Dónde tendría sentido un tren en Puerto Rico
Un análisis abierto de rutas, costos, tiempo y huracanes, con datos del Censo de los 78 municipios.
- Carolina → San Juan es el flujo #1 de trabajadores: 23,909 al día.
- Solo, el tren no se paga (B/C 0.18); con política, 0.73–1.43.
- Primero bus expreso; tren solo donde el bus se llene.
La costa y Hato Rey primero; lo demás, solo si los datos lo piden
Explorador interactivo: 10 secciones con mapas que se pueden acercar · toca una pestaña
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La red recomendada
Línea gruesa = fase 1 o ya existe. Punteada = después, solo si la fase anterior cumple su meta.
Qué incluye la fase 1
| Componente | km | Inversión (M$, PR realista) | Pasajeros/día | Por qué |
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Orden de operaciones: cada fase tiene una meta para seguir o parar
| Fase | Qué | Puerta para seguir |
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A dónde va la gente a trabajar
Los 40 pares de pueblos con más trabajadores (Censo 2016–2020). Burbuja = población.
Quién entra a trabajar a San Juan
Los 15 pueblos que más trabajadores mandan a San Juan.
Lo que el tapón le añade al viaje a San Juan
Minutos en carro: punto = 7–8 am, raya = sin tráfico.
Dónde está el tapón
Color = horas perdidas al año · grosor = tráfico diario.
El tapón tiene dos picos al día
Horas de demora por hora, día laborable.
¿El modelo ve el tráfico real? Sí, ±12%
Modelo vs conteos oficiales 2023. Diagonal = acierto perfecto.
¿Los tiempos cuadran con el Censo?
Tiempo promedio al trabajo por pueblo: Censo 2020–2024 vs modelo. Gris = antes de ajustar · color = ajustado.
Qué tan lejos viaja la gente
Trabajadores por distancia al trabajo (0 km = su mismo pueblo).
Los 10 corredores con más horas perdidas
Los dos primeros ya tienen Tren Urbano.
Una red para cada meta
La mejor red para una sola meta
Cada mapa añade, desde Tren Urbano, el tramo que más sube esa meta por dólar.
Cada dólar extra compra menos
Escoge la medida.
Lo que gana y pierde cada meta
Fila = red hecha para una meta ($10 mil millones). Más oscuro = mejor.
El consenso: los tramos que escogen casi todas las metas
Grosor = de cuántas de las 9 metas sale.
Combinar metas y exigir requisitos
Combina objetivos con pesos
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El impacto de cada requisito
Qué cambia al exigir cada requisito (red base de $10 mil millones).
Qué tendría que cambiar para que se pague
Lo que tiene que cambiar para que el tren se pague
Cada barra suma un cambio. Arriba de la línea (1.0), la sociedad recibe más de lo que paga.
Pasajeros por día en cada paso
La misma escalera, en pasajeros.
Lo que lo empeora
Si pasa cada riesgo, desde el caso de hoy.
Tarifa, energía y dinero
Lo que cuesta vs lo que entra, cada año
Fase 1 en operación, millones de dólares al año. Rojo = sale de caja · verde = entra a caja · contorno = valor para la gente que no entra a caja (tiempo, gasolina, choques).
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De dónde viene el dinero y a dónde va
Grosor = millones de dólares. Pasa el cursor sobre una franja.
Cómo bajar el costo de operar a la mitad
Millones al año, fase 1. Cada barra quita un ahorro a la anterior. La luz es solo ~6% del costo: lo que más pesa es la gente y los km de tren.
Cobrar estacionamiento mueve más gente que bajar el pasaje
Fase 1. Si estacionar sigue barato, la mayoría sigue en carro aunque el tren sea gratis.
…pero el pasaje no paga la operación
Recaudo al año. Subirlo casi no cambia el hueco.
Lo que cuesta ir a trabajar cada mes
Viaje típico de 18 km, 21 días al mes.
El tren gasta menos de la mitad de la energía
GWh al año: tren vs la gasolina que reemplaza.
El dinero año por año (fase 1 completa, PR realista)
Construcción (federal vs local) y después el hueco anual de operación.
