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EL EFECTO DE
CARACTERÍSTICAS DEL SEGMENTO EN LA GRAVEDAD
De choques frontales
EN AUTOPISTAS RURALES DE DOS CARRILLAS
John N. Ivan Per E. Garder Zuxuan Deng Chen Zhang
DEPARTAMENTO DE TRANSPORTE DE LOS EUA REGIÓN I CENTRO DE TRANSPORTE
UNIVERSITARIO PROYECTO UCNR15-5
REPORTE FINAL
5 de enero de 2006
Realizado por la Universidad de Connecticut
Instituto de Transporte de Connecticut Storrs, CT 06269
Y
Universidad de Maine Departamento de Ingeniería Civil
Orono, ME 04469
TABLA DE CONTENIDO
LISTA DE FIGURAS . ii
LISTA DE TABLAS . iii
PARTE I. ANÁLISIS EN CONNECTICUT . 1
RESUMEN . 1
INTRODUCCIÓN . 2
REVISIÓN DE BIBLIOGRAFÍA . 5 5
DISEÑO DEL ESTUDIO Y RECOPILACIÓN DE DATOS . 8
REGRESIÓN BINOMIAL NEGATIVA DE INCIDENCIA DE SINIESTRO DE CABEZA . 14
ORDENADO PROBIT ANÁLISIS DE choque frontal GRAVEDAD . 19
RESUMEN Y CONCLUSIONES . 31
REFERENCIAS . 33
PARTE II. ANÁLISIS EN MAINE . 35
RESUMEN . 35
INTRODUCCIÓN . 36
DATOS . 39
RESULTADOS DEL NÚMERO DE SINIESTRO . 40
RESULTADOS DE CAUSACIÓN DE GRAVEDAD . 51
CONCLUSIONES Y DISCUSIÓN . 56

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REFERENCIAS . 60 60
APÉNDICE IIA: DATOS . 61
- yo -
PARTE I. ANÁLISIS EN CONNECTICUT
RESUMEN
El Centro Nacional de Estadísticas y Análisis (NCSA) y la Administración Nacional de
Seguridad del Tráfico en Caminos (NHTSA) sugieren que los choques frontales están
representados de manera desproporcionada en choques mortales en caminos de dos carriles,
que constituyen una proporción sustancial de la red de caminos en los EUA . Este estudio se
centra en analizar la correlación entre el choque frontal y los posibles factores causales, como
las características geométricas del segmento de camino, las condiciones climáticas, las
condiciones de la superficie del camino y el momento de ocurrencia. Los modelos lineales
generalizados binomiales negativos (NB) (GLIM) se utilizaron para evaluar los efectos de las
características geométricas de los caminos en la incidencia de choques frontales en caminos
rurales de dos carriles en Connecticut. Setecientos veinte segmentos de camino, cada uno con
una longitud uniforme de 1 km, se seleccionaron para el análisis de modo que no contuvieran
intersecciones con señal o control de parada en los accesos a los caminos principales. Se
recopilaron datos de siniestros frontales para estos segmentos desde 1996 hasta 2001. Las
variables que influyeron significativamente en la incidencia de siniestros frontales fueron el
límite de velocidad, SACRH (suma de la tasa de cambio absoluto de la curvatura horizontal),
MAXD (grado máximo de curva horizontal) y SACRV (suma de la tasa de cambio absoluto de la
curvatura vertical). Se estimaron tres modelos con diferentes combinaciones de las cuatro
variables anteriores, y el rendimiento de los modelos se probó utilizando el Criterio de
información de Akaike (AIC). Se encontró que el número de siniestros aumenta con cada una
de estas variables, excepto por el límite de velocidad. Las variables como el ancho del carril y
los hombros no fueron significativas para explicar la incidencia de los choques
frontales. Mientras tanto, se estimaron los modelos Probit ordenados para conjuntos de datos
que describen caminos de dos carriles en Connecticut. Se descubrió que una superficie de
camino mojada y segmentos de camino angostos están significativamente correlacionados con
choques frontales más graves. Una alta densidad de puntos de acceso y una ocurrencia
nocturna del siniestro se correlacionan significativamente con los casos más graves. El ancho
del pavimento es el factor más constante, posiblemente porque un camino más ancha ofrece
más espacio para evitar un efecto directo, reduciendo así la gravedad del choque. Además, el
rendimiento de frenado del vehículo es importante, como lo sugiere la mayor probabilidad de
choques frontales graves en superficies mojadas. Los profesionales pueden utilizar los
resultados del análisis para comprender la compensación entre las decisiones de diseño
geométrico y la gravedad del choque frontal. Además, la identificación de factores
correlacionados ayudará a explicar mejor el fenómeno del choque y, a su vez, puede instituir
estándares de diseño de caminos más seguros.
INTRODUCCIÓN
Planteamiento del problema
La seguridad del tráfico es una preocupación importante debido a los importantes costos
económicos y sociales de las colisiones de vehículos automotores. Los siniestros fueron la
principal causa de muerte en los EUA En 2002 entre los 3 y los 33 años [1]. Según NHTSA [2],

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hubo 6,328,000 siniestros de tráfico de vehículos motorizados reportados por la policía en
2003; de ellos, 38,252 fueron mortales (ver Tabla I-1). Además, 1,925,000 personas resultaron
heridas; 4,365,000 siniestros involucraron solo la pérdida de propiedad. Hubo 1,48 muertes por
cada 100 millones de millas recorridas en total en 2003 y la tasa de lesiones fue de 100.
Aunque estas cifras disminuyeron en los últimos años debido a las mejoras en las tecnologías
médicas y las características de seguridad del vehículo, este nivel de víctimas no es
aceptable. Además, estos siniestros de tráfico le costaron a la sociedad un estimado de US $
230,6 mil millones en 2000 [2]. Por lo tanto, las colisiones de vehículos se consideran
ampliamente como la parte más dañina de la vida cotidiana.
