2.1 Pisos

Los pavimentos de las carreteras son de gran importancia de cara al desarrollo de un país al ayudar a la realización de servicios básicos, como el transporte de mercancías y el movimiento de la población. Dada su importancia, es necesario que las vías se encuentren en buen estado de conservación para que puedan ofrecer sus servicios de forma adecuada y segura para los usuarios (^{LIMA et al., 2022}).

Una forma de comprobar si los pavimentos se encuentran en un estado de conservación aceptable es calcular su índice de estado. Una de estas evaluaciones se puede hacer desde Pavement Índice de condición (PCI), desarrollado por el Cuerpo de Ejército de los Estados Unidos Ingenieros (USACE) en 1976. Desarrollado inicialmente solo para la evaluación de pavimentos aeroportuarios, y posteriormente en 1979 adaptado a una versión específica para la evaluación de pavimentos viales y urbanos.

De acuerdo con ASTM D6433-2018 - Práctica estándar para carreteras y estacionamientos _ acera Encuestas de Índice de Condición, es necesario seleccionar una muestra de tamaño 225 m² ± 90m². La evaluación consiste en realizar el levantamiento de defectos, además de la cantidad y severidad de cada uno de ellos. La Tabla 1 presenta los tipos de defectos que deben ser identificados durante la aplicación del método.

Para calcular el índice de condición del pavimento es necesario obtener los Valores de Deducción (DV) según el tipo, severidad y extensión del defecto, que representa la influencia que tiene en la condición del pavimento, que van de 0 a 100, donde 0 significa que el defecto no afecta la condición del pavimento y 100 significa que el defecto tiene la máxima interferencia perjudicial.

Los valores de DV se obtienen con la ayuda de ábacos disponibles en ASTM D6433-2018. Sumando los DV, es posible obtener el Valor de Deducción Total (VTD) para los pisos analizados con la ayuda de la ecuación 1.

VTD= ∑i=1p∑j=1miaTj,Si,DijxFt,q (1)

En que:

a( Tj,Si ,Dij ): función de pérdida de capacidad para atender tráfico, cuyas variables independientes son del tipo:

Tj : tipos de defectos;

Si: niveles de severidad;

Dij : densidades de defectos;

i: contador de tipos de defectos;

j: contador de niveles de gravedad;

p: número total de tipos de defectos;

mi: número de nivel de severidad para el tipo de defecto n;

F( t, q): factor de ajuste para reducir el efecto del exceso de tipos de defectos. (t) depende del número de funciones (a), y (q) es el número de valores numéricos de las funciones (a) mayor que 5.

En posesión del VTD, es necesario corregirlo según el número de defectos presentes en cada sección, según el ábaco 20 de la misma norma. Por lo tanto, es posible encontrar el Monto de Deducción Corregido (VDC) y, por lo tanto, el valor de PCI resultante de la Ecuación 2.

PCI=100-VDC (2)

A partir del valor obtenido para el PCI en el tramo analizado, el pavimento se clasifica según la Tabla 2, variando su valor de 0 (mal estado) a 100 (excelente estado).

2.2 Drenaje de Pavimentos Urbanos

Según Corrêa y Dutra (2018), el sistema de drenaje puede ser entendido como el conjunto de elementos que tienen como objetivo garantizar la integridad de los caminos y su entorno, además de promover la seguridad de los usuarios. Dichos dispositivos dirigen el agua a un lugar adecuado, siendo debidamente planificados durante la construcción o restauración de una carretera (REIS, 2016).

Al referirse al sistema de drenaje urbano, es necesario entender su subdivisión en macrodrenaje y microdrenaje (^{RESPLANDES et al., 2021}). Según el Departamento de Ingeniería Sanitaria de la Universidad de São Paulo (2015), el drenaje macro puede definirse como un cursor que dirige un gran volumen de agua, como ríos y arroyos. En el caso del microdrenaje , se puede considerar como la parte del sistema encargada de dirigir el agua de lluvia al macrosistema. Este se compone de elementos como canalones, arquetas, arquetas, pozos de visita y galerías.

En el caso de los pavimentos urbanos de una vía, la existencia de un sistema de microdrenaje para la conducción del agua de lluvia es fundamental, ya que es necesario mantener dicha infraestructura esencial en condiciones óptimas de funcionamiento (SOUZA, 2012).

En cuanto a la acumulación de agua, ya sea superficial o subterránea, puede ser un factor perjudicial para las carreteras. Según ^{Lima et al. (2022}), la acumulación de agua en la calzada puede perjudicar gravemente las condiciones de adherencia de la calzada, pudiendo provocar accidentes.

En el caso de las inundaciones, también es posible observar daños significativos en los pavimentos y, en consecuencia, en la población. Además del cambio en el tráfico con la reducción visible de la seguridad, el agua es capaz de infiltrarse en las capas del pavimento, reduciendo su vida útil. El agua que queda contenida en las capas, además de la proveniente del nivel freático, puede causar daños como la reducción de la capacidad de soporte de la capa de subrasante, además de hundimiento e incluso ruptura (REIS, 2016).

