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Estudio de caso: Transporte y Turismo en el Perú

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  • 1. UNIVERSIDAD DE ZARAGOZA DEPARTAMENTO DE GEOGRAFÍA Informe Final de la Línea de Investigación EVALUACIÓN DE LA INFRAESTRUCTURA DE TRANSPORTES COMO PARTE DEL SISTEMA TURÍSTICO PERUANO: CARRETERAS Y AEROPUERTOS Alumno: Ricardo Enrique Bohl Pazos ricardobohl@hotmail.com Profesora: Ana Isabel Escalona Orcao Zaragoza, junio de 2007
  • 2. página Introducción I 1. Objetivo 1 2. El sistema turístico peruano 1 3. Características del sistema de transportes peruano 8 3.1. El Ministerio de Transportes y comunicaciones del Perú 8 3.2. Transporte aéreo 11 3.3. Transporte acuático 16 3.4. :Transporte terrestre 18 3.4.1. Transporte ferroviario 18 3.4.2. Transporte vial 22 4. Análisis de la infraestructura vial 29 4.1. Análisis del gráfico topológico 29 4.2. Medidas de cohesión 42 4.3. Indicadores para medir la conectividad de la red 45 4.3.1. El número ciclomático (μ) 45 4.3.2. El índice alfa (α) 46 4.3.3. El índice beta (β) 47 4.3.4. El índice gamma (γ) 47 4.3.5. La conectividad de la red nacional 48 4.3.6. La conectividad de las redes departamentales 49 4.4. Indicadores para medir la accesibilidad 59 4.4.1. Jerárquica 60 4.4.2. Topológica 65 4.4.3. Geográfica 58 4.4.4. Ponderada 71 5. Análisis de la red aérea 80 5.1. Índices de Conectividad 80 5.2. Índices de accesibilidad 82 6. Evaluación 87 7. Propuestas 89 8. Bibliografía 90 9. Lista de anexos 92
  • 3. INTRODUCCIÓN La sola mención de la palabra turismo despierta enormes expectativas: el viajero sueña con el viaje perfecto, el empresario visualiza hoteles llenos y las autoridades proyectan la recaudación de impuestos directos e indirectos. Grandes esfuerzos se centran en poner en valor los recursos turísticos, elemento principal del sistema turístico y razón del viaje turístico. De la misma manera se busca mejorar los servicios y a través de planes de marketing se busca atraer incrementar el número de turistas que visitan el país. Lamentablemente, la ausencia de infraestructura de transportes hace pensar que muchos recursos turísticos no podrán ser accesibles a los turistas a menos que se realicen costosas obras. El desarrollo de la actividad turística depende de la existencia de recursos turísticos, pero también de una red de transportes que permitan que el desplazamiento sea cómodo y seguro. El transporte permite el desplazamiento de personas y mercancías a lo largo del territorio. Este servicio facilita procesos como la redistribución de población y de recursos desde zonas con un excedente hasta zonas de déficit. Este servicio también es vital para el desarrollo de otras actividades ya que permite el desplazamiento de mano de obra calificada, de materias primas y de productos terminados desde zonas de producción hasta las zonas de consumo. El objetivo de este trabajo es evaluar las ventajas competitivas de los destinos turísticos nacionales en términos de accesibilidad y conectividad. Es decir, se estudia qué tan fácil es que los turistas lleguen a diferentes destinos y las características de las redes regionales de manera que se pueda comprender la capacidad de redistribución de turistas de manera que pueda identificar potenciales corredores o circuitos turísticos regionales que dinamicen economías y refuercen flujos. Aunque el transporte juega un papel preponderante en el desarrollo del turismo, son pocos los estudios que vinculan estas dos actividades. Si bien existen estudios regionales o locales, o dedicados a elementos concretos (ciclovías, transporte urbano en algunas ciudades, etc.) no existe un documento actual que describa o evalúe la situación nacional con respecto a este tema.
  • 4. 1. OBJETIVO Ya que el transporte juega un papel determinante en el desarrollo de la actividad turística, el trabajo se propone determinar qué espacios cuentan con mayores ventajas para el desarrollo del turismo y cuáles las que tiene mayores limitaciones dadas las actuales características del sistema de transporte. Debido a que los principales medios de transporte utilizados por turistas nacionales y extranjeros son el transporte por carretera y el aéreo, se procederá a realizar un análisis detallado de la infraestructura que existe y las implicancias de su configuración. El estudio se aplicará a una escala nacional. Con este fin será necesario responder a los siguientes objetivos específicos. Describir las características del sistema turístico peruano Describir las características de la infraestructura de la red vial y aérea. Localizar los espacios que cuentan con ventajas para la llegada y salida de turistas Localizar los espacios cuyas redes de transporte ofrecen con ventajas que permiten el desplazamiento de turistas al interior de su territorio y aquellos. Proponer nuevos estudios que permitan comprender mejor el sistema 2. EL SISTEMA TURÍSTICO PERUANO El sistema turístico ha sido definido de múltiples maneras por diferentes autores, ya sea haciendo énfasis en aspectos económicos, sociales o de marketing, pero siempre es en la mayoría de los casos es posible encontrar los términos oferta y demanda turística para luego detallar los elementos que los conforman. Para efectos de esta investigación, el concepto de sistema turístico ha sido elaborado a partir de los propuestos por Gunn (1988-2002), Williams (1998), y Robinson (1978). Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 1
  • 5. SISTEMA TÚRÍSTICO DEMANDA SUPERESTRUCTURA ACCESIBILIDAD SERVICIOS TURÍSTICOS TRANSPORTE SERVICIOS LOCALES Elaboración propia a partir de Gunn, Robinson, Lickorish, Boullón y Jenkins. A pesar de las diferencias existentes entre autores para definir los componentes del sistema, la mayoría concuerda en considerar como parte de la oferta al transporte (accesibilidad interna y externa), los servicios turísticos (hospedaje y restaurantes), los atractivos (naturales y culturales. Las instituciones oficiales son importantes debido a que tiene un poder regulador sobre la dinámica del sistema. Y la demanda, compuesta por el número de turistas, así como las actividades que realizan durante su estadía (Boullón, Gunn, Robinson, Lickorish, Smith y Jenkins). Algunos pocos mencionan aspectos relacionados a las características del destino que aunque no están directamente relacionadas con la actividad turística, permiten una estadía segura y placentera al turista. El Perú cuenta con una población de 29 millones de personas y una superficie de 1 285, 215 km2 (INEI 2005) poco más que la superficie de España, Francia y la mitad de Alemania). En poco más de una década, el número de turistas que visita Perú anualmente ha pasado de unos 200,000 a más de un millón; número que, se calcula, continuará incrementándose. Por otro lado, el turismo interno mueve más de 18 millones de de personas (Perfil de Turista Nacional 2003. PromPerú 2004) debido en gran medida a la estabilidad económica de los últimos años y a la drástica reducción de la violencia interna vivida durante los años 90. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 2
  • 6. Perfil del Turista Extranjero 2005. 2006 La generación de la riqueza nacional por el turismo, expresada como PBI, es de 6 146 millones de nuevos soles (1 500 000 Euros) de un total de 187 251 025 nuevos soles (45 000 000 Euros), que corresponde al 3,3% del PBI del país en el año 2001 (Cuenta Satélite 2001). Solo cuatro años después, el aporte del turismo dentro del PBI era de casi un 6%. Fuente: Perfil del turista 2005. PromPerú 2006 Dentro de este sistema, el transporte de pasajeros es un componente vital ya que permite el vínculo entre el mercado (turista o demanda) y el destino (espacio Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 3
  • 7. turístico) (Gunn, 2002). La mayoría de turistas demanda un transporte eficiente, cómodo, de bajo costo y rápido entre su lugar de origen y el espacio visitado. Y cuando no es así, es responsabilidad del estado y las instituciones responsables (en turismo y transporte) el estudio, monitoreo, mantenimiento y mejoramiento de las redes para así ofrecer información pertinente y precisa acerca de sus condiciones. A pesar de la importancia de cada uno de los elementos en el funcionamiento del sistema, todos los autores concuerdan en que el más importante de todos y la razón por la que se realizan los desplazamientos no es otro que el atractivo turístico. El conjunto de atractivos turísticos asociados a un espacio concreto, crean la imagen de ese espacio, también llamado “destino turístico”. Debido a la complejidad de conceptos que se entrelazan entre sí, tales como atractivo, recursos y destino, para el presente trabajo de investigación se adoptará el concepto de destino turístico, más cercano y relacionado con el de destino cuando se habla de transportes. En el Perú los principales destinos turísticos están muy relacionados con las principales ciudades que también actúan como centros de servicios turísticos (hospedaje, alimentación, guías, información, etc.). Como se muestra en la información de la página web oficial de la Oficina de Promoción del Turismo del Perú (PromPerú), los destinos turísticos coinciden con las regiones o división departamental y dentro de cada uno de estos, el destino principal es la capital departamental. El concepto de destino es el mismo en el informe llamado Perfil Del Turista Internacional, que se publica anualmente, en el que detalla los destinos más visitados. Finalmente se la elaborado un catálogo de viajes para turistas nacionales que promueve viajes proponiendo paquetes turísticos para visitar los destinos internos. De la misma manera se proponen los mismos destinos. Debido a todo esto, se considerará como destinos turísticos de primer orden a las capitales de los 24 Departamentos que conforman el país y como de segundo orden a las capitales de las 194 provincias (ver mapa adjunto). Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 4
  • 8. Fuente: www.promperu.gob.pe Gráfico de la página web oficial de la oficina de Promoción del Perú PromPerú en la que se ofrece posibilidad la de planear el viaje en función de los destinos que se desee visitar. Fuente: www.promperu.gob.pe Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 5
  • 9. División departamental del Perú y sus capitales, las mismas que serán consideradas como destinos turísticos de primer orden. PERÚ: LÍMITES DEPARTAMENTALES Y CAPITALES. 2005 TUMBES IQUITOS # Y # Y PIURA # Y CHACHAPO YAS # Y CHICLAYO # Y # Y MOYOBAMBA CAJAMARCA # Y # TRUJILLO Y PUCALLPA # Y HUARAZ # Y HUANUCO # Y # CERRO DE PASCO Y P RO V INC IA CO NSTITUC ION AL DEL C ALLA O LIMA # LIMA # Y Y CALLAO HUANCAYO PUERTO MALDON ADO # Y HUANCAVELICA # Y # Y # Y AYACUCHO ICA LEYENDA CUSCO # Y # Y ABANCAY # Y N PUNO # Y Capital departamental Límite departamental # Y MOQUEGUA # Y Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Instituto Nacional de Estadística. Peru. 0 100 200 300 400 TACN A # Y 500 Kilómetros Elaborado por Ricardo Bohl Pazos # Y AREQUIPA 6
  • 10. División provincial del Perú y sus respectivas capitales. Serán considerados como destinos turísticos de segundo orden. PERÚ: LÍMITES POLÍTICO ADMINISTRATIVOS Y CAPITALES DEPARTAMENTALES Y PROVINCIALES. 2005 # # S # S S # Y # S # Y TUM BES # S LORETO # S PIURA # S # S # S # Y # S # S # S # S # S # S # S AM AZON A S # S LAM BAY EQUE # S # S # S # S# S # S # S # # SS # SANS M AR TIN # S # Y # S # S # S # S # S # S # S # S # Y # S # Y # # S S # Y CAJAM AR CA # # S S # #S S# S # S # # S S # S # S # S # S # S # S # S # S # LA LIBER TAD S # S # Y # S # S # S # S # S ## SS # S # S # S # S S # S# # Y # S # S # S # S # S S # S # S # S # S # S # S JUNIN # S # S # S # S ## SS # S # S # S # S # S # ICA Y # S Capital departamental Capital provincial Límite provincial CUSCOS # # # SS # S # # S S # S # S # Y # # SS # S # Y # S # # S S # S APUR IMA C S # # S AYA CUCHO # S # S # S 300 400 # S # S # S # Y AREQ UIPA # # S # Y # S # S # S MOQ UEGUA # S # Y # S # S # S # S TACN A # S # Y 7 # S # S # S # S # S # S # S S 500 Kilómetros Elaborado por Ricardo Bohl Pazos # S # S # S 200 PUN O # S # S # S Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Instituto Nacional de Estadística. Peru. 100 # S # # S S # S # S Límite departamental 0 # S # Y # S # S # S Y # S # S # S # S # S # # HUAN CAS # S VELICA # S # S N # Y MA DRE DE DIO S # Y # S # S # Y LEYENDA UCA YA LI PA SCO # # S # Y LIMA # # S S # S # #S Y Y# # S # S #S Y# # S # S CALL AO # S HUAN UCO # # S S # S # S # S LIMA # S # S # S # # SS # S DEL C ALLA O # S # Y # S # S # S AN CASH # S P RO V INC IA CO NSTITUC ION AL # S # S # # S S # S # S # S
  • 11. 3. ESTRUCTURA DEL SISTEMA DE TRANSPORTES PERUANO El sistema de transportes está conformado por la infraestructura, los servicios y los entes que lo regulan. Según el Banco Mundial, el principal macro problema del sector transportes en el Perú es el alto costo para personas y mercancías, lo que resta competitividad al conjunto de la economía. Según el documento elaborado por Apoyo Consultoría “Diagnóstico del Desempeño del Mercado de Transporte de Carga y de las Cadenas Logísticas en el Perú”, el costo de movilizar bienes representa en promedio el 40% del costo total, mientras el referente regional es de 20% (Plan Intermodal 2005. MTC). 3.1. EL MINISTERIO DE TRANSPORTES Y COMUNICACIONES DEL PERÚ Las funciones de este Ministerio están establecidas por la Ley de Organización y Funciones del Ministerio de Transportes Comunicaciones, (Ley W 27791), que establece que tiene como misión integrar interna y externamente al país para lograr un racional ordenamiento territorial vinculando las áreas de recursos, producción, mercados y centros poblados, a través de la formulación, aprobación, ejecución y supervisión de la infraestructura de transportes y comunicaciones y, a tal efecto, dicta normas de alcance nacional y supervisa su cumplimiento. (www.mtc.gob.pe) El Ministerio está conformado por dos vice-ministerios, el de comunicaciones y el de transportes. La política nacional del sector transporte propone que el transporte en su conjunto debe concebirse como un sistema integrado por las infraestructuras y los servicios que se prestan a través de ellas. Esto implica una visión integral que conecte los modos de transporte, la cual debe ser comprendida, compartida y desarrollada por el conjunto de actores, autoridades y operadores en los respectivos niveles de responsabilidad y competencia. La integración de los diferentes modos debe considerar todos los procesos de actuación para lograr la eficiencia y eficacia del sistema: planificación, regulación, interconexión física, y servicios de transporte. A pesar de ésta declaración el sistema de transportes adolece de graves problemas que empiezan en la ausencia de infraestructura, el mal estado de la existente, la ausencia de señalización adecuada, de servicios de baja calidad y Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 8
  • 12. carencia de control sobre los servicios. En gran medida, esta situación se debe a la baja inversión en el sector por parte del estado como demuestra el siguiente cuadro. Fuente: Perú. Ministerio de Transportes y Comunicaciones. El estado desconoce incluso los flujos reales y a lo más cuenta con información de las pocas garitas de peaje (unas 70) que se encuentran en los caminos asfaltados (www.mtc.gob.pe). El ministerio aspira a que la gestión de los diversos modos de transporte, infraestructura y servicios se integre para que a través de una perspectiva multimodal mejoren la seguridad, incrementen la calidad y se asignen de manera más eficiente los recursos. Para eso ha elaborado un plan de largo plazo para el desarrollo estratégico del sistema de transporte integrado para el periodo 2004 2023. La ejecución de este proyecto supone la inversión de 1675 millones de dólares en carreteras y una rentabilidad de 44% para el año 2023. El financiamiento de este proyecto se basa en inversiones públicas, privadas y recursos externos que incluyen préstamos y donaciones de organismos multilaterales y bilaterales como los siguientes: Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 9
  • 13. Banco Interamericano del Desarrollo (BID) Corporación Andina de Fomento (CAF) Banco Mundial, Agencia Multilateral de Garantías de Inversión (AMGI, MIGA por sus siglas inglesas) organismo dependiente del Banco Mundial, Corporación Financiera Internacional (CFI, IFC por sus siglas inglesas), organismo dependiente del Banco Mundial, especializado en operaciones con el sector privado. Los fondos dedicados al desarrollo y mantenimiento de la red vial en los últimos años puedes verse y compararse en los siguientes cuadros, pero como ideas principales hay que resaltar que el promedio del gasto equivale al 0.5% del PBI nacional y que el programa propuesto por el Plan Vial demanda multiplicar este gasto por 2.5. (Plan Intermodal de Transportes del Perú. MTC 2005). Plan Intermodal de Transportes del Perú. MTC 2005 Plan Intermodal de Transportes del Perú. MTC 2005 Los planes de inversión a futuro parecen ambiciosos y para su cumplimiento será necesaria una excelente gestión de parte de las instancias competentes, así como de una estabilidad económica y social solo recientemente experimentada. No es ajena a la experiencia latinoamericana el grandes planes de desarrollo queden en papeles o sean parcialmente ejecutados debido a recortes presupuestales o sean desplazadas por emergencias de cualquier tipo como crisis políticas, desastres naturales o la aparición de nuevos planes. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 10
  • 14. Para ejemplificar, es interesante recordar que la banca internacional ha participado en el financiamiento de proyectos viales en todo el mundo, particularmente en América Latina. Además, ha participado activamente en concesiones de infraestructuras y tienen vasta experiencia, siendo un proveedor de fondos de corto y mediano plazo para el período de inversión, y de garante de riesgo asociado a este período. A pesar de esto y como se puede ver en los cuadros siguientes, el número de kilómetros de carreteras en el Perú no ha variado substancialmente en las ultimas décadas, de manera que si este proyecto fuese llevado a cabo, representaría un gran avance en las comunicaciones del país. TIPO DE SUPERFICIE DE RODADURA Y SISTEMA DE CARRETERA TOTAL LONGITUD DE LA RED VIAL 2000 2001 2002 2003 1999 2004 78.127 78.213 78.252 78.319 78.397 78.554 ASFALTADO 10.189 10.574 10.745 11.044 10.038 11.074 AFIRMADO 18.533 18.719 18.802 18.947 18.616 17.097 SIN AFIRMAR 13.809 13.373 13.179 12.839 13.945 14.028 TROCHA 35.596 35.548 35.526 35.488 35.797 36.356 Fuente: Dirección General de Caminos y Ferrocarriles. www.inei.gob.pe 3.2. TRANSPORTE AÉREO La infraestructura para el transporte aéreo está compuesta por 159 pistas de aterrizaje. Dependiendo de las características físicas y sus permisos que tiene de operaciones es posible encontrar aeropuertos internacionales, nacionales, aeródromos y helipuertos. Actualmente es posible tomar vuelos comerciales a 26 ciudades del país y se espera que algunos aeródromos pronto sean TIPO elevados de categoría con el fin de AERODROMO AEROPUERTO INTERNACIONAL mejorar AEROPUERTO NACIONAL HELIPUERTO su equipamiento infraestructura. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos e Total general Fuente: MTC 2006 11 Total 126 10 13 10 159
  • 15. PERÚ: INFRAESTRUCTURA PARA EL TRANSPORTE AÉREO. AEROPUERTOS Y AERÓDROMOS. 2006 e e e Tumbes # Y · Iquitos Y ·# e e e Talara · e e e Piura # Y · e e Moyobamba Yurimaguas e e e e · Chachapoyas · # e · e Y e # Y e f e e · Tarapoto e Chiclayo · Cajamarca # Y e e · # e Y e e e e e e e e e e Trujillo ·# Y Pucallpa e e ee e e e e Santa · Y ·# e e e e # Y e f e e e e # Y e e e e e e e e # Y e e e e LEYENDA f Lima ## ff Y ·Y e e e e e e 200 300 400 e Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 12 e f Cusco e e e · # Y e Y · # Andahuaylas # Y e e e e 500 Kilómetros e Puerto Maldonado Y ·# e e e e e e e f e 100 e e f Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Minsterio de Transportes y Comunicaciones e e e e e # Y Ayacucho # Y · N e e e # Y e e e e e ee e e e e Aerodromo.shp Pisco · · Internacional Nacional · Aeródromo f Helipuerto # Capital departamental Y Límite departamental 0 e e e e e e Juliaca e e e e Arequipa e e Y ·# e Ilo ·e ·# Y e #ee Y Tacna Y ·#
