Diagnóstico de puntos críticos y alternativas de prevención a la accidentalidad presentada en el corredor vial rural del tramo comprendido entre los sectores la unión - balsa, municipio de Labateca, departamento de Norte de Santander.
El análisis de puntos críticos y las alternativas de prevención para la accidentalidad en vías secundarias son elementos clave en la mejora de la seguridad vial y la reducción de accidentes en este tipo de carreteras. Las vías secundarias representan una parte significativa de la red vial y, a menud...
- Autores:
-
Gómez Cruz, Mauricio Eliseo
Ramos Quintero, Karen Lizeth
- Tipo de recurso:
- Trabajo de grado de pregrado
- Fecha de publicación:
- 2023
- Institución:
- Universidad Francisco de Paula Santander
- Repositorio:
- Repositorio Digital UFPS
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/6852
- Acceso en línea:
- https://repositorio.ufps.edu.co/handle/ufps/6852
- Palabra clave:
- Seguridad vial
Prevención
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Punto crítico
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Estado
Prevención
Seguridad vial
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- openAccess
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- Derechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2023
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El análisis de puntos críticos y las alternativas de prevención para la accidentalidad en vías secundarias son elementos clave en la mejora de la seguridad vial y la reducción de accidentes en este tipo de carreteras. Las vías secundarias representan una parte significativa de la red vial y, a menudo, presentan desafíos específicos en términos de seguridad debido a su diseño, condiciones y características. El análisis de puntos críticos en vías secundarias implica la identificación y evaluación de aquellos lugares o situaciones donde existe un mayor riesgo de accidentes. Esto puede incluir curvas peligrosas, intersecciones conflictivas, zonas con alta densidad de tráfico, tramos con deficiencias en el pavimento, señalización insuficiente o falta de iluminación adecuada, entre otros factores. Una vez identificados los puntos críticos, es esencial desarrollar alternativas de prevención efectivas para reducir los riesgos y mejorar la seguridad en estas vías. |
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Esto puede incluir curvas peligrosas, intersecciones conflictivas, zonas con alta densidad de tráfico, tramos con deficiencias en el pavimento, señalización insuficiente o falta de iluminación adecuada, entre otros factores. Una vez identificados los puntos críticos, es esencial desarrollar alternativas de prevención efectivas para reducir los riesgos y mejorar la seguridad en estas vías.Introducción 1. Problema 1.1 Título 1.2 Planteamiento del Problema 1.3 Formulación del Problema 1.4 Objetivos 1.4.1 Objetivo General. 1.4.2 Objetivos Específicos. 1.5 Justificación 1.6 Alcances y Limitaciones 1.6.1 Alcances. 1.6.2 Limitaciones. 1.7 Delimitaciones. 1.7.1 Delimitación Espacial. 1.7.2 Delimitación Temporal. 1.7.3 Delimitación Conceptual. 2. Marco Referencial 2.1 Antecedentes 2.1.1 Antecedentes Internacionales. 2.1.2 Antecedentes Bibliográficos. 2.2 Marco Contextual 9 11 11 11 12 13 13 13 13 14 14 15 15 15 15 16 17 17 17 18 20 2.3 Marco Teórico 20 2.4 Marco Conceptual 2.5 Marco Legal 3. Diseño Metodológico 3.1 Tipo de Investigación 3.2 Población y Muestra 3.2.1 Población. 3.2.2 Muestra. 3.3 Instrumentos para la Recolección de Información 3.3.1 Información Primaria. 3.3.2 Información Secundaria. 3.4 Técnicas de Análisis y Procesamiento de Datos 4. Desarrollo del Proyecto Conclusiones Recomendaciones Referencias Bibliográficas Anexos 23 25 28 28 28 28 28 29 29 29 29 30 51 53 55 58PregradoIngeniero(a) Civil61 páginas. ilustraciones,(Trabajo completo) 1.289 KBapplication/pdfspaUniversidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería CivilDerechos Reservados - Universidad Francisco de Paula Santander, 2023info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-CompartirIgual 4.0 Internacional (CC BY-NC-SA 4.0)http://purl.org/coar/access_right/c_abf2https://catalogobiblioteca.ufps.edu.co/descargas/tesis/TG_1113938_1110822.pdfDiagnóstico de puntos críticos y alternativas de