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<article-title xml:lang="es"><![CDATA[OPTIMIZACIÓN DE UNA RED DE TRANSPORTE COMBINADO PARA LA EXPORTACIÓN DEL CARBÓN DEL INTERIOR DE COLOMBIA]]></article-title>
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<article-title xml:lang="pt"><![CDATA[OTIMIZAÇÃO DE UMA REDE DE TRANSPORTE COMBINADO PARA A EXPORTAÇÃO DO CARVÃO DO INTERIOR DA COLÔMBIA]]></article-title>
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<institution><![CDATA[,Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia Grupo de Investigación y Desarrollo en Planeación y Operación del Transporte (GIDPOT) ]]></institution>
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<abstract abstract-type="short" xml:lang="en"><p><![CDATA[A combined transport network is studied with planning perspective in 2019, in order to identify optimal routes for transporting coal from centrally located sites within Colombia to export ports. Methodology based on the solution to minimum cost flow problem is used, including transport networks: road, river and railway, in a model composed of 34.000 km represented in 1.864 links. Both new rail and new export port infrastructure are included in the model. Model indicates centrally located coal within Colombia must be transported through the port of Barranquilla, using integration strategies, such as rail-river and road-river. The importance of the Magdalena River as strategic transport infrastructure is highlighted and three cargo transfer centers are identified near Barrancabermeja, Bocas del Carare and Capulco, which together could handle 18 million tons of coal per year.]]></p></abstract>
<abstract abstract-type="short" xml:lang="pt"><p><![CDATA[Estuda-se uma rede de transporte combinado na Colômbia, com horizonte no ano 2019, com o propósito de identificar as rotas ótimas do carvão desde os distritos de produção localizados no interior do país até os portos marítimos de exportação. A metodologia utilizada baseia-se na busca de solução a um problema de fluxo de mínimo custo que considera as redes de transporte rodoviária, fluvial e ferroviária, em um modelo que contém 34.000 km de rede representados em 1.864 arcos. O modelo considera novas infraestruturas ferroviárias e portuárias e sugere que se devem transportar os carvões do interior do país pelo porto de Barranquilla mediante estratégias de integração ferroviária-fluvial e rodoviária-fluvial. Ressalta-se a importância do rio Magdalena como infraestrutura estratégica de transporte e identificam-se três centros de transferência de mercadorias localizados em Barrancabermeja, Bocas del Carare e Capulco, que em conjunto chegariam a manejar 18 milhões de toneladas de carvão ao ano.]]></p></abstract>
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</front><body><![CDATA[  <font face="verdana" size="2">          <p align="center"><font size="4"><b>OPTIMIZACI&Oacute;N DE UNA RED DE TRANSPORTE COMBINADO PARA LA EXPORTACI&Oacute;N DEL CARB&Oacute;N DEL INTERIOR DE COLOMBIA </b></font></p>     <p align="center"><font size="3"><b>OPTIMIZATION OF A COMBINED EXPORT COAL TRANSPORT NETWORK FROM THE INTERIOR OF COLOMBIA </b></font></p>     <p align="center"><font size="3"><b>OTIMIZA&Ccedil;&Atilde;O DE UMA REDE DE TRANSPORTE COMBINADO PARA A EXPORTA&Ccedil;&Atilde;O DO CARV&Atilde;O DO INTERIOR DA COL&Ocirc;MBIA </b></font></p>     <p>&nbsp;</p>     <p><b>Luis Gabriel M&aacute;rquez*</b></p>          <p>*Ingeniero en Transporte y V&iacute;as, Mag&iacute;ster en Ingenier&iacute;a con &eacute;nfasis en Transporte, Universidad Pedag&oacute;gica y Tecnol&oacute;gica de Colombia. Docente del Programa de Ingenier&iacute;a en Transporte y V&iacute;as e integrante del Grupo de Investigaci&oacute;n y Desarrollo en Planeaci&oacute;n y Operaci&oacute;n del Transporte (GIDPOT), Universidad Pedag&oacute;gica y Tecnol&oacute;gica de Colombia. Tunja, Colombia. <a href="mailto:luis.marquez@uptc.edu.co">luis.marquez@uptc.edu.co</a></p>     <p>Art&iacute;culo recibido 21-II-2011. Aprobado 3-XI-2011     <br>   Discusi&oacute;n abierta hasta junio de 2012</p> <hr size="1" />              <p><b><font size="3">RESUMEN</font></b></p>          ]]></body>
<body><![CDATA[<p>Se estudia una red de transporte combinado en Colombia, con horizonte en el a&ntilde;o 2019, con el prop&oacute;sito de identificar las rutas &oacute;ptimas del carb&oacute;n desde los distritos de producci&oacute;n localizados en el interior del pa&iacute;s hasta los puertos mar&iacute;timos de exportaci&oacute;n. La metodolog&iacute;a utilizada se basa en la b&uacute;squeda de soluci&oacute;n a un problema de flujo de m&iacute;nimo costo que considera la red de transporte por carretera, la fluvial y ferroviaria, en un modelo que contiene 34.000 km de red representados en 1.864 arcos. El modelo considera nuevas infraestructuras ferroviarias y portuarias y sugiere que se deben transportar los carbones del interior del pa&iacute;s por el puerto de Barranquilla mediante estrategias de integraci&oacute;n ferroviaria-fluvial y carretera-fluvial. Se resalta la importancia del r&iacute;o Magdalena como infraestructura estrat&eacute;gica de transporte y se identifican tres centros de transferencia de carga localizados en Barrancabermeja, Bocas del Carare y Capulco, que en conjunto llegar&iacute;an a manejar 18 millones de toneladas de carb&oacute;n al a&ntilde;o.