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Reporte no. TTI-04690-3 - 1996
EVALUACIÓN DE DISEÑOS DE APROXIMACIONES
OPCIONALES A CURVAS HORIZONTALES EN CR2C
A. Voigt
Instituto de Transporte de Texas
Sistema Universitario de Texas A&M College Station,
FHWA - Departamento de Transporte
Este informe documenta evaluaciones de los efectos del peralte sobre las velocidades de ope-
ración, y la experiencia en siniestros de la demanda de fricción lateral en curvas horizontales
de CR2C. El objetivo fue informarse sobre supuestas relaciones con la velocidad más apropia-
da para diseñar el alineamiento horizontal.
Las variables consideradas en el análisis de la velocidad de operación incluyeron el grado de
curvatura, longitud de curva, ángulo de desviación y peralte. Se verificaron dos modelos de re-
gresión previamente desarrollados para estimar velocidades del 85° percentil en curvas. El pe-
ralte fue un predictor estadísticamente significativo de velocidades VO85 en curvas horizonta-
les, al añadirlo a estos modelos.
Los posibles sustitutos de siniestros examinados incluyeron TMDA longitud de curva, grado de
curvatura, ancho de carril, carril más ancho de arcén adyacente, ancho total del pavimento, re-
ducción de velocidad operativa, deficiencia de peralte y demanda implícita de fricción late-
ral. Las variables de ancho de sección transversal no fueron significativas en este estudio, aun-
que se observaron algunas tendencias en los datos. La reducción de la velocidad de operación
y la deficiencia de peralte fueron predictores de siniestros estadísticamente significativos, y la
demanda implícita de fricción lateral fue el sustituto de siniestro más fuerte encontrado.
Se compararon métodos opcionales de diseño de curvas horizontales, con respecto a la veloci-
dad que debería usarse para diseñar de curvas. La VO85 en la curva fue el desempeño más
fuerte de las cuatro ideologías básicas de diseño de curvas. Estos hallazgos respaldan la
adopción de un procedimiento de diseño basado en la velocidad de operación para CR2C en
los EUA.
TABLA DE CONTENIDO
1. INTRODUCCIÓN
2. REVISIÓN DE LA BIBLIOGRAFÍA
3. METODOLOGÍA
4. RESULTADOS
5. RESUMEN, CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES

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1. INTRODUCCION
PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA
Es más probable que ocurran siniestros en curvas horizontales que en secciones rectas de
CR2C. Estudios previos hallaron que la frecuencia y gravedad de los siniestros son mayores en
las curvas de caminos rurales (1,2). Por ejemplo, Glennon, Neuman y Leisch informaron que
las tasas de siniestros en las curvas horizontales pueden ser más de tres veces las tasas de
siniestros en las secciones rectas (2). En consecuencia, una gran cantidad de investigación se
centró en las características operativas y de seguridad de las curvas horizontales. Si bien la
experiencia de siniestros y la velocidad de operación del vehículo se relacionaron con elemen-
tos geométricos (principalmente grado de curvatura), se creía que otros elementos geométricos
y características del alineamiento también podrían afectar la experiencia de siniestros y las
operaciones en curvas horizontales.
En los EUA, los procedimientos actuales de diseño de curvas horizontales emplean el concepto
de velocidad directriz, originado en la década de 1930 en respuesta a problemas de siniestros
en curvas horizontales para dar un perfil de velocidad de operación constante a lo largo de un
alineamiento (3). El concepto de velocidad directriz consta de dos principios fundamentales:
1. todas las curvas de un alineamiento deben diseñarse para la misma velocidad;
2. la velocidad directriz debe reflejar la velocidad que un porcentaje muy alto de conductores
desea mantener (4).
Sin embargo, el concepto de velocidad directriz logra el objetivo de un alineamiento coherente
solo cuando la velocidad de operación de los conductores no excede la velocidad directriz de la
calzada. Hubo evidencia reciente de que existe una disparidad entre las velocidades directrices
y las de operación (2, 4,5). El Libro Verde de AASHTO no reconoce que pueda existir una dis-
crepancia entre la velocidad de operación y la directriz. Por lo tanto, el procedimiento actual no
da guía cuantitativas para eliminar incoherencias potencialmente peligrosas.
AASHTO usa la aplicación del peralte como método principal para garantizar la coherencia de
la velocidad en curvas menos pronunciadas que el grado máximo de curvatura. Sin embargo,
este método se basa en la suposición de que los conductores operan a la velocidad directriz a
lo largo de un alineamiento, incluso cuando se sienten cómodos conduciendo a una velocidad
más alta, una suposición claramente errónea. Un defecto adicional del concepto relacionado
con la coherencia del diseño es que los estados pueden emplear diferentes tasas máximas de
peralte. La variabilidad en las tasas de peralte máximo adoptadas puede llevar a que una
curva dada tenga una tasa de peralte diferente, dependiendo del peralte máximo adopta-
do por cada estado. La variación en el diseño del peralte puede conducir a una falta de cohe-
rencia entre los diferentes estados y complicar la tarea del conductor al seleccionar la velocidad
apropiada en la curva (4).
OBJETIVOS Y ALCANCE
• Los objetivos principales de esta tesis fueron determinar si existen relaciones significativas
entre:VO85 y peralte;
• Experiencia de siniestros en curvas horizontales y deficiencia de peralte; y
• Experiencia de siniestros en curvas horizontales y fricción lateral implícita basada en
una VO85.
El alcance de esta tesis se limita a CR2C en terreno llano u ondulado clasificados funcional-
mente como colectores o arterias menores.

3. 3/50
2. REVISIÓN DE LA BIBLIOGRAFÍA
ENFOQUE ACTUAL DE DISEÑO DE LA CURVA HORIZONTAL DE EUA
El procedimiento actual de diseño de curvas horizontales se basa en el Libro Verde de AASH-
TO (6), que emplea el concepto de velocidad directriz para dar un alineamiento coheren-
te con respecto a las velocidades de operación. La velocidad directriz es definida por AASHTO
como "la velocidad máxima segura que se puede mantener en una sección específica del ca-
mino cuando las condiciones son tan favorables que las características de diseño del ca-
mino gobiernan " (6). Establece que “la velocidad directriz debe ser coherente con la velocidad
que es probable esperar de un conductor" y "debe ajustarse a los deseos de viaje y hábitos de
casi todos los conductores" (6).
El concepto velocidad directriz evolucionó en los 1939 por interés de la seguridad en las curvas
horizontales (10). Antes de 1930, tradicionalmente las curvas horizontales se diseñaron con
secciones coronadas por un mejor drenaje. Los carruajes tirados por caballos no tuvieron pro-
blemas para atravesar secciones coronadas, ya que sus velocidades típicas nunca excedieron
de 5 a 6 kilómetros por hora. Sin embargo, a medida que más vehículos motorizados comenza-
ron a usar el camino, se produjeron problemas de seguridad cada vez mayores con las seccio-
nes de corona normales. La única forma en que los vehículos motorizados podían viajar a las
velocidades deseadas (típicamente 40-48 kilómetros por hora era cruzar la línea central y usar
el efecto de inclinación que la corona daba en el interior de la curva. Esta práctica causó no
solo preocupaciones obvias de seguridad sino también dificultades de mantenimiento, ya que el
carril interior se usaba con mucha más frecuencia que el carril exterior (10). Por lo tanto, los
ingenieros de caminos comenzaron a peraltar las curvas con más frecuencia, para ayudar a
aliviar estos problemas.
MC Good (3) le da crédito a Young (11) por las primeras declaraciones que proponen un con-
cepto de velocidad directriz. En 1930, Young argumentó que los caminos "deben planificarse
sobre la base de la velocidad, es decir, las secciones de los caminos interurbanos deben tener
todas las curvas peraltadas para la misma velocidad teórica" (11). Bamett (12) también hizo
contribuciones significativas al concepto de velocidad directriz; Bamett reconoció los problemas
que enfrentan los conductores al atravesar curvas más pronunciadas de lo esperado y argu-
mentó que todas las características en un alineamiento deberían ser seguras para la velocidad
directriz asumida. De las declaraciones de Young y Bamett, se ve que el deseo de dar un ali-
neamiento coherente no es nuevo. El ímpetu para la creación del concepto de velocidad direc-
triz fue la disparidad entre las velocidades deseadas por los conductores de vehículos motori-
zados y las velocidades requeridas para atravesar curvas con seguridad.
El concepto de velocidad directriz funciona bien cuando se la selecciona para una calzada que
representa adecuadamente las velocidades deseadas por los conductores. Sin embargo, si la
selección de la velocidad directriz está en error (demasiado bajo), las diferencias indeseables
entre las velocidades dispares se hacen evidentes.
Estudios recientes demostraron que puede existir una disparidad entre el diseño y las velocida-
des de operación en CR2C. Messer, Mounce y Brackett informaron que los conductores rara
vez excedían la velocidad directriz de 113 km/h, que la mitad de los conductores excedieron la
velocidad directriz de 97 km/h y una gran mayoría de conductores excedió la velocidad direc-
triz de 80 km/h (13).

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Se encontraron resultados similares en estudios de Krammes (4); Chowdhury, Warren y Bissell
(14); y en Australia por McLean (15). Cada uno de estos estudios sugirió que las velocidades
del 85° percentil excedían las velocidades directrices en curvas con velocidades directrices as
inferiores a 90-100 km/h, y que las velocidades del 85° percentil eran más bajas que las veloci-
dades directrices en curvas con velocidades directrices mayores que unos100 km/h.
La discrepancia entre las velocidades directrices y de operación revela varias fallas en el pro-
cedimiento actual de diseño de curvas horizontales de EUA:
La velocidad directriz solo tiene un significado real en las curvas, no en rectas.
AASHTO no da ninguna evidencia cuantitativa para establecer longitudes máximas de rectas
para control velocidades de operación y fomenta el uso de los valores de diseño por encima del
mínimo en curvas horizontales. El uso de valores por encima del mínimo para el diseño puede
fomentar velocidades de operación mayores que la velocidad directriz del elemento geométrico
controlador. No se incluye una guía cuantitativa en la política de AASHTO para ayudar a probar
la posibilidad de que exista una incoherencia de velocidad de operación/diseño (4).
El método principal que usa AASHTO para asegurar un alineamiento horizontal coherente es la
aplicación del peralte. Sin embargo, la política para distribuir el peralte en curvas menos pro-
nunciadas que el grado máximo de curvatura usa una suposición errónea de que los conducto-
res operarán a la velocidad directriz incluso en curvas donde se sientan cómodos operando a
velocidades más altas (4). Kanellaidis señala que
“para una determinada velocidad directriz, los
radios de curvas que superen el mínimo sin limi-
tación alguna parece ser una de las principales
razones de la aparición de las grandes diferen-
cias entre las velocidades directrices y de opera-
ción” (16). Krammes planteó la hipótesis de que
"la variación en las tasas de peralte complica la
tarea del conductor de seleccionar la velocidad
adecuada en las curvas" (4). La tasa de peralte
medida se trazó frente al grado de curvatura de
las 138 curvas incluidas en la base de datos de
velocidad usada en los estudios del Instituto de
Transporte de Texas. La Figura 1 presenta el
gráfico de peralte medido frente al grado de cur-
vatura y confirma la variabilidad en las tasas de
peralte para grados de curvatura dados (4).
FIGURA 1 Peralte vs. Grado de Curvatura para 138 Curvas en 5 estados
Hayward señala que debido a los supuestos usados en el desarrollo de factores de fricción la-
teral seguros y tasas máximas de peralte, las velocidades directrices usadas en el método
AASHTO no son representativas de las velocidades máximas seguras derivadas de la fórmula
básica que relaciona dinámica de vehículos en curvas (e + f = V 2/127.5R) (17).
Hayward también afirma que "más precisamente, una curva con un grado fijo de curvatura y
tasa de peralte puede considerarse que tiene diferentes velocidades directrices, dependiendo
de los criterios de estado usados para diseñar la curva" (17). La velocidad directriz para un ali-
neamiento sobre la tasa máxima de peralte adoptada por cada organismo estatal '' generalmen-
te basado en terreno y condiciones ambientales predominantes.

