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APLICACIÓN DE UN SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA PARA EL

ANÁLISIS DE ZONAS CRÍTICAS DE TRÁFICO VEHICULAR EN LA LOCALIDAD

DE TEUSAQUILLO.

AGUDELO SANCHEZ, ERNESTO DAVID

MACHADO RODRIGUEZ, DIEGO ALEJANDRO

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD DE MEDIO AMBIENTE Y RECURSOS NATURALES

PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA TOPOGRÁFICA

BOGOTA D.C.

2016

APLICACIÓN DE UN SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRÁFICA PARA EL

ANÁLISIS DE ZONAS CRÍTICAS DE TRÁFICO VEHICULAR EN LA LOCALIDAD

DE TEUSAQUILLO.

AGUDELO SANCHEZ, ERNESTO DAVID

MACHADO RODRIGUEZ, DIEGO ALEJANDRO

Trabajo de Grado para optar al título de Ingeniero Topográfico

Msc., ROSE MARIE ALDANA BOUTÍN

Ingeniera Civil, Especialista en Sistemas de Información Geográfica y Magister en

Geomática

UNIVERSIDAD DISTRITAL FRANCISCO JOSÉ DE CALDAS

FACULTAD DE MEDIO AMBIENTE Y RECURSOS NATURALES

PROYECTO CURRICULAR DE INGENIERÍA TOPOGRÁFICA

BOGOTA D.C.

2016

Nota de Aceptación:

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Firma del Director del Proyecto

Nota de Aceptación:

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Firma del Revisor del Proyecto

Contenido

1. INTRODUCCIÓN. ............................................................................................................ 1

2. JUSTIFICACIÓN. ............................................................................................................. 2

3. OBJETIVOS. ................................................................................................................... 3

3.1. OBJETIVO GENERAL .............................................................................................. 3

3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS ..................................................................................... 3

4. ALCANCE. ....................................................................................................................... 4

5. MARCO TEÓRICO. ......................................................................................................... 5

5.1. DEFINICION DE SIG ................................................................................................ 5

5.2. COMPONENTES DE UN SIG................................................................................... 6

5.3. ¿QUÉ SE PUEDE HACER CON UN SIG? ............................................................... 7

5.4. OPERACIONES DE ANÁLISIS ESPACIAL UTILIZADAS. ........................................ 8

5.5. HERRAMIENTAS DE SOFTWARE APLICADAS EN LA REALIZACIÓN DEL

PROYECTO. ..................................................................................................................... 10

5.5.1. PLATAFORMA GEINSYS TRIPLOG. .................................................................. 10

5.5.2. GEOCERCAS. .................................................................................................... 11

5.5.3. DISPOSITIVOS DE RASTREO EMPLEADOS. ................................................... 11

5.6. ESTADO ACTUAL DE MOVILIDAD EN BOGOTÁ. ................................................. 13

6. METODOLOGÍA. ........................................................................................................... 16

6.1. DISEÑO DE LA BASE DE DATOS. ........................................................................ 16

6.1.1. ETAPA I. ............................................................................................................. 16

6.1.2. MODELO ENTIDAD-RELACIÓN. ........................................................................ 17

6.1.3. MODELO CONCEPTUAL ................................................................................... 19

6.1.4. MODELO RELACIONAL. .................................................................................... 20

6.2. RECOLECCIÓN DE DATOS. ................................................................................. 21

6.2.1. ETAPA II. ............................................................................................................ 21

6.3. GEOCERCAS. ........................................................................................................ 24

6.3.1. GENERAR LA BASE DE DATOS EN ARCGIS. .................................................. 31

6.4. TIPOS DE ATRIBUTOS EN LA BASE DE DATOS. ................................................ 32

6.4.1. TABLA DEL ATRIBUTO LOCALIDAD. ................................................................ 34

6.4.2. TABLA DEL ATRIBUTO MALLA VIAL. ................................................................ 35

6.4.3. TABLA DEL ATRIBUTO MANZANAS. ................................................................ 36

6.4.4. TABLA DEL ATRIBUTO GEOCERCAS. ............................................................. 37

6.4.5. TABLA DEL ATRIBUTO PT_CTRL. .................................................................... 38

6.4.6. TABLA DEL ATRIBUTO VEHÍCULOS. ............................................................... 39

6.4.7. DOMINIOS EN LA BASE DE DATOS. ................................................................ 40

6.5. IMPLEMENTACIÓN DE LA APLICACIÓN SIG. ...................................................... 41

6.5.1. ETAPA III. ........................................................................................................... 41

6.5.2. MODELOS DISEÑADOS EN ARCGIS (MODEL BUILDER). .............................. 41

6.5.3. MODELO ENTRADA Y SALIDA CON ESQUEMAS IGUALES. ........................... 42

6.5.4. MODELO RELACIÓN ENTRADA-SALIDA. ......................................................... 47

6.6. ACTIVIDADES IMPORTANTES DEL PROYECTO. ................................................ 49

6.7. DIAGRAMA DE FLUJO. ......................................................................................... 50

7. RECURSOS DISPONIBLES. ......................................................................................... 51

7.1. SOFTWARE Y HERRAMIENTAS DE CÓMPUTO. ................................................. 51

7.2. HARDWARE Y ELEMENTOS ................................................................................ 52

8. RESULTADOS OBTENIDOS. ........................................................................................ 53

8.1. CONSULTA DE LOS VEHÍCULOS QUE ENTRARON A LAS GEOCERCAS. ........ 53

8.2. CONSULTA DE LOS VEHÍCULOS QUE SALIERON DE LAS GEOCERCAS. ....... 54

8.3. CONSULTA DE LOS VEHÍCULOS TOTALES. ....................................................... 56

8.4. CONSULTA RELACIÓN ENTRADA-SALIDA. ........................................................ 57

8.5. CONSULTA DÍAS MÁS CONGESTIONADOS DEL MES. ...................................... 57

8.6. CONSULTA VEHÍCULOS QUE MÁS TRANSITARON POR LA LOCALIDAD. ....... 59

9. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS. ......................................................... 61

9.1. CONSULTA VEHÍCULO QUE ENTRARON A LAS GEOCERCAS. ........................ 61

9.2. CONSULTA VEHÍCULOS QUE SALIERON DE LAS GEOCERCAS. ..................... 63

9.3. CONSULTA VEHÍCULOS TOTALES. ..................................................................... 65

9.4. CONSULTA RELACIÓN ENTRADA-SALIDA. ........................................................ 67

9.5. CONSULTA DÍAS MÁS CONGESTIONADOS DEL MES. ...................................... 68

9.6. CONSULTA VEHÍCULOS QUE MÁS TRANSITARON POR LA LOCALIDAD. ....... 70

9.7. ANÁLISIS DE LAS PROYECCIONES. ................................................................... 71

10. CONCLUSIONES. ..................................................................................................... 74

11. ANEXOS .................................................................................................................... 77

12. BIBLIOGRAFÍA .......................................................................................................... 78

Ilustraciones

Ilustración 1 Sistemas de Información Geográfica. Tomado de (Geografos, 2011) ................. 5

Ilustración 2 Procesos que se agilizan con un SIG. Tomado de (La Pita Verde, 2015) ........... 8

Ilustración 3 Plataforma para recolección de información. (Elaboración propia). ................... 10

Ilustración 4 Geocercas. (Elaboración propia)....................................................................... 11

Ilustración 5 Skypatrol TT9200. Tomado de (Skypatrol, 2015) .............................................. 12

Ilustración 6 Skypatrol TT8750+. Tomado de (Skypatrol, 2015) ............................................ 12

Ilustración 7. Modelo Entidad-Relación. (Elaboración propia). .............................................. 18

Ilustración 8. Modelo Relacional. (Elaboración propia). ......................................................... 20

Ilustración 9. Plataforma Virtual. (Elaboración propia). .......................................................... 21

Ilustración 10. Aplicación de Geocerca. (Elaboración propia). .............................................. 22

Ilustración 11. Geocercas delimitadas en la Localidad de Teusaquillo. (Elaboración propia).22

Ilustración 12. Registro de la toma de datos. (Elaboración propia). ....................................... 23

Ilustración 13. Tablas de información en Excel. (Elaboración propia). .................................. 23

Ilustración 14. Geocerca 1. (Elaboración propia). ................................................................. 24









Ilustración 23. Geocerca 10. (Elaboración propia). .............................................................. 27

Ilustración 24. Geocerca 11 . (Elaboración propia). .............................................................. 27

Ilustración 25. Geocerca 12. (Elaboración propia). ............................................................... 28




Ilustración 29. Geocerca 16. (Elaboración propia). ............................................................... 29


Ilustración 31 Geocerca 18. (Elaboración propia). ................................................................ 30

Ilustración 32 Geocerca 19. (Elaboración propia). ................................................................ 30

Ilustración 33. Inicio de la base de datos en ArcGIS. (Elaboración propia). .......................... 31

Ilustración 34. Tabla de tipos de datos en ArcGIS. Tomado de (ArcGis Resoure Center,

2012). ................................................................................................................................... 32

Ilustración 35. Tabla guía para escoger el tipo de datos en ArcGIS. Tomado de (ArcGis

Resoure Center, 2012). ........................................................................................................ 32

Ilustración 36. Tabla guía con el Rango, Tipo de dato, Precisión y Escala. Tomado de

(ArcGis Resoure Center, 2012). ............................................................................................ 33

Ilustración 37. Tabla del atributo Localidad. (Elaboración propia). ........................................ 34

Ilustración 38. Tabla del atributo Malla Vial. (Elaboración propia). ........................................ 35

Ilustración 39. Tabla del atributo Manzanas. (Elaboración propia). ...................................... 36

Ilustración 40. Tabla del atributo Geocercas. (Elaboración propia). ..................................... 37

Ilustración 41. Tabla del atributo PT_CTRL. (Elaboración propia). ........................................ 38

Ilustración 42. Tabla del atributo Vehículos. (Elaboración propia). ........................................ 39

Ilustración 43. Dominio de la base de datos. (Elaboración propia). ....................................... 40

Ilustración 44. Model Builder. (Elaboración propia). .............................................................. 41

Ilustración 45. Entidad selecciona en el Model Builder. (Elaboración propia). ....................... 42

Ilustración 46. Selección del filtro. (Elaboración propia). ....................................................... 43

Ilustración 47. Resultado del filtro. (Elaboración propia). ...................................................... 44

Ilustración 48. Unión de la entidad Vehículos con la entidad Geocerca. (Elaboración propia).

............................................................................................................................................. 45

Ilustración 49. Comprobación de la operación lógica dentro del modelo. (Elaboración propia).

