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Estimación Del Número De Accidentes De Tránsito En Intersecciones Semaforizadas A Través Del Factor De Calibración Del Método Predictivo Del HSM

Published in: Prospective and trends in technology and skills for sustainable social development. Leveraging emerging technologies to construct the future: Proceedings of the 19th LACCEI International Multi-Conference for Engineering, Education and Technology
Date of Conference: July 19-23, 2021
Location of Conference: Virtual
Authors: Elvis Salazar (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, PE)
Sebastian Mendoza (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, PE)
Manuel Silvera (Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas, PE)
Full Paper: #425

Abstract:

El Manual de Seguridad Vial (HSM) de los Estados Unidos recomienda el método predictivo para caracterizar cuantitativamente a las intersecciones en función al número de accidentes que se pueden producir. Se utilizan como variables el período de tiempo, el diseño geométrico, el tipo de control de tráfico y los volúmenes de tránsito. Tomando en cuenta que el modelo predictivo originalmente se desarrolló con información de la red vial norteamericana, es necesario un factor de calibración local que permita ajustar los resultados a la realidad de cada país. En el Perú, la accidentalidad en las vías es uno de los problemas que afecta a la sociedad. Se han registrado más de 80,000 accidentes de tránsito cada año desde el 2010. De estos acontecimientos, el 70% suceden en el área Metropolitana de Lima y el 34.9% de estos se generan en intersecciones. Esta considerable proporción resulta lógica porque este tipo de infraestructura genera la mayor cantidad de puntos de conflicto entre vehículos y peatones. Ante ello, el presente artículo propone al método predictivo como herramienta de ayuda para que las autoridades responsables de la gestión de la seguridad vial puedan tomar las mejores decisiones que permitan reducir los accidentes de tránsito. Para ello, se aplicó el método predictivo en 2 intersecciones semaforizadas tipo cruz ubicadas en una de las vías principales de Lima con gran afluencia de tráfico, pasajeros y peatones. Aplicando el método predictivo se obtuvo un factor de calibración de 0.841. El resultado presenta una dispersión del 15.89% con respecto a los accidentes observados en ambas intersecciones estudiadas. El factor de calibración nos permite ajustar el modelo predictivo del HSM a una realidad peruana. Con esta información se puede formular medidas de gestión para la reducción de la tasa de accidentes de tránsito en intersecciones semaforizadas.