Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Martínez Estupiñán, Yerly FabiánCáceres Jiménez, Jhon JairoPardo Amado, María TeresaSolano Pimiento, Edgar Fernando2022-11-042022-11-042022-11-032022-11-03https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/11890El continuo crecimiento de la población en zonas urbanas trae consigo un aumento en el número de vehículos que circulan por las vías de una ciudad, saturando estas infraestructuras y generando congestión vehicular, que, a su vez, causa contaminación y deterioro de la calidad de la vida urbana, entre otros aspectos negativos. En esta investigación, en primer lugar, se revisan diferentes metodologías para la estimación de índices de congestión en zonas urbanas, posteriormente se selecciona y aplica, aquella que cumple con el mayor número de criterios, al conjunto de vías conformado por la red vial arterial primaria, secundaria e intermedia de la ciudad de Bucaramanga, con datos de velocidades obtenidos mediante la API de Google Maps. Finalmente, mediante una representación y análisis geoespacial, se encontró que los corredores más críticos de la ciudad durante el mes de marzo fueron las Carreras 15, 27 y 33, las cuales presentaron un estado del nivel de tráfico congestionado, durante los períodos valle y pico, en días típicos. El índice de congestión es de gran utilidad para estudiar la evolución de la congestión en la red vial de una zona urbana, así como para la ejecución de un sistema inteligente de transporte.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessAPIíndice de congestiónvelocidad de viajeestado del nivel de tráficoanálisis geoespacialmetodologíaEstimación del índice de congestión vial en zonas urbanas mediante una metodología existente usando velocidades extraídas con la API de Google MapsUniversidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coAPIcongestion indextravel speedstate of traffic flowgeospatial analysismethodologyEstimation of the road congestion index in urban areas through an existing methodology using speeds obtained with the Google Maps APIhttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)