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Ogden (1996) establece que existen tres factores que influyen directamente en la ocurrencia de accidentes: el humano, el vehículo y el entorno (la infraestructura y agentes naturales). Dentro de estos factores, la infraestructura vial es la única que puede ser controlable bajo una adecuada gestión, planeación, diseño y construcción de las vías terrestres que incorporan una determinada red de transporte, naciendo así, la ingeniería de seguridad vial cuyo objetivo es la reducción de las muertes y lesiones ocurridas en las vías a través del diseño de soluciones de mitigación de riesgos en la infraestructura mediante una planeación estratégica de la misma (Pardillo, 2004). Lo anterior generó conciencia de la íntima relación entre el diseño de las características visibles y la seguridad vial (Justo-Sierra, 2011), estableciendo lo siguiente: § Los errores humanos que ocasionan accidentes de tránsito son una característica de la naturaleza humana y difícilmente controlable. § Aun siendo un factor importante el comportamiento del usuario, existen dos factores más que están siendo involucrados directamente en la accidentalidad, tal como el vehículo y el entorno. Por otro lado, Justo-Sierra (2011) establece que aun cuando los tres factores contribuyen a la ocurrencia de una colisión, el factor infraestructura está ligado mayormente a aquellos accidentes con consecuencias fatales. Este estudio confirma que el diseño apropiado de una infraestructura vial impacta de manera significativa en la reducción de accidentes donde las víctimas pierden la vida. Cabe mencionar que cuando el conductor y al automóvil no responden, lo único que queda como auxilio es la vía; de aquí la importancia del buen diseño de la misma, así como la incorporación de medidas aplicadas a la seguridad vial y la corrección de puntos de concentración de accidentes (Díaz-Pineda, 2008). En la actualidad, existen varias metodologías o procesos enfocados a medir la seguridad de la infraestructura que básicamente atienden los objetivos de las auditorías de seguridad vial, tal es el caso de la NZTA (“New Zealand Transport Agency”, por sus siglas en inglés) quien implementó un procedimiento llamado Evaluación de la Seguridad en la Infraestructura Carretera (RISA, por sus siglas en inglés), el cual monitorea el desempeño de la infraestructura en el tiempo (Appleton, 2009). Lynam (2012), por su parte, desarrolló un modelo de riesgo para la asignación de probabilidades de ocurrencia a cada uno de los elementos de la carretera, mismos que sirvieron como base para la implementación de los Programas de Evaluación de Carretera que hoy en día se conocen como RAP (“Road Assessment Programme”, por sus siglas en inglés), siendo la versión internacional (iRAP, “International Road Assessment Programme”), el que ha sido aplicado en múltiples ocasiones en México. El reto de encontrar la relación entre la infraestructura y la accidentalidad de una vía, se puede lograr a través de un análisis estadístico de los indicadores de accidentalidad con indicadores que evalúen la seguridad de la infraestructura. Dado que los saldos de accidentes representan la seguridad real de la vía, dichos análisis estadísticos han demostrado la validación de diversas metodologías que buscan la localización de puntos de conflicto, garantizando que efectivamente identifique los puntos de mayor accidentalidad. El objetivo de este trabajo es realizar un análisis estadístico que arroje un grado de correlación entre la clasificación por estrellas de iRAP y los índices de accidentalidad en la Red Carretera Federal (RCF) de México. Este estudio estuvo enfocado exclusivamente a la clasificación por estrellas para ocupantes de vehículo, resultado del proyecto iRAP-México Fase I realizado a finales del año 2012 en conjunto con la Dirección General de Servicios Técnicos de la Secretaría de Comunicaciones y Transportes (SCT). A su vez, se consideró un historial de accidentes correspondiente a cuatro años, a partir del año 2010 hasta el año 2013. Por último, se realizó una selección de los segmentos que fueran de jurisdicción federal, así como los vigilados por la Policía Federal (PF). Conceptualización de iRAP Los programas RAP son diseñados aplicando la filosofía de salvar vidas mediante la inspección de vías de alto riesgocon el objetivo de implementar carreteras que perdonen el error humano, y por lo tanto, minimicen las lesiones al máximo e inclusive logren evitar la ocurrencia misma del accidente. La última versión de iRAP contempla cuatro protocolos los cuales se describen a continuación: 1. Mapas de riesgo. Basado en el historial de accidentalidad para la visualización de los accidentes en una red, de manera gráfica. 2. Clasificación por estrellas. Provee una medida simple y objetiva del nivel de seguridad que ofrece una vía. 3. Planes de inversión. Conjunto de medidas de mejoramiento enfocadas a salvar vidas y seleccionadas a través de indicadores económicos de beneficios y costos de implementación. 4. Monitoreo del desempeño. Seguimiento de los mapas de riesgo y la clasificación por estrellas en un determinado periodo con el objetivo de establecer políticas en seguridad vial.
