Uno de los principales activos de un país es su red de carreteras. Es fundamental que la red se encuentre en un estado óptimo para garantizar un adecuado crecimiento y desarrollo tanto a nivel económico como social y medioambiental. Por tanto, la importancia del mantenimiento de la red vial debería ser reconocida por las administraciones competentes de manera que se le dote de un presupuesto adecuado y esté correctamente gestionado.

En este sentido, varias administraciones alrededor del mundo han desarrollado y utilizan un Sistema de Gestión de Pavimentos (SGP) para analizar el ciclo de vida de la red de carreteras y gestionar y planificar de la mejor manera posible las actividades de mantenimiento y rehabilitación. En este contexto, juega un papel esencial la predicción del estado del pavimento, es decir, conocer cómo se va a deteriorar el pavimento a lo largo de los años.

Cabe destacar que existen diferentes investigaciones que han tratado de identificar qué factores son clave en el proceso de deterioro del pavimento. No obstante, la mayoría de estos estudios se han centrado en la calibración de modelos para predecir el estado del pavimento de carreteras interurbanas, los cuales no pueden aplicarse a una red vial urbana debido, fundamentalmente, a que existen importantes diferencias en cuanto a las características del tráfico, la estructura del firme, las propiedades de la sección transversal y la influencia del propio deterioro en la funcionalidad. Asimismo, muchos de los modelos calibrados han sido desarrollados en áreas muy concretas donde no existen apenas variaciones climáticas.

Por ello, desde el Grupo de Gestión del Proceso Proyecto-Construcción de la Universitat Politècnica de València hemos estudiado la influencia de la capacidad estructural del pavimento, las condiciones climáticas y el volumen de tráfico en el proceso de deterioro de pavimentos urbanos considerando un total de 53 tramos urbanos localizados en regiones con muy distintas condiciones climáticas. Todo ello empleando el Pavement Condition Index (PCI) como medida sustitutoria de la condición del pavimento.

Metodología y obtención de datos

La metodología desarrollada en esta investigación se resume en la Figura 1. De esta manera, podemos distinguir entre cuatro fuentes de datos: (i) daños en el pavimento, (ii) estructura del pavimento, (iii) volumen de tráfico y (iv) condiciones climáticas. Todos estos conjuntos de datos fueron obtenidos del programa Long-Term Pavement Performance (LTPP) desarrollado por la Federal Highway Administration de los Estados Unidos.

Este programa, que comenzó hace más de 30 años, trata de monitorizar el estado del pavimento de alrededor de 2.000 secciones de carretera desde su construcción. Los datos que aquí se recogen son agrupados en las siguientes categorías: (i) estructura del pavimento y construcción, (ii) inventario de daños en el pavimento, (iii) condiciones climáticas y (iv) datos de tráfico.

Particularmente, en este estudio se consideraron únicamente aquellos tramos de carretera compuestos por pavimentos flexibles y localizados en entorno urbano. De media, los 53 tramos estudiados presentan una evaluación del estado del pavimento cada dos años. Asimismo, se dispone de los datos de tráfico y meteorológicos de manera mensual.

El Pavement Condition Index (PCI), que considera un total de 19 tipos de deterioro en pavimentos, fue calculado a partir del inventario de daños obtenido del programa LTPP. En este sentido, se obtuvo el PCI para cada una de las evaluaciones realizadas en los distintos tramos de carretera estudiados. Como resultado, se obtuvieron un total de 237 evaluaciones. Este índice puede tomar valores entre 0 y 100, de manera que cuanto más cercano esté de 100 mejor es la condición del pavimento (Figura 2).

Por otro lado, la capacidad estructural del pavimento fue determinada a partir del parámetro Structural Number (SN) propuesto por la American Association of State Highway and Transportation Officials (AASHTO). Este parámetro se calcula, principalmente, en base al espesor de las capas que componen el firme y el módulo resiliente de cada una de ellas. El SN se mide en pulgadas y cuanto mayor es, mayor es la capacidad estructural del firme.

Finalmente, a continuación se enumeran las variables de tráfico y climáticas estudiadas:

• Variables de tráfico:
  • Intensidad media de tráfico (AADT) en vehículos por día (vpd).
  • Intensidad media de tráfico pesado (AADTT) en vpd.
  • Equivalent Single Axle Load en miles (KESAL).
• Variables climáticas:
  • Precipitación media anual (AAP) en mm.
  • Altura media de nieva anual (AAS) en mm.
  • Temperatura media anual (AAT) en °C.
  • Rango de temperatura media anual (AART) en °C. El rango de temperatura es calculado mensualmente como la diferencia entre la máxima y la mínima temperatura.
  • Desviación estándar de la temperatura (SDT) en °C.
  • Velocidad del viento media anual (W) en km/h.
  • Humedad media anual (H) en %.

Cabe destacar que estas variables fueron estimadas a partir de los valores observados desde la construcción de la sección de carretera hasta la fecha de evaluación del pavimento. A la diferencia, en años, entre estas fechas se le consideró la edad del pavimento (p_a).

Influencia de la edad del pavimento

El principal factor en el proceso de deterioración del pavimento, que se considera un fenómeno estocástico, es la edad del pavimento. Aunque en este estudio se consideraron tramos de carretera con muy distintos niveles de tráfico y condiciones climáticas, p_a fue la variable que mayor relación mostró con el fenómeno de deterioro. Esta relación fue modelada a través de un análisis de regresión empleando técnicas de validación cruzada indicando que la condición del pavimento (PCI) decrece alrededor de 5 unidades por año a partir del primer año y medio de su construcción (Figura 3).

