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UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE TECNOLOGIAS DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE TRANSPORTES PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA DE TRANSPORTES VANESSA JAMILLE MESQUITA XAVIER ANÁLISE COMPARATIVA DAS MEDIDAS DE DESEMPENHO PARA IDENTIFICAÇÃO DE PONTOS CRÍTICOS: APLICAÇÃO EM INTERSEÇÕES SEMAFORIZADAS FORTALEZA 2016
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UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEARÁ CENTRO DE … · vanessa jamille mesquita xavier anÁlise comparativa das medidas de desempenho para identificaÇÃo de pontos crÍticos: aplicaÇÃo

Nov 18, 2018

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  • UNIVERSIDADE FEDERAL DO CEAR

    CENTRO DE TECNOLOGIAS

    DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE TRANSPORTES

    PROGRAMA DE PS-GRADUAO EM ENGENHARIA DE TRANSPORTES

    VANESSA JAMILLE MESQUITA XAVIER

    ANLISE COMPARATIVA DAS MEDIDAS DE DESEMPENHO PARA

    IDENTIFICAO DE PONTOS CRTICOS: APLICAO EM INTERSEES

    SEMAFORIZADAS

    FORTALEZA

    2016

  • VANESSA JAMILLE MESQUITA XAVIER

    ANLISE COMPARATIVA DAS MEDIDAS DE DESEMPENHO PARA

    IDENTIFICAO DE PONTOS CRTICOS: APLICAO EM INTERSEES

    SEMAFORIZADAS

    Dissertao submetida ao Programa de Ps-

    graduao em Engenharia de Transportes da

    Universidade Federal do Cear, como parte

    dos requisitos para a obteno do ttulo de

    Mestre em Cincias (M. Sc.) em Engenharia

    de Transportes.

    Orientador: Prof. Flavio Jos Craveiro Cunto,

    PhD.

    FORTALEZA

    2016

  • Dados Internacionais de Catalogao na Publicao Universidade Federal do Cear

    Biblioteca UniversitriaGerada automaticamente pelo mdulo Catalog, mediante os dados fornecidos pelo(a) autor(a)

    X24a Xavier, Vanessa Jamille Mesquita. Anlise comparativa das medidas de desempenho para identificao de pontos crticos: aplicao emintersees semaforizadas / Vanessa Jamille Mesquita Xavier. 2016. 84 f. : il. color.

    Dissertao (mestrado) Universidade Federal do Cear, Centro de Tecnologia, Programa de Ps-Graduao em Engenharia de Transportes, Fortaleza, 2016. Orientao: Prof. Dr. Flavio Jos Craveiro Cunto.

    1. Segurana Viria. 2. Mtodos de Identificao de Pontos Crticos. 3. Medidas de Desempenho. 4.Intersees Semaforizadas. I. Ttulo. CDD 388

  • VANESSA JAMILLE MESQUITA XAVIER

    ANLISE COMPARATIVA DAS MEDIDAS DE DESEMPENHO PARA

    IDENTIFICAO DE PONTOS CRTICOS: APLICAO EM INTERSEES

    SEMAFORIZADAS

    Dissertao submetida ao Programa de Ps

    Graduao em Engenharia de Transportes da

    Universidade Federal do Cear, como requisito

    parcial para obteno do Ttulo de Mestre em

    Cincias (M.Sc.) em Engenharia de

    Transportes. rea de Concentrao:

    Planejamento e Operao do Sistema de

    Transportes.

    Aprovada em: 07/11/2016.

    BANCA EXAMINADORA

    ______________________________________ Prof. Flvio Jos Craveiro Cunto, PhD. (UFC)

    (Orientador)

    ______________________________________ Prof. Mrio ngelo Nunes de Azevedo, DSc. (UFC)

    (Examinador Interno)

    ______________________________________ Prof. Christine Tessele Nodari, DSc. (UFRGS)

    (Examinadora Externa)

  • Aos meus pais, Suely e Xavier, que sempre me

    deram amor e investiram na minha formao.

    Ao meu irmo, Gabriel, pela pacincia e

    amizade.

    DEDICO.

  • AGRADECIMENTOS

    Aos meus pais, Maria Suely e Francisco Xavier, pelo amor, ateno e

    compreenso para concluso desta nova etapa da vida.

    Ao meu irmo, Gabriel Domingos, pelos dias de felicidade compartilhados e pelo

    apoio quando necessito.

    A minha famlia, tias, tios, primos, primas, avs e avs pela fora nas conquistas

    ao longo da vida.

    Ao meu orientador, Prof. Flvio Cunto pela motivao, ensinamentos,

    compreenso, cobrana necessria e por acreditar na minha capacidade acadmica

    proporcionando a satisfao pelo trabalho desenvolvido e a sensao de dever cumprido.

    Aos Prof. Mrio ngelo e Prof. Christine Nodari, pelas orientaes realizadas

    durante a qualificao proporcionando as oportunidades necessrias para o desenvolvimento

    desta pesquisa.

    Universidade Federal do Cear (UFC) e a todos os professores do Programa de

    Ps-graduao em Engenharia de Transportes (PETRAN) que contriburam no meu

    desenvolvimento acadmico.

    Autarquia Municipal de Trnsito e Cidadania (AMC), pela disponibilizao dos

    dados.

    Aos meus amigos da disciplina Segurana Viria, Marcos Timb e Caio Torres,

    por me acolherem no mestrado e dividirem os seus conhecimentos.

    todos os amigos que fiz no GTTEMA, seres humanos maravilhosos e

    iluminados que encontrei na minha vida. Vou levar uma lembrancinha doce e agradvel de

    cada um de vocs, espero fortalecer cada vez mais esses laos ao longo dos anos, pois

    vivemos muitas coisas produtivas como os dilogos existenciais, a ajuda nas disciplinas, os

    sorrisos e abraos compartilhados e as ressacas cientficas.

    Por fim, a todos que contriburam direta ou indiretamente para a realizao deste

    trabalho.

  • RESUMO

    Os mtodos de identificao de pontos crticos so um passo fundamental para determinao

    da eficcia global do processo de gesto da segurana viria. O Highway Safety Manual

    disponibiliza 13 medidas de desempenho para a identificao de locais crticos, que exigem

    diferentes nveis de integridade e preciso dos sistemas de dados de acidentes, bem como

    diferentes tcnicas de modelagem da segurana viria. No Brasil, manuais para identificao

    de locais crticos so geralmente baseados apenas na frequncia e taxa de acidentes como

    medidas de desempenho da segurana. Este estudo apresenta uma anlise comparativa das

    medidas de desempenho da segurana viria na cidade de Fortaleza, Brasil, considerando as

    suas limitaes na aplicabilidade de uma amostra de intersees semaforizadas. Dados sobre

    os acidentes, volume de trfego e atributos geomtricos das vias referentes aos anos de 2009,

    2010 e 2011 foram utilizados para estimar as medidas de desempenho de segurana, incluindo

    as que envolvem o desenvolvimento e aplicao de modelos de previso de acidentes. A

    anlise comparativa entre as medidas de desempenho foi obtida atravs da diferena entre as

    posies na lista classificatria de cada medida de desempenho e o excesso esperado na

    frequncia mdia de acidentes com o ajuste bayesiano emprico. Alm disso, foi feita uma

    anlise temporal baseada na consistncia das medidas de desempenho ao longo de perodos de

    tempo subsequentes. Os resultados sugeriram uma correspondncia razovel entre o excesso

    esperado na frequncia mdia de acidentes com o ajuste bayesiano emprico e a medida de

    desempenho taxa de acidentes.

    Palavras-chave: Segurana Viria, Mtodos de Identificao de Pontos Crticos, Medidas de

    Desempenho, Intersees Semaforizadas.

  • ABSTRACT

    The overall effectiveness of the roadway safety management process relies on a robust

    method for identifying and ranking sites with major potential for safety improvements. In

    Brazil, manuals for hotspot identification are usually based only on crash frequency and crash

    rate as safety performance measures. The Highway Safety Manual proposes 13 performance

    measures for hotspot identification which require different levels of completeness and

    accuracy of accident data systems as well as different modeling skills from safety staff. It is

    common that jurisdictions in the infant stage of the roadway safety management process

    would apply less informative safety performance measures. This study presents a comparative

    analysis of safety performance measure taking into account its limitations applicability to a

    sample of signalized intersections from the city of Fortaleza, Brazil. Crash data as well as

    traffic and geometric attributes for the years of 2009, 2010 and 2011 were used to estimate

    safety performance measures including those involving the development and application of

    safety performance functions. The performance of each measure to rank the sample

    intersection was achieved through the rank difference between each performance measure and

    the excess expected average crash frequency with empirical Bayes adjustment. In addition, it

    has taken a temporal analysis based on consistency of performance measures during

    subsequent time periods. The results have suggested a reasonable matching between the

    excess expected average crash frequency with empirical Bayes adjustment and very simple

    ones.

    Keywords: Road Safety, Methods of Critical Points Identification, Performance Measures,

    Signalized Intersections.

  • LISTA DE FIGURAS

    Figura 2.1 -MIPC proposto pelo HSM. ...................................................................................... 5

    Figura 2.2- MIPC proposto pelos manuais brasileiros. .............................................................. 7

    Figura 2.3- Potenciais causas e consequncias dos acidentes de trnsito. ................................. 9

    Figura 2.4 -Mtodo Geral de Identificao de Pontos Crticos. ............................................... 10

    Figura3.1 - Fluxograma das etapas metodolgicas para comparao de medidas de

    desempenho............................................................................................................24

    Figura 4.1 -Localizao dos semforos na rea urbana de Fortaleza. ...................................... 33

    Figura 4.2 -Localizao dos semforos na rea urbana de Fortaleza. ...................................... 33

    Figura 4.3 -Amostra de intersees utilizadas no estudo de caso. ........................................... 34

    Figura 4.4- Diferenas entre as posies das listas do EEB e do TAC, NSS e EMPA. ............ 38

    Figura 4.5 -Diferenas entre as posies das listas do EEB e do FMA, EB e UPS. ............... 39

  • LISTA DE TABELAS

    Tabela 2.1 -Categorias do Nvel de Servio da Segurana. ...................................................... 15

    Tabela 2.2 - Medidas de Desempenho propostas pelos manuais de segurana viria. ............. 19

    Tabela 3.1 -Medidas de desempenho que geram listas classificatrias ou um valor limite. .... 27

    Tabela 4.1 -Taxa de crescimento mdio anual. ......................................................................... 35

    Tabela 4.2 -Anlise descritiva das variveis por local. ............................................................. 35

    Tabela 4.3 -Listas Classificatrias de cada Medida de Desempenho. ...................................... 37

    Tabela 4.4 -Raiz do erro mdio quadrtico das Medidas de Desempenho. .............................. 38

