CLUSTERIZACIÓN Y ESTUDIO DE LA ACCIDENTALIDAD DEL …

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CLUSTERIZACIÓN Y ESTUDIO DE LA ACCIDENTALIDAD DEL SISTEMA TRANSMILENIO, BOGOTÁ 2005-2010

JUAN LUNA MONROY Trabajo de grado para optar al título de

Ingeniero Civil

Asesor JUAN MIGUEL VELASQUEZ TORRES

Instructor Departamento de Ingeniería Civil y Ambiental

Universidad de los Andes

UNIVERSIDAD DE LOS ANDES FACULTAD DE INGENIERÍA

DEPARTAMENTO DE INGENIERÍA CIVIL Y AMBIENTAL BOGOTÁ, D.C.

2012

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Tabla de contenido

Índice de Figuras ................................................................................................................................. 3

Índice de Tablas ................................................................................................................................... 4

Abstract: .............................................................................................................................................. 5

1. Introducción ................................................................................................................................ 6

1.1 Objetivo General ................................................................................................................. 7

1.2 Objetivos Específicos ........................................................................................................... 7

2. Marco Teórico ............................................................................................................................. 8

2.1 El problema de la accidentalidad y la seguridad vial .......................................................... 8

2.2 El TransMilenio, su evolución, e incidencia en la accidentalidad ....................................... 9

2.3 La identificación de factores ............................................................................................. 11

2.4 Clusterización .................................................................................................................... 11

2.4.1 Técnicas Jerárquicas .................................................................................................. 12

2.4.2 Técnicas Particionales ............................................................................................... 12

2.5 Algoritmo K –means .......................................................................................................... 13

3. Bases de datos ........................................................................................................................... 15

3.1 La recolección de datos en Colombia ................................................................................ 16

3.2 Clasificación y manejo de información ............................................................................. 16

4. Aplicación del algoritmo y estudio bianual por tipo de accidente ............................................ 18

4.1 Convenciones de análisis de clusters ................................................................................ 19

4.2 Primer periodo: 2005-2006 ............................................................................................... 20

4.2.1 Análisis de la fatalidad ............................................................................................... 23

4.2.2 Análisis de la accidentalidad simple .......................................................................... 25

4.3 Segundo periodo: 2007-2008 ............................................................................................ 26



4.4 Tercer periodo: 2009-2010 ............................................................................................... 33



5. Evolución e integración de resultados ...................................................................................... 40

6. Conclusiones y recomendaciones ............................................................................................. 51

Referencias ........................................................................................................................................ 54

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ANEXOS ............................................................................................................................................. 55

Registro fotográfico del sistema ................................................................................................... 55

Índice de Figuras Figura 1 - Líneas troncales y distribución de alimentadores dentro del sistema.............................. 10

Figura 2 - Clusterización jerárquica ................................................................................................... 12

Figura 3 - Clusterización particional .................................................................................................. 13

Figura 4 - Convenciones adoptadas para análisis cluster .................................................................. 19

Figura 5 - Distribución por tipo de accidente, Periodo 2005-2006 ................................................... 20

Figura 6 - Conformación de grupos a partir de clusters seleccionados, Periodo 2005-2006 ........... 21

Figura 7 - Distribución de parámetros tiempo-espacio, Periodo 2005-2006 .................................... 23

Figura 8 - Participación modal dentro de la accidentalidad fatal, Periodo 2005-2006..................... 24

Figura 9 - Distribución de las causas de accidente dentro de la fatalidad, Periodo 2005-2006 ....... 24

Figura 10 - Distribución de modo y causa para los accidentes Tipo 3, Periodo 2005-2006 .............. 26

Figura 11 - Distribución por tipo de accidente, Periodo 2007-2008 ................................................. 26

Figura 12 - Conformación de grupos a partir de clusters seleccionados. Periodo 2007-2008 ......... 27

Figura 13 - Distribución de parámetros tiempo-espacio para los grupos, Periodo 2007-2008 ........ 29

Figura 14 - Participación modal dentro de la accidentalidad fatal, Periodo 2007-2008 ................... 30

Figura 15 - Distribución de las causas de accidente dentro de la fatalidad, Periodo 2007-2008 ..... 31

Figura 16 - Distribución de modo y causa para los accidentes T3, Periodo 2007-2008 .................... 32

Figura 17 - Distribución por tipo de accidente, Periodo 2009-2010 ................................................. 33

Figura 18 - Conformación de grupos a partir de clusters seleccionados, Periodo 2009-2010 ......... 34

Figura 19 - Distribución de parámetros tiempo-espacio para los grupos, Periodo 2009-2010 ........ 36

Figura 20 - Participación modal dentro de la accidentalidad fatal, Periodo 2009-2010 ................... 37

Figura 21 - Distribución de las causas de accidente dentro de la fatalidad, Periodo 2009-2010 ..... 38

Figura 22 - Distribución de modo y causa para los accidentes T3, Periodo 2009-2010 .................... 39

Figura 23 – Evolución general de la accidentalidad por tipo de vehículo ......................................... 40

Figura 24 - Pasajeros movilizados al año en cada modo ................................................................... 41

Figura 25 - Número de accidentes por tipo de choque .................................................................... 42

Figura 26 – Número de accidentes por tipo de atropello ................................................................. 43

Figura 27 – Número de accidentes producidos debido a otros factores .......................................... 44

Figura 28 - Evolución de accidentes fatales en el sistema ................................................................ 45

Figura 29 - Evolución de la totalidad de muertos por año en el sistema .......................................... 45

Figura 30 - Comportamiento general de la accidentalidad según mes............................................. 46

Figura 31 - Comportamiento general de la accidentalidad según hora del día ................................ 47

Figura 32 - Distribución general de la accidentalidad según troncal de ocurrencia ......................... 48

Figura 33 – Comportamiento general de la accidentalidad según afectado .................................... 49

Figura 34 – Evolución general de la accidentalidad originada por atropello al peatón .................... 50

Figura 35 - Evolución general de la accidentalidad originada por choque con particulares ............ 51

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Índice de Tablas

Tabla 1 - Parámetros espaciales y temporales considerados ........................................................... 16

Tabla 2 - Parámetros generales del accidente .................................................................................. 17

Tabla 3 - Caracterización de clusters para grupo de articulados, Periodo 2005-2006 ..................... 22

Tabla 4- Caracterización de clusters para grupo de alimentadores, Periodo 2005-2006 ................ 22

Tabla 5 - Distribución de los periodos de tiempo de accidentalidad fatal, Periodo 2005-2006 ....... 25

Tabla 7 - Caracterización de clusters para grupo de articulados, Periodo 2007-2008..................... 28

Tabla 8 - Caracterización de clusters para grupo de alimentadores, Periodo 2007-2008 ............... 28

Tabla 9 - Distribución de los periodos de tiempo de accidentalidad fatal, Periodo 2007-2008 ....... 31

Tabla 10 - Caracterización de clusters para grupo de articulados, Periodo 2009-2010 .................. 35

Tabla 11 - Caracterización de clusters para grupo de alimentadores, Periodo 2009-2010 .............. 35

Tabla 12 - Distribución de los periodos de tiempo de accidentalidad fatal, Periodo 2009-2010 ..... 38

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Abstract:

En el contexto del fuerte aumento de la demanda de transporte público, y la actual necesidad de

expansión del sistema TransMilenio en Bogotá, Colombia, es importante analizar la evolución de

los accidentes dentro de la red. TransMilenio reporta crecimientos anuales de pasajeros del 9,5%

al año (Cámara de Comercio de Bogotá & Uniandes, 2010), con eventos que para fines del estudio

fueron clasificados por sus consecuencias en: T1: muerte T2: heridos y T3: daños a propiedad

únicamente.

Los accidentes son fenómenos complejos cuyos orígenes se fundan en la simultaneidad de causas,

por lo que el análisis cluster es útil para el reconocimiento de estos patrones heterogéneos de

ocurrencia, esto con el fin de elaborar recomendaciones una vez se reconocen las características

comunes de los diferentes tipos de accidentes. Por esta razón el método clusterización se llevó a

cabo para el grupo más representativo, T2 (80%), y un estudio individual se hizo para los otros dos.

Within the context of strong public transport demand increase, and the current necessity of

expansion of the TransMilenio system in Bogotá, Colombia, it is important to analyze the accident

evolution within the network. TransMilenio reports annual growths of 9.5% passengers per year

(Cámara de Comercio de Bogotá & Uniandes, 2010), with accidents that can be classified by their

consequences in: T1: death, T2: Injuries and T3: property damage only.

Accidents are complex phenomena which origins are simultaneity of causes, therefore cluster

analysis is useful to indentify this heterogeneous patterns of occurrence in order to make

recommendations by recognizing common characteristics of different types of accidents. For that

reason the clusterisation method was implemented for the most representative group, T2 (80%),

and an individual study was made for the other two.

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1. Introducción

Los problemas de movilidad y transporte históricamente han estado presentes dentro de la

evolución de la ciudad de Bogotá, por lo que han sido muchos los esfuerzos que las diferentes

administraciones han realizado para combatir el problema.

Dentro de la búsqueda de soluciones efectivas, se resalta la puesta en marcha del sistema

TransMilenio, un sistema de autobús de tránsito rápido o BRT, con un corredor segregado y

basado en la experiencia de la Rede Integrada de Transporte de la ciudad de Curitiba en Brasil,

pero contando con modificaciones a partir de la experiencia de previos proyectos BRT, adoptando

implementaciones desarrolladas internamente en la capital. La puesta en marcha del sistema

evidencia cómo en la última década la capital ha hecho importantes avances en materia de

seguridad vial, logrando una reducción significativa en las tasas de accidentalidad.

TransMilenio representa la inversión más importante en movilidad urbana en el país en la última

década, y sin duda los resultados desde la inauguración de su primer troncal en el año 2001, se

traducen en claras mejoras en parámetros tales como tiempos de desplazamiento, pasajeros

transportados por sentido en un una hora, reducción de impactos ambientales, entre otros.

Sin embargo, dentro del contexto de la expansión actual del sistema, y bajo el marco de la

implementación de mejoras que repercutan en la calidad del servicio, resulta importante analizar

la accidentalidad dentro de un sistema que históricamente señala crecimientos anuales del 9,5%

en el número de pasajeros movilizados por año (Cámara de Comercio de Bogotá & Uniandes,

2010) .

