Identificación de puntos calientes de accidentalidad vial en la ciudad de Bogotá para el primer semestre de 2018

El trabajo realizado con este proyecto fue determinar las zonas con mayor accidentalidad de la ciudad de Bogotá y generar cuatro geoservicios que fueron publicados en ArcGIS Online para ser consumidos por todo el público, para generar estos geoservicios se usaron datos de accidentalidad de la secret...

Full description

Autores:
Tipo de recurso:
Fecha de publicación:
2018
Institución:
Universidad Militar Nueva Granada
Repositorio:
Repositorio UMNG
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/20856
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/10654/20856
Palabra clave:
Punto caliente
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Espacial
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description El trabajo realizado con este proyecto fue determinar las zonas con mayor accidentalidad de la ciudad de Bogotá y generar cuatro geoservicios que fueron publicados en ArcGIS Online para ser consumidos por todo el público, para generar estos geoservicios se usaron datos de accidentalidad de la secretaría distrital de movilidad de Bogotá del primer semestre del año 2018, los geoservicios fueron separados dependiendo de la hora de ocurrencia del accidente, estas horas fueron: hora pico mañana, hora valle mañana, hora pico noche y hora valle noche. Para generar los puntos calientes se usó la función de densidad de Kernel con la que se pudieron identificar los puntos de mayor accidentalidad de la ciudad de Bogotá.
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Para generar los puntos calientes se usó la función de densidad de Kernel con la que se pudieron identificar los puntos de mayor accidentalidad de la ciudad de Bogotá.The work done with this project was to determine the areas with the highest accident rate in the city of Bogotá and generate four geoservices that were published in ArcGIS Online to be consumed by the public, to generate these geoservices, accident data was used by the district secretariat of Bogota mobility of the first semester of 2018, the geoservices were separated depending on the time of occurrence of the accident, these hours were: morning peak time, morning hour, peak hour, night and night time. To generate the hot spots, the Kernel density function was used to identify the points of greatest accident in the city of Bogotá.pdfapplication/pdfspaspaUniversidad Militar Nueva GranadaFacultad de IngenieríaEspecialización en GeomáticaDerechos Reservados - Universidad Militar Nueva Granada, 2018https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Atribución-NoComercial-SinDerivadashttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Punto calienteDensidadKernelAccidentalidad vialEspacialGeoservicioACCIDENTES DE TRANSITOSEGURIDAD VIALHot spotDensityKernelroad accidentSpatialGeoserviceIdentificación de puntos calientes de accidentalidad vial en la ciudad de Bogotá para el primer semestre de 2018Identification of hot points of road accidents in the city of Bogotá for the first half of 2018info:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de gradoTexthttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1fSecretaría Distriltal de Movilidad. (2018). Datos de accidentalidadHernández Hernández, V. (2012). Análisis exploratorio espacial de los accidentes de tránsito en Ciudad Juárez, México.Zhang, G., Yau, K. K. W., Zhang, X., & Li, Y. (2016). Traffic accidents involving fatigue driving and their extent of casualties. Accident Analysis and Prevention, 87, 34–42.Martin, J. L. (2002). Relationship between crash rate and hourly traffic flow on interurban motorways. Accident Analysis and Prevention, 34(5), 619–629.Transporte, M. de. (2002). Ley 769 de 2002. Colombia: Mininsterio de transporte- Elba Lucia Granados León, Evyn Norza Céspedes, Sergio Alejandro Useche Hernández, M. R. H. y J. M. R. (2014). Componentes descriptivos y explicativos de la accidentalidad vial en Colombia: incidencia del factor humano, 56(1), 157–187.- Harvey, M. C., Sánchez, S., Becerril, L. C., Héctor, M., & López, R. (2008). Dinamica de los accidentes de transito en la ciudad de México: un enfoque desde los Sistemas Complejos.- Jibril, M. S., Ph, D., & Wabundani, J. (2014). Spatial distribution of accident black spots along Kaduna-Zaria. Civil and Environmental Research, 6(4), 9–20.- Rafael Cal y Mayor R, J. C. (2009). Ingenieria del transito fundamentos y aplicaciones. (A. G. Editor, Ed.). México, D.F.EspecializaciónIngeniería - Especialización en GeomáticaContreras, ServioBermúdez Arias, Jorge Eduardojebermudeza1@gmail.comEspecialista en GeomáticaORIGINALBermudezAriasJorgeEduardo2018.pdfArtículo principalapplication/pdf1078449http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/20856/1/BermudezAriasJorgeEduardo2018.pdfaa13bd2b8be5f7b98aff0c236e593929MD51LICENSElicense.txttext/plain2898http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/20856/2/license.txt520e8f0b4e8d2d5c25366f2f78f584b0MD52THUMBNAILBermudezAriasJorgeEduardo2018.pdf.jpgIM Thumbnailimage/jpeg6002http://repository.unimilitar.edu.co/bitstream/10654/20856/3/BermudezAriasJorgeEduardo2018.pdf.jpg6c82fab436b9cab0461bbc5d459d444aMD5310654/20856oai:repository.unimilitar.edu.co:10654/208562019-12-30 13:00:39.833Repositorio Institucional UMNGbibliodigital@unimilitar.edu.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