Crean modelos útiles para planificar el transporte de alimentos a barrios de Medellín

Jhan Kevin Gil Marín, magíster en Infraestructura y Sistemas de Transporte, de la Universidad Nacional de Colombia (UNAL) Sede Medellín, realizó un estudio técnico, a través del modelado del transporte aplicado al movimiento de bienes, para tener un acercamiento sobre lo que ocurre en los barrios de la capital antioqueña.

Lo anterior, identificando las variables más influyentes en la atracción de viajes de carga (o número de viajes que llegarían a una determinada zona) debido a este fenómeno; para pronosticar necesidades, problemas, patrones de viaje, además de evaluar posibles alternativas, que contribuyan al mejoramiento de la movilidad.
“Queríamos identificar cómo se hace el abastecimiento de comida o abarrotes en las tiendas de barrio, también conocidas como ‘nanotiendas’ o ‘nanostores’. Algunos ejemplos de estos supermercados son el D1, La Vaquita Express o Merkapaisa. Cuando las tiendas reciben los productos de los proveedores se suele realizar en vehículos pequeños o motos; por ejemplo, algunas arepas se reparten en un carro particular. Pero a las superficies más grandes las surten camiones”, señala el ingeniero civil.

Comprender cómo se relaciona la economía con el transporte de carga y servicios, permite abordar los desafíos que enfrentan los territorios en temas logísticos. Por eso, es necesario mejorar la relación entre la planificación urbana y la planeación del transporte, para promover la calidad de vida, la sostenibilidad económica y el cuidado del medioambiente, detalla la investigación.

Predicción de los viajes de carga

En 2018, el Área Metropolitana del Valle de Aburrá contaba con alrededor de 160.000 establecimientos comerciales documentados por las cámaras de comercio. Medellín como núcleo urbano, juega un papel importante en términos de actividad comercial, sufriendo los mayores impactos en el tráfico de mercancías. Alrededor del 85 % de los establecimientos comerciales estaban ubicados en la ciudad, junto con el 70 % de la población.

Para esta investigación, se consideraron las nanotiendas como establecimientos con menos de 40 metros cuadrados de superficie, y menos de ocho empleados; y los supermercados con más de 40 metros cuadrados de superficie.

Esta clasificación se adaptó según las combinaciones de área del establecimiento y empleados, encontrados en la literatura y a través de datos recopilados. Para predecir o pronosticar cuántos camiones abastecen tiendas y supermercados (o patrones de atracción de viajes de carga), por semana, se propusieron dos modelos econométricos.

Los datos se utilizaron para estimar modelos aplicando la técnica de mínimos cuadrados ordinarios y transformación logarítmica de los datos para obtener un mejor ajuste. “Experimentamos modelos lineales y no lineales y se realizó una transformación logarítmica de estos para obtener un mejor ajuste. Probamos algunas variables que podría influir en el transporte, como el número equivalente de empleados de tiempo completo; el área total de establecimiento, si este tenía bodega o no; el número de horas que se encontraba abierto al público, y el tiempo que se tardaban los vehículos en descargar la mercancía”, explica.

Para la creación y validación de los modelos, se utilizó información de los dos Estudios de Transporte de Carga en el Área Metropolitana del Valle de Aburrá,(realizados en 2012 y 2018, por la UNAL Sede Medellín, para conocer aspectos relacionados con el movimiento de carga al interior de la región, e identificar iniciativas para su mejoramiento.

Ambas encuestas de fletes agruparon 4.382 establecimientos comerciales, en función de su actividad económica siguiendo la clasificación utilizada en las cámaras de comercio. “Se usaron ambos estudios para que la predicción fuera muy cercana a la realidad. Con los datos se estimaron los modelos utilizando el método de mínimos cuadrados ordinarios”, manifiesta.

Resultados

El área total del establecimiento y el número equivalente de empleados de tiempo completo, fueron las variables más influyentes en la atracción de los viajes de carga urbanos. El atractivo de los viajes de carga de los supermercados y nanotiendas depende sobre todo de la superficie de los establecimientos, y el número de empleados. Sin embargo, el área del local es mejor predictor que el número de empleados.

Las estadísticas de los modelos arrojaron que los supermercados atraen como máximo 42 viajes de carga por semana a los barrios, con un promedio de 8.5 viajes y un viaje semanal mínimo. El peso mayor es de 21.125 Kg. por semana, y el mínimo de 13.2 kg. por semana. 

Para el caso de las nanotiendas, estas atraen al menos 40 viajes de carga por semana, con un promedio de 7.8 viajes y uno mínimo semanal. Mientras que el peso máximo de estos viajes es de 7689.5 kg. por semana y el mínimo de 7.8 kg. por semana.

El resumen de los datos tanto para supermercados como para nanotiendas, muestra que la media, la mediana y la máxima de los viajes atraídos por semana son similares en ambos casos. Sin embargo, la cantidad de carga atraída por semana es mayor para supermercados.

¿Cuál es su utilidad?

Tener conocimiento de cuántos vehículos nuevos llegarán a un sector, “es un dato inicial para otros tipos de análisis, como la cuantificación de las afectaciones, por ejemplo, la congestión en esas zonas y los espacios de parqueo”, manifiesta el experto.

La información también contribuye a la planeación de ciudad. “Estos modelos se podrían incluir la generación de viajes de carga en barrios residenciales y zonas comerciales para planificar mejor el transporte en la ciudad. También podemos pensar dónde ubicar estos supermercados o tiendas con determinados metros cuadrados, analizar cuántos vehículos, atraería y si hay espacio para recibir estos camiones, si las vías están hechas para esto y cómo influiría en la congestión de la vial”, agrega Gil.