Los modelos macroscópicos en el tráfico vehicular de las vías principales de la ciudad de Huancayo, Junín

Abstract

La presente investigación tuvo como problema de investigación: ¿Cuáles serían los resultados de los modelos macroscópicos en el tráfico vehicular de las vías principales de la ciudad de Huancayo, Junín, 2023?, el objetivo fue: Determinar cuáles serían los resultados de los modelos macroscópicos en el tráfico vehicular de las vías principales de la ciudad de Huancayo, Junín, 2023. La hipótesis fue que: Los resultados de los modelos macroscópicos serían directos y significativos en el tráfico vehicular de las vías principales de la ciudad de Huancayo, Junín, 2023. La investigación fue de método científico, tipo aplicada, cuyo nivel de investigación fue explicativo y tuvo un diseño experimental. La población estuvo constituida por las vías de la ciudad de Huancayo de provincia de Huancayo, departamento de Junín. La muestra estuvo conformada por las vías principales de la ciudad de Huancayo, comprendidas desde la intersección de Av. Calmell del Solar con la Av. San Carlos (altura de la Universidad Peruana Los Andes), hasta la avenida Ferrocarril de la ciudad de Huancayo, provincia de Huancayo, departamento de Junín. El muestreo fue no probabilístico, del tipo intencional. El resultado más resaltante fue que para determinar los modelos macroscópicos en el tráfico vehicular de las vías principales de la ciudad de Huancayo, se tuvo en consideración el análisis del volumen de tráfico por hora en las vías principales de Huancayo, y se revela un patrón caracterizado por picos de tráfico durante las horas pico matutinas y vespertinas, con una demanda máxima de 2300 vehículos por hora entre las 5:00 y las 6:00 PM. Durante las horas de la mañana, el tráfico alcanza su punto máximo entre las 8:00 y las 9:00 AM, mientras que durante la tarde, el pico se observa entre las 5:00 y las 6:00 PM. Estos datos destacan la importancia de una gestión eficiente del tráfico durante estas horas críticas para mitigar la congestión y mejorar la fluidez del tráfico en las vías principales de la ciudad. La conclusión más resaltante fue que se sugirió una serie de patrones y tendencias en el flujo vehicular, donde estos modelos proporcionan una visión general del comportamiento del tráfico a nivel macro, lo que permite identificar posibles cuellos de botella, períodos de congestión y áreas de alta demanda.