Influencia de la capacidad estructural

En Estados Unidos, el Structural Number (SN) requerido en un tramo de carretera depende de la variable de tráfico KESAL. Sin embargo, el coeficiente de correlación entre estas variables fue muy bajo (-0,3), reflejando que realmente no existía una importante relación entre ambos parámetros.

Para determinar la influencia de la capacidad estructural en el proceso de deterioro del pavimento se partió del modelo que había sido calibrado anteriormente a partir de la edad del pavimento. En este sentido, se concluyó que esta variable no tenía un impacto significativo en el fenómeno estudiado, pues los residuos del modelo frente a SN se comportaron de forma homocedástica y con forma rectangular.

No obstante, para valores de SN mayores a 10 pulgadas, los residuos eran positivos. Esto significa que el PCI predicho para aquellos pavimentos con una alta capacidad estructural era subestimado. Por el contrario, el PCI era sobreestimado en aquellos pavimentos con bajos valores de SN. Aunque se necesita de una mayor investigación en este aspecto para obtener conclusiones más robustas, estos resultados apuntan que un aumento de la capacidad estructural del pavimento retrasa su proceso de deterioro (Figura 4).

Además, estos resultados también reflejan la gran diferencia entre las propiedades superficiales y estructurales del firme. Mientras que las características superficiales del firme pueden agotarse en un periodo de tiempo de alrededor de 20-25 años, las propiedades estructurales del firme pueden permanecer prácticamente intactas. De ahí la importancia del mantenimiento de las carreteras. De hecho, los problemas estructurales surgirán tras el agotamiento de la superficie del pavimento, es decir, cuando los agentes climáticos logren llegar a las capas de base y subbase.

Influencia del volumen de tráfico

Como se esperaba, los coeficientes de correlación entre las tres variables de tráfico (AADT, AADTT y KESAL) fue elevado (> 0,7) de manera que estaban altamente relacionadas unas con otras. No obstante, las que mayor influencia mostraron en el fenómeno estudiado fueron AADTT y  KESAL, lo que significa que el tráfico pesado es clave en el proceso de deterioro del pavimento.

Particularmente, la variable KESAL, que representa el volumen de tráfico a partir del volumen de ejes equivalente (contabiliza los vehículos pesados como varios vehículos ligeros), mostró una relación más estrecha con el PCI que la variable AADTT. A diferencia de España, donde dimensionamos el firme a partir del tráfico de vehículos pesados (AADTT), en Estados Unidos lo hacen a través de la variable KESAL, que quizás representa mejor la carga que posteriormente debe soportar la carretera.

Para determinar de una manera más concreta la influencia del tráfico en el deterioro del pavimento se calibró un modelo de regresión considerando la edad del pavimento y la variable KESAL. Como resultado, el volumen de tráfico era capaz de explicar hasta casi el 10% del fenómeno. Como se observa en la Figura 5, para una determinada edad del pavimento, la condición empeora conforme el volumen de tráfico es mayor.

Influencia de las condiciones climáticas

En primer lugar, cabe destacar que se identificó una correlación moderada entre las variables de precipitación (AAT y AAS) y aquellas relacionadas con la temperatura (AAT, AART y SDT). Adicionalmente, también se observó una estrecha relación entre las tres variables de temperatura estudiadas. Por el contrario, las variables relacionadas con el viento y la humedad no mostraron relación alguna con el resto de variables climáticas.

Entre todas estas variables, las que mayor influencia presentaron en el proceso de deterioro del pavimento fueron la altura media anual de nieve (AAS), la temperatura media anual (AAT) y el rango de temperatura medio anual (AART). Concretamente, para una determinada edad del pavimento, el PCI disminuye una unidad por cada 100 mm de nieve acumulados (Figura 6).

Por otro lado, aquellos tramos de carretera expuestos a temperaturas medias anuales entre 5 y 15 °C fueron los que mayores tasas de deterioro presentaron. En este sentido, los tramos localizados en regiones cálidas (AAT=20-30 °C) mostraron un retraso sustancial en el comienzo del proceso de deterioro (Figura 7).

Finalmente, se identificó que a medida que la variación de la temperatura (AART) decrecía, más tardío era el inicio del proceso de deterioro. Más concretamente, aquellos tramos con rangos de temperatura entre 20 y 30 °C, que presentaban principalmente temperaturas medias anuales entre 5 y 15 °C, fueron los que antes empezaron a deteriorarse. Esto podría explicarse por el hecho de que los pavimentos bajo estas condiciones son más propensos a sufrir ciclos de hielo-deshielo, lo que drásticamente afecta a la condición del pavimento.

Conclusiones

Las conclusiones más interesantes de este estudio son:

• Como fenómeno estocástico, el proceso de deterioro de un pavimentos urbano está principalmente influenciado por su edad.
• La condición del pavimento (PCI) disminuye en 5 unidades por cada año transcurrido a partir del primer año y medio de vida de la carretera.
• Un incremento de la capacidad estructural del firme parece conducir a un retraso del proceso de deterioro del pavimento.
• El tráfico pesado juega un papel esencial en el proceso de deterioro del pavimento urbano.
• Cuanto mayor es la altura de nieve anual, mayor es el deterioro del pavimento.
• Una temperatura media anual entre 5 y 15 °C fomenta una proceso de deterioro más agresivo.
• Altas variaciones de temperaturas a lo largo del año conducen a mayores tasas de deterioro del pavimento.

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Los resultados que aquí se muestran forman parte del proyecto de investigación “SIMEPU – Sistema Integral de Mantenimiento Eficiente de Pavimentos Urbanos” financiado por la Agencia Estatal de Investigación – Ministerio de Ciencia e Innovación & Ministerio de Universidades.

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