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La toma de datos de tráfico: pasado, presente y futuro

El conocimiento del tráfico y sus previsiones es una herramienta básica para la planificación, proyecto, conservación y explotación de la red de transportes. De una forma sintética podemos distinguir los siguientes usos de los datos de tráfico:

1. Planificación intermodal. Análisis del diseño e inversiones en los distintos modos.

2. Planificación modal. Análisis y evaluación de las necesidades de actuaciones en cada tramo de red.

3. Proyecto de una carretera. Dimensionamiento de la sección y dimensionamiento de firmes.

4. Conservación y Explotación. Actuaciones en función de la magnitud y distribución del tráfico.

5. Estudio financiero y de rentabilidad económica y social.

6. Previsiones del tráfico futuro en una vía.

7. Programas de Seguridad vial. Accidentalidad, mercancías peligrosas, velocidad, tráfico,…

8. Previsiones Macroeconómicas.

9. Coordinación entre Administraciones Públicas. Inversiones según necesidades, ingresos según tráfico y consumos de combustibles,…

Por ello, con motivo del Plan de Carreteras de 1960 se iniciaron en España de una forma sistemática y para el conjunto de la red los estudios de oferta (inventario) y demanda (tráfico). Como resumen del trabajo de recopilación de los datos de aforo de tráfico, se publican anualmente el Mapa de Tráfico de la Dirección General de Carreteras y el DVD con el sistema de información geográfica asociado.

La toma de datos de tráfico: pasado, presente y futuroEl Big Data, una nueva oportunidad para el aforo de datos de tráfico

Hasta ahora, los datos de tráfico obtenidos de los aforos era muy básicos: cantidad de vehículos que atraviesan una sección de la carretera y su velocidad. Sin embargo, la penetración de los Smartphone y el Internet de las Cosas aplicado a la industria de la automoción, permitirán pronto obtener multitud de datos que, analizados convenientemente a través del paradigma Big Data, proporcionarán una valiosa información del tráfico, mucho más completa que hasta ahora, fomentando de este modo una toma de decisiones de planificación más informada y rigurosa.

La toma de datos de tráfico: pasado, presente y futuro

Algunos datos que podremos obtener son los siguientes:

1. Los itinerarios completos desde origen a destino de todos los usuarios de la vía, así como los patrones de repetición de esos itinerarios.

2. La velocidad de circulación en cada momento, algo muy útil para controlar infracciones por exceso de velocidad.

3. El perfil de caracterización de los usuarios. En este caso, es muy importante garantizar la privacidad de los usuarios.

4. Los consumos de los vehículos, así como su estado de mantenimiento.

5. Los lugares de parada en itinerarios urbanos e interurbanos.

6. Los lugares en los que se producen atascos y los motivos por los que se producen, en tiempo real.

7. El número de ocupantes en cada vehículo.

8. La fiscalización de infracciones como apoyo a la seguridad vial.

Ante este nuevo escenario, cabe esperar una importante mejora en la calidad de los diagnósticos de los problemas planteados y, por tanto, una mayor capacidad de planificación. Y, ¿por qué no? También la adaptación de las infraestructuras para hacer frente a los nuevos paradigmas de movilidad que están por llegar.


¿Quieres profundizar en tu conocimiento sobre estos temas? Consulta el Master Internacional en Tráfico, Transportes y Seguridad Vial (Título Propio UDIMA) en el que imparto clase.

Nota: la imagen principal está tomada de motorpasion.com


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Técnicas utilizadas en la planificación (2). El estimador diff-in-diff

La UE nos sorprendió a todos la semana pasada con una noticia malísima: va a permitir a los fabricantes que los coches contaminen más. No debía cumplir las normas ninguno de los ellos, pero la solución alcanzada, lejos de castigarles por no cumplir una normativa comunitaria ya asentada, da vía libre a la piratería y sienta un triste precedente que dice mucho y no precisamente bueno de la UE. Y es que, cuando por fin parecía haber calado el mensaje de que las Administraciones Públicas deben velar por un reparto modal, tanto de pasajeros como de mercancías, que prime el uso de los modos de transporte más respetuosos con el medio ambiente por la evidente relación entre los índices de contaminación y determinados problemas que afectan a la salud pública, va la UE y tira por tierra décadas de esfuerzos. Ahora parece que la solución sólo podrá pasar por una fiscalidad menos permisiva con el consumo de combustibles fósiles. Pero esta solución no es una buena medida, pues transmite todos los costes a los usuarios cuando gran parte de la culpa es de los fabricantes…

