génesis de este material geológico (edad pliocena-pleistocena) parece estar asociada a la formación (elevación) de la peniplanicie entrerriana, manteniendo un nivel uniforme sobre el nivel del mar (aprox. 37 a 43 metros). Este estrato es de una textura muy variable entre franco-arenosa a arcillosa, fosilífero en su parte inferior -marina- y con aspecto loessiforme en sus formaciones superiores. Este material ha sido interpretado por algunos autores como un antiguo horizonte petrocálcico que pertenecería a un antiguo perfil, truncado, sobre el cual el manto de loess se habría depositado. El suelo orgánico tiene una profundidad efectiva de aproximadamente 70-80 cm hasta alcanzar el material calcáreo consolidado, aunque en algunos perfiles éste puede aparecer a los 30 cm. Superando los 70 cm se encuentra un banco de tosca, semi-consolidado, gris pardo claro en húmedo, de matriz franco-limosa y abundante cantidad de dendritas de manganeso.

Son suelos oscuros, con un manto orgánico de 35 a 45 cm de espesor, de textura franca, seguido por sedimentos francoarcillosos de origen fluvial y de colores pardos, que pueden tener hasta un 10 % de inclusiones de materiales amarillentos con abundantes concreciones de hierro-manganeso y con cantos rodados finos. Consisten en una mezcla de materiales arcillo-arenosos con materiales arenosos. Los materiales areno-arcillosos tienen 40-60% de arena fina y media y 35-43% de arcilla. Muchas veces también tienen gravas y en algunos casos, éstas últimas constituyen la mayor parte del horizonte (variante pedregoso). Presenta un color bermellón, en sus diferentes tonalidades, como consecuencia de la meteorización de basaltos en zonas cercanas, el cual es rico en silicatos de magnesio y hierro. Además, este suelo posee una cantidad importante de arcilla en las partículas finas, lo que le otorga plasticidad, la cual es poco característica en los suelos calcáreos. En síntesis, tiene influencia de basaltos, arcillas y calizas (Figura 3).

Figura 3. Detalle cantera Zona Concepción

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Análisis de la degradación de la broza debido al proceso de compactación A continuación se presenta un estudio de estos dos materiales, donde se evalúa su degradación debido a distintas metodologías de compactación empleadas en ensayos de caracterización de materiales no ligados. Se analiza la granulometría de la muestra original, la compactación en camino y posterior a cada uno de ellos. La caracterización física y mecánica de estos suelos calcáreos es dificultosa, debido a que los esfuerzos de compactación durante la construcción de las capas y después por la acción del tránsito durante su período de servicio, pueden alterar su estructura mediante efectos de degradación granulométrica. Esto puede modificar su comportamiento mecánico original con respecto a los parámetros de diseño adoptados en el cálculo del paquete estructural. Para evaluar la degradación de la broza se analizaron las granulometrías de los materiales provenientes del acopio de cantera, compactados in situ, en probetas ejecutadas para el ensayo Próctor, y para el ensayo de módulo resiliente. A continuación se presenta el análisis para cada una de ellas. Caracterización del material natural sin compactar En la Figura 4 se muestran los materiales de estudio y en la Tabla 1 se indican las clasificaciones de los suelos calcáreos en su estado natural (acopio cantera) junto con la densidad seca máxima y humedad óptima del ensayo Próctor de referencia y los valores soporte e hinchamiento de ambas muestras.

CANTERA

CLASIFICACIÓN AASHTO HRB

LÍMITES DE ATTERBERG ENSAYO DE COMPACTACIÓN PRÓCTOR T180 wópt LL LP IP dmáx (%) (g/cm3) % % %

VALOR SOPORTE RELATIVO HINCH. VSR % (56 golpes) %

Zona Paraná

A – 1 – b (0)

No Plástico

1.500

24.60

76.14

0.30

Zona Concepción

A – 2 – 4 (0)

30.97 21.57 9.40

1.840

12.50

22.90

1.23

Tabla 1: Caracterización del material natural (acopio cantera)

Caracterización del material después de la compactación Luego de haber caracterizado el material en estado natural (acopio), se tomó el material resultante de cada uno de los ensayos y se trabajó sobre los mismos para verificar cambios en su composición granulométrica por vía húmeda. Se destaca que la compactación de las probetas confeccionadas para el ensayo de Módulo Resiliente (que se presenta más adelante en el trabajo), se realizó mediante un compactador vibratorio a densidad prefijada. Además, es importante destacar que el material del ensayo de compactación (Próctor) presenta compensación del material retenido en el tamiz Iram de 19 mm de acuerdo a la norma VN E 5-93 Compactación de suelos (molienda del retenido del tamiz Iram de 19 mm y retenido del tamiz Iram Nº4), mientras que para las probetas del Módulo resiliente sólo se emplea el material pasante por el tamiz Iram de 19 mm con compensación para Zona Paraná y sin compensación para Zona Concepción. En la Tabla 2 y Figura 5 se presentan las granulometrías del material en estado natural (acopio), del camino (compactación in situ) y las resultantes de los procesos de compactación Próctor y módulo resiliente. Se presentan además los usos granulométricos exigidos a estos materiales calcáreos en las especificaciones establecidas por la DPV de la provincia de Entre Ríos. Se observa que la broza proveniente de Zona Concepción es mucho más fina que la de la cantera Zona Paraná, y además, contiene una fracción de suelo fino- cohesivo que le atribuye plasticidad al agregado.

Figura 4. Suelos canteras Zona Concepción (izq) y Zona Paraná (der)

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Tam.

CANTERA ZONA PARANÁ

CANTERA ZONA CONCEPCIÓN

% pasante

Acopio

Camino

Corregido VN E5-93

Próctor

Mres

Acopio

Camino

Corregido VN E5-93

Próctor

Mres

100.0

98.0

100.0

74.4

92.3

100.0

3/4 "

96.7

100.0

73.1

88.9

100.0

3/8 "

91.3

88.3

95.4

92.3

65.4

76.2

71.0

90.7

78.7

83.4

75.9

89.8

83.9

60.8

68.7

65.9

80.0

72.1

65.3

56.3

73.0

63.7

53.3

58.3

57.7

69.7

65.3

35.3

25.4

38.2

30.0

46.2

49.5

50.1

55.7

57.6

100

21.4

14.3

23.5

18.2

40.5

41.7

43.9

45.8

51.6

200

15.6

11.9

16.9

12.5

29.0

32.2

31.4

34.2

41.3

Tabla 2: Granulometría de los suelos antes y luego de la degradación del material. MATERIAL

CLASIFICACIÓN ACOPIO EN CANTERA

POST COMPACTACIÓN CAMINO

POST COMPACTACIÓN ENSAYO PRÓCTOR

POST COMPACTACIÓN EN SAYO DE MÓDULO RESILIENTE

A – 1 – b (0)

Zona Concepción A – 2 – 4 (0)

A – 2 – 4 (0)

A – 4 (0)

Zona Paraná

Tabla 3: Clasificación de los suelos luego de la degradación del material.

Se observa que ambos materiales sufren una degradación granulométrica para todos los procesos de compactación. La compactación para el ensayo Próctor es la que produce la mayor degradación, siguiendo la del camino, y por último la compactación vibratoria, salvo en el caso en que no se hizo la compensación por lo retenido en el tamiz Iram de 19 mm. También se observa que los materiales en estudio no se inscriben totalmente dentro de los usos granulométricos especificados. Para el caso de Zona Paraná el material no cambia su clasificación pero aumenta notablemente el porcentaje de material fino. No ocurre lo mismo para el caso de Zona Concepción, en este caso, donde luego de la compactación para el ensayo de MR, el valor del pasa Tamiz Iram Nº200 supera el 35% y material pasa a considerarse como suelo fino. Figura 5. Proceso de degradación granulométrica por efecto de la compactación.

A partir de los valores de las nuevas granulometrías se establecieron las nuevas clasificaciones. En la Tabla 3 se indican las clasificaciones de los suelos calcáreos degradados por la compactación en el camino y luego de la confección de las probetas para los ensayos Próctor y Módulo Resiliente.

De acuerdo a los ensayos efectuados se establece que el material “broza” se degrada fácilmente durante los procesos de compactación aumentando el porcentaje de finos, siendo para ambas Canteras la granulometría del camino similar a la compactación vibratoria.

diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

Caracterización Dinámica: Evaluación del Módulo Resiliente. Para la determinación de los parámetros necesarios para obtener la ecuación constitutiva del módulo resiliente, se lleva a cabo el ensayo triaxial con carga dinámica de acuerdo a la Norma AASHTO T 307–99: MÉTODO STANDARD DE ENSAYO DEL MODULO RESILIENTE [6]. El mismo consiste en someter a una probeta cilíndrica de suelo a diferentes estados de carga (distintas presiones de confinamiento y distintos tensores desviadores) de acuerdo a un protocolo establecido, que difiere según el tipo de suelo que sea, como se muestra en la Figura 6.

Figura 8: Probeta compactada y encabezada

Figura 9. Probeta preparada para el ensayo Figura 6: Ensayo de Módulo Resiliente [7]

La norma define dos tipos de materiales: • Tipo 1: menos del 70 % debe pasar por el tamiz Nº 10 (2 mm), menos del 20 % por el Nº 200 (0.075 mm) y un índice de plasticidad menor o igual a 10.

Se evaluaron diferentes modelos de ecuaciones constitutivas de Módulo Resiliente, ecuaciones 1 y 2. [7, 8, 9]: Ec. 1

Ec. 2

• Tipo 2: no cumple con alguno de los criterios anteriores. En base a esto se clasifica al material de Zona Paraná como Tipo 1 y Zona Concepción como Tipo 2. Durante el ensayo se mide, para cada ciclo de carga, el nivel de solicitación aplicado y la deformación resultante, en forma automática a través de un equipo de adquisición de datos [7]. En la Figura 7, Figura 8 y Figura 9, se observa la preparación de las probetas para el ensayo y el equipo utilizado en el Laboratorio Vial del IMAE-FCEIA-UNR.

Donde: Mr, es el módulo resiliente en MPa Pa, la presión atmosférica en MPa σ3, es la presión de confinamiento de la cámara triaxial, en MPa.

σd, es el tensor desviador aplicado, definido como la Fuerza cíclica divido por el área de la probeta, en MPa. θ, es el primer invariante de tensiones, σd+3σ3 A, B y C son coeficientes de ajuste de la regresión En la Tabla 4 se informan los parámetros de las ecuaciones constitutivas (Ec.1 y 2) obtenidos a partir de los resultados de ensayos triaxiales dinámicos, y en Figuras 10 y 11 se muestra la variación del Módulo resiliente en función del primer invariante de tensiones.

Figura 7: Compactación vibratoria

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Evaluación Dinámica de los Suelos Calcáreos de la Provincia de Entre Ríos

CANTERA Zona Paraná Zona Concepción

PROBETA

%

24.20

12.94

GRADO DE (gr/cm³) COMPACTACIÓN % seca máx

1.430 1.808

95.3 98.3

881 -0.50 0.56 0.87

1551 -0.05 0.46 0.94

6055 -2.84 0.27 0.94

2869 -0.30 0.17 0.96

Tabla 4: Parámetros de Ecuaciones Constitutivas.

En la Figura 10 se aprecia el comportamiento de la broza, proveniente de Zona Paraná, como un material netamente granular, mientras que el proveniente de Zona Concepción, (Figura 11), presenta el comportamiento resiliente de un suelo con fricción y cohesión, es decir intermedio. Se debe hacer notar que los valores de Mr de la broza de Zona Concepción son muy elevados para este tipo de material y esto ocurre debido a que el contenido de humedad de las probetas es muy bajo. Es de esperar que para contenidos de humedades superiores el Mr descienda significativamente tendiendo a un comportamiento netamente cohesivo.

En la Tabla 5 se comparan los valores de Mr obtenidos en el ensayo triaxial dinámico con los que calculados a través de la correlación entre Mr y el Valor soporte Relativo (VSR), Ec. 3. Se observa que los Mr estimados difieren de los medidos, sobreestimando valores para la Zona Paraná y subestimándolos para la Zona Concepción. No obstante para el tipo de suelo de esta última zona es esperable, ya que se trata de un suelo cohesivo que ha estado sometido a un proceso de inmersión e hinchamiento. Ec. 3 VSR EMBEBIDO 56 GOLPES %

HINCHAMIENTO %

Mr (MPa)

Zona Paraná

76.1

0.29

287

Zona Concepción

22.9

1.11

134

CANTERA

Tabla 5: Mr estimado a partir del ensayo de VSR

Conclusiones • El presente trabajo contempla una iniciativa a los métodos de caracterización dinámica de los materiales de uso vial de la provincia de Entre Ríos para que se dispongan de parámetros de ingreso a los métodos de diseño de pavimentos mecanicistas. • Se observa que las propiedades de los materiales de las canteras en estudio, de Zona Paraná y de Zona Concepción son diferentes. A pesar de que ambos están constituidos por material calcáreo “broza”, difieren en función de su origen edafológico, con una marcada presencia de arcillas en la composición de la cantera de la Zona Concepción, por lo tanto no se pueden generalizar los resultados obtenidos como representativos de la broza como un único material.

Figura 10: Variación de Mr, Zona Paraná, en función del 1er Invariante de tensiones

• Las muestras extraídas “in situ” muestran un efecto de degradación de post compactación, incluso los indicadores y/o parámetros de caracterización pueden variar en una misma cantera, lo que implica cambios en la respuesta estructural del material. • Todos los métodos de compactación utilizados producen degradación en la muestra, siendo el más agresivo el correspondiente al ensayo de compactación Próctor T-180. En general se mantienen las formas de las curvas granulométricas para ambos sistemas de compactación.

Figura 11: : Variación de Mr, Zona Concepción, en función del 1er Invariante de tensiones.

• Se han determinado ecuaciones constitutivas que caracterizan el comportamiento de los materiales estudiados; los mismos no pueden generalizarse y están acotados a los materiales estudiados. • La continuidad de este estudio es muy amplia, restando evaluar los materiales de otras zonas de explotación en la provincia. diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

03.

INFLUENCIA DEL TRÁNSITO Y LA INFRAESTRUCTURA EN EL CONFORT DE LOS USUARIOS DEL TRANSPORTE PÚBLICO DE PASAJEROS

Autores: Fernando Javier Imaz, Raúl Andrés Hurani y Juan Francisco Jaurena

RESUMEN

INTRODUCCIÓN

El transporte público de pasajeros se ve afectado por agentes externos que afectan la calidad de la prestación. Entre los más importantes se pueden considerar los siguientes: el tránsito, las condiciones mecánicas del vehículo, la conducción y la infraestructura de base por donde transita.

