Análisis espacial de la correlación entre variables implicadas en la incidencia de siniestros de tránsito tipo atropellamiento en la ciudad de Toluca, México, mediante ols, gwr y kde.

Autores/as

DOI:

https://doi.org/10.29105/contexto16.24-285

Palabras clave:

Siniestros viales peatonales, modelos lineales espacialmente ponderados, densidad de empleo.

Resumen

En este artículo se analiza la relación entre factores del entorno urbano (intersecciones viales, distribución de las actividades económicas y condiciones socio económicas de la población) y la incidencia de siniestros de tránsito tipo atropellamiento en Toluca. La metodología utilizada es a través del análisis espacial con base en modelos lineales Ordinary Least Squares (OLS), Geographically   Weighted   Regression (GWR) y Kernel Density Estimation (KDE). La base de datos de siniestros se obtuvo de la Dirección de Seguridad y Tránsito de Toluca (2000-2005) y el marco geoestadístico (INEGI, 2010). Los resultados muestran que las características del entorno local tienen una poderosa influencia en las víctimas de peatones, dado que, la evidencia empírica apunta a que la incidencia de atropellamientos es mayor en zonas con alta densidad de empleo (comercial, servicios e industrial) y las intersecciones de vialidades de primer y segundo orden. Los resultados son de suma utilidad para el mejoramiento en las políticas de infraestructura peatonal urbana.

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Biografía del autor/a

Raquel Hinojosa Reyes, Universidad Autónoma del Estado de México

Facultad de Geografía, Profesor de Tiempo Completo, categoria D.

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AKBAR M. A., Shariat M. A., Mirbagheri B., Shahri M. (2011), “Explorative Spatial analysis of traffic accidents using GWPR model for urban safety planning”, Tercer International Conference on Road Safety and Simulation, september, 2011. Indianapolis, USA.

ALGORA Buenafé AF, TAPIA Claudio OM, GÓMEZ García AR. (2016), “Análisis espacial de los accidentes de tránsito en los Cantones de la Provincia de Pichincha”, Ciencia América. Vol 6, pp. 24-30.

COTRILL C.D., THAKURIAH P. V., (2010), “Evaluating pedestrian crashes in areas with high low-income or minority populations”. EL SEVIER. Accident Analysis & prevention. Vol. 42, núm. 6, pp. 1718-1728. https://doi.org/10.1016/j.aap.2010.04.012 DOI: https://doi.org/10.1016/j.aap.2010.04.012

ERDOGAN S. (2009), “Explorative spatial analysis of traffic accident statistics and road mortality among the provinces of turkey”. El Sevier, Journal of Safety Research. Vol 40, pp. 341-351. https://doi.org/10.1016/j.jsr.2009.07.006 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jsr.2009.07.006

FIELD A., (2005). Discovering statistics using SPSS. Londres, UK: Sage.

FOTHERINGHAM, A. S., BRUNSDON, C. & CHARLTON, M., (2002). Geographically weighted regression: The analysis of spatially varying relationships. Chichester: Wiley.

FUENTES C. M. y HERNÁNDEZ H. V., (2009). “La estructura espacial urbana y la incidencia de accidentes de tránsito en Tijuana, Baja California (2003–2004)”. Scielo. Vol 21, núm. 42, pp. 109-137.

GARROCHO, C. & FLORES, Z., (2009). “Delimitación del centro tradicional de comercio y servicios del Área Metropolitana de Toluca”. Papeles de Población. Vol.15, núm 61, pp. 233-274.

GRAHAM D, and GLAISTER S., (2003). “Spatial Variation in Road Pedestrian Casualties: The Role of Urban Scale, Density and Land-use Mix”. Urban Studies. Vol 40, nún. 8, pp. 1591-1607. https://doi.org/10.1080/0042098032000094441 DOI: https://doi.org/10.1080/0042098032000094441

HADAYEGHI A., SHALABY A. S., PERSAUD B. N., (2010). “Development of planning level transportation safety tools using Geographically Weighted Poisson Regression”. El sevier. Accident Analysis & prevention. Vol 42, núm. 2, pp. 676-688. https://doi.org/10.1016/j.aap.2009.10.016 DOI: https://doi.org/10.1016/j.aap.2009.10.016

HASHIMOTO Seiji, YOSHIKI Syuji, SAEKI Ryoko, MIMURA Yasuhiro, ANDO Ryosuke, NANBA Shutaro, (2016). “Development and application of traffic accident density estimation models using kernel density estimation”. Traffic and transportation engineering. Vol 3, núm. 3, pp. 262-270. https://doi.org/10.1016/j.jtte.2016.01.005 DOI: https://doi.org/10.1016/j.jtte.2016.01.005

HERNÁNDEZ Hernández V., (2012). “Análisis exploratorio espacial de los accidentes de tránsito en Ciudad Juárez, México”. Panam Salud Publica. Vol 31, núm. 5, pp. 396–402. DOI: https://doi.org/10.1590/S1020-49892012000500007

KILAMANUA W., Xiaa J., and CAULFIELDB C., (2011), Analysis of Spatial and Temporal Distributión of Single and Multiple Vehicle Crash in Western Australia: A Comparison study, department of spatial sciences, Curtin University, Australian. elling and Simulation, Perth, Australia, 12–16 December 2011.

