PRUEBA

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HIGHWAY
SAFETY
MANUAL
1st Edition
HSM
Highway Safety Manual
AASHO
1914
American Association of State Highway and Transportation Offcials
444 North Capitol Street, NW, Suite 249
Washington, DC 20001 202-624-5800
phone/202-624-5806 fax wwrw.trans-
portation.org
0 2010 by the American Association of State Highway and Transportation Officials.
All rights reserved. Duplication is a violation of applicable law.
Pub Code: HSM-I ISBN: 978-1-56051477-0

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Agradecimientos
La publicación de este Manual es la culminación de horas de trabajo innumerables por parte de los muchos miembros y amigos de
la Fuerza de Tarea TRB, la Fuerza de Tarea Conjunta AASHTO y los contratistas y personal del programa NCHRP.
La idea original del Manual de Seguridad Vial (HSM) surgió de las deliberaciones y discusiones de cuatro individuos: Ronald C.
Pfefer, Douglas W. Harwood, John M. Mason, Jr. y Timothy R. Neuman. Rápidamente involucraron a Michael S. Griffth y al
personal de TRB para patrocinar y desarrollar el primer taller y la formación de lo que ahora es el Grupo de Trabajo para el
Desarrollo del Manual de Seguridad en los caminos. De ese taller surgió una larga lista de profesionales de la seguridad vial
dispuestos a donar muchas horas para el desarrollo del Manual de Seguridad Vial. Además de los miembros voluntarios y amigos
del Grupo de Trabajo TRB, numerosos proyectos de investigación contribuyeron directa o indirectamente al HSM. Varios proyec-
tos de investigación patrocinados por el Programa Nacional Cooperativo de Investigación de Caminos dieron como resultado los
materiales usados para desarrollar e implementar el HSM. En gran medida, esta investigación es inédita fuera del HSM, y por lo
tanto los proyectos y autores clave se destacan a continuación. Los miembros del Grupo de Trabajo de TRB también se destacan a
continuación, aunque la lista de Amigos dedicados es demasiado larga para incluirla.

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Investigadores
Oficial Senior del Programa Nacional Cooperativo de Investigación de Caminos: Charles Niessner
1. NCHRP 17-18(04): Desarrollo de un HSM—Borrador de tabla de contenido para HSM Bellomo-McGee, Inc.
(Warren Hughes, Investigador Principal)
2. NCHRP 17-25: Factores de reducción de choques para ingeniería de tránsito y mejoramientos de ITS (publi-
cado como Informe NCHRP 617)
Universidad de Carolina del Norte—ChapeI Hill (David Harkey, investigador principal)
3. NCHRP 17-26: Metodología para predecir el desempeño de seguridad del Instituto de Investigación del Medio
Oeste de las Arterias Urbanas y Suburbanas (Doug Harwood, Investigador Principal)
NCHRP 17-27: Preparar las partes 1 y 11 de HSM iTRANS Consulting
Ltd.- (Geni Bahar, investigador principal)
4. NCHRP 17-29: Metodología para predecir el desempeño de seguridad de las autopistas rurales de varios carri-
les Fundación de Investigación de Texas A&M (Dominique Lord, Investigador Principal)
5. NCHRP 17-34: Preparar las Partes IV y V del Manual de Seguridad Vial
Kittelson & Associates, Inc. (John Zegeer, Investigador Principal)
NCHRP 17-36: Producción de la primera edición del Manual de Seguridad Vial
Kittelson & Associate, Inc. (John Zegeer, Investigador Principal)
6. NCHRP 17-37: Pedestrian Predictive Crash Methodology for Urban and Suburban Arterials Midwest Research
Institute (Metodología de choque predictivo de peatones para arterias urbanas y suburban’s)
7. NCHRP 17-38: Aplicación del Manual de Seguridad Vial y Materiales de Capacitación
Universidad Estatal de Oregón (Karen Dixon, investigadora principal)

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Prefacio del Manual de Seguridad Vial
PROPÓSITO DEL HSM
El Manual de Seguridad Vial (HSM) transmite conocimientos y herramientas de seguridad vial en una forma útil para facilitar una
mejor toma de decisiones, basada en el desempeño de la seguridad. El enfoque del HSM es informar cuantitativamente para tomar
decisiones efectivas; reúne información y metodologías disponibles para medir, estimar y evaluar los caminos en términos de fre-
cuencia de choques (número de choques por año) y gravedad de los choques (nivel de lesiones por choques). El HSM presenta
herramientas y metodologías para considerar la "seguridad" en toda la gama de actividades viales: planificación, programación,
desarrollo de proyectos, construcción, operaciones y mantenimiento. El propósito es transmitir el conocimiento actual sobre infor-
mación de seguridad vial para uso de una amplia gama de profesionales del transporte.
NECESIDAD DEL HSM
Antes de esta edición del HSM, los profesionales del transporte no tenían un solo recurso nacional para obtener información cuan-
titativa sobre el análisis y la evaluación de choques. El HSM comienza a llenar este vacío, brindando a los profesionales del trans-
porte conocimientos, técnicas y metodologías actuales para estimar la frecuencia y la gravedad de los choques futuros y para iden-
tificar y evaluar opciones para reducir la frecuencia y la gravedad de los choques.
Además de usar métodos descriptivos de mejores maneras, el HSM permite el uso de metodologías predictivas que mejoran y
amplían el uso de métodos de estimación de choques a diseños o condiciones nuevos y alternativos en períodos pasados o futuros.
Los métodos predictivos estadísticamente más rigurosos en el HSM reducen la vulnerabilidad de los métodos históricos basados en
choques a las variaciones aleatorias de los datos de choques y aporta un medio para estimar los choques en función de la geometría,
las características operativas y los volúmenes de tránsito. Estas técnicas brindan la oportunidad de: l) mejorar la confiabilidad de
las actividades comunes, como la detección de lugares en una red en los que reducir los choques, y 2) ampliar el análisis para incluir
evaluaciones de características geométricas y operativas nuevas o alternativas.
HISTORIA DE LA PRIMERA EDICIÓN DEL HSM
En la reunión anual de la Junta de Investigación de Transporte (TRB) enero de 1999 se realizó una conferencia especial sobre el
tema de la predicción de los efectos del diseño y operación sobre la seguridad vial. Los participantes concluyeron que una de las
razones de la falta de énfasis cuantitativo en la seguridad para la toma de decisiones es la ausencia de un único documento autorizado
para estimar cuantitativamente la "seguridad". En diciembre de 1999, financiado por la FHWA se realizó un taller bajo el patrocinio
de ocho comités TRB con el propósito de determinar la necesidad, naturaleza y factibilidad de producir un manual de seguridad
vial. Se elaboró un esquema inicial y un plan para un HSM. Esto condujo a la formación de un Subcomité Conjunto TRB en mayo
de 2000. Posteriormente, el Subcomité se convirtió en el Grupo de Trabajo para el Desarrollo de un Manual de Seguridad Vial
(ANB25T). Bajo la dirección de este grupo de trabajo de voluntarios se produjeron los materiales para esta edición. El grupo de
trabajo formó varios subcomités para supervisar varios aspectos de investigación y desarrollo de la tarea. También emplearon grupos
independientes de revisión para evaluar los resultados de la investigación, antes de la preparación final de los materiales. El NCHRP
financió la mayor parte de la investigación y desarrollo, con una importante financiación suplementaria y apoyo a la investigación
de la FHWA.
En el 2006 se decidió publicar el HSM como un documento de AASHTO. Se formó una Fuerza de Tarea Conjunta (JTF) con
representantes de los Subcomités de Diseño, Ingeniería de Tránsito y Gestión de la Seguridad. Los miembros de la JTF tenían la
tarea de garantizar que el HSM considerara las necesidades de los Departamentos de Transporte estatales y de promover el HSM
en sus correspondientes subcomités. En 2009, los subcomités y los comités principales, el Comité Permanente de Caminos y el
Comité Permanente de Seguridad del Tránsito en los caminos votaron y aprobaron el HSM. Luego, la Junta Directiva de AASHTO
aprobó el HSM.
CONSIDERACIONES Y PRECAUCIONES AL USAR EL HSM
El HSM traduce herramientas analíticas basadas en conocimientos, métodos y procesos con base científica en una forma que pueden
usar los profesionales del transporte.
El HSM será utilizado por personas con una variedad de antecedentes profesionales y técnicos, que incluyen ingeniería, planifica-
ción, operaciones de campo, cumplimiento y educación. Llegarán al HSM con diferentes niveles de comprensión de los fundamen-
tos de la seguridad vial. El Capítulo 1, "Introducción y descripción general", brinda información clave y el contexto para comprender
cómo aplicar e integrar el análisis de seguridad relacionado con las actividades comunes en la planificación, diseño y operaciones
de caminos. El HSM incluye técnicas tradicionales de análisis de "seguridad" y también aplica desarrollos recientes en metodologías
de estimación y evaluación de choques.