prevención a la accidentalidad presentada en el corredor vial rural del tramo comprendido entre los sectores la unión - balsa, municipio de Labateca, departamento de Norte de Santander.Trabajo de grado - Pregradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fTextinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesishttps://purl.org/redcol/resource_type/TPinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/version/c_970fb48d4fbd8a85Seguridad vialPrevenciónVíasPunto críticoVíaEstadoPrevenciónSeguridad vialAbdel-Aty, M., Pande, A., Jovanis, P., & Lee, C. (2015). "Spatial Analysis Approaches for Identifying High Crash Risk Road Locations". Accident Analysis & Prevention, 75, 159170.Álvarez, A., & González, E. (2008). "Identificación y análisis de puntos críticos de accidentes de tráfico mediante técnicas de minería de datos". Revista de Obras Públicas, 155(3476), 4152.Arévalo, J., & Bernal, D. (2022). "Análisis de puntos críticos de accidentalidad en una vía rural utilizando técnicas de minería de datos". Revista Espacios, 43(8), 22-34.Bao, S., Yan, X., Ma, W., & Liu, P. (2019). "A Bayesian Network Approach to Investigate Crash Contributing Factors in Urban Road Networks". Accident Analysis & Prevention, 123, 202-211.Cepeda, J., & Rodríguez, L. (2013). "Diagnóstico de puntos críticos de accidentalidad en tramos urbanos de vías arteriales". Ingeniería e Investigación, 33(1), 37-45.Chen, G., Wang, C., Ma, W., & Ye, Z. (2019). "Analysis of Pedestrian Crashes on Urban Arterials Using Bayesian Networks". Accident Analysis & Prevention, 125, 199-208.Deb, K. S., Sarker, D., Das, S., & Mohan, D. (2019). "Investigating the Contributory Factors of Road Traffic Crashes Using Multivariate Poisson Regression Model". Journal of Transportation Safety & Security, 11(3), 219-235.El-Basyouny, K., Sayed, T., & Lord, D. (2011). "Systematic Approach for Identifying Hazardous Locations on Road Networks". Transportation Research Record, 2265(1), 35-43.Elvik, R. (2009). "The Handbook of Road Safety Measures". Elsevier.Estrada, J., Bocarejo, J., & Oviedo, D. (2015). "Metodología para el diagnóstico y evaluación de puntos críticos en la accidentalidad de ciclistas en Bogotá". Revista de Ingeniería, 41, 7-14.Gabauer, D., Sayed, T., & Ahmed, M. (2011). "Identifying Accident-Prone Locations on Urban Road Networks Using Random-Effect Models". Accident Analysis & Prevention, 43(6), 2286-2294.García, G., Martín, C., & Sánchez, M. (2014). "Evaluación de la accidentalidad y análisis de puntos críticos en carreteras convencionales". Dyna, 81(188), 60-67.García, R., & Pérez, J. (2009). "Metodología para la identificación de puntos críticos en la accidentalidad de una red de carreteras". Revista de Ingeniería y Desarrollo Sustentable, 3(2), 9-18.Gómez, M., & Delgado, M. (2010). "Metodología para la identificación de puntos negros de accidentes de tránsito en vías urbanas". Revista Tecnura, 14(26), 85-96.Guzmán, A., & González, A. (2019). "Identificación de puntos críticos de accidentalidad en carreteras de montaña utilizando técnicas de análisis multicriterio". Revista Politécnica, 39(2), 29-39.Haddad, H., & Saldarriaga, O. (2012). "Identificación de puntos críticos de accidentalidad en una vía con enfoque en motocicletas". Revista de la Facultad de Ingeniería, 28(46), 125-140.Huang, Y., Abdel-Aty, M., & Wang, X. (2015). "A Comprehensive Investigation of Freeway Safety Impact Factors: A Heterogeneous Unobserved Site Analysis". Accident Analysis & Prevention, 82, 94-104.Hughes, B., & Ferreira, L. (2010). "Road Traffic Safety: The Role of Predictive Models". Springer.Karlaftis, M., & Yannis, G. (2018). "Investigation of the Relationship Between Accident Types and Accident Causes". Safety Science, 106, 9-15.Lin, P. S., Wu, C. M., & Kan, C. D. (2014). "Identifying High-Risk Locations for Road Traffic Accidents in Taiwan". Accident Analysis & Prevention, 62, 57-71.Lord, D., & Mannering, F. (2010). "The Statistical Analysis of Crash-Frequency Data: A Review and Assessment of Methodological Alternatives". Transportation Research Part A: Policy and Practice, 44(5), 291-305.Medina, L., & Gaitán, C. (2018). "Identificación de puntos críticos de accidentalidad en el área metropolitana de Bucaramanga". Revista UIS Ingenierías, 17(2), 