Aunque tampoco hace falta irse a Bruselas para observar este tira y afloja entre el aprecio al coche a cualquier precio y el respeto a la salud pública. Lo tenemos bien cerca: mientras el ayuntamiento de Madrid se ha fijado el objetivo de reducir los niveles de contaminación, algún alcalde vecino se ha despistado un poco aludiendo a la Constitución como garante para poder conducir cuando y como sea:

Y, es que, el derecho de los alcorconeros queda garantizado por las alternativas de transporte público y porque, en el supuesto de que se alcanzara el escenario 4 (algo muy poco probable), podrían seguir circulando las motos (no me parece algo positivo, pero han quedado fuera del nuevo protocolo), los vehículos de reparto, los taxis y los coches eléctricos. Pero, es que, aunque no fuera así, ¿debería primar el derecho individual a ir en coche por encima del derecho común a la salud?

En este escenario, eldiario.es publicó el siguiente artículo: «Los picos de contaminación causan un aumento radical en los ingresos hospitalarios». En él se comparan los registros de “ingresos hospitalarios” y “concentración de NO2» y se concluye que existe relación entre estas dos variables. Pero vamos a analizar cómo podría concluirse de forma algo más adecuada esta cuestión.

Técnicas utilizadas en la planificación (2). El estimador diff-in-diff

A la vista del gráfico que se presentaba en el artículo, hay dos detalles a comentar. El primero es que a los autores del mismo les debieron enseñar una formulación diferente que la que me enseñaron a mí porque le ponen el 2 al dióxido de nitrógeno como superíndice en lugar de como subíndice. El segundo es más puñetero: la correlación no implica causalidad. Es condición necesaria, pero no suficiente (y con cuidado, porque puede ser correlación negativa, no siempre positiva). Y es aquí donde quería llegar para explicar el uso del estimador diff-in-diff.

Técnicas utilizadas en la planificación (2). El estimador diff-in-diff
La imagen original es de https://xkcd.com/552. Sobre la traducción no ha sido posible esclarecerlo porque está por todos lados.

Pero antes me voy a parar a analizar cuán correlacionadas están las dos muestras, porque aunque en el artículo se dé por supuesta, no lo tengo tan claro. Al carecer de datos numéricos, sólo queda la descripción pura y dura: el número de ingresos hospitalarios parece seguir una periodicidad bastante marcada y tener una media más o menos homogénea y cierta homocedasticidad; esto no pasa con la muestra de concentración de NO2 (por cierto, sin unidades en el gráfico y las unidades son importantes cuando se estudia la correlación. Se suele medir en µg/m3 pero, dado que la superación en el protocolo es de 400 µg/m3 y la escala del gráfico termina en 80, no alcanzo a adivinar las unidades empleadas), que presenta una recurrencia que no puede llegarse a considerar periodicidad, una media que se reduce paulatinamente en el periodo 2006-2013 (ojo, que 2014 parece invertir la tendencia) y una varianza cambiante. Así que, aunque “bailen juntas” en su variación temporal, con una cadencia similar, estas curvas no demuestran tener una correlación fuerte. En todo caso, puede hablarse de coocurrencia, eso es innegable.

Pero supongamos que sí estuvieran correlacionadas, ¿significaría esto que la concentración de NO2 es la causa de los ingresos hospitalarios? Rotundamente, no. Y lo demuestro con un contraejemplo: el consumo de mozzarella está fuertemente correlacionado con el número de doctorados en ingeniería civil y sin embargo… 

Técnicas utilizadas en la planificación (2). El estimador diff-in-diff
(pinchad en la imagen, que hay algunas correlaciones muy chulas)

… al menos en mi caso, no debe estar motivado por mi consumo de mozzarella porque, aunque el queso en general me encanta, la mozzarella apenas la como. Así que, quizá se trate de una casualidad. Quizá…

El estimador diff-in-diff

En términos generales, es prácticamente imposible demostrar a ciencia cierta la causalidad, pero hay técnicas que la aproximan. Una de ellas consiste en emplear el estimador diff-in-diff (difference in differences). Este estimador, muy empleado en econometría, mide el efecto de aplicar un tratamiento en un determinado periodo de tiempo y compararlo con la tendencia esperada (se distinguen así los grupos de tratamiento y de control). Pero cuidado: la confirmación de causalidad no implica que sea la única causa y a veces varias causas no explican todos los efectos si no tenemos en cuenta las sinergias (correlaciones entre las causas).

