Caracterización de los comportamientos de los usuarios viales por medio del empleo de VANT en intersecciones con mayor accidentalidad en Bogotá D.C.

La accidentalidad vial se ha posicionado como una de las principales causas de mortalidad en todo el mundo, y Bogotá D.C. no ha sido la excepción en la ocurrencia de este tipo de eventos. Este documento presenta un análisis geoestadístico de la información de incidentes de tránsito suministrada por...

Full description

Autores:
Castro Roberto, Angelica Maria
Gonzalez Palacios, Sergio Miguel
Tipo de recurso:
Masters Thesis
Fecha de publicación:
2019
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/16537
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/16537
Palabra clave:
Geostatistics, sinister roads, Hotspots, exploratory analysis of spatial data, index of Morans, Clustering high/low, distribution, prediction by distances, UAV (unmanned aerial vehicle), behaviors.
Geostatistics
Sinister roads
Hotspots
Exploratory analysis of spatial data
Index of Morans
Clustering high/low
Distribution
Prediction by distances
UAV
Behaviors
Seguridad vial
Resposabilidad por accidentes de transito
Accidentes de transporte
Comportamiento
Siniestros viales
Geoestadistica
Puntos calientes
análisis exploratorio de datos espaciales
Índice de Morans
Clustering alto/bajo
Distribución
Predicción por distancias
VANT
Comportamientos
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Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
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description La accidentalidad vial se ha posicionado como una de las principales causas de mortalidad en todo el mundo, y Bogotá D.C. no ha sido la excepción en la ocurrencia de este tipo de eventos. Este documento presenta un análisis geoestadístico de la información de incidentes de tránsito suministrada por la Secretaría Distrital de Movilidad de Bogotá para el periodo comprendido entre los años 2012 y 2015. El empleo de métodos geoestadísticos permite realizar el análisis exploratorio de los datos espaciales, así mismo, identificar zonas de alta concentración de siniestros, patrones de distribución de los datos, tendencias y predicción de superficies. Esta investigación determina puntos calientes (Hotspots), exploración de datos espaciales (AEDE) y análisis determinístico por el método de predicción por distancias (IDW). Para la estimación de los puntos calientes, se clasificó la información georreferenciada de siniestros viales según la concentración de los datos en cinco rangos, cuyos límites son: muy bajo el inferior, y muy alto el superior; para el caso del AEDE, y por medio de los índices de Morans y Clustering alto/bajo, se pudo establecer que los datos se encuentran agrupados y que esta asociación se da para valores bajos, es decir para eventos donde se tuvieron heridos y solo daños; finalmente, con la técnica IDW, se pudo apreciar un modelo con mayor intensidad de los colores en aquellos sitios de predicción. La combinación de estos procesos junto con el estado de la malla vial fueron la base para obtener la zonificación de la accidentalidad de la ciudad, cuyos resultados proveen información espacial útil y valiosa para futuras investigaciones. Las autoridades locales también pueden tomar medidas en el asunto con los resultados aquí expuestos. Adicionalmente, se procedió a realizar la recolección de información de campo para los puntos determinados por métodos geoestadísticos, por medio de videos tomado a través de VANT (vehículos aéreos no tripulados), enfocados a la captura y caracterización de los comportamientos más recurrentes por parte de los diferentes actores del tránsito; así mismo, recolección de información en campo sobre infraestructura vial (vehicular y peatonal), señalización, usos del suelo y fases semafóricas, mediante esta información se caracterizaron los comportamientos que son generados por la infraestructura del sitio, los que están asociados a usos del suelo y los que están sujetos a los comportamientos propios de los conductores de los diferentes vehículos así como a los peatones que por cada sector transitan. Una vez analizada la información recogida se concluye que estos métodos geoestadísticos arrojan resultados fiables en cuanto a la localización de zonas de concentración y probabilidad de ocurrencia de accidentes, ya que mediante la caracterización de comportamientos se determinaron un gran número de eventos altamente peligrosos para la generación de accidentes. Palabras clave: Geoestadística, siniestros viales, puntos calientes, análisis exploratorio de datos espaciales, índice de Morans, clustering alto/bajo, distribución, predicción por distancias, VANT (vehículos aéreos no tripulados), comportamientos.
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Esta investigación determina puntos calientes (Hotspots), exploración de datos espaciales (AEDE) y análisis determinístico por el método de predicción por distancias (IDW). Para la estimación de los puntos calientes, se clasificó la información georreferenciada de siniestros viales según la concentración de los datos en cinco rangos, cuyos límites son: muy bajo el inferior, y muy alto el superior; para el caso del AEDE, y por medio de los índices de Morans y Clustering alto/bajo, se pudo establecer que los datos se encuentran agrupados y que esta asociación se da para valores bajos, es decir para eventos donde se tuvieron heridos y solo daños; finalmente, con la técnica IDW, se pudo apreciar un modelo con mayor intensidad de los colores en aquellos sitios de predicción. La combinación de