  • 16. El Perú contó desde 1929 con una compañía aérea gracias al esfuerzo de Elmer Faucett. Durante las últimas décadas navegación la COMPAÑIAS REGULARES QUE DEJARON DE OPERAR EN PERU ( 1990 - 2006 ) aérea RAZON SOCIAL sufrió una serie de crisis que llevó a que líneas aéreas, nacionales e internacionales, desaparecieran, mientras otras, nuevas e inestables, ofrecían sus servicios. Como se puede ver en el cuadro adjunto, en solo 16 años un total de 44 aerolíneas dejaron de operar en el Perú. Aún así, el transporte aéreo cumple funciones de vital importancia permitir acceso lugares remotos al a en los que no es posible llegar de otra manera y en tiempos sumamente reducidos. La Política Nacional del Sector Transporte, firmada 2006, en el reconoce año la 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 Tipo de Operación AIR PANAMA (Air Panamá Internacional S:A) 1990 EASTERN 1990 I AEROCHASQUI 1991 N ANDREA 1992 N CANADIAN (Canadian Pacific Airlines Limited) 1992 I SITRACARGO 1992 N/I TRASAMAZON 1992 N CRUZEIRO 1993 I AERONAVES DEL PERU 1994 N/I AERO TUMI 1994 N AIR FRANCE 1995 I IMPERIAL 1996 N AOM 1996 I VIASA 1997 I EXPRESO AEREO 1997 N AEROSANTA 1997 N PERUVIAN TRAVEL SYSTEM S.A. 1997 N AMERICANA 1997 N/I FAUCETT 1997 N/I TRANSP. AEREO MERCOSUR - LAPSA 1998 I ECUATORIANA DE AVIACION 1998 I ALITALIA 1998 I AEROPERU 1999 N/I MEXICANA DE AVIACION 1999 I ASERCA AIRLINES 1999 I TRANS..AEREO ANDAHUAYLAS 2000 N SAETA 2000 I UNITED AIRLINES 2000 I ACES (Aerolíneas Centrales de colombia) 2000 I AEROFLOT 2001 I LUFTHANSA 2001 I CUBANA DE AVIACION 2001 I SERVIVENSA 2001 I LACSA 2002 I TAME ( Linea Aerea del Ecuador ) 2003 I CHALLENGE AIR CARGO 2003 I AVIANDINA 2003 N SANTA BARBARA 2004 I AEROCONTINENTE 2004 N/I NUEVO CONTINENTE 2004 N TANS (Transportes Aereos Nacionales de la Selva) 2006 N WAYRA PERU 2006 N VARIG 2006 I AIR MADRID 2006 I Elaboración : Area de Planeamiento y Proyectos /Estadística N: Nacional I: Internacional N / I : Nacional e Internacional Elaborado por Ricardo Bohl Pazos DESDE 13 I
  • 17. necesidad de impulsar, hace hincapié en la necesidad de invertir en este sector en aspectos básicos como la infraestructura en terminales y pistas aéreas, así como en equipos como radares que permitan una navegación más segura. En los últimos años, el Estado optó por la privatización de aeropuertos, de manera que la empresa privada invierta en la modernización de este sector. Así pues, en el año 2006 se privatizó Aeropuerto Jorge Chávez, ubicado en Lima, y otros 12 terminales aéreos fueron entregados al grupo español Ferrovial por 25 años quienes se comprometieron a invertir 125 millones de dólares. Para el año 2006 se licitarán otros 6 aeropuertos A pesar de las deficiencias en los servicios, y debido a las ventajas comparativas que aún presenta en un país tan grande y con una orografía tan complicada como en el caso peruano, el transporte aéreo ha continuado creciendo. MOVIMIENTO GENERAL AEROPORTUARIO EN AEROPUERTOS Y AERODROMOS ADMINISTRADOS POR CORPAC S.A. ( 2001 - 2006 ) AÑO OPERACIONES 2001 2002 2003 2004 2005 2006 PASAJEROS 206.765 201.290 199.023 210.615 213.355 229.734 7.139.610 6.712.628 6.950.717 7.721.173 8.560.175 9.190.071 Fuente : Partes diarios, reportes de aerolineas y DGAC (pasajeros y carga). Elab.:Area de Planeamiento y Proyectos / Estadística Con la desaparición de las dos principales aerolíneas nacionales (Faucett y Aeropuerú) en los años 90, empresas aéreas como Aeroméxico o Lan chile operaron las rutas internas. Posteriormente, nuevas empresas nacionales intentaron hacer frente a las grandes empresas como Taca (línea aérea costarricence) al recientemente conformado grupo LAN que opera en el Perú como Lan Chile y Lan Perú. Como se puede ver en el cuadro adjunto, fue poco el éxito de las empresas nacionales frente a empresas extranjeras. Tans, empresa del estado, dejó de operar en el año 2006. Actualmente, son cuatro empresas las que cubren las rutas internas: Lan Perú, Busre, Aéreo Cóndor y Star Perú. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 14
  • 18. Por otra parte, existe un número de empresas que ofrecen servicios de transporte aéreo privado en destinos particulares como las lineas de Nasca, en el Departamento de Ica, como era el caso de Aero Cóndor. Este es un caso interesante ya que su experiencia en este sector los animó a convertirse en una aerolínea nacional. A pesar de los vaivenes de la economía nacional, de las crisis políticas y la suspicacia de la población a raíz de accidentes ocurridos, el número de pasajeros transportados ha crecido en 50% en solo 5 años. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 15
  • 19. PERÚ: PASAJEROS EN LÍNEAS AÉREAS COMERCIALES 3.500.000 3.000.000 2.500.000 2.000.000 1.500.000 1.000.000 500.000 0 2000 2001 2002 2003 2004 2005 Fuente: Ministerio de tranportes y Comunicaciones 3.3. TRANSPORTE ACUÁTICO La Dirección General de Transporte Acuático es parte del Ministerio de Transportes y Comunicaciones y es el órgano de línea encargado de proponer la política relativa al transporte en las vías marítima, fluvial y lacustre, con excepción de las que la Ley reserva al Ministerio de Defensa. El transporte acuático se divide en tres dependiendo del medio que emplee: marítimo, fluvial y lacustre. El Perú cuenta con unos 31 puertos y 31 caletas a lo largo de sus 3000 kilómetros de costa. A pesar de contar con una extensa red fluvial, no se ha realizado un estudio exhaustivo de su capacidad para la navegación y, en gran parte, esta se realiza de manera informal. El puerto más importante es el puerto de Iquitos, en la ciudad del mismo nombre, cuya importancia creció a finales del siglo XIX debido a las explotaciones de caucho. En total, existen unos 28 puertos fluviales y unos 12 terminales. Finalmente, el lago Titicaca, ubicado entre Perú y Bolivia, es considerado el lago navegable más alto del mundo y cuenta con un puerto en el Lado peruano (Puno) y otro en el lado Boliviano (Guaqui). TIPO DE PUERTO PUERTO CALETA PUERTO FLUVIAL TERMINAL FLUVIAL EMBARCADERO LACUSTRE Total Fuente: MTC 2006 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 16 NÚMERO 31 31 28 12 2 104
  • 20. El cuadro del parque acuático demuestra que el parque acuático es relativamente pobre que no ha crecido en los últimos años. La navegación marítima es la de mayor importancia económica y depende mucho de empresas extranjeras que practican la pesca a convenios binacionales es el que transporta una mayor cantidad de carga; aunque existen embarcaciones pequeñas para la pesca artesanal. Aquí es también donde encontramos yates y embarcaciones de uso recreativo. A pesar de esto, no existen cruceros que brinden servicios de transporte turístico entre diferentes ciudades de la costa. PERÚ: PUERTOS SEGÚN TIPO Y VÍAS FLUVIALES. 2005 Î Î Î Î # S ÎÎ Î Î Î Î # S Î ÎÎ Î Î # S Î # S Î Î Î # S Î Î Î # ÎS Î Î Î ÎÎÎ # S Î Î LEYENDA Î Î # S Î Î Î Î Î Î Î Î Î Cap dep.shp Tipos de puerto Î ## SS PUERTO PUERTO FLUVIAL Î # S Î CALETA Î Î Î EMBARCADERO LACUSTRE # S Î Î Î Î 300 Î ÎÎ # S # S Î 400 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos Î # S # S Î Î Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Ministerio de transportes y comunicaciones. 200 Î# S Î Límite provincial 100 Î Î ÎÎ # S Î N Î # S Î TERMINAL FLUVIAL Calado de navegación 15 4- 6 2.5 - 4 0.5 - 2.5 Límite departamental 0 # S Î # S # S Î Î Î # S ÎÎ Î Î ÎÎ ÎÎ Î Î ÎÎ # SÎ Î Î Î Î ÎÎ Î Î Î Î Î # S Î Î 500 Kilómetros 17 ÎÎ # S Î Î
  • 21. El lago Titicaca cuenta con un importante movimiento de embarcaciones turísticas que llevan pasajeros a visitar las islas y al otro lado del lago. El transporte fluvial es de gran importancia social ya que permite el desplazamiento cotidiano de personas y el comercio local. Existen algunos pocos cruceros que recorren el Amazonas y unen Perú y Brasil, pero la experiencia turística es casi nula. PERU: NAVES DEL PARQUE ACUATICO SEGÚN MODO DE TRANSPORTE, SECTOR DE PROPIEDAD Y TIPO, 1995 - 2002 MODO DE TRANSPORTE, SECTOR DE PROPIEDAD Y TIPO DE NAVE 1995 1996 1997 1998 1999 2000 2001 2002 TOTAL 460 468 505 597 624 620 705 476 MARITIMO 33 35 43 57 54 61 57 52 ESTATAL 4 4 5 5 5 5 5 5 CARGUERO 1 1 1 0 0 0 0 0 TANQUERO 2 3 4 4 4 4 4 4 GRANELERO 1 0 0 1 1 1 1 1 29 31 38 52 49 56 52 47 CARGUERO 1 1 0 2 2 2 1 1 GRANELERO 1 0 0 0 0 0 0 0 TURISTICO PRIVADO 27 30 38 50 47 54 51 46 PRIVADO 336 342 369 400 465 430 485 263 PRIVADO FLUVIAL 323 322 352 379 432 382 422 215 TURISTICO PRIVADO 13 20 17 21 33 48 63 48 91 91 93 140 105 129 163 161 LACUSTRE ESTATAL 2 2 2 2 2 3 0 0 TURISTICO PRIVADO 89 89 91 138 103 126 163 161 FUENTE: Dirección General de Transporte Acuático. ELABORACIÒN: Oficina General de Planificaciòn y Presupuesto - Direcciòn de Informaciòn de Gestiòn - MTC www.inei.gob.pe 3.4. TRANSPORTE TERRESTRE La Dirección General de Caminos y Ferrocarriles es un órgano de línea del viceministerio de Transportes que está a cargo de dictar normas sobre el uso y desarrollo de la infraestructura de carreteras, puentes y ferrocarriles, así como de fiscalizar su cumplimiento en las redes viales del país 3.4.1 Transporte ferroviario La Dirección General de Caminos y Ferrocarriles es también el órgano responsable del transporte ferroviario. El Perú fue el primer país en América Latina en tener un tren funcionando. El tren a vapor que unía Lima y el puerto Callao (con una tramo de solo 14 km.) fue inaugurado en 1851 y en solo 9 años Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 18
  • 22. ya había transportado 9 millones de pasajeros (tres veces la población del país). Muchas de las 75 líneas férreas que funcionaban a fines del siglo XIX fueron destruidas en la guerra que el Perú perdió con Chile entre 1879 y 1884 (http:// http://www.perutren.org). Actualmente solo subsisten solo 4 líneas férreas, todas ellas con serios problemas lo que ha obligado al estado a privatizar los servicios y dar en concesión las líneas. La mayoría construidas de en estas el líneas siglo XIX fueron para transportar minerales desde las inhóspitas zonas alto andinas hasta los puertos costeros por lo que se hace necesaria una fuerte inversión para la modernización de las vías y equipos. Las líneas ferroviarias del Perú son las siguientes: Fuente: www.perutren.org La difícil orografía hace que los trenes en el Perú sean considerados magníficas obras de ingeniería Ferrocarril central PERÚ: VÍAS FÉRREAS. 2005 Lima - La Oroya con una ramal hacia el Norte y otro hacia al Sur. El ramal Sur llega hasta Huancayo y de ahí es posible tomar otro tren hasta TUMBES # S Huancavelica # S IQUITOS PIURA # S CHACHAPOYAS llamado el “Tren Macho”. El ramal norte MOYOBAMBA # S # S CHICLAYO # S CAJAMARCA # S TRUJI LLO # S fue construido para abastecer al tren de PUCALL PA # S HUARAZ # S carbón y el ramal Sur para recoger los HUANUCO # S CERRO # DE PASCO S minerales de unas de las minas más LIMA CALLAO ## SS LEYENDA importantes de la época: la mina de Santa # S PUERTO MAL DONADO # S ABANCAY CUSCO # S ICA N # S # S AYACUCHO # S Bárbara productora de mercurio. # S Capital departamental Vías férreas Límites departamentales Límites provinciales El ferrocarril central fue, hasta los años 80, HUANCAYO HUANCAVELICA S # PUNO AREQUIPA # S # S MOQUEGUA Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Ministerio de transportes y comunicaciones. 0 100 200 300 400 500 Kilómetros # S TACNA # S tomado por numerosos turistas deseoso de viajar en el tren más alto del mundo. El punto más alto de su recorrido alcanzaba los 4.835 msnm. Desde el año 2006, el tren más alto de mundo está en Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 19
  • 23. China cuando se inauguró el Ferrocarril Qinghai–Tíbet que alcanza la cota 5.072 msnm. Ferrocarril del Sur También conocido como el tren Arequipa Cusco. Sale de la costa, de los puertos de Matarani y Mollendo y sube a la sierra hasta llegar a la ciudad de Arequipa, de ahí se dirige a Puno pasando por la meseta alto andina y finalmente llega a la ciudad de Cusco. El tren transporta pasajeros en los trayectos Arequipa-PunoCusco. Una extensión de esta línea es la que lleva pasajeros de Cusco a Machu Picchu. Ferrocarril Privado de la Southern Es el tren más moderno del país. Transporta los minerales producidos por la Southern Copper Corporation desde las minas de cobre ubicadas de más de 4000 msnm. hasta la refinería de Ilo ubicada en la costa, cerca al puerto del mismo nombre. La línea férrea no pasa por la ciudad de Moquegua, capital del Departamento del mismo nombre, ni transporta pasajeros. Ferrocarril Internacional Tacna (Perú)-Arica (Chile) Construido a mediados del siglo XIX, es único tren internacional que tiene el Perú. Desde el año 2001 no ofrece servicios aunque se espera que en cualquier momento las autoridades reactiven su uso. (La Estrella de Arica. Sábado 18 de diciembre de 2004. www.estrellaarica.cl) Algunos tramos de estas líneas son de especial interés por importancia social al transportar pasajeros a lo largo de valles sin mayor comunicación y en zonas económicamente deprimidas. El tren macho pasa por una de las zonas de mayor pobreza del país y el del Sur fortalece el eje formado por tres principales ciudades andinas de esa región. Actualmente existen servicios diferenciados para turistas y para residentes, pero con una gran diferencia la calidad del servicio. Como se puede ver en el cuadro adjunto, la inversión en el desarrollo de líneas férreas ha sido el mínimo haciendo que el número de kilómetros de vías haya incluso disminuido en los últimos años. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 20
  • 24. RED FERROVIARIA, SEGÚN EMPRESA Y TRAMO EN Km: 1999 - 2006 EMPRESA Y TRAMO 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 HUANCAYO-HUANCAVELICA-IPD (1) 134,5 134,5 134,5 134,5 134,3 134,3 134,3 134,3 FERROVIAS CENTRAL ANDINA S.A. (2) CALLAO - HUANCAYO 590,0 590,0 590,0 590,0 590,0 496,0 489,6 489,6 1.075,4 1.075,4 1.075,4 1.075,4 1.075,4 1.075,4 1.075,4 1075,4 MATARANI-PUNO-CUSCO 934,0 934,0 934,0 934,0 934,0 934,0 934,0 934 CUSCO - HIDROELECTRICA 141,4 141,4 141,4 141,4 141,4 141,4 141,4 141,4 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 257,8 61,0 63,1 63,1 63,1 63,9 63,9 63,9 63,9 2118,7 2120,8 2120,8 2120,8 2121,4 2027,4 2021 2021 FERROCARRIL TRANSANDINO S.A. SOUTHERN COPPER CORP. TOQUEPALA - ILO - CUAJONE FERROCARRIL TACNA - ARICA (3) TOTAL NOTA : Se considera tanto la línea principal como la secundaria. (1) : A partir de 1997, el tramo Huancayo - Huancavelica de la ex-ENAFER S.A., pasó a ser Institución Pública Descentralizada del MTC. (2) : A partir del mes de agosto del año 2004, mediante Acuerdo Nª 2, el concesionario devuelve al MTC el tramo: Pachacayo-Chaucha y el ramal: Morococha-Ticlio; asimismo, el 16.11.05 devolviò 6.1 kms. del tramo Morococha - CutOff. (3) : A partir del 01.07.2000, la operación y administración del ferrocarril Tacna - Arica fue transferida a la Empresa Nacional de Puertos - ENAPU S.A. Desde febrero del año 2001, está fuera de servicio por caída del puente sobre el río Lluta ubicado en la ciudad de Arica - Chile y los efectos dejados por el sismo del 23.06.01 ; en el mes de julio del año 2004, ENAPU S.A. lo transfiere al Gobierno Regional de Tacna. FUENTE: Dirección de Información de Gestión .- MTC www.inei.gob.pe La línea férrea que transporta una mayor cantidad de pasajeros es el tren Arequipa-Puno-Cusco. Este tren, a diferencia de los demás ha incrementado el número habiendo superado en el año 2006 los 1 200 000 pasajeros. Parte de este éxito se debe al tramo Macchu Cusco-Machu Picchu que transporta tanto campesinos residentes de los pequeños centros poblados, como turistas internacionales. Los casos del ferrocarril central (Lima-Huancayo) y el llamado “tren macho” son críticos. El primero solo ha transportado pasajeros en casos excepcionales y el segundo transporta cada vez a menos pasajeros. Se hace necesario promover su uso e invertir en mejorar los servicios. El declive en la línea Lima-Huancayo se debe una serie de factores relacionados a los altos costos de su mantenimiento debido a los constantes deslizamientos de tierra, pero también al tiempo que se requiere para terminar la ruta. Mientras que en bus es posible realizar el mismo tramo en solo 6 horas, el tren se toma 12 horas por lo que este medio de transporte podría plantearse más como un medio de transporte de pequeñas distancias y turístico. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 21
  • 25. TRÁFICO FERROVIARIO DE PASAJEROS, PASAJEROS-KILÓMETRO E INGRESOS SEGÚN EMPRESA: 1999 - 2006 EMPRESA 1999 2000 2001 2002 2003 2004 2005 2006 TOTAL PASAJEROS (MILES) 793 1.438 1.314 1.056 1.283 1.351 1.469 1.435 PASAJEROS-KM (MILES) 68.790 107.238 123.961 212.687 103.194 119.278 125.756 124.262 INGRESOS (MIL.NUEVOS SOLES) 14.871 47.808 52.790 56.065 65.763 84.192 104.024 112.457 FERROCARRIL TACNA - ARICA (1) PASAJEROS (MILES) PASAJEROS-KM (MILES) INGRESOS (MILES NUEVOS SOLES) 32 30 8 0 0 0 0 0 1.897 1.782 498 0 0 0 0 0 117 127 46 0 0 0 0 0 HUANCAYO - HUANCAVELICA - IPD (2) PASAJEROS (MILES) PASAJEROS-KM (MILES) INGRESOS (MILES NUEVOS SOLES) 622 502 451 216 348 293 285 217 45.156 35.612 32.656 15.987 25.373 21.373 19.013 16.112 2.793 2.219 2.206 1.140 1.693 1.510 1.396 1.392 FERROVIAS CENTRAL ANDINA S.A. PASAJEROS (MILES) * * * 9 6 5 1 2 PASAJEROS-KM (MILES) 24 120 55 116.224 1.399 868 604 896 INGRESOS (MILES NUEVOS SOLES) 46 0 366 380 296 206 151 210 FERROCARRIL TRANSANDINO S.A. PASAJEROS (MILES) 139 906 855 831 929 1.053 1.183 1.216 PASAJEROS-KM (MILES) 21.713 69.724 90.752 80.476 76.422 97.037 106.139 107.254 INGRESOS (MILES NUEVOS SOLES) 11.915 45.462 50.172 54.545 63.774 82.476 102.477 110.855 (1) : A partir del 01.07.2000, la operación y administración la ejecuta ENAPU S.A. ; desde febrero del año 2001, está fuera de servicio por caída del puente sobre el río Lluta ubicado en la ciudad de Arica - Chile y los efectos dejados por el sismo del 23.06.01; ENAPU S.A. transfiere este ferrocarril en el mes de julio del año 2004, al Gobierno Regional de Tacna. (2) : A partir de 1997, el tramo Huancayo - Huancavelica de la ex-ENAFER S.A., pasó a ser Institución Pública Descentralizada del MTC. (*) : En el año 1999 sólo movilizó 40 pasajeros, en el año 2000 a 930 pasajeros y en el año 2001, sólo 103 pasajeros todos en condición de cortesia. FUENTE: Empresas Ferroviarias ELABORACION: Oficina General de Planificación y Presupuesto - Dirección de Información de Gestión .- MTC El ferrocarril internacional (Tacna-Arica) genera grandes expectativas en ambas poblaciones por su posible impacto en el comercio y turismo. El Perú cuenta con un muelle en territorio Chileno (Arica) como producto de las negociaciones que se dieron después de la Guerra de 1879, lo que podría facilitar el transporte de mercancías y ser de interés histórico. Se hace necesaria una inversión tanto en el mantenimiento de la infraestructura como en equipamiento, pero también es necesario estudiar la posibilidad de construir nuevos tramos que desde hace décadas han sido propuestas por especialistas o recuperar antiguas líneas. 3.4.2. Transporte vial Las carreteras en el Perú son clasificadas de tres distintas formas. Por su orientación (longitudinales, transversales y de enlace), por sus papel en la red (nacionales, departamentales y vecinales) o por sus características físicas (asfaltadas, afirmadas, sin afirmar, trocha y sendero). Por su orientación, la red nacional está conformada por las grandes rutas longitudinales (Panamericana, Longitudinal de la Sierra o Andina y Marginal de la Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 22
  • 26. Selva) y las rutas transversales o de penetración que son caminos que ascienden por los valles de la costa hasta los andes y que, en algunos casos, se llegan a la selva. Las carreteras de enlace son aquellas que unen puntos aislados como en el caso de la selva (www.mtc.gob.pe). Por su papel en el desarrollo del país, la red vial, en cambio, está conformada por carreteras nacionales que son las que permiten el desplazamiento de personas y bienes por todo el país; las departamentales, circunscritas a un departamento, y que unen las principales capitales de provincia de ese departamento, las vecinales, llamadas también Caminos Rurales, comunican pueblos o caseríos pequeños. Por sus características físicas, los caminos se clasifican en asfaltados, afirmados, sin afirmar, trochas carrozables y caminos de herradura. Análisis de las redes de transporte Con el fin de comprender las redes de transporte que afectan directamente al sistema turístico, se procederá a analizar solo el transporte por carreteras y el aéreo. Para el caso del transporte por carreteras solo serán consideradas las vías asfaltadas y las afirmadas dado que son éstas las que permiten un transporte más seguro y en mejores condiciones. Características de la Infraestructura La construcción y mantenimiento de caminos en el Perú es de altos costos debido a lo accidentado del territorio y las largas distancias que es necesario cubrir. Como se observa en el gráfico, son muchos los años en los que no se avanza significativamente en su construcción ni en su mantenimiento. Al comparar el mapa de caminos según su importancia en el sistema vial y el de caminos según sus características físicas (rodadura) se evidencia una inconsistencia sustancial entre ellos. Gran cantidad de caminos considerados de interés nacional no están asfaltados, incluso algunos de ellos no han sido aun construidos. También es posible advertir que la costa cuenta con los mejores caminos, esto debido lo bastante plano poca pendiente del terreno, así como a la alta concentración de la población, a la presencia de varias de las principales ciudades del país y la visión centralista de los diferentes gobiernos que han privilegiado una red Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 23
