ads:
UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO
PROGRAMA DE PÓS-GRADUAÇÃO EM ENGENHARIA CIVIL –
TRANSPORTES
ROSIANE DE JESUS GOMES
ANÁLISE ESPACIAL DOS ACIDENTES DE TRÂNSITO DO
MUNICÍPIO DE VITÓRIA UTILIZANDO SISTEMA DE
INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS
VITÓRIA - ES
2008
ads:
Livros Grátis
http://www.livrosgratis.com.br
Milhares de livros grátis para download.
ROSIANE DE JESUS GOMES
ANÁLISE ESPACIAL DOS ACIDENTES DE TRÂNSITO DO
MUNICÍPIO DE VITÓRIA UTILIZANDO SISTEMA DE
INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS
Dissertação apresentada ao Programa Pós-
Graduação em Engenharia Civil do Centro
Tecnológico da Universidade Federal do Espírito
Santo, como requisito parcial para obtenção do Grau
de Mestre em Ciências, na área de concentração em
Transportes.
Orientadora: Profª. Drª. Eliana Zandonade.
Co-orientador: Prof. Dr. Gregório Coelho de M. Neto.
VITÓRIA - ES
2008
ads:
ANÁLISE ESPACIAL DOS ACIDENTES DE TRÂNSITO DO
MUNICÍPIO DE VITÓRIA UTILIZANDO SISTEMA DE INFORMAÇÕES
GEOGRÁFICAS
ROSIANE DE JESUS GOMES
Dissertação apresentada ao Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil do
Centro Tecnológico da Universidade Federal do Espírito Santo, como requisito
parcial para obtenção do Grau de Mestre em Ciências, na área de concentração em
Transportes.
Aprovada em 30 de Abril de 2008, por:
Eliana Zandonade - Profª.
Doutora em Estatística
Depto de Estatística / UFES
Orientadora
Gregório Coelho de Morais Neto - Prof.
Doutor em Engenharia de Transportes
Depto de Engenharia de Produção / UFES
Co-Orientador
Adelmo Inácio Bertolde - Prof.
Doutor em Estatística
Depto de Estatística / UFES
José Augusto Abreu de Sá Fortes - Prof.
Doutor em Urbanismo
Depto de Engenharia Civil e Ambiental/ UNB
UNIVERSIDADE FEDERAL DO ESPÍRITO SANTO
VITÓRIA - ES, abril de 2008
DEDICATÓRIA
Aos meus pais, Jaime e Jovecina, pelo carinho,
incentivo, dedicação e apoio.
As minhas irmãs, Adriana e Juliana, pelos momentos de alegria.
Ao meu esposo, Luiz Rogério, pelo amor, paciência e companheirismo.
Ao meu filho amado, Lucas, por ser a luz da minha vida.
AGRADECIMENTOS
Primeiramente a Deus, pela minha vida, pela sua bondade para comigo e por se
fazer presente nos momentos mais difíceis e dolorosos.
“Tudo Posso Naquele Que Me Fortalece” (Fl 4, 13)
A Prof.ª Drª Eliana Zandonade, pela sua orientação, pelos conhecimentos
compartilhados, ensinamentos, apoio, paciência, respeito, confiança, amizade
e acima de tudo pela compreensão e carinho destinados
a mim e a minha família. O Meu Muito Obrigado...
Ao Prof. Dr. Gregório Coelho de Morais Neto, pelo apoio, incentivo e
conhecimentos destinados a essa dissertação.
Ao Prof. Dr. Adelmo Inácio Bertolde e ao Prof.Dr. José Augusto Abreu de Sá Fortes,
por aceitarem o convite para participar da banca examinadora.
À Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), pelo
apoio financeiro, tornando este trabalho possível.
Ao Batalhão de Polícia de Trânsito Rodoviário e Urbano de Vitória (BPRv),
Comandado pelo Tel Cel PM Valdir Leopoldino da Silva Junior, pela liberação dos
dados, em especial ao Tenente Fernandes (seção P3) pela atenção e
disponibilidade.
À Secretaria de Estado da Segurança Pública e Defesa Social (SESP), pelo
fornecimento da base cartográfica contendo os bairros, logradouros e pontos de
referência. Em especial aos funcionários do SESP, Adriano Hantequeste Gomes e
Pablo Lira, pelo apoio técnico prestados no decorrer desta pesquisa.
À Secretaria de Transportes e Infra-Estrutura Urbana da Prefeitura Municipal de
Vitória (SETRAN - PMV) pelo fornecimento da base cartográfica da zona de tráfego
e por ajudar na identificação de alguns locais de ocorrência dos acidentes de
trânsito, agradecendo de forma especial o apoio profissional da funcionária e amiga
Belcristi Gurgel de Amorim.
Ao Marcelo Queiroz pelo apóio técnico, pela atenção, pela presteza e pela
disposição em contribuir com este trabalho.
À funcionária Tânia Baldotto Ribeiro e a Profª. Maria Angélica Fabris de Oliveira do
Departamento de Estatística, por terem acreditado no meu potencial, me incentivado
e apoiado em um dos momentos mais difíceis da minha vida acadêmica.
Aos funcionários Andréia, André e Cristiane, pela presteza e amizade.
Aos meus amigos de Mestrado, Paulo, Fernanda, Flávia, Janine, Mardel e Chris,
pelas horas de companheirismo, distração e pelos cafezinhos da tarde. Aos amigos
Arthur e Sidney, pela ajuda e pela paciência nas horas de stress
em frente ao computador.
Em especial ao amigo Rafael da Cruz Araújo Vieira, pelas aulas e pela contribuição
dada a essa dissertação, se abdicando muitas vezes de seus finais de semana e
horários de descanso. Fica aqui o meu eterno obrigado.
Aos meus pais, Jaime e Jovecina, pelas palavras de conforto e por terem sido em
vários momentos pai e mãe do meu pequeno, lhe dando amor e carinho. As minhas
irmãs, Adriana e Juliana, pela convivência e pelas horas de desabafo.
Agradeço ao meu esposo e amor, Luiz Rogério, pela eterna paciência, pela
atenção, pela dedicação, pelo companheirismo nos momentos de total stress e pelo
colo nos momentos de angústia, sofrimento.....
Obrigado por acreditar em mim e por ter proporcionado momentos de alegria ao
longo desta caminhada. Muito Obrigado, Amor
Por fim, ao meu filho Lucas e ao meu sobrinho e afilhado João Guilherme, pelas
distrações, pelos sorrisos, pelas bagunças, pelos olhares e gestos sinceros de amor
e carinho, e por simplesmente existirem.
RESUMO
Os acidentes de trânsito tornaram-se nos últimos anos uma das principais causas de
mortalidade por fatores externos no Brasil, assim como em diversos países em
desenvolvimento. Os problemas gerados por esse fenômeno, além de
sobrecarregarem o setor público em função dos elevados números de internações e
dos altos custos hospitalares, geram problemas relacionados a danos materiais e
físicos, despesas previdenciárias, sofrimento e perda de qualidade de vida das
vítimas, de seus familiares e da sociedade como um todo. O Sistema de
Informações Geográficas (SIG) tornou-se uma ferramenta importante no tratamento
de diversas questões relacionadas à análise de fenômenos espaciais, com um
universo de aplicações bastante amplo, tais como saúde, meio ambiente,
planejamento urbano, transportes, entre outras. O presente trabalho tem como
objetivo realizar uma análise estatística espacial e mapear os principais pontos
críticos dos acidentes de trânsito da malha viária do município de Vitória - ES,
utilizando Sistemas de Informações Geográficas associadas as ferramentas de
análise espacial. A aplicação das ferramentas de análise exploratória por áreas e de
padrões pontuais permitiu caracterizar os locais e as áreas críticas do município,
mostrar as configurações e deslocamentos espaciais, bem como as regiões de
maiores concentrações destes eventos, fornecendo aos órgãos gestores desta área
informações mais precisas e auxiliando na tomada de decisões na redução dos
acidentes de trânsito de Vitória.
Palavras-Chave: Acidentes de Trânsito, Sistema de Informações Geográficas,
Análise Espacial.
ABSTRACT
Traffic accidents have become in recent years one of the leading causes of mortality
by external factors in Brazil, as well as in several developing countries. What comes
from this phenomenon, besides overcharging the public sector in the light of the high
numbers of hospitalizations and high hospital costs, generates problems related to
physical and property damages, social security expenses, suffering and loss of
quality of life for victims, their families and the society as a whole. The Geographic
Information System (GIS) has become an important tool in the treatment of various
issues related to the analysis of spatial phenomena, with a very broad universe of
applications, such as health, environment, urban planning, and transportation, among
others. This paper aims at conducting a spatial statistical analysis and mapping the
main critical points of traffic accidents on the road network of the municipality of
Vitória - ES, using Geographic Information Systems associated with the spatial
analysis tools. The application of the exploratory analysis tools and target patterns
allowed to characterize the local and the critical areas of the municipality, show the
setting and spatial displacements, as well as the regions of higher concentration of
these events, providing the national managers of this area with more precise
information and assisting them in the decision-making process focusing on the
reduction of traffic accidents in Vitória.
Key words: Traffic Accidents, Geographic Information Systems, Spatial Analysis.
LISTA DE FIGURAS
Figura 1.1. Taxa de mortalidade por acidente de transporte terrestre (por 100 mil
habitantes) segundo a Unidade da Federação, Brasil – 2004 (Mello Jorge e Koizumi,
2007) ___________________________________________________________ 27
Figura 1.2. Taxa de mortalidade por acidente de transporte terrestre (por 100 mil
habitantes) segundo o tipo de vítima, Espírito Santo, Brasil – 1996 a 2004 (Mello
Jorge e Koizumi, 2007) ______________________________________________ 28
Figura 2.1. Gráfico do diagrama de espalhamento de Moran ________________ 63
Figura 3.1. Localização geográfica de Vitória (CBTU, 2007) _________________ 80
Figura 3.2. Regiões administrativas do município de Vitória e seus respectivos
bairros ___________________________________________________________ 82
Figura 3.3. Frota de veículos do Espírito Santo (taxa por mil habitantes),1995 a 2005
(ABRAMET, 2007) __________________________________________________ 83
Figura 3.4. Frota de veículos do município de Vitória, 2006 ( DENATRAN, 2008)
_________________________________________________________________ 84
Figura 3.5. Acidentes de trânsito com vítima segundo os dias da semana e faixa
horária – Vitória, 2005 (DETRAN-ES, 2007) ______________________________ 85
Figura 3.6. Estrutura da metodologia da análise espacial dos acidentes de trânsito
do município de Vitória – ES __________________________________________ 89
Figura 4.1. Percentual dos acidentes de trânsito segundo a natureza do acidente -
Vitória, 2006 ______________________________________________________ 96
Figura 4.2. Evolução temporal dos acidentes de trânsito segundo os meses do ano
e a natureza do acidente - Vitória, 2006 _________________________________ 97
Figura 4.3. Evolução temporal dos acidentes de trânsito segundo os dias da semana
e a natureza do acidente - Vitória, 2006 _________________________________ 98
Figura 4.4. Percentual dos acidentes de trânsito segundo o turno e a faixa horária -
Vitória, 2006 ______________________________________________________ 99
Figura 4.5. Percentual dos acidentes de trânsito segundo as condições do tempo
(bom e chuva) e os meses do ano - Vitória, 2006 _________________________ 100
Figura 4.6. Percentual dos acidentes de trânsito segundo as características da via -
Vitória, 2006 _____________________________________________________ 101
Figura 4.7. Percentual dos acidentes de trânsito sem vítimas segundo o tipo de
acidente - Vitória, 2006 _____________________________________________ 102
Figura 4.8. Percentual dos acidentes de trânsito com vítimas segundo o tipo de
acidente - Vitória, 2006 _____________________________________________ 103
Figura 4.9. Percentual dos acidentes de trânsito por atropelamento segundo o dia
da semana e o turno - Vitória, 2006 ___________________________________ 104
Figura 4.10. Percentual dos acidentes de trânsito por atropelamento segundo os
meses do ano - Vitória, 2006 ________________________________________ 104
Figura 4.11. Percentual dos acidentes de trânsito sem vítima segundo o tipo de
veículo - Vitória, 2006 ______________________________________________ 105
Figura 4.12. Percentual dos acidentes de trânsito com vítima segundo o tipo de
veículo, 2006 _____________________________________________________ 105
Figura 4.13. Proporção dos acidentes de trânsito segundo a natureza do acidente e
o sexo dos condutores - Vitória, 2006 __________________________________ 106
Figura 4.14. Proporção dos acidentes de trânsito com vítimas parciais segundo o
tipo de acidente - Vitória, 2006 _______________________________________ 107
Figura 4.15. Proporção dos acidentes de trânsito com vítimas fatais segundo o tipo
de acidente - Vitória, 2006 __________________________________________ 108
Figura 4.16. Proporção dos acidentes fatais segundo o tipo de vítima - Vitória,
2006 ___________________________________________________________ 108
Figura 4.17. Proporção dos acidentes de trânsito segundo a severidade do acidente
e o tipo de vítima - Vitória, 2006 ______________________________________ 109
Figura 4.18. Distribuição espacial do total de acidentes de trânsito por zona de
tráfego - Vitória, 2006 ______________________________________________ 110
Figura 4.19. Distribuição espacial do índice de acidentes de trânsito/km usando
intervalos de classes iguais - Vitória, 2006 ______________________________ 111
Figura 4.20. Distribuição espacial das tendências espaciais de crescimento segundo
o índice de acidentes de trânsito/km (Média Móvel) - Vitória, 2006 ___________ 112
Figura 4.21. Distribuição espacial do diagrama de Espalhamento de Moran segundo
o índice de acidentes de trânsito/km (Box Map) - Vitória, 2006 ______________ 114
Figura 4.22. Distribuição espacial do índice local de Moran segundo o índice de
acidentes de trânsito/km (Lisa Map) - Vitória, 2006 _______________________ 116
Figura 4.23. Moran Map do índice de acidentes de trânsito/km - Vitória,
2006 ___________________________________________________________ 117
Figura 4.24. Índice do vizinho mais próximo da distribuição horária e semanal do
total de acidentes - Vitória, 2006 ______________________________________ 118
Figura 4.25. Elipse do desvio padrão segundo a severidade do acidente - Vitória,
2006 ___________________________________________________________ 120
Figura 4.26. Elipse do desvio padrão segundo o tipo de acidente - Vitória,
2006 ____________________________________________________________122
Figura 4.27. Elipse do desvio padrão segundo o tipo de vítima - Vitória,
2006 ____________________________________________________________123
Figura 4.28. Sobreposição das elipses segundo a severidade do acidentes, o tipo de
vítima e o tipo de acidente - Vitória, 2006 _______________________________ 124
Figura 4.29. Análise de Kernel do total de acidentes de trânsito - Vitória,
2006 ___________________________________________________________ 125
Figura 4.30. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito por atropelamento - Vitória,
2006 ___________________________________________________________ 126
Figura 4.31. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito ocasionados por acidentes
do tipo choque - Vitória, 2006 ________________________________________ 127
Figura 4.32. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito ocasionados por acidentes
do tipo choque por veículo parado e objeto fixo - Vitória, 2006 ______________ 128
Figura 4.33. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito ocasionados por acidentes
do tipo colisão - Vitória, 2006 ________________________________________ 129
Figura 4.34. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito segundo o tipo de veículo -
Vitória, 2006 _____________________________________________________ 130
Figura 4.35. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito segundo o período do dia -
Vitória, 2006 _____________________________________________________ 131
Figura 4.36. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito segundo o sexo – Vitória,
2006 ___________________________________________________________ 132
Figura 4.37. Técnica hierárquica de agrupamento do vizinho mais próximo referente
ao total de acidentes - Agrupamentos de 1ª ordem, 2006 __________________ 134
Figura 4.38. Visualização detalhada de quatro agrupamentos de 1ª ordem segundo
o total de acidentes - Vitória, 2006 ____________________________________ 135
Figura 4.39. Técnica Hierárquica de Agrupamento do Vizinho mais Próximo
referente ao total de acidentes - Agrupamentos de 2ª ordem, 2006 __________ 136
Figura 4.40. Visualização detalhada de dois agrupamentos de 2ª ordem em relação
ao total de acidentes - Vitória, 2006 ____________________________________137
Figura 4.41. Técnica Hierárquica de Agrupamento do Vizinho mais Próximo dos
acidentes por colisão - Agrupamentos de 1ª e 2ª ordem, 2006 ______________138
Figura 4.42. Visualização detalhada dos agrupamentos de 2ª ordem dos acidentes
por colisão - Vitória, 2006 ___________________________________________139
Figura 4.43. Técnica Hierárquica de Agrupamento do Vizinho mais Próximo dos
acidentes por atropelamento - Agrupamentos de 1ª e 2ª ordem, 2006 _________140
Figura 4.44. Visualização detalhada dos agrupamentos de 2ª ordem dos acidentes
por atropelamento - Vitória, 2006 _____________________________________ 141
Figura 4.45. Visualização das elipses de 1; 1,5 e 2 desvios padrões referente aos
agrupamentos de 1ª e 2ª ordem - Vitória, 2006 __________________________ 144
Figura 4.46. Visualização das quantidades mínimas de acidentes por agrupamento
referente aos agrupamentos de 2ª ordem – Vitória, 2006 ___________________ 145
LISTA DE QUADROS
Quadro 2.1. Unidade Padrão de Severidade para acidente de trânsito -
DENATRAN _______________________________________________________ 42
Quadro 2.2. Unidade Padrão de Severidade para acidente de trânsito – CET ___ 43
Quadro 2.3. Identificação de Locais críticos – Metodologia do Programa Pare __ 47
Quadro 2.4. Técnicas e aplicações da estatística espacial _________________ 56
Quadro 2.5. Métodos de corte para elaboração de mapas e suas características
específicas ______________________________________________________ 57
Quadro 3.1. Regiões administrativas do município de Vitória, por bairro e
área _____________________________________________________________ 81
Quadro 3.2. Descrição das variáveis ___________________________________ 86
Quadro 3.3. Acidentes de trânsito não-georeferenciados – Motivos ___________ 88
LISTA DE TABELAS
Tabela 1.1. Óbitos por causas externas, Brasil, 2005 ______________________ 25
Tabela 3.1. Frota de veículos segundo o tipo (N, taxa por mil habitantes), Espírito
Santo, 2001 a 2005 _________________________________________________ 83
Tabela 3.2. Distribuição dos acidentes de trânsito do município de Vitória –
2006 ____________________________________________________________ 87
Tabela 4.1. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo as condições do
tempo – 2006 _____________________________________________________ 99
Tabela 4.2. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo o estado do
pavimento - 2006 __________________________________________________ 100
Tabela 4.3. Distribuição dos acidentes de trânsito com vítimas do município de
Vitória – 2006 ____________________________________________________ 107
Tabela 4.4. Índice do vizinho mais próximo segundo a severidade do acidente -
Vitória, 2006 _____________________________________________________ 119
Tabela 4.5. Índice do vizinho mais próximo segundo o tipo de acidente - Vitória,
2006 ___________________________________________________________ 121
Tabela 4.6. Índice do vizinho mais próximo segundo o tipo de vítima - Vitória,
2006 ____________________________________________________________123
Tabela 4.7. Análise da sensibilidade da quantidade de agrupamentos do total de
acidentes segundo a variação dos valores da variável t (p-valor) e do desvio padrão -
2006 ___________________________________________________________ 143
Tabela 4.8. Análise de sensibilidade da quantidade mínima de acidentes por
agrupamentos - 2006 ______________________________________________ 145
LISTA DE ABREVIATURAS E SIGLAS
ABRAMET Associação Brasileira de Medicina de Tráfego
ANTP Associação Nacional de Transportes Públicos
BD Banco de Dados
BO Boletim de Ocorrência
BPRv Batalhão de Polícia de Trânsito Rodoviário de Vitória
CBTU Companhia Brasileira de Trens Urbanos
CET Companhia de Engenharia de Tráfego
CID Classificação Internacional de Doenças
CTB Código de Trânsito Brasileiro
DENATRAN Departamento Nacional de Trânsito
DETRAN-ES Departamento Estadual de Trânsito do Espírito Santo
DP Desvio Padrão
IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística
INPE Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais
IPEA Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada
MT Ministério dos Transportes
NIJ National Institute of Justice
OMS Organização Mundial de Saúde
ONU Organização das Nações Unidas
OPAS Organização Pan-Americana de Saúde
PARE Programa de Redução de Acidentes de Trânsito
PMV Prefeitura Municipal de Vitória
PUAM Problema da Unidade de Área Modificável
SESP Secretaria de Estado de Segurança Pública e Defesa Social
SETRAN/PMV Secretaria Municipal de Transporte e Infra-Estrutura Urbana de
Vitória
SIG Sistema de Informações Geográficas
UPS Unidade Padrão de Severidade
SUMÁRIO
CAPÍTULO 1 – INTRODUÇÃO ________________________________________24
1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO ___________________________________________24
1.2 JUSTIFICATIVA_________________________________________________29
1.3 OBJETIVOS DA PESQUISA _______________________________________30
1.3.1 Objetivo Geral _______________________________________________30
1.3.2 Objetivos Específicos__________________________________________30
1.4 ESTRUTURA DO TRABALHO _____________________________________31
CAPÍTULO 2 – REVISÃO DA LITERATURA _____________________________33
2.1 CONTEXTUALIZAÇÃO ___________________________________________33
2.2 ACIDENTE DE TRÂNSITO ________________________________________ 34
2.2.1 Conceitos e Fatores Contribuintes________________________________34
2.2.2 Classificação e Conceituação dos Tipos de Acidentes ________________36
2.2.3 Distribuição Geográfica dos Acidentes ____________________________37
2.2.4 Métodos de Identificação de Locais Críticos ________________________39
2.2.4.1 Métodos numéricos ________________________________________40
2.2.5 Metodologia para Identificação de Locais Críticos - Programa PARE _____46
2.3 SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS _______________________48
2.3.1 Definições __________________________________________________48
2.3.2 Aplicações __________________________________________________49
2.4 ANÁLISE ESPACIAL_____________________________________________50
2.4.1 Ferramentas de Análise Espacial ________________________________52
2.5 ESTATÍSTICA ESPACIAL_________________________________________ 53
2.6 FERRAMENTAS DE ANÁLISE DE DADOS EM ÁREA __________________56
2.6.1 Visualização dos Dados________________________________________56
2.6.2 Média Espacial Móvel _________________________________________57
2.6.3 Indicadores de Autocorrelação Espacial Global _____________________58
2.6.4 Indicadores de Autocorrelação Espacial Local ______________________60
2.6.5 Diagrama de Espalhamento de Moran ____________________________63
2.7 FERRAMENTAS DE ANÁLISE DE PADRÕES PONTUAIS _______________64
2.7.1 Estimador de Kernel __________________________________________64
2.7.2 Índice do Vizinho mais Próximo__________________________________65
2.7.3 Técnica Hierárquica de Agrupamento do Vizinho mais Próximo _________66
2.7.4 Elipse de Desvio Padrão _______________________________________67
2.8 REVISÃO DOS TRABALHOS: ACIDENTES DE TRÂNSITO E SIG ________69
CAPÍTULO 3 – PROPOSTA METODOLOGICA PARA ANÁLISE ESPACIAL DOS
ACIDENTES DE TRÂSITO ___________________________________________79
3.1 CONTEXTUALIZAÇÃO ___________________________________________79
3.2 LOCAL DO ESTUDO ____________________________________________79
3.2.1 Frota Veicular e Acidente de Trânsito _____________________________82
3.3 DADOS UTILIZADOS ____________________________________________85
3.3.1 Variáveis ___________________________________________________85
3.3.2 Georeferenciamento dos Dados _________________________________87
3.4 CARACTERIZAÇÃO DO ESTUDO - DESCRIÇÃO DA METODOLOGIA_____88
3.4.1 Etapa I – Preparação da Base de Dados___________________________89
3.4.2 Etapa II – Análise Exploratória por Áreas __________________________92
3.4.3 Etapa III – Análise de Padrões Pontuais ___________________________93
CAPÍTULO 4 – RESULTADOS E DISCUSSÃO ___________________________95
4.1 CONTEXTUALIZAÇÃO ___________________________________________95
4.2 ETAPA I – PREPARAÇÃO DA BASE DE DADOS______________________95
4.2.1 Análise Descritiva dos Dados __________________________________95
4.2.1.1 Perfil dos acidentes de trânsito segundo o período de análise dos dados
_____________________________________________________________97
4.2.1.2 Perfil dos acidentes de trânsito segundo as condições do tempo e da via
_____________________________________________________________99
4.2.1.3 Perfil dos acidentes de trânsito segundo a tipologia do acidente ____102
4.2.1.4 Perfil dos acidentes de trânsito segundo o tipo de veículo _________104
4.2.1.5 Perfil dos acidentes de trânsito segundo o sexo dos condutores ____106
4.2.1.6 Perfil dos acidentes de trânsito segundo a severidade do acidente __106
4.3 ETAPA II – ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE ÁREAS ___________________109
4.3.1 Visualização Espacial ________________________________________109
4.3.2 Identificação das Tendências Espaciais de Crescimento _____________111
4.3.3 Identificação de Regiões de Transição ___________________________113
4.3.4 Concentração Espacial Global__________________________________114
4.3.5 Concentração Espacial Local __________________________________115
4.4 ETAPA III – ANÁLISE DE PADRÕES PONTUAIS _____________________117
4.4.1 Análise da Distribuição Espacial e Temporal dos Acidentes ___________117
4.4.2 Análise da Distribuição Espacial dos Tipos de Acidentes _____________119
4.4.3 Visualização da Densidade Pontual dos Acidentes __________________124
4.4.4 Caracterização dos Índices de Acidentes e Suas Linhas de Atuação ____132
4.4.4.1 Total de acidentes ________________________________________133
4.4.4.2 Tipo de acidente – colisão e atropelamento ____________________137
4.4.4.3 Técnica Hierárquica de Agrupamento do Vizinho Mais Próximo - Análise
de Sensibilidade dos Critérios de Entrada ___________________________142
CAPÍTULO 5 – CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES____________________146
5.1 CONCLUSÕES ________________________________________________146
5.2 RECOMENDAÇÕES PARA TRABALHOS FUTUROS__________________150
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ___________________________________152
ANEXO A – Zonas de Tráfego do Município de Vitória___________________161
ANEXO B – Dados de Acidentes de Trânsito do Município de Vitória ______162
Capítulo 1 – Introdução
24
CAPÍTULO 1
INTRODUÇÃO
1.1 CONTEXTUALIZAÇÃO
Os acidentes de trânsito matam, por ano, mais de 1,2 milhões de pessoas em todo o
mundo e deixam entre 20 e 50 milhões de pessoas feridas, com maior
representatividade entre os jovens, onerando aos cofres públicos valores em torno
de um a dois por cento do total de sua riqueza (OMS, 2004). De acordo com
Gwilliam (2003), os acidentes de trânsito são a nona causa de morte no mundo, e
com expectativa de vir a ocupar a sexta posição no ano de 2020. Segundo as
previsões da Organização Mundial de Saúde e do Banco Mundial, se nenhuma
medida for tomada, no ano de 2020 ocorrerá um aumento de 67% no número de
mortes causadas por acidentes de trânsito em todo o mundo (OPAS, 2004).