Con esto se hace necesaria una evaluación de la accidentalidad en TransMilenio, pues aun cuando

respecto a la participación de otros modos el sistema refleja cifras positivas en materia de

seguridad vial, al tratarse de un sistema en expansión y del modelo BRT de más antigüedad dentro

del territorio nacional (modo BRT ya implementado en otras 5 ciudades: Pereira, Cali, Medellín,

Barranquilla, Bucaramanga y en proyecto para otras 2: Cúcuta, Cartagena), del estudio de la

experiencia bogotana, se busca la formulación de recomendaciones que permitan adoptar

medidas y regulaciones útiles en el desarrollo de los sistemas mencionados, los cuales deberán

estar encaminados a la disminución de potenciales fatalidades dentro de su accidentalidad.

Por definición los accidentes son fenómenos complejos que tienen origen en la simultaneidad de

causas, lo que los hace heterogéneos y por esto en muchos casos la identificación de patrones de

ocurrencia se dificulta. Bajo este panorama, se fundamenta la utilidad de las técnicas de

clusterización, pues se tratan de métodos cuyo uso permite llegar a la homogenización de factores

y parámetros. (Hartigan, 1975)

Así pues, este documento pretende usar el método de clusterización mediante la implementación

del algoritmo K-means, trabajando las bases de datos obtenidas de la entidad TransMilenio S.A,

http://es.wikipedia.org/wiki/Curitiba

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buscando lograr una caracterización de la accidentalidad para el sistema dentro de los años 2005-

2010, mediante una evaluación bianual de 3 periodos, 2005-2006, 2007-2008 y 2009-2010.

1.1 Objetivo General El objetivo del estudio consiste en identificar los factores que contribuyen a los casos de

accidentalidad dentro del sistema TransMilenio, de manera que se logre puntualizar los patrones

más recurrentes, y con esto facilitar la generación de políticas de prevención.

1.2 Objetivos Específicos

- Evidenciar la utilidad de los métodos de clusterización y puntualmente del algoritmo k-

means, para efectos de la organización de variables y su posterior análisis desde su

interrelación y simultaneidad en los accidentes.

- Reconocimiento de las características de los tipos de accidentes sobre los cuales se deben concentrar mayores esfuerzos.

- Generación de recomendaciones útiles en la búsqueda de la reducción de la fatalidad

dentro del sistema, y consideraciones para las expansiones futuras de TransMilenio y de

nuevos sistemas de tipo BRT.

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2. Marco Teórico

2.1 El problema de la accidentalidad y la seguridad vial

Dentro del contexto de la década de la seguridad vial impulsado por la Asamblea General de las

Naciones Unidas (ONU) y la Organización Mundial de la Salud (OMS), propuesta para los años

2011-2020, y con el propósito de mitigar y establecer control sobre el creciente saldo de muertes

y heridos a nivel mundial, se evidencia cómo en la actualidad la accidentalidad se constituye como

un parámetro que obstaculiza el desarrollo de los países.

En general, la mayor parte de estos eventos ocurren en las ciudades, lo que claramente refleja e

incide en el desarrollo de problemas de salud pública e impacto social, que sumados a sus

consecuencias económicas, las cuales según estudios del Fondo de Prevención Vial para el último

trienio anualmente ascienden a cifras entre 4 y 5 billones de pesos de 2010, representando

aproximadamente 0.7% a 0.9% del PIB (Fondo de Prevención Vial, 2010), se tratan de

consecuencias que implican la necesidad de implementar propuestas y estrategias de seguridad

que contrarresten estos flagelos.

Estudios sobre docenas de países latinoamericanos muestran cómo esta epidemia afecta de

manera más significativa a países en desarrollo o de desarrollo medio, de manera que de los

accidentes reportados alrededor del mundo para el año 2000, el 90% recayó sobre países de estas

características (Fraser, 2005).

Colombia dentro del panorama general de la movilidad, según revelan estudios del Fondo de

Prevención Vial , solo para 2010 presentó 5.502 muertos en choques, cifra que se constituye en

evidencia de cómo a nivel mundial los traumatismos por efectos de estos accidentes son

actualmente la causa principal de muerte para individuos entre 15 y 29 años, y la segunda entre

individuos entre 5 y 14 años de edad (OMS). Cifras que según el Forensis del Instituto Nacional de

Medicina Legal y Ciencias Forenses, indican que para Colombia en 2010, hubo una tasa de 12,53

muertes y 86,40 lesiones no fatales por cada cien mil habitantes, con 5.704 y 39.318 víctimas

respectivamente, donde las regiones del país que registraron el mayor número de víctimas en

accidentes de tránsito fueron Antioquia, Valle del Cauca, Cundinamarca, Bogotá D.C y Santander

(Instituto Nacional de Medicina Legal y Ciencias Forenses, 2010).

En este orden de ideas, internamente el reto constituye en disminuir los muertos y heridos

evidenciados en 2010, de forma tal que para 2020 el país logre llegar a una cifra cercana a la mitad

de lo reportado actualmente (Fondo de Prevención Vial, 2010), siguiendo con los puntos fijados

dentro del Plan Nacional de Desarrollo 2010-2014, el cual en su titulo “Crecimiento y sostenible y

competitividad” plantea priorizar la seguridad vial como política de estado, de manera que los

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accidentes de tránsito necesitan ser analizados para identificar posibles factores de riesgo y sus

efectos en la severidad de los mismos (Depaire & Vanhoof, 2008).

De esta manera, el sistema TransMilenio siendo actualmente el medio insignia de la capital y un

hito en la movilidad a nivel mundial, es la razón que fundamenta la importancia del estudio, pues

no solo se trata de evaluar un sector primordial para el transporte de la capital, sino además

abarcarlo orientado a la formulación de recomendaciones útiles para el desarrollo de futuros

sistemas BRT, los cuales deben implementarse en comunión con los pilares de la seguridad vial en

materia de: vías de transito y movilidad más seguras, peatones y usuarios de vías de transito más

seguros, así como en la formulación de iniciativas, que como la ejecución de sistemas de BRT,

acompañados de una puesta en marcha efectiva, permitan una reducción importante en la

accidentalidad nacional.

2.2 El TransMilenio, su evolución, e incidencia en la accidentalidad

El sistema TransMilenio lo podemos clasificar como un sistema integrado de transporte masivo de

tipo BRT completo, el cual tiene circulación en la zona urbana de la capital con buses segregados

de alta capacidad, y cuyo servicio es paralelamente complementado mediante rutas alimentadoras

cuya funcionalidad recae en el cubrimiento de vías locales utilizando buses de mediana capacidad.

La capital actualmente cuenta con 7,3 millones de habitantes y a partir de la vertiginosa tasa de

crecimiento poblacional evidenciada para la década de los 90, en el año 2000, bajo el mandato del

alcalde Enrique Peñalosa, se implementa el TransMilenio. Se trata de un sistema BRT cuya

finalidad recae en optimizar la movilidad, de manera que se implementa bajo un concepto básico

de condensación urbana e impulsado por el crecimiento desmedido de Bogotá. Es entonces un

medio que busca mejoras en la movilidad mediante la disminución de tiempos de viaje,

inseguridad, consumo de suelo y costos de desplazamiento.

En la actualidad el sistema suple el 29% de la totalidad de los viajes efectuados mediante el modo

público en la ciudad, contando con una red de 84 km troncales repartidas en 9 diferentes líneas:

Caracas, Autonorte, Suba, Calle 80, NQS Central, Américas, NQS Sur, Caracas Sur y Eje ambiental,

adicionalmente cuenta con 663 km de rutas alimentadoras repartidas en 83 líneas.

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Figura 1 - Líneas troncales y distribución de alimentadores dentro del sistema

Fuente: TransMilenio S.A. (2012), Web oficial

El sistema diariamente moviliza alrededor de 2’400.000 pasajeros con una frecuencia de 5 minutos

en promedio, llegando a movilizar hasta 46.000 PHS por la línea de la Caracas, con una velocidad

de operación promedio de 26 km/h según los datos del Observatorio de Movilidad para el año

2010 (Cámara de Comercio de Bogotá & Uniandes, 2010)

Desde su inauguración, la tendencia en la accidentalidad de TransMilenio respecto al transporte

público colectivo es significativamente menor, lo cual se explica teniendo en cuenta las

condiciones de operación de ambos modos, pues para el TPC el caos que origina la sobreoferta de

vehículos conducen a comportamientos agresivos e inseguros en los conductores, patrones típicos

en la competencia por los usuarios. De forma general los accidentes en el sistema TransMilenio se

entienden como sucesos generadores de muertes, lesiones o daños superiores a 5 salarios

mínimos legales vigentes (2’575.000, en 2010), que para el año 2010 constituyeron un 1,3% de la

accidentalidad sobre la proporción total de sucesos en Bogotá, una tasa mucho menor a lo

reportado en relación al TPC con el 13,3%.

Lo anterior indica cómo los requisitos de seguridad, segregación y control sobre vías y articulados

se traducen en condiciones favorables para la seguridad vial. Así pues, un estudio que permita

obtener recomendaciones encaminadas a disminuir en mayor medida la accidentalidad,

enfrentada a la necesidad de continuar con la expansión del sistema, permitirá un desarrollo que

asegure aun más la comunión con la seguridad vial.

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2.3 La identificación de factores

Dentro del ámbito de la accidentalidad vial se destacan varios factores que inciden en su

ocurrencia, tales como las características del conductor, las características espaciales de la vía, y

factores propios del ambiente donde tiene lugar el accidente (Fraser, 2005).

Dichos parámetros justifican la importancia de analizar su ocurrencia aislada o simultánea para

analizar cómo participan dentro de la accidentalidad evidenciada (Kopelias, 2007).

El flujo de tráfico para cada ciudad o región contiene diferentes condiciones que tienen curso

repetidamente. Las condiciones de manejo varían dependiendo el lugar o modo de transporte

(Fotoughi & M. Montazeri, 2011), de manera que para nuestro caso particular, las condiciones que

contribuyen con la accidentalidad del sistema TransMilenio se pueden ordenar a partir de los

criterios establecidos en la matriz de Haddon, una de las herramientas más usadas y útiles en la

clasificación de información dentro del campo de la prevención de heridas (Haddon, 1981) :

Variables propias a la severidad del accidente: Número de decesos y heridos, es necesario aclarar

cómo la severidad del accidente está determinada de acuerdo al nivel de lesión del ocupante en

peor condición. (Milton, 2006)

Información geográfica: Características del corredor donde ocurrió el accidente (ej. Línea troncal,

área de ocurrencia)

Información de circunstancias: Detalles propios del evento (Ej. tipo de accidente, tiempo del

accidente, hora del día, mes, vehículos involucrados en el accidente)

Información de implicados: Características propias (Ej. Usuario o no usuario del sistema)

2.4 Clusterización

La clusterización o análisis cluster, es la denominación de un grupo de técnicas multivariantes que

agrupa a los individuos y a los objetos en conglomerados (o clusters), de tal forma que los objetos

del mismo conglomerado son más parecidos entre sí que a los objetos de otros. Lo que se intenta

con este tipo de métodos es maximizar la homogeneidad de los objetos dentro de los clusters

mientras que a la vez se maximiza la heterogeneidad entre los agregados, de manera que si la

clasificación es acertada, los objetos dentro de los grupos estarán muy próximos cuando se

representen gráficamente, y los diferentes grupos estarán muy alejados (Hair, 2008).

