Spatial Analysis with Weighted Kernel Groupings to Determine Risk Sectors Due to Traffic Accidents in Urban Area. Tunja Analysis, Colombia

• Cerquera Escobar, Flor Ángela ^[1] ; Pérez Buitrago, Gonzalo ^[1] ; Guío B., Fredy Alberto ^[1]
  1. [1] Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

     Universidad Pedagógica y Tecnológica de Colombia

     Colombia

     
• Localización: Cuadernos geográficos de la Universidad de Granada, ISSN-e 2340-0129, ISSN 0210-5462, Vol. 62, Nº 1, 2023, págs. 50-70
• Idioma: inglés
• Títulos paralelos:
  • Análisis espacial con agrupamientos kernel ponderados para determinar sectores de riesgo por accidentes de tráfico en zona urbana. Análisis Tunja, Colombia
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• Resumen
  • español

    Se presenta un método para identificar y determinar agrupaciones con sectores de riesgo por mayor ocurrencia de accidentes de tránsito en áreas urbanas como un componente integral en la gestión de seguridad vial. La metodología se enmarcó en el Análisis Espacial con estadística geográfica fundamentada sobre el Análisis Exploratorio de Datos (AED), la estimación Densidad Kernel (KDE), y la aplicación de técnicas de correlación y geoprocesamiento. Los datos de accidentes recopilados entre 2015 a 2018 de la zona urbana de Tunja, Boyacá, Colombia, fueron la base para el estudio de la distribución de eventos, caracterización de agrupaciones, dinámica de ocurrencia y la modelación de patrones. La definición y delimitación de riesgos dependió de la dispersión o agrupamiento (Hotspots) hallados con Kernel ponderado junto con la interrelación socioespacial de procesos subyacentes por la dinámica territorial del sector. Los resultados revelan patrones de eventos en focos de concentración con diferentes niveles de riesgo, en el que coexisten usos de suelo de características opuestas de acuerdo con sus actividades [comercial y residencial], sectores socioeconómicos de estratos bajos con mezcla de red vial arterial que por su funcionalidad moviliza altos flujos vehiculares y peatonales. A pesar de que el análisis se limita a un estudio de caso, los hallazgos muestran una perspectiva prometedora en seguridad vial al delimitar sitios de riesgo por accidentes de tráfico a través de la incidencia de variables territoriales.

  • English

    A method is presented to identify and determine groups with risk sectors due to the greater occurrence of traffic accidents in urban areas as an integral component in road safety management. The methodology was framed in Spatial Analysis with geographic statistics based on Exploratory Data Analysis (AED), Kernel Density Estimation (KDE), and the application of correlation and geoprocessing techniques. The accident data collected between 2015 and 2018 from the urban area of ​​Tunja, Boyacá, Colombia, were the basis for the study of the distribution of events, characterization of clusters, occurrence dynamics and pattern modeling. The definition and delimitation of risks depended on the dispersion or grouping (Hotspots) found with weighted Kernel together with the socio-spatial interrelation of underlying processes due to the territorial dynamics of the sector. The results reveal patterns of events in concentration foci with different levels of risk, in which land uses of opposite characteristics coexist according to their activities [commercial and residential], socioeconomic sectors of low strata with a mixture of arterial road network that by its functionality mobilizes high vehicular and pedestrian flows. Although the analysis is limited to a case study, the findings show a promising perspective in road safety by delimiting risk sites for traffic accidents through the incidence of territorial variables.