Evaluating the safety_risk_of_roadside_f (2) baby

Accidente Análisis y Prevención 93 (2016) 101–112
Evaluar el seguridad riesgo de orilla del camino Funciones para rural dos
carriles carreterasUsando fiabilidad análisis
Mohammad Jalayerun,∗
, Huaguo ZhouB
un
Investigación Asociar en Centro para Avanzado Infraestructura y Transporte (CAIT), Rutgers Universidad 100 Brett Rd Piscataway Municipio NJ 08854,
Unido Estados
B
Departamento de Civil Ingeniería Castaño rojizo Universidad Castaño rojizo AL 36849-5337, Unido Estados
un R T Yo C l E Yo N F o un B S T R un C T
Artículo historia:
Recibido 15 Diciembre 2015
Recibido en forma revisada el 31 de
marzo de 2016Aceptado 18 Abril 2016
Palabras clave:
Zona despejada
Pendiente de
los lados
Fiabilidad
índice
Probabilidad de
incumplimientoFiabilidad
análisis
La gravedad de los accidentes de salida de la carretera depende principalmente de las características de
la carretera, incluyendo el pendientes laterales, densidad de objetos fijos, desplazamiento de objetos fijos
y ancho de hombros. Ingeniería común las contramedidas para mejorar la seguridad vial incluyen:
mejoras en la sección transversal, eliminación de peligros o modificación y delineación. No siempre es
factible mantener un borde de la carretera libre de objetos y liso zona clara como se recomienda en las
directrices de diseño. Actualmente, el ancho de zona clara y la pendiente de los lados se utilizan para
determinar orilla del camino peligro Calificaciones (RHRs) Para cuantificar el orilla del camino seguridad
de rural dos carriles Caminos en unsiete puntos pictórico escama. Desde estos Dos Variables son continuo
y enlatar ser Tratado como aleatorio prob-el análisis abilístico se puede aplicar como método alternativo
para abordar las incertidumbres existentes. Específicamente utilizando el análisis de fiabilidad, es posible
cuantificar los niveles de seguridad en carretera mediante el tratamiento de la anchura de la zona claray
sideslope como dos variables continuas, en lugar de discretas. El objetivo de este manuscrito es presente
un Nuevo acercarse para definitorio el fiabilidad índice para medición orilla del camino seguridad en rural
dos carrilescarreteras. Para evaluar el enfoque propuesto, reunimos cinco años (2009-2013) de illinois run-
off-road (ROR) estruendo datos y identificado el orilla del camino Funciones (es decir, claro zona
Anchuras y pendientes laterales) de 4500Segmentos de carretera de 300 pies. En base a los resultados
obtenidos, confirmamos que los índices de fiabilidad pueden servir como indicadores Para calibre
seguridad Niveles tal ese el mayor el fiabilidad índice valor el bajar el ROR estruendotasa.
© 2016 Elsevier Ltd. Todo derechos reservado.
1. Introducción
Uncalzadasalida(RwD)estruendoesdefinidopor elFederalAlto-
Administración de la manera (FHWA) como "Un choque en el que
un vehículo cruzauna línea de borde, una línea central, o de lo
contrario sale de la forma recorrida." (FHWA, 2014). Estos choques,
que involucran run-off-road (ROR) y las colisiones frontales
cruzadas medianas/de línea central, tienden a ser más graves que
Otro estruendo Tipos (Neuman Et al., 2003). Basado en FHWA statis-
Tics para 2013, 56% de fatal motor vehículo tráfico Accidentes
implicado RwdAccidentes. Según una consulta de seis años de datos
de accidentes (2007-2012) de la base de datos del Sistema de informes
de análisis de fatalidad (FARS), un promedio del 57% de las muertes
por accidentes de tránsito de vehículos de motor ocurrieron cada año
debido a RwD. Además, un total de 7416 personas perecieron en
accidentes en 2012 se han contabilizado objetos fijos al borde de la
carretera, que representan el 22% de la total Muertes en el Unido
Estados (NHTSA, 2015). En adición como
* Correspondiente autor. Tel: 312-351-4730.
Correo electrónico Direcciones: jalayer@auburn.edu (M. Jalayer),
zhouhugo@auburn.edu(H. Zhou).
Compilado y Informó por el NHTSA's FARS base de datos
RolloverAccidentes cuenta para 33% de todo pasajero vehículo
Muertes en elUnido Estados (NHTSA, 2015). 80% de todo ROR
Muertes Ocurrió encarreteras rurales, y alrededor del 90% de ellas
ocurrieron en carreteras de dos carriles(Señor Et al., 2011), el calzada
tipo sobre cuál éste papel Se centra.Orilla del camino Funciones (por
ejemplo, pendientes laterales, objeto fijo densidad compensar Para
objetos fijos) enlatar significativamente impacto el frecuencia y
severidad deROR Accidentes (Señor Et al., 2011). En orden Para
caracterizar el potencialde accidentes con respeto Para orilla del
camino Diseños Zegeer Et al. (1987)desarrollado un orilla del
camino peligro Clasificación (RHR) sistema cuál es usadoen el
accidente predicción algoritmo para rural dos carriles Carreteras.
El RHR es un visual y subjetivo medir definido como el promedio
peligro nivel en un orilla del camino medio ambiente y tiene Siete
Categorías
De 1 (mejor) a 7 (peor) (Figura 1):
• RHR = 1: Claro zona mayor que o igual Para 30 ft.; pendientes
laterales adularque 1 V:4H; recuperable
• RHR = 2: Claro zona entre 20 y 25 ft.; pendientes laterales
acerca de
1 V:4H; recuperable
Contenido Listas disponible en ScienceDirect
Accidente Análisis y Prevención
Jo u R N al Página principal:

http://dx.doi.org/10.1016/j.aap.2016.04.021
0001-4575/© 2016 Elsevier Ltd. Todos los derechos reservados.

