INTRODUCCIÓN

El municipio de El Banco esta ubicado en el departamento de Magdalena, Colombia. Es reconocido como “La ciudad vieja del magdalena” debido a su importancia histórica y cultural. Al estar ubicado a orillas del rio magdalena lo ha convertido en un punto clave para el comercio y el transporte fluvial en la región Caribe. Según estadísticas del DANE de 2024, El Banco cuenta con una población total de 74,147 habitantes, de los cuales 43,882 residen en la cabecera municipal. Esto representa el 4.9% de la población total del departamento del Magdalena y el 0.14% de la población nacional. Finalmente, el municipio abarca una superficie de aproximadamente 816 km² y se sitúa a una altitud de 25 metros sobre el nivel del mar

DATOS WAZE

En este informe se analizará los diferentes problemas de movilidad que hay en el municipio El banco.

library(readr)
bd_waze <- read_csv("C:/Users/usuario/Downloads/bd_waze.csv")
filas = which(bd_waze$Municipality == "El Banco")
bd_waze2=bd_waze[filas,] 
head(bd_waze)
idEvent idMunicipality Municipality idDANEMunicipality StartDate StartTime EndTime StreetType Type SubType RoadType AverageReliability Location_X Location_Y
1 1 Cajicá 25126 2024-11-26 15:53:00 21:19:00 Calle 7ª JAM NA 2 5 -74.02455 4.922056
22 3 Pereira 66001 2024-11-26 15:17:00 21:19:00 Calle 21 / Av. La Pradera ROAD_CLOSED NA 7 5 -75.67863 4.826788
29 3 Pereira 66001 2024-11-26 15:41:00 21:19:00 Pereira-Armenia / RN29-01 >(S) HAZARD HAZARD_ON_ROAD_CONSTRUCTION 3 10 -75.65139 4.737428
30 3 Pereira 66001 2024-11-26 16:15:00 21:19:00 Carrera 15 JAM JAM_HEAVY_TRAFFIC 1 5 -75.69313 4.807644
33 3 Pereira 66001 2024-11-26 15:47:00 21:19:00 Av. 30 de Agosto > Occidente JAM JAM_HEAVY_TRAFFIC 6 5 -75.75376 4.810992
38 3 Pereira 66001 2024-11-26 15:51:00 21:19:00 Calle 14 > Norte JAM JAM_HEAVY_TRAFFIC 7 5 -75.69068 4.807777

Esta base de datos contiene información de los casos reportados en Waze . Contiene 96000 registros y 14 variables en donde están categorizados por municipios y los diferentes problemas que pueden resultar en las vías , también cuenta con la fecha en la que sucedió, cuando inició y finalizó y el tipo de atasco que provocó, los cuales son atasco por accidente, vía cerrada y trancon.

EVENTOS POR TIPO

Podemos identificar en esta base de datos que contiene un campo que corresponde al tipo de evento reportado , podemos tener diferentes eventos los cuales son los traficos por accidente, por peligro , atasco de vehículos y vía cerrada

require(table1)
table1(~Type,data=bd_waze2)
Overall
(N=331)
Type
ACCIDENT 15 (4.5%)
HAZARD 267 (80.7%)
JAM 49 (14.8%)

Se observa que la mayoría de los eventos reportados de la ciudad corresponden trafico por peligro con un 80.7% , seguido de las alertas contamos con la cantidad excesiva de vehiculos que corresponden al 14.8%. Finalmente las de menos reportes son los accidentes con un 4,5%

LUGARES CON MAYOR REPORTE DE EVENTOS

La base de datos contiene información sobre la localización de cada municipio . En este caso El banco podemos oberservar las zonas con mayor aglomeración de eventos reportados

require(leaflet)
leaflet() %>% addTiles() %>% 
  addCircleMarkers(lng =bd_waze2$Location_X ,lat = bd_waze2$Location_Y,clusterOptions=markerClusterOptions())

Conocer las vías con mayor aglomeración de eventos en El Banco permite tomar decisiones estratégicas para mejorar la movilidad. Esto facilita identificar rutas alternas, evitando congestiones y reduciendo tiempos de desplazamiento.

HORAS DE MAYOR REPORTE

Al movilizarse por este municipio, es fundamental considerar las horas pico, momentos en los que se generan mayores congestiones o trancones. Esto permite planificar mejor los desplazamientos, elegir rutas alternas y optimizar el tiempo de viaje.

hora = substr(bd_waze2$StartTime,star = 1,stop = 2)
barplot(table(hora))

De acuerdo a los resultados observamos que a las 9 am el trafico esta bastante elevado, sin embargo se minimiza hasta la 1 pm. De las 2 pm hasta la 1 am se observa que el trafico es aun mayor.

CONCLUSION

  • Dado que las zonas identificadas de mayor congestión en El Banco corresponden principalmente al tráfico por peligro (80.7% de los eventos reportados) y la presencia excesiva de vehículos (14.8%), es fundamental tomar medidas para mejorar la movilidad y reducir riesgos.Ya sea Reducción de velocidad en zonas críticas o mejoras en señalización vial.
  • Las horas pico se registran entre las 9:00 a.m. y 1:00 p.m., con una disminución temporal del tráfico, seguido de un aumento considerable desde 2:00 p.m. hasta la 1:00 a.m.Es importante incrementar la presencia de agentes de tránsito en las zonas y horarios de mayor congestión, además de realizar operativos de control vehicular para prevenir situaciones de riesgo. Asimismo, resulta clave promover rutas alternas que permitan evitar puntos críticos y optimizar los desplazamientos.
  • Conocer las vías con mayor aglomeración de eventos en El Banco ayuda a tomar decisiones clave para mejorar la movilidad, identificar rutas alternas y reducir las congestiones, lo que optimiza los tiempos de desplazamiento.
  • Finalmente, el uso de herramientas como Waze permite a los usuarios conocer en tiempo real las condiciones del tráfico en El Banco, identificar rutas alternas y evitar puntos de alta congestión. Esto contribuye a optimizar los tiempos de desplazamiento, mejorar la seguridad vial y tomar decisiones informadas para una movilidad más eficiente.