Quién paga
| Partida | M$ | Tipo |
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Cómo cerrar el hueco sin subir el pasaje
M$ al año de cada herramienta vs el hueco (línea).
Tu viaje: carro contra tren contra bus
Escoge salida y destino. Puerta a puerta, hora pico.
Minutos puerta a puerta
Dólares al mes
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¿Cuánto tiempo ahorra el tren, y cómo hacerlo más rápido?
Puerta a puerta en hora pico. Raya roja = carro en hora pico. Contorno gris = diseño base.
Por qué un tren rápido no sirve con paradas cerca
Velocidad promedio (con paradas) según la distancia entre estaciones. Puntos = tramos reales de la red.
Minutos entre estaciones
Arranque 0–30 mph en ~13 s, parada de 45 s (40 s en cercanías). Tren Urbano completo: el modelo da 30 min, como el real.
| Línea | De | A | millas | min | mph prom. |
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Horas de vida que pierdes en el tapón, según el pueblo donde vives
Por conductor que trabaja en otro pueblo, al año, ajustado al tiempo real del Censo. Toca tu pueblo.
Los 15 pueblos donde cada conductor pierde más horas
Parte clara = lo que devolvería el tren con política.
Círculo = 10 min a pie (media milla), a escala. Color = gente que vive dentro (Censo 2020). Toca una estación.
Residentes a 10 minutos a pie
Personas que viven a 800 m (Censo 2020). En el aeropuerto, el contorno son viajeros de avión.
Todas las fichas de un vistazo
Barra: residentes a 800 m; la parte clara es el máximo posible si se cuentan todos los bloques que tocan el área. Toca una para verla en el mapa.
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¿Cuántos días corre el tren después del evento?
% del servicio normal por día. Gris = clientes con luz (datos reales).
Las baterías nunca se vacían
Línea = carga · área = solar. Medio horario desde el día 3.
¿Cuánto compra cada diseño?
Días de tren ganados vs solo la red (evento escogido arriba).
¿Dónde le pega el mar a la línea?
Estimado con lo que pasó en María. Toca un tramo.
¿Tren o bus?
Mismo corredor, tres opciones. El bus lleva menos gente pero cuesta mucho menos.
Beneficio por cada dólar, por corredor
La línea punteada es 1.0.
Pasajeros por día
Inversión (millones)
¿Qué tan seguro es?
1,200 corridas por caso. "Con historial" suma lo que les pasó a proyectos parecidos: +42% de costo y −25% de pasajeros.
¿Cuánto devuelve cada dólar? Todas las corridas
Porcentaje de corridas en cada rango de beneficio-costo. A la derecha de la línea punteada (1.0) el proyecto se paga.
Pasajeros por día: rango probable
Barra: del percentil 10 al 90. Punto: mediana.
¿Qué incertidumbre pesa más?
Correlación de cada supuesto con el beneficio-costo del tren hoy (de −1 a 1).
La prueba: ¿este modelo promete de más, como pasó con Tren Urbano?
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El historial de otros proyectos (clase de referencia)
Barra: del cuartil 25 al 75. Punto: mediana. Rombo: lo que uso en "con historial". Triángulo: lo que le pasó a Tren Urbano.
Cómo se compara con el mundo
Seis lecciones de 40 sistemas
Densidad contra pasajeros por km
Escalas logarítmicas. Tren Urbano resaltado.
Tarifa contra lo que cubren las tarifas
Tarifa base en dólares y % de la operación pagado por pasajeros.
Costo de construir por km
Millones USD por km de la línea más reciente reportada (escala logarítmica).
Pasajeros por km en 40 sistemas
Día laborable por km de ruta (escala logarítmica).
