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Manual de Seguridad Vial V2 trad domingo 13.pdf

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FRANCISCOJUSTOSIERRA

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Engineering
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HIGHWAY SAFETY MANUAL 1 st Edition Volume 2 2010 HSM Highway Safety Manual 1914 American Association of State Highway and Transportation Offcials 444 North Capitol Street, NW, Suite 249 Washington, DC 20001 202-624- 5800 phone/202-624-5806 fax www.transportation.org 0 2010 by the American Association of State Highway and Transportation Officials. All rights reserved. Duplication is a violation of applicable law. Pub Code: HSM-I ISBN: 978-1-56051-477-0
SUBCOMMITTEE ON HIGHWAY DESIGN CAROLANN D. WICKS, Delaware, Chair RICHARD LAND, California, Vice Chair DWIGHT A. HORNE, FHWA, Secretary JIM MCDONNELL, AASHTO, Staff Liai- son ALABAMA, William Adams, Rex Bush, Steven E. Walker ALASKA, Mark Neidholu Robert A. Campbell ARIZONA, Mary Viparina ARKANSAS, Phillip L. McConnell, Charles D. Clements CALIFORNIA, Terry L. Abbott COLORADO, Tim Aschenbrener CONNECTICUT, Michael W Lonergan, James H. Norman DELAWARE, Michael H. Simmons, Michael F. Balbierer, Jar-nes M. Satterfield DISTRICT OF COLUMBIA, Said Cherifi, Zahra Dorriz, Allen Miller FLORIDA, Lora B. Hollingsworth, James Mills, David O'Hagan GEORGIA, James "Ben" Buchan, Russell McMurry, Brent Story HAWAII, Julius Fronda IDAHO, Loren D. Thomas, Nestor Fernandez ILLINOIS, Scott E. Stitt INDIANA, Gary Mroczka, Jeff Clanton, Merril E. Dougherty IOWA, Michael J. Kennerly, David L. Little, Deanna Maifield KANSAS, James O. Brewer KENTUCKY, Keith Caudill, Bradley S. Eldridge, Jeff D. Jasper LOUISIANA, Nicholas Kalivoda 111, Lloyd E. Porta, Jr. MAINE, Todd Pelletier MARYLAND, Kirk G. McClelland MASSACHUSETTS, Helmut R. Ernst, Stanley Wood, Jr. MICHIGAN, Bradley C. Wieferich MIN- NESOTA, Mukhtar Thakur MISSISSIPPI, John M. Reese, Amy Mood C. Keith Purvis. MISSOURI, David B. Nichols, Kathryn P. Harvey MONTANA, Paul R. Ferry, Lesly Tribelhorn NEBRASKA, James J. Knott, Ted Watson NEVADA, Eric Glick, Daryl N. James, Paul K. Sinnott NEW HAMPSHIRE, craig A. Green NEW JERSEY, Richard W. Dunne, Richard Jaffe, Brian J. Sfi-izki NEW MEXICO, Gabriela Contreras-Apodaca, Joe S. Garcia NEW YORK, Daniel D'Angelo, Richard W. Lee NORTH CAROLINA, Deborah M. Barbour, Jay A. Bennett, Art McMillan NORTH DAKOTA, Roger Weigel OHIO, Dirk Gross, Timothy McDonald OKLAHOMA, Tim Tegeler OREGON, David Joe Polly, Steven R. Lindland PENNSYLVANIA, Brian D. Hare PUERTO RICO, Luis Santos, José E. Santana-Pimentel RHODE ISLAND, Vacant SOUTH CAROLINA, John V Walsh, Rob Bedenbaugh, Mark Lester SOUTH DAKOTA, Michael Behm, Mark A. Leiferman TENNESSEE, JeffC. Jones, Michael Agnew TEXAS, Mark A. Marek UTAH, Michael Fazio, Jesse Sweeten VERMONT, Marshia VIRGINIA, Mohammad Mirshahi, Robert H. Cary, Barton A. Thrasher WASHINGTON, Pasco Bakotich, Terry L. Berends, Nancy Boyd, Dave Olson WEST VIRGINIA, Jason C Foster, Gregory Bailey WISCONSIN, Jerry H. zogg WYOMING, Paul P. Bercich, Tony Laird U.S. DOT MEMBER FAA, Rick Marinelli ASSOCIATE MEMBER— Bridge, Port, and Toll N.J. TURNPIKE AUTHORITY, J. Lawrence Williams PORT AUTHORITY OF NY AND NJ, Scott D. Murrell ASSOCIATE MEMBER— Federal USDA FOREST SERVICE, Ellen G. LaFayette ASSOCIATE MEMBER— International ALBERTA, Moh La]i BRITISH COLUMBIA, Richard Voyer KOREA, Chan-Su "Chris" Reem ONTARIO, Joe Bucik SASKATCHEWAN, sukhy Kent HIGHWAY TRAFFIC SAFETY SAFETY MANAGEMENT ALABAMA, Wesley Elrou Timothy E. Barnett, Waymon Benifield ALASKA, Cindy Cashen, Jefferson C. Jeffers, Kurtis J. Smith AR- IZONA, Reed Henry, Mike Manthey ARKANSAS, Scott E. Bennett, Tony E. Evans CALIFORNIA, Jasvindeöit "Jesse" Bhullar, Yin-Ping Li, Christopher J. Murphy COLORADO, Mike Nugent, Stacey Stegman, Gabriela Vidal CONNECTICUT, Joseph T. Cristalli, Jo- seph P. Ouellette DELAWARE, Thomas E. Meyer DISTRICT OF COLUMBIA, Carole Lewis, William McGuirk FLORIDA, Marianne A. Trussell GEORGIA, Keith Golden, Robert F. Dallas HAWAII, Sean Hiraoka IDAHO, Brent Jennings, Greg M. La- ragan ILLINOIS, Michael R. stout, Sandra Klein, Priscilla A. Tobias INDI- ANA, John Nagle, Brad Steckler IOWA, Steve Gent, Mary Stahlhut, Tom Welch KANSAS, Pete Bodyk, Steve Buckley KENTUCKY, Boyd T. Sigler, Billie Johnson, Jeff Wolfe LOUISIANA, Dan Magri, Terri Monaghan MAINE, Bradford P. Foley, Darryl Belz MARYLAND, Ron Lipps, Vernon Bet- key MASSACHUSETTS, Thomas F. Broderick [Il, Tony Duros MICHIGAN, Kathy S. Farnum, Dale Lighthizer, Marsha L. Small MIN- NESOTA, Susan M. Groth MISSISSIPPI, Melinda McGrath, James Willis MISSOURI, Mike curtit, John P. Miller MONTANA, Duane Williams NEBRASKA, Daniel J. Waddle NEVADA, Chuck Reider, Traci Pearl NEW HAMPSHIRE, craig A. Green, William Lambert, Michael P. Pillsbury NEW JERSEY, William Beans, Wilbur Dixon, Patricia Ott NEW MEXICO, Elias Archuleta, Lawrence Barreras, David Harris NORTH CAROLINA, Terry Hopkins, J. Kevin Lacy, David Weinstein NORTH DAKOTA, Christopher Holzer, Kann Mongeon, Mark Nelson OHIO, Dave L. Holstein, Jennifer TownÆey OKLAHOMA, Linda Koenig, Harold Smart OREGON, Troy E. Costales, Douglas W. Bish, Anne P Holder PENNSYLVANIA, Girish (Gary) N. Modi, Glenn C. Rowe, Scott Shenk PUERTO RICO, Vacant RHODE ISLAND, Janis E. Loiselle, Jo- seph A. Bucci, Robert Rocchio
SOUTH CAROLINA, Brett Harrelson, Darrell Munn, Phil Riley SOUTH DAKOTA, Ben Orsbon, Sonia Trautmann TENNESSEE, Kendell Poole, Gary Ogletree TEXAS, Margaret (Meg) A. Moore, Luis Gonzalez, Terry Pence UTAH, Robert E, Hull, David Beach, Kathy T. Slagowski VERMONT, Amy Gamble, James V Bush, Mario Dupigny-Giroux VIRGINIA, R. Robert Rasmussen, Il, Michael B. Sawyer WASHINGTON, Mike Dornfeld, Les Young WEST VIRGINIA, Donna Hardy, Mar- sha Mays, Bob Tipton WISCONSIN, John M. Corbin, Daniel W Lonsdorf, Rebecca D. Yao U.S. DOT MEMBERS FHWA, Jeffrey Miller, Esther Strawder, Tony L. Young NHTSA, Bill Watada OTHER AAA FTS, J. Peter Kissinger ATSSA, Roger Wentz CVSA, Stephen Keppler ITE, Edward Stollof- NACE, David Patterson NASEMSO, Dia Gainor NLTAPA, Marie B. Walsh TRB, Charles Niessner, Richard F. Pain U.S. ACCESS BOARD, Scott Windley VIRGINIA TECH TRANSPORTATION INSTITUTE, Cindy Wilkinson D. W. VAUGHN, Alabama, Chair LEANNA DEPUE, Missouri, Vice Chair KEITH W. SINCLAIR, FHWA, Secretary KELLY K. HARDY, AASHTO, Staff Liai- son HIGHWAY TRAFFIC ENGINEERING ALABAMA, Stacey N. Glass ALASKA, Kurtis J. Srmth ARIZONA, Mike Manthey, Richard C. Moeur ARKANSAS, Eric Phillips, Tony Sulli- van CALIFORNIA, Robert copp COLORADO, Gabriela Vidal CONNECTICUT, John F. Carey DELAWARE, Mark Luszcz, Donald D. Weber DISTRICT OF COLUMBIA, Soumya S. Dey, Yanlin Li FLORIDA, Mark C. Wilson GEORGIA, Keith Golden HAWAII, Alvin Takeshita IDAHO, Brent Jennings ILLINOIS, Aaron Weatherholt INDIANA, James Poturalski, Todd Shields IOWA, Timothy D. Crouch KANSAS, Kenneth F. Hurst KENTUCKY, JeffW01fe LOUISIANA, Peter Allain MAINE, Bruce A. MASSACHUSETTS, Dave Belanger, Neil E. Boudreau MICHIGAN, Mark W. Bott MINNESOTA, Susan M. Groth MISSISSIPPI, Robert "Wes" Dean MIS- SOURI, Eileen Rackers MONTANA, Duane Williams NEBRASKA, Daniel J. Waddle NEVADA, Fred Droes NEW HAMPSHIRE, William Lambert NEW JERSEY, Douglas R. Bartlett NEW MEXICO, Vacant NEW YORK, Dav,d J. Clements NORTH CAROLINA, J. Kevin Lacy NORTH DAKOTA, Shawn Kuntz OHIO, Halle Jones Capers, Dave L. Holstein OKLAHOMA, Harold Smart OREGON, Edward L. Fischer PENNSYLVANIA, Glenn C. Rowe PUERTO RICO, Carlos M. Contreras RHODE ISLAND, Robert Rocchio SOUTH CAROLINA, Richard B. Werts SOUTH DAKOTA, Laurie Schultz TENNESSEE, Michael L. Tugwell TEXAS, Margaret (Meg) A. Moore UTAH, Robert E. Hull VERMONT, Bruce Nyquist VIRGINIA, Raymond J. Khoury WASHINGTON Theodore Trepanier WEST VIRGINIA, Cindy Cramer WISCONSIN, Thomas N. Notbohm WYOMING, Joel Meena U.s. DOT MEMBER FHWA, Kaila ASSOCIATE MEMBER— Bridge, Port, and Toll GOLDEN GATE BRIDGE, Maurice Palumbo NJ, TURNPIKE AUTHORITY, Sean M. Hill ASSOCIATE MEMBER— International MANITOBA, Glenn A. Cuthbertson NOVA SCOTIA, Bernie Clancey SASKATCHEWAN, sukhy Kent AASHTO MEMBER Mark S. Bush DELBERT MCOMIE, Wyoming, Chair THOMAS HICKS, Vice Chair MARK KEHRLI, FHWA Secretary KEN KOBETSKY, AASHTO, Staff Liai- son JOINT TASK FORCE ON THE HIGH- WAY SAFETY MANUAL D. W VAUGHN, Alabama, Chair PRISCILLA TOBIAS, Illinois, Vice Chair KEN KOBETSKY, AASHTO, Staff Liai- son JIM MCDONNELL, AASHTO, Staff Liai- son FLORIDA, James Mills MAINE, Bruce Ibarguen MARYLAND, Kirk G. McClelland MICHIGAN, Mark W. Bott MISSOURI, Mike Curtit NEW JERSEY, Wilbur Dixon NEW MEXICO, Joe S. Garcia NORTH CAROLINA, J. Kevin Lacy NORTH DAKOTA, Mark Gaydos OHIO, Timothy McDonald PENNSYLVANIA, Ginsh (Gary) N. Modi UTAH, Robert E. Hull VIRGINIA, Barton A. Thrasher WASH- INGTON, Theodore Trepanier WEST VIRGINIA, Donna Hardy TRB TASK FORCE LIAISON, John Milton, Washington U.S. DOT MEMBER, FHWA, Shyuan-Ren "Clayton" Chen
Agradecimientos Al publicar este Manual culminan innumerables horas de trabajo por parte de los muchos miem- bros y amigos de la Fuerza de Tarea TRB, la Fuerza de Tarea Conjunta AASHTO y contratistas y personal del programa NCHRP. La idea original del Manual de Seguridad Vial (HSM) surgió de las deliberaciones y discusiones de cuatro individuos: Ronald C. Pfefer, Douglas W. Harwood, John M. Mason, Jr., y Timothy R, Neuman. Rápidamente involucraron a Michael S. Griffiths y al personal de TRB para patrocinar y desarrollar el primer taller y la formación de lo que ahora es el Grupo de Trabajo para el Desarrollo del Manual de Seguridad en las Carreteras. De ese taller surgió una larga lista de profesionales de la seguridad vial dispuestos a donar muchas horas para el desarrollo del Manual de Seguridad Vial. Además de los miembros voluntarios y amigos del Grupo de Trabajo TRB, numerosos pro- yectos de investigación contribuyeron directa o indirectamente al HSM. Varios proyectos de in- vestigación patrocinados por el Programa Nacional Cooperativo de Investigación de Carreteras dieron como resultado los materiales utilizados para desarrollar e implementar el HSM. Esta in- vestigación ha sido en gran parte inédita en ningún otro lugar que no sea el HSM, y por lo tanto los proyectos y autores clave se destacan a continuación. Los miembros del Grupo de Trabajo de TRB también se destacan a continuación, aunque la lista de Amigos dedicados es demasiado larga para incluirla. Investigadores Oficial Senior del Programa Nacional Cooperativo de Investigación de Carreteras: Charles Niessner 1. NCHRP 17-18(04): Desarrollo de un HSM—DraftTab1e ofContents for the HSM Bellomo- McGee, Inc. (Warren Hughes, Investigador principal) 2. NCHRP 17-25: Factores de reducción de accidentes para ingeniería de tráfico y mejoras de ITS (publicado como Informe NCHRP 617) 3. Universidad de Carolina del Norte—ChapeI Hill (David Harkey, investigador principal) 4. NCHRP 17-26: Metodología para predecir el desempeño de seguridad de las arterias urba- nas y suburbanas del Instituto de Investigación del Medio Oeste (Doug Harwood Investiga- dor Principal) 5. NCHRP 17-27: Preparar las Partes 1 11 de HSM iTrans Consulting Ltd. (Geni Bahar, Investi- gador Principal) 6. NCHRP 17-29: Metodología para predecir el desempeño de seguridad de las autopistas ru- rales de varios carriles Fundación de Investigación de Texas A&M (Dominique Lorct Investi- gador Principal) 7. NCHRP 17-34: Preparar las Partes IV y V del Manual de Seguridad Vial 8. Kittelson & Associates, Inc. (John Zegeer, Investigador Principal) 9. NCHRP 17-36: Producción de la primera edición del Manual de Seguridad Vial 10. Kittelson & Associate, Inc. (John Zegeer, Investigador Principal)
11. NCHRP 17-37: Metodología predictiva de choque peatonal para arterias urbanas y suburba- nas del Instituto de Investigación del Medio Oeste (Doug Harwood Investigador principal) 12. NCHRP 17-38: Highway Safety Manual Implementation and Training Materials Oregon State University (Karen Dixon, Principal Investigator) TRANSPORTATION RESEARCH BOARD TASK FORCE ON THE DE- VELOPMENT OF THE HIGHWAY SAFETY MANUAL Chair John Milton, Washington State Department ofTransportation (2009—current) Ronald Pfefer, Northwestern Traffic Institute (2000—2009) Secretary Elizabeth Wemple, Kittelson & Associates, Inc. Geni Bahar, NAVIGATS inc. Brian Barton, Department for Transport (United Kingdom, retired) James Bonneson, Texas Transportation Institute Forrest Council, UNC Highway safety Research Center Leanna Depue, Missouri Department of Transpor- tation Michael Dimaiuta, GENEX Systems Karen Dixon, Oregon State University Brelend Gowan, Caltrans (retired) Michael Griffith, Federal Highway Administration Michael Hankey, Village of Hoffnan Estates TRB Staff Representative Richard Pain Charles Niessner Members John Ivan, University of Connecticut Kelly Hardy, American Association of State High- way and Transportation Officials David Harkey, University of North Carolina—Chapel Hill Douglas Harwood Midwest Research Institute Steven Kodama, City of Toronto Francesca La Torre, University of Florence John Mason, Auburn University Christopher Monsere, Portland State University Timothy Neuman, CH2M HILL John Nitzel, CH2M HILL Jose Pardillo-Mayora, Universidad Politecnica de Madrid Bhagwant Persaud, Ryerson University Stanley Polanis, City of Winston-Salem Bruce Robinson, Transportation Consultant Edward Stollof, Institute of Transportation Engineers Larry Sutherland, Parsons Brinckerhoff, Inc. Dan- iel Turner, University of Alabama Ida van Schalkwyk, Oregon State University Scott Windley, United States Access Board John Zegeer, Kittelson & Associates, Inc.
Table of Contents VOLUMEN 2 Parte C—Método predictivo Capítulo 10—Método predictivo para carreteras rurales de dos carriles y de doble sentido Capítulo 1 1—Método predictivo para autopistas rurales de varios carriles Capítulo 12—Método predictivo para arterias urbanas y suburbanas Table of Contents for Volume 2 PREFACE TO THE HIGHWAY SAFETY MANUAL . PART C—INTRODUCTION AND APPLICATIONS GUIDANCE c.i. Introduction to the Highway Safety Manual Predictive Method C.2. Relationship to Parts A, B, and D of the HSM C.B. Part C and the Project Development Process CA Overview of the HSM Predictive Method C.5. The HSM Predictive Method C.6. Predictive Method ConceptsC-12 c 6.1 Roadway Limits and Facility Types . c-12 c.6.2. Definition of Roadway Segments and Intersections C-13 c.6.3. Crash Modification Factors (CMFs).. ..C-15 c.6.4. Calibration of Safety Performance Functions to Local Conditions . .C-18 c.6.5 Weighting Using the Bayes Method . C- 18 C,7. Methods for Estimating the Safety Effectiveness of a Proposed Project — .C-19 Limitations of the HSM Predictive Method .. C-19 C.g. Guide to Applying Part C . c-20 c, 10. Summary . c-20 CHAPTER 10--PREDICTIVE METHOD FOR RURAL TWO-LANE, TWO-WAY ROADS 10.1. Introduction. 10.2. Overview of the Predictive Method.. 10-1 10.3. Rural Two-Lane, Two-Way Roads—Defirutions and Predictive Models In Chapter 10. 10-2 10.3.1. Definition of Chapter 10 Facility and Site Types. .10-2 10.3.2. Predictive Models for Rural Two-Lane, Two-Way Roadway Segments 10.3.3. Predictive Models for Rural Two-Lane, Two-Way Intersections . 10.4, Predictive Method for Rural Two-Lane, Two-Way Roads10-4 10.5. Roadway Segments and Intersections 10.6. Safety Performance Functions , 10.6 1 . Safety Performance Functions for Rural Two-Lane, Two-Way Roadway Segments . 10-14 10.6.2. Safety Performance Functions for Intersections10-17 10.7. Crash Modification Factors... , ,. 1 0-22 10.7.1. Crash Modification Factors 10-23 10.7.2. Crash Modification Factors for Intersections 10-31 10.8. Calibration of the SPFs to Local Conditions..10-33
10.9. Limitations of Predictive Method in Chapter 10 . 10.10. Application of Chapter 10 Predictive Method10-34 10.11 Summary10-34 10.12. Sample Problems5 10.12.1. Sample Problem. 1 0-35 10.12.2. Sample Problem 2..1042 10.12.3. Sample Problem 3.... 10-49 10.12.4. Sample Problem1 0-55 10.12.5. Sample Problem. 1 0-60 10.12.6. Sample Problem 6... 1 0-62 10.13. References . . 1 0-66 IOA.I. APPENDIX IOA—WORKSHEETS FOR PREDICTIVE METHOD FOR RURAL TWO-LANE, TWO-WAY ROADS CHAPTER Il—PREDlCTlVE METHOD FOR RURAL MULTILANE HIGHWAYS. 1 1 .1 . Introduction .1 1 -1 Overview of the Predictive Method..1 1-1 1 1 .3. Rural Multilane Highways—Definitions and Predictive Models in Chapter 1 1.3.1. Definition of Chapter 11 Facility and Site Types 11.3.2. Predictive Models for Rural Multilane Roadway Segments 1 1 3.3. Predictive Models for Rural Multilane Highway Intersections 1 1 .4. Predictive Method for Rural Multilane Highways 1 1 .5. Roadway Segments and Intersections 1 1 .6. Safety Performance Functions . 1 1.6 1 Safety Performance Functions for Undivided Roadway 1 1.6.2. Safety Performance Functions for Divided Roadway 1 1.6.3. Safety Performance Functions for Intersections 1 1 .7. Crash Modification Factors.... .... 11.7.1. Crash Modification Factors forundivided Roadway 1 1.7.2. Crash Modification Factors for Divided Roadway 11.7.3. Crash Modification Factors for 1 1 .8. Calibration to Local Conditions 1 1 .9. Limitations of Predictive Methods In Chapter 1 1 1.10. Application of Chapter 1 1, Predictive Method .1 1 -36 1 1.1 1. Summary .. 1 1 -36 1 1.12. Sample Problems 11.12.1. Sample Problem Il 12.2 Sample Problem 2 11.12.3. Sample Problem 3 1 1-49 1 1.12 4. Sample Problem 11.12.5. Sample Problem 11.12.6. Sample Problem 6 11.13. References
APPENDIX 1 IA—WORKSHEETS FOR APPLYING THE PREDICTIVE METHOD FOR RURAL MULTILANE ROADS......................... CHAPTER 12—PREDlCTlVE METHOD FOR URBAN AND SUBURBAN ARTERIALS12_1 1 2.1Introduction .1 2-1 12.2. Overview of the Predictive Method....1 2-1 12.3. Urban and Suburban Arterials—Defin1tions and Predictive Models in Chapter 12 .1 2-2 12.3.1. Definition of Chapter 12 Facility Types. 1 12.3.2. Predictive Models for Urban and Suburban Arterial Roadway Segments1 12.3.3. Predictive Models for Urban and Suburban Arterial Intersections.. . 12.4. Predictive Method Steps for Urban and suburban arterials 12 5. Roadway Segments and Intersections 12 6. Safety Performance Fuctions 12.6.1 Safety Performance Functions for Urban and Suburban Arterial Roadway Segments 12.6.2. Safety Performance Functions for Urban and Suburban Arterial Intersections .12-28 127. Crash Modification Factors........ 12-29 12.7 1. Crash Modification Factors for Roadway Segments1 2-40 12.7.2. Crash Modification Factors for Intersections..............-....12-43 12.7.3. Crash Modification Factors for Vehicle-Pedestrian Collisions at Signalized Intersections 12-46 12.8 Calibration of the SPFs to Local Conditions........ 12.9 Interim Predictive Method for Roundabouts 12.10 Limitations of Predictive Method in Chapter 12 .12-48 12.11 Application of Chapter 12 Predictive method .. 12-48 12.12 Summary12-48 12.13 Sample Problems. 12. E.I. Sample Problem 112-49 12.13.2.Sample Problem 12.13.3.Sample Problem 12.13.4.Sample Problem 12.13.5.Sampfe Problem 7 12.13.6.Sample Problem 13 References6 APPENDIX 12A—WORKSHEETS FOR PREDICTIVE METHOD FOR URBAN AND SUBURBAN ARTERIALS APPENDIX A—SPECIALIZED PROCEDURES COMMON TO ALL PART C CHAPTERSI Calibration of the Part C Predictive Models A. 1.1. Calibration of Predictive Models. A 1.2. Development of Jurisdiction-Specific Safety Performance Functions for Use in the Part C Predictive Method A. 1.3. Replacement of Selected Default Values in the Part C Predictive Models to Local Conditions Use of the Empirical Bayes Method to Combine Predicted Average Crash Frequency and Observed Crash Determine whether A 2.2. Determine whether Observed Crash Frequency Data are Available for the Project or Facility and, if so, Obtain those Data .
