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El análisis de los factores que intervienen en un accidente de tráfico es de vital importancia para el diseño de mecanismos de corrección así como para el análisis del proceso del accidente. Sin embargo, su detección,cuantificación e incidencia en la producción de un determinado accidente es complejo. Las ciencias pretenden explicar situaciones en el ámbito social que consideran más o menos complejas. Sin embargo, tenemos que reconocer que lo que percibimos como complejidad no es algo inherente a los fenómenos: los accidentes de tráfico urbanos no está dividido de forma natural en conjuntos de acontecimientos simples o complejos. Por el contrario, la complejidad que se percibe en una situación depende en parte de en qué medida podemos simplificar la realidad adecuadamente, y nuestra capacidad de agrupar y simplificar depende si podemos extraer con coherencia resultados y variables explicativas. En la investigación de accidentes de tráfico confluyen diferentes tareas a realizar propias de la investigación del accidente como son la toma de datos, la propuesta, análisis y comprobación de hipótesis, la determinación de las causas y la realización de propuestas de mejora. En la actualidad esta información está experimentando un crecimiento exponencial y es analizada mediante un análisis estadístico básico, sin hacer un aprovechamiento exhaustivo de la información. Desde la unidad de análisis de datos (iCSPOL) y el laboratorio de seguridad vial de la Policía Local de Castellón, queremos abrir una nueva línea de investigación en la accidentabilidad urbana, aplicando minería de datos y el análisis de la información geográfica. El uso de la geo-referenciación como herramienta analítica de los accidentes detráfico en Castellón se inicio en el año 2009, con el diseño adhoc de un software G.I.S. http://www.20minutos.es/noticia/665859/0/. Básicamente, la minería de datos surge para intentar ayudar a comprender el contenido de una base de datos. Con este fin, hace uso de prácticas estadísticas y, en algunos casos, de algoritmos de búsqueda próximos a la inteligencia artificial y a las redes neuronales. De forma general, los datos son la materia prima bruta. En el momento que el agente de Policía les atribuye algún significado especial pasan a convertirse en información. Cuando los especialistas elaboran o encuentran un modelo, haciendo que la interpretación que surge entre la información y ese modelo represente un valor agregado, entonces nos referimos al conocimiento.[figura 1] En esta investigación hemos utilizado un modelo de agrupación de los datos, utilizando el algoritmo K-medias usado en la minería de datos para realizar clustering (agrupación conjunto de datos). El clustering se basa en la identificación de regiones densamente pobladas, denominadas clusters, de acuerdo a alguna medida de distancia establecida, buscando maximizar la similitud de las instancias en cada cluster y minimizar la similitud entre clusters, en términos generales consiste en la división de los datos en grupos de objetos similares. En un sentido práctico no es más que la media o la moda de cada atributo para cada cluster. La representación de los datos por una serie de clusters, conlleva la pérdida de detalles, pero consigue la simplificación de los mismos, a continuación se describe la estrategia de aplicación de este ensayo. 1. PREPOCESADO DE LOS DATOS Cabe aclarar que los datos ofrecidos en este post es puramente didáctico, abriendo una línea de investigación aplicada al análisis de accidentes en ámbito urbano. La base de datos analizada contiene 860 registros de accidentes de tráfico en zona urbana del año 2011, ocurridos en la ciudad de Castellón. 1.1 DESCRIPCION DASET / CENTROIDES Las variables utilizadas en el análisis (data set), han sido las siguientes, causa, tipo de colisión, clasificación, nº de heridos graves, nº de heridos leves y las coordenadas X e Y. En la tabla 1 se detalla la tabla de centroides, que nos permite conocer cuál es el centroide de cada cluster. Tenemos que tener en cuenta una correcta lectura de los atributos categóricos, en el cluster 0 la lectura debe ser “que la causa en la mayoría de los casos fue por despiste e, independientemente de esto, el tipo de colisión fue atropello y que la mayoría de los casos el vehículo implicado es un turismo". 