Red team y supuestos
Registro de hallazgos (v1 + v2)
| ID | Severidad | Especialista | Hallazgo | Qué cambia | Estado |
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Reglas de decisión: paradas, transbordos, terminales, vías, tipo de obra
| Pregunta | Regla | Número que manda | Resultado para PR |
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Supuestos del modelo v2
| Parámetro | Valor | De dónde sale |
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Un bus expreso se paga 4 de cada 5 veces; el tren, 1 de cada 5
Fase 1 del modelo (San Juan–Carolina y Bayamón–Dorado) · 1,200 simulaciones con historial de sobrecostos · 2026 USD
| Opción | Inversión (mediana) | Pasajeros/día con paquete | Se paga sin cambios | Se paga con paquete |
|---|---|---|---|---|
| Bus expreso (carril HOT) | $125 M | 12,671 | 1.8 % | 85 % |
| BRT (carril exclusivo) | $633 M | 14,756 | 0.1 % | 58 % |
| Tren eléctrico | $3,471 M | 33,447 | 0.0 % | 21 % |
Fuente: modelo TRAINS PR (Monte Carlo) · paquete = estacionamiento cobrado, pase de $30/mes y desarrollo junto a estaciones
Dinero y costos
Costo anual = deuda local a 30 años ($378 M) + operación ($178 M). Con horario 15/30, trenes automáticos y solar, la operación puede bajar a ≈ $91 M.| Escenario | Qué incluye | Costo anual | Entra a caja | Valor para la gente | B/C |
|---|---|---|---|---|---|
| Bajo | Solo el pasaje de $1.50 | $556 M | $9 M | $136 M | 0.18 |
| Base | + estacionamiento cobrado y pase de $30/mes | $556 M | $29 M | $558 M | 0.73 |
| Alto | + peaje de congestión, contribución alrededor de estaciones, desarrollo, peajes y solar | $547 M | $149 M | $1,091 M | 1.43 |
2026 USD
Cómo lo hice
- El problema: cada conductor del área de San Juan pierde 68 h al año en tapón (INRIX 2025) y Tren Urbano llegó a 24 % de su pronóstico. Quise ver dónde un tren tendría sentido y cuánto costaría de verdad.
- Los datos: flujos de trabajo del Censo para los 78 municipios, más FTA, USDOT, NREL y NHC. Cada fuente, con su licencia, está abajo.
- Qué hizo la IA: Claude escribió casi todo el código y buscó las fuentes; yo puse las preguntas, la línea costera y las reglas, y decidí qué se publica.
DetallesEl modelo, cómo lo validé, qué falló y lo que sigue
El problema
- En Puerto Rico, un conductor pierde unas 50 horas al año en tapones; en Dorado, más de 100. Cada pocos años alguien propone un tren.
- La última vez que se construyó uno, Tren Urbano, se pronosticaron 114,000 viajes diarios; en 2007 llevaba el 24 % de eso y en 2025 lleva unos 21,000.
- Quise contestar tres preguntas con datos y no con entusiasmo: dónde tendría sentido un tren, cuánto costaría de verdad y qué tendría que cambiar para que se pagara.
Los datos
- El corazón es la tabla de flujos de trabajo del Censo (ACS 2016–2020): cuánta gente vive en cada uno de los 78 municipios y trabaja en cada otro.
- Le sumé los tiempos de viaje de la ACS 2020–2024, la población del Censo 2020 por bloque para contar quién vive a 10 minutos a pie de cada estación, volúmenes de tránsito de la FHWA, costos y pasajeros reales de la FTA, la guía de beneficio-costo del USDOT de 2026, el estudio PR100 de NREL para el precio de la energía solar y datos de huracanes del NHC.
- Los mapas usan teselas del USGS, que son de dominio público, y de OpenStreetMap. Cada fuente aparece abajo con su licencia.
El modelo
- Tiene cuatro piezas, escritas en Python. Una red de carreteras entre municipios con congestión: más carros, más lento. Una elección de modo, donde cada persona compara carro contra tren por tiempo, costo y estacionamiento.
- Un optimizador que añade tramos de vía uno a la vez según el objetivo que se escoja: tiempo ahorrado, gente conectada, empleos o costo por pasajero, entre otros.
- Y una simulación de Monte Carlo con 1,200 corridas que mezcla la incertidumbre de costos y de pasajeros.
- Aparte, armé un modelo físico del tren (aceleración, paradas de 45 segundos, curvas) para calcular tiempos puerta a puerta, y una simulación de cómo vuelve la luz después de un huracán.
La validación
- No me fié de mis propios pronósticos. Calibré los tiempos en carro contra lo que la gente reporta en la ACS: en el área metro el modelo queda a cerca de un minuto.
