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
