Resumen

Los estudios actuales sobre predicción de colisiones de tráfico se centran principalmente en la frecuencia y gravedad de las colisiones en autopistas o arterias. Sin embargo, rara vez se tiene en cuenta el tipo de colisión en las autopistas urbanas. Mientras tanto, con el rápido desarrollo de los sistemas de autopistas urbanas en China en los últimos años, los problemas de seguridad del tráfico han atraído más atención. Además, las características del tráfico se consideran un factor de predicción potencialmente importante de los accidentes de tráfico; sin embargo, su impacto en las colisiones ha sido controvertido. Por lo tanto, en este estudio se propone un modelo de predicción de la frecuencia de colisiones en autopistas urbanas teniendo en cuenta los tipos de colisión. Los datos de tráfico del detector de bucle y los datos históricos de colisiones se agregaron basándose en las similitudes de las condiciones de tráfico 5 minutos antes de que se produjera la colisión, entre las cuales las colisiones se dividieron por tipo de colisión (colisión trasera y colisión lateral). El impacto de las características del tráfico junto con las variables meteorológicas, así como sus interacciones, en la frecuencia de colisiones se modelizó mediante un modelo de regresión binomial negativa. Los resultados indicaron que la influencia de los factores de tráfico y meteorológicos en los dos tipos de colisión compartía una tendencia similar, pero de diferente nivel. En el caso de las colisiones por alcance, la frecuencia de colisiones aumentaba con una velocidad media más baja y un mayor volumen de tráfico cuando el límite de velocidad era bajo. Y cuando el límite de velocidad es alto, una mayor velocidad media unida a un mayor volumen aumenta la probabilidad de colisión. Una mayor velocidad media y un mayor volumen de tráfico aumentan la probabilidad de colisiones laterales, sin que les afecte el límite de velocidad. Las conclusiones del presente estudio podrían ayudar a determinar contramedidas de seguridad eficaces destinadas a mejorar el rendimiento de la seguridad de las autovías urbanas.

• Materias:Motores (Mecánica) Ingeniería del transporte Seguridad del transporte Planificación de ruta Capacidad de tráfico
• Subjects:Engines Transport engineering Transport safety Path planning Traffic capacity
• Palabras claves:frecuencia de colisiones, tipo de colisión, tipos de colisión, límite de velocidad, características del tráfico, autovía urbana, datos de tráfico del detector de bucle, modelo de regresión binomial negativa, mayor velocidad media, contramedidas de seguridad eficaces
• Keywords:crash frequency, collision type, collision types, speed limit, traffic characteristics, urban expressway, loop detector traffic data, negative binomial regression model, higher average speed, efficient safety countermeasures