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Nacional de Estadística, Geografía e Informática, INEGI. Las variables recabadas fueron las siguientes: • Población • Población económicamente activa • Personal ocupado • Empleo • Número de viviendas • Tasa de motorización, definida como el número de vehículos registrados en circulación entre la población total. Una vez conformadas las bases de datos para el año base 2006, tanto de vectores de viajes como de información de las variables socioeconómicas por zonas, se procedió a calibrar modelos de corte transversal mediante un proceso iterativo de análisis de regresión, logrando identificar las variables que mejor explican la variación de los viajes para cada segmento. A partir de los modelos, se determinó que la variable más importante para explicar el crecimiento de los viajes en transporte público es la Población. Las variables analizadas fueron agregadas a nivel regional, de acuerdo a las zonas de viajes del proyecto, y fueron proyectadas con base a su tendencia histórica y acorde al crecimiento estimado para la población, en la siguiente tabla se resumen las tasas de crecimiento obtenidas para cada variable analizada para la totalidad de zonas consideradas, de manera quinquenal en el horizonte de proyección. Tabla 4-3. Tasas de crecimiento estimadas para las variables analizadas Periodo PEA Vivienda Población Empleo Personal Ocupado Motorización 2000-2006 2.37% 2.21% 2.39% 2.34% 1.16% 4.26% 2006-2011 2.54% 2.35% 2.54% 2.49% 5.45% 2.26% 2011-2016 2.09% 1.91% 2.03% 2.03% 3.12% 2.47% 2016-2021 2.08% 1.83% 2.01% 1.99% 2.25% 2.07% 2021-2026 1.72% 1.51% 1.66% 1.64% 4.86% 1.99% TCMA 2011-2026 1.96% 1.75% 1.90% 1.89% 3.40% 2.18% Fuente: elaborado por C&M con datos del INEGI Las tasas de crecimiento obtenidas de los pronósticos de las variables para cada una de las zonas de producción y atracción de viajes, fueron utilizadas en el modelo de transporte, para asignar la demanda sobre el corredor, de acuerdo a los crecimientos de las matices de viajes. Se proyectó la demanda para los periodos pico AM y pico PM para los años 2006, 2011 y 2026, a partir de los cuales se obtuvo finalmente la demanda para todo el horizonte de análisis, interpolando los años de modelación. Análisis Beneficio-Costo. Corredor troncal de transporte público Universidad-Tecnológico-Fuentes Mares para la ciudad de Chihuahua Página: 121
Tabla 4-4. Demanda total para el corredor troncal UTF Año Día Mes Año 2011 57,863 1,688,445 19,417,116 2026 70,595 2,059,974 23,689,696 TCMA 2011-2026 1.33% 1.33% 1.33% Fuente: elaborado por C&M a partir del modelo EMME/3 La metodología para determinar el cambio modal de 3.4% de los viajes de transporte privado que se cambian al transporte público, a partir de la implementación de corredor troncal, se presenta a continuación: Viajes Automóviles Escenario Base Pronóstico de usuarios Automóviles Cambio modal? NO SI Nuevo Pronóstico Viajes en Automóviles (Con Cambio Modal) Figura 4-2. Diagrama de cambio modal Usuarios que deciden utilizar el Transporte Público por el nuevo sistema Fuente: elaborado por C&M Análisis Beneficio-Costo. Corredor troncal de transporte público Universidad-Tecnológico-Fuentes Mares para la ciudad de Chihuahua Viajes en Transporte Público Escenario Base Pronóstico Viajes Nuevo Pronóstico Viajes en Transporte Público (Con Cambio Modal) De acuerdo con lo anterior el 3.4% fue aplicado a los usuarios de automóvil que se cambiarán, una vez se cuente con el nuevo sistema de transporte público. Esta proporción de cambio modal si bien es conservadora, es la que se ha utilizado en la evaluación, para tener una mayor certidumbre en este parámetro, ya que este podrá Página: 122
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