Los caminos rurales de dos carriles representan una proporción sustancial de la red de
caminos en Nueva Inglaterra, así como el resto de los EUA. Por ejemplo, en Maine,
aproximadamente el 95 por ciento de todas los caminos rurales tienen solo dos carriles, y
según Kalakota et al. [3], aproximadamente 2.5 millones de millas, o el 63 por ciento de las
millas de autopista de los EUA están en caminos rurales de dos carriles. Además, el 74.9 por
ciento de las muertes ocurren en caminos rurales de dos carriles, lo que le da a este tipo de
camino una tasa de mortalidad más alta que todas las demás (por vehículo recorrido por
milla); por ejemplo, cuatro a siete veces mayor que en los caminos interestatales rurales
[3]. Estos hechos demuestran la importancia de los caminos de dos carriles en la investigación
de la seguridad del transporte.
Los siniestros de vehículos múltiples ocurren con mayor frecuencia y generalmente causan
más lesiones y pérdida de propiedad que los siniestros de vehículos individuales (consulte la
Tabla I-2). Entre los tipos de siniestros de múltiples vehículos, aunque los choques frontales
son raros, son responsables de una proporción relativamente grande de muertes. La Tabla I-3
muestra las estadísticas de colisión de vehículos automotores para 2003. Debido a que hay
algunas colisiones con objetos fijos o no fijos, el subtotal de cada categoría no necesariamente
llega al 100 por ciento. Como se muestra en esta tabla, los siniestros frontales representaron
menos del 3 por ciento de todos los siniestros en 2003, pero estos siniestros fueron
responsables de más del 10 por ciento de los siniestros mortales.
- 2 -
Además, a medida que la población en Nueva Inglaterra continúa extendiéndose fuera de las
áreas urbanizadas establecidas como resultado de la expansión de la población, el volumen de
tráfico aumenta en caminos rurales de dos carriles.
Investigaciones previas de Qin et al. [4] demostró que a medida que aumenta el volumen de
tráfico en un segmento de camino rural de dos carriles, el número de siniestros que involucran
vehículos que viajan en direcciones opuestas aumenta más rápido que el número de siniestros
de un solo vehículo, otros factores son iguales. Con el aumento en los volúmenes de caminos
rurales de dos carriles, podemos esperar que aumente la frecuencia de los choques frontales.
Claramente, se debe hacer algo para reducir la frecuencia de los choques frontales,
especialmente los mortales. El primer paso es descubrir los factores causales asociados con
los choques frontales en caminos rurales de dos carriles. Obviamente, para que ocurra un
choque frontal, uno de los dos vehículos debe cruzar la línea central del camino. Esta maniobra
puede ser intencionada (por ejemplo, girar a la izquierda fuera del camino o pasar un vehículo
más lento) o no intencionada (por ejemplo, perder el control debido a la somnolencia). El
análisis realizado por Garder [5] que analiza todas las colisiones frontales mortales desde
mediados de la década de 1980 en Carolina del Norte muestra que aproximadamente el 50 por

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ciento fueron causadas por un conductor desatento o somnoliento que cruzó la línea central por
error. Los conductores que perdieron el control de sus vehículos causaron casi todas las
colisiones frontales restantes. Estas observaciones sugieren que los esfuerzos para reducir la
incidencia de siniestros mortales con la cabeza están mejor dirigidos a reducir los cruces
involuntarios de la línea central, en lugar de mejorar la información dada a los conductores
sobre cuándo es seguro cruzar intencionalmente la línea central. En otras palabras, mejorar la
distancia visual de paso y la señalización de la zona de no paso y las marcas en el pavimento
no parecen tener mucho potencial para
reduciendo la frecuencia de colisiones mortales de frente. Por otro lado, los tratamientos como
la instalación de tiras retumbantes en la línea central o la adición de una mediana enrasada o
elevada a través de curvas horizontales (como se hizo en varios estados en todo el país)
pueden ser más prometedores para reducir este tipo de choque. Otro enfoque potencial es
aprender más sobre las características exactas del entorno del camino que influyen en la
gravedad de los choques frontales; es decir, cómo y qué hace que un choque frontal sea mortal
en lugar de no mortal.
Este estudio se centra en dos cuestiones: investigar qué características del camino influyen en
la incidencia de colisiones frontales y analizar la correlación entre la gravedad del choque
frontal y los posibles factores de causalidad, como las características geométricas de un
segmento de camino, las condiciones climáticas y la superficie del camino. Condiciones y hora
de ocurrencia utilizando datos recopilados en caminos de dos carriles mantenidas por el estado
en Connecticut. La identificación de estos factores correlacionados ayudará a comprender
mejor el fenómeno del choque y, a su vez, puede dar como resultado estándares de diseño de
caminos más seguros.
Objetivos y alcance
Este informe investiga cómo las características de los caminos rurales de dos carriles afectan la
frecuencia y la gravedad de los choques frontales, mientras controla las características del
vehículo, el conductor y los ocupantes. Los resultados dan información valiosa para que los
ingenieros de seguridad vial utilicen para modernizar las autopistas existentes y diseñar nuevas
autopistas para reducir la incidencia de choques frontales mortales. En consecuencia, el
objetivo es identificar los factores en el entorno de manejo que ayudan a predecir la gravedad
del choque frontal en los caminos rurales de dos carriles para permitir la comparación directa
entre choques. La gravedad se define de acuerdo con el nivel más alto de lesión
experimentado por los conductores involucrados. El nivel de lesión se mide en la escala
KABCO [6], definida de la siguiente manera
K = mortalidad;
A = lesión incapacitante, no puede salir de la escena sin asistencia (es decir, huesos rotos,
heridas graves, pérdida del conocimiento, etc.);
B = lesión no incapacitante, pero visible (es decir, cortes menores, hinchazón, cojera,
hematomas y abrasiones, etc.);
C = probable lesión, pero no visible (es decir, queja de dolor o inconsciencia momentánea,
etc.);
O = sin lesiones (solo daños a la propiedad).