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La tasa máxima de peralte tiene un impacto definitivo en los elementos de diseño de curvas
debido a la manera en que AASHTO distribuye el peralte y la fricción lateral para curvas por
debajo del grado máximo de curvatura, dada una velocidad directriz específica. Se asume que
los factores de fricción lateral varían en una relación curvilínea con el grado de curvatura entre
e = 0.0 y e = emax - Hayward afirma: "por lo tanto, para diferentes valores de emax, la curva
toma una forma diferente y por lo tanto afecta a la curva geometría " (17). El uso de diferentes
tasas máximas de peralte entre los estados da como resultado un problema de coherencia en-
tre los estados y puede complicar la tarea de conducción de seleccionar la velocidad adecuada
en una curva (4).
Varios investigadores reconocieron que el concepto de velocidad directriz no puede producir
alineamientos coherentes de manera confiable. Estas debilidades reconocidas del concepto de
velocidad directriz estimularon varios enfoques opcionales al diseño de curvas horizontales.
ENFOQUES OPCIONALES DE DISEÑO DE CURVAS HORIZONTALES
Métodos opcionales basados en EUA
Leisch y Leisch (18) y Lamm y otros (19) ambos presentaron métodos para lograr la coherencia
geométrica en los EUA. Leisch y Leisch desarrollaron un procedimiento usando un perfil de
velocidad directriz similar al usado por los suizos. Los procedimientos de estimación de veloci-
dad se derivaron de las políticas de diseño de AASHTO de 1965 y 1973. La coherencia reco-
mendada por Leisch y Leisch (18) debe basarse en tres principios:
(1) las velocidades promedio a lo largo de un alineamiento no deben variar en más de 16 km/h,
(2) la reducción de la velocidad directriz no debe exceder 16,1 km/h (10 mi/h) y
(3) las velocidades promedio de los camiones no deben diferir de las velocidades de los auto-
móviles de pasajeros en más de 16,1 km/h (10 mi/h).
Lamm y otros (19) adaptaron las guías de diseño de alineamiento horizontal alemanas para su
uso en EUA. Las ecuaciones de estimación de velocidad se basaron en datos de una muestra
de curvas en el estado de Nueva York. Esta técnica es similar al procedimiento suizo para la
evaluación de la coherencia. Medidas de coherencia propuestas por Lamm, y otros son: ꞏ
Enfoques de diseño de curvas horizontales extranjeras
Varios países extranjeros trataron la disparidad entre las velocidades directrices y de operación
sus guías de diseño. El ímpetu para la incluir las velocidades directriz y de operación en el di-
seño fue tratar los problemas de seguridad en los caminos rurales. Alemania y Australia actua-
lizaron sus procedimientos de diseño del alineamiento horizontal para incluir verificaciones de
comportamiento de velocidad del conductor. Alemania emplea una técnica de estimación del
perfil de velocidad para su uso en verificaciones de coherencia de velocidad, y Australia da ve-
rificaciones de velocidades de operación en caminos de baja velocidad directriz en Ginebra.

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El procedimiento básico para planificar y diseñar caminos requiere un procedimiento iterativo
para considerar "las numerosas relaciones entre el comportamiento de conducción, el diseño
del camino, la capacidad y el ambiente" (20).
En Alemania se aplicó por primera vez un procedimiento de evaluación de la coherencia en la
edición de 1973 de las guías alemanas de alineamiento publicadas por la Asociación Alemana
de Investigación de Caminos y Transporte (20), y actualizadas en 1984. Las guías alema-
nas incorporan la idea de que cuando existen diferencias entre las velocidades de operación y
directrices, los peraltes y distancias de frenado deben basarse en las velocidades de opera-
ción normalmente más altas (16). La velocidad de operación se estima usando la tasa de cam-
bio de curvatura (esencialmente el grado de curvatura para elementos individuales) y el ancho
del pavimento (20). Las guías alemanas exigen que las velocidades directrices y de operación
se ajusten según ciertas tolerancias. La coherencia de la velocidad de operación se verifica
usando rangos aceptables para radios de curvas sucesivas.
Si estas comprobaciones revelan un problema de coherencia, se consideran secciones de
transición para ajustar las velocidades de operación, o aumentar la velocidad directriz en el ali-
neamiento.
Las tasas máximas de peralte de Alemania son típicamente 7% (comparado con 8% en los
EUA) y 8% en casos excepcionales (comparado con 10% a 12% en los EUA). El diseño de pe-
ralte se basa en función del radio de la curva y las velocidades de operación del 85º percen-
til (20). Kanellaidis (16) señaló que se está produciendo una convergencia entre las tasas má-
ximas de peralte de Alemania y los EUA. Se sugirió un emax de 8% como "el equilibrio correc-
to, desde el punto de vista de la seguridad en la conducción, entre el peralte bajo de 6% y el
peralte alto de 10%" (21).
Las guías generales también tienen factores de fricción lateral limitados al 40% de los valores
tangenciales máximos permitidos para el diseño de caminos rurales. Usando solo el 40% de la
fricción lateral, hay más del 90% disponible para la fricción en la dirección tangencial (22). Esta
limitación es importante porque deja fuerzas de fricción tangenciales adecuadas disponibles
para acciones de aceleración, desaceleración o evasivas repentinas. Debido a los valores más
pequeños de la fricción lateral usados en Alemania, los radios mínimos de curva son mayores
que las de U.S.
Las guías australianas también dan un método iterativo de diseño de alineamien-
to horizontal. Para diseños de alta velocidad (100 km/h), el concepto de velocidad directriz es
aplicable según las conclusiones de los estudios de velocidad de operación en Austra-
lia. McLean (5) observó que las velocidades del 85º percentil en alineamientos diseñados para
velocidades de 100 km/h o más eran generalmente más bajas que la velocidad directriz. En
este caso, no es necesaria una iteración de diseño y todos los elementos pueden diseñarse
para la velocidad directriz.
Sin embargo, para alineamientos de baja velocidad, las velocidades estimadas del 85º percentil
se usan como parámetro de diseño en alineamientos horizontales (23).
En las guías australianas, el peralte se elige en función de la seguridad y la comodidad, y con-
sidera la velocidad directriz (o la velocidad de operación en alineamientos de baja velocidad), la
tendencia de los vehículos lentos a seguir hasta la mitad de la curva, la estabilidad de los
vehículos de alto perfil y la longitud disponible para introducir el peralte (23). Guías australia-
nas por el uso de la fricción lateral difieren de las de la AASHTO y Alemania; reconocen que las
diferencias entre las condiciones del camino y del vehículo asumidas en la fórmula de trayecto-
ria circular significan que los valores de fricción lateral usados en el diseño pueden no derivarse
directamente del inventario conocido de resistencia del pavimento. La guía reconoce que "los

7. 7/50
conductores aprenden a evaluar la velocidad apropiada para una curva dada, y esto puede
formar la base de un criterio de diseño" (23).
Los valores de fricción lateral usados en el diseño australiano se derivaron de observaciones
del comportamiento de la velocidad del conductor en caminos rurales. Los valores de fricción
lateral para velocidades directrices inferiores a 90 km/h son los que usan los vehículos que via-
jan a la velocidad del 85º percentil. Los valores máximos de fricción lateral para velocidades
directrices superiores a 90 km/h son mayores que los valores de fricción lateral usados por los
vehículos que operan a la velocidad del 85º percentil, debido a la preocupación por la comodi-
dad y la seguridad de todos los usuarios (23). La Tabla 1 presenta los factores de fricción late-
ral usados en EUA, Alemania y Australia. Los factores de fricción lateral australianos son más
altos debido a que el factor de fricción se basa en las velocidades de operación del 85º percen-
til (menos de 90 km/h). Los factores de fricción lateral alemanes son los más bajos y dan el
mayor margen de seguridad dinámica en el diseño.
TABLA 1 Factores de fricción lateral máximos permitidos para varias velocidades direc-
trices en EUA, Alemania y Australia.
Velocidad directriz (km/h)
Factores de fricción lateral máxima
EUA Alemania Australia
30 0,17 0,20 -
40 0,17 0,18 -
50 0,16 0,17 0,35
60 0,15 0,15 0,33
70 0,14 0,12 0,31
80 0,14 0,10 0,26
90 0,13 0,09 0,18
100 0,12 0,08 0,12
110 0,11 0,075 0,12
120 0,09 0,07 0,11
130 - - 0,11
COMPORTAMIENTO DE VELOCIDAD DEL CONDUCTOR
Se ha vuelto más aceptado que la velocidad de operación debe usarse en ciertos aspectos del
diseño de curvas horizontales. Sin embargo, debe existir un método preciso para estimar velo-
cidades para que el proceso sea eficiente. Esta sección revisa varios esfuerzos para cuantificar
las velocidades de operación del conductor en rectas y curvas horizontales.
Estimación de velocidades en curvas horizontales
Krammes (4) afirma que el principal método basado en la velocidad de operación para evaluar
la coherencia del alineamiento es el cambio en la velocidad de operación del 85º percentil entre
la recta de aproximación y la curva horizontal; usa la velocidad de operación estimada en la

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recta y la curva, y estima la reducción de velocidad como la diferencia entre la curva y la velo-
cidad máxima de la recta de aproximación. Se realizaron varios esfuerzos en los EUA y el ex-
tranjero para desarrollar relaciones de velocidades.
Krammes (4) identificó dos teorías básicas propuestas para predecir las velocidades de opera-
ción en las curvas:
(1) velocidades dependen de las características locales de la única curva, y
(2) velocidades dependen tanto de las características de la curva específica y la característica
general del alineamiento.
Aunque las velocidades del 85º percentil se estimaron con suficiente precisión usando caracte-
rísticas de curvas aisladas, la incorporación de la velocidad deseada en los modelos de predic-
ción reduce la variabilidad inexplicable. El problema de las ecuaciones que incluyen la veloci-
dad deseada es que la velocidad deseada de los conductores es difícil de definir y medir.
Se desarrollaron varias ecuaciones de predicción de la velocidad directriz para velocidades en
curvas horizontales. Ottesen (7), Lamm y Chouieri (24), Glennon y otros (2) y Taragin (25)
desarrollaron modelos basados en el comportamiento de velocidad de EUA, McLean (5) en
Australia; Lamm y otros (26) en Alemania; Emerson (27) en Inglaterra; Gambard y Louah (28)
en Francia, Lindenmann y Ranft en Suiza (29) y Kanellaidis (30) y otros en Grecia desarrollaron
modelos específicos para sus respectivos países. Estas ecuaciones usan el grado de curvatura
como variable independiente y la velocidad de operación del 85º percentil como variable de-
pendiente.
Ottesen (7) encontró una relación entre velocidades en curvas horizontales y grado de curvatu-
ra, así como otras variables. Ottesen encontró una ecuación de regresión lineal múltiple esta-
dísticamente significativa usando como variables independientes el grado de curvatura, longi-
tud de la curva y ángulo de desviación.
Estimación de velocidades operativas en rectas
La velocidad máxima alcanzada por los conductores en una sección recta depende de la longi-
tud de la recta, la nitidez de la curva en el extremo o bien de la recta, y los de-
seos del conductor (4,7). La Figura 2 muestra los tres casos típicos usados en los procedimien-
tos de modelado de perfiles de velocidad (24,31,32). Cada caso se diferencia por la longitud de
la recta entre las dos curvas. Se usan varios supuestos en esta técnica de perfil de velocidad:
(1) las velocidades en las curvas son constantes, (2) las tasas de aceleración y desaceleración
son constantes e iguales en valor, y (3) la aceleración y la desaceleración ocurren solo en las
secciones rectas. Aunque estos supuestos pueden no ser exactamente correctos, los estudios
del perfil de velocidad han demostrado que estos supuestos son razonables (33).
En el caso 1, la aceleración o desaceleración ocurre uniformemente entre las dos curvas, y la
velocidad máxima del 85º percentil ocurre en un extremo de la recta. En el caso 2, la longitud
de la recta es suficiente para permitir una cierta aceleración, pero no completamente a la velo-
cidad deseada. Por lo tanto, en el caso 2, la combinación de la longitud de la recta y las veloci-
dades de la curva determina la velocidad del 85º percentil en la vuelta de la recta. En el caso 3,
la longitud recta es suficientemente largo para permitir que los conductores para alcanzar una
velocidad deseada y rnantener la velocidad por alguna distancia antes de desacelerar, si es
necesario, a la siguiente curva. En los procedimientos de evaluación de coherencia, la veloci-
dad deseada en la recta se le da un valor asumido o estimado de la velocidad curva estimación
ecuación donde grado de curvatura es igual a cero (32).