  • 27. PERÚ: KILÓMETROS DE CARRRERAS EXISTENTES 80.000 78.000 76.000 74.000 72.000 70.000 68.000 66.000 64.000 62.000 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1990 1989 1988 1987 1986 1985 1983 58.000 1984 60.000 Elaborado a partir de las estadística del Ministerio de Transportes y Comunicaciones del Perú PERÚ: VÍAS DE COMUNICACIÓN TERRESTRE. 2005 Y # PERÚ: VÍAS DE COMUNICACIÓN TERRESTRE. 2005 S # # Y S # Y # S # S # # Y S # S # S # S # S # S # S # Y # S # # Y S # S # S # S # S # S # S # S # Y # S # S # Y # S # S # S # # Y S # S # S # S # S # S # S # # Y S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # # Y Y # S # S # S # S # S # S # S # S # S # # Y Y # Y # S # S # S # S # SS ## Y # S # # Y S # S # S # S # # Y S # S # S # S # S # SS ## S # S # S # Y # # Y S # Y # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # # Y S # S # S # S # S # S # S # # Y S # S # S # S # LEYENDA S # S # S # S # S # S # S # YY ## Capital departamental Capital provincial Límites departamentales Vias terrestres Asfaltada Afirmada Sin afirmar Trocha carrozable En construcción En proyecto Límite provincial Y # Y # S # S # # Y S # Y # # Y S # # Y Y # Y # Capital departamental Clases de Vías Nacional Departamental Vecinal No Clasificado Límite departamental S # SS ## SS # # ## YY Y # N S # S # S # LEYENDA S # S # S # Y # S # S # S # S # S # S # S # Y # Y # Y # Y # S # S # S # # Y S # S # S # S # S # N S # S # S # S # S # # Y S # S # S # S # S # S # S # # Y S # # Y S # S # S # S # S # S # S # # Y S S # # S S # # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # # Y S # S # S # S # S # S # # Y S # S # S # Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Ministerio de transportes y comunicaciones. 0 100 200 300 400 500 Kilómetros Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Ministerio de transportes y comunicaciones. Y # Y # 0 100 200 300 400 500 Kilómetros S # # Y S # S # S # S # S # # Y Actualmente, solo un 14% de la red de caminos está asfaltada a pesar de su importancia para el transporte de mercancías y personas y que muchas de ellos son considerados caminos de interés nacional. Los caminos afirmados constituyen un 22% del total de caminos y a pesar de ser los segundos en importancia, muchos de ellos se encuentran con serios Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 24
  • 28. problemas de mantenimiento por lo que su estado dificulta el paso de vehículos. Estos dos tipos de caminos suman un 36% de la red total de caminos y es la que permite un transporte más o menos fluido y seguro. Estos son los caminos que permitirían la llegada de un buen número de vacacionista convencional que llega al destino haciendo uso del transporte público, transportado por operadores locales o en vehículo propio. PERÚ: CAMINOS POR TIPO DE RODADURA. 2004 14% 46% 22% 18% Asfaltada Afirmada Sin afirmar Trocha Los cuadros permiten observar que el número de kilómetros de caminos asfaltados es mucho menor que el de vías consideradas nacionales y que debido a su importancia deberían ser ofrecer las facilidades mínimas para el desplazamiento. Los caminos asfaltados son los menos abundantes. La mayoría de ellos se encuentran en la costa o unen ciudades muy importantes. Los caminos afirmados son de tierra y cuentan con un nivel de tratamiento que nivela el terreno y cuentan con alguna señalización; sin embargo, no cuentan con ningún recubrimiento que les permita resistir las lluvias u otras formas de erosión por lo que es común se vean interrumpidos fácilmente. Los caminos sin afirmar son aquellos que han sido nivelados, pero que no han sido apisonados. El tipo de camino predominante es la trocha carrozable, que permite el desplazamiento de camiones y camionetas con dificultad y a velocidades muy bajas. Muchos de estos caminos resultan intransitables durante la época de lluvias. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 25
  • 29. TIPO DE SUPERFICIE DE RODADURA Y SISTEMA DE CARRETERA TOTAL 1999 LONGITUD DE LA RED VIAL (km) 2000 2001 2002 2003 2004 78.127 78.213 78.252 78.319 78.397 78.554 NACIONAL 16.967 17.053 17.091 17.158 16.857 17.095 DEPARTAMENTAL 14.251 14.251 14.251 14.251 14.251 14.596 VECINAL 46.909 46.909 46.909 46.910 47.289 46.864 Fuente: Dirección General de Caminos y Ferrocarriles. En los últimos años, el número de kilómetros de vías no ha cambiado sustancialmente con un incremento menor al 1%. Si bien no se ven cambios importantes al interior del cuadro de vías clasificadas según su papel nacional, regional o local, sí se nota un cambio importante en la calidad de las mismas AÑO ASFALTADO AFIRMADO SIN AFIRMAR TROCHA TOTAL 1983 7.178 13.028 15.320 30.530 66.056 1984 7.206 13.534 16.101 30.928 67.769 1985 7.325 13.627 15.853 31.558 68.363 1986 7.459 13.538 15.940 33.005 69.942 1987 7.459 13.538 15.940 33.005 69.942 1988 7.459 13.538 15.940 33.005 69.942 1989 7.564 13.476 15.898 33.005 69.942 1990 7.564 13.475 15.898 33.005 69.942 1991 7.459 13.538 15.940 33.005 69.942 1992 7.624 13.484 15.867 32.967 69.942 1993 7.624 13.484 15.867 32.967 69.942 1994 7.624 13.484 15.867 32.967 69.942 1995 8.356 13.217 16.763 35.103 73.439 1996 8.564 13.280 16.877 35.045 73.766 1997 8.993 13.750 16.227 36.837 75.807 1998 10.188 18.518 13.809 35.597 78.112 1999 10.189 18.533 13.809 35.596 78.127 2000 10.574 18.719 13.373 35.548 78.213 2001 10.745 18.802 13.179 35.526 78.252 2002 11.044 18.947 12.839 35.488 78.319 2003 10.038 18.616 13.945 35.797 78.397 2004 11.074 17.097 14.028 36.356 78.554 En los últimos 21 años la red total solo ha crecido en un 16% con momentos importantes como 1983 y algunos de los años 90 en los que se llegó a construir casi 2 000 kilómetros o más cada año. En términos absolutos, se han construido 600 kilómetros por año en promedio. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 26
  • 30. PERÚ: Variación absoluta y porcentual para cada tipo de carretera 1983-2004 TIPO ABSOLUTO PORCENTUAL ASFALTADO 3 895 km 35% AFIRMADO 4 068 km 23% SIN AFIRMAR -1 292 km -9% TROCHA 5 826 km 16% 12 498 km 15% TOTAL Elaborado a partir de las estadísticas del MTC publicadas en los compendios del Instituto Nacional de Estadística e Informática. Las carreteras asfaltadas se han incrementado notablemente y en el mismo lapso de tiempo, habiéndose construido en el mismo tiempo casi 4 000 kilómetros de nuevos caminos, lo que equivale a un aumento de 35%. Las afirmadas también han sido objeto de mejoras importantes con un incremento de 4 000 kilómetros, un 24%. Los caminos que casi no han variado son los sin Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 27
  • 31. afirmar, los que han tenido altibajos para finalmente tener un saldo negativo. Finalmente las trochas tienen un aumento de 16% en promedio. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 28
  • 32. 4. ANÁLISIS DE LA INFRAESTRUCTURA VIAL El graficar la red nos permite simplificar sus formas en puntos (nodos o vértices) y líneas (vértices). A este conjunto de puntos y líneas se le conoce como la topología de una red. Para el caso en estudio, los vértices se han obtenido en dos niveles: de la red asfaltada y de la afirmada, mientras que los puntos se han obtenido de las capitales de departamento y las capitales de provincia bajo el presupuesto de que estos son importantes destinos turísticos. El análisis se ha realizado a dos escalas: nacional y departamental. 4.1. Análisis del gráfico La formas básicas de una red puede ser de lineal, radial, malla o en forma de árbol. Cada una de estas formas responde a diferentes realidades históricas, económicas, políticas o de relieve. El gráfico también puede ser Rodrigue 2006 llamado incoherente cuando existen nodos incomunicados o si la red está fraccionada con lo que se denomina un subgrafo aislado. Para que un gráfico sea considerado coherente debe tener un número de vértices mayor al número de nodos menos 1 (e=v-1). La red principal Después de identificar aquellas vías asfaltadas y las capitales de departamento como principales destinos turísticos, se trazaron líneas simples. Debido a que algunos caminos parten de otros caminos y no siempre de una ciudad, fue necesario incorporar algunos nuevos nodos. A partir del gráfico se puede resumir que la red cuenta con 25 nodos principales, 6 secundarios y solo 27 arcos. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 29
  • 33. TOPOLOGÍA DE LAS VÍAS ASFALTADAS DEL PERÚ. 2006 CAMINOS ASFALTADOS DEL PERÚ. 2006 Y # IQUIT OS TUMBES Y # # Y # PIURA # Y # MOYOBAMBA Y # CHACHAPOYAS # S Y CHICLAYO # CAJAMARCA TRUJI LLO PACASMAYO PUCALL PA Y # Y # # S # CAJAMARCA Y # S TRUJILLO # Y # S Y # LIMA Y # Capital departamental Caminos asfaltados Límite departamental Y # HUANCAVELICA Y # AYACUCHO ABANCAY Y # Y # CUSCO LEYENDA Y # # Y # S Y # PUNO Y # 0 Y # Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Ministerio de Transportes y Comunicaciones. 2006 LA OROYA CALLAO Y # ICA 100 200 300 400 500 Kilómetros # S # S S ## # Y Y PUERTO MALDONADO AREQUIPA 0 # S # Y # S # Y CERRO DE PASCO LIMA HUANCAYO Y # N HUANUCO DESVIO # HUARAZ S CERRO DE PASCO Y Y LEYENDACALLAO## # S # Y HUARAZ HUANUCO Y # PUCALLPA # S # Y HUARAZ Y # # S # Y # S # Y N CHACHAPOYAS Y # # S # Y S Y PIURA # MOYOBAMBA Y # CHICLAYO IQUITOS S Y TUMBES # Nodos principales # PISCO S # S Y ICA# # S # HUANCAYO Y # S #HUANCAVELICA Y # S # AYACUCHO Y # S # S # # CUSCO Y Y NASCA PUERTO MALDONADO # S # Y ABANCAY # S Nodos secundarios Arcos AREQUIPA 100 200 300 400 500 Kilómetros # S # S JULIACA # PUNO Y # S # Y # S Y MOQUEGUA# MOQUEGUA Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Ministerio de Transportes y Comunicaciones. 2006 TACNA Y # # S Y TACNA # El gráfico resultante puede ser descrito como de tipo árbol con Lima como el nodo principal del que nacen ramas secundarias hacia el norte, centro y sur. Es también un gráfico incoherente en el que se identifican hasta 5 capitales departamentales sin ninguna conexión terrestre con la red. ACCESO A LAS CAPITALES DEPARTAM ENTALES POR CAM INOS PRINCIPALES 5 Sin acceso 20% 20 Con acceso 80% Se observa, igualmente un fuerte componente lineal debido a la presencia de la carretera que corre por la costa. Esta carretera es la carretera Panamericana, probablemente la más importante del país y unas de las más importantes en el continente. El éxito de esta carretera se debe a que, debido a lo regular del Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 30
  • 34. terreno, los costos son menores, y a que la población tiene a asentarse en áreas de menor altitud. También es posible observar algunos elementos de los otros modelos. En la zona sur, es posible reconocer fácilmente la existencia de una incipiente red y en la zona norte y centro algunas formas radiales. En general corresponde con un modelo de desarrollo que ha dejado en un segundo lugar los espacios andinos y que solo los ha visto como espacios de los cuales es posible extraer productos como minerales. El espacio amazónico por su lado ha sido siempre visto como un espacio salvaje y aún existe el debate si estos espacios debieran ser explotados o preservados tal como se encuentran. Sin embargo, no es posible para la economía dejar explotar algunos de sus recursos. Tal es el caso de los espacios petroleros o de producción de gas que han dejado importantes ductos para el transporte de materias primas, pero no caminos importantes. La red secundaria Para elaborar el gráfico de caminos que incluye tanto destinos como caminos secundarios (capitales de provincia y caminos afirmados) se elaboró primero un mapa que incluyera esta información y luego se determinaron los nodos y vértices, incluyendo nodos auxiliares en los lugares en los que las carreteras se unieran o cruzaran. ACCESO A LAS CAPITALES DE PROVINCIA POR CAM INOS HASTA DE SEGUNDO NIVEL Sin 29 acceso 15% 165 Con acceso 85% Como resultado de este nuevo mapa se puede concluir que de las 194 capitales de provincia, 29 de ellas, un 15%, no cuentan con acceso a la red ni si quiera con caminos afirmados lo que las limita gravemente en términos de desarrollo. Es necesario recalcar que todas las capitales de Departamento cuentan con acceso Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 31
  • 35. por vías afirmadas, por lo menos, aunque, la ciudad de Iquitos no tiene acceso a la red y solo cuenta con un acceso hacia otra capital de provincia. DEPARTAMENTO ANCASH APURIMAC AREQUIPA AYACUCHO CAJAMARCA CUSCO HUANCAVELICA HUANUCO LA LIBERTAD LIMA LORETO MOQUEGUA PUNO UCAYALI PROVINCIA AIJA ASUNCION CORONGO PALLASCA COTABAMBAS CONDESUYOS LA UNION HUANCA SANCOS LA MAR PAUCAR DEL SARA SARA SAN MIGUEL SAN PABLO CHUMBIVILCAS ACOBAMBA ANGARAES CHURCAMPA HUACAYBAMBA PACHITEA PUERTO INCA BOLIVAR PATAZ CAJATAMBO MARISCAL RAMON CASTILLA REQUENA UCAYALI GENERAL SANCHEZ CERRO SANDIA ATALAYA PURUS En resumen, 13 de 24 Departamentos cuentan con capitales provinciales sin acceso a la red. Estos se encuentran sobre todo en espacios amazónicos y andinos. Especialmente en Departamentos tradicionalmente marginados y con los índices de pobreza más altos del país. Con respecto a la forma de la red, el gráfico tiene una configuración bastante más cercana a la de una malla, aunque muchos nodos cuenten solo con una conexión y por lo tanto algunas se observe algunas de las características del árbol. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 32
  • 36. PERÚ: PRINCIPALES VÍAS DE COMUNICACIÓN TERRESTRE. 2005 # # S S # Y S # # S # S Y # # S # S # S # S # S # S Y # # S # S # S # S # S # S# S # S # S # S# S Y # # S # S # S # #S S# S Y # # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S Y # # # SS # # S S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S Y # # S # S # Y S # # S # S # S# S # S # S # S # S # S # S # S # S # S Y # # S ## SS # S # S # S Y # S # S# # S # S ## SS # S # S # S # S # # S S # S # S # S # S # S # S # S # S # S Y # # S # S # S # S Y # # S # S # S # S # S # S # S # # S S # S # S # S ## SS YY ## # S #S S# Y # # S # S # S Y # LEYENDA # S # S # S Capital departamental Capital provincial Vias terrestres N Asfaltada Afirmada En ejecución Límites departamentales Límite provincial # # S S # S Y # # S # S Y # # S # # S S # S # S # S # # SS # S S# # Y # S Y # # S # S # S # # S S # S # S # S # S # S # S # S # # S S # S Y # # S # S Y # # S # S # S # S 200 300 400 # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S Y # # S # S # S # S Y # # S # S # S # S # S 100 # S # S # S Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Ministerio de transportes y comunicaciones. 0 # S # # S S # S # S Y # # S # S # S # S # S Y # 500 Kilómetros En el mapa de caminos de primer y segundo orden se puede observar la existencia de algunos pequeños tramos que unen sólo dos centros poblados como en el caso de la carretera Iquitos-Nauta. La mayoría de estos casos se dan en espacios andinos cercanos a capitales departamentales o distritales y son Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 33
  • 37. partes que han recibido tratamiento con el fin de evitar su deterioro y asegurar el flujo en épocas de lluvia. En otros casos, esta situación responde más de decisiones políticas que a criterios técnicos. GRÁFICO DE DE LAS VÍAS DE TRANSPORTE TERRESTRE HASTA EL NIVEL SECUNDARIO A NIVEL PROVINCIAL. 2006 # # S S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S ## SS # S # S # S # S # # SS S # # S # S # S # # S S # S # S # S ## SS ## SS # S # S # # SS S # # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # # S S # # S S # # S S # S ## SS # S # S # S # S # S # S # # S S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S ## SS # S # S # S ## SS # S # S # S # S # # SS # S # S # S # S S ## # S S # S # S # # S S # S # S # # S S # S # S # S # S # S # S # S LEYENDA # S # S ## SS N # S # S # # # S S S # S # S # S # # S S # S # S # # S S # S # S ## SS # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S Capital provincial Nodos Vía de acceso # S # S # S # S # S # S # S # # S S # S # S # S # S # # SS # # S S # S # S # S # S # S # S # S # #S # S S # # S S # S # # S S # S # S # S# S # S # S # S # # S S # S # S # S # # S S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S Límite departamental # S Límite provincial # S # S # S # S # S # S # S # S # # S S 0 100 200 300 400 # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # #S S # S Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 34 # S # S # S 500 Kilómetros ## SS # S # S 100 # S # S # S # S Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Fuente: Ministerio de transportes y comunicaciones. # S # S # S ## SS # S # S # S # S S S # #
  • 38. El gráfico de las vías de comunicación de primer y segundo orden nos muestra una simplificación del mapa anterior. La red está compuesta por un total de 253 nodos y 267 conexiones o aristas. Para la construcción del gráfico y debido a la configuración de la red fue necesario incorporar 55 nodos auxiliares. La red no está repartida homogéneamente sobre el territorio. Su presencia es mayor en el área costera y andina, con algunos vacíos en los Andes del sur y claros vacíos en la zona amazónica. Su forma se parece más a una malla aunque también se observan algunas “ramas” que le da características de red tipo árbol. Se advierte la presencia de 3 subgrafos aislados: En todos los casos se trata de una carretera que une dos puntos como el compuesto por la carretera IquitosNauta en el Departamento de Loreto o los otros dos en los Departamentos de Huánuco y Anchash. A pesar de la importancia del papel que desempeña la capital de provincia en la administración del territorio, 29 de ellas (11%) no tiene acceso a este nivel de la red. La red departamental Para el análisis de las redes departamentales fue necesario crear nuevos gráficos que consideren solo aquellas vías que unen puntos dentro de la circunscripción administrativa. De esta manera se obtuvo mapas como los que se muestran a continuación. El análisis visual del las 24 redes departamentales da como resultado el siguiente cuadro que describe la principal característica de estas. TIPO DE RED NÚMERO DE REDES ÁRBOL 8 MALLA 8 INCOHERENTE 8 TOTAL 24 Un tercio de los departamentos tienen una red con una conformación de malla debido a que la mayoría de sus nodos están conectados y cuentan al menos con un circuito. Otro tercio tiene forma de árbol en la que todos o casi todos sus nodos son parte de la red, pero sin formar ningún ciclo. Otro tercio resulta principalmente Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 35
  • 39. incoherente al tener varios nodos inconexos o una parte de la red aislada de la principal. Los departamentos con redes desarrolladas en forma de mala tendrían ventajas comparativas para el desarrollo de la actividad turística, no solo para alcanzar todos los destinos internos, sino porque además ofrecen al turista la posibilidad de diseñar diferentes rutas. Los departamentos con redes con forma de árbol o lineales incorporan todos o casi todos los destinos que contienen y por lo tanto los ofrecen las mismas posibilidades de competir como destino turístico y de repartir a los turistas y sus impactos (positivos y/o negativos) en el territorio. Los departamentos incoherentes, a pesar de que puedan contar con importantes recursos turísticos y atraer un número significativo de turistas, ofrece pocas posibilidades al turista de moverse hacia otros destinos dentro de su jurisdicción. Estos departamentos tendrían serias desventajas para el desarrollo de la actividad turística en sus otros posibles centros de servicios o capitales de provincia que puedan considerarse destinos turísticos. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 36
  • 40. CABANA # S SIHUAS # S CORONGO # S # S # S SANTA MARIA DE NIEVA # S # S CHIMBOTE # S CARAZ S # SAN LUIS S # # S # S YUNGAY CHACAS # CARHUAZ S CASMA # S # S # S AIJA LAMUD S # 30 LLAMELLIN # S # S Y # S TA MBOBAM BA # S # S HUARI CHUQ IBA MBILL A U # S # S RECUAY CHA LHUANCA # S ANTAMBAMBA # S HUARMEY # # S S CHIQUIAN # # S Y CHACHAPOYAS 0 JUMBILLA ABANCA Y # S ANDAHUAYLAS # S # Y HUARAZ AMAZONAS # S # S # S BAGUA # S BAGUA GRANDE CHINCHEROS POMABAMBA # S PISCOBAMBA OCROS # S # S MENDOZA ANCASH 60 Kilomete rs 0 40 APURIMAC 80 Kilomete rs 0 HUANTA # S # S SAN MIGUEL 30 60 Kilomete rs PERÚ: DIAGRAMA TOPOLÓGICO DE LAS VÍAS TERRESTRES A NIVEL INTRADEPARTAMENTAL. 2006 # # S Y AYACUCHO COTA HUASI # S CHIVAY CARAVELI # S # S CHUQ UIBA MBA # S CANGALLO # S S VILCAS HUAMAN # # HUANCAPI S # S HUANCA SANCOS APLAO # S # S CAMANA # S QUEROBAMBA AREQUIPA # S LEYENDA AYACUCHO # Y # # S Y S # PUQUIO # S # S S # AREQUIPA 0 60 # S MOLLEND O # S CORACORA PAUSA # S 120 Kilomete rs 0 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 50 100 Kilomete rs 37 Capital departamental Capital provincial N Nodo vial Comunicación terrestre Límite departamental Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Fuente. Ministerio de tranportes y comunicaciones.