............................................................................................................................................. 45

Ilustración 50. Modelo Entrada-Salida. (Elaboración propia). ................................................ 46

Ilustración 51. Modelo Entrada-Salida 2. (Elaboración propia). ............................................. 46

Ilustración 52. Modelo Relación Entrada-Salida. (Elaboración propia). ................................. 47

Ilustración 53. Resultado grafico de la consulta. (Elaboración propia). ................................. 48

Ilustración 54. Rampa de colores. (Elaboración propia). ....................................................... 48

Ilustración 55. Resultado de los datos generados por la consulta. (Elaboración propia). ..... 49

Ilustración 56. Resultado de los datos generados por la consulta. (Elaboración propia). ..... 50

Ilustración 57 Selección de tablas, relación y parámetros de la consulta ingreso a las

Geocercas. (Elaboración propia)........................................................................................... 53

Ilustración 58 Resultados arrojados por el Software. (Elaboración propia). ........................... 54

Ilustración 59 Selección de tablas, relación y parámetros de la consulta salida de las

Geocercas. (Elaboración propia)........................................................................................... 55

Ilustración 60 Resultados obtenidos a través del Software. (Elaboración propia). ................. 55

Ilustración 61 Atributos Shape GC_TOTAL. (Elaboración propia). ........................................ 56

Ilustración 62 Tabla de atributos Shape REL_IN_OUT. (Elaboración propia). ...................... 57

Ilustración 63 Estructura de la consulta días más congestionados. (Elaboración propia). ..... 58

Ilustración 64 Resultados días más congestionados del mes. (Elaboración propia). ............. 58

Ilustración 65. Estructura de la consulta comportamiento de los vehículo que más transitaron.

(Elaboración propia).............................................................................................................. 59

Ilustración 66. Resultado de la consulta comportamiento de los vehículos que más

transitaron por la localidad. (Elaboración propia). ................................................................. 60

Ilustración 67. Mapa de ingresos a las Geocercas. (Elaboración propia). ............................ 62

Ilustración 68. Mapa de salida de las Geocercas. (Elaboración propia). ............................... 64

Ilustración 69 resultados consulta de vehículos totales. (Elaboración propia). ...................... 66

Ilustración 70. Resultados consulta relación Entrada-Salida. (Elaboración propia). .............. 68

Ilustración 71. Movilidad diaria en el mes de Agosto. (Elaboración propia). ......................... 69

Ilustración 72. Vehículos que más transitaron por las Geocercas. (Elaboración propia). ...... 70

Ilustración 73. Histograma de dispersión de datos. (Elaboración propia). ............................. 71

Ilustración 74. Proyección de datos. (Elaboración propia). .................................................... 72

Ilustración 75. Calculo de proyección de datos. (Elaboración propia). .................................. 73

Tablas

Tabla 1. Resultados consulta vehículos que entraron a las Geocercas. ............................... 61

Tabla 2. Resultados consulta vehículos que salieron de las Geocercas. .............................. 63

Tabla 3. Resultados de vehículos totales .............................................................................. 65

Tabla 4. Resultados consulta Entrada- Salida...................................................................... 67

Tabla 5. Resultados Consulta día más transitado del mes de Agosto de 2015 .................... 68

Tabla 6. Resultado consulta vehículos que más transitaron por la localidad ......................... 70

Anexos

Anexo 1. ÍNDICE DEL DICCIONARIO DE DATOS……………………………………… ……….81

Anexo 1. DICCIONARIO DE DATOS...………… ………………..……… ….82

Anexo 2. MAPA ZONA DE ESTUDIO - LOCALIDAD DE TEUSAQUILLO. …… ……….….85

Anexo 2. MAPA MALLA VIAL - LOCALIDAD DE TEUSAQUILLO. ………….……………….86

Anexo 2. MAPA LÍMITE DE GEOCECAS - LOCALIDAD DE TEUSAQUILLO. …… ..…….87

Anexo 2. MAPA CANTIDAD TOTAL DE VEHICULOS POR GEOCERCA……… ….....….88

Anexo 2. MAPA CANTIDAD DE VEHICULOS ENTRANTES POR GEOCERCA……… ….89

Anexo 2. MAPA CANTIDAD DE VEHICULOS SALIENTES POR GEOCERCA……… ….90

Anexo 2. MAPA RELACIÓN DE VEHICULOS ENTRANTES Y SALIENTES POR

GEOCERCA……………………………………………………………………………………..… ……….91

Anexo 2. MAPA DETALLE GEOCERCAS 1,3,4 Y 5………………………………… …………….92

1

1. INTRODUCCIÓN.

Este trabajo de grado se realizó con la finalidad de generar un SIG que permita conocer el estado actual de la movilidad en la Localidad de Teusaquillo, contribuyendo a un mejoramiento en los desplazamientos de las personas que se trasladan diariamente por las vías en diferentes sistemas de transporte, determinando las problemáticas con respecto al tiempo de trayecto entre puntos de interés, ubicando los punto críticos de la localidad, vías con mayor fluidez, intersecciones con bajo flujo vehicular y la cantidad de vehículos que transitan en el transcurso del día; generando diversos resultados en cuanto a la movilidad de la localidad. La ciudad de Bogotá cuenta con varias problemáticas de movilidad debido a su gran

extensión, el aumento constante del parque automotor, el deterioro de las vías, la

escaza señalización y la falta de cultura ciudadana; son factores que contribuyen al

represamiento vial. Teusaquillo es una de las localidades más afectadas, por sus

características geográficas, al encontrarse ubicada en el centro de la ciudad

conectando a las personas con sus sitios de trabajo, estudio y vivienda.

Teusaquillo es un territorio completamente urbanizado, cuenta con zonas verdes en sus parques metropolitanos, la Ciudad Universitaria y algunas avenidas importantes de la ciudad. Esta localidad posee una enorme riqueza arquitectónica, histórica, cultural y simbólica para la ciudad, es un punto de referencia para el inicio de la arquitectura moderna de Bogotá, donde nació un proceso urbanístico con la aceptación de nuevos valores arquitectónicos. El área geográfica es de 1.421 hectáreas y su población es de 137.641 personas, aunque se estima que la población flotante que recibe diariamente asciende a más de 400.000 personas. Está conformada por seis UPZ: Galerías, Teusaquillo, Parque Simón Bolívar, La Esmeralda, Quinta Paredes y Ciudad Salitre Oriental. (Secretaría de Cultura, 2015) En Ingeniería Topográfica los SIG cumplen una función importante para el desarrollo

de los proyectos elaborados, las utilidades que se obtienen al llevar a cabo un proyecto

por medio de información espacial mejoran los procesos en las obras optimizando

tiempos y reduciendo costos.

El aporte que se hizo en este trabajo aplica los conocimientos obtenidos durante el

proceso académico y buscó un mejoramiento en el bienestar de las personas que

habitan la ciudad, específicamente los habitantes y transeúntes de la localidad de

Teusaquillo.

2

2. JUSTIFICACIÓN.

El problema de movilidad en la ciudad de Bogotá, específicamente en la localidad de

Teusaquillo, se puede evidenciar de manera más crítica en las horas pico de la ciudad,

donde las personas intentan llegar en el menor tiempo posible a un punto determinado.

Sumado a esto, la localidad cuenta con varios sitios de interés como entidades de

educación, empresas y viviendas, que conglomeran a una gran cantidad de población,

lo cual genera que sea una de las más visitadas y transitadas. Conociendo la

problemática y sus factores, se tienen todas las herramientas para dar una solución

clara por medio de las experiencias registradas.

De esta manera se planteó la situación actual de la movilidad de la Localidad, con la

aplicación SIG que permitió realizar un estudio de los vehículos que se están

movilizando por las intersecciones que la delimitan, de esta manera determinar los

puntos con mayor congestión y los más recomendados para transitar por la misma.

3

3. OBJETIVOS.

3.1. OBJETIVO GENERAL

Diseñar una aplicación SIG para las zonas críticas de tránsito vehicular en la localidad

de Teusaquillo.

3.2. OBJETIVOS ESPECÍFICOS

Calcular el volumen vehicular de las Geocercas en la Localidad de Teusaquillo.

Estimar el ingreso y la salida de los vehículos por la localidad, generando una base

de datos.

Determinar las variaciones de la muestra causadas por los datos atípicos.

Sugerir por medio de la aplicación SIG ingresos y salidas a las personas en los

diferentes días de la semana.

Proyectar e interpretar la información obtenida para realizar estudios de proyección

vehicular en las zonas críticas de la localidad de Teusaquillo.

4

4. ALCANCE.

El desarrollo del trabajo de grado permitió la implementación de una aplicación SIG

enfocada a la movilidad de la localidad de Teusaquillo, realizando un estudio en las

principales intersecciones viales, logrando información de los vehículos que ingresan

y de los que salen de los sectores delimitados.

Se realizó el estudio con las problemáticas evidenciadas al movilizarse por la localidad

en diferentes días de la semana durante el mes de Agosto y Septiembre del 2015, la

finalidad del trabajo es generar puntos críticos donde las personas tengan información

de la situación y mejorar el traslado por las vías de la localidad.

A demás de lograr el estudio para los vehículos se pretende ayudar a las personas

como estudiantes y trabajadores del sector que necesitan llegar a sus destinos a

tiempo, interactuando con los ciudadanos para que decidan tomar diferentes modos

de transporte y rutas con el fin de optimizar tiempos de los traslados.

5

5. MARCO TEÓRICO.

5.1. DEFINICION DE SIG

Entre la gran variedad de definiciones que se encontraron de SIG se consideró la

siguiente que da una explicación correcta de un SIG:

Los Sistemas de Información Geográfica (SIG) constituyen el conjunto de

procedimientos diseñados para procesar la captura, recolección, administración,

manipulación, transformación, análisis, modelamiento y graficación de información que

tiene referencia en el espacio (Ver Ilustración 1). Los SIG permiten representar y

localizar espacialmente estadísticas e indicadores, estudiar su evolución, así como

localizar zonas vulnerables o sujetas a riesgos dados por fenómenos naturales o de

carácter antrópico, realizar evaluaciones de los sistemas ambientales (suelos, agua,

biodiversidad), analizar la distribución de la pobreza, infraestructura y, por la capacidad

sintetizadora de la información, contribuir a generar una visión integrada que permita

comprender y estudiar la sostenibilidad del desarrollo en los países de la región.

(Comision Economica Para America Latina y del Caribe, 2012)

Ilustración 1 Sistemas de Información Geográfica. Tomado de (Geografos, 2011)

6

5.2. COMPONENTES DE UN SIG.

Los SIG están integrados por cinco componentes fundamentales: hardware, software,

datos, personal y métodos. El hardware se refiere a la computadora en la cual operará

el SIG. Actualmente, estos sistemas pueden ser ejecutados en una amplia variedad

de hardware, desde servidores de computadoras centralizados, hasta computadoras

de escritorio utilizadas en configuraciones individuales o conectadas en red. Una

organización requiere de un hardware específico para cumplir las necesidades de la

aplicación. Algunas cosas que se deben considerar son, a saber: la velocidad, el costo,

el soporte técnico, la administración, la escalabilidad y la seguridad. (Valerio, 2005)

El software de un SIG proporciona las funciones y herramientas necesarias para

almacenar, analizar y desplegar información geográfica. Los componentes claves del

software son: a) un sistema de manejo de base de datos (SMBD), b) las herramientas

para la entrada y manipulación de información geográfica; c) las herramientas de

soporte para consultas, análisis y visualización geográfica, y d) una interface gráfica

de usuario (GUI, por sus siglas en inglés) para un fácil acceso a las herramientas.