1 Assign Crashes to Individual Roadway Segments and Intersections 2 for IJse in the EB Method.. . A-1 7 3 Apply the Site-Speafic 9 4 Apply the Project-Level A.2.4. Adjust the Estimated Value of Expected Average Crash Frequency to a Future Time Period, GLOSSARY
Prefacio al Manual de Seguridad Vial PROPÓSITO DEL SSH El Manual de seguridad vial (HSM) es un recurso que brinda conocimientos y herramientas de seguridad en una forma útil para facilitar una mejor toma de decisiones basada en el desempeño de la seguridad. El enfoque del HSM es proporcionar información cuantitativa para la toma de decisiones. El HSM reúne la información y las metodologías actualmente disponibles para medir, estimar y evaluar las carreteras en términos de frecuencia de choques (número de choques por año) y gravedad de los choques (nivel de lesiones por choques). El HSM presenta herramientas y metodologías para considerar la "seguridad" en toda la gama de actividades viales: planificación, programación, desarrollo de proyectos, construcción, ope- raciones y mantenimiento. El propósito es transmitir el conocimiento actual sobre información de seguridad vial para uso de una amplia gama de profesionales del transporte. LA NECESIDAD DEL HSM Antes de esta edición del HSM, los profesionales del transporte no tenían un solo recurso nacional para obtener información cuantitativa sobre el análisis y la evaluación de accidentes. El HSM comienza a llenar este vacío, brindando a los profesionales del transporte conocimientos, técnicas y metodologías actuales para estimar la frecuencia y la gravedad de los accidentes futuros y para identificar y evaluar opciones para reducir la frecuencia y la gravedad de los accidentes. Además de usar métodos descriptivos de mejores maneras, el HSM permite el uso de metodologías predic- tivas que mejoran y amplían el uso de métodos de estimación de accidentes a diseños o condiciones nuevos y alternativos en períodos pasados o futuros. Los métodos predictivos estadísticamente más rigurosos en el HSM reducen la vulnerabilidad de los métodos históricos basados en accidentes a las variaciones alea- torias de los datos de accidentes y proporciona un medio para estimar los accidentes en función de la geo- metría, las características operativas y los volúmenes de tráfico. Estas técnicas brindan la oportunidad de: l) mejorar la confiabilidad de las actividades comunes, como la detección de sitios en una red en los que reducir los choques, y 2) ampliar el análisis para incluir evaluaciones de características geométricas y ope- rativas nuevas o alternativas. LA HISTORIA DEL PRIMER EDMON DEL HSM Se llevó a cabo una sesión de conferencia especial en la reunión anual de la Junta de Investigación de Transporte (TRB) en enero de 1999 sobre el tema de la predicción de los impactos del diseño y la operación de carreteras en la seguridad vial. Los participantes de la sesión llegaron a la conclusión de que una de las razones de la falta de énfasis cuantitativo en la seguridad en la toma de decisiones es la ausencia de un único documento autorizado para estimar cuantitativamente la "seguridad". En diciembre de 1999, se llevó a cabo un taller bajo el patrocinio de ocho comités TRB y financiado por FHWA con el propósito de determi- nar la necesidad, naturaleza y factibilidad de producir un manual de seguridad vial. Se elaboró un esquema inicial y un plan para un HSM. Esto condujo a la formación de un Subcomité Conjunto TRB en mayo de 2000. Posteriormente, el Subcomité se convirtió en el Grupo de Trabajo para el Desarrollo de un Manual de Seguridad Vial (ANB25T). Fue bajo la dirección de este grupo de trabajo de voluntarios que se produjeron los materiales para esta edición. El grupo de trabajo formó varios subcomités para supervisar varios aspec- tos de investigación y desarrollo de la tarea. También emplearon independiente revisión grupos para evaluar resultados de la investigación antes de proceder con la preparación final de los materiales. La mayor parte de la investigación y el desarrollo fue financiada por el NCHRP, con una importante financiación suplemen- taria y apoyo a la investigación proporcionada por la FHWA.
En 2006, se tomó la decisión de publicar el HSM como un documento AASHTO. Se formó una Fuerza de Tarea Conjunta (JTF) con representantes de los Subcomités de Diseño, Ingeniería de Tránsito y Gestión de la Seguridad. Los miembros de la JTF tenían la tarea de garantizar que el HSM satisfaga las necesidades de los Departamentos de Transporte estatales y de promover el HSM en sus respectivos subcomités. En 2009, los subcomités y los comités principales, el Comité Permanente de Carreteras y el Comité Permanente de Seguridad del Tráfico en las Carreteras votaron y aprobaron el HSM. La Junta Directiva de AASHTO luego aprobó el HSM. CONSIDERACIONES Y PRECAUCIONES AL UTILIZAR EL HSM El HSM traduce herramientas analíticas basadas en conocimientos, métodos y procesos con base científica en una forma que pueden utilizar los profesionales del transporte. El HSM será utilizado por personas con una variedad de antecedentes profesionales y técnicos, que incluyen ingeniería, planificación, operaciones de campo, cumplimiento y educación. Llegarán al HSM con diferentes niveles de comprensión de los fundamentos de la seguridad vial. El Capítulo 1, "Introducción y descripción general", brinda información clave y el contexto para comprender cómo aplicar e integrar el análisis de se- guridad relacionado con las actividades comunes dentro de la planificación, el diseño y las operaciones de carreteras. El HSM incluye técnicas tradicionales de análisis de "seguridad" y también aplica desarrollos recientes en metodologías de estimación y evaluación de choques. La mayoría de las técnicas analíticas son nuevas; es importante comprender completamente el material presentado en el Capítulo 2, "Factores humanos", y el Capítulo 3, "Fundamentos", para comprender las razones del desarrollo y uso de estas téc- nicas. Debido a que el HSM no tiene en cuenta las diferencias específicas de la jurisdicción, contiene técnicas de calibración para modificar herramientas para uso local. Esto es necesario debido a las diferencias en los factores, como las poblaciones de conductores, las condiciones de la carretera local y de los costados de la carretera, la composición del tráfico , la geometría típica y las medidas de control del tráfico. También hay variaciones en la forma en que cada estado o jurisdicción informa los accidentes y administra los datos de accidentes. El Capítulo 3, "Fundamentos", analiza este tema y otros relacionados con la confiabilidad de los datos de accidentes. La calibración no hace que los datos de accidentes sean uniformes en todos los esta- dos. De manera similar, la aplicación del HSM fuera de los Estados Unidos y Canadá debe hacerse con precaución. Los modelos y los resultados de la investigación presentados en este documento pueden no ser aplicables en otros países, ya que los sistemas viales, la capacitación y el comportamiento de los con- ductores, y las frecuencias y los patrones de gravedad de los accidentes pueden ser muy diferentes. Como mínimo, las técnicas presentadas en el HSM deben calibrarse correctamente. El HSM no es un estándar legal de atención en cuanto a la información contenida en este documento. En cambio, el HSM proporciona herramientas y técnicas analíticas para cuantificar los efectos potenciales de las decisiones tomadas en la planificación, el diseño, las operaciones y el mantenimiento. No existe tal cosa como "seguridad absoluta"; a pesar de los esfuerzos del gobierno para mantener, mejorar y operar las ins- talaciones viales al más alto nivel que permita la financiación del gobierno. Hay riesgo en todo transporte por carretera. Ese riesgo es inherente debido a la variabilidad de los comportamientos de los usuarios, las condiciones ambientales y otros factores sobre los que el gobierno no tiene control. Un objetivo universal es reducir el número y la gravedad de los accidentes dentro de los límites de los recursos disponibles, la ciencia, la tecnología y las prioridades establecidas por la legislación. Debido a que estas consideraciones cambian constantemente, es poco probable, si no imposible, que cualquier instalación de carretera pueda ser "de última generación". La información en el HSM se proporciona para ayudar a las agencias en su esfuerzo por integrar la seguridad en sus procesos de toma de decisiones. El HSM no pretende ser un sustituto del
ejercicio del buen juicio de ingeniería. La publicación y el uso o no uso del HSM no creará ni impondrá ningún estándar de conducta ni ningún deber hacia el público o cualquier persona. Como recurso, el HSM no reemplaza publicaciones como el Manual sobre Dispositivos Uniformes de Control de Tráfico (MUTCD), el "Libro Verde" de la Asociación Estadounidense de Oficiales de Transporte de Ca- rreteras Estatales (AASHTO) titulado Una política sobre el diseño geométrico de carreteras y calles, o otras guías, manuales y políticas de AASHTO y agencias. Si surgen conflictos entre estas publicaciones y el HSM, a las publicaciones previamente establecidas se les debe dar el peso que de otro modo tendrían de acuerdo con el buen juicio de la ingeniería. El HSM puede proporcionar la justificación necesaria para una excepción de las publicaciones previamente establecidas. FUTURAS EDICIONES DEL HSM Esta primera edición del HSM proporciona los conocimientos y prácticas más actuales y aceptados relacio- nados con la gestión de la seguridad vial. Los grupos de trabajo TRB y AASHTO HSM reconocen que el conocimiento y los métodos de análisis están evolucionando y mejorando con nuevas investigaciones y lecciones aprendidas en la práctica. La evolución en la práctica y el conocimiento profesional se verá influenciada por esta primera edición del HSM porque introduce nuevos métodos, técnicas e información para los profesionales del transporte. La base de conocimientos también seguirá creciendo y mejorando la comprensión de los profesionales del transporte sobre cómo las decisiones relacionadas con la planificación, el diseño, las operaciones y el man- tenimiento afectan la frecuencia y la gravedad de los accidentes. La profesión del transporte seguirá apro- vechando la oportunidad de aprender más sobre las relaciones entre las ocurrencias de choques en varios tipos de instalaciones y la geometría correspondiente y las características operativas de esas instalaciones que pueden afectar la frecuencia y gravedad de los choques. Esto se verá facilitado a medida que las agen- cias mejoren los procesos utilizados para recopilar y mantener datos sobre choques, geometría de la vía, volúmenes de tráfico , usos del suelo y muchos otros datos útiles para evaluar el entorno y el contexto de la vía en el que ocurren los choques. Estas u otras posibles mejoras en las técnicas de análisis y el conoci- miento se reflejarán en las próximas ediciones del HSM.
Parte C : Guía de introducción y aplicaciones ci INTRODUCCIÓN AL MÉTODO PREDICTIVO DEL MANUAL DE SEGURIDAD VIAL La Parte C del Manual de Seguridad en las Carreteras (HSM, por sus siglas en inglés) proporciona un método predictivo para estimar la frecuencia promedio esperada de choques (incluso por gravedad de cho- ques y tipos de colisiones) de una red, instalación o sitio individual. La estimación se puede hacer para las condiciones existentes, alternativas a las condiciones existentes (por ejemplo, mejoras o tratamientos pro- puestos) o caminos nuevos propuestos. El método predictivo se aplica a un período de tiempo dado , volu- men de tráfico y características de diseño geométrico constantes de la calzada . El método predictivo proporciona una medida cuantitativa de la frecuencia de accidentes promedio esperada tanto en las condiciones existentes como en las que aún no han ocurrido. Esto permite evaluar cuantitativa- mente las condiciones de la vía propuesta junto con otras consideraciones, como las necesidades de la comunidad, la capacidad, la demora, el costo, el derecho de paso y las consideraciones ambientales. El método predictivo se puede usar para evaluar y comparar la frecuencia promedio esperada de accidentes en situaciones como: • tráfico pasado o futuro volúmenes; • Diseños alternativos para una instalación existente bajo tráfico pasado o futuro volúmenes; • Diseños para una nueva instalación bajo tráfico futuro (pronóstico ) volúmenes; • La efectividad estimada de las contramedidas después de un período de implementación; y • La eficacia estimada de las contramedidas propuestas en una instalación existente (antes de la implemen- tación). La guía de introducción y aplicaciones de la Parte C presenta el método predictivo en términos generales para que el usuario nuevo comprenda los conceptos aplicados en cada uno de los capítulos de la Parte C. Cada capítulo de la Parte C proporciona los pasos detallados del método predictivo y los modelos predictivos necesarios para estimar la frecuencia promedio esperada de choques para un tipo de instalación específico. Los siguientes tipos de instalaciones viales están incluidos en la Parte C: • Capítulo 10—Carreteras rurales de dos carriles y dos sentidos • Capítulo Il Rural Multicarril carreteras • Capítulo 12—Arteriales urbanas y suburbanas La Parte C— Introducción y guía de aplicaciones también proporciona: • Relaciones entre la Parte C y las Partes A, B y D del HSM; • Proceso de Desarrollo del Proyecto ; método predictivo ; • Un resumen del método predictivo; • Información detallada necesaria para comprender los conceptos y elementos en cada uno de los pasos del método predictivo;
• Métodos para estimar el cambio en la frecuencia de accidentes debido a un tratamiento; • Limitaciones del método predictivo; y • Orientación para la aplicación del método predictivo. C.2. RELACIÓN CON LAS PARTES A, B Y D DEL HSM Toda la información necesaria para aplicar el método predictivo se presenta en la Parte C. Las relaciones del método predictivo en la Parte C con los contenidos de las Partes A, B y D se resumen a continuación. • La Parte A presenta conceptos que son fundamentales para comprender los métodos proporcionados en el HSM para analizar y evaluar las frecuencias de accidentes. La Parte A presenta los componentes clave del método predictivo, incluidas las funciones de desempeño de seguridad (SPF) y los factores de modificación de choque (CMF). Antes de utilizar la información de la Parte C, se recomienda comprender el material de la Parte A: Capítulo 3, Fundamentos. • La Parte B presenta los seis componentes básicos de un proceso de gestión de la seguridad vial. El material es útil para monitorear, mejorar y mantener una red vial existente. La aplicación de los métodos y la infor- mación presentados en la Parte B puede ayudar a identificar los sitios con mayor probabilidad de benefi- ciarse de una mejora, diagnosticar patrones de fallas en sitios específicos, seleccionar contramedidas apro- piadas que probablemente reduzcan las fallas y anticipar los beneficios y costos de posibles mejoras. Ade- más, ayuda a las agencias a determinar si las mejoras potenciales están económicamente justificadas, es- tablecer prioridades para las mejoras potenciales y evaluar la eficacia de las mejoras que se han implemen- tado. El método predictivo en la Parte C proporciona herramientas para estimar la frecuencia promedio esperada de accidentes para la aplicación en la Parte B: Capítulo 4, Revisión de la red y Capítulo 7, Eva- luación económica. • La Parte D contiene todos los CMF en el HSM. Los CMF de la Parte D se utilizan para estimar el cambio en la frecuencia promedio esperada de choques como resultado de la implementación de contramedidas. Al- gunos CMF de la Parte D están incluidos en la Parte C para su uso con SPF específicos. Otros CMF de la Parte D no se presentan en la Parte C, pero se pueden usar en los métodos para estimar el cambio en la frecuencia de accidentes descritos en la Sección C.7. C.3. PARTE C Y EL PROCESO DE DESARROLLO DEL PROYECTO • La Figura Cl ilustra la relación del método predictivo de la Parte C con el proceso de desarrollo del proyecto. Como se discutió en el Capítulo 1, el proceso de desarrollo del proyecto es el marco utilizado en el HSM para relacionar el análisis de fallas con las actividades dentro de la planificación, el diseño, la construcción, las operaciones y el mantenimiento.
Figura C-1. Relación entre el Método Predictivo de la Parte C y el Proceso de Desarrollo del Proyecto C.4. DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MÉTODO PREDICTIVO HSM El método predictivo proporciona un procedimiento de 18 pasos para estimar la "frecuencia de choque pro- medio esperada" (por el total de choques, la gravedad del choque o el tipo de colisión) de una red vial, instalación o sitio. En el método predictivo, la calzada se divide en sitios individuales que son segmentos de calzada homogéneos o intersecciones. Una instalación consta de un conjunto contiguo de intersecciones individuales y segmentos de carretera, cada uno denominado "sitios". Los diferentes tipos de instalaciones están determinados por el uso de la tierra circundante, la sección transversal de la carretera y el grado de acceso. Para cada tipo de instalación pueden existir varios tipos de sitios diferentes, como segmentos de caminos divididos y no divididos o intersecciones señalizadas y no señalizadas. Una red vial consta de una serie de instalaciones contiguas. El método predictivo se usa para estimar la frecuencia promedio esperada de choques de un sitio individual. La suma acumulativa de todos los sitios se utiliza como estimación para una instalación o red completa. La
estimación es para un período de tiempo dado de interés (en años) durante el cual el diseño geométrico y las características de control del tráfico no cambian y los volúmenes de tráfico son conocidos o pronostica- dos. La estimación se basa en modelos de regresión desarrollados a partir de datos de accidentes obser- vados en varios sitios similares. La frecuencia de choques promedio pronosticada de un sitio individual N pronosticado se estima en función del diseño geométrico, las características de control de tráfico y los volúmenes de tráfico de ese sitio. Para un sitio o instalación existente, la frecuencia de accidentes observada, N para ese sitio o instalación específico, se combina luego con N pronosticado para mejorar la confiabilidad estadística de la estimación. El resultado del método predictivo es la frecuencia de accidentes promedio esperada, N expa:ted . Esta es una estimación de la frecuencia promedio de choques a largo plazo que se esperaría, dado el tiempo sufi- ciente para hacer una observación controlada, lo que rara vez es posible. Una vez que se han determinado las frecuencias de accidentes promedio esperadas para todos los sitios individuales que componen una instalación o red, la suma de las frecuencias de accidentes para todos los sitios se usa como la estimación de la frecuencia de accidentes promedio esperada para una instalación o red completa. . Como se discutió en la Sección 3.3.3 del Capítulo 3, la frecuencia de choques observada (número de cho- ques por año) fluctuará aleatoriamente durante cualquier período y, por lo tanto, el uso de promedios basa- dos en períodos a corto plazo (por ejemplo, de 1 a 3 años) puede dar estimaciones engañosas y crean problemas asociados con el sesgo de regresión a la media. El método predictivo aborda estas preocupacio- nes al proporcionar una estimación de la frecuencia promedio de choques a largo plazo, lo que permite tomar decisiones acertadas sobre los programas de mejora. En el HSM, los modelos predictivos se usan para estimar la frecuencia de accidentes promedio pronosti- cada, N predicha para un tipo de sitio en particular usando un modelo de regresión desarrollado a partir de datos para varios sitios similares. Estos modelos de regresión, llamados funciones de rendimiento de segu- ridad (SPF), se han desarrollado para tipos de sitios específicos y "condiciones base" que son el diseño geométrico específico y las características de control de tráfico de un sitio "base". Los SPF suelen ser una función de solo unas pocas variables, principalmente los volúmenes promedio de tráfico diario anual (AADT). Se requiere un ajuste a la predicción realizada por un SPF para tener en cuenta la diferencia entre las condiciones base, las condiciones específicas del sitio y las condiciones locales/estatales. Los factores de modificación de choque (CMF) se utilizan para tener en cuenta las condiciones específicas del sitio que varían de las condiciones base. Por ejemplo, el SPF para segmentos de carretera en el Capítulo 10 tiene una condición base de ancho de carril de 12 pies, pero el sitio específico puede ser un segmento de carretera con un ancho de carril de 10 pies. En la Sección C.6.4 se proporciona una discusión general de los CMF. Los CMF incluidos en los capítulos de la Parte C tienen las mismas condiciones base que los SPF de la Parte C y, por lo tanto, el CMF 1.00 cuando las condiciones específicas del sitio son las mismas que las condiciones base del SPF. Se utiliza un factor de calibración ( C ) para tener en cuenta las diferencias entre la(s) jurisdicción(es) para las que se desarrollaron los modelos y la jurisdicción para la que se aplica el método predictivo. El uso de factores de calibración se describe en la Sección C.6.5 y el procedimiento para determinar los factores de calibración para una jurisdicción específica se describe en la Parte C, Apéndice A. 1. Los modelos predictivos usados en la Parte C para determinar la frecuencia de choque promedio pronosti- cada, N pronosticada , son de la forma general que se muestra en la Ecuación C-1.