Los modelos lineales generalizados binomiales negativos (NB) (GLIM) se utilizaron para
evaluar los efectos de las características geométricas de los caminos en la incidencia de

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choques frontales. El modelo Probit ordenado se usó para estimar los modelos de gravedad
utilizando variables explicativas que representan las características del camino y el choque. Los
métodos de análisis se analizan con más detalle más adelante en el documento.
- 4 -
REVISIÓN DE BIBLIOGRAFÍA
Choques frontales en áreas rurales
Las estadísticas de 1999 del Sistema de Informe de Análisis de Mortalidad (FARS) indican que
el 18 por ciento de los siniestros mortales sin intercambio y sin cruce involucraron a dos
vehículos que chocaron de frente. El porcentaje fue el mismo para los datos de 1997 y
1998. Además, estos datos revelan que [7]:
75 por ciento de los choques frontales ocurren en caminos rurales,
El 75 por ciento de los choques frontales ocurren en caminos de dos carriles no divididos, y
El 83 por ciento de los choques indivisos de dos carriles ocurren en caminos rurales.
De hecho, la posibilidad de que ocurra una muerte durante una colisión frontal es tres veces
mayor en las zonas rurales que en las urbanas [8].
Zegeer y otros [9] descubrieron que, aunque las tasas de otras colisiones generalmente
aumentan a medida que aumenta el ancho del carril, la frecuencia de colisiones fuera del
camino y en dirección opuesta (incluido el choque frontal y la colisión lateral) disminuye. La
mejora más significativa ocurre cuando se ensanchan los carriles de 8 a 11 pies, donde
encontraron una reducción en los choques frontales de hasta un 36 por ciento. Las tasas de
daños a la propiedad y siniestros de lesiones disminuyen a medida que aumenta el ancho del
carril, lo que corresponde a la tasa general de siniestros para varios anchos de carril. No se
producen cambios en la tasa de mortalidad a medida que cambia el ancho del carril; por lo
tanto, no se encontró una correlación definitiva entre el ancho del carril y la gravedad del
choque. En esta investigación, también encontraron que aumentar el ancho del carril resultó en
una mayor reducción en las tasas de choque que el mismo aumento en el ancho de los
hombros. Además, la alineación del camino afecta la ocurrencia de choques frontales, y la
frecuencia de los choques frontales suele ser mayor en los segmentos curvos.
Otros dos factores que afectan las colisiones frontales son la velocidad del vehículo y las zonas
de no paso. La mayoría de los siniestros mortales se producen en caminos con altos límites de
velocidad [10]. La velocidad afecta tanto la gravedad como la frecuencia de las colisiones
frontales. Además, se descubrió en Kentucky que el 25 por ciento de las colisiones frontales
ocurren en zonas de no paso [11].
Clissold [12] analizó los registros de siniestros en Nueva Zelanda y descubrió que las colisiones
frontales estaban sobrerrepresentadas en clima húmedo debido a las condiciones de la
superficie del camino. Tanto en caminos urbanos como rurales, se observó un aumento de la
colisión frontal en días lluviosos.
Estos estudios previos indican que la frecuencia de los siniestros frontales, especialmente los
siniestros mortales, es mucho mayor en los caminos rurales indivisas de dos carriles que en
otros tipos de caminos. Además, la gravedad de los choques frontales se ve afectada por
algunas características del segmento del camino, como el ancho del carril, el ancho de los
hombros, la alineación, el límite de velocidad, la restricción de paso y las condiciones de la

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superficie del camino. Estos hallazgos se utilizan en este estudio para dar un punto de partida
para las decisiones sobre las variables que se incluirán en el estudio y el análisis preliminar.
Siniestros de vehículos y características del camino
Varios investigadores investigaron la relación empírica entre siniestros automovilísticos
(frecuencia y gravedad) y las características del camino. Aunque no todos se aplican
directamente a los choques de frente, sus perspectivas de análisis podrían ayudarnos a
identificar algunas variables explicativas más potenciales.
El Agente y Deen [11] identificaron ubicaciones de alto siniestro con respecto al tipo funcional y
la geometría del camino, utilizando datos de siniestros y volumen de caminos rurales en
Kentucky recopilados entre 1970 y 1972. Descubrieron que los caminos indivisos de cuatro
carriles tenían los más altos siniestros, lesiones y tasas de mortalidad. Las autopistas de dos
carriles y tres carriles tuvieron un porcentaje significativo de choques frontales o de dirección
opuesta. Además, los caminos de dos carriles tuvieron el mayor porcentaje de siniestros que
ocurrieron en segmentos curvos. Utilizaron un índice de gravedad (SI), una combinación
ponderada de recuentos de siniestros escalados de KABCO para comparar la gravedad de los
diferentes tipos de siniestros, y descubrieron que el choque frontal es uno de los tipos de
choque más graves.
Chira-Chavala y Mak [13] encontraron que las secciones con curvatura horizontal mayor de dos
grados están sobrerrepresentadas con respecto a la ocurrencia del choque, mucho más que la
hora del día, el clima y las condiciones de la superficie o la presencia o ausencia de exceso de
velocidad. La combinación de una curva pronunciada, condiciones húmedas y exceso de
velocidad contribuyeron a la sobrerrepresentación de siniestros.