No ano de 2000, cerca de 90% das mortes por acidentes de trânsito no mundo
ocorreram em países subdesenvolvidos e em desenvolvimento, com alta proporção
de mortes entre pedestres, ciclistas, motociclistas, passageiros de ônibus e
caminhão (MELIONE, 2004). No que tange ao Brasil, em média 35 mil pessoas
morrem por ano e outras 400 mil ficam feridas ou inválidas em decorrência dos
acidentes de trânsito (DENATRAN e MINISTÉRIO DAS CIDADES, 2005 e
MINISTÉRIO DA SAÚDE, 2008a).
Nos grandes centros brasileiros, as principais causas de óbitos entre os fatores
externos são os homicídios seguidos dos acidentes de trânsito (SANTOS et al,
2001). Em 2005, foram registrados no País 127.633 óbitos por fatores externos, dos
quais cerca de 28,2% foram causados por acidentes de transporte terrestre – Tabela
1.1 (MINISTÉRIO DA SAÚDE, 2008a).
Capítulo 1 – Introdução
25
Tabela 1.1. Óbitos por causas externas, Brasil, 2005.
2005
Grande Grupo CID 10
n %
Agressões
Acidentes de transporte
Acidentes de transporte terrestre
Acidentes de transporte (por água, aéreo, outros)
Outras causas externas de lesões de acidentes
Eventos cuja intenção é indeterminada
Lesões autoprovocadas voluntariamente
Complicações assistência médica e cirúrgica
Intervenções legais e operações de guerra
Seqüelas de causas externas
47.578
35.994
617
21.598
11.269
8.550
1.199
558
270
37,3
28,2
0,5
17,0
8,8
6,7
0,9
0,4
0,2
Total 127.633
100,0
Fonte: Ministério da Saúde, 2008a.
CID - Classificação Internacional de Doenças
Estima-se que o prejuízo social causado pelos acidentes de trânsito no Brasil possa
chegar a R$ 10 bilhões por ano (DENATRAN e MINISTÉRIO DAS CIDADES, 2005).
De acordo com o IPEA e a ANTP (2003), no ano de 2001, os gastos causados pelos
acidentes de trânsito nas aglomerações urbanas foram de R$ 3,6 bilhões por ano, a
preços de abril de 2003, e de R$ 5,3 bilhões quando considerado o total da área
urbana. Observa-se que, 69% dos custos produzidos por este fenômeno nas
aglomerações urbanas são decorrentes de acidentes com vítimas, o que
corresponde aproximadamente R$ 2,5 bilhões. Os acidentes geram impactos
diversificados na composição dos custos, cerca de 85% dos custos dos acidentes de
trânsito nas aglomerações urbanas brasileiras são decorrentes da perda de
produção (42,8%), custos médico-hospitalares, incluindo resgate de vítimas e
reabilitação (16%), e danos a veículos (28,8%).
Os efeitos negativos gerados pelos acidentes de trânsito têm especial relevância
não somente pelos custos econômicos ocasionados (internações, perdas materiais,
despesas previdenciárias, seguro, etc), mas principalmente pelo sofrimento e perda
Capítulo 1 – Introdução
26
da qualidade de vida das vítimas, de seus familiares e da sociedade como um todo
(IPEA e ANTP, 2003).
Conforme os dados do Sistema Único de Saúde, em 1992, o coeficiente de
mortalidade por acidentes de trânsito no Brasil era de 18,27 mortos por 100.000
habitantes, no ano de 1996 passou para 22,60 e retornou a 17,99 em 2001. Já em
2004 a taxa de mortalidade aumentou para 19,64, sendo os homens as maiores
vítimas com uma taxa média de 32,55 mortes, contra 7,16 entre as mulheres
(MINISTÉRIO DA SAÚDE, 2008b).
De acordo com Waiselfisz (2006), os índices de mortalidade por acidentes de
trânsito no Brasil apresentaram queda, entre os anos de 1997 e 2000, estando este
fato diretamente ligado à vigência e aos rigores da nova lei de trânsito. No entanto,
em 2004, registrou-se praticamente o mesmo número de óbitos por acidentes de
trânsito que no ano de 1997 (ano de pico). Entre os jovens esse crescimento foi
ainda mais significativo a partir do ano 2000, chegando a apresentar, em 2004, um
registro maior de óbitos que em 1997.
No que tange às Unidades da Federação, segundo um estudo realizado por Mello
Jorge e Koizumi (2007), em 2004, a maior taxa de óbitos registrada na região
sudeste foi no Estado do Espírito Santo, estando na 7º posição geral com uma taxa
de 25,8 óbitos por 100.000 habitantes, (Figura 1.1). Quanto ao tipo de vítima, os
passageiros, seguidos dos motocilistas foram os que tiveram as taxas mais
elevadas, no entanto vale salientar que a taxa de mortalidade dos motociclitas foi a
que apresentou maior aumento, cerca de 1800% ao passar de 0,2 para 3,8 por
100.000 habitantes, de 1996 para 2004 (Figura 1.2).
Já em relação às capitais brasileiras, a cidade de Vitória-ES se destaca por
apresentar índices elevados de mortalidade por acidente de trânsito, ocupando a 1ª
posição no ranking entre a população total e a 2ª entre a população de jovens, com
uma taxa de 52,3 e 50,6 óbitos por 100.000 habitantes, respectivamente, no ano de
2004 (WAISELFISZ, 2006).
Capítulo 1 – Introdução
27
Segundo o relatório anual elaborado pelo Departamento Estadual de Trânsito do
Espírito Santo (DETRAN - ES, 2007), no ano de 2005, dos 32.528 acidentes de
trânsito ocorridos no Estado, cerca de 78% dos acidentes ocorreram em vias
municipais. Destes acidentes, aproximadamente 63,8% (16.173) ocorreram na
Região Metropolitana da Grande Vitória (Vitória, Serra, Vila Velha, Viana, Cariacica,
Fundão e Guarapari), com uma representação significativa de 8.120 casos somente
no município de Vitória.
MT - 32,1
SC - 32,0
PR - 31,0
MS - 30,4
TO - 30,0
GO - 29,4
ES - 25,8
RO - 23,6
SE - 22,7
DF - 22,1
AP - 20,8
CE - 20,4
RS - 20,1
RJ - 18,9
AL - 18,8
RR - 18,2
SP - 17,9
PB - 17,9
PI - 17,7
MG - 17,4
PE - 17,2
RN - 14,6
MA - 14,2
AC - 13,2
PA - 13,2
AM - 11,4
BA - 9,6
0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0
Taxa de Mortalidade (100 mil habitantes)
Undades da Federação es)
Figura 1.1. Taxa de mortalidade por acidente de transporte terrestre (por 100 mil habitantes)
segundo a Unidade da Federação, Brasil – 2004 (Mello Jorge e Koizumi, 2007).
Capítulo 1 – Introdução
28
0
2
4
6
8
10
12
14
16
18
1996
1997
1998
1999
2000
2001
2002
2003
2004
Ano
Taxa por 100 mil habitantes
Pedestre Ciclista Motociclista Passageiro Outros
Figura 1.2. Taxa de mortalidade por acidente de transporte terrestre (por 100 mil habitantes)
segundo o tipo de vítima, Espírito Santo, Brasil –1996 a 2004 (Mello Jorge e Koizumi, 2007).
Segundo Queiroz (2003), existem vários fatores que podem originar acidentes de
trânsito, no entanto, identificar estes fatores não é uma tarefa fácil, sendo necessária
a criação de uma base de dados sistêmica e atualizada para o diagnóstico e
tratamento dos acidentes.
Os acidentes de trânsito podem ser referenciados através de um par de
coordenadas geográficas ou um endereço previamente definido, podendo ser
analisados por um sistema que permita a ligação entre seus atributos (tipo de
acidente, hora, local, vítimas, etc.) e dados espaciais (mapas). Portanto, para análise
e avaliação destes fenômenos, a utilização de um Sistema de Informações
Geográficas (SIG) torna-se uma ferramenta imprescindível (FRANÇA e GOLDNER,
2006).
A capacidade de integrar e transformar dados espaciais é tida como uma das
principais características dos Sistemas de Informações Geográficas (SIGs).
Usualmente os SIGs são admitidos como sendo uma tecnologia que possui
ferramentas necessárias para efetuar análises que englobam dados espaciais,
Capítulo 1 – Introdução
29
oferecendo alternativas para o entendimento de ocupação e utilização do meio físico
(SILVA, 1999).
O SIG é um sistema de informações capaz de compreender as relações existentes
entre os acidentes e os locais em que ocorreram, através da associação de seus
atributos com suas respectivas localizações. Além disso, nos estudos de segurança
viária, o Sistema de Informações Geográficas possibilita a utilização de métodos
estatísticos tradicionais e avançados com a inclusão de componentes de análise
espacial (SANTOS e RAIA JUNIOR 2006a).
Neste contexto, o objetivo principal deste trabalho é realizar uma análise espacial
dos acidentes de trânsito do Município de Vitória referente ao ano de 2006 utilizando
Sistemas de Informações Geográficas associados às ferramentas de análise
espacial, identificando áreas críticas, dependências, tendências espaciais de
crescimento, observações atípicas (outliers), bem como a concentração espacial e
local dos acidentes.
1.2 JUSTIFICATIVA
De acordo com os dados do censo de 2000, projetados para 2005,
aproximadamente 84% da população brasileira reside em áreas urbanas (IBGE,
2007). A rápida urbanização verificada nos últimos anos proporcionou em pouco
tempo uma saturação das vias de passagem, com um tráfego além da sua
capacidade física implicando em vários problemas no cotidiano das pessoas que
residem em áreas urbanas (SANTOS et al, 2004).
Além da poluição sonora e ambiental, e dos congestionamentos gerados com o
aumento do número de veículo nas áreas urbanas, um dos problemas mais
evidentes refere-se à ocorrência de acidentes de trânsito. Segundo Meinberg (2003),
o número de acidentes de trânsito no Brasil, assim como o grau de severidade dos
mesmos, vem se tornando cada vez mais elevado a cada ano.
Com o aumento da frota de veículos, o número de acidentes de trânsito nas capitais
brasileiras tem crescido de forma significativa. No município de Vitória, o aumento do
Capítulo 1 – Introdução
30
número de veículos vem gerando congestionamentos, principalmente em horários
de pico, como conseqüência observa-se um aumento na ocorrência de acidentes,
tornando o trânsito ainda mais caótico (BORGES e MORAIS NETO, 2005), além de
gerar despesas aos cofres públicos, transtornos a população como um todo e perda
da qualidade de vida das vítimas.
Segundo estudo realizado pela SETRAN/PMV (2003), os acidentes ocorridos no
município de Vitória representam cerca de 53% do total de acidentes ocorridos na
Região Metropolitana, sendo tal índice justificado pelo intenso fluxo de veículos que
provêm de outros municípios da região.
Neste contexto, visando a segurança viária e a redução do número e gravidade dos
acidentes de trânsito, este trabalho busca fornecer aos órgãos gestores de trânsito
do município de Vitória informações confiáveis para subsidiar tomadas de decisões
diante das mais diversas situações, de forma a permitir a formulação de estratégias
e medidas preventivas mais eficazes, tais como: capacitação dos condutores e
pedestres; melhorias no sistema de educação, da legislação e da fiscalização do
trânsito; conscientização dos usuários, das autoridades responsáveis pelo
gerenciamento de segurança viária e demais classes da sociedade; entre outras.
1.3 OBJETIVOS DA PESQUISA
1.3.1 Objetivo Geral
O objetivo geral desta pesquisa é realizar uma análise estatística espacial e mapear
os principais pontos críticos dos acidentes de trânsito através de uma análise
espacial, de forma a possibilitar uma caracterização sistêmica dos problemas da
segurança de tráfego na malha viária no município de Vitória - ES.
1.3.2 Objetivos Específicos
• Realizar uma análise descritiva das variáveis do estudo;
Capítulo 1 – Introdução
31
• Elaborar uma base de dados georeferenciados contendo vários atributos dos
acidentes, tais como as características das vítimas, dos condutores, dos
veículos e dos acidentes;
• Obter uma caracterização espacial sistêmica das condições de segurança
viária de Vitória através do uso de ferramentas de análise exploratória
espacial por áreas, identificando tendências espaciais de crescimento, áreas
críticas, dependências, entre outras funções; e,
• Caracterizar e diferenciar geograficamente os tipos dos acidentes (natureza,
severidade e vítimas), identificando os fatores de risco associados a estes
eventos e caracterizar os índices de acidentes em suas diversas linhas de
atuação, utilizando as ferramentas de análise de padrões pontuais.
1.4 ESTRUTURA DO TRABALHO
Este trabalho está estruturado em cinco capítulos. O primeiro capítulo (Introdução)
apresenta a contextualização dos acidentes de trânsito no Brasil e no mundo, a
justificativa deste estudo, os objetivos da dissertação e a estrutura do trabalho.
O segundo capítulo (Revisão da Literatura) descreve os acidentes de trânsito,
abordando os tópicos relacionados aos conceitos e os fatores que contribuem para a
ocorrência dos acidentes, além da classificação e da conceituação dos tipos de
acidentes e como se encontra a distribuição geográfica destes eventos. Também
são apresentadas as definições e as aplicações de Sistema de Informações
Geográficas (SIG), assim como os conceitos e as ferramentas de análise de dados
espaciais. Por fim, são citados alguns trabalhos relacionados a acidente de trânsito e
Sistema de Informações Geográficas.
Os materiais e os métodos utilizados na dissertação são apresentados no terceiro
capítulo (Proposta Metodológica da Análise espacial dos Acidentes de Trânsito),
sendo descrito o local do estudo, a sua estrutura metodológica e as técnicas
utilizadas.
Capítulo 1 – Introdução
32
O quarto capítulo (Resultados e Discussão) traz a análise dos resultados obtidos
nesta pesquisa, caracterizando assim o perfil dos acidentes de trânsito no município
de Vitória, bem como a descrição espacial das condições de segurança de uma
dada localidade, as concentrações espaciais e temporais e os índices de freqüência
dos acidentes usando a linha de atuação do local crítico.
Por ultimo, o quinto capítulo (Conclusões e Recomendações) são apresentadas as
principais conclusões referentes aos acidentes de trânsito no município de Vitória,
apresentando as suas contribuições e recomendações para trabalhos futuros.
Capítulo 2 – Revisão da Literatura
33
CAPÍTULO 2
REVISÃO DA LITERATURA
2.1 CONTEXTUALIZAÇÃO
Os acidentes de trânsito, segundo Yamada (2005), constituem um verdadeiro
sofrimento para a humanidade. No Brasil, estima-se que o número anual de feridos
em acidentes é superior a 400 mil, dos quais cerca de 140 mil são vítimas de lesões
permanentes, muitos com deficiência física ou mental, tendo como causa principal o
excesso de velocidade, especialmente nos casos de acidentes de trânsito
considerados mais graves.
Apesar das campanhas desenvolvidas com o intuito de reduzir o número de
acidentes de trânsito, ainda é possível verificar a falta de conscientização da
população com relação aos agravos que esse fenômeno pode vir a trazer. Embora
existam constantes campanhas direcionadas aos motoristas e aos pedestres, o
número de mortes e morbidades ocasionadas por esse fenômeno tem alcançado
índices ainda considerados muito elevados (SANTOS et al, 2005).
Na década de 1990, o Brasil participava com cerca de 3,3% do número total de
veículos da frota mundial, sendo responsável por 5,5% do total de acidentes fatais
em todo o mundo (MANTOVANI, 2004). No ano 2000, de acordo com os dados do
IPEA e ANTP (2003), no Brasil ocorreram aproximadamente 6,8 mortes por 10 mil
veículos/ano e 11,8 mortes por 100 mil habitantes, índice considerado alarmante
comparado com o índice aceitável pela Organização das Nações Unidas (ONU), que
é de 3 mortes por 10 mil veículos/ano.
Portanto, para uma melhor caracterização e compreensão dos problemas gerados
por este fenômeno, são abordados neste capítulo os conceitos e as definições sobre
acidentes de trânsito. Também são abordados os conceitos e as aplicações do
Sistema de Informações Geográficas e da análise espacial, os conceitos e as
técnicas que fundamentam a Estatística Espacial, além de destacar algumas das
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
34
principais ferramentas de análise exploratória de dados em área e de padrões
pontuais. Ao final deste capítulo, é realizada uma revisão bibliográfica de alguns
trabalhos relacionados a acidentes de trânsito e aplicações do SIG em acidentes de
trânsito.
2.2 ACIDENTE DE TRÂNSITO
O aumento do número de acidentes de transporte no Brasil é um fenômeno cada
vez mais preocupante para a saúde pública, pois na maioria das vezes, geram
vítimas fatais ou deixa seqüelas irreversíveis. Outro problema proporcionado por
esse tipo de evento, refere-se aos gastos econômicos com morbidades, que
geralmente são elevados e muitas vezes definitivos (SANTOS et al, 2005). Segundo
Melione (2004), os acidentes de trânsito sobrecarregam o setor de saúde pública,
em função dos elevados percentuais de internações e dos altos custos hospitalares,
além de gerarem problemas para a sociedade, tais como perdas materiais,
despesas previdenciárias e o sofrimento das vítimas e dos familiares.
O IPEA e DENATRAN (2006) citam que o acidente de trânsito é um problema que
vem sendo incorporado ao cotidiano da vida das pessoas de forma silenciosa e
assustadora, e para que essa situação seja revertida o primeiro passo está em
adquirir um conhecimento melhor dessa realidade, criando subsídios para tomadas
de decisões e implementação de ações futuras.
2.2.1 Conceitos e Fatores Contribuintes
O acidente de trânsito pode ser definido como um evento não planejado, em que
pelo menos uma das partes está em movimento nas vias terrestres ou em áreas
abertas ao público, ocasionando dano ao veículo ou na carga e/ou lesões em
pessoas e/ou animais (DETRAN-ES, 2006). Segundo Gold (1998), a organização
mundial de saúde define acidente como um evento independente da vontade do
homem, causado por uma força externa, que atua repentinamente e deixa
ferimentos no corpo e na mente.
De acordo com Santos e Raia Junior (2006b), o acidente de trânsito é um evento
que ocorre nas vias públicas, que envolve pelo menos um veículo, motorizado ou
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
35
não, que circula normalmente por uma via destinada a ele, resultando em danos
materiais, físicos e em alguns casos podendo levar até à morte dos envolvidos. Para
Pozzetti (1999), o acidente de trânsito aparece como um diminuidor do nível de
segurança do sistema viário, sendo apresentado como o resultado dos conflitos em
decorrência de vários fatores que o influenciam.
Segundo o Ministério dos Transportes (2002), os principais fatores que contribuem
para a ocorrência dos acidentes de trânsito podem ser classificados em três grupos,
estando relacionados:
• ao comportamento das pessoas;
• às condições operativas dos veículos; e
• às condições da via e do meio ambiente, mais especificamente, devido à
ocorrência de falha ou ausência de sinalização viária, deficiência e/ou erro de
realização de projetos viários, pavimentação, posicionamento inadequado de
placas publicitárias e equipamentos urbanos, condições do tempo entre
outros.
Essa classificação deve-se à verificação de uma relação direta entre o risco de
ocorrência de um acidente em um determinado local e as condições geométricas,
ambientais, do tempo e do tráfego presentes nesse local, bem como do estado de
manutenção e de desenvolvimento tecnológico dos veículos, tendo como
convergência simultânea desses fatores a criação de condições excepcionais para a
ocorrência desse fenômeno, sendo que na maioria dos acidentes cerca de 90% dos
casos estão relacionados ao fator humano (MT, 2002).