(Valerio, 2005)

El componente más importante de un SIG son los datos. La recolección de los datos

es un proceso largo que frecuentemente demora el desarrollo de productos que

pueden utilizarse para justificar la inversión. Los datos geográficos y los datos

tabulares relacionados pueden obtenerse por medio de una fuente propia o a través

de un proveedor comercial de datos. La mayoría de los SIG emplean un SMBD para

crear y mantener una base de datos para ayudar a organizar y manejar dichos

datos. La tecnología de los SIG es de valor limitado sin el personal que maneje el

sistema y desarrolle planes que se apliquen a los problemas del mundo real.

Frecuentemente subestimados, sin gente, los datos no se actualizan y se manejan

equivocadamente; además, el hardware no se utiliza en todo su potencial. Sin

embargo, los usuarios de SIG varían y van desde especialistas técnicos, que diseñan

y mantienen los sistemas, hasta aquellos que lo utilizan para ayudar a realizar sus

tareas diarias. En cuanto a los métodos, el éxito en la operación de los SIG debe estar

acorde con un buen diseño en la planeación y con las reglas de operación de la

organización, pues son los modelos prácticos de operaciones únicas para cada

organización. (Valerio, 2005)

7

5.3. ¿QUÉ SE PUEDE HACER CON UN SIG?

Los procesos que se pueden hacer con un SIG son de gran variedad (Ver Ilustración

2). Por lo cual se especificara algunos de los más utilizados a continuación:

Realizar consulta geográficas:

La habilidad de los SIG para buscar en bases de datos y realizar consultas geográficas ha ahorrado literalmente millones de dólares a muchas empresas, ya que tales sistemas han ayudado a disminuir el tiempo que lleva responder a requerimientos de clientes, a encontrar terrenos adecuados para un desarrollo, a buscar relaciones entre cultivo s, suelos y clima, y a localizar la posición de cortos en los circuitos eléctricos. Un prestador de servicios de salud podría usar un SIG para localizar las viviendas que tienen techo de tejas y tres habitaciones, y luego listar sus características. La consulta podría ser refinada en mayor grado agregando criterios adicionales, tales como el que las viviendas no tengan más de seis ocupantes. También podría encontrar viviendas a una cierta distancia de algún centro de salud. (Valerio, 2005)

Mejorar la integración organizacional:

Muchas organizaciones que han instrumentado un SIG han encontrado que uno de los beneficios principales es un mejor manejo de su propia organización y recursos. Dado que los SIG tienen la habilidad de relacionar conjuntos de datos por geografía, facilitan el comunicar y compartir la información interdepartamental. Creando una base de datos compartida, un departamento puede beneficiarse del trabajo de otro (los datos pueden recolectarse una vez y utilizarse muchas veces). A medida que la comunicación aumenta entre individuo y departamentos, se reduce la redundancia, aumenta la productividad y se mejora la eficiencia organizacional total; de esta forma, en una compañía de servicios las bases de datos de cliente s y de infraestructura pueden integrarse de manera que haya un mantenimiento planificado y puedan enviarse cartas generadas por computadora a los clientes afectados. (Valerio, 2005)

Ayudar en la toma de decisiones:

Cuando se cuenta con mejor información, es posible tomar mejores decisiones; esto es igual para un SIG como para otros sistemas de información. Un SIG, sin embargo, no es un sistema automático de toma de decisiones, pero es una herramienta para consultar, analizar y mapear datos como soporte del proceso de toma de decisiones. La tecnología SIG ha sido empleada para ayudar en tareas tales como presentar la información derivada de encuestas, resolver disputa s territoriales y ubicar escuelas o centros de salud. El SIG puede usarse asimismo para ayudar a tomar a una decisión sobre la ubicación de una nueva adición de viviendas que tenga un impacto ambiental mínimo, que se ubique en

8

un área de bajo riesgo y esté cerca de un centro urbano. La información puede presentarse claramente en la forma de un mapa y un informe respectivo, permitiendo a los tomadores de decisiones enfocarse en los temas reales, más que en tratar de entender los datos. (Valerio, 2005).

Ilustración 2 Procesos que se agilizan con un SIG. Tomado de (La Pita Verde, 2015)

5.4. OPERACIONES DE ANÁLISIS ESPACIAL UTILIZADAS.

Para el análisis del aplicativo se utilizó diversas operaciones de análisis espacial que

generaron la obtención de productos y resultados totales, estas operaciones son

mencionadas a continuación:

Superposición

Una operación de superposición es mucho más que una simple fusión del trabajo

de línea; se materializan todos los atributos de las entidades que forman parte de

la superposición, como se muestra en el siguiente ejemplo, donde las parcelas

(polígonos) y las zonas inundables (polígonos) se superponen (mediante la

herramienta Combinación) para crear un nuevo dataset de polígono. Las parcelas

se dividen donde las cruza el límite de la zona inundable y se crean nuevos

polígonos. El valor FID_flood indica si los polígonos se encuentran afuera (-1) o

adentro de la zona inundable y todos los polígonos retienen los valores de categoría

de uso del suelo originales. (ArcGis Resoure Center, 2012).

En el caso de este trabajo se utilizaron las operaciones de superposición para crear

los planos que hacen parte de los productos finales presentados, se tuvieron que

http://help.arcgis.com/es/arcgisdesktop/10.0/help/0008/00080000000s000000.htm

9

utilizar los Shapes de localidades y malla vial para crear los distintos planos que se

relacionaron en los anexos presentados en este trabajo.

Proximidad

Las herramientas de proximidad se pueden dividir en dos categorías según el tipo

de entrada que acepta la herramienta: entidades o rásteres. Las herramientas

basadas en entidades varían en los tipos de salida que producen. Por ejemplo, la

herramienta Zona de influencia genera entidades poligonales, que se pueden

utilizar como entrada para las herramientas de superposición o de selección

espacial, tales como Seleccionar capa por ubicación. La herramienta Cerca agrega

un atributo de medición de distancia a las entidades de entrada. Las herramientas

de distancia euclidiana basadas en ráster miden las distancias desde el centro de

las celdas de origen hasta el centro de las celdas de destino. Las herramientas de

coste-distancia basadas en ráster acumulan el coste de cada celda atravesada

entre los orígenes y los destinos. (ArcGis Resoure Center, 2012).

Utilizando esta herramienta se realizó el análisis de proximidad a las diferentes

Geocercas, de esta manera se pudo mostrar un área de influencia de los vehículos,

la cual es coherente con la información recolectada y se aplica para generar los

productos correspondientes, de esta manera se permitió analizar el

comportamiento de varios factores que afectan la movilidad del sector.

Estadística

El análisis estadístico, a menudo, se utiliza para explorar los datos, por ejemplo, para examinar la distribución de valores para un atributo en particular o para encontrar valores atípicos (valores extremadamente altos o bajos). Contar con esta información es útil cuando se definen clases y rangos en un mapa, cuando se reclasifican datos o cuando se buscan errores. (ArcGis Resoure Center, 2012).

El análisis estadístico fue el más aplicado en el trabajo, por medio de esta operación se facilita el manejo de resultados en los software utilizados, de esta manera permite conocer y proyectar datos recolectados y suministrados por los productos finales, siendo este parte fundamental del proyecto y de los resultados que se presentan, este análisis permitió conocer algunos factores que son necesarios para llevar a cabo los análisis generales del trabajo.

Por medio de esta operación se conocieron las relaciones entre datos, además de generar el dominio de la base de datos por medio de la relación entrada-salida de vehículos dependiendo de su evento.

http://help.arcgis.com/es/arcgisdesktop/10.0/help/0008/000800000019000000.htm

http://help.arcgis.com/es/arcgisdesktop/10.0/help/0017/001700000072000000.htm

http://help.arcgis.com/es/arcgisdesktop/10.0/help/0008/00080000001q000000.htm

10

5.5. HERRAMIENTAS DE SOFTWARE APLICADAS EN LA REALIZACIÓN DEL

PROYECTO.

Para la realización de este proyecto se utilizaron diversas herramientas y dispositivos

con los cuales se recolecto la información, a continuación se señalan de manera de

referencia y conocimiento de los mismos.

5.5.1. PLATAFORMA GEINSYS TRIPLOG.

Geinsys Triplog es una completa y robusta solución de software desarrollada para Internet que permite la localización satelital y control en tiempo real de vehículos que porten un dispositivo GPS (Ver Ilustración 3). La información sobre velocidad, rutas utilizadas, tiempos de paradas, violación de ingreso o salida de zonas, entre otros, podrán visualizarse en línea o recibir alertas por e-mail en el instante en que ocurran. Geinsys Triplog está diseñado como una solución integral para corporaciones, sector gobierno, emprendedores de negocios interesados en desarrollar sus propios mercados, empresas de seguridad u otras compañías que busquen aumentar su portafolio de servicio en un mercado creciente. (Geinsys Ltda., 2015)

Ilustración 3 Plataforma para recolección de información. (Elaboración propia).

11

5.5.2. GEOCERCAS.

Las llamadas Geocercas, se definen como una delimitación geográfica virtual, es decir, a través de software, se “vigila” una zona en concreto del espacio. Al detectar una entrada o salida de un dispositivo en este espacio digital, se pudo desencadenar las acciones o eventos que son pertinentes (Ver Ilustración 4).

Este simple concepto ha traído consigo una serie de innovaciones en el sector móvil. Usos varios y diversos que benefician a usuarios, desarrolladores y empresas por igual.

Ilustración 4 Geocercas. (Elaboración propia).

5.5.3. DISPOSITIVOS DE RASTREO EMPLEADOS.

A continuación se hace referencia a los distintos dispositivos que se encuentran en los

vehículos que permitieron hacer la recolección de la información a través de la

plataforma nombrada anteriormente, estos dispositivos se pueden instalar a cualquier

tipo de vehículo, los que se utilizaron para este proyecto son vehículos que transitan

en un 90% del tiempo en la ciudad de Bogotá ya que trabajan con un contrato con una

institución pública de la ciudad:

12

SKYPATROL TT9200:

Ilustración 5 Skypatrol TT9200. Tomado de (Skypatrol, 2015)

El dispositivo Skypatrol TT9200 es un rastreador satelital de vehículos que a

través de tramas GPS y GSM permite dar la localización exacta de los vehículos

o maquinaria que lo tiene instalado, de esta manera es la herramienta que se

implementó mayoritariamente para la recolección de datos.

SKYPATROL TT8750+:

Ilustración 6 Skypatrol TT8750+. Tomado de (Skypatrol, 2015)

13

El dispositivo Skypatrol TT8750+ es un rastreador satelital que cumple las

mismas funciones que su homologo con el mismo funcionamiento, pero

adicionalmente cuenta con una batería externa que lo alimenta en caso de

perder la conexión a corriente.

5.6. ESTADO ACTUAL DE MOVILIDAD EN BOGOTÁ.

A continuación se hace una mención importante de los estados actuales de movilidad

en la ciudad, de manera que se va a poder dar una mirada general de la situación

apoyados por las observaciones de un Blog que se encuentra en línea que da a

conocer una mirada no tan técnica pero si objetiva y más real del estado de movilidad

actual por lo cual se presentan los siguientes problemas a groso modo:

Fraccionamiento en las atribuciones y responsabilidades en el transporte

masivo:

Este problema hace referencia a “un inadecuado manejo institucional, que

resulta de la cantidad y variedad de agencias gubernamentales que tienen tutela

o atribuciones sobre algunos aspectos del transporte”, esto ocasiona que no

haya una unidad de decisiones en las distintas instancias, sino por el contrario

se genera una falta de coherencia entre ellas.

