Varios estudios han investigado la calibración de modelos de simulación de tráfico para condiciones de congestión recurrentes. Sin embargo, existen limitadas referencias respecto de la validación y calibración de modelos de simulación para condiciones no recurrentes de tráfico (incidentes). Dado que la información generada por dispositivos de monitoreo en Sistemas Inteligentes de Transporte (ITS) es cada vez más accesible, la utilización de dichos datos para el desarrollo y calibración de modelos de simulación de tráfico, tanto en presencia de incidentes y en condiciones normales de operación, en una opción natural. Este estudio investiga la utilización de archivos de datos ITS para apoyar el desarrollo y calibración de modelos de simulación de tráfico en condiciones no recurrentes de operación. Los resultados de este estudio indican que los parámetros del modelo de simulación deben ser ajustados para reproducir los descensos esperados en la capacidad y consecuentemente reproducir además los impactos de los incidentes de tránsito en el desempeño del sistema. Los datos ITS proporcionan información valiosa para apoyar este proceso, incluidos entre otros, las características de los incidentes, el manejo o gestión de los incidentes, medidas de desempeño del sistema y otros insumos necesarios para el proceso de modelación. La simple especificación de bloqueos en las pistas del sistema simulado sin la calibración adecuada de los parámetros del modelo de simulación no es suficiente para reproducir los efectos esperados de los incidentes en la simulación.