Consistency

El segundo enfoque de análisis de los sistemas peatonales se refiere a los estudios académicos, que en casi todos los casos han tratado de dar respuesta a problemas puntuales y han hecho adaptaciones de técnicas, generalmente de tipo matemático, para representarlos. Una de las técnicas más utilizadas para la toma de decisiones con respecto a la movilidad peatonal es la simulación, especialmente utilizada para representar el comportamiento de los peatones en situaciones específicas y no tanto para hacer representaciones macro del sistema peatonal.

La mayoría de los estudios tratan alguna característica particular de los peatones, como es el caso del modelamiento de los fenómenos que afectan sus movimientos (Löhner, 2010); el comportamiento individual y el comportamiento debido a la interacción con otros (Zhang & Han, 2011); los desplazamientos (Jian, Lizhong, & Daoliang, 2005) (Suma, Yanagisawa, & Nishinari, 2012) (Ezaki, Yanagisawa, Ohtsuka, & Nishinari, 2012) (Gotoh, Harada, & Andoh, 2012) (Tian, Huang, & Liu, 2010); la fuerza social, la velocidad y la densidad en los grupos (Seyfried et al., 2006) y sobre los tipos de peatones en los cruces peatonales (J. Yang, Deng, Wang, Li, & Wang, 2006).

Con respecto a la representación del flujo peatonal, también se han modelado diferentes características como por ejemplo, un estudio de simulación de cuellos de botella en zonas peatonales con alto tráfico (Cepolina, 2009); el modelado de los desplazamientos diferenciando sistemas restringidos y no restringidos, concluyendo que se deben tener en cuenta más características de los peatones para poder hacer modelos más precisos (Robin, Antonini, Bierlaire, & Cruz, 2009) (Antonini, Bierlaire, & Weber, 2006); y un modelo estocástico para representar la dinámica del flujo de peatones teniendo en cuenta características psicofísicas y psicológicas (Kholshevnikov, Shields, Boyce, & Samoshin, 2008). Otros ejemplos son: Un modelo del flujo peatonal con conservación de masa y momentos (Jiang & Zhang, 2012); integración de modelos matemáticos con simulación con un ambiente llamado Getram y un software de asignación de tráfico (Montero, Codina, & Barcel, 2001); y por último, un modelo de simulación microscópica de dos niveles (Xi & Son, 2012). A pesar de tener en cuenta ciertas características para representar el flujo peatonal, no se evidencia una visión global de los sistemas peatonales ni una integración de las características previamente identificadas en otros estudios.

Sobre los desplazamientos de los peatones, se realizó el modelamiento de grupos con sus comportamientos inter grupos e intra grupos (Löhner, 2010); los movimientos de los peatones usando dos dimensiones (Jian et al., 2005); el comportamiento individual y el comportamiento debido a la interacción con otros peatones (Zhang & Han, 2011); la anticipación de los peatones (predicen si va a estar ocupado o no el lugar a donde se piensa mover) (Suma et al., 2012); la repulsión hacia otros peatones (Ezaki et al., 2012); el contraflujo de los peatones en sistemas congestionados (Gotoh et al., 2012); la forma como se escoge la ruta,

basado en la experiencia (Tian et al., 2010); la fuerza social, la velocidad y la densidad en los peatones (Seyfried et al., 2006); tipos de peatones en los cruces peatonales: los que cumplen la ley y los oportunistas (J. Yang et al., 2006) y también se hizo una caracterización del movimiento de los peatones para simular su comportamiento (Löhner, 2010); sin embargo, cada uno se enfoca en un fenómeno especifico que se representa con características parciales.

Por otro lado, hay estudios que han usado simulación y que han tratado de hacer la representaciones de una manera más global. Por ejemplo un modelo de simulación microscópica donde tuvieron en varios fenómenos que se dan en cruces de peatones, como los cuellos de botella y las preferencias de rutas (Guo & Tang, 2012); un modelo para estimar medidas de desempeño de sistemas de peatones usando teoría de colas (Lovas, 1994); se realizó también un modelo de tiempo de espera de peatones para minimizar los cuellos de botella que sirve para medir la efectividad de las evacuaciones (Fang, Li, Li, Han, & Wang, 2011); un modelo de simulación que tienen en cuenta a los vehículos y su interacción con los peatones usando autómatas celulares (Tian et al., 2010); un modelo de micro simulación basada en agentes que tiene tres niveles (López-Neri, Ramírez-Treviño, & López-Mellado, 2010); y un modelo de micro simulación y optimización de redes para evaluar tiempos y costos de peatones y vehículos variando los tiempos de los semáforos (Ishaque & Noland, 2007). Sin embargo, y a pesar de mostrar una visión más global, se limitan al nivel operativo de los sistemas peatonales.