En cualquier ciudad se ve claramente que existen entre tres o cuatro

instituciones de carácter municipal con funciones ligadas al transporte y

funciones de carácter urbano que de cierta manera afectan el desarrollo del

transporte. Además de las instituciones de carácter nacional como el Ministerio

de transporte y aquellas instancias que tienen a su cargo el financiamiento y la

planeación. Debido a esto también surgen problemas que “tienen que ver con

la superposición de las funciones y decisiones. A menudo existen competencias

coincidentes sobre un mismo aspecto en distintas agencias o instancias,

generalmente de un mismo nivel de gobierno, lo que produce frecuentes

conflictos y problemas.”

Este problema afecta principalmente y de manera más grave el buen manejo

que se debe hacer del transporte público y genera las mayores deficiencias en

el. Además de que la falta de organización y coherencia genera una falta de

progresividad y secuencia en las decisiones que se tomen y en las obras que

se realicen ocasionando que las ciudades por ejemplo deban aumentar sus

costos con una menor productividad en cuanto a los gastos. (Movilidad en

Bogotá. (2014).

14

El mal funcionamiento que se da en el trasporte público:

El mal funcionamiento del transporte público urbano en Colombia es

consecuencia de una serie de dificultades originadas en los principios históricos

y funcionales que lo anteceden como la implementación de los buses para

sustituir al tranvía.

Entre las principales deficiencias del transporte público se encuentran:

* Por el surgimiento de los buses de manera espontánea, no han quedado

sometidos a una regulación clara y contundente. Se dice que “las regulaciones

y practicas existentes hasta hoy se derivan más bien de las experiencias

acumuladas que de una iniciativa autónoma de las autoridades”.

* El sistema ocasiona una desorganización considerable en la circulación.

Según las cifras, en las vías más congestionadas, los vehículos de transporte

ocupan casi el 40 % de las calles.

* Los operadores del transporte prefieren las decisiones de corto plazo

relacionadas con la maximización de la recaudación. La preocupación radica

principalmente en la recaudación diaria que los lleva incluso a competir con los

socios de su misma empresa o ruta. De esta manera el “afán de competencia

con todos los otros buses que circulan en la ciudad, hace que cada vehículo

realice cualquier tipo de maniobras con la condición de conseguir un pasajero

adicional que aumente su recaudación”.

* La búsqueda por ajustar los costos de las tarifas ocasiona que muchas veces

los vehículos públicos tengan un mantenimiento deficiente lo que genera otro

problema importante que es el impacto negativo que se causa al medio

ambiente el uso de los mismos en dichas condiciones. (Movilidad en Bogotá.

(2014).

Uso del automóvil privado

El automóvil privado se considera uno de los medios que produce la mayor

congestión, esto debido a que ocupa casi tres veces más del espacio vial por

pasajero, comparándolo con un bus público. Además de que exige una serie de

recursos adicionales del espacio como estacionamientos. También es “más

costoso en muchos otros aspectos, tales como el consumo energético, la

contaminación y la accidentalidad”. (Movilidad en Bogotá. (2014).

15

Los impactos ambientales

El transporte es generador de muchas externalidades negativas que ocasionan

impactos ambientales y económicos fuertes. Por esto se dice que “de las

emisiones de gases y partículas en el país, cerca del 70 por ciento son

responsabilidad del transporte”, emisiones que se generan principalmente en

las ciudades grandes.

Adicionalmente a la contaminación, existen otras externalidades que afectan el

ambiente como:

* Los accidentes de tránsito ocasionados en Bogotá ascienden casi a 1079

anuales por cada 100 vehículos.

* Los índices de congestión afectan de manera negativa el comportamiento del

conductor, por ejemplo generando en él comportamientos riesgosos e irritantes.

* El tiempo perdido ocasionado por la congestión produce cansancio y un bajo

rendimiento en el trabajo. (Movilidad en Bogotá. (2014).

Falta de estudios y conocimientos del sector

Se hace importante “tomar en cuenta lo crucial que es el transporte en la vida

ciudadana, para asignarle en consecuencia recursos y esfuerzos que permitan

que el tema se ponga a la altura de los desafíos que conlleva el transporte”.

Hasta que no se generen muchos estudios respecto al funcionamiento del

transporte, el sector seguirá siendo débil, los problemas serán mucho más

grandes al igual que las perdidas sociales. (Movilidad en Bogotá. (2014).

16

6. METODOLOGÍA.

La aplicación SIG para realizar estudios de movilidad en la localidad de Teusaquillo se

desarrolló por medio de una muestra recolectando datos en las principales

intersecciones de la localidad, ubicándose en la Avenida 68, Avenida caracas, Avenida

las américas, Calle 63, Calle 26, rodeando la localidad y delimitándola por medio de

Geocercas.

Las Geocercas se realizaron por medio de la plataforma Geinsys Triplog, delimitando

polígonos que intercepten las manzanas y malla vial, se sobrepone la información y se

genera una zona de restricción donde los vehículos con los localizadores GPS

enviaron el reporte cada vez que se pase por 1 de las 19 Geocercas.

El estudio identifico las intersecciones con mayor flujo vehicular, por medio de una

relación entrada-salida de los vehículos organizando la información y mostrando

puntos críticos.

Los estudios vehiculares generados por medio de fórmulas matemáticas y

estadísticos, proyectaron información con un resultado inconsistente con el cual se

elaboró una tabla de puntos de dispersión. (Ver Ilustración 74).

De esta manera permite explicar los procesos que se llevaron a cabo en la realización

del proyecto, enfatizando en los análisis espaciales, creación de base de datos y

consultas primordiales para que los productos que se obtuvieron.

6.1. DISEÑO DE LA BASE DE DATOS.

6.1.1. ETAPA I.

Para un diseño en la base de datos, se debe tener claro el propósito y lo que se quiere

mostrar, determinando los elementos a usar con respecto a los datos espaciales y no

espaciales en los modelos por medio de la información obtenida; la utilidad del

proyecto fue generar una base de datos con datos reales en la localidad de Teusaquillo

e implementarlos en una aplicación SIG de movilidad.

Al organizar la información y saber con los elementos que se contó para desarrollar la

aplicación, se generaron 6 tablas con información independiente, cada una de las

tablas contiene información única que se relacionan por medio de los atributos.

En cada campo de las tablas se organizó los atributos dependiendo su importancia y

la relación, se determinó los elementos primarios de cada una de las tablas y

generando un enlace compatible por medio de las llaves primarias.

17

6.1.2. MODELO ENTIDAD-RELACIÓN.

Al generar el modelo Entidad-Relación se identificaron los atributos que contendrían

cada de las entidades por medio de su información más importante y que los

identificara haciendo que cada entidad fuera única, las entidades se dividieron en 6.

Las primeras 3 entidades son Localidad, Manzanas y Malla Vial, en estas entidades

se obtiene información espacial relacionada a la ciudad de Bogotá, generando

atributos únicos como el área de la localidad, el numero único catastral de las

manzanas y tipo de vía existente en la zona; cada elemento que contenga las

entidades la diferencia y la relaciona por medio de los atributos primarios.

Las siguientes 3 entidades son Geocerca, Vehículos y puntos de control, en las

entidades la información suministrada es espacial con respecto a las Geocercas y no

espacial para los vehículos y puntos de control. Los atributos identificadores son únicos

como el número de la Geocerca, la placa del vehículo y el identificador único de los

puntos de control.

Al diseñar el modelo se unieron las entidades por medio de las relaciones lógicas, cada

entidad debe estar en armonía con su relación, desarrollando un modelo completo

donde se contuvo la información. (Ver Ilustración 7).

18

Ilustración 7. Modelo Entidad-Relación. (Elaboración propia).

19

6.1.3. MODELO CONCEPTUAL

El primer paso para el desarrollo de un SIG es la base de datos, donde es necesario

el diseño conceptual de la información que se recolecto para dar un orden lógico y un

filtro de la información que es requerida según las especificaciones con respecto al

tipo de SIG, para este proyecto se implementó información tipo tabla y espacial, la cual

se presenta en el siguiente modelo.

Ilustración 8. Modelo Conceptual. (Elaboración propia).

20

6.1.4. MODELO RELACIONAL.

El diseño de la base de datos con respecto al modelo relacional tiene en cuenta cada

una de la información, desde la entidad mas grande como es la localidad de

Teusaquillo, hasta la entidad más pequeña como lo es puntos de control.

Cada entidad tiene unos atributos que se generaron por medio de la información

obtenida y necesaria en la base de datos. Es importante escoger cada uno de los

atributos y elegir adecuadamente que elemento de esta entidad será el identificador o

llave primaria (PK).

En el caso del trabajo se contó con información espacial y no espacial; dando como

resultado una base de datos con relaciones cortas entre entidades, contactando la

información y logrando una unión en toda la información. (Ver Ilustración 8).

Ilustración 8. Modelo Relacional. (Elaboración propia).

21

6.2. RECOLECCIÓN DE DATOS.

6.2.1. ETAPA II.

Al iniciar el trabajo se realizó un recorrido por la localidad de Teusaquillo, donde se

buscó las zonas críticas a diferentes horas del día en algunos sistemas de transporte,

especialmente en carros particulares. Además se programaron vehículos con el

sistema de GPS enlazados con una plataforma virtual donde se obtuvo las muestras

para el trabajo de análisis con información en puntos específicos.

Por medio de una plataforma virtual se rastreó los vehículos (Ver Ilustración 9). Con la

aplicación de Geocerca (Ver Ilustración 10). Se delimitó la localidad de Teusaquillo por

medio de polígonos con restricciones; las restricciones tienen como objetivo mejorar

la calidad del dato, se pueden generar las Geocercas colocando los puntos de quiebre

sobre el centro de las manzanas para lograr rodear las vías en ambos sentidos y todas

las direcciones, además de buscar que el Centroide del polígono quede sobre la

intersección de la vía (Ver Ilustración 11). Esta aplicación tiene el beneficio de rodear

lugares específicos y generar una cerca virtual donde tendrá un constante monitoreo

de 24 horas al día en las principales vías de acceso. La plataforma que manipula los

datos registró el paso de los vehículos de la muestra reconociendo el paso por un

punto de control dando la longitud y latitud del punto, el identificador del vehículo y la

hora exacta. La información adquirida será enviada a un correo electrónico (Ver

Ilustración 12). Donde especificará el número de Geocerca que ha sido transitado en

el momento y generando datos para la creación de la base de datos organizada en el

programa Excel de Microsoft (Ver Ilustración 13).

Ilustración 9. Plataforma Virtual. (Elaboración propia).

22

Ilustración 10. Aplicación de Geocerca. (Elaboración propia).

Ilustración 11. Geocercas delimitadas en la Localidad de Teusaquillo. (Elaboración propia).

23

Ilustración 12. Registro de la toma de datos. (Elaboración propia).

Ilustración 13. Tablas de información en Excel. (Elaboración propia).

24

6.3. GEOCERCAS.

Como parte fundamental de este proyecto se implementaron unas Geocercas en la

plataforma de rastreo vehicular, las Geocercas cumplen la función de identificador

espacial, se genera una operación lógica donde intercepta las manzanas y malla vial,

cumpliendo la función de cerca en la plataforma virtual.