Este tipo de análisis tiene muchas aplicaciones en distintas disciplinas, principalmente en campos

como la estadística, ingeniería, biología, psicología y ciencias sociales, aunque en general del

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análisis de los clusters se logra la identificación de características y relaciones que no son

evidentes cuando se tienen grandes cantidades de datos.

2.4.1 Técnicas Jerárquicas

La clusterización jerárquica iterativamente construye clusters por aglomeración o por división a

partir de la iteración anterior. Para el primer caso cada elemento pertenece a un cluster individual

cuyas uniones generan aglomeraciones, la división se puede entender como el proceso visto de

arriba a abajo, donde la desintegración de los elementos constituidos en un único grupo generará

los grupos por división.

Este tipo de clusterización sólo es factible en casos muy concretos, esto debido a la complejidad de

encontrar el mejor agrupamiento para un conjunto dado de n objetos.

Figura 2 - Clusterización jerárquica

Fuente: Guojun (1979)

2.4.2 Técnicas Particionales

Las técnicas de clusterización particional o no jerárquicas no implican los procesos de construcción de arboles. En su lugar, asignan los objetos a conglomerados una vez que se especifica la cantidad de clusters deseados, es decir, contrario a los métodos jerárquicos, adjudica cada objeto de manera individual al cluster más cercano. Dado una base de datos de n objetos, este tipo de algoritmos construye k particiones de los datos. Una de las ventajas de este tipo de algoritmo es la creación de una función objetivo que logra optimizar el proceso de formación y asignación de los objetos a cada clúster.

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Este tipo de análisis principalmente busca comprender las relaciones que existen entre los atributos o circunstancias dentro de una base de datos, pues en vez de realizar un análisis individual, este tipo de clusterización permite agrupar datos con base en las características que estos tienen en común y así lograr identificar grupos de variables frecuentes.

Figura 3 - Clusterización particional

Fuente: Guojun (1979)

2.5 Algoritmo K –means

La clusterización dentro de un espacio euclidiano n-dimensional es el proceso de partición dado

un grupo de n puntos dentro de K grupos (o clusters), basados en la similaridad o diferenciación

métrica (Fotoughi & M. Montazeri, 2011) .

Así pues, para un grupo de n puntos {x1, x2,…, xn}, representados por el grupo S, y K clusters

representados por C1, C2, C3… Ck, se deben cumplir las siguientes condiciones:

El algoritmo K-means es uno de los más usados y reportados dentro de la literatura, este pretende

resolver problemas mediante la optimización de una función geométrica que describe distancias

entre pares de puntos en el espacio.

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El método k-means parte de tres entradas: el número de clusters deseados, la matriz de trabajo, y

el número de fila y columnas de la matriz.

Los pasos de implementación del algoritmo son descritos a continuación:

Paso 1:

Elección aleatoria de K centros de clusters iniciales, Z1, Z2, Zk, del grupo de n puntos {x1, x2,…, xn},

Paso 2:

Asignación de punto Xi, i = 1,2,…, n, al cluster Cj, donde: regida bajo la siguiente

condición:

Básicamente el algoritmo normaliza los datos comparando las relaciones de cada uno con sus

mínimos y máximos posibles. Con esto el método permite tomar un dato representativo para

generar cada cluster. La asignación al mismo se hace iterativamente, teniendo en cuenta la

similitud entre la relación encontrada para el accidente en cuestión respecto a la media obtenida

de los datos que van ingresando al grupo.

Paso 3

Generación de nuevos centros de clusters, Z1*, Z2*,…, Zk*, de la siguiente manera:

Seguidamente se identifica el centroide de ocurrencia para cada cluster generado, de manera que

este nuevo dato permite una nueva partición. Con este centroide se implementa una segunda

función a partir de la suma de las distancias al centroide calculadas para cada dato del grupo. El

resultado de la función permite asegurar que los datos de cada cluster tienen una distancia

mínima entre sí.

Paso 4

Si se tiene que:

Luego el método ha terminado, de lo contrario se debe continuar desde el Paso 2.

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3. Bases de datos Históricamente los sistemas de transporte de las ciudades latinoamericanas tienen altos índices de

mortalidad que pueden seguir creciendo de no tomar las medidas adecuadas para

contrarrestarlos. Así pues, el objetivo en la recolección de datos es aprender de los eventos del

pasado con el fin de ganar información que pueda ayudar a la prevención de accidentes en el

futuro o de mitigar su gravedad.

Las políticas de prevención buscan la reducción del número de fatalidades, por lo que se destaca la

importancia del mantenimiento de una base consistente que indique las fatalidades y accidentes

en la ciudad, pues de esta manera se podrá estudiar la evolución de los accidentes y utilidad de las

políticas de prevención implementadas.

En general las bases de datos de accidentes que contienen fatalidades se pueden denominar de

mayor confiabilidad respecto a información de incidentes, los cuales TransMilenio define como

eventos que causan solo daños materiales con valores entre 2 y 5 salarios mínimos legales

vigentes. Dicha confiabilidad deriva no solo debido en que la fatalidad es la consecuencia más

seria y permanente dentro del ámbito de la accidentalidad, sino porque además el nivel de

gravedad del evento se traduce en claridad a la hora del reporte del mismo por parte de las

autoridades competentes (Martensen, 2008).

Para efectos del reconocimiento del tipo de accidente, se dividieron los accidentes en tres tipos

según sus consecuencias, adoptando la categoría Tipo 3 según los estándares del sistema

TransMilenio.

Accidentes de gravedad Tipo 1: Decesos

Accidentes de gravedad Tipo 2: Lesiones incapacitantes-moderadas

Accidentes de gravedad simples, Tipo 3: Accidentes sin muertos o heridos, sin atención ambulatoria, únicamente con daños operacionales de importancia a la infraestructura o a los vehículos involucrados superiores a 5 salarios mínimos legales vigentes.

La información de accidentalidad con la que se trabajó el estudio fue suministrada por la Universidad de los Andes bajo los parámetros del convenio con TransMilenio S.A. Es importante resaltar que las bases inicialmente solo hacían distinción de dos tipos de accidente: una clasificación para los accidentes simples y otra de accidentes graves, que incluía heridos y muertos, por lo que se prosiguió a una desintegración de esta última categoría distinguiendo los heridos de los muertos.

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Dentro de la lectura de la bitácora de accidentalidad las lesiones incapacitantes más frecuentes encontradas fueron las siguientes:

Traumas moderados-severos en zonas de compromiso (cadera, nariz, cara, senos)

Politraumatismos

Traslados a mujeres con embarazo avanzado

Fracturas, huesos rotos

Traumatismos moderados en personas de tercera edad

Heridas en infantes y niños de brazos

3.1 La recolección de datos en Colombia

Estudios indican que el sub-registro de accidentes que implican fatalidades de tránsito es mínimo

en los países desarrollados, con tasas entre 2% y 5%, mientras que para los países en desarrollo

los porcentajes se encuentran entre el 25% y 50% (PIARC, 2004). Aunque de manera general las

bases de estudio del sistema cuentan con registros detallados, en Colombia el principal problema

dentro de la recolección de datos radica en la falta de comunicación entre las entidades que

manejan cada una de las etapas del accidente, lo que se fundamenta bajo el hecho de que no

existe uniformidad en un único código que sistematice los accidentes, lo que dificulta la posibilidad

de seguir un accidente en particular a través del sistema inter-institucional (Fraser, 2005).

Por otra parte, los datos reportados pueden contener errores, pues en muchos casos existen datos

que son difíciles de observar en el momento del registro, es decir, existe un gran número de datos

potencialmente importantes, relacionados con factores humanos en particular, que no son

registrados, lo que produce que la información recolectada sea incompleta (Elvik, 2009).

3.2 Clasificación y manejo de información

Con los datos provenientes de la base de datos de accidentalidad, las características de los eventos

fueron organizadas y clasificadas de la siguiente manera:

Tabla 1 - Parámetros espaciales y temporales considerados

Variable Opción Convención

CA

RA

CTE

RIS

TIC

AS

ESP

AC

IO-T

IEM

PO

D

EL A

CC

IDEN

TE

Tiempo

Hora pico mañana (05-09) 1

Mañana (10-12) 2

Medio día (13-16) 3

Hora pico tarde (17-19) 4

Tarde-Noche (20-21) 5

Noche (22-04) 6

ICYA 201210 32

17

Fin de semana Si 1

No 0

Troncal

Caracas (Calle 76 -Tercer milenio) 1

Autonorte (Portal norte -Héroes) 2

Suba (Portal Suba - San Martín) 3

Calle 80 (Portal 80 -Polo) 4

NQS Central (NQS calle 75 -Ricaurte) 5

Américas (De la Sabana - Portal Américas)

6

NQS Sur (Comuneros - Portal Sur) 7

Caracas Sur (Hospital - Portal Tunal) 8

Eje Ambiental (Museo del oro - Las aguas)

9

NA 10 Fuente: Elaboración propia

Tabla 2 - Parámetros generales del accidente

Variable Opción Convención

CA

RA

CTE

RIS

TIC

AS

GEN

ERA

LES

DEL

AC

CID

ENTE

Tipo de Vehículo Articulado 1

Alimentador 2

Tipo de accidente

Tipo 1 1

Tipo 2 2

Simple 3

Nivel de gravedad

Lesionado 1

Fallecido 2

Lesionado + Fallecido 3

Sin perjudicados 4

Características de afectado

Usuario 1

No usuario 2

Usuario + No usuario 3

Sin perjudicados 4

Tipo de choque

Bus de TransMilenio (Art o Al) 1

Particular 2

Infraestructura 3

NA 4

Bus de TransMilenio + Particular 5

Tipo de atropello

Peatón 1

Ciclista 2

Motociclista 3

NA 4

ICYA 201210 32

18

Otros sucesos

Roces 1

Frenadas 2

Aproximaciones1 3

NA 4 Fuente: Elaboración propia

4. Aplicación del algoritmo y estudio bianual por tipo de

accidente

Para efectos de una lectura más detallada de las bases de datos, el estudio se dividió por parejas

de años. De esta manera la aplicación del algoritmo de clusterización se realizó de forma bianual

para los años abarcados entre 2005 a 2010.