9. 9/50
ESTUDIOS DE SINIESTROS
Se realizaron grandes esfuerzos para cuantificar los efectos de seguridad de los caminos y las
características operativas. La mayoría de los análisis sustitutos de siniestros se concentraron
variables como grado de curvatura, ancho de los carriles y de las banquinas. Sin embar-
go, algunos cuantificaron los efectos del peralte y fricción lateral en la experiencia de siniestros.
Deficiencia del peralte
Se realizaron varios esfuerzos para determinar las relaciones entre las tasas de siniestros en
las curvas horizontales y las variables independientes que se cree afectan las tasas de sinies-
tros. Zegeer (34), Datta (35), Zador (36) y Terhune y Parker (37) incluyeron el peralte, específi-
camente la deficiencia o error del peralte, en los análisis sustitutos de siniestros.
Zegeer (34) publicó en 1991 un estudio para la FHWA que evaluó la relación costo-eficacia
de mejoramientos geométricos y la seguridad en curvas horizontales; se recopilaron datos de
peralte para 732 de las 10.900 curvas del estudio. La variable usada para cuantificar los efec-
tos del peralte sobre la seguridad fue la "desviación del peralte", definida como "(peralte ópti-
mo) - (peralte real), donde el peralte óptimo se definió a partir de la Guía de diseño AASHTO
en función del grado de curvatura y el tipo de terreno" (34). El análisis de Zegeer reveló una
relación significativa entre la tasa total de siniestros y el grado de curvatura, ancho, presencia
de espiral y deficiencia de peralte. Zegeer estimó que la reducción de siniestros correspondien-
te a una deficiencia de peralte de 0.02 en una curva de 3 ° con un ancho de 9 m, sin espiral y
0.3 millones de millas por vehículo, es de aproximadamente 10.6%. Zegeer también concluyó
que "demasiado" peralte no se asoció con tasas más altas de siniestros (34).
En 1985 Zador (36) publicó un estudio que examinó los efectos de peralte deficiente siniestros
mortales en los estados de Georgia y Nuevo México. Uno de los objetivos fue "determinar el
efecto del peralte en la incidencia de choques mortales de vuelco de un solo vehículo después
de los ajustes tanto de pendiente como de curvatura". Zador encontró que el peralte era defi-
ciente en las secciones de choque en comparación con las tasas de peralte aplicadas en sec-
ciones comparables. Dio varias explicaciones sobre los resultados del estudio. Para los vehícu-
los que entran en las curvas a la izquierda, la combinación de una distancia mínima al borde
del pavimento y una mayor velocidad produce siniestros por despistes a velocidades más altas,
posiblemente debido a la falta de suministro de fricción lateral. Los vehículos que ingresan a las
curvas a la derecha tienen el carril exterior adicional para usar en maniobras correctivas, redu-
ciendo las posibilidades de siniestros por despiste, pero aumentando la posibilidad de choques
frontales con vehículos en el carril exterior. Zador también sugirió que en muchos casos la ve-
locidad directriz se estableció demasiado baja, de modo que el peralte es "nominalmente ade-
cuado" pero no es capaz de compensar las fuerzas laterales del vehículo a las velocidades
más altas deseadas por los conductores (36).

10. 10/50
FIGURA 2 Casos del modelo de perfil de veloci-
dad (4)
Datta (35) realizó un estudio publicado en
1983 para la FHWA que identifi-
có varios sustitutos potenciales para predecir
la experiencia del siniestro. Datta analizó cur-
vas rurales aisladas en CR2C, intersecciones
rurales semaforizadas y secciones rectas de
dos carriles en áreas urbanas. Para la porción
de la curva horizontal aislada rural del estu-
dio, se examinaron 25 curvas horizonta-
les. Los siniestros por despistes fueron influi-
dos significativamente por las variables inde-
pendientes grado de curvatura y error de pe-
ralte, donde el error de peralte se definió co-
mo la diferencia entre emin en las condicio-
nes predominantes (dadas las condiciones
del terreno y ambientales) y el peralte real.
Estos hallazgos se produjeron a partir de un
subconjunto de 14 de las 25 curvas caracteri-
zadas por una distancia visual limitada y cero o una entrada de vehículos en la curva. Datta
hizo notar las limitaciones impuestas a sus conclusiones porque del tamaño limitado de datos
de la muestra del alcance geográfico limitado del estudio (35).
Terhune y Parker usaron datos recopilados en el estado de Nueva York en su "Evaluación de
sustitutos de siniestros para el análisis de seguridad de caminos rurales" (37). Este estudio se
centró en curvas aisladas e intersecciones no identificadas en caminos rurales de dos carri-
les. El objetivo general del estudio fue "validar el uso de sustitutos de siniestros en curvas rura-
les e intersecciones no señalizadas". Se usaron setenta y ocho sitios para la evaluación. Los
siniestros fueron recogidos por un período de tres años y los siniestros relacionados con ani-
males en el camino o peatones eliminados.
El error de peralte no se encontró significativo en la base de datos de curvas de Nueva
York. Aunque el error de peralte se incluyó en la lista de posibles sustitutos de siniestros, no se
correlacionó bien y se eliminó después del análisis inicial. El análisis continuó
con varias variables independientes, principalmente el grado de curvatura, el TDAA, la distan-
cia desde el último evento importante en el carril exterior y la tasa de intrusión. Se derivaron
varias ecuaciones con estas variables y se encontraron relaciones significativas usando princi-
palmente el grado de curvatura y TMDA (37).

11. 11/50
Demanda de fricción lateral
Se llevó a cabo un estudio de Lamm, Choueiri y Mailaender (38) para determinar si los factores
de fricción lateral existentes de AASHTO usados en el diseño dan una seguridad dinámica de
conducción adecuada. El estudio se basó en datos geométricos, de velocidad operativa y de
siniestros para 197 secciones de caminos curvas en el estado de Nueva York e incluyó 569
siniestros.
El primer objetivo del análisis fue examinar la relación entre la fricción lateral asumida y
la demanda de fricción lateral, o comparar los valores de fricción lateral usados en el diseño
con los factores de fricción lateral reales usados por el conductor del 85º percentil. La demanda
de fricción lateral se calculó a partir de la siguiente fórmula:
Donde frd es igual a la demanda de fricción lateral y V85 es igual al 85º percentil de la veloci-
dad de operación. Se realizó un análisis de regresión para obtener estimaciones cuantitativas
de los efectos del grado de curvatura, la velocidad operación 85º percentil y la tasa de
siniestros en la fricción lateral asumida y la demanda de fricción lateral. Se encontraron relacio-
nes significativas entre la fricción lateral asumida para el diseño, la demanda real de fricción
lateral y las tasas de siniestros.
Lamm y otros, a partir de este análisis se concluyó que la fricción lateral supuesta excedía la
demanda de fricción lateral en el rango de prácticas de diseño "buenas" (donde.: 1D 5 ° y
L1V85 9,7 km/h (6 mi/h)) mientras que la demanda de fricción lateral excedía la fricción lateral
asumido en el rango de diseño "pobre" prácticas (donde: 1D 10 ° y.: 1V85 19,3 km/h (12
mi/h)). Estos hallazgos sugieren que existe un peligro cuando la demanda de fricción excede la
fricción asumida en clases de mayor grado de curvatura y que se produce un mayor peligro de
siniestro. Se llegó a la conclusión de que "los aspectos dinámicos de seguridad en la conduc-
ción tienen un impacto importante en el diseño geométrico, la velocidad directriz y los sinies-
tros experiencia "en secciones curvas de caminos rurales de dos carriles. También se incluyó
en las conclusiones que una" mejora general de la seguridad resultaría a través de una interac-
ción entre tres criterios geométricos: (1) lograr coherencia en la alineamiento horizontal, (2) ar-
monizar la velocidad del diseño y velocidad directriz, y (3) dar seguridad dinámica adecuada
de conducción" (38). Lamm observó que confiar en un solo of estos criterios no daría lugar a la
mejora of horizontal seguridad de alineamiento.
RESUMEN
Debido a la reconocida insuficiencia del concepto de velocidad directriz para dar alineamientos
coherentes, se realizaron muchos esfuerzos de investigación para tratar de vincular
las características de seguridad y operación de las curvas horizontales con medidas sustituti-
vas de la experiencia y la velocidad de los siniestros.
Estudios anteriores en el Instituto de Transporte de Texas han examinado todos los parámetros
principales de diseño de curvas, excepto el peralte, por sus efectos en las operaciones y la se-
guridad en las curvas horizontales.
La investigación anterior sobre los aspectos operativos de las curvas horizontales se ha cen-
trado en el grado de curvatura. Aunque la relación entre la velocidad y el grado de curvatura
explica gran parte de la variabilidad entre la velocidad y los elementos geométricos, existe una
cantidad considerable de variabilidad inexplicable.

12. 12/50
Ottesen descubrió que la longitud de la curva y el ángulo de desviación también afectan signifi-
cativamente las velocidades que los conductores eligen para atravesar una curva. El único otro
parámetro de diseño de curvas que no está vinculado previamente a la velocidad en las curvas
es el peralte.
Las leyes de la física vinculan la velocidad, el peralte, la fricción lateral y el radio de curva, pero
el método actual de aplicación del peralte empleado por el concepto de velocidad directriz debi-
lita estos vínculos fundamentales. Anderson encontró relaciones entre la experiencia del sinies-
tro y el grado de curvatura, y la experiencia del siniestro y la reducción de la velocidad operati-
va, pero no examine el peralte y la fricción lateral. Datta, Zegeer y Zador encontraron relacio-
nes significativas entre la deficiencia de peralte y la experiencia de siniestros, y Lamm, Choueiri
y Mailaender encontraron relaciones significativas entre la fricción lateral y las tasas de sinies-
tros. Debido a que la fricción lateral y el peralte son variables importantes en el diseño de ali-
neamiento horizontal, se necesita más investigación para determinar si existen relaciones signi-
ficativas entre la fricción lateral, el peralte y la experiencia de siniestros en caminos rurales de
dos carriles.
3. METODOLOGÍA
Este capítulo describe la metodología básica usada en el estudio. El capítulo del pie resume los
criterios de selección del sitio y los esfuerzos de recolección de datos para ambas partes del
estudio: velocidad de operación y análisis sustitutivo de siniestros. El capítulo continúa resu-
miendo las relaciones verificadas a partir de otros estudios en el Instituto de Transporte de Te-
xas, y concluye delineando las hipótesis y relaciones examinadas usando bases de datos crea-
das para este estudio.
DISEÑO DEL ESTUDIO
El diseño del estudio básico se dividió en dos tareas principales. La primera tarea fue examinar
el efecto del peralte en las velocidades de operación del 85º percentil en las curvas. La segun-
da tarea fue examinar el potencial de varios ! variables como sustitutos del siniestro.
Ottesen (7) encontró relaciones significativas entre la velocidad de operación del vehículo del
85º percentil y varios elementos de geometría de la curva, incluido el grado de curvatura y la
longitud de la curva. Estas relaciones se verificaron y se realizaron análisis para determinar si
la inclusión del peralte mejora el poder explicativo de estas relaciones.
Anderson (8) y Fink (9) realizaron análisis de seguridad usando una base de datos que incluía
caminos de tres regiones de los EUA. Esta base de datos incluyó caminos rurales en Texas,
Washington y Nueva York. Varias variables de geometría de curvas y cinco años (1987-1991)
de datos de siniestros se incluyeron en la base de datos para cada camino. El diseño de estu-
dio básico para este estudio incluyó la adición de cuatro caminos más de Texas, la recopilación
de datos de siniestros de siete años para los nuevos caminos (1987-1993) y la recopilación de
datos de sección transversal para cada camino de Texas en la base de datos. Se agregaron
dos años más de datos de siniestros a los cinco años de datos de siniestros para los caminos
de Texas usados por Anderson (8) y Fink (9). En este estudio solo se usaron los caminos de
Texas usadas por Anderson y Fink debido a las consideraciones de tiempo y costo asociadas
con la recopilación de datos de corte transversal en el campo. Estos datos se recopilaron en
una base de datos para su uso en análisis estadístico.
Anderson (8) encontró relaciones estadísticamente significativas entre las tasas de siniestros,
los elementos de geometría de la curva y la reducción de la velocidad de operación. Estas rela-