    Tabela 4.5 - Vinte locais mais crticos identificados pelo mtodo EEB. .................................. 41

    Tabela 4.6 - Somatrio do EEB para o T1. ............................................................................... 42

    Tabela 4.7 -Nmero de locais identificados como verdadeiramente crticos para o T2. .......... 43

    Tabela 4.8 - Somatrio da diferena das posies das listas classificatrias para o T3. .......... 43

    Tabela 4.9 - ndice de desempenho da segurana viria. .......................................................... 44

  • SUMRIO

    1 INTRODUO.............................................................................................................1

    1.1 Problema de pesquisa...................................................................................................2

    1.2 Questes de pesquisa....................................................................................................2

    1.3 Objetivos de pesquisa...................................................................................................3

    1.4 Estrutura do trabalho...................................................................................................4

    2 REVISO DA LITERATURA....................................................................................5

    2.1 Mtodos de identificao de pontos crticos...............................................................4

    2.1.1 MIPC - Norte-americano..............................................................................................5

    2.1.2 MIPC Brasileiro.........................................................................................................6

    2.1.3 MIPC mais recentes......................................................................................................7

    2.1.4 Medidas de desempenho usadas pelos MIPC...............................................................11

    2.1.5 Elementos necessrios estimao das medidas de desempenho .............................. 18

    2.2 Metodologias de comparao entre MIPC ................................................................. 21

    3 METODOLOGIA ........................................................................................................ 25

    3.1 Seleo da populao de referncia ............................................................................ 24

    3.2 Coleta e estimativa de dados ....................................................................................... 25

    3.3 Estimao das medidas de desempenho .................................................................... 27

    3.4 Anlise comparativa das medidas de desempenho ................................................... 28

    3.4.1 Anlise comparativa baseada nas listas classificatrias ............................................ 29

    3.4.2 Anlise comparativa baseada na consistncia temporal ............................................. 30

    4 ANLISE DAS MEDIDAS DE DESEMPENHO ESTIMADAS PARA A REA

    URBANA DE FORTALEZA....................................................................................33 4.1 Seleo da populao de referncia ............................................................................ 32

    4.2 Coleta e estimao dos dados ....................................................................................... 34

    4.3 Estimao das medidas de desempenho ..................................................................... 35

    4.4 Anlise Comparativa entre as medidas de desempenho ........................................... 36

    4.4.1 Anlise comparativa baseada nas listas classificatrias ............................................. 36

    4.4.2 Anlise comparativa baseada na consistncia temporal ............................................. 41

    5 CONCLUSES E RECOMENDAES ................................................................... 46

    5.1 Concluses ........... .......................................................................................................... 45

    5.2 Recomendaes ............................................................................................................. 48

  • REFERNCIAS ............................................................................................................ 50

    APNDICE .................................................................................................................... 53

    APNDICE A: NMERO DE ACIDENTES OBSERVADOS POR SEVERIDADE

    NA AMOSTRA DO ESTUDO DE CASO PARA O ANO DE 2009. ......................... 54

    APNDICE B: NMERO DE ACIDENTES OBSERVADOS POR SEVERIDADE

    NA AMOSTRA DO ESTUDO DE CASO PARA O ANO DE 2010. ......................... 57

    APNDICE C: NMERO DE ACIDENTES OBSERVADOS POR SEVERIDADE

    NA AMOSTRA DO ESTUDO DE CASO PARA O ANO DE 2011. ......................... 60

    APNDICE D: VOLUMES DIRIOS MDIOS MENSAIS ESTIMADOS PARA

    O ESTUDO DE CASO DOS ANOS DE 2009, 2010 E 2011. ..................................... 63

    APNDICE E: RESULTADOS DAS MEDIDAS DE DESEMPENHO PARA

    AMOSTRA DE INTERSEES SEMAFORIZADAS. ........................................... 66

    ANEXOS................. ....................................................................................................... 69

    ANEXO A: FATORES DE EXPANSO E ESTIMAO DO VOLUME DIRIO

    MDIO ANUAL (VDMA) ............................................................................................ 70

  • 1

    1. INTRODUO

    Todos os anos, a vida de quase 1,24 milhes de pessoas abreviada devido aos

    acidentes de trnsito. Estes causam considerveis perdas econmicas para as vtimas, suas

    famlias, e para as naes como um todo. Essas perdas decorrem do custo do tratamento

    (incluindo a reabilitao dos feridos e investigao de incidentes), bem como a reduo /

    perda de produtividade (por exemplo, salrios) dos desabilitados por seus ferimentos, e dos

    familiares que precisam se afastar do trabalho (ou escola) para cuidar do ferido (WHO, 2013).

    No Brasil, segundo dados do Sistema de Informaes de Mortalidade, do

    Ministrio da Sade, no ano de 2010, foram registradas aproximadamente 41 mil vtimas

    fatais no trnsito (Waiselfisz, 2012). A despesa financeira anual, devida aos acidentes de

    trnsito, no Brasil estimada em aproximadamente R$ 40 bilhes (IPEA, 2012).

    O processo de gesto da segurana viria propicia a identificao de locais com

    um potencial na reduo de acidentes, incluindo a identificao de possveis medidas futuras e

    priorizao, de acordo com o seu custo-benefcio (AASHTO, 2010). Este processo

    fundamental para a reduo dos custos monetrios e no monetrios causados pelos acidentes

    de trnsito.

    A identificao de pontos crticos o primeiro passo do processo de gesto da

    segurana viria. Um ponto crtico pode ser definido como um local em que a frequncia de

    acidentes, ou outro indicador de segurana, "inaceitavelmente alto" e, portanto,

    contramedidas de segurana so mais justificveis. O estabelecimento de programas de

    melhoria da segurana viria geralmente depende de bons mtodos de identificao de pontos

    crticos.

    Os mtodos de identificao de pontos crticos so comumente baseados em

    medidas de desempenho de segurana que variam desde a frequncia observada de acidentes

    at medidas de segurana mais sofisticadas obtidas a partir de modelos estatsticos e do uso do

    mtodo emprico de Bayes (Hauer et al., 2002; Miranda-Moreno, 2006; Cheng e Washington,

    2008; AASHTO, 2010; Montella, 2010). A diferena daqueles mtodos so os requisitos

    necessrios aplicao deles e as limitaes dos resultados obtidos. Esta limitao ocorre em

    virtude das medidas escolhidas para medir o desempenho da segurana viria.

    Os mtodos que utilizam medidas de desempenho mais robustas necessitam de

    bancos de dados mais completos e de um corpo tcnico mais especializado, o que nem sempre

  • 2

    se encontra nos pases em desenvolvimento, incluindo o Brasil. Nestes pases a limitao dos

    bancos de dados de acidentes uma das maiores impedncias para a aplicao das medidas de

    desempenho da segurana viria.

    As propostas para identificao de locais crticos disponveis nos manuais

    brasileiros (MT, 2002; DNIT, 2010) possuem mtodos mais simples e de mais fcil aplicao

    cujas medidas de desempenho consideradas so: frequncia observada de acidentes, unidade

    padro de severidade, taxa crtica, taxa de acidente e taxa de severidade. Melhorias em

    sistemas de bancos de dados de acidentes, bem como investimentos para melhorar as

    habilidades de modelagem, so importantes para o desenvolvimento de estudos empricos

    para explorar quantitativamente as diferenas entre os mtodos de identificao de pontos

    crticos em funo das medidas de desempenho da segurana viria aplicadas.

    1.1. Problema de Pesquisa

    Erros na identificao de locais crticos podem produzir locais verdadeiramente

    perigosos designados como seguros (falsos negativos) e locais relativamente seguros que so

    identificados como perigosos (falsos positivos). Estas falhas resultam em um uso ineficiente

    dos recursos destinados a melhorias da segurana viria e reduzem a eficcia global do

    processo de gesto da segurana. Portanto, a identificao correta dos pontos crticos

    essencial para o sucesso da implantao de qualquer plano de segurana viria (Montella,

    2010; Coll et al., 2013; Ferreira e Martins, 2014).

    Para ilustrar a dificuldade em escolher uma das medidas de desempenho que

    estimam a frequncia esperada de acidentes, alguns autores (Hauer et al., 2002; Elvik, 2008;

    Montella, 2010) afirmam que no correto selecionar um local simplesmente porque a sua

    frequncia de acidentes , circunstancialmente, elevada, podendo significar apenas uma

    flutuao aleatria conhecida como o fenmeno da regresso mdia.

    O problema de pesquisa leva em conta os recentes avanos em tcnicas de

    modelagem e na evoluo das medidas de desempenho da segurana rodoviria, verificando-

    se que os principais mtodos de identificao de pontos crticos aplicados ao atual cenrio

    brasileiro, presentes em alguns manuais, tais como PARE (MT, 2002; DNIT, 2010), no

    incorporam de forma adequada a natureza estocstica de acidentes de trnsito.

    1.2. Questes de Pesquisa

  • 3

    A partir do problema motivador desse trabalho podem-se estabelecer as seguintes

    questes de pesquisa:

    a) Quais so os requisitos necessrios a aplicao dos mtodos de identificao de pontos

    crticos e as limitaes dos resultados obtidos em virtude das medidas de desempenho

    da segurana viria utilizadas?

    b) Como comparar as principais medidas de desempenho utilizadas para a identificao

    de pontos crticos considerando os aspectos inerentes natureza aleatria e rara dos

    acidentes de trnsito?

    c) Quais so as medidas de desempenho que, comparativamente, produzem os melhores

    resultados na identificao e priorizao de pontos crticos de acidentes de trnsito em

    intersees semaforizadas levando em conta o atual cenrio brasileiro?

    1.3. Objetivos de Pesquisa

    No mbito da contextualizao da problemtica apresentada possvel definir

    como objetivo geral avaliar comparativamente os principais mtodos de identificao de

    pontos crticos aplicados intersees semaforizadas, com foco em suas medidas de

    desempenho e sua adequabilidade a realidade brasileira. Como objetivos especficos, tem-se:

    a) Discutir os requisitos necessrios a aplicao das medidas de desempenho para

    identificao de pontos crticos de maneira a distinguir quais delas retratam melhor os

    fatores que possam influenciar diretamente na frequncia e severidade dos acidentes

    de trnsito.

    b) Revisar e aprimorar mtodos de comparao de medidas de desempenho para

    identificao de pontos crticos disponveis na literatura de modo a considerar os

    aspectos inerentes natureza aleatria e rara dos acidentes de trnsito.

    c) Avaliar comparativamente as listas classificatrias das medidas de desempenho para

    identificao de pontos crticos a partir de um estudo de caso em intersees

    semaforizadas.

    d) Avaliar a consistncia temporal dos mtodos de identificao de pontos crticos

    aplicado ao ambiente de intersees semaforizadas.