Para la generación de los clusters los datos de entrada fueron los siguientes:

- Base de datos de accidentalidad con convenciones por parámetro

- Dimensión de la matriz

- Número de clusters a generar (20 para todos los periodos)

Considerando la poca participación de los accidentes fatales (Tipo 1) y de los accidentes simples

(Tipo 3), teniendo en cuenta que lo que se busca es la caracterización de grupos de accidentes

significativos y con parámetros comunes y simultáneos, estos dos tipos de accidentes fueron

excluidos del análisis cluster para posteriormente realizar una evaluación individual de la

simultaneidad de sus causas.

El proceso de generación de los clusters se realizó teniendo en cuenta el total de accidentes con

heridos para cada pareja de años, de esta manera se pretende guardar coherencia con el supuesto

de homogeneidad dentro de los clusters y la heterogeneidad fuera de estos. Con esto, la búsqueda

inicial de la generación de 20 clusters asegura que se tengan suficientes grupos cada uno con una

muestra considerable, de manera que se logre desarrollar el primer proceso de asignación del

método, y así eventualmente alcanzar la organización final de los accidentes.

La aplicación del algoritmo K-means se realizó mediante una macro en Visual Basic la cual se basó

de un proyecto del departamento de Ingeniería Industrial de la Universidad de los Andes.

1 Accidentes producto de la llegada del bus a la estación para abordaje y bajada de pasajeros

ICYA 201210 32

19

4.1 Convenciones de análisis de clusters

A continuación se muestran las convenciones de los parámetros incluidos dentro del proceso de

clusterización:

Figura 4 - Convenciones adoptadas para análisis cluster

Fuente: Elaboración propia

VEHÍCULO DÍA

CLASIFICACIÓN DE AFECTADO

TIPO DE CHOQUE

TIPO DE ATROPELLO

OTROS

NA

0

1

2

3

4

5

6

NÚ

MER

O D

E C

ON

VEN

CIÓ

N A

DO

PTA

DA

ICYA 201210 32

20

4.2 Primer periodo: 2005-2006

Según los tipos de accidente establecidos anteriormente, el primer periodo mostró el siguiente

comportamiento:

Figura 5 - Distribución por tipo de accidente, Periodo 2005-2006

Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.

Del análisis de la base de datos se encontraron un total de 1295 registros entre incidentes y

accidentes. Para efectos del estudio solo se tuvieron en cuenta los últimos, por lo que la base de

trabajo para el primer periodo fue de 179 accidentes: 91 para 2005 y 88 para 2006.

Una vez generados los grupos, para efectos del estudio de los parámetros más recurrentes en la

accidentalidad, para este periodo se hizo la elección de los 8 clusters que reportaron mayor

participación dentro de los 20 grupos construidos. Los grupos seleccionados representan el 62%

del total de los 141 accidentes Tipo 2 estudiados.

A partir de las características observadas se prosiguió a la conformación de dos grupos de estudio:

uno para los accidentes que involucran la participación de articulados y otro para los

alimentadores:

7

71

13 8

70

10 0

10

20

30

40

50

60

70

80

T1 T2 T3

Acc

ide

nte

s

2005 2006

ICYA 201210 32

21

Figura 6 - Conformación de grupos a partir de clusters seleccionados, Periodo 2005-2006


La Figura 6 indica la distribución porcentual correspondiente al total de accidentes estudiados y la

manera en que se reparten dentro de cada grupo.

Ambos grupos comparten una característica en común: el tipo de afectado, el cual para los

clusters seleccionados siempre se trató de individuos no usuarios del sistema.

A continuación se muestran los parámetros finales para los clusters seleccionados:

13%

11%

6%

5%

8%

7%

6%

6%

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8

NÚ

MER

O D

E A

CC

IDEN

TES

GRUPO 2 (26%) GRUPO 1 (35%)

ICYA 201210 32

22

Grupo 1

Tabla 3 - Caracterización de clusters para grupo de articulados, Periodo 2005-2006

Cluster % del total de

accidentes Tipo de vehículo

Fin de semana

Características de afectado Choque

Tipo de atropello Otros

1 13 1 0 2 4 1 4

2 11 1 0 2 2 4 4

3 6 1 1 2 2 4 4

4 5 1 1 2 4 1 4


El primer grupo presenta interacciones interesantes analizadas desde la causalidad del evento y el

día del suceso. De esta forma, el cluster 1 indica que el 13% de los accidentes se presentaron en

días entre semana bajo una causa común: el atropello a peatones. Resulta interesante ver el

cambio en la accidentalidad para eventos productos de esta misma causa, pero esta vez ocurridos

los fines de semana, así el cluster 5, grupo que une estas características, participa con un

porcentaje mucho menor con solo el 5% del total. Análogamente sucede lo mismo con las

interacciones presentes en los dos grupos restantes, esta vez con accidentes producto del choque

con particulares, pues a pesar de las diferencias en el porcentaje de accidentalidad, nuevamente

los accidentes son más recurrentes en días entre semana (11%), que durante los fines de semana

(6%)

Grupo 2

Tabla 4- Caracterización de clusters para grupo de alimentadores, Periodo 2005-2006



Fin de semana

Características de afectado Choque

Tipo de atropello Otros

5 8 2 0 2 2 4 4

6 7 2 1 2 4 1 4

7 6 2 1 2 2 4 4

8 6 2 0 2 4 1 4 Fuente: Elaboración propia

Las interacciones del Grupo 2 presentan una tendencia similar a la evidenciada para el grupo de

los articulados. Sin embargo, esta vez se aprecia una participación mayoritaria de los accidentes

producto de choques con particulares y en segundo lugar los accidentes originados por el

atropello a peatones. Analizando la incidencia del día en la que ocurre el evento, es claro cómo

para este periodo la accidentalidad se concentró en mayor medida dentro de los días laborales,

con una participación que supera lo evidenciado para los fines de semana.

ICYA 201210 32

23

Figura 7 - Distribución de parámetros tiempo-espacio, Periodo 2005-2006


La Figura 7 indica una relativa paridad en la distribución de la accidentalidad entre los rangos de

hora, luego es claro cómo los periodos más participativos fueron los correspondientes al medio

media, a la hora pico de la mañana y a la hora pico de la tarde respectivamente, con accidentes

que mayoritariamente tuvieron lugar en la troncal Caracas sur (33%) y en la troncal Caracas (23%),

secundariamente se destaca también el numero de sucesos ocurridos dentro de las troncales de

las Américas y en la NQS central.

4.2.1 Análisis de la fatalidad

Inicialmente el análisis de este tipo de accidente muestra un resultado interesante, pues contrario

a lo que se presenció en el análisis cluster para los accidentes Tipo 2, está vez son los buses

alimentadores los que participan más significativamente dentro de la ocurrencia de las fatalidades.

14%

19%

22% 8%

23%

14%

Tarde-Noche(20-21)

Hora picotarde (17-19)

Hora picomañana (05-09)

Mañana (10-12)

Medio día (13-16)

8%

17%

33% 11%

23%

6%

2% NQS Sur

Américas

Caracas Sur

NQS Central

Caracas

Eje Ambiental

Suba

ICYA 201210 32

24

Figura 8 - Participación modal dentro de la accidentalidad fatal, Periodo 2005-2006


Al igual que como se observó en el análisis cluster, la causa dominante dentro de las fatalidades

del periodo fue el atropello al peatón, seguida por el atropello al ciclista y el choque con vehículo

particular.

Figura 9 - Distribución de las causas de accidente dentro de la fatalidad, Periodo 2005-2006


Articulado 47%

Alimentador 53%

Atropello peaton Atropello ciclistaAtropello

motociclistaChoque con

particular

Número de fatalidades 10 2 1 2

0

2

4

6

8

10

12

ICYA 201210 32

25

El análisis de la distribución de los eventos dentro de los periodos de tiempo propuestos se

muestra en la ¡Error! No se encuentra el origen de la referencia.. Los resultados indican la

imposibilidad de clasificar los accidentes de este tipo bajo una combinación única de parámetros,

pues tal como se muestra, la distribución no indica un dominio claro de un solo periodo. Sin

embargo, los accidentes fatales ocurridos entre semana conservan la coherencia temporal

evidenciada para los accidentes Tipo 2 (con excepción del periodo del medio día), mientras que

los eventos ocurridos en fin de semana se comportan de manera más variada dentro de los

distintos periodos.

La accidentalidad fatal mantiene la superioridad del número de eventos que se presentan en días

entre semana, frente a los ocurridos el fin de semana.

Tabla 5 - Distribución de los periodos de tiempo de accidentalidad fatal, Periodo 2005-2006

Entre semana (60%)



Mañana (10-12) 2

Fin de semana (40%)


Noche (22-04) 1

Mañana (10-12) 1



4.2.2 Análisis de la accidentalidad simple

Un último análisis para este primer periodo indica que la participación de los accidentes con

consecuencias netamente económicas se concentra mayormente en los eventos que involucran

articulados. Llama la atención el hecho de que a pesar de que se trata de buses con derechos

exclusivos de vía, aun con una operación bajo estas condiciones, reportan una mayor participación

que los alimentadores, con accidentes producto del choque con particulares.

Esto quiere decir que la mayor parte de los eventos reportados para este primer periodo

correspondieron a invasiones del carril segregado de circulación de buses troncales.

ICYA 201210 32

26

Figura 10 - Distribución de modo y causa para los accidentes Tipo 3, Periodo 2005-2006


4.3 Segundo periodo: 2007-2008

Según los niveles de accidentalidad establecidos anteriormente, el segundo periodo mostró el

siguiente comportamiento:



ALM 46%

TM 54%

88%

6%

3% 3% Choque conParticular

Choque con BusdeTransMilenio(Art o Al)

Choque conInfraestructura

7

75

9 9

85

16 0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

T1- Muertos T2- Heridos T3- Simples

Acc

ide

nte

s

2007 2008

ICYA 201210 32

27

Del análisis de la base de datos se encontró un total de 1011 registros entre incidentes y


trabajo para el segundo periodo fue de 223 accidentes: 91 para 2007 y 132 para 2008.

Para llevar a cabo un estudio más detallado de los parámetros recurrentes y de ocurrencia

simultanea dentro de la accidentalidad, se hizo la elección de los 8 clusters que reportaron mayor

participación dentro de los 20 grupos construidos, representando el 69% del total de los 160

accidentes Tipo 2 estudiados.



alimentadores:

Figura 12 - Conformación de grupos a partir de clusters seleccionados. Periodo 2007-2008


La Figura 12 indica la distribución porcentual respecto al total de accidentes estudiados y la manera

en la que se reparten dentro de cada cluster. En comparación con el primer periodo se aprecian

grupos con una mayor tasa de representación sobre el total, lo que se explica del mayor tamaño

de muestra presente para este segundo periodo.