Este trabajo se enmarca en el proyecto de investigación y desarrollo denominado “Estudio del índice de confort del servicio del transporte público de pasajeros a través de la medición de aceleraciones” homologado por Evaluadores Externos de la UTN dentro del Programa de Incentivos Docentes Investigadores de la Secretaría de Políticas Universitarias (código REI3451), el mismo, tiene como objetivo general “relacionar las aceleraciones (laterales y verticales) medidas en el sistema de transporte público de pasajeros con el confort percibido por los usuarios del sistema”.

El usuario se ve afectado por estas perturbaciones manifestando su percepción en forma subjetiva. Sin embargo, a través de la definición de indicadores se puede determinar cuando el usuario pierde esa sensación de confort que pretende en cada viaje. El protocolo diseñado se basa en la medición de las aceleraciones sufridas por un usuario durante su viaje, las que se pueden asociar a las irregularidades en el pavimento, a los efectos negativos del tránsito (aceleraciones, frenados y cambios de carril del vehículo) y a otras circunstancias mecánicas relacionadas al coche. El procedimiento consistió en elegir un recorrido de una línea de colectivos de la ciudad de Santa Fe, y proporcionar a un número representativo de pasajeros de pulsadores para que manifiesten sus situaciones de disconfort. Por otra parte, se midieron las aceleraciones que sufren éstos mediante el uso de acelerómetros y giróscopos fijados a distintos puntos de la carrocería del autobús, y asociados a un GPS determinando con exactitud dichos lugares conflictivos. Luego, se relaciona toda la información (objetiva y subjetiva) determinando cuales son las condiciones de operación que afectan en mayor medida a la comodidad de los usuarios del sistema. A partir de la identificación de situaciones de incomodidad muy elevadas se procedió al relevamiento de las zonas con mayor conflictividad, destacándose los “lomos de burro” y los baches de considerable magnitud. En relación a la congestión del tránsito, si bien se observó que afecta el humor del pasajero, no se vio tan reflejada en dicha sensación de incomodidad.

Palabras claves: indicadores de calidad, confort, transporte público, aceleraciones.

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En el mundo existen algunos antecedentes donde se desarrollan metodologías para ese fin [1], y que fundamentalmente se basan en el tratamiento de las aceleraciones medidas. En ellos se manifiesta que a igualdad de aceleraciones, la respuesta del cuerpo humano varía de acuerdo a las condiciones de operación, por ejemplo si un usuario se encuentra sentado en un colectivo: al producirse una aceleración por arranque, el cuerpo de la persona se mantiene firme, sujetado por el respaldar del asiento por la fuerza inferida por inercia; pero en el momento en el que el vehículo frena, por el mismo efecto, la persona es movilizada involuntariamente hacia delante al carecer de un soporte en esta dirección. Este ejemplo permite evidenciar que a igualdad de aceleraciones en distintos sentidos, el cuerpo humano presenta reacciones muy diferentes, por lo que se considera preciso incorporar estos aspectos al tratado de los datos. En este trabajo, en particular, se pretende relacionar los valores de las aceleraciones con la influencia del estado de deterioro o singularidad en la infraestructura, cuando las mismas alcanzan valores que logran generar malestar o incomodidad por parte de los usuarios del servicio de Transporte Público de Pasajeros por Colectivos. De esta forma, relacionando las valoraciones de confort de los usuarios, las aceleraciones registradas y el estado de la infraestructura (valorada mediante una evaluación de estado superficial basado en el “Manual de Identificación y Tratamientos de Fallas en Pavimentos Urbanos” [3]), se logró catalogar las mismas desde un punto de vista de los niveles de disconfort que provocan a los usuarios que viajan en buses urbanos.

Influencia del tránsito y la infraestructura en el confort de los usuarios del transporte público de pasajeros

METODOLOGÍA El proyecto plantea la evaluación del disconfort de los usuarios, mediante un método empírico llevado a cabo en un colectivo urbano en su recorrido normal. Se eligió un tramo de la línea 16 de Santa Fe, teniendo en cuenta la presencia de tramos céntricos, rectos, sinuosos, circulación por avenidas, etc. La Figura 1 muestra el recorrido analizado sobre un mapa de la ciudad de Santa Fe. Por medio de un GPS se obtuvieron registros de velocidad y posición instantánea.

Para determinar la percepción de disconfort, se utilizaron aplicaciones de celulares capaces de almacenar marcas de tiempo cuando los usuarios del servicio presionaban un botón del celular, “cada vez que se sintieran incómodas”. La cantidad de pulsadores utilizados en el colectivo surgió de un análisis de los pasajeros transportados, de forma tal que la muestra analizada sea representativa, tanto en cantidad, sexo, como en distribución etaria. De este modo, se eligió colocar 20 pulsadores distribuidos en todo el vehículo, incluyendo viajeros sentados y parados. Mediante la vinculación en el tiempo de los datos de aceleraciones, GPS, pulsaciones y filmación, se determinaron puntos en el espacio donde se identificó disconfort percibido por los usuarios. Como se dijo anteriormente se registraron más de 400.000 valores de aceleraciones y más de 1200 pulsaciones de disconfort, como se aprecia en la Figura 3.

Figura 1. Recorrido estudiado Línea 16

Además se llevó a cabo la medición de las aceleraciones usando para ello una aplicación de un teléfono celular [2], instalado solidariamente en la estructura del colectivo, de forma de obtener las componentes de aceleración correspondientes a la dirección del movimiento, a la dirección normal al suelo y a la dirección perpendicular a las dos anteriores. Además, como se dijo anteriormente, se determinó la velocidad instantánea, relacionando todos los puntos por medio de un GPS. Procesados los datos obtenidos se realizó un filtro para dejar solamente los 1000 registros mayores (en valor absoluto) de aceleración (sobre un total de más de 400.000), los que se pueden ver en la Figura 2. En ordenadas se observa la evolución temporal del experimento.

Figura 3. Resumen de la información procesada.

En la figura se puede identificar en la parte superior la velocidad instantánea del vehículo, luego las distintas aceleraciones (expuestas en la Figura 2) y debajo las pulsaciones accionadas durante el recorrido por cada usuario. Una vez determinados los puntos de mayor disconfort se comenzaron a analizar las condiciones de la calzada para ver si existía una relación directa entre estado de la vía y calidad de la prestación del servicio.

Figura 2. Registro de las 1000 aceleraciones más importantes

Con la finalidad de poder correlacionar la infraestructura con las pulsaciones de disconfort y las aceleraciones, se procedió a filmar integralmente el recorrido realizado mediante una cámara fijada delante del ómnibus. La misma fue enfocada de forma tal de obtener el registro fílmico de la infraestructura de paso de la unidad. Al momento del procesamiento se procedió a realizar la búsqueda de los sectores con mayores pulsaciones por disconfort para ser evaluado según la metodología elegida de evaluación de pavimentos [3]. diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

RELACIÓN: INFRAESTRUCTURA DISCONFORT Caso 2: Descascaramiento. DEL USUARIO Del análisis particular de algunos casos singulares se identificaron 5 situaciones típicas clasificadas según la bibliografía consultada: • 1) hundimiento, • 2) descascaramiento • 3) fisuramiento por reflexión de juntas con bache • 4) irregularidad de la vía por obra en construcción • 5) despostillamiento

• Localización temporal del evento: 10:55:03. • Porcentaje de pasajeros que manifestaron disconfort: 58,8%.

Cada caso, se estudió en forma particular, tal como se desarrolla a continuación:

Caso 1: Hundimiento. • Localización temporal del evento: 10:06:43. • Porcentaje de pasajeros que manifestaron disconfort: 83,3%.

CALZADA

Asfalto

TIPO DE FALLA:

Hundimiento. [3]

DESCRIPCION:

”Depresión de la superficie del pavimento en un área localizada del mismo...” [3]

NIVEL DE SEVERIDAD:

Alta, profundidad máxima de 50 mm. La circulación es regular a deficiente y la superficie moderadamente rugosa e irregular [3]

NIVEL DE DISCONFORT ASOCIADO

Muy alto en entorno temporal concentrado.

NIVEL DE ACELERACIONES ASOCIADAS

Altos niveles, concentradas en un breve lapso temporal menor a 1 segundo

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CALZADA

Hormigón

TIPO DE FALLA:

Descascaramiento [3]

DESCRIPCION:

”Rotura de la superficie de la loza hasta una profundidad de 6 a 13 mm, por desprendimiento de pequeños trozos de concreto…” [3]

NIVEL DE SEVERIDAD:

Alta, la losa presenta descacaramiento en aéreas significativas, afectando más del 10% de la misma. Pavimento en condiciones muy deficientes, agrietamientos severos y extensos. Losas severamente rotas e irregulares. Circulación extremadamente incomoda [3]

NIVEL DE DISCONFORT ASOCIADO:

Alto, en un entorno temporal no concentrado.

NIVEL DE ACELERACIONES ASOCIADAS:

Moderadas, se mantienen en un lapso temporal mayor a 3 segundos

Caso 3: Fisuramiento por reflexión de juntas con bache. • Localización temporal del evento: 11:16:05. • Porcentaje de pasajeros que manifestaron disconfort: 88,2%

Influencia del tránsito y la infraestructura en el confort de los usuarios del transporte público de pasajeros

Caso 5: Despostillamiento.

CALZADA

Mixto

TIPO DE FALLA:

Fisuramiento por reflexión de juntas con bache

DESCRIPCION:

“Falla de pavimentos mixtos: superficies asfáltica sobre pavimento rígido con juntas. Son grietas transversales y longitudinales producidas por la reflexión de las juntas del pavimento rígido a la superficie de asfalto…” [3]

NIVEL DE SEVERIDAD:

Alta, cualquier fisura, sellada o no, rodeada por un agrietamiento de la superficie moderado o severo y eventuales baches. Pavimento en condiciones deficientes con agrietamientos y dislocaciones severas y extensas. Losas severamente rotas e irregulares [3]

NIVEL DE DISCONFORT ASOCIADO:

Muy alto, en un entorno temporal concentrado.

NIVEL DE ACELERACIONES ASOCIADAS:

Niveles elevados, concentrados en un breve lapso temporal.

[3]

Caso 4: Irregularidad de la vía por obra en construcción. • Localización temporal del evento: 11:05:19. • Porcentaje de pasajeros que manifestaron disconfort: 64,7%.

• Localización temporal del evento: 11:12:45 • Porcentaje de pasajeros que manifestaron disconfort: 88,23%.

CALZADA

Hormigón

TIPO DE FALLA:

Despostillamiento[3]

DESCRIPCION:

” fracturamiento o desintegración de los bordes de las losas dentro de los 0,60 m de una junta o esquina…” [3]

NIVEL DE SEVERIDAD:

Alta, Pavimento en condiciones deficientes con agrietamientos y dislocaciones severas y extensas. Losas severamente rotas e irregulares [3]

NIVEL DE DISCONFORT ASOCIADO:

Muy alto, en un entorno temporal concentrado

NIVEL DE ACELERACIONES ASOCIADAS:

Niveles altos, concentradas en un breve lapso temporal menor a 1 segundo.

CONCLUSIONES

CALZADA

Hormigón

TIPO DE FALLA:

Irregularidad de la vía por obra en construcción. [3]

DESCRIPCION:

”Descomposición o desintegración y remoción de la losa de concreto, formando una cavidad de bordes netos…” [3]

NIVEL DE SEVERIDAD:

Alta, losa severamente rota, superficie muy rugosa y abrupta.[3]

NIVEL DE DISCONFORT ASOCIADO:

Moderado, en entorno temporal acotado. Se debe tener en cuenta que se perciben componentes de aceleración axiales y laterales debido a la maniobra forzada de esquive.

NIVEL DE ACELERACIONES ASOCIADAS:

Niveles Moderados, concentradas en un lapso acotado con componentes de las aceleraciones en los tres sentidos.

El ensayo permitió comprobar la relación directa entre la sensación de incomodidad que percibe el usuario y el estado de la vía. Además, esto fue corroborado a través de los valores obtenidos del acelerómetro. Por otra parte, se verificó que los porcentajes de percepción negativa expresados por los viajeros se relaciona con las definiciones presentes en la bibliografía de referencia. Se constata que los eventos puntuales son valorados en forma más negativa por los usuarios que los dispersos espacialmente o en el tiempo. Por otra parte, se observa que los primeros, en general muestran valores absolutos de aceleración muy superiores a los segundos. Por todo lo analizado se puede concluir que el estado de la vía tiene una gran influencia en la percepción de confort que tiene el usuario sobre el servicio de transporte público, por lo cual se requiere un adecuado mantenimiento de la infraestructura, lo cual redundará en una mejora en la calidad del servicio.

REFERENCIAS [1] Castellanos, J. C., Fruett, F. (2014). “Embedded system to evaluate the passenger comfort in public transportation based on dynamical vehicle behavior with user’s feedback”. [2] Thommen Karimpanal George, Harit Maganlal Gadhia, Ruben S/O Sukumar (2013) “Sensing discomfort of standing passengers in public rail transportation systems using a smart phone” [3] Booz, Allen & Hamilton, Barriga Dall’Orto – Wilbur Smith (1999) “Manual de Identificación y Tratamientos de Fallas en Pavimentos Urbanos”

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04.

INCORPORACIÓN DE RESIDUOS INDUSTRIALES EN CEMENTOS PARA SU UTILIZACIÓN EN CAPAS ESTRUCTURALES DE CAMINOS

Autores: Jerónimo Kreiker, Enrique Quintana Crespo

RESUMEN La utilización de materiales cementantes de origen natural tuvo un gran auge en varias etapas históricas del desarrollo de la humanidad. En nuestro país el mejor ejemplo lo constituye la experiencia de construcción del Dique San Roque, en la Provincia de Córdoba, con toscas de cementación silícica. La fabricación del cemento portland generó un producto predecible y con ajustados valores de resistencia, durabililidad, etc, que impusieron su uso en las obras de ingeniería, independientemente de que fuera de absoluta necesidad un elevado estándar de calidad. Tal es el caso de las capas estabilizadas de suelo-cemento para uso vial, donde la alta resistencia inicial, la velocidad de endurecimiento y la rigidez generados por el uso de cemento portland son factores perjudiciales. En el presente trabajo se evaluaron desechos inorgánicos industriales de la región de Córdoba, Argentina: cenizas de cáscaras de maní, residuo de pulido de porcelanato y residuo de pulido de mosaicos. Se realizaron ensayos físicos: densidad relativa, curva granulométrica, SEM, difracción de rayos X, fluorescencia de rayos X; químicos: conductimetria en solución de Ca++ y mecánicos: resistencia a la compresión simple (Norma IRAM 1622). Se trabajó sobre morteros con sustitución de cemento por desechos en un 15% y 30%. La sustitución del 15% de cemento por pulido de porcelanato generó un comportamiento similar al mortero de referencia. Mayores niveles de sustitución de este y otros tipos de desechos condujeron a una disminución de la resistencia mecánica, manteniéndose siempre en un 75% respecto del patrón tal como lo solicita la Norma IRAM 1654. La aplicación en capas para uso vial se desarrolló mediante la conformación de mezclas tradicionales suelo loésico – cal, en comparación con capas de suelo loésico – cenizas de cáscaras de maní – cal. Se propone el agregado al cemento portland de los residuos industriales en los porcentajes estudiados para mantener las condiciones de resistencia y durabilidad para las obras de ingeniería que así lo requieran y con valores menores para aquellas otras como el suelo-cemento, donde los altos estándares son perjudiciales.