El lenguaje de programación utilizado por la plataforma es Java y sus algoritmos son

de uso privado. A continuación se mostrara la ubicación de cada una de las Geocercas

seleccionadas y sus características (Ver Ilustración 14 a la 32).

Geocerca 1: Intersección de la Avenida Caracas con Calle 26.

Ilustración 14. Geocerca 1. (Elaboración propia).

Geocerca 2: Intersección de la Avenida Caracas con Calle 32.


25

Geocerca 3: Intersección Calle 26 con Carrera 24.


Geocerca 4: Intersección Avenida calle 13 con Carrera 50.


Geocercas 5: Intersección Avenida las Américas con carrera 40.


26

Geocerca 6: Intersección Avenida Caracas con calle 40.


Geocerca 7: Intersección Avenida Caracas con Calle 45.


Geocerca 8: Intersección Avenida Américas con Avenida NQS.


27






Ilustración 24. Geocerca 11 . (Elaboración propia).

28

Geocerca 12: Intersección Avenida Caracas con Calle 63


Geocerca 13: Intersección Calle 22 con Avenida 68.




29

Geocerca 15: Intersección Calle 63 con Avenida NQS.


Geocerca 16: intersección Calle 63 con Carrera 50.


30

Geocerca 17: Intersección Calle 26 con Avenida Carrera 68.



Ilustración 31 Geocerca 18. (Elaboración propia).

Geocerca 19: Intersección Calle 63 con avenida carrera 68.

Ilustración 32 Geocerca 19. (Elaboración propia).

31

6.3.1. GENERAR LA BASE DE DATOS EN ARCGIS.

Al generar la base de datos en el programa de ArcGIS se seleccionó una Personal

Geodatabase (Ver Ilustración 33). Con el fin de modificar y hacer correcciones en

diferentes programas y diferentes computadores.

Las Personal Geodatabases están basadas en el formato MDB de Microsoft Access,

donde el usuario puede trabajar en cualquier versión de ArcGIS sin importar que se

cree conflictos, además está personal Geodatabase es de utilidad para aplicaciones

de poco peso o de información reducida, el tamaño máximo para trabajar es de 2Gb.

Para el trabajo es necesario utilizar una personal Geodatabase para manejar la

información desde cualquier computador con ayuda del software Microsoft Access.

Ilustración 33. Inicio de la base de datos en ArcGIS. (Elaboración propia).

Después de seleccionar la Personal Geodatabase se despliega una nueva ventana

donde se debe nombrar la base de datos y seleccionar el sistema de coordenadas con

las cuales se van a trabajar por medio de las configuraciones del programa.

El sistema de coordenadas que se utilizó es Magna Bogotá 2005, son las coordenadas

utilizadas por catastro Bogotá.

32

6.4. TIPOS DE ATRIBUTOS EN LA BASE DE DATOS.

Las entidades de la base de datos deben tener especificaciones adecuadas para el

correcto almacenamiento de la información, por medio de la muestra y el tipo de dato

se generan las restricciones que el programa deja modificar para escoger el mejor

atributo en la base de datos.

El dominio es el factor que describe la entidad en una serie de posibles datos y valores con los cuales se hace la restricción dependiendo de la información a necesitar. (Ver Ilustración 34 a la 36).

Se toma como una restricción matemática y de tipo texto dentro de la base de datos con lo cual se dice que cualquier valor de este atributo debe ser elemento del conjunto especificado.

Los distintos tipos de dominios se clasifican en cadenas de texto, enteros, no procedurales, fechas, double, entre otros. (ArcGis Resoure Center, 2012)

Ilustración 34. Tabla de tipos de datos en ArcGIS. Tomado de (ArcGis Resoure Center, 2012).

Ilustración 35. Tabla guía para escoger el tipo de datos en ArcGIS. Tomado de (ArcGis Resoure Center, 2012).

33

Ilustración 36. Tabla guía con el Rango, Tipo de dato, Precisión y Escala. Tomado de (ArcGis Resoure Center, 2012).

34

6.4.1. TABLA DEL ATRIBUTO LOCALIDAD.

En el caso del atributo de la Localidad se generan 3 atributos creados por los

modificadores de la base de datos, (COD_LOC, NOM_LOC y AREA), y se generan

otros dos atributos por medio del programa (SHAPE_Length y SHAPE_Area).

Para el caso de los datos ingresados por los modificadores de la base de datos se

escogen los dominios para cada uno de los atributos; en el caso de COD_LOC se

escogió entero largo (Long Integer), con el fin de garantizar que sin importar el número

de datos, la base de datos los almacenara. NOM_LOC tendrá el tipo Text al garantizar

que se pueden ingresar datos alfa-numéricos y el atributo AREA tendrá como dominio

el tipo Double, al garantizar elementos numéricos con una precisión doble con un

separador de coma, este tipo de dato se recomienda para cálculos matemáticos de

precisión.

Ilustración 37. Tabla del atributo Localidad. (Elaboración propia).

35

6.4.2. TABLA DEL ATRIBUTO MALLA VIAL.

Para el atributo Malla Vial, se crearon 5 atributos (MVICIV, TIPO_VIA, SENTIDO,

MVI_ETIQ y MVI_NOM), y se genera un atributo por defecto del programa

(SHAPE_Length).

Todos los atributos de la entidad son de tipo Text, con el fin de garantizar que los

campos sean ingresados con información alfa-numérica.

Ilustración 38. Tabla del atributo Malla Vial. (Elaboración propia).

36

6.4.3. TABLA DEL ATRIBUTO MANZANAS.

El atributo Manzanas contiene 3 atributos (COD_MNZ, COD_LOC y AREA), y se

generan otros dos atributos por medio del programa (SHAPE_Length y SHAPE_Area).

El atributo COD_MNZ es de tipo Text, garantizando que pueda ser ingresado cualquier

tipo de datos alfa-numéricos, para el atributo COD_LOC se escoge un entero largo

(Long integer) por que la cantidad de números es muy alta, y el atributo AREA es de

tipo Double.

Ilustración 39. Tabla del atributo Manzanas. (Elaboración propia).

37

6.4.4. TABLA DEL ATRIBUTO GEOCERCAS.

En el atributo Geocercas se obtienen 2 atributos que son suministrados por la

información recolectada (ID y AREA), y se generan otros dos atributos por medio del

programa (SHAPE_Length y SHAPE_Area).

El atributo ID es de tipo entero largo (Long integer) para ingresar el número de la

Geocerca sin importar la cantidad de números que contenga, y el atributo AREA es de

tipo Double.

Ilustración 40. Tabla del atributo Geocercas. (Elaboración propia).

38

6.4.5. TABLA DEL ATRIBUTO PT_CTRL.

El atributo PT_CTRL vincula 3 atributos importantes (ID, LATITUD y LONGITUD).

El atributo ID es de tipo entero largo (Long integer) para poder ingresar el número del

punto de control sin importar la cantidad de números que contenga, y los atributos

Latitud y Longitud es de tipo Double con el fin de ingresar las coordenadas precisas

sin tener conflictos de datos.

Ilustración 41. Tabla del atributo PT_CTRL. (Elaboración propia).

39

6.4.6. TABLA DEL ATRIBUTO VEHÍCULOS.

El atributo Vehículos es la información suministrada por medio de los GPS instalados

en carros que recorrieron la localidad, para está entidad se generan 4 atributos ( ID,

PLACA, EVENTO y FECHA).

El atributo ID es de tipo Long_integer para poder ingresar el número del punto de

control sin importar la cantidad de números que contenga, los atributos PLACA y

EVENTO son de tipo Text para ingresar datos Alfa-numéricos utilizados sobre todo en

las placas vehiculares y el atributo FECHA es de tipo Date donde se puede escoger el

orden del Día, Mes y Año.

Ilustración 42. Tabla del atributo Vehículos. (Elaboración propia).

40

6.4.7. DOMINIOS EN LA BASE DE DATOS.

En una base de datos los dominios se almacenar para restringir valores, los valores

definen un evento, y son modificados por textos o por valores alfa-numéricos.

El dominio se crea para evitar redundancias en la base de datos, en el trabajo se crea

el dominio del ingreso o salida de un vehículo a una Geocerca.

Ilustración 43. Dominio de la base de datos. (Elaboración propia).

41

6.5. IMPLEMENTACIÓN DE LA APLICACIÓN SIG.

6.5.1. ETAPA III.

Al terminar el proceso de ejecución de la aplicación SIG se implementó las

herramientas matemáticas y graficas en el programa, garantizando un análisis

acertado de los datos procesados, además de generar un resultado grafico para cada

uno de los vehículos de la base de datos logrando el proceso de seguimiento en el

trabajo.

6.5.2. MODELOS DISEÑADOS EN ARCGIS (MODEL BUILDER).

Con el diseño de la base de datos y con los datos georreferenciados en el programa

ArcGIS, se dispone a ejecutar las consultas por medio del programa. Durante este

proceso se genera una base de datos diseñada directamente en el programa donde

se realizaron las consultas.

Por medio de la opción de diseño de modelo, se dispone a depurar la información y

generar una relación entre elementos dependiendo de la información tomada y los

resultados.

Ilustración 44. Model Builder. (Elaboración propia).

42

6.5.3. MODELO ENTRADA Y SALIDA CON ESQUEMAS IGUALES.

Se diseñó un modelo en ArcGIS, se tienen en cuenta los parámetros utilizados y las

entidades espaciales y no espaciales. El trabajo en el diseño de los modelos relacional

y entidad-relación se escogieron las entidades importantes con las cuales se generara

la aplicación SIG, dependiendo de las entidades se obtienen diferentes tipos de

información. En el caso de generar un modelo para determinar cantidad de vehículos

se debe escoger la información que obtenga información de vehículo (placa), evento

del vehículo y hora de ingreso o salida; además de la información espacial que se

obtiene por medio de la Geocerca y puntos de control.

Se realiza el modelo en Model Builder del programa ArcGIS, donde se selecciona el

Shape de vehículos para iniciar, cuando se arrastra el Shape al programa se genera

un ovalo que muestra que la información almacenada es correcta, posteriormente se

selecciona una función para generar un filtro; dependiendo de la entidad seleccionada

se encontraran diferentes variables dependiendo de la información suministrada en la

base de datos. (Ver Ilustracion 45).

Ilustración 45. Entidad selecciona en el Model Builder. (Elaboración propia).

Las salidas graficas muestran el elemento seleccionado, como eventos de los

vehículos, seleccionar una Geocerca en especial, seleccionar un vehículo y ver en qué

puntos tránsito. Se seleccionó el evento de entrada con el fin de empezar a realizar la

comparación para llegar al resultado de las intercesiones críticas. (Ver Ilustración 46).

43

Ilustración 46. Selección del filtro. (Elaboración propia).

Al generar el filtro el programa automáticamente mostrara gráficamente un resultado,

en el caso de la entidad vehículos su resultado será vehículos (2) (Ver Ilustración 47).

Cuando se obtuvo el resultado se verifico la información por medio de la opción

representada por un signo de aprobación.

Si la información es correcta se procede a seleccionar la opción (Run) representada

por medio de un signo de triangulo azul.

