Abstract
In recent years, the explanation of traffic accidents tended to focus on the urban spatial structure. It is considered that certain features of the environment (e.g. land use, road system, economic activities, population and intensity of vehicular flows) are indirect factors that favor the occurrence of collision traffic accidents in urban areas. The central part of the in-trametropolitan zone of Toluca in Mexico) records elevated rates of traffic accidents. This research aims to identify the physical elements of the urban structure, which affects most of the risks about traffic accidents, in the study area, at AGEB level (which stands for the Basic Geo-statistical Area). Three Bayesian models are being used in order to achieve the research objective: Bivariant Poisson-Gamma, Multivariate and Negative Binomial probabilistic. The results indicate that vehicular flows and employment density are the most related variables linked to the risk of collision traffic accidents, in the study area.
Highlights
In recent years, the explanation of traffic accidents tended to focus on the urban spatial structure
Las ciudades como Toluca en el Estado de México y otras de Latinoamérica son sistemas complejos en constante transformación social, económica, en infraestructura y normalmente registran crecimiento demográfico acelerado y fuerte expansión en su periferia (Negrete, 2002; Garza, 2009)
Estas variables están asociadas a la idea de que si hay mejores condiciones de vida las posibilidades de tener un auto serán mayores y también lo será el riesgo de ocurrencia de accidentes
Summary
Las ciudades como Toluca en el Estado de México y otras de Latinoamérica son sistemas complejos en constante transformación social, económica, en infraestructura y normalmente registran crecimiento demográfico acelerado y fuerte expansión en su periferia (Negrete, 2002; Garza, 2009). Estos elementos del entorno por lo regular son componentes físicos de la estructura urbana, que explican en términos estadísticos un accidente vehicular. Este modelo debe generar resultados con una desagregación espacial a escala de AGEB, en función de las características de tráfico, sociales y de la estructura física de la zona de estudio (e.g. tipologías de uso de suelo, socioeconómicas y de la infraestructura vial). Es por esto que suelen utilizarse modelos basados en el proceso de Poisson para explicar el comportamiento estadístico de los accidentes viales urbanos, (Hadayeghi et al, 2003; Miaou & Lord, 2003; Kim et al, 2006; Quddus, 2008; Pulugurtha et al, 2012). En el primero se presenta el escenario de información, que incluye el área de estudio y el origen y características de los datos utilizados; en el segundo apartado se explican brevemente los modelos utilizados; para posteriormente, en el apartado tres, muestra la aplicación y los resultados comparando los tres modelos seleccionados (Poisson-Gamma bivariante, Poisson-Gamma multivariante y probabilístico Binomial Negativo), y finalmente las conclusiones
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