3.1 Caracterización de los Extractos

Los tramos evaluados se distribuyeron por todo el barrio de Tambaú, en la ciudad de João Pessoa - PB. Se escogieron caminos que contaran simultáneamente con pavimento flexible y sistema de drenaje superficial. La ubicación de las secciones se muestra en la Figura 1.

Figura 1 Ubicación del Área de Estudio y Extractos 

La información se puede encontrar información detallada sobre las ubicaciones de cada sección en Tabla 3. Para mantener la proporcionalidad de las muestras, todas tenían la misma longitud de 80 metros.

3.2 Análisis Estadística

Es posible comprobar la existencia de la relación, así como la intensidad, existente entre dos variables del análisis de su correlación. Para ello, se utilizó el coeficiente de Correlación de Pearson (r) presentado por la ecuación 3 (^{MERGH, 2019}; ^{OLIVEIRA et al., 2022}).

r=∑i=ln(Xi-X-)(Yi-Y-)∑i=ln(Xi-X-)²∑i=ln(Yi-Y-)² (3)

En que:

n: número de pares de observaciones;

Xi: observación i de la variable X;

Yi: observación i de la variable Y;

X-: promedio de los valores de X;

Y-: promedio de los valores de Y.

De acuerdo con ^{Francisco & Dantas Neto (2021}), es posible tomar descansos para ayudar con interpretación de los resultados de r, tal como se presentan en tabla 4.

Para el análisis en cuestión, el valor PCI, debido a su metodología de cálculo presente más grande exactitud de la cuantificación real del estado de condición del elemento evaluado (piso), será considerada con variable independiente (X). Las variables dependientes serán por tanto los pozos de visita (Y₁) y los canalones (Y₂).

ayudar en análisis estadística, se realizó la prueba estadística de hipótesis para conocer la diferencia entre las medias obtenido. En este caso, se determinará lo siguiente hipótesis:

H0: μ1-μ2=0 (4)

HA: μ1-μ2≠0 (5)

En que:

H0: Hipótesis nula;

HA: Hipótesis alternativa;

μ _{1 y} μ _2: Promedios de las poblaciones 1 y 2, respectivamente (Siendo la población relacionada con los pavimentos y la población 2 cada uno de los elementos de drenaje a la vez).

En eso estudio, el caso considerado fue el de datos no apareados, con desviaciones estándar de la población conocido, dando como resultado dos comparaciones de medias. El procedimiento consiste en contrastar las diferencias de medias entre las poblaciones, adoptando el orden de 0,5 con base en el estudio de ^{Medeiros et al. (2017)}. Luego, el análisis verifica lo siguiente hipótesis:

H0: μd=0,5 (6)

HA: μd>0,5 (7)

En que:

μd: Diferencia de medias entre poblaciones.

4.1 Estado del suelo

El levantamiento de los defectos encontrados en los pavimentos se muestra en la Tabla 5. Los defectos de fisuración de bloque, elevación y asentamiento, corrugación, fisuración de reflexión de juntas, desnivel del pavimento/pendiente lateral, cruce de ferrocarril, deslizamiento de masa, fisuración por deslizamiento e hinchamiento fueron no encontrados durante la encuesta, por lo que no se cuantifican los defectos antes mencionados en la Tabla 5.

Leyenda: TLV: Grieta longitudinal y transversal, TF: Grieta por fatiga, E: Exudación, AL: Hundimiento localizado, TB: Grieta en el borde, R: Parche, AP: Agregado pulido, P: Cucharón, TR: Huella de rueda, D: Desgaste.

A partir de la evaluación del levantamiento de defectos de las secciones, se es posible señalar que el defecto con desgaste fue el mayor registro, apareciendo en casi todas las localidades evaluadas, con excepción de la Sección 13.

Gran parte de las grietas presentadas pueden haber sido causadas por la reflexión de las grietas en la base de los paralelepípedos. Es importante resaltar que no él era posible adquirir la información con el Ayuntamiento sobre qué pavimentos flexibles evaluados tenían o No este tipo de base en paralelo. la observación este factor solo era posible cuando la base era expuesta debido a algunos defectos del piso.

de acuerdo con ^{Bernucci et al. (2008}), estas grietas también pueden ser causado por demasiado, como la acción de cargas de tráfico repetitivas, la acción del clima (gradientes térmicos), la posible envejecimiento del ligante y pérdida de flexibilidad, compactación ineficiente del revestimiento, deficiencia en el contenido de ligante asfáltico, subdimensionamiento, asentamientos diferenciales, entre otros.

Después de pesar el área afectada según lo determinado por la norma ASTM D6433/2018, fue posible calcular el estado de los pavimentos a partir del PCI. Los valores del índice para cada tramo, así como la respectiva clasificación, se encuentran en laTabla 6.