  • 4

    1.4. Estrutura do Trabalho

    Alm deste, onde incluindo o problema de pesquisa e os objetivos, esta

    dissertao composta de mais quatro captulos. No Captulo 2, apresentada a reviso

    bibliogrfica sobre os principais mtodos de identificao de pontos crticos, focando nas suas

    medidas de desempenho. Logo aps, faz-se uma discusso sobre os mtodos usados na

    comparao das medidas de desempenho. Por fim, so apresentados os elementos necessrios

    estimao das medidas de desempenho.

    Em seguida, o Captulo 3 descreve todo o processo metodolgico realizado neste

    estudo para comparar as medidas de desempenho usadas na identificao de pontos crticos.

    No Captulo 4, so descritos os resultados da aplicao do mtodo proposto no

    Captulo 3 e discutidas as estimativas usadas para a aplicao das medidas de desempenho.

    Alm disso, feita uma avaliao das medidas de desempenho quando comparados a uma

    medida desempenho que melhor represente o fenmeno acidente de trnsito para um estudo

    de caso com intersees semaforizadas.

    Por fim, no captulo 5 so apresentadas as principais concluses deste trabalho,

    bem como as consideraes finais acerca do seu objetivo. Ainda nesse captulo so listadas as

    recomendaes para novas pesquisas.

    2. REVISO DA LITERATURA

    Neste captulo, inicialmente, ser apresentada uma descrio dos atuais mtodos

    de identificao de pontos crticos. Em seguida, apresenta-se as medidas de desempenho

    necessrias para aplicao dos mtodos de identificao de pontos crticos, apresentando as

    facilidades e as limitaes inerentes utilizao das mesmas. As medidas de desempenho

    discutidas sero aquelas utilizadas posteriormente na metodologia do presente trabalho. Logo

    aps, faz-se uma discusso sobre os mtodos de comparao dos mtodos de identificao de

    pontos crticos. Por fim, so apresentados os elementos necessrios estimao das medidas

    de desempenho.

    2.1. Mtodos de Identificao de Pontos Crticos

    Os diferentes mtodos de identificao de pontos crticos (MIPC) priorizam os

    locais atravs de medidas de desempenho e, em seguida, selecionam os locais para posterior

  • 5

    tratamento baseado em limites pr-determinados e restries oramentrias (MT, 2002;

    Miranda-Moreno, 2006).

    2.1.1 MIPC - Norte-americano

    O mtodo de identificao de pontos crticos americano usado como referncia

    para tcnicos e pesquisadores de segurana viria em diversos pases, sendo assim objeto do

    presente estudo. O manual americano de segurana viria, Highway Safety Manual (HSM)

    (AASHTO, 2010), prope um MIPC denominado Network Screening. As etapas deste mtodo

    so as seguintes: podem ser vistas na Figura 2.1.

    Figura 2.1 -MIPC proposto pelo Highway Safety Manual.

    Fonte: AASHTO, (2010).

    Estabelecer o foco significa definir um grupo especfico, ou seja, um tipo

    especfico de acidente ou gravidade de acidente em que se deseja concentrar os esforos de

    reduo dos acidentes. Estes esforos podem ocorrer atravs da promoo de uma

    interveno, seja ela uma modificao das caractersticas geomtricas da via ou uma

    campanha pblica.

    Definido o foco, inicia-se a identificao dos elementos da rede a serem avaliados,

    tais como, intersees, segmento de vias, rampas e etc. Em seguida, esses elementos so

    organizados de maneira a definir um grupo de locais com caractersticas similares gerando

    assim a populao de referncia.

  • 6

    A terceira etapa da Network Screening consta na escolha das medidas de

    desempenho, tambm denominados como indicadores. Estes so usados para avaliar o

    potencial na reduo da frequncia ou severidade dos acidentes.

    O quarto passo consiste em aplicar mtodos de triagem em todos os locais em

    estudo. O HSM possui mtodos de triagem para segmentos da via e para intersees. De

    acordo com o HSM (AASHTO, 2010), para cada segmento em estudo sero avaliadas as

    partes que constituem esse segmento, ou seja, o seu conjunto de subsegmentos. Em seguida,

    definido qual subsegmento dentro do segmento em estudo o mais crtico, o que tornar mais

    eficiente aplicao de posteriores contramedidas. No caso das intersees o quarto passo

    corresponde construo de uma lista classificatria, onde a interseo mais crtica ficar na

    primeira posio, a segunda interseo mais crtica, na segunda posio e assim

    sucessivamente.

    Por fim, realizada a etapa de avaliao dos resultados, onde haver uma lista de

    locais selecionados de acordo com a medida de desempenho aplicada. Os locais ranqueados

    nas primeiras posies so considerados mais crticos. Vrias medidas de desempenho podem

    ser aplicadas para um mesmo conjunto de dados, de tal maneira que os locais selecionados

    como crticos por vrias dessas medidas possuem maior probabilidade de serem realmente

    crticos (AASHTO, 2010).

    2.1.2 MIPC - Brasileiro

    O MIPC sugerido pelo manual brasileiro PARE (MT, 2002) apresenta

    procedimentos que devem ser aplicados de acordo com as informaes dos bancos de dados

    sobre acidentes de trnsito. Os treze procedimentos do manual brasileiro so aqui expostos em

    forma de etapas para tornar simples a compreenso do MIPC.

    Quando o municpio possui um banco de dados informatizado ou com

    informaes que no esto tabuladas, as etapas so as apresentadas na Figura 2.2. O MIPC

    sugerido pelo manual PARE se assemelha ao MIPC recomendado por outro manual brasileiro

    intitulado Identificao e Priorizao de Segmentos Crticos para Estudos de Interveno

    (DNIT, 2010).

  • 7

    Figura 2.2- MIPC proposto pelos manuais brasileiros.

    Fonte: MT, (2002).

    A coleta de dados consiste em identificar os locais onde ocorreram acidentes no

    perodo em estudo, alm de obter as caractersticas especificas de cada local para que eles

    possam ser agrupados nas populaes de referncia pr-definidas. Com os dados obtidos,

    ocorrer a etapa de tratamento de dados, onde sero feitas as seguintes excluses: locais com

    nmero de acidentes menor ou igual a trs, exceto aqueles com registro de pelo menos um

    bito no perodo em estudo; locais onde ocorreram intervenes e casos de acidentes

    ocorridos por razes excepcionais. Em seguida, aplicam-se as medidas de desempenho e por

    fim, elabora-se uma lista com os locais crticos (MT, 2002; DNIT, 2010).

    Existem casos onde o banco de dados possui informaes de acidentes, porm

    estas esto indisponveis ou incompletas. Nestes casos, a elaborao da lista de pontos crticos

    obtida atravs de uma relao de cinco ou mais locais crticos listados por cinco avaliadores

    com amplo conhecimento do sistema virio local.

    2.1.3 MIPC mais recentes

    As medidas de desempenho mais complexas propostas pelo HSM necessitam da

    estimao de modelos de previso de acidentes. Existem mtodos que requerem um esforo

    de modelagem diferente do citado anteriormente, sendo eles: mtodo probabilstico para

    identificao de zonas de acumulao de acidentes e ndice de desempenho composto da

    segurana viria. O MIPC proposto por Ferreira e Couto (2012) utiliza como medida de

    desempenho a probabilidade de um local ser crtico com o uso de um modelo de regresso

    binrio. As etapas do MIPC so: (i) definio de uma populao de referncia, (ii) gerao de

    um modelo de regresso binrio, (iii) listagem dos pontos crticos.

  • 8

    Na definio da populao de referncia para o estudo feito por Ferreira e Couto

    (2012), foram usados dados relativos a acidentes com vtimas e apenas com danos materiais

    ocorridos em intersees da cidade do Porto (Portugal). Para a gerao do modelo de

    regresso binrio, o artigo prope a simulao de uma base de dados fictcia a partir da base

    de dados real do Porto. A construo da base de dados simulada permite uma amostra maior

    em relao da base de dados real, ou seja, uma amostra mais significativa para calibrao e

    validao do modelo de regresso binrio. A amostra simulada usada tambm para

    comparao entre as medidas de desempenho, este outro ponto ser discutido na subseo de

    mtodos de comparao presente nesta dissertao. O modelo de regresso binrio possui

    como varivel resposta 1 para locais crticos e 0 para locais seguros. Assim uma amostra

    pequena pode estar sujeita a alguns problemas como, por exemplo, no processo de calibrao

    no possuir um nmero de locais crticos suficientes para que os parmetros do modelo sejam

    significativos, ou ainda, no existir nenhum local crtico no processo de validao.

    A simulao um processo adaptado de Geedipally e Lord (2010) e consiste em

    gerar aleatoriamente valores de volume dirio mdio anual e variveis binrias para nmero

    de ramos e para tipo de sinalizao das intersees. Em seguida, calcula-se o nmero de

    acidentes por local, a partir de um modelo de regresso binomial cujos parmetros da

    regresso so estimados usando a base de dados real e as variveis independentes so as

    mesmas do processo de simulao. A gerao aleatria das variveis independentes pode

    formar combinaes de intersees no existentes, alm disso, as variveis utilizadas, volume

    dirio mdio anual, nmero de aproximaes e tipo de sinalizao so correlacionadas entre

    si.

    Coll et al. (2013) propem um MIPC com foco em um novo mtodo para agregar

    diferentes medidas de desempenho em um nico ndice, denominado ndice de desempenho

    composto da segurana viria. As etapas para construo do ndice so: (i) selecionar

    indicadores da segurana virio, (ii) comparar os pares de indicadores, (iii) desenvolver o

    ndice de desempenho da segurana viria. Com os valores dos ndices de cada local

    possvel construir uma lista classificatria. De acordo com Coll et al., a principal medida de

    desempenho para avaliao da segurana rodoviria so os acidentes de trnsito, pois sem

    acidentes o campo de anlise da segurana rodoviria seria provavelmente irrelevante. Porm,

    como visto na Figura 2.3, outros indicadores podem ser moldados como causa ou

    consequncia dos acidentes de trnsito. Apesar de o artigo citar como necessria a etapa de

  • 9

    seleo de indicadores, no existe a sugesto de um mtodo para tal etapa, sendo apenas

    abordada que esta uma questo ainda a ser resolvida.

    Figura 2.3- Potenciais fatores e consequncias dos acidentes de trnsito.

    Fonte: Coll et al., (2010).