Ambos grupos comparten una característica en común: el tipo de afectado, el cual para los

clusters seleccionados siempre se trató de individuos no usuarios del sistema.

20%

13%

9%

6% 5%

6% 6%

4%

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

28

3032

34

C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8

NÚ

MER

O D

E A

CC

IDEN

TES

GRUPO 1 (53%) GRUPO 2 (16%)

ICYA 201210 32

28

A continuación se muestran los parámetros finales para los clusters seleccionados:

Grupo 1




Fin de semana Afectado Choque Atropello Otros

1 20 1 0 2 4 1 4

2 13 1 1 2 4 1 4

3 9 1 1 2 2 4 4

4 6 1 0 2 2 4 4


Los clusters pertenecientes a este primer grupo mayoritario dentro del análisis, indican la fuerte

participación de la accidentalidad originada por el atropello al peatón, de esta forma los

accidentes enmarcados bajo este hecho representan la conformación de los clusters más

representativos del estudio, el 20% para los accidentes ocurridos en días entre semana, y el 13%

para los ocurridos en fin de semana.

En significativa menor medida, la caracterización de la accidentalidad indica que aquellos eventos

generados por el choque con particulares, representados por los clusters 3 y 4, cuentan con una

participación del 15% del total, donde se evidencia una mayor ocurrencia durante los días de fin

de semana. Dicha dinámica se contradice con lo evidenciado para el primer periodo, donde para

este tipo de causa de accidente, la mayor participación provenía de los hechos sucedidos en días

entre semana.

Finalmente, aunque no se trata de un grupo de participación masiva para el periodo, es

importante ver que los accidentes originados por el atropello a ciclistas constituyeron un cluster

que contiene el 5% del total de los eventos reportados, un porcentaje nada despreciable si se

tiene en cuenta el crecimiento de usuarios que optan por el uso de este modo de transporte, lo

que implica la consecuente necesidad de formular estrategias de prevención y educación a

usuarios de este modo.

Grupo 2

Tabla 7 - Caracterización de clusters para grupo de alimentadores, Periodo 2007-2008




6 6 2 0 2 4 1 4

7 6 2 1 2 4 1 4


ICYA 201210 32

29

El segundo grupo muestra que los clusters de mayor participación recaen sobre accidentes cuyo

origen está en el atropello de peatones. De esta manera, una vez más la dinámica de eventos

originados por esta causa se repite y esta vez representa el 12% de los accidentes del periodo,

donde se aprecia que el porcentaje de ocurrencia según el día se parte equitativamente entre los

días de entre semana y los correspondientes al fin de semana, cada uno con el 6% del total.

En menor medida, un último cluster, con el 4% del total, evidencia que el choque con vehículos

particulares en días entre semana es la segunda causa más recurrente de accidentalidad entre los

alimentadores.

Figura 13 - Distribución de parámetros tiempo-espacio para los grupos, Periodo 2007-2008


La Figura 13 evidencia el dominio de tres de los periodos de tiempo dentro de los cuales se

produjeron la mayoría de los accidentes para este segundo periodo: la hora pico de la mañana, el

medio día y la hora pico de la tarde, los tres con una participación superior al 20%, pero sin ningún

periodo claramente dominante sobre el resto. Este resultado permite entrever que la mayor

cantidad de accidentes se presentan durante la mañana, tiempo en el que se presentan las

mayores dinámicas de movilidad al contener las horas de ingreso y almuerzo en la mayoría de las

empresas e instituciones.

Por otra parte, el estudio del comportamiento de las dinámicas señala que un porcentaje amplio

de los accidentes se llevaron a cabo en la troncal Caracas y en segunda medida en la troncal

Caracas sur. Así pues los porcentajes evidencian cómo a lo largo de estos dos primeros periodos se

trataron de las troncales más críticas por efecto de recepción de accidentes.

23%

22%

14%

21%

8%

12%


Medio día (13-16)

Mañana (10-12)

Hora pico tarde(17-19)

Tarde-Noche(20-21)

Noche (22-04)

7%

34%

25%

5%

10%

7% 7%

3% 2%

Américas

Caracas

Caracas Sur

Calle 80

Suba

Autonorte

NQS Sur

Eje Ambiental

NQS Central

ICYA 201210 32

30


La accidentalidad Tipo 1 para este periodo inicialmente presenta coherencia con el análisis de

clusters hecho para los accidentes Tipo 2, de esta manera se observa que la fatalidad recae en su

mayoría sobre accidentes donde los articulados del sistema son los principales implicados.



Analizando los parámetros de causa de los accidentes fatales, se destaca cómo el aumento general

de la accidentalidad que trajo consigo la transición entre periodos, a su vez se ve reflejado en la

mayor participación de las causas de fatalidad. De esta manera se aprecia cómo en comparación

con el primer periodo, ahora se evidencia una mayor dinámica de atropello de ciclistas y

motociclistas, donde este último tipo de atropello presenta un aumento crítico respecto al periodo

anterior (de 1 muerte pasó a 4 muertes).

Al igual que se evidenció para el primer periodo, el atropello a peatones aun se constituye como la

causa primaria de la accidentalidad fatal.

Articulado 69%

Alimentador 31%

ICYA 201210 32

31



El estudio de la distribución de los eventos dentro de los periodos de tiempo se muestra en la

Tabla 8. Inicialmente, al igual que con los accidentes fatales del primer periodo, se observa la

imposibilidad de catalogar este tipo de evento dentro de un rango de tiempo específico, de ahí

que la accidentalidad presente un comportamiento de distribución equitativa para los periodos

reportados.

Esta idea se soporta del hecho de que los periodos de mayor ocurrencia para este tipo de

accidentes no se ven correspondidos con los periodos encontrados dentro de los Tipo 2, dado que

la hora pico de la tarde y la hora de la mañana, siendo los periodos donde ocurrieron la mayoría

de los accidentes fatales, no se trataron de periodos de participación dominante del estudio de los

eventos con heridos, los de mayor ocurrencia dentro de todo el estudio.


Entre semana (56%)




Noche (22-04) 1


Fin de semana (44%)

Mañana (10-12) 3


Noche (22-04) 2 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.

Atropellopeatón

Atropellociclista

Atropellomotociclista

Choque conparticular


0

1

2

3

4

5

6

7

8

9N

úm

ero

de

acc

ide

nte

s

ICYA 201210 32

32


El estudio de este tipo de accidente evidencia un crecimiento general, el cual resulta coherente

con el aumento general de la tasa de accidentalidad y de la mayor variabilidad en la participación

de las casusas. Los eventos simples para este segundo periodo mostraron una participación

mayoritaria de los articulados (al igual que para los otros dos tipos de accidente del periodo),

donde la causa principal fue el choque con particular, aunque en menor medida que respecto al

primer periodo (88% a 76%), esto teniendo en cuenta que para este periodo se evidenció un

crecimiento de los choques originados por frenadas y por choques con los mismos buses del

sistema TransMilenio.

Figura 16 - Distribución de modo y causa para los accidentes T3, Periodo 2007-2008


TM 56%

ALM 44%

76%

8%

4%

4% 8%


Choque con busde TransMilenio(Art o Al)

Choque coninfraestructura

Choque con busde TransMilenio+ particular

Frenadas

ICYA 201210 32

33

4.4 Tercer periodo: 2009-2010

Según los niveles de accidentalidad establecidos, el tercer periodo mostró el siguiente

comportamiento:



Del análisis de la base de datos se encontraron un total de 844 registros entre incidentes y


trabajo para el primer periodo fue de 168 accidentes: 77 para 2009 y 91 para 2010.

Para llevar a cabo un estudio más detallado de los parámetros más recurrentes y de ocurrencia

simultánea dentro de la accidentalidad del periodo, se hizo la elección de los 7 clusters que

reportaron mayor participación dentro de los 20 grupos construidos. La selección representa el

57% del total de los 135 accidentes Tipo 2 estudiados.



alimentadores:

8

60

9 8

75

8 0

10

20

30

40

50

60

70

80

T1- Muertos T2- Heridos T3- Simples

Acc

ide

nte

s

2009 2010

ICYA 201210 32

34

Figura 18 - Conformación de grupos a partir de clusters seleccionados, Periodo 2009-2010


La Figura 18 indica la distribución porcentual correspondiente al total de accidentes estudiados y la

manera en que se reparten dentro de cada cluster. De esta manera se conformaron 4 clusters

para el grupo de los accidentes de articulados con una participación del 37%, y 4 clusters para el

grupo de los alimentadores con el 19%.

La tendencia presentada evidencia una disminución de la participación de cada tipo de bus

respecto al segundo periodo, de manera que los porcentajes obtenidos indican una estabilización

de los resultados, pues luego de evidenciar un aumento considerable para el segundo periodo,

ahora los resultados de este tercero tienden a los porcentajes obtenidos para el primero.

La característica que muestran en común los clusters de mayor participación dentro de la

accidentalidad (al igual que como se observó para los dos primeros periodos), recayó en el tipo de

afectado del evento, donde fueron los no usuarios los que se reportan como los mayores

perjudicados.

A continuación se muestran las características y parámetros dentro de los clusters de cada grupo:

17%

9%

6% 5%

10%

5% 5%

0

2

4

6

8

10

12

14

16

18

20

22

24

26

c1 c2 c3 c4 c5 c6 c7

NÚ

MER

O D

E A

CC

IDEN

TES

GRUPO 1 (37%) GRUPO 2 (20%)

ICYA 201210 32

35

GRUPO 1


Cluster % del total

de accidentes Tipo de vehículo


1 17 1 0 2 4 1 4

2 9 1 1 2 4 1 4

3 6 1 0 2 4 3 4


Las dinámicas que se evidencian de los clusters generados para los accidentes producidos por

articulados demuestran que los eventos que más se presentaron fueron producto del atropello a

peatones, donde la gran mayoría de estos sucesos (17%) ocurrieron en días entre semana,

mientras que durante los días de fin de semana se acortó la tasa casi a la mitad (9%).

Resulta importante ver cómo los accidentes producto del atropello a motociclistas son relevantes

dentro del estudio de este periodo, lo que evidencia una problemática en creciente dentro del

sistema.

Por último, el grupo conformado a partir de los accidentes producto del choque con particulares

(cluster 4), aunque se ve rezagado por la incidencia mayoritaria de los accidentes producto del

choque a motociclistas, en general presenta una disminución respecto a los porcentajes

evidenciados para los periodos anteriores dentro del grupo de articulados (P1: 17%, P2: 15%,

P3:5%)

GRUPO 2

Tabla 10 - Caracterización de clusters para grupo de alimentadores, Periodo 2009-2010

Cluster % del total

de accidentes T. vehículo Fin de

semana Afectado Choque Atropello Otros

5 10 2 1 2 2 4 4

6 5 2 1 2 4 1 4


Las dinámicas evidenciadas para los alimentadores demuestran cómo el indicador de accidentes

producidos por la colisión con vehículos particulares no solo se posiciona como la causa

dominante dentro de este periodo, sino que a su vez representa la mayor participación del

indicador a través del estudio de la accidentalidad de alimentadores para todos los periodos.

