Modelos de previsão de acidentes para interseções de três ramos em zonas urbanas e periurbanas

Abstract

A sinistralidade rodoviária tem apresentado grandes perdas para a humanidade. Por essa razão o estudo das causas de acidentes rodoviários é uma área que está em desenvolvimento, sendo particularmente importante em zona urbanas dado que atualmente é nessas zonas que ocorrem mais acidentes. No caso de Portugal, em 2012, cerca de 76% dos acidentes com vítimas e 50% das vítimas mortais ocorreram em meio urbano (ANSR, 2012). Tendo em conta que os acidentes rodoviários serão, num futuro próximo, uma das principais causas de morte a nível global, a gestão da segurança será um fator essencial para qualquer país. Neste contexto os Modelos de Previsão de Acidentes são fundamentais nos sistemas de gestão. O objetivo fulcral do presente estudo foi a identificação dos principais fatores que contribuem para ocorrência de acidentes de viação, através do desenvolvimento de modelos de previsão de acidentes, totais e apenas colisões envolvendo mortos e feridos, para as interseções de três ramos localizadas em zonas urbanas e periurbanas. O desenvolvimento do trabalho apoiou-se numa base de dados que contém 68 interseções de três ramos das Estradas Nacionais 14, 101 e 206 localizadas em zonas periurbanas e urbanas. Os dados nela contidos incluem os acidentes de viação, o tráfego e as características geométricas das interseções e segmentos limítrofes no período de 2008 a 2012. Relativamente às variáveis que compõem as características geométricas foram considerados três conjuntos: no primeiro conjunto as variáveis referentes à interseção, num segundo conjunto as variáveis resultantes da média de algumas variáveis geométricas da interseção e dos seus segmentos limítrofes, e por último o terceiro conjunto resultantes a diferença de algumas variáveis geométricas da interseção e dos seus segmentos limítrofes, que traduzem a consistência do traçado. Os modelos de previsão dos acidentes de viação foram desenvolvidos com o auxílio das técnicas de modelação dos Modelos Lineares Generalizados e de Zeros Inflacionados considerando as distribuições Binomial Negativa e Poisson e validados pela técnica da validação cruzada. Para a previsão de acidentes totais e das colisões, o modelo que apresentou o melhor resultado foi o Modelo Linear Generalizado Binomial Negativo, com variáveis explicativas representativas da consistência do traçado em ambos os casos. Desta forma, fica disponível uma ferramenta importante para fundamentação de intervenções nas infraestruturas com vista à melhoria da segurança rodoviária.

The road accidents have shown large losses for the humanity. For this reason, the study of the causes of road accidents is an area that is in development, which is particularly important in urban areas because, currently, in these areas occur more accidents. In the case of Portugal, in 2012, approximately 76% of accidents involving injuries and 50% of fatalities occurred in urban areas (ANSR, 2012). Having regard to the fact that road accidents will be, in the near future, one of the main causes of death at the global level, the safety management will be an essential factor for any country. In this context Accident Prediction Models are fundamental in management systems. The central objective of this study was the identification of the main factors that contribute to accidents occurrence, through the development of accident prediction models, all types and only collisions involving injuries and deaths, for three legs intersections located in urban and periurban areas. The development of the work was supported by a database that contains 68 three leg intersections of the National Roads 14, 101 and 206 located in peri-urban areas and urban. The data contained therein include traffic accidents, traffic and the geometric characteristics of intersections and adjacent segments in the period of 2008 to 2012. Regarding the variables that constitute the geometrical characteristics, three sets were considered: the first set of variables regarding the intersection, a second set of variables resulting average certain geometric variables of the intersection and its neighboring segments, and finally the third set resulting from the difference of certain geometric variables of the intersection and its neighboring segments, which reflect the design consistency. The accidents prediction models were developed with the assistance of the modeling techniques of Generalized Linear Models and Zero Inflated Models considering Negative Binomial and Poisson distributions and validated by the crossvalidation technique. For the prediction of total accidents and collisions, the model that showed the best result was the generalized linear Models Negative Binomial, with explanatory variables representing the design consistency in both cases. This way it is available an important tool to support infrastructures interventions aiming at improving road safety.