En la actualidad, muchos estudios sobre la gravedad de los conflictos de tráfico sólo tienen en cuenta la posibilidad de colisiones potenciales, pero ignoran la gravedad de sus consecuencias. Con el objetivo de subsanar este defecto, el presente estudio establece un modelo de gravedad de las consecuencias de las colisiones potenciales (conflictos graves) basado en la teoría de las colisiones de vehículos. Se obtuvieron datos regionales de la trayectoria de los vehículos y datos históricos de accidentes de tráfico. Los datos de campo se introdujeron en el modelo de gravedad de las consecuencias de los conflictos para calcular el índice de gravedad de los conflictos de cada sección bajo diferentes umbrales de TTC. A modo de comparación, también se calculó la tasa de conflicto tradicional de cada sección bajo diferentes umbrales de TTC que consideraban únicamente el número de conflictos. Los resultados mostraron que la relación entre el índice de gravedad de los conflictos y los factores de influencia era algo diferente. El índice de gravedad de los conflictos parecía tener una mayor correlación con el índice de accidentes y el índice de gravedad de los accidentes que el índice de conflictos. El valor del umbral TTC también afectó a la correlación entre conflictos y accidentes, con un umbral TTC alto y bajo que indicaba una correlación más baja. Los resultados mostraron que el índice de gravedad de los conflictos que tenía en cuenta la gravedad de cada una de las consecuencias de los conflictos era un poco mejor que el índice de conflictos tradicional que sólo tenía en cuenta el número de conflictos a la hora de reflejar los riesgos reales como nuevo indicador de evaluación de conflictos. La gravedad de los conflictos de tráfico debería tener en cuenta dos dimensiones: la posibilidad y la consecuencia de las colisiones potenciales. Basándonos en esto, proponemos un nuevo método de evaluación de la seguridad vial que tenga en cuenta la gravedad de las consecuencias del conflicto. Se necesitan más datos y modelos de predicción para llevar a cabo investigaciones más realistas y complejas en el futuro que garanticen la fiabilidad de este nuevo método.
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