R e v i sta C a r r e te ras // d i ci e mb re 2020

Para las capas de uso vial se propone la mezcla de suelos con cenizas y cal de modo de obtener capas estructurales de baja rigidez y con resistencias en aumento hasta los 365 días de edad.

1. INTRODUCCIÓN En busca de mitigar el alto efecto contaminante de la industria cementera debido al elevado nivel de emisiones de CO2, asociado al uso de combustibles fósiles, el cual se estima que pasará de 3 Gt/anuales en 2010 a 5 Gt/anuales en 2030 (MULLER, HARNISH, 2012), se propone como una alternativa válida el reemplazo parcial de cemento por materiales sustitutos del tipo puzolánicos, como son las cenizas volcánicas, cenizas volantes y escoria de alto horno (PAPADAKIS, TSIMAS, 2012) y las cenizas provenientes de la quema de residuos agroindustriales y biomasa (CHEAH, RAMLI, 2011), impulsado principalmente por las propiedades puzolánicas de estos desechos. Uno de los principales condicionamientos que presenta la incorporación de materiales a los cemento está relacionado a los parámetros de comportamiento físico y mecánico que deben mantener los morteros preparados con los cementos que contienen material de adición, y que en la Argentina está regulado por la normas IRAM 1654:68 Puzolanas. Métodos de ensayo generales y otras de la familia.

Problemática regional: La necesidad planteada por di-

versas empresas del medio local y regional, así como el propio interés en agregar valor a los desechos que genera la actividad industrial de la región ha promovido el estudio de su inserción en un nuevo ciclo productivo. El estudio de desechos regionales con potencial aplicación en la construcción de viviendas está basado en la elaboración de materiales y componentes constructivos. En este sentido existe una disponibilidad de cenizas de cáscaras de maní de casi 20 t/día proveniente del uso de las cáscaras de maní como combustible de caldera de una importante empresa aceitera de la región. Por otra parte, empresas productoras de mosaicos y porcelanatos de la región generan en el proceso de pulido de los componentes para pisos cerca de 30 t/día de desechos inorgánicos que son destinados a enterramiento sanitario y no reciben un destino de valorización. El material proveniente del pulido de mosaicos y de porcelanatos se diferencian en que el mosaico es un mortero con agregado pétreo que usa cemento como ligante y el porcelanato es un material producto de la fusión de cuarzo

Incorporación de residuos industriales en cementos para su utilización en capas estructurales de caminos

(SiO2) y feldespatos ((K, Na, Ca, Ba, NH4),(Si,AL)4O8) a temperaturas cercanas a los 1200 °C. Esta necesidad que manifiestan las empresas de agregar valor a los desechos provenientes de sus procesos productivos brinda la oportunidad de generar productos innovadores que sean sustentables y que a su vez disminuyan el deterioro ambiental que el desarrollo industrial genera.

Antecedentes en el Tema: Existen varios antecedentes sobre la adición de materiales puzolánicos al cemento, principalmente cenizas de proceso industriales que utilizan combustibles fósiles (ZACHAR, 2011) o cenizas provenientes de la quema de biomasa (NAIR et al, 2008; MARTIRENA HERNADEZ et al, 1998; BIRICIK et al, 1999; CHEAH, RAMLI, 2011). Es conocido que las propiedades puzolánicas de las cenizas dependen de la composición química y de las características físicas y morfológicas, parámetros que están estrechamente ligados al proceso de combustión del material (MARTIRENA HERNANDEZ et al, 2000). En líneas generales se ha determinado que las fases de sílice amorfa formadas durante la combustión le imparten mayor carácter puzolánico a las cenizas, estas fases son evidenciadas por Difracción de Rayos X (MARTIRENA HERNADEZ et al, 1998). Esta sílice amorfa proveniente de la combustión de desechos agroindustriales, generalmente se forma a temperaturas entre 500 y 700 ºC. La determinación de la puzolanicidad de las cenizas se puede llevar a cabo de manera directa, por medio del reemplazo parcial de cemento por el material puzolánico, en probetas cementicias sometidas a ensayos de resistencia mecánica (ZERBINO et al, 2011), o por medio de técnicas conductimétricas por reacción de la puzolana con Ca(OH)2. Esta última alternativa comprende la evaluación del grado de reacción de la puzolana con los iones Ca2+ presentes en la solución, evidenciado por la disminución en la conductividad. Este es un método indirecto y cualitativo, y en general presenta variaciones según la reactividad de la puzolana que se está evaluando (PAYA et al, 2001). Estudios previos relacionados al tema se enfocan en el estudio de las propiedades puzolánicas de las cenizas de cáscaras de maní, determinando la reactividad por conductimetría y relacionando dicha propiedad con las características morfológicas de las cenizas (KREIKER et al, 2012). Otros investigaciones fueron realizadas sobre morteros elaborados con mezclas de cenizas de cáscaras de maní y cáscaras de girasol provenientes de calderas industriales que utilizan biomasa de diversas fuentes, como material de adición para morteros (ANDRADA et al, 2011). La aplicación en capas de uso vial ha sido desarrollada en investigaciones relacionadas con suelos loésicos de la Provincia de Córdoba (QUINTANA Y REDOLFI, 2001; QUINTANA CRESPO, 2005; QUINTANA CRESPO, 2011; QUINTANA Y VILLAR, 2011).

El presente trabajo presenta los resultados de la evaluación de las propiedades químicas y morfológicas de los siguientes residuos industriales: • Residuo de pulido de porcelanatos (RPP) proveniente de una fábrica de porcelanatos ubicada en la Provincia de Buenos Aires, Argentina. • Residuo de pulido de mosaicos (RPM) proveniente de una fábrica de mosaicos ubicada en la Provincia de Córdoba. • Cenizas de cáscaras de maní, preparadas en el laboratorio bajo diferentes condiciones de calcinación, y utilizadas sin tratamiento posterior, como potenciales materiales de adición para cemento portland en morteros preparados (con sustitución de 15% y 30% de cemento por los materiales de desecho). Se determinó la influencia de estos materiales en la resistencia a la compresión en probetas de 40x40x160 mm, ensayadas de acuerdo a la Norma IRAM 1622:2002, a edades de 28 y 60 días.

2. MATERIALES Y MéTODOS Materiales

Residuos de Pulido de Porcelantado (RPP). El material de estudio fue secado en estufa durante 12 h a 60 ºC y utilizado sin tamizar. Residuo de Pulido de mosaicos (RPM). El material de estudio fue secado en estufa durante 12 h a 60 ºC y utilizado sin tamizar. Arena: fue preparada para una granulometría uniforme, mezclando arena fina y gruesa hasta lograr un módulo de finura entre 4 y 5, determinado acorde a la Norma IRAM 1505:03. Cemento: se utilizó cemento normalizado tipo CPF 40 (IRAM 50000). Clincker 80-99%; Filler calcáreo 1-20%. Suelos loésicos La reactividad de los loess con la cal, se origina en la presencia de minerales amorfos o débilmente cristalizados, que son los causantes de la reacción puzolánica. El sedimento loésico utilizado fue obtenido de un sitio ubicado al Oeste de la ciudad de Córdoba, sobre la ruta C45 a la altura del paraje denominado Falda del Cañete, y puede ser considerado representativo de los sedimentos eólicos que abundan en toda la llanura pampeana. El sitio de extracción de la muestra tiene las coordenadas, 31°32'22.42"S, 64°27'12.16"O. Cal Para la confección de mezclas en laboratorio, se utilizó hidróxido de calcio pro análisis, Ca(OH)2 PA. marca Anhedra, a fin de evitar la variaciones en porcentajes de Cal Útil Vial, de las cales disponibles en la provincia de Córdoba, (65% de cal útil vial en cales de Córdoba y 75% en cales provenientes de la provincia de San Juan).

diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

Caracterización de los materiales Los desechos fueron caracterizados mediante: Densidad relativa: de acuerdo a la norma IRAM 1520:2002 Análisis granulométrico: de acuerdo a IRAM 1505:03, usando una balanza de precisión de 0,001g. Los datos fueron ajustado con el Software Microcal Origin 7.0. Difracción de Rayos X: Se llevó a cabo en el laboratorio de LAMARX del FAMAF-UNC, con un equipo a Phillips X-Pert PRO PW3040/60. La asignación de picos se realizó por comparación contra la base de datos del software X’Pert Highscore. Fluorescencia de Rayos X: la composición química de los desechos se realizó mediante esta técnica en el Laboratorio LAMARX del FAMAF-UNC. Se cuantificaron los óxidos principales mediante por comparación contra patrones disponibles en el laboratorio.

colado y compactadas por vibración. Se utilizó una dosificación de cemento:arena 1:3 v/v y relación agua/cemento 0,5. Se dejaron fraguar 24 h y luego del desmolde fueron sometidas a curado sumergidas en agua hasta el momento del ensayo mecánico. En la Tabla 1 se muestran las diferentes dosificaciones usadas en el diseño experimental, las mismas corresponden a % sustitución en Volumen de cemento por el desecho, y se utilizó la masa de la muestra determinada con balanza analítica de 0,1 g y la densidad relativa como medida para dosificar. PATRÓN

CENIZAS % 15

RPP 15

RPP 30

RPM 15

RPM 30

Agua (mL)

Arena (mL)

500

Cemento (mL)

167

142

117

142

117

Adición (mL)

MATERIAL

Ensayos físicos: se realizaron ensayos de determinación de densidad relativa de acuerdo a la norma IRAM 1520:02; Los suelos loésicos fueron caracterizados mediante: Límites de Atterberg, normas IRAM 10501 y 10502. Análisis Granulométricos. Mediante tamizado por vía seca de acuerdo a la Norma IRAM 10512 en las fracciones superiores a 74 micras (Serie Normalizada de Tamices IRAM Nº 4, 10 y 40) y por lavado sobre el tamiz 200 conforme a la Norma IRAM 10507. Ensayos de Compactación. Conforme a la Norma de Vialidad Nacional VN-E5-93 (Método I) con 25 golpes por capa, 3 capas, pisón de 2,5 kg., altura de caída de 30,6 cm y molde de 4” de diámetro. Análisis Químicos. Mediante la Norma de Vialidad Nacional VN. E-18.

Tabla 1: Diseño experimental de probetas

Determinación de puzolanicidad por conductimetria

La Tabla 2 muestra los valores obtenidos de densidad relativa de los tres materiales, secados durante 12 h a 60 ºC (peso constante durante 3 h).

La actividad puzolánica se determinó de manera cualitativa de acuerdo al método descripto por Payá et al (Payá et al, 2001). Se partió de 200 mL de solución de Ca(OH)2 con un valor de conductividad de aproximadamente 7 mS/cm a 40±1ºC con agitación constante. Luego se agregaron 5 g del material puzolánico y se registró la conductividad durante 600 h a intervalos de 24 h. Por otro lado se evaluó la conductividad del Ca(OH)2 en el período evaluado para determinar la influencia la disminución de la conductividad en el tiempo para el sistema. El comportamiento puzolánico del material fue estimado analizando los gráficos obtenidos ajustando los puntos a una exponencial simple usando el software Microcal Origin 6.0.

Preparación de Probetas para ensayos

Probetas de morteros cementicios: Se prepararon probetas prismáticas de 4x4x16 cm, siguiendo la norma IRAM 1622:2002. Se prepararon 3 probetas para cada edad de ensayo y dosificación. Las probetas fueron moldeadas por

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Ensayos mecánicos Los morteros fueron ensayados en la resistencia a la compresión de acuerdo a la norma IRAM 1622:05 a edades de 28 y 60 días. Cada probeta se ensayó por triplicado y el valor informado corresponde al promedio de las tres determinaciones. Para ejecutar los ensayos se utilizó una prensa manual y una celda de carga provista por Celdas Rocca S.A.

3. RESULTADOS Caracterización de los desechos industriales y del cemento portland. Densidad relativa

DESECHO

CENIZAS

RPM

RPP

CEMENTO

Densidad relativa

2,55

2,4

2,27

3,11

Tabla 2: Densidad relativa de los desechos

Análisis granulométrico

Se llevó a cabo el análisis mediante la determinación de la fracción pasante en tamices normalizados. Se partió de 100 g de muestra y pesó la fracción retenida en una balanza de precisión de 0,001g. Luego se realizó el gráfico de granulometría con el % pasante acumulado vs. el tamaño del tamiz en mm. Los datos se ajustaron con el programa Microcal Origin 7.0. La Fig. 1 muestra la granulometría de las muestras usadas.

Incorporación de residuos industriales en cementos para su utilización en capas estructurales de caminos

Residuo de porcelanato: en la Fig. 4 se muestra el difractograma del RPP.

Figura 4: Difractograma de RPP

Este material presenta principalmente SiO2 en estado cristalino, tal es así que su difractograma concuerda en gran medida a uno de cuarzo (SiO2 en estado cristalino). Figura 1: Análisis granulométrico de desechos

Se observa una distribución granulométrica similar para las cenizas y el RPP, no así para RPM que mostró una distribución diferente con menor tamaño de partículas, donde el 90% del material es pasante al tamiz de 200 μm.

Difracción de Rayos X

Ceniza de cascaras de maní: en la Fig. 2, se puede observar el difractograma obtenido para las cenizas de cascaras de maní

De los tres materiales utilizados, ninguno presenta propiedades cristalográficas que permitan considerarlo como una puzolana, debido principalmente a la gran presencia de fases cristalinas del SiO2 presente, siendo una condición necesaria para manifestar un comportamiento puzolánico la presencia de material amorfo. En cuanto a los compuestos encontrados se observa una gran coherencia en las fases y compuestos asignados con la composición química propia del desecho.

Fluorescencia de Rayos X

Se cuantificó el contenido de los diferentes compuestos en cada muestra por comparación contra patrones disponibles en el laboratorio para los óxidos de los metales cuantificados. En la Tabla 3 se muestran los resultados obtenidos. COMPUESTO

Figura 2: Difractograma de Rayos X de Cenizas

Se observa la presencia de diferentes compuestos, entre ellos una importante cantidad de SiO2, pero principalmente en fases cristalinas. Residuo de mosaico: en la Fig. 3 se muestra el difractograma del RPM.

Figura 3: Difractograma de RPM

Este material de desecho presenta varias fases cristalinas, principalmente de carbonatos de Ca y Mg, y silicatos de metales alcalino y alcalino-térreos.

