Transporte público de buses versus congestión y contaminación en Lima y Callao

Abstract

Se mide la influencia del transporte público de buses sobre la congestión vehicular y sobre la contaminación ambiental de Lima y Callao. Se modela el efecto de los flujos de buses sobre la red de transporte mediante un software de asignación dinámica de tráfico Dynasmart. Se construye la base de datos sobre el Plan Maestro 2005-2025. Para ello, se verifica la red de transporte por Google Earth, y se utilizan mediciones de campo sobre capacidad, velocidad, y funciones volumen-demora que describen la congestión vial. Se calculan los flujos de uses con el software Emme3. Se construyen las matrices origen-destino por cada hora a partir de la matriz origendestino de 24 horas del Plan Maestro. En el caso de la congestión, se mide una influencia exacta y otra máxima de los flujos de buses, y también el caso de segregar un carril de vía para un sistema de buses rápidos, un tema frecuente de discusión. En el caso de la contaminación, se utiliza la influencia exacta de los flujos de buses para medir consumo de combustible y emisión de contaminantes para la alternativa de reducción de buses de transporte público y otras cinco alternativas más, entre ellas la implementación de un sistema de buses rápidos con buses a gas. Se obtiene que, reducir la flota de buses a la mitad, incrementa la velocidad de la red de transporte entre 2 y 7% diario y entre 9 y 14% a las 11 am, y que produce un 46% de los beneficios de promover combustibles limpios e inspección como mantenimiento; es decir, que esta medida es poco efectiva en reducir la congestión y que su prioridad debiera reducirse en aliviar la contaminación.

This study measures the influence of public bus services on traffic congestion and environmental pollution in Lima and Callao. The effect of the flow of buses on the transportation network is measured by way of a dynamic traffic assignment program, Dynasmart. The database is constructed on the basis of the 2005-2025 Master Plan. To this end, the transportation network is verified using Google Earth, and field measurements of capacity, speed, and volume- relay functions to describe traffic congestion are used. The flow of buses is calculated using the Emme3 program. Origin-destination matrices are calculated for each hour based on the 24-hour origindestination matrix from the Master Plan. In the case of congestion, both the exact and the maximum influence of the flow of buses are measured, and the case of segregating a traffic lane for a Rapid Bus System—a much-discussed topic—is also considered. In the case of pollution, the exact influence of the flow of buses is used to measure fuel consumption and pollutant emissions for the option of reducing public bus services as well as a further five options, including the implementation of a Rapid Bus System featuring gas-powered buses. It is found that halving the size of the bus fleet increases the speed of the transportation network by between 2 and 7% per day, and between 9 and 14% until 11 am, and yields 46% of the benefits of promoting clean fuels and inspection and maintenance; that is, that this measure is of limited worth in reducing congestion, and should not be considered a priority means of alleviating pollution.