Diseño de un modelo de pronóstico en zonas con altos índices de accidentalidad vial en Barranquilla

Los accidentes de tránsito en Colombia ocupan el segundo lugar de causas de muerte después de los homicidios. El crecimiento de la ciudad de Barranquilla ha ocasionado un aumento en la cantidad de vehículos, lo cual, sumado a deficientes políticas de seguridad vial, falta de divulgación de las misma...

Full description

Autores:
Esteban Taberner, Linda Margarita
González Estrada, Cesia Angelini
Morales Charris, Braiton Fernando
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2021
Institución:
Universidad del Norte
Repositorio:
Repositorio Uninorte
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/9568
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10584/9568
Palabra clave:
Accidentalidad vial
Análisis de datos
Puntos calientes
Pronósticos
Data analysis
Hot spots
Forecasts
Road accident
Rights
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description Los accidentes de tránsito en Colombia ocupan el segundo lugar de causas de muerte después de los homicidios. El crecimiento de la ciudad de Barranquilla ha ocasionado un aumento en la cantidad de vehículos, lo cual, sumado a deficientes políticas de seguridad vial, falta de divulgación de las mismas y falta de diagnóstico de riesgos viales, han propiciado altas tasas de accidentalidad vial. Sin embargo, aunque la accidentalidad de tránsito es uno de los mayores problemas que afectan a nivel mundial, en Barranquilla no se cuenta con un mapa que identifique las zonas críticas de accidentalidad para el desarrollo e implementación de medidas que ataquen efectivamente esta problemática. Por lo anterior, se efectuó la visualización de los datos por medio de un dashboard en Power BI, se desarrolló un modelo de pronóstico de los accidentes de tránsito en Barranquilla en R Studio y se diseñaron modelos de puntos calientes en ArcGIS para identificar las zonas con altas concentraciones de accidentes y evaluar si las medidas instaladas son suficientes o no. Como resultado, mediante un modelo de suavización exponencial doble, se pronosticó el número de accidentes de tránsito para marzo, abril y mayo del año 2021, cuyas cifras se redujeron en un 73%, 43% y 65% respectivamente en comparación con el año 2020, ya que han sido influenciadas por las restricciones de la crisis sanitaria del COVID-19. Asimismo, de acuerdo con el modelo de puntos calientes se detectaron tres zonas críticas: Circunvalar con el barrio Los Olivos, barrio El Porvenir y alrededores (Norte Centro Histórico) y Calle 30, las cuales, a pesar de contar con semáforos y cámaras de fotodetección, presentan alto flujo de vehículos, falta de educación vial de conductores y peatones y competencia entre conductores para recoger pasajeros. Con lo obtenido se recomienda a las autoridades de tránsito implementar políticas de movilidad en la ciudad enfocadas principalmente en las zonas calientes o de alta accidentalidad.
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Por lo anterior, se efectuó la visualización de los datos por medio de un dashboard en Power BI, se desarrolló un modelo de pronóstico de los accidentes de tránsito en Barranquilla en R Studio y se diseñaron modelos de puntos calientes en ArcGIS para identificar las zonas con altas concentraciones de accidentes y evaluar si las medidas instaladas son suficientes o no. Como resultado, mediante un modelo de suavización exponencial doble, se pronosticó el número de accidentes de tránsito para marzo, abril y mayo del año 2021, cuyas cifras se redujeron en un 73%, 43% y 65% respectivamente en comparación con el año 2020, ya que han sido influenciadas por las restricciones de la crisis sanitaria del COVID-19. Asimismo, de acuerdo con el modelo de puntos calientes se detectaron tres zonas críticas: Circunvalar con el barrio Los Olivos, barrio El Porvenir y alrededores (Norte Centro Histórico) y Calle 30, las cuales, a pesar de contar con semáforos y cámaras de fotodetección, presentan alto flujo de vehículos, falta de educación vial de conductores y peatones y competencia entre conductores para recoger pasajeros. Con lo obtenido se recomienda a las autoridades de tránsito implementar políticas de movilidad en la ciudad enfocadas principalmente en las zonas calientes o de alta accidentalidad.In Colombia, the second cause of death after homicides is traffic accidents. In the case of Barranquilla, the growth of the city has caused an increase in the number of vehicles, which, combined with poor safety measures for highways and roads, lack of dissemination regarding these policies, and lack of road risk assessments, has led to high rates in traffic accidents. Moreover, even though traffic accidents are a predominant global issue, Barranquilla has not mapped problematic areas where traffic accidents largely occur. This type of planning would aid in the development and implementation of effective measures to combat such accidents. Thus, this study presents a dashboard using Power BI, develops a forecast model in R Studio for traffic accidents in Barranquilla, and uses ArcGIS to flag hot spots which identify areas with high concentrations of accidents and assess whether the security measures in place are sufficient. As a result, using double exponential smoothing, the study predicted the number of traffic accidents for March, April, and May of 2021: for these months the accidents decreased by 73%, 43% and 65%, respectively, compared to 2020, due to sanitary restrictions implemented because of the COVID-19 health crisis. Likewise, according to the hot spot model, three accident prone areas were detected: Circunvalar with Los Olivos neighborhood, El Porvenir neighborhood and surrounding areas (North Historic Center), and Calle 30. These identified areas, despite the presence of traffic lights and traffic enforcement cameras, experience a high influx of vehicles, lack of road safety education for drivers and pedestrians, and competition between drivers to pick up passengers. Therefore, the present project recommends that transit authorities in Barranquilla implement policies on mobility focused mainly on hot spots or areas with high rates of accidents.spaBarranquilla, Universidad del Norte, 2021Universidad del Nortehttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Accidentalidad vialAnálisis de datosPuntos calientesPronósticosData analysisHot spotsForecastsRoad accidentDiseño de un modelo de pronóstico en zonas con altos índices de accidentalidad vial en BarranquillaDesign of forecast model in areas with high road accident rates in Barranquillaarticlehttp://purl.org/coar/resource_type/c_6501ORIGINALImagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_ESPAÑOL.jpgImagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_ESPAÑOL.jpgImagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_ESPAÑOL.JPGimage/jpeg177106https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9568/9/Imagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_ESPA%c3%91OL.jpg4b3b3ffb8265eccd4fd112dee3f7ec1bMD59Imagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_ESPAÑOL.pdfImagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_ESPAÑOL.pdfImagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_ESPAÑOL.PDFapplication/pdf2691514https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9568/10/Imagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_ESPA%c3%91OL.pdfa538b3d9fc434ca087f3a9bdcf4c7bc5MD510Imagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_INGLES.jpgImagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_INGLES.jpgImagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_INGLES.JPGimage/jpeg173677https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9568/11/Imagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_INGLES.jpgcd59ab15756129b5c817273fffc98373MD511Imagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_INGLES.pdfImagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_INGLES.pdfImagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_INGLES.PDFapplication/pdf2691130https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9568/12/Imagen_PF_Esteban_Gonzalez_Morales_INGLES.pdf2425a03f42a62e1aebf73838d99d0031MD512LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-81748https://manglar.uninorte.edu.co/bitstream/10584/9568/13/license.txt8a4605be74aa9ea9d79846c1fba20a33MD51310584/9568oai:manglar.uninorte.edu.co:10584/95682021-06-10 15:47:41.738Repositorio Digital de la Universidad del Nortemauribe@uninorte.edu.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