Tradicionalmente, estes fatores são apontados como causas mais comuns que
contribuem para o acontecimento isolado dos fenômenos de acidente de trânsito,
entretanto, essa interpretação pode ser considerada inadequada, pois os veículos
fazem parte de um sistema, isto é, um ambiente físico, social e institucional, cujas
partes possuem diversos fatores inter-relacionados (RAIA JUNIOR et al, 2001).
Estes fatores, de acordo com França e Goldner (2006) e Pozzetti (1999), devem ser
analisados sobre diversos pontos de vista, de forma que o seu entendimento possa
ajudar em medidas corretivas de prevenção e redução dos acidentes. Portanto, para
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
36
um detalhamento mais amplo e uma maior compreensão dos acidentes de trânsito,
se faz necessário uma classificação e conceituação geral destes fenômenos
(MANTOVANI, 2004).
2.2.2 Classificação e Conceituação dos Tipos de Acidentes
Os acidentes de trânsito são classificados em varias categorias (POZZETTI, 1999),
segundo os aspectos de: severidade, distribuição geográfica, distribuição temporal e
tipo de acidente. Por severidade, os acidentes podem ser classificados como sem
vítimas e com vítimas, sendo ainda os acidentes com vítimas subdivididos em:
lesões leves, graves e fatais. Por distribuição geográfica, os acidentes são
classificados de acordo com as ocorrências nas interseções ou ao longo da via,
onde surge a denominação de ponto crítico como um local pontual que apresenta
uma freqüência de acidentes elevada em comparação com os índices gerais. Já na
distribuição temporal, os acidentes são classificados pelos meses do ano, dias da
semana e horas do dia. Finalmente, na categoria por tipo de acidente, as
ocorrências podem ser classificadas em atropelamento, colisão, choque,
capotamento, tombamento ou abalroamento.
De acordo com o DETRAN-ES (2006), os tipos de acidentes podem ser definidos
como:
• atropelamento – acidente em que o pedestre sofre o impacto de um veículo
em movimento;
• colisão – acidente no qual há impacto entre veículos em movimento;
• choque – acidente com um veículo em movimento contra qualquer objeto fixo
ou móvel;
• capotamento – o veículo gira em torno de um dos eixos, em qualquer
direção, chegando a ficar com as rodas para cima;
• tombamento – ocorre quando o veículo sai de sua posição normal, tombando
em uma das suas laterais; e,
• abalroamento – envolve veículos em movimento que trafegam pela mesma
via, podendo ser transversal ou lateral, de mesmo sentido ou sentidos
opostos.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
37
2.2.3 Distribuição Geográfica dos Acidentes
De acordo com a Lei Federal Nº 9.503/97 do Código de Trânsito Brasileiro (CTB,
1997), o sistema viário pode ser definido como sendo uma superfície por onde
transitam veículos, pessoas e animais, compreendendo a pista, a calçada, o
acostamento, ilha e canteiro central. Ainda segundo o CTB (1997) as vias abertas à
circulação, de acordo com sua utilização, classificam-se em:
• vias rurais – compostas pelas rodovias e pelas estradas. As vias rurais
diferem exclusivamente por possuírem pavimento ou não, sendo as rodovias
classificadas como vias rurais pavimentadas e as estradas como vias rurais
não pavimentadas; e,
• vias urbanas – compostas por ruas, avenidas, vielas ou caminhos e similares,
abertos à circulação pública, situados na área urbana, caracterizados
principalmente por possuírem imóveis edificados ao longo de sua extensão.
As vias urbanas encontram-se subdivididas em:
- via de trânsito rápido – caracterizada por acessos especiais com trânsito
livre, sem acessibilidade direta aos lotes lindeiros
1
, sem intersecção em
nível e sem travessia de pedestres em nível.
- via arterial – caracterizada por intersecções em nível, geralmente
controlada por semáforo, com acessibilidade aos lotes lindeiros e às vias
secundárias e locais, tornando possível o trânsito entre as regiões.
- via coletora – reservada a coletar e distribuir o trânsito que tenha
necessidade de entrar ou sair das vias de trânsito rápido ou arteriais,
possibilitando o trânsito das regiões da cidade.
- via local – caracterizada por intersecção em nível que não possuam
semáforo, destinada apenas ao acesso local ou a áreas restritas.
Uma vez definido os tipos de vias, pode-se estabelecer uma classificação da
distribuição geográfica dos acidentes de trânsito. Segundo Gold (1998), a
distribuição desses eventos encontra-se subdividida da seguinte forma:
1
Lote Lindeiro é aquele situado ao longo das vias urbanas ou rurais e que com elas se limita (CTB,
1997).
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
38
• área central/fora da área central – em geral nas áreas urbanas, onde se
localizam a maior parte das atividades comerciais, há uma concentração de
acidentes de trânsito na área central. Entretanto, essa concentração
necessariamente não indica que a área central seja mais perigosa que o resto
da cidade, retratando apenas os volumes relativamente altos de fluxos de
veículos e pedestres na área central;
• interseções/ao longo da via – a interseção das vias é um local que apresenta
uma alta freqüência de acidentes de trânsito, nas quais ocorrem
continuamente movimentos conflitantes entre os veículos e entre veículos e
pedestres. Também ocorrem acidentes entre os pontos de interseção,
estando porem distribuídos ao longo da via;
• pólos geradores – os pólos geradores de tráfego, independentemente de sua
localização na área central, nas interseções ou ao longo da via, incluem os
supermercados, os terminais de transporte coletivos, os pontos de ônibus, as
escolas, entre outros. Estes pólos tendem a ser locais de acidentes,
especialmente nos casos em que não são tomadas medidas para a
minimização dos riscos;
• pontos críticos – são locais específicos que apresentam um número de
ocorrências de acidentes de trânsito consideravelmente elevada, segundo os
índices gerais. Em função do aspecto de análise, existem diferentes tipos de
pontos críticos, entre os quais se destacam os pontos críticos de acidentes
em geral, acidentes com vítimas (excluídos os atropelamentos), acidentes
fatais, atropelamentos, acidentes com motociclistas e acidentes que envolvem
crianças;
• trechos críticos – são percursos das vias urbanas ou das rodovias onde há
um elevado número de acidentes sem que existam grandes concentrações
pontuais;
• áreas críticas – são áreas da malha viária que apresentam freqüências de
acidentes excessivamente elevados, decorrentes de fluxos conflitantes,
sinalização inadequada ou estado de má conservação das vias.
• interferências temporárias – são locais que apresentam inesperadamente
várias ocorrências de acidentes e que antes não apresentavam este quadro,
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
39
devido algum tipo de interferência temporária, por exemplo, obras e desvios
de trânsito.
2.2.4 Métodos de Identificação de Locais Críticos
Preliminarmente, denominam-se locais críticos aqueles locais que apresentam
padrões de acidentes iguais ou superiores a uma determinada referência ou critério
estabelecido e, “pontos críticos” os locais mais críticos entre os locais críticos
classificados anteriormente (MT, 2002).
Segundo Meneses (2001), os métodos de identificação de locais que apresentam
um número elevado de acidentes, segundo um índice geral, pertencentes a um
sistema viário, têm como objetivo identificar os locais que estejam associados a
níveis de segurança viária que coloquem em risco os pedestres, ciclistas, motoristas,
passageiros e os veículos, e objetiva a classificação dos acidentes visando o
planejamento e a utilização máxima dos recursos disponíveis para definição de
prioridades das intervenções necessárias para redução do índice de acidentes no
conjunto das vias.
Todavia, a identificação de locais críticos em áreas urbanas complica-se
substancialmente, pois o tráfego em certas vias caracteriza-se por uma transposição
entre a circulação de todos os tipos de veículos motorizados, bem como os não
motorizados e de baixa velocidade, e da circulação do grande número de pedestres,
produzindo assim um maior número de conflitos de tráfego e acidentes de trânsito,
principalmente nos casos de atropelamentos (MENESES, 2001).
Os métodos mais usados para identificação de locais críticos pressupõem que os
acidentes, apesar da sua extensa distribuição espacial, tendem a se centralizar em
alguns locais da malha viária (QUEIROZ, 2003). Segundo Meneses (2001), estes
métodos encontram-se dividido em dois grandes grupos:
• Métodos a posteriori – este método baseia-se em dados de acidentes
ocorridos em um dado período de tempo, e em determinadas ocorrências são
utilizados dados relativos a volume de tráfego e/ou características físicas de
um conjunto de rodovias, ou simplesmente de uma rodovia ou de um trecho.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
40
Os métodos a posteriori dividem-se em dois subgrupos distintos, os métodos
de base numérica e os métodos de base estatística.
• Métodos a priori – não se fundamentam diretamente em dados históricos de
acidentes, mas em fatores que se pressupõe estarem relacionados com a
ocorrência destes eventos. De acordo com Queiroz (2003), os métodos a
priori identificam e classificam os locais problemáticos através de métodos de
observação de conflitos de tráfego ou de outros indicadores que mostrem o
risco de ocorrência de acidentes.
Segundo o Ministério dos Transportes (2002), os métodos numéricos são os mais
utilizados no Brasil devido a sua praticidade e por serem mais apropriados a nossa
realidade. Por essa razão, neste trabalho serão citadas apenas as técnicas de
métodos numéricos.
2.2.4.1 Métodos numéricos
Esses métodos utilizam valores absolutos oriundos dos bancos de dados de
acidentes de trânsito e estão normalmente agregados a definições arbitrárias, em
que não assistem modelos probabilísticos nos índices de acidentes (MENESES,
2001). No Brasil usualmente são utilizados quatro tipos de métodos numéricos:
• Método da freqüência de acidentes;
• Método da severidade dos acidentes;
• Método da taxa de acidentes; e,
• Método da taxa de severidade dos acidentes.
a) Método da freqüência de acidentes
A vantagem deste método está na sua praticidade e por apresentar baixo custo de
execução. O método da freqüência de acidentes considera apenas a quantidade de
acidentes de trânsito em uma seção da malha viária, definindo os locais críticos
aqueles locais com quantidade de acidentes superior à média das ocorrências dos
eventos registrados em cada um dos locais analisados, em um determinado período
de tempo. Neste tipo de método os locais críticos são direcionados para as
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
41
interseções e trechos com grande número de acidentes e intensos volumes de
tráfego (MT, 2002).
Este método não utiliza nenhum parâmetro como elemento ponderador, ou seja,
nenhum parâmetro como elemento indicador de exposição, como por exemplo, o
volume de tráfego (MENESES, 2001), sendo o número dos acidentes expressa pela
seguinte fórmula:
j
j
j
L
N
F = (2.1)
onde:
F
j
– freqüência de acidentes num determinado trecho j;
N
j
– número de acidentes no trecho j; e,
L
j
– extensão do trecho j (km).
b) Método da severidade de acidentes
Os métodos da severidade de acidentes segundo o Ministério dos Transportes
(2002), é um aprimoramento do método da freqüência de acidentes, este método
considera o número de ocorrências e salienta a gravidade dos acidentes,
associando um determinando peso a cada situação (acidentes com vítimas fatais,
acidentes com danos materiais, acidentes com feridos e atropelamento), definindo
como locais críticos aqueles locais com número de acidentes superior a média
aritmética estabelecida. Este método possui as mesmas vantagens do método
anterior, porém com o acréscimo de priorizar os acidentes cujos resultados foram
mais graves no que diz respeito às vítimas.
Para aplicação deste método deve-se determinar inicialmente para cada segmento
crítico a Unidade Padrão de Severidade - UPS (MENESES, 2001). Segundo o
Ministério dos Transportes (2002), o método da severidade de acidentes, medido em
UPS, é resultante da soma dos produtos do número de ocorrências dos eventos por
severidade dos acidentes pelo peso atribuído à própria severidade.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
42
Uma vez classificado os acidentes, pode-se ponderá-los, atribuindo diferentes pesos
conforme a gravidade de cada acidentes. Dessa forma é possível priorizar os locais
onde ocorreram os acidentes mais graves, que mais prejuízos trazem à sociedade,
sendo essa atribuição de pesos arbitrária, sem a existência de um padrão nacional
(CUCCI NETO, 1996).
No Brasil são adotados dois tipos de padrões principais: o do Departamento
Nacional de Trânsito – DENATRAN, que sugere a utilização da UPS como taxa para
se determinar o número equivalente de acidentes; e o da Companhia de Engenharia
de Tráfego - CET que utiliza outra ponderação, obtida a partir de uma análise
comparativa entre as ocorrências que envolvem pedestres e as que não envolvem
pedestres (CUCCI NETO, 1996).
Os valores referentes aos pesos utilizados pelo DENATRAN (1987, apud
MENESES, 2001) são definidos baseados nas composições de custos econômicos
para cada tipo de acidentes, conforme o Quadro 2.1.
Quadro 2.1. Unidade Padrão de Severidade para acidente de trânsito - DENATRAN.
TIPO DE ACIDENTE PESOS
Acidentes somente com danos materiais (sem vítimas) 1
Acidentes com feridos 5
Acidentes com vítimas fatais 13
Fonte: DENATRAN, 1987 apud Meneses, 2001.
No entanto, as categorias definidas pelo DENATRAN não estabelecem tratamento
para os acidentes classificados como atropelamentos, sendo esta categoria
compreendida nos acidentes com vítima não fatais (MENESES, 2001).
Em 1997, a Companhia de Engenharia de Tráfego - CET estabeleceu outra
ponderação para os pesos atribuídos aos acidentes de trânsito (Quadro 2.2),
levando em conta a análise dos casos referentes a acidentes fatais, com ou sem
pedestres (1997, apud MENESES, 2001).
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
43
Quadro 2.2. Unidade Padrão de Severidade para acidente de trânsito - CET.
TIPO DE ACIDENTE PESOS
Acidentes somente com danos materiais (sem vítimas) 1
Acidentes com feridos 4
Acidentes com feridos envolvendo pedestre - Atropelamento 6
Fonte: CET, 1997, apud Meneses, 2001.
Dessa forma, a quantificação da severidade do acidente em um determinado local,
expressa em Unidade Padrão de Severidade (MT, 2002), será realizada através da
seguinte fórmula:
(
)
(
)
(
)
(
)
13*6*4*1*º ACVFACFPACFADMUPSdeN +++=
(2.2)
onde:
Nº. de UPS – número de Unidade Padrão de Severidade;
ADM – acidentes somente com danos materiais;
ACF – acidentes com feridos;
ACFP – acidentes com feridos envolvendo pedestres – Atropelamento; e,
AVF – acidentes com vítimas fatais.
c) Método da taxa de acidentes
Neste método o número de acidentes de trânsito está relacionado com o volume de
tráfego em cada local, apresentando como vantagem a neutralização da influência
do volume veicular, pois locais com elevados volumes de tráfego tendem a possuir
maior quantidade de acidentes e tendo como desvantagem os elevados custos das
pesquisas para a determinação dos volumes de tráfego (MT, 2002).
De forma geral, a taxa de acidentes pode ser definida, ambos referentes ao mesmo
local e intervalo de tempo, como a razão entre o número de acidentes e um outro
parâmetro apropriado, denominado de medida de exposição (MENESES, 2002),
podendo ser expressa da seguinte forma:
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
44
V
N
TA
6
10*
= (2.3)
onde:
TA : taxa de acidentes;
N : número de acidentes registrados em determinado período; e,
V: valor da variável de base/medida de exposição, em determinado período.
Segundo o Ministério dos Transportes (2002), as taxas de acidentes que entram em
uma interseção são geralmente expressas em acidentes por milhões de veículos e
os que entram em um trecho da via são expressos por acidentes por milhões de
veículos por km, podendo ser definidas por meio das seguintes equações:
Para interseções:
6
10*
*
V
P
A
TA =
(2.4)
onde:
TA
: taxa de acidentes por milhões de veículos;
A
: número de acidentes na interseção;
P
: período do estudo, em dias; e,
V
: volume médio diário que entra na interseção.
Para trechos:
6
10*
*
*
E
V
P
A
TA =
(2.5)
onde:
TA
: taxa de acidentes por milhões de veículos x km;
A
: número de acidentes no trecho;
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
45
P
: período do estudo, em dias;
V
: volume médio diário que passa no trecho;
E: extensão do trecho (km).
d) Método da taxa de severidade dos acidentes
Outro índice relativo usado é o da taxa de severidade dos acidentes, que é
semelhante às técnicas apresentadas na taxa de acidentes. Este método atribui
pesos a diversas categorias de acidentes, sendo essa taxa normalmente expressa
em Unidade Padrão de Severidade. Sua vantagem em relação ao método anterior
está em considerar a severidade dos acidentes e como desvantagem o custo para a
determinação dos volumes de tráfego (MT, 2002). A taxa de severidade dos
acidentes pode ser determinada da seguinte forma:
Para interseções:
6
10*
*
º
V
P
UPSdeN
TA = (2.6)
onde:
TA: taxa de acidentes em UPS por milhões de veículos;
UPS: Unidade Padrão de Severidade;
P: período do estudo, em dias; e,
V: volume médio diário que entra na interseção.
Para trechos:
6
10*
*
*
º
E
V
P
UPSdeN
TA = (2.7)
onde:
TA: taxa de acidentes em UPS por milhões de veículos x km;
UPS: Unidade Padrão de Severidade;
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
46
P: período do estudo, em dias;
V: volume médio diário que passa no trecho;
E: extensão do trecho (km).
2.2.5 Metodologia para Identificação de Locais Críticos - Programa PARE
A proposta do Programa de Redução de Acidentes de Trânsito - PARE,
desenvolvida pelo Ministério dos Transportes, é estruturada com base nos métodos
numéricos, mais precisamente nas técnicas da Severidade e da Taxa de Severidade
(MT, 2002), podendo ser aplicada tanto em locais que possuem banco de dados de
acidentes de trânsito informatizado como também para locais que possuem banco
de dados manual (QUEIROZ, 2003).
O Quadro 2.3 apresenta, de forma sintetizada, os principais procedimentos da
metodologia proposta pelo Programa PARE na identificação de locais críticos.
De acordo com Queiroz (2003), alguns procedimentos desta metodologia proposta
pelo Programa PARE necessitam de um maior detalhamento para sua utilização, por
exemplo, na segunda etapa, a classificação do local de ocorrência de um acidente
em uma interseção ou trecho é uma etapa de difícil obtenção para malhas viárias
reticuladas, além disso o autor destaca uma possível implantação de uma nova
etapa, cujo procedimento seria a visualização espacial dos locais dos acidentes e a
análise de relacionamento destes locais com as características de tráfego e do uso
do solo lindeiro.
Apresentados os conceitos, as definições e os métodos para identificação de locais
críticos dos acidentes de trânsito, a próxima seção descreve as definições e
aplicações do Sistema de Informações Geográficas, assim como os conceitos e as
ferramentas de análise de dados espaciais.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
47
Quadro 2.3. Identificação de Locais críticos – Metodologia do Programa PARE.
Etapas
DESCRIÇÃO
1º Definir um período para estudo
2º Identificar os locais onde ocorreram acidentes no período definido, designando o número
de ocorrências registradas e separando interseções de trechos.
3º Excluir os locais e trechos cuja freqüência de acidentes seja menor ou igual a três, exceto
aqueles locais e trechos com registros de pelo menos um óbito no período de estudo.
4º Excluir os locais e trechos onde aconteceram intervenções físicas (inclusive sinalizações).
Caso as intervenções ocorram no local em questão, é necessário dispor de informações
sobre os acidentes ocorridos no mínimo seis meses após a implantação dessas
intervenções.
5º Excluir os casos de acidentes ocorridos por razões excepcionais (cujas causas tenham
sido por fatores anormais ou que já tenham sido resolvidas), desde que seja possível
identificar essas ocorrências durante a fase de levantamento das informações.
6º Da lista dos locais e trechos que atenderam as etapas anteriores, formar outra lista
contendo uma quantidade de locais duas vezes superior à quantidade que se pretende
manusear.
7º Selecionar os locais e trechos da quinta etapa, estratificar as ocorrências por tipo de
severidade e calcular o nº de Unidade Padrão de Severidade (UPS) de cada local.
8º Calcular a média aritmética das UPS dos locais e trechos selecionados na etapa anterior.
Os locais e trechos que possuem USP superior ou igual a essa média serão considerados
locais críticos.
9º Programar o Banco de dados para estratificar as ocorrências de acidente por tipo de
severidade (atribuindo os pesos conforme designado na sétima etapa), depois aplicar a
sexta etapa e, em seguida a oitava.
10º Caso a cidade disponha de contagens volumétricas de veículos para os locais
selecionados na sexta etapa, utilizar o método da Taxa de Severidade dos Acidentes e,
em seguida utilizar o mesmo procedimento da oitava etapa.
11º Selecionar cinco pessoas e solicitá-las que represente de 5 a 10 locais que, na sua
opinião, constituem os principais locais críticos.
12º Compor uma lista com todas as indicações dos avaliadores (sem repetição de um local), e
enviar aos mesmos avaliadores pra que seja feita uma classificação de gravidade do local,
com notas variando de 1 a 5 (local mais crítico - nota 5). Esta avaliação irá compor uma
nova lista de locais críticos segundo o total de pontos alcançados por cada local.
13º Caso seja possível a obtenção dos BO’s relativos aos locais indicados na etapa anterior,
deverão ser executados os procedimentos da 3ª a 8ª etapa, e a 10ª etapa caso haja dados
de contagem volumétrica.
Fonte: Ministério dos Transportes, 2002.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
48
2.3 SISTEMA DE INFORMAÇÕES GEOGRÁFICAS
Nos últimos anos, os Sistemas de Informações Geográficas (SIG’s) vem se tornando
uma tecnologia cada vez mais necessária na caracterização espacial dos mais
variados tipos de fenômenos. Na área de transporte, o SIG tornou-se uma
ferramenta fundamental para o desenvolvimento do sistema de segurança de
tráfego, sendo capaz de caracterizar e diagnosticar espacialmente o comportamento
dos acidentes. De acordo com Queiroz (2003), dentre as aplicações utilizadas na
segurança de tráfego, destaca-se o uso das ferramentas de análise espacial
disponíveis na maioria dos pacotes de SIG, entre elas: as ferramentas de seleção,
manipulação e análise das relações geográficas entre os dados.
2.3.1 Definições
Diversas são as definições encontradas na literatura sobre Sistemas de Informações
Geográficas, sendo algumas descritas de maneira mais específica ou mais
abrangente. Segundo Câmara et al (1996), existem diferentes maneiras de
caracterizar um Sistema de Informações Geográficas, com definições que priorizem
aspectos distintos, de forma a retratar aplicações de uso e visões possíveis desta
tecnologia.
Câmara et al (1996) definiram um SIG como um sistema de informações construído
para armazenar, manipular, recuperar e analisar dados geográficos. Além disso, o
SIG é uma ferramenta aplicada para sistemas que realizam o tratamento
computacional de dados que representam objetos e fenômenos que estejam
localizados geograficamente e recuperam informações com base nas suas
características alfanuméricas e na sua localização espacial, oferecendo ao
administrador uma nova visão de seu ambiente de trabalho.
Segundo Pina e Santos (2000), os SIG’s são sistemas computacionais usados para
o entendimento de eventos que ocorrem no espaço geográfico, com capacidade de
reunir uma grande quantidade de dados espaciais, integrando-os e estruturando-os
de maneira adequada. Os SIG’s são sistemas que permitem a execução de análises
espaciais complexas através da rápida formação, além de proporcionar subsídios
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
49
para a tomada de decisões a planejadores e administradores, através das mudanças
de cenários.