- Corrí el modelo sobre Tren Urbano tal como existe y predice menos pasajeros de los que lleva hoy, porque solo cuenta a quien deja el carro para viajar entre pueblos; prefiero ese error al contrario.
- 42 veces lo estimado y llevan menos gente de lo pronosticado. La simulación de huracán reproduce lo que pasó: Tren Urbano estuvo cerrado 86 días después de María y el modelo da 91.
Qué hizo la IA
- Trabajé con Claude, de Anthropic. Claude escribió la mayor parte del código (el modelo en Python, las gráficas en d3 y este sitio), buscó y resumió las fuentes y corrió revisiones tipo red team contra el propio análisis.
- , servicio de 6 am a 11 pm, tratar el aeropuerto aparte), cuestioné los resultados que no me cuadraban y decidí qué se publica.
- Los números salen de los modelos, no de una opinión de la IA: cada uno se puede rastrear a un dato y a un supuesto.
Qué falló
- Bastante. La primera versión exageraba la hora pico en los pueblos del interior y hubo que calibrarla.
- En el diseño base, el tren le ganaba al carro solo en 5 de 12 viajes de prueba; eso obligó a rediseñar (trenes más rápidos, sin transbordo en Condado y con alimentadores) hasta ganar los 12.
- Dos estaciones del Viejo San Juan estaban mal ubicadas al principio. No conseguí pasajeros por estación de la ATI, así que esa parte es estimada. Las rutas están trazadas sobre coordenadas, no con la geometría exacta de la vía.
- Y el resultado más importante es incómodo: el tren solo no se paga. Necesita cambios de política, y aun con ellos se paga en una de cada cinco simulaciones.
Lo que sigue
- Pedir a la ATI y a la ACT los pasajeros por estación y por ruta para validar mejor, y llevar estos números al proceso público de la FTA.
Fuentes y licencias13 · Datos del Censo hasta ACS 2020–2024 · versión del 2026-10-23
| Fuente | Qué uso | Licencia | ¿Uso comercial? |
|---|---|---|---|
| Censo de EE.UU.: ACS 2016–2020 (flujos de trabajo), ACS 2020–2024, Censo 2020 por bloque | Viajes al trabajo, tiempos, población junto a estaciones | Dominio público (gobierno de EE.UU.) | Sí |
| FHWA, Highway Performance Monitoring System | Volúmenes y capacidad de carreteras | Dominio público | Sí |
| FTA: National Transit Database 2024 y Predicted and Actual Impacts of New Starts (2007) | Costos, pasajeros y pronóstico de Tren Urbano | Dominio público | Sí |
| USDOT, Benefit-Cost Analysis Guidance 2026 | Valor del tiempo, choques y emisiones | Dominio público | Sí |
| NREL, PR100 | Costo de solar y baterías | Dominio público (DOE) | Sí |
| NOAA / National Hurricane Center | Trayectorias y daños de huracanes | Dominio público | Sí |
| Flyvbjerg et al. (2007); TRB / ACRP | Clase de referencia de sobrecostos y demanda | Con derechos; solo cito cifras | Cita |
| INRIX Global Traffic Scorecard | Contexto de tapones | Propietario; solo cito cifras publicadas | Cita |
| LUMA, tarifa vigente | Precio de la electricidad (33.86¢/kWh) | Documento público | Cita |
| USGS The National Map (imágenes y topográfico) | Mapas base del explorador | Dominio público | Sí |
| OpenStreetMap | Mapa de calles del explorador | Datos ODbL con atribución; teselas de OSMF solo para uso ligero | Datos sí; teselas: cambiar de proveedor si hay mucho tráfico o anuncios |
| Natural Earth | Contorno de la isla | Dominio público | Sí |
| d3.js · Barlow Condensed · IBM Plex | Gráficas y letras | ISC · SIL Open Font License | Sí |
Aviso: TRAINS PR es un análisis independiente de un estudiante de ingeniería, no un estudio oficial del gobierno ni un servicio de ingeniería. Los números son estimados de modelos con supuestos explícitos: sirven para hacer mejores preguntas, no como diseño final.