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La mayoría de las técnicas analíticas son nuevas; por lo que es importante comprender completamente el material presentado en el
Capítulo 2, "Factores humanos", y el Capítulo 3, "Fundamentos", para comprender las razones del desarrollo y uso de estas técnicas.
Debido a que el HSM no tiene en cuenta las diferencias específicas de la jurisdicción, contiene técnicas de calibración para modificar
herramientas para uso local. Esto es necesario debido a las diferencias en los factores, como las poblaciones de conductores, las
condiciones del camino local y de los costados del camino, la composición del tránsito , la geometría típica y las medidas de control
del tránsito. También hay variaciones en la forma en que cada estado o jurisdicción informa los choques y administra los datos de
choques. El Capítulo 3, "Fundamentos", analiza este tema y otros relacionados con la confiabilidad de los datos de choques. La
calibración no hace que los datos de choques sean uniformes en todos los estados. De manera similar, la aplicación del HSM fuera
de los Estados Unidos y Canadá debe hacerse con precaución. Los modelos y los resultados de la investigación presentados en este
documento pueden no ser aplicables en otros países, ya que los sistemas viales, la capacitación y el comportamiento de los conduc-
tores, y las frecuencias y los patrones de gravedad de los choques pueden ser muy diferentes. Como mínimo, las técnicas presentadas
en el HSM deben calibrarse correctamente.
El HSM no es un estándar legal de atención en cuanto a la información contenida en este documento. En cambio, el HSM aporta
herramientas y técnicas analíticas para cuantificar los efectos potenciales de las decisiones tomadas en la planificación, el diseño,
las operaciones y el mantenimiento. No existe tal cosa como "seguridad absoluta"; a pesar de los esfuerzos del gobierno para
mantener, mejorar y operar las instalaciones viales al más alto nivel que permita la financiación del gobierno. Hay riesgo en todo
transporte por camino. Ese riesgo es inherente debido a la variabilidad de los comportamientos de los usuarios, las condiciones
ambientales y otros factores sobre los que el gobierno no tiene control. Un objetivo universal es reducir el número y la gravedad de
los choques en los límites de los recursos disponibles, la ciencia, la tecnología y las prioridades establecidas por la legislación.
Debido a que estas consideraciones cambian constantemente, es poco probable, si no imposible, que cualquier instalación de camino
pueda ser "de última generación". La información en el HSM se aporta para ayudar a las agencias en su esfuerzo por integrar la
seguridad en sus procesos de toma de decisiones. El HSM no pretende ser un sustituto del ejercicio del buen juicio de ingeniería.
La publicación y el uso o no uso del HSM no creará ni impondrá ningún estándar de conducta ni ningún deber hacia el público o
cualquier persona.
Como recurso, el HSM no reemplaza publicaciones como el Manual sobre Dispositivos Uniformes de Control de Tránsito (MU-
TCD), el "Libro Verde" de la Asociación Estadounidense de Oficiales de Transporte de Caminos Estatales (AASHTO) titulado Una
política sobre el diseño geométrico de caminos y calles, o otras guías, manuales y políticas de AASHTO y agencias. Si surgen
conflictos entre estas publicaciones y el HSM, a las publicaciones previamente establecidas se les debe dar el peso que de otro modo
tendrían según el buen juicio de la ingeniería. El HSM puede aportar la justificación necesaria para una excepción de las publica-
ciones previamente establecidas.
EDICIONES FUTURAS DEL HSM
Esta primera edición del HSM aporta los conocimientos y prácticas más actuales y aceptados relacionados con la gestión de la
seguridad vial. Los grupos de trabajo TRB y AASHTO HSM reconocen que el conocimiento y los métodos de análisis están evo-
lucionando y mejorando con nuevas investigaciones y lecciones aprendidas en la práctica.
La evolución en la práctica y el conocimiento profesional se verá influenciada por esta primera edición del HSM porque introduce
nuevos métodos, técnicas e información para los profesionales del transporte. La base de conocimientos también seguirá creciendo
y mejorando la comprensión de los profesionales del transporte sobre cómo las decisiones relacionadas con la planificación, el
diseño, las operaciones y el mantenimiento afectan la frecuencia y la gravedad de los choques. La profesión del transporte seguirá
aprovechando la oportunidad de aprender más sobre las relaciones entre las ocurrencias de choques en varios tipos de instalaciones
y la geometría correspondiente y las características operativas de esas instalaciones que pueden afectar la frecuencia y gravedad de
los choques. Esto se verá facilitado a medida que las agencias mejoren los procesos usados para recopilar y mantener datos sobre
choques, geometría de la vía, volúmenes de tránsito , usos del suelo y muchos otros datos útiles para evaluar el entorno y el contexto
de la vía en el que ocurren los choques. Estas u otros posibles mejoramientos en las técnicas de análisis y el conocimiento se
reflejarán en las próximas ediciones del HSM.

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Parte C : Introducción y guía de aplicaciones
C.1. INTRODUCCIÓN AL MÉTODO PREDICTIVO DEL MANUAL DE SEGURIDAD VIAL
La Parte C del Manual de Seguridad Vial (HSM, por sus siglas en inglés) propone un método predictivo para estimar la frecuencia
promedio esperada de choques (incluso por gravedad de choques y tipos de choques) de una red, instalación o lugar individual. La
estimación se puede hacer para las condiciones existentes, alternativas a las condiciones existentes (por ejemplo, mejoramientos o
tratamientos propuestos) o caminos nuevos propuestos. El método predictivo se aplica a un período de tiempo dado , volumen de
tránsito y características de diseño geométrico constantes de la calzada .
El método predictivo aporta una medida cuantitativa de la frecuencia de choques promedio esperada tanto en las condiciones exis-
tentes como en las que aún no ocurrieron. Esto permite evaluar cuantitativamente las condiciones de la vía propuesta junto con otras
consideraciones, como las necesidades de la comunidad, la capacidad, la demora, el costo, el derecho de paso y las consideraciones
ambientales.
El método predictivo se usa para evaluar y comparar la frecuencia promedio esperada de choques en situaciones como:
• tránsito pasado o futuro volúmenes;
• Diseños alternativos para una instalación existente bajo tránsito pasado o futuro volúmenes;
• Diseños para una nueva instalación bajo tránsito futuro (pronóstico) volúmenes;
• La efectividad estimada de las contramedidas después de un período de aplicación; y
• La eficacia estimada de las contramedidas propuestas en una instalación existente (antes de la aplicación).
La guía de introducción y aplicaciones de la Parte C presenta el método predictivo en términos generales para que el usuario nuevo
comprenda los conceptos aplicados en cada uno de los capítulos de la Parte C. Cada capítulo de la Parte C aporta los pasos detalla-
dos del método y los modelos predictivos necesarios para estimar la frecuencia promedio esperada de choques para un tipo de ins-
talación específico. Los siguientes tipos de instalaciones viales están incluidos en la Parte C:
• Capítulo 10—Caminos rurales de dos carriles y dos sentidos
• Capítulo Il Rural Multicarril caminos
• Capítulo 12—Arteriales urbanas y suburbanas
La Parte C— Introducción y guía de aplicaciones también aporta:
• Relaciones entre la Parte C y las Partes A, B y D del HSM;
• Proceso de Desarrollo del Proyecto ;
método predictivo.
• Un resumen del método predictivo;
• Información detallada necesaria para comprender conceptos y elementos en cada uno de los pasos del método predictivo;
• Métodos para estimar el cambio en la frecuencia de choques debido a un tratamiento;
• Limitaciones del método predictivo; y
• Orientación para la aplicación del método predictivo.
C.2. RELACIÓN CON LAS PARTES A, B Y D DEL HSM
Toda la información necesaria para aplicar el método predictivo se presenta en la Parte C. Las relaciones del método predictivo en
la Parte C con los contenidos de las Partes A, B y D se resumen a continuación.
• La Parte A presenta conceptos fundamentales para comprender los métodos aportados en el HSM para analizar y evaluar las
frecuencias de choques. La Parte A presenta los componentes clave del método predictivo, incluidas las funciones de desempeño
de seguridad (SPF) y los factores de modificación de choque (CMF). Antes de usar la información de la Parte C, se recomienda
comprender el material de la Parte A: Capítulo 3, Fundamentos.
• La Parte B presenta los seis componentes básicos de un proceso de gestión de la seguridad vial. El material es útil para monito-
rear, mejorar y mantener una red vial existente. La aplicación de los métodos y la información presentados en la Parte B puede
ayudar a identificar los lugares con mayor probabilidad de beneficiarse de una mejora, diagnosticar patrones de fallas en lugares
específicos, seleccionar contramedidas apropiadas que probablemente reduzcan las fallas y anticipar los beneficios y costos de

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posibles mejoramientos. Además, ayuda a las agencias a determinar si los mejoramientos potenciales están económicamente
justificados, establecer prioridades para los mejoramientos potenciales y evaluar la eficacia de los mejoramientos. El método
predictivo en la Parte C aporta herramientas para estimar la frecuencia promedio esperada de choques para la aplicación en la
Parte B: Capítulo 4, Revisión de la red y Capítulo 7, Evaluación económica.
• La Parte D contiene todos los CMF en el HSM. Los CMF de la Parte D se usan para estimar el cambio en la frecuencia promedio
esperada de choques como resultado de la aplicación de contramedidas. Algunos CMF de la Parte D están incluidos en la Parte
C para su uso con SPF específicos. Otros CMF de la Parte D no se presentan en la Parte C, pero se pueden usar en los métodos
para estimar el cambio en la frecuencia de choques descritos en la Sección C.7.
• C.3. PARTE C Y EL PROCESO DE DESARROLLO DEL PROYECTO
• La Figura Cl ilustra la relación del método predictivo de la Parte C con el proceso de desarrollo del proyecto. Como se discutió
en el Capítulo 1, el proceso de desarrollo del proyecto es el marco utilizado en el HSM para relacionar el análisis de fallas con
las actividades en la planificación, el diseño, la construcción, las operaciones y el mantenimiento.
C.4. DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MÉTODO PREDICTIVO HSM
El método predictivo aporta un procedimiento de 18 pasos para estimar la "frecuencia de choque promedio esperada" (por el total de
choques, la gravedad del choque o el tipo de choque) de una red vial, instalación o lugar. En el método predictivo, la calzada se
divide en lugares individuales segmentos de calzada homogéneos o intersecciones. Una instalación consta de un conjunto contiguo
de intersecciones individuales y segmentos de camino, cada uno denominado "lugares". Los diferentes tipos de instalaciones están
determinados por el uso de la tierra circundante, la sección transversal del camino y el grado de acceso. Para cada tipo de instalación
pueden existir varios tipos de lugares diferentes, como segmentos de caminos divididos y no divididos o intersecciones señalizadas
y no señalizadas. Una red vial consta de una serie de instalaciones contiguas.

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El método predictivo se usa para estimar la frecuencia promedio esperada de choques de un lugar individual. La suma acumulativa
de todos los lugares se utiliza como estimación para una instalación o red completa. La estimación es para un período de tiempo dado
de interés (en años) durante el cual el diseño geométrico y las características de control del tránsito no cambian y los volúmenes de
tránsito son conocidos o pronosticados. La estimación se basa en modelos de regresión desarrollados a partir de datos de choques
observados en varios lugares similares.
La frecuencia de choques promedio pronosticada de un lugar individual N pronosticado se estima en función del diseño geométrico,
las características de control de tránsito y los volúmenes de tránsito de ese lugar. Para un lugar o instalación existente, la frecuencia
de choques observada, N para ese lugar o instalación específico, se combina luego con N pronosticado para mejorar la confiabilidad
estadística de la estimación. El resultado del método predictivo es la frecuencia de choques promedio esperada, N expa:ted . Esta es
una estimación de la frecuencia promedio de choques a largo plazo que se esperaría, dado el tiempo suficiente para hacer una obser-
vación controlada, lo que rara vez es posible. Una vez determinadas las frecuencias de choques promedio esperadas para todos los
lugares individuales que componen una instalación o red, la suma de las frecuencias de choques para todos los lugares se usa como
la estimación de la frecuencia de choques promedio esperada para una instalación o red completa. .
Según la Sección 3.3.3 del Capítulo 3, la frecuencia de choques observada (número de choques por año) fluctuará aleatoriamente
durante cualquier período y, por lo tanto, el uso de promedios basados en períodos a corto plazo (por ejemplo, de 1 a 3 años) puede
dar estimaciones engañosas y crean problemas asociados con el sesgo de regresión a la media. El método predictivo aborda estas
preocupaciones al aportar una estimación de la frecuencia promedio de choques a largo plazo, lo que permite tomar decisiones
acertadas sobre los programas de mejora.
En el HSM, los modelos predictivos se usan para estimar la frecuencia de choques promedio pronosticada, N predicha para un tipo
de lugar en particular usando un modelo de regresión desarrollado a partir de datos para varios lugares similares. Estos modelos de
regresión, llamados funciones de rendimiento de seguridad (SPF), se desarrollaron para tipos de lugares específicos y "condiciones
base" el diseño geométrico específico y las características de control de tránsito de un lugar "base". Los SPF suelen ser una función
de solo unas pocas variables, principalmente los volúmenes promedio de tránsito diario anual (TMDA).
Se requiere un ajuste a la predicción realizada por un SPF para tener en cuenta la diferencia entre las condiciones base, las condiciones
específicas del lugar y las condiciones locales/estatales. Los factores de modificación de choque (CMF) se usan para tener en cuenta
las condiciones específicas del lugar que varían de las condiciones base. Por ejemplo, el SPF para segmentos de camino en el Capítulo
10 tiene una condición base de ancho de carril de 12 pies, pero el lugar específico puede ser un segmento de camino con un ancho
de carril de 10 pies. En la Sección C.6.4 se aporta una discusión general de los CMF.
Los CMF incluidos en los capítulos de la Parte C tienen las mismas condiciones base que los SPF de la Parte C y, por lo tanto, el
CMF 1.00 cuando las condiciones específicas del lugar son las mismas que las condiciones base del SPF.
Se utiliza un factor de calibración (C) para tener en cuenta las diferencias entre la(s) jurisdicción(es) para las que se desarrollaron los
modelos y la jurisdicción para la que se aplica el método predictivo. El uso de factores de calibración se describe en la Sección C.6.5
y el procedimiento para determinar los factores de calibración para una jurisdicción específica se describe en la Parte C, Apéndice
A. 1.
Los modelos predictivos usados en la Parte C para determinar la frecuencia de choque promedio pronosticada, N pronosticada , son
de la forma general que se muestra en la Ecuación C-1.
preñado -N spfx x (CMF x CMF x...x CMF) x C
Dónde:
frecuencia de choques promedio pronosticada para un año específico para el tipo de lugar x;
spfx predijo la frecuencia promedio de choques determinada para las condiciones base del SPF desarrollado para el tipo
de lugar x;
CMF específicos de SPF para el tipo de lugar x; y
c factor de calibración para ajustar SPF para las condiciones locales para el tipo de lugar x.
Bayesiano Empírico (EB, por sus siglas en inglés) se aplica en el método predictivo para combinar la frecuencia de choques promedio
pronosticada determinada usando una práctica de modelo predictivo y con la frecuencia de choques observada (cuando corres-
ponda). Se aplica una ponderación a las dos estimaciones que refleja la confiabilidad estadística del SPF. El Método EB se aplica
solo cuando los datos de choques observados están disponibles. En la Parte C, Apéndice A.2, se presenta una discusión del Método
EB. El Método EB se puede aplicar en el nivel específico del lugar cuando los choques se pueden asignar a lugares individuales (es