El método de aplicación del estimador diff-in-diff consiste simplemente en sacar diferencias (restas), primero en dos momentos distintos para cada individuo y luego entre el promedio del grupo tratamiento y el del grupo control. Esta aplicación puede realizarse como un test de diferencia de medias entre estos dos grupos de observaciones o puede implementarese a través de una regresión econométrica. Sin entrar en el aparato matemático que sustenta el método (si lo queréis ver, lo tenéis por ejemplo, en estas referencias: enlace 1, enlace 2), lo que se evalúa es si la variable dependiente presenta variaciones significativas en el grupo de tratamiento respecto al grupo de control que sean atribuibles a las diferencias introducidas en la variable independiente. Esto se suele estudiar a través de tres métricas: 1) endogeneidad, 2) correlación intragrupo y 3) autocorrelación. Si hay diferencias entre ambos grupos antes y después de la aplicación de la medida de diferenciación, la variable dependiente será consecuencia de la variable independiente (en realidad, en estadística todo es siempre más tibio y se dice que no parece que sean independientes, pero no se habla tal cual de causa y consecuencia). De este modo, un caso de causalidad es algo tal que así:

Técnicas utilizadas en la planificación (2). El estimador diff-in-diff
La imagen está sacada de aquí: http://www.advancedepidemiology.org/difference-in-difference-estimation/

Al no tener los datos numéricos, no puedo decir si efectivamente hay causalidad en el ejemplo presentado, sólo que la forma más sencilla de demostrarla es con el operador diff-indiff. Eso sí, aunque dudo de la metodología empleada no dudo de las conclusiones, a la vista de tantos estudios (enlace 1, en castellano; enlace 2, en inglés). Ahora sólo cabe esperar que la UE y el alcalde de Alcorcón recuperen la cordura.


Nota:

Hay un «pero» en este planteamiento y, aunque lo he apuntado, prefiero repetirlo para dejarlo claro porque no es baladí: normalmente las consecuencias no tienen una causa única sino un cóctel de causas y evaluar la fortaleza de cada una no se puede medir con sencillez con el estimador diff-in-diff. Y para ello suele ser más apropiado ir hacia análisis factorial, estadística inferencial o técnicas de minería de datos/inteligencia artificial, como las Redes Bayesianas. Quizá me anime y la próxima técnica de esta serie sean las Redes Bayesianas, pero no lo prometo porque la verdad es que he terminado un poco harto de ellas por la Tesis.


Actualización:

Me pasan por Twitter dos estudios sobre el tema que emplean diseño experimental, que es una técnica estadística que consiste en usar varios grupos y comparar sus comportamientos antes la manipulación de una o varias variables. Como veis, lo mismo que diff-in-diff, pero desde la perspectiva médica en lugar de desde la perspectiva econométrica. Los podéis leer en [enlace 1] y [enlace 2].

Análisis y gestión de riesgos (Clases 8-4-15 y 16-4-15)

Este año, además del temario habitual de Tráfico Marítimo y Operaciones Portuarias del sexto curso de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos, hemos introducido en la asignatura algunos conceptos de «Análisis y gestión de riesgos». Esta parte del temario se desarrolló los días 8 y 16 de abril de 2015 y se divide en 6 partes:

1. Introducción al análisis de riesgos

En esta parte de la clase se introduce la importancia del análisis de riesgos, así como algunos conceptos básicos que tienen que ver con el tema.

Cabe destacar que en clase se hizo hincapié en que la definición de la RAE no es adecuada porque no es lo mismo hablar de riesgo que de contingencia. Y la mía tampoco es perfecta, faltaba más, pero está más enfocada al lenguaje técnico. ¿Os atrevéis a definir vosotros el concepto de riesgo? 😉

Vimos también que existen desviaciones entre los presupuestos estimados ex-ante y los costes reales, destacándose el denominado como sesgo optimista.

Es importante también saber que el riesgo no es siempre una amenaza sino que a veces puede ser una oportunidad y, por lo general, se mueve en un estado intermedio en el que “reina” la incertidumbre.

Por último, se muestra un esquema de encuadre del análisis de riesgos, la gestión de riesgos y su control y monitorización.

Riesgo

2. Metodologías de análisis de riesgos

Después de la introducción y el encuadre, llegamos al análisis de riesgos propiamente dicho. En esta parte se establece la estructura de un problema de análisis de riesgos, se explica cómo identificar las fuentes de riesgo y las variables críticas de las que depende cada fuente, se comenta cómo construir las matrices de Incertidumbre-Impacto y se comentan las principales metodologías cualitativas y cuantitativas para su construcción.