Para Goodchild (2001), os Sistemas de Informações Geográficas são projetados
para suportar uma escala de diferentes tipos de análises de informações geográficas
como: técnicas para examinar e explorar dados geográficos; desenvolver e testar
modelos; e apresentar dados de maneira que conduzem a uma maior introspecção e
compreensão.
2.3.2 Aplicações
Os Sistemas de Informações Geográficas vem sendo amplamente utilizado para
operações que envolvam recursos tecnológicos associados a fenômenos espaciais,
sendo designado para o emprego de atividades que envolvam identificação,
rastreamento, análises espaciais, levantamento e tratamento de informações
(SANTOS e RAIA JUNIOR, 2006a).
Nos últimos anos, o Sistema de Informações Geográficas tornou-se uma ferramenta
importante no tratamento de diversas questões relacionadas a análise de fenômenos
espaciais. De acordo com Davis et al (1999) e Câmara et al (2002a), o universo de
aplicações do SIG é bastante amplo, sendo aplicada em diversas áreas, tais como:
saúde, meio ambiental, planejamento urbano, demografia, transportes, entre outras.
Davis et al (1999) citam que os Sistemas de Informações Geográficas possui uma
grande variedade de aplicações, entre elas o monitoramento do crescimento urbano;
a avaliação do impacto ambiental; a avaliação do assoreamento de reservatórios; a
definição das tendências de expansão; a catalogação patrimonial; o
dimensionamento de demanda; e o planejamento de capacidade das vias.
Recentemente, vários departamentos de transporte, planejamento metropolitano e
agências vêm utilizando os Sistemas de Informações Geográficas para
gerenciamento de dados, sistemas e planejamento, incluindo: manutenção de
pavimentos e pontes; quantificação dos impactos causados pelo transporte;
avaliação, análise e mapeamento das zonas de risco; e análise de tráfego (SMITH et
al, 2001). Raia Junior et al (2001)citam que as ferramentas do SIG são apropriadas
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
50
para o gerenciamento, planejamento e operação de manutenção das vias urbanas,
análise de tráfego, acidentes de trânsito, entre outras.
As aplicações do SIG na área de Transportes são bastante comuns e podem ser
divididas em duas áreas: prestação de serviços apoiadas na rede viária, e
planejamento e simulação do funcionamento de sistema viário e de meio de
transporte. Tais áreas demandam uma grande quantidade de informações sobre a
malha viária, no transporte as aplicações mais demandadas são: planejamento de
capacidade e de manutenção de vias; manutenção da sinalização; maximização da
eficiência de uma frota de veículos através de agrupamento de pontos de entrega ou
coleta; roteamento de cargas intermunicipais e interestaduais; registro e
acompanhamento de acidentes de tráfego, entre outros (DAVIS et al, 1999).
Entre as diversas aplicações encontradas na área de planejamento de transportes, o
uso das ferramentas do SIG vem sendo usado com maior freqüência na análise de
acidentes de trânsito (SANTOS e FERREIRA, 2004). Segundo Santos e Raia Junior
(2006a), a utilização de um SIG tem importância fundamental no estudo de
acidentes de trânsito, visto que é possível associar os atributos dos acidentes de
trânsito com suas respectivas localizações, de forma a entender as relações
existentes entre os acidentes e o local onde eles ocorreram, além da possibilidade
de poderem utilizar métodos estatísticos tradicionais e avançados nos estudos de
segurança viária.
2.4 ANÁLISE ESPACIAL
Com a chegada da aplicação do SIG nos diversos ramos dos transportes, a análise
espacial passou a fazer parte do cotidiano dos profissionais desta área. O conjunto
de técnicas disponíveis na Análise e na Estatística Espacial fornece aos
planejadores diversas maneiras de ordenação, visualização, análise, identificação de
padrões e tendências, agrupamentos, modelagens e estimação de valores para os
mais diversos conjuntos de dados espaciais (TEIXEIRA, 2003).
Segundo Câmara et al (2002a), a ênfase da análise espacial é mensurar as
propriedades e relacionamentos dos fenômenos que podem ser localizados no
espaço em função de algum sistema de coordenadas, tendo como idéia central a
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
51
incorporação do espaço à análise a que se deseja fazer. Neste tipo de análise os
dados podem ser caracterizados de quatro maneiras distintas: análise de padrões
pontuais, análise de rede, análise de superfície e análise de áreas.
Na análise de padrões pontuais, os eventos de interesse são identificados como
pontos localizados no espaço, tendo como objeto de estudo a sua própria
localização espacial. Neste tipo de análise, o objetivo principal é analisar os padrões
de distribuição espacial destes pontos, identificando se os eventos observados
possuem algum tipo de padrão sistemático ou a existência de conglomerado
espacial (CÂMARA et al, 2002c).
A análise de redes permite avaliar a estrutura da rede através de operações
básicas com relação à sua complexidade, conectividade, topologia, impedância e
acessibilidade, sendo tipicamente aplicada na solução de diversos problemas na
área de transporte (TEIXEIRA, 2003), tais como os de roteamento e os problemas
de otimização.
No caso da análise de superfícies, os dados estão disponíveis na forma de
amostras pontuais e para utilizá-los de forma efetiva é necessário o uso de
procedimentos de interpolação, que permitem reconstruir a superfície através da
localização dos pontos das amostras coletadas (CÂMARA et al, 2002d). Dentro do
conjunto de técnicas de interpolação para a construção de superfícies, existem dois
tipos de modelos de interpolação: determinísticos (local e global) e estocásticos.
A análise de área trata em grande parte de dados associados a levantamentos
populacionais, e que originalmente refere-se a indivíduos localizados em pontos
específicos do espaço (CÂMARA et al, 2002a). Segundo Queiroz (2003), o objetivo
da análise de dados por áreas é identificar a existência de padrões de distribuição
espacial, áreas críticas e de tendências espaciais de crescimento, de forma a
auxiliar o entendimento da ocorrência de determinado fenômeno, sendo necessário
agregar os objetos espaciais e seus atributos em sub-áreas, tais como setores
censitários, distritos ou zonas de análise de tráfego.
Um dos problemas básicos ocasionados na análise espacial de dados agregados
por áreas refere-se ao Problema da Unidade de Área Modificável (PUAM), sendo
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
52
composto pelos efeitos de escala e de zoneamento (CÂMARA et al, 2002b). Os
efeitos de escala estão relacionados à tendência, dentro de um sistema de unidades
de áreas modificáveis, quando a informação é agrupada
em diferentes níveis de
resolução espacial, como setores censitários e distritos, pode-se obter diferentes
resultados estatísticos para um mesmo conjunto de dados; já os efeitos de
zoneamento são atribuídos a variabilidade dos resultados estatísticos, essa variação
se dá em decorrência das diversas possibilidades de agrupamento em uma dada
escala, e não em relação à variação do tamanho das áreas, isto é, a diferença nos
resultados é decorrente simplesmente da alteração das fronteias (QUEIROZ, 2003).
Câmara et al (2002b) citam o problema de falácia ecológica que leva a conclusão
imprópria de relacionamentos a nível individual a partir de resultados agregados ao
nível de unidade de área. Em vários estudos de dados por áreas, o dado agregado é
a única fonte disponível, todavia o objeto de estudo se refere às características e
relacionamentos individuais. Câmara et al (2002b) citam também que alguns
estudos buscam verificar as relações de causa-efeito entre diferentes medidas,
entretanto, devido os efeitos de escala e de zoneamento os coeficientes de
correlação podem ser totalmente diferentes no indivíduo e nas áreas.
Outro problema que ocorre neste tipo de análise está no cálculo das taxas sobre
uma área reduzida, neste caso recomenda-se o uso de estimadores Bayesianos.
Esse método ao estimar o risco de uma pequena área, usa as informações de outras
áreas que compõe a região de estudo, levando em conta a variabilidade presente
nos dados (ASSUNÇÃO et al, 2001).
2.4.1 Ferramentas de Análise Espacial
Anselin (1992), apud Queiroz (2003), divide as ferramentas de análise espacial em
quatro grupos: seleção, manipulação, análise exploratória e análise
confirmatória.
As ferramentas de seleção compreendem os processos de consultas a banco de
dados geográficos por meio de amostragem, realizando consultas e apresentando
mapas temáticos, além de realizar a sumarização dos dados (histogramas,
estatísticas descritivas, diagramas de dispersão) através de estatísticas simples,
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
53
métodos gráficos e numéricos. As ferramentas de manipulação envolvem todas as
funções que permite a criação de novos dados espaciais, destacando as funções de
agregação e desagregação espacial, sobreposição de camadas, geração e análise
de áreas de influência e a utilização de álgebra de mapas na ampliação da
capacidade de análise e correlações.
As ferramentas de análise exploratória permitem descrever e visualizar as
distribuições espaciais globais e locais, sugerir instabilidades espaciais (não-
estacionaridade), descobrir padrões de associação espacial (aglomerados espaciais)
e identificar observações atípicas (outliers) (CÂMARA et al, 2002b). Segundo Wise
et al (1998), os métodos utilizados na análise exploratória visam descrever os
fenômenos de interesse sem realizar muitas alterações nos dados originais, de
forma a detectar padrões, formular hipóteses e avaliar os modelos espaciais.
Já as ferramentas de análise confirmatória destinam-se a testar através de uma
hipótese nula a consistência dos resultados observados a um dado nível de
significância. Este método envolve um conjunto de modelos de estimação,
modelagem e procedimentos de validação que são necessários para a
implementação da análise de componentes espaciais (TEIXEIRA, 2003). Dentre as
várias técnicas deste ramo de análise, destacam-se as técnicas de modelagens
espaciais lineares, as técnicas multivariadas e as de econometria espacial
(QUEIROZ, 2003).
2.5 ESTATÍSTICA ESPACIAL
O conjunto de métodos estatísticos para a análise exploratória e confirmatória de
dados espaciais são objetos de estudo da Estatística Espacial. Esse tipo de
modelagem estuda métodos científicos destinados à coleta, controle,
descrição, visualização e análise dos dados, cujo objetivo principal é a
caracterização de padrões espaciais e possíveis associações espaciais entre os
dados analisados (HENRIQUE, 2004). Dentre os conceitos que fundamentam a
estatística espacial, destacam-se os conceitos de dependência espacial,
autocorrelação, estatísticas globais e locais, estacionariedade e isotropia dos dados,
e matriz de adjacência.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
54
Na estatística espacial, os fenômenos espaciais baseiam-se no conceito de
dependência espacial dos dados, ao contrário dos modelos estatísticos tradicionais
que partem do pressuposto da independência entre os eventos observados
(TEIXEIRA, 2003). Segundo Câmara et al (2002a), um resultado importante da
dependência espacial está na perda do poder explicativo nas análises de inferências
estatísticas; de forma geral, as estimativas neste tipo de dados tendem a apresentar
variâncias maiores, níveis menores de significância em testes de hipóteses além de
exibir um pior ajuste nos modelos estimados, isso quando comparados a dados de
amostras independentes.
Outro conceito importante abordado na estatística espacial refere-se a
autocorrelação espacial dos dados. Segundo Câmara et al (2002b), a
autocorrelação espacial se propõe a identificar a estrutura de correlação espacial
que melhor descreva os dados, cuja idéia básica é estimar a magnitude da
autocorrelação entre as áreas. Na estatística espacial, esse tipo de medida pode ser
interpretada como a tendência em que o valor de uma ou mais variáveis associadas
a um determinado local assemelhe-se mais aos valores de suas observações
vizinhas do que ao restante das localizações do conjunto amostral (RAMOS, 2002).
As estatísticas globais e locais têm como objetivo descrever a distribuição relativa
dos eventos observados no espaço, de forma a identificar padrões de aglomerados
espaciais e verificar a existência de algum tipo de padrão sistemático nos dados
observados (QUEIROZ, 2003). De acordo com Câmara et al (2002b), as estatísticas
globais indicam a associação espacial presente em todo o conjunto de dados por
meio de um único valor, sendo útil na caracterização da região de estudo como um
todo; porém um dos problemas que ocorre neste tipo de análise nos casos em que a
área de estudo encontra-se muito subdividida, está na provável ocorrência de
diferentes regimes de associação espacial e o aparecimento de locais em que a
dependência espacial é ainda mais evidenciada. Neste caso é indicado o uso de
estatísticas de associação espacial que possam ser associados às diferentes
localizações; para este fim foram desenvolvidas as estatísticas locais que permitem
a identificação de agrupamentos através de um valor específico para cada área.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
55
Já os conceitos de estacionariedade e isotropia dos dados referem-se à variação
e a estrutura espacial dos dados analisados. Câmara et al (2002a) citam que os
principais conceitos estatísticos estão relacionados aos efeitos de 1ª e 2ª ordem, tais
efeitos definem a estrutura espacial dos dados, através da média do processo (efeito
de 1ª ordem) e da covariância entre as áreas (efeito de 2ª ordem). Sendo assim, um
processo é dito estacionário, se os efeitos de 1ª e 2ª ordem apresentarem um
comportamento homogêneo constante na região de estudo. Já a isotropia refere-se
à instabilidade espacial dos dados, neste caso um processo é considerado isotrópico
se ele for estacionário e se a covariância depender apenas da distância entre os
pontos e não da direção entre eles.
A matriz de adjacência, também chamada de matriz de proximidade espacial W, é
uma ferramenta utilizada para estimar a variabilidade espacial de dados em áreas.
Dado um conjunto de n áreas {A
1
,...,A
n
}, cria-se a matriz W (n x n), em que cada um
de seus elementos w
ij
representa uma medida de proximidade A
i
e A
j
, selecionada a
partir de um critério (CÂMARA et al, 2002b). De acordo com Queiroz (2003), o
critério mais usado no cálculo da medida de proximidade define vizinhança a partir
da relação topológica de proximidade absoluta (contigüidade). Sendo assim, W pode
ser uma matriz binária (0,1), onde 1 está relacionado às zonas com fronteiras em
comum e 0 àquelas sem esta característica.
Já com relação às possíveis aplicações neste tipo de modelagem, segundo Bailey
(1994), apud Queiroz (2003), as técnicas de estatística espacial podem ser
agrupadas conforme a Quadro 2.4.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
56
Quadro 2.4. Técnicas e aplicações da estatística espacial.
Técnicas Aplicações
• Análise descritiva
simples, transformação e
caracterização dos dados.
Nas aplicações de métodos estatísticos numéricos e gráficos, é
utilizado para manipular e caracterizar conjuntos de dados,
histogramas, diagramas de dispersão, entre outros.
• Métodos do vizinho mais
próximo e funções K.
Comparar graficamente os padrões de distribuição espacial dos
eventos observados com aqueles esperados e determinar a
relação entre cada evento e aqueles mais próximos a ele, ou
entre todos os eventos considerados.
• Métodos de suavização
de Kernel e bayesianos.
São técnicas não paramétricas usadas para eliminar a
variabilidade do conjunto de dados, mantendo as características
espaciais essenciais.
• Autocorrelação espacial
e estrutura de covariância.
Descrever como e quanto são semelhantes os atributos dos
pontos posicionados espacialmente próximos.
• Modelagem
econométrica espacial.
Essa técnica permite que a variação espacial seja explicada por
um conjunto de variáveis independentes, porém sendo
ponderada pela função da estimativa da autocorrelação espacial
destas variáveis, que busca avaliar as diferenças de variação em
cada direção possível, ou no aspecto temporal.
• Modelagem espacial
linear.
É uma extensão das técnicas de regressão espacial citadas
acima, porém são destinadas a análise de variáveis qualitativas.
• Técnicas multivariadas.
Essa técnica incorpora o caráter espacial na modelagem de
múltiplas variáveis dependentes.
2.6 FERRAMENTAS DE ANÁLISE DE DADOS EM ÁREA
As ferramentas de análise de dados por áreas destinam-se à caracterização dos
fenômenos espaciais com o objetivo de ampliar a capacidade de análise do conjunto
de dados observados, permitindo a identificação de áreas críticas, valores atípicos,
tendências espaciais de crescimento, entre outros. Dentre o conjunto de ferramentas
disponíveis neste tipo de análise, algumas delas são apresentadas e discutidas a
seguir.
2.6.1 Visualização dos Dados
A análise visual dos dados consiste em apresentar a distribuição dos atributos por
área através de mapas temáticos, verificando como cada um destes atributos
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
57
influenciam os demais e estimando as relações de causa e efeito. Com a finalidade
de obter uma visão geral da distribuição dos atributos, devem ser construídos vários
mapas temáticos, variando a quantidade de classes utilizadas e os valores de cada
um, sendo essa variação realizada de forma manual ou usando as ferramentas de
geração de mapas disponíveis nos pacotes do SIG (QUEIROZ, 2003).
Segundo Câmara et al (2002b), a visualização dos dados em mapas temáticos é
uma das formas mais simples e intuitiva de identificar os valores extremos, no
entanto, o uso de diferentes pontos de corte na variável de estudo induz a
visualização de diferentes aspectos, apresentando características específicas para
cada um dos mapas gerados. De modo geral, a maioria dos SIG’s dispõe de três
métodos de corte para a elaboração de mapas (Quadro 2.5):
Quadro 2.5. Métodos de corte para elaboração de mapas e suas características específicas.
Método Características específicas
Intervalos Iguais
Os valores máximos e mínimos são divididos pelo número de classes, de maneira
que os intervalos dentro da classe sejam iguais. No caso de distribuições muito
concentradas em um lado da curva, tendo como conseqüência, o agrupamento
da maioria dos dados em uma ou duas classes.
Percentis O mapa é gerado através da alocação dos polígonos em quantidade de cores
iguais para cada classe, que dificulta a visualização de valores extremos e a
identificação de áreas críticas.
Desvio Padrão A distribuição da variável é apresentada por um processo gradual de cores
diferentes, sendo realizada para valores abaixo e acima da média. Neste caso,
quando a distribuição é assimétrica, os mapas possuem a deficiência de
subdividir o intervalo de valores em muitas classes, de maneira que fiquem
distantes da média.
Entretanto, a escolha do método para a geração de mapas temáticos deve ser
analisada de forma criteriosa, pois estes mapas podem levar a interpretações
distintas do objeto de estudo. Deste modo, antes de elaborar qualquer tipo de mapa,
deve-se avaliar cuidadosamente o objetivo o qual se quer apresentar.
2.6.2 Média Espacial Móvel
A média móvel é uma medida de grande utilidade para identificar a variação da
tendência espacial dos dados. A estimativa da média móvel pode ser calculada a
partir dos elementos encontrados na matriz de adjacência W, tomando-se
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
58
simplesmente a média dos valores vizinhos (CÂMARA et al, 2002b), sendo expressa
pela seguinte equação:
nji
w
zw
n
j
ij
n
j
iij
i
,...,1:,,
1
1
∀=
∑
∑
=
=
µ
(2.8)
onde:
i
µ
: média móvel
:
i
z
diferença entre o valor do atributo no local i e a média de todos os atributos;
:
ij
w valor da matriz de proximidade espacial entre os locais i e j.
Essa medida permite a identificação de padrões, tendências espaciais, além da
indicação de regiões de transição entre regimes espaciais através da geração de
uma superfície mais suave que as dos dados originais, ou seja, identifica uma área
que tenha valores dos atributos menores ou maiores que os valores dos atributos de
seus vizinhos, tendo em vista o aumento ou diminuição dos valores dos atributos
desta área (QUEIROZ, 2003).
2.6.3 Indicadores de Autocorrelação Espacial Global
Os indicadores de autocorrelação espacial global caracterizam a dependência
espacial dos dados indicando como os valores estão correlacionados no espaço
visando estimar o quanto o valor observado de um atributo numa região é
dependente dos valores desta mesma variável nas localizações vizinhas (CÂMARA
et al, 2002b).
A dependência espacial pode ser medida de diferentes maneiras, entretanto, uma
das formas mais difundidas que realizam esta função é o índice global de Moran (I),
de acordo com Kampel et al (2000) esta medida é usada para detectar afastamentos
de uma distribuição espacial aleatória, indicando a existência de padrões espaciais,
tais como aglomerado ou tendência espacial.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
59
O índice global de Moran mede a autocorrelação espacial a partir do produto dos
desvios em relação á média, sendo expresso pela seguinte equação:
jipara
z
zzwn
I
n
i
i
n
i
n
j
jiij
≠=
∑
∑∑
=
= =
,
1
2
1 1
(2.9)
onde:
I:
índice global de Moran
:
n
quantidade de áreas;
:
i
z
diferença entre o valor do atributo no local
i
e a média de todos os atributos;
:
j
z
diferença entre o valor do atributo no local
j
e a média de todos os atributos;
:
ij
w
valor da matriz de proximidade espacial entre os locais
i
e
j.
Este índice testa se as áreas ligadas por conexão apresentam maior semelhança
quanto ao indicador estudado do que o esperado num padrão aleatório, cuja
hipótese nula é de independência espacial (KAMPEL et al, 2000). Segundo Carvalho
(1997), a hipótese nula é de completa aleatoriedade espacial, quando o atributo se
distribui ao acaso entre as áreas sem se relacionar com a sua posição. De maneira
geral, os valores obtidos por este índice tendem a ter valores entre –1 e +1,
indicando uma correlação inversa para os valores negativos (entre 0 e –1) e uma
correlação direta para os valores positivos (entre 0 e +1).
Uma outra maneira para detectar a autocorrelação espacial entre os dados é por
meio do índice global de Geary, este índice utiliza a diferença entre os pontos e não
a diferença entre cada ponto e a média global, sendo expresso pela seguinte
equação:
nji
yw
yywn
C
n
i
n
j
n
i
iij
n
i
n
j
jiij
,...,1:,,
)()1(
1 1 1
2
1 1
2
∀
−−
=
∑∑ ∑
∑∑
= = =
= =
(2.10)
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
60
onde:
C:
índice global de Geary;
:
n
quantidade de áreas;
:
i
y
valor do atributo considerado no local i;
:
j
y
valor do atributo considerado no local j;
:
2
i
y
variância amostral global;
:
ij
w
valor da matriz de proximidade espacial entre os locais
i
e
j.
O valor esperado para o coeficiente de Geary é 1, neste caso a autocorrelação
espacial é positiva quando o valor observado for menor do que 1 e será negativa
quando o valor for maior que 1. Entretanto, é importante que se estabeleça uma
validade estatística para os índices calculados, de forma que seja possível verificar
se existe ou não uma correlação espacial significativa entre os valores medidos
(KAMPEL et al, 2000).
A estimativa da significância do índice de Moran e do índice de Geary, de acordo
com Kampel et al (2000) e Câmara et al (2002b), pode ser abordada de duas
formas: a primeira associa o índice a uma distribuição estatística, onde geralmente
considera a variável como sendo uma distribuição normal padrão, cuja significância
é obtida por comparação direta do valor de Z com o valor da probabilidade tabelada;
já a segunda abordagem é um teste de pseudo-significância que gera diferentes
permutações dos valores de atributos associados às zonas, onde cada permutação
produz um novo arranjo espacial dos valores redistribuídos entre as áreas, sendo a
sua significância obtida a partir de uma distribuição empírica
I
. Se o valor do índice
I
medido corresponder a um “extremo” da distribuição simulada, então trata-se de um
evento com significância estatística.
