Efectos de la variabilidad de los datos iniciales en el índice de condición del pavimento y predicción de su deterioro

Abstract

El objetivo de este estudio fue evaluar los efectos de la variabilidad de los datos tomados en campo para la determinación del índice de condición de pavimento (PCI) y la predicción de su deterioro, a través del coeficiente de variación de Pearson. Existen varias investigaciones que comparan los métodos de evaluación de condición de pavimentos y aplican modelos de predicción de deterioro, sin considerar la subjetividad existente en la toma de datos en campo y su influencia en sus resultados. Para cumplir con el objetivo se elaboró una herramienta de evaluación en campo, que sigue los lineamientos de la metodología PCI con el propósito de recopilar datos para evaluar la variabilidad de resultados se utilizó la técnica doble ciego aplicado a 20 expertos. En el procesamiento y posterior interpretación de datos se encontró los efectos que producen la variabilidad de toma de datos en los resultados de la evaluación de pavimento y en el modelo de predicción. Al evaluar los resultados del método se encontró que el factor que influye en la existencia de variabilidad es el número de daños del pavimento (19 daños) y mediante un proceso analítico jerárquico (AHP) utilizando criterios como la frecuencia con la que se encuentra cada daño, el grado de afectación y el porcentaje de cada daño encontrado. Los resultados de la ponderación realizada en base al criterio de expertos permitieron reducir el número de daños a 9 más representativos y de esta manera reducir los efectos de la variabilidad de los datos tomados en campo.