10 M. Jalayer, H. Zhou / Accidente Análisis y Prevención 93 (2016) 101–112
Higo. 1. Orilla del camino Peligro Clasificación Escama (Zegeer Et al., 1987).
• RHR = 3: Claro zona acerca de 10 ft.; pendientes laterales acerca
de 1 V:3H;marginalmente recuperable
• RHR = 4: Zona despejada entre 5 y 10 pies; pendientes laterales
alrededor de 1 V:3H;marginalmente perdonador

M. Jalayer, H. Zhou / Accidente Análisis y Prevención 93 (2016) 101–112
10
• RHR = 5: Zona despejada entre 5 y 10 pies; pendientes laterales
alrededor de 1 V:3H;virtualmente no recuperable
• RHR = 6: Claro zona menos que o igual Para 5 ft.; pendientes
laterales acerca de
1 V:2H; no recuperable
• RHR = 7: Zona despejada de menos de 5 pies; pendiente lateral
de 1 V:2H o más empinada;no recuperable
Una zona clara es definida por la Asociación Americana de
Estado Carretera y Transporte Funcionarios (AASHTO) como "Un
unob- structed, transitable área con tal que más allá de el borde de el a
través decamino recorrido para la recuperación de vehículos errantes. La
zona despejada incluye arcenes, carriles bici y carriles auxiliares, excepto
los carriles auxiliares que funcionan como a través de carriles"
(AASHTO, 2011). La pendiente de los lados es se define como la
pendiente del corte o relleno, y se expresa como una relación de la
vertical Para el distancia horizontal.
Consideración de el determinista diseño criterios no poder
iden-tify el seguridad margen de el diseño salida ni hace eso
determinar eldesviación De el diseño normas con respeto Para
seguridad impli-cationes (por ejemplo, identificación de claro
zona y pendientes laterales valores eseson menores que los
recomendados). Un enfoque probabilístico, en elpor otro lado,
permite el análisis sistemático de incertidumbres. Reli-capacidad
análisis es un probabilístico método ese Especifica el seguridad
margen de un sistema basado en el del sistema capacidad Para
funciónbajo ciertas condiciones especificadas. Este concepto ha
sido ampliamenteempleado en varios Campos de estudiar
Incluido estructural diseño(Saraf Et al., 1996; Kim Et al., 1996;
Nowak Et al., 2000; Szerszeny Nowak, 2000; Gokce Et al., 2011;
Nowak y Rakoczy, 2013;Ghasemi Et al., 2016), terremoto
ingeniería (Ghasemi Et al.,2013; Ashtari y Ghasemi, 2013), y
mecánico ingeniería(Cruse, 1997). En transporte ingeniería
Aplicaciones reliabil-dad análisis tiene sido empleado en un
menor escama. Específicamente paraseguridad en el transporte,
en algunas situaciones que la medición de la seguridad esdifícil
pendiente Para un falta de de datos o dificultad separación el
impacto deun soltero diseño elemento en frecuencia de colisión
es difficlut, éstemétodo es de particular de interés (Richl y
Sayed 2006; Maderay Donnell 2014). El fiabilidad análisis tiene
el capacidad Paraevaluar el seguridad riesgo asociado con un
particular diseño característica.En numeroso Definiciones de
fiabilidad Establecer el perfor- mance función o límite estado
función (LSF), es el principio pasoen fiabilidad análisis.
Generalmente el LSF es un declaración acerca deel Esperado
funcional rendimiento de el entero sistema. Mucho
Investigadores en un variedad de Disciplinas y
particularmente en struc-la ingeniería tural, ha presentado
definiciones del concepto LSF. Paraejemplo Nowak y Collins (2012)
caracterizado el LSF en letra chicade el diferencia entre
transporte de carga capacidad y demanda ocarga efecto. Con
respeto Para el LSF, Dos esencial Parámetros Mayocontribuir Para
el seguridad margen: capacidad y demanda. Usando matemáticas-
ematical modelos Para considerar el discrepancia entre demanda y
capacidad un fiabilidad índice enlatar ser definido. Éste índice
Tarifas elprobabilístico características de el entero sistema y su
seguridad enletra chica de el fracaso tasa o incumplimiento
Eventos (O ' connor y
Kleyner, 2012).
Este documento utiliza el análisis de fiabilidad para evaluar la
seguridad vial niveles para las carreteras rurales de dos carriles con
el fin de definir su fiabilidad índices. De particular interés para este
estudio son el ancho de zona clara y parámetros de pendientes
laterales. Estos dos parámetros identifican una carretera. way's RHR:
el principal medir de orilla del camino condiciones— y son llave
factores que contribuyen a los bloqueos de ROR. Los resultados de
este estudio ayudar a investigadores, agencias de transporte y varias
jurisdicciones para obtener una mayor comprensión del efecto de las
condiciones, y específicamente, anchos de zona clara práctica y
pendientes laterales. En función de los índices de fiabilidad, se pueden
priorizar las ubicaciones para Implementación seguridad
Contramedidas (por ejemplo, eliminación/reubicaciónorilla del camino
peligro Objetos o aplanamiento cuestas) Para mitigar SO3 Accidentes.