2.6.4 Indicadores de Autocorrelação Espacial Local
Embora os indicadores globais sejam capazes de apontar as tendências de
agrupamentos dos dados, está é uma medida que não revela os padrões de
associação espacial local. Os indicadores de autocorrelação local, segundo Kampel
et al (2000), geram um valor específico para cada área, permitindo a identificação de
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
61
agrupamentos de áreas com regiões de valores semelhantes, regimes espaciais e
valores extremos.
Portanto, para uma analise mais rigorosa dos regimes de associação espacial é
necessária à utilização de indicadores locais. Estes indicadores foram desenvolvidos
para quantificar o grau de associação espacial a que cada localização do conjunto
de amostras está subordinada em função de um modelo de vizinhança pré-definida
(RAMOS, 2002). Dentre os indicadores locais, destaca-se o índice local de Moran (
I
i
)
expressa pela seguinte equação:
ijpara
z
zzw
I
n
i
i
n
j
jiij
i
≠=
∑
∑
=
=
,
1
2
1
(2.11)
onde:
:
i
z
diferença entre o valor do atributo no local
i
e a média de todos os atributos;
:
j
z
diferença entre o valor do atributo no local
j
e a média de todos os atributos;
:
2
i
z
variância amostral global;
:
ij
w
valor da matriz de proximidade espacial entre os locais
i
e
j.
O índice local de Moran é calculado a partir do produto dos desvios em relação a
média dos desvios de seus vizinhos, como uma medida de covariância, onde valores
significativamente altos indicam altas probabilidades de que haja locais de
associação espacial tanto de áreas com altos valores como de baixos valores
associados; enquanto que valores significativamente baixos indicam um padrão que
pode ser interpretado como pontos de comportamento mais errático da variável
observada entre uma área e seus vizinhos (RAMOS, 2002).
Segundo Câmara et al (2002b), a significância estatística do índice local de Moran é
calculada usando técnicas similares às utilizadas para o índice global. Uma vez
determinada à significância estatística deste índice é possível visualizar os
resultados através da geração de um mapa, indicando as regiões que apresentam
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
62
correlação local significativamente diferente do resto dos dados. Este mapa é
conhecido como Lisa Map, e na sua elaboração, os valores do índice local de Moran
são classificados de acordo com significância estatística das zonas analisadas,
sendo formados quatro grupos: não significantes (classe 0), com significância de
95% (classe 1), 99% (classe 2) e 99,9% (classe 3).
Outro tipo de mapa que também pode ser utilizado para identificação de padrões de
associação espacial é o Moran Map, que classifica somente os objetos para os quais
os valores do índice local de Moran foram considerados significantes, sendo
destacados conforme sua localização no quadrante do gráfico do Diagrama de
Espalhamento de Moran (seção 2.6.5), ficando os demais objetos classificados
como “sem significância estatística” (QUEIROZ, 2003).
O índice de autocorrelação espacial local também pode ser obtido pelas estatísticas
G
i
e
G*
i
, calculadas a partir da soma simples das observações dos atributos vizinhos
em relação a uma determinada posição i, obtidas pelas expressões (2.12) e (2.13):
ijpara
z
zw
dG
n
j
j
n
j
jij
i
≠=
∑
∑
=
=
,)(
1
1
(2.12)
jqualquerpara
z
zw
dG
n
j
j
n
j
jij
i
,)(
1
1
*
∑
∑
=
=
=
(2.13)
onde:
:
j
z
diferença entre o valor do atributo no local
j
e a média de todos os atributos;
:
ij
w
valor da matriz de proximidade espacial entre os locais
i
e
j
em função da
distância
d
.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
63
2.6.5 Diagrama de Espalhamento de Moran
O diagrama de espalhamento de Moran é uma maneira adicional de visualizar a
dependência espacial existente entre as regiões através da comparação entre o
valor normalizado da variável numa área e o valor médio da variável nas áreas
vizinhas, consistindo na construção de um gráfico bidimensional de z (valores
normalizados) por wz (média dos vizinhos) que permite analisar o comportamento da
variabilidade espacial dos dados (CÂMARA et al, 2002b).
O gráfico do diagrama de Moran (Figura 2.1) encontra-se dividido em quatro grupos.
Esta divisão indica os pontos de associação espacial positiva, de forma a
caracterizar um local que possui áreas vizinhas com valores semelhantes (Q1 -
valores positivos com médias positivas; e Q2 - valores negativos com médias
negativas) e os pontos de associação espacial negativa, no sentido de caracterizar
áreas vizinhas com valores distintos ao do valor local (Q3 - valores positivos com
médias negativas; e Q4 - valores negativos com médias positivas).
Figura 2.1: Gráfico do diagrama de espalhamento de Moran
.
Através desta ferramenta de análise é possível identificar regiões de transição,
clusters (agrupamentos de áreas semelhantes) e valores discrepantes (valores fora
do padrão, extremos). Segundo Queiroz (2003), uma das maneiras de identificar
valores discrepantes (outliers) em relação à tendência central do conjunto de dados
é através da localização de pontos extremos no Diagrama de Moran, refletida pela
inclinação da regressão, ou pela localização de pontos cujos valores estão acima de
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
64
dois desvios padrões da média. Outra forma de representar o Diagrama de
Espalhamento de Moran é por meio de mapas temáticos
bidimensional, conhecido
como Box Map, onde cada polígono é indicado pela cor do seu quadrante de
associação espacial.
2.7 FERRAMENTAS DE ANÁLISE DE PADRÕES PONTUAIS
As ferramentas de análise de padrões pontuais permitem caracterizar as
concentrações espaciais e temporais, identificar a existência de conglomerado
espacial e estimar a intensidade pontual dos acidentes de trânsito. A seguir são
apresentadas e discutidas algumas dessas ferramentas.
2.7.1 Estimador de Kernel
O estimador de kernel analisa o comportamento dos padrões de pontos, fornecendo
uma visão geral da intensidade pontual do evento na área de interesse. Para estimar
a intensidade destes pontos é ajustada uma função bi-dimensional sobre os eventos
considerados, dentro de uma área de influencia, esta função contabiliza todos os
pontos, ponderando-os pela distância de cada um ao local de interesse (CÂMARA et
al, 2002c). Considerando os valores de n amostras (
u
1
,...,u
n
) compreendidas dentro
de um raio (
τ
) em torno da distância (
d
) e de
u
que representa a localização genérica
do valor a ser estimado, o estimador de intensidade de Kernel pode ser expresso
como:
0,),(,
),(
1
)(
ˆ
1
2
≥≤
=
∑
=
ττ
τ
τ
λ
τ
uud
uud
ku
i
n
i
i
(2.14)
onde:
:
ˆ
τ
λ
estimador de intensidade,
:
τ
comprimento do raio,
:),( uud
i
distância euclidiana entre a i-ésima posição e a j-ésima amostra,
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
65
Sendo
k
uma função generalizada dependente da distância, e
τ
é o raio de influência
ou de busca, entre o ponto interpolado e as amostras (TEIXEIRA, 2003).
Dependendo do tamanho estabelecido para o raio de busca, o estimador de
intensidade irá gerar para um raio muito pequeno uma superfície descontínua ou no
caso de um raio demasiadamente grande, uma superfície muito suavizada
(CÂMARA et al, 2002c).
2.7.2 Índice do Vizinho mais Próximo
O índice do vizinho mais próximo é um método clássico que serve para caracterizar
a distribuição espacial dos eventos pontuais (QUEIROZ, 2003). Este índice compara
os padrões da distribuição espacial dos pontos através da distância média
observada entre as posições do vizinho mais próximo com uma distância média
esperada ao acaso (NIJ, 2004), sendo representada pela seguinte expressão:
a
p
D
D
IVMP =
(2.15)
onde:
IVMP
: índice do vizinho mais próximo;
D
p
: distância média observada do vizinho mais próximo;
D
a
:
distância média aleatória do vizinho mais próximo.
Para o cálculo da distância média observada do vizinho mais próximo, calcula-se
para cada ponto da distribuição a distância mínima de um ponto a outro ponto e
seleciona-se a distância mais próxima para o seu cálculo médio, sendo expressa
pela seguinte equação:
N
d
D
p
∑
=
min
(2.16)
onde:
d
min
: distância mínima de um ponto a outro ponto;
N:
quantidade de pontos.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
66
Já a distância média aleatória do vizinho mais próximo é obtida usando a seguinte
expressão:
N
A
D
a
5,0=
(2.17)
onde:
A:
área da região;
N:
quantidade de pontos.
Segundo Kampel (2000), os resultados do índice do vizinho mais próximo podem ser
interpretados da seguinte forma:
IVMP
≅
1 ⇒ D
p
≅
D
a
, evidencia a existência de
locais de aleatoriedade espacial entre os dados;
IVMP
<1⇒ D
p
< D
a
, evidencia a
existência de locais com configurações espaciais mais agregadas do que o
esperado; e
IVMP
>1⇒ D
p
> D
a
, evidencia o relacionamento de locais com
configurações espaciais mais dispersas.
2.7.3 Técnica Hierárquica de Agrupamento do Vizinho mais Próximo
A técnica hierárquica baseada na distância do vizinho mais próximo identifica grupos
de eventos que estão localizados geograficamente próximos, sendo usados dois
critérios de agrupamento: o primeiro define uma distância limite e as compara a
outras distâncias entre todos os pares de pontos, sendo selecionados para o
agrupamento apenas os pontos que estão mais perto de um ou mais pontos dentro
da distância limite; já no segundo critério, o usuário pode especificar uma quantidade
mínima de pontos para serem incluídos em um agrupamento. Os pontos que
atenderem aos dois critérios são agrupados no primeiro nível, chamados de
agrupamento de 1ª ordem, em seguida uma outra rotina de agregação é realizada
para produzir uma nova hierarquia de agrupamentos, gerando assim os
agrupamentos de 2ª ordem. Por sua vez os agrupamentos de 2ª ordem são
agrupados em outros de 3ª ordem, sendo este processo de re-agrupamento
realizado até que todos os agrupamentos venham a convergir para um único grupo
ou quando um dos critérios venha a falhar (NIJ, 2004).
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
67
Esta técnica serve para indicar locais onde existem concentrações de pontos de
áreas críticas, sem precisar da definição de áreas limites, como por exemplo, setores
censitários ou bairros (QUEIROZ, 2003). A identificação dos agrupamentos é obtida
por meio do cálculo do intervalo de confiança (IC) para a distância do vizinho mais
próximo, sendo expresso pela seguinte expressão:
Aleata
SEtDIC *±=
(2.18)
onde:
D
a:
distância média aleatória do vizinho mais próximo;
SE
Aleat
: erro médio da distância do vizinho mais próximo aleatória;
t
: valor associado a um percentual de probabilidade p, segundo a distribuição t
de Student.
O cálculo da distância média aleatória do vizinho mais próximo (
D
a
) é apresentado
na equação (2.17), já o erro médio da distância do vizinho mais próximo aleatória é
expresso pela seguinte expressão:
)/(
26136,0
4
)4(
2
2
AN
N
A
SE
Aleat
≅
−
=
π
π
(2.19)
O intervalo de confiança define uma probabilidade para a distância entre qualquer
par de pontos, por exemplo, se os dados forem geograficamente aleatórios e se uma
probabilidade uni-caudal específica, p, menor ou igual a 5% é selecionada, significa
que aproximadamente 5% dos pontos teriam distância do vizinho mais próximo
menor do que a distância limite calculado pelo intervalo de confiança. Em outras
palavras, a distância limite é um percentual de probabilidade para selecionar
qualquer par de pontos supondo uma distribuição aleatória (QUEIROZ, 2003).
2.7.4 Elipse de Desvio Padrão
A elipse de desvio padrão é uma medida que fornece a dispersão espacial dos
eventos pontuais em duas dimensões ao redor do centro médio da distribuição,
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
68
definindo ambos a dispersão e a direção/orientação dos dados (NIJ, 2004), sendo
seu formato definido pelo cálculo dos elementos expostos abaixo.
O ângulo de rotação do eixo Y, expresso pela seguinte expressão:
])()([2
}])()([4])()([])(){[(
22
222222
∑
∑∑ ∑
−−
−−+−−−+−−−
=
YYXX
YYXXYYXXYYXX
arctg
ii
iiiiii
θ
(2.20)
onde:
X
i
: valor da longitude no ponto
i
;
Y
i
: valor da latitude no ponto
i
;
X: valor da longitude média do conjunto de pontos;
Y: valor da latitude média do conjunto de pontos.
Os desvios ao longo de eixo transposto de X e de Y, definidos por meio das
seguintes equações:
2
]sen)(cos)[(
1
2
−
−−−
=
∑
=
N
YYXX
S
N
i
ii
x
θθ
(2.21
2
]cos)(sen)[(
1
2
−
−−−
=
∑
=
N
YYXX
S
N
i
ii
y
θθ
(2.22)
O eixo X e eixo Y, expressos pelas seguintes equações:
x
SXEixo *2= (2.23)
y
SYEixo *2= (2.24)
e a área da elipse, que é expressa pela seguinte equação:
yx
SSA **
π
= (2.25)
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
69
2.8 REVISÃO DOS TRABALHOS: ACIDENTES DE TRÂNSITO E SIG
A última seção deste capítulo faz uma revisão sucinta dos trabalhos relacionados a
acidentes de trânsito na elucidação dos problemas de segurança de tráfego.
Também são abordados alguns artigos focalizando aplicações e metodologias para
a modelagem e desenvolvimento de um Sistema de Informações Geográficas nos
estudos de acidentes de trânsito.
Em 1994, Mello Jorge e Latorre analisaram os dados de acidentes de trânsito em
seus aspectos epidemiológicos no Brasil, visando descrever a tendência da
mortalidade em cada uma das capitais das Unidades da Federação, no período de
1978 a 1989. Os resultados deste trabalho indicaram um aumento no número de
óbitos, bem como dos coeficientes de mortalidade em cada faixa etária e sexo. Em
relação aos dados de mortalidade por causas externas, a representatividade esteve
em torno de 30%, destes, em uma parcela significativa dos municípios estudados,
aproximadamente metade dos óbitos foi em decorrência dos acidentes de trânsito.
Foi observada uma tendência de aumento dos coeficientes de mortalidade em Porto
Velho, Rio Branco, Recife, Maceió, Curitiba, Goiânia e Distrito Federal. Para as
capitais de Manaus, Macapá, Natal, Teresina, Belo Horizonte, Vitória, Rio de Janeiro
e São Paulo, os coeficientes de mortalidade permaneceram estacionários ao longo
do período estudado; já para as demais capitais, a tendência dos coeficientes
mortalidade foi de declínio, concluindo-se que este permanece um importante
problema de saúde pública no país.
Entre os anos de 1980 e 1990, Klein (1994) analisou os óbitos ocorridos no trânsito
do município do Rio de Janeiro, classificados como decorrentes de acidentes com
veículo a motor. Para análise dos dados, foram estimadas as taxas de mortalidade
por acidentes de trânsito com veiculo a motor, por atropelamento e causas externas.
Os resultados encontrados indicaram que os acidentes de trânsito com envolvimento
de veículo a motor foram responsáveis por cerca de 96% dos óbitos, tendo entre os
grupos etários, maior mortalidade no ano de 1990, especialmente na faixa etária dos
20 a 29 anos e dos 65 anos ou mais.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
70
Com relação ao índice de mortalidade por acidente de trânsito, foi observado um
aumento na década de 80, tanto para os homens quanto para as mulheres de todas
as idades, já na década de 90 foi observado que pelo menos 2/3 dos óbitos por
acidentes de trânsito ocorridos no município do Rio de Janeiro foram devidos aos
atropelamentos, chegando a uma mortalidade de 86% nos grupos etários com 65
anos ou mais e de 55% entre os grupos intermediários (de 20 a 29 anos e de 30 a
39 anos).
Numa perspectiva interdisciplinar, Marín e Queiroz (2000), focalizaram os estudos
sobre acidentes de trânsito em escala nacional e internacional, onde foi analisado o
aumento da produção e consumo de veículos motorizados em todo o mundo e suas
transformações sociais. Este estudo apresentou como resultado as principais
implicações que o tráfego de veículos motorizados traz ao meio urbano e a
qualidade de vida, tendo uma atenção especial:
• à degradação do meio ambiente urbano;
• ao grande custo social representado pelos acidentes de trânsito; e,
• a relação entre personalidade e acidente de trânsito, principalmente no que
se refere ao comportamento do infrator e ao consumo de bebidas alcoólicas e
de outras drogas.
Os autores concluíram que os acidentes de trânsito tendem a variar
significativamente conforme a idade, o sexo, o tipo de personalidade e a cultura de
indivíduos neles envolvidos, variando ainda de forma mais significativa de acordo
com o nível de desenvolvimento econômico-social de um determinado país e que a
grande diferença nos níveis de acidentes de trânsito nos países desenvolvidos ou
em desenvolvimento está restritamente vinculada à responsabilidade do poder
público. No Brasil, os índices calamitosos de acidentes de trânsito estão associados
à falta tanto de uma legislação, como de políticas públicas adequadas em relação a
esse fenômeno.
Com o intuito de analisar a segurança de crianças em rodovias no ambiente urbano
na cidade de Salford - Reino Unido, Petch e Henson (2000) fizeram uso de um
extenso banco de dados relacionados a crianças vítimas de acidente de tráfego,
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
71
combinando informações vindas de fontes de polícias e admissões hospitalares.
Para a análise da distribuição espacial destas vítimas foram utilizadas as técnicas
estatísticas e de sistemas de informações geográficas, sendo incluídos na análise
fatores relacionados com a exposição e características do tráfego, física e sócio
econômico.
A distância média de acidentes em crianças pedestres ocorreu a 0,6 km do local da
residência para a faixa etária de 0-4 anos e 1,3 km para a faixa etária de 12-16 anos,
sendo que no total a distância média foi de 0,97 km para as crianças pedestres e de
0,95 km para as crianças ciclistas. Segundo os autores, os modelos de regressão
para as vítimas permitiram o inter-relacionamento do fator de grupo a ser analisado
pela classificação da rodovia, a um nível razoável de detalhes geográficos.
A análise mostrou que os modelos relativamente simples podem ser produzidos para
explicar grande parte da variação no número de crianças vitimadas entre as zonas
de localização dos acidentes. Além disso, os modelos indicaram que os fatores
associados à freqüência das crianças vitimadas podem vir do número de fontes
diferentes (física, tráfego, ambiente familiar e exposição), as quais possuem
diferentes níveis de influência.
Kilsztajn et al (2001) analisaram a relação entre o número de óbitos por veículo e o
número de veículos por habitantes de alguns países no período de 1987 a 1995 e de
algumas capitais e cidades brasileiras, no ano de 1997, com o objetivo de mensurar
o grau de violência no trânsito. Para testar a significância estatística dessa relação,
foi estimada uma função utilizando o método de regressão log-linear.
Tanto para as estimativas internacionais quanto para as nacionais, os resultados
deste estudo demonstraram que, quanto maior o número de veículos por habitantes,
menor o número de óbitos por acidentes de trânsito por veículo, indicando uma
relação inversa entre os óbitos e os veículos por habitante.
No período de 1 de janeiro a 30 de junho de 1996, Andrade e Mello Jorge (2001)
relataram as características dos acidentes de transporte terrestre ocorridos em
londrina-PR. Neste estudo foi realizada uma análise descritiva com 3.643 vítimas
dentro da área urbana e rural do Município de Londrina. Os resultados mostraram
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
72
que o tipo de acidente mais freqüente foi à colisão com carro/caminhonete; porém a
frota de motociclistas, apesar de representar apenas 18,5% dos veículos
automotores, foi a que apresentou maior taxa de vítimas.
Em suas análises, também foram evidenciadas categorias com taxas superiores ao
coeficiente médio de letalidade (1,8%) com um maior risco de óbitos entre os
motociclistas que colidiram contra objeto fixo (29,4%), seguido por pedestres que
foram atropelados por caminhão ou ônibus (22,2%). Quanto ao local de ocorrência,
95,5% das vítimas acidentaram no perímetro urbano do município, tendo um número
médio maior de vítimas nos finais de semana (sábado e domingo) no horário das
20h às 21h.
Objetivando criar uma base de dados atualizada e sistematizada, capaz de gerar
informações com rapidez e confiabilidade, para subsidiar tomadas de decisão em
ações de redução dos acidentes de trânsito, Raia Junior et al (2001) apresentaram
uma metodologia para o desenvolvimento de um Banco de Dados Espacial da
cidade de São Carlos-SP. O método utilizado para a construção do Banco de Dados
(BD) foi dividido em três etapas:
• processo de coleta de dados;
• introdução dos dados em um BD em ambiente Access; e,
• implantação dos dados em um Sistema de Informação Geográfica (SIG),
utilizando os softwares TransCAD e o Maptitude.
O Banco de Dados elaborado por esses autores envolveu uma série de
procedimentos e etapas, cada um deles apresentando dificuldades específicas,
tendo como maior problema a transição dos dados do Boletim de Ocorrência, onde
alguns campos encontram-se em branco ou com inconsistência nos dados.
Queiroz e Oliveira (2003) focalizaram o significado do acidente de trânsito em
Campinas a partir do ponto de vista de suas vítimas, nos meses de setembro a
dezembro de 1999. O estudo fundamentou-se em uma metodologia qualitativa, onde
foi utilizado um roteiro de entrevista semi-aberta aplicada a uma amostra de
conveniência a 20 vítimas hospitalizadas por acidentes de trânsito, focalizando
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
73
vários temas, tais como o hospital, as causas do acidente, o trânsito, o sistema de
transporte coletivo e individual entre outros.
Através dos resultados deste estudo, os autores concluíram que as representações
sociais do acidentando sobre o trânsito e o acidente de trânsito estão fortemente
relacionadas a motivos comportamentais e culturais dos indivíduos envolvidos. De
acordo com os depoimentos dos entrevistados, 55% das causas dos acidentes de
trânsito são por motivos de imperícia ou falha humana e 30% por falta de sorte. Com
relação ao trânsito a grande maioria dos entrevistados afirmaram que estavam com
algum tipo de estresse, físico ou psicológico, devido a perturbações no
relacionamento humano e às condições de trabalho e no que se refere ao sistema
de transporte coletivo foi constatado que grande parte dos entrevistados
continuavam a valorizar o automóvel individual, sustentando a idéia de que o
problema não é o carro em si, mas do comportamento inadequada do motorista ao
conduzir o veículo.
Com o objetivo de proporcionar, aos profissionais de transporte e trânsito, condições
de realizarem análises espaciais, Meinberg (2003) apresentou uma metodologia
para a modelagem e desenvolvimento de um projeto de georeferenciamento dos
acidentes de trânsito. A metodologia foi implementada dando origem ao sistema
GeoTrans (Georeferenciamento de Acidentes de Trânsito) e foi validada através de
um projeto piloto que utilizou a região central de Belo Horizonte. O projeto permitiu
que especialistas de trânsito e transporte pudessem tirar conclusões e tomar
decisões apoiadas em análises que utilizassem mapas temáticos e dados
alfanuméricos associados, no entanto, por se tratar de um projeto piloto, os autores
destacam que vários aspectos devem ser observados e tratados em versões futuras,
tais como:
• metodologia ou rotina para a atualização dos dados;
• desenvolvimento de novas rotinas de consultas e cruzamentos; e,
• utilização de vários softwares em uma mesma base de dados, sem a
necessidade de conversão e rotinas de geração de mapas com um tempo
menor de execução.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
74
Para analisar os pedestres feridos em acidentes de tráfego por veículos a motor nas
rodovias e identificar o desenvolvimento social, contextual e de determinantes
ambientais na cidade do México, Híjar et al (2003) realizaram uma combinação de
métodos qualitativos e quantitativos, incluindo:
• análise cross-sectional de mortalidade por região (com 95% de Intervalo de
confiança);
• análise espacial usando sistema de informações geográficas para geração de
mapas em diferentes níveis;
• observação com câmeras para identificar padrões de tráfego, espaços,
comportamentos e padrões de violações dos regulamentos; e,
• entrevistas semi-estruturada dos pedestres e condutores envolvidos em
acidentes.
