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El modelo de predicción de accidentes de tránsito del Manual de Seguridad de Carreteras (HSM por sus siglas en inglés) es una herramienta que permite justificar el diseño de una carretera, sin embargo, antes de usarlo, éste debe ser calibrado de acuerdo a las condiciones locales. En ese escenario, el presente trabajo tuvo por objetivo estimar el factor de calibración del módulo de predicción de accidentes del HSM en carreteras principales del cantón Loja. Para ello, en primer lugar se seleccionaron los tramos de estudio, para luego recolectar información histórica de los accidentes de tránsito y de las variables geométricas y de operación de cada tramo. Con la aplicación del modelo de predicción se obtuvieron los factores de calibración para carreteras de dos carriles en zonas rurales y suburbanas. Las primeras obtuvieron factores entre 0,12 a 0,25, lo cual indica que el modelo subestima el número de accidentes registrados en esas vías, mientras, que las carreteras sub-urbanas estuvieron entre 0,00 a 3,24, lo cual muestra que en algunos casos el modelo subestima los datos reales y en otros los sobreestima; lo cual sugiere la obligatoriedad de la calibración del modelo en cualquiera de estos casos. Además, de estos factores de calibración, este trabajo aporta con el detalle de la metodología usada en el calibración del modelos de predicción de accidentes del HSM para zonas rurales y suburbanas.
Accident predictive model of the Highway Safety Manual is a tool that helps justifying the design of a road, however, before using it; it must be calibrated according to local conditions. In this scenario, the aim of this work was to estimate a calibration factor of HSM accident predictive model in the main roads of Loja canton. To do this, firstly, study sections were selected, then historical traffic information and geometric and operational variables of each section were collected. Using accident predictive model, the calibration factors for two-lane roads in rural and suburban areas were estimated. The calibration factors in two-lane rural roads were between 0.12 to 0.25, which indicates that the model underestimates the number of accidents recorder in these roads, while the two-lane sub-urban roads were between 0.00 to 3.24, which shows that in in some cases the model underestimates the real data and in others it overestimates it; which suggests that calibration is mandatory in any of these cases. In addition, to the calibration factors, this work provides detailed methodology, used in the calibration of accident prediction models of the HSM for rural and suburban areas.