2. Literatura revisión
En un intento de reducir la gravedad de los accidentes de
RwD en sus carreteras,en 2006, el Departamento de Transporte
de Iowa (Iowa DOT) initi- ated un programa para quitar/reubicar
objetos peligrosos en el clear área de la zona (por ejemplo,
árboles, postes de teléfono, buzones), o para proteger o delinear
esos objetos si la primera opción no era factible. La seguridadLos
resultados de la evaluación demostraron que el número de
bloqueos totales Cayó por hacia arriba Para 38% después estos
Cambios Fueron Implementado (Sperry et al., 2008). En otro
estudio, Zegeer et al. (1987) Informó ese un 27% reducción en SO3
Accidentes Podría ser Logrado por aplanamientouna pendiente
de laterales de 1 V:2H a 1 V:7H o más. Bella (2013) investi-
percepción del conductor privado de las configuraciones al borde
de la carretera en dos carriles carreteras utilizando modelos de
simulación. Para evaluar los comportamientos de los
controladores con en cuanto a la velocidad y la posición lateral,
los autores probaron dos diferencias. secciones transversales, con
y sin arcenes, para tres orillas de la carretera Configuraciones
Incluido: (1) solamente árboles (2) árboles y Barreras y
(3) árboles y barreras que hayan sido sometidos a un tratamiento.
Utilizaron 36 Controladores Para conducir en un simulador
focalización en Seis camino Escenarios. Elanálisis Resultados
Demostrado ese solamente secciones transversales
Influenciadoconductor Comportamientos y el Controladores
hizo no cambio su Comportamientos encarreteras sin Barreras.
En un Similar estudiar Fitzpatrick Et al. (2014) exploró la
influencia del ancho de la zona clara y la vegetación al borde de
la carretera en conductor Comportamientos con respeto Para
vehículo velocidad y lateral posi- ción, utilizando cuatro
combinaciones de anchos de zona clara y densidades de orilla del
camino vegetación. El Resultados indicado ese el Mayor el
claro zona, cuanto mayor sea la velocidad observada del
conductor. Por otra parte, como el anchode la zona despejada
aumentó, los conductores tendieron a conducir más de cerca a el
borde de el camino.
Hombre libre et al. (2015) evaluó el papel de los programas
de capacitación en la reducción de los bloqueos de ROR a través
de un conjunto de escenarios de ROR simulados, que incluía una
autopista de alta velocidad, una curva horizontal y unazona
residencial. Utilizando 75 controladores, los autores compararon
los efectos de un vídeo de formación sobre grupos de tratamiento
y control. El tratamiento el grupo vio un video de capacitación
ror personalizado mientras el control grupo Visto un no
relacionado placebo vídeo. El Resultados indicado que la
frecuencia de spinouts entre el grupo de tratamiento disminuyó
en un 54%, mientras que no se produjo una mejora significativa
en el con- grupo trol. Usando modelos inflados cero y modelos
logit anidados, Sotavento y Modales (2002) investigó el impacto
de la fea- tures en la frecuencia y severidad de ror accidentes.
Analizaron una sección de 96,7 km de carretera en el estado de
Washington. Los resultados de éste estudiar Demostrado ese el
frecuencia de ROR Accidentes Podríareducirse reduciendo el
número de árboles a lo largo de las carreteras, Evitar cortar
lado Laderas y creciente el distancia entre elhombro borde y luz
postes. Con respecto a estruendo severidad el Autoresconcluyó
que las interacciones con las características de la carretera (por
ejemplo, postes de luz, barandillas, árboles y laderas)
contribuyeron a la gravedad del accidente. A ana- Lyze el
seguridad nivel asociado con varios utilidad poste
Ubicacionesadyacente al borde del recorrido-manera, El Esawey
y Sayed (2012) desarrolló una función de rendimiento de
seguridad (SPF) para asociarsefrecuencia de choque del poste de
servicios públicos con condiciones de carretera y al borde de la
carretera. Los resultados del estudio demostraron que en
comparación con el objeto fijodensidad (aquí utilidad poste), el
compensar Para el utilidad postes tiene un mássignificativo
impacto en utilidad poste estruendo frecuencia.
Holdridge et al. (2005) evaluó la contribución significativa
Factores a la gravedad de los bloqueos de objetos fijos
mediante multivariante modelos logit anidados. Los autores
encontraron que la probabilidad de fatal los accidentes aumentaron
en presencia de los extremos principales de las barandillas y rieles
de puente, junto con grandes postes de madera. Además, el
exceso de velocidad y conducción debajo el influencia (DUI)
aumentado el probabilidad deaccidentes con resultados graves.
En un intento de determinar unfor-dadivoso orilla del camino
Contribuyendo Factores Roque Et al. (2015) reunido Datos de
accidentes ror en tramos de carreteras sin peaje en Portugal y
desarrollo oped multinomial y mixto modelos de regresión logit
para analizar el datos. El empírico Resultados de éste estudiar
indicado ese crítico

10
las pendientes y curvas horizontales contribuyeron
significativamente al ROR fatal Accidentes. En otro estudiar
Contraste Et al. (2015) Evaluado conductorcomportamientos en
curvas rurales de dos carriles utilizando datos de la Estrategia
Highway Research Program 2 (SHRP 2) estudio de conducción
naturalista. Usando logístico regresión modelos Ellos Evaluó el
probabilidad dedados los tipos de usurpación, teniendo en cuenta
el conductor, la carretera y características ambientales. Los
resultados demostraron que elprobabilidad de un lado derecho
Carril salida era mayor en el adentrode un curva que en el afuera.
Ayati et al. (2012) desarrolló una gravedad del peligro en
carretera indica- Tor basado en un enfoque de razonamiento
probatorio (ER). El enfoque tiene la capacidad de tener en cuenta el
estado subjetivo de la evaluación.ción dentro un decisión fabricante
grupo. El Autores Considera Puentes zanjas, árboles, postes de
servicios públicos, obstáculos rígidos, terminales peligrosos y las
transiciones, y el terraplén como principal factor contribuyente.
Tors to roadside hazard severity. Los resultados demostraron que el
el indicador desarrollado se puede utilizar como una variable en la
gravedad del choque pre- dicción modelos con el fin de tener en
cuenta las condiciones de la carretera y puede ser empleado para
priorizar las rutas para mejoras. En otro estudio, Pardillo Mayora et
al. (2010) pendiente de carretera usada, no transitable Obstáculos
distancia De el calzada borde seguridad barrera installa-ción, y
alineación que participó significativamente en el bloqueo de RwD
severidad Niveles en orden Para obtener un orilla del camino
peligrosidad índice(RHI) para las carreteras españolas de dos
carriles. En base a los resultados obtenidos,el recién desarrollado 5
niveles RHI resumir orilla del camino seguridad relacionadoy se
puede tratar como una variable que incluye el borde de la carretera
condiciones en modelos de predicción de choques multivariantes.
Zou et al. (2014)estudió el riesgo de lesión asociado con varios
eventos peligrosos, incluyendo vuelco y golpe con diferentes
objetos al borde de la carretera yBarreras tal como Barandilla
hormigón barrera y cable barrera Usandoun modelo de regresión
logística binaria con efectos mixtos. El estudio encontró que el
riesgo de lesión asociado con golpear una barrera eramenos que
Otro peligroso Eventos tal como Golpear un poste o Rollover.
Además, cuando las condiciones del tráfico lo permitan, la
recomendación de uso cable barrera Barandilla y hormigón
paredes respectivamente.
Parque y Abdel-Aty, (2015) Evaluado el seguridad Efectos de
mul-tratamientos al borde de la carretera con paramétricos y no
paramétricos Enfoques. Los autores desarrollaron mod- els
(GNMs) y splines de regresión adaptativa multivariante (MARS)
modelos para acomodar la no linealidad en los predictores de
bloqueo. En Haciendo así que Cuatro orilla del camino Elementos
Incluido entrada densidad postesse seleccionaron la densidad, la
distancia a los polos y la distancia a los árboles. Además, cinco
años de datos sobre accidentes, de 2008 a 2012, para se compilaron
carreteras rurales indivisas de cuatro carriles en Florida, con-
sidering tipos de bloqueo y niveles de gravedad. Basado en los
resultados de estudio, el número de accidentes se redujo seguido de
un aumento a distancia de postes y árboles. Roque y Cardoso (2015)
desarrolladoun asistido por ordenador procedimiento Para incluír
costar y Beneficios en carretera-toma de decisiones de intervención
de seguridad lateral utilizando equipos instalados en las carreteras
portuguesas. Los autores utilizaron el análisis de costo-beneficio
El programa informático, que incluía una lista de medidas de
seguridad vial, para com-pare diferentes alternativas con varios
tráfico diario anual promedio (AADT), costes medios de choque,
tasa de descuento, etc. y analizar el Efectos de orilla del camino
características en seguridad Niveles.
Hussein Et al. (2014) presentado un fiabilidad análisis método
para calibrar modelos de diseño geométrico que producirían
resultados consistentes niveles de riesgo. Los autores calibraron
gráficos de diseño de ordenadas medias en varios niveles de
probabilidad, donde la ordenada media se define como el distancia
horizontal entre el elemento restrictivo y el cen- terline del carril
interior. Los resultados demostraron que la corriente las guías de
diseño son conservadoras, especialmente con respecto a sharp Curvas
y Alto Velocidades. El Autores Concluyó ese con razón- fiabilidad
(riesgo) actual diseño Requisitos. El Coreano gobierno de Ministeriode
Tierra Transporte y Marítimo Asuntos usado fiabilidad análisis Para
evaluar diseño velocidad en un 2011 piloto estudiar (Oh y Mun 2012).