13. 13/50
ciones se verificaron y se realizaron análisis para determinar si la deficiencia del peralte y la
fricción lateral tienen efectos significativos en la experiencia del siniestro.
Fink (9) examinó los efectos de la distancia visual limitada en las tasas de siniestros. Fink con-
cluyó que la incorporación de información de distancia visual en un modelo de perfil de veloci-
dad probablemente no contribuiría significativamente a la precisión del modelo. Esta conclusión
se verificará indirectamente mediante el uso de modelos de perfil de velocidad con y sin limita-
ciones de distancia visual mientras se verifica la relación entre la reducción de la velocidad
operativa y la experiencia del siniestro.
La selección del sitio y la recopilación de datos se separaron en dos segmentos. Los criterios
de selección del sitio y los esfuerzos de recopilación de datos se presentan primero para la ba-
se de datos de velocidad y geometría y luego para la base de datos de siniestros y geometría.
Base de datos de velocidad-geometría
La base de datos de velocidad-geometría usada es la misma que usa Ottesen (7). Se recopila-
ron datos de velocidad puntual en 138 curvas y 78 rectas de aproximación en caminos rurales
de dos carriles en tres regiones geográficas de los EUA: El este (Nueva York y Pensilvania), el
oeste (Oregón y Washington) y el sur (Texas). Velocidades de flujo libre se recogieron en el
punto medio de la curva y ata punto de la recta anterior donde se cree que la velocidad de flujo
libre a alcanzar. Todos los sitios se seleccionaron de modo que la recta anterior tuviera la longi-
tud suficiente para permitir que los conductores alcanzaran la velocidad deseada. En total, se
realizaron 22.740 observaciones de velocidad. La Tabla 2 resume los controles de selección
del sitio y los criterios para la recolección de datos de velocidad. La Tabla 3 resume las varia-
bles en la base de datos y la fuente de los datos.
TABLA 2 Criterios y controles de selección de sitio de base de datos de velocidad-geometría

14. 14/50
TABLA 3 Variables independientes consideradas al modelar velocidades del 85º percentil en el pun-
to medio de curvas horizontales y rectas
Variable independiente Fuente de datos Curva Recta
Grado de curvatura Planes X X X X X X X
X X X X X
X
X X X X X X X X X
X
Longitud de la curva Planes
Ángulo de desviación Planes
Tasa de peralte Campo
Ancho de recorrido Campo
Ancho total del pavimento (carril y arcén) Campo
Distancia visual a la curva Campo, Planes
Velocidad de precedente Recta Campo
Longitud de recta Planes
Velocidad de precedente Curva Campo
Carril ( interior o exterior ) Campo
Tipo de terreno (nivelado o ondulado) Campo, Planes
Tránsito diario medio anual (TMDA) Informes
de tránsito
Región Geográfica Campo
Base de datos de curvas y geometría
Los caminos en el análisis de siniestros incluyeron las mismas nueve caminos de Texas usa-
das en los estudios de Anderson (8) y Fink (9). Además, se agregaron cuatro caminos más de
Texas para su análisis. Estos caminos se encuentran en el centro y este de Texas. La Tabla 4
resume los controles y criterios de selección del sitio.
Todos los caminos del estudio de siniestros eran caminos rurales de dos carriles de al menos
4,0 km de longitud. Curvas incluidos en la base de datos fueron fuera de los límites de la ciu-
dad por al menos 0,8 kilometro. Y al menos 0,8 kilómetro. Desde el extremo de la calzada para
eliminar los efectos de velocidad controlada entornos. Sólo las secciones de la calzada donde
las características geométricas de la calzada controladas fueron deseadas. Curvas con las in-
tersecciones de la curva o en 150 metros de la curva fueron excluidas de la base de da-
tos. Esta restricción se impuso para eliminar las curvas donde la mayoría de los siniestros po-
drían estar relacionados con intersecciones. Se seleccionaron un total de 247 curvas para el
análisis. Dado que cada dirección de cada curva tenía características geométricas anteriores
diferentes, cada dirección se consideró un sitio separado.

15. 15/50
TABLA 4 Base de datos de geometría de curvas: controles y criterios de selección del sitio
1 Control 1 Criterio 1
Tipo de área
Clasificación administrativa Clasificación funcional Cla-
sificación de diseño
Terreno de límite de velocidad de velocidad directriz
Pavimento de grado
Volúmenes de tránsito Anchos de carril Anchos de ar-
cén Mejoras de RRR
Longitud de la sección de la calzada Distancia desde el
límite de la ciudad Distancia desde el final de la calzada
Intersecciones
Estado rural
Colector o arterial de dos carriles
88,5 kilómetros por hora (55 mph)
88,5 km/h (55 mph) Nivel para rodar
5 Porcentaje de Tipo 280 a 4.500 VPD
2,8 a 3,7 m (9 a 12 pies)
0-2,4 m (0-8 pies)
Ninguno en los 7 años anteriores
4,0 km (2,5 mi)
0,8 km (0,5 millas)
0,8 km (0,5 millas)
Ninguno en 150 m de la Curve
Los datos de la geometría de la curva se registraron para cada sitio de la curva. La información
geométrica se recopiló de planos, mediciones directas en el campo y de la inspección visual en
el campo. Se asignaron números de sitio para hacer referencia a cada sitio en la base de datos
de siniestros. Las variables incluidas en la base de datos de geometría de curvas fueron:
TMDA, número de camino, punto de milla en el punto de curvatura, carril (interior o exterior),
radio (grado de curvatura), longitud de la curva, ángulo de desviación, peralte, longitud de recta
anterior, radio precedente (grado de curvatura), distancia visual anterior, longitud precedente
de la curva, peralte precedente, ancho total del pavimento, ancho total de recorrido, ancho del
banquina, pendiente anterior, pendiente posterior y clasificación del borde del camino.
Se intentó seleccionar curvas que representaran una amplia gama de valores para la mayoría
de las variables en la base de datos de geo-
metría. Sin embargo, debido al pequeño nú-
mero de curvas cerradas en los caminos se-
leccionadas, esto no fue posible. La distribu-
ción resultante del grado de curvatura en la
base de datos tiene una mayor proporción de
grados de curvatura más bajos, como se
muestra en la Figura 3.
FIGURA 3 Número de Lugares por Grado de Curva-
tura
Base de datos de curvas de siniestros
La base de datos desarrollada por Anderson (8) y Fink (9) consistió en cinco años (1987-1991)
de datos de siniestros para las nueve caminos de Texas usadas en los análisis anteriores. La
información de siniestros se actualizó para los años 1992 y 1993 para estos caminos. Se obtu-
vieron siete años de datos de siniestros (1987-1993) para las cuatro caminos agregadas a la
base de datos para este estudio. Se usó un período de siete años para incluir suficientes si-
niestros para el análisis, pero excluir las posibles incoherencias en el desempeño de los cami-
nos asociadas con los efectos de los proyectos de repavimentación y reconstrucción.

16. 16/50
Se obtuvieron informes de siniestros policiales individuales del Departamento de Seguridad
Pública de Texas para cada uno de los segmentos del camino. Era necesario revisar los infor-
mes reales para encontrar con mayor precisión la ubicación y la causa de cada siniestro. Los
informes se examinaron para excluir siniestros no relacionados con la curva. Los siniestros no
se incluyeron en la base de datos si su causa incluía cualquiera de los siguientes: (1) conductor
dormido, (2) animal en el camino, (3) vehículo que pasa, estacionado o gira, (4) ciclista o pea-
tón relacionado, o (5) defecto mecánico en el vehículo. Luego, los siniestros se dividieron en
tres tipos: (1) despistes, (2) choque de múltiples vehículos en la misma dirección de viaje, y (3)
choque de múltiples vehículos que involucre vehículos en las direcciones de viaje opuestas. La
base de datos se construyó caracterizando cada siniestro usando variables que describen la
condición del camino, la condición del conductor y el tipo y gravedad del siniestro. La Tabla 5
resume las variables incluidas en la base de datos de siniestros. Cada una de estas variables
se obtuvo de los informes policiales de siniestros, excepto el número de sitio, que se incluyó
como referencia a la base de datos de geometría.
T ABLA 5 Resumen de las variables de la base de datos de siniestros y curvas
Hubo 238 siniestros relacionados con curvas en los sitios incluidos para el análisis. Los sinies-
tros relacionados con motocicletas y camiones grandes se eliminaron de la base de datos de-
bido al pequeño número de incidentes (12) que incluyen este tipo de vehículos. Por lo tanto, se
usaron 226 siniestros en el análisis, que involucraron solo automóviles de pasajeros y camio-
nes ligeros. Estos siniestros se distribuyeron por grado de curvatura como se muestra en la
Figura 4. La Figura 4 es similar a la Figura 3 en que el número de siniestros es mayor en los
grados más bajos de curvatura, pero esto probablemente se deba al mayor número de sitios en
esos grados de curvatura. La Figura 5 muestra el porcentaje de sitios con siniestros y el por-
centaje de sitios sin siniestros para las cate-
gorías de ocho grados de curvatura. Esta
figura muestra que a medida que aumenta el
grado de curvatura, aumenta el porcentaje
de sitios que experimentan siniestros. La
tabla 6 resume los siniestros por tipo.
FIGURA 4 Número de siniestros frente al grado de
curvatura

17. 17/50
FIGURA 5 Porcentaje de sitios con y sin siniestros por
categoría de grado de curvatura
TABLA 6 Resumen de siniestros por tipo
Característica Siniestros
Gravedad Daños a la propiedad solamente = 1 O 1 Le-
sión/Muerte = 125
Condición del conductor Sobrio = 165
Alcohol involucrado = 61
carril Interior = 76
Fuera = 150
Estado del camino Seco = 153
Otro = 73
Condición de luz Día = 105
Otro = 121
Tipo de siniestro Escorrentía = 207
Choque en dirección opuesta = 19 Choque en la misma
dirección = O
ANÁLISIS ESTADÍSTICO
Base de datos de velocidad-geometría
Ottesen (7) usó la base de datos de velocidad-geometría para desarrollar ecuaciones de regre-
sión para la velocidad del 85º percentil en el punto medio de la curva y la velocidad del 85º per-
centil en las secciones rectas largas. Ottesen (7) encontró varias relaciones estadísticamente
significativas entre la velocidad de operación del 85º percentil en curvas horizontales y varias
variables geométricas. Estas relaciones fueron los modelos base para los que se analizó el
efecto del peralte.
Ottesen encontró que la relación entre la velocidad de operación del 85º percentil y el grado de
curvatura en un modelo lineal simple es:

18. 18/50
Otras variables independientes resultaron significativas y agregaron poder explicativo adicional
al modelo lineal simple. Ottesen descubrió que otra variable independiente adicional era signifi-
cativa: la longitud de la curva. La interacción entre la longitud de la curva y el grado de curvatu-
ra también fue significativa. Esta interacción se denomina ángulo de desviación de la curva. La
forma de la regresión lineal múltiple es la siguiente:
Se examinó la importancia del peralte en los modelos de velocidad de regresión lineal simple y
lineal múltiple. Se planteó la hipótesis de que a medida que aumenta el peralte, aumentará la
velocidad del 85º percentil en el punto medio de la curva. Este aumento puede deberse a que a
medida que se aplica más peralte a una curva determinada, las fuerzas laterales sobre el con-
ductor disminuyen, lo que aumenta el nivel de comodidad del conductor. El mayor nivel de co-
modidad puede llevar al conductor a adaptarse a una mayor velocidad en la curva.
Análisis sustituto de siniestros
Verificación de hallazgos anteriores
Anderson (8) examinó medidas sustitutivas de la experiencia de siniestros en caminos rurales
de dos carriles. Se realizaron análisis para determinar si ciertas variables de curva y aproxima-
ción tenían efectos significativos sobre las tasas de siniestros en las curvas horizonta-
les. Anderson encontró dos relaciones estadísticamente significativas:
El análisis sugirió que a medida que aumentaban tanto la reducción de la velocidad operativa
como el grado de curvatura, aumentaban las tasas de siniestros. Se encontró que tanto la re-
ducción de la velocidad media como el grado medio de curvatura eran buenos predictores de
las tasas de siniestros. Estas relaciones se verificarán usando la base de datos creada para
este estudio.
Anderson (8) examinó los efectos de otras variables por su efecto sobre las tasas de acciden-
tes.
Estas variables incluyeron: estado, ancho de recorrido y ancho total del pavimento (an-
cho de recorrido más ancho de hombros). Anderson utilizó variables indicadoras en el análisis
de regresión para determinar si existían diferencias significativas al dividir estas variables en
categorías o niveles.

19. 19/50
Se utilizaron variables indicadoras en el análisis de regresión para determinar si las pen-
dientes o intersecciones de las diferentes categorías eran estadísticamente diferentes entre
sí. La forma de la regresión La ecuación que utiliza variables indicadoras fue la siguiente:
. Por ejemplo, en el análisis del ancho de la vía de viaje, la base de datos se dividió en tercios,
en función de la vía de viaje anchos. A continuación, se asignaron variables indicadoras a cada
categoría de ancho de recorrido. En este caso, la variable indicadora z1 se establece en uno
para la categoría media y se establece en cero para la categoría inferior y categoría de ancho
de recorrido alto. La variable indicadora z2 se establece en uno para el recorrido alto categoría
de ancho y establecido en cero para las categorías de ancho de recorrido inferior y me-
dio. Sitios en Cada categoría de ancho de recorrido se dividió por grados de categorías de cur-
vatura, lo que permite pendientes e intersecciones de tres categorías de ancho de recorri-
do a comparar. Si el parámetro estimaciones β2 o β3 fueron significativas al nivel 0.05, se po-
dría concluir que las intersecciones para las categorías de ancho medio o alto de la vía de viaje
eran significativamente diferentes de la intersección de la categoría baja. Esto sugeriría que la
tasa de accidentes fue significativamente diferente para el categoría media o alta en compara-
ción con la categoría baja. De manera similar, si el parámetro estima β2 o β4 fueron significati-
vas al nivel 0.05, se podría concluir que las pendientes del medio o alto Las categorías de an-
cho de vía de viaje eran diferentes de la categoría de ancho de vía de viaje bajo, y una exis-
tía diferencia en la tasa de variación de la accidentalidad en cada categoría con respecto a la
grado de curvatura. Anderson no encontró relaciones significativas entre estado, ancho de vía
de viaje, o ancho total del pavimento y experiencia de accidentes en la base de datos de los
tres estados.
Análisis de deficiencia de peralte
Un objetivo de este estudio fue examinar el efecto del peralte sobre la seguridad de las curvas
horizontales. Un sustituto potencial del siniestro es la deficiencia de peralte. Debido a la esca-
sez de datos, los sitios de las curvas se agruparon en intervalos para el análisis. Se calculó una
deficiencia media de peralte y la tasa media de siniestros para cada intervalo. Las medias cal-
culadas se usaron en análisis de regresión. La forma básica de la ecuación de regresión es:
donde la deficiencia de peralte es la tasa de peralte real restada de una tasa de peralte óptima
teórica. La tasa de peralte teórica óptima se calcula dado el grado de curvatura, los factores de
fricción lateral asumidos para el diseño y la velocidad directriz. Para este estudio, la deficiencia
de peralte se calculó sobre la base de varias perspectivas de diseño de curvas horizontales
diferentes.
La primera velocidad usada resultó de una aplicación fiel del concepto de velocidad directriz de
AASHTO. Para cada sección de la calzada, la velocidad directriz inferida se calculó usando la
tasa de peralte real y el grado de curvatura usando los valores mínimos de diseño AASH-
TO. Se usó la velocidad mínima de diseño inferida de la punta en cada calzada para diseñar el
peralte de cada curva en esa calzada. Por ejemplo, si el 95% de las curvas en la calzada están

20. 20/50
diseñadas para velocidades superiores a 97 km/h, y solo una curva en la alineamiento está di-
señada como una curva de 48 km/h (definido como el elemento geométrico de control), el pe-
ralte para cada curva en la alineamiento se diseñó usando una velocidad directriz de 48 km/h.
La segunda velocidad usada para determinar las tasas de peralte "óptimas" fue de 96,5
km/h. Se eligió esta velocidad debido a que Ottesen (7) encontró que la velocidad deseada de
los conductores en rectas largas era de aproximadamente 98 km/h. La interpretación más es-
tricta del concepto de coherencia del diseño es que el diseño de la curva debe ajustarse a la
velocidad deseada de los conductores. Esta selección de 96,5 km/h representa la aplicación
más estricta del concepto de coherencia basado en la velocidad directriz.
La tercera velocidad usada para calcular las tasas de peralte "óptimas" fue la velocidad máxima
del 85º percentil en la recta anterior. Esta velocidad se estima en la recta anterior usando el
modelo de perfil de velocidad. Esta velocidad representa una interpretación más relajada del
concepto de coherencia del diseño. Este concepto tiene en cuenta las curvas que pueden tener
sus velocidades de operación restringidas por características geométricas adyacentes, lo que
resulta en velocidades del 85º percentil más bajas que si la alineamiento anterior no restringiera
las velocidades. Las velocidades máximas de la recta del 85º percentil se encontraron usando
cada ecuación de estimación de la velocidad del 85º percentil en el modelo de perfil de veloci-
dad, y el peralte diseñado usando cada una de las velocidades máximas de la recta resultan-
tes.
La velocidad final utilizada en el análisis fue la velocidad del percentil 85 estimada en el punto
medio de la curva. Este enfoque se inspiró en los procedimientos de diseño de varios países
que utilizan la velocidad de funcionamiento del percentil 85 para el diseño de peraltes. La velo-
cidadꞏ
Los modelos de estimación encontrados por Ottesen y los encontrados en este estudio se utili-
zaron para calcular el 85 ° velocidad de funcionamiento percentil en el punto medio de la curva.
Este análisis también se usó para evaluar las ecuaciones de estimación de velocidad del 85º
percentil encontradas en el análisis operativo/de velocidad. Tanto la velocidad de la curva del
85º percentil como la velocidad recta máxima del 85º percentil se encontraron usando cada
modelo de estimación de velocidad, y luego se usaron para determinar las tasas de peralte "óp-
timas" para cada sitio de la curva. Una hipótesis secundaria del análisis fue que el modelo de
mejor ajuste puede representar la velocidad más adecuada para el diseño de curvas, lo que
implica que la velocidad usada en el modelo de mejor ajuste representa con mayor precisión el
comportamiento real de la velocidad del conductor.
Análisis de factores de fricción laterales implícitos
El segundo sustituto, la fricción lateral implícita, es una forma indirecta de examinar los efectos
combinados del radio (grado de curvatura), la velocidad y el peralte. La fricción lateral implícita
está relacionada con la velocidad, el radio y el peralte de la siguiente manera:

21. 21/50
El análisis comenzó dividiendo los sitios de la curva por grupos del décimo percentil. Para cada
grupo, se calculó la fricción lateral media implícita y la tasa media de siniestros. La forma de la
ecuación de regresión fue la siguiente:
Se planteó la hipótesis de que a medida que aumentaba la fricción lateral implícita (o demanda
de fricción), aumentaría la experiencia de siniestros. Esta hipótesis se explica por la relación
entre la fricción lateral, el peralte, el grado de curvatura y la velocidad. A medida que aumenta
la demanda de fricción lateral, las fuerzas sobre el conductor y el vehículo pueden dificultar los
ajustes de dirección y velocidad. A medida que aumenta el factor de fricción lateral, la cantidad
de suministro de fricción tangencial disponible disminuye, lo que dificulta la reducción de la ve-
locidad después de entrar en la curva.
Después de que se encontraron relaciones de sustitutos del siniestro, fue posible hacer compa-
raciones relativas de las diversas fortalezas de las medidas sustitutivas del siniestro. A partir de
esta comparación, fue posible inferir qué medida sustituta del siniestro era el mejor predictor de
la experiencia del siniestro. Este análisis también se usó para comparar las ecuaciones de es-
timación de velocidad del 85º percentil encontradas en el análisis operativo. El análisis se usó
para hacer inferencias acerca de la velocidad en la que debería basarse el diseño de la curva
horizontal, basándose en las medidas de bondad de ajuste de las diversas velocidades directri-
ces examinadas.

22. 22/50
4. RESULTADOS
La primera sección de este capítulo examina el efecto del peralte en las velocidades de opera-
ción de los conductores en curvas horizontales. La segunda sección resume la verificación de
las relaciones encontradas por Anderson (3) y Fink (9) con respecto a los posibles sustitutos
del siniestro de grado de curvatura, reducción de la velocidad de operación y distancia vi-
sual. La tercera parte del capítulo resume el examen del peralte y la fricción lateral como posi-
bles sustitutos del siniestro. La última sección del capítulo compara las medidas sustitutivas de
siniestros que se consideran significativas y hace inferencias sobre qué velocidad debe usarse
en el diseño de curvas horizontales.
EFECTO DE LA PERALTE SOBRE EL 85º PERCENTIL DE VELOCIDADES DE OPERA-
CIÓN EN CURVAS HORIZONTALES
Verificación de hallazgos anteriores
Ottesen (7) verificó la relación estadísticamente significativa entre la velocidad de operación del
85º percentil y el grado de curvatura encontrada por esfuerzos de investigación pre-
vios. Ottesen también encontró una relación significativa entre la velocidad de operación en las
curvas, el grado de curvatura y la longitud de la curva. El propósito de la primera parte de este
análisis fue verificar los hallazgos de Ottesen. Para este estudio se usó la misma base de datos
de geometría de velocidad usada por Ottesen, con correcciones menores.
Ecuación de estimación de velocidad del 85º percentil: modelo lineal
La Figura 6 es un diagrama de dispersión de las velocidades del 85º percentil frente al grado de
curvatura para todos los 138 sitios de curvas en la base de datos de velocidades. Las velocida-
des del 85º percentil parecen disminuir aproximadamente de forma lineal al aumentar el grado
de curvatura. Ottesen notó que la gráfica de dispersión parece plana hasta 4 grados. Ottesen
observó que los valores medios de las velocidades del 85º percentil en las curvas menores o
iguales a 4 grados no eran estadísticamente diferentes entre sí o de la media de las velocida-
des del 85º percentil en las secciones rectas (98 km/h). Ottesen sugirió que las velocidades en
rectas largas y curvas de menos de cuatro grados pueden no estar limitadas por características
geométricas sino por límites de velocidad publicados (7).
Ottesen desarrolló ecuaciones de regresión que contienen el grado de curvatura como variable
independiente y las velocidades de operación del 85º percentil como variable dependiente en
cuatro formas: lineal, exponencial, inversa y polinomial. Todos los modelos tenían medidas de
bondad de ajuste similares; sin embargo, se prefirió el modelo lineal debido a su simplicidad,
practicidad, conformidad con el diagrama de dispersión y razonabilidad del término de intersec-
ción. El modelo lineal para velocidades del 85º percentil en curvas horizontales encontrado por
Ottesen (7) y verificado en este estudio es el
siguiente:
V85 = 103,61 - 1,95 D
Dónde: V85 = Velocidad del 85 ° percentil en
el punto medio de la curva (km/h), y
D= grado de curvatura (º).
FIGURA 6 Diagrama de dispersión de velocidades
del 85º percentil en el punto medio de la curva fren-
te al grado de curvatura