</p>          <p><font size="3"><b>PALABRAS CLAVE</b></font>: transporte de carb&oacute;n; red de transporte combinado; flujo de m&iacute;nimo costo; optimizaci&oacute;n de redes.</p>  <hr size="1" />              <p><font size="3"><b>ABSTRACT</b></font></p>          <p>A combined transport network is studied with planning perspective in 2019, in order to identify optimal   routes for transporting coal from centrally located sites within Colombia to export ports. Methodology based on   the solution to minimum cost flow problem is used, including transport networks: road, river and railway, in a model composed of 34.000 km represented in 1.864 links. Both new rail and new export port infrastructure are   included in the model. Model indicates centrally located coal within Colombia must be transported through the   port of Barranquilla, using integration strategies, such as rail-river and road-river. The importance of the Magdalena   River as strategic transport infrastructure is highlighted and three cargo transfer centers are identified near Barrancabermeja, Bocas del Carare and Capulco, which together could handle 18 million tons of coal per year.</p>     <p><font size="3"><b>KEY WORDS</b></font>: coal transportation; combined transport network; minimum cost flow; network optimization.</p>  <hr size="1" />      <p><b><font size="3">RESUMO</font></b></p>          <p>Estuda-se uma rede de transporte combinado na Col&ocirc;mbia, com horizonte no ano 2019, com o prop&oacute;sito   de identificar as rotas &oacute;timas do carv&atilde;o desde os distritos de produ&ccedil;&atilde;o localizados no interior do pa&iacute;s at&eacute; os   portos mar&iacute;timos de exporta&ccedil;&atilde;o. A metodologia utilizada baseia-se na busca de solu&ccedil;&atilde;o a um problema de fluxo   de m&iacute;nimo custo que considera as redes de transporte rodovi&aacute;ria, fluvial e ferrovi&aacute;ria, em um modelo que cont&eacute;m   34.000 km de rede representados em 1.864 arcos. O modelo considera novas infraestruturas ferrovi&aacute;rias e   portu&aacute;rias e sugere que se devem transportar os carv&otilde;es do interior do pa&iacute;s pelo porto de Barranquilla mediante   estrat&eacute;gias de integra&ccedil;&atilde;o ferrovi&aacute;ria-fluvial e rodovi&aacute;ria-fluvial. Ressalta-se a import&acirc;ncia do rio Magdalena como   infraestrutura estrat&eacute;gica de transporte e identificam-se tr&ecirc;s centros de transfer&ecirc;ncia de mercadorias localizados   em Barrancabermeja, Bocas del Carare e Capulco, que em conjunto chegariam a manejar 18 milh&otilde;es de toneladas de carv&atilde;o ao ano.</p>          <p><font size="3"><b>PALAVRAS-CHAVE</b></font>: transporte de carv&atilde;o; rede de transporte combinado; fluxo de m&iacute;nimo custo; otimiza&ccedil;&atilde;o de redes.</p>  <hr size="1" />             <p><font size="3"><b>1. INTRODUCCI&Oacute;N</b></font></p>          <p>Entre todos los productos mineros colombianos,   el carb&oacute;n es el mineral de mayor volumen de   exportaci&oacute;n y, en consecuencia, es el que demanda   la mayor actividad transportadora. En relaci&oacute;n con   la producci&oacute;n minera nacional, durante los a&ntilde;os   1990 a 2010, el carb&oacute;n ha presentado incrementos   constantes, llegando al valor m&aacute;s alto en el a&ntilde;o 2008   con 73,5 millones de toneladas (UPME, 2011). Esta   din&aacute;mica ha ubicado al pa&iacute;s como el cuarto mayor   exportador y el noveno productor mundial, siendo el primero en Latinoam&eacute;rica.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>  Colombia cuenta con un potencial de recursos   y reservas calculado de 16.993 millones de toneladas   (UPME, 2006), distribuidas en todo el territorio nacional,   siendo las zonas carbon&iacute;feras de La Guajira   y Cesar las m&aacute;s conocidas y con mayor potencial   de carbones t&eacute;rmicos tipo exportaci&oacute;n, adem&aacute;s   de exhibir unos costos de producci&oacute;n, transporte y   embarque que las hace altamente competitivas con   respecto a pa&iacute;ses como Venezuela, Estados Unidos,   Sud&aacute;frica y Australia. En el interior del pa&iacute;s sobresalen   las zonas carbon&iacute;feras de Norte de Santander,   Cundinamarca y Boyac&aacute;, con grandes reservas de   carb&oacute;n metal&uacute;rgico y t&eacute;rmico para el consumo nacional   y de exportaci&oacute;n, pero con una infraestructura   de transporte precaria (Cantillo, 2008), que no hace   viable la movilizaci&oacute;n de grandes vol&uacute;menes con   destino al mercado internacional.