Modelo de predicción de la siniestralidad vial en el subtramo: Huarmey-Casma de la Concesión Red Vial N°4: Carretera Pativilca – Trujillo basada en Crash Modification Factors y Star Rating Scores para la prevención de siniestros viales

• Autores: Bravo Lizano, Aldo Rafael, Volta Alomia, Mario Martin
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Peruana de Ciencias Aplicadas
• Repositorio: UPC-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorioacademico.upc.edu.pe:10757/674918
• Enlace del recurso: http://hdl.handle.net/10757/674918
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Seguridad Vial; Siniestralidad carretera; Crash Modification Factors (CMF); Star Rating Scores (SRS); Prevención de accidentes; Road safety; Road traffic accidents; Accident prevention; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.00; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.05

El presente trabajo de investigación se enfoca en obtener un modelo para la predicción de la siniestralidad vial en el subtramo Huarmey-Casma de la Concesión Red Vial N°4, abordando una problemática global que afecta desproporcionadamente a países de ingresos bajos y medianos. Se utiliza una metodología que combina Crash Modification Factors (CMF) y Star Rating Scores (SRS) para caracterizar el riesgo de siniestralidad vial en la carretera y proponer estrategias de prevención. El análisis histórico de datos reveló que los sectores críticos se encuentran en los kilómetros 320 a 350, donde se identificaron 94 segmentos con 1 y 2 estrellas que requieren intervención. La implementación de medidas preventivas se centra en mejorar curvas horizontales, implementar sistemas de contención vehicular y controlar el exceso de velocidad. Además, se propone la instalación de un Sistema Inteligente de Transporte (ITS) con radares de tramo para disuadir el exceso de velocidad. La regresión lineal múltiple desarrollada sugiere que atributos como el sobreancho y el radio son determinantes en el riesgo vial, se obtuvo un R2 ajustado de 0.8007. La validación del modelo muestra una correlación efectiva entre las medidas propuestas y la reducción del riesgo vial, se utiliza fórmula estadística llamada GEH para comparar los resultados, verificándose que para los 90 segmentos GEH < 5. La aplicación de CMF y SRS, junto con la implementación de medidas específicas, demuestra ser eficaz en la predicción y prevención de siniestros viales en el subtramo estudiado, proporcionando una base sólida para mejorar la seguridad vial.