  • 41. SAN IGNACIO # S PAMPAS # S # S JAEN CAJAMARCA QUILLABAMBA # S SAN MIGUEL CELENDIN # S # S DE PALLAQUES S # # S SANTO TOMAS # SAN PABLO S # S # # CAJAMARCA S Y CONTUMAZA S # 0 30 0 60 Kilomete rs 30 # S HUAYTARA HUANCAVELICA 60 Kilomete rs 0 30 60 Kilomete rs PERÚ: DIAGRAMA TOPOLÓGICO DE LAS VÍAS TERRESTRES A NIVEL INTRADEPARTAMENTAL. 2006 # # S Y PISCO # S CASTROVIRREYNA # S # S # S # S CHINCHA ALTA HUACRACHUCO # S ACOBAMBA # S LIRCAY # S ESPINAR (YAURI) CUSCO # S SAN MARCOS # CAJABAMBA S # S HUANCAVELICA CALCA URUBAMBA S # # S # S PAUCARTAMBO ANTA S # # # Y S CUSCO # URCOS # S PARURO S # # ACOMAYO S S # S # # YANAOCA S S SICUANI CUTERVO # S # # S S CHOTA # S # BAMBAMARCA S # SANTA CRUZ S CHURCAMPA # S # S # Y HUACAYBAMBA TINGO MARIA # S PUERTO INCA LEYENDA # ICAS # S LLATA # S LA UNION # CHA VINILLO S # S # S JESUS HUANUCO # # S Y # PALPA S # S PANAO S # # S AMBO # NAZCA S ICA HUANUCO 0 30 # Y 60 Kilomete rs 0 30 S # Capital departamental Capital provincial N Nodo vial Comunicación terrestre Límite departamental 60 Kilomete rs Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Fuente. Ministerio de tranportes y comunicaciones. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 38
  • 42. # S CHEP EN BOLI VA R # S LA M ERCED # S JUNIN # S # S # S # S # S SA N PEDR O DE L LOC # S CASCAS SATIPO TARMA # S LA OROY A S # AS CO PE HUA MA CHUCO # S OTUZCO # S # JAUJA S CONC EPCION S # CHUPACA S # # S # S # S # Y JUL CAN TRUJIL LO # S SA NTI AG O # S # Y TA YABA M BA D E CHUCO HUANCAYO # S LAMBAYEQUE # S VIRU # # S Y JUNIN 0 40 80 Kilomete rs 0 30 CANTA # S IQUITOS # S # Y # CABALLO COCHA S MATUCANA # S CALLAO S S Y # # LIMA # YURIMAGUAS # S 0 30 60 Kilomete rs SAN VICENTE DE CAÑETE # S LORETO S # S # 0 100 40 Kilomete rs LEYENDA # Y CONTAMANA # S 20 200 Kilomete rs Capital departamental Capital provincial N Nodo vial Comunicación terrestre Límite departamental Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Fuente. Ministerio de tranportes y comunicaciones. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 39 CHICLAYO PERÚ: DIAGRAMA TOPOLÓGICO DE LAS VÍAS TERRESTRES A NIVEL INTRADEPARTAMENTAL. 2006 # S NAUTA # S REQUENA YAUYOS # S LIMA 0 60 Kilomete rs # S HUACHO HUARAL # S LAMBAYEQUE LA LIBERTAD # S CAJATAMBO # S OYON # BARRANCA S FERREÑAFE # S # S
  • 43. MADRE DE DIOS # S IÑA PA RI OMATE # S YANAHUANCA # S O XAPAMPA # S # # S Y CERRO DE PASCO MOQUEGUA # S # Y # S SA LVACION # Y PUER TO M AL DON AD O PASCO # S MOQUEGUA # S ILO 0 # S 50 TALARA # S # # S Y AYAVIRI AZANGARO # S # S # S # S # LAMP A S S # # JULIACA S # S HUANCABAMBA # S 0 40 Kilomete rs PUTINA HUANCANE ## SS MOHO # S LEYENDA S # PUNO Y # S SECH URA # ILAVE S JULI PUNO PIURA 0 30 60 Kilomete rs # S 30 # S YUNGUYO # Y S # S # Capital departamental Capital provincial N Nodo vial Comunicación terrestre Límite departamental 0 50 100 Kilomete rs Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Fuente. Ministerio de tranportes y comunicaciones. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 40 60 Kilomete rs PERÚ: DIAGRAMA TOPOLÓGICO DE LAS VÍAS TERRESTRES A NIVEL INTRADEPARTAMENTAL. 2006 SANDIA # S CHULUCANAS # S # S PIURA 20 MACUSANI # S AYABACA # S SULLANA # S PAITA 0 100 Kilomete rs
  • 44. # S MOYOB AMB A RIOJA # S ZA RUMI LL A # S # Y # S Y TUMBES # LAM AS S SA N JOSE # S TA RAP OTO # S CA ND AR AVE ZORRI TOS # S # DE SISA S SA POSOA S # # JUA NJUI S # S PICOTA # S # S # S BELLAVISTA # S TA RAT A LOCUMBA # S # Y TUMBES TA CN A SAN MARTIN TACNA # S TOCA CHE 0 0 50 50 0 50 100 Kilomete rs 100 Kilomete rs 100 Kilomete rs PERÚ: DIAGRAMA TOPOLÓGICO DE LAS VÍAS TERRESTRES A NIVEL INTRADEPARTAMENTAL. 2006 PUCA L LPA # # S Y # S AG UA YTI A LEYENDA # S ES PERA NZ A # Y S # UCAYALI 0 50 AT AL AYA # S S # Capital departamental Capital provincial N Nodo vial Comunicación terrestre Límite departamental 100 Kilomete rs Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Fuente. Ministerio de tranportes y comunicaciones. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 41
  • 45. 4.2. Cohesión de la red La cohesión o conectividad de la red se mide a través de diferentes indicadores con objetivos diversos, pero siempre pasados en el número de nodos y aristas. El objetivo general es siempre evaluar el grado de conexión que existe entre los distintos puntos de una red. Un mayor número de conexiones en la red facilitaría la interacción territorial y, para los fines de esta investigación, la posibilidad de que los turistas visiten diferentes puntos al interior de un espacio administrativo, de manera que la actividad turística lleve también trabajo a estos espacios. Resulta especialmente interesante comparar los resultados de su aplicación en una misma red a diferentes momentos en el tiempo, o comparar diferentes redes. En este trabajo se evaluará primero la red nacional en sus dos primeros niveles y luego las redes departamentales. El grado de cohesión El índice de cohesión recogido por Potrykowski y Taylor () es usado desde los años 50 por muchos autores como Prihar, Garrison, Kansky o Vetter. Utiliza el número de vértices y aristas en el que número de vértices es potencializado y luego relacionado con el número de vértices (Potrykowski et al 1984). Cst = V= número de vértices e= Cst = V(V-1)/2e grado de cohesión de la red número de aristas Los límites superiores que estos autores proponen se define como sigue: Cst 1 ≤ Cst ≤ V/2 Así, para el caso de la red nacional tendríamos dos resultados, uno para la red principal que incluye solo capitales de Departamento y caminos afirmados y otro para la red secundaria que incluye capitales de provincia y caminos afirmados. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 42
  • 46. Dado que el límite inferior propuesto es uno y que este equivale a la cohesión mínima el ejercicio se ha aplicado con dos variantes. Por un lado, se han considerado todos los nodos de la red aunque estos estén aislados (gráfico incoherente) y, por otro, solo aquellos que están incorporados al gráfico (gráfico coherente) con el fin de descubrir si hay diferencias sustanciales. GRÁFICO COMPLETO (incoherente) V RED NACIONAL PRINCIPAL RED NACIONAL SECUNDARIA e Cst Cst Mx 31 27 17,22 15,50 253 267 119,39 126,50 GRÁFICO AJUSTADO (coherente) V ajustado RED NACIONAL PRINCIPAL RED NACIONAL SECUNDARIA Cst Cst Mx ajustado ajustado e 26 27 12,04 13,50 224 267 93,54 133,50 Como se puede ver en el gráfico, el grado de cohesión de la red secundaria es bastante más alto que el de la red primaria en ambos casos. El resultado se encuentra muy alejado del valor mínimo, pero no muy lejos del valor máximo. Es necesario anotar que la fórmula está pensada para ser aplicada solo a gráficos coherentes dado que en el caso de incluir los puntos aislados, el resultado puede exceder el límite superior. Sería interesante realizar un ajuste a esta fórmula de manera que sea posible realizar un análisis incluya esta posibilidad ya que el excluirlo podría llevarnos a pensar que el grafo tiene valores altos cuando se está excluyendo un número importante de puntos. La aplicación de las fórmulas para hallar el grado de cohesión para cada una de las redes departamentales da como resultados los valores de la siguiente tabla. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 43
  • 47. DATOS DEL GRÁFICO COMPLETO DEPARTAMENTO V E Cst Cst Mx HUANUCO LORETO ANCASH AYACUCHO HUANCAVELICA CAJAMARCA LA LIBERTAD PUNO CUSCO LIMA UCAYALI AREQUIPA SAN MARTIN APURIMAC AMAZONAS PIURA JUNIN MADRE DE DIOS MOQUEGUA ICA TACNA TUMBES LAMBAYEQUE PASCO 11 6 22 11 7 17 13 17 17 11 4 10 11 8 8 9 10 3 3 5 4 3 3 3 3 1 17 5 2 15 9 18 19 9 1 8 11 6 7 9 12 1 1 4 3 2 3 0 18,33 15,00 13,59 11,00 10,50 9,07 8,67 7,56 7,16 6,11 6,00 5,63 5,00 4,67 4,00 4,00 3,75 3,00 3,00 2,50 2,00 1,50 1,00 0,00 5,5 3 11 5,5 3,5 8,5 6,5 8,5 8,5 5,5 2 5 5,5 4 4 4,5 5 1,5 1,5 2,5 2 1,5 1,5 1,5 GRÁFICO AJUSTADO (coherente) DEPARTAMENTO V E Cst Cst Mx ANCASH CAJAMARCA PUNO CUSCO LA LIBERTAD LIMA SAN MARTIN AMAZONAS PIURA JUNIN APURIMAC AREQUIPA ICA AYACUCHO TACNA TUMBES HUANCAVELICA HUANUCO LAMBAYEQUE LORETO MADRE DE DIOS MOQUEGUA UCAYALI PASCO 17 15 16 16 10 10 11 8 9 10 7 8 5 5 4 3 2 2 3 2 2 2 2 0 17 14 18 19 9 9 11 7 9 12 6 8 4 4 3 2 1 1 3 1 1 1 1 0 8,00 7,50 6,67 6,32 5,00 5,00 5,00 4,00 4,00 3,75 3,50 3,50 2,50 2,50 2,00 1,50 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 8,50 7,50 8,00 8,00 5,00 5,00 5,50 4,00 4,50 5,00 3,50 4,00 2,50 2,50 2,00 1,50 1,00 1,00 1,50 1,00 1,00 1,00 1,00 0,00 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 44
  • 48. Las diferencias entre la primera y la segunda tabla se hacen evidentes observar que en el primer caso los valores de cohesión exceden los valores límites. También los valores son mayores en la primera tabla, tabla que considera los puntos y líneas aisladas del grafo principal, frente a la segunda, que solo considera los puntos y líneas del grafo principal. También hay diferencias en el orden de los departamentos y Departamentos como Loreto o Huancavelica aparecen con valores sumamente altos a pesar de que a la vista salta que la cohesión debiera ser muy baja. Es debido a esto que, a pesar de que pudiese resultar tentador incorporar todos los puntos y líneas, en esta fórmula se deberá siempre ajustar los datos como se ha hecho en la segunda tabla a pesar de que resulte ser un análisis sesgado. 4.3. La conectividad de la red La conectividad hace referencia al grado de conexión que existe entre los puntos de una red. Esta información aplicada a la actividad turística, nos permitiría conocer las posibilidades de transportar turistas a los diferentes puntos del país, de un departamento o de una provincia concreta. En esencia es parecido al concepto de cohesión, pero se expresa a través de formulas diferentes. Red sin conexión Red poco conectada e inconsistente Red bien conectada, pero factible de ser mejorada Red muy bien conectada (Rodrigue et al. 2006) 4.3.1. El número ciclomático advierte de la existencia de conexiones dentro de la red que permiten realizar desplazamientos de manera circular, es decir, salir de un punto en una dirección y regresar por otro. La presencia de uno o más ciclos en la red permite una mayor posibilidad de interacción en su interior Este indicador resulta especialmente atractivo para el desarrollo del turismo ya que permite la creación de circuitos turísticos Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 45
  • 49. El número ciclomático se expresa de la siguiente manera: μ = e-v2+p En la fórmula los valores son los que siguen: μ = número ciclomático e =número de arcos v = número de vértices p = número de grafos, incluyendo los aislados La presencia de uno o más ciclos en la red facilita e incentiva los desplazamientos Los límites mínimos y máximos son los que siguen a continuación: 0 ≤ μ ≤ ((v-1)(v-2))/2 4.3.2. El índice alfa (α) de Kansky describe la relación existente entre el número de circuitos observado y el máximo obtenible a partir de los puntos de una red coherente. Resulta especialmente interesante para estudios en turismo porque puede diferenciar aquellas redes que no tienen circunvalaciones de los que sí y además evaluar estas últimas (Potrykowski et al 1984, Rorigue et al 2006). El índice alfa se expresa de la siguiente manera: α = μ/(2v-5) En la fórmula los valores son los que siguen: μ = número ciclomático v = número de vértices p = número de grafos, incluyendo los aislados Los límites mínimos y máximos de determinan así: 0≤α≤1 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 46
  • 50. 4.3.3. El índice beta (β) de Kansky expresa la relación existente entre el número de puntos y de conexiones. El índice beta se haya de la siguiente manera: β=e/v En la fórmula los valores son los que siguen: β = índice de Kasnky e = número de aristas v = número de vértices Ya que β es una relación simple entre el número de aristas y el número de vértices es de fácil interpretación y facilita el análisis de gráficos incoherentes siempre y cuando haya por lo menos un arco. Los valores altos se deben a un alto número de aristas por lo que se asume como una red de alta conectividad. Los límites mínimos y máximos se determinan así: 0 ≤ β ≤ (v-1)/2 4.3.4. El índice gamma (γ) de Kansky cuantifica la relación que existe entre el número de conexiones reales y todas las conexiones posibles por lo que resulta especialmente interesante incluir todos los nodos existentes de manera que se conozca la conectividad con respecto a una red completa. El resultado puede expresarse también como un porcentaje (Potrykowski et al 1984, Rorigue et al 2006). El número ciclomático se determina de la siguiente manera: γ = e / (3(v-2)) En la fórmula los valores son los que siguen: γ = índice γ de Kansky e =número de aristas v = número de vértices Los límites mínimos y máximos se determinan así: 0≤γ≤1 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 47
  • 51. Algunos de los valores más interesantes son los que se explican a continuación. 0 Sin conexión 0.33 Gráfico incoherente 0.5 gráfico tipo árbol completo 0.66 Un ciclo y gráfico completo 1 Conectividad máxima 4.3.5. La conectividad de la red nacional Dado que algunos indicadores trabajan solo con grafos coherentes se ha hecho el cálculo con los números totales y con los números ajustados eliminando puntos aislados. Al aplicar los índices de conectividad tanto a la red nacional primaria como a la secundaria, los resultados son los siguientes. TABLA COMPARATIVA DE LA RED NACIONAL PRIMARIA (capitales de departamento y carreteras asfaltadas) v vértices e aristas p grafos μ ciclos α índice alfa β índice beta γ índice gamma Nodos ajustados 26 27 1 2 0,04 1,04 0,38 Nodos completos 31 27 1 2 0,04 0,87 0,31 Límite superior ajustado 300 1,00 12,50 1,00 Límite superior 435 1,00 15.00 1,00 TABLA COMPARATIVA DE LA RED NACIONAL SECUNDARIA (hasta capitales de provincia y carreteras afirmadas) v vértices e aristas p grafos μ ciclos α índice alfa β índice beta γ índice gamma Nodos ajustados 224 267 4 47 0,11 1,19 0,40 Nodos completos 253 267 4 47 0,09 1,06 0,35 Límite superior ajustado 24 753 1,00 111,50 1,00 Límite superior 31 626 1,00 126.00 1,00 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 48
  • 52. Como era de esperarse, el número de puntos (vértices) y líneas (aristas) del grafo secundarios es mucho mayor dado que incluye aquellos de la red principal. A pesar de que ambos se han incrementado sustancialmente, los valores de los índices no muestran cambios dramáticos. De los resultados se puede afirmar que a nivel nacional, el Perú cuenta con solo dos ciclos en su red de caminos primaria (asfaltada), mientras que en la red de caminos secundaria (asfaltada y afirmada) cuenta hasta con 47 de ellos lo que permitiría diseñar rutas turísticas complejas de tipo circulares. También es cierto que el número de ciclos posible es exageradamente mayor. El índice alfa evidencia un número sumamente bajo de ciclos en ambas redes, sobre todo si consideramos el número de ciclos que podría haber. En el mejor de los casos, el número llega solo a 1,1% del total posible. El índice beta, que indica que la relación existente entre el número de vértices y aristas es muy cercana a 1, permite afirmar que la red es sobre todo de tipo árbol. A pesar de haber aplicado las fórmulas con grafos aislados, tanto subgrafos como puntos, los valores del ejercicio no muestran grandes diferencias. El índice gamma, denota que el porcentaje de ambas redes no llega al 50% y que por lo tanto el grafo no cumple ni con los requisitos de un árbol completo. Algunas conclusiones de esta comparación de la inclusión o exclusión de grafos u nodos aislados son las siguientes: El número ciclomático no cambia de ninguna manera El índice alfa, como se demostró en ejercicios anteriores, debe aplicarse contando solo los puntos y líneas de un grafo coherente. Resulta especialmente interesante aplicar el índice beta a todos los puntos y líneas, incluso aquellos aislados. Dado que el índice gamma guarda una estrecha relación con el índice beta debe aplicarse de la misma forma que este último. 3.4.6. La conectividad de las redes departamentales Tal como se explicó en las definiciones la aplicación de estos índices a cada una de las redes intradepartamentales nos revelará información sobre diferentes aspectos de la red. Los resultados han sido coloreados para diferenciar los valores altos de los bajos. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 49
  • 53. TABLA DE INDICADORES DE CONECTIVIDAD A NIVEL DEPARTAMENTAL Nº vértices total Nº vértices ajustado Nº aristas ajustadas Nº aristas Sub grafos completo Número ciclomatico Índice α ajustado Índice β Índice γ v v e e p μ α β γ 8 8 7 7 1 0 0,00 0,88 0,39 22 17 17 17 1 1 0,03 0,77 0,28 APURIMAC 8 7 6 6 1 0 0,00 0,75 0,33 AREQUIPA 10 8 8 8 1 1 0,09 0,80 0,33 AYACUCHO 11 7 5 5 2 0 0,00 0,36 0,15 CAJAMARCA 17 17 15 15 2 0 0,00 0,88 0,33 CUSCO 17 16 19 19 1 4 0,15 1,12 0,42 7 4 2 2 2 0 0,00 0,14 0,07 11 5 3 3 2 0 0,00 0,18 0,07 5 5 4 4 1 0 0,00 0,80 0,44 JUNIN 10 10 12 12 1 3 0,20 1,20 0,50 LA LIBERTAD 13 10 9 9 1 0 0,00 0,69 0,27 LAMBAYEQUE 3 3 3 3 1 1 1,00 1,00 1,00 11 10 9 9 1 0 0,00 0,82 0,33 LORETO 6 2 1 1 1 0 0,00 0,17 0,08 MADRE DE DIOS 3 2 1 1 1 0 0,00 0,33 0,33 MOQUEGUA 3 2 1 1 1 0 0,00 0,33 0,33 PASCO 3 0 0 0 0 0 0,00 0,00 0,00 PIURA 9 9 9 9 1 1 0,08 1,00 0,43 PUNO 17 16 18 18 1 3 0,11 1,06 0,40 SAN MARTIN 11 11 11 11 1 1 0,06 1,00 0,41 TACNA 4 4 3 3 1 0 0,00 0,75 0,50 TUMBES 3 3 2 2 1 0 0,00 0,67 0,67 UCAYALI 4 2 1 1 1 0 0,00 0,25 0,17 DEPARTAMENTO AMAZONAS ANCASH HUANCAVELICA HUANUCO ICA LIMA Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 50
  • 54. ÍNDICES DE CONECTIVIDAD PARA LAS REDES DE TRANSPORTE SECUNDARIAS A NIVEL DEPARTAMENTAL DEPARTAMENTO μ DEPARTAMENTO CUSCO 4 LAMBAYEQUE 1,00 JUNIN 1,20 LAMBAYEQUE 1,00 JUNIN 3 JUNIN 0,20 CUSCO 1,12 TUMBES 0,67 PUNO 3 CUSCO 0,15 PUNO 1,06 JUNIN 0,50 ANCASH 1 PUNO 0,11 LAMBAYEQUE 1,00 TACNA 0,50 AREQUIPA 1 AREQUIPA 0,09 PIURA 1,00 ICA 0,44 LAMBAYEQUE 1 PIURA 0,08 SAN MARTIN 1,00 PIURA 0,43 PIURA 1 SAN MARTIN 0,06 AMAZONAS 0,88 CUSCO 0,42 SAN MARTIN 1 ANCASH 0,03 CAJAMARCA 0,88 SAN MARTIN 0,41 AMAZONAS 0 AMAZONAS 0,00 LIMA 0,82 PUNO 0,40 APURIMAC 0 APURIMAC 0,00 AREQUIPA 0,80 AMAZONAS 0,39 AYACUCHO 0 AYACUCHO 0,00 ICA 0,80 APURIMAC 0,33 CAJAMARCA 0 CAJAMARCA 0,00 ANCASH 0,77 AREQUIPA 0,33 HUANCAVELICA 0 HUANCAVELICA 0,00 APURIMAC 0,75 CAJAMARCA 0,33 HUANUCO 0 HUANUCO 0,00 TACNA 0,75 LIMA 0,33 ICA 0 ICA 0,00 LA LIBERTAD 0,69 MADRE DE DIOS 0,33 LA LIBERTAD 0 LA LIBERTAD 0,00 TUMBES 0,67 MOQUEGUA 0,33 LIMA 0 LIMA 0,00 AYACUCHO 0,36 ANCASH 0,28 LORETO 0 LORETO 0,00 MADRE DE DIOS 0,33 LA LIBERTAD 0,27 MADRE DE DIOS 0 MADRE DE DIOS 0,00 MOQUEGUA 0,33 UCAYALI 0,17 MOQUEGUA 0 MOQUEGUA 0,00 UCAYALI 0,25 AYACUCHO 0,15 TACNA 0 TACNA 0,00 HUANUCO 0,18 LORETO 0,08 TUMBES 0 TUMBES 0,00 LORETO 0,17 HUANCAVELICA 0,07 UCAYALI 0 UCAYALI 0,00 HUANCAVELICA 0,14 HUANUCO 0,07 PASCO 0 PASCO PASCO 0,00 PASCO 0,00 α DEPARTAMENTO β DEPARTAMENTO γ Número ciclomático Son pocos los departamentos que tienen valores diferentes de cero debido a que solo 7 de las 24 redes contienen uno o más ciclos. El número ciclomático de mayor valor se encuentra en el departamento de Cusco (4), seguido de Junín y Puno (3). Ni una de las redes tiene un valor de 2 y 4 de ellas contienen solo un ciclo. Estos lugares tendrían las mayores posibilidades para diseñar rutas turísticas en las que en un solo viaje se puedan visitar múltiples destinos. Las 17 redes restantes tiene un valor de 0 debido a su diseño en forma de árbol o a que sus capitales provinciales no están conectadas por caminos asfaltados o afirmados al interior de del departamento. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 51
  • 55. ÍNDICE CICLOMÁTICO (μ) 5 4 3 2 PASCO LORETO UCAYALI HUANUCO MOQUEGUA HUANCAVELICA AYACUCHO MADRE DE DIOS TUMBES APURIMAC LA LIBERTAD ICA TACNA LIMA AMAZONAS ANCASH AREQUIPA SAN MARTIN PIURA LAMBAYEQUE PUNO CUSCO JUNIN 0 CAJAMARCA 1 Valores alfa El alto valor de alfa en el departamento de Lambayeque se debe a que su red está compuesta por solo por tres vértices y a que los tres se encuentran conectados, creando así un sistema de interconexión total. Esta situación resulta anómala, dado que las redes usualmente están compuestas por más puntos. Aún así, otros departamentos con igual número de vértices como Moquegua, Pasco, Tumbes o Madre de Dios no tienen esta conectividad. PERÚ: ÍNDICE DE CONECTIVIDAD ALFA PARA LAS REDES DE TRANSPORTES TERRESTRE SECUNDARIAS A NIVEL DEPARTAMENTAL 1,20 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 52 PASCO UCAYALI TACNA TUMBES MOQUEGUA MADRE DE DIOS LORETO LIMA LA LIBERTAD ICA HUANUCO HUANCAVELICA CAJAMARCA AYACUCHO APURIMAC AMAZONAS ANCASH SAN MARTIN PIURA AREQUIPA PUNO CUSCO JUNIN LAMBAYEQUE 0,00