El sistema de clasificación por estrellas de iRAP otorga entre 1 a 5 estrellas dependiendo del nivel de seguridad que posee una vía, al mismo tiempo que identifica cada nivel con un color en específico tal como se muestra en el Cuadro A. En general, se espera que para un nivel de 5 estrellas (muy segura), la carretera cuente con separación del tránsito en direcciones opuestas mediante algún tipo de mediana o faja separadora, una delineación adecuada, un diseño de intersecciones apropiado, carriles y acotamientos amplios, márgenes libres de obstáculos, entre otras. Para obtener este indicador por estrellas, se realiza una inspección visual de aproximadamente 60 elementos de la infraestructura vial que se sabe tienen un impacto en la probabilidad de que ocurra una colisión y en su nivel de severidad del mismo, generando un puntaje de protección de la vía (PPV) el cual determina este indicador. Dentro de estas características se encuentran: § Separación de los sentidos de circulación. § Diseño geométrico de la vía. § Intersecciones y enlaces. § Estado del pavimento. § Estado de las zonas laterales. § Señalización. § Características de operación (Flujos de tránsito y velocidades) Cuadro A Clasificación por estrellas RAP
Fuente: International Road Assessment Programme (2014)
En 2012, se realizó el proyecto denominado iRAP-México Fase I el cual contempló la inspección de 45,000 km de la RCF y cuyos resultados se encuentran en el Cuadro B, donde se destaca que la mayoría de la longitud inspeccionada obtuvo entre 1 y 2 estrellas (62%) lo cual indica una situación de alto riesgo en la infraestructura vial, no obstante que existe una proporción significativa con 3 estrellas (32%) la cual iRAP establece como el estándar mínimo a lograr; escenarios similares se visualizan en los motociclistas, ciclistas y peatones.
Cuadro B Resultados del proyecto iRAP-México 2012 Fuente: Centeno & Urzúa (2014)
Análisis estadístico entre el PPV y la accidentalidad Con el objetivo de identificar los sitios de alta concentración de accidentes de tránsito donde se generan un número elevado de accidentes y donde existe la mayor cantidad de muertos y lesionados graves, se establecieron los siguientes indicadores: § Frecuencia de accidentes. Sumatoria de los accidentes registrados en un determinado tramo durante un cierto periodo. § Densidad de accidentes. Relación de la frecuencia de accidentes entre una longitud determinada, usualmente de 1 km (Bham, 2009). § Índice de accidentalidad. Relaciona la frecuencia de accidentes y la exposición al riesgo (kilometraje generado, veh-km) (Cuevas, 2011). § Daños materiales equivalentes únicos (EPDO, por sus siglas en inglés). Establece una diferencia entre los accidentes fatales y los accidentes leves, otorgándoles pesos diferentes a cada uno de ellos (Espinoza, 2014). § Costo de accidentes. Inclusión del costo económico que representa el valor de la vida humana, las lesiones graves y los daños materiales (MaMahon et al, 2010). § Mapas de riesgo. Basado en reglas simples internacionales, identifica las distintas secciones con una de las bandas de riesgo estandarizadas (EuroRAP, 2013). Como se hizo mención anteriormente, para realizar el análisis estadístico considerando el caso específico de iRAP y su aplicación en México, se llevó a cabo una recopilación de información tanto del proyecto iRAP-México Fase I (segmentos de 100 metros y suavizados), como del historial de accidentalidad en la RCF correspondiente a 4 años (2010-2013), generando distintas bases de datos para poder identificar aquellos registros que se incluirían en el análisis. Una vez seleccionados los segmentos en función de la vigilancia y jurisdicción de la Policía Federal (PF), se clasificó la muestra en 4 grupos de acuerdo al tipo de carretera, es decir, si era una carretera de cuota o libre, así como haciendo distinción en el número de carriles. Posteriormente, se realizaron los análisis estadísticos del puntaje de protección de la vía (PPV), de la clasificación por estrellas y de la accidentalidad con el objetivo de establecer las relaciones entre estas variables. A partir de los análisis realizados se encontró que existe una gran variación en el PPV, teniendo valores máximos hasta de 600, situación que se ve disminuida conforme se incrementa la longitud de agrupación, no obstante es mayor en carreteras libres que en carreteras de cuota, así como mayor en carreteras de 2 carriles que en carreteras de 4 carriles. Dado que a mayor longitud carretera, se espera un mayor número de accidentes y víctimas, la Figura 1 muestra que las carreteras libres presentan un mayor variación, obteniendo una mayor proporción de accidentes y víctimas en las carreteras libres en comparación con la proporción de longitud inspeccionada del mismo grupo, lo cual indica una mayor concentración de los accidentes en dichas carreteras.