</p>     <p>  Algunos autores afirman que Colombia cuenta   con reservas probadas de carb&oacute;n por un lapso de 46   a&ntilde;os contados a partir del a&ntilde;o 2010 (Franco, Gallo   y Franco, 2010); sin embargo, el Gobierno Nacional   espera que, de mantenerse la tasa de explotaci&oacute;n   actual, las reservas de carb&oacute;n en Colombia aseguren   la producci&oacute;n por m&aacute;s de 100 a&ntilde;os (UPME, 2011).   Cualquiera que fuese la estimaci&oacute;n correcta, es   posible colegir que ser&aacute; una tarea de gran importancia   estudiar la forma de optimizar el transporte   de carb&oacute;n en Colombia, especialmente con miras   a la exportaci&oacute;n del que se produce en las regiones   del interior del pa&iacute;s, cuyo potencial no ha sido aprovechado,   porque las infraestructuras existentes no   ofrecen la capacidad necesaria para el transporte   del mineral en grandes vol&uacute;menes.</p>     <p>  Debido a las precarias condiciones de la infraestructura   del interior del pa&iacute;s, el Gobierno Nacional,   en su inter&eacute;s por hacer viable el transporte de los   carbones de Boyac&aacute; y Cundinamarca hacia los mercados   internacionales, ha considerado seriamente la   posibilidad de construir infraestructuras de transporte   ferroviario, como el ferrocarril del Carare (UPME,   2007), el sistema ferroviario central (CONPES, 2008)   y nuevos puertos mar&iacute;timos como Puerto Brisa   (Fenalcarb&oacute;n, 2009) y Puerto Nuevo (INCO, 2009).   Como estos proyectos de infraestructura portuaria y   ferroviaria no se encuentran en servicio, analizar el   efecto que tendr&iacute;an sobre la exportaci&oacute;n de carb&oacute;n   del interior implica la construcci&oacute;n de un modelo de   redes de transporte y la elecci&oacute;n de una t&eacute;cnica de   modelaci&oacute;n, tal como se discute en seguida.</p>     <p>  Aunque la definici&oacute;n de estrategias de transporte   de minerales se puede apoyar en adaptaciones   del modelo cl&aacute;sico de planificaci&oacute;n de transporte   de cuatro etapas (M&aacute;rquez, 2008; Zhou, Chen y   Wong, 2009), ha sido tradicional aplicar t&eacute;cnicas   de optimizaci&oacute;n para estudiar estrategias conjuntas   de explotaci&oacute;n y transporte de minerales y recursos   energ&eacute;ticos (Osleeb y Ratick, 1983; Lai y Chen, 1996).   En la actualidad sigue siendo importante el uso de   t&eacute;cnicas de optimizaci&oacute;n de redes para resolver   problemas de elecci&oacute;n de modos para el transporte   de minerales a granel (Leal y D'Agosto, 2011) y se   encuentran desarrollos computacionales importantes   en el &aacute;rea de la optimizaci&oacute;n de redes, en especial   en el problema de flujo de m&iacute;nimo costo (Zhu <i>et al</i>., 2011), que es la t&eacute;cnica elegida en la presente   investigaci&oacute;n, con base en la informaci&oacute;n disponible.</p>     <p>  Se concibe un modelo de optimizaci&oacute;n de   costos de transporte y transferencia de carga basado   en una red de transporte combinado que incluye los   modos de transporte disponibles en el pa&iacute;s para la   movilizaci&oacute;n de carga: carretero, ferroviario y fluvial.   El modelo de optimizaci&oacute;n, dise&ntilde;ado con fines de   estudiar la exportaci&oacute;n del carb&oacute;n en Colombia con   horizonte en el a&ntilde;o 2019, considera la infraestructura   desarrollada o proyectada que incide en la competitividad   del sector minero, y su alcance se relaciona   con la red de transporte combinado hacia los puertos   de exportaci&oacute;n, permitiendo identificar las rutas &oacute;ptimas   para llevar el carb&oacute;n desde el interior hacia los   puertos mar&iacute;timos de exportaci&oacute;n y determinar los   flujos y costos de transporte para distintas estrategias   de combinaci&oacute;n modal.</p>     <p><b><font size="3">  2. METODOLOG&Iacute;A</font></b></p>     <p>  La metodolog&iacute;a se bas&oacute; en la b&uacute;squeda de   soluci&oacute;n a un problema de flujo de m&iacute;nimo costo   aplicado sobre una red estrat&eacute;gica nacional que incluye   los modos de transporte carretero, ferroviario   y fluvial, con el prop&oacute;sito de minimizar los costos   de transporte para la exportaci&oacute;n del carb&oacute;n del   interior del pa&iacute;s.</p>     <p>  Lo primero que se hizo fue codificar una red de   transporte combinado, estableciendo las conexiones   entre los distintos modos de transporte para garantizar   la complementariedad de redes y conseguir as&iacute; una   soluci&oacute;n &oacute;ptima integral. Luego se procedi&oacute; a indagar   acerca de las previsiones de producci&oacute;n de carb&oacute;n   para cada distrito minero y de la eventual demanda   en los puertos de exportaci&oacute;n. Por fin, dadas las previsiones   de demanda y la red de transporte combinado,   se aplic&oacute; un modelo de optimizaci&oacute;n para determinar   los flujos de transporte de m&iacute;nimo costo.