Al-Senan y Wright [8] realizaron un análisis discriminatorio entre dos grupos de secciones:
secciones de choque frontal (donde ocurrieron más de tres choques frontales durante el
período de análisis) y secciones de control (las secciones con características similares con la
cabeza -en secciones de choque pero no se produjeron choques frontales durante el período
de análisis) en caminos rurales de dos carriles con un volumen de al menos 2,000 vehículos
por día. La propensión de una sección frontal está significativamente relacionada con las
siguientes variables: la proporción de la sección con un ancho de pavimento de menos de 24
pies, el ancho de pavimento ponderado (que se define como la suma de los productos de
ancho por longitud sobre la cual el ancho es uniforme, dividido por la longitud total, 1 milla), la
proporción
de la sección con un ancho de hombro de menos de 6 pies, la proporción de la sección que no
está nivelada, el límite de velocidad promedio de la sección, la frecuencia de los principales
puntos de acceso en ambos lados y la frecuencia de curvas inversas con cero tangentes. Este
procedimiento también permitió cuantificación de la "propensión" al choque frontal, es decir,
asignar un nivel de probabilidad para la posibilidad de que una sección de 1 milla tenga tres
siniestros frontales en un período de 3 años en función de estas características del camino.
Garber y Graham [14] estimaron ecuaciones de regresión de series de tiempo que incluyen
variables de política, variables estacionales y variables de exposición sustitutivas para cada
uno de los cuarenta estados utilizando datos mensuales de FARS desde enero de 1976 hasta
noviembre de 1988. Los resultados estimados sugirieron un aumento medio de las muertes de
15 por ciento en autopistas interestatales rurales y 5 por ciento en caminos no interestatales
donde se aumentaron los límites de velocidad.

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Miaou y otros [15] propuso un modelo de regresión de Poisson para establecer relaciones
empíricas entre siniestros de camiones y variables clave de diseño geométrico de caminos. Su
modelo final sugiere que el tráfico diario promedio anual (TMDA) por carril, la curvatura
horizontal y la pendiente vertical están significativamente correlacionados con la tasa de
participación de siniestros de camiones, pero el ancho de los hombros tiene una correlación
comparativamente menor. Las variables de curvatura incluidas en su mejor modelo son la
curvatura horizontal absoluta media y la pendiente vertical absoluta media, y ambas se
correlacionan positivamente con la frecuencia de choque de camiones.
Renski y otros [16] analizaron datos que describen siniestros de un solo vehículo en caminos
interestatales en Carolina del Norte utilizando dos métodos: comparación por pares y modelado
probit ordenado. Descubrieron que había una disminución en la probabilidad de no ser herido
en un choque y un aumento en la probabilidad de sufrir lesiones de Clase A, B o C (como se
define en la introducción) en segmentos donde los límites de velocidad aumentaron de 55 mph
a 60 o 65 mph.
Huang y otros [17] descubrió que la reducción de carriles (también conocida como “dieta de
camino”), que aquí se refiere a la conversión de caminos sin dividir de cuatro carriles en
caminos de tres carriles, puede reducir la tasa de siniestros en un 6 por ciento o menos, pero
no tiene una influencia significativa sobre la gravedad del choque en un estudio "antes" y
"después".
Abdel-Aty [18] desarrolló modelos probit ordenados para predecir el nivel de lesiones de los
conductores para diferentes tipos de ubicaciones utilizando datos de siniestros de vehículos de
Florida. Encontró que los segmentos curvos se correlacionan significativamente con los
siniestros graves. En este estudio, el autor también estimó el modelo de predicción de nivel de
gravedad utilizando la metodología de modelado logit anidado. Sin embargo, el enfoque logit
anidado no mejora significativamente la bondad de ajuste de los modelos estimados utilizando
el método probit ordenado. Dada la dificultad de estimar modelos logit anidados debido a la
gran cantidad de estructuras de anidamiento diferentes que deben considerarse y en base a los
resultados de los diversos modelos estimados en esta investigación, indicó que los modelos
probit ordenados eran fáciles de estimar y se realizaron muy bien en el modelado de la
gravedad de las lesiones del conductor.
Estos estudios indican que las características del segmento de camino podrían afectar no solo
la frecuencia sino también la gravedad de los choques de vehículos. Se emplearon diferentes
métodos de modelado para estimar la relación empírica entre siniestros automovilísticos
(frecuencia y gravedad) y características del camino. Las posibles variables características del
camino correlacionadas son número de carriles, ancho de carril y arcén, límite de velocidad,
curvatura y densidad de puntos de acceso.
Aplicación a este estudio
La mayor parte de la investigación discutida anteriormente no distinguió entre los choques de
frente y otros tipos de choques, especialmente en el análisis de gravedad. Algunos artículos
relacionados principalmente con colisiones frontales son muy antiguos (antes de 1987). Sin
embargo, esta investigación previa da información importante sobre los enfoques estadísticos
para modelar las relaciones entre las características del camino y la geometría y la seguridad
del camino, lo que nos ayuda a identificar los métodos de estudio adecuados.
DISEÑO DEL ESTUDIO Y RECOPILACIÓN DE DATOS

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Para esta investigación, definimos un choque frontal como uno que involucra a dos vehículos
que originalmente viajaban en direcciones opuestas, sin incluir aquellos que involucran
vehículos que giran. Las colisiones en dirección opuesta al deslizamiento lateral tampoco están
incluidas. El resto de este capítulo describe cómo se compilaron las bases de datos de análisis.
Selección de sitio
De la física básica y de investigaciones anteriores se desprende que la velocidad del efecto
está fuertemente correlacionada con la gravedad del choque [19]. En consecuencia, para
ayudar a asegurar que las velocidades de los vehículos varían solo en una distribución de
velocidades de flujo libre en los lugares donde se observaron los choques, los choques
frontales considerados para el estudio se limitaron a aquellos observados en lugares sin control
de tráfico en el camino principal. Esto fue importante porque las señales de tránsito y las
señales de alto causan variaciones más amplias en las velocidades debido a los patrones de
aceleración y desaceleración, en lugar de solo variaciones naturales debido al comportamiento
del conductor. Además del control de tráfico, los sitios de estudio se limitaron a secciones de
caminos de dos carriles.