Figura 1 Porcentaje de longitud, accidentes y víctimas, por grupo Fuente: Elaboración propia
Una vez establecido que el número absoluto de accidentes con víctimas no apuntaba a una relación clara, se introdujo la variable del Tránsito Diario Promedio Anual (TDPA) en función de vehículos-kilómetro recorridos. A su vez, se observó que el hecho de tener un número reducido de segmentos que sí registraron accidentes influyó de manera significativa en los resultados, por lo que se realizó un análisis considerando únicamente los segmentos que reportaron accidentes con víctimas. Tomando en cuenta lo anterior, la Figura 2 destaca que el índice de accidentes por cada cien millones de habitantes se reduce conforme el número de estrellas incrementa; es decir, que las carreteras más seguras reportan un menor número de accidentes conforme a los vehículos-kilómetro generados en los segmentos; resultados similares se encontraron con la variable EPDO y el costo de accidentes (véase Figura 3 y 4).
Figura 2 Distribución del valor de la mediana del índice de accidentalidad para carreteras de 2 carriles libre, por C.E. (segmentos con accidentes) Fuente: Elaboración propia
Figura 3 Distribución del valor de la media/mediana del EPDO para carreteras de 2 carriles libre, por C.E. (segmentos con accidentes) Fuente: Elaboración propia
Figura 4 Distribución del valor de la media del costo de accidentes para carreteras de 2 carriles libre, por C.E. (segmentos con accidentes) Fuente: Elaboración propia
Por último, se observó que el grupo de carreteras de dos carriles libre es, sin duda, el único que presentó una relación clara entre la clasificación por estrellas y los indicadores de accidentalidad analizados al introducir la variable de exposición al riesgo (TDPA y longitud del segmento). Por otro lado, los grupos de carreteras de cuatro carriles (cuota y libre) presentaron una relación menos fuerte, y las carreteras de dos carriles cuota no presentaron alguna relación definida, posiblemente debido a los pocos segmentos inspeccionados por iRAP. Mientras que la clasificación por estrellas mide la seguridad de la infraestructura vial, los mapas de riesgo RAP miden e identifican la seguridad real en términos de accidentes, muertes y lesionados dentro de una red carretera, los cuales a su vez se relacionan con los flujos de tránsito de la misma. A partir de las recomendaciones hechas por EuroRAP (2013), se tomaron segmentos de 5000 metros para la elaboración de los mapas de riesgo. Posteriormente, se establecieron los diferentes niveles de riesgo de acuerdo al sistema compuesto por cinco niveles de riesgo (bandas de riesgo) identificados con diferentes colores, tal como lo muestra el Cuadro C, donde el color negro identifica a los segmentos de alto riesgo, mientras que el color verde aquellos de bajo riesgo. Cuadro C Bandas de riesgo normalizadas para México
Fuente: Elaboración propia
Los resultados (Figura 5 y 6) conseguidos a partir del porcentaje obtenido por cada estrella muestran que los segmentos de 5 estrellas presentaron una mayor proporción se segmentos catalogados en la banda de bajo riesgo, lo cual puede indicar que a mayor número de estrellas, le corresponde un menor riesgo en cuanto a la accidentalidad medida a través de estos dos mapas de riesgo. Este análisis comparativo sugiere que existe un indicio de una relación entre la infraestructura y la accidentalidad real de los tramos, aunque es importante contextualizar que el número de datos con 4 y 5 estrellas es considerablemente reducido.