CENIZAS

RPM

RPP

Al2O3 %

10 ± 5

2±1

14 ± 6

SiO2 %

(3 ± 2)*10

13 ± 7

(7 ± 3)*10

K2O %

9±1

2,76 ± 0,05

2,44 ± 0,01

CaCO3 %

14 ± 7

(4 ± 2)*10

2±1

Fe2O3 %

3±1

2,9 ± 0,9

6,2 ± 0,2

Tabla 3: Composición química de desechos

Solo se cuantificaron los óxidos principales, y con una técnica aproximada que arrojó un margen importante de error sobre cada determinación, pero que tiene utilidad para inferir de manera aproximada la composición de los desechos. La composición determinada concuerda de manera muy aproximada con la naturaleza de los materiales ensayados. De esta cuantificación podría inferirse un comportamiento más próximo a una puzolana para el RPP con un % en masa de SiO2 cercano al 70 % y la suma de SiO2 + Al2O3 + Fe2O3 > 70 podría ser considerada una puzolana tipo N, aunque el alto grado de cristalización de este desecho actuaría en detrimento de estas propiedades. En el caso de las cenizas de cáscaras maní, la suma de SiO2 + Al2O3 + Fe2O3 50% con lo cual podría ser considerada una puzolana tipo C, según ASTM-C168.

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En todos los desecho el contenido de óxidos alcalinos (K, Na) es mayor a 1,5% por lo cual podría no ser recomendable este agregado por las reacciones álcali-agregado en el cemento.

Ensayos de conductimetría

En la Fig. 5 se muestran los valores de conductividad para las muestras y el blanco. La conductividad es proporcional a la concentración de Ca2+ presente en la disolución, una disminución en la conductividad se debe al consumo de los iones Ca2+ debido a la reacción Ca(OH)2 – puzolana la cual promueve la formación de productos insolubles.

iones Ca2+, con algún mínimo que se encuentre en fase amorfa alcanzara para explicar este descenso abrupto. El RPM por su parte tiene un marcado descenso en la conductividad esto posiblemente sea por el gran contenido de carbonatos los cuales reaccionan el Ca2+. Las cenizas de cáscaras de maní, no tiene una gran disminución en la conductividad, esto se debe a que si bien tiene un contenido apreciable de SiO2 esta se encuentra en fase cristalina.

Resistencia a la Compresión

La resistencia mecánica a la compresión de los morteros con adición de cenizas se llevó a cabo de acuerdo a la IRAM 1622. Los valores obtenidos a diferentes edades se muestran en la Tabla 4. 28 DÍAS

Figura 5: Conductividad de los materiales. En el gráfico de las conductividades, con los datos ajustados a una curva exponencial de 1 orden, se puede observar como las diferentes soluciones disminuyen su conductividad con el correr del tiempo, exceptuando el blanco que mantiene su conductividad con un leve decaimiento lineal por el paso del tiempo, debido probablemente a la formación de carbonatos por reacción del Ca(OH)2 de la solución con el CO)2 del ambiente. Se observa un descenso abrupto de conductividad en las primeras horas, esto se debe a que los diferentes materiales están reaccionando con el Ca(OH))2 disuelto. Luego el descenso no es tan marcado, después de las 100 horas aproximadamente, dado que la velocidad de la reacción de neutralización del Ca2+ a disminuido, esto posiblemente se deba a que hay una sobresaturación de iones Ca2+ con respecto a los materiales, es decir, que hay menor superficie de reacción que antes. Y por último se ve que la conductividad llega a una meseta, alrededor de las 400 horas, tiempo en que la reacción puzolánica podría continuar pero con una velocidad muy baja. Si bien el comportamiento de los tres materiales es similar, no lo es en magnitud de la reacción. El RPP es el material que presenta el mayor descenso en conductividad, esto se puede deber al alto contenido SiO2 que si bien la mayor parte se encuentra como sílice cristalina (la cual no reacciona con los

R ev i sta C a r r e te ras // d i ci e mb re 2020

PROBETA

RESISTENCIA A LA COMPRESIÓN Mpa

Patron CEN-15

60 DÍAS

%RDP

RESISTENCIA A LA COMPRESIÓN Mpa

21,2

100

25,1

100

19,7

92,9

24,7

98,4

RPM-15

16,2

76,4

23,2

92,4

RPM-30

15,4

72,6

19,1

76,1

RPP-15

19,6

92,5

99,6

RPP-30

17,1

80,7

21,5

85,7

%RDP

Tabla 4: Resistencia a la compresión de los morteros con adición de desechos La ceniza solo se evaluó a un 15% de sustitución de cemento. Para este desecho se observó un valor de resistencia similar al patrón, sobre todo a 60 días. El desecho RPM a 15% tiene un nivel de disminución marcado a 28 días pero casi no afectó la resistencia a 60 días. Diferente comportamiento se observó a 30% que tiene un valor de resistencia muy bajo a 28 y 60 días, y solo alcanza a superar ligeramente el comportamiento establecido por norma para adiciones puzolánicas. Es posible que el menor tamaño de partículas actúe disminuyendo la resistencia mecánica al comportarse solamente como mayor carca de filler calcáreo. El RPP A 15% se comporta muy bien tanto a 28 como a 60 días. A un nivel de 30% de sustitución ya se observa una disminución más marcada en la resistencia. En la Fig. 6 se muestra el gráfico de evolución de la resistencia a las edades ensayadas y los límites establecidos por la Norma IRAM 1654 para adiciones puzolánicas (75% respecto del mortero patrón).

Incorporación de residuos industriales en cementos para su utilización en capas estructurales de caminos

Figura 6: Resistencia a la compresión % de los morteros con adición de desechos

Caracterización de los suelos loésicos Límites de Atterberg

La determinación del Límite Líquido (IRAM 10501) y del Límite Plástico (IRAM 10502), se efectuó sobre la muestra obteniéndose los siguientes resultados: • Límite Líquido (LL) = • Límite Plástico (LP) = • Índice Plástico (IP) =

26,3 % 17,7 % 8,6

Análisis Granulométrico

El análisis granulométrico se realizó mediante tamizado por vía seca de acuerdo a la Norma IRAM 10512 en las fracciones superiores a 74 micras (Serie Normalizada de Tamices IRAM Nº 4, 10 y 40) y por lavado sobre el tamiz 200 conforme a la Norma IRAM 10507. Los resultados indican que el material pasa en más de un 90% el tamiz 200 (0,074 mm), siendo entonces conformado mayoritariamente por limo y arcilla.

Ensayos de Compactación

Los ensayos de compactación de la muestra de suelos se realizaron conforme a la Norma de Vialidad Nacional VN-E5-93 (Método I) con 25 golpes por capa, 3 capas, pisón de 2,5 kg., altura de caída de 30,6 cm y molde de 4” de diámetro. Se obtuvo una densidad máxima de 1.678 kg/m3, para una humedad óptima de 17,6%, valores que se utilizaron para la confección de las probetas de las mezclas suelo–cal.

Análisis Químicos

El suelo loésico analizado posee menos de un 0,1% de sales solubles y sulfatos y un valor de pH de 6,97.

4. APLICACIONES EN CAPAS DE USO VIAL En épocas modernas los ligantes puzolánicos se han utilizado en reemplazo del cemento portland, en aquellas obras de ingeniería que no precisan de elevadas resistencias estructura-

les ni controles de calidad estrictos. En la actividad vial estos materiales son muy adecuados para la ejecución de capas estabilizadas. Existen básicamente dos tipos de capas (Quintana, 2001): las denominadas SPC (suelo– puzolana– cal) y las GPC (grava–puzolana – cal). Las primeras son mezclas finas de suelos puzolánicos (suelos loésicos con cenizas volcánicas naturalmente incorporadas) estabilizados con cal; y las segundas son estabilizados granulares (grava, arena) de granulometrías continuas, que utilizan el ligante puzolana– cal como cementante de la estructura. El seguimiento de la reacción puzolánica a través de ensayos físico–mecánicos, como el de Resistencia a la Compresión Simple (RCS), permite la comparación de resultados con otras mezclas y muestra la existencia de un mismo proceso de cementación: un período inicial, donde la resistencia crece de forma lineal con la edad y un segundo período que comienza entre los 85 y 120 días, donde el crecimiento se hace muy lento. El segundo período se activa a partir de los 6 meses de edad para los materiales más reactivos y es difícil reconocer el desarrollo de la segunda fase para los menos reactivos.

Resistencia a la Compresión simple (RCS)

Para el caso de los ligantes suelo–cal analizados (90 % de suelo y 10% de cal) (Tabla 5) se puede observar un importante aumento de la resistencia a la compresión simple (RCS) hasta los 134 días, que se mantiene luego hasta el año. Podría deducirse que la evolución de la RCS hasta los 28 días corresponde a las reacciones rápidas de carbonatación y formación de óxidos de calcio, y que la duplicación del valor obtenido entre los 28 días y los 378 días, es consecuencia de las reacciones puzolánicas. RESISTENCIA A LA COMPRESIÓN SIMPLE

TENSIÓN MEDIA

EDAD DÍAS

kPa

1256

2284

3061

4169

134

6517

378

6600

Tabla 5: Resistencia a la compresión simple del ligante suelo-cal.

En las mezclas suelo–cenizas–cal, se logran valores del mismo orden de magnitud que en las anteriores (Tabla 6) hasta los 56 días, para luego mostrar una menor evolución hasta el fin del ensayo. Esto implica que es factible la incorporación de hasta un 15% de residuos agroindustriales (cenizas de cascaras de maní) dentro de un proceso de estabilización de suelos para obras viales, con el mantenimiento de resistencias a la compresión simple tanto en el corto, como en el largo plazo.

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RESISTENCIA A LA COMPRESIÓN SIMPLE

TENSIÓN MEDIA

EDAD DÍAS

kPa

907

1981

2711

4790

129

5569

373

5800

Tabla 6: Resistencia a la compresión simple del ligante suelo-ceniza-cal.

Módulo Elástico (E)

La determinación de E permite establecer cómo influye el agregado de cenizas de cáscara de maní en la rigidez de las mezclas. El módulo se obtuvo considerando la etapa lineal de la curva del ensayo de RCS, entre 0,50 y 1,00 mm de deformación. Los resultados de las dos mezclas estudiadas pueden apreciarse en la Tabla 7. Se puede apreciar que la mezcla con cenizas se mantiene con una menor rigidez hasta los 56 días de curado, para luego reflejar valores del mismo orden que la mezcla suelo cal. La importancia en el uso vial de mezclas poco rígidas es fundamental desde el punto de vista constructivo y para la durabilidad del paquete estructural. EDAD DÍAS

MODULO ELÁSTICO SUELO  CAL (MPa)

SUELO  CENIZAS  CAL (MPa)

123

193

140

220

188

217

218

129

410

412

Tabla 7: Módulo Elástico de las mezclas analizadas

5. CONCLUSIONES La caracterización química y morfológica de los desechos está de acuerdo con su naturaleza. Las cenizas tienen una composición química que podría cumplir con los requisitos de una puzolana tipo C, con buen contenido de SiO2, pero en gran porcentaje en fases cristalinas, y en los gráficos de conductividad no mostró un comportamiento puzolánico. El RPM, tiene un alto contenido de silicatos y carbonatos mixtos y no presenta una composición química compatible con una puzolana, podría ser solo material de carga. El RPP tiene una composición química rica en SiO2, lo que sería muy conveniente para una puzolana, pero está en su mayoría como cuarzo cristalino y no permitiría un buen comporta-

R ev i sta C a r r e te ras // d i c i e m b re 2020

miento en la adición al cemento, solo podría ser considerado como material de carga. Los morteros con desechos a un nivel de sustitución del cemento del 15%, mostraron valores de resistencia a la compresión mayores al 90% respecto del patrón a 60 días para todos los desechos. A 30% de sustitución, la resistencia a la compresión disminuyó casi al límite permitido para la adiciones puzolánicas para el RPM, pero el RPP estuvo cerca del 85%, respecto del patrón. El uso de residuo de pulido de porcelanato y cenizas de cáscaras de maní como material de adición del cemento al 15% podría ser una alternativa sustentable para agregar valor a estos desechos. Se podría evitar su destino de enterramiento, además de contribuir a la disminución de la contaminación por la fabricación del cemento. En capas para uso vial, la incorporación de un 15% de ceniza a la mezcla suelo–cal permite mantener la variación de la RCS con la edad de las probetas en el mismo orden de magnitud que para las mezclas con 100% de suelo. Los Módulos Elásticos de las mezclas van aumentando con la edad, en forma similar tanto para el ligante suelo loésico-cal, como para el ligante suelo loésico–cenizas–cal. Las resistencias a la compresión simple de las distintas mezclas analizadas permiten su utilización en capas estructurales de caminos.

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diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

05.

CALIBRACIóN DE MODELOS DE MICRO SIMULACIÓN DE TRÁNSITO. PARÁMETROS QUE HACEN AL COMPORTAMIENTO DE LOS CONDUCTORES EN LA CIUDAD DE BUENOS AIRES

Autor: Raúl Fernando González

RESUMEN

1. INTRODUCCIÓN

Los modelos de microsimulación de tránsito constituyen en la actualidad una herramienta valiosa para el estudio de las arterias urbanas al permitir analizar y visualizar en forma integral la operación de todos y cada uno de los conductores-vehículos que circulan en condiciones prevalecientes de calzada, tránsito, y control, y características del propio usuario. Permiten ¨ver¨ el funcionamiento del sistema actual o de proyecto y además mediante realizar una animación gráfica, más amigable para el público general.

Aspectos conceptuales básicos de los modelos y los parámetros de estudio

Este trabajo toma los resultados de la tesis defendida por el autor, en marco de la Maestría de Ingeniería del Transporte Orientación Vial de la Universidad de Buenos Aires y pretende mostrar con cierta universalidad y caracterizar estadísticamente el comportamiento de los usuarios en la red arterial de la ciudad de Buenos Aires a través de la medición de dos parámetros: Intervalo de saturación y el tiempo perdido en el arranque, que son cruciales a la hora de modelizar la descarga de una cola de una corriente vehicular. Se presenta además del método manual tradicional de relevamiento en campo, protocolos para la observación y registro en base a videos obtenidos de las cámaras del Sistema Centralizado de Control de Tránsito que posee la Ciudad de Buenos Aires, y por otro lado el análisis de los archivos que entregan los contadores de tránsito, modalidad tipo PVR (per vehicle record).

