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ICYA 201210 32
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
4.3.1 Análisis de la fatalidad ............................................................................................... 30
4.3.2 Análisis de la accidentalidad simple .......................................................................... 32
4.4 Tercer periodo: 2009-2010 ............................................................................................... 33
4.4.1 Análisis de la fatalidad ............................................................................................... 37
4.4.2 Análisis de la accidentalidad simple .......................................................................... 39
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,
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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
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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
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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
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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
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21
Figura 6 - Conformación de grupos a partir de clusters seleccionados, Periodo 2005-2006
Fuente: Elaboración propia
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%)
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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
Fuente: Elaboración propia
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
Cluster % del total de
accidentes Tipo de vehículo
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.
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23
Figura 7 - Distribución de parámetros tiempo-espacio, Periodo 2005-2006
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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24
Figura 8 - Participación modal dentro de la accidentalidad fatal, Periodo 2005-2006
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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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%)
Hora pico tarde (17-19) 4
Hora pico mañana (05-09) 3
Mañana (10-12) 2
Fin de semana (40%)
Medio día (13-16) 3
Noche (22-04) 1
Mañana (10-12) 1
Hora pico mañana (05-09) 1
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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.
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26
Figura 10 - Distribución de modo y causa para los accidentes Tipo 3, Periodo 2005-2006
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
4.3 Segundo periodo: 2007-2008
Según los niveles de accidentalidad establecidos anteriormente, el segundo periodo mostró el
siguiente comportamiento:
Figura 11 - Distribución por tipo de accidente, Periodo 2007-2008
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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Del análisis de la base de datos se encontró un total de 1011 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 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.
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:
Figura 12 - Conformación de grupos a partir de clusters seleccionados. Periodo 2007-2008
Fuente: Elaboración propia
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%)
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28
A continuación se muestran los parámetros finales para los clusters seleccionados:
Grupo 1
Tabla 6 - Caracterización de clusters para grupo de articulados, Periodo 2007-2008
Cluster % del total de
accidentes Tipo de vehículo
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
5 5 1 0 2 4 2 4 Fuente: Elaboración propia
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
Cluster % del total de
accidentes Tipo de vehículo
Fin de semana Afectado Choque Atropello Otros
6 6 2 0 2 4 1 4
7 6 2 1 2 4 1 4
8 4 2 0 2 4 2 4 Fuente: Elaboración propia
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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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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%
Hora picomañana (05-09)
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
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4.3.1 Análisis de la fatalidad
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.
Figura 14 - Participación modal dentro de la accidentalidad fatal, Periodo 2007-2008
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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%
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31
Figura 15 - Distribución de las causas de accidente dentro de la fatalidad, Periodo 2007-2008
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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.
Tabla 8 - Distribución de los periodos de tiempo de accidentalidad fatal, Periodo 2007-2008
Entre semana (56%)
Hora pico tarde (17-19) 3
Medio día (13-16) 2
Tarde-Noche (20-21) 2
Noche (22-04) 1
Hora pico mañana (05-09) 1
Fin de semana (44%)
Mañana (10-12) 3
Tarde-Noche (20-21) 2
Noche (22-04) 2 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
Atropellopeatón
Atropellociclista
Atropellomotociclista
Choque conparticular
Número de fatalidades 8 3 4 1
0
1
2
3
4
5
6
7
8
9N
úm
ero
de
acc
ide
nte
s
ICYA 201210 32
32
4.3.2 Análisis de la accidentalidad simple
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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
TM 56%
ALM 44%
76%
8%
4%
4% 8%
Choque conparticular
Choque con busde TransMilenio(Art o Al)
Choque coninfraestructura
Choque con busde TransMilenio+ particular
Frenadas
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33
4.4 Tercer periodo: 2009-2010
Según los niveles de accidentalidad establecidos, el tercer periodo mostró el siguiente
comportamiento:
Figura 17 - Distribución por tipo de accidente, Periodo 2009-2010
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 844 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 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.
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:
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
Fuente: Elaboración propia
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
Tabla 9 - Caracterización de clusters para grupo de articulados, Periodo 2009-2010
Cluster % del total
de accidentes Tipo de vehículo
Fin de semana Afectado Choque Atropello Otros
1 17 1 0 2 4 1 4
2 9 1 1 2 4 1 4
3 6 1 0 2 4 3 4
4 5 1 1 2 2 4 4 Fuente: Elaboración propia
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
7 5 2 0 2 2 4 4 Fuente: Elaboración propia
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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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)
Hora picomañana (05-09)
Noche (22-04)
14%
26%
4%
10% 12%
10%
22%
2% Américas
Caracas
NQS Sur
Calle 80
Suba
Autonorte
Caracas Sur
NQS Central
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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.
4.4.1 Análisis de la fatalidad
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.
Figura 20 - Participación modal dentro de la accidentalidad fatal, Periodo 2009-2010
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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%
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38
Figura 21 - Distribución de las causas de accidente dentro de la fatalidad, Periodo 2009-2010
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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.
Tabla 11 - Distribución de los periodos de tiempo de accidentalidad fatal, Periodo 2009-2010
Entre semana (75%)
Hora pico tarde (17-19) 4
Noche (22-04) 2
Medio día (13-16) 2
Tarde-Noche (20-21) 2
Mañana (10-12) 1
Hora pico mañana (05-09) 1
Fin de semana (15%)
Hora pico mañana (05-09) 1
Medio día (13-16) 1
Hora pico tarde (17-19) 1
Tarde-Noche (20-21) 1 Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
Atropellopeatón
Atropellociclista
Atropellomotociclista
Choque conparticular
Número de fatalidades 11 2 2 1
0
2
4
6
8
10
12N
ÚM
ERO
DE
AC
CID
ENTE
S
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4.4.2 Análisis de la accidentalidad simple
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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
TM 69%
ALM 31%
87%
13%
Choque conparticular
Choque coninfraestructura
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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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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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
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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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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Análisis integrado de la accidentalidad fatal
Figura 28 - Evolución de accidentes fatales en el sistema
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
Figura 29 - Evolución de la totalidad de muertos por año en el sistema
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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2008
2007
2006
2005
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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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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Figura 32 - Distribución general de la accidentalidad según troncal de ocurrencia
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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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
Fuente: Elaboración propia a partir de datos de accidentalidad de TransMilenio S.A.
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
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e a
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en
tes
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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.
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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
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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
Fotografía: Juan Luna Monroy
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Ilustración 3 – Panorama dentro de portal Usme, portal de conexión con troncal Caracas Sur
Fotografía: Juan Luna Monroy
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Ilustración 4. Funcionamiento de bus alimentador dentro de portal, Portal Usme
Fotografía: Juan Luna Monroy
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Ilustración 5 - Funcionamiento de bus alimentador con estaciones sobre vía mixta, Estación Consuelo (Troncal Caracas Sur)
Fotografía: Juan Luna Monroy
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Ilustración 6 - Deterioro de malla vial, Estación Calle 76, (Troncal Caracas)
Fotografía: Juan Luna Monroy
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Ilustración 7 – Zona de sobrepasos limitados en vía segregada, Estación Calle 26 (Troncal Caracas)
Fotografía: Juan Luna Monroy
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Ilustración 8 – Invasión de carril de vehículo público, en carril no segregado de articulado, Estación Molinos (Troncal Caracas sur)
Fotografía: Juan Luna Monroy
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Ilustración 9 – Desuso de infraestructura de cruce, vía alimentadora, Estación Socorro (Troncal Caracas Sur)
Fotografía: Juan Luna Monroy
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