Figura 5 Mapa de riesgo del índice de accidentalidad Fuente: Elaboración propia
Figura 6 Mapa de riesgo de la densidad de accidentes Fuente: Elaboración propia
Figura 7 Mapa de la clasificación por estrellas (segmentos de 5,000 m) Fuente: Elaboración propia
Conclusiones No cabe duda que el potencial de explotación de los datos que arrojan los recorridos de iRAP es muy grande. A partir de los análisis estadísticos y comparativos realizados, únicamente se pudo establecer relaciones confiables entre la clasificación de iRAP y la accidentalidad que reporta la Policía Federal para las carreteras libres, específicamente para carreteras de dos carriles. Por otro lado, los mapas de riesgo proveen herramientas e información sobre el riesgo que significa circular por una carretera, no obstante, esto puede ser difundido entre diferentes audiencias donde no solo las autoridades o administradoras de las carreteras puedan priorizar estrategias o políticas enfocadas a mejorar los niveles de seguridad vial, sino también a los usuarios mismos de las carreteras, creando conciencia sobre los mismos del riesgo que toman al circular por ellas. En la actualidad, existen pocos estudios que relacionen las variables aquí presentadas, y siendo el proyecto iRAP-México el más grande realizado por iRAP en términos de kilómetros inspeccionados, como resultado del estudio se espera avanzar en el conocimiento de la relación infraestructura-accidentalidad, así como en la aplicación y mejoras en la precisión de nuevas metodologías que evalúen la seguridad vial con el fin de darle el seguimiento requerido. Referencias Bibliográficas Appleton, I. (2009). Road Infraestructure Safety Assessment. New Zealand Transport Agency, Wellington, Nueva Zelanda. Bham, G., & Manepalli, U. (2009). Identification and Analysis of High Crash Segments on Interstate, US, and State Highway Systems of Arkansas. MBTC DOT 2099/3006, Missouri University of Science & Technology, Missouri, E.U.A. Centeno, A., & Urzúa, J. (2014). Resultados iRAP-México 2012. IV Congreso Ibero-Americano de Seguridad Vial, Cancún, México. Cuevas, C., Gómez, N., Villegas, N., Mayoral, E., & Mendoza, A. (2013). Anuario Estadístico de Accidentes en Carreteras Federales (2010). Documento Técnico No. 51, Instituto Mexicano del Transporte, Querétaro, México. Cuevas, C., Gómez, N., Villegas, N., Mayoral, E., & Mendoza, A. (2013). Anuario Estadístico de Accidentes en Carreteras Federales (2011). Documento Técnico No. 56, Instituto Mexicano del Transporte, Querétaro, México. Cuevas, C., Villegas, N., Mayoral, E., & Mendoza, A. (2014). Anuario Estadístico de Accidentes en Carreteras Federales (2012). Documento Técnico No. 57, Instituto Mexicano del Transporte, Querétaro, México. Cuevas, C., Pérez, G., Mayoral, E., & Mendoza, A. (2015). Anuario Estadístico de Accidentes en Carreteras Federales (2013). Documento Técnico No. 61, Instituto Mexicano del Transporte, Querétaro, México. Cuevas, C., Mayoral, E., & Mendoza, A. (2011). Definición de indicadores de seguridad vial en la red carretera federal. Publicación Técnica No. 345, Instituto Mexicano del Transporte, Querétaro, México. Díaz-Pineda, J. (2008). Auditorías de Seguridad Vial, Experiencia en Europa. I CISEV, Instituto Ibero-Americano de Seguridad Vial, San José, Costa Rica. Espinoza, R. (2014). Uso de bases de datos en el desarrollo de metodologías para evaluar la susceptibilidad de accidentes de tránsito en vías urbanas. IV Congreso Ibero-Americano de Seguridad Vial (CISEV), Cancún, México. European Road Assessment Programme. (2013). RAP Road Risk Mapping Manual: Technical Specification. EuroRAP RAP-RM-2.1, Hampshire, Reino Unido. International Road Assessment Programme. (2014). Methodology. iRAP Fact Sheets 1-14, Hampshire, Reino Unido. Justo-Sierra, F. (2011). Ingeniería de seguridad vial: relación entre los caminos y la gente que muere en y por ellos. Documento No. 3, Instituto del Transporte, Academia Nacional de Ingeniería, Buenos Aires, Argentina. Lynam, D. (2012). Development of Risk Models for the Road Assessment Programme. iRAP y Transport Research Laboratory (TRL), Londres, Reino Unido. MaMahon, K., & Dahdah, S. (2010). El verdadero costo de las colisiones viales: el valor de una vida y el costo de una lesión grave. iRAP y Fundación FIA para el Automóvil y la Sociedad, Hampshire, Reino Unido. Ogden, K. (1996). Safer roads: a guide to road safety engineering. ISBN 978-0291398291, Avery Technical, Aldershot, Inglaterra. Pardillo, J. (2004). Procedimientos de Estudio, Diseño y Gestión de Medidas de Seguridad Vial en las Infraestructuras. 1era Edición, Fundación Agustín de Betancourt, ISBN: 84-609-3331-8, Madrid, España.
PÉREZ Guillermo CUEVAS Cecilia ABARCA Emilio MENDOZA Alberto |
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