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decir, se conoce la ubicación geográfica detallada de los choques observados). Alternativamente, el Método EB se puede aplicar a
nivel de proyecto específico (es decir, a toda una instalación o red) cuando los choques no se pueden asignar a lugares individuales
pero se sabe que ocurren en los límites geográficos generales (es decir, las ubicaciones geográficas detalladas de los choques son no
disponible). Como parte del Método EB, la frecuencia de choques promedio esperada también se puede estimar para un período de
tiempo futuro cuando TMDA puede haber cambiado o se pueden haber aplicado tratamientos o contramedidas específicas.
Las ventajas del método predictivo son que:
• El sesgo de regresión a la media se aborda ya que el método se concentra en la frecuencia de choques promedio esperada a
largo plazo en lugar de la frecuencia de choques observada a corto plazo .
• La dependencia de la disponibilidad de datos de choques para cualquier lugar se reduce mediante la incorporación de rela-
ciones predictivas basadas en datos de muchos lugares similares.
• Los modelos SPF en el HSM se basan en la distribución binomial negativa , más adecuados para modelar la alta variabilidad
natural de los datos de choques que las técnicas tradicionales de modelado, que se basan en la distribución normal .
• El método predictivo da un método de estimación de choques para lugares o instalaciones que no se construyeron o que no
funcionaron el tiempo suficiente para una estimación basada en los datos de choques observados.
Las siguientes secciones dan los 18 pasos generales del método predictivo e información detallada sobre cada uno de los conceptos
o elementos presentados en el método predictivo. La información en el capítulo Introducción y guía de aplicaciones de la Parte C da
un breve resumen de cada paso. En los capítulos de la Parte C se informa detalladamente sobre cada paso y los modelos predictivos
asociados para cada uno de los siguientes tipos de instalaciones:
• Capítulo 10—Caminos rurales de dos carriles y dos sentidos
• Capítulo II—Caminos Rurales de Carriles Múltiples
• Capítulo 12—Arteriales urbanas y suburbanas
C.5. EL MÉTODO PREDICTIVO HSM
Si bien la forma general del método predictivo es coherente en todos los capítulos, los modelos predictivos varían según el capítulo
y, por lo tanto, la metodología detallada para cada paso puede variar. La descripción general genérica del método predictivo que se
presenta aquí tiene por objeto aportar al usuario que lo usa por primera vez o con poca frecuencia una revisión de alto nivel de los
pasos del método y los conceptos asociados con el método predictivo. La información detallada para cada paso y los modelos pre-
dictivos asociados para cada tipo de instalación se aportan en los Capítulos 10, 11 y 12. La Tabla C- 1 identifica los tipos de instala-
ciones y lugares específicos para los cuales se desarrollaron funciones de rendimiento de seguridad para el HSM.
Intersecciones
Indiviso Dividido
Capítulo HSM /
Instalaciones Escribe
Calzada
Segmentos
Calzada
Segmen-
tos
Control de parada en tramo(s)
menor(es)
señalizado
3 patas 4 patas 3 patas
IO—Caminos rurales
de dos sentidos de dos
carriles
I I —Caminos rurales
de varios carriles
12—Urbano
Artenales suburbanos
El método predictivo de los capítulos 10, 11 y 12 consta de 18 pasos. Los elementos de los modelos predictivos que se discutieron
en la Sección C.4 se determinan y aplican en los Pasos 9, 10 y II del método predictivo. Los 18 pasos del método predictivo HSM se
detallan a continuación y se muestran gráficamente en la Figura C-2. Se brindan detalles breves para cada paso, y el material que
describe los conceptos y elementos del método predictivo se aporta en las siguientes secciones de la Parte C : Introducción y guía de

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aplicaciones o en la Parte C, Apéndice A. En algunas situaciones, ciertos pasos serán necesarios. no requiere ninguna acción. Por
ejemplo, un nuevo lugar o instalación no tendrá datos de choques observados y, por lo tanto, no se realizan los pasos relacionados
con el Método EB.
Cuando una instalación consta de una serie de lugares contiguos o se desea una estimación del choque durante un período de varios
años, se repiten algunos pasos. El método predictivo se puede repetir según sea necesario para estimar los choques para cada diseño
alternativo, escenario de volumen de tránsito u opción de tratamiento propuesta en el mismo período para permitir la comparación.
Figura C-2. El método predictivo HSM
Paso I: defina los límites de los tipos de caminos e instalaciones en la red,
instalación o lugar del estudio para los cuales se estimarán la frecuencia,
la gravedad y los tipos de choque promedio esperados. El método predic-
tivo se puede realizar para una red vial, una instalación o un lugar indivi-
dual. Los tipos de instalaciones incluidos en el HSM se describen en la
Sección C.6. YO . un lugar es una intersección o un segmento de camino
homogéneo. Hay varios tipos diferentes de lugares, como intersecciones
señalizadas y no señalizadas o segmentos de camino divididos y no divi-
didos. Los tipos de lugares incluidos en el HSM se indican en la Tabla C-
I.
El método predictivo se puede aplicar a una camino existente, una alter-
nativa de diseño para una camino existente o una modificación del diseño.
nativo para la nueva camino (que puede no estar construida o aún no ex-
perimentar suficiente tránsito para tener datos de choques observados).
Los límites de la calzada de interés dependerán de la naturaleza del estu-
dio. El estudio puede limitarse a un solo lugar específico o a un grupo de
lugares contiguos. Alternativamente, el método predictivo se puede apli-
car a un corredor largo para evaluar la red (determinar qué lugares requie-
ren actualización para reducir los bloqueos), que se analiza en el Capítulo
4.
Paso 2—Defina el período de interés.
El método predictivo se puede realizar para un período pasado o para un
período futuro. Todos los periodos se miden en años. Los años de interés
estarán determinados por la disponibilidad de TMDA observados o pro-
nosticados, datos de choques observados y datos de diseño geométrico. El
uso del método predictivo para un período pasado o futuro depende del
propósito del estudio. El periodo de estudio puede ser:
• Un período pasado (basado en TMDA observados) para:
• Una red vial, instalación o lugar existente. Si los datos de choques observados están disponibles, el período de estudio es el
período de tiempo durante el cual los datos de choques observados están disponibles y para el cual (durante ese período) se
conocen las características de diseño geométrico del lugar, las características de control de tránsito y los volúmenes de tránsito
.
• Una red vial, instalación o lugar existente para el cual se proponen características alternativas de diseño geométrico o caracte-
rísticas de control de tránsito (para condiciones a corto plazo).
• Un período futuro (basado en las TMDA pronosticadas) para:
• Una red vial, instalación o lugar existente para un período futuro donde los volúmenes de tránsito pronosticados están disponi-
bles.
• Una red vial, instalación o lugar existente para el cual se propone implementar características de control de tránsito o diseño
geométrico alternativo en el futuro.
• Una nueva red vial, instalación o lugar que no existe actualmente, pero que se propone construir durante algún período futuro.
Step
Step1
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Paso 3—Para el período de estudio, determinar la disponibilidad de volúmenes de tránsito diario promedio anual y, para una red vial
existente, la disponibilidad de datos de choques observados para determinar si el Método EB es aplicable.
Determinación de los volúmenes de tránsito
Los SPF usados en el Paso 9 (y algunos CMF en el Paso 10) requieren volúmenes de TMDA (vehículos por día). Para un período
anterior, el TMDA puede determinarse mediante un registro automatizado o estimarse mediante una encuesta por muestreo . Para un
período futuro, el TMDA puede ser una estimación de pronóstico basada en modelos apropiados de planificación del uso del suelo
y de pronóstico del volumen de tránsito, o en base a la suposición de que el los volúmenes de tránsito se mantendrán relativamente
constantes.
Para cada segmento de la vía, el TMDA es el volumen de tránsito promedio diario de 24 horas en ambos sentidos en ese segmento
de la vía en cada año del período a evaluar (seleccionado en el Paso 8).
Para cada intersección, se requieren dos valores en cada modelo predictivo. Estos son los TMDA de la calle mayor,
TMDA y la TMDA de la calle menor, TMDA. El método para determinar AA DT y TMDA _ varía
* no
entre capítulos porque los modelos predictivos de los capítulos 10, 11 y 12 se desarrollaron de forma independiente.
En muchos casos, se espera que los datos de TMDA no estén disponibles para todos los años del período de evaluación. En ese caso,
se determina una estimación de TMDA para cada año del período de evaluación mediante interpolación o extrapolación, según
corresponda. Si no existe un procedimiento establecido para hacerlo, se pueden aplicar las siguientes reglas por defecto:
• TMDA están disponibles para un solo año, se supone que ese mismo valor se aplica a todos los años del período anterior.
• Si se dispone de datos de dos o más años de TMDA , los TMDA para los años intermedios se calculan por interpolación.
• Se supone que las TDMA de los años anteriores al primer año para el que se dispone de datos son iguales a la TDMA de ese
primer año.
• Se supone que las TDMA de los años posteriores al último año para el que se dispone de datos son iguales a las del último año.
Si se va a usar el método EB (discutido a continuación), se necesitan datos de TMDA para cada año del período para el que se dispone
de datos de frecuencia de choques observados. Si no se va a usar el Método EB, se usan los datos de TMDA para el período de
tiempo apropiado (pasado, presente o futuro) determinado en el Paso 2.
Determinación de la disponibilidad de los datos de choques observados
Cuando se está considerando un lugar existente o condiciones alternativas a un lugar existente, se usa el Método EB. El método EB
solo es aplicable cuando se dispone de datos de choques observados y confiables para la red vial, la instalación o el lugar de estudio
específico. Los datos observados se pueden obtener directamente del sistema de informes de choques de la jurisdicción. Son deseables
al menos dos años de datos de frecuencia de choques observados para aplicar el método EB. El Método EB y los criterios para
determinar si el Método EB es aplicable se presentan en la Sección A.2.1 del Apéndice A de la Parte C.
El Método EB se aplica a nivel de lugar específico (los choques observados se asignan a intersecciones o segmentos de camino
específicos en el Paso 6) o a nivel de proyecto (los choques observados se asignan a una instalación en su conjunto). El Método EB
específico del lugar se aplica en el Paso 13. Alternativamente, si los datos de choques observados están disponibles, pero no se
pueden asignar a segmentos de camino e intersecciones individuales, se aplica el Método EB a nivel de proyecto (en el Paso 15).
Si los datos de frecuencia de choques observados no están disponibles, entonces no se realizarán los pasos 6, 13 y 15 del método
predictivo. En este caso, la estimación de la frecuencia promedio esperada de choques se limita al uso de un modelo predictivo (es
decir, la frecuencia promedio prevista de choques).
Paso 4: determine las características del diseño geométrico, las características del control del tránsito y las características del lugar
para todos los lugares en la red de estudio.
Para Para determinar los datos relevantes requeridos y evitar la recopilación innecesaria de datos, es necesario comprender las con-
diciones base de los SPF en el Paso 9 y los CMF en el Paso 10. Las condiciones base para los SPF para cada uno de los tipos de
instalaciones en el HSM son detallada en los capítulos 10, 11 y 12.
Paso 5—Dividir la red vial o la instalación bajo consideración en segmentos e intersecciones viales individuales, que se conocen
como lugares.
Usando la información del Paso I y el Paso 4, la calzada se divide en lugares individuales, que consisten en intersecciones y segmentos
de calzada homogéneos individuales. La Sección C.6.2 aporta las definiciones generales de los segmentos de camino y las