=
Basado en el diseño y Observado Velocidades (y su
variaciones), un el modelo de índice de confiabilidad se
desarrolló para medir el riesgo de accidente para segmentos
de autopistas coreanas. Los autores trataron el diseño
velocidad como capacidad en su análisis y velocidades
observadas como demanda. Además, implementaron los
índices de confiabilidad desarrollados en 18 segmentos y
luego compararlos con el número real dese bloquea en estos
lugares. Los resultados revelaron que como la seguridad
margen (el Diferencias entre capacidad y demanda)
aumentadoel estruendo Tarifas Tendían Para disminuir. En
otro estudiar Realizado por Madera y Donnell (2014), el
Autores estimativo el probabilidad deun vehículo que llega a
una parada completa a lo largo de curvas horizontales antes
golpear un objeto. El LSF se definió en base a la hori-
desplazamientos de la línea de visión zontal y las
distribuciones de distancia de visión de parada para
individual Controladores. El Resultados Demostrado ese
compensar adentroCurvas Fueron más eficaz cuando usado
cerca el fin de el curva.
Aunque ha habido un número considerable de
carreteras- estudios de diseño lateral (Zegeer et al., 1987;
Cazador 1993; Sotavento y Ayesamiento, 2002; Persaud et al.,
2004; Holdridge et al., 2005; Polus Et al., 2005; Richl y Sayed
2006; Sperry Et al., 2008; Mclaughlin et al., 2009; Liu y
Subramanian, 2009; Hummer et al., 2010; Bruto y Donnell
2011; Liu y Vosotros 2011; Pardillo Mayora Et al., 2010;Ayati
et al., 2012; El Esawey y Sayed 2012; Bella, 2013; Jalayery
Zhou, 2013; Eustace Et al., 2014; Fitzpatrick Et al., 2014;
Jalayeret al., 2014; Furgoneta Petegem y Wegman, 2014,
2014; Roque y Cardoso, 2014; Schrum et al., 2014; Madera y
Donnell 2014; Wuet al., 2014; Zou et al., 2014; ATSSA, 2015;
Hombre libre et al., 2015; FHWA, 2015; Contraste et al.,
2015; Jalayer et al., 2015; Parque y Abdel-Aty, 2015; Roque y
Cardoso, 2015; Roque et al., 2015), ninguno se ha centrado
en el análisis de fiabilidad. Esta valiosa informaciónción
podría proporcionar departamentos estatales de transporte
(DOTs) y local agencias con un directriz para mejor
comprensión el efectoDe las condiciones de las carreteras en
sus jurisdicciones y para determinar cuálesContramedidas
Para instrumento Para mitigar ROR Accidentes.
3. Método y datos
3.1. Fiabilidad análisis
En orden Para definir un fiabilidad índice como un factor de
seguridad un apropiadoPrimero se debe establecer LSF. Para
ello, definimos un "evento de error" o "incumplimiento
evento" para un claro zona como el medido clarodistancia
ser menos que el práctico (capacidad) distancia Denotapor
DC en las siguientes ecuaciones, identificadas por la
AASHTO Guía de diseño al borde de la carretera (AASHTO,
2011). La capacidad de la seg- ciones Indica su Resistencias
contra el probabilidad de Accidentes.Aunque el ancho de la
zona despejada se define en función de un número de fac-Tors,
incluyendo la velocidad de diseño de la carretera, el volumen
de tráfico, el terraplén pendiente, y curvatura horizontal de
la calzada, estudios previos han Demostrado ese en alta
velocidad carreteras acerca de 80% de errante vehi- cles
puede recuperarse dentro de 30 pies del borde de una manera
a través-viajada (AASHTO, 2011). Por lo tanto DC es supuesto
Para ser el mínimo prac- Distancia de zona clara que
proporciona el espacio adecuado para errantes vehículos
para recuperar. En cuanto a sideslope, 1 V:3H es el umbral
pendiente para la que la recuperación es menos probable en
una sección de relleno (AASHTO,2011). Por lo tanto, una
pendiente práctica (capacidad) (SC ) se define como un
pendiente más allá de la cual una sección no es recuperable. La
LSF (G) del La zona clara se puede definir en función de la zona
clara observada y el práctico (capacidad) claro zona como en Eq.
(1):
G = DO − DC (1)
Dónde:G = función de estado límite (LSF),DO = la densidad de
probabilidad ción (PDF) de Observado claro zona yDC PDF de
práctica (capacidad) zona despejada.
Dado que la pendiente se calcula a menudo como una fracción,
el LSF de la pendientes laterales Diferencia solamente
ligeramente De ese de el claro zona y enlatar

