Este documento resume el estado actual del conocimiento sobre la relación entre la velocidad y los accidentes de tráfico. Revisa factores de riesgo afectados por la velocidad como la dinámica del vehículo, la severidad del accidente y el comportamiento del conductor. También analiza estudios empíricos clave sobre la relación entre la velocidad y la frecuencia de accidentes, incluido el estudio seminal de Solomon de 1964. El objetivo es cuantificar cómo variaciones en parámetros de velocidad como la velocidad media podrían afectar el número de accident

1. LA VELOCIDAD Y
LOS ACCIDENTES DE TRÁFICO: ESTADO
ACTUAL DE CONOCIMIENTOS
Sesiones Técnicas
Madrid, 16 de diciembre de 2010
Álvaro Gómez Méndez
Observatorio Nacional de Seguridad Vial – Dirección General de Tráfico

2. Contenido
1. Introducción.
2. Delimitación del estudio. Objetivos.
3. Factores de riesgo afectados por la velocidad.
4. Relaciones empíricas entre accidentes y
velocidad.
5. Influencia de los límites de velocidad.
6. Conclusiones.

3. Contenido
1. Introducción.
2. Delimitación del estudio. Objetivos.
3. Factores de riesgo afectados por la velocidad.
4. Relaciones empíricas entre accidentes y
velocidad.
5. Influencia de los límites de velocidad.
6. Conclusiones.

4. Introducción
La importancia del problema
 La velocidad excesiva o inadecuada está considerada, junto con el consumo de
alcohol y drogas, el principal factor de riesgo de accidentes. La velocidad es un
factor concurrente esencial en aproximadamente el 10% de todos los accidentes
y el 30% de los accidentes mortales (fuente: ERSO).
 La percepción de los usuarios sobre los tres factores de riesgo anteriores
parece ser muy diferente. Típicamente:
 Un 40-50% de los conductores superan el límite de velocidad en
condiciones libres (fuente: OCDE).
 Un 2-3% de los conductores supera la tasa máxima de alcoholemia
(fuente: ETSC).
 El uso del cinturón en plazas delanteras alcanza en Europa valores
medios de aproximadamente 90% (fuente: ETSC).
 En el último Barómetro de Opinión sobre Seguridad Vial realizado en España, el
“exceso de velocidad” aparecía como la causa de accidente más citada (39,4%).
En una ordenación de conductas en función de su peligrosidad, “conducir a más
velocidad de lo permitido” aparecía en la posición 11.

5. Introducción
• En 2009: 88.251 accidentes con víctimas en España, 2.714 muertes.
• Pero cuando se tiene en cuenta la distancia recorrida, el riesgo es muy bajo:
¿Cuál es la magnitud del riesgo cotidiano al volante? ¿Percibimos
correctamente cambios del riesgo?
CIFRAS DE 2009:
Número de conductores de turismos fallecidos en accidentes de circulación en
carretera (zona interurbana) = 779.
Distancia recorrida por turismos en vías interurbanas = 201.457 millones de
vehículos-kilómetro (estimado a partir de datos del Ministerio de Fomento).
Riesgo de muerte por cada kilómetro del conductor de turismo medio:
(779)/(201.475 106) ≈ 4 en mil millones. Entonces, se producen aproximadamente
dos muertes de conductores por cada millón de desplazamientos de 500
kilómetros realizados.
• Supongamos que un conductor que suele circular a 120km/h decide aumentar su
velocidad a 130km/h: el nuevo riesgo puede ser significativamente superior al inicial,
pero continúa siendo muy bajo; la acumulación de viajes a 130km/h sin accidentes
puede llevarle a concluir que su riesgo no ha variado.
• La acumulación de un gran número de incrementos de riesgo (p.ej. sobre los
desplazamientos realizados por todos los conductores) puede significar una variación
importante del número de accidentes y víctimas.

6.  La velocidad libre se mide en condiciones en las que los conductores son libres para
elegir su velocidad —por ejemplo: tramo recto, sin pendiente, sin control de velocidad,
con baja intensidad de tráfico, en buenas condiciones meteorológicas y con buen
pavimento—.
 En España, se ha realizado en 2009 una primera campaña de medición de la velocidad
libre en España en vías interurbanas, de acuerdo con la metodología del proyecto
europeo SafetyNet.
TIPO DE VÍA
Velocidad
media
(km/h)
Percentil
85
% por
encima
del límite
% por
encima
del límite
en más de
10km/h
% por
encima
del límite
en más de
20km/h
Autopista 122,3 137 57% 29% 12,3%
Autovía 115,5 131 38% 17% 6,9%
Convencional. Límite 90km/h 94,8 110 52% 31% 15,8%
Convencional. Límite 100km/h 96,6 121 53% 33% 16,4%
Fuente: Observatorio Nacional de Seguridad Vial. Estudio realizado por INSIA.
Resumen de indicadores de velocidad libre en horas diurnas. Vehículos ligeros. Año 2009
Velocidades libres en España
Introducción

7. Velocidades instantáneas
registradas por los aforos de la
DGC. Red de Carreteras del Estado
Tipo de vía 2004 2005 2006 2007 2008 2009
% Vehículos ligeros que circulan a
más de 120km/h
Autovías 25,16% 26,17% 19,68% 20,60% 18,92% 15,71%
% Vehículos ligeros que circulan a
más de 100km/h
Convencionales 15,25% 16,73% 12,00% 12,45% 9,54% 12,23%
Velocidades de recorrido
registradas por la DGC, mediante
coche flotante. Red de Carreteras
del Estado
Tipo de vía 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Velocidad media de ligeros (km/h)
Autopistas de
peaje
124,5 124,9 124,86 124,34 118,85 (1) -
Velocidad media de ligeros (km/h)
Autopistas libres y
autovías
117,2 117,7 117,05 116,54 114,07 (1) -
Velocidad media de ligeros (km/h) Convencionales 86,3 87,4 86,25 85,8 80,29 (1) -
Velocidades instantáneas en las
concesionarias ACESA y AUCAT
(Abertis)
Tipo de vía 2004 2005 2006 2007 2008 2009
Velocidad media de turismos (km/h) Autopistas de peaje 132 127 124 119 114 116
Velocidad en el conjunto de la red. Varias fuentes
Fuente: Elaboración del Observatorio Nacional de Seguridad Vial a partir de datos publicados por el
Ministerio de Fomento y Abertis.
(1) Datos correspondientes a la nueva campaña de medición de velocidades realizada en 2009.