Al correr la información después del filtro se generó una tabla sólo con los datos del

resultado, en el caso que se cometa un error el programa seleccionara la entidad con

la falla y su color cambiara a rojo mostrando que es el paso en conflicto. (Ver ilustración

47).

44

Ilustración 47. Resultado del filtro. (Elaboración propia).

Posteriormente se obtuvo la información de los vehículos que entraron a la localidad,

se procedió a detectar la zona donde el vehículo ingreso, para esta información se

necesitó la entidad de Geocerca; con esta entidad se consiguieron las coordenadas

de los puntos de control, área e identificador de la Geocerca.

Teniendo las dos entidades seleccionadas y el operador lógico dando la tercera

entidad como resultado, se dispuso a ser unidas por medio de un Spatial Join. (Ver

Ilustración 48).

Por medio del Spatial Join se une la información, Dando como resultado una nueva

tabla; realizando este modelo se garantizara desarrollar las consultas dentro del

programa por medio de operaciones lógicas, donde será más fácil el manejo de

información. (Ver Ilustración 49).

Por medio de las herramientas de ArcGIS se generan nuevas uniones de los

elementos de las tablas, generando nueva información; la herramienta más utilizada

es Spatial Join para generar nuevos campos de información y por esto se utiliza la

herramienta Add Field y Delete Field con el propósito de organizar la información y no

tener redundancia de datos. (Ver Ilustración 50).

Al manejar la información y crear el campo adecuado se procede a calcular los datos,

en este modelo se calculó la cantidad de vehículos que entraron y aparte se calculó

los vehículos que salen pero con el mismo esquema. (Ver Ilustración 51).

45

Ilustración 48. Unión de la entidad Vehículos con la entidad Geocerca. (Elaboración propia).

Ilustración 49. Comprobación de la operación lógica dentro del modelo. (Elaboración propia).

46

Ilustración 50. Modelo Entrada-Salida. (Elaboración propia).

Ilustración 51. Modelo Entrada-Salida 2. (Elaboración propia).

47

6.5.4. MODELO RELACIÓN ENTRADA-SALIDA.

Cuando se genera el modelo Relación entrada-salida, se realizó por medio de las

consultas desarrolladas en el modelo Entrada-Salida. El modelo se diseñó para

determinar parámetros como la densidad de vehículos, promedio de los vehículos de

ingreso con los de salida, determinar la Geocerca con mayor flujo vehicular y Geocerca

critica, entre otras consultas. (Ver Ilustración 52).

Ilustración 52. Modelo Relación Entrada-Salida. (Elaboración propia).

Los resultados se pueden ver en la (Ilustración 53). Además se podrán visualizar por

medio de la paleta de colores de cada Geocerca, donde dependiendo del color se

analizara si la carga vehicular de la zona es crítica o es normal oscilando de amarillo

a rojo (Ver Ilustración 54). Se generan las nuevas tablas por defecto en el programa

(Ver Ilustración 55). Las tablas acompañarán los gráficos con el resultado exacto de la

operación lógica, ayudando a una mejor interpretación de la información.

48

Ilustración 53. Resultado grafico de la consulta. (Elaboración propia).

Ilustración 54. Rampa de colores. (Elaboración propia).

49

Ilustración 55. Resultado de los datos generados por la consulta. (Elaboración propia).

Posteriormente se efectuaran los análisis adecuados por medio de las operaciones de

análisis y se generaron las conclusiones finales para la sustentación del trabajo de

grado.

6.6. ACTIVIDADES IMPORTANTES DEL PROYECTO.

- Delimitar la zona de estudio en la Localidad de Teusaquillo.

- Escoger los puntos Georreferenciados para desarrollo de las Geocercas en las

vías de alto flujo vehicular.

- Diseñar una base de datos espacial e identificar las características del modelo

conceptual y lógico.

- Generar el SIG con respecto a la base de datos.

- Diseñar los modelos en el programa ArcGIS.

- Realizar las operaciones lógicas en el software ArcGIS y Microsoft Access.

- Observar y analizar los resultados.

- Comparar los resultados y ver el comportamiento de los datos.

- Generar la proyección de información.

- Organizar el producto final del trabajo.

- Presentar conclusiones finales.

- Realizar el trabajo escrito.

- Sustentar resultados.

50

6.7. DIAGRAMA DE FLUJO.

Ilustración 56. Resultado de los datos generados por la consulta. (Elaboración propia).

51

7. RECURSOS DISPONIBLES.

7.1. SOFTWARE Y HERRAMIENTAS DE CÓMPUTO.

En trabajos de SIG es primordial contar con herramientas actualizadas y de última

generación, para el trabajo se cuenta el software ArcGIS 10.1 con la licencia estudiantil

de la Universidad Distrital Francisco José de Caldas, se usara como sistema gestor de

base de datos el programa Microsoft Access por medio de una personal Geodatabase,

para la edición de la información geográfica obtenida y disponibles; Se empleará las

herramientas de edición de capas de ArcGIS. En la elaboración del diseño de la base

de datos se tuvieron en cuenta los modelos conceptual, entidad-relación y el relacional,

además se empleará un modelo de datos vectorial que se ajusta de mejor manera al

tipo de datos obtenidos. Una vez obtenida toda la información se aplicará un algoritmo

de análisis espacio-temporal que permitirá pronosticar el comportamiento de dichos

tramos viales.

SOFTWARE

DESCRIPCIÓN

Microsoft Access Elaboración de la base de datos.

Microsoft Word Realización de los trabajos escritos.

Microsoft Excel Organización y modificación de datos.

Microsoft Visio Diseño de la base de datos y diagramas de flujo.

ArcGIS 10.1 Elaboración de la aplicación SIG.

AutoCAD 2016 Diseño y modificación de planos.

Plataforma de rastreo satelital de vehículos

Recolección y almacenamiento de datos.

52

7.2. HARDWARE Y ELEMENTOS

Los elementos utilizados durante la ejecución del trabajo son los siguientes:

HARDWARE Y ELEMENTOS

DESCRIPCÍON

Computador.

HP Pavilion 14-v009la Procesador: AMD A10-5745M

Memoria RAM: 8 GB Sistema operativo: 64 Bits

Registros viales de la localidad. Documentos suministrados en la Secretaría de movilidad.

Mapas y planos de las UPZ.

Planos de la las UPZ que conforman la localidad de Teusaquillo

Impresora. Impresora Canon MP250

Papelería e implementos de oficina. Impresiones y elementos varios.

53

8. RESULTADOS OBTENIDOS.

Al procesar la información obtenida se generó una serie de resultados que se lograron

por medio de la manipulación de estos en el software ArcGIS 10.1 para las salidas de

resultados gráficos y del software Microsoft Access para las salidas de consultas en

lenguaje SQL.

8.1. CONSULTA DE LOS VEHÍCULOS QUE ENTRARON A LAS GEOCERCAS.

Para determinar la cantidad de vehiculos que ingresaron a las Geocercas o en estado

“IN”, se utilizó la informacion recolectada en la base de datos y con ayuda del Software

Microsoft Access, se ejecuta de tal manera que las salidas de informacion se visualicen

por tablas. (Ver Ilustracion 57 y 58) Siguiendo el proceso que se muestra a

continuacion se obtendran los resultados:

Selección de tablas, relación y parámetros de la consulta:

Ilustración 57 Selección de tablas, relación y parámetros de la consulta ingreso a las Geocercas. (Elaboración propia).

54

Resultados obtenidos a través del Software:

Ilustración 58 Resultados arrojados por el Software. (Elaboración propia).

Consulta SQL:

SELECT VEHICULOS.EVENTO, Count(VEHICULOS.PLACA) AS

CuentaDePLACA, GEOCERCAS.ID

FROM GEOCERCAS INNER JOIN VEHICULOS ON GEOCERCAS.ID =

VEHICULOS.ID_GC

GROUP BY VEHICULOS.EVENTO, GEOCERCAS.ID

HAVING (((VEHICULOS.EVENTO)="IN"));

8.2. CONSULTA DE LOS VEHÍCULOS QUE SALIERON DE LAS GEOCERCAS.

Para la consulta de los vehículos que entraron a la localidad, se establecieron

Geocercas en las entradas de la misma y utilizando los shapes de VEHICULOS,

GEOCERCAS se obtuvo el siguiente registro a en el cual sólo se tienen en cuenta la

cantidad de vehículos que salieron de la Zona durante la toma de las muestras. (Ver

Ilustración 59 y 60)

55

Selección de tablas, relación y parámetros de la consulta:

Ilustración 59 Selección de tablas, relación y parámetros de la consulta salida de las Geocercas. (Elaboración propia).

Resultados obtenidos:

Ilustración 60 Resultados obtenidos a través del Software. (Elaboración propia).

56

Consulta SQL:

SELECT VEHICULOS.EVENTO, Count(VEHICULOS.PLACA) AS

CuentaDePLACA, GEOCERCAS.ID

FROM GEOCERCAS INNER JOIN VEHICULOS ON GEOCERCAS.ID =

VEHICULOS.ID_GC

GROUP BY VEHICULOS.EVENTO, GEOCERCAS.ID

VEHICULOS.EVENTO)="OUT"));

8.3. CONSULTA DE LOS VEHÍCULOS TOTALES.

Para obtener una relación de vehículos totales que pasaron por las Geocercas

utilizamos el Software ArcGIS para crear una capa que los representara gráficamente,

por lo cual mostramos a continuación los atributos del shape que se generó: (Ver

Ilustración 61).

Atributos Shape GC_TOTAL

Ilustración 61 Atributos Shape GC_TOTAL. (Elaboración propia).

57

8.4. CONSULTA RELACIÓN ENTRADA-SALIDA.

A continuación se presenta la tabla con los resultados obtenidos al hacer la relación

de vehículos totales que ingresaron a las respectivas Geocercas, analizando el

comportamiento vehicular con esta consulta:

Visualización de atributos de Shape REL_IN_OUT

Ilustración 62 Tabla de atributos Shape REL_IN_OUT. (Elaboración propia).

8.5. CONSULTA DÍAS MÁS CONGESTIONADOS DEL MES.

Para establecer lo días con mayor del mes de agosto de 2015 que más transito

presentaron se hace la consulta desde el Shape VEHICULOS el cual permite obtener

los siguientes resultados: (Ver Ilustración 63 y 64)

58

Estructura de la consulta:

Ilustración 63 Estructura de la consulta días más congestionados. (Elaboración propia).

Resultados de consulta:

Ilustración 64 Resultados días más congestionados del mes. (Elaboración propia).

59

Consulta SQL

SELECT VEHICULOS.FECHA, Count(VEHICULOS.ID) AS CuentaDeID

FROM VEHICULOS

GROUP BY VEHICULOS.FECHA

ORDER BY Count(VEHICULOS.ID) DESC;

8.6. CONSULTA VEHÍCULOS QUE MÁS TRANSITARON POR LA LOCALIDAD.

Con la muestra total de vehículo y la información obtenida se pudo hacer una consulta

que permitió realizar un análisis y establecer cuál de estos fue el que más tránsito por

la localidad, los resultados se presentan a continuación: (Ver Ilustración 65 y 66)

Estructura de la consulta:

Ilustración 65. Estructura de la consulta comportamiento de los vehículo que más transitaron. (Elaboración propia).