    Aps a seleo de indicadores, realizada a etapa de comparao entre os

    indicadores selecionados. Dois indicadores so comparveis quando existe uma relao

    prefixada entre esses indicadores da seguinte maneira: a ocorrncia de um dos indicadores

    pode resultar na ocorrncia de outros indicadores. No estudo de caso do artigo, por exemplo,

    o seguinte par de indicadores comparvel: nmero total de acidentes e nmero de veculos

    envolvidos em um acidente. Pois, a ocorrncia de um acidente envolve pelo menos um

    veculo. Dois indicadores so condicionalmente comparveis, se e somente se, a ocorrncia de

    um dos indicadores condicionada pela ocorrncia do outro indicador. A consequncia de

    dois indicadores serem condicionalmente comparveis a de que eles so comparveis entre

    si. Quando dois indicadores de pares diferentes so comparveis entre si, esses pares de

    indicadores tambm so comparveis. Um par de indicadores formado quando os

    indicadores so condicionalmente comparveis e o conjunto de pares de indicadores

  • 10

    formado quando os pares so comparveis entre si. Diante dessas relaes e dos indicadores

    disponveis formado o conjunto de pares de indicadores comparveis.

    Para a construo do ndice de desempenho da segurana viria desenvolvido

    um ndice de desempenho da segurana marginal baseado em um processo de normalizao

    dos dados para cada par de indicador. Este processo busca preservar propriedades importantes

    dos dados, como por exemplo, uma vez que um acidente deve envolver pelo menos um

    veculo, portanto, o nmero de veculos envolvidos em acidentes sempre maior ou igual ao

    nmero de acidentes.

    Uma comparao feita por Coll et al. (2013), sugere que o novo mtodo de

    agregao muito semelhante nos resultados das listas classificatrias, em termos temporais,

    quando comparado a tcnica mais bsica de agregao. Esta tcnica atribui pesos semelhantes

    para cada indicador. Diante disso e da existncia de outros ndices, descritos na prxima

    seo, com agregaes baseadas no custo por severidade dos acidentes, por exemplo, o novo

    ndice proposto no ser usado no presente trabalho de dissertao.

    Os mtodos apresentados possuem etapas semelhantes entre si e especficas. As

    etapas semelhantes condizem aos procedimentos necessrios para definir a populao de

    referncia e a avaliao dos resultados a partir da lista de pontos crticos. As etapas

    especficas so aquelas necessrias para aplicao da medida de desempenho. Portanto,

    compreende-se que os MIPC apresentados se inserem no mtodo geral exposto na Figura 2.4.

    Figura 2.4 -Mtodo Geral de Identificao de Pontos Crticos.

    Fonte: O autor.

  • 11

    2.1.4 Medidas de desempenho usadas pelos MIPC

    Uma das etapas dos MIPC a escolha de uma medida de desempenho para ser

    aplicada. Muitas vezes a medida de desempenho confundida com o prprio MIPC, mas ela

    ,por si s no identifica o ponto crtico, sendo necessrias etapas antes e depois da aplicao

    da medida de desempenho que unidas formam o MIPC.

    Esta seo apresentar as medidas de desempenho que podem ser comparadas

    baseadas na posio dos locais nas suas listas classificatrias, so elas: Frequncia Mdia de

    Acidentes (FMA), Taxa de Acidentes (TAC), Taxa Crtica de Acidentes (TCR), Unidade

    Padro de Severidade (UPS), Excesso Previsto na Frequncia Mdia de Acidentes usando o

    Mtodo dos Momentos (EMM), Nvel de Servio da Segurana (NSS), Excesso previsto na

    Frequncia Mdia de Acidentes usando os MPA (EMPA), Probabilidade de um tipo especfico

    de acidente exceder um Limite de Proporo (ELP), Excesso na proporo de Acidentes

    Especficos (EPAE), Frequncia Mdia de Acidentes esperada usando o ajuste emprico de

    Bayes (EB), Frequncia Mdia de Acidentes UPS com ajuste emprico de Bayes (UPS - EB),

    Excesso esperado na Frequncia Mdia de Acidentes com ajuste emprico de Bayes (EEB),

    Probabilidade de um local ser crtico pelo Modelo Binrio (MB). A sequncia de apresentao

    das medidas de desempenho seguir o critrio da quantidade de dados necessrio para

    aplicao das mesmas.

    As medidas que necessitam apenas dos dados de acidentes por local so:

    Frequncia Mdia de Acidentes (FMA) e Excesso Previsto na Frequncia Mdia de Acidentes

    usando o Mtodo dos Momentos (EMM).

    A Frequncia Mdia de Acidentes (FMA) o simples nmero observado de

    acidentes em um determinado perodo de tempo podendo ser de um determinado tipo ou

    gravidade.

    Se um local tratado porque a sua contagem de acidentes de um perodo de tempo

    anterior era anormalmente alta ou anormalmente baixa, em seguida, a mesma FMA no pode

    possivelmente ser uma boa estimativa do nmero observado de acidentes de um perodo

    posterior. No se pode estimar o que normal e habitual, usando contagens de acidentes que

    so anormais ou incomuns. Se a entidade foi selecionada porque ele tinha um valor

    excepcionalmente alto do nmero de acidentes, a FMA tenderia a superestimar o nmero

    observado de acidentes de um perodo futuro (Hauer, 2004).

  • 12

    A FMA possui a vantagem de ser a medida mais simples, porm possui algumas

    limitaes, tais como: no leva em considerao o fenmeno de regresso mdia (FRM),

    no considera o volume de trfego e no identifica locais com baixo nmero de colises, nas

    quais simples intervenes baseadas no custo-benefcio poderiam ser facilmente aplicadas.

    No Excesso Previsto na Frequncia Mdia de Acidentes usando o Mtodo dos

    Momentos (EMM) a frequncia mdia de acidentes observados ajustada

    (, ()) da seguinte maneira:

    , () = , + ,

    () (, ,) (1)

    Onde o , a frequncia mdia de acidentes para um determinada

    populao de referncia, i o local e a Var(N) a varincia da amostra. Para determinar o

    potencial de melhoramento se subtrai a frequncia mdia de acidentes observados ajustada

    com a frequncia mdia de acidentes para uma determinada populao de referncia.

    Alguns pontos positivos do EMM podem ser percebidos pela sua prpria

    formulao, tais como: considerar a varincia dos dados e possuir um conceito similar ao

    mtodo emprico de Bayes (EB). Outro ponto o de que diferentes populaes de referncia

    podem ser unidas em uma nica lista classificatria, isso porque cada populao de referncia

    ajustada com base na mdia e na varincia dos seus dados.

    O FRM ainda pode estar presente nos resultados, j que o primeiro termo da

    equao 5 a simples FMA. Outro ponto negativo o de no levar em considerao o fluxo

    veicular.

    As medidas que necessitam apenas dos dados de acidentes por tipo e por local

    so: Probabilidade de um tipo especfico de acidente exceder um Limite de Proporo (ELP) e

    Excesso na proporo de Acidentes Especficos (EPAE).

    A Probabilidade de um tipo especfico de acidente exceder um Limite de

    Proporo (ELP) classifica locais de acordo com a probabilidade de que uma proporo

    verdadeira de um tipo especfico de acidente, , seja maior do que um limite de proporo,

    . Esta probabilidade calculada atravs da distribuio Beta que usada frequentemente

    para modelar propores pertencentes ao intervalo (0,1) e uma distribuio de probabilidade

    contnua, cujos parmetros so e .

    Primeiramente, deve ser determinar qual tipo especfico de acidentes ser

    avaliado, ou seja, determinar o foco da anlise, como foi descrito na seo de MIPC. O

    obtido pela razo entre o nmero de acidentes de um tipo especifico em relao ao nmero

    total de acidentes de um determinado local. J o a razo entre o somatrio de todos os

  • 13

    acidentes de um tipo especifico em relao ao somatrio do total de acidentes para uma

    determinada populao de referncia. Em seguida, calcula-se a varincia da amostra (s) com

    o uso da seguinte equao:

    () = (1

    1) [ (

    ,2 ,

    , ()2 , ()

    )=1 (1

    )

    (,

    , ()

    =1 )] (2)

    Em que, nlocais corresponde ao nmero total de locais da amostra, Nobservado,i ao

    nmero de acidentes de um tipo especfico e Nobservado,i (total) ao nmero total de acidentes

    de um determinado local. Logo aps, calcula-se a mdia amostral da proporo de acidentes

    de um tipo especfico ( ), obtida pela razo do somatrio de cada em relao ao nmero

    total de locais. A partir disso, os parmetros e so calculados da seguinte maneira:

    =

    3( )

    () (3)

    =

    (4)

    A probabilidade de um tipo especfico de acidente de um determinado local

    exceder a proporo mdia desses acidentes obtida da seguinte maneira:

    (>

    ,,,()) = 1 ( , + ,, +

    ,() ,) (5)

    A medida de desempenho ELP no est submetida ao efeito do FRM, devido ao

    uso da distribuio Beta. Os seus pontos negativos so no considerar o fluxo veicular e

    selecionar erroneamente locais como crticos devido a uma frequncia no usual de um tipo

    especfico de acidente.

    O Excesso na proporo de Acidentes Especficos (EPAE) classifica os locais

    de acordo com a diferena entre a probabilidade de uma proporo de um tipo especfico de

    acidente, , e um limite de proporo, . As vantagens e limitaes so as mesmas da

    medida de desempenho ELP.

    A Taxa de Acidentes (TAC) insere a varivel volume de trfego que calculada

    como milhes de veculos entrantes (MVE) da seguinte maneira:

  • 14

    =

    106 365 (6)

    Onde, TVE representa o total de veculos que entram no dia e n o nmero de anos

    de dados de colises. A taxa de acidentes obtida pela razo entre o total de acidentes

    observados e o MVE de um determinado local.

    A TAC apresenta algumas dificuldades, como o fato de que dois locais com

    diferentes volumes dirios mdios podem apresentar a mesma TAC. Alm disso, sabe-se,

    atravs de dados empricos, que a relao entre a FMA e o fluxo veicular no linear (Hauer,

    2002).

    A TAC uma medida que possui como vantagem a sua simplicidade. Porm, no

    leva em conta o FRM, comparaes entre locais com fluxos veiculares significativamente

    diferentes no podem ser feitas e locais podem ser erroneamente priorizados devido ao baixo

    fluxo veicular ou a baixa FMA.

    A Taxa Crtica (TCR) assume que a ocorrncia de acidente em um determinado

    local da rea urbana obedece a distribuio de Poisson com mdia igual a varincia.

    A TCR comparada com a Taxa de Acidentes para cada local. J com a taxa de

    acidentes calculada, obtm-se a taxa de acidentes mdia ponderada para uma populao de

    referncia () da seguinte maneira:

    = =1

    =1 (7)

    Por fim, a Taxa Crtica de Acidentes obtida pela seguinte equao:

    = + [

    ] + [

    1

    ( 2 )] (8)

    Os locais que possurem sua TAC maior que a sua TCR sero destinados a

    revises futuras. Pelo fato de ser comparada com a TAC de um determinado local, a medida

    TCR continua sem considerar o FRM.