Os resultados apresentados identificaram uma taxa bruta de mortalidade global de
7,14/100.000 (Intervalo de confiança 6,85-7,42), com uma taxa de 10,6/100.000 para
os homens (Intervalo de confiança 10,1-11,1) e de 4/100.000 para as mulheres
(Intervalo de confiança 3,66-4,24). A concentração mais elevada de mortes foi
observada em 10 bairros, em tipos específicos de rua. Os ambientes de alto risco
possuem grandes avenidas com tráfego veicular abundante, onde espaços
supostamente reservados para os pedestres são invadidos por automóveis e
vendedores. Muitos pedestres nunca tinham conduzido um veículo a motor e poucos
conheciam a sinalização.
Os autores concluíram que a combinação de métodos quantitativos e qualitativos
nos permite ver a importância específica de alguns determinantes de pedestres
feridos. E que as análises espaciais, epidemiológicas e perspectivas sociais ajudam
a analisar as características locais dos acidentes, a qual devem ser considerados
antes de se definir intervenções preventivas.
Fazendo-se uso de ferramentas de análise exploratória espacial, Queiroz e Loureiro
(2003), tiveram como proposta de trabalho obter uma caracterização sistêmica das
condições de segurança da malha viária do Município de Fortaleza no período de
2001 a 2002. Para realização deste trabalho, inicialmente foram realizadas as
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
75
etapas metodológicas de georeferenciamento dos acidentes de trânsito, definição do
formato de área e o cálculo do índice de acidentes de trânsito; e por último foram
aplicadas as ferramentas de análise exploratória de dados por áreas.
Os resultados indicaram que a aplicação seqüencial de algumas ferramentas de
análise de dados por áreas possibilitou uma caracterização espacial sistêmica da
segurança de tráfego; tornando possível à identificação de uma região crítica na
área central de Fortaleza, além da indicação de uma tendência de crescimento para
a direção sudoeste da cidade. Também foi possível identificar outra tendência de
crescimento para a região noroeste, onde foi apresentado uma expansão das
regiões de transição em 2002, com uma maior dispersão dos acidentes.
Nwaneri (2003) realizou um estudo em Huntsville, Alabama, para investigar a
influência da interseção nos acidentes que ameaçam a segurança rodoviária e
mapear os acidentes nas interseções, usando sistemas de informações geográficas.
Para classificar os eventos de acidentes no trânsito foi utilizada a abordagem DOFE
(Degree Of Freedom on Entry ).
O estudo constatou que a falta de visibilidade e atenção foram as principais causas
de acidentes na interseção em Huntsville, incluindo a distração do condutor. Já o
tráfego constituía a segunda causa de acidentes, seguido pela sinalização. Em vista
dos resultados, o autor sugeriu um aumento do financiamento de manutenção do
tráfego e o estabelecimento de programas de formação dos condutores para
sensibilizá-los ao dirigirem distraídos. Também foi observado que o método DOFE
não é uma abordagem para prever número de acidentes.
Em 2004, Santos e Ferreira descreveram uma atividade de implantação de um
Sistema de Informações Geográficas na Secretaria Municipal de Trânsito e
Transportes – GEOSETTRAN, do município de Uberlândia no Estado de Minas
Gerais, tendo como motivação à agregação de novas rotinas de trabalho,
gerenciamento de dados e informações, tais como:
• associação dos objetos;
• análises topológicas que envolvam relações de vizinhança ou melhor rota;
• geração de mapas temático;e,
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
76
• consultas espaciais; dentre outras.
Para implementação do sistema foram utilizados os softwares AutoCAD MAP,
MAPINFO 7.0, Access 2000 e Windows 2000 Professional. Os autores concluíram
que o SIG é uma ferramenta importante para o planejamento urbano, visto que tem
como objetivo armazenar, recuperar e realizar análises espaciais com rapidez e
confiabilidade, entretanto, os autores destacam que antes de implantar um SIG
deve-se conhecer toda a estrutura e finalidade das informações que serão utilizadas,
aliando um conjunto de equipamentos disponíveis num SIG a uma equipe de
profissionais capacitados, de forma a agilizar e a operar todas as etapas de
implantação e de customização.
Objetivando analisar a morbidade e a mortalidade por acidentes de transporte no
município de Uberlândia, entre os anos de 1980 a 2000, Santos et al (2005)
estabeleceram uma comparação entre os diferentes perfis da morbi-mortalidade, tais
como: sexo, idade, categoria de causas, gastos, internações, dias de permanência e
perdas físicas, econômicas e sociais. Os resultados mostraram que as causas
externas no ano de 1980, 1990 e 2000, representaram 11,4%, 13,3% e 12,2% no
conjunto de todas as mortes ocorridas no município, sendo os acidentes de
transporte o terceiro tipo de morte por causas externas nas três décadas analisadas.
Na década de 1980, foram observadas tendências de crescimento dos acidentes de
transporte nos grupos etários situados entre 20-29 anos e 40-49 anos de idade,
correspondente a 40% da mortalidade. Em 1990, esses mesmos grupos, acrescidos
da faixa 30-39 anos foram responsáveis por 58,7% e no ano de 2000 estes grupos
etários representaram 68,63% do total de mortes por acidentes de transporte. Com
relação à morbidade, as principais causas específicas se deram com: motociclistas
entre a faixa etária de 20-29 e 30-39 anos, representando 39,2% dos gastos com
internações; pedestres, pertencentes ao grupo etário de 15 a 59 anos, com gastos
de aproximadamente 167 mil reais, dos quais 87,3% destes destinaram-se a
pedestres traumatizados; passageiros entre 20 a 59 anos; e ciclistas, com maior
destaque para o grupo de 20-29 anos, com gastos na ordem de 64 mil reais.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
77
No período de 2001 a 2003, Santos e Raia Junior (2006a) identificaram as
tendências de deslocamento dos acidentes de trânsito do município de São Carlos-
SP utilizando as ferramentas de Estatística espacial. Analisando os resultados, foi
constatado que a cada ano houve uma melhoria considerável na consistência das
informações, além da ocorrência de acidentes de trânsito em toda malha viária, com
uma grande concentração de acidentes nas áreas centrais da cidade, com várias
ocorrências de atropelamentos e acidentes fatais nas áreas periféricas do município.
Também foi observado que os acidentes de trânsito possuem uma distribuição
bastante própria e que os acidentes com danos materiais estão concentrados nas
regiões centrais da cidade, havendo poucas alterações no período de análise, com
um deslocamento para as regiões sul em 2002, sendo confirmada em 2003 um
pequeno crescimento para a região norte da cidade, demonstrando uma tendência
de deslocamento para as áreas periféricas do município.
Com o objetivo de caracterizar os acidentes de trânsito em rodovias estaduais do
Estado de Santa Catarina no período de 2002 a 2005, França e Goldner (2006)
apresentaram os procedimentos adotados para a elaboração de um Sistema de
Informações Geográficas (SIG). Os resultados mostram que os acidentes se
distribuíram ao longo da rodovia não caracterizando um local em particular como
sendo crítico em relação ao total de acidentes, porém no caso de acidentes por
atropelamento, foram identificadas concentrações em determinadas regiões, que
coincidem com áreas de maior densidade populacional ou locais que possui um
grande número de deslocamento de pedestres.
Em resumo, os procedimentos utilizados neste trabalho para elaboração de um SIG,
serviram para diversos tipos de consultas relacionadas aos acidentes e a sua
localização; também serviram para anexar outras informações sobre a rodovia, tais
como:
• ocupações lindeiras;
• situação de pavimento, entre outras; e,
• exploração de outros recursos que o software pode proporcionar, tais como a
elaboração de gráficos e cálculos estatísticos.
Capítulo 2 - Revisão da Literatura
78
Santos e Raia Junior (2006c) realizaram uma análise espacial dos acidentes de
trânsito do município de São Carlos-SP, fazendo-se uso de Sistemas de
Informações Geográficas associadas às ferramentas de analise espacial, no período
de 2001 a 2003. As ferramentas de análise exploratória de dados espaciais
utilizadas neste trabalho possibilitaram a identificação de padrões de ocorrência dos
acidentes e proporcionou uma melhor visualização das tendências de crescimento e
regiões de transição.
Também foi possível confirmar a região central como a região onde ocorrem os
maiores índices de acidentes de trânsito no município de São Carlos, além de
demonstrar que, assim como em outras cidades do Brasil, os acidentes encontram-
se cada vez mais dispersos pela área urbana, apresentando um crescimento para
quase todas as regiões da cidade.
Capítulo 3 – Proposto Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
79
CAPÍTULO 3
PROPOSTA METODOLÓGICA PARA ANÁLISE ESPACIAL DOS
ACIDENTES DE TRÂNSITO
3.1 CONTEXTUALIZAÇÃO
O presente capítulo descreve a metodologia adotada no desenvolvimento desta
dissertação para a análise espacial dos acidentes de trânsito do município de
Vitória-ES, no ano de 2006, tendo como base o uso de Sistema de Informações
Geográficas associado às ferramentas de análise espacial.
A trajetória metodológica exposta neste capítulo consiste em descrever o local de
estudo, a coleta de dados e as variáveis e técnicas que são utilizados neste
trabalho. Também são relatados neste capítulo a rotina de georeferenciamento dos
acidentes de trânsito do município de Vitória - ES e os motivos do não-
georeferenciamento dos dados.
3.2 LOCAL DO ESTUDO
Vitória é uma das três ilhas-capitais do Brasil e está localizada na região Sudeste,
uma das regiões mais desenvolvidas do País. Sua localização é estratégica, próximo
dos grandes centros urbanos e encontra-se situada na latitude sul 20º 19’ 09’ e
longitude oeste de GreenWinch 40º 20’ 50’, limitando-se ao norte com o município
da Serra, ao sul com Vila Velha, a leste com o Oceano Atlântico e a oeste com o
município de Cariacica (Figura 3.1).
O município de Vitória é formado por um arquipélago composto por outras 34 ilhas e
por uma porção continental, com uma área total de aproximadamente 105 km
2
.
Originalmente, o município era constituído por mais de 50 ilhas, muitas das quais
foram agregadas por meio de aterro à ilha maior (denominada ilha de Vitória).
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
80
Com uma população estimada de 317.085 habitantes, segundo o Censo de 2000
projetado para 2006 (IBGE, 2007), a capital integra uma área geográfica de grande
nível de urbanização denominada Região Metropolitana da Grande Vitória,
compreendida pelos municípios de Vitória, Serra, Fundão, Vila Velha, Cariacica,
Guarapari e Viana.
Figura 3.1. Localização geográfica de Vitória (CBTU, 2007).
O município de Vitória é dividido em 8 regiões administrativas (Figura 3.2), sendo
estas regiões compostas por 79 bairros no total, como mostra o Quadro 3.1.
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
81
Quadro 3.1. Regiões administrativas do município de Vitória, por bairro e área.
Região
Bairros
Área
aproximada
I
Centro, Fonte Grande, Forte São João, Piedade, Morro do Moscoso,
Parque Moscoso, Santa Clara e Vila Rubim.
2.201.923 m²,
II
Santo Antônio, Bela Vista, Ilha do Príncipe, Caratoíra, Estrelinha,
Favalessa, Grande Vitória, Inhanguetá, Mário Cypreste, Morro do
Cabral, Morro do Quadro, Santa Tereza e Universitário
4.649.790 m²
III
Bento Ferreira, Consolação, Cruzamento, Bairro de Lourdes,
Fradinhos, Gurigica, Horto, Ilha de Santa Maria, Ilha de Monte Belo,
Jesus de Nazareth, Jucutuquara, Nazareth e Morro do Romão.
4.376.542 m²
IV
Maruípe, Da Penha, Bonfim, Itararé, Joana D'Arc, Morro de São
Benedito, Santa Cecília, Santa Martha, Santos Dumont, São
Cristovão, Tabuazeiro e Andorinhas.
5.671.517 m².
V
Barro Vermelho, Enseada do Suá, Ilha do Boi, Ilha do Frade, Praia do
Canto, Praia do Suá, Morro de Santa Helena, Santa Lúcia e Santa
Luiza.
5.315.956 m²
VI
Antônio Honório, Boa Vista, Goiabeiras, Jabour, Jardim da Penha,
Maria Ortiz, Mata da Praia, Morada de Camburi, Pontal de Camburi,
Bairro República, Segurança do Lar, Solon Borges e Aeroporto
13.007.200 m²
VII
Condusa, Conquista, Ilha das Caieiras, Nova Palestina, Redenção,
Resistência, São José, Santo André, São Pedro e Santos Reis.
3.600.782 m².
VIII
Jardim Camburi. 5.615.956 m²
Fonte: PMV, 2008.
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
82
Figura 3.2. Regiões administrativas do município de Vitória e seus respectivos bairros.
3.2.1 Frota Veicular e Acidente de Trânsito
De acordo com os dados levantados por Mello Jorge e Koizumi (2007), a frota
veicular do Estado do Espírito Santo no decorrer de oito anos (entre 1998 e 2005)
cresceu mais de 60%, em números absolutos, e nas suas taxas em relação à
população aproximadamente 36% (Figura 3.3). Quanto ao tipo de veículo, entre os
anos de 2001 e 2005, o maior aumento da frota nestes últimos cinco anos ficaram
por conta das motocicletas, cujo licenciamento cresceu cerca de 65,8% (Tabela 3.1).
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
83
Figura 3.3. Frota de veículos do Espírito Santo (taxa por mil habitantes),
1995 a 2005 (ABRAMET, 2007).
Tabela 3.1. Frota de veículos segundo o tipo (N, taxa por mil habitantes),
Espírito Santo, 2001 a 2005.
Tipo de Veículo
Ano
Automóveis
Motocicletas
Caminhões
Ônibus Outros
2001
N 384.244 99.560 54.519 10.101 561
Taxa 121,9 31,6 17,3 3,2 0,2
2002
N 410.866 114.096 57.872 10.619 589
Taxa 128,3 35,6 18,1 3,3 0,2
2003
N 435.827 129.831 61.869 11.169 592
Taxa 134,1 39,9 19,0 3,4 0,2
2004
N 504.398 165.019 70.686 12.633 671
Taxa 157,5 51,5 22,1 3,9 0,2
2005
N 504.398 165.087 70.686 12.633 671
Taxa 148,0 48,4 20,7 3,7 0,2
Fonte: Mello Jorge e Koizumi, 2007.
No que tange ao município de Vitória, de acordo os dados do Departamento
Nacional de Trânsito (DENATRAN, 2008), a frota veicular do município em
novembro de 2006 foi de 120.304 veículos, deste total aproximadamente 73% da
frota era composta por automóveis, seguido pela frota de motocicletas, com uma
representatividade em torno de 7,8 % conforme Figura 3.4.
221,1
206,6
196,7
18 5,5
174,1
161,2
172,2
162,4
179,9
173,7
165,3
0
50
100
150
200
250
1995
1
99
6
1997
1
99
8
19
9
9
2
00
0
20
0
1
2
002
20
0
3
2
004
2
00
5
Ano
Taxa por mil habitantes
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
84
73.1
7.9
5.4
2.3
0.9
0.7
0.6
0.3
0.1
0.0
20.0
40.0
60.0
80.0
Porcentagem
Automóvel
Motocicleta
Caminhonete
Caminhão
Motoneta
Ônibus
Micro-ônibus
Caminhão
trator
Trator de
rodas
Tipo de veículo
Figura 3.4. Frota de veículos do município de Vitória, 2006 (DENATRAN, 2008).
Com relação aos acidentes de trânsito, no ano de 2005, foram registrados no Estado
do Espírito Santo 32.528 acidentes, dos quais cerca de 78% (25.363) dos acidentes
ocorreram em vias municipais, sendo que 8.120 ocorrências foram no município de
Vitória (DETRAN-ES, 2007). Entre os acidentes de trânsito ocorridos no município,
1.647 foram com vítimas, com maior número de registros ocorridos na sexta-feira
entre os horários de 17 às 18 horas (Figura 3.5).
Um estudo realizado pela SETRAN/PMV (2003), nos meses de agosto e setembro
de 2002, revelou que o tipo de acidente de trânsito que mais ocorreu na cidade de
Vitória foi do tipo por colisão, correspondente a 56%, tendo o elemento humano
como o principal fator causal de acidentes registrados no município, com mais de
94% de responsabilidade por parte dos motoristas e pedestres.
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
85
Figura 3.5. Acidentes de trânsito com vítima segundo os dias da semana
e faixa horária – Vitória, 2005 (DETRAN-ES, 2007).
3.3 DADOS UTILIZADOS
Os dados utilizados para a execução deste trabalho, referentes aos acidentes de
trânsito do município de Vitória, foram fornecidos pelo Batalhão de Polícia de
Trânsito Rodoviário e Urbano de Vitória (BPRv), no período de 1º de janeiro a 31 de
dezembro de 2006. Estes dados encontram-se disponibilizados no Boletim de
Ocorrência (BO) do Batalhão de Polícia de Trânsito Rodoviário e Urbano, onde são
realizados os registros sobre os acidentes de trânsito dos municípios da grande
Vitória.
3.3.1 Variáveis
A fim de se obter uma melhor caracterização dos acidentes de trânsito, com base
nas informações disponíveis nos BO’s do BPRv, neste trabalho foram utilizadas as
seguintes variáveis descritas no Quadro 3.2.
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
86
Quadro 3.2. Descrição das variáveis.
Variáveis Descrição
Número do BO ano/ número do Boletim de Ocorrência
Logradouro nome da rua ou avenida
Logradouro cruzado nome da rua ou avenida
Natureza do acidente com vítima, sem vítima
Ponto de referência pontos comerciais / ponto de táxi / ponto de ônibus / áreas de
lazer / nº do semáforo / faculdades /colégios / hotéis / hospitais
/ posto de saúde / terminais / igrejas, etc
Características da via 1(cruzamento, entroncamento, curva, reta, trevo) / 2 (plano,
aclive, declive) / 3 (mão dupla, mão única) / 4 (divisor físico de
pista, marca divisora apagada, marca divisora inexistente,
marca dupla continua, marca intermitente, marca simples
continua, marca continua / intermitente)
Sinalização horizontal / Horizontal e Vertical / semáforo funcionando /
redutor de velocidade / desprovido / embarque desembarque /
inexistente/ placa de pare / placa limite de velocidade / faixa de
pedestre / ponto de ônibus / lombada / faixa divisora de pista /
etc
Tipo de pavimento asfalto / concreto / areia / paralelepípedo / macadame /terra
Estado do pavimento em obras / lamacenta / molhado / oleoso / seco / via danificada
Tipo de acidente choque ( objeto fixo ou veículo parado) / colisão (frontal, lateral
ou traseira) / atropelamento / tombamento ou capotamento /
outros.
Momento do Acidente data / hora / dia da semana.
Condições do tempo bom / chuva / garoa / neblina.
Tipo de veículo automóvel / caminhonete / caminhão / reboques / semi-
reboques / ônibus / motocicleta / bicicletas / reboque / semi-
reboque / outros.
Característica dos condutores sexo.
Gravidade da vítima ferido / fatal.
Tipo de vítima condutor / passageiro / pedestre.
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
87
3.3.2 Georeferenciamento dos Dados
A base cartográfica contendo as camadas de bairros, logradouros e pontos de
referência foi disponibilizada pela Secretaria de Estado da Segurança Pública e
Defesa Social (SESP), sendo esta base utilizada no processo de
georeferenciamento para a determinação dos locais dos pontos de acidentes de
trânsito do município de Vitória. Este processo consistiu em associar os atributos de
cada acidente aos seus respectivos locais no mapa, sendo representados por
objetos do tipo ponto. O processo de georeferenciamento foi realizado ponto a ponto
utilizando a ferramenta editor disponível no pacote computacional do SIG ArcGis
versão 9.1.
O georeferenciamento dos acidentes de trânsito ocorridos no município de Vitória -
ES, no ano de 2006, foram divididos em dois grupos: Acidentes georeferenciados e
não-georeferenciados.
Dos 8.103 acidentes de trânsito ocorridos no município de Vitória no ano de 2006, foi
possível georeferenciar 94,5 % dos casos (Tabela 3.2). Já os acidentes não-
georeferenciados representaram apenas 5,5% dos casos, cujos motivos do não-
georeferenciamento encontram-se dispostos no Quadro 3.3 (Prejudicado 1 e 2).
Os acidentes ocorridos nos estacionamentos ou nas áreas internas foram excluídos
do georeferenciamento por se tratar de um problema de ordem administrativa de
cada estabelecimento (residencial ou comercial) ou empresa.
Tabela 3.2 Distribuição dos acidentes de trânsito do município de Vitória – 2006.
Acidentes de Trânsito N %
Georeferenciados
Não-Georeferenciados
Estacionamento/ Área interna
Prejudicado – 1
Prejudicado – 2
7.655
268
79
160
94,5 %
2,9%
1,0%
1,6%
Total 8.103 100%
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
88
Quadro 3.3. Acidentes de trânsito não-georeferenciados – Motivos.
Acidentes de Trânsito Não-Georeferenciados
Tipo de Prejudicado
Motivos
Prejudicado – 1
• Nomes dos logradouros ou pontos de
referência coletados ou cadastrados errados.
• Ausência de informações ou
informações insuficientes.
Prejudicado – 2
• Endereços não encontrados na base
cartográfica de logradouros.
3.4 CARACTERIZAÇÃO DO ESTUDO - DESCRIÇÃO DA METODOLOGIA
Para facilitar o entendimento e a aplicação das ferramentas de análise espacial, a
metodologia proposta neste trabalho encontra-se dividida em três etapas
(
Baseado
na metodologia de Queiroz, 2003). Inicialmente é realizada uma Preparação da
Base de Dados, com o objetivo de organizar, verificar e corrigir os dados para
analisá-los geograficamente na segunda e na terceira etapa do trabalho. Também é
realizada nesta etapa do trabalho uma análise descritiva dos acidentes de trânsito,
objetivando fornecer uma idéia básica das características presentes no conjunto de
dados.
A segunda etapa consiste na realização de uma Análise Exploratória por Áreas, a
ser usada na identificação de áreas críticas, dependências, tendências espaciais de
crescimento e na verificação das concentrações espaciais e locais dos acidentes, a
fim de obter uma caracterização espacial sistêmica sobre os acidentes de trânsito do
município de Vitória.
Para a caracterização das concentrações espaciais e temporais dos acidentes de
trânsito e das linhas de atuação do índice de freqüência de acidentes, é realizada na
terceira e última etapa do trabalho uma Análise de Padrões Pontuais. A estrutura
da metodologia proposta neste trabalho, referentes às atividades de cada uma das
etapas, encontra-se reunidas na Figura 3.6.
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
89
Figura 3.6. Estrutura da metodologia da análise espacial dos acidentes
de trânsito do município de Vitória - ES.
3.4.1 Etapa I – Preparação da Base de Dados
• Análise descritiva dos dados
A fim de caracterizar o comportamento dos dados referentes aos acidentes de
trânsito do município de Vitória, ou seja, o tipo de acidente, as características das
Etapa III – Análise de Padrões Pontuais
III
-
a.