Riesgo

3. Método de simulación de Montecarlo

Entramos ahora en la parte más matemática y quizá más farragosa de la clase porque une conceptos muy dispares de matemáticas, estadística, economía,…

Si con algo quiero que os quedéis es con que la simulación parte de un “caso base”, que es el estimado y se generan nuevos escenarios a partir de los comportamientos de las partidas bien por la experiencia previa o bien por la monitorización de determinadas fuentes de riesgo y las variables de las que dependan. Cuanta más información tengamos, mejor será la caracterización del comportamiento de la muestra y, por tanto, mejor será la simulación y, en último término, la estimación.

Es decir, el problema modélico que estáis acostumbrados a resolver en los primeros cursos la carrera, o tiene una única solución cerrada o un intervalo de valores. Pero, como habéis visto en los últimos cursos, la realidad es bien distinta y a veces ni siquiera se conoce ese intervalo. Y otras veces, incluso, pasan cosas que desbaratan cualquier solución. ¡Si no fuera así, sería facilísimo ser ingeniero!

Antes de simular, hay que ajustar unas funciones de distribución de probabilidad y a éstas hay que hacerles, al menos, dos pruebas: 1) Análisis de sensibilidad a las variaciones de las variables críticas y 2) Análisis de evolución. Estos análisis tienen por objeto determinar si la función ajustada es consistente y si se comporta adecuadamente de acuerdo a parámetros futuros. Además, es recomendable obtener la matriz de correlaciones que existen entre las diferentes partidas, para simular de acuerdo a ellas, haciendo “bailar” en el mismo sentido a las partidas muy correlacionadas y de forma libre a aquellas en que no haya evidencias de estar correlacionadas entre sí.

Después viene la simulación propiamente dicha y, como resultado, tras una serie de operaciones y transformaciones en las que entramos muy poco, obtenemos los perfiles de riesgo y el VAR (Value at Risk). Creo que en clase ya me puse bastante pesado con cómo se leen, así que no me quiero repetir en exceso. Eso sí, si alguien sigue dudando, que me escriba a samir.awad@caminos.upm.es y lo vemos.

Y hasta aquí la clase del 8-4-15.

4. Tratamiento del riesgo

La clase del 16-4-15 empieza por la explicación de la gestión y la monitorización para el control del riesgo.

En cuanto a la gestión, hay dos estrategias. Como dijimos en clase, las medidas de “evitación” (es el término que se usa pero no me gusta nada) son medidas preventivas (¿no sería mejor hablar de prevención? Mi respuesta es que sí, pero académicamente se usa el término “evitación”). Por su parte, las de mitigación buscan paliar los efectos negativos del riesgo, una vez ya se ha producido una contingencia (por eso prefiero hablar de medidas correctoras y compensatorias). El lenguaje que propongo no es invención mía, es como se habla en la Evaluación de Impacto Ambiental.

La monitorización consiste únicamente en la toma de datos para poderlos gestionar en el futuro. Volvemos al “Cuanta más información tengamos, mejor será la caracterización del comportamiento de la muestra y, por tanto, mejor será la simulación y, en último término, la estimación”. Pero este seguimiento no debe hacerse “al tuntún”, sino que el seguimiento y control periódicos deben realizarse de acuerdo con los riesgos identificados, así como buscando  nuevas amenazas que afecten al proyecto y recogiendo únicamente información relevante porque de nada sirve malgastar recursos para la toma de unos datos que después no servirán.

5. Ejemplos

Aquí, para no extenderme, sólo comentar que en esta parte se aplicaron los conceptos anteriores a la gestión portuaria. Eso sí, quiero agradecer a mi buen amigo Alberto Aguilaniedo que me pasara las fotos para los ejemplos.

6. ¿Cuánto habéis aprendido?

Por último, hicimos un cuestionario. Aquí dejo las respuestas. Tened en cuenta que no son respuestas cerradas y que os he evaluado positivamente todas las respuestas que están bien justificadas. Os pedía también que fuerais concisos, así que también o seré yo:

Pregunta 1: Cita 3 variables que consideres críticas en el riesgo de operación para el caso de las mercancías especiales de acuerdo al ejemplo de las grúas

Yo diría: Tiempo, Coste, Tamaño. Muchos en lugar de variables habéis puesto fuentes de coste. Pero lo he dejado pasar y lo he dado por bueno. Cuidado con eso por si una de mis preguntas del test de fin de curso va por ahí porque en el test me tocará ser inflexible.