8. 2003 2004 2005 2006 2007 2008 2009
2009/
2003
Muertes (30
días)
5.399 4.741 4.442 4.104 3.823 3.100 2.714 -49,7%
Heridos graves 26.305 21.805 21.859 21.382 19.295 16.488 13.923 -47,1%
Indicadores básicos de accidentalidad
2003 2004 2005 2006 2007 2008 2008
2008/
2008
Muertes por
millón de
población
128 110 102 93 86 68 59 -54%
Muertes por cien
mil vehículos del
parque
21 18 16 14 13 10 9 -57%
Muertes por 100
accidentes
5,4 5,0 4,9 4,1 3,8 3,3 3,1 -43%
Indicadores básicos de riesgo
Fuente: Elaboración del Observatorio Nacional de Seguridad Vial, a partir de datos del Observatorio, INE y Ministerio de Fomento.

9. Contenido
1. Introducción.
2. Delimitación del estudio. Objetivos.
3. Factores de riesgo afectados por la velocidad.
4. Relaciones empíricas entre accidentes y
velocidad.
5. Influencia de los límites de velocidad.
6. Conclusiones.

10. Consideraciones previas
• Los expertos distinguen entre causas directas/inmediatas y causas
indirectas/mediatas.
• En muchos accidentes, la causa directa es distinta de la velocidad:
distracciones, adelantamientos y cambios de carril inadecuados, distancias de
seguridad insuficientes, incorporaciones incorrectas a intersecciones.
• De acuerdo con el punto anterior, la velocidad únicamente sería causa directa
cuando se superara algún límite físico: velocidad límite de paso por curva,
velocidad de aquaplanning, etc.
• La presencia de la velocidad como causa directa no es una condición
necesaria para que la probabilidad de ocurrencia y/o la severidad de un
accidente dependan de las velocidades iniciales de los vehículos. Por
ejemplo, en una invasión de carril causada por distracción:
• Menor velocidad de circulación de los vehículos → mayor probabilidad de
realizar una maniobra evasiva (frenado, cambio de dirección) con éxito.
• Menor velocidad de circulación de los vehículos → menor riesgo de lesiones en
una colisión.
¿Existe una relación causal entre velocidad y accidentes?

11. Consideraciones previas
•La influencia de la velocidad debe evaluarse en el conjunto de todos los
accidentes.
¿Cómo debe medirse el impacto de los excesos de velocidad?
“La velocidad es causa
directa de un X% de
accidentes”
“Las políticas de gestión de
la velocidad pueden evitar
un máximo de un X% de
accidentes”
•El análisis del impacto de los excesos de velocidad debe hacerse
respondiendo a la siguiente pregunta: ¿cuál sería el número de
accidentes/víctimas si hubiera un cumplimiento perfecto de los límites?
Ejemplo: el impacto de los excesos de velocidad en Francia fue estimado en
Chapelon, J.; Lassarre, S. (2010) Road safety in France: The hard path toward science-
based policy. Se estimó que si todos los conductores obedecieran los límites de
velocidad, la velocidad media descendería un 4,8%. Aceptando el modelo
potencial de Nilsson, la reducción de accidentes mortales esperada en ese
escenario sería:
%181
1
048.01
4





 
mortalesaccidentesVar

12. Planteamiento de objetivos
Podríamos plantearnos dos tipos de preguntas:
Resto de factores de
influencia:
-Exposición.
-Características de la
vía.
-Conductores.
-Vehículos.
-Entorno.
Velocidad = V1
Opción Nº1:
¿Cuál es el número
de accidentes
esperado?
ConstantesVelocidad = V2
Opción Nº2:
¿Cuál es la
variación del
número de
accidentes
esperada?
Resultado=A1
Resultado=A2/A1

13. Objetivo básico
Resumir el estado actual de conocimientos sobre el impacto sobre
la seguridad que tendría una variación de parámetros básicos de la
distribución de velocidades, como la velocidad media o la
desviación típica, asumiendo que todos los factores de influencia
distintos de la velocidad permanecen constantes.
El concepto de causalidad no se plantea del siguiente modo:
“La velocidad causa X accidentes”
sino de este otro:
“Una variación de la velocidad de ±X km/h (o ±X %) causa una variación
de ±Y accidentes (o ±Y %)”

14. Contenido
1. Introducción.
2. Delimitación del estudio. Objetivos.
3. Factores de riesgo afectados por la
velocidad.
4. Relaciones empíricas entre accidentes y
velocidad.
5. Influencia de los límites de velocidad.
6. Conclusiones.

15. Factores de riesgo afectados por la velocidad.
Referencias seleccionadas
1. Dinámica del vehículo
3. Comportamiento del conductor
4. Interacciones entre vehículos
2. Severidad del accidente
Aparicio Izquierdo, F. (2010) Velocidad: factor de riesgo en accidentes de tráfico. XV Jornada
de la Cátedra ADA de Seguridad de los Vehículos y del Tráfico. (http://www.insia-upm.es/ada-
2010-23-fi.asp).
Richards, D.; Cuerden, R. (2009) The relationship between speed and car driver injury severity.
Department for Transport, Road Safety Web Publication 9.
Rosen, E.; Sander, U. (2009) Pedestrian fatality risk as a function of car impact speed.
Accident Analysis and Prevention 41, 536–542.
Törnros, J. (1995) Effect of driving speed on reaction time during motorway driving. Accident
Analysis and Prevention, Vol. 27, No.4, pp. 435-442.
Navon, D. (2003) The paradox of driving speed: two adverse effects on highway accident rate.
Accident Analysis and Prevention 35 (2003) 361–367.

16. Haciendo balance…
Varía la
velocidad
Dinámica del
vehículo
Severidad del
accidente
Comportamiento
Interacciones
Variación de los
accidentes y
víctimas de distinta
severidad

17. Contenido
1. Introducción.
2. Delimitación del estudio. Objetivos.
3. Factores de riesgo afectados por la velocidad.
4. Relaciones empíricas entre
accidentes y velocidad.
5. Influencia de los límites de velocidad.
6. Conclusiones.