1.2 GRAFICOS DE BARRAS Los gráficos de barras nos permiten observar la distribución de los clusters entre las variables de los distintos atributos, en este caso utilizamos el atributo cluster. La importancia que tiene el estudio de este gráfico, es la de analizar las interacciones significativas de los clusters, de acuerdo con la proporción asignada. Si la asignación de los clusters hubiera sido aleatoria, entonces tendríamos que esperar que el porcentaje asignado a cada cluster ( Cluster 0— 16%, Cluster 1— 26%, Cluster 2 —34%, Cluster 3—20%, Cluster 4—4%.), permaneciera de forma aproximadamente igual independientemente en cada variable de cada atributo. En la [figura 2] podemos observar que existen interacciones significativas en el cluster 1 (Circulo verde) con el tipo de “causa” (despiste, alcohol-drogas y no respetar preferencia de paso), también podemos observar interacciones en el tipo de “colisión”, por ello toda distribución dentro de cada variable que se aparte de la distribución global debe motivar un análisis más detallado, ya que estaríamos identificando la verdadera naturaleza del cluster. 1.3.- GRAFICOS DE DISPERSIÓN Para estudiar estas interacciones analizaremos los atributos a través de los gráficos de dispersión, ya que es la representación gráfica más útil para describir el comportamiento conjunto de dos variables, donde cada caso aparece representado como un punto en el plano definido por las variables X1 y X 2 En la [figura 3] podemos observar la distribución de los clusters según el atributo “causa”, cuando realicemos este cruce de variables se observan una acumulación de puntos (cluster 2, despiste), lo que significa que existe una interacción entre las variables. La misma puede ser más fuerte o más débil según la cantidad de puntos acumulados. En la [figura 4] distribuimos 3 atributos al mismo tiempo y observamos la interrelación entre ellos, observando entre otras una fuerte interacción entre “embestida y no respetar preferencia de paso” en el cluster 1(rojo). 1.4. G.I.S (SISTEMA DE INFORMACIÓN GEOGRAFICA) Con el agrupamiento se pueden centralizar grupos con características comunes alcanzando una visión más clara y directa de los comportamientos almacenados en la Base de datos, si integramos un modelo exploratorio a las posibilidades de los sistemas de información geográficas en adelante G.I.S. para el estudio de los aspectos espaciales relacionados con cada cluster, no solamente realizamos una suma cuantitativa , sino cualitativa. La posibilidad de utilizar un sistema de georreferenciación de variables de siniestrabilidad urbana como instrumento de alto valor en la orientación de acciones de control y prevención, tanto por las unidades de Tráfico de la Policía como por el departamento de movilidad urbana del Ayto. de Castellón, hace de ello una pieza imprescindible en la forma de analizar y gestionar los accidentes de tráfico en vías urbanas. Los mapas que se detallan nos permiten gráficamente analizar cómo se distribuyen los cinco agrupamientos (clusters) con sus atributos en el espacio, realizadas en la primera fase de esta investigación. En la [figura 5] se observa el gráfico de dispersión (Distribución de las coordenadas geográficas según cluster), siendo necesario el procesamiento de cada cluster independientemente para poder tratar la información en un G.I.S. En la [Figura 6], podemos observar la distribución del cluster 0 en el GIS de la ciudad de Castellón, observando una concentración (Hot spots) o zonas calientes, en dos zonas localizadas (A y B), de las que posteriormente, se analizan los atestados de estas concentraciones de accidentes. En las [figuras 7 y 8] se analizarían independientemente los cluster 1 y 2 , de esta manera hasta finalizar las cinco agrupaciones (cluster 0,1,2,3 y 4) de donde hemos partido en esta investigación. La identificación de los Hot spots nos ayudan a identificar la aglomeración o dispersión de los atributos en cada cluster y su relación espacial con características situacionales. La localización de concentración de accidentes puede predecir un comportamiento similar en el futuro, por lo que debemos iniciar estrategias de prevención, teniendo en cuenta los factores asociados, en esta investigación (causa, tipo de colisión, clasificación, nº de heridos leves, graves.)