</p>     <p><b><font size="3">  2.1 Red de transporte combinado</font></b></p>     <p>  Formalmente, la red de transporte se defini&oacute;   como un grafo <i>G(N, A)</i>, donde <i>N</i> es el conjunto   de nodos y <i>A</i> es el conjunto de arcos de la red. En   s&iacute;ntesis, los arcos representan la infraestructura combinada   de transporte, mientras que los nodos unen   arcos adyacentes y permiten caracterizar la topolog&iacute;a   de la red. Existen en la red unos nodos especiales,   denominados centroides, que representan aquellos   puntos donde se genera o atrae la demanda; estos   centroides est&aacute;n conectados a la red mediante unos   arcos especiales llamados conectores de centroide,   que son unos arcos ficticios de acceso y egreso a   la red.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>  El modelo de red se implement&oacute; en la versi&oacute;n   acad&eacute;mica 4.8 del software TransCAD (Caliper Corporation,   2005), tomando como punto de partida las   redes del modelo estrat&eacute;gico de transporte de carga   para Colombia (UTMT, 2008), integrando la oferta,   localizada en los distritos mineros productores de   carb&oacute;n, con la demanda, ubicada en los puertos de   exportaci&oacute;n, mediante la utilizaci&oacute;n de conectores   de centroide.</p>     <p>  Los arcos de la red carretera del modelo   tomado como referencia (UTMT, 2008) fueron empleados   en su totalidad, mientras que en el caso del   transporte fluvial &uacute;nicamente se consider&oacute; la red   que representa la navegaci&oacute;n por el r&iacute;o Magdalena,   ya que los dem&aacute;s r&iacute;os aptos para la navegaci&oacute;n   mayor est&aacute;n localizados fuera de los corredores de   transporte internacional con &eacute;nfasis en los puertos   mar&iacute;timos colombianos. La red ferroviaria sufri&oacute; las   principales modificaciones en comparaci&oacute;n con la   red de referencia, puesto que a ella se adicionaron   los proyectos del ferrocarril del Carare, el ferrocarril   central y el ferrocarril a Puerto Brisa, con miras a   la expansi&oacute;n del sector carbon&iacute;fero en el horizonte   de planificaci&oacute;n del a&ntilde;o 2019. Adem&aacute;s fueron codificados   17 arcos de transferencia modal y 77 conectores   de centroide para unir la red de transporte   combinado con los puntos que concentran la oferta   y demanda de transporte. En s&iacute;ntesis, el modelo de   red qued&oacute; formado por 1.864 arcos que en total   representan cerca de 34.000 kil&oacute;metros, tal como   se exhibe en la <a href="#tab1">tabla 1</a>.</p>       <p align="center"><img src="img/revistas/eia/n16/n16a08tab1.gif"><a name="tab1"></a></p>     <p>  La <a href="#fig1">figura 1</a> contiene la representaci&oacute;n gr&aacute;fica   parcial del modelo de red de transporte combinado   que se emple&oacute; en el estudio y muestra aspectos relativos   a la localizaci&oacute;n de distritos mineros productores   de carb&oacute;n y puertos de exportaci&oacute;n sobre los litorales Atl&aacute;ntico y Pac&iacute;fico.</p>     <p align="center"><img src="img/revistas/eia/n16/n16a08fig1.gif"><a name="fig1"></a></p>     <p>  Como el tiempo de viaje era la &uacute;nica variable   de impedancia asociada a las redes de transporte   que fueron tomadas como referencia (UTMT, 2008),   fue necesario, en el marco de la presente investigaci&oacute;n,   estimar los costos de transporte de cada arco   y expresarlos en $/t para cada modo de transporte y   arcos de transferencia.</p>     <p>  El enfoque metodol&oacute;gico para la estimaci&oacute;n   de costos en la red de transporte carretero, que es   la de mayor extensi&oacute;n en el modelo, se bas&oacute; en el   m&oacute;dulo Road Cost Knowledge System (World Bank,   2010) del modelo HDM-4 versi&oacute;n 2.01, estudiando   los precios de mercado del a&ntilde;o 2010 y atributos   propios de la infraestructura carretera, tales como   anchura de calzada, estado de la superficie de rodadura,   pendiente longitudinal, altura de la v&iacute;a sobre   el nivel del mar, factores de ajuste por velocidad,   composici&oacute;n de la flota vehicular y caracter&iacute;sticas   de los periodos de tr&aacute;nsito. Aunque cada arco,   dependiendo de sus atributos, contiene un costo determinado, en promedio la red carretera se especific&oacute;   con un costo de 114,63 $/t-km.</p>     <p>  La estimaci&oacute;n de los costos de operaci&oacute;n del   modo de transporte ferroviario sigui&oacute; el m&eacute;todo   del "Estudio t&eacute;cnico, de log&iacute;stica y de mercado y la   estructuraci&oacute;n econ&oacute;mica y financiera del Ferrocarril   del Carare" (Corporaci&oacute;n para el Desarrollo del   Ferrocarril del Carare, 2008), considerando el tipo   de locomotora, tipo de carro, producto transportado,   caracter&iacute;sticas de la v&iacute;a, distancia de transporte,   composici&oacute;n del flujo del tr&aacute;fico y los &iacute;ndices de   explotaci&oacute;n del material de tracci&oacute;n y de arrastre.   El valor promedio con el que se caracteriz&oacute; la red   ferroviaria fue de 52,60 $/t-km.