  • 56. Los valores comprendidos entre 0 y 1 resultan drásticamente más bajos debido a la relación que establece la fórmula con el número de posibles ciclos en la red. La diferenciación entre estos valores se debe a la presencia de ciclos (que al estar ubicados en el numerador incrementa el número resultante) y el número de aristas (que al estar ubicado en el denominador disminuye el resultado) Las redes con valores iguales a 0 denotan la ausencia de ciclos sin ninguna posible diferenciación entre ellas. Valores beta Los departamentos que alcanzan valores beta por encima son aquellos en los que el número de vértices está por encima del número de aristas. Debido a que se ha considerado todos los puntos sin excluir los aislados, se puede asegurar que la red cuenta con una alta conectividad. Cusco tiene un alto valor a pesar de que la red de caminos excluye una de sus capitales provinciales. Los valores por encima de 1 denotan una excelente conectividad debido al alto número de conexiones y la presencia de varios ciclos, aunque. PERÚ: ÍNDICE DE CONECTIVIDAD BETA PARA LAS REDES DE TRANSPORTE TERRESTRE SECUNDARIAS A NIVEL DEPARTAMENTAL 1,40 1,20 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 PASCO LORETO HUANCAVELICA UCAYALI HUANUCO MOQUEGUA MADRE DE DIOS TUMBES AYACUCHO TACNA LA LIBERTAD ANCASH APURIMAC ICA LIMA AREQUIPA AMAZONAS CAJAMARCA PIURA SAN MARTIN PUNO LAMBAYEQUE CUSCO JUNIN 0,00 Tres redes departamentales cuentan con valor de 1: Lambayeque, Piura y San Martín y a pesar de las evidentes diferencias entre ellas, todas cuentan con la Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 53
  • 57. totalidad de sus vértices conectados y contienen un ciclo. Así pues, se puede decir que la conectividad en estas redes es muy buena, aunque podría mejorar. Los valores por debajo de la unidad hasta 0,75 son el resultado de redes en forma de árbol en las que podría haber algún ciclo y/o algún vértice fuera de la red. Valores debajo de 0,75 hasta 0,5 corresponden a redes sumamente simples o con varios vértices excluidos de la red. Números por debajo de 0,5 concuerdan con redes fracturadas o a un gran número de vértices sin acceso a la red. Finalmente, el o se aplica cuando no existe ni una sola conexión entre puntos. A manera de resumen se presenta una tabla comentada para los valores beta. β=0 0 < β < 0,5 0,5 < β < 0,75 0,75 < β < 1 β=1 1<β Ninguna conexión Redes sumamente simples o fracturadas Redes con forma de árbol y varios puntos aislados Redes con forma de árbol y pocos puntos aislados Red bien conectada con al menos un ciclo. Puede tener algún puntos aislado Red excelenteme nte conectada y con varios ciclos Valores gamma Ya que gamma expresa relación entre el número de aristas que podrían existir para ese número de vértices, Lambayeque aparece con el máximo valor de conectividad posible debido a lo simple de su red y a que para sus tres vértices no puede haber más de tres aristas. Valores cercanos a 0,66 representan redes con casi muy próximas a la conectividad máxima y en las que se tiene acceso fácilmente a todos sus puntos. Esto ocurre en redes con pocos puntos (como sucede con Tumbes) o con muchas conexiones. Valores de 0,5 corresponden a redes bastante conectadas, pero con la posibilidad de incrementar sus conexiones, crear nuevos ciclos o con varios puntos aislados. Valores por debajo de 0,5 se encuentran en redes simples, con muchos puntos sin conexión a la red o a redes incoherentes. Finalmente, el 0 se aplica a redes compuestas de puntos sin conexión. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 54
  • 58. PERÚ: ÍNDICE DE CONECTIVIDAD GAMMA PARA LAS REDES DE TRANSPORTES TERRESTRE SECUNDARIAS A NIVEL DEPARTAMENTAL 1,20 1,00 0,80 0,60 0,40 0,20 Aunque cada uno de estos índices nos ofrece PASCO HUANUCO HUANCAVELICA LORETO AYACUCHO UCAYALI ANCASH LA LIBERTAD MOQUEGUA MADRE DE DIOS LIMA CAJAMARCA AREQUIPA APURIMAC PUNO AMAZONAS SAN MARTIN PIURA CUSCO ICA TACNA JUNIN TUMBES LAMBAYEQUE 0,00 CORRELACIÓN ENTRE ÍNDICES DE CONECTIVIDAD información diferente, es natural que al estar μ α β γ μ 1,00 0,81 0,67 0,82 basados en variables similares, exista una alta correspondencia entre unos y otros. En α 0,81 1,00 0,37 0,71 general las correlaciones son altas, excepto β 0,67 0,37 1,00 0,70 en la los índices alfa y beta, lo que plantea γ 0,82 0,71 0,70 1,00 estos indicadores estén ofreciendo información diferente y por lo tanto útil para comprender el funcionamiento de la red. PERÚ: ÍNDICES DE CONECTIVIDAD DE LA RED DE TRANSPORTES TERRESTRES SECUNDARIA A NIVEL DEPARTAMENTAL 1,4 1,2 1 0,8 0,6 0,4 0,2 Índice α Elaborado por Ricardo Bohl Pazos Índice β 55 Índice γ PASCO HUANCAVELICA LORETO HUANUCO UCAYALI MOQUEGUA MADRE DE AYACUCHO TUMBES LA LIBERTAD APURIMAC TACNA ANCASH AREQUIPA ICA LIMA CAJAMARCA AMAZONAS SAN MARTIN PIURA LAMBAYEQUE PUNO CUSCO JUNIN 0
  • 59. Graficar los resultados en mapas permite observaciones que los departamentos con una mayor cantidad de ciclos, y por lo tanto con mejores posibilidades de ofrecer circuitos variados a los turistas dentro de su circunscripción se ubican en la sierra centro y sur. La distribución espacial del flujo turístico es una de los pilares del desarrollo de un turismo sostenible. PERÚ: VALORES CICLOMÁTICOS A NIVEL DEPARTAMENTAL. 2006 LEYENDA Límite departamental Límite provincial Número Ciclomático 0 1 2 3 4 N Sin datos Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Fuente: Ministerio de transportes y comunicaciones. 100 0 100 200 300 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 400 500 Kilómetros 56
  • 60. Los índices alfa, beta y gamma coinciden en mostrar que los departamentos ubicados en la sierra sur cuentan con los mejores niveles de conectividad. En un segundo lugar están la costa y departamentos del norte. En general la selva y departamentos andinos como Ayacucho, Apurímac y Huancavelica presentan los números más bajos. Es importante anotar que algunos departamentos como San Martín o Amazonas presentan número relativamente altos comparados con los del grupo en general. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 57
  • 61. PERÚ: ÍNDICES DE CONECTIVIDAD TERRESTRE (ALFA, BETA Y GAMMA) A NIVEL DEPARTAMENTAL. 2006 LEYENDA LEYE NDA LEYE NDA Límite departa menta l Límite departa menta l Límites provinciales Val ores alfa 0.51 - 0 .99 Límite departa menta l Límite provin cial Val ores beta 0 0.01 - 0 .20 0.21 - 0 .50 LEYENDA Límite provincial Val ores gamma 0 - 0. 5 0.5 - 0.75 0.76 - 0.99 N Sin dato s 0 - 0.32 0.3 3 N 1 N 0.33 - 0.5 1 1. 01 - 1.2 0.50 - 0.67 Sin datos Sin datos 0.67 - 1 100 0 100 200 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 300 400 500 Kilómetros N Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Fuente: Ministerio de transportes y comunicaciones. 58
  • 62. 4.4. Indicadores para medir la accesibilidad El concepto de accesibilidad se define como la facilidad o dificultad que tiene un lugar para poder llegar hasta él desde otros puntos o lugares, o la capacidad que tiene este lugar para llegar a otros puntos. La accesibilidad que tiene los puntos que forman una red con respecto a la red puede describirse de distintas formas. Se han desarrollado distintas medidas que intentan cuantificar la posición de un lugar dentro de la red. Es posible estudiar la accesibilidad de partir de un sistema de un sistema vectorial (formado por puntos y líneas) o de un sistema raster (formado por pixeles). El presente trabajo de investigación se centrará en el estudios de los principales métodos de análisis vectoriales aplicados a al caso del transporte por carreteras en el Perú y se evaluarán los resultados. Accesibilidad topológica El primer paso para hallar cualquier nivel de accesibilidad es la creación de una matriz que registre si es posible realizar un desplazamiento entre un lugar y otro. La matriz es una tabla de doble entrada en la que se colocan los nodos a manera de encabezado y al de manera que lado podamos encontrar las relaciones entre cada uno de los puntos. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos Fuente: http://people.hofstra.edu/geotrans 59
  • 63. La operación aunque sencilla, hace necesarios atención y cuidado por parte del operador para evitar errores. Se anota con un 0 aquellos espacios en los que no existe conexión directa entre los puntos y un 1 en los que sí. Una sumatoria en cualquiera de las direcciones se añade en forma de columna o fila nos da como resultado la jerarquía o el número de conexiones existentes para cada punto, o visto de otra manera, el número de lugares a los que se puede acceder desde ese punto. Para analizar la red vial del Perú y la accesibilidad de cada uno de los principales destinos turísticos se hace necesaria la construcción de una matriz que contenga los vértices y aristas que correspondan con los gráficos antes elaborados (ver tabla adjunta). 4.4.1. El índice jerárquico El número de conexiones con las que cuenta cada nodo nos da un indicador de su importancia dentro de la red y determina su jerarquía dentro de la misma. La jerarquía de un punto en la red es obtenida realizando una sumatoria en cada una de las filas y columnas de una matriz topológica. Aquellos con valores más altos tendrán una mayor jerarquía proporcionada por el número de conexiones que ese nodo tenga. La información resultante puede ser mapeada y de esta forma ser mejor visualizada. Así pues, aquellos que tengan valores de 0 serán aquellos puntos aislados sin conexión alguna con la red. Los que tengan un valor de 1 tiene solo una vía de acceso y pueden ser considerados periféricos ya que se encuentran en el extremo de una extensión ramificada. Aquellos con un valor de 2 son lo que cuentan con dos vías de acceso, sobre todo, en corredores y lugares de paso. Finalmente, aquellos con valores de tres o más están conectados con múltiples puntos y pueden considerarse centros de intercambio organizadores de un espacio importante. La matriz que corresponde a la red principal (ver anexo) muestra hasta 5 niveles que van desde el 0 a 4. La ciudad con la mayor jerarquía dentro de la red es Lima (4). Otros nueve puntos otros puntos cuentan tres accesos de los cuales solo 4 son capitales departamentales. Su nivel jerárquico permitiría considerarlas como Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 60
  • 64. posibles centros de distribución regionales. Otras 7 ciudades tienen un nivel de 2, lo que podría describirlas como lugares de paso a lo largo de un eje regional. Las 9 ciudades con valor de 1 son aquellas que se encuentran en el extremo de las ramas de la red de transportes por lo que serían los de más difícil acceso. Finalmente, aquellas con un valor de 0, son las capitales de departamento que se encuentran aisladas y sin ninguna conexión con las demás ciudades del país a pesar de su importancia poblacional y administrativa. CIUDAD Orden Jerárquico de los Nodos de Transporte Provinciales 5% 2% 11% 17% 35% 30% Sin conexión 1 2 3 4 5 PERÚ: JERARQUÍA DE LAS CAPITALES DE DEPARTAMENTO EN LA RED DE CAMINOS PRINCIPALES frecuencia 10 8 6 4 2 0 4 3 2 1 sin conexión jerarquía CAPITAL DEPARTAMENTAL Elaborado por Ricardo Bohl Pazos NODO AUXILIAR 61 T0TAL LIMA 4 AREQUIPA 3 CHICLAYO 3 MOQUEGUA 3 NASCA (1) 3 PARAMONGA(1) 3 JULIACA (1) 3 PACASMAYO (1) 3 PISCO (1) 3 LA OROYA (1) 3 ABANCAY 2 CERRO DE PASCO 2 CUSCO 2 ICA 2 PIURA 2 PUNO 2 TRUJILLO 2 AYACUCHO 1 CAJAMARCA 1 CALLAO 1 HUANCAYO 1 HUANUCO 1 HUARAZ 1 MOYOBAMBA 1 TACNA 1 TUMBES 1 CHACHAPOYAS 0 HUANCAVELICA 0 IQUITOS 0 PUCALLPA 0 PUERTO 0 MALDONADO
  • 65. El mapa muestra la distribución de las ciudades según su jerarquía. Claramente se observa una concentración de nodos de tercer nivel en la costa, una carencia de ellos en la sierra y su ausencia en la selva. PERÚ: ANÁLISIS JERÁRQUICO DE LOS NODOS DE LAS VÍAS ASFALTADAS. TUMBES S # S # PIURA IQUITOS S # S # MOYOBAMBA CHACHAPOYAS S # CHICLAYO # S # S LIMA CAJAMARCA S # CALLAO S # PACASMAYO TRUJILLO S # PUCALLPA HUARAZ S # DESVIO HUARAZ LEYENDA Jerarquía 0 S # 1 HUANUCO S # # S LIMA S # CALLAO # S S # HUANCAYO PUERTO MALDONADO HUANCAVELICA AYACUCHO 100 ## S S S # ICA NASCA Vías asfaltadas Límite departamental 200 S # CUSCO S ABANCAY # 4 N 300 400 # S JULIACA # S S # AREQUIPA Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Minsterio de Transportes y Comunicaciones 0 LA OROYA S # PISCO 3 # S # S S # 2 # S CERRO DE PASCO S # S # S # # S S # PUNO # S MOQUEGUA # S TACNA S # 500 Kilómetros A pesar de la evidente mejor conectividad de la red secundaria, un 11 % de los nodos no está conectado a la red (lo que equivale a 15% de las capitales ya que Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 62
  • 66. varios de ellos son nodos auxiliares). El sistema llega a desarrollar hasta 6 nodos de 5º nivel los que se podrían considerar como puntos de conexión estratégicos. El mapa de los nodos de mayor jerarquía muestra que, para esta red, los nodos de mayor importancia se concentran en tres áreas concretas además de Lima: la costa norte, la sierra central y la PRINCIPALES NODOS DE TRANSPORTE TERRESTRE DE LA RED SECUANDARIA DE CAMINOS HASTA NIVEL PROVINCIAL. 2006 sierra sur. A diferencia del mapa de caminos presenta principales, un desplazamiento se claro hacia el espacio andino. # S S # Aunque # S el grupo más abundante un (35 %) es el de # S # S tercer nivel (85), la mayoría de estos nodos son auxiliares (55) y no capitales provinciales. Esto LEYENDA puede deberse a un diseño que # S # # S S N S # S # optimice recursos de manera Jerarquia prov selecc.shp # S 4 S # 5 Vía de acceso Límite departamental Límite provincial S # que # S # S 100 0 100 200 300 400 manera que el trazo sea menor. # S Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Fuente: Ministerio de transportes y comunicaciones. 500 Kilómetros Jerarquía de los Nodos de Transporte Provinciales 100 80 60 40 20 0 Sin 1 2 3 4 5 conexión Capitales provinciales Elaborado por Ricardo Bohl Pazos principal se acerque a distintas ciudades de S # S # # S el camino Nodos auxiliares 63
  • 67. Capitales provinciales 29 44 77 30 8 6 194 Jerarquía Sin Conexión 1 2 3 4 5 TOTAL Nodos auxiliares 0 0 0 55 4 0 59 TOTAL 29 44 77 85 12 6 253 Son 77 (30%) los nodos de segundo nivel que actúan como centros de servicios y 44 (17%) los que solo llegan a un nivel de 1 colocándose siempre al final de un corredor o como un satélite de un centro mayor. JERARQUÍA DE LOS NODOS DE TRANSPORTE TERRESTRE HASTA EL NIVEL PROVINCIAL. 2006 SS ## # S # S S # S # S # S # # S # S S # #S S# S # S # # S # S # S S # # S S S # # S S# # #S # S # S # S # S S S S SS # # # ## S # S # S # S # S S # # S # S # S # S # S # S # # S # S SS ## S # # S SS ## S # S S # # # S S # S S ## S # # S S # S # S # S# #S S # S # S # S # S # S # S S SS S # # ## # S # S # S # S # S # S # LEYENDA # S S # S # S # S # S # S # S S # # SS ## S S # # S # S # N S # S # S # # S S # SS # ### S S S # S # S # S # # S # S S # 5 S # S #S S ## # S 4 # S S # S # S # # # S S # S # S S # 3 S # # S S # SS ## # S S # S # S # S # S # S # S # # S S # S # S # S # S # S S # # S # Jerarquía nodal 0 # S 1 S # 2 S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # S # SS S ## # S #S S # S # S # Vía de acceso 100 200 300 400 S # S # S # S # # S # S S # Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Fuente: Ministerio de transportes y comunicaciones. 0 # S S# #S S # Límite departamental Límite provincial 100 S # S # S # S # S # SS S ## # S # SS ## S # S # SS ## S # S # S # # S S # S # S # # S S # S # # S # S S # S # S S ### S # S # S S # # S S# # #S S # S # S # S S # # S # # S SS # ## S S # S # S S S ## # S # S # SSS # # # # S S S # # S # # S # S # S S # S # S # S # S # # S # S S # S # 500 Kilómetros S # Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 64
  • 68. En el mapa se puede observar el delineado de algunos ejes principales a lo largo de la costa y sierra, mientras que algunos otros se configuran en las conexiones costa-sierra. Una vez más se evidencia el vacío existente en el espacio Amazónico y la existencia de algunas bolsas en los andes del sur. 4.4.2. Accesibilidad topológica: Índice de Shimbel Para poder determinar la accesibilidad que tiene un punto con respecto al total de la red, o viceversa, Shimbel propuso contar el menor número de tramos que se deberían atravesar para ir desde cada uno de los puntos hasta todos los demás. Finalmente se realizará un conteo final para cada línea o columna para obtener el número total de tramos para cada nodo (Potrykowski et al 1984, Rorigue et al 2006, Taaffe et al 2006). El índice de Shimbel dice que el nodo con el menor número valor final será el que tenga una mayor accesibilidad en la red dado que tiene que recorrer menos tramos o tendría que atravesar menos ciudades para alcanzar cada una de las otras ciudades de la red. Para la red primaria se elaboró una matriz de 31 columnas y 31 filas lo que significó un total de 961 conteos para poder conocer la accesibilidad que le confiere la red a cada uno de sus puntos (ver tabla adjunta). Los resultados ordenados de menor a mayor colocan a Lima como la ciudad con una mayor accesibilidad, Así, para ir desde Lima a cada uno de los otos puntos de la red será necesario recorrer 84 tramos; mientras que para el caso de Tumbes el número sube hasta 180. La tabla también permite reconocer la privilegiada accesibilidad de la mayoría de los nodos auxiliares. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 65
  • 69. INDICE DE ACCESIBILIDAD DE LOS NUDOS (índice de Shimbel) 200 180 160 140 120 100 80 60 40 LIMA PISCO (1) PARAMONGA (1) ICA LA OROYA (1) TRUJILLO NASCA (1) CALLAO AYACUCHO HUARAZ PACASMAYO (1) AREQUIPA CERRO DE PASCO ABANCAY HUANCAYO CHICLAYO MOQUEGUA JULIACA (1) CAJAMARCA CUSCO HUANUCO PUNO PIURA MOYOBAMBA TACNA TUMBES CHACHAPOYAS HUANCAVELICA IQUITOS PUCALLPA PUERTO MALDONADO (1) nodo auxiliar 66 PUCALLPA PUERTO MALDONADO IQUITOS HUANCAVELICA CHACHAPOYAS TACNA TUMBES PIURA MOYOBAMBA PUNO CUSCO HUANUCO JULIACA CAJAMARCA MOQUEGUA ÍNDICE DE SHIMBEL MATRIZ-D 84 87 93 96 102 104 105 108 112 116 118 121 124 126 126 136 141 141 142 143 148 157 158 160 162 180 sin conexión sin conexión sin conexión sin conexión sin conexión CIUDAD Elaborado por Ricardo Bohl Pazos CHICLAYO ABANCAY HUANCAYO CERRO DE PASCO AREQUIPA HUARAZ PACASMAYO AYACUCHO NASCA CALLAO TRUJILLO ICA LA OROYA PARAMONGA LIMA 0 PISCO 20
  • 70. La información el mapa revela que, en general, aquellas ciudades más alejadas del centro geométrico de la red deben tiene una menor accesibilidad, mientras que aquellas más al centro tienen una mayor. Al comparar el mapa de las jerarquías con este mapa se puede ver la diferencia en lugares como Puno que antes aparecían como nodos importantes y ahora aparecen con una baja accesibilidad. No se elaboró una matriz para la red secundaria ya que supondría 253 filas por 253 columnas y un total de 6409 conteos. PERÚ: ANÁLISIS JERÁRQUICO DE LOS NODOS DE LAS VÍAS ASFALTADAS. TUMBES S # S # PIURA IQUITOS S # S # MOYOBAMBA CHACHAPOYAS S # CHICLAYO # S CAJAMARCA S # PACASMAYO # S S # TRUJILLO PUCALLPA S # HUARAZ S # PARAMONGA LEYENDA # S 84 - 98 S # 99 - 114 S # 115 - 126 S # S # # S # # S S S # S # # # S S # S # S CERRO DE PASCO LA OROYA LIMA Jerarquía # S HUANUCO 100 N 300 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos S # PISCO ICA S # CUSCO ABANCAY S # # S S # NASCA 127 - 148 149 - 180 No Data Vías asfaltadas Límite departamental 200 PUERTO MALDONADO HUANCAVELICA AYACUCHO 400 JULIACA # S PUNO S # AREQUIPA S # MOQUEGUA # S Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Minsterio de Transportes y Comunicaciones 0 HUANCAYO 500 Kilómetros 67 TACNA S # S #
  • 71. 4.4.3. Accesibilidad geográfica La accesibilidad geográfica se parece a la accesibilidad topológica, pero, en vez de evaluar la menor cantidad de tramos, considera la distancia menor en kilómetros. Como en el caso anterior, se elaboró una matriz (ver anexo) en la que se detalla la distancia menor que hay que recorrer para desplazarse desde cada uno de los puntos de la red de transportes terrestre hasta todos los demás(Potrykowski et al 1984, Rorigue et al 2006, Taaffe et al 2006). Nuevamente Lima aparece como la ciudad con una mayor accesibilidad, pero ciudades que antes tenían valores cercanos a los de Lima, ahora tiene diferencias sustanciales. Uno de los casos más resaltantes es el del Callao que mientras antes aparecía a la misma topológica de Lima que Paramonga o Pisco, tiene una distancia real mucho menor. CIUDAD LIMA CALLAO PISCO (1) PARAMONGA (1) ICA NASCA (1) LA OROYA (1) TRUJILLO CERRO DE PASCO HUANCAYO HUARAZ HUANUCO PACASMAYO (1) CHICLAYO ABANCAY MOQUEGUA CAJAMARCA CUSCO PIURA TACNA JULIACA (1) PUNO AYACUCHO AREQUIPA TUMBES MOYOBAMBA CHACHAPOYAS HUANCAVELICA IQUITOS PUCALLPA PUERTO MALDONADO Elaborado por Ricardo Bohl Pazos ACCESIBILIDAD GEOGRÁFICA 567 594 612 628 633 676 734 777 778 785 799 830 844 889 961 984 997 1029 1043 1107 1132 1156 1263 1278 1292 1373 sin conexión sin conexión sin conexión sin conexión sin conexión 68
  • 72. ACCESIBILIDAD GEOGRÁFICA DE LAS CAPITALES DEPARTAMENTALES EN LA RED DE CAMINOS PRINCIPAL 1400 CAPITALES SIN CAPITALES DE DEPARTAMENTO CONECTADAS A LA RED NODOS AUXILIARES CONEXIÓN 1200 1000 800 600 400 200 JULIACA LA OROYA PACASMAYO NASCA PISCO DESVIO HUARAZ PUCALLPA PUERTO MALDONADO IQUITOS HUANCAVELICA MOYOBAMBA CHACHAPOYAS TUMBES AREQUIPA AYACUCHO PUNO PIURA TACNA CUSCO MOQUEGUA CAJAMARCA ABANCAY HUANUCO CHICLAYO HUARAZ HUANCAYO TRUJILLO CERRO DE PASCO ICA LIMA CALLAO 0 Este tipo de indicador resulta especialmente atractivo para comprender las posibilidades de visitar en un solo viaje turistas que quieren visitar una gran cantidad de destinos en un solo largo viaje. Este es el caso de un buen porcentaje de los turistas internacionales que llegan al Perú y permanecen por tres semanas o más. También es el caso de de algunos turistas internos (jóvenes y viajes familiares). Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 69