    A medida TCR reduz o efeito exagerado de locais com baixo fluxo veicular, pois

    considera para cada local uma TCR com base na populao de referncia e na exposio de

    cada local.

    A Unidade Padro de Severidade (UPS) uma medida que necessita de dados

    de acidentes totais e por severidade de acidente. O mtodo de agregao dos indicadores

    baseado no custo por severidade do acidente e os pesos para cada indicador foram retirados do

    manual brasileiro PARE (MT, 2002), sendo equacionada da seguinte maneira:

  • 15

    = 1 + 4 +

    6 +

    13. (9)

    As vantagens da medida UPS a simplicidade e levar em conta a severidade dos acidentes.

    Porm, pode priorizar erroneamente locais com uma baixa frequncia de acidentes de uma

    determinada severidade dependendo dos fatores de ponderao usados. Alm disso, no leva

    em conta o FRM e nem o fluxo veicular.

    As seguintes medidas precisam de um modelo de regresso para estimar o nmero

    de acidente: Nvel de Servio da Segurana (NSS), Excesso previsto na Frequncia Mdia de

    Acidentes usando os MPA (EMPA), Frequncia Mdia de Acidentes esperada usando o ajuste

    emprico de Bayes (EB), Excesso esperado na Frequncia Mdia de Acidentes com ajuste

    emprico de Bayes (EEB) e Probabilidade de um local ser crtico pelo Modelo Binrio (MB).

    Para obter o Nvel de Servio da Segurana (NSS) os locais so classificados de

    acordo com a comparao da sua frequncia de acidentes mdia observada () com

    a frequncia mdia prevista pelo modelo de previso de acidentes (MPA). O grau de desvio

    mdio () da frequncia mdia prevista do acidente dividido em quatro classes de Nvel de

    Servio da Segurana (Tabela 2.1) e calculado como segue:

    = 2 (10)

    Tabela 2.1 -Categorias do Nvel de Servio da Segurana.

    NSS Condio Descrio

    I 0 < Nobservado < ( MPA - 1,5 x ())

    Indica um baixo potencial na reduo

    de acidentes

    II (MPA - 1,5 x ()) Nobservado < MPA

    Indica um potencial entre baixo e

    moderado na reduo de acidentes

    III MPA Nobservado < ( MPA + 1,5 x ())

    Indica um potencial moderado na

    reduo de acidentes

    IV Nobservado ( MPA+ 1,5 x ())

    Indica um alto potencial na reduo de

    acidentes Fonte: (AASTHO, 2010).

  • 16

    De acordo com a Tabela 2.1, nota-se que os limites dos intervalos so comparados

    com a FMA e por isso o FRM ainda esta presente nos resultados. Considerar a varincia dos

    dados e o fluxo veicular so algumas das suas vantagens.

    O Excesso Previsto na Frequncia Mdia de Acidentes usando o Modelo de

    Previso de Acidentes (EMPA) a diferena entre a frequncia mdia de acidentes

    observados e a frequncia mdia de acidentes previstos pelo MPA. Esta medida no leva em

    conta o FRM pelos mesmos motivos da medida NSS.

    A Probabilidade de um local ser crtico pelo Modelo Binrio (MB) aplica-se

    quando a varivel de resposta tem dois resultados possveis. Assim, a varivel dependente de

    categoria Y=0 identifica locais seguros e a categoria Y=1 identifica um local como ponto

    crtico.

    Os locais crticos so identificados considerando um valor de nmero observado

    de acidentes limite acima do qual se considera o local como crtico. Por isso, esta medida de

    desempenho ainda possui o FRM presente nos seus dados. Nos modelos de resposta

    qualitativa como o modelo binrio, a regresso latente reflete uma varivel no observada

    y*, obtida por:

    = + (11)

    O modelo binrio construdo a partir de uma regresso latente em que um

    conjunto de variveis independentes x explica a deciso entre as duas alternativas, e os

    respetivos parmetros refletem o impacto na probabilidade das variaes dos valores de x

    (Greene, 2008). O termo de erro aleatrio no observado , no caso do modelo probit, segue

    uma distribuio normal com mdia zero e varincia um. A varivel observada y, tal que:

    = 1 > 0, (12)

    = 0 0. (13)

    Alguns estudos comparativos de medidas de desempenho apresentam o Mtodo

    Emprico de Bayes (EB) como sendo o de melhor desempenho e mais consistente (Elvik,

    2008; Montella, 2010). De acordo com Hauer et al. (2002) a aplicao do mtodo emprico de

    Bayes aumenta a preciso das estimativas e incorpora o FRM atravs do reconhecimento de

    que a frequncia observada de acidentes no a nica informao sobre o desempenho da

  • 17

    segurana viria da entidade, mas tambm o conhecimento da segurana em entidades

    similares. Assim estas duas informaes so ponderadas em conjunto da seguinte maneira:

    E{k|K} = E{k} + (1 )K (14)

    Em que, E{|K} o valor esperado do nmero de acidentes () para a entidade

    de interesse (sabendo que a entidade apresentou K acidentes em um certo perodo) e

    corresponde ao peso (valor entre 0 e 1). E{} indica o nmero mdio previsto de acidentes

    em entidades similares (populao de referncia) e K o nmero de acidentes observados na

    entidade. Ressalta-se que E{K} estimado com o emprego de modelos de previso de

    acidentes (MPA) os quais devero ser desenvolvidos para as entidades de interesse. Dessa

    maneira, o EB no influencia pelo FRM.

    O MPA alm de ser um dado necessrio estimao do EB tambm uma medida

    de desempenho. representado por uma equao de regresso que estima a frequncia mdia

    dos acidentes para um local especfico em funo do volume dirio mdio anual (VDMA) e,

    no caso de segmentos de rodovia, em funo do comprimento do segmento (AASHTO, 2010).

    Dentre as medidas propostas pelo HSM, uma apresentou mais vantagens e menos

    limitaes em relao s demais medidas, incluindo o mtodo EB, sendo ela o excesso na

    frequncia mdia de acidentes esperados com o ajuste EB (EEB).

    A diferena entre a frequncia mdia de acidentes ajustada pelo mtodo EB e

    frequncia mdia de acidentes previstos a partir de um MPA o excesso na frequncia

    mdia de acidentes esperados com o ajuste EB (EEB). Quando o excesso na frequncia

    mdia de acidentes esperados maior do que zero, o local possui mais acidentes do que o

    previsto. Quando este excesso for menor, o local possui menos acidentes do que o previsto

    (AASHTO, 2010).

    A frequncia mdia de acidentes UPS com ajuste EB (UPS EB) ir estimar a

    frequncia esperada de acidentes atravs do EB e depois converter os resultados usando a

    ponderao do UPS. Aplicam-se as equaes 2 e 8 para todos os tipos de severidade de

    acidentes. Em seguida, calcula-se o fator de ponderao para acidentes com vtimas fatais e

    feridas da seguinte maneira:

    , = + (15)

    Onde e so a proporo de acidentes observados com vtimas fatais e com leses,

    respectivamente, em uma populao de referncia de vtimas fatais e feridas. Enquanto que

  • 18

    e so os fatores de ponderao UPS para vtimas fatais e com leses. Por fim,

    calculada a UPS-EB ponderando com o fator acima calculado a frequncia esperada de

    acidentes com vtimas fatais e feridas (()) e somando a frequncia esperada de

    acidentes sem vtimas (, ()) da seguinte forma:

    () = , () + , () (16)

    A medida UPS- EB leva em conta o FRM e a severidade dos acidentes, porm

    pode priorizar erroneamente locais com baixo nmero de um tipo especfico de severidade

    dependendo dos fatores de ponderao usados.

    2.1.4 Elementos necessrios estimao das medidas de desempenho

    A implementao do HSM enfrenta barreiras significativas em muitos

    departamentos, onde no se possui a diversidade de dados exigidos para a aplicao de

    medidas de desempenho mais robustas (Sun, 2011; Alluri, 2015; Jalayer et al., 2015).

    A disponibilidade dos elementos necessrios estimao das medidas de

    desempenho limita a escolha de um MIPC. A Tabela 2.2 apresenta as medidas de

    desempenho, os elementos necessrios a sua estimao e quais delas esto contempladas pelos

    manuais brasileiros. Dentre as medidas de desempenho apresentadas, as seguintes esto

    disponveis nos manuais brasileiros: FMA, TAC e UPS.

    Para aplicar o EEB, indicador sugerido pelo HSM, cada jurisdio deve possuir

    modelos de previso de acidentes calibrados para cada ano em estudo, que exigem dados

    detalhados sobre atributos de rodovias, volumes de trfego, e por vezes informaes sobre

    acidentes, no s em frequncia, mas tambm por tipo e gravidade (Sun, 2011).

    O modelo de previso de acidentes desenvolvido pelo HSM foi baseado em dados

    de um subconjunto de estados, podendo haver caractersticas locais que resultem em valores

    previstos significativamente diferentes. Cada jurisdio pode possuir diferenas quanto ao

    limiar de identificao de pontos crticos, clima, relevo ou presena de animais na estrada que

    possam contribuir para os acidentes locais. Com isso, o HSM recomenda que as agncias

    locais desenvolvam os seus prprios MPA (Xie et al., 2011).

  • 19

    Tabela 2.2 - Medidas de Desempenho propostas pelos manuais de segurana viria.

    Medida de

    Desempenho

    FMA e

    EMM

    ELP e

    EPAE TAC,TCR UPS

    NSS, EMPA,

    EB, EEB e

    MB

    UPS -

    EB

    Dados de acidentes por

    local e por data x x x x

    Volume de Trfego x x x

    Dados de acidentes por

    severidade e por local x x

    Dados de acidente por

    tipo de acidente e por

    local

    x

    Mtodo de Agregao

    de Indicadores x x

    Caractersticas

    geomtricas e

    operacionais da via e

    Modelo de Regresso

    x x

    Devido a complexidade do desenvolvimento de modelos de previso de acidentes

    pela comunidade tcnica, dificilmente existir um MPA para cada ano necessrio ao estudo,

    sendo necessrios assim verificar quais variaes temporais poderiam implicar na aplicao

    de um modelo calibrado para o ano base. Geralmente, os MPAs possuem como varivel

    explicativa o volume de trfego, contemplado assim o possvel crescimento do trfego.

    Variaes no contempladas pelo modelo invalidam o seu uso em diferentes anos, como por

    exemplo, uma mudana no comportamento dos condutores devido a campanhas pblicas.