ICYA 201210 32

36

También se destaca la mayor tasa de participación general de los accidentes producidos en fin de

semana, donde el análisis de este factor de tiempo en especial demuestra cómo los accidentes han

dejado de ocurrir mayoritariamente en días entre semana, para lograr concentrase en mayor

medida en los días de fin de semana. Esto claramente refleja que el sistema descuidó las medidas

que habían disminuido la ocurrencia de accidentes dentro de estos días, pues tras una reducción

para el segundo periodo, para este tercero, nuevamente se presentan incrementos en la

accidentalidad de alimentadores en días de fin de semana (P1:16%, P2:6%, P3: 15%)

Figura 19 - Distribución de parámetros tiempo-espacio para los grupos, Periodo 2009-2010


El análisis de las condiciones temporales-espaciales muestra una distribución más uniforme

respecto a los periodos anteriormente evaluados. Así pues los eventos Tipo 2 de este periodo se

concentraron ampliamente alrededor de cuatro periodos de tiempo: la hora pico de la tarde, la

noche, la hora pico de la mañana y el medio día. En este punto es importante destacar la inclusión

de un nuevo periodo de tiempo representativo, se trata del periodo de la noche, un intervalo que

no había sido de mucha relevancia para periodos anteriores pero que para este se reporta con el

21% del total de los accidentes.

En segundo lugar, el análisis de la ocurrencia de los eventos en las troncales demuestra que a

pesar que la Caracas aun sigue siendo el corredor más crítico dentro de la accidentalidad,

reportando el mayor número de accidentes, se destaca que para este periodo se generaron

accidentes considerables alrededor de otras dos troncales: las Américas y la Calle 80, troncales

que dentro del análisis de los periodos ya evaluados demostraron una participación secundaria,

pero que para este último periodo registraron un aporte considerablemente mayor.

23%

18%

18%

21%

11%

9%

Hora picotarde (17-19)

Medio día (13-16)


Noche (22-04)

14%

26%

4%

10% 12%

10%

22%

2% Américas

Caracas

NQS Sur

Calle 80

Suba

Autonorte

Caracas Sur

NQS Central

ICYA 201210 32

37

Se destaca la disminución general de la accidentalidad para la troncal Caracas Sur, la cual pasó de

33% a 25% para los dos primeros periodos, y finalmente se redujo a 22% durante este periodo.


El estudio de la fatalidad del periodo en primera medida indica coherencia respecto a los

porcentajes de participación modal. De esta manera los resultados reflejan lo ya evidenciado para

los accidentes Tipo 2, donde el estudio de clusterización indicó de igual forma una mayor

participación de articulados respecto a los accidentes producto de eventos con buses

alimentadores.



La fatalidad dentro de este último periodo muestra cómo las muertes producto del atropello a

peatones registran el mayor número de casos dentro de los tres periodos. Este indicador es

alarmante pues aun cuando en términos generales la fatalidad no oscila mucho respecto a los

otros periodos, y aun observando un descenso en la participación de otras causas como los

atropellos a ciclistas y a motociclistas, la tendencia de crecimiento de atropello a peatones indica

en primer medida que se deben implantar políticas más estrictas que regulen la cantidad de

descensos producto de esta causa. Dicha política se hace aun más necesaria, teniendo en cuenta

que se trata de eventos que acrecientan el porcentaje de individuos no-usuarios que perecen bajo

los accidentes del sistema, lo cual resulta critico teniendo en cuenta que el estudio demuestra que

en su mayoría son los no-usuarios los que también resultan más perjudicados de los accidentes

Tipo 2.

Articulado 62%

Alimentador 38%

ICYA 201210 32

38



La distribución de los periodos de ocurrencia dentro de la accidentalidad fatal son una vez más

evidencia de cómo este tipo de accidentes no siguen una tendencia única y que son el producto de

razones heterogéneas difíciles de catalogar dentro de una única unión de parámetros. Se destaca

para este periodo la mayor ocurrencia de este tipo de sucesos en días entre semana (75%), de

manera que para los tres periodos estudiados la fatalidad se concentró mayoritariamente en estos

días. Así pues, comparando los resultados con los otros dos periodos de estudio, encontramos que

la tendencia de fatalidad más recurrente se concentra en la ocurrencia de estos eventos dentro de

la hora pico de la tarde, para los accidentes ocurridos entre semana.


Entre semana (75%)


Noche (22-04) 2



Mañana (10-12) 1


Fin de semana (15%)




Tarde-Noche (20-21) 1 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.

Atropellopeatón

Atropellociclista

Atropellomotociclista



0

2

4

6

8

10

12N

ÚM

ERO

DE

AC

CID

ENTE

S

ICYA 201210 32

39


El estudio de la accidentalidad Tipo 3 para el último periodo, inicialmente demuestra coherencia

con los resultados de participación del tipo de bus para los otros dos accidentes del estudio. De

manera que los articulados fueron los responsables de la mayoría de los accidentes de este tipo.

Se destaca la evolución de los choques a infraestructura, como los responsables del 13% de los

accidentes de este tipo. Por último, al igual que como sucedió con los periodos anteriores, se

observa que el choque con particulares sigue siendo la causa prioritaria de accidentes con

consecuencias únicamente económicas, lo cual prueba la carencia de medidas que alivianen las

pérdidas económicas del sistema por falta de una reglamentación o de una señalización adecuada,

en la búsqueda de la reducción de este indicador, el cual mantuvo una participación consistente

dentro de los tres periodos.

Figura 22 - Distribución de modo y causa para los accidentes T3, Periodo 2009-2010


TM 69%

ALM 31%

87%

13%


Choque coninfraestructura

ICYA 201210 32

40

5. Evolución e integración de resultados

Para realizar un apropiado estudio de la evolución de la accidentalidad en el sistema, a

continuación se evaluarán y unificaran algunos de los parámetros tenidos en cuenta dentro del

proceso de clusterización, así como la evolución de otros más que no fueron tenidos en cuenta

debido a su poca representatividad en conjunto con otros factores.

A continuación se muestra la evolución general del número de accidentes dentro del sistema

TransMilenio. En importante aclarar que la accidentalidad únicamente abarca aquellos eventos

con lesiones graves y daños, no aquellos eventos sin consecuencias directas sobre involucrados.

Figura 23 – Evolución general de la accidentalidad por tipo de vehículo


Para los tres primeros años de estudio se observa una tendencia estable en el número de

accidentes, esto se explica a partir del comportamiento de los mismos en alimentadores y

articulados, de esta manera se aprecia cómo de 2005 a 2007 mientras los accidentes en buses

troncales aumentaron, los accidentes en alimentadores disminuyeron en mayor porcentaje. Se

trata de un efecto que en general compensa la accidentalidad para estos primeros años teniendo

en cuenta el total de eventos reportados.

En este punto es crítico señalar la significancia en el aumento del número de accidentes para

ambos modos entre los años 2007 y 2008, de esta manera con aumentos del 38.1% para los buses

troncales y de 60.7% para buses alimentadores, este periodo se constituye en el que más cambio

presentó, de manera que el año 2008 se trató del año de mayor accidentalidad en el sistema.

Dentro de las particularidades reportadas para este año se destaca el inicio de la construcción de

2005 2006 2007 2008 2009 2010

Troncal 54 55 63 87 48 59

Alimentador 37 33 28 45 29 32

Total 91 88 91 132 77 91

+1.85% +14.5% +38.1%

-44.82% +22.9%

-10.8% -15.1%

+60.7%

-35.5%

+10.34%

-3.3% +3.4%

+45.05%

-41.6%

18.2%

0

20

40

60

80

100

120

140

Nú

me

ro d

e a

ccid

en

tes

ICYA 201210 32

41

las troncales Carrera 10 y Calle 26, para la operación de la Fase III, por lo que el incremento en la

accidentalidad en parte puede atribuirse a los trabajos de adecuación de las vías para los desvíos

contemplados dentro de los Planes de Manejo de Trafico, desarrollados para la ejecución de las

obras. Esto último, principalmente para el caso de la Calle 26, la cual es la que presenta mayor

cercanía con la troncal Caracas, la de de mayor incidencia para ese año. También es importante el

fuerte aumento evidenciado en el número de pasajeros movilizados en buses alimentadores

(20%), lo que explica su contribución mayoritaria dentro de la accidentalidad en este año:

Figura 24 - Pasajeros movilizados al año en cada modo

Fuente: Elaboración propia a partir de datos del Observatorio de Movilidad de Bogotá & Uniandes (2010)

Siguiendo con el análisis de la Figura 23, posteriormente se observa una disminución importante

que disminuye la tendencia que se venía presentando hasta 2007, presentando porcentajes de

reducción significativos para ambos tipo de bus, esto trae consigo el descenso general de la

accidentalidad para el año 2009, con un 41.6% menos de eventos respecto a las cifras reportadas

para 2008.

Por último se aprecia un aumento importante en la accidentalidad para el año 2010,

puntualmente se trata del segundo pico más alto en el sistema después del aumento evidenciado

para 2008. De esta forma se presenta un aumento del 18.2%, un valor importante teniendo en

cuenta la mejora que había presentado el sistema disminuyendo los accidentes de 2008 para el

año de 2009.

15.6%

9.1% 8.35%

7.5% 5.4%

16.32% 2.33%

20% 5.74%

6.3%

0

50

100

150

200

250

300

350

400

450

500

2005 2006 2007 2008 2009 2010

Pas

aje

ros

mo

viliz

ado

s al

añ

o (

Mill

on

es)

Troncal

Alimentador

ICYA 201210 32

42

De manera general se evidencia entonces cómo la estabilidad que presentó el sistema entre los

años del primer periodo de estudio, se vio contrarrestada por el fuerte pico de accidentalidad

evidenciado para el segundo, principalmente para el año 2008. Posteriormente se presentó una

mejora considerable para el 2009 disminuyendo los niveles de accidentalidad presentados en

2008, para que por último, en el 2010, nuevamente se presente un crecimiento en los factores.

Las siguientes tres graficas muestran el número de accidentes reportados según choque, atropello,

y otros motivos integrados por roces, frenadas y aproximaciones.

Figura 25 - Número de accidentes por tipo de choque


La Figura 25 muestra cómo la tendencia de choque dentro del sistema tiene al vehículo particular

como su principal implicado, nuevamente mostrando un pico en el año 2008 y una estabilidad

para el resto de los años exceptuando el 2005, año que reportó una cantidad de choques con

particulares notablemente mayor.

