En términos generales, se entenderá por ciudad de tamaño medio aquélla con una población entre 70.000 y 500.000 habitantes, que presentan bajos niveles de congestión en la operación del sistema de transporte. Al mismo tiempo, las ciudades de gran tamaño se definen como aquéllas con una población superior a los 500.000 habitantes y cuyo sistema de transporte urbano está afecto a niveles de congestión importantes.
La metodología usada por Sectra para el análisis de sistemas de transporte de ciudades de tamaño grande y ciudades de tamaño medio está inspirada en el enfoque general propuesto por Manheim, centrándose en la modelación de las relaciones de corto plazo entre el sistema de transporte y el sistema de actividades (de la ciudad a la que el sistema de transporte sirve).
Así, dado un sistema de actividades que fija la demanda por servicios de transporte (generaciones y atracciones de viajes) y un sistema de transporte (redes de infraestructura y de servicios con sus respectivas características operacionales) se deben predecir los patrones de flujos (viajes origen-destino y flujos en arcos) y los niveles de servicio en las diversas redes consideradas.
En términos generales, las metodologías de análisis para ciudades de tamaño medio y ciudades de tamaño grande son similares. La principal diferencia radica en los modelos utilizados para predecir el equilibrio oferta-demanda de corto plazo para cada caso: modelo secuencial y modelo de equilibrio simultáneo para las ciudades de tamaño medio y grande, respectivamente.
El modelo para ciudades de tamaño medio utiliza un algoritmo en que cada etapa es abordada secuencialmente, mientras que el otro, para ciudades grandes, resuelve tres de las etapas en forma simultánea. Ambos tipos de modelos tienen en común los requerimientos de definición y calibración de los distintos submodelos involucrados. Entre estos requerimientos comunes se debe mencionar la modelación adecuada de la demanda, la calibración de redes, el tratamiento del transporte público y otros. En este sentido, la mencionada naturaleza simplificada del modelo secuencial debe entenderse como una reducción de las dimensiones del análisis, pero no así de la calidad de las herramientas metodológicas.
Los requerimientos de información planteados por las diferentes metodologías, corresponden más o menos a los tradicionales en este ámbito, pero también se proponen algunas innovaciones respecto a la recolección de datos y a su posterior utilización.
El tamaño y complejidad de los sistemas de transporte de las ciudades de tamaño medio, con bajos niveles de congestión como característica principal, no justifica el empleo de un modelo de equilibrio simultáneo, cuya implementación computacional es el modelo ESTRAUS. Las razones de ello son de orden práctico y técnico, en consideración a que la utilización de dicho modelo requiere de importantes recursos técnicos y presupuestarios. Los resultados del análisis en ciudades de tamaño medio no serían muy distintos con una metodología más simple, como el modelo secuencial, VIVALDI.
Por otra parte, el uso de herramientas de análisis relativamente sencillas de aplicar, permitirá introducir con mayor facilidad metodologías más sofisticadas cuando la complejidad de los problemas de transporte así lo amerite.
La implementación de cualquiera de los dos tipos de modelos (secuencial o de equilibrio simultáneo) necesita como datos de entrada, entre otros, los vectores de generación y atracción de viajes a nivel zonal. En este sentido, se hace indispensable predecir el desarrollo de la ciudad, en términos de la evolución y localización de los hogares y actividades, que constituyen las unidades generadoras y atractoras de viajes.
Dado que en el desarrollo de una ciudad intervienen múltiples agentes, cuyo comportamiento es dinámico y de difícil predicción, se utiliza la denominada técnica de construcción de escenarios de desarrollo urbano, que trata de reducir la incertidumbre en la predicción del desarrollo urbano, definiendo diferentes escenarios de evolución de la ciudad.
Uno de los aspectos más difíciles de predecir es cómo los proyectos de transporte afectan el desarrollo urbano. Para resolver este problema, el Estado de Chile desarrolló MUSSA, software y un modelo matemático, que representa el mercado inmobiliario urbano y predice sus estados de equilibrio económico ante diferentes escenarios macroeconómicos, regulatorios y de proyectos de transporte. Esta herramienta de carácter general, puede ser implementada en cualquier ciudad del mundo. La primera versión de MUSSA ha sido aplicada y validada en la ciudad de Santiago.
Para el análisis ambiental de los proyectos de transporte, Sectra desarrolló el modelo MODEM, el cual estima la emisión de los vehículos a partir de resultados de las simulaciones con los modelos ESTRAUS o VIVALDI.