1.11.2014
Diadro participa en Model City 2014 de INRO
Diadro presenta la Actualización del Modelo de Transporte de Riad en la 23 Conferencia Internacional de Usuarios de INRO, en Seattle.

Esta conferencia celebrada en Seattle del 15 al 17 de octubre de 2014, representa (en palabras de Mike Florian, presidente de INRO) una gran oportunidad para compartir experiencias y perspectivas críticas sobre las aplicaciones de planificación de transporte con destacados profesionales.

Enrique Lillo, socio de Diadro Consulting, con más de 25 años de experiencia en modelización del transporte, fue invitado a compartir su conocimiento sobre el caso del Modelo de Transporte de Riad desarrollado con EMME.

En el documento presentado se describe el proceso de actualización del modelo de transporte de Riad. El modelo original fue desarrollado en el año 2004, utilizando los datos recogidos de una extensa encuesta domiciliaria y algunas fuentes de datos adicionales (como encuestas de Preferencias Declaradas, aforos de tráfico, etc.).

Un gran crecimiento de la población y un plan para mejorar dramáticamente la red de transporte público (con 5 nuevas líneas de metro y varias líneas de autobuses BRT y convencional) obligó a la Agencia de Desarrollo de Arriyadh (ADA) a actualizar el modelo con el fin de tener una mejor comprensión de los cambios en la movilidad de la ciudad.

El trabajo se basó en un número limitado de nuevas encuestas, debido a las limitaciones de tiempo y las dificultades prácticas de una encuesta domiciliaria extensa. También se diseñó un nuevo conjunto de encuestas específicas (Preferencias Declaradas) para ajustar un modelo de reparto modal.

Un nuevo conjunto de modelos se desarrollaron e implementaron en Emme para pronosticar el funcionamiento de la red una vez que se implantase el nuevo sistema de transporte público. El documento describe el proceso y también algunos detalles de la implementación del modelo, como un modelo de distribución incremental, el uso del algoritmo SOLA para mejorar el tiempo de funcionamiento global del modelo y la validez de pequeñas muestras para actualizar los modelos.