18. Dos tipos de enfoques
Enfoque individual
Influencia de la velocidad elegida por un conductor sobre:
 Su riesgo de implicación en un accidente de una severidad
dada.
Enfoque agregado
Influencia de parámetros de la distribución de velocidades
(p.ej. velocidad media, desviación típica) sobre:
 La frecuencia de accidentes y víctimas de distinta
severidad.

19. El estudio de Solomon
Datos generales
Solomon, D. R. (1964). Accidents on main rural highways related to speed, driver
and vehicle. Federal Highway Administration, Washington, DC.
 El primer gran estudio, y quizá el más citado de todos los realizados.
 Solomon utilizó dos tipos de información:
 Muestra de vehículos implicados en accidentes: velocidades de 10.000
vehículos implicados en accidentes en 1954-1958 en 1.000km de vías interurbanas
de 2 y 4 carriles, sin limitación de accesos, divididas en 35 tramos. Tanto las
características de la vía como los límites de velocidad variaban ampliamente en
estos tramos (los límites, entre 45 y 70mph).
 Muestra de vehículos expuestos: Velocidades en condiciones de flujo libre en los
35 tramos. Mediciones realizadas en 1957-1958.
 El estimador de riesgo es:
 Poco después, Cirillo aplicó la misma metodología a vías con limitación de accesos:
Cirillo, J. A. (1968). Interstate System Accident Research Study II, Interim Report II.
Public Roads, 35, 71-75.
V
V
V
velocidadaexpuestosvehículosporrecorridosKilómetros
inicialvelocidadconaccidentesenimplicadosVehículos
)Riesgo( 

20. El estudio de Solomon
Solomon (1964)
Cirillo (1968)
Desviación respecto a la velocidad media (mph)
Númerodeaccidentespor100millonesdemillas

21. El estudio de Solomon
¿Qué conclusiones se han extraído de él?
 Las velocidades bajas son igual de peligrosas —incluso más— que las altas.
 Un aumento de la dispersión de velocidades producirá un aumento de la frecuencia de
accidentes. Para algunos, la dispersión de velocidades, y no la velocidad media, es la
causa de la ocurrencia de accidentes ( “variance kills”).
 Los límites de velocidad en el percentil 85 son seguros. Un informe de 1985 de la
FHWA (Synthesis of Speed Zoning Practice, FHWA/RD-85/096) concluía: “Sobre la
base de las mejores evidencias disponibles, el límite de velocidad debería ser
establecido en la velocidad utilizada por el 85 a 90% de los vehículos en condiciones de
flujo libre […]. Este método proporciona unos límites de velocidad que no sólo son
aceptables para una mayoría de conductores, sino que también entran dentro del rango
de velocidades en el que el riesgo de accidente es más bajo”.

22. El estudio de Solomon
Problemas metodológicos
Los problemas más graves del estudio de Solomon fueron advertidos poco después de
su publicación:
West, L. B.; Dunn., J. W. (1971). Accidents, Speed Deviation and Speed Limits:
demuestran que una parte importante del aumento de riesgo a velocidades bajas se
debe a haber incluido los vehículos que realizaban maniobras (giros, detenciones) en el
numerador del riesgo, pero no en el denominador.
White, S. B.; Nelson, A. C. (1970) Some effects of measurement errors in
estimating involvement rate as a function of deviation from mean traffic speed:
demuestran que la forma de “U” de los estudios de Solomon y Cirillo puede ser
resultado de un simple artificio matemático, debido a que las velocidades de las dos
poblaciones de vehículos (implicados en accidentes y expuestos) se miden con distinta
precisión. Este sesgo ha sido discutido también en, entre otros, Hauer, E. (2009)
Speed and safety.
Otros problemas:
- Velocidades de vehículos implicados en accidentes basadas fundamentalmente en
testimonios de los conductores.
- Agregación de tramos de distintas características.
- Falta de control de las características de los conductores.

23. El estudio de Solomon
Influencia de los errores de medida
0 20 40 60 80 100 120 140
Número de vehículos
Velocidad
0 20 40 60 80 100 120 140
Número de vehículos
Velocidad
Distribución real de velocidades de los vehículos implicados en accidentes y
de los vehículos expuestos sin accidentes
Medida de velocidades
de los vehículos
implicados en
accidentes (error
grande)
Medida de velocidades
de los vehículos
expuestos sin
accidentes (error
pequeño)
0 20 40 60 80 100 120 140
Riesgo
Velocidad
Curva de riesgo (cociente de las
dos distribuciones)

24. El estudio de la Universidad de Adelaida
Kloeden, C. N.; Ponte, G.; McLean, A. J. (2001) Travelling speed and the rate of
crash involvement on rural roads.
Kloeden, C. N., McLean, A. J. & Glonek, G. (2002) Reanalysis of travelling speed
and the rate of crash involvement in Adelaide South Australia.
 De acuerdo con los investigadores Aarts y Van Schagen (Driving speed and the risk
of road crashes: A review. 2006): “podemos concluir que, hasta ahora, los resultados
de Kloeden y otros son los que mejor describen la relación entre la velocidad
individual y el riesgo de accidente” (página 222).
 La metodología de Kloeden y otros buscaba corregir las deficiencias de estudios
previos:
 Las velocidades de los vehículos implicados en accidentes son estimadas
mediante reconstrucción.
 Los errores de medida son tenidos en cuenta durante la modelización.
 Los vehículos implicados en accidentes debían de estar circulando en
condiciones libres antes del accidente; se eliminan por tanto vehículos girando y
deteniéndose.
 Los controles (vehículos expuestos) son obtenidos en el mismo tramo, sentido
de circulación, hora y día de la semana que los casos (vehículos implicados en
accidentes).

25. El estudio de la Universidad de Adelaida
0,00
5,00
10,00
15,00
20,00
25,00
30,00
35,00
‐20,00 ‐10,00 0,00 10,00 20,00 30,00
Riesgo relativo
(vel. media=1)
Diferencia respecto a la velocidad media (km/h)
Vía urbana (límite 60km/h) Vía interurbana (límite 80‐120km/h)
Riesgo de implicación en un accidente con al menos una persona
hospitalizada
Fuente: Kloeden y otros (2001 y 2002).