preñado -N spfx x (CMF x CMF x...x CMF ) x C Dónde: frecuencia de accidentes promedio pronosticada para un año específico para el tipo de sitio x; spfx predijo la frecuencia promedio de accidentes determinada para las condiciones base del SPF desarrollado para el tipo de sitio x; CMF específicos de SPF para el tipo de sitio x; y c factor de calibración para ajustar SPF para las condiciones locales para el tipo de sitio x. Bayesiano Empírico (EB, por sus siglas en inglés) se aplica dentro del método predictivo para combinar la frecuencia de choques promedio pronosticada determinada usando una práctica de modelo predictivo y con la frecuencia de choques observada (cuando corresponda). Se aplica una ponderación a las dos esti- maciones que refleja la confiabilidad estadística del SPF. El Método EB se aplica solo cuando los datos de accidentes observados están disponibles. En la Parte C, Apéndice A.2, se presenta una discusión del Mé- todo EB. El Método EB se puede aplicar en el nivel específico del sitio cuando los choques se pueden asignar a sitios individuales (es decir, se conoce la ubicación geográfica detallada de los choques observa- dos). Alternativamente, el Método EB se puede aplicar a nivel de proyecto específico (es decir, a toda una instalación o red) cuando los choques no se pueden asignar a sitios individuales pero se sabe que ocurren dentro de los límites geográficos generales (es decir, las ubicaciones geográficas detalladas de los choques son no disponible). Como parte del Método EB, la frecuencia de accidentes promedio esperada también se puede estimar para un período de tiempo futuro cuando AADT puede haber cambiado o se pueden haber implementado tratamientos o contramedidas específicas. Las ventajas del método predictivo son que: • El sesgo de regresión a la media se aborda ya que el método se concentra en la frecuencia de accidentes promedio esperada a largo plazo en lugar de la frecuencia de accidentes observada a corto plazo . • La dependencia de la disponibilidad de datos de accidentes para cualquier sitio se reduce mediante la in- corporación de relaciones predictivas basadas en datos de muchos sitios similares. • Los modelos SPF en el HSM se basan en la distribución binomial negativa , que son más adecuados para modelar la alta variabilidad natural de los datos de accidentes que las técnicas tradicionales de modelado, que se basan en la distribución normal . • El método predictivo proporciona un método de estimación de choques para sitios o instalaciones que no se han construido o que no han estado en funcionamiento el tiempo suficiente para hacer una estimación basada en los datos de choques observados. Las siguientes secciones proporcionan los 18 pasos generales del método predictivo e información detallada sobre cada uno de los conceptos o elementos presentados en el método predictivo. La información en el capítulo Introducción y guía de aplicaciones de la Parte C proporciona un breve resumen de cada paso. En los capítulos de la Parte C se proporciona información detallada sobre cada paso y los modelos predictivos asociados para cada uno de los siguientes tipos de instalaciones: • Capítulo 10—Carreteras rurales de dos carriles y dos sentidos
• Capítulo II—Carreteras Rurales de Carriles Múltiples • Capítulo 12—Arteriales urbanas y suburbanas C.5. EL MÉTODO PREDICTIVO HSM Si bien la forma general del método predictivo es consistente en todos los capítulos, los modelos predictivos varían según el capítulo y, por lo tanto, la metodología detallada para cada paso puede variar. La descripción general genérica del método predictivo que se presenta aquí tiene por objeto proporcionar al usuario que lo usa por primera vez o con poca frecuencia una revisión de alto nivel de los pasos del método y los conceptos asociados con el método predictivo. La información detallada para cada paso y los modelos predictivos asociados para cada tipo de instalación se proporcionan en los Capítulos 10, 11 y 12. La Tabla C- 1 identifica los tipos de instalaciones y sitios específicos para los cuales se han desarrollado funciones de rendimiento de seguridad para el HSM. Tabla C-1. Funciones de desempeño de seguridad por tipo de instalación y tipos de sitio en la Parte C Intersecciones Indiviso Dividido Capítulo HSM / Instalaciones Escribe Cal- zada Seg- men- tos Cal- zada Seg- men- tos Control de parada en tramo(s) menor(es) señalizado 3 patas 4 pa- tas 3 patas IO—Carrete- ras rurales de dos sentidos de dos carri- les I I —Carrete- ras rurales de varios carriles 12—Urbano Artenales suburbanos El método predictivo de los capítulos 10, 11 y 12 consta de 18 pasos. Los elementos de los modelos pre- dictivos que se discutieron en la Sección C.4 se determinan y aplican en los Pasos 9, 10 y II del método predictivo. Los 18 pasos del método predictivo HSM se detallan a continuación y se muestran gráficamente en la Figura C-2. Se brindan detalles breves para cada paso, y el material que describe los conceptos y elementos del método predictivo se proporciona en las siguientes secciones de la Parte C : Introducción y guía de aplicaciones o en la Parte C, Apéndice A. En algunas situaciones, ciertos pasos serán necesarios. no requiere ninguna acción. Por ejemplo, un nuevo sitio o instalación no tendrá datos de accidentes obser- vados y, por lo tanto, no se realizan los pasos relacionados con el Método EB. Cuando una instalación consta de una serie de sitios contiguos o se desea una estimación del choque durante un período de varios años, se repiten algunos pasos. El método predictivo se puede repetir según
sea necesario para estimar los choques para cada diseño alternativo, escenario de volumen de tráfico u opción de tratamiento propuesta dentro del mismo período para permitir la comparación. Figura C-2. El método predictivo HSM Paso I: defina los límites de los tipos de carreteras e instalaciones en la red, instalación o sitio del estudio para los cuales se estimarán la frecuencia, la gravedad y los tipos de colisión promedio esperados. El mé- todo predictivo se puede realizar para una red vial, una instalación o un sitio individual. Los tipos de instala- ciones incluidos en el HSM se describen en la Sección C.6. YO . Un sitio es una intersección o un segmento de carretera homogéneo. Hay varios tipos diferentes de sitios, como intersecciones señalizadas y no seña- lizadas o segmentos de carretera divididos y no divididos. Los tipos de sitios incluidos en el HSM se indican en la Tabla C- I. El método predictivo se puede aplicar a una carretera existente, una alternativa de diseño para una carretera existente o una modificación del diseño. Step Step 18 Step Step Step Step step step Step Step step step Step Step Step Step step step
nativo para la nueva carretera (que puede no estar construida o aún no experimentar suficiente tráfico para tener datos de accidentes observados). Los límites de la calzada de interés dependerán de la naturaleza del estudio. El estudio puede limitarse a un solo sitio específico o a un grupo de sitios contiguos. Alternativamente, el método predictivo se puede aplicar a un conidor largo con el fin de evaluar la red (determinar qué sitios requieren actualización para reducir los bloqueos), que se analiza en el Capítulo 4. Paso 2—Defina el período de interés. El método predictivo se puede realizar para un período pasado o para un período futuro. Todos los periodos se miden en años. Los años de interés estarán determinados por la disponibilidad de AADT observados o pronosticados, datos de accidentes observados y datos de diseño geométrico. El uso del método predictivo para un período pasado o futuro depende del propósito del estudio. El periodo de estudio puede ser: • Un período pasado (basado en AADT observados) para: • Una red vial, instalación o sitio existente. Si los datos de choques observados están disponibles, el período de estudio es el período de tiempo durante el cual los datos de choques observados están disponibles y para el cual (durante ese período) se conocen las características de diseño geométrico del sitio, las carac- terísticas de control de tráfico y los volúmenes de tráfico . • Una red vial, instalación o sitio existente para el cual se proponen características alternativas de diseño geométrico o características de control de tráfico (para condiciones a corto plazo). • Un período futuro (basado en las AADT pronosticadas) para: • Una red vial, instalación o sitio existente para un período futuro donde los volúmenes de tráfico pronostica- dos están disponibles. • Una red vial, instalación o sitio existente para el cual se propone implementar características de control de tráfico o diseño geométrico alternativo en el futuro. • Una nueva red vial, instalación o sitio que no existe actualmente, pero que se propone construir durante algún período futuro. Paso 3—Para el período de estudio, determinar la disponibilidad de volúmenes de tráfico diario promedio anual y, para una red vial existente, la disponibilidad de datos de accidentes observados para determinar si el Método EB es aplicable. Determinación de los volúmenes de tráfico Los SPF utilizados en el Paso 9 (y algunos CMF en el Paso 10) requieren volúmenes de AADT (vehículos por día). Para un período anterior, el AADT puede determinarse mediante un registro automatizado o esti- marse mediante una encuesta por muestreo . Para un período futuro, el AADT puede ser una estimación de pronóstico basada en modelos apropiados de planificación del uso del suelo y de pronóstico del volumen de tráfico, o en base a la suposición de que el los volúmenes de tráfico se mantendrán relativamente cons- tantes. Para cada segmento de la vía, el AADT es el volumen de tráfico promedio diario de 24 horas en ambos sentidos en ese segmento de la vía en cada año del período a evaluar (seleccionado en el Paso 8).
Para cada intersección, se requieren dos valores en cada modelo predictivo. Estos son los AADT de la calle mayor, AADT y la AADT de la calle menor, AADT. El método para determinar AA DT y AADT _ varía * no entre capítulos porque los modelos predictivos de los capítulos 10, 11 y 12 se desarrollaron de forma inde- pendiente. En muchos casos, se espera que los datos de AADT no estén disponibles para todos los años del período de evaluación. En ese caso, se determina una estimación de AADT para cada año del período de evaluación mediante interpolación o extrapolación, según corresponda. Si no existe un procedimiento establecido para hacerlo, se pueden aplicar las siguientes reglas por defecto: • AADT están disponibles para un solo año, se supone que ese mismo valor se aplica a todos los años del período anterior. • Si se dispone de datos de dos o más años de AADT , los AADT para los años intermedios se calculan por interpolación. • Se supone que las TDMA de los años anteriores al primer año para el que se dispone de datos son iguales a la TDMA de ese primer año. • Se supone que las TDMA de los años posteriores al último año para el que se dispone de datos son iguales a las del último año. Si se va a utilizar el método EB (discutido a continuación), se necesitan datos de AADT para cada año del período para el que se dispone de datos de frecuencia de accidentes observados. Si no se va a utilizar el Método EB, se utilizan los datos de AADT para el período de tiempo apropiado (pasado, presente o futuro) determinado en el Paso 2. Determinación de la disponibilidad de los datos de accidentes observados Cuando se está considerando un sitio existente o condiciones alternativas a un sitio existente, se usa el Método EB. El método EB solo es aplicable cuando se dispone de datos de accidentes observados y con- fiables para la red vial, la instalación o el sitio de estudio específico. Los datos observados se pueden obtener directamente del sistema de informes de accidentes de la jurisdicción. Son deseables al menos dos años de datos de frecuencia de accidentes observados para aplicar el método EB. El Método EB y los criterios para determinar si el Método EB es aplicable se presentan en la Sección A.2.1 del Apéndice A de la Parte C. El Método EB se puede aplicar a nivel de sitio específico (es decir, los accidentes observados se asignan a intersecciones o segmentos de carretera específicos en el Paso 6) o a nivel de proyecto (es decir, los acci- dentes observados se asignan a una instalación en su conjunto). El Método EB específico del sitio se aplica en el Paso 13. Alternativamente, si los datos de accidentes observados están disponibles pero no se pueden asignar a segmentos de carretera e intersecciones individuales, se aplica el Método EB a nivel de proyecto (en el Paso 15). Si los datos de frecuencia de accidentes observados no están disponibles, entonces no se realizarán los pasos 6, 13 y 15 del método predictivo. En este caso, la estimación de la frecuencia promedio esperada de accidentes se limita al uso de un modelo predictivo (es decir, la frecuencia promedio prevista de accidentes).
Paso 4: determine las características del diseño geométrico, las características del control del tráfico y las características del sitio para todos los sitios en la red de estudio. Con el fin de Para determinar los datos relevantes requeridos y evitar la recopilación innecesaria de datos, es necesario comprender las condiciones base de los SPF en el Paso 9 y los CMF en el Paso 10. Las condiciones base para los SPF para cada uno de los tipos de instalaciones en el HSM son detallada en los capítulos 10, 11 y 12. Paso 5—Dividir la red vial o la instalación bajo consideración en segmentos e intersecciones viales indivi- duales, que se conocen como sitios. Usando la información del Paso I y el Paso 4, la calzada se divide en sitios individuales, que consisten en intersecciones y segmentos de calzada homogéneos individuales. La Sección C.6.2 proporciona las defini- ciones generales de los segmentos de carretera y las intersecciones utilizadas en el método predictivo. Al dividir las instalaciones viales en pequeños segmentos homogéneos de la vía, limitar la longitud del seg- mento a no menos de 0,10 millas minimizará los esfuerzos de cálculo y no afectará los resultados. Paso 6: asigne los bloqueos observados a los sitios individuales (si corresponde). El Paso 6 solo se aplica si se determinó en el Paso 3 que el Método EB específico del sitio era aplicable. Si el sitio específico El método EB no es aplicable, continúe con el Paso 7. En el Paso 3, se determinó la disponibilidad de los datos observados y si los datos podrían asignarse a ubicaciones específicas. Los criterios específicos para asignar choques a segmentos de carreteras o intersecciones individuales se presentan en la Sección A.2.3 del Apéndice A de la Parte C. Los choques que ocurren en una intersección o en un tramo de intersección, y que están relacionados con la presencia de una intersección, se asignan a la intersección y se utilizan en el Método EB junto con la frecuencia de choque promedio pronosticada para la intersección. Los choques que ocurren entre intersec- ciones y no están relacionados con la presencia de una intersección se asignan al segmento de carretera en el que ocurren, esto incluye los choques que ocurren dentro de los límites de la intersección pero que no están relacionados con la presencia de la intersección. Dichos choques se utilizan en el Método EB junto con la frecuencia de choque promedio pronosticada para el segmento de carretera. Paso 7—Seleccione el primer sitio individual o el siguiente en la red de estudio. Si no hay más sitios para evaluar, vaya al Paso 15. En el Paso 5, la red vial dentro de los límites del estudio se divide en varios sitios homogéneos individuales (intersecciones y segmentos viales). En cada sitio, todas las características de diseño geométrico, las ca- racterísticas de control de tráfico, los AADT y los datos de accidentes observados se determinan en los Pasos 1 a 4. Para estudios con una gran cantidad de sitios, puede ser práctico asignar un número a cada sitio. El resultado del método predictivo HSM es la frecuencia promedio esperada de fallas de toda la red de estudio, es decir, la suma de todos los sitios individuales para cada año en el estudio. Tenga en cuenta que este valor será el número total de bloqueos que se espera que ocurran en todos los sitios durante el período de interés. Si se desea una frecuencia de accidentes, el total se puede dividir por el número de años en el período de interés.
La estimación para cada sitio (segmentos de carretera o intersección) se realiza de uno en uno. Los pasos 8 a 14, que se describen a continuación, se repiten para cada sitio. Paso 8—Para el sitio seleccionado, seleccione el primer año o el siguiente en el período de interés. Si no hay más años para evaluar para ese sitio, continúe con el Paso 15. Los pasos 8 a 14 se repiten para cada sitio del estudio y para cada año del período de estudio. Es posible que los años individuales del período de evaluación deban analizarse un año a la vez para cual- quier segmento de carretera o intersección en particular porque los SPF y algunos CMF (p. ej., anchos de carril y arcén) dependen del AADT, que puede cambiar de un año a otro. Paso 9—Para el sitio seleccionado, determine y aplique la función de rendimiento de seguridad (SPF) ade- cuada para el tipo de instalación y las características de control de tráfico del sitio. Los pasos del 9 al 13, que se describen a continuación, se repiten para cada año del período de evaluación como parte de la evaluación de cualquier segmento de carretera o intersección en particular . Cada modelo predictivo en el HSM consta de una función de desempeño de seguridad (SPF), que se ajusta a las condiciones específicas del sitio (en el Paso 10) usando factores de modificación de choque (CMF) y se ajusta a las condiciones de la jurisdicción local (en el Paso 1 1) usando un factor de calibración (C). Los SPF, CMF y el factor de calibración obtenidos en los Pasos 9, 10 e II se aplican para calcular la frecuencia de choque promedio pronosticada para el año seleccionado del sitio seleccionado. El valor resultante es la frecuencia de accidentes promedio pronosticada para el año seleccionado. El SPF (que es un modelo de regresión estadística basado en datos de choques observados para un con- junto de sitios similares) estima la frecuencia promedio prevista de choques para un sitio con las condiciones base (es decir, un conjunto específico de diseño geométrico y características de control de tráfico). Las condiciones base para cada SPF se especifican en cada uno de los capítulos de la Parte C. En la Sección C.6,3 se proporciona una explicación detallada y una descripción general de los SPF de la Parte C. Los tipos de instalaciones para los cuales se desarrollaron los SPF para el HSM se muestran en la Tabla CL. La frecuencia de choque promedio pronosticada para las condiciones base se calcula utilizando el vo- lumen de tránsito determinado en el Paso 3 (AADT para segmentos de carretera o AADT y AADT mm para intersecciones) para la zona seleccionada. año. La frecuencia de colisión promedio pronosticada puede separarse en componentes por nivel de gravedad de colisión y tipo de colisión. Las distribuciones predeterminadas de la gravedad del choque y los tipos de colisión se proporcionan en los capítulos de la Parte C. Estas distribuciones predeterminadas pueden be- neficiarse de la actualización en función de los datos locales como parte del proceso de calibración presen- tado en el Apéndice A. 1.1 de la Parte C. Paso 10: multiplique el resultado obtenido en el Paso 9 por los CMF apropiados para ajustar la frecuencia de choque promedio pronosticada al diseño geométrico específico del sitio y las características de control de tráfico. Cada SPF es aplicable a un conjunto de características básicas de diseño geométrico y control de tráfico, que se identifican para cada tipo de sitio en los capítulos de la Parte C. Para tener en cuenta las diferencias entre el diseño geométrico base y el diseño geométrico específico del sitio, se utilizan CMF para ajustar la estimación SPF. En la Sección C.6.4 se proporciona una descripción general de los CMF y una guía para
su uso, incluidas las limitaciones del conocimiento actual sobre los efectos de la aplicación simultánea de múltiples CMF. Al usar múltiples CMF, se requiere juicio de ingeniería para evaluar las interrelaciones, o la independencia, o ambas, de los elementos o tratamientos individuales que se están considerando para su implementación dentro del mismo proyecto. Todos los CMF utilizados en la Parte C tienen las mismas condiciones base que los SPF utilizados en el capítulo de la Parte C en el que se presenta el CMF (es decir, cuando el sitio específico tiene la misma condición que la condición base SPF, el valor CMF para esa condición es 1,00). Solo los CMF presentados en la Parte C pueden usarse como parte del método predictivo de la Parte C. La Parte D contiene todos los CMF en el HSM. Algunos CMF de la Parte D están incluidos en la Parte C para su uso con SPF específicos. Otros CMF de la Parte D no se presentan en la Parte C, pero se pueden usar en los métodos para estimar el cambio en la frecuencia de accidentes descritos en la Sección C.7. Para las arterias urbanas y suburbanas (Capítulo 12), la frecuencia promedio de choques para peatones y ciclistas se calcula al final de este paso. Paso 11—Multiplique el resultado obtenido en el Paso 10 por el factor de calibración apropiado. Cada uno de los SPF utilizados en el método predictivo se ha desarrollado con datos de jurisdicciones y períodos de tiempo específicos. La calibración de los SPF a las condiciones locales tendrá en cuenta las diferencias. Se aplica un factor de calibración ( C . para segmentos de carretera o C_ para intersecciones) a cada SPF en el método predictivo. En la Sección C.6.5 se proporciona una descripción general del uso de los factores de calibración. En la Parte C, Apéndice A, se incluye una guía detallada para el desarrollo de factores de calibración. 1. I . Paso 12—Si hay otro año para ser evaluado en el período de estudio para el sitio seleccionado, regrese al Paso 8. De lo contrario, continúe con el Paso 13. Este paso crea un ciclo a través de los Pasos 8 a 12 que se repite para cada año del período de evaluación del sitio seleccionado. Paso 13: aplicar el método EB específico del sitio (si corresponde). Si el Método EB específico del sitio es aplicable se determina en el Paso 3 utilizando los criterios de la Parte C, Apéndice A.2. YO . Si no es aplicable, continúe con el Paso 14. Si se aplica el Método EB específico del sitio, se utilizan los criterios del Método EB del Paso 6 (detallados en la Parte C, Apéndice A.2.4.) para asignar los choques observados a cada sitio individual. El método EB específico del sitio combina la estimación del modelo predictivo de la frecuencia de accidentes promedio pronosticada, Npredicled ' con la frecuencia de accidentes observada del sitio específico, Nob- ser„d . Esto proporciona una estimación más fiable desde el punto de vista estadístico de la frecuencia media esperada de accidentes del sitio seleccionado. Para aplicar el Método EB específico del sitio, además del material de la Parte C, Apéndice A.2.4 , también se usa el parámetro de sobredispersión, k, para el SPF. El parámetro de sobredispersión proporciona una indicación de la fiabilidad estadística del SPF. Cuanto más cerca de cero esté el parámetro de sobredisper- sión, más fiable estadísticamente será el SPF. Este parámetro se usa en el método EB específico del sitio para proporcionar una ponderación a Npredicted y Nobserved . Los parámetros de sobredispersión se pro- porcionan para cada SPF en los capítulos de la Parte C.
Aplique el método EB específico del sitio a un período de tiempo futuro si corresponde. La frecuencia de choque promedio esperada estimada obtenida en esta sección se aplica al período de tiempo en el pasado para el cual se recopilaron los datos de choque observados. La Sección A.2.6 en el Apéndice A de la Parte C proporciona un método para convertir la estimación de la frecuencia promedio esperada de choques para un período de tiempo pasado a un período de tiempo futuro. Paso 14: si hay otro sitio para evaluar, regrese al Paso 7; de lo contrario, continúe con el Paso 15. Este paso crea un circuito para los Pasos 7 a 13 que se repite para cada segmento o intersección de la carretera dentro del área de estudio. Paso 15—Aplicar el Método EB a nivel de proyecto (si el Método EB específico del sitio no es aplicable). Este paso es aplicable a las condiciones existentes cuando los datos de accidentes observados están dis- ponibles, pero no se pueden asignar con precisión a sitios específicos (p. ej., el informe de accidentes puede identificar accidentes que ocurren entre dos intersecciones, pero no es preciso para determinar una ubica- ción precisa en el segmento) . El Método EB se analiza en la Sección C 16.6. En la Parte C, Apéndice A.2.5, se proporciona una descripción detallada del Método EB a nivel de proyecto. Paso 16: sume todos los sitios y años en el estudio para estimar el total de fallas o la frecuencia promedio de fallas para la red El número total estimado de accidentes dentro de los límites de la red o de la instalación durante los años del período de estudio se calcula utilizando la Ecuación C-2: calzada segmentos Dónde: número total total esperado de choques dentro de los límites de la calzada del estudio para todos los años en el período de interés. O bien, la suma de la frecuencia promedio esperada de choques para cada año para cada sitio dentro de los límites de carretera definidos dentro del período de estudio; frecuencia de choques promedio esperada para un segmento de carretera utilizando el método predictivo durante un año; y la frecuencia promedio esperada de choques para una intersección utilizando el método predictivo du- rante un año, La ecuación C-2 representa el número total esperado de choques que se estima que ocurrirán durante el período de estudio. La Ecuación C-3 se usa para estimar la frecuencia promedio total esperada de choques dentro de los límites de la red o la instalación durante el período de estudio. romedio total ¯ norte Dónde:
total venga total estimada que ocurrirá dentro de los límites definidos de la calzada durante el período de estudio; y n número de años en el período de estudio. Independientemente de si se usa el total o el promedio total, un enfoque consistente en los métodos produ- cirá comparaciones confiables. Paso 17—Determinar si existe un diseño, tratamiento o AADT pronosticado alternativo para ser evaluado. Los pasos 3 a 16 del método predictivo se repiten según corresponda, no solo para los mismos límites de la calzada, sino también para diseños geométricos alternativos, tratamientos o períodos de interés o AADT pronosticados. Paso 18—Evaluar y comparar resultados. El método predictivo se utiliza para proporcionar una estimación estadísticamente fiable de la frecuencia media esperada de choques dentro de los límites definidos de la red o la instalación durante un período de tiempo determinado para un diseño geométrico determinado y características de control del tráfico y un AADT conocido o estimado. Los resultados del método predictivo se pueden utilizar para una serie de pro- pósitos diferentes. Los métodos para estimar la eficacia de un proyecto se presentan en la Sección C 7. La Parte B del HSM incluye una serie de métodos para la evaluación de la eficacia y la selección de redes, muchos de los cuales utilizan el método predictivo. Los usos de ejemplo incluyen : • Examinar una red para clasificar los sitios e identificar aquellos sitios que probablemente respondan a una mejora de la seguridad; • Evaluar la efectividad de las contramedidas después de un período de implementación; y • Estimar la eficacia de las contramedidas propuestas en una instalación existente. C.6. CONCEPTOS DEL MÉTODO PREDICTIVO Los 18 pasos del método predictivo se resumen en la Sección C-5. La Sección C .6 proporciona una expli- cación adicional de algunos de los pasos del método predictivo. Los detalles sobre el procedimiento para determinar un factor de calibración para aplicar en el Paso 1 1 se proporcionan en la Parte C, Apéndice A. l. Los detalles sobre el Método EB, que se requiere en los Pasos 6, 13 y 15, se proporcionan en la Parte C, Apéndice A.2. C.6.1. Límites de carreteras y tipos de instalaciones En el Paso I del método predictivo, se definen la extensión o los límites de la red vial en consideración y se determina el tipo o tipos de instalaciones dentro de esos límites. La Parte C proporciona tres tipos de insta- laciones: dos carriles rurales, caminos de dos vías, carreteras rurales de varios carriles y arterias urbanas y suburbanas. En el Paso 5 del método predictivo, el camino dentro de los límites de camino definidos se divide en sitios individuales, que son segmentos de camino homogéneos o intersecciones. Una instalación consta de un conjunto contiguo de intersecciones individuales y segmentos de carretera, denominados "si- tios". Una red vial consta de una serie de instalaciones contiguas. La clasificación de un área como urbana, suburbana o rural está sujeta a las características de la vía, la población circundante y los usos del suelo, y queda a discreción del usuario. En el HSM, la definición de áreas "urbanas" y "rurales" se basa en las pautas de la Administración Federal de Carreteras ( FHWA ) que clasifican las áreas "urbanas" como lugares dentro de los límites urbanos donde la población es mayor a
5,000 personas. Las áreas "rurales" se definen como lugares fuera de las áreas urbanas donde la población es inferior a 5.000 habitantes. El HSM usa el término "suburbano" para referirse a las porciones periféricas de un área urbana; el método predictivo no distingue entre zonas urbanas y suburbanas de un área desa- rrollada, Para cada tipo de instalación, se proporcionan SPF y CMF para tipos de sitios individuales específicos (es decir, intersecciones y segmentos de caminos). El método predictivo se usa para determinar la frecuencia promedio esperada de accidentes para cada sitio individual en el estudio para todos los años en el período de interés, y la estimación general de accidentes es la suma acumulada de todos los sitios para todos los años. Los tipos de instalaciones y los tipos de sitios de instalaciones en la Parte C del HSM se definen a continua- ción. La Tabla Cl resume los tipos de sitios para cada uno de los tipos de instalaciones que se incluyen en cada uno de los capítulos de la Parte C: • El Capítulo 10—Carreteras rurales de dos carriles y dos sentidos—incluye todas las carreteras rurales con operación de tráfico de dos carriles y dos sentidos. El Capítulo 10 también aborda las carreteras de dos carriles y dos sentidos con carriles centrales de doble sentido para girar a la izquierda y las carreteras de dos carriles con carriles adicionales para pasar o subir o con segmentos cortos de secciones transversales de cuatro carriles (hasta dos millas de longitud). ) donde los carriles adicionales en cada dirección se pro- porcionan específicamente para mejorar las oportunidades de adelantamiento. Los tramos cortos de carre- tera con secciones transversales de cuatro carriles funcionan esencialmente como carreteras de dos carriles con carriles de adelantamiento uno al lado del otro y, por lo tanto, están dentro del alcance de la metodología de carreteras de dos carriles y dos sentidos. Las carreteras rurales con secciones más largas de secciones transversales de cuatro carriles pueden abordarse con los procedimientos para carreteras rurales de carriles múltiples del Capítulo 1 1. El Capítulo 10 incluye intersecciones de tres y cuatro tramos con control de parada en caminos secundarios e intersecciones señalizadas de cuatro tramos en todos los tramos. las secciones transversales de la calzada a las que se aplica el capítulo. • Capítulo II Carreteras Rurales de Varios Carriles—incluye carreteras rurales de varios carriles sin control total de acceso. Esto incluye todas las carreteras secundarias rurales con cuatro carriles de circulación directos, excepto las carreteras de dos carriles con carriles de paso de lado a lado, como se describe ante- riormente. El Capítulo 1 1 incluye intersecciones de tres y cuatro ramales con control de parada en caminos secundarios e intersecciones señalizadas de cuatro ramales en todas las secciones transversales de carre- teras a las que se aplica el capítulo. • El Capítulo 12—Carreteras Arteriales Urbanas y Suburbanas incluye arterias sin control total de acceso, que no sean autopistas, con dos o cuatro carriles directos en áreas urbanas y suburbanas. El Capítulo 12 incluye intersecciones de tres y cuatro tramos con control de parada de caminos secundarios o control de semáforos y rotondas en todas las secciones transversales de carreteras a las que se aplica el capítulo. C.6.2. Definición de Tramos de Carretera e Intersecciones Los modelos predictivos para segmentos de calzada estiman la frecuencia de choques que ocurrirían en la calzada si no hubiera una intersección . Los modelos predictivos para una intersección estiman la frecuencia de choques adicionales que ocurren debido a la presencia de la intersección. Un segmento de carretera es una sección de vía continua que proporciona una operación de tráfico en dos sentidos, que no está interrumpida por una intersección, y consta de características geométricas y de control de tráfico homogéneas. Un segmento de calzada comienza en el centro de una intersección y termina en el
centro de la siguiente intersección, o donde hay un cambio de un segmento de calzada homogéneo a otro segmento homogéneo. El modelo de segmento de carretera estima la frecuencia de choques relacionados con el segmento de carretera que ocurren en la Región B en la Figura C-3. Cuando un segmento de carretera comienza o termina en una intersección, la longitud del segmento de carretera se mide desde el centro de la intersección. Las intersecciones se definen como la unión de dos o más segmentos de carretera. Los modelos de inter- sección estiman la frecuencia promedio pronosticada de choques que ocurren dentro de los límites de una intersección (Región A de la Figura C-3) y choques relacionados con la intersección que ocurren en los tramos de la intersección (Región B en la Figura C-3). Cuando el Método EB es aplicable a un nivel específico del sitio (consulte la Sección C.6.6), los accidentes observados se asignan a sitios individuales. Algunos choques observados que ocurren en intersecciones pueden tener características de choques en segmentos de carreteras y algunos choques en segmentos de carreteras pueden atribuirse a intersecciones. Estos bloqueos se asignan individualmente al sitio apropiado. El método para asignar y clasificar choques como choques de segmentos de carreteras individuales y cho- ques de intersecciones para usar con el Método EB se describe en la Parte C, Apéndice A, 2.3. En la Figura C-3, todos los choques observados que ocurren en la Región A se asignan como choques en intersecciones, pero los choques que ocurren en la Región B pueden asignarse como choques en segmen- tos de carreteras o choques en intersecciones según las características del choque.