23. 23/50
Este modelo lineal tenía un valor R 2 de 0,80 y un valor MSE raíz de 5,2 km/h. La Figura 7
muestra el modelo lineal simple contra el gráfico de dispersión de las velocidades del 85º per-
centil observadas para cada grado de curvatura. El modelo lineal Toe funciona muy bien consi-
derando su simplicidad.
Ecuación de estimación de velocidad 85. ° Percentil/e - Modelo lineal múltiple/múltiple
Ottesen (7) también examinó otras variables enumeradas en la Tabla 3 por su significación es-
tadística en velocidades del 85º percentil en curvas horizontales. Ottesen encontró el grado de
curvatura, la longitud de la curva y la interacción entre el grado de curvatura y la longitud de la
curva estadísticamente significativas. La interacción entre el grado de curvatura y la longitud
de la curva está relacionada con la ángulo de desviación de la curva (ángulo de desviación C
°) = D * L * 0,00305). La ecuación encontrada por Ottesen fue verificado y es el siguiente:
La figura 8 muestra la superficie representada por esta ecuación. El gráfico es discontinuo en la
parte inferior derecha debido al peligro de extrapolar más allá del rango de datos usado para
determinar los parámetros del modelo.
Una característica interesante de esta ecuación es que las velocidades generalmente aumen-
tan a medida que aumenta la longitud de la curva en curvas de menos de aproximadamente
4,5 grados. Para curvas que tienen un grado de curvatura de más de 4.5 grados, las velocida-
des del 85º percentil disminuyen a medida que aumenta la longitud de la curvatura.
Ottesen señaló que "en curvas cerradas relativamente cortas, los conductores pueden aplanar
la curva y desacelerar menos. Mientras que en curvas cerradas relativamente largas, los con-
ductores pueden estar menos inclinados a aplanar la curva y también tener una mayor longitud
para desacelerar antes del punto medio de la curva, lo que da como resultado velocidades más
bajas medidas en el punto medio de la curva " (33).
Examen de los efectos del peralte en las velocidades de operación del 85º percentil
. El objetivo del estudio fue examinar el efecto del peralte en las velocidades de operación en
curvas horizontales. Para este estudio, se planteó la hipótesis de que a medida que se introdu-
jera más peralte en una curva de curvatura específica, aumentarían las velocidades de opera-
ción del 85º percentil.
Esta hipótesis se explica por la relación entre peralte y fricción lateral. Para un cierto grado de
curvatura, a una velocidad dada, a medida que se aplica más peralte a la curva, las fuerzas
laterales disminuyen. Esta reducción de las fuerzas laterales se traduce en una mayor comodi-
dad para el conductor y, en teoría, cuanta menos incomodidad experimenta un conductor al
atravesar una curva, menos se inclina el conductor a reducir su velocidad. El primer paso en
este procedimiento fue incluir el peralte en las ecuaciones de regresión lineal simple y lineal
múltiple.

24. 24/50
FIGURA 7 Ecuación de regresión lineal para el 85º per-
centil de velocidad versus grado de curvatura
FIGURA 8 Ecuación de regresión lineal múltiple
para velocidades del 85º percentil en curvas
Inclusión del peralte en la ecuación de regresión lineal simple
El análisis estadístico se realizó con velocidades de operación del 85º percentil en el punto me-
dio de las curvas como variable dependiente y el grado de curvatura y peralte como variables
independientes. El análisis estadístico mostró que el peralte era estadísticamente significativo
en esta forma. El signo positivo de la punta del parámetro de peralte indicó que aumentar el
peralte aumenta la velocidad operativa esperada de los conductores. La ecuación tiene la for-
ma:
V85 = 101,98 - 2,08 D + 40,33 e
Dónde:
V85 = 85 ° percentil de velocidad en el punto medio de la curva (km/h),
D = grado de curvatura (°), y
e = tasa de peralte (m/m).
La Figura 9 muestra el diagrama de dispersión de las velocidades del 85º percentil observadas
para cada grado de curvatura, y las velocidades estimadas para cada sitio de la curva usando
este modelo. Los puntos de datos muestran una relación generalmente lineal con alguna varia-
ción en cada grado de curvatura explicada por el término de peralte.
Inclusión de la peralte en la ecuación de regresión lineal múltiple
También se examinó el peralte para su inclusión en la ecuación de regresión lineal múltiple de
Ottesen. El análisis estadístico se realizó con la velocidad de operación del 85º percentil como
variable dependiente y el grado de curvatura, la longitud de la curva, el ángulo de desviación y
el peralte como variables independientes. La hipótesis fue la misma que cuando se agregó el
peralte al modelo lineal simple: para una curva de un grado de curvatura y longitud de curva
dados, a medida que aumenta el peralte, se esperaría que aumentaran las velocidades de ope-
ración del vehículo.
Se encontró que el peralte tiene un efecto estadísticamente significativo en las velocidades del
85º percentil en las curvas cuando se agrega a la ecuación lineal múltiple. La ecuación tiene la
forma:

25. 25/50
La Figura 10 muestra la superficie representada por el modelo dado que el peralte es igual a
0.04. El modelo es similar al Ottesen modelo lineal múltiple. Sin embargo, el efecto del peralte
provoca un desplazamiento vertical en la superficie, aumentando la velocidad del 85º percentil
esperada.
Otras variables e interacciones que afectan significativamente las velocidades de operación del
85º percentil en curvas horizontales
Se examinaron varias variables y sus interacciones para determinar su efecto sobre las veloci-
dades del 85º percentil en las curvas. Se examinaron las interacciones entre las variables inde-
pendientes incluidas en el modelo de estimación de velocidad lineal múltiple (grado de curvatu-
ra, longitud de la curva y peralte) para determinar su importancia en las velocidades del 85º
percentil en las curvas horizontales. Aparte del ángulo de desviación (D * L * 0,00305), solo la
interacción entre la longitud de la curva y el peralte fue significativa. El formulario modelo es:
Si bien este modelo era estadísticamente prometedor, se eliminó del análisis posterior debido a
preocupaciones sobre la estructura del modelo. La interacción de la longitud de la curva y el
peralte es un fenómeno lógico y puede explicarse por el hecho de que a medida que el conduc-
tor tiene más longitud de curva para ajustarse a una cantidad adecuada de peralte, puede ajus-
tarse a una velocidad más alta en el punto medio de la curva. Si bien este modelo se puede
explicar de manera lógica, es muy complejo en comparación con los otros cuatro modelos en-
contrados anteriormente. Debido a su complejidad y medidas de bondad de ajuste similares en
comparación con los otros modelos, no se usó en ningún análisis posterior y no se recomienda
su uso en la práctica. Este modelo se presenta por su relación única, aunque lógica, entre la
longitud de la curva y el peralte, y porque apoya el argumento de su inclusión de peralte en un
modelo de estimación de velocidad del 85º percentil.

26. 26/50
Comparación de los modelos de estimación de velocidad 85º percentil para curvas horizontales
Cada una de las ecuaciones de estimación de velocidad tiene una bondad de ajuste similar.
Hay cuestiones que deben tenerse en cuenta al evaluar la lógica y la practicidad de cada mo-
delo. El modelo lineal simple, que relaciona la velocidad de operación del 85º percentil y el gra-
do de curvatura, tiene la ventaja de que explica una gran cantidad de varianza mientras consta
de una sola variable independiente. Sin embargo, el análisis residual (que examina la diferencia
entre las velocidades del 85º percentil observadas y estimadas) indicó que alguna variación
inexplicable no puede atribuirse a un error aleatorio. La Figura 11 muestra los gráficos de resi-
duos para cada uno de los modelos de regresión. La forma deseada de una gráfica residual es
una gráfica "en forma de caja" centrada en OO, lo que indica que la mayoría de la varianza res-
tante puede atribuirse a un error aleatorio.
FIGURA 9 Ecuación de regresión lineal que incluye
peralte para velocidades del 85º percentil versus
grados de curvas
FIGURA 10 Ecuación de regresión de peralte inclui-
do lineal múltiple para velocidades percentiles 85 en
curvas
El gráfico residual del modelo lineal simple (V85 = f (D)) muestra un conjunto de valores resi-
duales en forma de V distinto. Esta forma de V indica la necesidad de incluir variables adiciona-
les para explicar errores adicionales. La misma forma está presente en el modelo lineal, inclui-
do el peralte (V85 = f (D, e)). El modelo lineal múltiple sin peralte tiene menos de la forma de V
que se ve en los modelos lineal y lineal, incluidos los de peralte. Sin embargo, una preocupa-
ción con los múltiples
El modelo de regresión lineal que no incluye el peralte es que los valores residuales no están
centrados en OO, sino que están centrados en -3,0 km/h, lo que indica que se necesitan varia-
bles adicionales para explicar la variación restante. El modelo lineal múltiple que incluye el pe-
ralte se centra aproximadamente en OO. Esto puede atribuirse a que el término de intersección
del modelo lineal múltiple sin peralte es aproximadamente 3 km/h menor que el del modelo sin
peralte. Esta reducción en el término de intersección sugiere la importancia del peralte en las
velocidades de operación del 85º percentil en las curvas horizontales. La gráfica residual del
modelo lineal múltiple, incluido el peralte, tiene más la forma deseada de "caja". Esto puede
implicar que de los cuatro modelos, el modelo lineal múltiple que incluye peralte representa con
mayor precisión las velocidades de operación del conductor en las curvas.
Para examinar más a fondo estos cuatro modelos de velocidad, cada uno se usó para determi-
nar las reducciones de la velocidad de operación, las deficiencias de peralte y los factores de
fricción lateral implícitos usados en el análisis sustituto de siniestros. Se planteó la hipótesis de
que un modelo podría producir resultados coherentemente mejores. Si este fuera el caso, po-
dría identificarse qué modelo puede ser el mejor para usar en un procedimiento de diseño de
coherencia basado en la velocidad de operación.