También elegimos sitios donde la sección transversal es consistente a través del segmento, es
decir, todos los segmentos tienen solo un carril en cada dirección y no tienen carriles de paso o
carriles de giro en ninguna dirección, y los anchos de carril y hombro son constantes a través
del segmento. Además, ninguno de los segmentos contiene centros urbanos o áreas similares
densamente pobladas o desarrolladas, lo que también puede introducir factores de
confusión. Todos los segmentos tienen una longitud uniforme de 1 km para eliminar la longitud
del segmento como factor contribuyente. En estas limitaciones, los segmentos se
seleccionaron al azar de la red de caminos del estado de Connecticut, con números
aproximadamente iguales en las direcciones este-oeste y norte-sur, para evitar sesgos debido
al resplandor solar. Se reunieron un total de 720 segmentos que satisfacen los criterios
anteriores en el conjunto de datos de Connecticut.
Software Photolog y PLV
Las características físicas de cada segmento se observaron utilizando el software Photolog del
ConnDOT y el sistema de clasificación y visualización de curvas horizontales y verticales (PLV-
HC / VC). El Photolog es un sistema de visualización de caminos actualizado anualmente, en el
cual toda la red de caminos mantenida por el estado que contiene aproximadamente 6,155
kilómetros de ruta (12,300 kilómetros de fotología) se registra con dos sistemas de fotología del
Analizador Automático de Caminos (ARAN). Cada camino mantenida por el estado en
Connecticut se puede ver usando el Photolog, que consiste en imágenes del camino tomadas
cada 0.01 km. El sistema consta de un conjunto de imágenes de derecho de vía (ROW) de
vista frontal de todo el sistema de caminos, un conjunto de imágenes ROW de vista lateral de
la mitad de todo el sistema de caminos y un conjunto de geometría de camino correspondiente.
Datos.
El ConnDOT Photolog se utilizó para obtener el límite de velocidad, el ancho libre del camino,
el número de puntos de acceso y el tipo de entrada para cada segmento. Mientras tanto,
reunimos características geométricas como la curvatura horizontal y la pendiente vertical del
software PLV-HC / VC. El PLV-HC / VC funciona en conjunto con el Photolog. Mientras la
furgoneta ARAN navega por el camino para preparar el fotólogo, un registrador mecánico
registra el rastro del vehículo y la secuencia de elevación también. Este software implementa
un algoritmo desarrollado por ConnDOT para procesar los datos de alineación horizontal y

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vertical ARAN. Así podemos obtener el detalles de las curvas horizontales y verticales del PLV-
HC / VC especificando el encadenamiento inicial y final de cada segmento de análisis.
Camino y características del sitio
Investigaciones previas ayudaron a identificar las características del camino y el sitio que
pueden ser útiles para estimar la gravedad de los siniestros frontales. Como resultado,
observamos el ancho del carril, el ancho de los hombros, el tipo de línea central, el límite de
velocidad y el número de puntos de acceso (incluidas las intersecciones menores y las
entradas de vehículos por tipo) en todos los sitios de estudio. El número de puntos de acceso
está destinado a representar la intensidad del uso de la tierra y el tipo, en el caso de las
entradas.
Un aspecto único de esta investigación es la definición de variables para representar curvas
horizontales y verticales. Debido a que las secciones del camino se definen
independientemente de la aparición de curvas horizontales y verticales, cada sección puede
contener más de una curva horizontal o pendiente vertical. El uso de estas características para
predecir la incidencia de siniestros de camino requiere la agregación de las características de
la curva o la desagregación de los segmentos. En otras palabras, una opción es crear medidas
sustitutivas para agregar las condiciones de curvatura y pendiente a lo largo de una sección de
camino. Una segunda opción es desglosar esos segmentos con múltiples curvas y grados en
subsegmentos más cortos para que cada subsegmento contenga una combinación homogénea
de curvatura horizontal y grado vertical [15].
El primero se considera menos directo desde el punto de vista de la ingeniería y puede ser más
difícil para los diseñadores de caminos incorporar estas medidas en su práctica actual que el
segundo método. Sin embargo, debido a que la ubicación de una colisión a menudo se estima
y se asigna aproximadamente al poste de la ruta más cercana en la que ocurrió, la asignación
de siniestros de vehículos a secciones de camino con longitudes más cortas o cercanas a la
diferencia mínima entre puntos de milla es más susceptible a la ubicación error que asignar a
tramos de camino más largos.
En consecuencia, para este proyecto seleccionamos segmentos de 1 km de longitud y
definimos las siguientes medidas sustitutivas para caracterizar las condiciones de curvatura y
pendiente a lo largo de cada longitud:
1. Media ponderada de la curvatura horizontal y vertical absoluta (WMAH y WMAV)
La longitud del subsegmento j en el segmento i; es el grado de curva del subsegmento j en el
segmento i; es el grado del subsegmento j en el segmento i.
Estos dos parámetros describen el segmento completo para curvas horizontales o verticales. Si
cualquiera está cerca de cero, indica que el segmento está cerca de una línea recta con
respecto a ese tipo de curvatura. Esto indicaría que el segmento tiene una mejor distancia
visual, lo que puede tener efectos mixtos sobre la seguridad. Se espera que la distancia de
visión mejorada haga que sea más fácil evitar colisiones, pero la monotonía de un camino recta
también puede disminuir la vigilancia de los conductores. Si el valor es relativamente grande, el
segmento solo podría tener una curva con radios y ángulos grandes o algunas curvas
pronunciadas con radios más cortos. Aunque estas variables no pueden separar bien estos dos
casos, pueden representar si el segmento es generalmente recto o curvo (o terreno
excesivamente ondulado).