26. Influencia de la velocidad sobre la severidad del
accidente
Fuente: Richards, D.; Cuerden, R. (2009) The relationship between speed and car driver injury
severity. Department for Transport. Road Safety Web Publication 9.
Probabilidad de que la herida de un conductor sea mortal (fatal) o
mortal/grave (KSI). Colisiones frontales entre dos turismos
Delta-v (mph)

27. Influencia de la velocidad sobre la severidad del
accidente
Fuente: Rosen, E.; Sander, U. (2009) Pedestrian fatality risk as a function of car impact speed.
Accident Analysis and Prevention 41, 536–542.
Probabilidad de fallecimiento en un atropello, en función de la velocidad de
atropello.

28. El modelo potencial (Power Model)
Datos generales
Nilsson, G. (2004). Traffic safety dimensions and the Power Model to describe the
effect of speed on safety.
 Es utilizado en planificación por varios países de la OCDE.
 Ha sido citado en varias revisiones internacionales:
European Road Safety Observatory (2006) Speeding.
OCDE, ITF, ECMT (2006) Gestión de la velocidad.
ETSC (2008), “Managing speed: Towards safe and sustainable road transport”.
World Health Organisation, FIA Foundation, Global Road Safety Partnership, The
World Bank (2008) Speed management. A road safety manual for decision-makers
and practitioners.
OCDE/ITF (2008) “Towards zero: Ambitious road safety targets and the Safe
System approach”.

29. El modelo potencial (Power Model)
La formulación
 
 
 00
4
0
1
0
2
0
1
1
0
2
0
1
1
00
6
0
1
0
3
0
1
1
0
3
0
1
1
00
8
0
1
0
4
0
1
1
0
4
0
1
1
heridosymuertosdeNúmero
ascon víctimaccidentesdeNúmero
gravesheridosymuertosdeNúmero
gravesymortalesaccidentesdeNúmero
muertosdeNúmero
mortalesaccidentesdeNúmero
YZ
V
V
Y
V
V
Z
Y
V
V
Y
YZ
V
V
Y
V
V
Z
Y
V
V
Y
YZ
V
V
Y
V
V
Z
Y
V
V
Y





























































30. El modelo potencial (Power Model)
Resumiendo…
El modelo predice que un aumento del 1% de la velocidad producirá,
aproximadamente:
• Un aumento del 4% de los accidentes mortales.
• Un aumento del 3% de los accidentes mortales y con heridos
graves; por tanto, un aumento de (algo) menos del 3% de los
accidentes con heridos graves.
• Un aumento del 2% de los accidentes con todo tipo de víctimas;
por tanto, un aumento de (algo) menos del 2% de los accidentes
con heridos leves.
• Aumentos del número de muertes, heridos graves y heridos
leves superiores a los correspondientes aumentos de los
accidentes.

31. Validaciones del modelo potencial
¿Predice bien el modelo potencial?
Validaciones de Rune Elvik y otros:
Elvik, R.; Christensen, P.; Amundsen, A. (2004) Speed and road accidents. An
evaluation of the Power Model. TOI Report 740/2004.
Elvik, R. (2009) The Power Model of the relationship between speed and road
safety. Update and new analyses. TOI Report 1034/2009.
Cameron, M.; Elvik, R. (2010) Nilsson’s Power Model connecting speed and road
trauma: Applicability by road type and alternative models for urban roads.
Accident Analysis and Prevention 42 (2010) 1908–1915.
Validaciones de Ezra Hauer y James Boneson para el TRB:
Harkey, D.L. y otros (2008) Accident Modification Factors for Traffic Engineering
and ITS Improvements. National Cooperative Highway Research Programme,
Report NCHRP-617. Transportation Research Board.
Hauer, E.; Boneson, J.A. (2008) An empirical examination of the relationship
between speed and road accidents. En Harkey, D.L. y otros (2008) Accident
Modification Factors for Traffic Engineering and ITS improvements. National
Cooperative Highway Research Programme, Report NCHRP-617. Transportation
Research Board.

32. Validaciones de Rune Elvik y otros
Validaciones de 2004 y 2009
 Quizá el trabajo clave de la última década.
 Supone el primer intento de analizar e integrar todo el conocimiento
de la relación entre velocidad y accidentes/víctimas.
 Emplea procedimientos de meta-análisis.
 Utiliza 115 estudios, que proporcionan 526 estimaciones de las
ratios (variación accidentes/variación velocidad) y (variación
víctimas/variación velocidad). La mayoría de estos estudios son
análisis antes-después de la efectividad de medidas: cambios de
límites, radares...
 Ejemplo de estudio incluido:
Keall, M.D.; Povey, L.J.; Frith, W.J. (2001) The relative effectiveness of a hidden versus a visible
speed camera programme. Accident Analysis and Prevention, 33, pp. 277-284.
El estudio investiga la efectividad de un sistema de vigilancia de la velocidad. En los tramos con
radares, la velocidad media disminuyó un 3%; el número de accidentes con víctimas y el número
de víctimas disminuyeron un 12%. Este estudio aporta por tanto dos estimaciones de la relación
entre velocidad y accidentes/víctimas.

33. 0,0
0,5
1,0
1,5
2,0
2,5
3,0
3,5
0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4
Número de puntos en este
cuadrante=13
Número de puntos en este
cuadrante=4
Número de puntos en este
cuadrante=3
Número de puntos en este
cuadrante=26
Eje X→Velocidad final/Velocidad inicial
Eje Y→Accidentes mortales finales/
Accidentes mortales iniciales
Validaciones de Rune Elvik y otros
Variación de la velocidad media vs. Variación de los accidentes mortales. Resumen
de estudios internacionales.
Fuente: Elvik y otros (2004) Speed and road accidents. An evaluation of the Power Model,
páginas 118-127.

