Spatial Analysis of Traffic Accidents using GIS : the Case of Banda Aceh, Indonesia

Como en la mayoria de los paises del mundo, los accidentes de trafico son un problema importante en Indonesia. Actualmente, su coste representa entre el 2,8 y el 3,1% del PIB de Indonesia. En la provincia de Aceh, situada al norte de Sumatra, el numero de accidentes de trafico registrados en la red nacional de carreteras ha aumentado constantemente desde 2001. En 2014 y 2015, el numero de accidentes y muertes asociadas en la provincia fue superior a la media nacional. Ha sido una prioridad del gobierno de Indonesia reducir el numero de accidentes en sus carreteras. La mayoria de las metodologias desarrolladas para identificar concentraciones de accidentes de trafico (puntos negros o tramos negros), no investigan los factores locales involucrados. Reducir eficientemente el numero de accidentes requiere mas informacion que simplemente conocer donde ocurren. De hecho, solo si se comprenden los factores locales que mas contribuyen a los accidentes de trafico, los responsables de la toma de decisiones podran tomar medidas correctoras eficaces. La tesis desarrolla una metodologia para identificar los accidentes de trafico e identificar los factores que contribuyen a ellos. En total, se analizan dos carreteras convencionales que representan mas de 1.050 kilometros. En primer lugar, se analizan las diferencias entre la identificacion de puntos negros y tramos negros (zonas de concentracion de accidentes). Los resultados muestran que los puntos negros mas peligrosos identificados se encuentran predominantemente dentro de tramos negros. Ademas, estos puntos negros y tramos negros se encuentran en areas urbanas, y principalmente en la carretera del Este (que es la mas transitada de la provincia). Los distritos mas densamente poblados tambien parecen presentar el mayor numero de puntos negros y tramos negros. A continuacion, utilizando un enfoque espacial bayesiano, se identifican los factores que contribuyen a los accidentes de trafico y se desarrollan modelos de prediccion de accidentes (Safety Performance Functions). Entre las variables analizadas, la IMD (intensidad media diaria de trafico) presenta coeficientes significativos positivos en todos los casos (accidentes totales, accidentes mortales, accidentes con lesiones graves, accidentes con lesiones leves y accidentes con danos materiales). Los coeficientes correspondientes al uso del suelo y al trazado en planta son negativamente significativos en los accidentes totales, pero positivamente significativos en los mortales. Esto indica que la tasa de accidentes totales disminuye en entornos rurales y urbanos-rurales con trazados ondulados y sinuosos, mientras que aumenta la tasa de accidentes mortales en las mismas condiciones de entorno. Por ultimo, se sugiere una serie de medidas de mejora de la seguridad basadas en los resultados de los analisis. Estas medidas se adaptan al contexto local y tienen en cuenta la peligrosidad y las caracteristicas de los tramos de concentracion de accidentes. Por ejemplo, se ha comprobado que las zonas urbanas se caracterizan por una elevada tasa de accidentes. Las medidas correctoras sugeridas incluyen la implementacion de controles de velocidad mas frecuentes y patrullas de trafico para animar a los usuarios de la carretera a cumplir con las normas de trafico. En las zonas rurales, se sugiere que las medidas de seguridad vial se centren en las zonas identificadas con altas tasas de accidentes. Hay que tener en cuenta que, aunque los tramos de carreteras de zonas rurales registran un menor volumen de trafico diario, la atencion medica suele ser menos accesible. La metodologia en dos pasos propuesta puede aplicarse con datos e informacion de calidad limitada y proporcionar resultados que las autoridades puedan usar para empezar a aplicar medidas correctoras. Este aspecto de la metodologia es particularmente importante en Indonesia, asi como en toda la region de Asia Sudoriental, donde la disponibilidad y el acceso a los datos siguen siendo dificiles. En conjunto, este estudio proporciona a las agencias de transporte de la provincia informacion especifica sobre donde deben implementarse las mejoras para aumentar las condiciones de seguridad en las carreteras. ----------ABSTRACT---------- As in most countries in the world, road crashes are a major issue in Indonesia. Currently, they cost approximately 2.8% to 3.1% of Indonesia’s GDP. In the province of Aceh, located in Northern Sumatra, the number of traffic crashes recorded on the national road system has been continuously rising since 2001. In 2014 and 2015, the number of crashes and associated fatalities in the province were higher than the national average. It has been an Indonesian government priority to reduce the number of crashes on its roads. Most methodologies developed to identify concentrations of road crashes (hot spots or hot zones) do not investigate the local factors involved. Efficiently reducing the number of accidents requires more information than simply knowing where they occur. Indeed, only by understanding what local factors contribute most strongly to road crashes will decision-makers be able to develop effective countermeasures. This thesis develops a methodology to locate road crashes and factors contributing to them. In total, two highways representing more than 1,050 km of road are analysed. First, the differences between identifying hot spots and identifying hot zones are analysed. The results show that the most dangerous hot spots identified are predominantly located inside hot zones. In addition, these hot spots and hot zones are located in urban areas and primarily on the east road. The latter is the busiest highway in the province. The most densely populated districts also appear to present the highest number of hot spots and hot zones. Next, using a Bayesian spatial approach, factors contributing to road crashes are identified and safety performance functions are developed. Amongst the variables analysed, the AADT (Annual average daily traffic) coefficient returned positively significant values in all scenarios (total crashes, fatal crashes, major injury crashes, minor injury crashes and PDO (property damage only) crashes). The coefficients for land use and horizontal alignment were negatively significant in the total crashes scenario but positively significant in the fatal crashes scenario. This indicated that the total crash rate was lower on windy and meandering roads in rural and urban-rural environments, whereas the fatal crash rate was higher in the same environmental conditions. Lastly, a series of countermeasures are suggested based on the results in the analyses. These countermeasures, tailored to the local context, consider the dangerousness and features of hot zones. For example, it was found that urban areas are characterised by high crash rates. Suggested countermeasures include implementing more frequent speed controls and traffic patrols to encourage road users to comply with traffic regulations. In rural areas, it is suggested that road safety measures should target areas identified with high crash rates. Additionally, while sections of highways in rural areas record lower daily traffic volumes, medical services tend to be less accessible. The proposed two-step methodology can be run with limited high-quality data and information and provides results authorities can use to start implementing appropriate countermeasures. This aspect of methodology is particularly important in Indonesia, as in the broader South-East Asian region, where data availability and data access remain a challenge. Overall, this study provides transportation agencies of the province with specific information on where improvements should be implemented to increase road safety conditions.