Diseño de un visor para el análisis de la zonas con mayor siniestralidad vial en Bogotá-Colombia

Abstract

Los siniestros viales son una de las principales causas de muerte a nivel mundial y Bogotá no es la excepción, presentando en el año 2020 un índice de mortalidad de 4,9 muertes por cada 100.000 habitantes, datos que actualmente no son fáciles de analizar o visualizar pues no se encuentran procesados con ninguna herramienta ni disponibles para la comunidad.

Por lo anterior, el presente proyecto se fundamenta en la elaboración de un visor de datos espaciales para el análisis de las zonas con mayor siniestralidad vial en Bogotá, el cual, se diseñó en una herramienta de software abierto para la visualización de datos, mejorando la presentación de los mismos, lo cual, puede ser de interés para estudiantes de ingeniería, estudiantes de maestría de logística y para la Secretaría Distrital de Movilidad, ya que a partir de esta visualización se puede contribuir a estudios o investigaciones sobre la siniestralidad vial en Bogotá, obteniendo resultados que permitan tomar decisiones o acciones de mejora con el fin de lograr la disminución del índice de mortalidad por siniestralidad vial.

Para ello se solicitó a la Secretaría Distrital de Movilidad de Bogotá las bases de datos en Excel con los registros de siniestros viales presentados en el período 2015 a marzo 2022. Estos datos se trabajaron con el lenguaje de programación Python, separando los siniestros de cada año por dos categorías de gravedad: con muertos y sin muertos. Además, se generaron unos archivos GeoJSON con tipo de geometría point para los cuales se tomó la información georreferenciada de los siniestros, comprobando su funcionalidad al graficarlos en el software QGIS, logrando observar cada siniestro como un punto sobre el mapa de Bogotá.

Con esto graficado, se visualizaron las vías en las que se presentaba mayor aglomeración de puntos, eligiendo en total 32 vías principales de la ciudad, para las cuales se tomaron una gran cantidad de puntos georreferenciados desde Google Maps. Estos datos recolectados se trabajaron en el lenguaje Python generando, igualmente, unos archivos GeoJSON con tipo de geometría linestring, de los cuáles se comprobó su funcionalidad al graficar las 32 vías en el software QGIS como una línea continua.

Con los GeoJSON de ambos tipos de geometría se aplicó el método del vecino más cercano (siniestro más cercano) a partir del complemento de QGIS Nearest neighbour join (NNJoin), el cual, permitió hallar las distancias desde cada punto de los siniestros a la línea de cada vía. A partir de esto, para realizar la asignación de cada siniestro cercano a cada vía, se definió que la distancia entre ambos debía ser menor o igual a 55,5 m y finalmente, los que no quedaron asignados se dejaron identificados como siniestros ocurridos en vías no principales.

Con el proceso anterior se construyó el prototipo final del visor, para el cual se eligieron las cinco vías encontradas con mayor número de siniestros ocurridos sobre ellas, adicionando la carrera séptima pues es de interés debido a que sobre ésta se ubica la Pontificia Universidad Javeriana. Por tanto, este prototipo permite visualizar el aumento o disminución en número y porcentaje de siniestros viales con muertos y sin muertos sobre cada vía crítica de la ciudad. Es decir, que se encuentra diseñado con la información más actualizada. Lo cual, a futuro permite realizar diagnósticos certeros sobre cuáles son las causas de que sucedan dichos siniestros en las mismas vías y sobre puntos exactos.Diseño del prototipo final del visor de datos espaciales con las vías de mayor siniestralidad vial de Bogotá. Elaborado por autores.En el diseño del visor se presentan algunas restricciones como: el manejo de información de años atípicos por los efectos de la pandemia. También, no contar con el total de siniestros viales ocurridos en la ciudad debido a la falta de georreferenciación de algunos de ellos por parte de la Secretaría Distrital de Movilidad, y por último, la necesidad de especificar que para la lectura de los archivos GeoJSON en QGIS se deben tener todos los archivos guardados en una misma carpeta.Sin embargo, el diseño cumple con algunos estándares muy importantes para un visor geoespacial, utilizando el Sistema Geodésico Mundial de 1984 (WGS 84) como método de referencia de coordenadas geográficas, y unidades de grados decimales. De igual manera, que todos los puntos referentes a los siniestros, así como los que conforman las vías construidas se encuentran georreferenciados (latitud y longitud).

Para la implementación, se comprobó la funcionalidad del visor seleccionando una muestra de 12 personas junto con la participación grupal de los integrantes del proyecto, cada persona realizó una comparación del diseño propuesto con el visor disponible en la página de datos abiertos de la Secretaría de Movilidad, evaluando en una escala de 1 a 5 el cumplimiento de los requerimientos de diseño necesarios para un visor de datos espaciales. De este proceso, se encontró que el visor propuesto tuvo una mejor valoración, destacándose en 4 de los 5 requerimientos: representación o visualización de los datos, el análisis y procesamiento de datos, opciones de salida de los datos y el fácil entendimiento del visor.