Los modelos de tránsito se han dividido tradicionalmente, de acuerdo al nivel de detalle de la representación de la realidad, en dos grandes categorías: los modelos macroscópicos, que consideran la circulación vehicular como un fluido continuo, y los modelos microscópicos, que describen el comportamiento de cada vehículo (conductor) en particular y su interacción con otros adyacentes. Los distintos aspectos del flujo vehicular, en principio, se pueden describir desde un enfoque determinista o bien estocástico. El método previsto en el Highway Capacity Manual (HCM) desarrollado por el Transportation Research Board (TRB) en los Estados Unidos, es un ejemplo de un modelo macroscópico y determinístico. Uno de los parámetros microscópicos del tránsito, si se quiere temporales, es el headway “intervalo” (h) que se define como el tiempo transcurrido entre el paso de las partes homogéneas de dos vehículos por un perfil transversal de una carretera, en otras palabras se lo puede considerar como el tiempo transcurrido entre el paso de la parte delantera ó trasera de dos vehículos consecutivos.

Los parámetros estudiados permiten en cierto modo el ajuste de los modelos de microsimulación a las condiciones locales, específicamente en lo que hace al comportamiento de los conductores. Los resultados presentados permitirán en primer lugar la calibración de los parámetros aludidos en los programas comerciales de simulación microscópica. En segundo lugar, la calibración de modelos macroscópicos tales como el Manual de Capacidad de Calzadas (HCM) para las arterias de la Ciudad de Buenos Aires.

R e v i sta C a r r e te ras // d i ci e mb re 2020

Figura 1.1

Calibración de modelos de micro simulación de tránsito. Parámetros que hacen al comportamiento de los conductores...

La descripción del funcionamiento de una intersección semaforizada, evento característico de una red arterial urbana, es a partir de cómo se hace la “descarga de la cola” acumulada en el tiempo de rojo. Básicamente, al recibir la indicación del verde, se necesitan unos pocos segundos para que el conductor del primer vehículo en la cola, tarde en reconocer que la señal se puso en verde y poner su vehículo en movimiento. Los vehículos siguientes también tardarán algún tiempo (menor) para acelerar. Se define entonces ese tiempo como tiempo perdido en el arranque que aproximadamente puede ser supuesto de 2 segundos. Después de aproximadamente el cuarto vehículo en la cola, el caudal tiende a estabilizarse en el flujo máximo que las condiciones se lo permiten, el mismo es conocido como la tasa de flujo de saturación, o simplemente saturación. El intervalo de saturación (inversa de la saturación) es el parámetro que define como se “descarga la cola”. El apelativo de saturación dado al intervalo alude a la condición cuando el ritmo de la descarga se hace constante. En los modelos determinísticos – macroscópicos el intervalo de saturación se considera al valor medio, mientras en los estocásticos - microscópicos lo que interesa es la distribución estadística representada en tabla de deciles representativos de cada conductor-vehículo. El tiempo perdido en el arranque, por su parte, consiste en la sumatoria de todos los excesos de tiempo insumidos por los primeros vehículos en relación al intervalo de saturación. Por ejemplo si el vehículo que se encuentra en la primera posición en promedio presenta un intervalo de 3,9 s y el intervalo de saturación es de 2,1 s, el aludido vehículo presenta un tiempo perdido de 1,8 s, si se extiende la sumatoria hasta la posición en la cual el ritmo de descarga se mantiene constante se obtendrá el tiempo perdido en el arranque.

Figura 1.2

2. Antecedentes El intervalo de saturación fue ampliamente estudiado por diversos autores, siendo el pionero Bruce D. Greenshields y sus colaboradores, en 1947 publican “Traffic Perfomance at Urban Street Intersections”, basado en experiencias realizadas en intersecciones semaforizadas y no semaforizadas de las ciudades de New Haven, Hartford y New York City en Estados Unidos. Este trabajo definió por primera vez el concepto de intervalo de saturación y aplicó una ingeniosa técnica fotográfica que consistió en utilizar una cámara con una velocidad de registro en cuadros por minuto tal que la magnitud de la distancia recorrida “real” por un vehículo en pies, medida sobre los fotogramas en base a una grilla de referencia, coincide con la magnitud en millas por hora del vehículo. En ese sentido teniendo en cuenta que una milla equivale a 5280 pies, se tiene que una milla por hora equivale a 88 pies por minuto. Ahora bien, si se selecciona como velocidad de registro de los fotogramas 88 cuadros por minuto, y se mide con ayuda de la grilla mencionada que de un cuadro a otro el vehículo recorrió una distancia z pies, y teniendo en cuenta que el tiempo transcurrido entre cuadro y cuadro es de 1/ 88 minutos, se obtiene una velocidad de avance del vehículo de 88 x z [ft/min], {v= z / (1/88)}. Entonces, si 88 [ft/min] es igual 1 [mph], una velocidad de avance del vehículo de 88 x z [ft/min] es igual a z [mph]. De tal forma, que la distancia z recorrida por un vehículo en pies implica una velocidad de avance del vehículo de z [mph]. Se utilizó además un contador mecánico que era fotografiado para identificar cada cuadro y un mecanismo conectado al semáforo para poder indicar los cambios de color del semáforo, que se iluminan uno por vez: rojo, amarillo y verde. Sobre las fotografías se dibujaban grillas en gabinete, en base a referencias marcadas con tiza en el pavimento. (Ver Figuras 2.1 y 2.2).

Figura 2.1 Cámara utilizada Figura 2.1 Grilla sobre fotograma Fuente: Reproducción propia en base a imágenes de Traffic Perfomance at Urban Street Intersections, Greenshields (1947), p.3 y 6

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En este estudio y más específicamente la intersección de las calles Market and Morgan ubicada en la ciudad de Hartford, Estado de Connecticut, se registró el tiempo desde que cambia al verde y el paso por una determinada línea de referencia de cada uno de los vehículos, es decir cuánto se movían cada uno, de un fotograma a otro, y luego este valor se traducía a segundos. A tal efecto, a partir de las mediciones citadas, se calculó por diferencias en sucesivos ciclos los “headway” o intervalos de tiempo entre vehículos de todo tipo, según estaban ubicados en la cola a medida que atravesaban la línea de referencia. Para el estudio se consideró como línea de referencia la continuidad virtual de la línea de cordón. Así las cosas, se observaron y calcularon por ejemplo 172 intervalos entre el tercer vehículo en cola y el cuarto vehículo en cola h3-4, caracterizando el valor del intervalo por su mediana. El total de observaciones conformó una muestra de 2359 intervalos.

Figura 2.4 Curva ajustada de distribución de headway en función de la posición del vehículo en la cola de descarga Fuente: Reproducción propia en base a Figura 16 ”Traffic Perfomance at Urban Street Intersections”, Greenshields (1947), p.28 Se indica en verde la curva ajustada para automóviles

A partir de estas observaciones y cálculos de headway entre vehículos se elaboró una curva con la distribución del mismo sin diferenciar los tipos de vehículos, según la posición de cada uno de ellos en la cola de descarga, esta curva original se aprecia en la Figura 2.3.

Fuente: HCM 2000 similar gráfico en HCM 2010

Figura 2.3 Curva de distribución de headway en función de la posición del vehículo en la cola de descarga Fuente: Reproducción propia, en base a imagen de Figura 14 “Traffic Perfomance at Urban Street Intersections, Greenshields” (1947), p. 23- Se indica el ejemplo descripto en el texto

La citada curva original incluía todos los tipos de vehículos encontrados, finalmente fue ajustada para determinar la curva sólo para automóviles. Justamente esta curva ajustada fue la que tomó históricamente el Manual de Capacidad (HCM por sus siglas en inglés) como referencia para explicar el concepto de tasa de flujo de saturación y tiempo perdido. La aludida curva se puede observar en el Exhibit 4-7 del HCM 2010. (Chapter 4 page 4-12).

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El HCM del año 1950 y en la traducción al castellano realizada en 1955: ”Capacidad de Caminos”, por el Ing. José D. Luxardo, editado por la Administración General de Vialidad Nacional, cita en su página número 118: “la experiencia ha mostrado que el espaciamiento mínimo entre automóviles cuando reinician la marcha uno detrás de otro en una trocha de 3,65 m. es, en promedio, unos 2,4 segundos. Los intervalos de tiempo para los dos primeros vehículos de la fila son, en general, considerablemente mayores que 2,4 segundos, pero el intervalo decrece progresivamente entre vehículos sucesivos hasta alcanzar un valor medio mínimo de 2,1 segundos entre el quinto y sexto vehículo de la fila.” Es interesante destacar que Greenshields para poder pasar de los intervalos medidos de todos los tipos de vehículos (sin discriminación entre automóviles, ómnibus y camiones) observados en la intersección de Market y Morgan, a intervalos entre automóviles, uso un concepto de equivalencia, basado en la relación de headway.

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En ese sentido clasifica los intervalos calculados según el tipo de vehículo delantero y el tipo de vehículo zaguero (el que lo sigue), de tal forma divide los intervalos en cuatro tipos: • A-A: automóvil siguiendo a automóvil • O-A: otros (bus ó camión) siguiendo a automóvil • A-O: automóvil siguiendo a otros • O-O: otros siguiendo a otros En la Tabla Nº 2.1 se muestran los resultados obtenidos: TIPO

MEDIANA DEL HEADWAY POR TIPO DE INTERVALO EN TIEMPO Cuadros

Segundos

A-A

2,7

O-A

3,3

A-O

3,3

O-O

3,3

Tabla 2.1 Fuente: Traffic Perfomance at Urban Street Intersections, Greenshields (1947) en base a Table VI , p.24

Se observa entonces, que los “autos siguiendo autos” necesitan 4 cuadros mientras que los “otros siguiendo o precediendo a los autos” necesitan 5 cuadros. Es así que puede observarse en la Tabla Nº 2.1, que la mediana del intervalo entre autos siguiendo a autos, fue calculada en tiempo de 4 cuadros que representan a razón de 88 cuadros/ minuto un valor de 2,7 segundos, y el intervalo entre otros siguiendo a autos, fue de 5 cuadros que representan según Greenshields 3,3 segundos. El estudio encuentra, como surge de la Tabla Nº 2.1 y lo explicita claramente, “que la influencia de los camiones y buses no se extiende sólo hacia adelante sino también hacia atrás”. (Greenshields, 1947, p.24) Entonces se puede observar que el tipo de intervalo A-O es también 5 cuadros en lugar de los 4 cuadros para el tipo de intervalo A-A. Con esto se puede explicar la influencia de los camiones desde el punto de vista de la capacidad a través de un factor de equivalencia ET, basado en la relación de headways según los valores encontrados, resultando: ET = h O-A / h A-A = 5/ 4 = 1,25 (influencia adelante) ET = h A-O / h A-A = 5/ 4 = 1,25 (influencia atrás) Por lo tanto se encontró que el tiempo entre autos siguiendo a camiones o buses (influencia hacia atrás de los camiones o buses) es un cuarto más del tiempo entre automóviles entrando a la intersección. Por otra parte, el tiempo utilizado

por otro tipo de vehículo (camión o bus) para entrar después de un auto (influencia hacia adelante), es también un cuarto mayor respecto al que necesitan dos automóviles contiguos. Luego, sumando las dos influencias adelante y atrás llegamos a 0,25 + 0,25 = 0,50. De tal forma Greenshields concluye que la presencia de vehículos pesados (camión o bus) a la entrada de la intersección consume un tiempo de verde equivalente a 1,5 veces de lo que consumen en tiempo los automóviles, esto es un aumento en 50% del tiempo entre automóviles. Encontrando que dicho Factor para vehículos pesados (ET) vale 1,5. Dicho valor fue tomado tradicionalmente por el Manual de Capacidad (HCM) aún hasta nuestros días y está basado en el concepto de la relación de intervalos entre autos y vehículos pesados, según su influencia hacia adelante y hacia atrás en la corriente vehicular a partir de las mediciones realizadas en la experiencia de Greenshields en 1947. En 1991 Stan Tepply y M Jones de la Universidad de Alberta Edmonton Canadá, en su trabajo titulado “Saturation Flow: Do We Speak the Same Language?”, realizan una comparación utilizando distintas metodologías para determinar el flujo de saturación, como ser la del Manual de Capacidad (HCM), la Guía Canadiense y las Nomas Australianas. Advierten que en general y de acuerdo a la revisión realizada, existe un primer grupo de técnicas que se basan en medir los intervalos de descarga de una cola definiendo la línea de referencia de distintas formas como ser: la línea de detención, el borde de la senda peatonal, la línea de cordón cercana o lejana (pasando la intersección) u otra referencia por ejemplo una señal. Respecto a la parte de referencia en el vehículo advierten que pueden considerarse el paragolpe delantero, las ruedas delanteras o las traseras, o el paragolpe trasero del vehículo cuando pasa la línea de referencia adoptada. Identifican además a un segundo grupo de técnicas, que se basan en contar la cantidad de vehículos que pasan una línea de referencia durante una parte del tiempo verde. El trabajo expone un gráfico espacio-tiempo ( Figuras 2.5 A y B) , mostrando las distancias entre el primer vehículo y los siguientes con la línea de referencia con el objetivo de demostrar cómo influye en la determinación de los headways, la ubicación de la citada línea y la parte de referencia adoptada en el vehículo. Los autores citan cuatro casos según sea la línea de referencia + parte de referencia adoptadas: A : Línea de detención + paragolpe delantero A´: Línea de detención + paragolpe trasero B : Línea de cordón cercana + paragolpe delantero C : Línea de cordón lejana (pasando la intersección) + paragolpe delantero

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Luego

d= X- Xo = Vo t + ½ a t2

d : Distancia recorrida entre to y t (m) Si para la descarga de la cola, antes del verde, el vehículo se encuentra detenido se tiene Vo= 0 m/s Entonces Finalmente Figura 2.5 A Diagrama espacio – tiempo de la perfecta a descarga regular de una cola detenida con aceleración uniforme

d= ½ a t2 t= (2 d/a)1/2

Figura 2.5 B Distribución del headway según la posición en la cola y según las combinaciones de línea y parte de referencia. Fuente: Reproducción propia en base a imágenes de Figuras 2 y 3 “Saturation Flow: Do We Speak the Same Language?”, Tepply (1991) p.146 y 147

El trabajo no explicita como se obtuvo el diagrama, se entiende conveniente deducir la razonabilidad de dichas curvas. A partir de un análisis cinemático del movimiento del vehículo, considerando un movimiento rectilíneo uniformemente variado (MRUV), que es aquel caracterizado porque su aceleración (a) permanece constante en el tiempo en módulo y dirección. Es así que la ley que rige este movimiento se puede expresar como:

X = Xo + Vo t + ½ a t2

Donde X : posición Xo: posición en tiempo t=0 (inicial) Vo : Velocidad Inicial (m/s) a : Aceleración (m/s2) constante t : Intervalo de Tiempo (s)

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Figura 2.6 Diagrama espacio – tiempo de la perfecta descarga de una cola detenida con aceleración uniforme Fuente: Elaboración propia

