Metodología · actualizada en junio de 2026
Este sitio no instala sensores propios ni tiene acceso interno a los sistemas de tráfico. Combina fuentes de datos públicas para estimar el estado del tramo SE-30 km 10–12 y lo resume en un nivel de congestión y una probabilidad de carril reversible, siempre con un indicador de confianza.
| Paneles VMS (DGT) | Mensajes de los paneles informativos del tramo, vía feed público DATEX2. Es la señal más directa de cortes, obras o reversibilidad activa. |
|---|---|
| Incidencias (DGT) | Accidentes, cortes y retenciones publicados en el feed DATEX2 de incidencias. |
| Velocidad (TomTom) | Se calculan dos rutas, una por sentido (hacia Huelva y hacia Cádiz), para estimar la velocidad media real frente a la velocidad en condiciones libres. |
Con esas lecturas elaboramos también un resumen de cómo ha estado el tráfico esta semana: velocidad media por sentido día a día y reparto de los niveles de congestión.
A partir de esas señales construimos una puntuación de tráfico (traffic score) que pondera cada fuente: palabras clave y pictogramas de los paneles, gravedad de las incidencias y la caída de velocidad respecto al flujo libre. La puntuación se normaliza para que no dependa de cuántos sensores estén activos en ese momento.
Con esa puntuación clasificamos el tráfico en cuatro niveles:
El estado probable del carril reversible se infiere combinando la presión de tráfico de cada sentido con una ventana temporal que evita que la predicción oscile de forma brusca. El resultado se ajusta con una línea base histórica que aprende de los patrones de las horas y días anteriores.
La hipótesis de partida es simple: a igualdad de demanda, el sentido que tiene el carril reversible abierto circula más rápido, porque reparte el mismo tráfico entre más carriles. La hemos validado contra decenas de observaciones reales reportadas por usuarios que cruzaban el puente en ese momento, y el resultado es honesto pero modesto: la señal de velocidad acierta claramente más que el azar, sobre todo cuando la diferencia entre sentidos supera los 5 km/h, pero no es infalible. Por eso la predicción incorpora una ventana de persistencia (no cambia de opinión por una sola lectura) y baja su confianza cuando las señales se contradicen.
Parte de la metodología es contar también lo que no usamos, y por qué:
El sistema guarda cada estado calculado y mantiene un perfil histórico por hora y día de la semana (una media móvil exponencial). Ese perfil sirve para dos cosas: detectar anomalías («a esta hora el puente suele estar fluido y hoy no lo está») y alimentar el ranking de mejores y peores horas para cruzar que se muestra en el monitor. Los reportes manuales de los usuarios —cuando alguien que está viendo el puente nos dice qué sentido tiene el reversible abierto— se usan como verdad-terreno para medir el acierto real del sistema y ajustar los pesos.
Es importante entenderlo bien:
Por eso cada estimación se muestra con un nivel de confianza. Cuando las fuentes no son fiables, lo decimos.
Todos los datos que mostramos proceden de feeds públicos y se procesan automáticamente, sin intervención editorial: las cifras del resumen semanal y de esta web salen de la misma base de datos que alimenta el monitor. Si detectas un dato que no cuadra con lo que ves sobre el puente, puedes reportarlo desde el propio monitor o escribirnos; los avisos de este tipo son la mejor herramienta que tenemos para mejorar.