20. 20/337
intersecciones utilizadas en el método predictivo. Al dividir las instalaciones viales en pequeños segmentos homogéneos de la vía,
limitar la longitud del segmento a no menos de 0,10 millas minimizará los esfuerzos de cálculo y no afectará los resultados.
Paso 6: asigne los bloqueos observados a los lugares individuales (si corresponde).
El Paso 6 solo se aplica si se determinó en el Paso 3 que el Método EB específico del lugar era aplicable. Si el lugar específico
El método EB no es aplicable, continúe con el Paso 7. En el Paso 3, se determinó la disponibilidad de los datos observados y si los
datos podrían asignarse a ubicaciones específicas. Los criterios específicos para asignar choques a segmentos de caminos o intersec-
ciones individuales se presentan en la Sección A.2.3 del Apéndice A de la Parte C.
Los choques que ocurren en una intersección o en un tramo de intersección, y que están relacionados con la presencia de una inter-
sección, se asignan a la intersección y se usan en el Método EB junto con la frecuencia de choque promedio pronosticada para la
intersección. Los choques que ocurren entre intersecciones y no están relacionados con la presencia de una intersección se asignan
al segmento de camino en el que ocurren, esto incluye los choques que ocurren en los límites de la intersección pero que no están
relacionados con la presencia de la intersección. Dichos choques se usan en el Método EB junto con la frecuencia de choque promedio
pronosticada para el segmento de camino.
Paso 7—Seleccione el primer lugar individual o el siguiente en la red de estudio. Si no hay más lugares para evaluar, vaya al Paso
15.
En el Paso 5, la red vial en los límites del estudio se divide en varios lugares homogéneos individuales (intersecciones y segmentos
viales). En cada lugar, todas las características de diseño geométrico, las características de control de tránsito, los TMDA y los datos
de choques observados se determinan en los Pasos 1 a 4. Para estudios con una gran cantidad de lugares, puede ser práctico asignar
un número a cada lugar.
El resultado del método predictivo HSM es la frecuencia promedio esperada de fallas de toda la red de estudio,
es decir, la suma de todos los lugares individuales para cada año en el estudio. Tenga en cuenta que este valor será el número total
de bloqueos que se espera que ocurran en todos los lugares durante el período de interés. Si se desea una frecuencia de choques, el
total se puede dividir por el número de años en el período de interés.
La estimación para cada lugar (segmentos de camino o intersección) se realiza de uno en uno. Los pasos 8 a 14, que se describen a
continuación, se repiten para cada lugar.
Paso 8—Para el lugar seleccionado, seleccione el primer año o el siguiente en el período de interés. Si no hay más años para evaluar
para ese lugar, continúe con el Paso 15.
Los pasos 8 a 14 se repiten para cada lugar del estudio y para cada año del período de estudio.
Es posible que los años individuales del período de evaluación deban analizarse un año a la vez para cualquier segmento de camino
o intersección en particular porque los SPF y algunos CMF (p. ej., anchos de carril y arcén) dependen del TMDA, que puede cambiar
de un año a otro.
Paso 9—Para el lugar seleccionado, determine y aplique la función de rendimiento de seguridad (SPF) adecuada para el tipo de
instalación y las características de control de tránsito del lugar.
Los pasos del 9 al 13, que se describen a continuación, se repiten para cada año del período de evaluación como parte de la evaluación
de cualquier segmento de camino o intersección en particular .
Cada modelo predictivo en el HSM consta de una función de desempeño de seguridad (SPF), que se ajusta a las condiciones especí-
ficas del lugar (en el Paso 10) usando factores de modificación de choque (CMF) y se ajusta a las condiciones de la jurisdicción local
(en el Paso 1 1) usando un factor de calibración (C). Los SPF, CMF y el factor de calibración obtenidos en los Pasos 9, 10 e II se
aplican para calcular la frecuencia de choque promedio pronosticada para el año seleccionado del lugar seleccionado. El valor resul-
tante es la frecuencia de choques promedio pronosticada para el año seleccionado.
El SPF (que es un modelo de regresión estadística basado en datos de choques observados para un conjunto de lugares similares)
estima la frecuencia promedio prevista de choques para un lugar con las condiciones base (es decir, un conjunto específico de diseño
geométrico y características de control de tránsito). Las condiciones base para cada SPF se especifican en cada uno de los capítulos
de la Parte C. En la Sección C.6,3 se aporta una explicación detallada y una descripción general de los SPF de la Parte C.

21. 21/337
Los tipos de instalaciones para los cuales se desarrollaron los SPF para el HSM se muestran en la Tabla CL. La frecuencia de choque
promedio pronosticada para las condiciones base se calcula usando el volumen de tránsito determinado en el Paso 3 (TMDA para
segmentos de camino o TMDA y TMDA mm para intersecciones) para la zona seleccionada. año.
La frecuencia de choque promedio pronosticada puede separarse en componentes por nivel de gravedad de choque y tipo de choque.
Las distribuciones predeterminadas de la gravedad del choque y los tipos de choque se aportan en los capítulos de la Parte C. Estas
distribuciones predeterminadas pueden beneficiarse de la actualización en función de los datos locales como parte del proceso de
calibración presentado en el Apéndice A. 1.1 de la Parte C.
Paso 10: multiplique el resultado obtenido en el Paso 9 por los CMF apropiados para ajustar la frecuencia de choque promedio
pronosticada al diseño geométrico específico del lugar y las características de control de tránsito.
Cada SPF es aplicable a un conjunto de características básicas de diseño geométrico y control de tránsito, que se identifican para
cada tipo de lugar en los capítulos de la Parte C. Para tener en cuenta las diferencias entre el diseño geométrico base y el diseño
geométrico específico del lugar, se usan CMF para ajustar la estimación SPF. En la Sección C.6.4 se aporta una descripción general
de los CMF y una guía para su uso, incluidas las limitaciones del conocimiento actual sobre los efectos de la aplicación simultánea
de múltiples CMF. Al usar múltiples CMF, se requiere juicio de ingeniería para evaluar las interrelaciones, o la independencia, o
ambas, de los elementos o tratamientos individuales que se están considerando para su aplicación en el mismo proyecto.
Todos los CMF usados en la Parte C tienen las mismas condiciones base que los SPF usados en el capítulo de la Parte C en el que se
presenta el CMF (es decir, cuando el lugar específico tiene la misma condición que la condición base SPF, el valor CMF para esa
condición es 1,00). Solo los CMF presentados en la Parte C pueden usarse como parte del método predictivo de la Parte C.
La Parte D contiene todos los CMF en el HSM. Algunos CMF de la Parte D están incluidos en la Parte C para su uso con SPF
específicos. Otros CMF de la Parte D no se presentan en la Parte C, pero se pueden usar en los métodos para estimar el cambio en la
frecuencia de choques descritos en la Sección C.7.
Para las arterias urbanas y suburbanas (Capítulo 12), la frecuencia promedio de choques para peatones y ciclistas se calcula al final
de este paso.
Paso 11—Multiplique el resultado obtenido en el Paso 10 por el factor de calibración apropiado.
Cada uno de los SPF usados en el método predictivo se desarrolló con datos de jurisdicciones y lapsos específicos. La calibración de
los SPF a las condiciones locales tendrá en cuenta las diferencias. Se aplica un factor de calibración (C . para segmentos de camino
o C_ para intersecciones) a cada SPF en el método predictivo. En la Sección C.6.5 se aporta una descripción general del uso de los
factores de calibración. En la Parte C, Apéndice A, se incluye una guía detallada para el desarrollo de factores de calibración. 1. I .
Paso 12—Si hay otro año para ser evaluado en el período de estudio para el lugar seleccionado, regrese al Paso 8. De lo contrario,
continúe con el Paso 13.
Este paso crea un ciclo a través de los Pasos 8 a 12 que se repite para cada año del período de evaluación del lugar seleccionado.
Paso 13: aplicar el método EB específico del lugar (si corresponde).
Si el Método EB específico del lugar es aplicable se determina en el Paso 3 usando los criterios de la Parte C, Apéndice A.2. YO .
Si no es aplicable, continúe con el Paso 14.
Si se aplica el Método EB específico del lugar, se usan los criterios del Método EB del Paso 6 (detallados en la Parte C, Apéndice
A.2.4.) para asignar los choques observados a cada lugar individual.
El método EB específico del lugar combina la estimación del modelo predictivo de la frecuencia de choques promedio pronosticada,
Npredicted ' con la frecuencia de choques observada del lugar específico, Nobser„d . Esto aporta una estimación más fiable desde el
punto de vista estadístico de la frecuencia media esperada de choques del lugar seleccionado.
Para aplicar el Método EB específico del lugar, además del material de la Parte C, Apéndice A.2.4 , también se usa el parámetro de
sobredispersión, k, para el SPF. El parámetro de sobredispersión aporta una indicación de la fiabilidad estadística del SPF. Cuanto
más cerca de cero esté el parámetro de sobredispersión, más fiable estadísticamente será el SPF. Este parámetro se usa en el método
EB específico del lugar para dar una ponderación a Npredicted y Nobserved . Los parámetros de sobredispersión se aportan para
cada SPF en los capítulos de la Parte C.
Aplique el método EB específico del lugar a un período de tiempo futuro si corresponde.