  • 73. PERÚ: ACCESIBILIDAD GEOGRÁFICA DE LA RED PRINCIPAL. TUMBES # S S # IQUITOS PIURA # S # S MOYOBAMBA S # CHACHAPOYAS CHICLAYO S # # S S # S # CAJAMARCA PACASMAYO TRUJILLO PUCALLPA S # HUARAZ S # LEYENDA PARAMONGA HUANUCO # S # S Accesibilidad Geográfica # S 548 - 655 S # 656 - 860 # S # S # S S # LIMA S # S # S # CERRO DE PASCO LA OROYA 100 S # # S # S # S PISCO 861 - 1010 300 400 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos # # S S ICA 1011 - 1118 1119 - 1329 0 Vías asfaltadas Límite departamental 200 HUANCAYO PUERTO MALDONADO HUANCAVELICA AYACUCHO # ABANCAY CUSCO S NASCA N JULIACA # S # S PUNO AREQUIPA # S MOQUEGUA # S Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Minsterio de Transportes y Comunicaciones 0 S # 500 Kilómetros 70 TACNA # S S #
  • 74. 4.4.4. Accesibilidad ponderada (D) La accesibilidad ponderada se basa en la accesibilidad geográfica, pero incluye una nueva variable: la población residente en la ciudad considerada como nodo. Este índice se inspira en modelo gravitacional que asume que la atracción que ejerce un lugar es directamente proporcional a tu tamaño e indirectamente proporcional a la distancia a la que se encuentra (Potrykowski et al 1984, Rorigue et al 2006, Taaffe et al 2006). Al aplicarse al caso turístico, la población residente puede considerarse como turistas potenciales. De esta manera, la atracción, o la posibilidad de que potenciales turistas realicen un desplazamiento hasta un punto cualquiera será mayor dependiendo de su importancia (en este caso tamaño poblacional) y menor si se ubica a mayor distancia. Fuente: Rodrigue (http://people.hofstra.edu) Para obtener la matriz ponderada, se parte de la matriz geográfica y se le añade una columna con la población de se punto. Debido a la ausencia de información a nivel de centros poblados, se ha optado por colocar la población de la provincia en la que se encuentra el punto en cuestión para el año 2005. A continuación se divide la población entre cada una de las celdas de la fila. Se realiza una nueva Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 71
  • 75. sumatoria vertical y otra horizontal de manera que la suma vertical se asume como el nivel emisividad y la sumatoria en horizontal el nivel atractivo (ver anexo). Las provincias involucradas contienen un 26% de la población total del país (unos 26 000 000 de habitantes para el año 2005) lo que denota la importancia de este grupo poblacional. VALORES ORDENADOS DE LA ACCESIBILIDAD PONDERADA CIUDAD LIMA POB 2005 6.954.583 CIUDAD EMISIVO LIMA 7.016.394 CIUDAD LIMA ATRACTIVO 7.030.478 AREQUIPA 861.746 CALLAO 910.998 AREQUIPA 871.756 CALLAO 810.568 AREQUIPA 895.980 CALLAO 860.986 TRUJILLO 765.171 TRUJILLO 798.219 TRUJILLO 778.114 CHICLAYO 738.057 CHICLAYO 770.839 CHICLAYO 750.780 PIURA 642.428 PIURA 649.790 PIURA 653.403 IQUITOS 488.359 IQUITOS 488.359 IQUITOS 488.359 HUANCAYO 448.355 HUANCAYO 454.166 HUANCAYO 464.954 CUSCO 348.493 CUSCO 358.712 CUSCO 356.386 PUCALLPA 316.546 PUCALLPA 316.546 PUCALLPA 316.546 ICA 297.771 ICA 306.033 ICA 312.410 CAJAMARCA 277.443 CAJAMARCA 286.065 CAJAMARCA 288.528 HUANUCO 254.133 HUANUCO 272.208 HUANUCO 266.563 TACNA 250.509 TACNA 258.045 TACNA 260.941 JULIACA 236.315 JULIACA 240.862 JULIACA 252.893 AYACUCHO 233.457 AYACUCHO 239.740 AYACUCHO 240.861 PUNO 222.897 PUNO 238.060 PUNO 233.515 CERRO DE PASCO 147.126 CERRO DE PASCO 154.251 CERRO DE PASCO 166.334 HUARAZ 143.415 HUARAZ 152.028 PARAMONGA 155.309 TUMBES 139.073 TUMBES 140.629 HUARAZ 154.326 PARAMONGA 137.689 PARAMONGA 140.292 TUMBES 146.575 HUANCAVELICA 136.975 HUANCAVELICA 136.975 HUANCAVELICA 136.975 MOYOBAMBA 104.308 MOYOBAMBA 106.852 PACASMAYO 116.674 ABANCAY 101.599 ABANCAY 104.531 MOYOBAMBA 110.602 100.779 ABANCAY 110.490 PACASMAYO 93.973 PACASMAYO MOQUEGUA 70.460 LA OROYA 84.408 MOQUEGUA 88.080 PUERTO MALDONADO 67.298 MOQUEGUA 79.500 PISCO 73.067 NASCA 55.816 PUERTO MALDONADO 67.298 NASCA 68.530 PISCO 55.816 NASCA 60.532 PUERTO MALDONADO 67.298 CHACHAPOYAS 49.573 PISCO 59.036 LA OROYA 66.392 LA OROYA 49.383 CHACHAPOYAS 49.573 CHACHAPOYAS 49.573 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 72
  • 76. Al ordenar los resultados de mayor a menor. Lima aparece como la ciudad de mayor atracción y también como la de mayor emisividad. Si analizamos estos resultados desde el punto de vista del turismo, Lima sería el destino más accesible para las poblaciones conectadas a la red de transportes. Al mismo tiempo, sería el mercado turístico más importante dado que su población tiene la mejor accesibilidad al resto del país. Otros centros con valores interesantes son Arequipa, Callao, Trujillo y Piura. Todos con una población por encima del medio millón de habitantes. Todos con una alta emisividad y atractivo dentro de la red. Al mismo tiempo, es posible observar pequeñas diferencias en sus posiciones. La tabla también muestra la alta relación existente entre la población existente y los índices de accesibilidad ponderados por su población. El grupo comprendido entre los valores 500 000 y 100 000, tanto en la tabla de emisividad como de atractivo, es de sumo interés dada la potencial población que podría provocar desplazamientos turísticos y recibirlos con las facilidades que puede ofrecer un centro poblado grande o mediano. El grupo final, con valores menores de 100,000 en teoría son espacios con menor accesibilidad, sin embargo, algunos de estos espacios, como Puerto Maldonado, Nasca o Pisco reciben miles de turistas debido a la importancia y calidad de sus recursos turísticos, por lo que se evidencia la necesidad de mejorar su accesibilidad o evaluar el impacto de estos flujos sobre poblaciones tan pequeñas. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 73
  • 77. PERÚ: POBLACIÓN DE LAS PROVINCIAS EN LAS QUE SE UBICAN LOS NODOS DE LA RED DE TRANSPORTE PRINCIPAL TUMBES # S # S IQUITOS # S PIURA MOYOBAMBA CHACHAPOYAS S # S # # S CHICLAYO PACASMAYO CAJAMARCA # S S # # S TRUJILLO PUCALLPA # S HUARAZ LEYENDA # S HUANUCO # S PARAMONGA # S Poblacion # S # S # S 6 954 583 # S 488 360 - 861 746 # S # S S # CERRO DE PASCO # S S # LA OROYA LIMA # SHUANCAYO PUERTO MALDONADO HUANCAVELICA # S AYACUCHO # ABANCAYCUSCO S PISCO # S ICA 277 444 - 488 359 104 309 - 277 443 49 383 - 104 308 Vías asfaltadas Límite departamental 100 200 300 400 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos # S NASCA S # JULIACA N # S # S PUNO AREQUIPA # S MOQUEGUA S # Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Minsterio de Transportes y Comunicaciones 0 S # S # 500 Kilómetros 74 TACNA # S S #
  • 78. PERÚ: ACCESIBILIDAD PONDERADA DE LA RED PRINCIPAL. (EMISIVIDAD) TUMBES # S S # IQUITOS S # PIURA # S MOYOBAMBA CHACHAPOYAS S # CHICLAYO S # PACASMAYO CAJAMARCA S # # S S # TRUJILLO PUCALLPA S # HUARAZ # S HUANUCO S # PARAMONGA LEYENDA # S CERRO DE PASCO # S # S EMISIVIDAD 49 573 - 84 408 # S 84 409 - 154 251 154 252 - 488 359 S # S # S # S # # S S # S # HUANCAYO PUERTO MALDONADO HUANCAVELICA # S AYACUCHO ABANCAYCUSCO S # PISCO 100 NASCA S # Elaborado por Ricardo Bohl Pazos S # S # PUNO AREQUIPA S # MOQUEGUA Vías asfaltadas Límite departamental 400 JULIACA N 7 016 394 300 S # S # ICA 488 360 - 910 998 200 # S S # S # TACNA S # Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Minsterio de Transportes y Comunicaciones 0 LA OROYA LIMA 500 Kilómetros 75 S #
  • 79. PERÚ: ACCESIBILIDAD PONDERADA DE LA RED PRINCIPAL. (ATRACCIÓN) TUMBES # S S # IQUITOS S # PIURA # S MOYOBAMBA CHACHAPOYAS S # CHICLAYO S # PACASMAYO CAJAMARCA S # # S S # TRUJILLO PUCALLPA S # HUARAZ # S HUANUCO S # PARAMONGA LEYENDA # S CERRO DE PASCO # S S # # S LIMA Atractivo 49 573 - 88 080 # S 88 081 - 166 334 166 335 - 488 359 S # S # S # 7 030 478 PUERTO MALDONADO HUANCAVELICA # S AYACUCHO ABANCAYCUSCO S # PISCO 100 300 400 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos S # S # ICA NASCA S # N JULIACA S # S # PUNO AREQUIPA S # MOQUEGUA Vías asfaltadas Límite departamental 200 # S S # S # TACNA S # Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Minsterio de Transportes y Comunicaciones 0 LA OROYA S # HUANCAYO 488 360 - 871 756 # S S # 500 Kilómetros 76 S #
  • 80. Balance de emisividad y atracción Obtener la diferencia que existe entre indicadores permite determinar cuáles son los espacios que cuentan con una función principalmente atractiva o una más bien emisora de turistas potenciales. Son solo 8, del total de 31, las ciudades con una personalidad emisora en el país. La ciudad con un mayor potencial emisor es Callao con casi el doble del valor de las siguientes. Piura debido a lo bien conectada que esta en la red y a su numerosa población. Las otras 7 ciudades podrían considerarse como objetivo de las campañas de marketing destinadas a invitar a esta población a realizar viajes que impliquen desplazamientos terrestres dentro de la red. Por el otro lado, 5 ciudades guardan un equilibrio entre su capacidad atractiva y emisora. Finalmente 18 ciudades tienen valores que la definen como principalmente atractivas y 7 de ellas con valores por encima de los 10 000. Aquellos lugares no considerados tradicionalmente destinos turísticos, como es el caso de Pacasmayo, Paramonga, Cerro de Pasco o Juliaca, podrían convertirse en una interesante opción a seguir estudiando con la posibilidad de desarrollar productos turísticos. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 77 CIUDAD CALLAO AREQUIPA TRUJILLO CHICLAYO LA OROYA HUANUCO PUNO CUSCO CHACHAPOYAS HUANCAVELICA IQUITOS PUCALLPA PUERTO MALDONADO AYACUCHO HUARAZ CAJAMARCA TACNA PIURA MOYOBAMBA TUMBES ABANCAY ICA NASCA MOQUEGUA HUANCAYO JULIACA CERRO DE PASCO PISCO LIMA PARAMONGA PACASMAYO BALANCE 50.012 24.224 20.105 20.059 18.015 5.645 4.545 2.326 0 0 0 0 0 -1.121 -2.298 -2.463 -2.897 -3.613 -3.750 -5.946 -5.959 -6.377 -7.999 -8.580 -10.787 -12.031 -12.083 -14.031 -14.084 -15.017 -15.895
  • 81. PERÚ: ACCESIBILIDAD GEOGRÁFICA DE LA RED PRINCIPAL. TUMBES S # # S IQUITOS PIURA S # ## S S # S LEYENDA CHICLAYO # S MOYOBAMBA # S CHACHAPOYAS CAJAMARCA # S PACASMAYO TRUJILLO PUCALLPA # S HUARAZ # S HUANUCO S # PARAMONGA Atractivo / Emisividad 10 000 - 20 000 S # S # 5 000 - 10 000 1000 - 5 000 -1000 - 1000 -5000 - -1000 -10 000 - -5 000 S # # S # S # S S # S # CERRO DE PASCO S # # S LIMA LA OROYA PISCO -50 012 - -20 000 300 400 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos # S NASCA S # JULIACA S # # S PUNO AREQUIPA # S Vías asfaltadas Límite departamental 200 S # ICA N 100 HUANCAYO PUERTO MALDONADO HUANCAVELICA # S AYACUCHO # ABANCAY CUSCO S MOQUEGUA Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Minsterio de Transportes y Comunicaciones 0 S # S ## S -20 000 - -10 000 # S S # S # 500 Kilómetros 78 S # TACNA # S # S
  • 82. LEYENDA TUMBES PERÚ: POBLACIÓN DE LAS PROVINCIAS EN LAS QUE SE UBICAN LOS NODOS S # # S IQUITOS S # SS ## S # DE LA RED DE TRANSPORTE PRINCIPAL PI URA EMISIVIDAD 49 573 - 84 408 # 84 409 - 154 251 S S # S # S # # S S # CHA CHA POYAS CHICLAYO 154 252 - 488 359 MOYOBAMBA CAJAMARCA # S N PA CASMAYO TRUJILLO 488 360 - 910 998 PUCALLPA S # HUARAZ # S HUANUCO S # # PA RAMONGA S CERRO DE PASCO # S # S S # LA OROYA S # S #S # LIMA # S 7 016 394 0 HUANCAYO PUERTO MALDONADO HUANCAVELICA AYACUCHO CUSCO ABANCA Y S # PI SCO S # S # # S ICA 200 300 400 500 Kilómetros Elaborado por Ricardo Bohl Fuente: Minsterio de Transportes y Comunicaciones S # NASCA S # 100 S # JUL IACA Vías asfaltadas Límite departamental S # S # S # PUNO AREQUIPA MOQUEGUA S # TA CNA S # LEYENDA TUMBES 49 573 - 88 080 88 081 - 166 334 S # # S 166 335 - 488 359 S # S # S # SS ## S # # S Vías asfaltadas Límite departamental CHA CHA POYAS CHICLAYO S # CAJAMARCA # S PA CASMAYO TRUJILLO S # PUCALLPA S # # S HUARAZ PA RAMONGA # S # S HUANUCO S # # S # S S # CERRO DE PASCO S # # S LA OROYA S #S # S # HUANCAYO PU ERTO MALDONA DO HUANCAVELICA AYACUCHO CUSCO ABANCA Y PI SCO S # S # S # ICA # S S # S # S # NASCA S # S # JUL IACA S # S # S # PUNO AREQUIPA MOQUEGUA S # TA CNA # S # MOYOBAMBA S CHA CHA POYAS 10 000 - 20 000 S ## S S # CHICLAYO CAJAMARCA # S PA CASMAYO 5 000 - 10 000 1000 - 5 000 -1000 1000 -5000 - -1000 -10 000 - -5 000 -20 000 - -10 000 -50 012 - -20 000 Vías asfaltadas Límite departamental TRUJILLO PUCALLPA # S HUARAZ # S HUANUCO S # PA RAMONGA S S # # S SS # ## CERRO DE PASCO S # LA OROYA LIMA HUANCAYO PUERTO MALDONA DO HUANCAVELICA # S # SAYACUCHO ABANCA YCUSCO # S S ## S PI SCO S # # S ICA NASCA S # JUL IACA S # AREQUIPA S # # S PUNO MOQUEGUA S # TA CNA # S S # Elaborado por Ricardo Bohl Pazos IQUITOS PI URA # Atractivo / Emisividad # S MOYOBAMBA S # LIMA 7 030 478 # S S # S 488 360 - 871 756 S # IQUITOS PI URA Atractivo TUMBES LEYENDA S # # S 79
  • 83. 5. ANÁLISIS DE LA RED AÉREA La red de aeropuertos del Perú está compuesta por 159 pistas de aterrizaje que incluye cuatro tipos distintos. Existen 10 aeropuertos internacionales y 13 nacionales. El tipo más abundante es el aeródromo, destinados principalmente a transporte privados, militar, recreativo o labores agrícolas. Los helipuertos se ubican en las ciudades más importantes y son de uso infrecuente por parte de la población civil. TIPO Total AEROPUERTO INTERNACIONAL 10 AEROPUERTO NACIONAL AERODROMO 13 126 HELIPUERTO Total general 10 159 Fuente: MTC Algunos destinos internos no incluyen aeropuertos considerados nacionales como Chachapoyas, Moyabamba y Yurimaguas. Capitales de departamento como, Huancayo, Huaraz e Ica no cuentan con aeropuerto aunque existe por lo menos uno en el departamento. Ni Pasco, ni Huancavelica cuentan con aeropuerto, lo que imposibilita vuelos a estos destinos. Los vuelos regulares a Anta, Huanuco y Jaula se realizan a aeródromos, lo que limita las actividades el desarrollo aéreo. A partir de la descripción anterior, queda claro una situación poco coherente en el sistema de clasificación y podría implicar una reorganización de la clasificación de la infraestructura con fines de planificación y desarrollo del sector. La forma de la red es predominantemente radial o tipo árbol con la ciudad de Lima como centro, aunque se aprecian ciertos elementos que la acercan a una malla. 5. 1. Índices de conectividad Para la elaboración del grafo se incluyó todos los todos los aeropuertos nacionales e internacionales así como los aeródromos que reciben vuelos regulares. Para el conteo de arcos y líneas se ha incluido el valor ajustado en el que los nodos aislados no son considerados. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 80
  • 84. NODOS (completo) NODOS (ajustado) ARCOS SUBGRÁFOS V V ajustado e p 26 20 30 1 PERÚ: GRAFO DE LAS CONEXIONES AÉREAS Iquitos Tumbes · Talara · · · Piura Moyobamba · Yurimaguas Chachapoyas · · Chiclayo Cajamarca · · Tarapoto · · Pucallpa Trujillo Chimbote · Anta · · Huánuco · Jauja Lima LEYENDA Aeropuertos · · · 0 INTERNACIONAL Pisco · 200 300 · · · Cusco · Juliaca Arequipa · · Moquegua Tacna · 400 Kilometers · Fuente: Líneas aéreas Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos Ayacucho Andahuaylas NACIONAL N AERODROMO Conexiones Límite departamental 100 Puerto Maldonado · · 81
  • 85. La aplicación de los mismos índices aplicados anteriormente a la red terrestre, nos da los siguientes resultados. grado de cohesion número ciclomatico índice α de Kansky índice α de Kansky ajustado índice β de Kansky índice β de Kansky ajustado índice γ de Kansky índice γ de Kansky ajustado Cst μ α α ajustado β β ajustado γ γ (i) v(v-1)/2e e-v+p 2μ/(V-1)(V-2) 2μ/(V-1)(V-2) e/V e/V 2e/V(V-1) 2e/V(V-1) 9750 11 0,04 0,06 1,15 1,50 0,09 0,11 No es posible comparar el grado de cohesión con otra red aérea, pero es un número relativamente alto, sobre todo si lo comparamos con los valores de la red de caminos. La red presenta hasta 11 ciclos lo que hace posible realizar múltiples conexiones, siempre dependiendo de la frecuencia de los vuelos. El índice alfa evidencia la baja conectividad del la red dado que aunque muchos nodos están conectados con uno principal, muchas veces no existe una conexión entre ellos. El valor equivale a solo un 6% de la conectividad posible. El índice beta que expresa la relación existente entre vértices y nodos, denota un número mayor de conexiones que de nodos. El valor obtenido con el total de los nodos parece bastante más real que el obtenido excluyendo los nodos aislados. El índice gamma es sumamente bajo y expresa que la red tiene solo un 9% de su potencial de conexión total. Como se deduce de los resultados, aunque el grafo ofrece la imagen de una alta conexión debido a la gran cantidad de líneas dibujadas, los valores de conectividad son en general bastante bajos lo que limitaría el tránsito de turistas y pasajeros en general a puntos alejados. 5. 2. Índices de accesibilidad La mayor accesibilidad por su jerarquía dentro de la red es la de la ciudad de Lima con 19. Muy por encima de cualquier otra ciudad. El siguiente valor es de 4 para las ciudades de Arequipa y Cusco quienes podrían considerarse como Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 82
  • 86. puntos neuronales en los que es posible acceder a múltiples conexiones. En tercer lugar, con un valor de 3, se encuentran hasta 4 ciudades, las que también ofrecen conexiones, aunque a un menor número de lugares. A diferencia de lo que sucede en una red vial, no es posible considerar como lugares de paso a los que tiene un valor de 2, debido a que los pasajeros, seguramente, tendrían este lugar como destino. Sí sería interesante considerar estos lugares como escalas dentro de una ruta o circuito turístico. Aquellas ciudades con valores de 1, tiene acceso aéreo y pueden resultar interesantes como destinos, pero carecen de conexiones regionales que las haga parte de un circuito mayor; o por .el contrario, son parte de un circuito regional, dependen de un destino mayor y no cuentan con acceso a la raíz de la red. Hasta 5 ciudades no tienen acceso aéreo lo que las limita a recibir turistas que solo tienen tiempo de desplazarse por tierra, o a un turismo regional. JERARQUIA Lima Arequipa Cusco Chiclayo Piura Juliaca Tumbes Andahuaylas Ayacucho Trujillo Iquitos Puerto Maldonado Talara Tacna Pucallpa Anta Huánuco Jauja Cajamarca Tarapoto Chachapoyas Chimbote Pisco Yurimaguas Moquegua Moyobamba Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 19 4 4 3 3 3 3 2 2 2 2 2 2 2 2 1 1 1 1 1 0 0 0 0 0 0 83 ACCESIBILIDAD TOPOLOGICA 19 34 34 35 35 35 35 36 36 36 36 36 36 36 36 37 37 37 37 37 sin conexión sin conexión sin conexión sin conexión sin conexión sin conexión
  • 87. PERÚ: ACCESIBILIDAD DE LA RED. JERAQUÍA DE LOS NODOS S # S # S # S # S # S # S # # S S # # S S # S # S # LEYENDA Jerarquía S # # S # S # S 0 1 S # 2 S # 3 # S # S 4 # S N # S S # S # S # 100 # S 19 # S Conexiones Límite departamental 0 S # 200 300 400 Kilometers S # S # Fuente: Líneas aéreas Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos S # 84
  • 88. PERÚ: ACCESIBILIDAD TOPOLÓGICA DE LA RED DE TRANSPORTE AÉREO. S # S # S # S # S # S # S # # S S # # S S # S # S # # S LEYENDA # S Valor de la matriz # S 19 # S # S S # S # 36 S # S # # S 37 0 Conexiones Límite departamental # S S # 0 # S 35 S # # S 34 S # N 100 200 300 S # S # S # 400 Kilometers Fuente: Líneas aéreas Elaborado por Ricardo Bohl. 2007 Los valores que obtienen los nodos en las matrices de accesibilidad jerárquica y topológica, guardan estrecha relación. Al ordenar los valores se observa que el Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 85
  • 89. orden de las ciudades coincide plenamente por lo que esta información resulta redundante para el caso peruano. Los valores coinciden debido a la forma radial en extremo de la red y a que ningún caso, para alcanzar otra ciudad es necesario hacer más de dos viajes. No se han aplicado los indicadores de accesibilidad geográfica ya que las distancias en kilómetros son minimizadas en el transporte aéreo. Más cuando todos los vuelos en el Perú están por debajo de los 90 minutos. Además hay que considerar que es imposible aplicar los principios de los indicadores de accesibilidad geográfica o ponderada ya que los vuelos aéreos no tiene sentido en trayectos muy cortos, mientras que el indicador lo que valora es la proximidad. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 86