C-14 Usando estas definiciones, los modelos predictivos de segmentos de carreteras estiman la frecuencia de choques que ocurrirían en la carretera si no hubiera una intersección. Los modelos predictivos de intersec- ción estiman la frecuencia de choques adicionales que ocurren debido a la presencia de la intersección. Segmento Longitud ( centro de intersección a centro de intersección) A Todos los accidentes que ocurren dentro de esta región se clasifican como accidentes de intersección. B Los choques en esta región pueden estar relacionados con segmentos o intersecciones según las caracte- rísticas del choque. Figura C-3. Definición de Tramos de Carretera e Intersecciones Los SPF son modelos de regresión para estimar la frecuencia promedio prevista de choques de segmentos o intersecciones de carreteras individuales. En el Paso 9 del método predictivo, se utilizan los SPF apropia- dos para determinar la frecuencia de choque promedio pronosticada para el año seleccionado para condi- ciones base específicas. Cada SPF en el método predictivo se desarrolló con datos de accidentes observa- dos para un conjunto de sitios similares. En los SPF desarrollados para el HSM, la variable dependiente estimada es la frecuencia de choque promedio pronosticada para un segmento de carretera o intersección en condiciones base y las variables independientes son los AADT del segmento de carretera o tramos de intersección (y, en algunos casos, algunos otros). variables como la longitud del tramo de calzada). En la Ecuación C-4 se muestra un ejemplo de un SPF (para segmentos de carreteras rurales de dos vías y dos carriles del Capítulo 10). N = (AADT) x (L) x (365) x | x 4-0.4865) spfrs Dónde: spfrs pronosticó la frecuencia promedio de choques estimada para las condiciones base utilizando un mo- delo de regresión estadística ; MDT (vehículos/día) en el segmento de la vía; y longitud del segmento de carretera (millas).
Los SPF se desarrollan a través de técnicas estadísticas de regresión múltiple utilizando datos históricos de accidentes recopilados durante varios años en sitios con características similares y que cubren una amplia gama de AADT. Los parámetros de regresión de los SPF se determinan asumiendo que las frecuencias de accidentes siguen una distribución binomial negativa. La distribución binomial negativa es una extensión de la distribución de Poisson que normalmente se usa para frecuencias de accidentes. Sin embargo, la media y la varianza de la distribución de Poisson son iguales. A menudo, este no es el caso de las frecuencias de accidentes en las que la variación normalmente supera la media. La distribución binomial negativa incorpora un parámetro estadístico adicional, el parámetro de sobredisper- sión que se estima junto con los parámetros de la ecuación de regresión. El parámetro de sobredispersión tiene valores positivos. Cuanto mayor sea el parámetro de sobredispersión, más variarán los datos de cho- que en comparación con una distribución de Poisson con la misma media. El parámetro de sobredispersión se usa para determinar un factor de ajuste ponderado para usar en el Método EB descrito en la Sección C.6.6. Los factores de modificación de choque (CMF) se aplican a la estimación de SPF para tener en cuenta las diferencias geométricas o geográficas entre las condiciones base del modelo y las condiciones locales del sitio en consideración. Los CMF y su aplicación a los SPF se describen en la Sección C-6.4. Para aplicar un SPF, es necesaria la siguiente información relacionada con el sitio en cuestión: • Diseño geométrico básico e información geográfica del sitio para determinar el tipo de instalación y si hay un SPF disponible para ese tipo de sitio; • información de AADT para la estimación de períodos pasados, o estimaciones de pronóstico de AADT para la estimación de períodos futuros; y • Diseño geométrico detallado del sitio y condiciones base (detallado en cada uno de los capítulos de la Parte C) para determinar si las condiciones del sitio varían de las condiciones base y, por lo tanto, se aplica un CMF. Actualización de los valores predeterminados de la gravedad del choque y la distribución del tipo de colisión para las condiciones locales Además de estimar la frecuencia de choque promedio pronosticada para todos los choques, los SPF se pueden usar para estimar la distribución de la frecuencia de choque por tipos de gravedad de choque y por tipos de colisión (como choques de un solo vehículo o de entrada). Los modelos de distribución en el HSM son distribuciones predeterminadas. Cuando se disponga de datos locales suficientes y apropiados, los valores predeterminados (para los tipos de gravedad de colisión y los tipos de colisión y la proporción de colisiones nocturnas) se pueden reemplazar con valores derivados localmente cuando se indique explícitamente en los Capítulos 10, 11 y 12. La calibra- ción de las distribuciones predeterminadas a las condiciones locales se describe en detalle en la Parte C, Apéndice A. I . YO . Desarrollo de SPF locales
Algunos usuarios de HSM pueden preferir desarrollar SPF con datos de su propia jurisdicción para usar con el método predictivo en lugar de calibrar los SPF presentados en el HSM. El Apéndice A de la Parte C brinda orientación sobre el desarrollo de SPF específicos de la jurisdicción que son adecuados para usar con el método predictivo. No se requiere el desarrollo de SPF específicos de jurisdicción. C.6.3. Factores de modificación de choque (CMF) En el Paso 10 del método predictivo, se determinan los CMF y se aplican a los resultados del Paso 9. Los CMF se utilizan en la Parte C para ajustar la frecuencia de choque promedio prevista estimada por el SPF para un sitio con condiciones base a la frecuencia de choque promedio prevista para las condiciones espe- cíficas del sitio seleccionado. Los CMF son la relación de la frecuencia de choque promedio estimada de un sitio en dos condiciones diferentes. Por lo tanto, un CMF representa el cambio relativo en la frecuencia de accidentes promedio estimada debido a un cambio en una condición específica (cuando todas las demás condiciones y caracte- rísticas del sitio permanecen constantes). La Ecuación C-5 muestra el cálculo de un CMF para el cambio en la frecuencia promedio estimada de accidentes de la condición del sitio 'a' a la condición del sitio frecuencia media estimada de accidentes con la condición "b" frecuencia media estimada de accidentes con la condición "a" Los CMF definidos de esta manera para los accidentes esperados también se pueden aplicar a la compa- ración de accidentes previstos entre la condición del sitio 'a' y la condición del sitio 'b'. Los CMF son una estimación de la efectividad de la implementación de un tratamiento en particular, también conocido como contramedida, intervención, acción o diseño alternativo. Los ejemplos incluyen: iluminar un segmento de carretera sin iluminación, pavimentar arcenes de grava, señalizar una intersección controlada por alto, aumentar el radio de una curva horizontal o elegir un tiempo de ciclo de señal de 70 segundos en lugar de 80 segundos. Los CMF también han sido desarrollado para condiciones que no están asociados con la carretera, pero representan las condiciones geográficas que rodean el sitio o las condiciones demográficas de los usuarios del sitio. Por ejemplo, el número de expendios de bebidas alcohólicas en las proximidades de un sitio. Los valores de CMF en el HSM se determinan para un conjunto específico de condiciones base. Estas condiciones base cumplen el papel de la condición del sitio 'a' en la Ecuación C-5. Esto permite comparar las opciones de tratamiento con una condición de referencia específica. Por ejemplo, los valores de CMF para el efecto de los cambios de ancho de carril se determinan en comparación con una condición base de ancho de carril de 12 pies. En las condiciones base (es decir, sin cambios en las condiciones), el valor de un CMF es 1,00. Los valores de CMF inferiores a 1,00 indican que el tratamiento alternativo reduce la fre- cuencia media estimada de accidentes en comparación con la condición base. Los valores de CMF supe- riores a 1,00 indican que el tratamiento alternativo aumenta la frecuencia estimada de choques en compa- ración con la condición base. La relación entre un CMF y el cambio porcentual esperado en la frecuencia de accidentes se muestra en la Ecuación C-6.
Porcentaje de Reducción de Accidentes — 100% x (1.00 — CMF) por ejemplo , Si un CMF = 0,90, el cambio porcentual esperado es 100 % x (l - 0,90) = 10 %, lo que indica un cambio del 10 % en la frecuencia de accidentes promedio estimada. Si un CMF — 1.20, entonces el cambio porcentual esperado es 100% x (l 1.20) ——20%, lo que indica un cambio de —20% en la frecuencia de choque promedio estimada. Aplicación de CMF para ajustar las frecuencias de choque para condiciones específicas del sitio En los modelos predictivos de la Parte C, una estimación de SPF se multiplica por una serie de CMF para ajustar la estimación de la frecuencia promedio de accidentes de las condiciones base a las condiciones específicas presentes en ese sitio (consulte, por ejemplo, la Ecuación CI). Los CMF son multiplicativos por- que la suposición más razonable basada en el conocimiento actual es asumir la independencia de los efec- tos de las características que representan. Existe poca investigación sobre la independencia de estos efec- tos. El uso de datos de choques observados en el Método EB (consulte la Sección C.6.6 y el Apéndice A de la Parte C) puede ayudar a compensar cualquier sesgo que pueda ser causado por la falta de independencia de los CMF. A medida que se realicen nuevas investigaciones, es posible que las futuras ediciones del HSM puedan abordar la independencia (o la falta de ella) de los efectos CMF de manera más completa. Aplicación de CMF en la estimación del efecto sobre las frecuencias de accidentes de los tratamientos o contramedidas propuestos Los CMF también se utilizan para estimar los efectos anticipados de futuros tra- tamientos o contramedidas propuestos (p. ej., en algunos de los métodos discutidos en la Sección C. 7). Cuando se apliquen múltiples tratamientos o contramedidas al mismo tiempo y se presuma que tienen efec- tos independientes, los CMF para los tratamientos combinados son multiplicativos. Como se discutió ante- riormente, existe investigación limitada con respecto a la independencia de los efectos de los tratamientos individuales entre sí. Sin embargo, en el caso de los tratamientos propuestos que aún no se han implemen- tado, no hay datos de choque observados para la condición futura que brinden compensación por sobresti- mar la efectividad pronosticada de múltiples tratamientos. Por lo tanto, se requiere juicio de ingeniería para evaluar las interrelaciones y la independencia de múltiples tratamientos en un sitio. La comprensión limitada de las interrelaciones entre varios tratamientos requiere consideración, especial- mente cuando se multiplican varios CMF. Es posible sobrestimar el efecto combinado de múltiples trata- mientos cuando se espera que más de uno de los tratamientos pueda afectar el mismo tipo de accidente. La implementación de carriles y arcenes más anchos a lo largo de un corredor es un ejemplo de un trata- miento combinado donde la independencia de los tratamientos individuales no está clara porque se espera que ambos tratamientos reduzcan los mismos tipos de accidentes. Al implementar tratamientos potencial- mente interdependientes, los usuarios deben ejercer su criterio de ingeniería para evaluar la interrelación y/o la independencia de los elementos o tratamientos individuales que se están considerando implementar dentro del mismo proyecto. Estos supuestos pueden cumplirse o no al multiplicar los CMF en consideración junto con un SPF o con la frecuencia de accidentes observada de un sitio existente. El juicio de ingeniería también es necesario en el uso de CMF combinados donde los tratamientos múltiples cambian la naturaleza general o el carácter del sitio. En este caso, ciertos CMF utilizados en el análisis de las condiciones del sitio existente y C-17
el tratamiento propuesto puede no ser compatible. Un ejemplo de esta preocupación es la instalación de una rotonda en una intersección urbana de dos vías, con parada controlada o señalizada. Dado que actual- mente no se dispone de un SPF para rotondas, el procedimiento para estimar la frecuencia de accidentes después de instalar una rotonda (consulte el Capítulo 1 2) es estimar primero la frecuencia de accidentes promedio para las condiciones del sitio existente y luego aplicar un CMF para la conversión de una inter- sección convencional. a una rotonda. Claramente, la instalación de una rotonda cambia la naturaleza del sitio, de modo que otras CMF que se pueden aplicar para abordar otras condiciones en la ubicación de doble sentido con parada controlada pueden dejar de ser relevantes. CMF y error estándar El error estándar se define como la desviación estándar estimada de la diferencia entre los valores estima- dos y los valores de los datos de la muestra. Es un método para evaluar el error de un valor estimado o modelo. Cuanto menor sea el error estándar, más fiable (menos error) será la estimación. Todos los valores de CMF son estimaciones del cambio en la frecuencia promedio esperada de accidentes debido a un cambio en una condición específica más o menos un error estándar. Algunos CMF en el HSM incluyen un valor de error estándar, lo que indica la variabilidad de la estimación de CMF en relación con la muestra. valores de datos El error estándar también se puede usar para calcular un intervalo de confianza para el cambio estimado en la frecuencia promedio esperada de choques. Los intervalos de confianza se pueden calcular usando múl- tiplos del error estándar usando la Ecuación C-7 y los valores de la Tabla C-2. - CMF ± (SE x MSE) Dónde: intervalo de confianza, o rango de valores estimados dentro del cual es A- Yo probable que ocurra el fi- valor ; CMF choque factor de modifi- cación ; SE error estándar del CMF; y MSE múltiplo del error están- dar. Tabla C-2. Construcción de intervalos de confianza utilizando el error estándar CMF Nivel deseado de confianza Intervalo de confianza babilidad de que el valor ver- dadero esté dentro de los in- tervalos estimados) ltiplo de error estándar (MSE) para usar en la ecuación C-7 Bajo 65-70% Medio 2 Alto 99,9% 3 CMF en el HSM Parte C Los valores de CMF en el HSM se explican en el texto (por lo general, donde hay una gama limitada de opciones para un tratamiento en particular), en una fórmula (donde las opciones de tratamiento son variables
continuas) o en tablas (donde los valores de CMF varían según el tipo de instalación). o están en categorías discretas). A continuación se explican las diferencias entre los CMF de la Parte C y los CMF de la Parte D. La Parte D contiene todos los CMF en el HSM. Algunos CMF de la Parte D están incluidos en la Parte C para su uso con SPF específicos. Otros CMF de la Parte D no se presentan en la Parte C, pero se pueden usar en los métodos para estimar el cambio en la frecuencia de accidentes descritos en la Sección C. 7. C.6.4. Calibración de las funciones de desempeño de seguridad a las condiciones locales Los modelos predictivos de los Capítulos 10, 11 y 12 tienen tres elementos básicos: funciones de desem- peño de seguridad, factores de modificación de colisión y un factor de calibración. Los SPF se desarrollaron como parte de la investigación relacionada con HSM a partir de los conjuntos de datos disponibles más completos y consistentes. Sin embargo, el nivel general de frecuencia de accidentes puede variar sustan- cialmente de una jurisdicción a otra por una variedad de razones, incluidos los umbrales de notificación de accidentes y los procedimientos del sistema de notificación de accidentes. Estas variaciones pueden dar como resultado que algunas jurisdicciones experimenten sustancialmente más accidentes de tráfico infor- mados en un tipo de instalación en particular que en otras jurisdicciones. Además, algunas jurisdicciones pueden tener variaciones sustanciales en las condiciones entre áreas dentro de la jurisdicción (p. ej., con- diciones de conducción en invierno con nieve en una parte del estado y condiciones de conducción en invierno con lluvia en otra parte del estado). Por lo tanto, para que el método predictivo brinde resultados que sean confiables para cada jurisdicción que los utiliza, es importante que los SPF en la Parte C estén calibrados para su aplicación en cada jurisdicción. Los métodos para calcular los factores de calibración para los segmentos de carretera, Cr, y las intersecciones, C, se incluyen en la Parte C, Apéndice A para permitir que las agencias de carreteras ajusten el SPF para que coincida con las condiciones locales. Los factores de calibración tendrán valores superiores a 1,0 para carreteras que, en promedio, experimentan más accidentes que las carreteras utilizadas en el desarrollo de los SPF. Las carreteras que, en promedio, experimentan menos choques que las carreteras utilizadas en el desarrollo del SPF, tendrán factores de calibración inferiores a I .01 C.6.5. Ponderación mediante el método empírico de Bayes El Paso 13 o el Paso 15 del método predictivo son pasos opcionales que se aplican solo cuando los datos de accidentes observados están disponibles para el sitio específico o para toda la instalación de interés. Cuando se dispone de datos de choques observados y un modelo predictivo, la confiabilidad de la estima- ción mejora al combinar ambas estimaciones. El método predictivo de la Parte C utiliza el método Empirical Bayes (L, denominado en el presente documento como Método EB. El Método EB se puede usar para estimar la frecuencia promedio esperada de choques para períodos pa- sados y futuros y se puede usar a nivel específico del sitio o del proyecto (donde los datos observados pueden conocerse para una instalación en particular, pero no en el sitio). nivel específico). Para un sitio individual (es decir, el Método EB específico del sitio), el Método EB combina la frecuencia de accidentes observada con la estimación del modelo predictivo usando la Ecuación C-8. El método EB utiliza un factor ponderado, w, que es una función del parámetro de sobredispersión de SPF, k, para combinar las dos estimaciones. Por lo tanto, el ajuste ponderado depende únicamente de la varianza del modelo SPF. El factor de ajuste ponderado, w, se calcula usando la Ecuación C-9.
esperadopredicho + (1.00 -w) No observado 1
donde : esperado estimación de la frecuencia promedio esperada de choques para el pe- ríodo de estudio; predicho estimación del modelo predictivo de la frecuencia de accidentes prome- dio prevista para el período de estudio; obser- vado frecuencia de accidentes observados en el sitio durante el período de estudio; ajuste ponderado que se colocará en la predicción SPF; y el parámetro de sobredispersión del SPF aso- ciado. c-19 A medida que aumenta el valor del parámetro de sobredispersión, el valor del factor de ajuste ponderado disminuye y, por lo tanto, se pone más énfasis en la frecuencia de accidentes observada que en la prevista por SPF. Cuando los datos utilizados para desarrollar un modelo están muy dispersos, es probable que la precisión del SPF resultante sea menor; en este caso, es razonable poner menos peso en la estimación de SPF y más peso en la frecuencia de accidentes observada. Por otro lado, cuando los datos utilizados para desarrollar un modelo tienen poca sobredispersión, es probable que la confiabilidad del SPF resultante sea mayor; en este caso, es razonable dar más peso a la estimación del SPF y menos peso a la frecuencia de accidentes observada. En el Apéndice A de la Parte C se incluye una discusión más detallada del Método EB. El método EB no se puede aplicar sin un SPF aplicable y datos de accidentes observados. Puede haber circunstancias en las que un SPF no esté disponible o no se pueda calibrar para las condiciones locales o circunstancias en las que los datos de accidentes no estén disponibles o no sean aplicables a las condicio- nes actuales. Si el Método EB no es aplicable, los Pasos 6, 13 y 15 no se llevan a cabo. C.7. MÉTODOS PARA ESTIMAR LA EFICACIA EN SEGURIDAD DE UN PROYECTO PROPUESTO El método predictivo de la Parte C proporciona una metodología estructurada para estimar la frecuencia promedio esperada de choques donde se especifican características de control de tráfico y diseño geomé- trico. Existen cuatro métodos para estimar el cambio en la frecuencia promedio esperada de choques de un proyecto propuesto o una alternativa de diseño de proyecto (es decir, la efectividad de los cambios propues- tos en términos de reducción de choques). En orden de confiabilidad predictiva (de mayor a menor) estos son: • Método I—Aplicar el método predictivo de la Parte C para estimar la frecuencia promedio esperada de cho- ques de las condiciones existentes y propuestas. • Método 2 Aplicar el método predictivo de la Parte C para estimar la frecuencia de choque promedio esperada de la condición existente y aplicar un CMF de proyecto apropiado de la Parte D (es decir, un CMF que
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Manual de Seguridad Vial V2 trad domingo 13.pdf

  • 1.