22. 22/337
La frecuencia de choque promedio esperada estimada obtenida en esta sección se aplica al período de tiempo en el pasado para el
cual se recopilaron los datos de choque observados. La Sección A.2.6 en el Apéndice A de la Parte C aporta un método para convertir
la estimación de la frecuencia promedio esperada de choques para un período de tiempo pasado a un período de tiempo futuro.
Paso 14: si hay otro lugar para evaluar, regrese al Paso 7; de lo contrario, continúe con el Paso 15.
Este paso crea un circuito para los Pasos 7 a 13 que se repite para cada segmento o intersección del camino en el área de estudio.
Paso 15—Aplicar el Método EB a nivel de proyecto (si el Método EB específico del lugar no es aplicable). Este paso es aplicable a
las condiciones existentes cuando los datos de choques observados están disponibles, pero no se pueden asignar con precisión a
lugares específicos (p. ej., el informe de choques puede identificar choques que ocurren entre dos intersecciones, pero no es preciso
para determinar una ubicación precisa en el segmento) . El Método EB se analiza en la Sección C 16.6. En la Parte C, Apéndice
A.2.5, se aporta una descripción detallada del Método EB a nivel de proyecto.
Paso 16: sume todos los lugares y años en el estudio para estimar el total de fallas o la frecuencia promedio de fallas para la red
El número total estimado de choques en los límites de la red o de la instalación durante los años del período de estudio se calcula
usando la Ecuación C-2:
calzada
segmentos
Dónde:
número total total esperado de choques en los límites de la calzada del estudio para todos los años en el período de interés. O
bien, la suma de la frecuencia promedio esperada de choques para cada año para cada lugar en los límites de camino definidos en el
período de estudio; frecuencia de choques promedio esperada para un segmento de camino usando el método predictivo durante un
año; y la frecuencia promedio esperada de choques para una intersección usando el método predictivo durante un año,
La ecuación C-2 representa el número total esperado de choques que se estima que ocurrirán durante el período de estudio. La
Ecuación C-3 se usa para estimar la frecuencia promedio total esperada de choques en los límites de la red o la instalación durante
el período de estudio.
promedio total ¯ norte
Dónde:
total venga total estimada que ocurrirá en los límites definidos de la calzada durante el período de estudio; y n número de años en
el período de estudio.
Independientemente de si se usa el total o el promedio total, un enfoque coherente en los métodos producirá comparaciones confia-
bles.
Paso 17—Determinar si existe un diseño, tratamiento o TMDA pronosticado alternativo para ser evaluado. Los pasos 3 a 16 del
método predictivo se repiten según corresponda, no solo para los mismos límites de la calzada, sino también para diseños geométricos
alternativos, tratamientos o períodos de interés o TMDA pronosticados.
Paso 18—Evaluar y comparar resultados.
El método predictivo se usa para estimar estadísticamente fiable la frecuencia media esperada de choques en los límites definidos de
la red o instalación durante un período de tiempo determinado para un diseño geométrico determinado y características de control
del tránsito y un TMDA conocido o estimado. Los resultados del método predictivo se usan para una serie de propósitos diferentes.
Los métodos para estimar la eficacia de un proyecto se presentan en la Sección C 7. La Parte B del HSM incluye una serie de métodos
para evaluar la eficacia y seleccionar de redes, muchos de los cuales usan el método predictivo. Los usos de ejemplo incluyen:
• Examinar una red para clasificar los lugares e identificar aquellos lugares que probablemente respondan a un mejoramiento
de la seguridad;
• Evaluar la efectividad de las contramedidas después de un período de aplicación; y
• Estimar la eficacia de las contramedidas propuestas en una instalación existente.

23. 23/337
C.6. CONCEPTOS DEL MÉTODO PREDICTIVO
Los 18 pasos del método predictivo se resumen en la Sección C-5. La Sección C .6 aporta una explicación adicional de algunos de
los pasos del método predictivo. Los detalles sobre el procedimiento para determinar un factor de calibración para aplicar en el Paso
1 1 se aportan en la Parte C, Apéndice A. l. Los detalles sobre el Método EB, que se requiere en los Pasos 6, 13 y 15, se aportan en
la Parte C, Apéndice A.2.
C.6.1. Límites de caminos y tipos de instalaciones
En el Paso I del método predictivo, se definen la extensión o los límites de la red vial en consideración y se determina el tipo o tipos
de instalaciones en esos límites. La Parte C aporta tres tipos de instalaciones: dos carriles rurales, caminos de dos vías, caminos
rurales de varios carriles y arterias urbanas y suburbanas. En el Paso 5 del método predictivo, el camino en los límites de camino
definidos se divide en lugares individuales, segmentos de camino homogéneos o intersecciones. Una instalación consta de un con-
junto contiguo de intersecciones individuales y segmentos de camino, denominados "lugares". Una red vial consta de una serie de
instalaciones contiguas.
La clasificación de un área como urbana, suburbana o rural está sujeta a las características de la vía, la población circundante y los
usos del suelo, y queda a discreción del usuario. En el HSM, la definición de áreas "urbanas" y "rurales" se basa en las pautas de la
Administración Federal de Caminos (FHWA) que clasifican las áreas "urbanas" como lugares en los límites urbanos donde la pobla-
ción es mayor a 5,000 personas. Las áreas "rurales" se definen como lugares fuera de las áreas urbanas donde la población es inferior
a 5.000 habitantes. El HSM usa el término "suburbano" para referirse a las porciones periféricas de un área urbana; el método pre-
dictivo no distingue entre zonas urbanas y suburbanas de un área desarrollada,
Para cada tipo de instalación, se aportan SPF y CMF para tipos de lugares individuales específicos (es decir, intersecciones y seg-
mentos de caminos). El método predictivo se usa para determinar la frecuencia promedio esperada de choques para cada lugar indi-
vidual en el estudio para todos los años en el período de interés, y la estimación general de choques es la suma acumulada de todos
los lugares para todos los años.
Los tipos de instalaciones y los tipos de lugares de instalaciones en la Parte C del HSM se definen a continuación. La Tabla Cl resume
los tipos de lugares para cada uno de los tipos de instalaciones que se incluyen en cada uno de los capítulos de la Parte C:
• El Capítulo 10—Caminos rurales de dos carriles y dos sentidos—incluye todas los caminos rurales con operación de tránsito
de dos carriles y dos sentidos. El Capítulo 10 también aborda los caminos de dos carriles y dos sentidos con carriles centrales de
doble sentido para girar a la izquierda y los caminos de dos carriles con carriles adicionales para pasar o subir o con segmentos cortos
de secciones transversales de cuatro carriles (hasta dos millas de longitud).) donde los carriles adicionales en cada dirección se
aportan específicamente para mejorar las oportunidades de adelantamiento. Los tramos cortos de camino con secciones transversales
de cuatro carriles funcionan esencialmente como caminos de dos carriles con carriles de adelantamiento uno al lado del otro y, por
lo tanto, están en el alcance de la metodología de caminos de dos carriles y dos sentidos. Los caminos rurales con secciones más
largas de secciones transversales de cuatro carriles pueden abordarse con los procedimientos para caminos rurales de carriles múlti-
ples del Capítulo 1 1. El Capítulo 10 incluye intersecciones de tres y cuatro tramos con control de parada en caminos secundarios e
intersecciones señalizadas de cuatro tramos en todos los tramos. las secciones transversales de la calzada a las que se aplica el
capítulo.
• Capítulo II Caminos Rurales de Varios Carriles—incluye caminos rurales de varios carriles sin control total de acceso. Esto
incluye todas los caminos secundarias rurales con cuatro carriles de circulación directos, excepto los caminos de dos carriles con
carriles de paso de lado a lado, como se describe anteriormente. El Capítulo 1 1 incluye intersecciones de tres y cuatro ramales con
control de parada en caminos secundarios e intersecciones señalizadas de cuatro ramales en todas las secciones transversales de
caminos a las que se aplica el capítulo.
• El Capítulo 12—Caminos Arteriales Urbanas y Suburbanas incluye arterias sin control total de acceso, que no sean auto-
pistas, con dos o cuatro carriles directos en áreas urbanas y suburbanas. El Capítulo 12 incluye intersecciones de tres y cuatro tramos
con control de parada de caminos secundarios o control de semáforos y rotondas en todas las secciones transversales de caminos a
las que se aplica el capítulo.

24. 24/337
C.6.2. Definición de Tramos de Camino e Intersecciones
Los modelos predictivos para segmentos de calzada estiman la frecuencia de choques que ocurrirían en la calzada si no hubiera una
intersección . Los modelos predictivos para una intersección estiman la frecuencia de choques adicionales que ocurren debido a la
presencia de la intersección.
Un segmento de camino es una sección de vía continua que aporta una operación de tránsito en dos sentidos, que no está interrumpida
por una intersección, y consta de características geométricas y de control de tránsito homogéneas. Un segmento de calzada comienza
en el centro de una intersección y termina en el centro de la siguiente intersección, o donde hay un cambio de un segmento de calzada
homogéneo a otro segmento homogéneo. El modelo de segmento de camino estima la frecuencia de choques relacionados con el
segmento de camino que ocurren en la Región B en la Figura C-3. Cuando un segmento de camino comienza o termina en una
intersección, la longitud del segmento de camino se mide desde el centro de la intersección.
Las intersecciones se definen como la unión de dos o más segmentos de camino. Los modelos de intersección estiman la frecuencia
promedio pronosticada de choques que ocurren en los límites de una intersección (Región A de la Figura C-3) y choques relacionados
con la intersección que ocurren en los tramos de la intersección (Región B en la Figura C-3).
Cuando el Método EB es aplicable a un nivel específico del lugar (consulte la Sección C.6.6), los choques observados se asignan a
lugares individuales. Algunos choques observados que ocurren en intersecciones pueden tener características de choques en segmen-
tos de caminos y algunos choques en segmentos de caminos pueden atribuirse a intersecciones. Estos bloqueos se asignan indivi-
dualmente al lugar apropiado. El método para asignar y clasificar choques como choques de segmentos de caminos individuales y
choques de intersecciones para usar con el Método EB se describe en la Parte C, Apéndice A, 2.3.
En la Figura C-3, todos los choques observados que ocurren en la Región A se asignan como choques en intersecciones, pero los
choques que ocurren en la Región B pueden asignarse como choques en segmentos de caminos o choques en intersecciones según
las características del choque.
C-14
Usando estas definiciones, los modelos predictivos de segmentos de caminos estiman la frecuencia de choques que ocurrirían en el
camino si no hubiera una intersección. Los modelos predictivos de intersección estiman la frecuencia de choques adicionales que
ocurren debido a la presencia de la intersección.
Segmento Longitud
(centro de intersección a centro de intersección)
A Todos los choques que ocurren en esta región se clasifican como choques de intersección.
B Los choques en esta región pueden estar relacionados con segmentos o intersecciones según las características del choque.
Figura C-3. Definición de Tramos de Camino e Intersecciones
Los SPF son modelos de regresión para estimar la frecuencia promedio prevista de choques de segmentos o intersecciones de caminos
individuales. En el Paso 9 del método predictivo, se usan los SPF apropiados para determinar la frecuencia de choque promedio
pronosticada para el año seleccionado para condiciones base específicas. Cada SPF en el método predictivo se desarrolló con datos
de choques observados para un conjunto de lugares similares. En los SPF desarrollados para el HSM, la variable dependiente estimada
es la frecuencia de choque promedio pronosticada para un segmento de camino o intersección en condiciones base y las variables
independientes son los TMDA del segmento de camino o tramos de intersección (y, en algunos casos, algunos otros). variables como
la longitud del tramo de calzada).