Análogo a esto se puede decir que respecto a los choques con buses de TransMilenio, se observa

un comportamiento consistente en el número de accidentes exceptuando el año 2007, año que

presentó una leve mejoría aun cuando el total de accidentes para este año aumentaron. Esto

último lo que puede indicar es que la mejoría recae sobre la disminución de accidentes de

alimentadores evidenciados para este mismo año.

Se destaca que los choques con otros buses del sistema TransMilenio y los choques con

infraestructura no reportan mucha contribución en los accidentes, sin embargo, la tendencia de

7

5

2

5

5

5

40

32

29

41

22

24

4

2

1

3

1

2

0 20 40 60

2005

2006

2007

2008

2009

2010

Número de accidentes

Bus de TransMilenio (Arto Al)

Particular

Infraestructura

ICYA 201210 32

43

estabilidad que reportan los mismos indica que se deben tomar medidas preventivas, así como

evidencian la necesidad de establecer mayor control para mitigar por completo el indicador en

años posteriores.

La Figura 26 presenta el comportamiento de la accidentalidad según el afectado por atropello, de

su estudio es claro ver cómo el peatón es el damnificado principal en este ítem, y a través de los

años se aprecia que es un indicador cuya oscilación no es tan marcada (a excepción del año de

2008), siendo una causa de accidente que de hecho se ha mantenido alto a través de los años.

De la gráfica también se aprecia cierta paridad entre el número de atropellos entre ciclistas y

motociclistas, y aunque son los primeros aquellos que en general se ven más afectados, los

choques a motociclistas presentan una tendencia de incremento de más del doble para el final del

último periodo de estudio, mientras que la tendencia en los accidentes por atropello a ciclista

muestra una ligera tendencia de descenso.

El análisis de este parámetro dentro de la accidentalidad resulta critico, pues demuestra la

proporción de no usuarios del sistema que se ven afectados por los accidentes. De esta manera lo

que se observa es la necesidad de una normatividad y señalización más estricta, enfocada a los

usuarios de los carriles paralelos a la vía segregada, de manera que posibles invasiones de carril y

otras irregularidades se vean mediadas y sean controles que se traduzcan en disminuciones más

marcadas.

Figura 26 – Número de accidentes por tipo de atropello


0 20 40 60 80

2005

2006

2007

2008

2009

2010

25

32

30

54

31

36

8

12

13

13

10

8

5

6

12

11

6

14

Número de accidentes

Peatón

Ciclista

Motociclista

ICYA 201210 32

44

Por último dentro del análisis de las causas de accidentalidad se aprecia cómo los accidentes

derivados de otro tipo de sucesos tales como roces frenadas y aproximaciones, no participan

mucho dentro de la accidentalidad por lo que no fueron tenidas en cuenta dentro del estudio de

clusters de accidentes Tipo 2. Dentro de estas causas, las frenadas son las más recurrentes, por lo

que se atribuye este tipo de accidentes a errores de percepción y a posibles invasiones de carril.

Figura 27 – Número de accidentes producidos debido a otros factores


2005 20062007

20082009

2010

2

0 0

2

0 0

0

2

4

3

2 2

0 0

0

0

0 0

Nú

me

ro d

e a

ccid

en

tes

Roces Frenadas Aproximaciones

ICYA 201210 32

45

Análisis integrado de la accidentalidad fatal

Figura 28 - Evolución de accidentes fatales en el sistema


Figura 29 - Evolución de la totalidad de muertos por año en el sistema


2005 2006 2007 2008 2009 2010

Accidentes confatalidad

7 8 7 9 8 8

+1

-1

+2

-1

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9N

úm

ero

de

acc

ide

nte

s

2005 2006 2007 2008 2009 2010

Número de muertos 7 8 7 9 11 9

+1

-1

+2

+2 -2

0

1

2

3

4

5

6

7

8

9

10

11

12

Nú

me

ro d

e m

ue

rto

s

ICYA 201210 32

46

Una vez caracterizado el comportamiento de los accidentes fatales del sistema para la

organización bianual propuesta, la unificación de los resultados para cada año demuestra que a

pesar de que no es un indicador fuerte por número de accidentes, sí es preocupante ver cómo la

tendencia, si bien no incrementa marcadamente a través de los años, se ha mantenido casi

constante tanto en número de accidentes como en total de muertos. Esto se traduce en la

necesidad de un mayor control y establecimiento de medidas que logren mitigar la accidentalidad,

principalmente en las horas pico de la tarde (17-19) de los días entre semana y en general en las

horas de la mañana de los fines de semana (05-12), rangos en los que se reportaron la mayoría de

los accidentes fatales del sistema.

Además es importante enmarcar que para los periodos de estudio únicamente en el primero de

ellos fue mayor la participación de los buses alimentadores, por lo que los mayores esfuerzos se

deben concentrar sobre la operación de buses articulados.

A continuación se realizará una evaluación de la evolución de la accidentalidad en el sistema a

partir de su mes y troncal de la ocurrencia. A grandes rasgos lo que se aprecia es una distribución

equitativa entre meses, con la salvedad de los correspondientes a los periodos de vacaciones

laborales y escolares (Mayo-Junio), y a los meses de fin de año.

Figura 30 - Comportamiento general de la accidentalidad según mes


0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

60

4 8

5 6 12

4 8 10

7 9 3

15 4

2 4

7

9

10 7

14

10 9

1

11

5 3 5

5

11

15 6

7

9 9

11

5

11 9 14

17

14 16

5

8

6 8

16

8

4 5

10

5

6 7

8

1 8

10

10

3

12

6

7 7

8 6

7

10 7

7 10

4

2010

2009

2008

2007

2006

2005

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47

Se destacan los primeros meses del año como aquellos que contribuyen en menor medida a la

accidentalidad, efecto que se explica teniendo en cuenta que se tratan de los meses preferidos

para salir de la ciudad al ser meses de vacaciones, lo cual supone que dentro de la ciudad en

general se realizan menos viajes.

Análogamente, respecto a la hora del día, no se aprecia un periodo dominante sobre los demás

rangos de estudio, sin embargo, se pueden destacar tres dentro de los cuales se evidencia un

número de accidentes superior: la hora pico de la mañana, la hora pico de la tarde y el medio día,

siendo este último periodo, el que comparativamente contiene una cantidad más importante de

accidentes cada año.

Figura 31 - Comportamiento general de la accidentalidad según hora del día


0

20

40

60

80

100

120

140

19 11 26

14 10 11

21 17

17

18 6 9

15

16

29

9

14 8

33

17

21

28

15 18

13

11

21

13

8 11

18

10

15

23

5

20 2010

2009

2008

2007

2006

2005

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48

Figura 32 - Distribución general de la accidentalidad según troncal de ocurrencia


Ahora bien, respecto a la accidentalidad de cada troncal, se destaca sobre el resto el número de

accidentes que reportan las troncales Caracas y la Caracas sur. Se trata de un resultado coherente

teniendo en cuenta que históricamente el corredor de la Caracas en toda su extensión se ha

constituido en un paso importante para la ciudad por su cercanía al centro de la capital,

haciéndola acreedora de la mayor capacidad hasta ahora registrada por el sistema con 46000 hps

(Turner & Hooshian), lo que claramente implica que los mayores esfuerzos se deben concentrar en

las intersecciones de esta troncal, principalmente para las estaciones que abarcan desde la Calle

76 hasta el Tercer milenio, estaciones que comprenden la parte más afectada a través de los

años.

CaracasAutonor

teSuba Calle 80

NQSCentral

Américas

NQS SurCaracas

Sur

EjeAmbient

al

2010 17 3 8 4 2 8 5 11 1

2009 13 4 4 3 0 6 3 15 0

2008 27 6 13 8 1 8 5 20 0

2007 15 1 4 4 5 6 5 21 2

2006 11 1 2 6 2 11 4 17 2

2005 21 2 0 2 0 9 0 18 2

0

10

20

30

40

50

60

70

80

90

100

110N

úm

ero

de

acc

ide

nte

s

ICYA 201210 32

49

Otro aspecto a tener en cuenta que explica la alta accidentalidad a lo largo de este corredor

puede atribuirse al notable detrimento de la malla vial de estas troncales a través de los años, así

como a la existencia de zonas donde el sobrepaso de articulados es limitado y en donde la

segregación del carril no se cumple estrictamente (Ver anexo)

Por último, también es importante destacar la evolución de la accidentalidad que se ha venido

presentando dentro de la troncal de las Américas, así como la participación en menor medida de

las troncales de Suba y de la Calle 80. Así pues, bajo el contexto de la puesta en marcha del SITP,

se hace necesario el desarrollo de medidas que prevengan un mayor número de accidentes en

estas troncales, de participación secundaria a través de la evolución del sistema, pero que

enmarcadas bajo el hecho de la unificación del transporte público en Bogotá, suponen una mayor

movilización en el corto plazo.

Figura 33 – Comportamiento general de la accidentalidad según afectado


El análisis de la correspondiente al tipo de afectado, demuestra cómo el principal afectado de los

accidentes de TransMilenio son individuos ajenos al servicio del sistema. Este hecho se relaciona

directamente con las graficas de causa de accidente y de tipo de atropello, en las cuales es claro

cómo el vehículo particular y el peatón son los principales implicados en los choques.

En general se ve que en muy pocos choques los afectados resultan siendo la combinación de

usuarios y no usuarios, lo cual se explica teniendo en cuenta la vulnerabilidad que presenta el no

usuario frente a cualquier interacción con el bus de TransMilenio, de manera tal que la estructura

12 15 13 8

14 15

58 56 62

93

47

59

8 6 6 12

5 9

13 11 10

19

11 8

2005 2006 2007 2008 2009 2010

Usuario No usuario Usuario + No usuario Sin perjudicados

ICYA 201210 32

50

vehicular ofrece una menor susceptibilidad a consecuencias para los usuarios ocupantes del

vehículo. Finalmente se ve cómo los accidentes que no tiene perjudicados son menores respecto

a los que implican cualquier tipo de consecuencia humana, por lo que se deben adoptar medidas

para hacer de este tipo de accidentes los únicos con cabida dentro del sistema, de manera tal que

se contrarresten aquellos que dejen consecuencias humanas.