La Figura 2.6 permite observar a dos vehículos en cola antes de iniciar el verde. En ese sentido se observa que el primer vehículo en la cola se halla ubicado a una distancia dA medida desde el paragolpe delantero a la línea de detención. Asimismo se observa que ese primer vehículo se halla a una distancia dB hasta la línea de cordón cercana, y a una distancia dC hasta la línea de cordón lejana (pasando la intersección). Entonces se puede expresar la variación del intervalo entre vehículos según su posición en la cola de descarga de la siguiente forma:

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Si i= 1

h v-i = tr1 + (2 dk/a)1/2

Si i= 2,3,4,…m y k= A, B, C

Entonces

tik = tri + Δtik

tik = tri + (2 [(i-1)L+(i-1)S+dk]/a)1/2

Luego h(i-1)-i = tik - t(i-1)k y

tri = i tr1

tri = tr1 + Δtr

, siendo Δtr = constante

Siendo L : longitud de vehículo (m) dk : Distancia desde el paragolpe delantero a la línea de referencia k (m) tr1 : Tiempo de reacción del conductor del primer vehículo en la cola (s) Δtik: Diferencia de tiempo entre posición i o parte de referencia del vehículo (paragolpe delantero) y posición k o línea de referencia) (s) tik : Tiempo desde que el paragolpe del veh. i cruza la línea de referencia k (s) tri : Tiempo de reacción del conductor del vehículo i en la cola (s) Δtr: Diferencia de tiempo de reacción de conductores en la cola, valor cte (s) m: Primer vehículo con velocidad deseada en la línea de detención o primero con headway constante S: distancia entre vehículos detenidos en la cola. (Separación) a: aceleración de vehículo constante (m/s) h(i-1)-I : headway entre vehículo i-1 y vehículo i A fin de validar las expresiones encontradas se han adoptado valores numéricos de un caso hipotético resultando los diagramas esperados que se indican en la Figura 2.7

tr1 = a = L = S = dA = dB = dC =

Figura 2.7 Distribución del headway según la posición en cola para casos de estudio Fuente: Elaboración propia

Tepply explica que el problema en la práctica es más complejo, depende además de la longitud de los vehículos, las tasas de aceleración, el ruido de la aceleración de cada vehículo, las prácticas y normas reglamentarias de cada país, por ejemplo el uso del rojo amarillo y la presencia de motocicletas podrían alterar los perfiles de descarga y por ende los valores del headway de saturación. Otras distribuciones encontradas por diversos investigadores como ser Gerhart, King & Wilkinson, Tepply & Jones, NittyMäki & Pursula como se aprecian en la Figura 2.8, presentan un menor valor del primer intervalo respecto al segundo, y a partir de allí van disminuyendo hasta un valor casi constante a partir del cuarto o quinto vehículo. Stokes, Stover & Messer encuentran que el primer intervalo es levemente superior al segundo y a partir de allí disminuye y se mantiene casi constante.

1,5 s 1,8 m/s2 5,0 m 0,8 m 1,2 m 9,2 m 16,5 m Figura 2.8 Distribución del headway (s) en función de la posición del vehículo en la cola de descarga Fuente: Elaboración propia

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3- Estudios de Campo para la calibración Mediante relevamientos visual en campo Estrategia de medición

A fin de proceder a la calibración de los parámetros de estudio, se procedió al relevamiento de datos se realizó en base a tres técnicas: la primera visual/en campo (relevamiento de campo directo) que constituye la técnica tradicional, la segunda a través de videos obtenidos de las cámaras de Sistema Centralizado de Control tránsito que posee la Ciudad de Buenos Aires (visual/por video) y finalmente una tercer técnica a través de contadores de tránsito de última generación en su modalidad de archivos PVR (Per Vehicle Record). Cabe destacar que mientras para el intervalo de saturación se utilizaron las tres técnicas, para el tiempo perdido en el arranque se utilizó la técnica visual/en campo y la técnica PVR a través de contadores de tránsito. En este estudio se caracterizará las avenidas y más específicamente aquellas localizadas en el macrocentro ampliado de la Ciudad de Buenos Aires. Las intersecciones seleccionadas son: • Av. Pueyrredón y Dr. Ricardo Levene. • Av. Pueyrredón y Av. Las Heras. • Av. Paseo Colón y México. • Av. Paseo Colón y Venezuela. • Av. Cabildo y Dumont. • Av. Leandro N. Alem y Paraguay. • Av. Leandro N. Alem y San Martín. • Av. Rivadavia y Reconquista. • Av. Callao y Av. Corrientes. • Av. Libertador y Av. Callao.

El tamaño de muestra está dado por el número de observaciones; esto es por ejemplo el número de ciclos o colas validadas, a tal efecto, los relevamientos se realizan durante 40 minutos como mínimo en cada puesto. En líneas generales, 40 minutos son equivalentes a 24 ciclos. Entonces en cada puesto se elige el tipo de carril a medir, que sea el más cercano a las condiciones prevalecientes de calzada e ideales de tránsito y se estimará el tamaño de la muestra total como:

Siendo Nc: número de observaciones de la muestra visual/en campo T: tiempo de observación en minutos N CARRILES/PUESTO: número de carriles por puesto N PUESTO: cantidad de puestos C: ciclo en segundos Entonces

Mediante relevamientos visual por video

En relación al tamaño de muestra los relevamientos se realizan durante 60 minutos como mínimo en cada puesto, en consecuencia el tamaño de muestra será de:

Siendo Nv: número de observaciones de la muestra visual/por video T: tiempo de observación en minutos N CARRILES/PUESTO: número de carriles por puesto N PUESTO: cantidad de puestos C: ciclo en segundos Figura 3.1 Ubicación de las intersecciones seleccionadas en el macrocentro ampliado de la Ciudad de Buenos Aires

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Cabe destacar que, de acuerdo al método previsto en el “Manual of Transportation Engineering Studies” del ITE, la desviación estándar típica de la saturación es de 140 aphpc, de tal forma que el tamaño de muestra esté dado por la siguiente ecuación:

Asimismo, suponiendo que se quiera estimar la saturación con un error de 50 aphpc con 90% de confianza se obtiene (z=1,64): N = 1,642. 1402 / 502 = 21 ciclos o colas validadas Surge entonces que un tamaño de muestra de 21 ciclos es suficiente para obtener un 90% de confianza, por lo tanto el tamaño de muestra se considera “prima facie” aceptable. Se realizó el relevamiento a partir de las cámaras de monitoreo del Centro de Control de Tránsito, a las que se conecta una videograbadora (que fue provista para este trabajo) colocada en la salida del monitor de forma tal de generar filmaciones en formato VHS. Toda vez que las filmaciones no llevan incorporados un reloj, se debe previamente verificar si los videos graban en tiempo real. A tal efecto se procedió a comparar los tiempos medidos de parámetros tales, como por ejemplo el ciclo, con el realmente existente. Se verificó que se encontraron diferencias mínimas. La filmación debe ser tal que permita apreciar una “cola” sin vehículos pesados, sin interferencia de giros, ni peatones, que permita ubicar al cuarto vehículo en la cola y en lo posible al último vehículo en la cola al inicio del verde. Por otro lado, que no exista congestión o flujo forzado corriente abajo. Las Figuras 3.2 y 3.3 ilustran al respecto.

Figura 3.2 Vista de pantalla de video con cola al inicio del verde, se observa el 4to y último vehículo Fuente: Elaboración propia en base a filmación del Centro de Control de Tránsito de GCBA

Figura 3.3 Vista de pantalla de video se observa el paso del 4to por la línea de detención Fuente: Elaboración propia en base a filmación del Centro de Control de Tránsito de GCBA

Mediante relevamientos automáticos por archivo PVR

Para el desarrollo de este trabajo se buscó un caso típico y a su vez que sirva como ensayo piloto de la validez de esta técnica, seleccionando la intersección de la Av. Paseo Colón y México de la Ciudad de Buenos Aires, que ya había sido relevada con la técnica de visual en campo. Un aspecto de interés en esta técnica es la ubicación de la espira. En ese sentido se la ubicó con un borde en la línea de detención de la intersección semaforizada citada, ya que el vehículo es detectado al ingresar al loop formado por la espira Ver Figura 3.4 Es del caso destacar la necesidad de calibrar la hora del equipo contador con un cronómetro manual del observador de manera tal de registrar el inicio de cada fase verde. Asimismo, se deberá configurar el contador por razones de precisión de tal forma que el headway o intervalo, esté expresado como mínimo en décimas de segundos (Tiempo entre el paragolpe delantero de un vehículo y el paragolpe delantero del segundo vehículo que lo sigue).

Figura 3.4 Ubicación de detectores para registro de headway Fuente: Elaboración propia

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El contador automático tipo PVR utilizado en este trabajo, proporciona una salida en archivo de texto (.txt) que consta de dos partes: la parte superior referida al encabezado con los datos del contador, su ubicación y parámetros a relevar, y en la parte inferior referida a los datos.

for Optimizing Signal Timing” (1991), es la siguiente y se vincula con las Planillas que se observan en las Figuras 3.6 y 3.7. : El coordinador y observador principal del relevamiento, fija la máxima longitud de cola que se descarga a través de un carril durante una fase verde;

En este sentido, en columna A se consigna la fecha del evento (detección de un vehículo), en la columna C se consigna el instante en que ocurre el evento en Hora, minutos y segundos.

Para cada ciclo, el observador principal, identifica el tamaño de cola al comienzo del verde (esto es, cuantos vehículos hay acumulados; por ejemplo, ocho);

En la columna I el número de vehículo, en la columna J el headway medido en milésimas de segundos y en la columna K el GAP o Brecha en milésimas de segundos como se aprecia en la Figura 3.5

Para cada ciclo, a su vez, el observador principal, identifica al último vehículo de la cola y al cuarto (esto es por ejemplo, Astra rojo el último, y Gol azul el cuarto); El cronometrista (auxiliar del coordinador) enciende el cronómetro cuando el eje delantero del cuarto vehículo pasa por la línea de detención y toma el tiempo en el cual el último vehículo (el eje delantero) pasa también por la línea de detención; El observador anota en la Planilla de Campaña en correspondencia con el número correspondiente al último de vehículo en la cola, el tiempo detectado en el punto anterior. Como surge de lo anterior, el equipo censal estuvo conformado por dos “censistas” (coordinador y cronometrista). Para la realización de la medición se requiere de un cronómetro, lápiz o birome, goma, planilla de campaña y respaldo de tapa rígida.

Figura 3.5 Salida de contador automático tipo PVR Fuente: Elaboración propia en base datos tomados del contador PVR

Protocolo de medición visual/en campo Intervalo de saturación (Mean headway discharge)

Dado que el objetivo es estimar el intervalo de saturación en condiciones prevalecientes de calzada e ideales de tránsito, una vez seleccionada la intersección y su acceso, se seleccionará el carril que este menos influenciado por vehículos que giran a la izquierda, vehículos que giran a la derecha, peatones y buses, y sea compatible con una adecuada visualización. La metodología a utilizar en este trabajo para relevar los intervalos de saturación (headway) sigue la propuesta por la Universidad de Nothwestern y de alguna forma en línea con informe de la Federal Highway Administration, “Methodology

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Figura 3.6 Planilla de Campaña Intervalo de Saturación Fuente: Reproducción propia en base a Exhibit H16-1 , Highway Capacity Manual HCM 2000

Figura 3.7 Planilla de Reducción-Intervalo de Saturación Fuente: Reproducción propia en base a “PASSER II-90, User's Guide, Methodology for Optimizing Signal Timing: M|O|S|T”

Tiempo medio perdido en el arranque (Start Up Lost Time)

El procedimiento es el “paso a paso” • Determinar el “headway” de saturación ideal (ho), es decir sólo para automóviles. • Se eliminan todos los headways después del arribo del primer vehículo pesado y aquel en correspondencia con el vehículo pesado, si fuera el cuarto. • Para cada ciclo restar del headway correspondiente a cada vehículo en cola, el headway ideal obteniendo el tiempo perdido para el vehículo que ocupa la posición i (1 a 4), según el ciclo considerado. • Promediar de tal forma de obtener un tiempo perdido promedio para cada ubicación en la cola • Sumar los tiempos medios perdidos según la posición del vehículo en la cola.

El tiempo perdido en el arranque (Start Up Lost Time) está definido como el tiempo de verde perdido por el movimiento inicial del tránsito y alude al tiempo perdido mientras el tránsito reacciona frente al verde de comienzo de la fase (“levantan velocidad”).

Aún cuando el concepto de tiempo perdido en el arranque es ampliamente conocido, su forma de medición impone matices, y existen diferencias en su medición. Para la presente trabajo se seguirá el siguiente procedimiento que se alínea con el recomendado por Federal Highway Administration, en la publicación “Transyt 7F Self-Study Guide”, 1980.

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Si, por ejemplo, en la Planilla de campaña que se observa en la Tabla Nº 3.3, se identifican todos los “headway” correspondientes a los vehículos en la cola, y por otro lado de la forma mencionada más arriba se obtiene el headway de saturación en condiciones ideales y si se asume, a efectos de ejemplificar el procedimiento, que el ho es igual a 2,18 s/veh. Así las cosas se eliminan por ejemplo del ciclo#1 el headway correspondiente al cuarto vehículo por ser un vehículo pesado, en el ciclo #4 se eliminan los cuatro headways por ser determinados después de un vehículo pesado. La tabla Nº 3.3 permite el seguimiento del cálculo: UBICACIÓN EN LA COLA

HEADWA MEDIO

HEADWA IDEAL

hm - ho

H1 2,9 3,2

3,28

2,18

1,10

3,0 3,3

3,13

2,18

0,95

2,3 2,4

2,5

2,45

2,18

0,27

2,2 2,4

2,30

2,18

0,12

HEADWAYS OBSERVADOS EN S EN EL CICLO#

3,5

2,9 3,9

3,2

2,6

Suma total del exceso de tiempo insumido por los primeros cuatro autos

2,44

H1 Eliminado por vehículo pesado H2 Eliminado por determinado después de un vehículo pesado

Protocolo de medición visual/por video i. Método de relevamiento: Visual sobre video ii. Duración: 60 minutos por filmación iii. Tareas previas:

Selección de cámaras para grabar videos En el Centro de Control de Tránsito del GCBA se procede a seleccionar cuál de las distintas cámaras en funcionamiento, ubicadas en las principales intersecciones de la ciudad, es la más conveniente a los fines de la determinación del parámetro en estudio. Para estudiar el intervalo de descarga, sería necesaria aquella cámara en la que se aprecie una cola sin vehículos pesados, sin interferencia de giros, ni peatones y que permita ubicar al cuarto vehículo en la cola y en lo posible al último vehículo en la cola al inicio del verde. Por otro lado, que no exista congestión o flujo forzado corriente abajo. Cabe mencionar que en general el período de grabación fue de al menos dos horas cercanas a la hora pico, permitiendo observar en la misma intersección las dos situaciones citadas correspondientes. Fue necesario conocer además si los videos graban en tiempo real. En relación a esto, las cámaras disponibles no registran el tiempo en la pantalla, así que se debió relevar manualmente la fecha y la hora de inicio y fin de la grabación. Por otra parte fue necesario disponer y llevar un equipo de

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video grabadora con la correspondiente cinta y solicitar su conexión a la salida de la pantalla seleccionada. Se destaca citar, que para la determinación del headway medio de saturación mediante esta técnica, es importante observar claramente en el video grabado, el instante en el cual, el cuarto y último vehículo en la cola detectados, pasan por la línea de detención, para luego proceder de forma similar la técnica visual/en campo, es decir la tradicional.

