Resumen de Urban Road Network Serviceability Analysis Using Traffic Flow Profiles

Sasmita Mallick, T. Gopikrishnan

• español

  Las redes de carreteras urbanas son líneas vitales en las ciudades para satisfacer las necesidades de transporte de sus habitantes. El Área de Aglomeración Urbana de Patna (PUAA) carece de carreteras debidamente planificadas; muchas tienen anchos variables con invasiones que reducen el ancho efectivo del camino. Se requiere un análisis de capacidad de servicio a través de una encuesta de tráfico para crear un perfil de flujo de tráfico. Este perfil ayuda a realizar análisis de ruta, elevación y capacidad de servicio en función del tiempo. En este estudio, los datos de tráfico se recolectaron usando una cámara en cruces de carreteras y señales vitales. Se llevó a cabo un estudio de tráfico manual en lugares donde solo se observó tráfico activo en horas pico. La red de carreteras del área de estudio se creó usando Google Maps, digitalizando las carreteras como líneas y los servicios públicos como puntos. Los datos de la encuesta de tráfico, la red de carreteras y los servicios públicos se analizaron con la herramienta Network Analyst del software ArcGIS. Los resultados revelaron rutas adecuadas en el paso subterráneo y elevado, así como rutas factibles durante horas pico y las ubicaciones con acceso deficiente a los servicios públicos. El análisis se centra en el grupo de personas de bajos ingresos que dependen del transporte y los servicios públicos y son la fuerza que impulsa una economía en desarrollo. Se sugieren soluciones adecuadas para mejorar la red vial existente.

• English

  Urban road networks are lifelines for cities in fulfilling the transportation needs of their inhabitants. The Patna Urban Agglomeration Area (PUAA) lacks properly planned roads; many of them have varying widths, with encroachments that reduce effective road width. A serviceability analysis is required through a traffic survey in order to create a traffic flow profile. This profile aids in performing time-based path, elevation, and serviceability analyses. In this study, traffic data were collected using cameras at vital road junctions and signals. A manual traffic survey was conducted at locations where active traffic was observed during peak hours. The road network of the study area was created using Google Maps, digitizing roads as lines and utilities as points. The traffic survey data, the road network, and the utilities were analyzed in the Network Analyst tool of the ArcGIS software. The analyses revealed suitable routing at underpass and overpass, as well as feasible paths during peak hours and locations with poor utility access. The analysis focused on the low-income group of people who depend on public transport and utilities and are the driving force of a developing economy. Suitable solutions are suggested to improve the existing road network.