  • 2. HIGHWAY SAFETY MANUAL 1 st Edition Volume 2 2010 HSM Highway Safety Manual 1914 American Association of State Highway and Transportation Offcials 444 North Capitol Street, NW, Suite 249 Washington, DC 20001 202-624- 5800 phone/202-624-5806 fax www.transportation.org 0 2010 by the American Association of State Highway and Transportation Officials. All rights reserved. Duplication is a violation of applicable law. Pub Code: HSM-I ISBN: 978-1-56051-477-0
  • 3. SUBCOMMITTEE ON HIGHWAY DESIGN CAROLANN D. WICKS, Delaware, Chair RICHARD LAND, California, Vice Chair DWIGHT A. HORNE, FHWA, Secretary JIM MCDONNELL, AASHTO, Staff Liai- son ALABAMA, William Adams, Rex Bush, Steven E. Walker ALASKA, Mark Neidholu Robert A. Campbell ARIZONA, Mary Viparina ARKANSAS, Phillip L. McConnell, Charles D. Clements CALIFORNIA, Terry L. Abbott COLORADO, Tim Aschenbrener CONNECTICUT, Michael W Lonergan, James H. Norman DELAWARE, Michael H. Simmons, Michael F. Balbierer, Jar-nes M. Satterfield DISTRICT OF COLUMBIA, Said Cherifi, Zahra Dorriz, Allen Miller FLORIDA, Lora B. Hollingsworth, James Mills, David O'Hagan GEORGIA, James "Ben" Buchan, Russell McMurry, Brent Story HAWAII, Julius Fronda IDAHO, Loren D. Thomas, Nestor Fernandez ILLINOIS, Scott E. Stitt INDIANA, Gary Mroczka, Jeff Clanton, Merril E. Dougherty IOWA, Michael J. Kennerly, David L. Little, Deanna Maifield KANSAS, James O. Brewer KENTUCKY, Keith Caudill, Bradley S. Eldridge, Jeff D. Jasper LOUISIANA, Nicholas Kalivoda 111, Lloyd E. Porta, Jr. MAINE, Todd Pelletier MARYLAND, Kirk G. McClelland MASSACHUSETTS, Helmut R. Ernst, Stanley Wood, Jr. MICHIGAN, Bradley C. Wieferich MIN- NESOTA, Mukhtar Thakur MISSISSIPPI, John M. Reese, Amy Mood C. Keith Purvis. MISSOURI, David B. Nichols, Kathryn P. Harvey MONTANA, Paul R. Ferry, Lesly Tribelhorn NEBRASKA, James J. Knott, Ted Watson NEVADA, Eric Glick, Daryl N. James, Paul K. Sinnott NEW HAMPSHIRE, craig A. Green NEW JERSEY, Richard W. Dunne, Richard Jaffe, Brian J. Sfi-izki NEW MEXICO, Gabriela Contreras-Apodaca, Joe S. Garcia NEW YORK, Daniel D'Angelo, Richard W. Lee NORTH CAROLINA, Deborah M. Barbour, Jay A. Bennett, Art McMillan NORTH DAKOTA, Roger Weigel OHIO, Dirk Gross, Timothy McDonald OKLAHOMA, Tim Tegeler OREGON, David Joe Polly, Steven R. Lindland PENNSYLVANIA, Brian D. Hare PUERTO RICO, Luis Santos, José E. Santana-Pimentel RHODE ISLAND, Vacant SOUTH CAROLINA, John V Walsh, Rob Bedenbaugh, Mark Lester SOUTH DAKOTA, Michael Behm, Mark A. Leiferman TENNESSEE, JeffC. Jones, Michael Agnew TEXAS, Mark A. Marek UTAH, Michael Fazio, Jesse Sweeten VERMONT, Marshia VIRGINIA, Mohammad Mirshahi, Robert H. Cary, Barton A. Thrasher WASHINGTON, Pasco Bakotich, Terry L. Berends, Nancy Boyd, Dave Olson WEST VIRGINIA, Jason C Foster, Gregory Bailey WISCONSIN, Jerry H. zogg WYOMING, Paul P. Bercich, Tony Laird U.S. DOT MEMBER FAA, Rick Marinelli ASSOCIATE MEMBER— Bridge, Port, and Toll N.J. TURNPIKE AUTHORITY, J. Lawrence Williams PORT AUTHORITY OF NY AND NJ, Scott D. Murrell ASSOCIATE MEMBER— Federal USDA FOREST SERVICE, Ellen G. LaFayette ASSOCIATE MEMBER— International ALBERTA, Moh La]i BRITISH COLUMBIA, Richard Voyer KOREA, Chan-Su "Chris" Reem ONTARIO, Joe Bucik SASKATCHEWAN, sukhy Kent HIGHWAY TRAFFIC SAFETY SAFETY MANAGEMENT ALABAMA, Wesley Elrou Timothy E. Barnett, Waymon Benifield ALASKA, Cindy Cashen, Jefferson C. Jeffers, Kurtis J. Smith AR- IZONA, Reed Henry, Mike Manthey ARKANSAS, Scott E. Bennett, Tony E. Evans CALIFORNIA, Jasvindeöit "Jesse" Bhullar, Yin-Ping Li, Christopher J. Murphy COLORADO, Mike Nugent, Stacey Stegman, Gabriela Vidal CONNECTICUT, Joseph T. Cristalli, Jo- seph P. Ouellette DELAWARE, Thomas E. Meyer DISTRICT OF COLUMBIA, Carole Lewis, William McGuirk FLORIDA, Marianne A. Trussell GEORGIA, Keith Golden, Robert F. Dallas HAWAII, Sean Hiraoka IDAHO, Brent Jennings, Greg M. La- ragan ILLINOIS, Michael R. stout, Sandra Klein, Priscilla A. Tobias INDI- ANA, John Nagle, Brad Steckler IOWA, Steve Gent, Mary Stahlhut, Tom Welch KANSAS, Pete Bodyk, Steve Buckley KENTUCKY, Boyd T. Sigler, Billie Johnson, Jeff Wolfe LOUISIANA, Dan Magri, Terri Monaghan MAINE, Bradford P. Foley, Darryl Belz MARYLAND, Ron Lipps, Vernon Bet- key MASSACHUSETTS, Thomas F. Broderick [Il, Tony Duros MICHIGAN, Kathy S. Farnum, Dale Lighthizer, Marsha L. Small MIN- NESOTA, Susan M. Groth MISSISSIPPI, Melinda McGrath, James Willis MISSOURI, Mike curtit, John P. Miller MONTANA, Duane Williams NEBRASKA, Daniel J. Waddle NEVADA, Chuck Reider, Traci Pearl NEW HAMPSHIRE, craig A. Green, William Lambert, Michael P. Pillsbury NEW JERSEY, William Beans, Wilbur Dixon, Patricia Ott NEW MEXICO, Elias Archuleta, Lawrence Barreras, David Harris NORTH CAROLINA, Terry Hopkins, J. Kevin Lacy, David Weinstein NORTH DAKOTA, Christopher Holzer, Kann Mongeon, Mark Nelson OHIO, Dave L. Holstein, Jennifer TownÆey OKLAHOMA, Linda Koenig, Harold Smart OREGON, Troy E. Costales, Douglas W. Bish, Anne P Holder PENNSYLVANIA, Girish (Gary) N. Modi, Glenn C. Rowe, Scott Shenk PUERTO RICO, Vacant RHODE ISLAND, Janis E. Loiselle, Jo- seph A. Bucci, Robert Rocchio
  • 4. SOUTH CAROLINA, Brett Harrelson, Darrell Munn, Phil Riley SOUTH DAKOTA, Ben Orsbon, Sonia Trautmann TENNESSEE, Kendell Poole, Gary Ogletree TEXAS, Margaret (Meg) A. Moore, Luis Gonzalez, Terry Pence UTAH, Robert E, Hull, David Beach, Kathy T. Slagowski VERMONT, Amy Gamble, James V Bush, Mario Dupigny-Giroux VIRGINIA, R. Robert Rasmussen, Il, Michael B. Sawyer WASHINGTON, Mike Dornfeld, Les Young WEST VIRGINIA, Donna Hardy, Mar- sha Mays, Bob Tipton WISCONSIN, John M. Corbin, Daniel W Lonsdorf, Rebecca D. Yao U.S. DOT MEMBERS FHWA, Jeffrey Miller, Esther Strawder, Tony L. Young NHTSA, Bill Watada OTHER AAA FTS, J. Peter Kissinger ATSSA, Roger Wentz CVSA, Stephen Keppler ITE, Edward Stollof- NACE, David Patterson NASEMSO, Dia Gainor NLTAPA, Marie B. Walsh TRB, Charles Niessner, Richard F. Pain U.S. ACCESS BOARD, Scott Windley VIRGINIA TECH TRANSPORTATION INSTITUTE, Cindy Wilkinson D. W. VAUGHN, Alabama, Chair LEANNA DEPUE, Missouri, Vice Chair KEITH W. SINCLAIR, FHWA, Secretary KELLY K. HARDY, AASHTO, Staff Liai- son HIGHWAY TRAFFIC ENGINEERING ALABAMA, Stacey N. Glass ALASKA, Kurtis J. Srmth ARIZONA, Mike Manthey, Richard C. Moeur ARKANSAS, Eric Phillips, Tony Sulli- van CALIFORNIA, Robert copp COLORADO, Gabriela Vidal CONNECTICUT, John F. Carey DELAWARE, Mark Luszcz, Donald D. Weber DISTRICT OF COLUMBIA, Soumya S. Dey, Yanlin Li FLORIDA, Mark C. Wilson GEORGIA, Keith Golden HAWAII, Alvin Takeshita IDAHO, Brent Jennings ILLINOIS, Aaron Weatherholt INDIANA, James Poturalski, Todd Shields IOWA, Timothy D. Crouch KANSAS, Kenneth F. Hurst KENTUCKY, JeffW01fe LOUISIANA, Peter Allain MAINE, Bruce A. MASSACHUSETTS, Dave Belanger, Neil E. Boudreau MICHIGAN, Mark W. Bott MINNESOTA, Susan M. Groth MISSISSIPPI, Robert "Wes" Dean MIS- SOURI, Eileen Rackers MONTANA, Duane Williams NEBRASKA, Daniel J. Waddle NEVADA, Fred Droes NEW HAMPSHIRE, William Lambert NEW JERSEY, Douglas R. Bartlett NEW MEXICO, Vacant NEW YORK, Dav,d J. Clements NORTH CAROLINA, J. Kevin Lacy NORTH DAKOTA, Shawn Kuntz OHIO, Halle Jones Capers, Dave L. Holstein OKLAHOMA, Harold Smart OREGON, Edward L. Fischer PENNSYLVANIA, Glenn C. Rowe PUERTO RICO, Carlos M. Contreras RHODE ISLAND, Robert Rocchio SOUTH CAROLINA, Richard B. Werts SOUTH DAKOTA, Laurie Schultz TENNESSEE, Michael L. Tugwell TEXAS, Margaret (Meg) A. Moore UTAH, Robert E. Hull VERMONT, Bruce Nyquist VIRGINIA, Raymond J. Khoury WASHINGTON Theodore Trepanier WEST VIRGINIA, Cindy Cramer WISCONSIN, Thomas N. Notbohm WYOMING, Joel Meena U.s. DOT MEMBER FHWA, Kaila ASSOCIATE MEMBER— Bridge, Port, and Toll GOLDEN GATE BRIDGE, Maurice Palumbo NJ, TURNPIKE AUTHORITY, Sean M. Hill ASSOCIATE MEMBER— International MANITOBA, Glenn A. Cuthbertson NOVA SCOTIA, Bernie Clancey SASKATCHEWAN, sukhy Kent AASHTO MEMBER Mark S. Bush DELBERT MCOMIE, Wyoming, Chair THOMAS HICKS, Vice Chair MARK KEHRLI, FHWA Secretary KEN KOBETSKY, AASHTO, Staff Liai- son JOINT TASK FORCE ON THE HIGH- WAY SAFETY MANUAL D. W VAUGHN, Alabama, Chair PRISCILLA TOBIAS, Illinois, Vice Chair KEN KOBETSKY, AASHTO, Staff Liai- son JIM MCDONNELL, AASHTO, Staff Liai- son FLORIDA, James Mills MAINE, Bruce Ibarguen MARYLAND, Kirk G. McClelland MICHIGAN, Mark W. Bott MISSOURI, Mike Curtit NEW JERSEY, Wilbur Dixon NEW MEXICO, Joe S. Garcia NORTH CAROLINA, J. Kevin Lacy NORTH DAKOTA, Mark Gaydos OHIO, Timothy McDonald PENNSYLVANIA, Ginsh (Gary) N. Modi UTAH, Robert E. Hull VIRGINIA, Barton A. Thrasher WASH- INGTON, Theodore Trepanier WEST VIRGINIA, Donna Hardy TRB TASK FORCE LIAISON, John Milton, Washington U.S. DOT MEMBER, FHWA, Shyuan-Ren "Clayton" Chen
  • 5. Agradecimientos Al publicar este Manual culminan innumerables horas de trabajo por parte de los muchos miem- bros y amigos de la Fuerza de Tarea TRB, la Fuerza de Tarea Conjunta AASHTO y contratistas y personal del programa NCHRP. La idea original del Manual de Seguridad Vial (HSM) surgió de las deliberaciones y discusiones de cuatro individuos: Ronald C. Pfefer, Douglas W. Harwood, John M. Mason, Jr., y Timothy R, Neuman. Rápidamente involucraron a Michael S. Griffiths y al personal de TRB para patrocinar y desarrollar el primer taller y la formación de lo que ahora es el Grupo de Trabajo para el Desarrollo del Manual de Seguridad en las Carreteras. De ese taller surgió una larga lista de profesionales de la seguridad vial dispuestos a donar muchas horas para el desarrollo del Manual de Seguridad Vial. Además de los miembros voluntarios y amigos del Grupo de Trabajo TRB, numerosos pro- yectos de investigación contribuyeron directa o indirectamente al HSM. Varios proyectos de in- vestigación patrocinados por el Programa Nacional Cooperativo de Investigación de Carreteras dieron como resultado los materiales utilizados para desarrollar e implementar el HSM. Esta in- vestigación ha sido en gran parte inédita en ningún otro lugar que no sea el HSM, y por lo tanto los proyectos y autores clave se destacan a continuación. Los miembros del Grupo de Trabajo de TRB también se destacan a continuación, aunque la lista de Amigos dedicados es demasiado larga para incluirla. Investigadores Oficial Senior del Programa Nacional Cooperativo de Investigación de Carreteras: Charles Niessner 1. NCHRP 17-18(04): Desarrollo de un HSM—DraftTab1e ofContents for the HSM Bellomo- McGee, Inc. (Warren Hughes, Investigador principal) 2. NCHRP 17-25: Factores de reducción de accidentes para ingeniería de tráfico y mejoras de ITS (publicado como Informe NCHRP 617) 3. Universidad de Carolina del Norte—ChapeI Hill (David Harkey, investigador principal) 4. NCHRP 17-26: Metodología para predecir el desempeño de seguridad de las arterias urba- nas y suburbanas del Instituto de Investigación del Medio Oeste (Doug Harwood Investiga- dor Principal) 5. NCHRP 17-27: Preparar las Partes 1 11 de HSM iTrans Consulting Ltd. (Geni Bahar, Investi- gador Principal) 6. NCHRP 17-29: Metodología para predecir el desempeño de seguridad de las autopistas ru- rales de varios carriles Fundación de Investigación de Texas A&M (Dominique Lorct Investi- gador Principal) 7. NCHRP 17-34: Preparar las Partes IV y V del Manual de Seguridad Vial 8. Kittelson & Associates, Inc. (John Zegeer, Investigador Principal) 9. NCHRP 17-36: Producción de la primera edición del Manual de Seguridad Vial 10. Kittelson & Associate, Inc. (John Zegeer, Investigador Principal)
  • 6. 11. NCHRP 17-37: Metodología predictiva de choque peatonal para arterias urbanas y suburba- nas del Instituto de Investigación del Medio Oeste (Doug Harwood Investigador principal) 12. NCHRP 17-38: Highway Safety Manual Implementation and Training Materials Oregon State University (Karen Dixon, Principal Investigator) TRANSPORTATION RESEARCH BOARD TASK FORCE ON THE DE- VELOPMENT OF THE HIGHWAY SAFETY MANUAL Chair John Milton, Washington State Department ofTransportation (2009—current) Ronald Pfefer, Northwestern Traffic Institute (2000—2009) Secretary Elizabeth Wemple, Kittelson & Associates, Inc. Geni Bahar, NAVIGATS inc. Brian Barton, Department for Transport (United Kingdom, retired) James Bonneson, Texas Transportation Institute Forrest Council, UNC Highway safety Research Center Leanna Depue, Missouri Department of Transpor- tation Michael Dimaiuta, GENEX Systems Karen Dixon, Oregon State University Brelend Gowan, Caltrans (retired) Michael Griffith, Federal Highway Administration Michael Hankey, Village of Hoffnan Estates TRB Staff Representative Richard Pain Charles Niessner Members John Ivan, University of Connecticut Kelly Hardy, American Association of State High- way and Transportation Officials David Harkey, University of North Carolina—Chapel Hill Douglas Harwood Midwest Research Institute Steven Kodama, City of Toronto Francesca La Torre, University of Florence John Mason, Auburn University Christopher Monsere, Portland State University Timothy Neuman, CH2M HILL John Nitzel, CH2M HILL Jose Pardillo-Mayora, Universidad Politecnica de Madrid Bhagwant Persaud, Ryerson University Stanley Polanis, City of Winston-Salem Bruce Robinson, Transportation Consultant Edward Stollof, Institute of Transportation Engineers Larry Sutherland, Parsons Brinckerhoff, Inc. Dan- iel Turner, University of Alabama Ida van Schalkwyk, Oregon State University Scott Windley, United States Access Board John Zegeer, Kittelson & Associates, Inc.
  • 7. Table of Contents VOLUMEN 2 Parte C—Método predictivo Capítulo 10—Método predictivo para carreteras rurales de dos carriles y de doble sentido Capítulo 1 1—Método predictivo para autopistas rurales de varios carriles Capítulo 12—Método predictivo para arterias urbanas y suburbanas Table of Contents for Volume 2 PREFACE TO THE HIGHWAY SAFETY MANUAL . PART C—INTRODUCTION AND APPLICATIONS GUIDANCE c.i. Introduction to the Highway Safety Manual Predictive Method C.2. Relationship to Parts A, B, and D of the HSM C.B. Part C and the Project Development Process CA Overview of the HSM Predictive Method C.5. The HSM Predictive Method C.6. Predictive Method ConceptsC-12 c 6.1 Roadway Limits and Facility Types . c-12 c.6.2. Definition of Roadway Segments and Intersections C-13 c.6.3. Crash Modification Factors (CMFs).. ..C-15 c.6.4. Calibration of Safety Performance Functions to Local Conditions . .C-18 c.6.5 Weighting Using the Bayes Method . C- 18 C,7. Methods for Estimating the Safety Effectiveness of a Proposed Project — .C-19 Limitations of the HSM Predictive Method .. C-19 C.g. Guide to Applying Part C . c-20 c, 10. Summary . c-20 CHAPTER 10--PREDICTIVE METHOD FOR RURAL TWO-LANE, TWO-WAY ROADS 10.1. Introduction. 10.2. Overview of the Predictive Method.. 10-1 10.3. Rural Two-Lane, Two-Way Roads—Defirutions and Predictive Models In Chapter 10. 10-2 10.3.1. Definition of Chapter 10 Facility and Site Types. .10-2 10.3.2. Predictive Models for Rural Two-Lane, Two-Way Roadway Segments 10.3.3. Predictive Models for Rural Two-Lane, Two-Way Intersections . 10.4, Predictive Method for Rural Two-Lane, Two-Way Roads10-4 10.5. Roadway Segments and Intersections 10.6. Safety Performance Functions , 10.6 1 . Safety Performance Functions for Rural Two-Lane, Two-Way Roadway Segments . 10-14 10.6.2. Safety Performance Functions for Intersections10-17 10.7. Crash Modification Factors... , ,. 1 0-22 10.7.1. Crash Modification Factors 10-23 10.7.2. Crash Modification Factors for Intersections 10-31 10.8. Calibration of the SPFs to Local Conditions..10-33
  • 8. 10.9. Limitations of Predictive Method in Chapter 10 . 10.10. Application of Chapter 10 Predictive Method10-34 10.11 Summary10-34 10.12. Sample Problems5 10.12.1. Sample Problem. 1 0-35 10.12.2. Sample Problem 2..1042 10.12.3. Sample Problem 3.... 10-49 10.12.4. Sample Problem1 0-55 10.12.5. Sample Problem. 1 0-60 10.12.6. Sample Problem 6... 1 0-62 10.13. References . . 1 0-66 IOA.I. APPENDIX IOA—WORKSHEETS FOR PREDICTIVE METHOD FOR RURAL TWO-LANE, TWO-WAY ROADS CHAPTER Il—PREDlCTlVE METHOD FOR RURAL MULTILANE HIGHWAYS. 1 1 .1 . Introduction .1 1 -1 Overview of the Predictive Method..1 1-1 1 1 .3. Rural Multilane Highways—Definitions and Predictive Models in Chapter 1 1.3.1. Definition of Chapter 11 Facility and Site Types 11.3.2. Predictive Models for Rural Multilane Roadway Segments 1 1 3.3. Predictive Models for Rural Multilane Highway Intersections 1 1 .4. Predictive Method for Rural Multilane Highways 1 1 .5. Roadway Segments and Intersections 1 1 .6. Safety Performance Functions . 1 1.6 1 Safety Performance Functions for Undivided Roadway 1 1.6.2. Safety Performance Functions for Divided Roadway 1 1.6.3. Safety Performance Functions for Intersections 1 1 .7. Crash Modification Factors.... .... 11.7.1. Crash Modification Factors forundivided Roadway 1 1.7.2. Crash Modification Factors for Divided Roadway 11.7.3. Crash Modification Factors for 1 1 .8. Calibration to Local Conditions 1 1 .9. Limitations of Predictive Methods In Chapter 1 1 1.10. Application of Chapter 1 1, Predictive Method .1 1 -36 1 1.1 1. Summary .. 1 1 -36 1 1.12. Sample Problems 11.12.1. Sample Problem Il 12.2 Sample Problem 2 11.12.3. Sample Problem 3 1 1-49 1 1.12 4. Sample Problem 11.12.5. Sample Problem 11.12.6. Sample Problem 6 11.13. References
  • 9. APPENDIX 1 IA—WORKSHEETS FOR APPLYING THE PREDICTIVE METHOD FOR RURAL MULTILANE ROADS......................... CHAPTER 12—PREDlCTlVE METHOD FOR URBAN AND SUBURBAN ARTERIALS12_1 1 2.1Introduction .1 2-1 12.2. Overview of the Predictive Method....1 2-1 12.3. Urban and Suburban Arterials—Defin1tions and Predictive Models in Chapter 12 .1 2-2 12.3.1. Definition of Chapter 12 Facility Types. 1 12.3.2. Predictive Models for Urban and Suburban Arterial Roadway Segments1 12.3.3. Predictive Models for Urban and Suburban Arterial Intersections.. . 12.4. Predictive Method Steps for Urban and suburban arterials 12 5. Roadway Segments and Intersections 12 6. Safety Performance Fuctions 12.6.1 Safety Performance Functions for Urban and Suburban Arterial Roadway Segments 12.6.2. Safety Performance Functions for Urban and Suburban Arterial Intersections .12-28 127. Crash Modification Factors........ 12-29 12.7 1. Crash Modification Factors for Roadway Segments1 2-40 12.7.2. Crash Modification Factors for Intersections..............-....12-43 12.7.3. Crash Modification Factors for Vehicle-Pedestrian Collisions at Signalized Intersections 12-46 12.8 Calibration of the SPFs to Local Conditions........ 12.9 Interim Predictive Method for Roundabouts 12.10 Limitations of Predictive Method in Chapter 12 .12-48 12.11 Application of Chapter 12 Predictive method .. 12-48 12.12 Summary12-48 12.13 Sample Problems. 12. E.I. Sample Problem 112-49 12.13.2.Sample Problem 12.13.3.Sample Problem 12.13.4.Sample Problem 12.13.5.Sampfe Problem 7 12.13.6.Sample Problem 13 References6 APPENDIX 12A—WORKSHEETS FOR PREDICTIVE METHOD FOR URBAN AND SUBURBAN ARTERIALS APPENDIX A—SPECIALIZED PROCEDURES COMMON TO ALL PART C CHAPTERSI Calibration of the Part C Predictive Models A. 1.1. Calibration of Predictive Models. A 1.2. Development of Jurisdiction-Specific Safety Performance Functions for Use in the Part C Predictive Method A. 1.3. Replacement of Selected Default Values in the Part C Predictive Models to Local Conditions Use of the Empirical Bayes Method to Combine Predicted Average Crash Frequency and Observed Crash Determine whether A 2.2. Determine whether Observed Crash Frequency Data are Available for the Project or Facility and, if so, Obtain those Data .