  • 90. 6. EVALUACIÓN El ejercicio ha servido para descubrir los problemas y ventajas de la aplicación de indicadores de conectividad y accesibilidad de las redes de transporte. Al aplicarlos bajo los intereses del desarrollo de la actividad turística, resulta especialmente interesante descubrir qué espacios cuentan con una infraestructura que impulsen el turismo. A manera de conclusiones se pueden señala las siguientes: El sistema de transporte en el Perú adolece de serías deficiencias de diversa índole. Para el sistema turístico, los principales medios de transporte son el terrestre y el aéreo. Con respecto a la red nacional de transporte terrestre: La infraestructura de transporte vial nacional, tanto en sus vías asfaltadas como para las afirmadas, forma una red incompleta y desarticulada que impide conexiones con muchos de sus destinos. Pocos destinos de primer orden y algunos de segundo, sobre todo los localizados en la costa (en especial la capital), en la sierra central o en la región sur, cuentan con claras ventajas para desarrollar la actividad turística basada en el transporte terrestre. Una parte importante de los destinos turísticos de primer orden y muchos de segundo se encuentran fuera de la red de transportes terrestre o en situación de franca desventaja al estar localizados al final de una rama de la red. Con respecto a la redes de transporte terrestre departamentales: 8 departamentos cuentan con un alto potencial para desarrollar el turismo en sus territorio ya que las redes internas permiten la fácil transito de turistas por sus destinos locales. 8 departamentos cuentan con posibilidades de desarrollo relativo al interior de su territorio y estas podrían mejorar si se construyen algunas nuevas conexiones. 8 departamentos cuentan con serias limitaciones para el desarrollo de la actividad turística al tener bajo o nulo acceso a su población y recursos turísticos. Sobre la red aérea: Aunque, en apariencia, existe una buena cantidad de aeropuertos, las conexiones existentes se encuentran centralizadas de la capital por lo que solo esta cuenta con altos niveles de accesibilidad, pero no así los destinos entre ellos. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 87
  • 91. Solo algunos casos cuentan con algunas conexiones que permitirían flujos de turismo regional, la mayoría con paradas como parte de la ruta. Sobre los indicadores aplicados El análisis de grafos es una herramienta intuitiva y útil que permite clasificar redes simples de manera eficiente. Las medidas de cohesión permite comparar redes, se sugiere que se evalúen características similares y de ser posible, redes coherentes. En caso se evalúe la cohesión de redes incoherentes, los valores máximos posibles deben ser considerados solo referenciales. Cada uno de los indicadores de conectividad demuestra ser útil y complementario con los demás. Se sugiere el uso combinado de los resultados para evaluar la conectividad de la red. Los indicadores de accesibilidad muestran el potencial que tiene un punto para comunicarse con los demás puntos de la red La elaboración de matrices complejas puede ser poco práctica (excesivo trabajo y altas posibilidades de error) a menos que sea de manera automática. Cada uno de los indicadores de accesibilidad resulta interesante individual y colectivamente. Se sugiere el uso combinado de los indicadores de accesibilidad y la construcción de un modelo que otorgue pesos de acuerdo al objetivo del estudio. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 88
  • 92. 7. PROPUESTAS Aplicar, como ejercicio, los análisis a la red de puertos fluviales y vías férreas. Creación de los modelos de conectividad y accesibilidad nacional a partir del cruce los indicadores trabajados. Realizar el estudio en todos los casos para las capitales de departamento y capitales provinciales homogenizando el estudio Comparar la accesibilidad teórica obtenida con los flujos de turistas disponibles. Aplicar los modelos a la red que se propone el ministerio de transportes y comunicaciones en el plan de desarrollo de transportes y evaluar los cambios Sería interesante desarrollar indicadores que puedan evaluar las redes sin importar si es una red incoherente o no. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 89
  • 93. 8. BIBLIOGRAFÍA Agencia de Promoción del Perú. Perfil del Turista Extranjero 2005. (2006) Lima: PromPerú. 97p. Agencia de Promoción del Perú. Perfil del Turista Extranjero 2005. (2006) Lima: PromPerú.59p. Agencia de Promoción del Perú. http://www.promperu.gob.pe Congreso de la República del Perú. El Transporte en el Perú, El IIRSA y la Necesidad del Plan Estratégico de Desarrollo Vial. Material contenido en el Dictamen de la Comisión de Transportes 2002-2003 sobre Plan Estratégico de Desarrollo Vial. http://www.congreso.gob.pe Gunn, Clare (1988) Tourism Planning. Nueva York: Routledge. Taylor and Francis. 2ª edición. 357p. Gunn, Clare A. y Var, Turgut (2002). Tourism Planning. Nueva York: Taylor and Francis. 4ª edición. 442p. Instituto Nacional de Estadística e Informática. Censo Nacional de Población 2005. INEI. http://www.inei.gob.pe Instituto Nacional de Estadística e Informática. Compendio Estadístico 2005. (2006) Lima: INEI. 942p. Instituto Nacional de Estadística e Informática. Compendio Estadístico 19961997. (1997) Lima: INEI. 1384 p Ministerio de Comercio Exterior y Turismo del Perú (2006). Cuenta Satélite de Turismo 2001. Lima: Mincetur. 182p. Ministerio de Comercio http://www.mincetur.gob.pe Exterior y Turismo del Perú. Ministerio de Transportes y Comunicaciones del Perú. Programa Quinquenal 2006-20010 del Sistema de Genstión de Infraestructura Vial. Lima: MTC. 75p. Plan Intermodal de Transportes del Perú. Informe Final - Parte 5, Capítulo 2. Consorcio BCEOM-GMI-WSA. Lima: 2005 Potrykowski, Marek y Taylor, Zbigniew (1984) Geografía del transporte. Barcelona: Ariel. 303p. Robinson, H. (1978) A Geography of Tourism. Londres: MacDonald and Evans. 476p. Rodrigue, Jean-Paul; Comtois, Claude; y Snack, Brian. (2006) The Geography of Transport Systems. Nueva York: Routledge. 284 p. Taaffe, Edward; Gauthier, Howard L; Gauthier, Howard L. hijo y O'Kelly, Morton E. (2006) Geography of Transportation. Nueva Jersey: Prentice Hall. 422p. Williams, Stephen (1998) Tourism geography. Londres, Routledge. 212p. Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 90
  • 94. Boullón, Roberto (1988). Planificación del Espacio Turístico. México: D.F. Trillas. 245p. Museo Aereonáutico del Perú. http://incaland.com/museofap Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 91
  • 95. 9. ANEXOS I. Tabla de valores de cohesión y conectividad para la red de carreteras asfaltadas y afirmadas a nivel departamental II. Matriz topológica y nivel jerárquico para la red vial 93 94 III. Matriz topológica y nivel jerárquico para la red de caminos principales 95 IV. Matriz de accesibilidad geográfica para la red de caminos principales 96 V. Matriz de accesibilidad ponderada para la red de caminos principales 97 VI. Población de las provincias en las que se encuentran los nodos de transporte terrestre 98 VII. Matrices de conectividad topológica y nivel jerárquico para las redes de transporte secundarias a nivel departamental VIII. Valores de accesibilidad ponderada para la red principal de transportes terrestre IX. Índice jerárquico de la red aérea X. Matriz topológica y jerarquía de la red aérea Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 92 99 106 107 108
  • 96. TABLA DE VALORES DE COHESIÓN Y CONECTIVIDAD DE LA RED VIAL ASFALTADA Y AFIRMADA A NIVEL DEPARTAMENTAL Vi-1 Nº nodos Nº nodos (1) (2) Vi(Vi-1) e/(3(Vi-2)) (Vi(Vi-1))/(2*e) (Vii(Vii1))/(2*e) Vi/2 e-v2+p μ(2Vii-5) e/Vi e/(3(Vi-2)) Arcos Subgrafos Número de arcos mínimo para ser coherente Conexiones posibles Mínima conexión para una red completa Grado de cohesión bruta Grado de cohesión ajustada Cohesión Máxima Número ciclomatico Índice α de Kansky ajustado Índice β de Kansky Índice γ de Kansky Vi Vii e p emin emax Emax Cst Cst Cst Mx μ α β γ AMAZONAS 8 8 7 1 7 56 18 4,00 4,00 4,00 0 0,00 0,88 0,39 ANCASH 22 17 17 1 21 462 60 13,59 8,00 11,00 1 0,03 0,77 0,28 APURIMAC 8 7 6 1 7 56 18 4,67 3,50 4,00 0 0,00 0,75 0,33 AREQUIPA 10 8 8 1 9 90 24 5,63 3,50 5,00 1 0,09 0,80 0,33 AYACUCHO 11 7 5 2 10 110 27 11,00 4,20 5,50 0 0,00 0,45 0,19 CAJAMARCA 17 17 15 2 16 272 45 9,07 9,07 8,50 0 0,00 0,88 0,33 CUSCO 17 16 19 1 16 272 45 7,16 6,32 8,50 4 0,15 1,12 0,42 HUANCAVELICA 7 4 2 2 6 42 15 10,50 3,00 3,50 0 0,00 0,29 0,13 HUANUCO 11 5 3 2 10 110 27 18,33 3,33 5,50 0 0,00 0,27 0,11 ICA 5 5 4 1 4 20 9 2,50 2,50 2,50 0 0,00 0,80 0,44 JUNIN 10 10 12 1 9 90 24 3,75 3,75 5,00 3 0,20 1,20 0,50 LA LIBERTAD 13 10 9 1 12 156 33 8,67 5,00 6,50 0 0,00 0,69 0,27 LAMBAYEQUE 3 3 3 1 2 6 3 1,00 1,00 1,50 1 1,00 1,00 1,00 LIMA 11 10 9 1 10 110 27 6,11 5,00 5,50 0 0,00 0,82 0,33 LORETO 6 2 1 1 5 30 12 15,00 1,00 3,00 0 0,00 0,17 0,08 MADRE DE DIOS 3 2 1 1 2 6 3 3,00 1,00 1,50 0 0,00 0,33 0,33 MOQUEGUA 3 2 1 1 2 6 3 3,00 1,00 1,50 0 0,00 0,33 0,33 PASCO 3 0 0 0 2 6 3 0,00 0,00 1,50 0 0,00 0,00 0,00 PIURA 9 9 9 1 8 72 21 4,00 4,00 4,50 1 0,08 1,00 0,43 PUNO 17 16 18 1 16 272 45 7,56 6,67 8,50 3 0,11 1,06 0,40 SAN MARTIN 11 11 11 1 10 110 27 5,00 5,00 5,50 1 0,06 1,00 0,41 TACNA 4 4 3 1 3 12 6 2,00 2,00 2,00 0 0,00 0,75 0,50 TUMBES 3 3 2 1 2 6 3 1,50 1,50 1,50 0 0,00 0,67 0,67 UCAYALI 4 2 1 1 3 12 6 6,00 1,00 2,00 0 0,00 0,25 0,17 216 178 168 63 215 46440 642 138,21 93,77 108,00 53 0,15 0,78 0,26 DEPARTAMENTO TOTAL Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 93
  • 97. MATRIZ DE ACCESIBILIDAD TOPOLÓGICA Y NIVEL JERÁRQUICO PARA LA RED VIAL PRIMRIA CIUDAD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 A B C D E F T0TAL ABANCAY 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 AREQUIPA 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 3 AYACUCHO 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 CAJAMARCA 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 CALLAO 5 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 CERRO DE PASCO 6 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 CUSCO 7 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 CHACHAPOYAS 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 CHICLAYO 9 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 3 HUANCAVELICA 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 HUANCAYO 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 HUANUCO 12 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 HUARAZ 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 ICA 14 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 2 IQUITOS 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 LIMA 16 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 1 4 MOQUEGUA 17 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 3 MOYOBAMBA 18 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 PIURA 19 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 PUCALLPA 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 PUERTO MALDONADO 21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 PUNO 22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 TACNA 23 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 TRUJILLO 24 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 2 TUMBES 25 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 NASCA (1) A 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 PARAMONGA (1) B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 3 JULIACA (1) C 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 PACASMAYO (1) D 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 3 PISCO (1) E 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 LA OROYA (1) F 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 2 3 1 1 1 2 2 0 3 0 1 1 1 2 0 4 3 1 2 0 0 2 1 2 1 3 3 3 3 3 3 54 T0TAL Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 94 0
  • 98. MATRIZ DE ACCESIBILIDAD TOPOLÓGICA PARA LA RED DE CAMINOS PRINCIPALES CIUDAD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 A B C D E F T0TAL ABANCAY 1 0 2 4 8 5 6 1 0 8 0 6 7 6 2 0 4 3 9 9 0 0 3 4 6 10 1 5 2 7 3 5 126 AREQUIPA 2 2 0 4 8 5 6 2 0 8 0 6 7 6 2 0 4 1 9 9 0 0 2 2 6 10 1 5 1 7 3 5 121 AYACUCHO 3 4 4 0 6 3 4 5 0 6 0 4 5 4 2 0 2 5 7 7 0 0 6 6 4 8 3 3 5 5 1 3 112 CAJAMARCA 4 8 8 6 0 5 6 9 0 2 0 6 7 4 6 0 4 9 3 3 0 0 10 10 2 4 7 3 9 1 5 5 142 CALLAO 5 5 5 3 5 0 3 6 0 5 0 3 4 3 3 0 1 6 6 6 0 0 7 7 3 7 4 2 6 4 2 2 108 CERRO DE PASCO 6 6 6 4 6 3 0 7 0 6 0 2 1 4 4 0 2 7 7 7 0 0 8 8 4 8 5 3 7 5 3 1 124 CUSCO 7 1 2 5 9 6 7 0 0 9 0 7 8 7 3 0 5 3 10 10 0 0 2 4 7 11 2 6 1 8 4 6 143 CHACHAPOYAS 8 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 CHICLAYO 9 8 8 6 2 5 6 9 0 0 0 6 7 4 6 0 4 9 1 1 0 0 10 10 2 2 7 3 9 1 5 5 136 HUANCAVELICA 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 HUANCAYO 11 6 6 4 6 3 2 7 0 6 0 0 3 4 4 0 2 7 7 7 0 0 8 8 4 8 5 3 7 5 3 1 126 HUANUCO 12 7 7 5 7 4 1 8 0 7 0 3 0 5 5 0 3 8 8 8 0 0 9 9 5 9 6 4 8 6 4 2 148 HUARAZ 13 6 6 4 4 3 4 7 0 4 0 4 5 0 4 0 2 7 5 5 0 0 8 8 2 6 5 1 7 3 3 3 116 ICA 14 2 2 2 6 3 4 3 0 6 0 4 5 4 0 0 2 3 7 7 0 0 4 4 4 8 1 3 3 5 1 3 96 IQUITOS 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 LIMA 16 4 4 2 4 1 2 5 0 4 0 2 3 2 2 0 0 5 5 5 0 0 6 6 2 6 3 1 5 3 1 1 84 MOQUEGUA 17 3 1 5 9 6 7 3 0 9 0 7 8 7 3 0 5 0 10 10 0 0 1 1 7 11 2 6 2 8 4 6 141 MOYOBAMBA 18 9 9 7 3 6 7 10 0 1 0 7 8 5 7 0 5 10 0 2 0 0 11 11 3 3 8 4 10 2 6 6 160 PIURA 19 9 9 7 3 6 7 10 0 1 0 7 8 5 7 0 5 10 2 0 0 0 11 11 3 1 8 4 10 2 6 6 158 PUCALLPA 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 PUERTO MALDONADO 21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 PUNO 22 3 2 6 10 7 8 2 0 10 0 8 9 8 4 0 6 1 8 11 0 0 0 2 8 12 3 7 1 9 5 7 157 TACNA 23 4 2 6 10 7 8 4 0 10 0 8 9 8 4 0 6 1 8 11 0 0 2 0 8 12 3 7 3 9 5 7 162 TRUJILLO 24 6 6 4 2 3 4 7 0 2 0 4 5 2 4 0 2 7 3 3 0 0 8 8 0 4 5 1 7 1 3 3 104 TUMBES 25 10 10 8 4 7 8 11 0 2 0 7 9 6 8 0 6 10 3 1 0 0 12 12 4 0 9 5 11 3 7 7 180 NASCA A 1 1 3 7 4 5 2 0 7 0 5 6 4 1 0 3 2 8 8 0 0 3 3 5 9 0 4 2 6 2 4 105 PARAMONGA B 5 5 3 4 2 3 6 0 3 0 3 4 1 3 0 1 6 4 4 0 0 7 7 1 5 4 0 6 2 2 2 93 JULIACA C 2 1 5 9 6 7 1 0 10 0 7 8 7 3 0 5 2 10 10 0 0 1 3 7 11 2 6 0 8 4 6 141 PACASMAYO D 7 7 5 1 4 5 8 0 1 0 5 6 3 5 0 3 8 2 2 0 0 9 9 1 3 6 2 8 0 4 4 118 PISCO E 3 3 1 4 2 3 4 0 5 0 3 4 3 1 0 1 4 6 6 0 0 5 5 3 7 2 2 4 4 0 2 87 LA OROYA F 5 5 3 5 2 1 6 0 5 0 1 2 3 3 0 1 6 6 6 0 0 7 7 3 7 4 2 6 4 2 126 121 112 142 108 124 143 0 137 125 148 115 84 140 154 158 160 165 104 182 106 92 140 118 88 TOTAL Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 0 96 95 0 0 0 0 102 102
  • 99. MATRIZ DE ACCESIBILIDAD GEOGRÁFICA PARA LA RED DE CAMINOS PRINCIPALES DEPARTAMENTO código 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 A B C D E F ABANCAY 1 AREQUIPA 2 1.021 AYACUCHO 3 981 11.047 CAJAMARCA 4 1.745 1.838 1.434 CALLAO 5 890 983 579 881 CERRO DE PASCO 6 1.178 1.178 867 1.169 314 CUSCO 7 195 637 1.176 1.871 1.085 1.373 CHACHAPOYAS 8 0 0 0 0 0 0 0 CHICLAYO 9 1.643 1.736 1.332 286 779 1.067 1.838 0 HUANCAVELICA 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 HUANCAYO 11 1.172 1.265 861 1.163 308 248 1.367 0 1.061 0 HUANUCO 12 1.248 1.377 973 1.275 420 106 1.479 0 1.173 0 354 HUARAZ 13 1.284 1.377 973 861 420 708 1.479 0 759 0 702 814 ICA 14 577 670 404 1.168 313 601 772 0 1.066 0 595 707 707 IQUITOS 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 LIMA 16 877 970 566 868 13 301 1.072 0 766 0 295 407 407 300 0 MOQUEGUA 17 1.112 91 1.165 1.860 1.074 1.362 728 0 1.827 0 1.356 991 1.468 761 0 557 MOYOBAMBA 18 2.236 2.329 2.236 879 1.372 1.660 2.431 0 593 0 1.654 1.766 1.352 1.659 0 1.359 2.420 PIURA 19 1.854 1.947 1.543 497 990 1.278 2.049 0 211 0 1.272 1.384 970 1.277 0 977 2.038 804 PUCALLPA 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 PUERTO MALDONADO 21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 PUNO 22 589 325 1.399 2.094 1.308 1.596 394 0 2.061 0 1.590 1.702 1.702 995 0 1.295 452 2.654 2.272 0 0 TACNA 23 1.069 237 1.311 2.006 1.220 1.508 874 0 1.973 0 1.502 1.057 1.614 907 0 1.207 146 2.566 2.184 0 0 598 TRUJILLO 24 1.434 1.527 1.123 311 570 858 1.629 0 209 0 852 964 550 857 0 557 1.618 802 420 0 0 1.811 1.764 TUMBES 25 2.132 2.225 1.821 1.429 1.268 1.556 2.327 0 489 0 1.550 1.662 1.248 1.555 0 1.255 2.316 1.082 278 0 0 2.768 2.462 698 NASCA A 464 557 517 1.212 426 714 659 0 1.179 0 708 820 820 113 0 413 648 1.772 1.390 0 0 882 794 970 1.668 PARAMONGA B 684 1.177 773 661 220 508 1.279 0 559 0 502 614 200 507 0 207 1.268 1.152 770 0 0 1.461 1.414 350 1.048 620 JULIACA C 1.210 284 1.358 2.053 1.267 1.555 353 0 2.020 0 1.549 1.661 1.661 954 0 1.254 452 2.613 2.231 0 0 41 562 1.811 2.509 841 1.461 PACASMAYO D 1.551 1.644 1.240 194 687 975 1.746 0 92 0 969 1.081 667 974 0 674 1.735 685 303 0 0 2.187 1.881 117 489 1.087 559 1.928 PISCO E 646 739 335 1.099 244 532 814 0 997 0 526 638 638 69 0 231 830 1.590 1.208 0 0 1.023 976 788 1.486 182 467 905 997 LA OROYA F 1.051 1.144 1.861 1.042 187 127 1.246 0 940 0 121 233 581 474 0 174 1.235 1.533 1.151 0 0 1.469 1.381 731 1.429 835 381 1.428 848 405 930 1.236 1.222 964 575 753 996 0 860 0 759 803 773 612 0 548 952 1.329 1.010 0 0 1.118 1.071 752 1.250 655 608 1.096 816 592 TOTAL TOTAL Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 981 1.745 890 1.178 195 0 1.643 0 1.172 1.248 1.284 577 0 877 1.112 2.236 1.854 0 0 589 1.069 1.434 2.132 464 684 1.210 1.551 646 1.051 930 11.047 1.021 1.838 983 1.178 637 0 1.736 0 1.265 1.377 1.377 670 0 970 91 2.329 1.947 0 0 325 237 1.527 2.225 557 1.177 284 1.644 739 1.144 1.236 1.434 579 867 1.176 0 1.332 0 861 973 973 404 0 566 1.165 2.236 1.543 0 0 1.399 1.311 1.123 1.821 517 773 1.358 1.240 335 1.861 1.222 881 1.169 1.871 0 286 0 1.163 1.275 861 1.168 0 868 1.860 879 497 0 0 2.094 2.006 311 1.429 1.212 661 2.053 194 1.099 1.042 964 314 1.085 0 779 0 308 420 420 313 0 13 1.074 1.372 990 0 0 1.308 1.220 570 1.268 426 220 1.267 687 244 187 575 1.373 0 1.067 0 248 106 708 601 0 301 1.362 1.660 1.278 0 0 1.596 1.508 858 1.556 714 508 1.555 975 532 127 753 0 1.838 0 1.367 1.479 1.479 772 0 1.072 728 2.431 2.049 0 0 394 874 1.629 2.327 659 1.279 353 1.746 814 1.246 996 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1.061 1.173 759 1.066 0 766 1.827 593 211 0 0 2.061 1.973 209 489 1.179 559 2.020 92 997 940 860 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 354 702 595 0 295 1.356 1.654 1.272 0 0 1.590 1.502 852 1.550 708 502 1.549 969 526 121 759 814 707 0 407 991 1.766 1.384 0 0 1.702 1.057 964 1.662 820 614 1.661 1.081 638 233 803 707 0 407 1.468 1.352 970 0 0 1.702 1.614 550 1.248 820 200 1.661 667 638 581 773 0 300 761 1.659 1.277 0 0 995 907 857 1.555 113 507 954 974 69 474 612 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 557 1.359 977 0 0 1.295 1.207 557 1.255 413 207 1.254 674 231 174 548 2.420 2.038 0 0 452 146 1.618 2.316 648 1.268 452 1.735 830 1.235 952 804 0 0 2.654 2.566 802 1.082 1.772 1.152 2.613 685 1.590 1.533 1.329 0 0 2.272 2.184 420 278 1.390 770 2.231 303 1.208 1.151 1.010 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 598 1.811 2.768 882 1.461 41 2.187 1.023 1.469 1.118 1.764 2.462 794 1.414 562 1.881 976 1.381 1.071 698 970 350 1.811 117 788 731 752 1.668 1.048 2.509 489 1.486 1.429 1.250 620 841 1.087 182 835 655 1.461 559 467 381 608 1.928 905 1.428 1.096 997 848 816 405 592 96 710 710 742
  • 100. ACCESIBILIDAD PONDERADA (población) PARA LA RED DE CAMINOS PRINCIPALES DEPARTAMENTO código 1 ABANCAY 1 101.599 100 104 58 114 86 521 0 62 0 87 81 79 176 0 116 91 45 55 0 0 172 95 71 48 219 149 84 66 157 97 104.531 AREQUIPA 2 844 861.746 78 469 877 732 1.353 0 496 0 681 626 626 1.286 0 888 9.470 370 443 0 0 2.652 3.636 564 387 1.547 732 3.034 524 1.166 753 895.980 AYACUCHO 3 238 21 233.457 163 403 269 199 0 175 0 271 240 240 578 0 412 200 104 151 0 0 167 178 208 128 452 302 172 188 697 125 239.740 CAJAMARCA 4 159 151 193 277.443 315 237 148 0 970 0 239 218 322 238 0 320 149 316 558 0 0 132 138 892 194 229 420 135 1.430 252 266 286.065 CALLAO 5 911 825 1.400 920 810.568 2.581 747 0 1.041 0 2.632 1.930 1.930 2.590 0 62.351 755 591 819 0 0 620 664 1.422 639 1.903 3.684 640 1.180 3.322 4.335 910.998 CERRO DE PASCO 6 125 125 170 126 469 147.126 107 0 138 0 593 1.388 208 245 0 489 108 89 115 0 0 92 98 171 95 206 290 95 151 277 1.158 154.251 CUSCO 7 1.787 547 296 186 321 254 348.493 0 190 0 255 236 236 451 0 325 479 143 170 0 0 885 399 214 150 529 272 987 200 428 280 358.712 CHACHAPOYAS 8 0 0 0 0 0 0 0 49.573 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 49.573 CHICLAYO 9 449 425 554 2.581 947 692 402 0 738.057 0 696 629 972 692 0 964 404 1.245 3.498 0 0 358 374 3.531 1.509 626 1.320 365 8.022 740 785 770.839 HUANCAVELICA 10 0 0 0 0 0 0 0 0 0 136.975 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 136.975 HUANCAYO 11 117 108 159 118 445 552 100 0 129 0 448.355 387 195 230 0 464 101 83 108 0 0 86 91 161 88 193 273 88 141 260 1.132 454.166 HUANUCO 12 359 326 461 352 1.068 4.230 303 0 382 0 1.267 254.133 551 634 0 1.102 452 254 324 0 0 263 424 465 270 547 730 270 415 703 1.924 272.208 HUARAZ 13 198 185 261 295 605 359 172 0 335 0 362 312 143.415 359 0 624 173 188 262 0 0 149 157 462 204 310 1.271 153 381 398 437 152.028 ICA 14 249 214 355 123 458 239 186 0 135 0 241 203 203 297.771 0 478 188 86 112 0 0 144 158 167 92 1.269 283 150 147 2.078 303 306.033 IQUITOS 15 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 488.359 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 488.359 LIMA 16 557 503 863 563 37.566 1.622 456 0 638 0 1.655 1.200 1.200 1.628 0 6.954.583 877 359 500 0 0 377 405 877 389 1.182 2.359 389 725 2.114 2.807 7.016.394 MOQUEGUA 17 200 2.449 191 120 208 164 306 0 122 0 164 225 152 293 0 400 70.460 92 109 0 0 493 1.527 138 96 344 176 493 128 269 180 79.500 MOYOBAMBA 18 62 60 62 158 101 84 57 0 235 0 84 79 103 84 0 102 57 104.308 173 0 0 52 54 173 129 78 121 53 203 87 91 106.852 PIURA 19 127 121 153 475 239 185 115 0 1.120 0 186 171 244 185 0 242 116 294 642.428 0 0 104 108 563 850 170 307 106 780 196 205 649.790 PUCALLPA 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 316.546 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 316.546 PUERTO MALDONADO 21 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 67.298 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 67.298 PUNO 22 537 974 226 151 242 198 803 0 154 0 199 186 186 318 0 244 700 119 139 0 0 222.897 529 175 114 359 217 7.721 145 309 215 238.060 TACNA 23 234 1.057 191 125 205 166 287 0 127 0 167 237 155 276 0 208 1.716 98 115 0 0 419 250.509 142 102 316 177 446 133 257 181 258.045 TRUJILLO 24 534 501 681 2.460 1.342 892 470 0 3.661 0 898 794 1.391 893 0 1.374 473 954 1.822 0 0 423 434 765.171 1.096 789 2.186 423 6.540 971 1.047 798.219 TUMBES 25 33 32 39 49 56 45 30 0 144 0 45 42 56 45 0 56 30 65 253 0 0 25 29 101 139.073 42 67 28 144 47 49 140.629 NASCA A 225 187 202 86 245 146 158 0 88 0 147 127 127 923 0 253 161 59 75 0 0 118 131 108 63 55.816 168 124 96 573 125 60.532 PARAMONGA B 82 47 72 84 254 110 44 0 100 0 111 91 279 110 0 270 44 48 72 0 0 38 39 159 53 90 137.689 38 100 120 146 140.292 JULIACA C 78 331 69 46 74 60 266 0 47 0 61 57 57 99 0 75 208 36 42 0 0 2.292 167 52 37 112 64 236.315 49 104 66 240.862 PACASMAYO D 89 84 111 710 200 141 79 0 1.497 0 142 127 206 141 0 204 79 201 454 0 0 63 73 1.177 282 127 246 71 93.973 138 162 100.779 PISCO E 86 76 167 51 229 105 69 0 56 0 106 87 87 809 0 242 67 35 46 0 0 55 57 71 38 307 120 62 56 55.816 138 59.036 LA OROYA F 611 562 345 617 3.435 5.058 516 0 683 0 5.309 2.757 1.106 1.355 0 3.692 520 419 558 0 0 437 465 879 450 769 1.686 450 758 1.586 49.383 84.408 110.490 871.756 240.861 288.528 860.986 166.334 356.386 49.573 750.780 136.975 464.954 266.563 154.326 312.410 488.359 7.030.478 88.080 110.602 653.403 316.546 67.298 233.515 260.941 778.114 146.575 68.530 155.309 252.893 116.674 73.067 66.392 15.937.700 TOTAL 2 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 97 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 A B C D E F TOTAL
