resumen

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EFECTO DE CARACTERÍSTICAS DE SEGMENTO EN LA GRAVEDAD DE
Choques Frontales
EN CAMINOS RURALES DE DOS CARRILES
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
Universidad de Connecticut
Instituto de Transporte de Connecticut Storrs, CT 06269
Tabla de Contenido
Parte I. Análisis En Connecticut
Resumen
Introducción
Revisión Bibliografía
Diseño del Estudio Recopilación de Datos
Regresión Binomial Negativa de Incidencia de Siniestro Frontal
Análisis Ordenado Probit Análisis Gravedad Choque
Resumen Conclusiones
Referencias
PARTE I. ANÁLISIS EN CONNECTICUT
RESUMEN
El Centro Nacional de Estadísticas y Análisis (NCSA) y la Administración Nacional de
Seguridad del Tránsito 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 vial 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 usaron para evaluar los efectos de las
características geométricas de los caminos en la incidencia de choques frontales en CR2C 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 usando el Criterio de información de Akaike (AIC).

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Se halló que el número de siniestros aumenta con cada una de estas variables, excepto por el
límite de velocidad. Las variables como ancho del carril y las banquinas no fueron significativas
para explicar la incidencia de los choques frontales.
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. el rendimiento de frenado del vehículo
es importante, como lo sugiere la mayor probabilidad de choques frontales graves en
superficies mojadas. Los profesionales pueden usar los resultados del análisis para
comprender la compensación entre las decisiones de diseño geométrico y la gravedad del
choque frontal. 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 tránsito es una preocupación importante debido a los importantes costos
económicos y sociales de las choques 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],
hubo 6,328,000 siniestros de tránsito de vehículos motorizados denunciados por la policía en
2003; de ellos, 38,252 fueron mortales, Tabla I-1). 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.
Estos siniestros de tránsito le costaron a la sociedad un estimado de US $ 230,6 mil millones
en 2000 [2]. Los choques de vehículos se consideran ampliamente como la parte más dañina
de la vida cotidiana.
Los CR2C representan una proporción sustancial de la red vial en Nueva Inglaterra, y el resto
de los EUA. Por ejemplo, en Maine, aproximadamente el 95% de todas los CR2C tienen solo
dos carriles, y según Kalakota y otros, aproximadamente 2.5 millones de millas, o el 63% de las
millas de autopista de los EUA están en CR2C. El 74.9% de las muertes ocurren en CR2C, 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 choque de vehículos automotores para 2003. Debido a que hay
algunos choques con objetos fijos o no fijos, el subtotal de cada categoría no necesariamente
llega al 100%. Los siniestros frontales representaron menos del 3% de todos los siniestros en
2003, pero estos siniestros fueron responsables de más del 10% de los siniestros mortales.

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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
tránsito aumenta en CR2C.
Investigaciones previas de Qin y otros demostraron que a medida que aumenta el volumen de
tránsito 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 CR2C,
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 CR2C. 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 choques frontales mortales desde mediados de la década de 1980 en
Carolina del Norte muestra que aproximadamente el 50% 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 todos los choques 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. Mejorar la distancia visual de paso y la señalización de la zona de no paso y las
marcas en el pavimento no parece tener mucho potencial para reducir la frecuencia de choques
mortales frontales. Por otro lado, los tratamientos como la instalación de franjas sonoras 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 choques 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
usando 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 CR2C 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.

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En consecuencia, el objetivo es identificar los factores en el entorno de manejo que ayuden a
predecir la gravedad del choque frontal en los CR2C 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 usaron para evaluar
los efectos de las características geométricas de los caminos en la incidencia de choques
frontales. El modelo Probit ordenado se usó para estimar los modelos de gravedad usando
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.
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% 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. estos datos
revelan que:
75% de los choques frontales ocurren en CR2C,
El 75% de los choques frontales ocurren en caminos de dos carriles no divididos, y
El 83% de los choques indivisos de dos carriles ocurren en CR2C.
La posibilidad de que ocurra una muerte durante un choque frontal es tres veces mayor en las
zonas rurales que en las urbanas.
Zegeer y otros descubrieron que, aunque las tasas de otros choques generalmente aumentan a
medida que aumenta el ancho del carril, la frecuencia de choques fuera del camino y en
dirección opuesta (incluido el choque frontal y el choque lateral) disminuye. La mejora más
significativa ocurre cuando se ensanchan los carriles de 2,4 a 3,3 m, donde encontraron una
reducción en los choques frontales de hasta un 36%. 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; 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 las banquinas. El alineamiento del
camino afecta la ocurrencia de choques frontales, y la frecuencia de los choques frontales
suele ser mayor en los segmentos curvos. Otros factores que afectan los choques frontales son
la velocidad del vehículo y las zonas de no adelantamiento. La mayoría de los siniestros
mortales se producen en caminos con altos límites de velocidad; la velocidad afecta tanto la
gravedad como la frecuencia de los choques frontales.