estos procesos junto con el estado de la malla vial fueron la base para obtener la zonificación de la accidentalidad de la ciudad, cuyos resultados proveen información espacial útil y valiosa para futuras investigaciones. Las autoridades locales también pueden tomar medidas en el asunto con los resultados aquí expuestos. Adicionalmente, se procedió a realizar la recolección de información de campo para los puntos determinados por métodos geoestadísticos, por medio de videos tomado a través de VANT (vehículos aéreos no tripulados), enfocados a la captura y caracterización de los comportamientos más recurrentes por parte de los diferentes actores del tránsito; así mismo, recolección de información en campo sobre infraestructura vial (vehicular y peatonal), señalización, usos del suelo y fases semafóricas, mediante esta información se caracterizaron los comportamientos que son generados por la infraestructura del sitio, los que están asociados a usos del suelo y los que están sujetos a los comportamientos propios de los conductores de los diferentes vehículos así como a los peatones que por cada sector transitan. Una vez analizada la información recogida se concluye que estos métodos geoestadísticos arrojan resultados fiables en cuanto a la localización de zonas de concentración y probabilidad de ocurrencia de accidentes, ya que mediante la caracterización de comportamientos se determinaron un gran número de eventos altamente peligrosos para la generación de accidentes. Palabras clave: Geoestadística, siniestros viales, puntos calientes, análisis exploratorio de datos espaciales, índice de Morans, clustering alto/bajo, distribución, predicción por distancias, VANT (vehículos aéreos no tripulados), comportamientos.Road accidents has worldwide positioned as one of the leading causes of mortality, and Bogotá D.C., has not been the exception in the occurrence of this type of events. This document presents a geostatistical analysis using road accident information provided by the District Department of Mobility of Bogotá between years 2012 and 2015. The use of different geostatistical methods allowed an exploratory analysis of spatial data, as well as identification and selection of areas with high concentration of casualties, patterns of data distribution, trends and prediction of surfaces. This investigation estimates Hotspots, exploratory spatial data analysis AEDE and deterministic analysis with distance method IDW. These data were classified into five classes with next limits: Very low, low and very high. For the AEDE, and with Clustering and Moran index (high and low), it was possible to find the correlation between points without fatal victims and points with lower risk. The IDW index estimated an accident model. The combination of these elements provided a strong basis to classify the city into zones according to the accident rate of the city. These classification results will provide valuable spatial information for further research in order to focus measures against road accidents in specific areas with higher rates and to aid local authorities to take actions in those high risk areas. Additionally, field information was collected for the points determined by geostatistical methods, by means of videos using the UAV (unmanned aerial vehicles) focused on the capture and characterization of the most recurrent behaviors by the different transit actors. In addition, information was collected in the field on road infrastructure (vehicular and pedestrian), signaling, land use and traffic light phases, through this information were characterized the behaviors that are generated by the infrastructure of the site, which are associated with land uses and those that are subject to the behaviors typical of the drivers of the different vehicles as well as the pedestrians that pass through each sector. Once the information collected is analyzed, it is concluded that these geostatistical methods yield reliable results in terms of the location of concentration zones and the probability of occurrence of accidents, since through the characterization of behaviors a large number of highly dangerous events were determined for the generation of accidents.Magíster en Infraestructura Vialhttp://unidadinvestigacion.usta.edu.coMaestríaapplication/pdfspaUniversidad Santo TomásMaestría Infraestructura VialFacultad de Ingeniería CivilAtribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)info:eu-repo/semantics/openAccesshttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Caracterización de los comportamientos de los usuarios viales por medio del empleo de VANT en intersecciones con mayor accidentalidad en Bogotá D.C.Geostatistics, sinister roads, Hotspots, exploratory analysis of spatial data, index of Morans, Clustering high/low, distribution, prediction by distances, UAV (unmanned aerial vehicle), behaviors.GeostatisticsSinister roadsHotspotsExploratory analysis of spatial dataIndex of MoransClustering high/lowDistributionPrediction by distancesUAVBehaviorsSeguridad vialResposabilidad por accidentes de transitoAccidentes de transporteComportamientoSiniestros vialesGeoestadisticaPuntos calientesanálisis exploratorio de datos espacialesÍndice de MoransClustering alto/bajoDistribuciónPredicción por distanciasVANTComportamientosTesis de maestríainfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionFormación de Recurso Humano para la Ctel: Trabajo de grado de Maestríahttp://purl.org/coar/resource_type/c_bdccinfo:eu-repo/semantics/masterThesisCRAI-USTA BogotáAASHTO. 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