Análisis Exploratorio de Datos Espaciales de Siniestralidad Vial por Métodos Gráficos. Caso de Estudio: Carretera Neiva – Espinal - Girardot
Trabajo de grado - Maestría
2021
Escuela Colombiana de Ingeniería Julio Garavito
Seguridad Vial - Accidentes de tránsito- Carretera - Neiva - Espinal - Girardot - 2017-2019
Accidentes de tránsito - Carretera - Neiva - Espinal - Girardot - 2017-2019
Análisis Exploratorio de Datos Espaciales
Autocorelación
Exploratory Spatial Data Analysis
Autocorrelation
Clúster
Relaciones Espaciales
Clusters
Spatial Relationships
Accidentes de tránsito - Carretera - Neiva - Espinal - Girardot - 2017-2019
Análisis Exploratorio de Datos Espaciales
Autocorelación
Exploratory Spatial Data Analysis
Autocorrelation
Clúster
Relaciones Espaciales
Clusters
Spatial Relationships
En este documento se presentan los resultados obtenidos al realizar el Análisis Exploratorio de Datos Espaciales por Métodos Gráficos de los siniestros viales ocurridos en la Carretera Neiva – Espinal – Girardot para el periodo 2017 a 2019. Con base en la información georreferenciada de los accidentes de tránsito para el periodo de estudio, el diseño geométrico de la carretera, la división territorial de los municipios en que se emplaza la misma y los usos del suelo aledaños a la vía, empleando el software GeoDa y GWR4 se identificó la distribución espacial de los siniestros viales, se halló la autocorrelación espacial y la presencia de agrupaciones de este fenómeno, para posteriormente realizar la modelación de las relaciones espaciales de la siniestralidad, la geometría, el Tránsito Promedio Diario, y los usos del suelo. Finalmente, se aplicó la Metodología de la Federal Highway Administration (FHWA) para la predicción de accidentes viales a la geometría del corredor, con el fin de comparar los resultados con las cifras de los siniestros ocurridos en la carretera. This document presents the summary of the Exploratory Spatial Data Analysis of Traffic Crashes by Graphical Methods of traffic crashes on the Neiva - Espinal - Girardot Highway for years 2017 to 2019. Based on the georeferenced information of traffic accidents, the geometric design of the road, the territorial division of the cities in which it is located and the land uses adjacent to the road, using GeoDa and GWR4 software, the spatial distribution of road accidents was identified, the spatial autocorrelation and the presence of clusters of this phenomenon were found, and then the spatial relationships of the accident rate, geometry, Average Daily Traffic, and land use were modeled. Finally, the Federal Highway Administration (FHWA) Methodology for predicting road accidents was applied to the geometry of the corridor, in order to compare the results with the figures of the accidents that occurred in the corridor.
Descripción:
Trabajo de grado Maestría en Ingeniería Civil
Título: Upegui Pachón, David Leandro-2021.pdf
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Descripción: Autorización firmada
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