4.2 Estado de los Elementos de Drenaje

Se observó la existencia y condiciones de los elementos de drenaje (bocas y cunetas) en los tramos evaluados. La información sobre los elementos se puede encontrar en Cuadro 7. Se constató la ausencia de ambos elementos en los extractos 15 y 17. presencia concomitante de los elementos en la mayoría de los tramos evaluados, con excepción de la sección 4, que no presentaba bocas de lobo en el su extensión, sin embargo contado con presencia de cuneta.

de acuerdo con la tabla 7, secciones 1, 2, 7 y 8 presentadas más de una boca de acceso a evaluar. En este caso, solo uno calificación él era hecho en la columna de calificación del elemento, ya que todas las alcantarillas de un mismo tramo tenían la misma condición, como los tramos 2 y 8, que tenían dos pozos cada uno, y ambas piezas estaban en regular estado.

Él era posible comprobar que la mayoría de las alcantarillas de los tramos, sumando un total de 57.9%, en forma en buen estado.

En cuanto al estado de las canaletas, solo el tramo 1 presentó las condiciones mal. Entonces, incluso si la sección tiene presentó 3 alcantarillas, el estado de la cuneta posiblemente impide el direccionamiento de agua hacia ellos, lo que interfiere con el funcionamiento del sistema. Los demás tramos tenían las canaletas en regular (52,6%) o buenas (31,6%) condiciones.

4.3 Correlación entre la Condición del Pavimento y los Elementos de Drenaje

La Tabla 8 presenta la comparación entre los índices encontrados para la condición de cada elemento evaluado. Para permitir la comparación entre los datos, adaptados de ^{Silva, Diniz y Melo (2020}), los valores de PCI se dividieron por 25 (veinticinco) y se convirtieron a la misma escala que la condición de las canaletas y alcantarillas, o, es decir, valores entre 0 y 4.

De la tabla 5 se observa que en 5 tramos (9, 10, 11, 12 y 14) el estado de todos los elementos evaluados fue máximo, siendo “excelente” para los pavimentos y “bueno” para los desagües pluviales y cunetas. Sin embargo, aunque lo mejor evaluación del piso también se ha conseguido en los tramos 7, 8 y 13, el estado de los elementos de drenaje no alcanzó la misma clasificación, variando entre “regular” y “terrible”.

Es necesario resaltar la situación. presentados por los extractos 15 y 17, que, aun sin ninguno de los elementos de drenaje evaluados en la investigación presentes en las carreteras, el pavimento se presentó en condiciones aceptable para los usuarios, con el segundo mejor clasificación en la escala presentada anteriormente en Tabla 2. Este resultado entra en conflicto en el sentido en que se sugiere que para un bien funcionamiento de las carreteras es necesaria la dirección cantidad adecuada de agua presente en la superficie del pavimento.

La Tabla 9 presenta los valores promedio, desviación patrón y varianza de los resultados encontrados para cada elemento evaluado. la desviación estándar se consideró del tipo de muestreo (n-1).

Es posible observar que para los tres elementos evaluados (Tabla 9), la desviación estándar fue alto, lo que indica una alta dispersión entre los valores recolectados en el campo.

También él era Se realiza una comparación entre los elementos en base a la diferencia entre los promedios de los resultados de cada evaluación para verificar la hipótesis nula previamente determinada que se presenta en Tabla 10.

Es posible registrarse (Tabla 10), Rechazo de la hipótesis nula en ambos análisis realizados, ya que se presentó la diferencia entre los elementos evaluados por encima de 0,5. Por lo tanto, los valores encontrados no pueden considerarse aceptable para la correlación entre los elementos.

Todavía para evaluar el nivel de correlación, el análisis se realizó por separado para cada elemento de drenaje combinado con el índice de condición del pavimento, o, es decir, se verificó la correlación entre la condición de los pavimentos y los desagües pluviales, y luego la correlación entre los pavimentos y las cunetas. Los resultados encontrados se presentan en Tabla 11.

De la Tabla 11, es posible verificar que ambas correlaciones estuvieron dentro del intervalo de 0.1 ≤ r ≤ 0.5, siendo por lo tanto considerado como débil y positivo. Sin embargo, es necesario señalar que la comparación con la interpretación de ^{Francisco y Dantas Neto (2021}) se considera arbitraria, ya que los valores no tener en cuenta el contexto del estudio.

Aunque los resultados no mostrar un comportamiento claro de Ecuación de tercer grado, en un intento de mejorar el valor de r², una regresión polinomial de grado 3 para ambos análisis. De la Figura 2, es posible observar la dispersión entre la condición de los pavimentos relacionada con la condición de las alcantarillas (Figura 2-A) y cunetas (Figura 2-B), respectivamente.

Figura 2 Regresión polinomial: A) Pisos x Canaletas, B) Pisos x Canaletas 

Del análisis de los resultados es posible comprobar que por primera verificación (Figura 2-A) se presenta la dispersión de datos con exactitud bajo, en el que el intento de ajuste polinomial de la curva no resultó ser adecuado, con un valor de r²<0,1, considerado bajo. En el segundo caso (Figura 2-B), los resultados mostraron mejor exactitud en comparación con el primero análisis _ En el caso del ajuste de curvas, el resultado mostró comportamiento medianamente satisfactorio, logrando un r²=0,4.