</p>     <p>  Los costos de transporte del modo fluvial   se estimaron aplicando el m&eacute;todo propuesto en   el "Estudio de demanda de transporte del sistema   fluvial del r&iacute;o Magdalena" (Hidroestudios y Steer   Davies Gleave, 2001), que incluy&oacute; costos de seguros,   custodia de la carga, recuperaci&oacute;n del capital,   mantenimiento, uso de la v&iacute;a fluvial, combustibles,   lubricantes, tripulaci&oacute;n y costos administrativos. La   red tom&oacute; un valor promedio de 34,31 $/t-km, suponiendo   un convoy formado por un remolcador y 6   barcazas.</p>     <p>  De acuerdo con las estimaciones realizadas,   al tomar como referencia los costos de transporte   de carb&oacute;n por el modo fluvial, se tiene que el ferroviario es 1,53 veces m&aacute;s costoso, mientras que   el modo carretero resulta 3,34 veces m&aacute;s costoso.   El estudio de costos de los arcos de transferencia de   carga tambi&eacute;n incluy&oacute; precios asociados al control   de entrada, descargue, acopio, almacenamiento,   manejo, cargue y uso de instalaciones, encontrando   un valor promedio de 8.992 $/t, suponiendo condiciones   &oacute;ptimas de transferencia de carga en cuanto a   tecnolog&iacute;a y equipos que se usan para las maniobras   en los centros de transferencia.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>  Finalmente, el an&aacute;lisis de capacidad de las   redes disponibles para el transporte de carb&oacute;n se hizo   con base en los estudios ya descritos para cada modo   de transporte y se descont&oacute; la capacidad utilizada   por el transporte de otros productos, incluyendo los   camiones vac&iacute;os, con base en las proyecciones de   flujos del modelo de la UTMT (2008). En el caso de   los arcos de transferencia de carga, que por ahora   no son m&aacute;s que arcos ficticios para estudiar la   complementariedad entre modos de transporte, se   supuso una capacidad ilimitada, de tal manera que   no existieran restricciones en el modelo distintas a   las limitantes de capacidad propias de cada arco de   transporte; esto se considera correcto, puesto que   los flujos sobre esos arcos de transferencia de carga   resultantes del proceso de optimizaci&oacute;n permitir&iacute;an   dimensionar los requisitos de infraestructura en los   centros de transferencia de carga.</p>     <p><b><font size="3">  2.2 Oferta y demanda de carb&oacute;n</font></b></p>     <p>  Con el fin de obtener el cargamento total de   la red, adem&aacute;s de la producci&oacute;n de los carbones   del interior del pa&iacute;s, el an&aacute;lisis de oferta y demanda   incluy&oacute; la producci&oacute;n de carb&oacute;n de los distritos mineros   de La Jagua, Cerrej&oacute;n Norte, Cerrej&oacute;n Sur y   La Loma que, si bien cuentan con infraestructuras   de transporte exclusivas, hacen parte integral de la   formulaci&oacute;n del problema de optimizaci&oacute;n.</p>     <p>  El vector de producci&oacute;n de carb&oacute;n fue estimado   con base en el estudio "Estimaci&oacute;n de la   producci&oacute;n minera colombiana por distritos basada   en proyecciones de PIB minero latinoamericano   2008-2019" (Ministerio de Minas y Energ&iacute;a, 2008),   tal como se aprecia en la <a href="#tab2">tabla 2</a>, que adem&aacute;s incluye   la identificaci&oacute;n de los distritos mineros que   ser&aacute;n objeto de modelaci&oacute;n, por encontrarse en el   &aacute;rea de influencia de las nuevas infraestructuras de   transporte ferroviario.</p>       <p align="center"><img src="img/revistas/eia/n16/n16a08tab2.gif"><a name="tab2"></a></p>     <p>  Los distritos de producci&oacute;n DM-11 (Amag&aacute;)   y DM-12 (Cauca) no fueron incluidos en la modelaci&oacute;n,   ya que, como se observa en la <a href="#fig1">figura 1</a>, est&aacute;n   localizados por fuera del &aacute;rea de influencia directa   del presente estudio, adem&aacute;s de su poca importancia   en el contexto de la producci&oacute;n nacional de carb&oacute;n   y porque su producci&oacute;n tiene una clara disposici&oacute;n   a ser exportada por el puerto de Buenaventura.</p>     <p>  En total se obtuvo una proyecci&oacute;n al a&ntilde;o 2015   de 144,1 millones de t/a&ntilde;o, que deben ser llevadas   al exterior a trav&eacute;s de los puertos de exportaci&oacute;n. Siguiendo   las tendencias de exportaci&oacute;n en los puertos   existentes (UPME, 2006), los estimativos hechos para   las nuevas infraestructuras portuarias (Fenalcarb&oacute;n, 2009) y las restricciones del modelo, se obtuvo la   <a href="#tab3">tabla 3</a>, que contiene la demanda balanceada con   fines de optimizaci&oacute;n.</p>       <p align="center"><img src="img/revistas/eia/n16/n16a08tab3.gif"><a name="tab3"></a></p>     <p><b><font size="3">  2.3 Modelo de optimizaci&oacute;n</font></b></p>     <p>  Con la red de transporte combinado ya caracterizada   y con los datos de oferta y demanda   estimados, se procedi&oacute; a aplicar la herramienta de   modelaci&oacute;n para obtener las rutas &oacute;ptimas de transporte   combinado y determinar los flujos y costos de   transporte en cada una de las estrategias examinadas.   La formulaci&oacute;n del problema de optimizaci&oacute;n se   presenta a continuaci&oacute;n:</p>       ]]></body>