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2. Suma de la tasa de cambio de curvatura horizontal o vertical absoluta (SACRH y
SACRV)
Estas variables representan la frecuencia de los cambios de curvatura en el segmento,
nuevamente para las curvas horizontales o verticales. Un valor SA CRH o SACRV mayor
significa que los vehículos que conducen en este segmento deben cambiar el ángulo de
dirección con más frecuencia o deben conducir sobre muchas crestas y hundimientos,
respectivamente. Por un lado, tener que cambiar la dirección con más frecuencia puede hacer
que los conductores sean más cautelosos para evitar colisiones. Pero, por otro lado, conducir
mucho tiempo en caminos complejos puede causar fatiga y aumentar el riesgo de perder el
control del vehículo.
3. Curvatura horizontal absoluta máxima o tasa mínima de cambio de pendiente (MAXD y
MINK)
Las variables previamente definidas pueden no siempre ser capaces de dar cuenta de un caso
particularmente peligroso, por ejemplo, un segmento con una o dos curvas agudas horizontales
o verticales. Estas dos variables están diseñadas para dar cuenta de estas posibilidades.
4. Suma de la curvatura horizontal y vertical combinadas (CHV) es la distancia entre la cresta
de la curva vertical my el punto medio de la curva horizontal correspondiente; y
LHn es la longitud de la curva horizontal correspondiente de la curva vertical n.
Esta variable pretende ser una descripción única efectiva de la curvatura horizontal y vertical
combinadas. La base de la definición es identificar la diferencia entre los puntos medios de las
curvas horizontales y verticales que se superponen entre sí. Podemos esperar que el grado en
el que el punto medio de la curva vertical se superpone en el punto medio de la curva
horizontal es una especie de índice de coordinación de la alineación. La función CHV (∆, K, ω)
aumenta monotónicamente en el espacio de ∆ ∈ (−π, π) ∪ ω ∈ (−∞, ∞) y disminuye
monotónicamente desde el vértice de la curva vertical hasta el punto medio de la curva
horizontal), y una disminución en K (una diferencia de grado mayor) causan un aumento en el
valor de CHV. En otras palabras, se espera que un CHV más grande indique una situación más
peligrosa. Además, CHV no cambiaría si un segmento se dividiera en varios subsegmentos,
eliminando el sesgo debido a las definiciones de segmento.
Crash Database
El programa ConnDOT Traffic Accident Viewing System (TAVS) contiene los datos del
siniestro, que consisten en información detallada sobre todos los siniestros ocurridos entre
enero de 1996 y diciembre de 2001 en todas los caminos mantenidas por el estado. La
información de esta base de datos incluía la fecha, hora, ubicación, naturaleza y el tipo de
vehículos involucrados en cada choque, así como el tipo de choque. Se extrajeron las
siguientes variables para cada observación:
Número de caso: cada siniestro se identifica mediante un número de caso único.
Lugar del siniestro: la policía informó el encadenamiento para cada caso.
Fecha del siniestro: la fecha en que ocurrió el siniestro.
Hora: la hora del reloj en que ocurrió el bloqueo.
Condición de la luz: estado de iluminación ambiental cuando ocurrió el choque (por ejemplo,
oscuridad, amanecer, anochecer, etc.)
Condición de la superficie: condición de la superficie del camino (por ejemplo, mojada, seca,
helada, nieve, arena, etc.)

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Condición climática: el clima en el momento en que ocurrió el choque (por ejemplo, niebla,
lluvia, nieve, granizo, viento, etc.)
Unidad de tráfico: tipos de vehículos involucrados (p. Ej., Turismos, furgonetas, camiones, etc.)
Factor contribuyente: la policía informó factores causales (p. Ej., Superficie resbaladiza,
maniobra de paso incorrecta, etc.
Gravedad del choque: Las gravedades del choque se codificaron en la escala KABCO: la
clasificación de un choque individual se define por el resultado más grave experimentado en el
choque para cada vehículo involucrado.
En el conjunto de datos de Connecticut se registraron un total de 228 choques frontales que
ocurrieron en los segmentos seleccionados durante el período de análisis.
Agregación de datos
Los conjuntos de datos de bloqueo y segmento se fusionaron en una sola base de datos. Cada
registro contenía variables como el tipo de vehículo, el estado de la luz, el clima, los factores
contribuyentes, el estado de la superficie del camino y las características del segmento. La
Tabla I-4 da una muestra de entradas bloqueadas en la base de datos, y la Tabla I-5 ofrece
una lista de las variables junto con sus definiciones y algunas estadísticas resumidas.
ANÁLISIS DE PROBITOS PEDIDOS DE LA GRAVEDAD DE CRASH DE CABEZA
Modelado Probit ordenado
El modelado Probit ordenado se desarrolló para analizar la relación entre una variable de
respuesta múltiple ordenada y una o más variables explicativas, que pueden ser continuas o
categóricas. Una variable de respuesta ordenada difiere de una desordenada en que los
valores posibles se clasifican de alguna manera. Por ejemplo, la elección del modo de viaje (en
automóvil, autobús o tren) no está ordenada, pero se ordenan calificaciones de bonos, pruebas
de sabor (de fuerte aversión a fuerte gusto), niveles y cobertura de seguro (ninguno, parcial o
total) por diseño. Tome el resultado de una encuesta de respuesta ordenada. Si las respuestas
están codificadas 0, 1, 2, 3 o 4, entonces la regresión lineal trataría la diferencia entre un 4 y un
3 de la misma manera que entre un 3 y un 2, mientras que en realidad son solo una
clasificación. Debido a la definición de gravedad de la lesión del conductor, la variable
inherentemente tiene una naturaleza tan ordinal. En otras palabras, la variable toma valores
enteros, que a medida que aumentan indican niveles crecientes de gravedad, pero no
necesariamente en pasos incrementales iguales.
