Noelia Cáceres Sánchez TESIS DOCTORAL - Universidad de Sevilla

Capítulo 1: INTRODUCCIÓN 3
como una muestra extensa de la que extraer datos, convirtiéndose sus terminales en sondas
anónimas para caracterizar el tráfico de un modo transparente.
En lo que respecta a la gestión del tráfico de vehículos, una de las fuentes de información más
demandadas, con vista a la gestión de la red de infraestructura terrestre y su planificación
estratégica, son los datos de movilidad origen–destino. Estos datos, organizados en matrices
origen–destino (O–D), proporcionan una estimación del número de personas que se desplazan
entre puntos de una determinada red en un periodo de tiempo dado, definiendo el mapa de
movilidad. La estimación precisa de estas matrices, para modos de transporte mecanizados, es
imprescindible para que la Administración optimice el uso de esta infraestructura desde el punto
de vista del usuario (en su utilización diaria) así como desde el punto de vista de las inversiones
a realizar, necesarias para la adecuación de estas infraestructuras a las necesidades previstas y
pronosticadas en escenarios futuros.
La estimación de una matriz O–D, desde la toma inicial de datos hasta la explotación de los
primeros resultados, supone un largo proceso que puede abarcar un periodo de incluso años.
Esta restricción, junto con los costes económicos y los medios necesarios para llevarla a cabo,
implica que el único usuario posible de dichas matrices sea la Administración. Por ello, una
matriz O–D obtenida de una forma automática y, en cierto modo, inmediata supondría una
auténtica revolución en los estudios de movilidad encargados por la Administración. Junto a
ello, podría dar también una respuesta inmediata a los problemas derivados de la movilidad,
permitiendo abordar temas a los que hasta ahora ha dedicado pocos recursos, como la movilidad
de fin de semana, movilidad asociada a ocio, movilidad a pie, etc.
Históricamente, las matrices origen–destino han sido estimadas en base a tres metodologías
diferentes.
1. Estimación directa: Llevando a cabo un proceso de encuestación, domiciliario o viario
(directo sobre una muestra de vehículos o por ficha proporcionada a conductores, o
indirecto por captación de números de matrículas).
2. Estimación por modelos de demanda: Haciendo uso de un modelo de distribución (e.g.:
modelo de gravedad).
3. Estimación mediante conteos de tráfico: Utilizando conteos de tráfico a fin de actualizar
una matriz origen–destino preexistente.