KIM K., BRUNNER M., YAMASHITA E., (2006). “Influence of Land Use, Population, Employment, and Economic Activity on Accidents”. The transportation research board. Vol 1953, núm. 1, pp. 56-64. https://doi.org/10.1177/0361198106195300107 DOI: https://doi.org/10.1177/0361198106195300107

NOLAND and QUDDUS, (2004). “A spatially disaggregate analysis of road casualties in England. EL SEVIER. Accident Analysis & prevention”. Vol 36, núm. 36, pp. 973-984. https://doi.org/10.1016/j.aap.2003.11.001 DOI: https://doi.org/10.1016/j.aap.2003.11.001

OLAYA V., (2014) Sistemas de Información Geográfica, España.

ORGANIZACIÓN MUNDIAL DE LA SALUD, (2013). Seguridad peatonal manual de seguridad vial para instancias decisorias y profesionales.

PIRDAVANI, A., BELLEMANS, T., BRIJS, T. and WETS, G., (2014). “Application of geographically weighted regression technique in spatial analysis of fatal and injury crashes”. Transportation Engineerin. Vol 140, núm 8, pp. 04014032. DOI: https://doi.org/10.1061/(ASCE)TE.1943-5436.0000680

PULUGURTHA S. S., DUDU V. R. KOTAGIRI Y., (2012). “Traffic analysis zone level crash estimation models based on land use characteristics”. El Sevier, Accident Analysis & prevention. Vol 50, núm 4, pp. 678-687. https://doi.org/10.1016/j.aap.2012.06.016 DOI: https://doi.org/10.1016/j.aap.2012.06.016

PRASANNAKUMAR V., VIJITH H., CHARUTHA R., GEETHA N., (2011). “Spatio-Temporal Clustering of Road Accidents: GIS Based Analysis and Assessment”. El Sevier, Procedia-Social and Behavioral Sciences. Vol. 21, pp. 317-325. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.07.020 DOI: https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2011.07.020

QUDDUS, (2008). “Modelling area-wide count outcomes with spatial correlation and heterogeneity: An analysis of London crash data”. El Sevier, Accident Analysis & prevention. Vol 40, núm 4, pp. 1486-1497. https://doi.org/10.1016/j.aap.2008.03.009 DOI: https://doi.org/10.1016/j.aap.2008.03.009

RHEE K., KIM J., LEE Y., ULFARSSON G., (2016). “Spatial regression analysis of traffic crashes in Seoul”. El Sevier. Accident Analysis & prevention. Vol 91, pp. 190-199. https://doi.org/10.1016/j.aap.2016.02.023 DOI: https://doi.org/10.1016/j.aap.2016.02.023

ROMI Satria, María Castro, (2016). “GIS tools for analyzing accidents and road design: a review”. XII Conference on Transport Engineering, CIT 2016, 7-9 june 2016, Valencia, Spain. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.12.033 DOI: https://doi.org/10.1016/j.trpro.2016.12.033

RAHMAN, M.K., CRAWFORD, T. & SCHMIDLIN, T.W., (2018). “Spatio-temporal analysis of road traffic accident fatality in Bangladesh integrating newspaper accounts and gridded population data”. GeoJournal. Vol 83, pp. 645–661. https://doi.org/10.1007/s10708-017-9791-x DOI: https://doi.org/10.1007/s10708-017-9791-x

ROJAS C. A., MARTÍNEZ B. M., (2015). “Modelación de la accesibilidad espacial a la red hospitalaria en el área metropolitana de Concepción”. XV Conferencia Iberoamericana de Sistemas de Información Geográfica. At: Valparaíso.

SILVERMAN B. W., (1986). Density estimation for statistics and data analysis, Chapman and Hall, London 1986.

SEGURA AM, CARDONA D, BERBESÍ DY, AGUDELO A., (2017). “Mortalidad por accidente de tránsito en el adulto mayor en Colombia”. Saúde Pública. 2017. Vol 51, núm 21, pp. 1-8.

SHALINI Rankavat, GEETAM Tiwari, (2013). “Pedestrian Accident Analysis in Delhi using GIS”. Eastern Asia Society for Transportation Studies. Vol.10, pp. 1446-1457. https://doi.org/10.11175/easts.10.1446

TARMIJI Masron, WAN Muhammad Taufik Wan Hussin, MOHD Norarshad Nordin, NUR Faziera Yaakub and MOHD Azizul Hafiz Jamian, (2018). “Applying GIS in Analysing Black Spot Areas in Penang, Malaysia”. Indonesian Journal of Geography. Vol 50, núm 2, December 2018, pp. 133–144. Faculty of Geography UGM and The Indonesian Geographers Association. DOI: https://doi.org/10.22146/ijg.27440

YU H., LIU P., CHEN J., (2014). “Comparative analysis of the spatial analysis methods for hotspot identification”. El Sevier, Accident Analysis & Prevention. Vol 66, núm 1, pp. 80-88. https://doi.org/10.1016/j.aap.2014.01.017 DOI: https://doi.org/10.1016/j.aap.2014.01.017

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Publicado

2022-06-03

Cómo citar

Hinojosa Reyes, R. (2022). Análisis espacial de la correlación entre variables implicadas en la incidencia de siniestros de tránsito tipo atropellamiento en la ciudad de Toluca, México, mediante ols, gwr y kde. CONTEXTO. Revista De La Facultad De Arquitectura De La Universidad Autónoma De Nuevo León, 16(24). https://doi.org/10.29105/contexto16.24-285

Número

Sección

Artículos