10
=
=
=
=
=
Figura 2. Relación gráfica entre el índice de fiabilidad y los parámetros estadísticos
de PF .(Ghasemi Et al., 2016).
definirse en función de la pendiente de los lados observada y la
práctica (capacidad) pendientes laterales, como en Eq. (2):
G = SC − SO (2)
Dónde:SC = función de estado límite (LSF),SO = PDF de lados
observados- lope, ySC PDF de pendiente práctica (capacidad).
En consecuencia, con respecto a la zona despejada, la
diferencia entre el PDF de el práctico (capacidad) claro zona y el PDF
de el Observado claro zona Rendimientos el probabilidad
distribución de fail- ure o probabilidad de incumplimiento, a
saber: PF . El estado de incumplimiento es el condición en cuál G
< 0 (Higo. 2). Por lo tanto:
PF = P (DO − DC < 0) = P(G < 0) (3)
Basado en el Resultados De nuestro comprensivo análisis cuál son
descrito más adelante, la zona despejada observada y la pendiente
de los lados observadaseguir distribuciones normales, mientras
que la práctica (capacidad) clara La zona y la pendiente de lado
práctica (capacidad) se definen en función de la manuales'
Recomendaciones. Típicamente cuando el distribución de PF se da
y sigue la distribución normal, el uso de los grafi- el método cal es
apropiado. Para calcular el índice de fiabilidad,se utilizó un enfoque
gráfico para determinar la probabilidad de no- cumplimiento,
basado en los datos recopilados de los segmentos del estudio
(Higo. 2). El Márgenes de seguridad para el claro zona y
pendientes laterales son definido como el Diferencias entre el
Archivos PDF de su demanda ycapacidad. El fiabilidad índice
enlatar ser definido en letra chica de el stan-Dard desviación de el
PF , basado en el distancia entre el significar
valor de la distribución de la PF y el margen de seguridad (G 0).
Usando el gráfico método Nosotros enlatar por lo tanto calcular el
relia-bilidad índice como Sigue (Cornell 1969; Ghasemi Et al.,
2016):
Mesa 1
Probabilidad de incumplimiento vs. fiabilidad índice.
Fiabilidad Índice Probabilidad de Incumplimiento
0.0 0.500 × 10+0
0.5 0.309 × 10+0
1.0 0.159 × 10+0
1.5 0.668 × 10−1
2.0 0.228 × 10−1
2.5 0.621 × 10−2
3.0 0.135 × 10−2
3.5 0.233 × 10−3
4.0 0.317 × 10−4
la capacidad y la probabilidad de incumplimiento serán mayores
que50%. Mesa 1 Ilustra el probabilidad de incumplimiento contra
un índice de confiabilidad para los datos distribuidos
normalmente. Como podemos ver, las probabilidades de
incumplimiento disminuyen cuando el reliabil- dad índices
aumentar Indicando un más fidedigno y seguro sistema. En
Cuadro 1, como ejemplo, vemos que un índice de fiabilidad de
1,0 corresponde a una probabilidad de incumplimiento de
alrededor del 16%. Mientras para no normal Distribuciones el
cambio en el probabilidad de no- conformidad es diferente el
mismo descendente tendencias son presente.
3.2. Segmento y estruendo datos
Para evaluar el método propuesto, se reunió y combinó datos de
dos bases de datos sobre accidentes y geometismo en carretera Ric
diseño Funciones. Nosotros entonces Compilado histórico ROR
estruendo datospara un 5 años Hora periodo De 2009 a través de
2013, De el Illi-nois Departamento de Transporte (IDOT) (Zhou et
al., 2013). En este estudio, solo consideramos los accidentes ror
porque los ror se bloquea contabilizado para el mayoría de el Rwd
Eventos (acerca de 80%) y cruzlas colisiones frontales en la línea
central no están directamente relacionadas con el borde de la
carretera condiciones. También obtuvimos de Google Earth Pro el
borde de la carretera geométrico diseño características (es decir,
pendientes laterales y ancho de zona clara) de 4500 al azar
seleccionado Segmentos De Illinois Unido EstadosBase de datos del
Programa de Evaluación de Carreteras (usRAP), cada una con una
base de datos definida longitud del segmento de 300 pies o 100 m
(IDOT, 2013). Cuadro 2 enumera el distribuciones de los segmentos
de estudio, basadas en la frecuencia de choques y severidad. Como
Mostrado en el mesa más que 64% de el Segmentosno tuvo
accidentes, y menos del dos por ciento tuvo más de tres Accidentes.
Desde Nosotros Considera solamente aquellos Segmentos con
Similar características de la calzada en este estudio (límites de
velocidad entre 45 y 55 millas por hora, anchos de carril mayores de
10.6 pies, anchos de hombros menos que 3 Pies. No horizontal y
vertical Curvaturas presente Notiras de estruendo de hombro
presentes, y buenas condiciones de la carretera), el efecto de
aquellos Parámetros en ROR Accidentes Fueron no Considera.Eso
deber ser nombrado ese el fijo segmentación regla (es decir, 300
ft.)
ˇ
G
G
(4) y Umbrales para calzada características tal como Carril Ancho y
hombro Ancho en éste estudiar son definido por el usRAP base
de datos.
Dónde:ˇ = fiabilidad índice G = significar de el seguridad
margeny G estándar desviación de seguridad margen.
Sin embargo si Variables hacer no seguir normal Distribuciones
y/o LSF no es liner y/o LSF tiene más de dos variables, es
inevitable que los esfuerzos matemáticos más complicados son
necesarios- sary (por ejemplo, Simulaciones y aproximado
método) (Ghasemi Et al., 2016). Usando el estándar normal
distribución función el prob-la capacidad de incumplimiento se
define como en Eq. (5) (Ghasemi et al.,2016):
PF = −ˇ (5)
Dónde:ˇ fiabilidad índice y estándar normal distribución.Si
el fiabilidad índice es mayor que 0, éste medio ese elcapacidad es
mayor que demanda y el probabilidad de no-conformidad es
menos que 50%. En el Otro mano si el fiabilidadíndice es menos
que 0, éste Indica ese demanda es mayor que