Análise da distribuição
espacial e temporal
dos acidentes
III
-
b
.
Análise da distribuição
espacial dos tipos de
acidentes.
III
-
c
.
Visualização da
densidade pontual
dos acidentes.
III - d.
Caracterização dos
índices de acidentes e
suas linhas de atuação.
Etapa II – Análise Exploratória de Áreas
II - a.
Visualização
espacial
.
II - b.
Identificação de
tendências espaciais
de crescimentos.
II
-
c
.
Identificação
de regiões de
transição.
II
-
d
.
Concentração
espacial
global.
I
-
e
.
Concentração
espacial local.
Etapa I – Preparação da Base de Dados
I
-
b
.
Definição
da unidade
de área.
I
-
c
.
Associação dos acidentes
georeferenciados no
formato de área
selecionado.
I
-
d
.
Definição e
cálculo do
índice de
acidentes.
I - e.
Importação
dos dados para
uma plataforma
comum.
I - a.
Análise
descritiva dos
dados.
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
90
vias, o dia da semana e o do mês, a fase do dia, as condições do tempo, o sexo das
pessoas envolvidas, o tipo e o estado do pavimento, bem como os tipos de veículos,
foi realizada uma análise estatística descritiva dos dados contidos nos BO’s
(somente para os acidentes georeferenciados), com o uso do software SPSS 11.5
for Windows.
• Definição da unidade de análise de área
A escolha da unidade de área para o cálculo posterior da análise exploratória por
áreas dos acidentes de trânsito (etapa II) foi à de zona de tráfego. Esta unidade foi
escolhida por apresentar variáveis relacionadas a problemas de transporte e por se
adequar aos objetivos propostos no trabalho. A base cartográfica da camada de
zona de tráfego contendo 85 zonas foi fornecida pela Secretaria de Transportes e
Infra - Estrutura Urbana da Prefeitura Municipal de Vitória – SETRAN/PMV (Figura 1,
em anexo A).
• Associação dos acidentes georeferenciados no formato de área
selecionado
Para contabilização da quantidade de acidentes georeferenciados por unidade de
área selecionada, foi utilizada a ferramenta de sobreposição de camadas, Overlayer
do software TransCAD versão 4.8 .
Um problema identificado nesta etapa do trabalho foi que os limites viários
estabelecidos pela camada de zonas de tráfego possuíam um pequeno
deslocamento em relação aos limites viários da camada de logradouros, ou seja, as
camadas não se sobrepunham de forma exata. De acordo com Queiroz (2003), O
problema acima citado proporciona um pequeno erro nos resultados, considerado
insignificante.
• Definição e cálculo do índice de acidentes
Por relacionar os acidentes a alguns de seus fatores causadores, foi utilizado neste
trabalho o índice relativo, utilizando como variável base a quantidade de quilômetros
compreendidas em cada unidade de zona selecionada, sendo o índice da
quantidade de acidentes por quilômetro da malha viária expresso da seguinte forma:
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
91
i
i
i
V
KN
TA
*
=
(3.1)
onde:
TA
i
: taxa de acidentes por zona;
N
i
: quantidade de acidentes registrados por zona;
K: múltiplo de 10, neste caso igual a 10;e,
V
i
: quantidade de quilômetros por zona.
Para o cálculo da quantidade de quilômetros também foi utilizado a ferramenta
overlayer do software TransCAD versão 4.8. Da mesma forma que para o cálculo da
quantidade de acidentes georeferenciados por unidade de área selecionada, o
resultado apresentou um pequeno erro devido a não sobreposição exata das
camadas nos limites viários estabelecidos para a definição das zonas.
Sendo este erro considerado de pouca importância na preponderância dos
resultados (QUEIROZ, 2003).
• Importação dos dados para uma plataforma comum
Para a realização da segunda etapa do trabalho, análise exploratória por áreas, foi
utilizado o Software TerraView versão 3.1.4 elaborado pela Divisão de
Processamento de Imagens (DPI) da Coordenação Geral de Observação da Terra
(OBT) do Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais (INPE). Este pacote comercial
foi escolhido devido a sua funcionalidade computacional e por conter várias
ferramentas necessárias para a análise espacial dos acidentes de trânsito, além de
ser um software gratuito, disponibilizado na Internet.
Já na terceira etapa, análise de padrões pontuais, foram usados dois softwares:
- ArcGis versão 9.1 (ESRI, 2005), utilizado para a resolução da terceira atividade
(III-c); e,
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
92
- CrimeStat versão 3.1, desenvolvido por Ned Levine & Associates do National
Institute of Justice, Washington, DC; para a resolução das demais atividades (III-
a, III-b e III-d).
Para o uso do software CrimeStat são necessários dados de entrada contendo o
valor total da área da região de estudo, a quilometragem total das vias e as
coordenadas dos pontos. Para obtenção das coordenadas foi utilizada a ferramenta
XTools Pro do software ArcGis versão 9.1.
3.4.2 Etapa II – Análise Exploratória por Áreas
• Vizualização espacial
Para caracterizar a distribuição espacial dos acidentes de trânsito foram criados
mapas temáticos com o intuito de se obter uma identificação preliminar das áreas
críticas. Para a descrição espacial dos acidentes, optou-se em utilizar mapas
temáticos gerados com intervalos de classes iguais por se adequar melhor aos
objetivos propostos neste trabalho.
• Identificação de tendências espaciais de crescimento
Nesta atividade foi utilizado como ferramenta de análise a Média Móvel Espacial
(expressão 2.8), visando analisar a variabilidade espacial dos acidentes de trânsito,
através da identificação de padrões e tendências espaciais de crescimento.
• Identificação de regiões de transição
Para identificar diferentes regimes espaciais de associação presente nos dados
(regime espacial positivo, negativo e de transição) e identificar os valores extremos
(outliers ou valores discrepantes) foi utilizado o Diagrama de Espalhamento de
Moran, sendo os resultados desta análise apresentada no mapa temático
denominado Box Map.
• Concentração espacial global
A estatística espacial global é calculada nesta atividade para avaliar a dependência
espacial dos dados (um dos aspectos fundamentais da análise exploratória), ou seja,
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
93
a existência ou não de um padrão de autocorrelação espacial dos acidentes,
adotando como ferramenta de análise o Índice Global de Moran (expressão 2.9).
• Concentração espacial local
Para obter a concentração espacial local dos acidentes foi utilizado o Índice Local de
Moran (expressão 2.11), verificando o grau de associação espacial local de cada
área e identificando e classificando as áreas de acordo com o nível de significância
da correlação espacial; sendo estes resultados visualizados através da geração dos
mapas temáticos, Lisa Map e Moran Map.
3.4.3 Etapa III – Análise de Padrões Pontuais
• Análise da distribuição espacial e temporal dos acidentes
Esta atividade visa analisar a distribuição total de acidentes (em relação à
distribuição horária e semanal) e auxiliar na identificação de possíveis locais críticos,
sendo usada como ferramenta de análise o Índice do Vizinho mais Próximo
(expressão 2.15).
• Análise da distribuição espacial dos tipos de acidentes
Para resolução desta atividade foram utilizadas duas ferramentas, a primeira foi o
Índice do Vizinho mais Próximo (expressão 2.15), usado para indicar os índices dos
acidentes georeferenciados segundo a severidade do acidente, o tipo de vítimas e o
tipo de acidentes, e a segunda ferramenta foi a Elipse de Desvio Padrão
(expressões 2.23, 2.24 e 2.25) utilizada para caracterizar a concentração espacial
dos acidentes segundo a sua tipologia.
• Visualização da densidade pontual dos acidentes
A aplicação do Estimador de Kernel (expressão 2.14) disponível no software ArcGis
versão 9.1 é realizada nesta atividade, com o intuito de se obter uma visão geral da
intensidade pontual dos acidentes de trânsito na região de estudo, identificando
locais com maior concentração destes eventos.
Capítulo 3 –Proposta Metodológica da Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito
94
• Caracterização dos índices de acidentes e suas linhas de atuação
Foi aplicada a Técnica de Agrupamento do Vizinho mais Próximo (expressão 2.18)
para caracterizar o índice de freqüência de acidentes, identificando locais onde
existem concentrações de pontos de áreas críticas de acidentes de trânsito segundo
o total de acidentes e as tipologias colisão e atropelamento.
Capítulo 4 –Resultados e Discussão
95
CAPÍTULO 4
RESULTADOS E DISCUSSÃO
4.1 CONTEXTUALIZAÇÃO
Este capítulo apresenta os respectivos resultados da análise espacial dos acidentes
de trânsito do município de Vitória. Como exposto no capítulo 3, para atingir o
objetivo geral e os objetivos específicos a metodologia proposta neste trabalho foi
dividida em três etapas para uma melhor compreensão e aplicação das ferramentas
de análise espacial.
Primeiramente é realizada uma análise descritiva dos dados, de forma que ofereça
uma idéia preliminar do comportamento das variáveis contidas nos BO’s. Em
seguida é feita uma análise exploratória de dados por áreas e na terceira e última
etapa deste trabalho uma análise de padrões pontuais, sendo apresentadas as
principais áreas críticas dos acidentes de trânsito do município, as zonas de
associação espacial positiva, negativa ou de transição, bem como as concentrações
espaciais e temporais dos acidentes, entre outras, possibilitando assim uma
caracterização dos problemas da segurança de tráfego na malha viária de Vitória.
4.2 ETAPA I – PREPARAÇÃO DA BASE DE DADOS
Nesta etapa é apresentada a análise estatística descritiva dos dados, já as demais
atividades encontram-se descritas no Capítulo anterior, onde foram discutidos e
apresentados os procedimentos adotados.
4.2.1 Análise Descritiva dos Dados
Esta etapa do trabalho tem como objetivo principal analisar o comportamento dos
dados referentes aos acidentes de trânsito do município de Vitória, de forma que se
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
96
possa obter uma melhor caracterização das variáveis envolvidas na ocorrência deste
fenômeno.
Como título de observação, serão mostrados nesta seção somente os resultados
referentes aos acidentes georeferenciados. Dos 8.103 acidentes de trânsito
ocorridos dentro do perímetro urbano do município de Vitória, durante o período de
1º de janeiro a 31 de dezembro de 2006, 7.655 acidentes foram georeferenciados
(94,5%). Destes acidentes georeferenciados, cerca de 20,9% (1.598) foram
acidentes com vítimas e 79,1% acidentes sem vítimas (Figura 4.1).
20,9
79,1
0,0
20,0
40,0
60,0
80,0
%
com vítima sem vítima
Figura 4.1. Percentual dos acidentes de trânsito segundo a natureza do acidente - Vitória,
2006.
A seguir é apresentada uma descrição das principais variáveis de acidentes de
trânsito contidas no Boletim de Ocorrências segundo os meses do ano, os dias da
semana, as características da via, o sexo das pessoas envolvidas, os tipos de
acidentes, os tipos de veículos envolvidos nos acidentes de trânsito, entre outras.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
97
4.2.1.1 Perfil dos acidentes de trânsito segundo o período de análise dos
dados
De acordo com os dados (Tabela 1 do anexo B), é possível verificar que a proporção
mensal de casos em relação ao total de acidentes se comporta de forma bastante
semelhante tanto nos casos de acidentes com vítimas quanto nos casos de
acidentes sem vítimas, com uma média de aproximadamente 638 acidentes ao mês
e uma variação em torno de 46,4 acidentes. Entre os acidentes com vítimas, os
meses de agosto e julho obtiveram os maiores índices de acidentes, com 9,9% e
9,7% dos casos, respectivamente. Outro fato observado é em relação ao aumento
gradativo dos acidentes de trânsito entre os meses de março a agosto, estando o
mês de agosto com um registro de 36% a mais em relação às ocorrências do mês
de março, em números absolutos. Quanto aos acidentes de trânsito sem vítimas é
observado que entre os meses de julho a dezembro o índice de acidentes se
comporta de forma semelhante, com uma variação pequena, em torno de 0,1% a
0,3% de um mês para outro; com um maior índice de acidentes registrados no mês
de junho, representando 9,6 % dos casos (Figura 4.2).
9.9
7,0
9.6
0.0
3.0
6.0
9.0
12.0
J
an
F
ev
M
ar
A
br
M
ai
J
un
J
ul
A
go
S
et
O
ut
N
ov
D
ez
Mês
%
com vítimas sem vítima
Figura 4.2. Evolução temporal dos acidentes de trânsito segundo os meses do ano
e a natureza do acidente - Vitória, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
98
O dia da semana mais crítico nos acidentes de trânsito com ou sem vítimas é a
sexta-feira, com uma representatividade em torno de 17,5% e 18,2% dos casos,
respectivamente; e tendo o domingo como o dia da semana com o menor índice de
acidentes. Também é possível constatar uma queda significativa no número de
acidentes após a sexta-feira, em relação ao domingo o número de ocorrências dos
acidentes de trânsito com vítimas caem em torno de 28,7% dos casos e em 49,3%
nos acidentes sem vítimas, em números absolutos (Figura 4.3 e Tabela 2 do anexo
B). O alto índice de acidentes registrados nos dias úteis, pode ser explicado pelo
número elevado de veículos que passa pelo município de vitória, por motivo de
trabalho, escola, lazer, entre outros.
12.5
17.5
9.2
18.2
0.0
5.0
10.0
15.0
20.0
Dom Seg Ter Qua Qui Sex Sáb
Dia da semana
%
com vítima sem vítima
Figura 4.3. Evolução temporal dos acidentes de trânsito segundo os dias da semana e a
natureza do acidente - Vitória, 2006.
Quanto ao turno, os acidentes com vítimas e sem vítimas ocorreram
predominantemente durante período do dia, com uma representatividade total de
69,3% dos incidentes (Tabela 3, em anexo B), sendo a maioria dos acidentes
registrados na parte da tarde, com maior número de ocorrências no horário das
12:00h as 15:00h nos acidentes sem vítimas e das 15:00h as 18:00h nos acidentes
com vítimas (Figura 4.4).
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
99
5,8
5,8
19,5
2,4
2,9
20,8
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
0 I-- 3 3 I-- 6 6 I-- 9 9 I-- 12 12 I-- 15 15 I-- 18 18 I-- 21 21 I-- 24
Madrugada Manhã Tarde Noite
Faixa horária
%
Com vítima Sem vítima
Figura 4.4. Percentual dos Acidentes de trânsito segundo o turno e a faixa horária – Vitória,
2006.
4.2.1.2 Perfil dos acidentes de trânsito segundo as condições do tempo e da
via
No geral, aproximadamente 91% dos acidentes de trânsito registrados no ano de
2006 ocorreram em condições de tempo bom e a penas 7,1% em condições de
chuva (Tabela 4.1). O número de ocorrência em condições de tempo bom segundo
os meses do ano, obtiveram uma variação consideravelmente pequena, em média
foram registrados 579 acidentes ao mês, já a ocorrência dos acidentes em
condições de chuva teve uma oscilação bastante variada ao decorrer do ano com
altos índices durante os meses de dezembro, novembro e março (Figura 4.5,
Tabela 4 do anexo B).
Tabela 4.1. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo
as condições do tempo, 2006.
Natureza do acidente
Com vítimas Sem vítimas
Total
n
o
de casos
% n
o
de casos
%
n
o
de casos %
Bom 1.472 92,1 5.479 90,5
6.951 90,8
Chuva 89 5,5 453 7,4
542 7,1
Garoa 36 2,3 125 2,1
161 2,1
Neblina 1 0,1 0 0,0
1 0,0
Condições
do tempo
Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
100
7.2
9.4
20.3
18.6
14,2
0.0
3.0
6.0
9.0
12.0
15.0
18.0
21.0
Jan Fev Mar Abr Mai Jun Jul Ago Set Out Nov Dez
Mês
%
bom chuva
Figura 4.5. Percentual dos Acidentes de trânsito segundo as condições do tempo
(bom e chuva) e os meses do ano – Vitória, 2006.
Em relação ao estado do pavimento, a maior parte dos acidentes ocorreram em
pavimentos seco, com uma representatividade de 87,2% dos casos e 13,59% em
pavimentos molhados (Tabela 4.2).
Tabela 4.2. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo
o estado do pavimento, 2006.
Natureza do acidente
Com vítimas Sem vítimas
Total
n % n %
n %
Seco 1.421 88,9 5.252 86,7
6.673 87,2
Molhado 169 10,5 781 13,0
950 12,4
Em obras 4 0,3 15 0,2
19 0,3
Oleosa 3 0,2 8 0,1
11 0,1
Via danificada 1 0,1 0 0,0
1 0,0
Lamacenta 0 0,0 1 0,0
1 0,0
Estado do
pavimento
Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100
De acordo com a Figura 4.6, as vias que indicaram maior índice de acidentes de
trânsito em 2006 apresentavam características retas, planas, de mão dupla e
características de divisor físico de pista nos acidentes com ou sem vítimas, com uma
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
101
representatividade total de aproximadamente 73,6%, 94%, 79,9% e 58,9%
respectivamente (Tabela 5 do anexo B).
0 20 40 60 80 100
%
Plano
Declive
Aclive
Mão dupla
Mão única
Reta
Cruzamento
Curva
Entrocamento
Trevo
Divisor físico de pista
Marca intermitente
Marca divisora inexistente
Marca dupla contínua
Marca simples contínua
marca contínua/intermitente
Marca divisora apagada
característica da via
Figura 4.6. Percentual dos Acidentes de trânsito segundo as
características da via – Vitória, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
102
4.2.1.3 Perfil dos acidentes de trânsito segundo a tipologia do acidente
Quanto ao tipo de acidente, nota-se o predomínio do tipo colisão lateral seguido do
tipo choque por veículo parado, com aproximadamente 35% e 23,1%
respectivamente. Entre os acidentes com vítimas, aproximadamente 50% dos casos
ocorreram devido aos acidentes por colisão (lateral, frontal e traseira) e 18,8% por
atropelamento (segundo posição no ranking entre o número de vítimas); nos casos
de acidentes sem vítimas as colisões laterais, frontais e traseiras corresponderam a
mais de 62% dos casos e 30,4% devido aos acidentes do tipo choque ( Figura 4.7 e
4.8, Tabela 6 do anexo B).
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0
%
Colisão lateral
Choque com veículo
parado
Colisão traseira
Outros
Choque com objeto fixo
Colisão frontal
Tombamento/Capotamento
Tipo de acidente
Figura 4.7. Percentual dos Acidentes de trânsito sem vítimas
segundo o tipo de acidente – Vitória, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
103
0.0 10.0 20.0 30.0 40.0
%
Colisão lateral
Atropelamento
Outros
Colisão traseira
Choque com objeto fixo
Choque com veículo parado
Colisão frontal
Tombamento/Capotamento
Atropelamento de animal
Tipo de acidente
Figura 4.8. Percentual dos Acidentes de trânsito com vítimas
segundo o tipo de acidente – Vitória, 2006.
Nos acidentes por atropelamento (Tabela 7 do anexo B), no turno da tarde o maior
número de ocorrências ficaram por conta da sexta-feira, com 29,6% dos casos, já no
turno da manhã e da noite as maiores ocorrências foram registradas na quinta-feira
(22,5% e 20,6% respectivamente). De forma inversa ao comportamento dos outros
turnos, no turno da madrugada a maior freqüência de acidentes foi nos finais de
semana, com um alto índice de registro na madrugada de domingo, representando
42,9% dos incidentes e 19% aos sábado (Figura 4.9).
Em relação aos meses do ano, como mostra a Figura 4.10, os acidentes por
atropelamento foram acometidos com maior freqüência durante o mês de julho;
outro dado observado é que entre os meses de janeiro a julho de 2006, exceto
durante o mês de maio, a ocorrência deste tipo de acidente aumentou de forma
constante, com uma média mensal de 25 acidentes e uma variação em torno de ±
6,1 acidentes ao mês, em número absolutos, (Tabela 8 do anexo B).
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
104
0.0
10.0
20.0
30.0
40.0
50.0
Dom Seg Ter Qua Qui Sex Sáb
Dia da semana
%
Madrugada Manhã Tarde Noite
Figura 4.9. Percentual dos Acidentes de trânsito por atropelamento segundo
o dia da semana e o turno – Vitória, 2006.
10.6
12.3
5.6
0.0
4.0
8.0
12.0
16.0
Jan
Fev
Mar
Abr
Mai
Jun
Jul
Ago
Set
Out
Nov
Dez
Mês
%
Figura 4.10. Percentual dos Acidentes de trânsito por atropelamento segundo
os meses do ano – Vitória, 2006.
4.2.1.4 Perfil dos acidentes de trânsito segundo o tipo de veículo
Dos 7.655 acidentes de trânsito georeferenciados, foi constatado o envolvimento de
15.142 veículos. Quanto ao tipo de veículo, os automóveis são os campeões em
acidentes de trânsito, com um total de 69,7% dos casos; em segundo lugar ficaram
as caminhonetas seguido das motos, com 9,5% e 8,4%, respectivamente (Tabela 9
do anexo B). Mais de 74% dos incidentes tiveram a participação dos automóveis nos
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
105
acidentes de trânsito sem vítimas, já nos acidentes com vítimas, os automóveis
contribuíram com 47,7% dos casos e 30,2% tiveram o envolvimento de motos, índice
preocupante considerado o fato de que o número de motos é menor em relação ao
número de automóveis (Figura 4.11 e 4.12).
Automóvel
74.8%
Outros
1.4%
Não informado
1.0%
Caminhoneta
10.1%
Caminhão
5.1%
Moto
3.5%
Ônibus
4.0%
Figura 4.11. Percentual dos Acidentes de trânsito sem vítima segundo o
tipo de veículo
– Vitória, 2006.
Automóvel
47%
Moto
30%
Bicicleta
5%
Caminhão
2%
Outros
2%
Não informado
1%
Ônibus
6%
Caminhoneta
7%
Figura 4.12. Percentual dos Acidentes de trânsito com vítima segundo o
tipo de veículo – Vitória, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
106
4.2.1.5 Perfil dos acidentes de trânsito segundo o sexo dos condutores
Dos 15.142 condutores envolvidos nos acidentes de trânsito no município de Vitória,
o sexo masculino foi o responsável pela a maior parte dos incidentes decorrentes no
ano de 2006, com aproximadamente 66,9% do total de casos, estando tais
informações listadas na Tabela 10 do anexo B. Nos casos de acidentes com vítimas
esta participação é ainda maior, representando mais de 81% das ocorrências
registradas e aproximadamente 64% nos acidentes sem vítimas (Figura 4.13).
0.0
30.0
60.0
90.0
%
Feminino Masculino
Sexo
Com vítima Sem vítima
Figura 4.13. Proporção dos acidentes de trânsito segundo a natureza do acidente
e o sexo dos condutores – Vitória, 2006.
4.2.1.6 Perfil dos acidentes de trânsito segundo a severidade do acidente
Dos 1.598 acidentes com vítimas georeferenciados, 1,13% dos dados não continha
informações sobre a severidade do acidente, já em relação aos dados com
informação sobre a sua severidade e o tipo de vítima, 1,44% continham erros de
digitação (Tabela 4.3). Portanto para a análise descritiva da severidade do acidente
foram analisados 1.557 casos, destes 1.957 indivíduos tiveram envolvimento em
acidentes parciais e 18 em acidentes fatais.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
107
Tabela 4.3. Distribuição dos acidentes de trânsito com vítimas do
município de Vitória, 2006.
