La Cumbre es un municipio colombiano situado al norte de Cali, en el departamento del Valle del Cauca. Según proyecciones del DANE, en 2025 contará con aproximadamente 17,397 habitantes, de los cuales el 48.4% son mujeres y el 51.6% hombres. Ubicado en la vertiente occidental de la cordillera Occidental de los Andes, se caracteriza por su clima templado y paisajes montañosos. Su economía se basa en la agricultura, destacando el cultivo de café, caña de azúcar y frutas. Además, es un destino ideal para el ecoturismo y las actividades al aire libre, ofreciendo una combinación de riqueza natural y tradiciones culturales que reflejan la identidad vallecaucana.
En este informe se analizará los diferentes problemas de movilidad que hay en el municipio de la cumbre.
library(readr)
bd_waze <- read_csv("C:/Users/gabrielbejarano/Downloads/bd_waze (1).csv")
filas = which(bd_waze$Municipality == "La Cumbre")
bd_waze2=bd_waze[filas,]
head(bd_waze)
| idEvent | idMunicipality | Municipality | idDANEMunicipality | StartDate | StartTime | EndTime | StreetType | Type | SubType | RoadType | AverageReliability | Location_X | Location_Y |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 1 | Cajicá | 25126 | 2024-11-26 | 15:53:00 | 21:19:00 | Calle 7ª | JAM | NA | 2 | 5 | -74.02455 | 4.922056 |
| 22 | 3 | Pereira | 66001 | 2024-11-26 | 15:17:00 | 21:19:00 | Calle 21 / Av. La Pradera | ROAD_CLOSED | NA | 7 | 5 | -75.67863 | 4.826788 |
| 29 | 3 | Pereira | 66001 | 2024-11-26 | 15:41:00 | 21:19:00 | Pereira-Armenia / RN29-01 >(S) | HAZARD | HAZARD_ON_ROAD_CONSTRUCTION | 3 | 10 | -75.65139 | 4.737428 |
| 30 | 3 | Pereira | 66001 | 2024-11-26 | 16:15:00 | 21:19:00 | Carrera 15 | JAM | JAM_HEAVY_TRAFFIC | 1 | 5 | -75.69313 | 4.807644 |
| 33 | 3 | Pereira | 66001 | 2024-11-26 | 15:47:00 | 21:19:00 | Av. 30 de Agosto > Occidente | JAM | JAM_HEAVY_TRAFFIC | 6 | 5 | -75.75376 | 4.810992 |
| 38 | 3 | Pereira | 66001 | 2024-11-26 | 15:51:00 | 21:19:00 | Calle 14 > Norte | JAM | JAM_HEAVY_TRAFFIC | 7 | 5 | -75.69068 | 4.807777 |
Por otro lado, podemos ver los diferentes porcentajes de eventos por tipo: accidente, peligro y atascamiento de vehiculos.
require(table1)
table1(~Type,data=bd_waze2)
| Overall (N=28) |
|
|---|---|
| Type | |
| ACCIDENT | 1 (3.6%) |
| HAZARD | 10 (35.7%) |
| JAM | 17 (60.7%) |
Aqui podemos ver los lugares en el municipio de la cumbre con mayor reporte de eventos:
require(leaflet)
leaflet() %>% addTiles() %>%
addCircleMarkers(lng =bd_waze2$Location_X ,lat = bd_waze2$Location_Y,clusterOptions=markerClusterOptions())
En esta seccion podemos ver la variacion de reportes en el municipio de la cumbre en las diferentes horas del dia:
hora = substr(bd_waze2$StartTime,star = 1,stop = 2)
barplot(table(hora))
Optimización de horarios y señalización: Si los accidentes y trancones ocurren con mayor frecuencia en horas pico, se recomienda ajustar los horarios de carga y descarga de vehículos pesados, mejorar la señalización en puntos críticos y reforzar la presencia de agentes de tránsito en esos momentos.
Infraestructura y gestión del tráfico: Si los peligros identificados incluyen deficiencias en la infraestructura (baches, falta de iluminación o semáforos), es prioritario invertir en el mantenimiento de vías y mejorar la gestión del tráfico con estrategias como calles de un solo sentido en ciertas franjas horarias o carriles exclusivos para transporte público.
Concienciación y control del comportamiento vial: Si los accidentes están relacionados con conductas de riesgo (exceso de velocidad, imprudencias, falta de respeto a las normas), se deben implementar campañas de educación vial, aumentar los controles y sanciones, y promover el uso de medidas de seguridad como cascos y cinturones de seguridad.