Pregunta 2: Si fueras un banquero, a) ¿en qué te fijarías a la hora de financiar un proyecto de mercancía especial? b) Establece dos mecanismos de transferencia de riesgos que faciliten la consecución de financiación

Mi respuesta sería: a) Lo primero, en si se han medido de alguna manera los riesgos del proyecto (más, si cabe, al tratarse de un transporte especial) y, a partir de ahí, en todos los riesgos de operativa, la experiencia de la empresa que pide la financiación, su solvencia técnica y económica, el clima previsto en las fechas de transporte, la ruta (origen, destino y trayecto, así como el riesgo país de cada lugar), etc. b) Como mecanismos de transferencia estarían, por ejemplo, la prestación del servicio en UTE (Unión Temporal de Empresas) y el establecimiento de certificaciones de calidad de los procedimientos (la entidad certificadora correría con parte del riesgo). 

Algunos habéis puesto la contratación de un seguro como transferencia. No es 100% correcto (es una estrategia de reducción), pero la he dado por buena.

Pregunta 3: a) ¿Cómo monitorizarías cargas y descargas repetitivas como las del ejemplo de los coke drums? b) ¿Cómo permite esta monitorización hacer bajas en las ofertas de licitación?

Yo contestaría lo siguiente: a) Tomando datos del tamaño, peso, tiempo de descarga de cada uno, rendimientos de la estiba y desestiba, anotando los procedimientos que resultan críticos en campo, etc. b) Al conocer tus rendimientos y tus procedimientos (a los cuales, además, puedes incorporar mejoras), puedes conocer tus costes reales y ajustar a ellos tus ofertas, evitando el sesgo bien optimista o bien pesimistas.

Pregunta 4: a) ¿Piensas que alguno de estos ejemplos corresponde a una mitigación de riesgos? b) ¿Cuál? c) ¿Por qué?

Para mí, el ejemplo más claro de mitigación era el ejemplo del beach-landing y es el que esperaba que más dijerais. Sin embargo, la mayoría habéis puesto que os lo parecía el del incendio en Turquía. ¿Veis cómo el riesgo está en todas las fases de los procesos? Habéis respondido de forma diferente a lo que yo esperaba. Bien, pero de forma diferente. Y sólo una persona comentó que lo eran los dos casos. El porqué es sencillo: son los ejemplos en los cuales el riesgo se materializó en una contingencia y, por tanto, ya no se podía evitar sino que había que iniciar un mecanismo para solventarlo.

Eso sí, un error generalizado ha sido que muchos hablabais de la forma de almacenar graneles sólidos da carbón. Lo comenté en la diapositiva del ejemplo del incendio porque uno de vuestros compañeros me preguntó en relación a las diferencias entre “evitación” y “mitigación”. Así pues, lo de situar el carbón mediante pasillos en damero para permitir el paso, mantenerlo húmedo y removerlo regularmente, no son ejemplos de mitigación sino de evitación. Y, sobre todo, ¿alguien ve carbón en esa foto? Porque algunos habéis mezclado el incendio de una caja en el puerto con el ejemplo del carbón y yo os prometo que no lo veo por ningún lado…

Pregunta 5: a) ¿Qué conclusión sacarías mirando el percentil 80 del coste? ¿Qué significaría si fueras un constructor? ¿Y si fueras la Administración?

a) En esta figura se ven muchas cosas. La primera es que el percentil 80 está fuera del intervalo de confianza, por lo que es un caso atípico que está por encima de los casos más probables. La segunda es que la curva es bastante poco tendida, lo que significa que el riesgo a asumir es bajo. Pero, y esto es importante, hay casi una probabilidad del 5% de que se produzcan unos sobrecostes superiores al 8%.

b) Esto quiere decir que el licitador, aunque puede decidir invertir en el proyecto, tiene dos estrategias posibles. En la primera, incrementará su oferta estricta en un nivel de exposición al riesgo que corresponde al percentil 80, lo que significa que en un 80% de los casos, el riesgo será menor que el indicado por este percentil y el contratista quedaría cubierto, pues lo ha considerado en su oferta y decide invertir porque espera un retorno importante. En la segunda, como ve que su nivel de exposición es extraordinariamente alto, puede decidir eludir el riesgo no asumiendo el proyecto o replanteándolo.

c) Como Administración, hay que velar porque los licitadores no hagan bajas temerarias y que el licitador sea solvente técnica y económicamente para su grado de exposición al riesgo (si no, no completará el proyecto o lo hará con una calidad y unos medios inferiores a los requeridos).