El análisis de variables dependientes categóricas a veces está motivado por la teoría del
umbral en la mecánica. La idea principal es, considerando el caso de la resistencia a la rotura
de un bloque de concreto, se supone que cada bloque tiene un umbral Ti, de modo que se
romperá si se aplica una presión igual o mayor que Ti, y no se romperá si es más pequeño Se
aplica presión. El concreto se compone de cuatro ingredientes: cemento, arena, agregado
(piedras, grava, etc.) y agua. La resistencia y otras propiedades del concreto dependen de
cómo estos cuatro ingredientes se proporcionan y mezclan, y las resistencias a la compresión
de diferentes tipos de concreto están en diferentes rangos. No es práctico probar cada bloque
para su umbral específico. Sin embargo, se pueden aplicar diferentes presiones a diferentes
bloques para obtener información sobre los umbrales de resistencia a la ruptura de cualquier
bloque en la población [27]. Por lo tanto, podemos obtener la distribución estadística del valor
umbral.

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Modelo de características de choque
Intuitivamente, los factores relacionados con los choques registrados en los informes policiales
son muy importantes en la predicción de la gravedad del choque. Esos factores son de
naturaleza temporal y describen las condiciones prevalecientes bajo las cuales ocurrió el
choque. En este estudio, los factores relacionados con el choque son la condición de la luz, la
condición de la superficie, el clima, la hora del día y el tipo de vehículos involucrados. A medida
que estas variables varían, se espera que el comportamiento del conductor y el rendimiento
mecánico del vehículo también cambien, por lo tanto, cuando desafortunadamente ocurre un
choque frontal, el nivel de gravedad del choque puede ser diferente. Por ejemplo, es más difícil
controlar un vehículo en una superficie de camino helada o mojada que en condiciones
normales, por lo que las velocidades de efecto pueden ser mayores. Además, uno puede
sentirse somnoliento a la medianoche, por lo que el tiempo de reacción se vuelve más largo, lo
que permite menos tiempo para reducir la velocidad del vehículo al intentar evitar una
colisión. En ambos casos, la velocidad de efecto puede ser mayor, y el nivel de gravedad
también puede ser mayor manteniendo otras condiciones iguales.
En la base de datos de bloqueos, todos los factores utilizados en la estimación son variables
ficticias o binarias. Definimos las situaciones en las que esperamos que un nivel de gravedad
de bloqueo más alto sea 1 y, de lo contrario, sea
0. Por ejemplo, esperamos que una superficie de camino mojada contribuya a un choque más
grave, por lo que definimos la variable WET igual a 1 cuando la superficie del camino está
mojada y 0 en caso contrario.
La Tabla I-9 presenta los resultados del análisis factorial relacionado con el choque. En esta
tabla, se dan el valor estimado y la significancia χ2 para cada coeficiente. Si la significancia χ2
es menor que 0.05, entonces tenemos un 95 por ciento de confianza para rechazar la hipótesis
nula de que el coeficiente correspondiente es igual a cero, y se dice que la variable tiene
una correlación significativa con el nivel de gravedad del choque.
El modelo A0 es un modelo de "participación observada" que solo incluye las constantes y los
umbrales, y se utiliza para probar la efectividad de introducir variables en los modelos. Este
modelo predecirá la gravedad de acuerdo con las proporciones observadas en los datos. Si el
valor de probabilidad de registro de un modelo, listado como LL en la tabla, es menor que el
valor de probabilidad de registro del modelo de "participación observada", entonces el modelo
es prácticamente inútil.
Modelos que incluyen características de segmento de camino
Luego probamos el efecto de las características del segmento en la gravedad del choque
frontal. Al modelo de características de choque obtenido previamente (Modelo A2) agregamos
variables características de segmento. Esas variables incluyen características geométricas
como el ancho del carril, el ancho de los hombros, las medidas de las curvas horizontales y
verticales discutidas en detalle anteriormente, el número de puntos de acceso, incluidas las
intersecciones menores y las entradas de vehículos, y el límite de velocidad. El límite de
velocidad es inherentemente un reflejo compuesto de las características del segmento, ya que
generalmente se selecciona de acuerdo con la distancia de visión, el ancho del carril, el ancho
de los hombros y quizás la experiencia de seguridad. Por lo tanto, esperamos que se
encuentren correlaciones significativas entre estas variables características del segmento. En
el procedimiento de estimación, intentamos evitar incluir variables altamente correlacionadas
en el mismo modelo.

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RESUMEN Y CONCLUSIONES
La primera fase de este estudio se centró en las características geométricas de los caminos
que pueden explicar la incidencia de siniestros frontales en los caminos rurales de dos carriles
en Connecticut. Se usó el modelado lineal generalizado binomial negativo para la estimación
del modelo, y se investigaron las variables geométricas directas y sustitutas para explicar
potencialmente el riesgo de choque frontal. Vehículo-kilómetros recorridos se utilizó como
compensación en los modelos, sin tomar parámetros multiplicativos o exponenciales. El registro
natural de TMDA se incluyó en todos los modelos para permitir que la tasa de siniestros variara
con el volumen de tráfico; Los resultados del modelo mostraron que la tasa de choque
disminuye ligeramente con este valor.
Las variables de control que tienen efectos significativos para predecir la incidencia de choque
frontal son el límite de velocidad y la suma de los cambios absolutos en la tasa de curvatura
horizontal (SACRH), el grado máximo de curva horizontal (MAXD) y la suma de los cambios
absolutos en la tasa de curvatura vertical (SACRV) juntos en el mismo modelo. El modelo con
SACRH tuvo el mejor rendimiento, con la incidencia de siniestros frontales también
aumentando con este valor. El modelo con MAXD y SACRV funcionó casi tan bien, con la
incidencia de os choques frontales también aumentan con cada uno. El modelo con límite de
velocidad funcionó menos bien, con los choques frontales disminuyendo a medida que
aumenta.
