🔹 Precisión en la representación del tráfico real
El objetivo es que el modelo refleje fielmente los patrones de tráfico existentes. Para esto, se ajustan parámetros como velocidades, tiempos de viaje, capacidad vial y retrasos en intersecciones, asegurando que los volúmenes modelados sean coherentes con los datos observados.

🔹 Fiabilidad en la evaluación de escenarios
Un modelo bien calibrado permite evaluar correctamente el impacto de nuevas infraestructuras o políticas de gestión del tráfico. Si la calibración es deficiente, las predicciones sobre cambios en la red pueden ser incorrectas y llevar a decisiones costosas o ineficientes. En el caso de los IMIV Mayores, una mala calibración puede derivar en observaciones que retrasen la tramitación del estudio. Un modelo bien calibrado no solo mejora la precisión de los análisis, sino que también aumenta la credibilidad de los resultados y facilita la validación de propuestas.

🔹 Reducción de errores en la asignación de tráfico
SATURN asigna flujo vehicular con base en costos de viaje estimados, que dependen de las condiciones de la red. Una mala calibración puede generar asignaciones irreales, como desvíos poco lógicos o niveles de congestión subestimados o exagerados.

Elementos clave en la calibración

✔ Comparación con datos reales (aforos vehiculares, tiempos de viaje, datos de GPS).
✔ Ajuste de funciones de costos y retrasos en intersecciones semaforizadas y no semaforizadas.
✔ Corrección de inconsistencias en la red (capacidades de enlaces, sentidos de circulación, prohibiciones).
✔ Validación cruzada con herramientas complementarias (otras simulaciones, encuestas de movilidad).