27. 27/50
ANÁLISIS SUSTITUTO DE SINIESTRO
La variable dependiente considerada en el análisis estadístico fue la accidentalidad en curvas
horizontales. Anderson (8) descubrió que la reducción de la velocidad operativa y el grado de
curvatura son sustitutos importantes del siniestro. Este estudio intentó verificar estas relaciones
y probar la importancia de otras variables como sustitutos de la experiencia del siniestro. La
forma básica del modelo a lo largo del análisis es
ln ( tasa de siniestros + 0,1 ) = f ( medida sustituta )
Se usó el logaritmo natural de la tasa de siniestros porque se supone que la frecuencia de si-
niestros es de Poisson. Se supone que el ln (tasa de siniestros) se distribuye normalmente, lo
que satisface el supuesto de las técnicas de regresión norma. Dado que más del 50% de las
curvas no experimentó siniestros durante el período de estudio, se añadió la cantidad de 0,1 a
cada tasa de siniestros antes de la transformación logarítmica.
Varios estudios concluyeron que la TMDA y la longitud de la curva tienen efectos significativos
sobre las tasas de siniestros. El uso de TMDA y la longitud de la curva en la tasa de siniestros
simplifican enormemente el proceso de modelado, especialmente dado el tamaño de la base
de datos. Los supuestos necesarios para TMDA y la longitud de la curva que se incluirán en la
tasa de siniestros son: (1) que la relación entre la frecuencia de siniestros (siniestros/año/lugar)
y la TMDA o la longitud de la curva es lineal, y (2) la relación tiene una pendiente de 1.0. El
primer paso en el análisis fue verificar estos supuestos implícitos usando la base de datos
creada para este estudio.
FIGURE 11 Residual Plots of Each 85th Percentile Speed Equation

28. 28/50
Volumen de tránsito
En la base de datos usada para este estudio, TMDA varió de 300 a 4,690 vehículos por
día. LT se planteó la hipótesis de que los sitios con mayores volúmenes de tránsito tendrían
experiencia más elevada siniestra, debido a la mayor exposición. La base de datos se clasificó
en cinco grupos, cada uno de los cuales representa el 20% de los datos. El valor mediano de
TMDA para el grupo se usó en el análisis como el valor de TMDA del grupo. La regresión lineal
se realizó usando las cinco agrupaciones TMDA usando el siguiente modelo:
Inicialmente se utilizó la tasa básica de accidentes (# accidentes / año / lugar) ya que no se ha-
bían encontrado significativo en la experiencia de accidentes. El Apéndice A presenta los resul-
tados estadísticos del análisis.
La Figura 12 muestra que la relación entre ln (# siniestros/año/sitio) e ln (TMDA) tiene una rela-
ción casi lineal. El otro supuesto necesario para incluir TMDA en el denominador de la tasa de
siniestros es que la pendiente de la línea de regresión es aproximadamente igual a 1.0. La
pendiente era 13, = 0,81, que se acerca a 1,0. Como resultado, TMDA se incluyó en el denomi-
nador de la accidentalidad.
Longitud de la curva
En la base de datos usada para este estudio,
la longitud de la curva varió de 40 a 1040 me-
tros. Se planteó la hipótesis de que los sitios
con mayor longitud de curva tendrían tasas
de siniestros más altas. Para probar la inclu-
sión de la longitud de la curva en el denomi-
nador de la tasa de siniestros, la base de da-
tos se clasificó en cinco grupos, cada grupo
contenía el 20% de los datos. Se usó la me-
diana de la longitud de la curva para cada
grupo en el análisis. La regresión lineal se
realizó usando las cinco categorías de longi-
tud de curva en el siguiente modelo:
FIGURE 12 Ln (#accidents/year/site) Versus Ln
(TMDA)

29. 29/50
Tasa de siniestros usada en el análisis
La inclusión de TMDA y la longitud de la curva en el denominador de la tasa de siniestros resul-
tó en el formulario final para el cálculo de las tasas de siniestros para los análisis restantes:
Razonablemente para CR2C, el TMDA se dividió en mitades para tener en cuenta la partición
direccional de los volúmenes de tránsito.
GRADO DE CURVATURA Y REDUCCIÓN DE VELOCIDAD DIRECTRIZ COMO SUSTITU-
TOS DE SINIESTROS
Grado de curvatura
Muchos esfuerzos de investigación han identificado el grado de curvatura como un indicador
potencialmente fuerte de la experiencia de un siniestro (2,8,18,34-37). Anderson (8) encontró
una relación estadísticamente significativa entre las tasas medias de siniestros y el grado me-
dio de curvatura. La hipótesis era que a medida que aumenta el grado de curvatura, aumentan
las tasas de siniestros.
El grado de curvatura varió en valor de 0.5 ° a 18 ° en la base de datos de Texas solamente. La
base de datos se dividió en categorías para asegurar que al menos 30 sitios estuvieran inclui-
dos en cada categoría, cumpliendo el teorema del límite central. La base de datos se clasificó
como se muestra en la Tabla 7, junto con el número de sitios en cada categoría.
En el análisis, se calculó el grado medio de curvatura para cada categoría y se hizo una regre-
sión contra el logaritmo natural de la tasa media de siniestros para todos los sitios en cada
categoría de grado de curvatura. El formulario modelo usado en la regresión fue:

30. 30/50
El análisis de regresión sugirió una relación estadísticamente significativa entre el logaritmo
natural de la tasa media de siniestros y el grado medio de curvatura cuando se clasifica por
categorías de grado de curvatura. El resultado estadístico de este análisis se muestra en el
Apéndice A.
La relación entre la tasa de siniestros media y el grado medio de curva resultante de este análi-
sis se presenta en la Figura 14. La relación entre la tasa de siniestros y el grado de curva verifi-
có la fuerte relación encontrada por Anderson. Una vez encontrada esta relación, se examina-
ron otras variables independientes para determinar si agregaban poder explicativo a la relación
encontrada entre la experiencia del siniestro y el grado de curvatura.
Ancho de carril
Varios esfuerzos de investigación anteriores han concluido que el ancho de los carriles tiene un
impacto significativo en las tasas de siniestros. Se ha planteado la hipótesis de que muchos
siniestros pueden ocurrir debido a que el conductor abandona el carril pavimentado y pierde el
control del vehículo sobre grava o arcenes de tierra.
Por el contrario, se ha planteado la hipótesis de que una camino con suficiente ancho de carril
da un margen de seguridad para el conductor y puede sufrir menos siniestros.
TABLA 7 Resumen de categorías de grados de curvatura
Categoría Rango de grado de curvatura Número de sitios en la categoría
1 1 66
2 > 1 - 2 86
3 > 2-3 76
4 > 3-4 64
5 > 4-6 72
6 > 6-9 40
7 > 9 - 10 32
8 > 10 58
Los anchos de los carriles en la base de datos oscilaron entre 2,9 y 3,9 metros. La base de da-
tos se dividió en tres categorías de ancho de carril, cada una con el 33% de los datos, categori-
zados de la siguiente manera:
Ancho de carril ≤ 3,3 m
3,3 m < ancho de carril ≤ 3,5 m
Ancho de carril > 3,5 m
Todas las curvas en cada una de las categorías de ancho de carril se dividieron por categorías
de grado de curvatura y regresión usando variables indicadoras usadas para determinar si una
de las categorías de ancho de carril era estadísticamente diferente. No se encontraron diferen-
cias estadísticamente significativas entre las pendientes y las intersecciones de las tres catego-
rías de ancho de carril. Los resultados estadísticos de este análisis se presentan en el Apéndi-
ce A.

31. 31/50
La Figura 15 muestra los resultados gráficos de este análisis. Este análisis verificó la relación
encontrada tanto por Anderson (8) como por Fink (9) de que el ancho del carril no tuvo un efec-
to significativo en la experiencia del siniestro. Este resultado podría esperarse ya que investi-
gaciones previas no han sugerido que existan diferencias significativas entre los anchos de ca-
rril en los rangos examinados.
Se debe tener cuidado al sacar conclusiones firmes de esta parte del análisis.
Más de la mitad de las categorías tenían menos de 30 sitios. Debido a la escasez de datos, no
se pueden sacar conclusiones sólidas sobre la influencia del ancho de los carriles en las tasas
de siniestros.
Carril más ancho de banquina pavimentado
Esta parte del análisis examinó el efecto del carril combinado y el ancho del banquina pavimen-
tado adyacente. El ancho del carril por sí mismo <loes no parece afectar la tasa de sinies-
tros. Sin embargo, los beneficios de agregar banquinas han sido reconocidos por varios estu-
dios. El ancho adicional de los banquinas da un área para que el conductor se recupere de los
errores. A partir de esta observación, se planteó la hipótesis de que a medida que aumentaba
la suma del ancho del carril más el ancho de la banquina pavimentada, la experiencia de si-
niestros disminuiría.
FIGURA 14 Tasa media de siniestros
frente al grado medio de curvatura
FIGURA 15 Tasa media de siniestros frente al grado
medio de curvatura por categoría de ancho de carril
El ancho del carril y los márgenes pavimentados adyacentes en la base de datos variaron de
2.9 a 6 metros. La base de datos se dividió en tres grupos, cada uno de los cuales representa
el percentil 33 del carril más los anchos de las banquinas pavimentados. Las tres categorías
fueron:
Carril más ancho de arcén pavimentado ≤ 3,4 m
3,4 m < carril más ancho de arcén pavimentado ≤ 4,1 m
Carril más ancho de arcén pavimentado > 4,1 m

32. 32/50
Los sitios de curvas en las categorías de tres carriles más anchos de arcén pavimentado se
dividieron por categorías de grado de curvatura para determinar si una o más de las categorías
de carril más ancho de arcén pavimentado eran estadísticamente diferentes. El resultado esta-
dístico se muestra en el Apéndice A. La Figura 16 presenta las relaciones encontradas en el
análisis. No se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre las intersecciones
o pendientes de los tres carriles y las categorías adyacentes de ancho de arcén pavimenta-
do. Sin embargo, esta cifra muestra una tendencia de que a medida que disminuyen los anchos
combinados de carriles y arcenes, aumenta la experiencia de siniestros. Los valores p para la
diferencia de taludes de las categorías de ancho medio y alto en comparación con la categoría
más estrecha fueron significativos en los niveles 0.38 y 0,08 niveles. Esto sugiere que puede
ser una ventaja dar anchos de carril y arcén superiores a unos 4 m. Debido a la falta de datos
en algunas categorías, se debe tener cuidado al sacar conclusiones usando este análisis.
Ancho total del pavimento
Aunque el ancho del carril o el carril más el ancho del banquina pavimentado <la tapa no tienen
efectos estadísticamente significativos en la experiencia de siniestros, el ancho total del pavi-
mento puede tener efectos significativos en las tasas de siniestros. El ancho total pavimentado
de la calzada fue examinado en el análisis porque el ancho total afecta el espacio disponible
para la recuperación, indiferente a qué carril está viajando el vehículo o hacia qué porción de la
calzada se desvía. Se planteó la hipótesis de que a medida que aumentaba el ancho de la su-
perficie pavimentada, la experiencia de siniestros disminuiría.
El análisis con el ancho total del pavimento fue similar al del ancho del carril y el ancho del ca-
rril combinado y el ancho del banquina pavimentado contiguo. La base de datos se dividió en
tres partes iguales que representan el 33% de los datos. Los anchos totales del pavimento en
la base de datos variaron de 5.7 a 11.7 metros. Las tres categorías fueron:
Ancho del pavimento ≤ 6,9 m
6,9 m < ancho del pavimento ≤ 8,1 m
Ancho del pavimento > 8,1 m
Cada una de las categorías de ancho de pavimento total se dividió en categorías de grado de
curvatura para determinar si una o más de las categorías de ancho de pavimento tenían dife-
rentes tasas de siniestros. No se encontraron diferencias estadísticamente significativas entre
las pendientes y las intersecciones de las tres categorías de ancho de pavimento. Sin embargo,
las tendencias indicaron que la experiencia de siniestros puede ser menor en anchos de pavi-
mento más amplios. Los resultados estadísticos del análisis se presentan en el Apéndice A. La
Figura 17 muestra la relación entre la tasa media de siniestros y el grado medio de curvatura
por categorías de ancho total pavimentado. A medida que aumenta el espacio disponible para
realizar maniobras correctivas, la experiencia de siniestros disminuirá. Dado que no existían
relaciones estadísticamente significativas y los tamaños de las muestras eran demasiado pe-
queños para sacar conclusiones firmes, el ancho total del pavimento no se incorporó en ningún
modelo final.