25. 25/337
En la Ecuación C-4 se muestra un ejemplo de un SPF (para segmentos de caminos rurales de dos vías y dos carriles del Capítulo 10).
N = (TMDA) x (L) x (365) x | x 4-0.4865)
spfrs
Dónde:
spfrs pronosticó la frecuencia promedio de choques estimada para las condiciones base usando un modelo de regresión estadística
;
MDT (vehículos/día) en el segmento de la vía; y longitud del segmento de camino (millas).
Los SPF se desarrollan a través de técnicas estadísticas de regresión múltiple usando datos históricos de choques recopilados durante
varios años en lugares con características similares y que cubren una amplia gama de TMDA. Los parámetros de regresión de los
SPF se determinan asumiendo que las frecuencias de choques siguen una distribución binomial negativa. La distribución binomial
negativa es una extensión de la distribución de Poisson que normalmente se usa para frecuencias de choques. Sin embargo, la media
y la varianza de la distribución de Poisson son iguales. A menudo, este no es el caso de las frecuencias de choques en las que la
variación normalmente supera la media.
La distribución binomial negativa incorpora un parámetro estadístico adicional, el parámetro de sobredispersión que se estima junto
con los parámetros de la ecuación de regresión. El parámetro de sobredispersión tiene valores positivos. Cuanto mayor sea el pará-
metro de sobredispersión, más variarán los datos de choque en comparación con una distribución de Poisson con la misma media. El
parámetro de sobredispersión se usa para determinar un factor de ajuste ponderado para usar en el Método EB descrito en la Sección
C.6.6.
Los factores de modificación de choque (CMF) se aplican a la estimación de SPF para tener en cuenta las diferencias geométricas o
geográficas entre las condiciones base del modelo y las condiciones locales del lugar en consideración. Los CMF y su aplicación a
los SPF se describen en la Sección C-6.4.
Para aplicar un SPF, es necesaria la siguiente información relacionada con el lugar en cuestión:
• Diseño geométrico básico e información geográfica del lugar para determinar el tipo de instalación y si hay un SPF disponible
para ese tipo de lugar;
• información de TMDA para la estimación de períodos pasados, o estimaciones de pronóstico de TMDA para la estimación de
períodos futuros; y
• Diseño geométrico detallado del lugar y condiciones base (detallado en cada uno de los capítulos de la Parte C) para determinar
si las condiciones del lugar varían de las condiciones base y, por lo tanto, se aplica un CMF.
Actualización de los valores predeterminados de la gravedad del choque y la distribución del tipo de choque para las condiciones
locales
Además de estimar la frecuencia de choque promedio pronosticada para todos los choques, los SPF se pueden usar para estimar la
distribución de la frecuencia de choque por tipos de gravedad de choque y por tipos de choque (como choques de un solo vehículo o
de entrada). Los modelos de distribución en el HSM son distribuciones predeterminadas.
Cuando se disponga de datos locales suficientes y apropiados, los valores predeterminados (para los tipos de gravedad de choque y
los tipos de choque y la proporción de choques nocturnas) se pueden reemplazar con valores derivados localmente cuando se indique
explícitamente en los Capítulos 10, 11 y 12. La calibración de las distribuciones predeterminadas a las condiciones locales se describe
en detalle en la Parte C, Apéndice A. I . YO .
Desarrollo de SPF locales
Algunos usuarios de HSM pueden preferir desarrollar SPF con datos de su propia jurisdicción para usar con el método predictivo en
lugar de calibrar los SPF presentados en el HSM. El Apéndice A de la Parte C orienta sobre el desarrollo de SPF específicos de la
jurisdicción adecuados para usar con el método predictivo. No se requiere el desarrollo de SPF específicos de jurisdicción.
C.6.3. Factores de modificación de choque (CMF)
En el Paso 10 del método predictivo, se determinan los CMF y se aplican a los resultados del Paso 9. Los CMF se usan en la Parte
C para ajustar la frecuencia de choque promedio prevista estimada por el SPF para un lugar con condiciones base a la frecuencia de
choque promedio prevista para las condiciones específicas del lugar seleccionado.

26. 26/337
Los CMF son la relación de la frecuencia de choque promedio estimada de un lugar en dos condiciones diferentes. Por lo tanto, un
CMF representa el cambio relativo en la frecuencia de choques promedio estimada debido a un cambio en una condición específica
(cuando todas las demás condiciones y características del lugar permanecen constantes).
La Ecuación C-5 muestra el cálculo de un CMF para el cambio en la frecuencia promedio estimada de choques de la condición del
lugar 'a' a la condición del lugar
frecuencia media estimada de choques con la condición "b" frecuencia media estimada de choques con la condición "a"
Los CMF definidos de esta manera para los choques esperados también se pueden aplicar a la comparación de choques previstos
entre la condición del lugar 'a' y la condición del lugar 'b'.
Los CMF son una estimación de la efectividad de la aplicación de un tratamiento en particular, también conocido como contramedida,
intervención, acción o diseño alternativo. Los ejemplos incluyen: iluminar un segmento de camino sin iluminación, pavimentar
arcenes de grava, señalizar una intersección controlada por alto, aumentar el radio de una curva horizontal o elegir un tiempo de ciclo
de señal de 70 segundos en lugar de 80 segundos. Los CMF también se desarrollaron para condiciones que no están asociados con
el camino, pero representan las condiciones geográficas que rodean el lugar o las condiciones demográficas de los usuarios del lugar.
Por ejemplo, el número de expendios de bebidas alcohólicas en las proximidades de un lugar.
Los valores de CMF en el HSM se determinan para un conjunto específico de condiciones base. Estas condiciones base cumplen el
papel de la condición del lugar 'a' en la Ecuación C-5. Esto permite comparar las opciones de tratamiento con una condición de
referencia específica. Por ejemplo, los valores de CMF para el efecto de los cambios de ancho de carril se determinan en comparación
con una condición base de ancho de carril de 12 pies. En las condiciones base (es decir, sin cambios en las condiciones), el valor de
un CMF es 1,00. Los valores de CMF inferiores a 1,00 indican que el tratamiento alternativo reduce la frecuencia media estimada de
choques en comparación con la condición base. Los valores de CMF superiores a 1,00 indican que el tratamiento alternativo aumenta
la frecuencia estimada de choques en comparación con la condición base. La relación entre un CMF y el cambio porcentual esperado
en la frecuencia de choques se muestra en la Ecuación C-6.
Porcentaje de Reducción de Choques — 100% x (1.00 — CMF)
por ejemplo ,
Si un CMF = 0,90, el cambio porcentual esperado es 100 % x (l - 0,90) = 10 %, lo que indica un cambio del 10 % en la
frecuencia de choques promedio estimada.
Si un CMF — 1.20, entonces el cambio porcentual esperado es 100% x (l 1.20) ——20%, lo que indica un cambio de
—20% en la frecuencia de choque promedio estimada.
Aplicación de CMF para ajustar las frecuencias de choque para condiciones específicas del lugar
En los modelos predictivos de la Parte C, una estimación de SPF se multiplica por una serie de CMF para ajustar la estimación de la
frecuencia promedio de choques de las condiciones base a las condiciones específicas presentes en ese lugar (consulte, por ejemplo,
la Ecuación CI). Los CMF son multiplicativos porque la suposición más razonable basada en el conocimiento actual es asumir la
independencia de los efectos de las características que representan. Existe poca investigación sobre la independencia de estos efectos.
El uso de datos de choques observados en el Método EB (consulte la Sección C.6.6 y el Apéndice A de la Parte C) puede ayudar a
compensar cualquier sesgo que pueda ser causado por la falta de independencia de los CMF. A medida que se realicen nuevas
investigaciones, es posible que las futuras ediciones del HSM puedan abordar la independencia (o la falta de ella) de los
efectos CMF de manera más completa.
Aplicación de CMF en la estimación del efecto sobre las frecuencias de choques de los tratamientos o contramedidas propuestos Los
CMF también se usan para estimar los efectos anticipados de futuros tratamientos o contramedidas propuestos (p. ej., en algunos de
los métodos discutidos en la Sección C. 7). Cuando se apliquen múltiples tratamientos o contramedidas al mismo tiempo y se presuma
que tienen efectos independientes, los CMF para los tratamientos combinados son multiplicativos. Como se discutió anteriormente,
existe investigación limitada con respecto a la independencia de los efectos de los tratamientos individuales entre sí. Sin embargo,
en el caso de los tratamientos propuestos que aún no se aplicaron, no hay datos de choque observados para la condición futura que
brinden compensación por sobrestimar la efectividad pronosticada de múltiples tratamientos. Por lo tanto, se requiere juicio de inge-
niería para evaluar las interrelaciones y la independencia de múltiples tratamientos en un lugar.
La comprensión limitada de las interrelaciones entre varios tratamientos requiere consideración, especialmente cuando se multiplican
varios CMF. Es posible sobrestimar el efecto combinado de múltiples tratamientos cuando se espera que más de uno de los trata-
mientos pueda afectar el mismo tipo de choque. La aplicación de carriles y arcenes más anchos a lo largo de un corredor es un