<body><![CDATA[<p align="center"><img src="img/revistas/eia/n16/n16a08for1.gif"><a name="for1"></a></p>     <p>  Sujeto a</p>     <p align="center"><img src="img/revistas/eia/n16/n16a08for2.gif"><a name="for2"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/eia/n16/n16a08for3.gif"><a name="for3"></a></p>     <p align="center"><img src="img/revistas/eia/n16/n16a08for4.gif"><a name="for4"></a></p>     <p>  Donde,    <br>   <i>A</i>: Conjunto de arcos del modelo de red    <br>   <i>N</i>: Conjunto de nodos del modelo de red    <br>   <i>B<sub>i</sub></i>: Oferta o demanda de cada nodo <i>i</i>    <br>   <i>L<sub>ij</sub></i>: Flujo m&iacute;nimo de cada arco <i>ij</i>, 0 en el problema    ]]></body>
<body><![CDATA[<br>   <i>U<sub>ij</sub></i>: Capacidad de cada arco <i>ij</i>    <br>   <i>X<sub>ij</sub></i>: Flujo de transporte sobre cada arco, por determinar.   Para el problema representa el conjunto   de variables de decisi&oacute;n, que seg&uacute;n lo descrito   est&aacute; formado por 1.864 arcos    <br>   <i>c<sub>ij</sub></i>: Costo de cada arco <i>ij</i>, expresado en $/t</p>     <p>  Es importante aclarar que los vectores de oferta   y demanda no consideran en forma directa la presencia   de camiones vac&iacute;os, que efectivamente incide   en el nivel de servicio de la infraestructura y que ha   sido estudiada con amplitud en el transporte de mercanc&iacute;as,   ante todo en el modo carretero (Holgu&iacute;n-Veras y Thorson, 2003). En el modelo propuesto, la   presencia de camiones vac&iacute;os afect&oacute; la capacidad de   los arcos, ya que como se hab&iacute;a explicado, el an&aacute;lisis   de capacidad de los arcos rest&oacute; la capacidad utilizada   por el transporte de otros productos, incluyendo los   camiones vac&iacute;os, con base en las proyecciones de   flujos del modelo de la UTMT (2008).</p>     <p><b><font size="3">  3. RESULTADOS</font></b></p>     <p>  El modelo permiti&oacute; identificar las rutas &oacute;ptimas   en cada estrategia de transporte combinado   para llevar el carb&oacute;n desde los distritos mineros   del interior del pa&iacute;s hacia los puertos mar&iacute;timos de   exportaci&oacute;n, encontrando los costos de transporte   que se muestran en la <a href="#tab4">tabla 4</a>.</p>       <p align="center"><img src="img/revistas/eia/n16/n16a08tab4.gif"><a name="tab4"></a></p>     <p>  Al optimizar los costos de la red de transporte   combinado mediante la aplicaci&oacute;n del modelo, se   encontr&oacute; que el carb&oacute;n del interior del pa&iacute;s deber&iacute;a   exportarse por el puerto de Barranquilla, mediante la   integraci&oacute;n de los modos de transporte ferroviario y   fluvial, a excepci&oacute;n de los carbones producidos en los   distritos mineros de Santander y Norte de Santander que utilizan la red carretera y la fluvial. Los costos de   transporte para la exportaci&oacute;n del carb&oacute;n del interior   del pa&iacute;s por los puertos mar&iacute;timos de Puerto Nuevo y   R&iacute;o C&oacute;rdoba, ubicados en el extremo noroccidental   del municipio de Ci&eacute;naga, son id&eacute;nticos para el nivel   de detalle con el que se codific&oacute; la red de transporte,   puesto que se encuentran conectados por los mismos   arcos de transporte, lo cual se considera razonable.</p>     <p>  La <a href="#fig2">figura 2</a> muestra las rutas m&iacute;nimas encontradas   y resalta adem&aacute;s la localizaci&oacute;n de los sitios   de transferencia de carga identificados que, seg&uacute;n   el modelo formulado, deber&iacute;an situarse en Barrancabermeja,   para integrar las nuevas infraestructuras   del ferrocarril con el r&iacute;o Magdalena, y en Capulco   y Bocas del Carare, como centros de transferencia   de carga del modo de transporte carretero al fluvial.</p>       <p align="center"><img src="img/revistas/eia/n16/n16a08fig2.gif"><a name="fig2"></a></p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>  Adicionalmente, el modelo se us&oacute; para obtener   los flujos totales sobre la red de transporte   combinado, tal como se ve en la <a href="#fig3">figura 3</a>, donde al   margen de los grandes flujos localizados en el norte   del pa&iacute;s, se nota la importancia del r&iacute;o Magdalena y   de las nuevas infraestructuras ferroviarias.</p>       <p align="center"><img src="img/revistas/eia/n16/n16a08fig3.gif"><a name="fig3"></a></p>     <p>  Cuando se hizo la modelaci&oacute;n del sistema   sin incluir el ferrocarril del Carare y el ferrocarril   Central, se encontr&oacute; que la soluci&oacute;n del problema   de optimizaci&oacute;n no es factible, ya que la capacidad   remanente de la red carretera, que comunica el   centro con el norte del pa&iacute;s, no es suficiente para   movilizar la cantidad de carb&oacute;n prevista en los an&aacute;lisis   de oferta y demanda.