Esta base de datos contiene datos relativos a carreteras, bordes de
carreteras y bicicleta y peatón Instalaciones todo de cuál
contribuir Para vehículoAccidentes (usRAP, 2016).
4. Resultados y Discusiones
Como susodicho previamente ambos claro zona Ancho y
pendientes lateralesno son valores deterministas; por lo tanto,
la aplicación de la prueba- El análisis bilístico, como el análisis
de fiabilidad, parece apropiado. Para realizar el análisis de
fiabilidad, en primer lugar, es necesario identificar primero
tify distribuciones para las variables. Los segmentos del estudio
se dividen en cinco Categorías (es decir, cero Uno Dos Tres y
cuatro) Indicando el totalnúmero de accidentes de ROR que se
produjeron en cada segmento de carretera durante el tiempo
deIng el quinquenal estudiar periodo. Por lo tanto Nosotros
separadamente especificado los PDF de la zona despejada
observada y la pendiente de los lados observados de seg- ciones
para cada de el Cinco Categorías de estruendo frecuencia.
Usando el

10
∼
∼
Mesa 2
Distribuciones de Segmentos basado en estruendo frecuencia y
severidad.
Categoría Frecuencia Porcentaje (%)
Estruendo severidad Fatal 194 4.3
Herida 477 10.6
Propiedad Daño Solamente (DOP) 909 20.2
Ninguno (sin bloqueo) 2920 64.9
Estruendo frecuencia (número de ROR Accidentes por segmento) Cero (No Desplome) 2920 64.9
Uno 1026 22.8
Dos 333 7.4
Tres 162 3.6
Cuatro 59 1.3
Mesa 3
Resultados de las pruebas de normalidad para la zona despejada observada y la
pendiente de los segmentos con No Accidentes.
Normalidad Prueba Observado Claro Zona Observado Pendiente
de los lados
valor p ˛ valor p ˛
Shapiro-Wilk 0.51 0.05 0.54 0.05
Kolmogorov-Smirnov 0.43 0.05 0.17 0.05
Chi-cuadrado 0.07 0.05 0.10 0.05
Mesa 4
Estadístico Parámetros de el Equipadas normal Distribuciones.
Estruendo Frecuencia Observado Claro Zona Observado Pendiente
de los lados
(J (J
Cero 34.1 6.4 0.28 0.03
Uno 24.6 5.5 0.31 0.06
Dos 15.4 5.2 0.34 0.05
Tres 11.9 4.5 0.42 0.04
Cuatro 7.5 3.0 0.47 0.02
MATLAB®
R2014a aplicación, dibujamos las distribuciones mejor
ajustadas de la zona clara y la pendiente, basándose en su raíz-
media-cuadrada errores (RMSEs) como se muestra en Figs. 3 y 4.
Teóricamente, el proce- para encontrar la distribución normal
ajustada se despliega haciendo coincidir el distribución de pico y
varianza con el significar y el varianzade el reunido datos. Según
Para Higo. 3 y 4, todo Archivos PDF comportarsecomo normal
Distribuciones. Además el Obtenido normalidad prueba resultados
(es decir, Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov y chi-cuadrado)
confirmó que la zona despejada observada y la pendiente de los
lados siguen nor- distribuciones mal. Cuadro 3, como ejemplo,
presenta la normalidad resultados de la prueba tanto para la zona
clara como para la pendiente de los segmentos con- out se bloquea
con un intervalo de confianza del 95%. Como vemos en la tabla, el
calculado p-los valores en todas las pruebas son mayores que el
signif- icance nivel (˛), cuál medio ese el nulo hipótesis no poder
ser rechazado. En este caso, la hipótesis nula es que todos los datos
fueron Muestreados De un población ese seguir un normal
distribución.
Cuadro 4 enumera los parámetros estadísticos (es decir, la media
( ) y stan- Dard desviación ((J)) de el distribuciones ajustadas. Al
miraresta tabla, algunos puntos son dignos de mención. Por ejemplo,
el valores medios de las zonas claras observadas de todos los
segmentos estudiados varían entre 7,5 pies y 34 pies y los valores
medios de los observados pendientes laterales de todo estudiado
Segmentos caer entre 0.28 ( 1 V:3.3Hpendientes laterales) y 0,47 ( 1
V:2H pendiente de los lados). Los segmentos con unfor- dando
bordes de carreteras como pendientes laterales empinadas y zonas
estrechas y claras experimentó más caídas de ROR, lo que es
consistente con el hallazgo- ciones de la mayoría de la literatura
existente (por ejemplo, Zegeer et al., 1987; Cazador 1993; Sotavento
y Ayesamiento, 2002; Holdridge Et al., 2005; Sperry et al., 2008;
Mclaughlin et al., 2009; Liu y Subramanian, 2009; Pardillo Mayora et
al., 2010; Ayati et al., 2012; El Esawey y Sayed 2012; Roque y
Cardoso, 2014; Schrum Et al., 2014; Zouet al., 2014; ATSSA, 2015; Parque
y Abdel-Aty, 2015; Roque et al., 2015). Cuadro 5 recopila los parámetros
estadísticos del sistema de seguridad. ginebra Distribuciones para ambos
orilla del camino Funciones. Basado en estos Resultados

