Fase I- Desarrollo de Modelos de Predicción de Choques

Transcripción

1 Desarrollo de Factores de Modificación de Aplicables a Franjas Resonantes en Bermas en Autopistas Fase I- Desarrollo de Modelos de Predicción de Benjamín Colucci, PhD, PE, PTOE, FITE, PAE, JD Dafne Valle Javier, ME Universidad de Puerto Rico - Mayagüez Departamento de Ingeniería Civil y Agrimensura

2 INTRODUCCION: TENDENCIAS LOCALES Red vial de Puerto Rico consta de 26,866 kilómetros de los cuales 26,720 están pavimentadas y 146 sin pavimentar. Durante la última década, se reportaron 4,397 muertes relacionadas con accidentes automovilísticos en la isla de los cuales 25% son accidentes de vehículos que salen de la vía de rodaje. (TSC, 2013)

3 INTRODUCCION (cont.) Departamento de Transportación y Obras Públicas de Puerto Rico (DTOP) concentra sus esfuerzos para mejorar la seguridad en la red de carreteras mediante la aprobación del Plan Estratégico de Seguridad Vial de Puerto Rico (PESVPR). Zona Énfasis - los accidentes viales de vehículos que salen de la vía de rodaje. Propuesta- revisión de las políticas de ingeniería con relación a la seguridad vial, educación sobre el uso tratamientos innovadores tales como las franjas resonantes intermitentes en las bermas de las carreteras. Meta - la reducción en un 5% de los choques de los vehículos que salen de la vía de rodaje para el año 2016.

4 INTRODUCCION (cont.) En el año 2009, la Autoridad de Carreteras y Transportación de Puerto Rico (ACT) iniciaron la aplicación de las franjas resonantes longitudinales discontinuas en segmentos de autopistas con peajes. Nota: Esta ponencia se centrará en el desarrollo de modelos de predicción de choques para un grupo de referencia de segmentos de autopista.

5 OBJETIVOS Proveer una visión general de las franjas resonantes. Desarrollar modelos de predicción de choques utilizando información de exposición y los datos históricos de choque en Puerto Rico. Realizar un análisis de sensibilidad para evaluar el efecto de la variables independientes relacionada a los volúmenes vehiculares promedios anuales y la longitud del segmento en el número esperado de choques para el período de estudio.

6 REPASO DE LITERATURA: TIPOS DE FRANJAS RESONANTES

7 REPASO DE LITERATURA: GUIAS LOCALES Y NACIONALES DE FRANJAS RESONANTES Requisitos FHWA (TA ) Guías Federales de Estados Unidos NCHRP (641) Valores Comunes en Estados Unidos ACT (DD#409) Especificaciones de Puerto Rico A-Ancho Mínimo de la Berma (pies) B-Espacio Lateral (pulgadas) C- Ancho de la Franja Resonante (pulgadas) D-Largo de la Franja Resonante a 18 (pulgadas) E-Espaciamiento de centro a centro No especificado (pulgadas) Profundidad de la Franja Resonante 1/2 1/2 1/2 a 5/8 (pulgadas) Espacio de Entrada para Ciclistas (pies) 10 a a 12 6 a 12 Velocidad Mínima Rotulada (mph) to 50 No especificado

8 METODOLOGÍA FASE I: DESARROLLO DE MODELOS DE PREDICCIÓN DE CHOQUES Modelos Simples de Predicción de A. Identificación del Grupo de Referencia B. Recolección de Datos ( + Sistema de Monitoreo de Carreteras) C. Selección de segmentos homogéneos en base a las variables independientes que se estén evaluando D. Preparación y Limpieza de la Base de Datos E. Identificación del tipo de modelo y la herramienta para la calibración del modelo Programa Estadístico Herramienta de Microsoft Excel llamada Solver

9 LOCALIZACIÓN DEL LUGAR DE ESTUDIO NOMBRE DEL TRATAMIENTO: Franjas sonoras intermitentes en las bermas LOCALIZACIÓN DEL PROYECTO: Autopista: NHS PR-52 Comienzo: Plaza de Peaje Caguas Sur Finaliza: Salida al Municipio de Salinas Longitud del Proyecto: 43.2 kms

10 A. IDENTIFICACIÓN DEL GRUPO DE REFERENCIA Características de los Segmentos del Grupo de Referencia NHS PR-52 NHS PR-22 Número de Carriles 4 a 6 carriles 4 a 6 carriles Ancho de Carriles 12 pies (3.65 metros) 12 pies (3.65 metros) Volumenes Promedios Diarios AADT s (vehículos por día) 70,677 77,438

11 DISTRIBUCIÓN DE LOS CHOQUES TOTALES DE LAS CARRETERAS NHS PR-52 Y PR-22 Autopista Longitud (km) Totales /km-año Totales /km-año Totales /km-año Totales /km-año Totales PR ,140 PR ,643 Nota: Los choques totales solo incluyen los choques de carácter fatal o con heridos y no se incluyen los choques donde se haya incurrido en daño a la propiedad.