</p>     <p>  A partir de los flujos obtenidos, expresados   convenientemente en t-km, se obtuvo la participaci&oacute;n   agregada de cada modo de transporte,   encontrando que al modo de transporte ferroviario   le corresponde el 61% de la carga total movilizada,   mientras que los modos de transporte fluvial   y carretero participan respectivamente con el   26% y el 13%. Con respecto a la complementarie-   dad entre modos de transporte se encontr&oacute; que el   12,5% de la carga total ser&iacute;a objeto de transferencia,   resultado que es consistente con los flujos obtenidos   en el modelo.</p>     <p>  Los resultados encontrados resaltan de nuevo   la importancia del modo de transporte fluvial, con   una participaci&oacute;n esperada del 26% sobre el flujo   total de exportaci&oacute;n representado por el transporte   de carbones producidos en el interior del pa&iacute;s.</p>     <p><b><font size="3">  4. CONCLUSIONES</font></b></p>     <p>  Se optimiz&oacute; una red de transporte combinado   para la exportaci&oacute;n del carb&oacute;n colombiano del   interior, se identificaron las rutas &oacute;ptimas para transportar   el carb&oacute;n desde los distritos mineros hasta los   puertos de exportaci&oacute;n y se determinaron los flujos   y costos de transporte para distintas estrategias de   combinaci&oacute;n modal.</p>     <p>  El an&aacute;lisis de costos para cada modo de   transporte dio en promedio los siguientes valores:   carretero, 114,63 $/t-km; ferroviario, 52,60 $/t-km,   y fluvial, 34,31 $/t-km. Al tomar como referencia los   costos de transporte de carb&oacute;n por el modo fluvial,   se concluye que el ferroviario es 1,53 veces m&aacute;s   costoso, mientras que el modo carretero resulta 3,34   veces m&aacute;s costoso.</p>     <p>  Se concluye que los carbones de Boyac&aacute;   y Cundinamarca deben ser transportados por las   nuevas infraestructuras ferroviarias modeladas hasta   unos centros de transferencia de carga situados   en Barrancabermeja y Bocas del Carare, donde se   inicia una etapa de transporte fluvial hasta el puerto   de Barranquilla. La producci&oacute;n de carb&oacute;n de   Santander y Norte de Santander debe integrar los   modos de transporte carretero y fluvial, en centros   de transferencia de carga localizados en Bocas del   Carare y Capulco.</p>     <p>  El modelo de optimizaci&oacute;n, m&aacute;s que la competencia   entre los modos de transporte, destaca el   alcance de la complementariedad que debe existir   entre las infraestructuras de los modos de transporte   considerados, en especial las combinaciones ferroviario-   fluvial y carretero-fluvial. Se resalta la importancia   del r&iacute;o Magdalena como infraestructura estrat&eacute;gica   para el transporte de carb&oacute;n del interior del pa&iacute;s.</p>     ]]></body>
<body><![CDATA[<p>  El modelo permiti&oacute; identificar una oportunidad   de inversi&oacute;n en la implementaci&oacute;n de los centros   de transferencia de carga, que podr&iacute;an llegar a   manejar hasta el 12,5% de la producci&oacute;n total de   carb&oacute;n en el pa&iacute;s, equivalente a 18 millones de t/a&ntilde;o.</p>     <p><b><font size="3">  AGRADECIMIENTOS</font></b></p>     <p>  El autor expresa sus agradecimientos a   INCOPLAN S.A. por permitir su participaci&oacute;n en el   proyecto "Infraestructura de transporte multimodal   y de log&iacute;sticas integradas para el desarrollo de la industria   minera en Colombia, con &eacute;nfasis en puertos",   del cual se deriva este trabajo.</p>     <p><b><font size="3">  REFERENCIAS</font></b></p>     <!-- ref --><p>  Caliper Corporation. <i>Travel demand modeling with TransCAD 4.8</i>. Newton, MA: Caliper, 2005. 593 p.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000087&pid=S1794-1237201100020000800001&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Cantillo, V&iacute;ctor. <i>Monograf&iacute;a del carb&oacute;n</i>. Barranquilla: Uni&oacute;n   Temporal Modelaci&oacute;n de Transporte UPTC-Unalmed-Uninorte, 2008. 51 p.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000088&pid=S1794-1237201100020000800002&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Colombia. Consejo Nacional de Pol&iacute;tica Econ&oacute;mica y   Social, CONPES. <i>Documento CONPES 3512 Importancia   estrat&eacute;gica del proyecto de concesi&oacute;n Sistema Ferroviario   Central</i>. (Documento en l&iacute;nea), 2008: (consultado   el 25 de octubre de 2010) Disponible en:&lt;<a href="http://www.dnp.gov.co/PortalWeb/Portals/0/archivos/documentos/Subdireccion/Conpes/3512.pdf" target="_blank">http://www.dnp.gov.co/PortalWeb/Portals/0/archivos/documentos/Subdireccion/Conpes/3512.pdf</a>&gt;  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000089&pid=S1794-1237201100020000800003&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Colombia. Instituto Nacional de Concesiones, INCO. <i>Autopistas   como v&iacute;as para la competitividad</i>. En: 2&deg; Foro   sobre la Infraestructura Requerida para la Competitividad   del Carb&oacute;n Colombiano, Paipa. (Documento   en l&iacute;nea), 2009: (consultado el 3 de diciembre de   2010) Disponible en:&lt;<a href="http://www.fenalcarbon.org.co/memorias/inco.pdf" target="_blank">http://www.fenalcarbon.org.co/memorias/inco.pdf</a>&gt;  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000090&pid=S1794-1237201100020000800004&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Colombia. Ministerio de Minas y Energ&iacute;a. <i>Estimaci&oacute;n de la   producci&oacute;n minera colombiana por distritos basada en   proyecciones de PIB minero latinoamericano 2008-2019</i>.   