Pero ha habido una respuesta que me ha gustado especialmente para el apartado c) y tengo que mencionarla porque no la esperaba. Es la de una alumna que ha interpretado el ejercicio como «¿debe invertir la Administración en un proyecto con este perfil de riesgo?». Según ella, algo que comparto, si el proyecto lo evalúa la Administración Pública (es decir, pensando en que invierta, no en que licite), habrá casos en que deban aceptarse proyectos que estén por encima de la exposición al riesgo que sería deseable porque en la Administración no debe primar únicamente la eficiencia económica sino que se debe velar por el beneficio social (que, añado, bien podríamos considerar que se trata del interés general).

Pregunta 6: Cita dos aplicaciones de la gestión del riesgo que no se hayan comentado en clase. Una como amenaza/incertidumbre y otra como oportunidad

Esta pregunta es completamente abierta, así que no entro en ella. He valorado bien todas aquellas ideas que, aunque no coincidieran al 100% con la pregunta planteada, fueran rigurosas desde el punto de vista técnico.

Aquí quiero destacar dos respuestas por su gran originalidad:

– Primero una que habla de la oportunidad que suponen los posibles alzas en la moneda de cambio de los fletes. 

– En segundo lugar, varios alumnos hablaban de una llegada anterior a lo previsto a puerto, con la consiguiente reducción de los costes.

Pregunta 7: Si tuvieras que invertir como empresario sólo en uno de los siguientes proyectos, ¿en cuál lo harías? Razona tu respuesta.

Aquí la respuesta también es abierta, pero está condicionada a que expliquéis cuán atrevidos o conservadores seríais a la hora de invertir. La roja es la que elegiría el inversor más arriesgado, la verde clara la que elegiría el más conservador. Y los dos casos intermedios varían hacia un riesgo tan medido como en el caso verde claro (el azul) pero con un sobrecoste algo mayor o un riesgo mínimamente menos controlado con un sobrecoste mínimamente mayor (el caso verde oscuro).

Lo curioso es que casi todos respondisteis que decidiríais invertir en el proyecto verde claro. Y justo hicimos el cuestionario el mismo día que en El País publicaban un artículo que se titulaba “¿Por qué el cerebro nos engaña?” que banalizaba la tendencia que se explica en este paper científico [enlace]. 

Pregunta 8: En el caso anterior, ¿invertiría igual un empresario con aversión al riesgo que otro más atrevido? ¿Qué proyecto elegiría cada uno y por qué?

Obviamente, no. El empresario atrevido invertiría en el proyecto rojo esperando un riesgo mayor pero, en principio, también un mayor retorno. Sin embargo, un empresario con aversión al riesgo.

Bueno, pues esto es todo. Ha sido un placer daros clase y si tenéis dudas en algún momento o queréis aprender más de alguno de los temas que hemos tratado en mis clases, escribidme y lo vemos.

Suerte con los exámenes y el PFC y si necesitáis cualquier cosa en la que creáis que os puedo ayudar, desde algo del PFC hasta decidir si queréis hacer un master o el doctorado, no dudéis en decírmelo.

Nos vemos el día del test de final de curso.

Plataformas logísticas (Clase 12-3-15)

He tardado en poner este post con motivo de la semana de viajes de especialidad y las vacaciones de Semana Santa, pero aquí está.

Los días 11 y 12 de marzo, dentro de las clases de la asignatura “Tráfico marítimo y operaciones portuarias” del 6º curso de la carrera de Ingeniería de Caminos, Canales y Puertos, hablamos  de plataformas logísticas. Mi parte de las clases fue algo un poco más específico: localización de plataformas logísticas. 

Dejo aquí la presentación:

Hasta la diapositiva 14, aunque haya muchas figuras, lo único que se pretende es mostrar que hay cierto lío en el mapa logístico nacional (ponerle orden es el objetivo nº 15 de la Estrategia logística de España). A partir de ahí, se da una explicación del caso práctico, de los factores que influyen en la localización de puertos secos y de cómo rellenar el cuestionario que hicimos.

Después, preparé una hoja de cálculo para hacer el análisis del cuestionario. Y también la hoja para calcular el Location Quality Rate (el indicador utilizado para valorar la calidad de la localización). Para esta segunda parte, hacían falta una serie de medidas de información geográfica. Aquí se resume:

Las puntuaciones de las variables relacionadas con los “Impactos sobre el medio natural y sobre el medio urbano” tienen en cuenta diferentes variables. La primera de ellas es la afección del ruido. Son mejores aquellas localizaciones situadas a distancias más largas de los medios naturales protegidos y las zonas urbanas. También tienen mejor puntuación las localizaciones que producen un menor número de espacios inconexos en el territorio y que se sitúan en espacios industriales consolidados que no afectan a áreas naturales o urbanas.