    Os atributos da rodovia utilizados para estimar as medidas de desempenho so

    aqueles em que o modelador acredita ser um termo explicativo da varivel resposta e que

    estejam disponveis nos bancos de dados. Alguns exemplos so o nmero total de faixas ,tipo

    de controle semafrico e nmero de ramos. Aqueles locais com presena de semforo podem

    gerar maiores colises traseiras. Segundo Cunto et al. (2012), acredita-se que a varivel

    nmero total de faixas aumente a frequncia de avanos de semforo (colises transversais) e

    frequncia de mudanas de faixas (colises laterais) e uma via com maior nmero de ramos

    pode gerar maior interao entre os veculos.

  • 20

    O volume de trfego uma varivel de exposio fundamental, quanto maior a

    exposio dos veculos mais chances de ocorrerem os acidentes, isto , sem trfego no h

    acidentes (Couto e Ferreira, 2012). Volume de trfego definido como o nmero de veculos

    que passam em um ponto da rodovia, ou em uma dada faixa ou direo da rodovia, durante

    um intervalo de tempo especfico. O volume usado na estimao das medidas de desempenho

    o volume dirio mdio anual (VDMA), o VDMA o volume de veculos que passa em um

    dado local durante um ano divido pelos 365 dias desse ano (366 em anos bissextos) (Roess et

    al., 2011).

    Devido carncia dos bancos de dados brasileiros, nem sempre as informaes de

    fluxo veicular esto disponveis, tendo, por vezes, apenas contagens horrias de fluxo. Diante

    disso, so usados fatores de expanso gerados a partir de uma base histrica, onde os valores

    de fluxo horrio, semanal ou mensal sero usados para estimar o VDMA de um determinado

    local (Oliveira, 2004).

    Quando no se possui nenhum dado de fluxo de um determinado ano para um

    local especfico, projeta-se o fluxo de anos anteriores conhecidos. A projeo do fluxo

    veicular basear-se- em taxas de crescimento do trfego e no conhecimento de eventuais

    alteraes previstas para o sistema de transporte regional. As taxas de crescimento do trfego

    podero tanto se fundamentar nas eventuais sries histricas existentes como na dos dados

    socioeconmicos regionais. Alm disso, o comportamento do trfego normalmente

    influenciado por variaes sazonais, o que torna equivocado o uso de resultados de contagens

    de curta durao sem a prvia correo sazonal (DNIT, 2006).

    Miranda-Moreno (2006) define um acidente de trnsito como um evento

    envolvendo veculos a motor causando danos aos veculos, infraestrutura e / ou as pessoas.

    Um acidente de trnsito o resultado de um violento impacto de um veculo em movimento

    com um objeto, uma coliso entre dois veculos, ou um veculo e uma pessoa.

    Outra definio para acidentes a de que so eventos raros e aleatrios. Por raro,

    est implcito que os acidentes representam apenas uma proporo muito pequena de o

    nmero total de eventos que ocorrem no sistema de transporte. Aleatrio significa que

    acidentes ocorrem como funo de um conjunto de eventos influenciados por vrios fatores,

    os quais so em parte determinsticos (que pode ser controlado) e parcialmente estocsticos

    (aleatrio e imprevisvel) (AASHTO, 2010).

  • 21

    2.2. Metodologias de comparao entre MIPC

    Diante dos diversos mtodos disponveis para identificao de pontos crticos,

    surgiram estudos para auxiliar os profissionais da segurana viria na escolha de um mtodo a

    ser aplicado na sua jurisdio.

    Elvik (2008) compara cinco medidas de desempenho para identificao de pontos

    crticos usando dados de acidentes das rodovias Norueguesas. As medidas de desempenho

    comparadas foram: frequncia mdia de acidentes, taxa de acidentes, combinao da

    frequncia e taxa de acidentes, mtodo emprico de Bayes e critrio de disperso do mtodo

    emprico de Bayes. O mtodo de comparao entre as medidas foi feita a partir de critrios

    epidemiolgicos de sensibilidade e especificidade.

    A sensibilidade e a especificidade correspondem proporo de locais que foram

    identificados corretamente como crticos e no crticos, respectivamente. A medida de

    desempenho que possui um bom resultado identifica o maior nmero possvel de locais

    verdadeiramente crticos (sensibilidade), enquanto ao mesmo tempo identifica como no

    crticos um grande nmero de locais que realmente no so perigosos (especificidade).

    Os dados utilizados foram de dois perodos de quatro anos. As medidas de

    desempenho foram aplicadas para os primeiros quatro anos (1997 a 2000) de maneira

    acumulada. Para identificar falsos positivos e falsos negativos, os dados do segundo perodo

    de tempo de quatro anos foram utilizados (2001 a 2004). Assim, os verdadeiros positivos

    sero aqueles locais que possuem um maior potencial da reduo de acidentes em ambos os

    perodos de tempo. J os falsos positivos iro regredir a mdia no segundo perodo de tempo.

    Haver tambm os falsos negativos que so aqueles que foram detectados como no crticos

    nos primeiros quatro anos, mas foram detectados como crticos nos quatro anos seguintes. De

    acordo com os critrios epidemiolgicos aplicados o mtodo emprico de Bayes obteve o

    melhor desempenho, seguido da frequncia mdia de acidentes e da combinao da

    frequncia e da taxa de acidentes. Quanto ao resultado da especificidade a maioria das

    medidas no variou muito, conseguindo identificar em torno de 90% dos verdadeiros

    negativos. J para a especificidade, o EB identificou 70% dos verdadeiros positivos, a

    frequncia mdia de acidentes e a combinao da frequncia e da taxa de acidentes

    identificaram 50%. As demais medidas obtiveram resultados de especificidade abaixo de

    40%.

    Ferreira e Couto (2012) tambm utilizaram critrios epidemiolgicos para

    comparar medidas de desempenho, ou seja, critrios baseados em falsos negativos e falsos

  • 22

    positivos. Alm da sensibilidade e especificidade usadas por Elvik (2008), foram tambm

    aplicadas as seguintes medidas de comparao: taxa de falsos identificados, taxa de falsos

    negativos e risco. A taxa de falsos positivos identificados a proporo entre nmero de

    falsos positivos (Erro Tipo I) e os locais identificados como crticos. A taxa de falsos

    negativos corresponde a relao entre nmero de falsos negativos (Erro do Tipo II) e os locais

    identificados como no crticos. O risco corresponde proporo do total de erros (Tipo I e II)

    e o nmero de locais em anlise.

    Estes testes foram aplicados para comparar a medida de desempenho

    probabilidade de um local ser identificado como crtico pelo modelo binrio com outras duas

    medidas de desempenho, sendo elas: frequncia mdia de acidentes e mtodo emprico de

    Bayes. Desta anlise, verificou-se que a nova medida proposta tem claramente melhor

    desempenho.

    Os dados utilizados neste estudo so relativos a acidentes ocorridos em

    intersees da cidade do Porto de trs e quatro ramos, e com ou sem sinalizao luminosa,

    registrados ao longo de um perodo de cinco anos (Janeiro de 2001 a Dezembro de 2005). Os

    locais verdadeiramente crticos foram definidos como aqueles locais gerados a partir de uma

    base de dados simulada que possuam uma frequncia mdia de acidentes acima do 95

    percentil. Ao aplicar os testes citados acima levando em conta que os verdadeiros positivos

    so obtidos pela frequncia mdia de acidentes, e esta sofre influncia do FRM, tal critrio

    pode ter comprometido os resultados.

    De acordo com Cheng e Washington (2008), os critrios de comparao baseados

    em falsos positivos e falsos negativos no so suficientes para explorar as variaes na

    priorizao dos locais crticos. Isso porque esses critrios no levam em conta a posio dos

    locais nas listas classificatrias. Os trs testes desenvolvidos por Cheng e Washington (2008),

    se baseiam na premissa de que a homogeneidade da via e o desempenho esperado da

    segurana se preservam temporalmente. Estes testes foram usados para comparar as seguintes

    medidas de desempenho: FMA, TAC, EB e EEB. A comparao temporal foi feita com dados

    de acidentes do estado do Arizona em dois perodos de tempo. O primeiro perodo de tempo

    o ano de 2000, onde se calculam as medidas de desempenho a serem comparadas. O segundo

    perodo de tempo corresponde a uma mdia da frequncia de acidentes dos perodos 2001 e

    2002. Os locais verdadeiramente crticos eram aqueles com a maior FMA no segundo perodo

    de tempo. A medida EB apresentou o melhor desempenho, seguida de maneira muito prxima

  • 23

    pela FMA, ou seja, essas duas medidas identificaram melhor os locais verdadeiramente

    crticos ao longo do tempo. A TAC obteve o pior desempenho.

    Montella (2010) desenvolveu um ndice nico combinando os testes propostos por

    Cheng e Washington (2008), tornando a avaliao de um determinado mtodo mais prtica

    atravs da obteno de uma eficcia mdia relativa. A eficcia mdia relativa estimada a

    partir da composio das eficcias absolutas de cada teste proposto por Cheng e Washington

    (2008), sendo elas ponderadas pelos valores mximos e mnimos dos testes. Este teste busca

    avaliar se as medidas de desempenho do primeiro perodo conseguem identificar os locais

    com uma alta frequncia de acidentes em um perodo subsequente de tempo. Tal ndice ser

    adaptado para o presente trabalho como mtodo de comparao, sendo descrito na

    metodologia do presente trabalho. Quanto mais prximo de 100 melhor a medida de

    desempenho. Dentre as medidas comparadas por Montella (2010), o EB obteve o melhor

    desempenho, 98, seguido pela FMA e a TAC, que obtiveram os valores 88 e 83,

    respectivamente.

    Ferreira e Martins (2014) compararam o modelo binrio proposto por Ferreira e

    Couto (2012) com outros MIPC aplicando os testes de consistncia temporais abordados por

    Cheng e Washington (2008) e Montella (2010). Para uma amostra total de intersees (sem

    populao de referncia), ou seja, um conjunto de intersees independente das suas

    caractersticas geomtricas e operacionais foi obtido como resultando que o modelo binrio

    possui melhor desempenho. Enquanto que para uma amostra de intersees com sinais

    luminosos, o mtodo EEB foi mais eficiente.

  • 24

    3. METODOLOGIA

    A abordagem metodolgica utilizada para alcanar o objetivo geral proposto nesta

    pesquisa pode ser dividida em cinco etapas, a saber: (i) seleo da populao de referncia,

    (ii) coleta e estimao dos dados, (iii) estimao das medidas de desempenho, (iv) anlise

    comparativa baseada nas listas classificatrias e anlise da consistncia temporal. A aplicao

    e avaliao do mtodo proposto sero atravs de um estudo de caso para intersees

    semaforizadas de Fortaleza/CE.

    Figura 3.1 - Fluxograma das etapas metodolgicas para comparao de medidas de

    desempenho.