Protocolo de medición por relevamiento automático PVR

i. Método de relevamiento: Automático con equipo de espira portátil colocado en el carril y contador ADR (Automatic Detection Record) ii. Duración: 60 minutos por puesto iii. Tareas previas: • Identificar una intersección y horario donde se aprecie una longitud de cola por cada carril de descarga en la fase verde considerable, de orden de 10 vehículos o más. • Identificar el carril que esté menos influenciado por vehículos que giran a la izquierda, vehículos que giran a la derecha, peatones y buses. • Configurar el registro del contador a fin de obtener los siguientes datos: - Fecha formato: DD-MM-AA - Hora de control: formato Hs-Min-Seg - Identificación de carril: número - Número de Vehículo - Gap o Brecha en milésimas de segundos (Tiempo entre vehículos) - Headway o Intervalo en milésimas de segundos iv. Tareas de campo: • Instalar en el carril seleccionado la espira portátil conectada al equipo del contador ADR y sobre la línea de detención como se muestra en la Figura 3.4 ya citada. • Identificar y registrar con un cronómetro en fase con el reloj del contador, el inicio de cada fase verde durante el período de conteo. • Identificar y registrar con un cronómetro en fase con el reloj del contador, el tiempo entre el inicio de cada fase verde y el paso de la parte delantera del primer vehículo que registra el contador ADR, durante el período de conteo, se observa que en el equipo ADR se enciende una luz que indica que fue detectado y registrado por el mismo. • La información recopilada es guardada en un archivo, tipo extensión de texto, que puede fácilmente ser exportado a una planilla Excel para su procesamiento. A continuación en la Figura 3.8 se observan fotos ilustrativas del citado ensayo

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Figura 3.8 Fotos ilustrativas del Ensayo con técnica relevamiento automático PVR Cola de vehículos detenidos antes del verde

Figura 3.8 Conteo de tiempos de inicio de verde y registro del paso del primer vehículo por la espira Fuente: Elaboración propia

Valores observados y procesados Intervalo de saturación (por técnica visual/campo y visual/video) Figura 3.8 Fotos ilustrativas del Ensayo con técnica relevamiento automático PVR Espira portátil colocada en la línea de detención

A modo de ejemplo en la Figura 3.9 se ilustra una Planilla de reducción de datos utilizada.

Figura 3.8 Fotos ilustrativas del Ensayo con técnica relevamiento automático PVR Detalle de espira portátil

Figura 3.9 Planilla ejemplo reducción de datos para intervalo de saturación Fuente: Elaboración propia

Figura 3.8 Fotos ilustrativas del Ensayo con técnica relevamiento automático PVR Contador ADR

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Tiempo perdido en el arranque (por técnica visual/campo) Para este caso, según la metodología propuesta, fue necesario relevar los headways individuales con la técnica visual/ campo y a partir de allí calcular el tiempo perdido en el arranque. Es así que volcaron los valores registrados manualmente en campo con el cronómetro según el protocolo correspondiente, en una planilla de cálculo. En la Figura 3.10, se aprecia la planilla del relevamiento de los headways individuales para un puesto determinado donde se contabilizaron 23 ciclos o colas validadas.

archivo tipo txt, que proporciona el contador automático tipo PVR de la intersección de estudio, a una planilla de cálculo. Es así, que en dicha planilla se colocaron manualmente, la posición de los vehículos en el orden de la cola de descarga por ciclo y luego puede asociarse para el primer vehículo de la cola el valor del intervalo hv-1, calculado tal cual se explicó anteriormente a partir del registro manual del inicio del verde y para los demás vehículos siguientes en la cola, el contador automático PVR registra los headways individuales. En este caso se pudo encontrarse un total de 86 ciclos que hacen un total de 602 mediciones individuales validadas. En la Figura 3.11, se indica la planilla de cálculo elaborada que permitió calcular el tiempo perdido en el arranque para el total de la muestra, según la metodología adoptada en la técnica de relevamiento automático PVR. Además, se observa el tamaño de cada uno de los valores registrados según la posición del vehículo en la cola, el valor medio, el desvío estándar y el coeficiente de variación respectivo.

Figura 3.10 Planilla ejemplo de relevamiento de datos para Tiempo perdido en el arranque (técnica visual/campo) Fuente: Elaboración propia

Tiempo perdido en el arranque (por técnica relevamiento automático PVR) Para este caso el cálculo del tiempo perdido en el arranque utiliza la información obtenida a partir de la exportación del

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Figura 3.11 Planilla de reducción de datos para Tiempo perdido en el arranque (Técnica relevamiento automático PVR) Fuente: Elaboración propia

Calibración de modelos de micro simulación de tránsito. Parámetros que hacen al comportamiento de los conductores...

En los siguientes cuadros se describen el tamaño de la muestra en ciclos o colas validadas (N), el valor medio, el desvío estándar, el coeficiente de variación (CV) en % y Varianza, para el cálculo del intervalo de saturación en segundos, según las técnicas citadas: Técnica Visual/ Campo N = 208

Visual/ Video N = 163

Automática / PVR N = 86

Continuación Figura 3.11 Planilla de reducción de datos para Tiempo perdido en el arranque (Técnica relevamiento automático PVR)

4. Análisis de resultados Intervalo medio de saturación (en segundos)

208

Redondeo

Media

2,14

2,1

Desvío st

0,36

0,4

CV (%)

16,97

VARIANZA

0,13

163

Redondeo

Media

2,1

Desvío st

0,43

0,4

CV (%)

20,74

VARIANZA

0,19

163

Media

2,02

Redondeo 2

Desvío st

0,37

0,4

CV (%)

18,15

VARIANZA

0,14

En consecuencia, a fin de conocer si los resultados obtenidos por las técnicas Visual/Campo y Visual/Video pueden ser considerados en conjunto se procedió a realizar un Test F de Snedecor (de homogeneidad de varianzas) de las dos muestras a fin de determinar si hay diferencias con un nivel de significancia de 0,05. Al no resultar diferencias significativas, o sea que las muestras obtenidas con las técnicas citadas presentan homogeneidad de varianzas y puede trabajarse con una muestra conjunto: Técnica Visual/ Campo + Video, obteniendo así el siguiente resultado: Visual/Campo + video N = 371

371

Redondeo

Media

2,12

2,1

Desvío st

0,4

CV (%)

18,68

A partir del procesamiento de los datos relevados según las siguientes técnicas utilizadas: Visual/en campo (relevamiento de campo directo) • Visual/por video • Automática PVR (Per Vehicle Record) Se calculó el valor medio global de cada muestra asociada a una técnica y luego se buscó la posibilidad de un análisis en conjunto con una muestra mayor, utilizando las herramientas de la estadística, para probar su confiabilidad. Se considera la técnica denominada Visual/en campo (relevamiento de campo directo), es la tradicional y se toma como referencia o base para realizar los test de hipótesis. Curvas distribución de intervalos según posición en cola según este trabajo Paseo Colón y México (según medición técnica Automática PVR) (símil caso A) diciembre 2020 / / Revista C a rre t e ra s

101

5. Aplicación a los modelos de Micro simulación de Tránsito Uso de los parámetros estudiados en los modelos de microsimulación como ser el Traf Netsim y el Vissim El Traf Netsim Para entender cómo funciona el modelo respecto a la descarga en cola, siguiendo a Shui-Ying Wong en su trabajo TrafNetsim; How It Works, What It Does (ITE Journal, pag. 23 y 24,) se puede expresar: Paseo Colón y México (según medición técnica Visual/ Campo) (símil caso A´)

Tiempo Perdido en el Arranque (en segundos)

Para el tiempo perdido en el arranque, se utilizó la técnica visual/en campo y la técnica PVR a través de contadores de tránsito, los resultados encontrados según la metodología adoptada son: UBICACIÓN EN LA COLA 2

7 68

149

132

114

Headway medio hm (s)

2,32

2,72

2,35

2,32

2,18

2,1

Desvío est. (s)

1,08

0,72

0,69

0,61

0,56

0,44

Headway ideal ho (s)

2,12

hm - ho (s)

0,2

0,6

0,23

0,2

Suma total del exceso de tiempo insumido por los primeros cuatro autos (s)

1,24

“Cuando el semáforo cambia de rojo a verde, el primer vehículo de la cola incurre en el Tiempo Perdido en el Arranque “TPA” (especificado por el usuario del programa o por defecto), luego acelera una tasa de aceleración especificada por el usuario del programa o por defecto, hasta alcanzar una velocidad de flujo libre especificada por el usuario del programa o por defecto. El segundo vehículo en la cola incurre en un tiempo perdido en el arranque igual al intervalo medio de saturación “hs” (especificado por el usuario del programa o por defecto) más 0,5 segundos. El tercer vehículo en la cola incurre en un tiempo perdido en el arranque igual al intervalo medio de saturación más 0,2 segundos. El cuarto vehículo y los siguientes en la cola abandonan la línea de detención a una tasa igual al intervalo medio de saturación”.

Técnica Visual/en campo UBICACIÓN EN LA COLA 1

Headway medio hm (s)

2,73

2,77

2,45

2,27

2,16

1,92

Desvío est. (s)

1,46

0,93

0,74

0,71

0,78

0,62

0,61

Headway ideal ho (s)

2,12

hm - ho (s)

0,61

0,66

0,33

0,15

Suma total del exceso de tiempo insumido por los primeros cuatro autos (s)

1,75

Técnica con el contador automático PVR UBICACIÓN EN LA COLA 1

235

218

200

154

Headway medio hm (s)

2,47

2,74

2,38

2,3

2,17

2,06

1,96

Desvío est. (s)

1,24

0,8

0,71

0,65

0,59

0,54

Headway ideal ho (s)

2,12

hm - ho (s)

0,35

0,62

0,26

0,18

Suma total del exceso de tiempo insumido por los primeros cuatro autos (s)

1,42

Técnica Visual/en campo + Automático PVR

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R ev i sta C a rre te ras // d i c i e m b re 2020

Por otra parte, los vehículos entran a la red en forma estocástica según la técnica de Montecarlo. Es así que se representan el comportamiento de los tipos de vehículos y/o de conductores según tres parámetros o variables: velocidad en flujo libre, intervalo medio de saturación y tiempo perdido en el arranque. El modelo asigna a cada vehículo que entra a la red un comportamiento seudoaleatorio, para ello se utilizan tablas de deciles que representan diferentes tipos de conductores (1 a 10) con valores de porcentajes o pesos respecto al valor medio especificado del parámetro. Así, por ejemplo, según el trabajo de Shui-Ying Wong citado, los valores por defecto que el programa trae para las variables de estudio de este trabajo se observan en la Tabla Nº 5.1.

Calibración de modelos de micro simulación de tránsito. Parámetros que hacen al comportamiento de los conductores...

La aceleración máxima que trae por defecto el Traf Netsim es de 10 f/s2 (3,04 m/s2). 7

Intervalo de saturación

170 120 120 110 110 110 90

Tiempo perdido en el arranque

218 140 125 118 102 86

CARACTERÍSTICAS DEL CONDUCTOR Multiplicador (%) Multiplicador (%)

CARACTERÍSTICAS DEL CONDUCTOR

medio

29,8 24,6 23,1 22,0 20,9 20,0 19,3 18,5 17,6 16,0 21,2

Multiplicador (%)

141 116 109 104 99

Tiempo perdido en el arranque seg/veh

Obtención de tabla de deciles en base a valores observados

Multiplicador (%)

Por ello, la distribución se reduce a diez valores que se suponen tienen la misma probabilidad de ocurrir. Los intervalos se numeran del 1 al 10, que representan distintos tipo de comportamiento de conductores, de tal forma que generando un número aleatorio entre el 1 y el 10 se selecciona azarosamente el decil correspondiente a ese intervalo.

Intervalo de saturación en décimas de seg/veh

Tabla 5.1 Deciles por defecto programa Traf Netsim Fuente: Elaboración propia

En este trabajo a partir de los relevamientos efectuados de los intervalos según el método Visual/Campo y Visual/ Video se han elaborado tablas de distribución de identificación de intervalos y deciles, en donde se divide la columna de frecuencias acumuladas porcentuales en diez intervalos iguales. Cada intervalo representa un décimo del total de frecuencias, y en cada uno de ellos se identifica el valor medio de la variable o decil, que corresponde a ese décimo de frecuencia total.

2,98 2,46 2,31 2,20 2,09 2,00 1,93 1,85 1,76 1,60 2,12

CARACTERÍSTICAS DEL CONDUCTOR

En particular el intervalo de saturación y el tiempo perdido en el arranque se presentan en el modelo TRAF NETSIM como las distribuciones estadísticas sujetas al proceso de calibración y se muestran en forma de deciles, siendo la variable de entrada, el tipo de conductor o tipo de vehículo según corresponda.

Intervalo de saturación seg/veh

medio

3,95 2,84 2,23 1,81 1,33 0,99 0,68 0,35 0,04 0,01 1,42

Tiempo perdido en el arranque 39,5 28,4 22,3 18,1 13,3 9,9 6,8 en décimas de seg/veh 277 200 157 127 93

3,5 0,4

0,1 14,2

Tabla 5.2 Deciles encontrados en base a mediciones realizadas Fuente: Elaboración propia INTERVALO DE SATURACIÓN CARACTERÍSTICAS DEL CONDUCTOR

medio

Multiplicador por defecto

170 120 120 110 100

100 90

50 118

Multiplicador según tesis

141 116 109 104 99

75 21,2

TIEMPO PERDIDO EN EL ARRANQUE CARACTERÍSTICAS DEL CONDUCTOR

medio

Multiplicador por defecto

218 140 125 118 102

Multiplicador según tesis

277 200 157 127 93

14,2

Tabla 5.3 Comparación y gráficos con los valores dados por defecto en el Traf Netsim Fuente: Elaboración propia

Se muestra la Tabla Nº 5.2 con los deciles encontrados para la distribución para el intervalo de saturación y para el tiempo perdido en el arranque que son de utilidad, para la calibración del modelo TRAF NETSIM citado y la Tabla Nº 5.3 comparando con los valores dados por defecto en el modelo para los parámetros estudiados.