En cuanto a las “Afecciones hidrológicas”, las puntuaciones más altas se obtienen para lugares alejados de los cursos superficiales de agua, sin acuíferos en los alrededores y en zonas sin riesgo potencial de inundación.

El “Crecimiento potencial de la demanda” evalúa las condiciones económicas del emplazamiento en torno a tres variables: el Índice de Producción Industrial, el Producto Interior Bruto y la Tasa de Paro. Todos estos datos se contemplan en el modelo a nivel provincial, al ser la escala con mayor detalle a la que existen estos datos.

Las localizaciones con un “Precio del suelo” moderado presentan especial interés, ya que reducen los costes de inversión. Sin embargo, los terrenos más baratos son, a menudo, los que cuentan con peor acceso a las infraestructuras. Por lo tanto, tenemos que llegar a un equilibrio entre la elección del suelo más barato y la necesidad de dotar a esta zona de infraestructuras que garanticen su accesibilidad.

En el caso del “Rango del municipio de acogida”, una gran población se valora positivamente, ya que será una ventaja al garantizar una mayor demanda de los productos almacenados en el puerto seco y una mayor disponibilidad de mano de obra. Sin embargo, una alta densidad de población tiene una menor puntuación debido a que ésta supone una afección a un mayor número de personas.

Para evaluar la “Accesibilidad a la red ferroviaria” se tienen en cuenta: tipo de acceso, número de vías en la playa de acceso, la población de los municipios desde y hacia los que se accede directamente por ferrocarril (demanda potencial), la proximidad a un nudo ferroviario de importancia, la existencia de infraestructura separada para mercancías y pasajeros, si la vía está electrificada y si la vía es doble o individual. Los mejores resultados se obtienen para lugares con acceso directo, cerca de nudos ferroviarios y para vías con las máximas prestaciones.

La “Accesibilidad a las carreteras de alta capacidad” contempla: tipo de carretera en el entorno del acceso (carretera convencional, autopista de peaje, autovía), distancia a la vía de gran capacidad más cercana, número de carriles de la carretera de acceso, Intensidad Media Diaria (IMD) y Nivel de Servicio (NS) del itinerario. Los mejores lugares tienen acceso directo a rutas con buenas condiciones de infraestructura y un nivel de servicio que permite a los vehículos pesados circular de manera eficiente.

La calificación de este la “Accesibilidad a aeropuertos” se mide a través de la distancia al aeropuerto más cercano a la localización. Como resulta obvio, la distancia más corta es la que tiene una calificación mayor.

La “Accesibilidad hacia y desde los puertos marítimos” se mide a través de la distancia al puerto más cercano y el número de puertos a una distancia superior a 200 km e inferior a 400 km. Esta distancia fue seleccionada utilizando como punto de partida los estudios realizados por CAI (2011) y Atlantic Transnational Network (2006).

Para evaluar el “Clima” se tienen en cuenta: la caracterización climática de la zona, la media de precipitaciones, la desviación de la temperatura respecto a 20°C, el número de días anuales con nevadas y la velocidad media del viento.

La “Orografía” está relacionada con la pendiente y el relieve de la localización. La necesidad de dotar a los puertos secos de acceso por ferrocarril presenta unas importantes exigencias en la preparación del terreno para acoger esta instalación. Un lugar llano requerirá muy poca preparación del terreno, lo cual hace que la construcción de obra resulte más barata.

La “Geología” implica la evaluación de tres aspectos: la naturaleza del material que forma el suelo de la zona, su excavabilidad y la resistencia a la compresión del material, las cuales influyen en el precio de construcción del puerto seco.

El factor “Relación con otras plataformas logísticas” ofrece la posibilidad de evaluar la relación entre cada Puerto Seco y el resto del sistema logístico del país. Se tienen en cuenta: el número de plataformas logísticas cercanas, el número de plataformas logísticas alejadas y la pertenencia a un área industrial. Pensando en que lo ideal es optar por un modelo de colaboración competitiva que genere economías de densidad, a través de la cobertura espacial y la proximidad (Rodrigue et al., 2009), la máxima puntuación para una localización se conseguirá ​​en lugares que minimicen el número de plataformas logísticas cercanas (para controlar la competencia) y maximicen el número de plataformas logísticas distantes (integración de todo el sistema de logístico hacia la colaboración).

