Classificação da rede viária em função da sinistralidade em ambiente SIG

Abstract

Tendo em conta a atual conjuntura económica dos municípios, uma gestão financeira eficiente poderá ser mais facilmente alcançada se forem identificadas as prioridades de futuros investimentos. Neste contexto, a classificação da rede viária municipal em função da sinistralidade é fundamental na definição de prioridades de intervenção. O presente trabalho, apresenta um modelo de classificação de rede viária em função da sinistralidade integrada num sistema de informação geográfica. Definiu-se uma equação para obter um Índice de Sinistralidade Rodoviária, através da combinação dos seguintes indicadores: Indicador de Gravidade, Indicador de Danos Materiais e o Indicador dos Custos. A sua aplicação prática foi desenvolvida através de um caso de estudo no concelho de Barcelos. Da análise da natureza dos acidentes, constatou-se que as vias com maior número de colisões correspondem às vias com maior número de acidentes, todas integradas na rede de Estradas Nacionais e Regionais. Para além da classificação viária da rede, a aplicação do modelo permite analisar a cobertura espacial das ocorrências para determinar a centralidade e dispersão dos locais com maior incidência de acidentes rodoviários. Essa análise pode ainda ser refinada de acordo com a natureza dos acidentes, nomeadamente por colisão, despiste ou atropelamento.

Given the current economical situation of the Portuguese municipalities, it is necessary to identify the priority investments in order to achieve a more efficient financial management. The classification of the road network of the municipality according to the occurrence of traffic accidents is fundamental to set priorities for road interventions. This paper presents a model for road network classification based on traffic accidents integrated in a geographic information system. An equation was defined to obtain a road safety index through the combination of the following indicators: Severity, Property Damage Only and Accident Costs. Its practical application was developed through a case study in the municipality of Barcelos. After analysing the nature of accidents, it was identified that roads with the largest number of collisions have also the largest number of accidents. All those cases belongs to the National and Regional road network. In addition to the road network classification, the application of the model allows to analyse the spatial coverage of accidents in order to determine the centrality and dispersion of the locations with the highest incidence of road accidents. This analysis can be further refined according to the nature of the accidents namely in collision, skidding and pedestrian roadkill.