  • 10. 1 Assign Crashes to Individual Roadway Segments and Intersections 2 for IJse in the EB Method.. . A-1 7 3 Apply the Site-Speafic 9 4 Apply the Project-Level A.2.4. Adjust the Estimated Value of Expected Average Crash Frequency to a Future Time Period, GLOSSARY
  • 11. Prefacio al Manual de Seguridad Vial PROPÓSITO DEL SSH El Manual de seguridad vial (HSM) es un recurso que brinda conocimientos y herramientas de seguridad en una forma útil para facilitar una mejor toma de decisiones basada en el desempeño de la seguridad. El enfoque del HSM es proporcionar información cuantitativa para la toma de decisiones. El HSM reúne la información y las metodologías actualmente disponibles para medir, estimar y evaluar las carreteras en términos de frecuencia de choques (número de choques por año) y gravedad de los choques (nivel de lesiones por choques). El HSM presenta herramientas y metodologías para considerar la "seguridad" en toda la gama de actividades viales: planificación, programación, desarrollo de proyectos, construcción, ope- raciones y mantenimiento. El propósito es transmitir el conocimiento actual sobre información de seguridad vial para uso de una amplia gama de profesionales del transporte. LA NECESIDAD DEL HSM Antes de esta edición del HSM, los profesionales del transporte no tenían un solo recurso nacional para obtener información cuantitativa sobre el análisis y la evaluación de accidentes. El HSM comienza a llenar este vacío, brindando a los profesionales del transporte conocimientos, técnicas y metodologías actuales para estimar la frecuencia y la gravedad de los accidentes futuros y para identificar y evaluar opciones para reducir la frecuencia y la gravedad de los accidentes. Además de usar métodos descriptivos de mejores maneras, el HSM permite el uso de metodologías predic- tivas que mejoran y amplían el uso de métodos de estimación de accidentes a diseños o condiciones nuevos y alternativos en períodos pasados o futuros. Los métodos predictivos estadísticamente más rigurosos en el HSM reducen la vulnerabilidad de los métodos históricos basados en accidentes a las variaciones alea- torias de los datos de accidentes y proporciona un medio para estimar los accidentes en función de la geo- metría, las características operativas y los volúmenes de tráfico. Estas técnicas brindan la oportunidad de: l) mejorar la confiabilidad de las actividades comunes, como la detección de sitios en una red en los que reducir los choques, y 2) ampliar el análisis para incluir evaluaciones de características geométricas y ope- rativas nuevas o alternativas. LA HISTORIA DEL PRIMER EDMON DEL HSM Se llevó a cabo una sesión de conferencia especial en la reunión anual de la Junta de Investigación de Transporte (TRB) en enero de 1999 sobre el tema de la predicción de los impactos del diseño y la operación de carreteras en la seguridad vial. Los participantes de la sesión llegaron a la conclusión de que una de las razones de la falta de énfasis cuantitativo en la seguridad en la toma de decisiones es la ausencia de un único documento autorizado para estimar cuantitativamente la "seguridad". En diciembre de 1999, se llevó a cabo un taller bajo el patrocinio de ocho comités TRB y financiado por FHWA con el propósito de determi- nar la necesidad, naturaleza y factibilidad de producir un manual de seguridad vial. Se elaboró un esquema inicial y un plan para un HSM. Esto condujo a la formación de un Subcomité Conjunto TRB en mayo de 2000. Posteriormente, el Subcomité se convirtió en el Grupo de Trabajo para el Desarrollo de un Manual de Seguridad Vial (ANB25T). Fue bajo la dirección de este grupo de trabajo de voluntarios que se produjeron los materiales para esta edición. El grupo de trabajo formó varios subcomités para supervisar varios aspec- tos de investigación y desarrollo de la tarea. También emplearon independiente revisión grupos para evaluar resultados de la investigación antes de proceder con la preparación final de los materiales. La mayor parte de la investigación y el desarrollo fue financiada por el NCHRP, con una importante financiación suplemen- taria y apoyo a la investigación proporcionada por la FHWA.
  • 12. En 2006, se tomó la decisión de publicar el HSM como un documento AASHTO. Se formó una Fuerza de Tarea Conjunta (JTF) con representantes de los Subcomités de Diseño, Ingeniería de Tránsito y Gestión de la Seguridad. Los miembros de la JTF tenían la tarea de garantizar que el HSM satisfaga las necesidades de los Departamentos de Transporte estatales y de promover el HSM en sus respectivos subcomités. En 2009, los subcomités y los comités principales, el Comité Permanente de Carreteras y el Comité Permanente de Seguridad del Tráfico en las Carreteras votaron y aprobaron el HSM. La Junta Directiva de AASHTO luego aprobó el HSM. CONSIDERACIONES Y PRECAUCIONES AL UTILIZAR EL HSM El HSM traduce herramientas analíticas basadas en conocimientos, métodos y procesos con base científica en una forma que pueden utilizar los profesionales del transporte. El HSM será utilizado por personas con una variedad de antecedentes profesionales y técnicos, que incluyen ingeniería, planificación, operaciones de campo, cumplimiento y educación. Llegarán al HSM con diferentes niveles de comprensión de los fundamentos de la seguridad vial. El Capítulo 1, "Introducción y descripción general", brinda información clave y el contexto para comprender cómo aplicar e integrar el análisis de se- guridad relacionado con las actividades comunes dentro de la planificación, el diseño y las operaciones de carreteras. El HSM incluye técnicas tradicionales de análisis de "seguridad" y también aplica desarrollos recientes en metodologías de estimación y evaluación de choques. La mayoría de las técnicas analíticas son nuevas; es importante comprender completamente el material presentado en el Capítulo 2, "Factores humanos", y el Capítulo 3, "Fundamentos", para comprender las razones del desarrollo y uso de estas téc- nicas. Debido a que el HSM no tiene en cuenta las diferencias específicas de la jurisdicción, contiene técnicas de calibración para modificar herramientas para uso local. Esto es necesario debido a las diferencias en los factores, como las poblaciones de conductores, las condiciones de la carretera local y de los costados de la carretera, la composición del tráfico , la geometría típica y las medidas de control del tráfico. También hay variaciones en la forma en que cada estado o jurisdicción informa los accidentes y administra los datos de accidentes. El Capítulo 3, "Fundamentos", analiza este tema y otros relacionados con la confiabilidad de los datos de accidentes. La calibración no hace que los datos de accidentes sean uniformes en todos los esta- dos. De manera similar, la aplicación del HSM fuera de los Estados Unidos y Canadá debe hacerse con precaución. Los modelos y los resultados de la investigación presentados en este documento pueden no ser aplicables en otros países, ya que los sistemas viales, la capacitación y el comportamiento de los con- ductores, y las frecuencias y los patrones de gravedad de los accidentes pueden ser muy diferentes. Como mínimo, las técnicas presentadas en el HSM deben calibrarse correctamente. El HSM no es un estándar legal de atención en cuanto a la información contenida en este documento. En cambio, el HSM proporciona herramientas y técnicas analíticas para cuantificar los efectos potenciales de las decisiones tomadas en la planificación, el diseño, las operaciones y el mantenimiento. No existe tal cosa como "seguridad absoluta"; a pesar de los esfuerzos del gobierno para mantener, mejorar y operar las ins- talaciones viales al más alto nivel que permita la financiación del gobierno. Hay riesgo en todo transporte por carretera. Ese riesgo es inherente debido a la variabilidad de los comportamientos de los usuarios, las condiciones ambientales y otros factores sobre los que el gobierno no tiene control. Un objetivo universal es reducir el número y la gravedad de los accidentes dentro de los límites de los recursos disponibles, la ciencia, la tecnología y las prioridades establecidas por la legislación. Debido a que estas consideraciones cambian constantemente, es poco probable, si no imposible, que cualquier instalación de carretera pueda ser "de última generación". La información en el HSM se proporciona para ayudar a las agencias en su esfuerzo por integrar la seguridad en sus procesos de toma de decisiones. El HSM no pretende ser un sustituto del
  • 13. ejercicio del buen juicio de ingeniería. La publicación y el uso o no uso del HSM no creará ni impondrá ningún estándar de conducta ni ningún deber hacia el público o cualquier persona. Como recurso, el HSM no reemplaza publicaciones como el Manual sobre Dispositivos Uniformes de Control de Tráfico (MUTCD), el "Libro Verde" de la Asociación Estadounidense de Oficiales de Transporte de Ca- rreteras Estatales (AASHTO) titulado Una política sobre el diseño geométrico de carreteras y calles, o otras guías, manuales y políticas de AASHTO y agencias. Si surgen conflictos entre estas publicaciones y el HSM, a las publicaciones previamente establecidas se les debe dar el peso que de otro modo tendrían de acuerdo con el buen juicio de la ingeniería. El HSM puede proporcionar la justificación necesaria para una excepción de las publicaciones previamente establecidas. FUTURAS EDICIONES DEL HSM Esta primera edición del HSM proporciona los conocimientos y prácticas más actuales y aceptados relacio- nados con la gestión de la seguridad vial. Los grupos de trabajo TRB y AASHTO HSM reconocen que el conocimiento y los métodos de análisis están evolucionando y mejorando con nuevas investigaciones y lecciones aprendidas en la práctica. La evolución en la práctica y el conocimiento profesional se verá influenciada por esta primera edición del HSM porque introduce nuevos métodos, técnicas e información para los profesionales del transporte. La base de conocimientos también seguirá creciendo y mejorando la comprensión de los profesionales del transporte sobre cómo las decisiones relacionadas con la planificación, el diseño, las operaciones y el man- tenimiento afectan la frecuencia y la gravedad de los accidentes. La profesión del transporte seguirá apro- vechando la oportunidad de aprender más sobre las relaciones entre las ocurrencias de choques en varios tipos de instalaciones y la geometría correspondiente y las características operativas de esas instalaciones que pueden afectar la frecuencia y gravedad de los choques. Esto se verá facilitado a medida que las agen- cias mejoren los procesos utilizados para recopilar y mantener datos sobre choques, geometría de la vía, volúmenes de tráfico , usos del suelo y muchos otros datos útiles para evaluar el entorno y el contexto de la vía en el que ocurren los choques. Estas u otras posibles mejoras en las técnicas de análisis y el conoci- miento se reflejarán en las próximas ediciones del HSM.
  • 14.
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  • 16. Parte C : Guía de introducción y aplicaciones ci INTRODUCCIÓN AL MÉTODO PREDICTIVO DEL MANUAL DE SEGURIDAD VIAL La Parte C del Manual de Seguridad en las Carreteras (HSM, por sus siglas en inglés) proporciona un método predictivo para estimar la frecuencia promedio esperada de choques (incluso por gravedad de cho- ques y tipos de colisiones) de una red, instalación o sitio individual. La estimación se puede hacer para las condiciones existentes, alternativas a las condiciones existentes (por ejemplo, mejoras o tratamientos pro- puestos) o caminos nuevos propuestos. El método predictivo se aplica a un período de tiempo dado , volu- men de tráfico y características de diseño geométrico constantes de la calzada . El método predictivo proporciona una medida cuantitativa de la frecuencia de accidentes promedio esperada tanto en las condiciones existentes como en las que aún no han ocurrido. Esto permite evaluar cuantitativa- mente las condiciones de la vía propuesta junto con otras consideraciones, como las necesidades de la comunidad, la capacidad, la demora, el costo, el derecho de paso y las consideraciones ambientales. El método predictivo se puede usar para evaluar y comparar la frecuencia promedio esperada de accidentes en situaciones como: • tráfico pasado o futuro volúmenes; • Diseños alternativos para una instalación existente bajo tráfico pasado o futuro volúmenes; • Diseños para una nueva instalación bajo tráfico futuro (pronóstico ) volúmenes; • La efectividad estimada de las contramedidas después de un período de implementación; y • La eficacia estimada de las contramedidas propuestas en una instalación existente (antes de la implemen- tación). La guía de introducción y aplicaciones de la Parte C presenta el método predictivo en términos generales para que el usuario nuevo comprenda los conceptos aplicados en cada uno de los capítulos de la Parte C. Cada capítulo de la Parte C proporciona los pasos detallados del método predictivo y los modelos predictivos necesarios para estimar la frecuencia promedio esperada de choques para un tipo de instalación específico. Los siguientes tipos de instalaciones viales están incluidos en la Parte C: • Capítulo 10—Carreteras rurales de dos carriles y dos sentidos • Capítulo Il Rural Multicarril carreteras • Capítulo 12—Arteriales urbanas y suburbanas La Parte C— Introducción y guía de aplicaciones también proporciona: • Relaciones entre la Parte C y las Partes A, B y D del HSM; • Proceso de Desarrollo del Proyecto ; método predictivo ; • Un resumen del método predictivo; • Información detallada necesaria para comprender los conceptos y elementos en cada uno de los pasos del método predictivo;
  • 17. • Métodos para estimar el cambio en la frecuencia de accidentes debido a un tratamiento; • Limitaciones del método predictivo; y • Orientación para la aplicación del método predictivo. C.2. RELACIÓN CON LAS PARTES A, B Y D DEL HSM Toda la información necesaria para aplicar el método predictivo se presenta en la Parte C. Las relaciones del método predictivo en la Parte C con los contenidos de las Partes A, B y D se resumen a continuación. • La Parte A presenta conceptos que son fundamentales para comprender los métodos proporcionados en el HSM para analizar y evaluar las frecuencias de accidentes. La Parte A presenta los componentes clave del método predictivo, incluidas las funciones de desempeño de seguridad (SPF) y los factores de modificación de choque (CMF). Antes de utilizar la información de la Parte C, se recomienda comprender el material de la Parte A: Capítulo 3, Fundamentos. • La Parte B presenta los seis componentes básicos de un proceso de gestión de la seguridad vial. El material es útil para monitorear, mejorar y mantener una red vial existente. La aplicación de los métodos y la infor- mación presentados en la Parte B puede ayudar a identificar los sitios con mayor probabilidad de benefi- ciarse de una mejora, diagnosticar patrones de fallas en sitios específicos, seleccionar contramedidas apro- piadas que probablemente reduzcan las fallas y anticipar los beneficios y costos de posibles mejoras. Ade- más, ayuda a las agencias a determinar si las mejoras potenciales están económicamente justificadas, es- tablecer prioridades para las mejoras potenciales y evaluar la eficacia de las mejoras que se han implemen- tado. El método predictivo en la Parte C proporciona herramientas para estimar la frecuencia promedio esperada de accidentes para la aplicación en la Parte B: Capítulo 4, Revisión de la red y Capítulo 7, Eva- luación económica. • La Parte D contiene todos los CMF en el HSM. Los CMF de la Parte D se utilizan para estimar el cambio en la frecuencia promedio esperada de choques como resultado de la implementación de contramedidas. Al- gunos CMF de la Parte D están incluidos en la Parte C para su uso con SPF específicos. Otros CMF de la Parte D no se presentan en la Parte C, pero se pueden usar en los métodos para estimar el cambio en la frecuencia de accidentes descritos en la Sección C.7. C.3. PARTE C Y EL PROCESO DE DESARROLLO DEL PROYECTO • La Figura Cl ilustra la relación del método predictivo de la Parte C con el proceso de desarrollo del proyecto. Como se discutió en el Capítulo 1, el proceso de desarrollo del proyecto es el marco utilizado en el HSM para relacionar el análisis de fallas con las actividades dentro de la planificación, el diseño, la construcción, las operaciones y el mantenimiento.
  • 18. Figura C-1. Relación entre el Método Predictivo de la Parte C y el Proceso de Desarrollo del Proyecto C.4. DESCRIPCIÓN GENERAL DEL MÉTODO PREDICTIVO HSM El método predictivo proporciona un procedimiento de 18 pasos para estimar la "frecuencia de choque pro- medio esperada" (por el total de choques, la gravedad del choque o el tipo de colisión) de una red vial, instalación o sitio. En el método predictivo, la calzada se divide en sitios individuales que son segmentos de calzada homogéneos o intersecciones. Una instalación consta de un conjunto contiguo de intersecciones individuales y segmentos de carretera, cada uno denominado "sitios". Los diferentes tipos de instalaciones están determinados por el uso de la tierra circundante, la sección transversal de la carretera y el grado de acceso. Para cada tipo de instalación pueden existir varios tipos de sitios diferentes, como segmentos de caminos divididos y no divididos o intersecciones señalizadas y no señalizadas. Una red vial consta de una serie de instalaciones contiguas. El método predictivo se usa para estimar la frecuencia promedio esperada de choques de un sitio individual. La suma acumulativa de todos los sitios se utiliza como estimación para una instalación o red completa. La
  • 19. estimación es para un período de tiempo dado de interés (en años) durante el cual el diseño geométrico y las características de control del tráfico no cambian y los volúmenes de tráfico son conocidos o pronostica- dos. La estimación se basa en modelos de regresión desarrollados a partir de datos de accidentes obser- vados en varios sitios similares. La frecuencia de choques promedio pronosticada de un sitio individual N pronosticado se estima en función del diseño geométrico, las características de control de tráfico y los volúmenes de tráfico de ese sitio. Para un sitio o instalación existente, la frecuencia de accidentes observada, N para ese sitio o instalación específico, se combina luego con N pronosticado para mejorar la confiabilidad estadística de la estimación. El resultado del método predictivo es la frecuencia de accidentes promedio esperada, N expa:ted . Esta es una estimación de la frecuencia promedio de choques a largo plazo que se esperaría, dado el tiempo sufi- ciente para hacer una observación controlada, lo que rara vez es posible. Una vez que se han determinado las frecuencias de accidentes promedio esperadas para todos los sitios individuales que componen una instalación o red, la suma de las frecuencias de accidentes para todos los sitios se usa como la estimación de la frecuencia de accidentes promedio esperada para una instalación o red completa. . Como se discutió en la Sección 3.3.3 del Capítulo 3, la frecuencia de choques observada (número de cho- ques por año) fluctuará aleatoriamente durante cualquier período y, por lo tanto, el uso de promedios basa- dos en períodos a corto plazo (por ejemplo, de 1 a 3 años) puede dar estimaciones engañosas y crean problemas asociados con el sesgo de regresión a la media. El método predictivo aborda estas preocupacio- nes al proporcionar una estimación de la frecuencia promedio de choques a largo plazo, lo que permite tomar decisiones acertadas sobre los programas de mejora. En el HSM, los modelos predictivos se usan para estimar la frecuencia de accidentes promedio pronosti- cada, N predicha para un tipo de sitio en particular usando un modelo de regresión desarrollado a partir de datos para varios sitios similares. Estos modelos de regresión, llamados funciones de rendimiento de segu- ridad (SPF), se han desarrollado para tipos de sitios específicos y "condiciones base" que son el diseño geométrico específico y las características de control de tráfico de un sitio "base". Los SPF suelen ser una función de solo unas pocas variables, principalmente los volúmenes promedio de tráfico diario anual (AADT). Se requiere un ajuste a la predicción realizada por un SPF para tener en cuenta la diferencia entre las condiciones base, las condiciones específicas del sitio y las condiciones locales/estatales. Los factores de modificación de choque (CMF) se utilizan para tener en cuenta las condiciones específicas del sitio que varían de las condiciones base. Por ejemplo, el SPF para segmentos de carretera en el Capítulo 10 tiene una condición base de ancho de carril de 12 pies, pero el sitio específico puede ser un segmento de carretera con un ancho de carril de 10 pies. En la Sección C.6.4 se proporciona una discusión general de los CMF. Los CMF incluidos en los capítulos de la Parte C tienen las mismas condiciones base que los SPF de la Parte C y, por lo tanto, el CMF 1.00 cuando las condiciones específicas del sitio son las mismas que las condiciones base del SPF. Se utiliza un factor de calibración ( C ) para tener en cuenta las diferencias entre la(s) jurisdicción(es) para las que se desarrollaron los modelos y la jurisdicción para la que se aplica el método predictivo. El uso de factores de calibración se describe en la Sección C.6.5 y el procedimiento para determinar los factores de calibración para una jurisdicción específica se describe en la Parte C, Apéndice A. 1. Los modelos predictivos usados en la Parte C para determinar la frecuencia de choque promedio pronosti- cada, N pronosticada , son de la forma general que se muestra en la Ecuación C-1.