Otros estudios han tratado de involucrar más factores, por ejemplo, se tienen algunos que han intentado hacer aportes desde el uso y adaptación de técnicas para el análisis de los sistemas peatonales, pero que presentan las mismas falencias mencionadas antes. Por ejemplo una simulación autónoma multihumana (Shao & Terzopoulos, 2007); una simulación multinivel con sistemas holónicos multiagentes y con un motor de scheduling (Gaud, Galland, Gechter, Hilaire, & Koukam, 2008); un modelo usando discretización espacial dinámica (Antonini et al., 2006); un modelo estocástico para representar la dinámica del flujo de peatones (Kholshevnikov et al., 2008); y un modelo con redes de Petri para simular los tiempos de los semáforos en una intersección (Dotoli & Fanti, 2006).

Nombre del programa

Descripción

SimWalk SimWalk PRO detecta congestiones críticas, densidades excesivas de peatones, costosos e ineficientes diseños de edificios, y valida los tiempos de evacuación en caso de incendio u otras emergencias. Urbix Permite optimizar diseños de edificios para maximizar el confort y

la seguridad de las personas. Evaluar la seguridad del lugar para distintos tipos y casos de evacuación. Verificar la funcionalidad y calidad de un proyecto durante la etapa de diseño.

Legion Se ha desarrollado en base a millones de mediciones reales y ha sido calibrado en función de patrones demográficos y del entorno. Calcula densidades, flujos y tiempos de recorrido en cualquier instalación.

Aimsum Permiten calcular los movimientos de vehículos en cualquier entorno de tráfico rodado incluyendo autopistas, tráfico urbano, cruces, rotondas e integración con la señalización semafórica y de avisos.

AnyLogic Tiene una librería estándar de peatones que se dedica a simular sus flujos en un ambiente "físico", que permite crear modelos de edificaciones o de calles. Se pueden estimar valores como el tiempo de permanencia en áreas específicas, y se pueden detectar problemas con la geometría interior - como el efecto de quitar o añadir obstáculos - y otras aplicaciones.

PedSim Permite simular peatones en entornos cerrados y entornos abiertos. Permite calcular la densidad de los peatones y los tiempos de evacuación. Tiene una librería que se puede usar y extender.

Tabla 2. Programas computacionales para simulación peatonal Fuente: Elaboración propia

Se puede decir que la simulación ha sido ampliamente usada para su representación y análisis, especialmente desde el enfoque de la microsimulación; sin embargo, solo se ha usado en situaciones puntuales y no hay evidencia de su uso con enfoques globales y sistémicos. De hecho, el software comercial disponible para simulación de peatones, como se puede ver en la Tabla 2, se enfoca básicamente hacia el nivel operativo; a pesar del auge de estas herramientas computacionales, en su mayoría brindan apoyo a la toma de decisiones de carácter operativo y en algunos pocos casos, de nivel táctico, pero no se evidencia una visión integral en los procesos de toma de decisiones referentes a los sistemas peatonales.

Por último, hay estudios que han contribuido notablemente a la caracterización de los peatones, como se puede observar en (Tom & Granié, 2011) (Jesins, 1973) (Hatfield & Murphy, 2007) (Cambon de Lavalette et al., 2009) (Milligan, Poapst, & Montufar, 2012). Una de las ventajas de los estudios disponibles es que ofrecen gran cantidad de información sobre el comportamiento de los sistemas peatonales, destacándose la identificación de variables influyentes en el tráfico peatonal, así como la de atributos que permiten identificar comportamientos comunes a pesar de basarse en muchos casos en pruebas de campo realizados en ciudades aisladas geográficamente.