34. Validaciones de Rune Elvik y otros
Validación de 2009
 Se añaden los estudios realizados desde 2004, y se estiman exponentes diferentes para vías
urbanas e interurbanas.
Fuente: Elvik, R. (2009) The Power Model of the relationship between speed and road
safety. Update and new analyses. TOI Report 1034/2009.
Tipo de accidente
Exponente en vías
interurbanas
Exponente en vías
urbanas
Mortal 4,1 [2,9-5,3] 2,6 [0,3-4,9]
Con heridos graves 2,6 [(-2,7)-7,9] 1,5 [0,9-2,1]
Con heridos leves 1,1 [0,0-2,2] 1,0 [0,6-1,4]
Con sólo daños
materiales
1,5 [0,1-2,9] 0,8 [0,1-1,5]
Tipo de víctimas
Exponente en vías
urbanas
Exponente en vías
urbanas
Mortal 4,6 [4,0-5,2] 3,0 [(-0,5)-6,5]
Heridos graves 3,5 [0,5-5,5] 2,0 [0,8-3,2]
Heridos leves 1,4 [0,5-2,3] 1,1 [0,9-1,3]
Si la velocidad afectara únicamente a
la severidad, y no al riesgo de
implicación en accidente,
esperaríamos un exponente negativo.

35. Validaciones de Rune Elvik y otros
Conclusiones
 La validación del modelo potencial en vías interurbanas es satisfactoria. En
vías urbanas, los exponentes reales parecen ser menores que los del modelo.
 Los autores concluyen que la relación entre velocidad y accidentes es
causal; para ello, utilizan los siguientes argumentos:
“1. Hay una relación estadística muy fuerte entre velocidad y seguridad.
2. La relación estadística entre velocidad y seguridad es muy consistente.
3. La dirección causal entre velocidad y seguridad es clara. Muchas de las evidencias revisadas
proceden de estudios antes-después, en los cuales no puede haber dudas de que la causa aparece
antes que el efecto.
4. La relación entre velocidad y seguridad se mantiene cuando se controlan otros factores
potenciales de influencia.
5. Hay una relación clara de dosis-respuesta entre cambios en la velocidad y cambios en la
seguridad.
6. La relación entre velocidad y seguridad parece ser universal y no está influenciada por, por
ejemplo, el país en el que se evalúa.
7. La relación entre velocidad y seguridad puede ser explicada en términos de leyes física
elementales.”

36. Validaciones de Hauer y Boneson
 Se encarga a los investigadores Hauer y Boneson que reanalicen los estudios
utilizados por Elvik y otros en su meta-análisis de 2004. Se proponen estimaciones de
los exponentes que dependen de la velocidad inicial.
 Se concluye que: “los dos modelos alternativos [de Hauer y de Boneson] indicaron
que los datos apoyaban la existencia de una relación relativamente fuerte entre un
cambio de la velocidad y un cambio de la frecuencia de accidentes mortales y de
accidentes con víctimas no mortales. La relación con los accidentes con sólo
daños materiales no fue apreciable. Los dos modelos alternativos indicaron que la
relación velocidad-accidentes en los estudios extranjeros era similar a la de los
estudios de EEUU” (p. 26).
 También se advierte que: “Su utilidad [de las estimaciones propuestas] en las vías
urbanas es más incierta” (p.27).
 Los resultados pueden consultarse en la página 27 de Harkey, D.L. y otros (2008)
Accident Modification Factors for Traffic Engineering and ITS Improvements.
National Cooperative Highway Research Programme, Report NCHRP-617.
Transportation Research Board.

37. Resumen
Variación V
(km/h)
Velocidad inicial=80km/h
Potencial
Elvik
(2009)
TRB/Hauer/
Boneson
-8 -34% -35% -52%
-6 -27% -27% -39%
-4 -19% -19% -26%
-2 -10% -10% -13%
-1 -5% -5% -7%
0 0% 0% 0%
1 5% 5% 7%
2 10% 11% 14%
4 22% 22% 28%
6 34% 35% 43%
8 46% 48% 58%
Variación V
(km/h)
Velocidad inicial=120km/h
Potencial
Elvik
(2009)
TRB/Hauer/
Boneson
-8 -24% -25% -29%
-6 -19% -19% -22%
-4 -13% -13% -15%
-2 -7% -7% -8%
-1 -3% -3% -4%
0 0% 0% 0%
1 3% 3% 4%
2 7% 7% 8%
4 14% 14% 15%
6 22% 22% 23%
8 29% 30% 32%
Variación del número de accidentes mortales (%) provocada por una
variación de la velocidad. Vías interurbanas.
Fuente: elaboración propia a partir de Nilsson, G. (2004). Traffic safety dimensions and the Power
Model to describe the effect of speed on safety; Elvik, R. (2009) The Power Model of the relationship
between speed and road safety. Update and new analyses; y Harkey, D.L. y otros (2008) Accident
Modification Factors for Traffic Engineering and ITS Improvements.

38. Influencia de la dispersión de velocidades
 Una mayor dispersión de velocidades puede traducirse en un mayor número de
conflictos. En condiciones de bajo tráfico, el número total de adelantamientos es
proporcional a la desviación típica de la distribución de velocidades.
 Se ha defendido que la varianza es una factor de mayor influencia que la velocidad.
Algunas evidencias frecuentemente citadas son:
Solomon, D. R. (1964). Accidents on main rural highways related to speed, driver and vehicle.
Lave, C. (1985) Speeding, Coordination, and the 55 mph Limit: “La varianza mata, no la
velocidad”.
Garber, N.; Gadirau, R. (1988) Speed variance and its influence on accidents : “Las tasas de
accidentes no aumentan necesariamente con un incremento de la velocidad media, pero sí
aumentan con un incremento de la varianza de velocidades”.
 Los estudios de Lave y Garber responden a un diseño de sección cruzada. Existe una
posibilidad real de que sus resultados sean la consecuencia de una falacia ecológica.
Ver:
Rodriguez, R.J. (1990) Speed, Speed dispersion and the Highway Fatality Rate.
Hauer, E. (2005) Cause and effect in observational cross-section studies on road safety. Draft
report. US Department of Transportation, Federal Highway Administration.
Davis, G.A. (2002) Is the claim that ‘variance kills’ an ecological fallacy?
 Informe de ERSO: “Si, en una vía determinada, la varianza de velocidades es alta,
las consecuencias serán menos predictibilidad, más encuentros, más maniobras
de adelantamiento, etc. Por lo tanto, cuando las diferencias entre velocidades
aumentan, el riesgo de accidente aumenta también. […] Sin embargo, no se ha
determinado todavía ninguna relación cuantitativa fiable para esta relación.”