  • 20. preñado -N spfx x (CMF x CMF x...x CMF ) x C Dónde: frecuencia de accidentes promedio pronosticada para un año específico para el tipo de sitio x; spfx predijo la frecuencia promedio de accidentes determinada para las condiciones base del SPF desarrollado para el tipo de sitio x; CMF específicos de SPF para el tipo de sitio x; y c factor de calibración para ajustar SPF para las condiciones locales para el tipo de sitio x. Bayesiano Empírico (EB, por sus siglas en inglés) se aplica dentro del método predictivo para combinar la frecuencia de choques promedio pronosticada determinada usando una práctica de modelo predictivo y con la frecuencia de choques observada (cuando corresponda). Se aplica una ponderación a las dos esti- maciones que refleja la confiabilidad estadística del SPF. El Método EB se aplica solo cuando los datos de accidentes observados están disponibles. En la Parte C, Apéndice A.2, se presenta una discusión del Mé- todo EB. El Método EB se puede aplicar en el nivel específico del sitio cuando los choques se pueden asignar a sitios individuales (es decir, se conoce la ubicación geográfica detallada de los choques observa- dos). Alternativamente, el Método EB se puede aplicar a nivel de proyecto específico (es decir, a toda una instalación o red) cuando los choques no se pueden asignar a sitios individuales pero se sabe que ocurren dentro de los límites geográficos generales (es decir, las ubicaciones geográficas detalladas de los choques son no disponible). Como parte del Método EB, la frecuencia de accidentes promedio esperada también se puede estimar para un período de tiempo futuro cuando AADT puede haber cambiado o se pueden haber implementado tratamientos o contramedidas específicas. Las ventajas del método predictivo son que: • El sesgo de regresión a la media se aborda ya que el método se concentra en la frecuencia de accidentes promedio esperada a largo plazo en lugar de la frecuencia de accidentes observada a corto plazo . • La dependencia de la disponibilidad de datos de accidentes para cualquier sitio se reduce mediante la in- corporación de relaciones predictivas basadas en datos de muchos sitios similares. • Los modelos SPF en el HSM se basan en la distribución binomial negativa , que son más adecuados para modelar la alta variabilidad natural de los datos de accidentes que las técnicas tradicionales de modelado, que se basan en la distribución normal . • El método predictivo proporciona un método de estimación de choques para sitios o instalaciones que no se han construido o que no han estado en funcionamiento el tiempo suficiente para hacer una estimación basada en los datos de choques observados. Las siguientes secciones proporcionan los 18 pasos generales del método predictivo e información detallada sobre cada uno de los conceptos o elementos presentados en el método predictivo. La información en el capítulo Introducción y guía de aplicaciones de la Parte C proporciona un breve resumen de cada paso. En los capítulos de la Parte C se proporciona información detallada sobre cada paso y los modelos predictivos asociados para cada uno de los siguientes tipos de instalaciones: • Capítulo 10—Carreteras rurales de dos carriles y dos sentidos
  • 21. • Capítulo II—Carreteras Rurales de Carriles Múltiples • Capítulo 12—Arteriales urbanas y suburbanas C.5. EL MÉTODO PREDICTIVO HSM Si bien la forma general del método predictivo es consistente en todos los capítulos, los modelos predictivos varían según el capítulo y, por lo tanto, la metodología detallada para cada paso puede variar. La descripción general genérica del método predictivo que se presenta aquí tiene por objeto proporcionar al usuario que lo usa por primera vez o con poca frecuencia una revisión de alto nivel de los pasos del método y los conceptos asociados con el método predictivo. La información detallada para cada paso y los modelos predictivos asociados para cada tipo de instalación se proporcionan en los Capítulos 10, 11 y 12. La Tabla C- 1 identifica los tipos de instalaciones y sitios específicos para los cuales se han desarrollado funciones de rendimiento de seguridad para el HSM. Tabla C-1. Funciones de desempeño de seguridad por tipo de instalación y tipos de sitio en la Parte C Intersecciones Indiviso Dividido Capítulo HSM / Instalaciones Escribe Cal- zada Seg- men- tos Cal- zada Seg- men- tos Control de parada en tramo(s) menor(es) señalizado 3 patas 4 pa- tas 3 patas IO—Carrete- ras rurales de dos sentidos de dos carri- les I I —Carrete- ras rurales de varios carriles 12—Urbano Artenales suburbanos El método predictivo de los capítulos 10, 11 y 12 consta de 18 pasos. Los elementos de los modelos pre- dictivos que se discutieron en la Sección C.4 se determinan y aplican en los Pasos 9, 10 y II del método predictivo. Los 18 pasos del método predictivo HSM se detallan a continuación y se muestran gráficamente en la Figura C-2. Se brindan detalles breves para cada paso, y el material que describe los conceptos y elementos del método predictivo se proporciona en las siguientes secciones de la Parte C : Introducción y guía de aplicaciones o en la Parte C, Apéndice A. En algunas situaciones, ciertos pasos serán necesarios. no requiere ninguna acción. Por ejemplo, un nuevo sitio o instalación no tendrá datos de accidentes obser- vados y, por lo tanto, no se realizan los pasos relacionados con el Método EB. Cuando una instalación consta de una serie de sitios contiguos o se desea una estimación del choque durante un período de varios años, se repiten algunos pasos. El método predictivo se puede repetir según
  • 22. sea necesario para estimar los choques para cada diseño alternativo, escenario de volumen de tráfico u opción de tratamiento propuesta dentro del mismo período para permitir la comparación. Figura C-2. El método predictivo HSM Paso I: defina los límites de los tipos de carreteras e instalaciones en la red, instalación o sitio del estudio para los cuales se estimarán la frecuencia, la gravedad y los tipos de colisión promedio esperados. El mé- todo predictivo se puede realizar para una red vial, una instalación o un sitio individual. Los tipos de instala- ciones incluidos en el HSM se describen en la Sección C.6. YO . Un sitio es una intersección o un segmento de carretera homogéneo. Hay varios tipos diferentes de sitios, como intersecciones señalizadas y no seña- lizadas o segmentos de carretera divididos y no divididos. Los tipos de sitios incluidos en el HSM se indican en la Tabla C- I. El método predictivo se puede aplicar a una carretera existente, una alternativa de diseño para una carretera existente o una modificación del diseño. Step Step 18 Step Step Step Step step step Step Step step step Step Step Step Step step step
  • 23. nativo para la nueva carretera (que puede no estar construida o aún no experimentar suficiente tráfico para tener datos de accidentes observados). Los límites de la calzada de interés dependerán de la naturaleza del estudio. El estudio puede limitarse a un solo sitio específico o a un grupo de sitios contiguos. Alternativamente, el método predictivo se puede aplicar a un conidor largo con el fin de evaluar la red (determinar qué sitios requieren actualización para reducir los bloqueos), que se analiza en el Capítulo 4. Paso 2—Defina el período de interés. El método predictivo se puede realizar para un período pasado o para un período futuro. Todos los periodos se miden en años. Los años de interés estarán determinados por la disponibilidad de AADT observados o pronosticados, datos de accidentes observados y datos de diseño geométrico. El uso del método predictivo para un período pasado o futuro depende del propósito del estudio. El periodo de estudio puede ser: • Un período pasado (basado en AADT observados) para: • Una red vial, instalación o sitio existente. Si los datos de choques observados están disponibles, el período de estudio es el período de tiempo durante el cual los datos de choques observados están disponibles y para el cual (durante ese período) se conocen las características de diseño geométrico del sitio, las carac- terísticas de control de tráfico y los volúmenes de tráfico . • Una red vial, instalación o sitio existente para el cual se proponen características alternativas de diseño geométrico o características de control de tráfico (para condiciones a corto plazo). • Un período futuro (basado en las AADT pronosticadas) para: • Una red vial, instalación o sitio existente para un período futuro donde los volúmenes de tráfico pronostica- dos están disponibles. • Una red vial, instalación o sitio existente para el cual se propone implementar características de control de tráfico o diseño geométrico alternativo en el futuro. • Una nueva red vial, instalación o sitio que no existe actualmente, pero que se propone construir durante algún período futuro. Paso 3—Para el período de estudio, determinar la disponibilidad de volúmenes de tráfico diario promedio anual y, para una red vial existente, la disponibilidad de datos de accidentes observados para determinar si el Método EB es aplicable. Determinación de los volúmenes de tráfico Los SPF utilizados en el Paso 9 (y algunos CMF en el Paso 10) requieren volúmenes de AADT (vehículos por día). Para un período anterior, el AADT puede determinarse mediante un registro automatizado o esti- marse mediante una encuesta por muestreo . Para un período futuro, el AADT puede ser una estimación de pronóstico basada en modelos apropiados de planificación del uso del suelo y de pronóstico del volumen de tráfico, o en base a la suposición de que el los volúmenes de tráfico se mantendrán relativamente cons- tantes. Para cada segmento de la vía, el AADT es el volumen de tráfico promedio diario de 24 horas en ambos sentidos en ese segmento de la vía en cada año del período a evaluar (seleccionado en el Paso 8).
  • 24. Para cada intersección, se requieren dos valores en cada modelo predictivo. Estos son los AADT de la calle mayor, AADT y la AADT de la calle menor, AADT. El método para determinar AA DT y AADT _ varía * no entre capítulos porque los modelos predictivos de los capítulos 10, 11 y 12 se desarrollaron de forma inde- pendiente. En muchos casos, se espera que los datos de AADT no estén disponibles para todos los años del período de evaluación. En ese caso, se determina una estimación de AADT para cada año del período de evaluación mediante interpolación o extrapolación, según corresponda. Si no existe un procedimiento establecido para hacerlo, se pueden aplicar las siguientes reglas por defecto: • AADT están disponibles para un solo año, se supone que ese mismo valor se aplica a todos los años del período anterior. • Si se dispone de datos de dos o más años de AADT , los AADT para los años intermedios se calculan por interpolación. • Se supone que las TDMA de los años anteriores al primer año para el que se dispone de datos son iguales a la TDMA de ese primer año. • Se supone que las TDMA de los años posteriores al último año para el que se dispone de datos son iguales a las del último año. Si se va a utilizar el método EB (discutido a continuación), se necesitan datos de AADT para cada año del período para el que se dispone de datos de frecuencia de accidentes observados. Si no se va a utilizar el Método EB, se utilizan los datos de AADT para el período de tiempo apropiado (pasado, presente o futuro) determinado en el Paso 2. Determinación de la disponibilidad de los datos de accidentes observados Cuando se está considerando un sitio existente o condiciones alternativas a un sitio existente, se usa el Método EB. El método EB solo es aplicable cuando se dispone de datos de accidentes observados y con- fiables para la red vial, la instalación o el sitio de estudio específico. Los datos observados se pueden obtener directamente del sistema de informes de accidentes de la jurisdicción. Son deseables al menos dos años de datos de frecuencia de accidentes observados para aplicar el método EB. El Método EB y los criterios para determinar si el Método EB es aplicable se presentan en la Sección A.2.1 del Apéndice A de la Parte C. El Método EB se puede aplicar a nivel de sitio específico (es decir, los accidentes observados se asignan a intersecciones o segmentos de carretera específicos en el Paso 6) o a nivel de proyecto (es decir, los acci- dentes observados se asignan a una instalación en su conjunto). El Método EB específico del sitio se aplica en el Paso 13. Alternativamente, si los datos de accidentes observados están disponibles pero no se pueden asignar a segmentos de carretera e intersecciones individuales, se aplica el Método EB a nivel de proyecto (en el Paso 15). Si los datos de frecuencia de accidentes observados no están disponibles, entonces no se realizarán los pasos 6, 13 y 15 del método predictivo. En este caso, la estimación de la frecuencia promedio esperada de accidentes se limita al uso de un modelo predictivo (es decir, la frecuencia promedio prevista de accidentes).
  • 25. Paso 4: determine las características del diseño geométrico, las características del control del tráfico y las características del sitio para todos los sitios en la red de estudio. Con el fin de Para determinar los datos relevantes requeridos y evitar la recopilación innecesaria de datos, es necesario comprender las condiciones base de los SPF en el Paso 9 y los CMF en el Paso 10. Las condiciones base para los SPF para cada uno de los tipos de instalaciones en el HSM son detallada en los capítulos 10, 11 y 12. Paso 5—Dividir la red vial o la instalación bajo consideración en segmentos e intersecciones viales indivi- duales, que se conocen como sitios. Usando la información del Paso I y el Paso 4, la calzada se divide en sitios individuales, que consisten en intersecciones y segmentos de calzada homogéneos individuales. La Sección C.6.2 proporciona las defini- ciones generales de los segmentos de carretera y las intersecciones utilizadas en el método predictivo. Al dividir las instalaciones viales en pequeños segmentos homogéneos de la vía, limitar la longitud del seg- mento a no menos de 0,10 millas minimizará los esfuerzos de cálculo y no afectará los resultados. Paso 6: asigne los bloqueos observados a los sitios individuales (si corresponde). El Paso 6 solo se aplica si se determinó en el Paso 3 que el Método EB específico del sitio era aplicable. Si el sitio específico El método EB no es aplicable, continúe con el Paso 7. En el Paso 3, se determinó la disponibilidad de los datos observados y si los datos podrían asignarse a ubicaciones específicas. Los criterios específicos para asignar choques a segmentos de carreteras o intersecciones individuales se presentan en la Sección A.2.3 del Apéndice A de la Parte C. Los choques que ocurren en una intersección o en un tramo de intersección, y que están relacionados con la presencia de una intersección, se asignan a la intersección y se utilizan en el Método EB junto con la frecuencia de choque promedio pronosticada para la intersección. Los choques que ocurren entre intersec- ciones y no están relacionados con la presencia de una intersección se asignan al segmento de carretera en el que ocurren, esto incluye los choques que ocurren dentro de los límites de la intersección pero que no están relacionados con la presencia de la intersección. Dichos choques se utilizan en el Método EB junto con la frecuencia de choque promedio pronosticada para el segmento de carretera. Paso 7—Seleccione el primer sitio individual o el siguiente en la red de estudio. Si no hay más sitios para evaluar, vaya al Paso 15. En el Paso 5, la red vial dentro de los límites del estudio se divide en varios sitios homogéneos individuales (intersecciones y segmentos viales). En cada sitio, todas las características de diseño geométrico, las ca- racterísticas de control de tráfico, los AADT y los datos de accidentes observados se determinan en los Pasos 1 a 4. Para estudios con una gran cantidad de sitios, puede ser práctico asignar un número a cada sitio. El resultado del método predictivo HSM es la frecuencia promedio esperada de fallas de toda la red de estudio, es decir, la suma de todos los sitios individuales para cada año en el estudio. Tenga en cuenta que este valor será el número total de bloqueos que se espera que ocurran en todos los sitios durante el período de interés. Si se desea una frecuencia de accidentes, el total se puede dividir por el número de años en el período de interés.
  • 26. La estimación para cada sitio (segmentos de carretera o intersección) se realiza de uno en uno. Los pasos 8 a 14, que se describen a continuación, se repiten para cada sitio. Paso 8—Para el sitio seleccionado, seleccione el primer año o el siguiente en el período de interés. Si no hay más años para evaluar para ese sitio, continúe con el Paso 15. Los pasos 8 a 14 se repiten para cada sitio del estudio y para cada año del período de estudio. Es posible que los años individuales del período de evaluación deban analizarse un año a la vez para cual- quier segmento de carretera o intersección en particular porque los SPF y algunos CMF (p. ej., anchos de carril y arcén) dependen del AADT, que puede cambiar de un año a otro. Paso 9—Para el sitio seleccionado, determine y aplique la función de rendimiento de seguridad (SPF) ade- cuada para el tipo de instalación y las características de control de tráfico del sitio. Los pasos del 9 al 13, que se describen a continuación, se repiten para cada año del período de evaluación como parte de la evaluación de cualquier segmento de carretera o intersección en particular . Cada modelo predictivo en el HSM consta de una función de desempeño de seguridad (SPF), que se ajusta a las condiciones específicas del sitio (en el Paso 10) usando factores de modificación de choque (CMF) y se ajusta a las condiciones de la jurisdicción local (en el Paso 1 1) usando un factor de calibración (C). Los SPF, CMF y el factor de calibración obtenidos en los Pasos 9, 10 e II se aplican para calcular la frecuencia de choque promedio pronosticada para el año seleccionado del sitio seleccionado. El valor resultante es la frecuencia de accidentes promedio pronosticada para el año seleccionado. El SPF (que es un modelo de regresión estadística basado en datos de choques observados para un con- junto de sitios similares) estima la frecuencia promedio prevista de choques para un sitio con las condiciones base (es decir, un conjunto específico de diseño geométrico y características de control de tráfico). Las condiciones base para cada SPF se especifican en cada uno de los capítulos de la Parte C. En la Sección C.6,3 se proporciona una explicación detallada y una descripción general de los SPF de la Parte C. Los tipos de instalaciones para los cuales se desarrollaron los SPF para el HSM se muestran en la Tabla CL. La frecuencia de choque promedio pronosticada para las condiciones base se calcula utilizando el vo- lumen de tránsito determinado en el Paso 3 (AADT para segmentos de carretera o AADT y AADT mm para intersecciones) para la zona seleccionada. año. La frecuencia de colisión promedio pronosticada puede separarse en componentes por nivel de gravedad de colisión y tipo de colisión. Las distribuciones predeterminadas de la gravedad del choque y los tipos de colisión se proporcionan en los capítulos de la Parte C. Estas distribuciones predeterminadas pueden be- neficiarse de la actualización en función de los datos locales como parte del proceso de calibración presen- tado en el Apéndice A. 1.1 de la Parte C. Paso 10: multiplique el resultado obtenido en el Paso 9 por los CMF apropiados para ajustar la frecuencia de choque promedio pronosticada al diseño geométrico específico del sitio y las características de control de tráfico. Cada SPF es aplicable a un conjunto de características básicas de diseño geométrico y control de tráfico, que se identifican para cada tipo de sitio en los capítulos de la Parte C. Para tener en cuenta las diferencias entre el diseño geométrico base y el diseño geométrico específico del sitio, se utilizan CMF para ajustar la estimación SPF. En la Sección C.6.4 se proporciona una descripción general de los CMF y una guía para
  • 27. su uso, incluidas las limitaciones del conocimiento actual sobre los efectos de la aplicación simultánea de múltiples CMF. Al usar múltiples CMF, se requiere juicio de ingeniería para evaluar las interrelaciones, o la independencia, o ambas, de los elementos o tratamientos individuales que se están considerando para su implementación dentro del mismo proyecto. Todos los CMF utilizados en la Parte C tienen las mismas condiciones base que los SPF utilizados en el capítulo de la Parte C en el que se presenta el CMF (es decir, cuando el sitio específico tiene la misma condición que la condición base SPF, el valor CMF para esa condición es 1,00). Solo los CMF presentados en la Parte C pueden usarse como parte del método predictivo de la Parte C. La Parte D contiene todos los CMF en el HSM. Algunos CMF de la Parte D están incluidos en la Parte C para su uso con SPF específicos. Otros CMF de la Parte D no se presentan en la Parte C, pero se pueden usar en los métodos para estimar el cambio en la frecuencia de accidentes descritos en la Sección C.7. Para las arterias urbanas y suburbanas (Capítulo 12), la frecuencia promedio de choques para peatones y ciclistas se calcula al final de este paso. Paso 11—Multiplique el resultado obtenido en el Paso 10 por el factor de calibración apropiado. Cada uno de los SPF utilizados en el método predictivo se ha desarrollado con datos de jurisdicciones y períodos de tiempo específicos. La calibración de los SPF a las condiciones locales tendrá en cuenta las diferencias. Se aplica un factor de calibración ( C . para segmentos de carretera o C_ para intersecciones) a cada SPF en el método predictivo. En la Sección C.6.5 se proporciona una descripción general del uso de los factores de calibración. En la Parte C, Apéndice A, se incluye una guía detallada para el desarrollo de factores de calibración. 1. I . Paso 12—Si hay otro año para ser evaluado en el período de estudio para el sitio seleccionado, regrese al Paso 8. De lo contrario, continúe con el Paso 13. Este paso crea un ciclo a través de los Pasos 8 a 12 que se repite para cada año del período de evaluación del sitio seleccionado. Paso 13: aplicar el método EB específico del sitio (si corresponde). Si el Método EB específico del sitio es aplicable se determina en el Paso 3 utilizando los criterios de la Parte C, Apéndice A.2. YO . Si no es aplicable, continúe con el Paso 14. Si se aplica el Método EB específico del sitio, se utilizan los criterios del Método EB del Paso 6 (detallados en la Parte C, Apéndice A.2.4.) para asignar los choques observados a cada sitio individual. El método EB específico del sitio combina la estimación del modelo predictivo de la frecuencia de accidentes promedio pronosticada, Npredicled ' con la frecuencia de accidentes observada del sitio específico, Nob- ser„d . Esto proporciona una estimación más fiable desde el punto de vista estadístico de la frecuencia media esperada de accidentes del sitio seleccionado. Para aplicar el Método EB específico del sitio, además del material de la Parte C, Apéndice A.2.4 , también se usa el parámetro de sobredispersión, k, para el SPF. El parámetro de sobredispersión proporciona una indicación de la fiabilidad estadística del SPF. Cuanto más cerca de cero esté el parámetro de sobredisper- sión, más fiable estadísticamente será el SPF. Este parámetro se usa en el método EB específico del sitio para proporcionar una ponderación a Npredicted y Nobserved . Los parámetros de sobredispersión se pro- porcionan para cada SPF en los capítulos de la Parte C.
  • 28. Aplique el método EB específico del sitio a un período de tiempo futuro si corresponde. La frecuencia de choque promedio esperada estimada obtenida en esta sección se aplica al período de tiempo en el pasado para el cual se recopilaron los datos de choque observados. La Sección A.2.6 en el Apéndice A de la Parte C proporciona un método para convertir la estimación de la frecuencia promedio esperada de choques para un período de tiempo pasado a un período de tiempo futuro. Paso 14: si hay otro sitio para evaluar, regrese al Paso 7; de lo contrario, continúe con el Paso 15. Este paso crea un circuito para los Pasos 7 a 13 que se repite para cada segmento o intersección de la carretera dentro del área de estudio. Paso 15—Aplicar el Método EB a nivel de proyecto (si el Método EB específico del sitio no es aplicable). Este paso es aplicable a las condiciones existentes cuando los datos de accidentes observados están dis- ponibles, pero no se pueden asignar con precisión a sitios específicos (p. ej., el informe de accidentes puede identificar accidentes que ocurren entre dos intersecciones, pero no es preciso para determinar una ubica- ción precisa en el segmento) . El Método EB se analiza en la Sección C 16.6. En la Parte C, Apéndice A.2.5, se proporciona una descripción detallada del Método EB a nivel de proyecto. Paso 16: sume todos los sitios y años en el estudio para estimar el total de fallas o la frecuencia promedio de fallas para la red El número total estimado de accidentes dentro de los límites de la red o de la instalación durante los años del período de estudio se calcula utilizando la Ecuación C-2: calzada segmentos Dónde: número total total esperado de choques dentro de los límites de la calzada del estudio para todos los años en el período de interés. O bien, la suma de la frecuencia promedio esperada de choques para cada año para cada sitio dentro de los límites de carretera definidos dentro del período de estudio; frecuencia de choques promedio esperada para un segmento de carretera utilizando el método predictivo durante un año; y la frecuencia promedio esperada de choques para una intersección utilizando el método predictivo du- rante un año, La ecuación C-2 representa el número total esperado de choques que se estima que ocurrirán durante el período de estudio. La Ecuación C-3 se usa para estimar la frecuencia promedio total esperada de choques dentro de los límites de la red o la instalación durante el período de estudio. romedio total ¯ norte Dónde:
  • 29. total venga total estimada que ocurrirá dentro de los límites definidos de la calzada durante el período de estudio; y n número de años en el período de estudio. Independientemente de si se usa el total o el promedio total, un enfoque consistente en los métodos produ- cirá comparaciones confiables. Paso 17—Determinar si existe un diseño, tratamiento o AADT pronosticado alternativo para ser evaluado. Los pasos 3 a 16 del método predictivo se repiten según corresponda, no solo para los mismos límites de la calzada, sino también para diseños geométricos alternativos, tratamientos o períodos de interés o AADT pronosticados. Paso 18—Evaluar y comparar resultados. El método predictivo se utiliza para proporcionar una estimación estadísticamente fiable de la frecuencia media esperada de choques dentro de los límites definidos de la red o la instalación durante un período de tiempo determinado para un diseño geométrico determinado y características de control del tráfico y un AADT conocido o estimado. Los resultados del método predictivo se pueden utilizar para una serie de pro- pósitos diferentes. Los métodos para estimar la eficacia de un proyecto se presentan en la Sección C 7. La Parte B del HSM incluye una serie de métodos para la evaluación de la eficacia y la selección de redes, muchos de los cuales utilizan el método predictivo. Los usos de ejemplo incluyen : • Examinar una red para clasificar los sitios e identificar aquellos sitios que probablemente respondan a una mejora de la seguridad; • Evaluar la efectividad de las contramedidas después de un período de implementación; y • Estimar la eficacia de las contramedidas propuestas en una instalación existente. C.6. CONCEPTOS DEL MÉTODO PREDICTIVO Los 18 pasos del método predictivo se resumen en la Sección C-5. La Sección C .6 proporciona una expli- cación adicional de algunos de los pasos del método predictivo. Los detalles sobre el procedimiento para determinar un factor de calibración para aplicar en el Paso 1 1 se proporcionan en la Parte C, Apéndice A. l. Los detalles sobre el Método EB, que se requiere en los Pasos 6, 13 y 15, se proporcionan en la Parte C, Apéndice A.2. C.6.1. Límites de carreteras y tipos de instalaciones En el Paso I del método predictivo, se definen la extensión o los límites de la red vial en consideración y se determina el tipo o tipos de instalaciones dentro de esos límites. La Parte C proporciona tres tipos de insta- laciones: dos carriles rurales, caminos de dos vías, carreteras rurales de varios carriles y arterias urbanas y suburbanas. En el Paso 5 del método predictivo, el camino dentro de los límites de camino definidos se divide en sitios individuales, que son segmentos de camino homogéneos o intersecciones. Una instalación consta de un conjunto contiguo de intersecciones individuales y segmentos de carretera, denominados "si- tios". Una red vial consta de una serie de instalaciones contiguas. La clasificación de un área como urbana, suburbana o rural está sujeta a las características de la vía, la población circundante y los usos del suelo, y queda a discreción del usuario. En el HSM, la definición de áreas "urbanas" y "rurales" se basa en las pautas de la Administración Federal de Carreteras ( FHWA ) que clasifican las áreas "urbanas" como lugares dentro de los límites urbanos donde la población es mayor a
  • 30. 5,000 personas. Las áreas "rurales" se definen como lugares fuera de las áreas urbanas donde la población es inferior a 5.000 habitantes. El HSM usa el término "suburbano" para referirse a las porciones periféricas de un área urbana; el método predictivo no distingue entre zonas urbanas y suburbanas de un área desa- rrollada, Para cada tipo de instalación, se proporcionan SPF y CMF para tipos de sitios individuales específicos (es decir, intersecciones y segmentos de caminos). El método predictivo se usa para determinar la frecuencia promedio esperada de accidentes para cada sitio individual en el estudio para todos los años en el período de interés, y la estimación general de accidentes es la suma acumulada de todos los sitios para todos los años. Los tipos de instalaciones y los tipos de sitios de instalaciones en la Parte C del HSM se definen a continua- ción. La Tabla Cl resume los tipos de sitios para cada uno de los tipos de instalaciones que se incluyen en cada uno de los capítulos de la Parte C: • El Capítulo 10—Carreteras rurales de dos carriles y dos sentidos—incluye todas las carreteras rurales con operación de tráfico de dos carriles y dos sentidos. El Capítulo 10 también aborda las carreteras de dos carriles y dos sentidos con carriles centrales de doble sentido para girar a la izquierda y las carreteras de dos carriles con carriles adicionales para pasar o subir o con segmentos cortos de secciones transversales de cuatro carriles (hasta dos millas de longitud). ) donde los carriles adicionales en cada dirección se pro- porcionan específicamente para mejorar las oportunidades de adelantamiento. Los tramos cortos de carre- tera con secciones transversales de cuatro carriles funcionan esencialmente como carreteras de dos carriles con carriles de adelantamiento uno al lado del otro y, por lo tanto, están dentro del alcance de la metodología de carreteras de dos carriles y dos sentidos. Las carreteras rurales con secciones más largas de secciones transversales de cuatro carriles pueden abordarse con los procedimientos para carreteras rurales de carriles múltiples del Capítulo 1 1. El Capítulo 10 incluye intersecciones de tres y cuatro tramos con control de parada en caminos secundarios e intersecciones señalizadas de cuatro tramos en todos los tramos. las secciones transversales de la calzada a las que se aplica el capítulo. • Capítulo II Carreteras Rurales de Varios Carriles—incluye carreteras rurales de varios carriles sin control total de acceso. Esto incluye todas las carreteras secundarias rurales con cuatro carriles de circulación directos, excepto las carreteras de dos carriles con carriles de paso de lado a lado, como se describe ante- riormente. El Capítulo 1 1 incluye intersecciones de tres y cuatro ramales con control de parada en caminos secundarios e intersecciones señalizadas de cuatro ramales en todas las secciones transversales de carre- teras a las que se aplica el capítulo. • El Capítulo 12—Carreteras Arteriales Urbanas y Suburbanas incluye arterias sin control total de acceso, que no sean autopistas, con dos o cuatro carriles directos en áreas urbanas y suburbanas. El Capítulo 12 incluye intersecciones de tres y cuatro tramos con control de parada de caminos secundarios o control de semáforos y rotondas en todas las secciones transversales de carreteras a las que se aplica el capítulo. C.6.2. Definición de Tramos de Carretera e Intersecciones Los modelos predictivos para segmentos de calzada estiman la frecuencia de choques que ocurrirían en la calzada si no hubiera una intersección . Los modelos predictivos para una intersección estiman la frecuencia de choques adicionales que ocurren debido a la presencia de la intersección. Un segmento de carretera es una sección de vía continua que proporciona una operación de tráfico en dos sentidos, que no está interrumpida por una intersección, y consta de características geométricas y de control de tráfico homogéneas. Un segmento de calzada comienza en el centro de una intersección y termina en el
  • 31. centro de la siguiente intersección, o donde hay un cambio de un segmento de calzada homogéneo a otro segmento homogéneo. El modelo de segmento de carretera estima la frecuencia de choques relacionados con el segmento de carretera que ocurren en la Región B en la Figura C-3. Cuando un segmento de carretera comienza o termina en una intersección, la longitud del segmento de carretera se mide desde el centro de la intersección. Las intersecciones se definen como la unión de dos o más segmentos de carretera. Los modelos de inter- sección estiman la frecuencia promedio pronosticada de choques que ocurren dentro de los límites de una intersección (Región A de la Figura C-3) y choques relacionados con la intersección que ocurren en los tramos de la intersección (Región B en la Figura C-3). Cuando el Método EB es aplicable a un nivel específico del sitio (consulte la Sección C.6.6), los accidentes observados se asignan a sitios individuales. Algunos choques observados que ocurren en intersecciones pueden tener características de choques en segmentos de carreteras y algunos choques en segmentos de carreteras pueden atribuirse a intersecciones. Estos bloqueos se asignan individualmente al sitio apropiado. El método para asignar y clasificar choques como choques de segmentos de carreteras individuales y cho- ques de intersecciones para usar con el Método EB se describe en la Parte C, Apéndice A, 2.3. En la Figura C-3, todos los choques observados que ocurren en la Región A se asignan como choques en intersecciones, pero los choques que ocurren en la Región B pueden asignarse como choques en segmen- tos de carreteras o choques en intersecciones según las características del choque.