27. 27/337
ejemplo de un tratamiento combinado donde la independencia de los tratamientos individuales no está clara porque se espera que
ambos tratamientos reduzcan los mismos tipos de choques. Al implementar tratamientos potencialmente interdependientes, los usua-
rios deben ejercer su criterio de ingeniería para evaluar la interrelación y/o la independencia de los elementos o tratamientos indivi-
duales que se están considerando implementar en el mismo proyecto. Estos supuestos pueden cumplirse o no al multiplicar los CMF
en consideración junto con un SPF o con la frecuencia de choques observada de un lugar existente.
El juicio de ingeniería también es necesario en el uso de CMF combinados donde los tratamientos múltiples cambian la naturaleza
general o el carácter del lugar. En este caso, ciertos CMF usados en el análisis de las condiciones del lugar existente y el tratamiento
propuesto puede no ser compatible. Un ejemplo de esta preocupación es la instalación de una rotonda en una intersección urbana de
dos vías, con parada controlada o señalizada. Dado que actualmente no se dispone de un SPF para rotondas, el procedimiento para
estimar la frecuencia de choques después de instalar una rotonda (consulte el Capítulo 1 2) es estimar primero la frecuencia de
choques promedio para las condiciones del lugar existente y luego aplicar un CMF para la conversión de una intersección conven-
cional. a una rotonda. Claramente, la instalación de una rotonda cambia la naturaleza del lugar, de modo que otras CMF que se
pueden aplicar para abordar otras condiciones en la ubicación de doble sentido con parada controlada pueden dejar de ser relevantes.
CMF y error estándar
El error estándar se define como la desviación estándar estimada de la diferencia entre los valores estimados y los valores de los
datos de la muestra. Es un método para evaluar el error de un valor estimado o modelo. Cuanto menor sea el error estándar, más
fiable (menos error) será la estimación. Todos los valores de CMF son estimaciones del cambio en la frecuencia promedio esperada
de choques debido a un cambio en una condición específica más o menos un error estándar. Algunos CMF en el HSM incluyen un
valor de error estándar, lo que indica la variabilidad de la estimación de CMF en relación con la muestra.
El error estándar también se usa para calcular un intervalo de confianza para el cambio estimado en la frecuencia promedio esperada
de choques. Los intervalos de confianza se pueden calcular usando múltiplos del error estándar usando la Ecuación C-7 y los valores
de la Tabla C-2.
- CMF ± (SE x MSE)
Dónde:
intervalo de confianza, o rango de valores estimados en el cual es A- Yo probable que ocurra el fi- valor ;
CMF choque factor de modificación ;
SE error estándar del CMF; y
MSE múltiplo del error estándar.
Tabla C-2. Construcción de intervalos de confianza usando el error estándar CMF
Nivel deseado de confianza
Intervalo de confianza
(probabilidad de que el valor verdadero
esté en los intervalos estimados)
Múltiplo de error estándar (MSE)
para usar en la ecuación C-7
Bajo 65-70%
Medio 2
Alto 99,9% 3
CMF en el HSM Parte C
Los valores de CMF en el HSM se explican en el texto (por lo general, donde hay una gama limitada de opciones para un tratamiento
en particular), en una fórmula (donde las opciones de tratamiento son variables continuas) o en tablas (donde los valores de CMF
varían según el tipo de instalación). o están en categorías discretas). A continuación, se explican las diferencias entre los CMF de la
Parte C y los CMF de la Parte D.
La Parte D contiene todos los CMF en el HSM. Algunos CMF de la Parte D están incluidos en la Parte C para su uso con SPF
específicos. Otros CMF de la Parte D no se presentan en la Parte C, pero se pueden usar en los métodos para estimar el cambio en la
frecuencia de choques descritos en la Sección C. 7.

28. 28/337
C.6.4. Calibración de las funciones de desempeño de seguridad a las condiciones locales
Los modelos predictivos de los Capítulos 10, 11 y 12 tienen tres elementos básicos: funciones de desempeño de seguridad, factores
de modificación de choque y un factor de calibración. Los SPF se desarrollaron como parte de la investigación relacionada con HSM
a partir de los conjuntos de datos disponibles más completos y coherentes. Sin embargo, el nivel general de frecuencia de choques
puede variar sustancialmente de una jurisdicción a otra por una variedad de razones, incluidos los umbrales de notificación de cho-
ques y los procedimientos del sistema de notificación de choques. Estas variaciones pueden resultar en que algunas jurisdicciones
experimenten sustancialmente más choques de tránsito informados en un tipo de instalación en particular que en otras jurisdicciones.
Además, algunas jurisdicciones pueden tener variaciones sustanciales en las condiciones entre áreas en la jurisdicción (p. ej., condi-
ciones de conducción en invierno con nieve en una parte del estado y condiciones de conducción en invierno con lluvia en otra parte
del estado). Por lo tanto, para que el método predictivo dé resultados confiables para cada jurisdicción que los utiliza, es importante
que los SPF en la Parte C estén calibrados para su aplicación en cada jurisdicción. Los métodos para calcular los factores de calibra-
ción para los segmentos de camino, Cr, y las intersecciones, C, se incluyen en la Parte C, Apéndice A para permitir que las agencias
de caminos ajusten el SPF para que coincida con las condiciones locales.
Los factores de calibración tendrán valores superiores a 1,0 para caminos que, en promedio, experimentan más choques que los
caminos utilizadas en el desarrollo de los SPF. Los caminos que, en promedio, experimentan menos choques que los caminos utili-
zadas en el desarrollo del SPF, tendrán factores de calibración inferiores a I .01
C.6.5. Ponderación mediante el método empírico de Bayes
El Paso 13 o el Paso 15 del método predictivo son pasos opcionales que se aplican solo cuando los datos de choques observados
están disponibles para el lugar específico o para toda la instalación de interés. Cuando se dispone de datos de choques observados y
un modelo predictivo, la confiabilidad de la estimación mejoramiento al combinar ambas estimaciones. El método predictivo de la
Parte C utiliza el método Empirical Bayes (L, denominado en el presente documento como Método EB.
El Método EB se usa para estimar la frecuencia promedio esperada de choques para períodos pasados y futuros y se usa a nivel
específico del lugar o del proyecto (donde los datos observados pueden conocerse para una instalación en particular, pero no en el
lugar). nivel específico).
Para un lugar individual (es decir, el Método EB específico del lugar), el Método EB combina la frecuencia de choques observada
con la estimación del modelo predictivo usando la Ecuación C-8. El método EB utiliza un factor ponderado, w, una función del
parámetro de sobredispersión de SPF, k, para combinar las dos estimaciones. Por lo tanto, el ajuste ponderado depende únicamente
de la varianza del modelo SPF. El factor de ajuste ponderado, w, se calcula con la Ecuación C-9.
Esperado predicho + (1.00 -w) No observado

29. donde :
esperado
estimación de la frecuencia promedio esperada de choques para el período de estudio;
predicho
estimación del modelo predictivo de la frecuencia de choques promedio prevista para el
período de estudio;
observado
frecuencia de choques observados en el lugar durante el período de estudio;
ajuste ponderado que se colocará en la predicción SPF; y el parámetro de sobredispersión del SPF asociado.
c-19
A medida que aumenta el valor del parámetro de sobredispersión, el valor del factor de ajuste ponderado disminuye y, por lo tanto,
se pone más énfasis en la frecuencia de choques observada que en la prevista por SPF. Cuando los datos usados para desarrollar un
modelo están muy dispersos, es probable que la precisión del SPF resultante sea menor; en este caso, es razonable poner menos peso
en la estimación de SPF y más peso en la frecuencia de choques observada. Por otro lado, cuando los datos usados para desarrollar
un modelo tienen poca sobredispersión, es probable que la confiabilidad del SPF resultante sea mayor; en este caso, es razonable dar
más peso a la estimación del SPF y menos peso a la frecuencia de choques observada. En el Apéndice A de la Parte C se incluye una
discusión más detallada del Método EB.
El método EB no se puede aplicar sin un SPF aplicable y datos de choques observados. Puede haber circunstancias en las que un
SPF no esté disponible o no se pueda calibrar para las condiciones locales o circunstancias en las que los datos de choques no estén
disponibles o no sean aplicables a las condiciones actuales. Si el Método EB no es aplicable, los Pasos 6, 13 y 15 no se llevan a cabo.
C.7. MÉTODOS PARA ESTIMAR LA EFICACIA EN SEGURIDAD DE UN PROYECTO PROPUESTO
El método predictivo de la Parte C aporta una metodología estructurada para estimar la frecuencia promedio esperada de choques
donde se especifican características de control de tránsito y diseño geométrico. Existen cuatro métodos para estimar el cambio en la
frecuencia promedio esperada de choques de un proyecto propuesto o una alternativa de diseño de proyecto (es decir, la efectividad
de los cambios propuestos en términos de reducción de choques). En orden de confiabilidad predictiva (de mayor a menor) estos son:
• Método I—Aplicar el método predictivo de la Parte C para estimar la frecuencia promedio esperada de choques de las condicio-
nes existentes y propuestas.
• Método 2 Aplicar el método predictivo de la Parte C para estimar la frecuencia de choque promedio esperada de la condición
existente y aplicar un CMF de proyecto apropiado de la Parte D (es decir, un CMF que representa un proyecto que cambia el
carácter de un lugar) para estimar el desempeño de seguridad de la condición propuesta.
• Método 3—1f el método predictivo de la Parte C no está disponible, pero está disponible una función de rendimiento de seguri-
dad (SPF) aplicable a la condición del camino existente (es decir, una SPF desarrollada para un tipo de instalación que no está
incluida en la Parte C del HSM), use ese SPF para estimar la frecuencia de choque promedio esperada de la condición existente.
Aplique un CMF de proyecto apropiado de la Parte D para estimar la frecuencia de choque promedio esperada de la condición
propuesta. Un CMF de proyecto derivado localmente también se usa en el Método 3.
• Método 4: utilice la frecuencia de choques observada para estimar la frecuencia de choques promedio esperada de la condición
existente y aplique un CMF de proyecto apropiado de la Parte D a la frecuencia de choques promedio esperada estimada de la
condición existente para obtener la frecuencia de choques promedio esperada estimada para la condición propuesta .
En los cuatro métodos anteriores, la diferencia en la frecuencia de choques promedio esperada estimada entre las condiciones/pro-
yectos existentes y propuestos se utiliza como estimación de la eficacia del proyecto.

