Determinación de los factores de equivalencia en los vehículos de las principales avenidas de la ciudad de Piura, año 2022

Abstract

A diario, observamos que el problema del tráfico en la ciudad de Piura va en aumento significativamente, cada vez para nosotros los piuranos nos toma mucho más tiempo desplazarnos de un lugar a otro. En la actualidad en nuestra ciudad de Piura se utilizan factores equivalentes vehiculares que son utilizados en otras ciudades; por ello de la presente investigación tiene como objetivo determinar los Factores de Equivalencia en los Vehículos que transitan por las principales avenidas de la ciudad de Piura, para el año 2022. Para la obtención de los FEV, se identificó las avenidas con mayor flujo vehicular y que poseen un gran congestionamiento, siendo estas las siguientes avenidas: Av. Progreso con Av. Junín, Av. Progreso con Av. Jorge Chávez, Av. Luis Montero con Av. Guardia Civil, Av. Guardia Civil con Av. Guillermo Irazola, Av. Sánchez Cerro con calle Libertad, Av. Sánchez Cerro con Av. Loreto, Av. Sánchez Cerro con Av. Sullana. Posterior a identificar las avenidas de estudio se realizaron aforos en tres turnos Mañana – Tarde – Noche, durante las horas pico en los días laborales, obteniéndose que la composición vehicular promedio para los autos es 2543 que representa el 54.2%, para las motos es 1579 que representa el 33.6%, para las camionetas es 314 que representa el 6.7%, para las combis es 83 que representa el 1.8%, para los microbuses es 118 que representa el 2.5%, para los camiones es 19 que representa el 0.45 y finalmente para los ómnibus es 38 que representa el 0.8%. Para el estudio de las velocidades se utilizó un nivel con confiabilidad de 95.0%, en la cual se tiene una desviación media de 8.0 km/h y un error aceptable de 1.5 km/h Para la determinación de los Factores de Equivalencia en los vehículos de las principales avenidas de la ciudad de Piura, se tuvo que: estimar las Velocidades de los vehículos y calcular del espacio efectivo expresado en metros cuadrados; posterior a ello, teniendo los datos mencionados se realizó un análisis de regresión entre el espacio efectivo y la velocidad a través del software estadístico Minitab Statistical. Los FEV promedios obtenidos son para los autos 1.00 con un 54.2%, para las motos es 1.22 con un 33.6% y para las camionetas es 1.27 con 6.7%.

Every day, we observe that the traffic problem in the city of Piura is increasing significantly, each time for us Piurans it takes much longer to move from one place to another. At present, in our city of Piura, equivalent vehicular factors are used that are used in other cities; For this reason, the objective of this research is to determine the Equivalence Factors in the Vehicles that travel through the main avenues of the city of Piura, for the year 2022. To obtain the FEV, the avenues with the highest vehicular flow and that have a great congestion were identified, these being the following avenues: Av. Progreso with Av. Junín, Av. Progreso with Av. Jorge Chávez, Av. Luis Montero with Av. Guardia Civil, Av. Guardia Civil with Av. Guillermo Irazola, Av. Sánchez Cerro with Av. Libertad, Av. Sánchez Cerro with Av. Loreto, Av. Sánchez Cerro with Av. Sullana. After identifying the study avenues, gauging was carried out in three shifts Morning - Afternoon - Night, during peak hours on working days, obtaining that the average vehicular composition for cars is 2543, which represents 54.2%, for motorcycles it is 1579 which represents 33.6%, for vans it is 314 which represents 6.7%, for combis it is 83 which represents 1.8%, for minibuses it is 118 which represents 2.5%, for trucks it is 19 which represents 0.45 and finally for buses it is 38, which represents 0.8%. For the study of speeds, a level with reliability of 95.0% was used, in which there is an average deviation of 8.0 km/h and an acceptable error of 1.5 km/h. For the determination of the Equivalence Factors in the vehicles of the main avenues of the city of Piura, it was necessary to: estimate the speeds of the vehicles and calculate the effective space expressed in square meters; After that, having the data mentioned, a regression analysis was carried out between the effective space and the speed through the statistical software Minitab Statistical. The average FEVs obtained are for cars 1.00 with 54.2%, for motorcycles it is 1.22 with 33.6% and for trucks it is 1.27 with 6.7%.