  • 101. POBLACIÓN DE LAS PROVINCIAS EN LAS QUE SE ENCUENTRAN LOS NODOS DE TRANSPORTE TERRESTRE DEPARTAMENTO PROVINCIA CIUDAD POB 2005 LIMA LIMA LIMA AREQUIPA AREQUIPA AREQUIPA 861.746 CALLAO CALLAO CALLAO 810.568 LA LIBERTAD TRUJILLO TRUJILLO 765.171 LAMBAYEQUE CHICLAYO CHICLAYO 738.057 PIURA PIURA PIURA 642.428 LORETO MAYNAS IQUITOS 488.359 JUNIN HUANCAYO HUANCAYO 448.355 CUSCO CUSCO CUSCO 348.493 UCAYALI CORONEL PORTILLO PUCALLPA 316.546 ICA ICA ICA 297.771 CAJAMARCA CAJAMARCA CAJAMARCA 277.443 HUANUCO HUANUCO HUANUCO 254.133 TACNA TACNA TACNA 250.509 PUNO SAN ROMAN JULIACA 236.315 AYACUCHO HUAMANGA AYACUCHO 233.457 PUNO PUNO PUNO 222.897 PASCO PASCO CERRO DE PASCO 147.126 ANCASH HUARAZ HUARAZ 143.415 TUMBES TUMBES TUMBES 139.073 LIMA BARRANCA PARAMONGA 137.689 HUANCAVELICA HUANCAVELICA HUANCAVELICA 136.975 SAN MARTIN MOYOBAMBA MOYOBAMBA 104.308 APURIMAC ABANCAY ABANCAY 101.599 LA LIBERTAD PACASMAYO PACASMAYO 93.973 MOQUEGUA MARISCAL NIETO MOQUEGUA 70.460 MADRE DE DIOS TAMBOPATA PUERTO MALDONADO 67.298 ICA NASCA NASCA 55.816 ICA PISCO PISCO 55.816 AMAZONAS CHACHAPOYAS CHACHAPOYAS 49.573 JUNIN YAULI LA OROYA 49.383 TOTAL Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 6.954.583 15.499.335 98
  • 102. MATRICES DE CONECTIVIDAD TOPOLÓGICA PARA LAS REDES DE TRANSPORTE SECUNDARIAS A NIVEL DEPARTAMENTAL AMAZONAS 1 2 3 4 5 6 7 A TOTAL BAGUA UTCUBAMBA CHACHAPOYAS BONGARA LUYA RODRIGUEZ DE MENDOZA CONDORCANQUI A TOTAL 0 1 0 0 0 0 1 0 2 1 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 0 0 1 1 0 1 3 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 0 0 0 3 2 2 3 1 1 1 1 3 14 ANCASH AIJA PALLASCA HUAYLAS CARHUAZ CASMA CORONGO ASUNCION SANTA BOLOGNESI HUARAZ HUARI HUARMEY ANTONIO RAYMONDI OCROS MARISCAL LUZURIAGA POMABAMBA RECUAY CARLOS F.FITZCARRALD SIHUAS YUNGAY A B TOTAL APURIMAC ABANCAY ANDAHUAYLAS ANTABAMBA AYMARAES CHINCHEROS GRAU COTABAMBAS A TOTAL 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 2 3 0 0 2 1 3 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 2 0 1 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 0 0 1 0 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 2 1 0 0 0 2 0 0 1 0 2 0 0 0 0 2 0 0 0 1 2 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 7 A TOTAL 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 1 2 2 1 0 0 0 1 0 0 0 2 3 0 0 0 1 0 0 0 0 1 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 4 0 0 1 0 0 0 0 1 2 5 0 1 0 0 0 0 0 0 1 6 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 99 1 0 0 1 0 1 0 0 3 2 2 1 2 1 1 0 3 12 A B TOTAL 1 0 0 0 3 2 2 3 3 34
  • 103. AREQUIPA 1 2 3 4 5 6 7 8 A B CASTILLA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 AREQUIPA 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 3 CAMANA 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 2 CARAVELI 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 LA UNION 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 CAYLLOMA 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 2 CONDESUYOS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 ISLAY 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 A 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 3 B 1 0 1 0 0 0 0 0 1 0 3 1 3 2 1 0 2 0 1 3 3 16 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 TOTAL HUAMANGA 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 CANGALLO 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 PARINACOCHAS 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 HUANCA SANCOS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 VICTOR FAJARDO 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 HUANTA 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 PAUCAR DEL SARA SARA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 LUCANAS 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 SUCRE 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 LA MAR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 VILCAS HUAMAN 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 TOTAL 2 2 1 0 2 1 0 1 1 0 0 10 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 A B C D TOTAL HUALGAYOC 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 CAJABAMBA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 CAJAMARCA 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 4 CELENDIN 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 CONTUMAZA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 CUTERVO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 CHOTA 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 JAEN 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 SAN IGNACIO 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 SAN MARCOS 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 SAN MIGUEL 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 SAN PABLO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 SANTA CRUZ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 A 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 3 B 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 3 C 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 2 1 4 1 1 1 2 1 1 2 1 1 1 3 3 3 2 30 TOTAL AYACUCHO CAJAMARCA D TOTAL Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 100 TOTAL
  • 104. CUSCO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 A B C D TOTAL ACOMAYO 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 ANTA 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 CALCA 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 CUSCO 0 1 1 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 5 ESPINAR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 PARURO 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 PAUCARTAMBO 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 2 LA CONVENCION 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 CHUMBIVILCAS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 CANCHIS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 2 QUISPICANCHI 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 3 URUBAMBA 0 1 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 CANAS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 2 A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 3 B 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 3 C 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 3 D 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 2 2 2 5 1 2 2 1 0 2 3 3 2 3 3 3 2 38 1 2 3 4 5 6 7 A TOTAL ACOBAMBA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 CASTROVIRREYNA 0 0 0 0 1 0 0 0 1 CHURCAMPA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 HUANCAVELICA 0 0 0 0 0 0 1 0 1 HUAYTARA 0 1 0 0 0 0 0 0 1 ANGARAES 0 0 0 0 0 0 0 0 0 TAYACAJA 0 0 0 1 0 0 0 0 1 TOTAL 0 1 0 1 1 0 1 0 4 HUANUCO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 TOTAL AMBO 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 YAROWILCA 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 HUACAYBAMBA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 MARAÑON 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 HUANUCO 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 2 LAURICOCHA 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 DOS DE MAYO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 HUAMALIES 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 PACHITEA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 PUERTO INCA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 LEONCIO PRADO 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 TOTAL 1 1 0 0 2 1 0 0 0 0 1 6 TOTAL HUANCAVELICA Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 101
  • 105. ICA 1 2 3 4 5 TOTAL CHINCHA 0 0 0 0 1 1 ICA 0 0 0 1 1 2 NAZCA 0 0 0 1 0 1 PALPA 0 1 1 0 0 2 PISCO 1 1 0 0 0 2 1 2 1 2 2 8 1 2 3 4 5 6 7 8 9 A TOTAL CONCEPCION 0 0 1 1 0 0 0 1 0 0 3 CHUPACA 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 HUANCAYO 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 JAUJA 1 0 0 0 0 0 1 0 1 0 3 JUNIN 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 CHANCHAMAYO 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 2 YAULI 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 3 SATIPO 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 TARMA 0 0 0 1 0 1 1 0 0 1 4 A 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 3 3 1 2 3 1 2 3 2 4 3 24 TOTAL JUNIN TOTAL LA LIBERTAD 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 A TOTAL ASCOPE 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 2 BOLIVAR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 GRAN CHIMU 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 CHEPEN 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 SANCHEZ CARRION 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 JULCAN 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 2 OTUZCO 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 2 PACASMAYO 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 SANTIAGO DE CHUCO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 PATAZ 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 TRUJILLO 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 3 VIRU 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 A 0 0 0 0 1 1 0 0 1 0 0 0 0 3 2 0 0 1 1 2 2 2 1 0 3 1 3 18 TOTAL Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 102
  • 106. LAMBAYEQUE 1 2 3 TOTAL CHICLAYO 0 1 1 2 LAMBAYEQUE 1 0 1 2 FERREÑAFE 1 1 0 2 2 2 2 6 TOTAL LIMA 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 TOTAL BARRANCA 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 CAJATAMBO 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 CALLAO 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 CANTA 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 HUAURA 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 3 HUARAL 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 2 LIMA 0 0 1 1 0 1 0 1 0 1 0 5 HUAROCHIRI 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 OYON 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 CAÑETE 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 2 YAUYOS 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 3 2 5 1 1 2 1 18 TOTAL LORETO 1 2 3 4 5 6 TOTAL MARISCAL RAMON CASTILLA 0 0 0 0 0 0 0 UCAYALI 0 0 0 0 0 0 0 MAYNAS 0 0 0 1 0 0 1 LORETO 0 0 1 0 0 0 1 REQUENA 0 0 0 0 0 0 0 ALTO AMAZONAS 0 0 0 0 0 0 0 TOTAL 0 0 1 1 0 0 2 MADRE DE DIOS 1 2 3 TOTAL TAHUAMANU 0 1 0 1 TAMBOPATA 1 0 0 1 MANU 0 0 0 0 1 1 0 2 TOTAL MOQUEGUA 1 2 3 TOTAL ILO 0 1 0 1 MARISCAL NIETO 1 0 0 1 GRAL.SANCHEZ CERRO 0 0 0 0 TOTAL 1 1 0 2 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 103
  • 107. PASCO 1 2 3 TOTAL PASCO 0 0 0 0 OXAPAMPA 0 0 0 0 DANIEL ALCIDES CARRION 0 0 0 0 TOTAL 0 0 0 0 PIURA 1 2 3 4 5 6 7 8 A TOTAL AYABACA 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 MORROPON 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 HUANCABAMBA 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 PAITA 0 0 0 0 1 0 1 0 0 2 PIURA 0 0 0 1 0 1 1 0 1 4 SECHURA 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 SULLANA 1 0 0 1 1 0 0 1 0 4 TALARA 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 A 0 1 1 0 1 0 0 0 0 3 1 1 1 2 4 1 4 1 3 18 TOTAL PUNO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 A B C D TOT MELGAR 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 AZANGARO 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 1 0 0 1 4 HUANCANE 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 2 EL COLLAO 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 2 CHUCUITO 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 SAN ROMAN 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 4 LAMPA 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 CARABAYA 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 MOHO 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 PUNO 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 SAN ANTONIO DE PUTINA 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 SANDIA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 YUNGUYO 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 A 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 3 B 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 3 C 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 3 D 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 4 2 3 3 3 2 35 TOTAL 2 2 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 4 2 1 104 1 2 2 0 1
  • 108. SAN MARTIN 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 A TOTAL BELLAVISTA 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 3 MARISCAL CACERES 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 2 LAMAS 0 0 0 1 0 0 1 0 1 0 0 3 MOYOBAMBA 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 2 PICOTA 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 2 RIOJA 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 EL DORADO 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 HUALLAGA 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 SAN MARTIN 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 2 TOCACHE 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 A 1 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 3 3 2 3 2 2 1 2 1 2 1 3 22 TOTAL TACNA 1 2 3 4 TOTAL CANDARAVE 0 0 0 1 1 JORGE BASADRE 0 0 1 0 1 TACNA 0 1 0 1 2 TARATA 1 0 1 0 2 1 1 2 2 6 TOTAL TUMBES 1 2 3 TOTAL TUMBES 0 1 1 2 ZARUMILLA 1 0 1 2 CONTRALMIRANTE VILLAR 1 1 0 2 TOTAL 2 2 2 6 UCAYALI 1 2 3 4 TOTAL PADRE ABAD 0 0 0 1 1 ATALAYA 0 0 0 0 0 PURUS 0 0 0 0 0 CORONEL PORTILLO 1 0 0 0 1 TOTAL 1 0 0 1 2 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 105
  • 109. VALORES DE ACCESIBILIDAD PONDERADA PARA LA RED PRINCIPAL DE TRANSPORTES TERRESTRE CIUDAD POB 2005 EMISIVO ATRACTIVO BALANCE ABANCAY 101.599 104.531 110.490 -5.959 AREQUIPA 861.746 895.980 871.756 24.224 AYACUCHO 233.457 239.740 240.861 -1.121 CAJAMARCA 277.443 286.065 288.528 -2.463 CALLAO 810.568 910.998 860.986 50.012 CERRO DE PASCO 147.126 154.251 166.334 -12.083 CUSCO 348.493 358.712 356.386 2.326 49.573 49.573 49.573 0 CHICLAYO 738.057 770.839 750.780 20.059 HUANCAVELICA 136.975 136.975 136.975 0 HUANCAYO 448.355 454.166 464.954 -10.787 HUANUCO 254.133 272.208 266.563 5.645 HUARAZ 143.415 152.028 154.326 -2.298 ICA 297.771 306.033 312.410 -6.377 IQUITOS 488.359 488.359 488.359 0 6.954.583 7.016.394 7.030.478 -14.084 CHACHAPOYAS LIMA MOQUEGUA 70.460 79.500 88.080 -8.580 MOYOBAMBA 104.308 106.852 110.602 -3.750 PIURA 642.428 649.790 653.403 -3.613 PUCALLPA 316.546 316.546 316.546 0 67.298 67.298 67.298 0 PUNO 222.897 238.060 233.515 4.545 TACNA 250.509 258.045 260.941 -2.897 TRUJILLO 765.171 798.219 778.114 20.105 TUMBES 139.073 140.629 146.575 -5.946 55.816 60.532 68.530 -7.999 PARAMONGA 137.689 140.292 155.309 -15.017 JULIACA 236.315 240.862 252.893 -12.031 PACASMAYO 93.973 100.779 116.674 -15.895 PISCO 55.816 59.036 73.067 -14.031 LA OROYA 49.383 84.408 66.392 18.015 PUERTO MALDONADO NASCA Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 106
  • 110. ÍNDICE JERÁRQUICO DE LA RED AÉREA CIUDAD 1 2 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 TOT 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Chachapoyas 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 1 1 1 19 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 2 0 0 0 0 1 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 3 0 0 0 2 0 0 1 0 1 Chimbote (1) 0 Andahuaylas 0 0 Arequipa 0 0 0 Ayacucho 0 0 1 0 Cajamarca 0 0 0 0 0 Cusco 0 0 0 1 0 0 Pisco (1) 0 0 0 0 0 0 0 Trujillo 0 0 0 0 0 0 0 0 Chiclayo 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Lima 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 Iquitos 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 Yurimaguas (1) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Puerto Maldonado 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 Moquegua 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Talara (1) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 Piura 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 Juliaca (1) 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 Moyobamba 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tarapoto (1) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 Tacna 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tumbes 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 Pucallpa 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Anta (1) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Huanuco 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Jauja (1) 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 TOT 0 Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 0 2 4 2 1 4 0 2 3 19 2 0 107 2 0 2 3 3 0 1 2 3 2 0 1 1 1 1 60
  • 111. MATRIZ DE ACCESIBILIDAD TOPOLÓGICA DE LA RED AÉREA CIUDADES CODIGO 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 TOTAL 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0 2 2 1 2 0 2 0 2 2 2 0 2 2 2 2 1 2 0 0 2 2 2 2 2 0 2 2 1 2 0 2 0 2 2 2 0 2 2 2 2 1 0 0 2 2 2 2 2 0 2 2 1 2 0 2 0 2 2 2 0 2 2 2 2 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 1 2 2 0 2 2 1 2 0 2 0 2 2 2 0 2 2 2 2 2 2 2 1 0 2 2 1 2 0 2 0 2 2 1 0 2 1 2 2 4 2 2 0 2 2 1 2 0 2 0 2 2 2 0 2 2 2 2 2 2 0 2 2 1 2 0 2 0 2 2 2 0 2 2 2 2 1 0 2 2 1 2 0 1 0 2 2 1 0 2 2 2 2 4 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 2 0 2 0 2 2 2 0 2 2 2 2 2 1 2 0 2 0 1 2 2 0 2 2 2 2 3 1 0 1 0 1 1 1 0 1 1 1 1 19 0 2 0 2 2 2 0 2 2 2 1 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 2 0 2 2 2 2 2 0 0 0 0 0 0 0 0 0 2 2 0 2 2 1 2 3 2 0 2 2 1 2 2 0 2 2 2 2 3 0 0 0 0 0 2 2 2 1 2 2 2 2 3 Anta 1 Huánuco 2 2 Jauja 3 2 2 Chachapoyas 4 0 0 0 Chimbote 5 0 0 0 0 Andahuaylas 6 2 2 2 0 0 Arequipa 7 2 2 2 0 0 2 Ayacucho 8 2 2 2 0 0 1 2 Cajamarca 9 2 2 2 0 0 2 2 2 Cusco 10 2 2 2 0 0 2 1 2 2 Pisco 11 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Trujillo 12 2 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0 Chiclayo 13 2 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0 1 Lima 14 2 1 1 0 0 1 1 1 1 1 0 1 1 Iquitos 15 2 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0 2 2 1 Yurimaguas 16 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Puerto Maldonado 17 2 2 2 0 0 2 2 2 2 1 0 2 2 1 2 0 Moquegua 18 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Piura 19 2 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0 2 2 2 2 0 2 0 Talara 20 2 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0 2 2 2 2 0 2 0 2 Juliaca 21 2 2 2 0 0 2 1 2 2 1 0 2 2 1 2 0 2 0 2 2 Moyobamba 22 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 Tarapoto 23 2 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0 2 2 1 2 0 2 0 2 2 2 0 Tacna 24 2 2 2 0 0 2 1 2 2 2 0 2 2 1 2 0 2 0 2 2 2 0 2 Tumbes 25 2 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0 2 2 1 2 0 2 0 1 2 2 0 2 2 Pucallpa 26 2 2 2 0 0 2 2 2 2 2 0 2 2 1 1 0 0 0 2 2 2 0 2 2 2 1 1 1 0 0 2 4 2 1 4 0 2 3 19 2 0 2 0 3 2 3 0 1 2 3 TOTAL Elaborado por Ricardo Bohl Pazos 108 2 2 60

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