−
Mesa 5
Estadístico Parámetros de el seguridad margen Distribuciones.
Estruendo Frecuencia Observado Claro Zona Observado Pendiente
de los lados
(J (J
Cero +4.1 6.4 +0.05 0.03
Uno
Dos
−5.4
−14.6
5.5
5.2
+0.02
−0.01
0.06
0.05
Tres
Cuatro
−18.1
−22.5
4.5
3.0
−0.09
−0.14
0.04
0.02
el valor medio de los márgenes de seguridad de la zona
despejada y de los lados- galope de Segmentos con más
Accidentes son Negativo. Éste medio eseEstos segmentos
tienen anchos de zona claros y pendientes laterales que son
menores que práctico valores como recomendado en el
Manuales. Usando Eqs.
(4) y (5), Nosotros calculado el fiabilidad índices y
Probabilidades deincumplimiento para ambos orilla del
camino Funciones para cada estruendo categoríacomo
Mostrado en Mesa 6. Éste mesa Muestra ese el fiabilidad
índices para unclaro zona Extendieron entre +0.64 y 7.50,
cuál Corresponde Parael Probabilidades de incumplimiento
de 26% y 100%, respectivamente.
Nosotros nota ese la probabilidad de incumplimiento no es
iguala la probabilidad de ocurrencia de choque. Una colisión
puede ocurrir si un conductor hojas el viajar Carril pendiente
Para fatiga o de viaje también rápidocon respecto a las
condiciones meteorológicas o geométricas de la carretera, y un
objeto y/o la pendiente empinada existe en el lado de la
carretera simultáneamente. Para correlacionar las
probabilidades de incumplimiento con el accidente se
producen- ción de los índices de fiabilidad pueden utilizarse
para indicar el seguridad Niveles de orilla del camino
Segmentos Nosotros reunido y Utilizado Cinco años (2009–
2013) de datos de accidentes ror, junto con volúmenes de
tráfico. Desde el fiabilidad índices en éste estudiar Fueron
calculado basado sobrevariables estadísticas no accidentadas
(es decir, zona clara y pendientes laterales), fue Es esencial que
se compararan con los datos de bloqueo reales para determinar
si eran o no indicadores razonables de la seguridad vial. Para
determinar las tasas de bloqueo para cada categoría de
bloqueo, el número de Se dividieron los bloqueos que se
produjeron en los segmentos de la categoría por el promedio
de los volúmenes de AADT de todos los segmentos que caen
en eso categoría particular, como se muestra en Cuadro 6.
Luego, por separado calculado los márgenes de seguridad y
los índices de fiabilidad para cada accidente categoría usando
Eqs. (3) y (4).
Mesa 6 Enlaces el probabilidad de incumplimiento del
bloqueotasa de cada categoría de accidente. Como vemos en la
tabla, las tasas de accidentes aumentar con aumento de las
probabilidades de incumplimiento. Por ejemplo, una tasa de
bloqueo de 1,12 corresponde a probabilidades de
incumplimiento de alrededor 83% y 37% para el claro zona y
lados-lope, respectivamente. Observamos que la probabilidad
de incumplimiento describe el rendimiento incorrecto de
segmentos enteros, dado sólo las zonas claras prácticas y
observadas / pendientes laterales. Desde que sólo se
seleccionaron los segmentos con características de calzada
similares, aparte de las características de la carretera
estudiadas aquí (es decir, zona despejada y lados- lope),
Nosotros enlatar confirmar el relación entre el
Probabilidadesde índices de incumplimiento/confiabilidad y
ocurrencias de bloqueos a un en gran medida, determinando
las distribuciones normales de la carretera características para
cada categoría de bloqueo.

10
−
Higo. 3. Observado claro zona de Segmentos para Cinco estruendo Categorías: a) No accidente; b) Uno accidente; c) Dos accidentes; d) Tres accidentes; e)
Cuatro Accidentes.
Higo. 5 y 6 ilustrar el Variaciones de el seguridad Márgenes y
fiabilidad índices con respeto Para el estruendo Tarifas. Como
Mostrado en Higo. 5,a medida que aumentan los márgenes de
seguridad, las tasas de accidentes disminuyen. Estos Resultados
son consistente con el Resultados de un estudiar por Oh y Mun
(2012) demostrando que como el margen de seguridad (las
diferencias entre Observado velocidad y diseño velocidad)
Aumenta estruendo Tarifas tienden a disminuir. Esta cifra
también muestra que, con respecto a la claro zona el estruendo
Tarifas asociado con un seguridad margen de −20
son mucho superior que aquellos para un seguridad margen de 0. El
anterior cor-Responde Para un claro zona Ancho de 10 Pies. y el
último Correspondea un ancho de zona clara de 30 pies. Estos
resultados están en buen acuerdo con los resultados de Ogle et al.
(2009); Jurewicz y Pyta (2010); Señor et al. (2011); Furgoneta
Petegem y Wegman (2014); Roque et al.(2015). Del mismo modo,
con respecto a las pendientes laterales, las tasas de accidentes
asociadascon un margen de seguridad de 1.67, que corresponde a
un 1 V:2H lados-galope son superior que aquellos con un seguridad
margen de 0, o un 1 V:3H

−
−
−
Higo. 4. Observado pendientes laterales de Segmentos para Cinco estruendo Categorías: a) No accidente; b) Uno accidente; c) Dos accidentes; d) Tres accidentes;
e) Cuatro Accidentes.
pendientes laterales. Estos resultados también están en línea con los
resultados de Zegeer Et al. (1987); Pardillo Mayora Et al. (2010);
Peng Et al. (2012); RoqueEt al. (2015).
Figura 6 demuestra que cuanto mayor sea el valor del índice de
confiabilidad, cuanto menor sea la tasa de accidentes. Este resultado
está en buen acuerdo con Oh y Mun's Resultados. Más
específicamente un estruendo tasa correspondiente
a un valor de índice de confiabilidad de sideslope de 2.0 es
aproximadamente dos veces más que con un valor de 0.
Semejantemente como para un claro zona un estruendo tasa para
elfiabilidad índice de 4 es aproximadamente Tres veces de ese para
un fiabilidadíndice de 1. Observamos que los coeficientes de
determinación (R2) enLos modelos de regresión polinómica para la
zona clara y la pendiente de los lados son 0.99, y 0.98,
respectivamente. Por lo tanto el relación entre