Resultado de la consulta:

60

Ilustración 66. Resultado de la consulta comportamiento de los vehículos que más transitaron por la localidad. (Elaboración propia).

Consulta SQL

SELECT VEHICULOS.PLACA, Count(VEHICULOS.ID) AS CuentaDeID

FROM VEHICULOS

GROUP BY VEHICULOS.PLACA

ORDER BY Count(VEHICULOS.ID) DESC;

61

9. ANÁLISIS DE LOS RESULTADOS OBTENIDOS.

Para realizar el proceso y análisis de los resultados se tuvo en cuenta varios factores

que influyen de manera directa en la obtención de los mismos, es por esto que en esta

sección y antes de empezar con el análisis de cada consulta, se realizó una descripción

de los procesos que se ejecutaron para su obtención.

9.1. CONSULTA VEHÍCULO QUE ENTRARON A LAS GEOCERCAS.

EVENTO CuentaDePLACA ID

IN 212 1

IN 217 2

IN 55 3

IN 253 4

IN 16 5

IN 139 6

IN 293 7

IN 192 8

IN 468 9

IN 360 10

IN 77 11

IN 63 12

IN 1067 13

IN 103 14

IN 80 15

IN 145 16

IN 343 17

IN 216 18

IN 1662 19 Tabla 1. Resultados consulta vehículos que entraron a las Geocercas.

En la primera consulta se relacionaron los vehículos que entraron a cada una de las

Geocercas con el fin de ver y analizar cuál es la más utilizada y la menos utilizada, y

poder hacer sugerencias sobre los mejores ingresos a la localidad. Lo primero es

revisar y visualizar los datos (véase en la Tabla 1.) generada por la consulta en el

software Microsoft Access, en la cual se observan tres columnas, la primera de ella

hace referencia a el EVENTO en este caso es “IN” mostrando a que sólo son datos de

entrada de vehículos a las Geocercas. En la segunda columna llamada

62

Cuentadeplaca se estableció el contador de vehículos y especifica la cantidad de

vehículos que ingresaron a la localidad durante el mes y para finalizar se tiene la

columna ID la cual muestra el identificador de cada una de las Geocercas.

De esta manera se generó a través de ArcGIS 10.1 una salida grafica que permitió

observar los resultados obtenidos de la muestra (Ver Ilustración 67).

Ilustración 67. Mapa de ingresos a las Geocercas. (Elaboración propia).

En la ilustración se visualiza que la Geocerca 19 correspondiente al sector de la

Avenida Carrera 68 con Avenida Calle 63 y la Geocerca 13 correspondiente a la

Avenida Carrera 68 en intersección con la Calle 22 son los sectores donde hay el

mayor ingreso de vehículos, algo coherente teniendo en cuenta que la Carrera 68 es

una de las vías más importantes y transitadas de la ciudad y que comunica a la ciudad

de norte a sur, por estos motivos genera mayor dificultad en factores de movilidad en

la ciudad.

Frente al comportamiento de las otras Geocercas se observa una tendencia regular

entre la 1, 2, 6, 7, 9 y 10 las cuales están ubicadas sobre la Avenida Caracas con sus

respectiva intersecciones, las cuales se especificaron más adelante, el flujo que

63

presentaron estas intersecciones puede notarse como constante por lo que se pudo

notar que al igual que la Carrera 68 la Avenida Caracas es muy congestionada pero

es preferida o necesaria para los conductores que se dirigen a la localidad de

Teusaquillo.

El comportamiento más bajo lo presenta las Geocercas 3, 5 y 12, en estas se logró

analizar como característica especial que la Geocerca 12 que está ubicada en la

intersección de la Avenida Caracas con Calle 63, presento el más bajo ingreso de la

muestra de vehículos, lo cual es un comportamiento extraño pero entendible ya que

es una de las intersecciones viales de Bogotá con mayor congestión debido a que

presenta poco espacio y una gran cantidad de peatones en el sector. Por lo que se

pudo concluir que es una de las menos preferidas y en lo posible evitadas por los

conductores que transitan por la localidad.

9.2. CONSULTA VEHÍCULOS QUE SALIERON DE LAS GEOCERCAS.

EVENTO CuentaDePLACA ID

OUT 178 1

OUT 199 2

OUT 42 3

OUT 213 4

OUT 11 5

OUT 155 6

OUT 292 7

OUT 203 8

OUT 471 9

OUT 339 10

OUT 58 11

OUT 69 12

OUT 1012 13

OUT 141 14

OUT 54 15

OUT 148 16

OUT 301 17

OUT 203 18

OUT 1723 19 Tabla 2. Resultados consulta vehículos que salieron de las Geocercas.

Para realizar esta consulta se tuvo en cuenta los mismo parámetros de la primera

consulta, sólo que esta vez se logró establecer que vehículos salieron de la localidad

64

intersectando con las Geocercas, de esta manera se notó algunos comportamiento

especiales los cuales se analizaron a continuación, teniendo en cuanta que los datos

de la tabla están establecidos de la misma manera que la Tabla 1, en la cual EVENTO

hace referencia a el evento salida “OUT” de la Geocerca, CuentadePlaca es el conteo

de vehículos que pasaron por la misma e ID es el identificador de cada Geocerca.

Ilustración 68. Mapa de salida de las Geocercas. (Elaboración propia).

El análisis más importante y notorio que se realizó en esta consulta con el fin de

visualizar el comportamiento de todas de las Geocercas y se llegó a la conclusión que

cada una es homogéneo con respecto a la cantidad de carros que ingresaron, es decir

que la cantidad de vehículos que salieron de las Geocercas es muy similar a los que

ingresaron, se puede decir que las vías son igualmente utilizadas para salir como para

ingresar a la localidad de Teusaquillo.

De esta manera se puede visualizar que el transito se congestiona en los puntos de

más alto tráfico según el estudio, tanto de salida como de entrada a la localidad,

además las vías utilizadas en su mayoría a pesar de a ver otras alternativas para

movilizarse de manera más rápida no son utilizadas por los conductores, estos factores

65

afectan la movilidad con eventos como lo son el estado de las vías, el transporte

público y condiciones de medio ambiente que afectan a la ciudad en general.

9.3. CONSULTA VEHÍCULOS TOTALES.

OBJECTID ID DENS_PT CANT_VEH

1 1 856 390

2 2 8393 416

3 3 611 97

4 4 7795 466

5 5 254 27

6 6 16810 294

7 7 16648 585

8 8 8755 395

9 9 41434 939

10 10 22463 699

11 11 5648 135

12 12 5137 132

13 13 8796 2079

14 14 8406 244

15 15 1807 134

16 16 2908 293

17 17 5095 644

18 18 2659 419

19 19 20399 3385 Tabla 3. Resultados de vehículos totales

Esta consulta se realizó a través del software ArcGIS 10.1 el cual genera una tabla

donde se puede ver la cantidad total de vehículos que pasaron por las Geocercas,

tanto de entrada como salida, la tabla muestra el ID de cada una de las Geocercas, en

la columna DENS_PT indica la densidad de puntos que hace referencia a los vehículos

y CANT_VEH es la sumatoria total de carros que pasaron por las vías

correspondientes a cada una de las Geocercas.

El resultado grafico indico que las Geocercas ubicadas sobre la Carrera 68 y la Avenida

Caracas fueron las más utilizadas por los vehículos que se encuentran en la muestra,

deduciendo que las vías que se dirigen en sentido norte-sur y viceversa son más

utilizadas que las que van en sentido oriente-occidente y viceversa.

66

Además la mayoría de los vehículos no tuvieron detenciones prolongadas en la

localidad, generando que durante el mes los conductores entraran y salieran

constantemente logrando un análisis no sólo de las zonas más críticas sino también

se analizó que los trayectos de norte-sur y sur-norte son los más realizados por los

vehículos del estudio.

Ilustración 69 resultados consulta de vehículos totales. (Elaboración propia).

67

9.4. CONSULTA RELACIÓN ENTRADA-SALIDA.

OBJECTID Shape ID_12 REL_IN_OUT Shape_Length Shape_Area

1 1 1,189258312 0,025506554 3,7106E-05

2 2 1,090410959 0,008854977 4,0361E-06

3 3 1,309433962 0,014580428 1,2925E-05

4 4 1,187763121 0,009118822 4,8681E-06

5 5 1,451923077 0,013254673 8,6539E-06

6 6 0,896863011 0,00483192 1,4243E-06

7 7 1,003369434 0,006774061 2,8616E-06

8 8 0,945765726 0,007752104 3,6743E-06

9 9 0,993648655 0,005436302 1,8455E-06

10 10 1,061960712 0,006401971 2,5341E-06

11 11 1,327564895 0,005898065 1,9464E-06

12 12 0,913221601 0,005822296 2,0926E-06

13 13 1,054426536 0,017733595 1,9249E-05

14 14 0,730341704 0,00616743 2,3639E-06

15 15 1,482142857 0,010185874 6,0374E-06

16 16 0,979577944 0,011478719 8,2061E-06

17 17 1,139437211 0,013105197 1,0294E-05

18 18 1,064440994 0,014347205 1,2833E-05

19 19 0,964653761 0,014781859 1,3514E-05 Tabla 4. Resultados consulta Entrada- Salida

El objetivo de esta consulta es determinar la zona más crítica de la localidad, de esta

manera se realizó a través de ArcGIS 10.1, (véase el resultado en la Tabla 4), los datos

del resultado de la consulta muestran el identificador de la localidad ID_12, el resultado

de la relación entrada-salida que entre más se aproxima a 1 tiene un comportamiento

más estable en movilidad, es decir que así como entran carros por estos puntos

también salen, estos resultados se encuentran en la columna REL_IN_OUT.

El resultado está expresado en la entrega visual que se presenta a continuación,

(véase en la ilustración 70), se diferenció por colores y se nota que la Geocerca 15 es

la que presenta una mayor diferencia entre los carros que ingresan y salen, con esto

se analizó teniendo en cuanto los resultados de consultas anteriores y generar el punto

crítico de la localidad, la intersección de la Calle 63 con Carrera 30, que a pesar de ser

una de las vías más importantes se notó que es evitada por los conductores dándole

preferencia a la Carrera 68 y la Avenida Caracas.

68

Ilustración 70. Resultados consulta relación Entrada-Salida. (Elaboración propia).

9.5. CONSULTA DÍAS MÁS CONGESTIONADOS DEL MES.

FECHA CuentaDeID

21-ago-15 510

20-ago-15 500

16-ago-15 498

17-ago-15 491

19-ago-15 481

14-ago-15 480

13-ago-15 472

22-ago-15 461

15-ago-15 456

18-ago-15 455

23-ago-15 447

25-ago-15 402

26-ago-15 395

12-ago-15 384 Tabla 5. Resultados Consulta día más transitado del mes de Agosto de 2015

69

Con el fin de establecer y teniendo la posibilidad del acceso a la información se generó

una consulta que permitió saber qué días del mes de agosto de 2015 fueron los que

presentaron un mayor tránsito por la localidad accediendo o saliendo de la misma,

(véase en la tabla 5), los resultados proporcionan que el día viernes 21 de agosto fue

el día que presento un mayor tráfico por la localidad, y también se pudo ver que los

demás días que presentaron alto flujo fueron durante la tercera semana de agosto,

esto da un indicador de que en esta semana se presentó varios movimientos

vehiculares por el sector. (Ver Ilustración 71)

Ilustración 71. Movilidad diaria en el mes de Agosto. (Elaboración propia).