39. El modelo de Lave
Lo anterior plantea la siguiente pregunta: ¿permite una correlación estadística entre el
riesgo y la varianza de velocidades (macro) extraer conclusiones sobre el papel de las
diferencias de velocidad (micro) en la producción de accidentes?
Supongamos que todos los vehículos que circulan por una red lo hacen sin encontrar
ningún otro vehículo en su recorrido. Supongamos además que la probabilidad de sufrir
un accidente mortal depende de la velocidad del vehículo elevada a la cuarta potencia.
Consideremos los siguientes escenarios:
Tramo 1: circulan 100 vehículos a 80km/h. La velocidad media es por tanto 80km/h; la
desviación típica de las velocidades es cero. El número esperado de accidentes
mortales es proporcional a 100x804=4,096x109.
Tramo 2: circulan 50 vehículos a 70km/h, y 50 vehículos a 90km/h. La velocidad media
es de nuevo 80km/h; la desviación típica de las velocidades es ahora 10km/h. El
número esperado de accidentes mortales es proporcional a 50x704+50x904=4,481x109.
  iEstado
iEstado
velocidadVarianza
Distancia
Muertes
 





j
jij X
Forma básica del modelo:

40. Contenido
1. Introducción.
2. Delimitación del estudio. Objetivos.
3. Factores de riesgo afectados por la velocidad.
4. Relaciones empíricas entre accidentes y
velocidad.
5. Influencia de los límites de
velocidad.
6. Conclusiones.

41. Evolución de los criterios de determinación de los límites
El ejemplo sueco
1960 1970 1980 1990
Comportamiento del
conductor: percentil 85
Probabilidad de accidente
Análisis coste-beneficio
Probabilidad de lesiones en
un accidente
1960:
El límite se fija de acuerdo con el
comportamiento mayoritario de los
conductores, normalmente según el
percentil 85.
1960-1970:
Se detecta un problema de
accidentalidad relacionada con la
velocidad. El límite depende de factores
de diseño (distancia de visibilidad,
curvatura…).
1970-1980:
Se introduce el análisis coste-beneficio.
Al tener en cuenta el tiempo de viaje,
algunos límites aumentan.
1990-Presente:
El Parlamento sueco aprueba la Visión
Cero. El límite de tolerancia humana ante
impactos se convierte en un parámetro
fundamental.
Fuente: OMS (2008) Speed management.

42. Principales efectos de un cambio en el límite
Efectos en las vías
donde se ha
cambiado el límite
Efectos en las vías
donde no se ha
cambiado el límite
Cambios en el riesgo (=número
de accidentes/víctimas por
unidad de distancia recorrida)
Cambios en la exposición
(=distancia recorrida)
Cambios en el riesgo (=número
de accidentes/víctimas por
unidad de distancia recorrida)
Cambios en la exposición
(=distancia recorrida)

43. Principales efectos de un cambio en el límite
Efectos en las vías
donde se ha
cambiado el límite
Efectos en las vías
donde no se ha
cambiado el límite
Cambios en el riesgo (=número
de accidentes/víctimas por
unidad de distancia recorrida)
Cambios en la exposición
(=distancia recorrida)
Cambios en el riesgo (=número
de accidentes/víctimas por
unidad de distancia recorrida)
Cambios en la exposición
(=distancia recorrida)

44. Vías donde se ha cambiado el límite
Variación de la velocidad media (I)
 La variación de la velocidad media dependerá de varios factores:
distribución inicial de velocidades, nivel de vigilancia,
acondicionamiento de la vía, tráfico inducido…
 Las evidencias demuestran que un cambio en el límite de velocidad
produce un cambio en el mismo sentido en la velocidad real de
circulación.
Eje X→ Variación
del límite (km/h)
Eje Y→ Variación de la
velocidad media (km/h)
Fuente: Elvik, R.; Christensen, P.; Amundsen, A. (2004) Speed and road
accidents. An evaluation of the Power Model. TOI Report 740/2004.

45. Vías donde se ha cambiado el límite
Elvik, R. y otros (2004) Speed and road accidents: “Como término medio, el cambio en la
velocidad media inducido por un cambio en el límite de velocidad parece ser aproximadamente un
25% del cambio en el límite de velocidad”. Por ejemplo, una variación del límite de ±10km/h
produciría una variación de la velocidad media de ±2,5km/h.
OCDE (2006) Gestión de la velocidad: “Los meta-análisis muestran que una reducción del límite
en 10 km/h se traduce en una reducción de 3 ó 4 km/h en la velocidad. Puede esperarse un
efecto semejante del aumento del límite de velocidad”.
Variación de la velocidad media (II)
 La variación de la velocidad media es inferior a la variación del
límite:
 Pero significativa desde el punto de vista del impacto sobre la
seguridad:
Aumento
del límite
de 10km/h
Aumento
de la
velocidad
media de
2,5km/h
Modelo potencial:
Elvik (2009):
TRB/Hauer/Boneson:
Aumento
de los
accidentes
mortales
%909,1 
%909,1
4





 
120
2,5120
%909,1
120
2,5120
13,4





 

46. Vías donde se ha cambiado el límite
Variación de la dispersión de velocidades
 La relación entre límite de velocidad y dispersión de velocidades no es bien conocida.
 La referencia más citada es: Garber, N.; Gadiraju, R. (1988) Speed variance and its
influence on accidents, sobre 36 tramos de carreteras de Virgina, todos ellos con el
mismo límite de velocidad. Los autores concluyen: “Se determinó que la varianza de
las velocidad será mínima, si el límite de velocidad es entre 6 y 12 mph más bajo
que la velocidad de diseño; fuera de este rango, la varianza de las velocidades
aumenta cuando aumenta la diferencia entre la velocidad de diseño y el límite de
velocidad.”
 Wilmot y Khanal (1999) Effect of Speed limits on speed and safety: a review
proponen la siguiente interpretación del resultado anterior: “Intuitivamente, unos límites
de velocidad muy por debajo de la velocidad de diseño provocarán que algunos
conductores ignoren el límite de velocidad y circulen a la velocidad que sienten que es
apropiada, mientras que los conductores que obedecen los límites se rigen por los
valores indicados. Al contrario, a medida que los límites de velocidad exceden la
velocidad de diseño, un proporción creciente de conductores se sienten incómodos y
disminuyen su velocidad, mientras otros asumen que la velocidad señalada por el límite
continúa siendo segura”.