La segunda fase de este estudio se refiere a la estimación de la gravedad de los choques
frontales en función de estos mismos tipos de variables, junto con las características del
choque en sí. Los datos de bloqueo de esta misma base de datos se están utilizando en el
estudio de gravedad. El modelado Probit ordenado se está utilizando para establecer la
relación entre la gravedad del choque y varias características del choque (por ejemplo, tipos de
vehículos involucrados, condiciones de luz en el momento del choque), características
geométricas del camino y patrones de uso del suelo. El estudio de gravedad amplía los
hallazgos al descubrir cuáles de las mismas variables están significativamente relacionadas
con la gravedad del choque frontal además de la incidencia de choques, y además para ayudar
a comprender por qué cuando ocurre un choque frontal, cuando es probable que el choque sea
mortal y cuando no lo es. Esto puede ayudar a los ingenieros de seguridad vial a implementar
mejoras en los caminos de dos carriles destinadas no solo a reducir la incidencia de siniestros
frontales, sino también a garantizar que, cuando ocurran, sean menos propensos a ser
mortales.
Nuestros hallazgos sugieren que la mejor manera de reducir la incidencia de los choques
frontales es reducir la cantidad de curvas horizontales y verticales medias a agudas y
enderezar curvas horizontales muy agudas. Esto probablemente se deba a que una mayor
cantidad de curvas horizontales sobrecargarán a los conductores al seguir la alineación de las
curvas, y una gran cantidad de cambios de pendiente reducen la distancia visual y, por lo tanto,
la capacidad de los conductores de ver una curva horizontal nítida que se aproxima o vehículos
que circulan en sentido contrario. La curva.
Sin embargo, las variables de curvatura horizontal y vertical del segmento de camino no son
prometedoras en la predicción frontal de la gravedad del choque, ya sea como factores
separados o como factores combinados. Uno puede imaginar que cuando ocurre un choque
frontal, los conductores pueden aplicar los frenos a la defensiva y tratar de alejarse de la línea
central del camino para evitar un efecto directo. Técnicamente, la gravedad de un choque

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frontal estará relacionada con la velocidad de efecto real, el punto de efecto, el ángulo de
colisión y la masa de los dos vehículos involucrados. Por lo tanto, dado que es probable que
las curvas horizontales y verticales afecten las velocidades del vehículo, puede esperarse que
sean predictores significativos de la gravedad del choque frontal. Sin embargo, en nuestros
modelos estimados, las variables de curva horizontal y vertical no son significativas, aunque
algunas
se encontró que se correlacionan significativamente con la ocurrencia de choques frontales. Es
posible que el efecto de velocidades reducidas del vehículo a través de las curvas pueda ser
contrarrestado por otros aspectos de las curvas, como la distancia visual reducida.
Los períodos de tiempo de un día generalmente se consideran índices de la capacidad de
reacción del conductor y el nivel de alerta. Normalmente, los conductores tienden a estar
somnolientos por la noche. Por lo tanto, se espera que la frecuencia y la gravedad de los
choques sean más altas en ese momento. Otro hallazgo esperado es que la superficie mojada
del camino es consistentemente significativa como un predictor de gravedad de choque
frontal. Cuando la superficie del camino está mojada, el rendimiento mecánico de los frenos
disminuye, por lo que la velocidad de efecto puede no reducirse de manera efectiva y la
gravedad tiende a ser mayor.
Sin embargo, los efectos de algunas variables no son los mismos que nuestras expectativas
iniciales. Al comienzo de este estudio, esperábamos que un pavimento más ancho creara un
entorno de conducción favorable que induzca a los conductores a viajar más rápido. Por lo
tanto, cuando ocurre un choque frontal, la velocidad del efecto sería mayor y la gravedad
aumentaría. Sin embargo, los resultados de la estimación son al contrario. Para carriles y
arcenes más anchos, la razón podría ser que el espacio de conducción más espacioso da un
área de amortiguación para evitar un efecto frontal directo, reduciendo así la posibilidad de
choques más graves. Desafortunadamente, los registros de resumen de fallas no brindan
información detallada sobre los ángulos de efecto de las colisiones individuales, por lo que esto
no se puede verificar.
Otro hallazgo inesperado es cómo la densidad de los puntos de acceso en el segmento y su
distribución por tipo afectan los resultados de los choques frontales. Por ejemplo, en áreas con
muchos puntos de acceso, es más probable que ocurran siniestros mortales, lo que no se
esperaba. Específicamente, una gran cantidad de entradas de oficinas se correlacionan con
siniestros menos graves, mientras que una gran cantidad de entradas de uso minorista se
correlacionan con fallas más graves. Estos hallazgos sugieren que el comportamiento de
conducción puede variar de acuerdo con el contexto de uso del suelo, con velocidades más
bajas en las cercanías de las oficinas y velocidades más altas en las áreas minoristas.
Los estudios futuros sobre este tema podrían centrarse con más detalle en la correlación entre
las variables de uso del suelo y la gravedad del choque. Como se mencionó anteriormente, los
tipos de entrada influyen en la gravedad del choque frontal. Además, la distribución del viaje
variará según la hora del día en diferentes entornos de uso de la tierra, por lo que el efecto
sobre el comportamiento de conducción también puede variar según la hora del día. Otra
investigación podría enfatizar los registros del punto de efecto de cada choque. Algunos, pero
no todos, los estados registran esto; desafortunadamente, Connecticut no se encuentra entre
estos estados. El análisis de esta información podría ayudarnos a verificar la hipótesis sobre el
efecto del punto de efecto en la gravedad del choque frontal o puede conducir a nuevos
hallazgos en las predicciones de la gravedad del choque.