Nuevo modelo estadístico para los puntos negros de las carreteras

28/11/2014

Nuevo modelo estadístico para los puntos negros de las carreteras

El profesor de la ULPGC Emilio Gómez ha participado, junto a investigadores de la Universidad de Cantabria, en desarrollar un modelo más simple y eficaz que pueda determinar las principales causas de siniestralidad en puntos negros de las carreteras españolas.

 

puntos-negros-3.jpg

Emilio Gómez, profesor del Departamento de Métodos Cuantitativos en Economía y Gestión de la ULPGC, trabaja, desde hace varios años, junto a profesores de la Universidad de Cantabria en el desarrollo de métodos estadísticos actuariales en el ámbito de siniestros de automóviles. Sus trabajos de investigación dieron como fruto en el año 2008 el reconocimiento, junto al profesor J.M. Sarabia, del premio Internacional de Seguros Julio Castelo Matrán, otorgado por la Fundación Mapfre.

 

A raíz de estas primeras investigaciones, el equipo de investigadores de ambas universidades españolas decidió aplicar un nuevo modelo estadístico que permitiera determinar las causas de los principales accidentes ocurridos en los ‘puntos negros’ de las carreteras españolas. “Nos basamos en los datos de la Dirección General de Tráfico, del período 2003-2007, que son los últimos que se han publicado, para analizar los distintos factores que tienen lugar en el escenario de un accidente de tráfico”, señala el profesor Emilio Gómez.

 

Para ello, utilizaron un nuevo modelo estadístico de uso más sencillo que en pocos segundos puede determinar dichas causas. “En estos modelos estadísticos, en los que se manejan grandes bases de datos, es muy importante el tiempo de computación para analizar el fenómeno de accidentes en carreteras, y en el caso de nuestro modelo, dichos tiempos son prácticamente nulos”.

 

Para el estudio, los investigadores diferenciaron, en la base de datos facilitado por la Dirección General de Tráfico, el tipo de accidentes, y los agruparon según la vía urbana donde se producían. “Para determinar los puntos negros de las carreteras, escogimos aquellos tramos de 100 metros de vía urbana en los que se habían producido tres o más accidentes a lo largo de un año, y contabilizamos el número de fallecidos en ellos”. Asimismo, entre las variables estudiadas, se utilizaron, por ejemplo, el tipo de vía, el tipo de colisión, quién gestiona esa vía, etc… “De este modo, conseguimos determinar fielmente qué factores son los que más afectan al número de accidentes en una vía, y cuántos fueron los fallecidos como consecuencia de ellos”, explica el profesor Gómez.

 

Resultados del trabajo 

Entre los resultados obtenidos cabe destacar que, en cuanto al número de accidentes, las variables relevantes que explican los mismos corresponden principalmente al hecho de circular por autovías y por autopistas libres de peaje, con un efecto negativo en este último caso. Estas variables, junto al número de vehículos implicados aparecen también para explicar el número de muertos en los puntos negros. Es interesante destacar que, en general, en cuanto a las bases de datos consideradas, el número de accidentes y muertos ocurridos en el período precedente tiene también un efecto negativo en el período considerado, indicando supuestamente una mayor precaución del conductor al circular en dicha zona.

 

Es la primera vez que un estudio de esta naturaleza se lleva a cabo en nuestro país, en el que la siniestralidad y la muerte en carretera continua siendo, aunque en menor medida en los últimos años, una lacra que requiere un estudio con carácter prioritario.

 

El trabajo ha sido publicado en la revista internacional ‘Accident Analysis & Prevention’, que es puntera en el sector de accidentes y prevención de los mismos.

 

Para el profesor de la ULPGC, este tipo de modelos estadísticos constituye una herramienta muy útil en la gestión del tráfico y el mantenimiento de las vías. De hecho, su grupo de trabajo está especialmente interesado en poder llevar a cabo un estudio similar sobre los accidentes e incidentes del servicio de guaguas en la ciudad de Las Palmas de Gran Canaria, con el fin de que los datos ayuden a mejorar los trayectos por los que discurre el principal transporte público de la capital grancanaria, evitando ‘puntos negros’ localizados en las carreteras de la ciudad.