33. 33/50
Reducción de la velocidad de operación
Anderson (8) descubrió que la reducción de la velocidad operativa era un fuerte sustituto del
siniestro. Este hallazgo fue importante porque apoyó la base del concepto de coherencia del
diseño geométrico basado en la velocidad de operación.
Dos principios del concepto de coherencia basado en la velocidad de operación son: (1) la es-
timación incorrecta de la velocidad por parte del conductor es un factor importante en mu-
chos siniestros de curvas horizontales, y (2) con una mayor reducción de velocidad, existe un
mayor potencial de estimación de velocidad defectuosa, por lo tanto, cuanto mayor sea la expe-
riencia esperada del siniestro. La hipótesis para esta parte del estudio fue que a medida que se
reduce la velocidad de operación entre la recta de aproximación y la curva aumentada, la expe-
riencia de siniestros aumentaría. Un objetivo secundario de esta parte del estudio fue examinar
el efecto de incluir la restricción de la distancia visual en el modelo de perfil de velocidad. La
motivación para examinar una distancia visual fue un estudio de Fink (9), que concluyó que es
poco probable que la incorporación de la distancia visual en un modelo de perfil de velocidad
mejore el rendimiento del modelo. Si las reducciones de velocidad calculadas según la distan-
cia visual dieron una bondad de ajuste significativamente mejor, entonces se podría concluir
que la distancia visual podría ser necesaria para aplicar correctamente el modelo de perfil de
velocidad.
El análisis de velocidad de operación también se usó para comparar las cuatro ecuaciones de
estimación de velocidad. La comparación de las medidas de bondad de ajuste. (R2
y error cua-
drático medio) entre las cuatro ecuaciones de velocidad y dos casos la distancia de visibilidad
podría dar lugar a una imagen más clara de que la curva de modelo de estimación de velocidad
es más apropiado para aplicar en la práctica.
El análisis comenzó incorporando cada ecuación de estimación de velocidad en el modelo de
perfil de velocidad. La Tabla 8 resume los ocho métodos usados para calcular la reducción de
la velocidad de operación a partir del modelo de perfil de velocidad.
FIGURA 16 Tasa media de siniestros frente al gra-
do medio de curvatura por carriles más categorías
de ancho de arcén pavimentado
FIGURA 17 Tasa media de siniestros frente al grado
medio de curvatura por categoría de ancho total del pavimento

34. 34/50
TABLA 8 Resumen de métodos de cálculo de reducción de velocidad de operación
Modelo de estimación de velocidad ¿Restricción de distancia visual?
Lineal y
Peralte lineal incluido y
Múltiple- Lineal y
Múltiple lineal, incluido peralte y
Lineal norte
Peralte lineal incluido norte
Múltiple- Lineal norte
Múltiple lineal, incluido peralte norte
Cada grupo se dividió en rangos de reducción de velocidad para su uso en el análisis de regre-
sión. Todos los sitios de curva sin reducción de velocidad (d V85 O.O) se incluyeron en una
sola categoría, mientras que los sitios restantes se dividieron en categorías que constan de
aproximadamente cincuenta sitios. Las reducciones de velocidad variaron de 0 a 30 km/h. En la
tabla se muestra una categorización típica de las reducciones de velocidad calculadas usando
la ecuación de estimación de velocidad lineal múltiple que incluye el peralte sin restricción de
distancia visual impuesta en el perfil de velocidad.
Se calculó una reducción de velocidad media y una tasa media de siniestros para cada catego-
ría de reducción de velocidad. La forma de la regresión fue la siguiente:
El Apéndice A presenta los resultados estadísticos. La Tabla 10 resume los resultados del aná-
lisis de regresión. Los resultados de la regresión para cada agrupación se presentan en función
de esa variable independiente en particular. Por ejemplo, el resultado de la regresión de la re-
ducción de la velocidad operativa media encontrada usando el modelo lineal con restricción de
distancia visual versus la tasa media de siniestros representa los resultados cuando se agrupa
por las reducciones de velocidad encontradas usando el modelo lineal con restricciones de dis-
tancia visual.

35. 35/50
TABLA 9 Resumen de categorías de reducción de velocidad (ecuación de estimación de velocidad lineal
múltiple sin restricción de distancia visual).
Número de categoría Reducción de velocidad incluida en la categoría (km/h)
1 o
2 < O- 1
3 < 1-3
4 < 3 - 5,4
5 < 5,4 - 9
6 < 9 - 15
7 > 15
TABLA 10 Resumen de los resultados del análisis de reducción de la velocidad operativa
Modelo de estimación de velocidad de curva ¿Restricción
de distancia visual?
R2 MSE
(km/h)
Lineal y 0,92 0,0075
Peralte lineal incl. G y 0,78 0.0201
Múltiple- Lineal y 0,79 0.0202
Múltiple lineal, incluido peralte y 0,84 0.0128
Lineal norte 0,91 0,0078
Peralte lineal incluido norte 0,74 0.0234
Múltiple- Lineal norte 0,72 0.0264
Múltiple lineal, incluido peralte norte 0,83 0.0128
Los resultados del análisis confirmaron los resultados del análisis de Anderson (8).
La reducción de la velocidad de operación tuvo un efecto significativo en las tasas de siniestros
en las curvas horizontales. La Figura 18 muestra las relaciones entre la reducción de la veloci-
dad operativa y las tasas de siniestros usando cada ecuación de estimación de velocidad, con
y sin restricciones de distancia visual.
Los dos modelos más fuertes, los modelos de peralte lineal y lineal múltiple incluyendo, sólo
difieren en uno% con respecto a los R2
valores.

36. 36/50
FIGURA 18 Tasa media de siniestros versus reducción de velocidad media por cada modelo de estimación
de velocidad y con/sin restricciones de distancia visual

37. 37/50
La Figura 19 muestra la relación entre la reducción de la velocidad operativa y la experiencia
del siniestro encontrada usando cada ecuación de estimación de velocidad en el modelo de
perfil de velocidad sin restricciones de distancia visual. Hay poca diferencia en los resultados
del análisis usando cada una de las ecuaciones de estimación de velocidad. La Figura 20 pre-
senta la tasa relativa de siniestros en comparación con la tasa de siniestros correspondiente a
una reducción de velocidad de 0 km/h.
La Figura 20 indica que las tasas de siniestros se triplican con una reducción de velocidad de 9
km/h (5,6 mi/h) y son aproximadamente seis veces la tasa de siniestros de
una reducción de 0 km/h con una reducción de 20 km/h. Estos valores de reducción de veloci-
dad corresponden aproximadamente a las guías para diseños "buenos, regulares y malos" pro-
puestos por Lamm.
Este análisis sugirió que la reducción de la velocidad operativa es un fuerte predictor de las ta-
sas de siniestros. Este resultado verifica las conclusiones de Anderson (8) sobre la reducción
de la velocidad operativa como un fuerte sustituto de siniestros. Los resultados de este análisis
también concluyeron que la distancia visual aumenta el poder predictivo de estas técnicas de
perfil de velocidad, pero no significativamente. Este resultado verifica las recomendaciones de
Fink (9). La distancia visual no se consideró en ningún análisis posterior. Este análisis también
identificó las ecuaciones de estimación de velocidad lineal y lineal múltiple, incluidas las de pe-
ralte del 85º percentil, como potencialmente las mejores ecuaciones de estimación. Estos resul-
tados se compararán con los resultados de la deficiencia de peralte y los análisis de fricción
lateral implícita.
FIGURE 19 Mean Accident Rate Versus
Mean Speed Reduction For All Speed Es-
timation
Models Without Sight Distance Re-
strictions
FIGURA 20 Tasa media relativa de siniestros versus
reducción de la velocidad media de operación
DEFICIENCIA DE PERALTE
Otro objetivo de esta tesis fue determinar los efectos del peralte sobre la experiencia de sinies-
tros en curvas horizontales. Investigaciones anteriores (34-37) han examinado la deficiencia (o
error) del peralte como un posible sustituto del siniestro. Varios de estos esfuerzos de investi-
gación han encontrado relaciones estadísticamente significativas entre las tasas de siniestros y
la deficiencia de peralte. Se planteó la hipótesis de que a medida que aumenta la deficiencia de
peralte de una tasa de peralte "óptima", aumentaría la experiencia de siniestros. El punto en
cuestión es cómo se define el peralte "óptimo".

38. 38/50
La deficiencia de peralte se calculó usando varios métodos diferentes. Cada método representa
una "escuela" de diseño de curvas horizontales. El peralte "óptimo" para cada sitio de curva se
estimó usando cuatro enfoques. Cada uno de estos enfoques usó diferentes "velocidades di-
rectrices" que representaban diferentes métodos de diseño de curvas.
El primer enfoque usó una aplicación fiel del concepto de velocidad directriz. El segundo enfo-
que fue diseñar un peralte de 97 km/h. (Este enfoque fue de interés debido a los hallazgos de
que la velocidad operativa del 85º percentil de los conductores en rectas largas era de aproxi-
madamente 97 km/h (4,7). Este enfoque está estrechamente relacionado con el concepto de
coherencia del diseño de que un alineamiento debe diseñarse para adaptarse a la velocidad
deseada de la mayoría de los conductores. El tercer enfoque fue basar la velocidad directriz en
la velocidad del 85º percentil estimada en el punto medio de la curva dada por cada una de las
cuatro ecuaciones de estimación de velocidad del 85º percentil. El enfoque final fue basar la
velocidad directriz en la velocidad máxima estimada del 85º percentil en el acercarse a la rec-
ta. Este enfoque se usó para determinar si el concepto de coherencia en su interpretación más
estricta podría ser un método apropiado para el diseño de alineamiento.
Se calcularon las deficiencias de peralte para cada sitio de la curva. Para cada método de de-
terminación de la velocidad directriz, el peralte "óptimo" se calculó usando el método AASHTO
para distribuir el peralte y la fricción lateral en curvas menores que el grado máximo de curvatu-
ra. Cuando el grado de curvatura excedió el grado máximo de curvatura calculado por AASH-
TO (dado el índice máximo de peralte y el factor máximo de fricción lateral), el factor de fricción
lateral usado se mantuvo en el máximo y el peralte "óptimo" se calculó en base a este máximo.
factor de fricción lateral.
La tasa máxima de peralte de la punta para este análisis fue de 0.08 y los factores de fricción
lateral máxima se basaron en los factores de fricción lateral máxima recomendados por AASH-
TO ( 6). Este método de cálculo de peralte óptimo dio como resultado valores de peralte de
hasta aproximadamente 0,60. Estas tasas extremas de peralte ocurrieron típicamente en situa-
ciones con altas velocidades directrices (60 mph) y los grados más altos de curvatura (D> 16º).
Para dar una base común para la comparación de cada método, la base de datos se dividió en
categorías de ocho grados de curvatura (ver Tabla 7). Para cada método, la deficiencia media
de peralte para cada categoría de grado de curvatura se realizó una regresión frente a la tasa
media de siniestros para cada categoría. La forma de regresión básica fue:
La hipótesis de esta porción del análisis fue que el mejor modelo apropiado de cada uno de la
velocidad directriz se acerca sería mejor representar el comportamiento real del conductor y
podría implicar la velocidad más adecuada para su uso en el diseño de peralte. El análisis
también examinó cada ecuación de estimación de velocidad para determinar si una de las
ecuaciones produjo resultados significativamente mejores. Se encontraron relaciones estadísti-
camente significativas en el análisis de deficiencia de peralte para cada uno de los enfoques,
excepto el concepto de velocidad directriz AASHTO. El Apéndice A presenta los resultados es-
tadísticos de este análisis. La Tabla 11 resume los resultados del análisis.
La Figura 21 muestra las relaciones entre las tasas medias de siniestros y las deficiencias de
peralte. Los resultados de este análisis indicaron que, aunque existían relaciones estadística-
mente significativas entre la deficiencia del peralte y la experiencia del siniestro, se encontraron