Por último dentro de esta unificación general de resultados, identificados las causas de accidente

más comunes dentro del sistema se observó la siguiente evolución por modo:

Figura 34 – Evolución general de la accidentalidad originada por atropello al peatón


2005 2006 2007 2008 2009 2010

Troncal 15 17 24 40 22 28

Alimentador 10 15 7 14 9 8

Total 25 32 31 54 31 36

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

50

55

Nú

me

ro d

e a

ccid

en

tes

ICYA 201210 32

51

Figura 35 - Evolución general de la accidentalidad originada por choque con particulares

Gráfica 1. Evolución de la accidentalidad originada por choque con particulares

Los resultados indican un comportamiento en la que la accidentalidad en un principio

mayoritariamente se debió al choque con particulares, pero que a partir de 2007 fue producto en

su mayoría de atropellos al peatón. Los resultados muestran coherencia en la participación de

cada modo, teniendo en cuenta que los articulados siempre mostraron una mayor índice de

accidentalidad que los buses alimentadores dentro del estudio de cada periodo.

6. Conclusiones y recomendaciones

Inicialmente se aprecia un sistema en el cual las mejoras que se presentan en algunos de los años

son eventos aislados y no corresponden al seguimiento de una normatividad estricta que permita

una disminución marcada y constante. Debido a esto se observa que la tendencia de

accidentalidad del sistema, junto con sus distintas causas y efectos, no responde a una relación

directa de crecimiento o decrecimiento, sino que su tendencia responde a un comportamiento

oscilante para los años de estudio. A pesar de este comportamiento, es importante destacar cómo

aun tratándose de un sistema que reporta crecimientos anuales de 9,5% pasajeros al año (Cámara

de Comercio de Bogotá & Uniandes, 2010), presenta una estabilidad en la accidentalidad, lo cual

es positivo dado que es un indicador que no se corresponde con el crecimiento en el número de

usuarios.

2005 2006 2007 2008 2009 2010

Troncal 21 23 18 28 12 13

Alimentador 20 9 11 15 9 11

Total 41 32 29 43 21 24

0

5

10

15

20

25

30

35

40

45

Nú

me

ro d

e a

ccid

en

tes

ICYA 201210 32

52

El estudio de las bases de datos permitió a cabalidad la implementación del algoritmo de

clusterización K-means, el cual se utilizó para el estudio del tipo de accidente más representativo

de la muestra, correspondiente a eventos con heridos (Tipo 2). El desarrollo del algoritmo permitió

la clasificación de estos accidentes en grupos concretos, los cuales se organizaron a partir de la

homogenización de las dinámicas de ocurrencia y simultaneidad en el momento del suceso.

En este punto es importante enmarcar las limitaciones que se presentó en la ejecución del

método, en relación al uso total de la información de la base de datos. De esta manera las

modelaciones hechas evidenciaron que en la medida que más información era tenida en cuenta,

menor era la representatividad de los accidentes dentro de los clusters que se generaban, hecho

que se explica de la imposibilidad de reunir un número de accidentes significativos dentro de un

grupo en el cual los eventos posean la misma información en cada uno de los parámetros

considerados. De esta manera, para evaluar información como la troncal, mes, y rango de hora de

ocurrencia, dado que no se presentó una tendencia predominante, el análisis se hizo recopilando

la información de los clusters seleccionados en cada periodo, y no para los grupos conformados en

general.

Analizando los resultados bianuales del estudio, se aprecia que dentro de la accidentalidad el

afectado más recurrente es el individuo no usuario, este hecho se explica indagando el origen de

los accidentes, donde los resultados muestran que el atropello a peatones y el choque con

particulares son las causas más participativas dentro de la accidentalidad con heridos del sistema.

En general se aprecia que las dinámicas de choque se enfocan bajo estas dos causas, donde

inicialmente el atropello a peatones era la causa a la que más se le atribuían accidentes, pero que

sin embargo a través de los años se ha evidenciado cómo esta causa ha venido siendo desplazada

por el choque con particulares.

Esto aunque en términos generales es algo positivo, pues está demostrado que el nivel de lesión

del afectado es menor cuando el afectado esta dentro de otro vehículo automotor, respecto a la

colisión cuando el usuario se desempeña como un peatón, es preocupante teniendo en cuenta

que a pesar de que la causa de accidente ha venido cambiando, los niveles de accidentalidad han

seguido constantes.

Resulta crítico plantear una recomendación que ligue este hecho de causalidad del accidente con

las troncales que más accidentes reportaron. De esta forma el estudio demuestra la necesidad de

establecer un mayor control sobre las troncales Caracas y la Caracas sur, las cuales bajo el hecho

de que se ubican sobre corredor con más carga del sistema, requieren a su vez mayores esfuerzos

por ejercer una normatividad y señalización preventiva, centrándose en las intersecciones que se

presentan con el resto de calles que cruzan la Avenida Caracas, principalmente las presentes entre

la Calle 76 y la estación Tercer milenio, correspondientes al tramo de más participación en la

accidentalidad.

ICYA 201210 32

53

Se propone entonces un mayor control de semaforización en estas intersecciones, no solo con el

fin de evitar los choques con peatones sino también encaminadas a disminuir la creciente

tendencia de choque con vehículos particular, accidentes que en su mayoría se fundamentan de la

invasión del carril segregado de los articulados.

En este orden de ideas, es claro que la accidentalidad estudiada desde su origen debe concentrar

los mayores esfuerzos en mitigar el atropello al peatón. Esta idea se fundamenta no solo por la

participación de esta causa en la accidentalidad con heridos, sino también por su incidencia a lo

largo de la evolución de la fatalidad, donde con amplitud se trató de la causa prioritaria.

Así pues, es de vital importancia el desarrollo de programas de educación al peatón, de manera

que la intervención contrarreste los índices de mortalidad mediante soluciones que recaigan no

solo en un mayor control sobre la operación del sistema, sino que a su vez vayan apoyadas de una

concientización del peatón que cruza las troncales de operación de los buses sin las medidas y

precauciones adecuadas.

Por otra parte el análisis de la participación de los buses alimentadores dentro de la accidentalidad

del sistema es importante, no solo porque a ellos se les atribuye un número significativo de los

accidentes, sino porque funcionalmente y bajo el panorama de expansión de TransMilenio, se

trata de un modo secundario del sistema que cada vez es más usado por los usuarios del servicio

troncal. Así pues el estudio bianual, a excepción del segundo periodo, el cual no registró choques

sino solo accidentes producto de atropellos, evidencia que en general la participación de este

modo está fundamentada por el choque con otros vehículos particulares. Este hecho se explica del

servicio que presentan, pues al tratarse de un modo secundario de movilización de usuarios, no

presenta vías totalmente segregadas como lo hacen los articulados, de manera que se constituyen

en buses más propensos al choque con particulares, teniendo en cuenta que su movilización se da

mayoritariamente a través de carriles de trafico mixto.

Se recomienda entonces un control que vaya ligado también al manejo de los pasajeros dentro de

las estaciones de cada una de las rutas de alimentación, pues estos buses representan la

contribución de la mayoría de accidentes clasificados dentro de otras causas (roces, frenadas y

aproximaciones), eventos que en su mayoría son producto de la falta de organización en los

movimientos de los pasajeros dentro de las estaciones, considerando lo que las pausas sobre la vía

representan en términos de interacción con otros particulares, e incluso con otros buses

alimentadores.

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Referencias

Alacadia Mayor de Bogotá. (2010). Movilidad en cifras 2010. Bogotá.

Brenac. (2005). The indirect involvement of buses in traffic accident processes,.

Cámara de Comercio de Bogotá & Uniandes. (2010). Observatorio de movilidad y la región.

Reporte anual de movilidad 2010.

Depaire & Vanhoof. (2008). Traffic accident segmentation by means of latent class clustering. En

Accident Analysis & Prevention (págs. 1257-1266). Dieoenbeek.

Dirección de Planeación Nacional. (2010). Plan Nacional de Desarrollo 2010-2014. .

Elvik. (2009). Why some road safety problems are more difficult to solve than others.

Gaustadallén.

Fondo de Prevención Vial & Uniandes. (2010). Desarrollo de Metodología de Valoración del Costo

Económico de la Accidentalidad Vial en Colombia y Cálculo para el periodo 2008-2010.

Fondo de Prevención Vial. (2010). Anuario estadístico de accidentalidad nacional. Colombia.

Fotoughi & M. Montazeri. (2011). Traffic condition recognition using the K-means clustering

method.

Fraser. (2005). Traffic accidents scar Latin America's roads.

Guojun. (1979). Data clustering : theory, algorithms, and applicationa . Journal compilation.

Haddon. (1981). Injury control, Preventive and community medicine.

Hair. (2008). Multivariate Data Analysis. Lousiana: Pearson, Prentice Hall.

Hartigan, J. (1975). The k-means algorithm. En Clustering Algorithms (págs. 84-107). Connecticut:

Yale university.

Instituto Nacional de Medicina Legal y Ciencias Forenses. (2010). forensi 2010.

Kopelias. (2007). Urban freeway crash analysis.

Martensen, D. &. (2008). Risk and protection factors in fatal accidents .

Milton. (2006). Highway accident severities and the mixed logit model: An exploratory empirical

analysis. Washington D.C: Pennsylvania State University.

PIARC. (2004). Road safety manual : recommendations from the World Road Association .

Switzerland: Route 2 Market.

ICYA 201210 32

55

Turner & Kooshian. (2012). Case study: Colombia's Bus Rapid Transit (BRT) Development and

Expansion.

Wåhlberg, A. a. (2001). Characteristics of low speed accidents with buses in public transport.

Uppsala: Upsala University.

ANEXOS

Registro fotográfico del sistema

A continuación se presenta una serie de fotografías que de manera general exponen el

funcionamiento y panorama diario del sistema. Paralelamente se registran algunos hechos que

pueden llegar a incidir en la accidentalidad de los buses:

Ilustración 1- Panorama Autonorte, 6:00 am

Fotografía: Juan Luna Monroy

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Ilustración 2 – Método de adquisición de tarjeta de viaje


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Ilustración 3 – Panorama dentro de portal Usme, portal de conexión con troncal Caracas Sur


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Ilustración 4. Funcionamiento de bus alimentador dentro de portal, Portal Usme


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Ilustración 5 - Funcionamiento de bus alimentador con estaciones sobre vía mixta, Estación Consuelo (Troncal Caracas Sur)


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Ilustración 6 - Deterioro de malla vial, Estación Calle 76, (Troncal Caracas)


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Ilustración 7 – Zona de sobrepasos limitados en vía segregada, Estación Calle 26 (Troncal Caracas)


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Ilustración 8 – Invasión de carril de vehículo público, en carril no segregado de articulado, Estación Molinos (Troncal Caracas sur)


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Ilustración 9 – Desuso de infraestructura de cruce, vía alimentadora, Estación Socorro (Troncal Caracas Sur)


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CLUSTERIZACIÓN Y ESTUDIO DE LA ACCIDENTALIDAD DEL …