137-148.Navarro, J., & Aguirre, J. (2020). "Metodología para la identificación de puntos críticos de accidentalidad en la red vial urbana". Revista Ingeniería de Construcción, 35(2), 275-289.Nguyen, T., & Lord, D. (2018). "Exploring Multivariate Crash Severity Analysis for Crash Types". Accident Analysis & Prevention, 117, 104-111.Núñez, M., & Sánchez, A. (2021). "Identificación de puntos críticos de accidentalidad utilizando análisis geoespacial". Revista de Investigación e Innovación en Ingeniería, 9(2), 79-93.Ocampo, H., & Flórez, C. (2020). "Análisis de puntos críticos de accidentalidad en vías urbanas de ciudades intermedias en Colombia". Ingeniería y Competitividad, 22(2), 105-116.Ossen, D. R., & Yusoff, N. (2019). "Modelling Traffic Accidents at Signalized Intersections: The Effect of Sight Distance and Road Geometry". Journal of Traffic and Transportation Engineering (English Edition), 6(1), 84-98.Pineda, Y., & Castillo, R. (2021). "Metodología para la identificación de puntos críticos de accidentalidad en carreteras secundarias". Revista Actualidades Investigativas en Educación, 21(1), 1-22.Poch, M., Lamm, R., & Nitzlnader, M. (2013). "Assessing Traffic Safety on the Road Network". Procedia-Social and Behavioral Sciences, 80, 33-43.Rizzi, L. I., & Sayed, T. (2017). "Comparative Evaluation of Segment-Based and Site-Based Models for Road Safety Analysis". Accident Analysis & Prevention, 99, 273-285.Rojas, J., & Huertas, M. (2017). "Metodología para la identificación de puntos críticos de accidentalidad en el transporte terrestre". Revista Mexicana de Ingeniería Química, 16(2), 609-621.Rueda, J., & Ramírez, S. (2022). "Identificación de puntos críticos de accidentalidad en carreteras mediante el uso de algoritmos de aprendizaje automático". Revista INVI, 37(107), 11-27.Sacchi, E., Crispino, A., & Calvi, A. (2016). "Identification of Critical Road Sections: A Multicriteria Approach". Transportation Research Record, 2589(1), 15-25.Sanabria, L., Gutiérrez, A., & Rodríguez, M. (2011). "Análisis de puntos críticos de accidentalidad mediante sistemas de información geográfica". Revista de Ingeniería y Desarrollo Sustentable, 1(1), 47-54.Silva, A. T., Santos, G., & Neves, J. (2014). "Road Safety Diagnosis in Portugal: The Identification of Road Safety Problems". Procedia-Social and Behavioral Sciences, 111, 747-756.Suárez, A., & Herrera, R. (2016). "Identificación de puntos críticos de accidentalidad en la red vial de la ciudad de Cartagena". Revista Ciencias de la Salud, 14(2), 191-201.Taheri, M., & Hayati, E. (2020). "Identification of Accident-Prone Road Segments Using SpatioTemporal Analysis". Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 69, 93-107.Vargas, R., & Quintero, M. (2022). "Modelo para la identificación de puntos críticos de accidentalidad en vías rurales utilizando sistemas de información geográfica". Revista de Ingeniería, 36(1), 77-88.Vega, R., & Delgado, M. (2021). "Diagnóstico de puntos críticos de accidentalidad en vías interurbanas". Revista Iberoamericana de Ingeniería Industrial, 13(25), 32-42.Zhang, Y., Lord, D., & Wang, Y. (2012). "Modeling Crash Severity on Rural and Urban Roadways Using Random-Parameters Negative Binomial Models". Accident Analysis & Prevention, 45, 187-196.LICENSElicense.txtlicense.txttext/plain; charset=utf-814828https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/6852/2/license.txt2f9959eaf5b71fae44bbf9ec84150c7aMD52open accessORIGINALTG_1113938_1110822.pdfTG_1113938_1110822.pdfProyecto de pregradoapplication/pdf1319693https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/6852/1/TG_1113938_1110822.pdfdf62a10c4880fa6fab7716ae4e5ceff5MD51open accessTEXTTG_1113938_1110822.pdf.txtTG_1113938_1110822.pdf.txtExtracted texttext/plain79171https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/6852/3/TG_1113938_1110822.pdf.txtb8bc558bd615636997ee5373dd2e85e3MD53open accessTHUMBNAILTG_1113938_1110822.pdf.jpgTG_1113938_1110822.pdf.jpgGenerated Thumbnailimage/jpeg13639https://repositorio.ufps.edu.co/bitstream/ufps/6852/4/TG_1113938_1110822.pdf.jpgd0ba5de279b1852c07974a8e6085052aMD54open accessufps/6852oai:repositorio.ufps.edu.co:ufps/68522024-04-09 03:01:37.018open accessRepositorio Universidad Francisco de Paula 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