Nuevos tiempos nuevos mensajes "Papá, no te despistes"

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Papá, no te despistes; inteligente mensaje que desde el blog "Circula Seguro" se ha publicado. Y efectivamente, hoy en día, si aún se fabricaran los soportes en que se colocaban las fotos de tus familiares queridos bajo al mensaje de "Papá, no corras", debería de unirse el de "y tampoco te despistes". La Dirección General de Tráfico puso en marcha una campaña de divulgación sobre los peligros de la distracción, la fatiga y el sueño al volante. Unos factores de riesgo que los conductores no valoran suficientemente y que se revelan como la causa de un número, cada vez mayor, de accidentes. La distracción del conductor está presente en uno de cada tres accidentes de tráfico. Por su parte, el sueño es una de las cinco causas principales de los siniestros con víctimas y el cansancio o la fatiga está detrás, directa o indirectamente, del 40 por 100 de ellos. Además, las estadísticas registran que estos accidentes se han incrementado considerablemente en los últimos años. Sin embargo,a pesar de estas cifras, los expertos aseguran que los conductores no tienen conciencia del riesgo que estos factores añaden a la conducción, de la misma forma que conocen, por ejemplo, la importancia de no ingerir alcohol, respetar los límites de velocidad o usar los sistemas de seguridad. (Fuente DGT)http://www.dgt.es/revista/num149/pages/campanadistracciones.html En Castellón, tras el estudio de la accidentalidad del año 2011, la causa principal de los accidentes ha sido "DESPITE". Un 45% de los accidentes ocurridos en ese año en Castellón la causa ha sido despiste. La conducción en ciudad, sobre todo al circular más despacio que en las zonas interurbanas, se percibe como que ha de ser más relejada y sobre todo menos peligrosa. Sin embargo, los imprevistos son continuos debido a semáforos, cruces, pasos de peatones, vehículos mal estacionados, peatones cruzando la calzada, masificación de vehículos,ect. Y aunque es verdad que al circular más despacio el riesgo de lesiones graves por parte de los conductores de los vehículos es menor, esta circunstancia no están válida para peatones y usuarios de los vehículos de dos ruedas En nuestra ciudad el 45% de los peatones atropellados la causa ha sido el despiste del conductor. Conductor@s, por favor, no te DESPISTES

La Policía Local de Castellón participa en la presentación del libro "VIVE", de Rosa Gonzalez

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La Policía Local dentro de su programa de Atención a las Víctimas de los Accidentes de Tráfico ha participado en la presentación del libro de Rosa Gonzalez "VIVE", esta presentación tuvo lugar en la librería Argot de nuestra ciudad. Junto con Rosa Gonzalez también estuvieron la diputada provincial de Bienestar Social, Esther Pallardó, el Doctor Carlos Ferrer, jefe de Oncología del Hospital Provincial y José Mª Villegas responsable del Laboratorio de Seguridad Vial de la Policía Local. Una trágica noche de 2006, se produce un accidente en la Autovía, un coche choca contra otro coche, ya accidentado, donde se encuentran dos chicas socorriendo a la conductora. El resultado es: Una persona muerta, una herida muy grave y dos heridos leves. La vida de una de ellas pende de un hilo. La solución no sólo es despertar de su coma, también ha de aprender a sobrevivir para no empeorar las cosas. Novela basada en hechos reales. Refleja el reto personal ante un trágico accidente de tráfico que partió la vida con 22 años a la autora de este libro. Aprende a respirar, hablar, moverse, levantarse, dar los primeros pasos... Tras un largo proceso de recuperación, con la ayuda de los doctores Enrique Trull, Pilar March, Pepe Ferrer y Pedro Cavadas intenta no perder nunca la ilusión de seguir adelante. Con su historia pretende hacer ver que todo en esta vida tiene solución. Una solución para la que quizás no siempre estemos preparados.

La Policía Local de Castellón ha conseguido el 1er. Premio a la "Mejor acción de Seguridad Vial del año 2011"

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La PLCS ha conseguido el primer premio que ha otorgado la plataforma "Ponle Freno", de Antena 3. Este premio ha sido otorgado en la categoría de Mejor acción de Seguridad Vial del año, por el proyecto presentado con las acciones que lleva a cabo la PLCS antes, durante y después del accidente. Muchas gracias a todos por haber confiado y votado a esta candidatura.

El Ayuntamiento de Castellon ha quedado finalista en los premios de Antena 3, "Ponle Freno"

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http://www.antena3.com/ponlefreno/vota-mejor-accion-seguridad-vial-ano_2012030500202.html El Ayuntamiento de Castellón ha aumentado en los últimos años las acciones encaminadas a conseguir una movilidad más segura y eficiente en las calles de la capital de la Plana. Estas acciones tienen como objetivo abarcar las tres fases temporales del accidente de tráfico: El “ANTES”, con campañas anuales de controles de seguridad vial, blog de seguridad vial, campañas de sensibilización y Educación Vial; El “DURANTE”, con la participación en el proyecto europeo SAU y con encuestas a víctimas; El “DESPUÉS” con el desarrollo de un sistema de información geográfica para el estudio de los siniestros de tráfico y con el programa de atención a las víctimas de los accidentes. Todas estas acciones han contribuido a que en 2010 la UNESPA declarará en su informe anual declarará a Castellón como ciudad española con menos accidentes de motos y que en 2011 no se produjeran víctimas mortales en el casco urbano por accidentes de tráfico.
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