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En Kentucky se halló que el 25% de las choques frontales ocurren en zonas de no
adelantamiento.
Clissold analizó los registros de siniestros en Nueva Zelanda y descubrió que los choques
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 del
choque frontal en días lluviosos.
Estos estudios previos indican que la frecuencia de los siniestros frontales, especialmente los
siniestros mortales, es mucho mayor en los CR2C indivisas de dos carriles que en otros tipos
de caminos. la gravedad de los choques frontales se ve afectada por algunas características
del segmento del camino, como el ancho del carril, el ancho de las banquinas, el alineamiento,
el límite de velocidad, la restricción de paso y las condiciones de la superficie del camino. Estos
hallazgos se usan 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 Agent y Deen identificaron ubicaciones de alto siniestro con respecto al tipo funcional y la
geometría del camino, usando datos de siniestros y volumen de CR2C 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. los caminos de
dos carriles tuvieron el mayor porcentaje de siniestros que ocurrieron en segmentos
curvos. Usaron 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 CR2C 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 7,3 m, 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 1,8 m, 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.

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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 usando datos mensuales de FARS desde enero de 1976 hasta
noviembre de 1988. Los resultados estimados sugirieron un aumento medio de las muertes de
15% en autopistas interestatales rurales y 5% en caminos no interestatales donde se
aumentaron los límites de velocidad.
Miaou y otros propusieron 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 tránsito 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 las banquinas 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 analizaron datos que describen siniestros de un solo vehículo en caminos
interestatales en Carolina del Norte usando 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% o menos, pero no tiene
una influencia significativa sobre la gravedad del choque en un estudio "antes" y "después".
Abdel-Aty desarrolló modelos probit ordenados para predecir el nivel de lesiones de los
conductores para diferentes tipos de ubicaciones usando 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 usando la metodología de modelado logit anidado. , el enfoque logit anidado no
mejora significativamente la bondad de ajuste de los modelos estimados usando 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.

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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 choques frontales son muy antiguos. 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
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. Los choques 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 lugar
De la física básica y de investigaciones anteriores se desprende que la velocidad del efecto
está fuertemente correlacionada con la gravedad del choque. 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
tránsito 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 tránsito, 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. 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 vial 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 usando 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 vial 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.

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El ConnDOT Photolog se usó 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
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 las banquinas, 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.
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. , debido a que la ubicación de una choque 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. 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 choques, pero la monotonía de un camino recta
también puede disminuir la vigilancia de los conductores.

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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).
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 choques. 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 en 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
combinada. 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 del alineamiento. La función CHV (∆, K, ω)
aumenta monotónicamente en el espacio de   (, )    (, ) 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. CHV no cambiaría si un segmento se dividiera en varios subsegmentos, eliminando
el sesgo debido a las definiciones de segmento.
Datos de Choques
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 todos 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, y el tipo de choque. Se extrajeron las siguientes
variables para cada observación:

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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 choque.
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.)
Condición climática: el clima en el momento en que ocurrió el choque (por ejemplo, niebla,
lluvia, nieve, granizo, viento, etc.)
Unidad de tránsito: 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 choque 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.

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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. , 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. Podemos obtener la distribución estadística del valor umbral.
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 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. 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 choque. 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 choques, todos los factores usados en la estimación son variables
ficticias o binarias. Definimos las situaciones en las que esperamos que un nivel de gravedad
de choque más alto sea 1 y, de lo contrario, sea, 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.
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 las banquinas, 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 las banquinas y quizás la experiencia de seguridad. , 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 CR2C 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 usó 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
tránsito; 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 choque de esta misma base de datos se están usando en el estudio
de gravedad. El modelado Probit ordenado se está usando 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 el alineamiento de
las curvas, y una gran cantidad de cambios de pendiente reducen la distancia visual y la
capacidad de los conductores de ver una curva horizontal nítida que se aproxima o vehículos
que circulan en sentido contrario.
La curva.
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.

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Técnicamente, la gravedad de un choque frontal estará relacionada con la velocidad de efecto
real, el punto de efecto, el ángulo de choque y la masa de los dos vehículos involucrados. 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. 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. 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.
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 indujera a los conductores a viajar más rápido. Cuando ocurre un
choque frontal, la velocidad del efecto sería mayor y la gravedad aumentaría. Los resultados de
la estimación son al contrario. Para carriles y banquinas 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
los choques 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 afecta 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. Los tipos de entrada influyen en la
gravedad del choque frontal. 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 los estados registran esto; desafortunadamente,
Connecticut no se encuentra entre ellos.
El análisis de esta información podría ayudar 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.