La “Integración en los principales corredores” mide la distancia a la cual se sitúa la instalación respecto a los principales corredores de mercancías del país. Cuanto más próxima al corredor sea la localización, mayor capacidad tendrá para captar parte del mercado del transporte de mercancías. Por ello, las mayores puntuaciones las reciben aquellos puertos secos que se sitúan lo más cerca posible de estos corredores.

El factor “Optimización potencial del reparto modal” es una medida de la capacidad del puerto seco para influir en el reequilibrio del reparto modal potenciando en transporte ferroviario de mercancías, el cual ya hemos visto que resulta más sostenible desde el punto de vista medioambiental que la carretera. Este factor depende de: la distancia a un corredor principal de pasajeros, el número de pasajeros del corredor, la IMD en las carreteras del entorno y la distancia a los futuros corredores planificados en la Red TEN-T. Las mayores puntuaciones se obtienen lejos de los corredores de pasajeros (salvo en los casos en que la línea admite el tráfico mixto), cuando el ferrocarril compite con carreteras congestionadas y cerca de los corredores de la Red TEN-T.

Y después, analizamos los resultados y los comparamos con los resultados que obtuve cuando en la Tesina pasé el mismo cuestionario a un panel de expertos, con el objetivo de saber «cuán expertos» podemos considerar a los alumnos de 6º de Caminos. Aquí tenéis la comparativa:

Plataformas logísticas (Clase 12-3-15)

Como se puede ver, no hay unas diferencias abismales entre las respuestas de los expertos y las de los alumnos. Sí que hay cierto sesgo tecnológico debido a que todos los alumnos tienen una misma especialidad y los expertos tienen un perfil más amplio, al representar un mayor número de disciplinas. Esto se ve en una menor importancia del impacto al medio natural, de la accesibilidad a los aeropuertos y la orografía.

También llama la atención que los alumnos no den un 10 tanto a la accesibilidad por ferrocarril como por carretera.

Pero bueno, las respuestas no están muy alejadas así que, si tomamos este ejercicio como un «expertómetro», parece que los alumnos de la especialidad de transportes de 6º de Caminos estáis bastante cerca de los expertos.

Si tenéis cualquier duda, podéis comentar aquí mismo para que sirva para todos los alumnos o, si lo preferís, podéis escribirme a samir.awad@caminos.upm.es o info@urbanismoytransporte.com. En un par de semanas, subiré las siguientes clase, correspondientes a la parte de Análisis de Riesgos en la Ingeniería Portuaria.

Arranca CONAMA 2014

Desde hoy y hasta el próximo jueves, tendrá lugar en Madrid el 12º Congreso Nacional de Medio Ambiente (CONAMA 2014). El objetivo fundamental de este congreso es el establecimiento de un foro de debate y estudio que analice cada dos años la situación ambiental en España y que potencie un desarrollo sostenible, fomentando la participación, la cooperación y el intercambio de experiencias entre profesionales que desarrollan su labor en los diferentes ámbitos de actuación implicados.

En esta ocasión, en octubre se lanzaba además una propuesta que me parece muy pero que muy interesante: CONAMAChef, un concurso que busca vincular la ecología y la gastronomía. Son muchos los argumentos ecológicos que se pueden aplicar a la gastronomía, desde el origen y composición de las materias primas, su adquisición y transporte, el envasado, el proceso de cocinado o la presentación. En ConamaChef se puede participar con todo tipo de ingredientes (vegetales, animales, minerales,… cultivados y recolectados,…) y con cualquier tipo de plato (desayuno, aperitivo, tapas, cócteles, bebidas, zumos, primeros, segundos, postres,…).  

Bueno, iré al grano: en esta edición, colaboro con una comunicación técnica con material extraído de mi Tesis Doctoral. Os dejo el abstract:

Los puertos secos se conciben como solución a la situación de creciente congestión de las rutas y escasez de espacios libres en las instalaciones marítimas, así como para reducir el importante impacto medioambiental de los puertos marítimos. Además, los puertos secos se presentan también como una oportunidad para fortalecer las soluciones intermodales como parte de una cadena integrada de transporte más sostenible. Sin embargo, su inclusión en el territorio conlleva también algunos impactos tanto en el medio natural como en el medio urbano. El objetivo de esta investigación es evaluar la sostenibilidad de las localizaciones de los actuales puertos secos mediante una metodología basada en el uso de Redes Bayesianas y Sistemas de Información Geográfica. Con los pesos del cuestionario DELPHI, los datos extraídos de la red y la información geográfica de cada variable, se analiza la sostenibilidad de cada ubicación utilizando un Método de Transparencias de Mc Harg.

Podéis descargar el artículo completo pinchando en la imagen:

CONAMA 2014