Ciencia

Las matemáticas señalan cuándo prestar más atención en la M30

El ‘Central European Journal of Physics’ publica el estudio

Tramo de la M30. Abajo a la izquierda se observan las marcas cuadradas bajo las que están los detectores. Imagen: SICE/Ayuntamiento de Madrid.

Tramo de la M30. Abajo a la izquierda se observan las marcas cuadradas bajo las que están los detectores. Imagen: SICE/Ayuntamiento de Madrid.

Técnicos del Ayuntamiento de Madrid y un equipo hispano-polaco de investigadores han analizado cómo evolucionan la densidad e intensidad de la circulación en la M30 a lo largo del día. Tras aplicar algoritmos matemáticos han comprobado que entre las 6 y las 8 de la tarde los conductores deben prestar mayor atención para evitar colisiones.
Marcas de detectores enterrados y estación de toma de datos. Imagen: SICE / Ayuntamiento de Madrid.

Marcas de detectores enterrados y estación de toma de datos. Imagen: SICE / Ayuntamiento de Madrid.

Los detectores instalados en la M30 y sus accesos por el Departamento de Tecnologías del Tráfico del Ayuntamiento de Madrid  han servido para realizar un estudio científico. Investigadores de la empresa SICE, que gestiona el tráfico en esta vía, han utilizado los registros para desarrollar un nuevo indicador que determina durante qué horas se debe prestar más atención en carretera.

Este periodo coincide con el tiempo en que duran menos una serie de correlaciones espacio-temporales en la intensidad del tráfico. En el caso de la M30 ha resultado ser entre las 6 y las 8 de la tarde, según el estudio que publica el Central European Journal of Physics.

“Entre las 18h y las 20h se producen con mayor frecuencia fenómenos de ‘stop and go’, es decir, que unos vehículos frenan y otros se ponen en marcha, o aceleran con distintas velocidades”, explica a SINC Cristina Beltrán, ingeniera de SICE. “Las correlaciones entre velocidades de secciones de medida consecutivas son menores en esos periodos”.

La investigadora aclara que unas condiciones de tráfico que varían rápido en el espacio y en el tiempo “siempre implican estar más atento en la carretera, por si hay que reducir o aumentar la velocidad, o estar pendiente de las recomendaciones de los paneles y las señales luminosas”.

Los datos de referencia se han tomado durante una ‘semana tipo’ en un tramo de 13 kilómetros de la M30, con detectores distribuidos aproximadamente cada 500 metros. Estos dispositivos registran la velocidad de paso de los vehículos y la ocupación de la vía (tiempo que permanecen los vehículos en un determinado espacio). Después, mediante algoritmos matemáticos y modelos desarrollados en la Universidad AGH de Ciencia y Tecnología de Cracovia (Polonia) se han analizado las correlaciones.

Fases fluida, de transición y congestionada

El equipo se ha fijado, sobre todo, en la intensidad de circulación (vehículos/hora) y la densidad (vehículos/km) durante las tres fases de la circulación: fluida, congestionada y una intermedia denominada ‘de transición’ o sincronizada. La más sencilla de categorizar es la primera, donde la intensidad y la densidad crecen de forma proporcional sin apenas variación, aunque en las otras dos también aparecen correlaciones.

“Conocer esta información ayuda a tomar medidas de control de tráfico durante las horas punta, como facilitar recomendaciones de velocidad para ajustarla a las características de la circulación y ofrecer itinerarios alternativos hacia zonas menos congestionadas”, señala Beltrán, “todo dentro del objetivo del Ayuntamiento de Madrid de investigar activamente nuevos sistemas para mejorar la movilidad en la M30”.

El estudio ha contado con el apoyo del 7º Programa Marco de la Unión Europea a través del proyecto SOCIONICAL y los resultados se han cruzado con los datos del Insurance Institute for Highway Safety de EE UU. El trabajo de esta organización científica y educativa está enfocado a reducir las pérdidas humanas y materiales en los accidentes de carretera.

Referencia bibliográfica:

Małgorzata J. Krawczyk, Cristina Beltran Ruiz, Krzysztof Kułakowski. “Situations in traffic – how quickly they change”. Central European Journal of Physics 9 (6): 1452-1457, diciembre de 2011. Doi: arXiv:1012.3907v1. Disponible en open access.

 

Sobre el autor

Jordi Sierra Marquez

Jordi Sierra Marquez

Comunicador y periodista 2.0 - Experto en #MarketingDigital y #MarcaPersonal / Licenciado en periodismo por la UCM y con un master en comunicación multimedia.

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