Conceptos de Estadísticas de Administración vial

Los modelos de datos de Roads Management Insights se crean combinando diferentes fuentes de información para proporcionar estadísticas sobre la congestión de las rutas.

Congestión en la ruta

Los modelos de datos de Datos para Administración vial para la duración del viaje y la lectura de velocidad se crean combinando diferentes fuentes de información:

• Datos de mapas agregados: La fuente más importante son los datos agregados y anonimizados de Google Maps, que permiten que Google Maps calcule la velocidad en tiempo real de los vehículos en las rutas de todo el mundo.

• Datos históricos de tráfico: Con el tiempo, los datos agregados de los usuarios se usan para crear patrones de tráfico históricos, que ayudan al sistema a comprender el tráfico "normal" de una ruta específica en cualquier momento y día de la semana.

• Datos complementarios: Los datos históricos se combinan con otros datos, incluida la información de terceros de socios, como los departamentos de transporte locales, así como los comentarios en tiempo real de los usuarios de Maps que informan incidentes, como accidentes o construcciones.

La IA combina estas fuentes de información para comprender las condiciones actuales con datos en tiempo real y proporcionar predicciones de referencia con datos históricos. Esta fusión es clave para la forma en que se predicen las rutas, por ejemplo:

• Las rutas cortas dependen en gran medida de la información actual y en tiempo real.
• Las rutas más largas usan un modelado de IA avanzado, en el que los tramos cercanos se predicen con datos en tiempo real, mientras que los tramos más distantes dependen más de los patrones históricos.
• Las rutas con indicadores limitados en tiempo real dependen más de sus datos históricos para predecir las ralentizaciones.

Intervalos de lectura rápida

Un intervalo de lectura de velocidad (SRI) es un tramo continuo de una ruta en el que el tráfico se incluye en una sola categoría de velocidad. En conjunto, los intervalos de lectura de velocidad de una ruta abarcan toda la ruta en orden desde el origen hasta el destino.

Categorías de velocidad

Las categorías de velocidad se alinean con los colores que se muestran en la capa de tráfico de Google Maps:

Categoría de velocidad	Color del tráfico en Google Maps	Descripción
NORMAL	Verde	El tráfico fluye sin problemas; no se detecta ninguna ralentización.
SLOW	Amarillo	Se detecta una ralentización, pero no se formó un embotellamiento.
TRAFFIC_JAM	Rojo	Se detecta un embotellamiento.
TRAFFIC_JAM_HEAVY	Rojo oscuro	Se detecta un embotellamiento pesado. Disponible a partir del 8 de octubre de 2026 solo en intervalos de lectura de velocidad basados en compensación (speed_reading_offsets).

Formatos

• Intervalos de lectura de velocidad basados en el desplazamiento (speed_reading_offsets): Cada intervalo está delimitado por start_offset (inclusive) y end_offset (exclusivo), medidos en metros desde el inicio de la ruta. El end_offset de cada intervalo es igual al start_offset del intervalo siguiente.

  Por ejemplo, una ruta de 100 metros en la que los primeros 80 metros tienen una ralentización y los 20 metros restantes fluyen con normalidad se representa de la siguiente manera:

  start_offset	end_offset	speed
  0	80	SLOW
  80	100	NORMAL

• Intervalos de lectura de velocidad basados en coordenadas (speed_reading_intervals, heredado): Cada intervalo se define con coordenadas de polilínea (interval_coordinates). En este formato, los embotellamientos de tráfico pesado (rojo oscuro) se informan como TRAFFIC_JAM; nunca se usa TRAFFIC_JAM_HEAVY. Es posible que este campo heredado deje de completarse a partir del 13 de enero de 2027. Usa speed_reading_offsets en su lugar.

Para obtener detalles del esquema, consulta Datos de rutas en tiempo real y la tabla recent_roads_data.

Tablas de BigQuery

Para consultar los datos acumulados de los intervalos de duración del viaje y de lectura de velocidad, consulta la tabla historical_travel_time y la tabla recent_roads_data en BigQuery.