-50

50

150

250

350

450

550

01

-ago

.-1

50

2-a

go.-

15

03

-ago

.-1

50

4-a

go.-

15

05

-ago

.-1

50

6-a

go.-

15

07

-ago

.-1

50

8-a

go.-

15

09

-ago

.-1

51

0-a

go.-

15

11

-ago

.-1

51

2-a

go.-

15

13

-ago

.-1

51

4-a

go.-

15

15

-ago

.-1

51

6-a

go.-

15

17

-ago

.-1

51

8-a

go.-

15

19

-ago

.-1

52

0-a

go.-

15

21

-ago

.-1

52

2-a

go.-

15

23

-ago

.-1

52

4-a

go.-

15

25

-ago

.-1

52

6-a

go.-

15

27

-ago

.-1

52

8-a

go.-

15

29

-ago

.-1

53

0-a

go.-

15

31

-ago

.-1

50

1-s

ep

.-1

50

2-s

ep

.-1

50

3-s

ep

.-1

50

4-s

ep

.-1

50

5-s

ep

.-1

5

Movilidad diaria en el mes de agosto

70

9.6. CONSULTA VEHÍCULOS QUE MÁS TRANSITARON POR LA LOCALIDAD.

PLACA CuentaDeID

TTQ538 557

EKI457 287

TAM863 272

SVB369 224

TEO673 224

TDL160 220

TAL748 199

TAL726 179

TGX045 169

WRC665 165

WHU211 159

Tabla 6. Resultado consulta vehículos que más transitaron por la localidad

Aparte de calcular el día que más transitaron carros también se pudo generar una

consulta que permitió saber cuál fue el vehículo que más veces paso por las

Geocercas, por lo cual se presenta una gráfica a continuación (véase la ilustración 74),

con los 11 carros que más ingresaron y salieron de las Geocercas de una muestra total

de 232 vehículos.

Ilustración 72. Vehículos que más transitaron por las Geocercas. (Elaboración propia).

71

9.7. ANÁLISIS DE LAS PROYECCIONES.

Con la finalidad de hacer una proyección vehicular, se agrupan los datos obtenidos por

fechas generando un registro de 35 días, logrando agrupar la información en 5

semanas.

La información obtenida se grafica para generar el histograma, agrupando los puntos

y viendo sus tendencias.

Gráficamente se puede ver la tendencia a subir de los puntos iniciando el mes, el día

sábado 8 de agosto se ve el cambio de tendencia generando un dato atípico. Los datos

atípicos generan una dispersión irregular haciendo que la proyección a futuro no sea

exacta.

La dispersión genera una forma de campana que se debe a los cambios bruscos en

los datos, esta dispersión tiene como característica que los datos se crean en un

ámbito regular pero con cambios bruscos de un día para otro.

Ilustración 73. Histograma de dispersión de datos. (Elaboración propia).

Teniendo la tendencia de datos procedemos a generar los cálculos por medio de regresiones matemáticas en el programa de Excel.

Al generar los datos se calculan datos para el siguiente mes, se usa el método lineal,

por ser el cálculo más básico y de mayor exactitud, además se complementa la

información con los cálculos de datos con una proyección logarítmica. Los datos deben

72

ser muy parecidos y por este medio se realiza el promedio de los datos logrando una

sensibilización de los datos y logrando proyectar la información un mes.

Ilustración 74. Proyección de datos. (Elaboración propia).

Los resultados se sensibilizaron de forma lineal y geometrica generando así una mayor exactitud para el cálculo de proyecciones. Sin importar el tiempo en el cual se trate de hacer la proyección nunca va a ser exacta ya que el flujo vehicular, en especial los días sábados y domingos, es muy variable en consideración con los demás días de la semana.

Los días sábados y los días domingo son los de mayor cantidad de datos atípicos de

la muestra, esto se debe a las normas de tránsito actuales que permiten una mayor

movilización de vehículos.

73

Ilustración 75. Calculo de proyección de datos. (Elaboración propia).

FECHA LINEAL LOGARITMICA PROMEDIO

06-sep-15 263 262 263

07-sep-15 259 258 259

08-sep-15 256 255 256

09-sep-15 252 251 252

10-sep-15 249 248 249

11-sep-15 245 244 245

12-sep-15 242 240 241

13-sep-15 238 237 238

14-sep-15 235 233 234

15-sep-15 231 230 231

16-sep-15 227 226 227

17-sep-15 224 223 224

18-sep-15 220 219 220

19-sep-15 217 216 217

20-sep-15 213 212 213

21-sep-15 210 208 209

22-sep-15 206 205 206

23-sep-15 203 201 202

24-sep-15 199 198 199

25-sep-15 195 194 195

26-sep-15 192 191 192

27-sep-15 188 187 188

28-sep-15 185 184 185

29-sep-15 181 180 181

30-sep-15 178 176 177

74

10. CONCLUSIONES.

Como resultado de este trabajo de grado se concluyó que el alto flujo vehicular

está relacionado directamente con las dimensiones de ancho de carril de las

vías, como también influye los sitios de interés que se encuentren en ellas, esto

se puede notar en los resultados obtenidos por medio del estudio de tránsito

vehicular generando los análisis pertinentes.

Para poder calcular el volumen total de vehículos se realizó una toma de datos

por los meses de Agosto y Septiembre del año 2015, los resultados obtenidos

permitieron calcular cuántos vehículos entraron y salieron de la localidad,

determinando que en las avenidas existe mayor flujo vehicular por ser estas las

que conectan la ciudad en todos sus sentidos; la Av 68 por medio de sus tres

Geocercas presenta un alto volumen de vehículos en diferentes horas del día,

también la Av Caracas con sus siete Geocercas presenta el mismo

comportamiento.

Los datos tomados en los fines de semana generan un comportamiento poco

común a comparación de toda la muestra, los días primero de Agosto y cuatro

de Septiembre son los días sábado con menor flujo vehicular, siendo este último

el segundo día con menor flujo; y los días dos de Agosto y cinco de Septiembre

los días domingos con menor cantidad de vehículos, siendo el cinco de

septiembre el día con menor cantidad de vehículos en toda la muestra. Este

dato demuestra que el comportamiento tiene tendencia normal ya que inicia y

termina con bajos flujos y tiene su tope máximo hacia la mitad del tiempo.

Al analizar las zonas con mayor flujo o paso de vehículos se demuestra que no

siempre son las zonas críticas, como se visualiza en los mapas (ver anexos

Mapa 4 y Mapa 7), esto se realizó comparando el tiempo que tardaron los

vehículos y haciendo una división entre los vehículos que entraron y los

vehículos que salieron. Las zonas con mayor ingreso vehicular a la localidad se

da especialmente por la Av 68 y Av Caracas, esto se refleja en los trancones

que se generan en las horas de la mañana, donde los conductores deben tomar

estas vías por ser un conector de la ciudad.

Los resultados también demuestran que las vías principales son necesarias

para poder movilizarse por la ciudad, lo que hace que resulte casi imposible

evitarlas. Se recomienda a los conductores, tomar vías cercanas a la calle 63 a

lo largo de la Av 68 y Av Caracas, además se sugiere a los conductores que

deben tomar la Av las américas en sentido sur-norte, salir con anticipación, con

el fin de lograr llegar a sus destinos a tiempo, debido a que en la zona el flujo

de vehículos pesados y de buses de servicio público genera que estas sean

75

unas de las zonas más críticas como se puede ver en el mapa dando como

resultado a las Geocercas 1, 3, 4 y 5 en color rojo y naranja (ver anexos Mapa

7).

Una vez realizados los análisis se determina que las zonas más críticas de

movilidad en la localidad de Teusaquillo son aquellas que están ubicadas sobre

la Av 68 entre las calles 22 y calle 63, estas fueron las que más presentaron

flujo vehicular (ver anexos Mapa 4). Las zonas ubicadas en la Av Caracas entre

las Calle 26 y Calle 63 presentan también altos flujos pero son menos

congestionados según el estudio, según los datos son las salidas de la localidad

más utilizadas.

Las zonas que están ubicadas en sentido oriente-occidente y occidente-oriente

son menos utilizadas que las zonas que van en sentido norte-sur y sur-norte,

según los resultados dados después de la aplicación del SIG, se nota que los

vehículos se movilizan más en estos sentidos (ver anexos Mapa 5 y Mapa 6).

La zona ubicada en la Avenida Caracas con Calle 63 fue la menos utilizada por

los conductores durante el mes de agosto, esto se entiende por las dimensiones

y condiciones de cantidad de peatones que se pueden notar en este sector. Las

zonas de la calle 63 presentan unos índices bajos de ingresos y salidas de las

Geocercas, pero la zona ubicada en la Calle 63 con Avenida 68 es la que en

la muestra tuvo los más altos índices de movilidad según nuestro estudio, lo

cual quiere decir que este punto es el más importante en cuestiones de

movilidad de la localidad (ver anexos Mapa 5 y Mapa 6).

Los datos recolectados generan que la proyección no se exacta por lo cual no

es posible hacer un estudio coherente y correcto de proyección vehicular por

medio de las fórmulas de tránsito ni por las fórmulas matemáticas. Los datos

atípicos de la muestra se presentan los días sábado y domingo debido a sus

condiciones especiales de movilidad por ser días festivos, especialmente los

domingos por los cierres en las vías para dar paso a las ciclovias.

En la muestra los datos atípicos restringen los cálculos matemáticos para hacer

proyecciones, como es el caso de la proyección exponencial que por su

cantidad de números genera error al tratar de manipularlo por parte del usuario.

Por este motivo las proyecciones para futuro no se pueden hacer con exactitud,

pero se sabe que el flujo va oscilar en un sistema de dispersión tipo campana

con el cual se puede concluir que sin importar la hora o el día los datos atípicos

siempre va a generar cambios bruscos en la muestra.

Sabiendo que no se puede determinar exactamente la proyección vehicular de

las zonas críticas por medio del estudio, si se sabe que el parque automotor de

76

Bogotá va aumentando a medida de los años, con esta información se puede

deducir que a medida que pase el tiempo, los vehículos que quieran entrar o

salir de la localidad van a ser mayores a los registros efectuados por medio del

trabajo; y también se puede decir que sin importar que cada vez sea más critica

la movilidad por la cantidad de vehículos, siempre habrá la constante de que los

datos aumenten y disminuyan bruscamente por situaciones atípicas, como

cierres en las vías cercanas a la localidad obligando a los conductores a pasar

por determinadas calles o también días sin carro como se han venido dando a

través de los últimos años.

77

11. ANEXOS

Diccionario de datos.

Mapas del estudio.

78

12. BIBLIOGRAFÍA

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80

ANEXO 1

DICCIONARIO DE

DATOS

81

INDICE DE DICCIONARIO DE DATOS

84

ANEXO 2

MAPAS DE LA

LOCALIDAD

aplicaciÓn de un sistema de informaciÓn …

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