  • 32. C-14 Usando estas definiciones, los modelos predictivos de segmentos de carreteras estiman la frecuencia de choques que ocurrirían en la carretera si no hubiera una intersección. Los modelos predictivos de intersec- ción estiman la frecuencia de choques adicionales que ocurren debido a la presencia de la intersección. Segmento Longitud ( centro de intersección a centro de intersección) A Todos los accidentes que ocurren dentro de esta región se clasifican como accidentes de intersección. B Los choques en esta región pueden estar relacionados con segmentos o intersecciones según las caracte- rísticas del choque. Figura C-3. Definición de Tramos de Carretera e Intersecciones Los SPF son modelos de regresión para estimar la frecuencia promedio prevista de choques de segmentos o intersecciones de carreteras individuales. En el Paso 9 del método predictivo, se utilizan los SPF apropia- dos para determinar la frecuencia de choque promedio pronosticada para el año seleccionado para condi- ciones base específicas. Cada SPF en el método predictivo se desarrolló con datos de accidentes observa- dos para un conjunto de sitios similares. En los SPF desarrollados para el HSM, la variable dependiente estimada es la frecuencia de choque promedio pronosticada para un segmento de carretera o intersección en condiciones base y las variables independientes son los AADT del segmento de carretera o tramos de intersección (y, en algunos casos, algunos otros). variables como la longitud del tramo de calzada). En la Ecuación C-4 se muestra un ejemplo de un SPF (para segmentos de carreteras rurales de dos vías y dos carriles del Capítulo 10). N = (AADT) x (L) x (365) x | x 4-0.4865) spfrs Dónde: spfrs pronosticó la frecuencia promedio de choques estimada para las condiciones base utilizando un mo- delo de regresión estadística ; MDT (vehículos/día) en el segmento de la vía; y longitud del segmento de carretera (millas).
  • 33. Los SPF se desarrollan a través de técnicas estadísticas de regresión múltiple utilizando datos históricos de accidentes recopilados durante varios años en sitios con características similares y que cubren una amplia gama de AADT. Los parámetros de regresión de los SPF se determinan asumiendo que las frecuencias de accidentes siguen una distribución binomial negativa. La distribución binomial negativa es una extensión de la distribución de Poisson que normalmente se usa para frecuencias de accidentes. Sin embargo, la media y la varianza de la distribución de Poisson son iguales. A menudo, este no es el caso de las frecuencias de accidentes en las que la variación normalmente supera la media. La distribución binomial negativa incorpora un parámetro estadístico adicional, el parámetro de sobredisper- sión que se estima junto con los parámetros de la ecuación de regresión. El parámetro de sobredispersión tiene valores positivos. Cuanto mayor sea el parámetro de sobredispersión, más variarán los datos de cho- que en comparación con una distribución de Poisson con la misma media. El parámetro de sobredispersión se usa para determinar un factor de ajuste ponderado para usar en el Método EB descrito en la Sección C.6.6. Los factores de modificación de choque (CMF) se aplican a la estimación de SPF para tener en cuenta las diferencias geométricas o geográficas entre las condiciones base del modelo y las condiciones locales del sitio en consideración. Los CMF y su aplicación a los SPF se describen en la Sección C-6.4. Para aplicar un SPF, es necesaria la siguiente información relacionada con el sitio en cuestión: • Diseño geométrico básico e información geográfica del sitio para determinar el tipo de instalación y si hay un SPF disponible para ese tipo de sitio; • información de AADT para la estimación de períodos pasados, o estimaciones de pronóstico de AADT para la estimación de períodos futuros; y • Diseño geométrico detallado del sitio y condiciones base (detallado en cada uno de los capítulos de la Parte C) para determinar si las condiciones del sitio varían de las condiciones base y, por lo tanto, se aplica un CMF. Actualización de los valores predeterminados de la gravedad del choque y la distribución del tipo de colisión para las condiciones locales Además de estimar la frecuencia de choque promedio pronosticada para todos los choques, los SPF se pueden usar para estimar la distribución de la frecuencia de choque por tipos de gravedad de choque y por tipos de colisión (como choques de un solo vehículo o de entrada). Los modelos de distribución en el HSM son distribuciones predeterminadas. Cuando se disponga de datos locales suficientes y apropiados, los valores predeterminados (para los tipos de gravedad de colisión y los tipos de colisión y la proporción de colisiones nocturnas) se pueden reemplazar con valores derivados localmente cuando se indique explícitamente en los Capítulos 10, 11 y 12. La calibra- ción de las distribuciones predeterminadas a las condiciones locales se describe en detalle en la Parte C, Apéndice A. I . YO . Desarrollo de SPF locales
  • 34. Algunos usuarios de HSM pueden preferir desarrollar SPF con datos de su propia jurisdicción para usar con el método predictivo en lugar de calibrar los SPF presentados en el HSM. El Apéndice A de la Parte C brinda orientación sobre el desarrollo de SPF específicos de la jurisdicción que son adecuados para usar con el método predictivo. No se requiere el desarrollo de SPF específicos de jurisdicción. C.6.3. Factores de modificación de choque (CMF) En el Paso 10 del método predictivo, se determinan los CMF y se aplican a los resultados del Paso 9. Los CMF se utilizan en la Parte C para ajustar la frecuencia de choque promedio prevista estimada por el SPF para un sitio con condiciones base a la frecuencia de choque promedio prevista para las condiciones espe- cíficas del sitio seleccionado. Los CMF son la relación de la frecuencia de choque promedio estimada de un sitio en dos condiciones diferentes. Por lo tanto, un CMF representa el cambio relativo en la frecuencia de accidentes promedio estimada debido a un cambio en una condición específica (cuando todas las demás condiciones y caracte- rísticas del sitio permanecen constantes). La Ecuación C-5 muestra el cálculo de un CMF para el cambio en la frecuencia promedio estimada de accidentes de la condición del sitio 'a' a la condición del sitio frecuencia media estimada de accidentes con la condición "b" frecuencia media estimada de accidentes con la condición "a" Los CMF definidos de esta manera para los accidentes esperados también se pueden aplicar a la compa- ración de accidentes previstos entre la condición del sitio 'a' y la condición del sitio 'b'. Los CMF son una estimación de la efectividad de la implementación de un tratamiento en particular, también conocido como contramedida, intervención, acción o diseño alternativo. Los ejemplos incluyen: iluminar un segmento de carretera sin iluminación, pavimentar arcenes de grava, señalizar una intersección controlada por alto, aumentar el radio de una curva horizontal o elegir un tiempo de ciclo de señal de 70 segundos en lugar de 80 segundos. Los CMF también han sido desarrollado para condiciones que no están asociados con la carretera, pero representan las condiciones geográficas que rodean el sitio o las condiciones demográficas de los usuarios del sitio. Por ejemplo, el número de expendios de bebidas alcohólicas en las proximidades de un sitio. Los valores de CMF en el HSM se determinan para un conjunto específico de condiciones base. Estas condiciones base cumplen el papel de la condición del sitio 'a' en la Ecuación C-5. Esto permite comparar las opciones de tratamiento con una condición de referencia específica. Por ejemplo, los valores de CMF para el efecto de los cambios de ancho de carril se determinan en comparación con una condición base de ancho de carril de 12 pies. En las condiciones base (es decir, sin cambios en las condiciones), el valor de un CMF es 1,00. Los valores de CMF inferiores a 1,00 indican que el tratamiento alternativo reduce la fre- cuencia media estimada de accidentes en comparación con la condición base. Los valores de CMF supe- riores a 1,00 indican que el tratamiento alternativo aumenta la frecuencia estimada de choques en compa- ración con la condición base. La relación entre un CMF y el cambio porcentual esperado en la frecuencia de accidentes se muestra en la Ecuación C-6.
  • 35. Porcentaje de Reducción de Accidentes — 100% x (1.00 — CMF) por ejemplo , Si un CMF = 0,90, el cambio porcentual esperado es 100 % x (l - 0,90) = 10 %, lo que indica un cambio del 10 % en la frecuencia de accidentes promedio estimada. Si un CMF — 1.20, entonces el cambio porcentual esperado es 100% x (l 1.20) ——20%, lo que indica un cambio de —20% en la frecuencia de choque promedio estimada. Aplicación de CMF para ajustar las frecuencias de choque para condiciones específicas del sitio En los modelos predictivos de la Parte C, una estimación de SPF se multiplica por una serie de CMF para ajustar la estimación de la frecuencia promedio de accidentes de las condiciones base a las condiciones específicas presentes en ese sitio (consulte, por ejemplo, la Ecuación CI). Los CMF son multiplicativos por- que la suposición más razonable basada en el conocimiento actual es asumir la independencia de los efec- tos de las características que representan. Existe poca investigación sobre la independencia de estos efec- tos. El uso de datos de choques observados en el Método EB (consulte la Sección C.6.6 y el Apéndice A de la Parte C) puede ayudar a compensar cualquier sesgo que pueda ser causado por la falta de independencia de los CMF. A medida que se realicen nuevas investigaciones, es posible que las futuras ediciones del HSM puedan abordar la independencia (o la falta de ella) de los efectos CMF de manera más completa. Aplicación de CMF en la estimación del efecto sobre las frecuencias de accidentes de los tratamientos o contramedidas propuestos Los CMF también se utilizan para estimar los efectos anticipados de futuros tra- tamientos o contramedidas propuestos (p. ej., en algunos de los métodos discutidos en la Sección C. 7). Cuando se apliquen múltiples tratamientos o contramedidas al mismo tiempo y se presuma que tienen efec- tos independientes, los CMF para los tratamientos combinados son multiplicativos. Como se discutió ante- riormente, existe investigación limitada con respecto a la independencia de los efectos de los tratamientos individuales entre sí. Sin embargo, en el caso de los tratamientos propuestos que aún no se han implemen- tado, no hay datos de choque observados para la condición futura que brinden compensación por sobresti- mar la efectividad pronosticada de múltiples tratamientos. Por lo tanto, se requiere juicio de ingeniería para evaluar las interrelaciones y la independencia de múltiples tratamientos en un sitio. La comprensión limitada de las interrelaciones entre varios tratamientos requiere consideración, especial- mente cuando se multiplican varios CMF. Es posible sobrestimar el efecto combinado de múltiples trata- mientos cuando se espera que más de uno de los tratamientos pueda afectar el mismo tipo de accidente. La implementación de carriles y arcenes más anchos a lo largo de un corredor es un ejemplo de un trata- miento combinado donde la independencia de los tratamientos individuales no está clara porque se espera que ambos tratamientos reduzcan los mismos tipos de accidentes. Al implementar tratamientos potencial- mente interdependientes, los usuarios deben ejercer su criterio de ingeniería para evaluar la interrelación y/o la independencia de los elementos o tratamientos individuales que se están considerando implementar dentro del mismo proyecto. Estos supuestos pueden cumplirse o no al multiplicar los CMF en consideración junto con un SPF o con la frecuencia de accidentes observada de un sitio existente. El juicio de ingeniería también es necesario en el uso de CMF combinados donde los tratamientos múltiples cambian la naturaleza general o el carácter del sitio. En este caso, ciertos CMF utilizados en el análisis de las condiciones del sitio existente y C-17
  • 36. el tratamiento propuesto puede no ser compatible. Un ejemplo de esta preocupación es la instalación de una rotonda en una intersección urbana de dos vías, con parada controlada o señalizada. Dado que actual- mente no se dispone de un SPF para rotondas, el procedimiento para estimar la frecuencia de accidentes después de instalar una rotonda (consulte el Capítulo 1 2) es estimar primero la frecuencia de accidentes promedio para las condiciones del sitio existente y luego aplicar un CMF para la conversión de una inter- sección convencional. a una rotonda. Claramente, la instalación de una rotonda cambia la naturaleza del sitio, de modo que otras CMF que se pueden aplicar para abordar otras condiciones en la ubicación de doble sentido con parada controlada pueden dejar de ser relevantes. CMF y error estándar El error estándar se define como la desviación estándar estimada de la diferencia entre los valores estima- dos y los valores de los datos de la muestra. Es un método para evaluar el error de un valor estimado o modelo. Cuanto menor sea el error estándar, más fiable (menos error) será la estimación. Todos los valores de CMF son estimaciones del cambio en la frecuencia promedio esperada de accidentes debido a un cambio en una condición específica más o menos un error estándar. Algunos CMF en el HSM incluyen un valor de error estándar, lo que indica la variabilidad de la estimación de CMF en relación con la muestra. valores de datos El error estándar también se puede usar para calcular un intervalo de confianza para el cambio estimado en la frecuencia promedio esperada de choques. Los intervalos de confianza se pueden calcular usando múl- tiplos del error estándar usando la Ecuación C-7 y los valores de la Tabla C-2. - CMF ± (SE x MSE) Dónde: intervalo de confianza, o rango de valores estimados dentro del cual es A- Yo probable que ocurra el fi- valor ; CMF choque factor de modifi- cación ; SE error estándar del CMF; y MSE múltiplo del error están- dar. Tabla C-2. Construcción de intervalos de confianza utilizando el error estándar CMF Nivel deseado de confianza Intervalo de confianza babilidad de que el valor ver- dadero esté dentro de los in- tervalos estimados) ltiplo de error estándar (MSE) para usar en la ecuación C-7 Bajo 65-70% Medio 2 Alto 99,9% 3 CMF en el HSM Parte C Los valores de CMF en el HSM se explican en el texto (por lo general, donde hay una gama limitada de opciones para un tratamiento en particular), en una fórmula (donde las opciones de tratamiento son variables
  • 37. continuas) o en tablas (donde los valores de CMF varían según el tipo de instalación). o están en categorías discretas). A continuación se explican las diferencias entre los CMF de la Parte C y los CMF de la Parte D. La Parte D contiene todos los CMF en el HSM. Algunos CMF de la Parte D están incluidos en la Parte C para su uso con SPF específicos. Otros CMF de la Parte D no se presentan en la Parte C, pero se pueden usar en los métodos para estimar el cambio en la frecuencia de accidentes descritos en la Sección C. 7. C.6.4. Calibración de las funciones de desempeño de seguridad a las condiciones locales Los modelos predictivos de los Capítulos 10, 11 y 12 tienen tres elementos básicos: funciones de desem- peño de seguridad, factores de modificación de colisión y un factor de calibración. Los SPF se desarrollaron como parte de la investigación relacionada con HSM a partir de los conjuntos de datos disponibles más completos y consistentes. Sin embargo, el nivel general de frecuencia de accidentes puede variar sustan- cialmente de una jurisdicción a otra por una variedad de razones, incluidos los umbrales de notificación de accidentes y los procedimientos del sistema de notificación de accidentes. Estas variaciones pueden dar como resultado que algunas jurisdicciones experimenten sustancialmente más accidentes de tráfico infor- mados en un tipo de instalación en particular que en otras jurisdicciones. Además, algunas jurisdicciones pueden tener variaciones sustanciales en las condiciones entre áreas dentro de la jurisdicción (p. ej., con- diciones de conducción en invierno con nieve en una parte del estado y condiciones de conducción en invierno con lluvia en otra parte del estado). Por lo tanto, para que el método predictivo brinde resultados que sean confiables para cada jurisdicción que los utiliza, es importante que los SPF en la Parte C estén calibrados para su aplicación en cada jurisdicción. Los métodos para calcular los factores de calibración para los segmentos de carretera, Cr, y las intersecciones, C, se incluyen en la Parte C, Apéndice A para permitir que las agencias de carreteras ajusten el SPF para que coincida con las condiciones locales. Los factores de calibración tendrán valores superiores a 1,0 para carreteras que, en promedio, experimentan más accidentes que las carreteras utilizadas en el desarrollo de los SPF. Las carreteras que, en promedio, experimentan menos choques que las carreteras utilizadas en el desarrollo del SPF, tendrán factores de calibración inferiores a I .01 C.6.5. Ponderación mediante el método empírico de Bayes El Paso 13 o el Paso 15 del método predictivo son pasos opcionales que se aplican solo cuando los datos de accidentes observados están disponibles para el sitio específico o para toda la instalación de interés. Cuando se dispone de datos de choques observados y un modelo predictivo, la confiabilidad de la estima- ción mejora al combinar ambas estimaciones. El método predictivo de la Parte C utiliza el método Empirical Bayes (L, denominado en el presente documento como Método EB. El Método EB se puede usar para estimar la frecuencia promedio esperada de choques para períodos pa- sados y futuros y se puede usar a nivel específico del sitio o del proyecto (donde los datos observados pueden conocerse para una instalación en particular, pero no en el sitio). nivel específico). Para un sitio individual (es decir, el Método EB específico del sitio), el Método EB combina la frecuencia de accidentes observada con la estimación del modelo predictivo usando la Ecuación C-8. El método EB utiliza un factor ponderado, w, que es una función del parámetro de sobredispersión de SPF, k, para combinar las dos estimaciones. Por lo tanto, el ajuste ponderado depende únicamente de la varianza del modelo SPF. El factor de ajuste ponderado, w, se calcula usando la Ecuación C-9.
  • 38. esperadopredicho + (1.00 -w) No observado 1
  • 39. donde : esperado estimación de la frecuencia promedio esperada de choques para el pe- ríodo de estudio; predicho estimación del modelo predictivo de la frecuencia de accidentes prome- dio prevista para el período de estudio; obser- vado frecuencia de accidentes observados en el sitio durante el período de estudio; ajuste ponderado que se colocará en la predicción SPF; y el parámetro de sobredispersión del SPF aso- ciado. c-19 A medida que aumenta el valor del parámetro de sobredispersión, el valor del factor de ajuste ponderado disminuye y, por lo tanto, se pone más énfasis en la frecuencia de accidentes observada que en la prevista por SPF. Cuando los datos utilizados para desarrollar un modelo están muy dispersos, es probable que la precisión del SPF resultante sea menor; en este caso, es razonable poner menos peso en la estimación de SPF y más peso en la frecuencia de accidentes observada. Por otro lado, cuando los datos utilizados para desarrollar un modelo tienen poca sobredispersión, es probable que la confiabilidad del SPF resultante sea mayor; en este caso, es razonable dar más peso a la estimación del SPF y menos peso a la frecuencia de accidentes observada. En el Apéndice A de la Parte C se incluye una discusión más detallada del Método EB. El método EB no se puede aplicar sin un SPF aplicable y datos de accidentes observados. Puede haber circunstancias en las que un SPF no esté disponible o no se pueda calibrar para las condiciones locales o circunstancias en las que los datos de accidentes no estén disponibles o no sean aplicables a las condicio- nes actuales. Si el Método EB no es aplicable, los Pasos 6, 13 y 15 no se llevan a cabo. C.7. MÉTODOS PARA ESTIMAR LA EFICACIA EN SEGURIDAD DE UN PROYECTO PROPUESTO El método predictivo de la Parte C proporciona una metodología estructurada para estimar la frecuencia promedio esperada de choques donde se especifican características de control de tráfico y diseño geomé- trico. Existen cuatro métodos para estimar el cambio en la frecuencia promedio esperada de choques de un proyecto propuesto o una alternativa de diseño de proyecto (es decir, la efectividad de los cambios propues- tos en términos de reducción de choques). En orden de confiabilidad predictiva (de mayor a menor) estos son: • Método I—Aplicar el método predictivo de la Parte C para estimar la frecuencia promedio esperada de cho- ques de las condiciones existentes y propuestas. • Método 2 Aplicar el método predictivo de la Parte C para estimar la frecuencia de choque promedio esperada de la condición existente y aplicar un CMF de proyecto apropiado de la Parte D (es decir, un CMF que