Bogot&aacute;: Sistema de Informaci&oacute;n Minero Colombiano,   2008. 80 p.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000091&pid=S1794-1237201100020000800005&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Colombia. Unidad de Planeaci&oacute;n Minero Energ&eacute;tica,   UPME. <i>Mercado nacional e internacional del carb&oacute;n   colombiano</i>. Bogot&aacute;: Ministerio de Minas y Energ&iacute;a,   2006. 27 p.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000092&pid=S1794-1237201100020000800006&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Colombia. Unidad de Planeaci&oacute;n Minero Energ&eacute;tica,   UPME. <i>Gesti&oacute;n p&uacute;blica para propiciar la actividad minera, Plan Nacional de Desarrollo Minero 2007-2010</i>.   Bogot&aacute;: Ministerio de Minas y Energ&iacute;a, 2007. 16 p.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000093&pid=S1794-1237201100020000800007&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Colombia. Unidad de Planeaci&oacute;n Minero Energ&eacute;tica,   UPME. <i>Bolet&iacute;n estad&iacute;stico de minas y energ&iacute;a 1990-2010</i>.   Bogot&aacute;: Ministerio   de Minas y Energ&iacute;a, 2011. 66 p.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000094&pid=S1794-1237201100020000800008&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Corporaci&oacute;n para el Desarrollo del Ferrocarril del Carare.   <i>Estudio t&eacute;cnico, de log&iacute;stica y de mercado y la estructuraci&oacute;n   econ&oacute;mica y financiera del Ferrocarril del Carare</i>.   Bogot&aacute;, 2008. 35 p.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000095&pid=S1794-1237201100020000800009&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Federaci&oacute;n Nacional de Productores de Carb&oacute;n, Fenalcarb&oacute;n.   <i>Puerto Brisa</i>. En: 2&deg; Foro sobre la Infraestructura   Requerida para la Competitividad del Carb&oacute;n Colombiano,   Paipa. (Documento en l&iacute;nea), 2009: (consultado   el 3 de diciembre de 2010) Disponible en:&lt;<a href="http://www.fenalcarbon.org.co/memorias/puerto_brisa.pdf" target="_blank">http://www.fenalcarbon.org.co/memorias/puerto_brisa.pdf</a>&gt;  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000096&pid=S1794-1237201100020000800010&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Franco, Giovanni; Gallo, Adri&aacute;n Felipe y Franco, Esteban   (2010). "El carb&oacute;n colombiano y el modelo de Hotelling".   <i>Revista EIA</i>, No. 14 (diciembre), pp. 67-74.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000097&pid=S1794-1237201100020000800011&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Hidroestudios S.A. y Steer Davies Gleave. <i>Estudio de   demanda de transporte del sistema fluvial del r&iacute;o Magdalena</i>.   Bogot&aacute;, 2001.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000098&pid=S1794-1237201100020000800012&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Holgu&iacute;n-Veras, Jos&eacute; and Thorson, Ellen (2003). "Modeling   commercial vehicle empty trips with a first order trip   chain model". <i>Transportation Research Part B</i>, vol. 37,   No. 2 (February), pp. 129-148.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000099&pid=S1794-1237201100020000800013&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Lai, Jeng-Wen and Chen, Chia-Yon (1996). "A cost minimization   model for coal import strategy". <i>Energy Policy</i>,   vol. 24, No. 12 (December), pp. 1111-1117.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000100&pid=S1794-1237201100020000800014&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Leal, Ilton Curty Jr. and D'Agosto, M&aacute;rcio de Almeida   (2011). "Modal choice evaluation of transport alternatives   for exporting bio-ethanol from Brazil". <i>Transportation   Research Part D</i>, vol. 16, No. 3 (May), pp. 201-207.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000101&pid=S1794-1237201100020000800015&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>M&aacute;rquez, Luis. <i>Modelo de oferta de transporte para Colombia:   Calibraci&oacute;n y asignaci&oacute;n</i>. Tunja: Uni&oacute;n Temporal   Modelaci&oacute;n de Transporte UPTC-Unalmed-Uninorte,   2008. 95 p.  &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;[&#160;<a href="javascript:void(0);" onclick="javascript: window.open('/scielo.php?script=sci_nlinks&ref=000102&pid=S1794-1237201100020000800016&lng=','','width=640,height=500,resizable=yes,scrollbars=1,menubar=yes,');">Links</a>&#160;]<!-- end-ref --><!-- ref --><p>Osleeb, Jeffrey P. and Ratick, Samuel J. 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