30. CAPÍTULO IO—MÉTODO DE PREDICCIÓN PARA CAMINOS RURALES DE DOS CARRILES Y DE DOBLE SENTIDO 10- 2
C.8. LIMITACIONES DEL MÉTODO PREDICTIVO HSM
El método predictivo se basa en investigaciones que usan los datos disponibles que describen las características geométricas y de
tránsito de los sistemas viales en los Estados Unidos. Los modelos predictivos incorporan los efectos de muchos, pero no todos, los
diseños geométricos y las características de control de tránsito de interés potencial. La ausencia de un factor de los modelos predic-
tivos no significa necesariamente que el factor no tenga efecto sobre la frecuencia de choques; simplemente puede indicar que el
efecto no se conoce completamente o no se cuantificó.
Si bien el método predictivo aborda los efectos de las características físicas de una instalación, considera el efecto de los factores no
geométricos solo en un sentido general. Primario ejemplos de esto limitación son:
• Las poblaciones de conductores varían sustancialmente de un lugar a otro en la distribución por edad, años de experiencia de
manejo, uso del cinturón de seguridad, consumo de alcohol y otros factores de comportamiento. El método predictivo tiene en
cuenta la influencia estatal o comunitaria de estos factores en las frecuencias de choques a través de la calibración, pero no las
variaciones específicas del lugar en estos factores, que pueden ser sustanciales.
• Los efectos de las condiciones climáticas pueden abordarse indirectamente a través del proceso de calibración, pero los efectos
del clima no se abordan explícitamente.
• El método predictivo considera el tránsito promedio diario anual volúmenes, pero no los efectos de las variaciones de volumen
de tránsito durante el día o las proporciones de camiones o motocicletas; los efectos de estos factores de tránsito no se compren-
den completamente.
Además, el método predictivo trata los efectos del diseño geométrico individual y las características de control de tránsito como
independientes entre sí e ignora las posibles interacciones entre ellos. Es probable que tales interacciones existan e, idealmente,
deberían tenerse en cuenta en los modelos predictivos. En la actualidad, tales interacciones no se entienden completamente y son
difíciles de cuantificar.
C.9. GUÍA PARA APLICAR LA PARTE C
El HSM propone un método predictivo para estimar choques y tomar decisiones relacionadas con el diseño, planificación, operación
y mantenimiento de las redes viales.
Estos métodos se centran en el uso de métodos estadísticos para abordar la aleatoriedad inherente a los choques. El uso del HSM
requiere una comprensión de los siguientes principios generales:
• La frecuencia de choques observada es una variable inherentemente aleatoria. No es posible predecir con precisión el valor para
un período específico de un año: las estimaciones en el HSM se refieren a la frecuencia promedio esperada de choques que se
observaría si el lugar pudiera mantenerse en condiciones constantes durante un período a largo plazo, raramente posible.
• La calibración de un SPF a las condiciones del estado local es un paso importante en el método predictivo.
• Se requiere juicio de ingeniería en el uso de todos los procedimientos y métodos de HSM, particularmente la selección y aplica-
ción de SPF y CMF a una condición de lugar determinada.
• Existen errores y limitaciones en todos los datos de choques que afectan tanto a los datos de choques observados para un lugar
específico como a los modelos desarrollados. El capítulo 3 aporta adicional explicación sobre esto sujeto _
• El desarrollo de SPF y CMF requiere la comprensión del modelado de regresión estadística y las técnicas de análisis de fallas.
El Apéndice A de la Parte C orienta sobre el desarrollo de SPF específicos de la jurisdicción adecuados para usar con el método
predictivo. Desarrollo de jurisdicción específica SPF es no requerido _
• En general, un nuevo segmento de vía es aplicable cuando hay un cambio en la condición de un segmento de vía que requiere la
aplicación de un valor CMF nuevo o diferente, pero cuando un valor cambia con frecuencia en una longitud mínima de segmento,
se requiere juicio de ingeniería para determinar un valor promedio apropiado a lo largo de la longitud mínima del segmento. Al
dividir las instalaciones viales en pequeños segmentos homogéneos de la vía, limitar la longitud del segmento a más o igual a
0,10 millas disminuirá los esfuerzos de recopilación y gestión de datos.
• Cuando se aplica el método EB, se recomienda un mínimo de dos años de datos observados. El uso de datos observados solo es
aplicable si se conocen el diseño geométrico y los TMDA durante el período para el cual los datos observados están disponibles.
C.i0. RESUMEN
El método predictivo consta de 18 pasos que brindan una guía detallada para dividir una instalación en lugares individuales, selec-
cionar un período de interés apropiado, obtener datos geométricos apropiados, datos de volumen de tránsito y datos de choques
observados, y aplicar los modelos predictivos y el Método EB. Al seguir los pasos del método predictivo, se puede estimar la fre-
cuencia promedio esperada de choques de una instalación para un diseño geométrico, volúmenes de tránsito y período de tiempo
determinados . Esto permite realizar comparaciones entre alternativas en el diseño y escenarios de pronóstico de volumen de tránsito.

31. CAPÍTULO IO—MÉTODO DE PREDICCIÓN PARA CAMINOS RURALES DE DOS CARRILES Y DE DOBLE SENTIDO 10- 3
El método predictivo HSM permite que se haga una estimación entre la frecuencia de choques y la efectividad del tratamiento para
ser considerado junto con las necesidades de la comunidad, la capacidad, la demora, el costo, el derecho de paso y las consideraciones
ambientales en la toma de decisiones para proyectos de mejoramiento de caminos.
C-21
El método predictivo se puede aplicar a un período de tiempo pasado o futuro y se usa para estimar la frecuencia de choque promedio
total esperada o las frecuencias de choque por gravedad de choque y tipo de choque. La estimación puede ser para una instalación
existente, para alternativas de diseño propuestas para un instalación existente, o para una instalación nueva (no construida). Los
modelos predictivos se usan para determinar las frecuencias de choques promedio previstas en función de las condiciones del lugar
y los volúmenes de tránsito . Los modelos predictivos en el HSM constan de tres elementos básicos: funciones de rendimiento de
seguridad, factores de modificación de choque y un factor de calibración. Estos se aplican en los Pasos 9, 10 y II del método predictivo
para determinar la frecuencia de choques promedio pronosticada de una intersección individual específica o segmento de camino
homogéneo para un año específico.
Cuando los datos de choques observados están disponibles, las frecuencias de choques observadas se combinan con las estimaciones
del modelo predictivo usando el Método EB para obtener una estimación estadísticamente confiable. El Método EB se puede aplicar
en el Paso 1 3 o 15 del método predictivo. El Método EB se puede aplicar a nivel específico del lugar (Paso 13) o a nivel específico
del proyecto (Paso 15). También se puede aplicar a un período de tiempo futuro si las condiciones del lugar no cambiarán en el
período futuro. El Método EB se describe en la Parte C, Apéndice A.2.
Los siguientes capítulos de la Parte C brindan los pasos detallados del método predictivo para estimar la frecuencia promedio espe-
rada de choques para los siguientes tipos de instalaciones:
• Capítulo 10—Caminos rurales de dos carriles y dos sentidos
• Capítulo Il —Multicarril rural caminos
• Capítulo 12—Arteriales urbanas y suburbanas
10.1 INTRODUCCIÓN
Este capítulo presenta el método predictivo para caminos rurales de dos carriles y dos sentidos. Se aporta una introducción general
al método predictivo del Manual de seguridad vial (HSM) en la Parte C : Introducción y guía de aplicaciones.
El método predictivo para caminos rurales de dos carriles y dos sentidos aporta una metodología estructurada para estimar la fre-
cuencia promedio esperada de choques, la gravedad de los choques y los tipos de choques para una instalación rural de dos carriles
y dos sentidos con características conocidas. Se incluyen todos los tipos de choques que involucran vehículos de todo tipo, bicicletas
y peatones, con excepción de los choques entre bicicletas y peatones. El método predictivo se puede aplicar a lugares existentes,
diseñar alternativas a lugares existentes, lugares nuevos o para proyecciones alternativas de volumen de tránsito . Se puede hacer una
estimación de la frecuencia de choques de un período de tiempo anterior (es decir, lo que ocurrió o habría ocurrido) o en el futuro
(es decir, lo que se espera que ocurra). El desarrollo del método predictivo en el Capítulo 10 está documentado por Harwood et al.
(5).
• Este capítulo informa sobre el método predictivo para caminos rurales de dos carriles y dos sentidos:
• Una descripción concisa del método predictivo.
Las definiciones de los tipos de instalaciones incluidas en el Capítulo 10 y los tipos de lugares para los que se desa-
rrollaron modelos predictivos para el Capítulo 10.
• Los pasos del método predictivo en forma gráfica y descriptiva.
Detalles para dividir una instalación rural de dos carriles y dos vías en lugares individuales que constan de intersecciones y
segmentos de camino.
• Funciones de rendimiento de seguridad (SPF) para caminos rurales de dos carriles y dos sentidos.
• Factores de modificación de choque (CMF) aplicables a los SPF del Capítulo 10.
• Orientación para aplicar el método predictivo del Capítulo 10 y limitaciones del método predictivo específico del Capítulo
10.

32. CAPÍTULO IO—MÉTODO DE PREDICCIÓN PARA CAMINOS RURALES DE DOS CARRILES Y DE DOBLE SENTIDO 10- 4
• Ejemplos de problemas que ilustran el método predictivo del Capítulo 10 para caminos rurales de dos carriles y dos sentidos.
10.2. VISIÓN GENERAL DEL MÉTODO PREDICTIVO
El método predictivo aporta un procedimiento de 18 pasos para estimar la "frecuencia de choque promedio esperada", Nexpected
(por total de choques, gravedad de choque o tipo de choque), de una red vial, instalación o lugar. En el método predictivo, la calzada
se divide en lugares individuales intersecciones y segmentos de calzada homogéneos. Una instalación consta de un conjunto contiguo
de intersecciones individuales y segmentos de camino denominados "lugares". Los diferentes tipos de instalaciones están determi-
nados por el uso de la tierra circundante, la sección transversal del camino y el grado de acceso. Para cada instalación tipo ,varios
tipos de lugares diferentes, como segmentos de camino divididos y no divididos e intersecciones señalizadas y no señalizadas. Una
red vial consta de una serie de instalaciones contiguas.
El método se usa para estimar la frecuencia promedio esperada de choques de un lugar individual, con la suma acumulativa de todos
los lugares como estimación para una instalación o red completa. La estimación es para un período de tiempo dado de interés (en
años) durante el cual el diseño geométrico y las características de control del tránsito no cambian y los volúmenes de tránsito son
conocidos o pronosticados. La estimación se basa en estimaciones realizadas usando modelos predictivos que se combinan con datos
de choques observados mediante el Método Empirical Bayes (EB).
Los modelos predictivos usados en el método predictivo del Capítulo 10 se describen en detalle en la Sección 10.3.
Los modelos predictivos usados en el Capítulo 10 para determinar la frecuencia de choque promedio pronosticada, Npredicted ' son
de la forma general que se muestra en la Ecuación 10-1.
N predicho spfx x (CMF}rx CMF x . . x CMF) xC
donde :
predicho
frecuencia de choques promedio pronosticada para un año específico para el tipo de lugar x;
spfx
frecuencia de choque promedio pronosticada determinada para las condiciones base del SPF desarro-
llado para el lugar tipo x;
factores de modificación de choques específicos para el tipo de lugar x y diseño geométrico específico y características de control
de tránsito y; y factor de calibración para ajustar SPF para las condiciones locales para el tipo de lugar x.
10.3. CAMINOS RURALES DE DOS CARRILES Y DE DOBLE SENTIDO: DEFINICIONES Y MODELOS PREDICTI-
VOS EN EL CAPÍTULO 10
Esta sección define los tipos de instalaciones y lugares, y los modelos predictivos para cada uno de los tipos de lugares incluidos en
el Capítulo 10. Estos modelos predictivos se aplican siguiendo los pasos del método predictivo presentado en la Sección 10.4.
10.3.1. Definición de los tipos de instalaciones y lugares del Capítulo 10
El método predictivo del Capítulo 10 aborda todos los tipos de instalaciones de caminos rurales de dos carriles y dos sentidos,
incluidas los caminos rurales de dos carriles y dos sentidos con carriles centrales para girar a la izquierda en dos sentidos o carriles
adicionales para adelantar, y los caminos rurales de dos carriles. , caminos de dos sentidos que contienen tramos cortos de caminos
rurales de cuatro carriles que sirven exclusivamente para aumentar las oportunidades de adelantamiento (es decir, carriles de adelan-
tamiento uno al lado del otro). Las instalaciones con cuatro o más carriles no están cubiertas en el Capítulo 10.
Los términos "camino" y "camino" se usan indistintamente en este capítulo y se aplican a todas las instalaciones rurales de dos
carriles y dos sentidos, independientemente de la designación oficial de camino estatal o local.
La clasificación de un área como urbana, suburbana o rural está sujeta a las características de la vía, la población circundante y los
usos del suelo, y queda a discreción del usuario. En el HSM, la definición de áreas "urbanas" y "rurales" se basa en las pautas de la
Administración Federal de Caminos (FHWA) que clasifican las áreas "urbanas" como lugares en los límites urbanos donde la pobla-
ción supera las 5000 personas. Las áreas "rurales" son definido como lugares fuera de las áreas urbanas que tienen una población de