47. Vías donde se ha cambiado el límite
Problemas del estudio de Garber y Gadiraju
Fuente: Garber, N.; Gadirau, R. (1988) Speed variance and its influence on accidents (pp. 24 y 25).
• Como indican Stuster y otros (1998) Synthesis of Safety Research Related to Speed and Speed
Management), la muestra utiliza agrega vías con distintas características, por lo que se puede confundir el
efecto del límite de velocidad con el de las características de la infraestructura.
• Como indican Kloeden y otros (1997) Travelling Speed and the Risk of Crash Involvement, los datos
de Garber y Gadiraju podrían servir de base tanto a una curva de “U” como a una línea recta.

48. Principales efectos de un cambio en el límite
Efectos en las vías
donde se ha
cambiado el límite
Efectos en las vías
donde no se ha
cambiado el límite
Cambios en el riesgo (=número
de accidentes/víctimas por
unidad de distancia recorrida)
Cambios en la exposición
(=distancia recorrida)
Cambios en el riesgo (=número
de accidentes/víctimas por
unidad de distancia recorrida)
Cambios en la exposición
(=distancia recorrida)

49. Trasvase de viajes desde las vías convencionales a vías de alta capacidad.
 Es necesario que unas sean alternativas de otras.
 Depende de la variación del coste de desplazamiento.
Otros efectos de un cambio del límite
Efectos que pueden reducir el número total de accidentes/víctimas.
Generación de nuevos viajes.
 No existirá si el tiempo ahorrado en desplazamientos es utilizado en otras
actividades.
 Sin embargo, la teoría del travel time budget predice que el aumento de la
velocidad se aprovecharía en recorrer mayores distancias.
Generalización de velocidades.
 Existen evidencias de que un aumento de la velocidad en una red puede
provocar aumentos de las velocidades en carreteras adyacentes.
Efectos que pueden aumentar el número total de accidentes/víctimas.

50. Otros efectos de un cambio del límite
Generalización de velocidades
Richter, E.D.; Barach, P.; Friedman, L.; Krikler, S.; Israeli, A. (2004) Raised Speed
Limits, Speed Spillover, Case-Fatality Rates, and Road Deaths in Israel: A 5-Year
Follow-Up.
Analizaron el efecto del aumento del límite de velocidad de 90 a 100km/h en 3
autopistas interurbanas. Encontraron aumentos del número de muertes tanto en
las vías afectadas como en las no afectadas.
Goldenbeld, C.; Van Schagen, I. (2005) The effects of speed enforcement with
mobile radar on speed and accidents An evaluation study on rural roads in the
Dutch province Friesland.
Chen, G.; Meckle, W.; Wilson, J. (2002) Speed and safety effect of photo radar
enforcement on a highway corridor in British Columbia.
En el análisis de programas de vigilancia, encontraron que las velocidades medias
descendieron también en las carreteras no afectadas por el programa.

51. Efecto en las vías afectadas por el cambio de límite
Casos de estudio citados por OMS/FIA/GRSP/Banco Mundial en el manual “Speed management”
AUSTRALIA
En Australia, se aumentó el límite de velocidad en la red de autopistas externas y rurales de
Melbourne de 100 km/h a 110 km/h en 1987, y luego volvió a cambiarse a 100 km/h en 1989.
En comparación con un área controlada donde el límite de velocidad se mantiene igual, el índice
de accidentes con lesiones por kilómetro recorrido aumentó un 24,6% cuando se
incrementó el límite de velocidad, y disminuyó un 19,3% con la reducción del límite de
velocidad.
ESTADOS UNIDOS (I)
Una investigación analizó los efectos de los cambios de los límites de velocidad en autopistas
interestatales rurales, de 105 a 113 ó 120 km/h (65 a 70 ó 75 mph). Las víctimas mortales por
accidentes de tráfico en los estados que elevaron sus límites de velocidad ascendieron un 38% y
35% respectivamente, en relación con los niveles de víctimas mortales en los estados que no
cambiaron los límites de velocidad.
ESTADOS UNIDOS (II)
Entre 1987 y 1988, 40 estados de los Estados Unidos incrementaron el límite de velocidad en
autopistas interestatales de 88 km/h a 105 km/h (55 mph a 65 mph). Esto dio como resultado un
aumento en la velocidad media de casi 5 km/h (3 mph). Durante el mismo período, hubo un
aumento en el número de víctimas mortales en estas carreteras de entre el 20 y el 25%.

52. Efecto en las vías afectadas por el cambio de límite
Otros casos de estudio
DINAMARCA
El 30 de abril de 2004, el límite de velocidad fue elevado de 110km/h a 130km/h en la mitad de
la red de autopistas danesas. El aumento del límite estuvo acompañado por otras medidas
destinadas al control de la velocidad real de circulación: aumento de la vigilancia, endurecimiento
de las sanciones, campañas de concienciación y señalización del límite en las vías de 110km/h.
Los efectos durante los primeros 16 meses, cuantificados por la Dirección de Carreteras danesa,
fueron los siguientes:
 En las vías donde aumentó el límite: aumento de la velocidad media de 120,4 a 121,2 km/h;
aumento del número de muertos y heridos graves de 37%, respecto a las vías interurbanas
distintas de autopistas, que se toman como grupo de referencia.
 En las vías donde se mantuvo el límite: reducción de la velocidad media de 118,9 a 116,0
km/h; reducción del número de muertos y heridos graves de 28%, respecto a las vías
interurbanas distintas de autopistas.
Con posterioridad, Dinamarca ha adoptado otras medidas, como el permiso por puntos.
HUNGRÍA
El 1 de mayo de 2001, los límites de velocidad en vías interurbanas fueron aumentados en
10km/h; en el caso de autopistas, de 120km/h a 130km/h. De acuerdo con un estudio del
instituto KTI, este aumento del límite fue responsable del aumento del número mensual de
víctimas mortales en un 40%.