    Fonte: O autor.

    3.1 Seleo da populao de referncia

    Um local pode apresentar um valor substancialmente maior da frequncia de

    acidentes em relao a outros locais simplesmente devido as suas caractersticas geomtricas.

    Assim, necessrio definir uma amostra com caractersticas em comum, ou seja, definir uma

    populao de referncia.

    A populao de referncia corresponde a um grupo de locais que compartilham o

    mesmo conjunto de caractersticas de uma determinada entidade que se tm interesse em

    avaliar (Hauer, 2002; AASTHO, 2010).

  • 25

    O interesse do presente estudo est em locais com maior disponibilidade de

    informaes, sendo assim possvel uma maior amostra para aplicao das medidas de

    desempenho. Compreende-se que os locais com maiores chances de acidentes so as

    intersees, pois nelas ocorrem mais interaes entre os usurios do sistema virio.

    Para este estudo, as caractersticas em comum dos locais so os seus atributos

    geomtricos e o perodo em que os dados necessrios estimao das medidas de

    desempenho sero coletados. Os anos selecionados para implementar as medidas de

    desempenho devem ser aqueles em que os estados operacionais da via esto nas mesmas ou

    semelhantes condies.

    3.2 Coleta e estimativa de dados

    Nesta etapa realizada uma busca das variveis necessrias estimao das

    medidas de desempenho nos bancos de dados disponveis. Pela reviso da literatura, sabe-se

    que as variveis necessrias para a aplicao das medidas deste trabalho so: nmero

    observado de acidentes, volume dirio mdio anual (VDMA), nmero de faixas da interseo

    e modelos de previso de acidentes.

    Os dados de acidentes foram coletados a partir do Sistema de Informaes de

    Acidentes de Trnsito de Fortaleza (SIAT-FOR). O SIAT-FOR um banco de dados

    informatizado e georreferenciado que compila os acidentes de trnsito registrado por 10

    rgos responsveis pelo atendimento s ocorrncias de trnsito do municpio de Fortaleza

    desde o ano de 2000.

    Dentre as informaes disponveis no SIAT-FOR destacam-se: data, hora,

    coordenadas do local, tipo do acidente, veculos envolvidos, severidade do acidente, alm de

    informaes sobre as vtimas como gnero, idade, tipo (condutor, passageiro, pedestre,

    ciclista, etc) (Cunto et al., 2012).

    Neste trabalho essas informaes foram agregadas de acordo com as seguintes

    categorias de severidade: acidentes somente com danos materiais, acidentes envolvendo

    pedestres, acidente com feridos (sem pedestre) e acidentes envolvendo vtimas fatais.

    O volume dirio mdio anual (VDMA) foi estimado usando dados de fluxo

    veicular proveniente do CTAFOR (Controle de Trfego em rea de Fortaleza) cujo controle

    de trfego feito pelo sistema SCOOT (Split Cycle Offset Optimization Technique). Estes

    dados esto disponveis no relatrio semestral de andamento para execuo do projeto

    Modelagem no Apoio Deciso no Planejamento, Operao e Gesto dos Sistemas de

  • 26

    Transporte Pblico e de Circulao Viria de Fortaleza (ASTEF, 2015). Deste relatrio foram

    usados os seguintes dados: fluxo veicular por dia da semana, volumes dirios mdios mensais

    (VDMM) e fatores de expanso dirios e mensais. Tais fatores esto presentes no ANEXO A.

    Para os laos indutores que apresentaram dados de VDMM foram usados os

    fatores de expanso mensais para obter o VDMA. Os laos que possuam apenas dados por

    dia da semana foram usados os fatores de expanso dirios. Se houvessem dois dias

    disponveis, por exemplo, o VDMA para cada dia era calculado com base no fator de

    expanso dirio e depois era retirada a mdia, obtendo assim um nico VDMA para o lao.

    Aps calcular o VDMA dos laos, os mesmos foram somados para formar o

    VDMA das intersees. Trs problemas foram notados em 30 locais da amostra de 106

    intersees, sendo eles: locais com um ano sem informaes vlidas (Erro Tipo I), locais com

    dois anos sem informaes vlidas (Erro Tipo II) e locais sem nenhuma informao de fluxo

    para os trs anos em estudo (Erro Tipo III). As informaes ditas como vlidas foram aquelas

    que apresentaram dados de volume dirio mdio anual (VDMA) para todos os laos existentes

    nas aproximaes das intersees.

    Para estimar os dados faltosos foi calculada uma taxa mdia de crescimento anual

    do VDMA (TMCA) a partir dos laos com informaes vlidas. Esta taxa corresponde a um

    somatrio do ajuste anual do fluxo veicular em porcentagem, positivo ou negativo, para um

    cada lao com anos vlidos. Podendo ser equacionado da seguinte maneira:

    =

    % (17)

    Em que, corresponde ao VDMA do ano que se busca projetar o fluxo

    veicular de um determinado lao, ou seja, o ano com dados faltosos e o o VDMA do

    ano vlido de um determinado lao.

    Para o Erro Tipo I foi calculado o TMCA para os dois anos vlidos e feita uma

    mdia com os valores de TMCA obtidos. Para o Erro Tipo II foi usado a TMCA do nico ano

    disponvel para obter o VDMA dos outros dois anos. Para estimar o VDMA dos locais com

    Erro Tipo III foram usados os dados de fluxo veicular do ano de 2013.

    O modelo de previso de acidentes usado para estimativa das medidas de

    desempenho foi o proposto por Cunto el al. (2012), como segue:

    = 0,00591 (_090,52 ) 0,28 (18)

  • 27

    Onde, MPA corresponde ao nmero esperado de acidentes, vdma_09 ao volume

    dirio mdio anual do ano de 2009 e nfx ao nmero de faixas. O MPA foi calibrado para o ano

    de 2009 e foi levado em conta que as caractersticas que poderiam interferir na frequncia de

    acidentes esperada no variaram para os anos em estudo.

    3.3 Estimao das Medidas de Desempenho

    As medidas de desempenho avaliadas neste estudo foram selecionadas com base

    em dois critrios: disponibilidade de dados e a possibilidade de produzir anlises

    comparativas baseadas nas listas classificatrias produzidas pelas diferentes medidas de

    desempenho. A lista classificatria ocorre quando a medida de desempenho consegue gerar

    uma lista com todos os locais, do mais crtico at o menos crtico.

    Tabela 3.1 -Medidas de desempenho que geram listas classificatrias ou um valor limite.

    Medida de Desempenho Definio de Pontos Crticos

    Frequncia Mdia de Acidentes (FMA) Listas Classificatrias

    Taxa de Acidentes (TAC) Listas Classificatrias

    Unidade Padro de Severidade (UPS) Listas Classificatrias

    ndice Relativo de Severidade (IRS) Valor Limite

    Taxa Crtica (TCR) Valor Limite

    Excesso Previsto na Frequncia Mdia de Acidentes

    usando o Mtodo dos Momentos (EMM) Listas Classificatrias

    Nvel de Servio da Segurana (NSS) Listas Classificatrias

    Excesso Previsto na Frequncia Mdia de

    Acidentes usando os Modelos de Previso de

    Acidentes (EMPA)

    Listas Classificatrias

    Probabilidade de um tipo especfico de acidentes

    exceder um Limite de Proporo (ELP) Listas Classificatrias

    Excesso na proporo de Acidentes Especficos

    (EPAE) Listas Classificatrias

    Frequncia Mdia de Acidentes esperada usando o

    ajuste EB (EB) Listas Classificatrias

    Frequncia Mdia de Acidentes UPS com ajuste EB

    (UPS - EB) Listas Classificatrias

    Excesso esperado na Frequncia Mdia de

    Acidentes com ajuste EB (EEB) Listas Classificatrias

    Probabilidade de um local ser crtico pelo Modelo

    Binrio (MB)

    Listas Classificatrias e Valor

    Limite

  • 28

    Algumas medidas de desempenho definem um valor limite, onde apenas aqueles

    locais em que a medida de desempenho obtiver um valor acima do limite sero listados como

    crticos. A Tabela 3.1 apresenta as medidas de desempenho que geram listas classificatrias ou

    um valor limite.

    Um primeiro critrio para que as listas classificatrias possam ser comparadas

    entre si que as medidas de desempenho a serem avaliadas devem reproduzir uma frequncia

    de acidentes do mesmo tipo e severidade. A presente anlise utiliza medidas de desempenho

    que estimam os valores em termos de acidentes totais e para todos os tipos de coliso. Outro

    critrio para comparao que as medidas de desempenho possam classificar todos os locais

    do maior para o menor valor.

    3.4 Anlise comparativa das medidas de desempenho

    Para a anlise comparativa entre as medidas de desempenho sero usadas as

    seguintes abordagens: (i) baseada nas diferenas entre as listas classificatrias e (ii) baseada

    na consistncia temporal. As abordagens buscam comparar uma medida de desempenho que

    se deseja avaliar em relao a uma medida de referncia, essa medida de referncia ser

    aquela que possui a melhor capacidade de estimar os locais com maior potencial na reduo

    de acidentes. Ou seja, a medida de referncia aquela que possui a maior capacidade de

    identificar verdadeiros positivos e tambm aquela que incorpora melhor, por meio da sua

    formulao, o fenmeno acidente de trnsito.

    A primeira abordagem busca verificar a diferena quantitativa entre as posies

    dos locais de uma medida de desempenho que se busca avaliar e as posies dos locais de

    uma medida de referncia. A posio do local obtida pelas listas classificatrias geradas

    pelas medidas de desempenho. A importncia de se avaliar as medidas baseada na diferena

    entre as listas classificatrias est no fato de observar se medidas menos complexas iro

    classificar os locais verdadeiramente crticos em posies muito diferentes das obtidas pela

    medida de referncia.

    A segunda abordagem busca avaliar a consistncia temporal de uma determinada

    medida desempenho atravs de dois perodos subsequentes de tempo. O primeiro perodo

    obtido atravs da aplicao de uma medida de desempenho que se busca avaliar em um

    determinado ano gerando a lista classificatria daquele ano. Os locais verdadeiramente

    crticos sero aqueles que em um ano subsequente (segundo perodo) so identificados como

    mais crticos pela medida de referncia. Uma boa medida aquela que consegue identificar os

  • 29

    locais verdadeiramente crticos no primeiro perodo de tempo. A importncia desta abordagem

    est na avaliao de quais medidas identificam um maior nmero de locais verdadeiramente

    crticos e quais possuem menor variao das listas classificatrias em relao a medida de

    referncia ao longo dos anos.

