Introducción

Este informe se enfoca en analizar la movilidad en Cajicá a partir de datos recopilados mediante la plataforma Waze, una herramienta que permite identificar patrones de tráfico en tiempo real. Se examinarán los tipos de accidentes reportados, las zonas donde ocurren con mayor frecuencia, los horarios de mayor congestión y otros factores que influyen en la circulación vehicular. A través de este análisis, se busca proporcionar una visión detallada de la problemática vial en el municipio y explorar posibles estrategias para mejorar la movilidad y reducir la incidencia de eventos que afectan el tránsito diario.

Datos de waze

A continuacion tenemos todos los datos proporcionados por la plataforma Waze for cities, en este caso los datos son del municipio de Cajica.

bd_waze <- read.csv("C:/Users/David Rivera/Downloads/28ba197e-fe89-40f4-91f4-705a0f713ecc.csv")
filas = which(bd_waze$Municipality == "Cajicá")
bd_waze2=bd_waze[filas,]
head(bd_waze2)

La base de datos contiene la información de los casos reportados en waze. Contiene 96000 registros y 14 variabes:

Eventos por tipo

Esta base de datos presenta una selección de eventos reportados en el municipio, incluyendo accidentes, alertas de peligro, cierres viales y congestión vehicular. Además, se especifica el porcentaje correspondiente a cada tipo de evento.

require(table1)
table1(~Type,data=bd_waze2)
Overall
(N=9791)
Type
ACCIDENT 794 (8.1%)
HAZARD 3252 (33.2%)
JAM 5649 (57.7%)
ROAD_CLOSED 96 (1.0%)

La tabla muestra que, de un total de 9,791 eventos reportados en Cajicá, la congestión vehicular (57.7%) es el problema más frecuente, seguida de alertas de peligro (33.2%), accidentes (8.1%) y cierres de vías (1.0%). Estos datos indican que el tráfico es el principal desafío de movilidad en el municipio, con una alta incidencia de situaciones de riesgo, mientras que los accidentes y los cierres viales, aunque menos comunes, también afectan la circulación. Esta información permite identificar patrones clave para mejorar la movilidad en la zona.

Explorar los reportes de waze en mapas

En este análisis, se explorarán los distintos tipos de incidentes viales reportados en Cajicá, identificando las zonas con mayor frecuencia de ocurrencia. A través del mapa, se visualizarán los puntos críticos donde se presentan accidentes, congestión vehicular, alertas de peligro y cierres viales, permitiendo así un mejor entendimiento de la distribución de estos eventos y su impacto en la movilidad del municipio.

require(leaflet)
leaflet()%>% addTiles()%>% 
  addCircleMarkers(lng=bd_waze2$Location_X, lat=bd_waze2$Location_Y, clusterOptions = markerClusterOptions())

Horas mas criticas del dia

En este análisis, se examinarán las horas de mayor congestión vehicular en Cajicá, identificando los periodos del día con mayor tráfico. A partir de estos datos, se podrá determinar los momentos más críticos para la movilidad en el municipio y evaluar posibles estrategias para mitigar el impacto del tráfico en las principales vías.

hora = substr(bd_waze2$StartTime,star = 1,stop = 2)
barplot(table(hora))

Conclusiones y Recomendaciones

El análisis de la movilidad en Cajicá evidencia que la congestión vehicular (57.7%) es el principal problema, seguido por alertas de peligro (33.2%), accidentes (8.1%) y cierres de vías (1.0%). La mayor concentración de tráfico ocurre en la tarde y noche, con un pico entre las 18:00 y 22:00, lo que indica que el retorno a casa es el periodo más crítico. Además, se identificaron zonas recurrentes de incidentes viales, lo que sugiere que ciertos puntos del municipio presentan mayores riesgos. Para mejorar la movilidad, se recomienda optimizar la sincronización de semáforos en horarios de alta congestión, fortalecer el transporte público para reducir la dependencia del vehículo particular, mejorar la señalización vial en zonas de alto riesgo y promover el uso de alternativas como el transporte activo (bicicletas y caminatas). Estas medidas ayudarían a reducir la congestión y mejorar la seguridad vial en el municipio.