Isasa, MirenAlonso-Solórzano, ÁngelaGurrutxaga, ItziarPérez-Acebo, Heriberto2025-12-192025-12-192025-08Isasa, M, Alonso-Solórzano, Á, Gurrutxaga, I & Pérez-Acebo, H 2025, 'A Skid Resistance Predicting Model for Single Carriageways', Lubricants, vol. 13, no. 8, 365. https://doi.org/10.3390/lubricants130803652075-4442https://hdl.handle.net/10641/6772Publisher Copyright: © 2025 by the authors.La resistencia al deslizamiento, o fricción, de la superficie de una carretera es un parámetro crítico en las evaluaciones funcionales de carreteras, dada su relación directa con la seguridad y la frecuencia de accidentes. Por ello, las administraciones de carreteras deben recopilar datos de fricción en toda su red viaria para garantizar carreteras seguras para los usuarios. Además, disponer de un modelo predictivo de la resistencia al deslizamiento para cada tramo de carretera es esencial para un sistema de gestión de pavimentos (PMS) eficiente. Tradicionalmente, las administraciones de carreteras desatienden las carreteras rurales, ya que se centran más en autopistas y vías con tráfico intenso. Este estudio desarrolla un modelo para predecir la resistencia al deslizamiento mínima disponible, que se produce en verano, medida mediante el Sideway-force Coefficient Routine Investigation Machine (SCRIM), en pavimentos bituminosos de la red de carreteras de calzada única de la Provincia de Guipúzcoa, España. Para ello, se emplearon de forma exclusiva los datos de volumen de tráfico disponibles en el PMS de la Diputación Foral de Guipúzcoa, como la intensidad media diaria anual (AADT) y la AADT de vehículos pesados (AADT.HV), para predecir los valores de resistencia al deslizamiento recogidos en verano. Además, se propone una metodología para eliminar valores atípicos. A pesar de la simplicidad del modelo, que no incluye información sobre los materiales de la capa de rodadura, se alcanzó un coeficiente de determinación (R2) de 0,439. Este modelo puede ayudar a las administraciones de carreteras a identificar las vías en las que es más probable que se den valores de resistencia al deslizamiento más bajos, permitiéndoles centrar su atención y sus esfuerzos en estas carreteras, que constituyen infraestructuras clave en las zonas rurales. [Traducción automática al español; idioma original: inglés.]Skid resistance, or friction, on a road surface is a critical parameter in functional highway assessments, given its direct relationships with safety and accident frequency. Therefore, road administrations must collect friction data across their road networks to ensure safe roads for users. In addition, having a predictive model of skid resistance for each road section is essential for an efficient pavement management system (PMS). Traditionally, road authorities disregard rural roads, since they are more focused on freeways and traffic-intense roads. This study develops a model for predicting minimum-available skid resistance, which occurs in summer, measured using the Sideway-force Coefficient Routine Investigation Machine (SCRIM), on bituminous pavements in the single-carriageway road network of the Province of Gipuzkoa, Spain. To this end, traffic volume data available in the PMS of the Provincial Council of Gipuzkoa, such as the annual average daily traffic (AADT) and the AADT of heavy vehicles (AADT.HV), were uniquely used to forecast skid-resistance values collected in summer. Additionally, a methodology for eliminating outliers is proposed. Despite the simplicity of the model, which does not include information about the materials at the surface layer, a coefficient of determination (R2) of 0.439 was achieved. This model can help road authorities identify the roads for which lower skid-resistance values are most likely to occur, allowing them to focus their attention and efforts on these roads, which are key infrastructure in rural areas.966275enghttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/SCRIM coefficientpavement frictionpavement management systemroad safetyskid resistanceMechanical EngineeringSurfaces, Coatings and FilmsYesyesjournal articleopen access10.3390/lubricants13080365https://www.scopus.com/pages/publications/105014325891https://www.scopus.com/pages/publications/105014325891#tab=citedBy