53. Balance de todos los efectos
Algunos autores defienden que un aumento del límite puede tener un efecto neutro
o positivo sobre el número de víctimas en toda la red. Este argumento procede
fundamentalmente del caso norteamericano.
Lave, C.; Elias, P. (1993) Did the 65 mph speed limit save lives?
 Analiza el efecto del aumento del límite de velocidad en 1987 (de 55
a 65 mph) en 40 estados norteamericanos. Concluye que el índice
de mortalidad de toda la red disminuyó en estos estados en un 3,4-
5,1%, respecto a los estados que no modificaron el límite.
 Lave atribuye la causa de estas diferencias al aumento del límite y
utiliza para explicarlo: (i) un trasvase de tráfico a las vías donde se
aumentó el límite, (ii) un trasvase de esfuerzos de vigilancia hacia
otras vías, relacionado con el cese de la obligación de mantener
unos niveles máximos de infractores (efecto muy específico del
caso norteamericano).
Efecto en todo el sistema (I)

54. Balance de todos los efectos
Los argumentos de Lave han sido refutados en varios aspectos :
Godwin, S. (1992) Effect of the 65 m.p.h. speed limit on highway safety in the U.S.A.
 Rechaza que el trasvase de tráfico jugara un papel significativo tras el
aumento del límite.
Greenstone, M. (2002) A reexamination of resource allocation responses to the 65
mph speed limit.
 No encuentra evidencias de trasvases de tráficos ni de recursos policiales.
Grabowski, D.C.; Morrisey, M.A. (2007) Systemwide implications of the repeal of the
national maximum speed limit.
 Analizan los dos grandes cambios de límites de velocidad en EEUU:
Cambio a 65mph: aumento del número de muertes de 16-17% en las
vías afectadas; efecto no significativo en las vías interurbanas no
afectadas.
Cambio a 70-75mph o más: aumento del número de muertes de 36-37%
en las vías afectadas; aumento de 7-11% en las vías interurbanas no
afectadas (posible generalización de velocidades o aumento del
tráfico).
No se encontraron efectos significativos del aumento de límites sobre
la distribución de los veh-km.
Efecto en todo el sistema (II)

55. El cambio del límite en EEUU en 1987
Análisis del trasvase de tráfico en los Estados donde se aumentó el
límite
Año 1986 1988
Vías donde aumentó el
límite
Muertes 1.839 2.487
Veh-km (millones) 127.563 146.464
Muertes por mil
millones de veh-km
14 17
Vías donde no aumentó el
límite
Muertes 32.406 32.394
Veh-km (millones) 1.078.769 1.161.299
30 28
Fuente: elaboración propia a partir de Godwin, S. (1992) Effect of the 65 m.p.h.
speed limit on highway safety in the U.S.A.
+648 muertes
+18%
10,6% de veh-km en vías
donde se aumentó el límite
11,2% de veh-km en vías
donde se aumentó el límite

56. Contenido
1. Introducción.
2. Delimitación del estudio. Objetivos.
3. Factores de riesgo afectados por la velocidad.
4. Relaciones empíricas entre accidentes y
velocidad.
5. Influencia de los límites de velocidad.
6. Conclusiones.

57. Conclusiones sobre la velocidad y el riesgo individual
 Los primeros estudios realizados en EEUU en la década de los sesenta
obtuvieron curvas de riesgo con forma de “U”. Estos estudios presentan
importantes deficiencias metodológicas que influyen directamente sobre sus
resultados.
 Ninguno de los estudios realizados durante las dos últimas décadas ha
replicado la curva de “U”. Entre ellos, se considera que el estudio de la
Universidad de Adelaida es el más sólido, por su esfuerzo para superar los
problemas de otros trabajos.
 El estudio de la Universidad de Adelaida obtiene una curva de riesgo
creciente con la velocidad: cuanta mayor sea la velocidad de circulación,
mayor es la probabilidad de que un conductor se vea implicado en un
accidente grave.
 Aún quedan por resolver cuestiones metodológicas en los estudios de riesgo
individual. La más importante de ellas es el control de las características de
los conductores.
 La relación entre la velocidad de impacto (delta-v) y el riesgo de lesión ha
sido sólidamente demostrada en varios estudios.

58. Conclusiones sobre la distribución de velocidades en
un tramo o red y la frecuencia de accidentes y
víctimas
 El modelo potencial se basa en los siguientes principios cualitativos:
-Una variación de la velocidad produce una variación de la frecuencia de
accidentes/víctimas en el mismo sentido.
-La variación de la frecuencia de accidentes/víctimas es tanto mayor: (1)
cuanta mayor sea la variación de la velocidad, (2) cuanta mayor sea la
severidad considerada.
 Las evidencias disponibles confirman los principios anteriores. Se ha
comprobado que la relación entre velocidad y seguridad es muy consistente: si
aumenta (disminuye) la velocidad media, el número de accidentes mortales
casi siempre aumenta (disminuye).
 Los trabajos de validación han confirmado, en vías interurbanas, la validez
del modelo potencial. En vías urbanas, el número de trabajos disponibles es
menor, y sugieren que el efecto sobre la seguridad de una cierta variación de
la velocidad podría ser menor que en vías interurbanas.
 Se acepta que un aumento de la dispersión de velocidades produce un
aumento de los accidentes, pero no existe una relación empírica sólida.

59. Conclusiones sobre la influencia de los límites de
velocidad
 La mayoría de evidencias indican que en las vías afectadas:
-La velocidad media varía en el mismo sentido que el límite de velocidad,
aunque la magnitud de la variación es más pequeña (aproximadamente
un 25%).
-El número de accidentes y víctimas varían en el mismo sentido que el
límite.
 La relación entre el límite de velocidad y la dispersión de velocidades no es
bien conocida.
 Un cambio del límite de velocidad puede en principio tener efectos que van
más allá del impacto sobre el riesgo en las vías afectadas. Entre ellos, han
sido citados en la literatura la generalización de velocidades y el trasvase de
tráficos.
 Las experiencias internacionales no ofrecen evidencias sólidas de que un
trasvase de tráficos pueda compensar los efectos negativos debidos a un
aumento del límite.

60. www.dgt.es
observatorio@dgt.es
agomez@dgt.es