Calibración de Modelos de Velocidad de Operación en Calles Urbanas no Semaforizadas: estudio de caso

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Yasmany Damián García-Ramírez

Luis Paladines



Resumen

Las velocidades de operación se pueden obtener mediante mediciones en campo o con el uso de ecuaciones de predicción, las cuales suelen ser las más usadas, dado que para las mediciones en campo se necesitan equipos de medición y de personal capacitado. Esta calibración de ecuaciones aún no ha sido realizada para ciudades latinoamericanas; en consecuencia, este trabajo tuvo como objetivo calibrar modelos de velocidad de operación en rectas urbanas previo a intersecciones no semaforizadas. Para ello, se recolectaron velocidades de vehículos livianos con 45 conductores, usando el equipo GPS Garmin Dash Cam 20, en 13 tramos de la ciudad de Loja (Ecuador). Además, se recolectaron datos relacionados con las características geométricas de la calle, entorno de la calle, conductor y vehículo. Como resultados, las variables estadísticamente más significativas fueron: la longitud de la recta, la velocidad de inicio de la maniobra y la velocidad de fin de la maniobra para la velocidad, aceleración y desaceleración, respectivamente; con las cuales se calibraron y se validaron modelos de predicción. No se encontró relación significativa entre las variables relacionadas al conductor-vehículo y la velocidad de operación; lo que sugiere que la elección de la velocidad en este tipo de calles depende principalmente de las características de la calle. Los modelos obtenidos servirán para reducir la diferencia entre la velocidad de diseño y operación durante el proceso de diseño de calles urbanas en el país y en calles con similares características a las empleadas en este estudio.

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Citas

Aluja, A., Rossier, J., Garcia, F., Angleitner, A., Kuhlman, M., & Zuckerman., M. (2006). A cross cultural shortened form of the ZKPQ (ZKPQ-50-cc) adapted to English, French, German, and Spanish languages. Personality and individual differences, 41(4), 619-628. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.paid.2006.03.001.

Bassani, M., & Sacchi, E. (2012). Calibration to local conditions of geometry-based operating speed models for urban arterials and collectors. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 53, 821-832. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.sbspro.2012.09.931.

Bennett, C. R. (1994). A speed prediction model for rural two-lane highways (Phd thesis). Universidad de Auckland. Auckland.

Dinh, D. D., & Kubota, H. (2013). Profile speed data based models to estimate operating speeds for urban residential streets with a 30 km/h speed limit. IATSS Research, 36(2), 115-122. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/j.iatssr.2012.06.001.

Dixon, K. K., & Wang, J. (2003). Evaluating operating speeds for loe-speed urban streets. Georgia: Georgia Institute of Technology.

García, Y. (2014). Aceleraciones y desaceleraciones de vehículos livianos en caminos de montaña. San Juan: Autor.

Minitab. (2005). MINITAB 14.20. State College, PA. Minitab, Inc.

MTOP. (2013). Norma Ecuatoriana Vial NEVI-12: Procedimientos de operacion y seguridad vial. Quito.

Pignataro, L. J. (1973). Traffic Engineering - Theory and Practice. New Jersey: Prentice-Hall Publishing Co.

Poe, C., & Mason, J. (2000). Analyzing influence of geometric design on operating speeds along low-speed urban streets: mixed-model approach. Transportation Research Record, 1737, 18-24. DOI: http://dx.doi.org/10.3141/1737-03.

Tarris, J., Mason, J., & Antonucci, N. (2000). Geometric Design of Low-Speed Urban Streets. Transportation Research Record, 1701, 95-103. DOI: http://dx.doi.org/10.3141/1701-12.

Tarris, J., Poe, C., Mason, J., & Goulias, K. (1996). Predicting operating speeds on low-speed urban streets: Regression and panel analysis approaches. Transportation Research Record, 1523, 46-54. DOI: http://dx.doi.org/10.3141/1523-06.

Taubman-Ben-Ari, O., Mikulincer, M., & Gillath, O. (2004). The multidimensional driving style inventory-scale construct and validation. Accident Analysis and Prevention, 36 (3), 323-332. DOI: http://dx.doi.org/10.1016/S0001-4575(03)00010-1.

Wang, J. (2006). Operting speed models for low speed urban environments based on in-vehicle GPS data (Tesis previa a la obtención del título de Doctor en Filosofía). Georgia.

Wang, J., Dixon, K., Li, H., & Hunter, M. (2006). Operating speed model for low speed urban tangent streets based on in-vehicle global positioning system data. Transportation Research Record, 1961, 24-33. DOI: http://dx.doi.org/10.3141/1961-04.