    3.4.1 Anlise Comparativa baseada nas Listas Classificatrias

    Aps a estimativa das medidas de desempenho escolhidas so construdas as listas

    classificatrias para cada uma delas. As listas de pontos crticos so um passo importante do

    MIPC. As posies podem variar significativamente dependendo da medida de desempenho

    empregada.

    Buscando comparar a diferena das posies de um determinado local nas listas

    classificatrias sero feitas as seguintes avaliaes: (i) a raiz do erro mdio quadrtico

    (REMQ), (ii) a diferena entre as posies da lista (DPL) e (iii) o nmero de locais

    identificados como crticos (NLIC).

    Inicialmente, as medidas de desempenho sero avaliadas de acordo com a

    diferena mdia entre as posies geradas pelo EEB e pela medida avaliada, respectivamente,

    usando a raiz do erro mdio quadrtico (Hollander and Liu, 2008), podendo ser equacionada

    da seguinte maneira:

    = 1

    ( )2

    =1 (19)

    Em que, REMQ corresponde raiz do erro mdio quadrtico, indica a posio

    na lista da medida de referncia e representa a posio na lista da medida de desempenho

    que se deseja comparar. A anlise dividida em blocos de 10 posies de modo que a

    primeira posio corresponde ao local mais crtico obtido pela medida de referncia e assim

    consecutivamente. Quanto menor o REMQ, mais prximo a medida em estudo estar da

    medida de referncia.

    Em seguida, ir se aplicar a avaliao da diferena entre as posies da lista

    (DPL) como segue:

    = (20)

  • 30

    Anlises do DPL sero realizadas atravs da plotagem de grficos onde as

    medidas de desempenho so comparadas com o EEB. O DPL calculado para cada local e

    quantifica a diferena entre a posio determinada pela medida a ser avaliada () e a medida

    de referncia (). Quanto menor o DPL, menor a diferena entre as posies das listas

    geradas pelas diferentes medidas de desempenho.

    Por fim, ser aplicada a avaliao do nmero de locais identificados como crticos

    (NLIC). feita uma lista com os 20 locais mais crticos definidos pela medida de referncia.

    O NLIC corresponde quantos destes 20 locais as demais medidas conseguiram identificar

    como crticos. Quanto maior o NLIC de uma determinada medida maiores as similaridades na

    identificao do mesmo grupo de pontos crticos pela medida de referncia.

    3.4.2 Anlise Comparativa baseada na Consistncia Temporal

    O teste temporal adaptado de Montella (2010) une em um nico ndice os trs

    testes temporais propostos por Cheng e Washington (2008). Para avaliar a consistncia ao

    longo do tempo so usados dois perodos subsequentes. No primeiro e segundo perodo so

    calculadas a medida em anlise e a medida de referncia, respectivamente. O primeiro perodo

    de tempo (1) corresponde ao ano mais antigo do conjunto de anos disponveis para estudo. O

    segundo perodo de tempo (2) pode ser obtido atravs de uma mdia dos anos posteriores ao

    ano do primeiro perodo de tempo ou simplesmente ser usado um ano posterior.

    Para o primeiro teste (T1) feita a lista classificatria da medida em anlise para

    1, identificando-se os locais obtidos como crticos. Para cada um destes locais calculada a

    medida de referncia para 2. O resultado do primeiro teste corresponde ao somatrio dos

    valores obtidos pela medida de referncia em 2. Aplicando-se o teste ao conjunto disponvel

    de medidas de desempenho, a melhor medida ser aquela que obtiver o maior somatrio.

    Para o segundo teste (T2), inicialmente feita a lista classificatria em 2 e

    selecionados os locais verdadeiramente crticos pela medida de referncia. Calcula-se ento

    a medida em anlise para 1 produzindo sua lista classificatria e seus locais crticos. O

    resultado deste teste o nmero de locais verdadeiramente crticos identificados em 1 pela

    medida em estudo. A melhor medida de desempenho aquela que obtiver o maior valor.

    Para o terceiro teste (T3) calculada a princpio, a lista classificatria em 1 para

    medida que se busca avaliar. Em seguida, calculada a lista classificatria em 2 para a

  • 31

    medida de referncia. O valor deste teste corresponde ao somatrio da diferena em mdulo

    nas posies das listas classificatrias obtidas pela medida que se busca avaliar e a medida de

    referncia. A melhor medida de desempenho aquela que obtm o menor valor. A formulao

    do ndice proposto por Montella (2010) a seguinte:

    = 100

    3 [(

    1

    1) + (

    2

    2) + (1

    3 3

    3)] (21)

    Em que, j corresponde a medida de desempenho que se busca avaliar, max e min

    correspondem ao maior e menor valor obtido em um determinado teste, respectivamente.

    Quanto mais prximo de 100 for o valor do ndice, melhor ser a medida de desempenho.

  • 32

    4. ANLISE DAS MEDIDAS DE DESEMPENHO ESTIMADAS PARA A REA

    URBANA DE FORTALEZA

    Este captulo apresenta os resultados do processo metodolgico sugerido nesta

    dissertao. O captulo iniciado com uma apresentao dos critrios usados para selecionar a

    amostra usada no estudo de caso. Em seguida, descrevem-se os bancos de dados usados e o

    processo para estimar dados faltosos de fluxo veicular. Alm disso, tambm descrito o

    modelo de previso de acidentes necessrio estimao de medidas mais complexas. Por fim,

    so discutidas quais medidas sero estimadas com base em critrios definidos na metodologia.

    A partir da estimativa das medidas de desempenho feita uma anlise

    comparativa das mesmas. A anlise foi baseada nas diferenas entre as listas classificatrias e

    na consistncia na identificao de locais verdadeiramente crticos ao longo do tempo. A

    partir da reviso da literatura sobre os mtodos de comparao das medidas de desempenho, o

    ndice proposto por Montella (2010) foi adaptado para a anlise temporal da presente

    dissertao.

    4.1 Seleo da Populao de Referncia

    Como abordado no mtodo a populao de referncia so intersees por

    possurem uma maior chance de ocorrncia de acidentes. Diante do interesse do presente

    estudo, os seguintes critrios sero utilizados para a seleo de uma populao de referncia:

    data da implantao do semforo, disponibilidade de informaes sobre o fluxo de veculos, o

    nmero e a configurao geomtrica dos ramos.

    Devido a disponibilidade de dados de fluxo veicular, as intersees usadas no

    estudo de caso so as semaforizadas. Existem cerca de 700 intersees semaforizadas na

    cidade de Fortaleza (Figura 4.1). Em torno de 500 intersees so centralizadas, ou seja,

    possuem um controle de trfego feito pelo sistema SCOOT (Split Cycle Offset Optimization

    Technique), este por sua vez, possui dados de fluxo veicular coletados em campo por laos

    detectores. As demais intersees so convencionais, no possuindo dados de fluxo veicular.

    A amostra utilizada neste estudo corresponde a um conjunto de intersees

    semaforizadas com quatro ramos, ngulo entre as intersees maiores que 70, espaamentos

    maiores que 50 metros entre os cruzamentos e implantao do semforo at junho de 2008. A

    Figura 4.2 mostra um exemplo de interseo tipica removida do estudo. O perodo de estudo

    foram os anos 2009, 2010 e 2011. Existem cerca de 400 intersees centralizadas implantadas

  • 33

    at junho de 2008. Aplicando os demais critrios para definir a populao de referncia o

    conjunto de intersees reduz para 134 intersees. Das 134 intersees, apenas 106 possuam

    algum dado de fluxo veicular, assim compondo a amostra do presente estudo (Figura 4.3).

    Figura 4.1 -Localizao dos semforos na rea urbana de Fortaleza.

    Fonte: O autor.

    Figura 4.2 -Localizao dos semforos na rea urbana de Fortaleza.

    Fonte: Google Earth , 2016.

  • 34

    Figura 4.3 -Amostra de intersees utilizadas no estudo de caso.

    Fonte: O autor.

    4.2 Coleta e Estimao dos Dados

    Os dados de acidentes de trnsito foram agregados por severidade de acordo com

    a metodologia deste trabalho. No Apndice A, B e C so apresentadas tais informaes para

    os anos de 2009, 2010 e 2011, respectivamente.

    O VDMA foi obtido atravs de fatores de expanso anual presentes no ANEXO A.

    Para os locais com dados faltosos, foi calculada a taxa de crescimento mdio anual (TCMA)

    entre os anos como descrito na metodologia, obtendo assim a Tabela 4.1. Os dados de fluxo

    veicular estimados esto presentes no Apndice D.

    A Tabela 4.2 apresenta uma anlise descritiva das variveis utilizadas para estimar

    as medidas de desempenho. Esta anlise foi feita com a mdia do VDMA dos trs anos, o

    nmero de faixas, e o somatrio dos acidentes dos trs anos por local. O nmero de faixas

    coletado para cada local est disponvel no Apndice E.

    Para toda a amostra ocorreu o total de 2.172 acidentes nos trs anos. Dos quais,

    1.365 foram sem vtimas, 771 feridos e 30 vtimas fatais.

  • 35

    Tabela 4.1 -Taxa de crescimento mdio anual.

    Ano vlido Ano faltoso TMCA

    2009 2010 1%

    2009 2011 4%

    2010 2009 3%

    2010 2011 4%

    2011 2009 2%

    2011 2010 -1%

    2013 2009 -1%

    2013 2010 -3%

    2013 2011 -1%

    Tabela 4.2 -Anlise descritiva das variveis por local.

    Varivel Mdia Desvio Padro Mnimo Mximo

    VDMA 36.287 11.877 14.101 64.175

    Nmero de faixas 6,03 1,60 4 12

    Acidentes com vtimas fatais 0,28 0,63 0 3

    Acidentes com feridos 7,27 6,26 0 47

    Acidentes sem vtimas 12,88 9,75 1 50

    Nmero total de acidentes 20,49 15,20 5 91

    4.3 Estimao das Medidas de Desempenho

    Aplicando os critrios descritos na terceira etapa metodolgica, dentre as 13

    medidas de desempenho propostas pelo HSM e o modelo binrio, as seguintes sero

    avaliadas: Frequncia Mdia de Acidentes (FMA), Taxa de Acidentes (TAC), Unidade Padro

    de Severidade (UPS), Nvel de Servio da Segurana (NSS), Excesso previsto na Frequncia

    Mdia de Acidentes usando os MPA (EMPA), Frequncia Mdia de Acidentes esperada

    usando o ajuste EB (EB) e Excesso esperado na Frequncia Mdia de Acidentes com ajuste

    EB (EEB). Alm disso ser feita uma lista classificatria para a Taxa crtica (TCR) usando a

    diferena entre a Taxa de Acidentes e a Taxa Crtica. Os resultados das estimativas das

    medidas de desempenho esto no Apndice E.

    As demais no sero usadas pelos seguintes motivos: o IRS e o TCR no

    permitem a ela