Propuesta de diseño de semaforización adaptativa en la intersección de la Av. Tacna con la Av. Nicolás de Piérola para reducir los conflictos de los usuarios

Abstract

La ciudad de Lima presenta una de las tasas más altas de congestión vehicular en América Latina, alcanzando un 58% según TomTom Traffic Index (2022). En este contexto, la intersección conformada por las avenidas Tacna y Nicolás de Piérola, ubicada en el centro histórico, concentra altos niveles de demanda debido a actividades comerciales, institucionales y de transporte público. Los registros en campo evidenciaron conflictos frecuentes entre peatones, ciclistas, automóviles, motocicletas y buses, así como tiempos de cruce peatonal elevados (55 s en verde y 64 s rojo) y velocidades reducidas que oscilaron entre 23-58 km/h para automóviles, 5-19 km/h para buses, 13-74 km/h para motocicletas y más de 1400 peatones/h , situación que se intensificará con el crecimiento anual proyectado del 15% para los próximos cinco años. Con base en la información recopilada, se elaboró en PTV Vissim un modelo de microsimulación de la situación actual, calibrado y validado con los datos reales de velocidades, demoras y acumulación vehicular. Posteriormente, se proyectaron los flujos a cinco años e implementó, mediante VisVAP, una propuesta de semaforización adaptativa basada en detección vehicular, tiempos mínimos de verde y activación de detectores. La comparación entre el escenario actual y adaptativo evidenció reducción de hasta un 31% en demoras, menor formación de colas y mejoras en la interacción entre usuarios, demostrando que la semaforización adaptativa es una alternativa viable para elevar la seguridad y operación en este cruce del centro de Lima.

Lima is one of the cities with the highest traffic congestion rates in Latin America, reaching 58% according to the TomTom Traffic Index (2022). Within this context, the intersection of Tacna Avenue and Nicolás de Piérola Avenue, located in the historic center of the city, experiences intense pedestrian and vehicular demand associated with commercial activity, institutional services, and public transportation routes. Field observations revealed frequent conflicts among pedestrians, cyclists, automobiles, motorcycles, and buses, as well as elevated pedestrian crossing times (55 s on green and 64 s on red) and reduced operating speeds ranging from 23–38 km/h for cars, 5–19 km/h for buses, 13–74 km/h for motorcycles, and 7–32 km/h for bicycles. Additionally, traffic counts exceeded 2,000 vehicles/h and 1,400 pedestrians/h, conditions expected to worsen under a projected annual growth rate of 15% over the next five years. Based on the collected information, a microsimulation model of the current situation was developed in PTV Vissim and calibrated and validated using observed speeds, delays, and vehicle accumulation. Subsequently, future vehicular and pedestrian flows were projected over a five-year period, and an adaptive signal control proposal was implemented in VisVAP, incorporating vehicle detection, minimum green times, and logic triggered by vehicle presence within the intersection. The comparison between the current and adaptive scenarios showed reductions of up to 31% in delays, shorter queues, and improved interaction among users, demonstrating that adaptive signal control is a viable alternative to enhance safety and operational performance at this critical intersection in central Lima.