10
Mesa 6
Probabilidad de incumplimiento y fiabilidad índice vs. estruendo tasa.
Frecuencia de bloqueo
(Número de bloqueos de
RORpor Segmento)
Promedio AADT(veh/día) Estruendo Tasa
(Bloqueos por
millónVehículo
Millas)
Fiabilidad Índice Probabilidad de
Incumplimiento
Claro Zona Pendient
e de los
lados
Claro Zona Pendiente
de los
lados
Cero 8650 0.00 +0.64 +1.67 0.261 0.047
Uno 8600 1.12 −0.98 +0.33 0.836 0.370
Dos 9740 1.98 −2.81 −0.20 0.997
Tres 9010 3.21 −4.02 −2.25 1.000
0.579
0.988
Cuatro 8150 4.73 −7.50 −7.00 1.000 1.000
Higo. 5. Seguridad margen vs. estruendo tasa.
el estruendo Tarifas y el fiabilidad índices Mostró un tendencia con
un Altocoeficiente de determinación ese Valida éste acercarse.
5. Limitaciones
Según Para anterior Estudios (por ejemplo, Jalayer Et al.,

2014; JalayerEt al., 2015), un significativo importe de orilla
del camino información (por ejemplo,

10
Higo. 6. Fiabilidad índice vs. estruendo tasa.
pendiente de la carretera, pendiente, objetos fijos al borde de la
carretera y sus densidades, y compensado al borde de la manera
del recorrido) falta en muchos estados Bases de datos DOT. Una
de las razones por las que no hay muchos estudios en el Efectos de
Parámetros para RHR es el dificultad de obtención esos
parámetros para los años actuales y pasados. Basado en un estudio
realizado, imágenes de satélite e imágenes aéreas son sonoras
métodos para extraer entidades planimétricas (Jalayer et al.,
2015). Con calibrado antena Imágenes el antena imaginería enlatar
Además ser Utilizadopara derivar información de pendiente; sin
embargo, dependiendo de las resoluciones, Estos métodos se
limitan en cierta medida a la extracción de información. ción en
pequeños objetos verticales al borde de la carretera (por ejemplo,
postes de señalización e incendios) hidrantes). Por lo tanto, las
limitaciones derivadas de la disponibilidad dealta resolución En
Google Tierra Pro Imágenes para limitado años deber ser
Considera.
6. Conclusiones y Recomendaciones
Este estudio utilizó un enfoque probabilístico para desarrollar
reliabil- dad índices para orilla del camino Funciones (es decir,
claro zona y pendientes laterales) en carreteras rurales de dos
carriles. Esto representa uno de los pocos intentos primeros aplicar
el análisis de fiabilidad a la evaluación de la seguridad vial. La
relación- Nale para éste esfuerzo era el necesitar Para cuantificar
orilla del camino seguridad Niveles porTratar claro zona Ancho y
pendientes laterales como Dos continuo bastanteque discretos,
variables para su uso en la determinación de RHR en una escala
de 1–7. Rhr es la principal medida de las condiciones de la
carretera en la actualidad utilizado en algoritmos de predicción
de accidentes para zonas rurales de dos carriles de alta- Maneras.
Este artículo proporciona a los investigadores y agencias de
transporte con una mejor comprensión del efecto de las condiciones
de la carretera, en orden Para implementar eficaz Contramedidas.

Confiando únicamente en

10
−
−
determinista diseño criterios Proporciona No información con
respecto a cualquier Desviaciones De diseño normas o
Recomendaciones. Para evaluar-se fue el rendimiento de nuestro
método, obtuvimos cinco años de ror crashdatos de 2009 a 2013 de
una base de datos del estado de Illinois. Nosotros también se ha
recopilado de Google Earth Pro la información necesaria al borde de
la carretera para 4500 300 pies Segmentos cuál Fueron al azar
seleccionado De elBase de datos usRAP de Illinois. En base a los
resultados obtenidos, el reliabil- dad índices para claro Zonas
Extendieron entre +0.64 y 7.50 y parapendientes laterales cortar
entre +1.67 y 7.00. El Resultados de éste estudiardemostrar ese
fiabilidad índices enlatar servir como un sustituto mea-seguro
para los niveles de seguridad de las condiciones de la carretera. En
otras palabras, como se aumenta el nivel de seguridad de las
condiciones de la carretera, su fiabilidad los valores de índice
también aumentan. Esto significa que cuanto mayor sea la fiabilidad
valores de índice, cuanto más bajas son las tasas de bloqueo de ROR.
Por otra parte, ROR accidente Tarifas aumentar con un aumentar
en el seguridad riesgo o Probabilidades de incumplimiento. Al
considerar sólo los segmentos con carretera similar- características
de la manera, confirmamos en gran medida la relación entre ROR
Colisiones y orilla del camino Funciones (es decir, claro zona y
sideslope).
Para especificar los índices de fiabilidad adecuados, fiabilidad
óptimalos valores del índice deben ser determinados, que implica
una determinación de las compensaciones entre un ancho de zona
despejado práctico y la pendiente de los ladosy el costo de falla (por
ejemplo, el costo de accidente). El enfoque propuesto en este
estudiar Mayo ser adecuado para Desarrollo fiabilidad índices
para difieren- ente Escenarios con respeto Para varios calzada
características ylos valores prácticos de anchos de zona claros y
pendientes laterales en la ciudad, condado y estado Niveles. Éste
modelo es Además apropiado para uso enauditorías de seguridad
vial (AES) y en evaluaciones de riesgos de segmentos de carreteras
con el fin de priorizar las mejoras con respecto a su fiabilidad
índices.
Las posibles extensiones de este estudio pueden centrarse en
dos diferentes aspectos: LSF y recolección de datos en carretera.
Tomamos nota de que, si bien construyó dos modelos de
confiabilidad separados para el ancho de zona clara y El
presidente. - De la comisión de Investigación de la Comisión de
Las Ciones de La Haya, el Parlamento Europeo dad índices en
orden Para considerar su combinado efecto en fiabilidad Para
identificar el serie Sistemas fiabilidad. Adicionalmente realización
Más investigación sobre este tema en particular puede ayudar a
identificar adecuado LSF y probabilidad objetivo de
incumplimiento. Dado el rápido ritmode investigación y desarrollo
en el campo de móvil luz deteccióny el procesamiento de datos de
rango (LiDAR) como un emerg- de alta precisión ción de la
tecnología, cabe esperar que este método sea un atractivo
solución para acopio y Gestión el de la nación carretera-lado
inventario datos. Como tal extracción de orilla del camino
Funciones Dedetección remota Imágenes Obtenido De móvil Lidar
enlatar aumentar el exactitud de reunido orilla del camino
Funciones.
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