12 B. RECOLECCION DE DATOS Información de Oficina de Análisis de Accidentes de la Autoridad de Carreteras y Transportación de Puerto Rico. Digitaliza los informes de choques y genera la base de datos de choques en PR. La base de datos de choque provee: Número de Identificación Municipio Número de Carretera o Vía Kilometro Tipo de Severidad (fatal, herido o daño a la propiedad) Información de Tránsito y Geometría de la Carretera Oficina de Sistemas Viales de la Autoridad de Carretera y Transportación de Puerto Rico: Crea y mantiene la base de datos de monitoreo de carreteras. La base de datos de monitoreo de carreteras provee: Número de la Carretera o Vía Municipio Largo de Segmento AADT Volúmenes de Vehículos Diarios Promedios Clasificación Funcional

13 C. SELECCIÓN DE SEGMENTOS HOMOGENEOS La segmentación se basa en la base de datos del Sistema de Monitoreo de Carreteras. Los segmentos se definen en base a los cambios en los volúmenes promedios diarios de vehículos.

14 D. PREPARACION Y LIMPIEZA DE LA BASE DE DATOS Se eliminaron los registros incompletos y los que no precisaban la localización exacta del choque. El proceso de limpieza se realizó para el total de todos los segmentos de las carreteras PR-52 y PR-22 incluyendo el grupo de referencia. Un total de 491 choques fueron eliminados debido a que no tenían localización exacta o tenían errores relacionados al kilometro exacto donde el choque se suscito.

15 E. IDENTIFICACIÓN DEL TIPO DE MODELO Y LA HERRAMIENTA PARA LA CALIBRACIÓN DEL MODELO Tipo de Modelo: Modelos preliminares se realizaron mediante el ajuste de una función de potencia ( Power Function ) y asumiendo una Distribución Negativa Binomial. Herramienta para Calibración de los Modelos: Se utilizó una herramienta de Microsoft Excel llamada la "Herramienta de Solucionar Parámetros" que puede resolver los parámetros de prácticamente cualquier función que se ajuste mejor el modelo.

16 I. Parámetros Estimados de los SPF con Largo del Segmento como la Variable Independiente para Periodos de 2 a 3 Años Modelo por cada Severidad Parámetros Estimados (2 Años) β 0 β 1 Ф Pearson Function Index Parámetros Estimados (3 Años) β 0 β 1 Ф Pearson Function Index Totales (Fatales + Heridos) con Heridos El modelo en base a longitud del segmento tiene un índice de Pearson bajo y un alto coeficiente de sobredispersión (Ф). Para mejorar la calidad del modelo se le añadirá una variable independiente. Función: E (μ) = β0 * X1β1, donde X1 es el largo del segmento (kms)

17 II. Parámetros Estimados de los SPF con Largo del Segmento y Volúmenes Diarios Promedios como las Variables Independientes para Periodos de 2 a 3 Años Modelo por cada Severidad Parámetros Estimados (2 Años) β 0 β 1 β 2 Ф Pearson Function Index Parámetros Estimados (3 Años) β 0 β 1 β 2 Ф Pearson Function Index Totales (Fatales + Heridos) con Heridos El modelo en base a longitud del segmento + Volúmenes Diarios Promedios tiene un índice de Pearson más cercano a 1 lo cual refleja que hay una mejor relación entre los valores observados y los calibrados. Función: E (μ) = β0 * X1β1 * X2β2, donde X1 es el largo del segmento (kms) y X2 es el volumen diario promedio de vehículos por segmento (veh/día).

18 ANÁLISIS DE SENSIBILIDAD DEL EFECTO DE LOS VOLÚMENES VEHICULARES (X2) Y EL LARGO DEL SEGMENTO (X1) EN LOS CHOQUES ESPERADOS POR UN PERIODO DE DOS AÑOS EN SEGMENTOS DE AUTOPISTAS (a) 0.5 KILÓMETROS; (b) 1.0 KILÓMETROS; (c) 2.0 KILÓMETROS ; (d) 5.0 KILÓMETROS

19 CONCLUSIONES Y RECOMENDACIONES La herramienta de solucionar parámetros de Microsoft Excel puede ser útil en las etapas preliminares de desarrollo de SPF añadiendo variables independientes de manera escalonada. La herramienta de solucionar parámetros de Microsoft Excel es una herramienta muy flexible y potente, ya que permite al investigador calibrar diferentes funciones matemáticas. En el primer modelo, en base a la longitud del segmento, se observó que el índice de Pearson era bajo, por lo tanto, la estimado del número esperado de choques utilizando sólo longitud de segmento como una variable independiente no era factible.