Fuente: Elaboración propia

Se observa una tabla de deciles con una distribución más moderada según este trabajo para el caso del intervalo de saturación y con un valor medio más atenuado, respecto a la dada por defecto en el programa Traf Netsim.

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Fuente: Elaboración propia

Para el caso del tiempo perdido en el arranque se encuentra, una tabla de deciles con una distribución más sesgada hacia los agresivos y con un valor medio más impulsivo, respecto de los valores dados por defecto por el Traf Netsim.

El Vissim Siguiendo a Martin Fellendorf en su trabajo “Parametrization of microscopic Traffic Flow Models through Image Processing” (8th IFAC Symposium on Transport, Crete, pag. 5 y 6), se puede expresar: “La calibración de las variables interdependientes, como por ejemplo: la tasa de descarga (seg/veh) de una intersección semaforizada al inicio del verde depende de las siguientes condiciones locales (1) aceleraciones en el arranque, (2) separación entre vehículos en la cola, (3) la longitud de las colas, y (4) el comportamiento del vehículo seguidor. El valor medido de la tasa de descarga “hs” validado permitirá calcular el flujo de saturación. La máxima aceleración en la línea de detención Bmax es un parámetro de calibración no medible del submodelo de seguimiento del vehículo.” Para el Vissim la distribución de headways depende de la aceleración, más precisamente la máxima Bmax . En la Figura 5.1 reproducida del estudio de Fellendorf, se puede observar la distribución de headways según la posición del vehículo en la cola.

10 4

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Figura 5.1 Tasa de descarga según posición en la cola como parámetro de validación del Vissim Fuente: Reproducción propia en base a Figura 4 (pag 6)- “Parametrization of microscopic Traffic Flow Models through Image Processing” – M. Fellendorf. 8th IFAC Symposium on Transport .1997

Elaboración de curvas de distribución de intervalo con las mediciones realizadas A partir de los relevamientos realizados en este trabajo con las técnicas ya explicadas se procedió a encontrar las curvas de distribución del intervalo en función de la posición del vehículo en la cola de descarga del verde para caracterizar el comportamiento de los conductores en la Ciudad de Buenos Aires. Para ello a fin de un tratamiento estadístico de los datos se utilizaron los diagramas de Box-Plot, que expresa cinco medidas descriptivas, a saber: mediana, primer cuartil, tercer cuartil, valor máximo y valor mínimo. Presenta al mismo tiempo, información sobre la tendencia central, dispersión y simetría de los datos de estudio. Además, permite identificar con claridad y de forma individual, observaciones que se alejan de manera poco usual del resto de los datos. A estas observaciones se les conoce como valores atípicos. Se hace notar que a las planillas excel originales, se han agregado otros parámetros como ser número de la muestra N, Media, Desvío Estándar y Coeficiente de Variación CV. Los resultados se muestran en las Figuras 5.2 y 5.3

Calibración de modelos de micro simulación de tránsito. Parámetros que hacen al comportamiento de los conductores...

Figura 5.2 Distribución del intervalo según posición en la cola (s) (Visual/Campo)

Elaboración de curvas de distribución de intervalo según corridas del modelo de microsimulación piloto Simulación de intersección piloto con el Vissim

Se procedió a simular la descarga de cola del carril central descendente de la intersección piloto Av. Paseo Colón y México, utilizando el programa Vissim, con el objetivo de encontrar las curvas de distribución de headways, que simula el citado programa a partir de un número de corridas reprensentativas. Luego se buscaron armar las tablas de deciles para el intervalo medio de saturación, similares a las que utiliza el Traf Netsim a fin encontrar un proceso de calibración. Para ello se realizaron relevamientos de campo sobre la geometría y fases semafóricas.

Figura 5.3 Distribución del intervalo según posición en la cola (s) (Automática PVR) Figura 5.4 Diagrama de fases elaborado y según carga a modelo Vissim

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Se realizaron las primeras corridas a partir del armado de una red con links que representan las arterias y las denominadas aéreas de conflicto en sus cruces con los semáforos y sus fases correspondientes que incluye el rojo amarillo de 1 s de duración . Se mantienen en general los parámetros por defecto que trae el programa, ya que el objetivo de esta prueba era conocer como simula el programa la descarga en cola. Como carga de tránsito se adoptó una composición de 100% automóviles con la velocidad deseada por default de valor medio 50 km/h, el programa define que puede variar entre un mínimo de 48,0 Km/h a un valor máximo de 58,0 km/h. Se tomaron 40 minutos por corrida con un volumen de 1300 vehículos en el link principal que contiene los dos carriles centrales. Se colocó un contador ”virtual” (“Data Collection Point”) en correspondencia a la línea de detención, en el carril rápido adyacente a la línea divisoria de sentidos, que es justamente donde se encontraba la espira en la técnica Automática PVR, esta ubicación del contador se identifica con el número 2. Cabe destacar que como se mencionó, el flujo de saturación depende la aceleración máxima Bmax y de las curvas que trae por defecto el programa sobre la distribución de aceleración en función de la velocidad, estas curvas parabólicas son tres y representan a los valores: mínimo, medio y máximo, donde se observa en la Figura 5.5 que para velocidad nula el valor de la aceleración máxima Bmax es de 3,5 m/s2 .

Figura 5.5 Curvas de distribución de la aceleración (Bmax por defecto) Fuente: programa Vissim por defecto

Se realizaron con el programa múltiples corridas variando la semilla inicial (“Random seed =42” por defecto) y mediante la denominada “Special Evaluations (Discharge Rate Evaluation)” se obtuvieron informes de salida en formato txt, que pueden ser exportados a una planilla Excel, como por ejemplo en que se indica en la Figura 5.6. En dicha planilla se puede observar que se divide en dos partes, por un lado el encabezado y por otro el cuadro de datos. En el encabezado se distinguen las siguientes filas:

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• (File): path o ubicación y nombre del archivo de la corrida, • (Comment): lugar para comentarios • (Date): día de la semana, Fecha y hora de la corrida • (VISSIM): versión del programa utilizada y • La última fila de este encabezado, describe el grupo de semáforos de la intersección y el nombre del “Data collection Point” utilizado, en este caso por ejemplo el número 2. (esto es un contador virtual “colocado” en correspondencia con la línea de detención en el carril rápido). En el cuadro de datos se observa que: Cada línea se refiere a un ciclo. La primera columna identifica el instante en que inicia el verde en la simulación; esto es por ejemplo en el ciclo 5 se “prende” el verde a los 484 segundos del inicio de la simulación, para el ciclo 6 será 484+110 = 594 segundos siendo el ciclo de 110 segundos. La segunda columna contiene el tiempo transcurrido entre el inicio del verde y la llegada del primer vehículo al “Data Collection Point”; esto es en el ciclo 5 entre el instante que se inicia el verde y el instante en que pasa el vehículo por el contador virtual, el valor de 3,39 s. La tercera columna contiene el tiempo entre paragolpes delanteros del primer vehículo y del segundo vehículo en la cola, las siguientes columnas contienen las tasas de descarga de todos los vehículos según su posición en la cola. Los números entre paréntesis al final de cada fila, muestran el número de vehículos que pasan durante el verde y el promedio de la tasa de descarga (ambos no incluyen la tasa de descarga del primer vehículo porque depende de la ubicación del contador), los valores después del paréntesis indican las tasas de descarga de los vehículos cruzando la línea de detención después del verde, durante el amarillo y aún en rojo. Las últimas cuatro filas al final del cuadro, indican el número de la posición del vehículo medido en la cola para cada ciclo, el valor medio del headway para cada posición del vehículo en la cola de descarga, el número de vehículos medidos en esa posición en la cola y finalmente la última línea muestra el número total de vehículos y la tasa de descarga global para el período de evaluación de la simulación relevado.

Calibración de modelos de micro simulación de tránsito. Parámetros que hacen al comportamiento de los conductores...

Resultados obtenidos Es así entonces que se obtuvieron informes similares al de la Figura 5.6, para un total de 479 ciclos para la aceleración máxima por defecto Bmax = 3,5 m/s2 a partir de corridas con distintas semillas de inicio. Esto se realizó para estudiar los efectos estocásticos del modelo, a partir de una semilla inicial de por ejemplo valor 42 ó 60, el modelo permite realizar múltiples corridas con un paso dado, se tomó por ejemplo el valor de 1 y guardar los sucesivos resultados de las corridas en informes de formato txt, que luego fueron volcados a una planilla Excel y mediante el proceso de Box-Plot ya mencionado, fue posible obtener la curva de distribución del intervalo en la cola, que se detalla en la Figura 5.7. Figura 5.6 Ejemplo Informe Discharge Rate Evaluation del Vissim Fuente: Salida del programa Vissim a partir de datos de elaboración propia

Por otra parte se pudieron generar salidas gráficas en 2D y 3D, como se muestran en la Figura 5.7, muy útiles para interpretar el fenómeno y observar la descarga y los intervalos obtenidos.

Figura 5.7 Salidas gráficas de la simulación de la intersección en estudio en 2D y 3D Fuente: elaboración propia en base a programa VISSIM

Luego, a los efectos de un análisis de calibración, se corrió el programa con las mismas condiciones, pero con una aceleración máxima Bmax = 2,1 m/s2, y de 1,8 m/s2 su distribución en función de la velocidad que se aprecia en la Figura 5.8.

Figura 5.7 Distribución del intervalo según posición en la cola (s) Según salida modelo Vissim Bmax = 3,5 m/s2 ( default)

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Intervalo de Saturación según Vissim Bmax = 3,5 m/s2 ( por defecto) CARACTERÍSTICAS DEL CONDUCTOR

medio

Intervalo de saturación seg/veh

1,89 1,77 1,72 11,68 1,64 1,6 1,57 1,53 1,47 1,37 1,62

Intervalo de saturación en décimas de seg/veh

18,9 17,7 17,2 16,8 16,4

16 15,7 15,3 14,7 13,7 16,2

Multiplicador (%)

116 109 106 103 101

Intervalo de Saturación según Vissim Bmax = 2,1 m/s2 ( por defecto) CARACTERÍSTICAS DEL CONDUCTOR

medio

Intervalo de saturación seg/veh

2,05 1,97 11,91 1,86 1,81 1,77 1,72 1,65 1,55 1,86

Intervalo de saturación en décimas de seg/veh

20,5 19,7 19,1 18,6 18,1 17,7 17,2 16,5 15,5 18,6

Multiplicador (%)

110 106 103 100

Intervalo de Saturación según Vissim Bmax = 2,1 m/s2 ( por defecto)

Figura 5.8 Distribución del intervalo según posición en la cola (s) (según modelo Vissim) Bmax = 1,8 m/s2

CARACTERÍSTICAS DEL CONDUCTOR

medio

Intervalo de saturación seg/veh

2,65 2,29 2,16 2,1 2,03 1,97 1,91 1,86 1,78 1,65 2,04

Intervalo de saturación en décimas de seg/veh

26,5 22,9 21,6 21 20,3 19,7 19,1 18,6 17,8 16,5 20,4

Multiplicador (%)

130 112 106 103 99

Intervalo de Saturación según valores hallados con mediciones de tesis CARACTERÍSTICAS DEL CONDUCTOR

medio

Intervalo de saturación seg/veh

2,98 2,46 2,31 2,2 2,09

Intervalo de saturación en décimas de seg/veh

29,8 24,6 23,1 22 20,9

20 19,3 18,5 17,6 16 21,2

Multiplicador (%)

141 116 109 104 99

1,93 1,85 1,76 1,6 2,12

Curvas de distribución de la aceleración (Bmax = 1,8 m/s ) Fuente: elaboración propia en base a programa VISSIM

Tabla 5.4 Comparación de tablas de deciles para el intervalo de saturación, obtenidas con corridas del Vissim variando la aceleración máxima (Bmax) Fuente: Elaboración propia

Por último, resulta de interés en el marco de este trabajo y a fines comparativos encontrar las tablas de deciles del intervalo de saturación, asociadas a cada una de casos citados precedentemente, donde se ha variado la aceleración máxima.

Se observa que la distribución por deciles encontrada a partir de la aceleración dada por defecto en el programa de 3,5 m/ s2, presenta una distribución con un valor medio del intervalo de saturación de 1,62 s.

Pudiendo elaborar las tablas con los multiplicadores según las características del tipo de conductor (1 a 10), que se aprecian en la Tabla 5.4.

Luego, al variar la aceleración máxima a valores menores respecto del valor dado por defecto, se encuentra que con una aceleración de 1,8 m/s2, se reproduce un valor del intervalo de saturación medio más moderado (2,04 s), cercano al encontrado en el trabajo (2,12 s) para técnica Visual/Campo +Video y (2,02 s) para la técnica Automática/PVR. Asimismo, sigue notoriamente la distribución por deciles encontrada con las mediciones realizadas en este trabajo.

Esto implicaría como demostró Cortés, en el trabajo “Calibración de un Modelo de Microsimulación de Tránsito a las Condiciones Argentinas”.8, una verificación de la baja performance del parque automotor medio circulando en la Ciudad de Buenos Aires.

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Conclusiones • La curva de distribución de intervalos según la posición en la cola de descarga de una intersección semaforizada, con la que trabaja el TRAF NETSIM responde a la forma que explicita históricamente el Manual de Capacidad HCM. La misma comienza con el primer headway hv-1, que se corresponde con el Tiempo medio perdido en el arranque por defecto o cargado al modelo y luego los sucesivos headways tal como el h1-2 considerado como hs+0,5 segundos y el h2considerado como hs+0,2 segundos y a partir de h3-4 en 3 adelante directamente considerado como el intervalo de saturación (hs). • Comparando la tabla de deciles de los valores por defecto que trae el programa Traf Netsim y los valores encontrados a partir de las mediciones realizadas en este trabajo, se puede inferir que el intervalo de saturación muestra un perfil de distribución moderado y valor medio atenuado. (es decir 21,2 frente a 18 decimas de segundo/vehículo que trae el programa por defecto). • Para el tiempo perdido en el arranque también se encuentra en la tabla de deciles, una distribución sesgada hacia los agresivos con un valor medio más impulsivo respecto al dado por defecto en el programa Traf Netsim (es decir 14,2 frente a 20 décimas de segundo/vehículo que trae el programa por defecto). • El modelo VISSIM muestra que reproduce una curva de distribución de intervalos con una forma similar a la encontrada en esta tesis, donde el valor del primer intervalo hv-1 es menor respecto al segundo h1-2, esto fue validado con un ejemplo desarrollado en la intersección piloto. Por ello se tiene que el parámetro de la aceleración máxima Bmax es sensible en un proceso de calibración de la descarga en cola. • De cara a un proceso de calibración del Vissim se encontró una forma expeditiva de realizarlo, a partir de la construcción de la tabla de deciles en función del parámetro de aceleración máxima (Bmax), que permite comparar con la correspondiente tabla de deciles obtenida a partir de datos relevados en campaña.

Bibliografía

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