Acidentes com vítimas
n
o
de casos %
Informado 1.557 97,43
Informado/prejudicado 23 1,44
Não informado 18 1,13
Total 1.598 100
Tanto nos acidentes com vítimas parciais quanto fatais, os acidentes do tipo colisão
lateral e atropelamento são os que tiveram maior participação nos incidentes
registrados. Como mostram as Figuras 4.14 e 4.15, Mais de 17% dos acidentes
parciais foram ocasionados por atropelamento, já no caso dos acidentes fatais este
índice é ainda maior, dos 18 acidentes ocorridos 5 foram por atropelamento (27,8%),
indicando ser os pedestres um alvo vulnerável neste tipo de acidente (Tabela 11 do
anexo B).
Atropelamento
18%
Choque com
objeto fixo
11%
Colisão Lateral
34%
Outros
14%
Choque com
veículo parado
8%
Tombamento/
Capotamento
1%
Colisão Frontal
3%
Colisão Traseira
11%
Figura 4.14. Proporção dos acidentes de trânsito com vítimas parciais segundo
o tipo de acidente – Vitória, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
108
Colisão Lateral
33%
Atropelamento
28%
Choque com
objeto fixo
17%
Colisão Frontal
11%
Outros
11%
Figura 4.15. Proporção dos acidentes de trânsito com vítimas fatais segundo
o tipo de acidente – Vitória, 2006.
Quanto ao tipo de vítima, os condutores ocupam a primeira posição no ranking,
representando 60,4% do total (Tabela 12 – anexo B). Entre os acidentes fatais,
61,1% dos casos que levam o indivíduo a óbito são condutores e 22,2% são
pedestres (Figura 4.16).
Condutor
61.1%
Pedestre
22.2%
Passageiro
16.7%
Figura 4.16. Proporção dos acidentes fatais segundo o tipo de vítima – Vitória, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
109
A maioria dos casos de acidentes parciais ocorreram no período da tarde, no
intervalo das 15:00h às 18:00h, já nos acidentes fatais a proporção de casos foram
iguais no período da manhã e da madrugada, concentrando-se no intervalo das
9:00h às 12:00h e das 3:00h às 6:00h, respectivamente (Figura 4.17, Tabela 13 do
anexo B).
6,6
19,7
16,7
27,8
0,0
5,0
10,0
15,0
20,0
25,0
30,0
0 I-- 3 3 I-- 6 6 I-- 9 9 I-- 12 12 I-- 15 15 I-- 18 18 I-- 21 21 I-- 24
Madrugada Manhã Tarde Noite
Período
%
Parcial Fatal
Figura 4.17. Proporção dos acidentes de trânsito segundo a severidade
do acidente e o tipo de vítima – Vitória, 2006.
4.3 ETAPA II – ANÁLISE EXPLORATÓRIA DE ÁREAS
4.3.1 Visualização Espacial
As zonas que apresentaram maior ocorrência de acidentes de trânsito, como
visualizado na Figura 4.18, concentram-se basicamente na região sudoeste da ilha
de Vitória, com maior número de acidentes localizados no bairro Centro de Vitória,
apresentando no total 742 acidentes nas duas zonas de análise de tráfego (zonas 1
e 2); e nas regiões norte (zonas 67 e 70) e litorânea leste da capital (zona 61), com
um total de 718 e 383 acidentes, respectivamente.
Já com relação ao índice de acidentes por quilômetro (Figura 4.19), a maior parte
das observações pertencem à classe de 0 a 159,04 acidentes/km, representando
um total de 56 zonas. Observa-se também que os maiores índices de acidentes
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
110
estão localizados em regiões cujo o fluxo de pessoas e veículos é intenso por se
tratar de áreas de atividades comerciais e por ser um dos principais locais de acesso
a Universidade Federal (sentido Vitória a Serra), com índices elevados na região
litorânea leste da capital, composta em parte pelos bairros Praia do Canto e Santa
Lúcia; região leste do maciço central (bairros: Santa Luzia e Santa Lúcia) e na região
central da cidade (bairro: Centro de Vitória).
2
1
61
70
67
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: Oficina Engenheiros
Consultores Associados - 2007
tot_acid_zona
Nacide
0,0 --l 77,6
77,6 --l 155,2
155,2 --l 232,8
232,8 --l 310,4
310,4 --l 388,0
Acidentes por zona- 2006
Legenda
Total de Acidentes por Zona de Tráfego
Vitória, 2006
Figura 4.18. Distribuição espacial do total de acidentes de trânsito por zona
de tráfego – Vitória, 2006.
Outro dado observado é com relação a zona 1, quando usamos o índice de
freqüência (Figura 4.18) esta zona se destaca em relação as demais zonas críticas
por apresentar uma quantidade maior de acidentes por zona, no entanto quando é
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
111
levado em consideração a quilometragem viária no cálculo do índice relativo (Figura
4.19), as zonas 1 e 56 apresentaram comportamentos inversos ao relacionar os
acidentes a esta medida de exposição, apresentando a zona 1 uma taxa menor que
a zona 56.
1
56
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: Oficina Engenheiros
Consultores Associados - 2007
tot_acid_zona
taxa100
0,00 --l 159,04
159,04 --l 318,08
318,08 --l 477,12
477,12 --l 636,16
636,16 --l 795,20
Acidentes * 10/km - 2006
Legenda
Índice de Acidente Usando Intervalos de
Classes Iguais - Vitória, 2006
Figura 4.19. Distribuição espacial do Índice de acidentes de trânsito/km usando
intervalos de classes iguais – Vitória, 2006.
4.3.2 Identificação das Tendências Espaciais de Crescimento
Para se ter uma idéia completa do comportamento espacial dos acidentes de
trânsito, também é preciso analisar as médias móveis desses eventos. O mapa da
Figura 4.20 indica tendências espaciais de crescimentos dos acidentes de trânsito
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
112
para a região litorânea leste da capital e região norte da baía de Vitória, sendo
possível também detectar um pequeno crescimento destes fenômenos em direção a
região oeste da cidade. As tendências espaciais de crescimento com taxas elevadas
concentra-se basicamente na região leste, com altas valores na zona 59, formado
em parte pelos bairros da Praia do Canto e Barro Vermelho .
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: Oficina Engenheiros
Consultores Associados - 2007
percentuais
LocalMean
5,26 --l 103,99
103,99 --l 202,72
202,72 --l 301,46
301,46 --l 400,19
400,19 --l 498,92
Média Móvel - 2006
Legenda
Média Móvel do Índice de Acidentes de Trânsito
Vitória, 2006
59
64
Figura 4.20. Distribuição espacial das tendências espaciais de crescimento segundo o
índice de acidentes de trânsito/km (Média móvel) – Vitória, 2006.
Outra região que foi classificada como pertencente a uma classe com altas taxas foi
a zona 64 (Ilha do Frade), podendo esta classificação ser justificada por se tratar de
uma zona com baixo índices de acidentes e ter como vizinho apenas uma zona cuja
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
113
taxa de acidentes é alta. Sendo esta zona influenciada pela média aritmética do
índice da zona vizinha, elevando a taxa média da zona 64 para um valor
significativamente maior.
4.3.3 Identificação de Regiões de Transição
A Figura 4.21 mostra a variabilidade espacial dos acidentes de trânsito,
apresentando os regimes de associação espacial positiva, negativa e de transição
das zonas de tráfego.
As zonas de associação positiva encontradas na classe Q1, são zonas que possuem
altos índices de acidentes e altos índices de acidentes nas zonas vizinhas, estando
tais zonas localizados nas regiões norte da baía de Vitória, litorânea leste da capital
e região sudoeste, vindo a confirmar os resultados obtidos anteriormente. No caso
das zonas com baixos índices de acidentes e baixos índices nos valores vizinhos,
zonas de regime espacial negativa (classe Q2) encontram-se localizadas em áreas
cujo o fluxo de veículos é menos intenso e em áreas residenciais, com maior
concentração em zonas periféricas do município, entre elas as regiões oeste e
noroeste da capital.
Já as zonas de transição, classe Q3 e Q4, apresentaram zonas cujo os valores dos
índices de acidentes são inversos aos valores das zonas vizinhas. No caso da zona
64 composta pelo bairro da Ilha do Frade é possível verificar no diagrama de
espalhamento de Moran que esta zona é uma região de transição, vindo a confirmar
que esta zona não possui tendência espacial de crescimento significativamente alta.
Outra dado diagnosticado pelo Box Map é que as zonas 62 e 46, assim como a zona
64, apresentam-se como regiões de valores discrepantes (outliers) em relação a sua
vizinhança homogênea, com baixos índices de acidentes numa vizinhança de altos
índices.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
114
46
64
62
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: Oficina Engenheiros
Consultores Associados - 2007
Diagrama Esp_Moran
BoxMap
Q1
Q2
Q3
Q4
Box Map - 2006
Legenda
Diagrama de Espalhamento de Moran do Índice de
Acidentes de Trânsito - Vitória, 2006
Figura 4.21. Distribuição espacial do diagrama de espalhamento de Moran segundo o índice
de acidentes de trânsito/km (Box Map) – Vitória, 2006.
4.3.4 Concentração Espacial Global
Para identificar o nível de dependência espacial global entre os dados foi utilizado o
índice global de Moran do pacote computacional TerraView, sendo excluídas desta
análise as zonas que apresentavam valores nulos por influenciar diretamente na
autocorrelação dos dados. Após 999 permutações, com uma significância
estatística de 99,9% o índice global de Moran identificou a existência de um padrão
de autocorrelação, o qual apontou um valor correspondente a 0,3403 , indicando que
os acidentes de trânsito do município de Vitória é um evento geograficamente
dependente.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
115
4.3.5 Concentração Espacial Local
A Figura 4.22 apresenta a classificação das zonas do índice local de Moran
indicando o grau de associação espacial entre os dados. Observa-se que a maioria
das zonas de tráfego não apresentam uma dependência espacial significativa, já as
zona com significância estatística de 99,9%, 99% e 95% encontram-se localizadas
tanto na região sudoeste e litorânea leste da capital, em zonas cujo o índice de
acidente é elevado, como na região noroeste da cidade, em zonas de índices
reduzidos. Também é observado que os índices de acidentes nestas zonas de
tráfego estão relacionadas principalmente com o volume de tráfego que passa por
esses locais, com fluxo de veículo reduzidos nas zonas periférica (baixos índices de
acidentes) e fluxos elevados na região leste do maciço central (altos índices
acidentes).
A Figura 4.23 mostra as zonas de associação espacial positiva, negativa e de
transição (Q1, Q2, Q3 e Q4) e que tiveram grau de correlação espacial local
significativa de 99,9%, 99% ou 95%. O Moran Map destacou três regiões de
associação espacial significativas, uma localizada na região noroeste da capital,
caracterizada como sendo zonas de baixos índice de acidentes e significância
estatística – classe 2, e as outras duas localizadas nas regiões sudoeste (bairros:
Centro de Vitória e Forte São João) e litorânea leste da capital (bairros: Barro
vermelho, Praia do Canto, Santa Lúcia e parte do bairro Enseada do Sua), zonas
que apresentam altos índices de acidentes e significância estatística - classe 1. No
caso das zonas de transição consideradas significantes (classe 3) foram
classificadas somente três zonas, entre elas as zonas 62, 64 e 68, já as demais
zonas foram colocadas na classe 0, sendo estas classificadas como zonas sem
significância espacial.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
116
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: Oficina Engenheiros
Consultores Associados - 2007
se
Diagrama Esp_Moran
LISAMap
Sem significância
Significância de 95%
Significância de 99%
Significância de 99,9%
Lisa Map - 2006
Legenda
Índice local de Moran do Índice de Acidentes
de Trânsito - Vitória, 2006
Sem significância
Significância de 95 %
Significância de 99 %
Significância de 99,9 %
Figura 4.22. Distribuição espacial do Índice local de Moran segundo o índice de acidentes
de trânsito/km (Lisa Map)
– Vitória, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
117
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: Oficina Engenheiros
Consultores Associados - 2007
se
Diagrama Esp_Moran
MoranMap
0
1
2
3
Moran Map - 2006
Legenda
Moran Map do Índice de Acidentes
de Trânsito - Vitória, 2006
0
1
2
3
Figura 4.23. Moran Map do índice de acidentes de trânsito/km – Vitória, 2006.
4.4 ETAPA III – ANÁLISE DE PADRÕES PONTUAIS
4.4.1 Análise da Distribuição Espacial e Temporal dos Acidentes
Para analisar a distribuição temporal do total de acidentes segundo a distribuição
semanal e a distribuição horária, os dias da semana foram divididos em dois grupos,
o primeiro formado pelos dias úteis (segunda a sexta) e o segundo pelos finais de
semana (sábado e domingo), sendo calculado para cada grupo e para cada hora o
índice do vizinho mais próximo.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
118
Na Figura 4.24 é possível observar que os acidentes encontram-se mais
concentrados durante os dias úteis da semana, com índices bastante próximos no
período das 13 às 19 horas. Já no período de 1 até às 6 da manhã os acidentes
apresentam-se dispersos tanto nos dias úteis quanto nos finais de semana, podendo
esta dispersão ser conseqüência de determinadas causas de deslocamento, como
por exemplo: problemas de saúde e lazer.
0,0
0,1
0,2
0,3
0,4
0,5
0,6
0,7
0,8
0,9
1,0
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Horas
Índice
Sábado e Domingo Segunda a Sexta
Figura 4.24. Índice do vizinho mais próximo da distribuição horária e semanal
do total de acidentes – Vitória, 2006.
Outro fato observado durante os finais de semana refere-se ao horário das 4 horas
da manhã e às 20 horas da noite, nestes dois horários o índices do vizinho mais
próximo apresentou um valor extremamente pequeno em relação aos demais
horários, indicando alta concentração de acidentes nestes dois períodos analisados.
No horário das 4 horas da manhã foi constado 7 acidentes na Av Dante Micheline ,
destes 3 ocorreram entre os meses de abril e maio, com uma diferença máxima de 8
dias entre as ocorrência, estando a maioria destes incidentes localizados entre as
Avenidas Adalberto Simão Nader e a Carlos Eduardo Monteiro de Lemos.
No caso do horário das 20 horas, novamente o maior número de ocorrências foi na
Av. Dante Micheline, com 11 acidentes, sendo 6 registrados entre os meses de
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
119
outubro e dezembro num intervalo máximo de 36 dias entre os incidentes e um
intervalo mínimo de 1 dia. Outro Logradouro que apresentou alto índice de
concentração foi na Av. Nossa Senhora da Penha seguido da Av Fernando Ferrari,
com 9 e 8 acidentes respectivamente. Portanto a presença destes valores atípicos
em determinados logradouros merecem uma maior atenção, podendo tal fato ser um
indicativo de locais críticos de acidentes de trânsito no município.
4.4.2 Análise da Distribuição Espacial dos Tipos de Acidentes
Esta seção visa apresentar a aplicação da técnica do Índice do Vizinho mais
Próximo e da Elipse do Desvio Padrão com o intuito de descrever a distribuição
espacial e comparar geograficamente os acidentes, segundo a sua severidade, os
tipos de vítimas e de acidentes. A Tabela 4.4 apresenta os índices do vizinho mais
próximo (IVMP), a distância média do IVMP e a distância média aleatória do IVMP
segundo a severidade do acidente, sendo possível observar que os acidentes fatais
encontram-se em locais com configurações espaciais mais dispersas (IVMP>1 e
D
p
>D
a
), enquanto que outros tipos de severidade encontram-se mais concentrados
em determinadas localidades (IVMP<1 e D
p
<D
a
).
Visualmente, também é possível observar através da elipse do desvio padrão que a
área da elipse formada para os acidentes fatais é mais extensa em relação as outras
severidades e que os acidentes por atropelamento concentram-se mais na região
central da cidade, com um pequeno deslocamento dos dados para a porção
sudoeste da ilha de Vitória (Figura 4.25).
Tabela 4.4. Índice do vizinho mais próximo segundo a severidade do acidente - Vitória,
2006.
Severidade do acidente Total de
acidentes
Índice do vizinho
mais próximo
(IVMP)
Distância
média do
IVMP - D
p
(m)
Distância média
aleatória do
IVMP - D
a
(m)
Vítima Fatal 18 1,10 889,85 804,79
Vítima Parcial 1.544 0,36 31,51 86,89
Vítima por atropelamento 301 0,49 98,06 196,8
Sem vítima 6.057 0,31 13,84 43,87
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
120
Vítimas Fatais
Sem Vítimas
Vítimas Parciais
Atropelamento
Distribuição Espacial dos Acidentes de Trânsito
Segundo o Tipo de Severidade- Vitória, 2006
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: SESP - 2006
Figura 4.25. Elipse do desvio padrão segundo a severidade do acidente - Vitória, 2006.
O tipo de acidente que encontra-se mais dispersos pela cidade (Tabela 4.5) são os
acidentes do tipo tombamento/capotamento, já os que apresentaram maior
concentração foram os acidentes do tipo colisão (frontal, lateral e traseira) seguido
do tipo choque (objeto fixo e veículo parado). Entre os acidente do tipo colisão o
menor índice do vizinho mais próximo foi nos acidentes por colisão traseira, com um
índice correspondente a 0,26.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
121
Tabela 4.5. Índice do vizinho mais próximo segundo o tipo de acidente - Vitória, 2006.
Tipo de acidente Total de
acidentes
Índice do vizinho
mais próximo
(IVMP)
Distância
média do
IVMP - D
p
(m)
Distância média
aleatória do
IVMP - D
a
(m)
Atropelamento 301 0,49 98,15 196,80
Choque
Objeto fixo
Veículo parado
2.121
355
1.766
0,36
0,57
0,38
27,33
104,87
30,93
74,14
181,22
81,25
Colisão
Frontal
Lateral
Traseira
4.566
141
2.681
1.744
0,29
0,69
0,33
0,26
14,67
198,53
22,3
21,51
50,56
287,55
65,94
81,76
Tombam./Capotamento
20 1,11 847,82 763,49
Na Figura 4.26, observa-se que as colisões e os acidentes do tipo choque possuem
a mesma área e sentido de deslocamento, com maior distribuição destes tipos de
acidentes na porção central do município e na porção litorânea leste de Vitória. Já a
distribuição espacial dos acidentes do tipo tombamento/capotamento difere dos
demais tipos de acidentes, estando mais centralizados na região nordeste da ilha de
Vitória, com deslocamento dos dados para a região norte da capital.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
122
Tombamento/Capotamento
Atropelamento
Colisão
(frontal/lateral/traseira)
Choque
(objeto fixo/
veículo parado)
Distribuição Espacial dos Acidentes de Trânsito
Segundo o Tipo de Acidente - Vitória, 2006
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: SESP - 2006
Figura 4.26. Elipse do desvio padrão segundo o tipo de acidente - Vitória, 2006.
A Tabela 4.6 demonstra que os acidentes que envolvem vítimas do tipo passageiros
e pedestres encontram-se um pouco mais dispersos do que as vítimas condutores.
Visualmente, como mostra a Figura 4.27, os acidentes envolvendo pedestres
concentram-se mais na região central da capital, com deslocamento para a região
sudoeste da ilha de vitória.
A Figura 4.28 mostra as sobreposições das tipologias dos acidentes, apresentando
algumas tipologias que possuem a mesma área e sentido de deslocamento. Através
da Figura 4.28-a pode se diagnosticar que os acidentes por atropelamento,
envolvendo os ônibus e os acidentes em que há casos de vítimas, sendo estas
vítimas pedestres, estão localizados mais no centro da cidade com deslocamento
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
123
para o sudoeste da ilha de Vitória, já a Figura 4.28-b caracteriza os acidentes
localizados na região central, com deslocamento para a região litorâneo leste de
Vitória como acidentes do tipo colisão, envolvendo motos e em caso de vítimas,
sendo estes condutores dos veículos.
Tabela 4.6. Índice do vizinho mais próximo segundo o tipo de vítima - Vitória, 2006.
Tipo de
vítima
Total de
acidentes
Índice do vizinho
mais próximo (IVMP)
Distância média
do IVMP - D
p
(m)
Distância média aleatória
do IVMP - D
a
(m)
Condutor 1.134 0,39 39,62 101,39
Passageiro
315 0,51 97,36 192,38
Pedestre 334 0,47 89,61 186,83
Pedestres
Condutores
Passageiros
Distribuição Espacial dos Acidentes de Trânsito
Segundo o Tipo de Vitima - Vitória, 2006
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: SESP - 2006
Figura 4.27. Elipse do desvio padrão segundo o tipo de vítima - Vitória, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
124
Figura 4.28. Sobreposição das elipses segundo a severidade do acidentes,
o tipo de vítima e o tipo de acidente - Vitória, 2006.
4.4.3 Visualização da Densidade Pontual dos Acidentes
A análise de Kernel foi utilizada com o intuito de fornecer uma visão geral e mais
detalhada da concentração pontual dos acidentes referentes a determinadas
tipologias, sendo as áreas com maior intensidade indicadas pela cor vermelha
(concentração alta) e as áreas de menor intensidade indicadas pela cor verde
(concentração baixa). Para o cálculo da densidade foi estabelecido uma unidade de
área arbitrando um raio igual a 700 metros e células de saída igual a 100 metros.
A análise da densidade pontual dos acidentes de trânsito (Figura 4.29) permite
constatar que no total, as áreas nobres do município e as áreas com maior fluxo de
pessoas e de carros são regiões que possuem uma maior concentração destes
eventos, apresentando maiores valores nos conglomerados do Centro (bairros:
Centro de Vitória, Parque Moscoso e Vila Rubim; Localização: sul do maciço
central), Jardim da Penha (bairros: Jardim da Penha, Mata da Praia e Pontal de
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
125
Camburi; Localização: norte da baía de Vitória), Santa Luzia (bairros: Santa Luzia,
Andorinhas, Itararé e Santa Lúcia; Localização: leste do maciço central) e Praia do
Canto (bairros: Praia do Canto, Praia de Santa Helena, Enseada do Suá, Praia do
Suá, Santa Lúcia e Barro Vermelho; Localização: na porção litorânea leste de
Vitória).
Concentração Total dos Acidentes de
Trânsito - Vitória, 2006
Legenda
Concentração do total de acidentes
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: SESP - 2006
baixo
médio
alto
Figura 4.29. Análise de Kernel do total de acidentes de trânsito – Vitória, 2006.
Nos casos de acidentes por atropelamento observa-se uma densidade maior na
região sudoeste da ilha de vitória, com alta concentração no centro de Vitória,
destacando a Av. Cleto Nunes e parte da Av.Jerônimo Monteiro e da Av. Marechal
Mascarenhas de Moraes, próximo ao Palácio Anchieta (Figura 4.30). Quanto os
acidentes de trânsito ocasionados por choque, como mostra a Figura 4.31, a maior
parte destes incidentes encontra-se concentrado na baía de vitória. No tipo choque
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
126
em veículo parado (Figura 4.32-a) essa concentração é maior na Praia do Canto,
umas das regiões do município que possui um poder aquisitivo elevado, com altas
concentrações nos logradouros Joaquim Liro, João da Cruz e Av. Saturnino de Brito
(próximas a Ponte de Camburi e a Ponte Ayrton Senna); já nos acidentes do tipo
choque em objeto fixo, os bairros Morro de Santa Helena (cruzamento das avenidas
Nossa Senhora da Penha e Desembargador Santos Neves) e Forte São João
(próximo a curva do Saldanha da Gama) foram os que apresentaram maiores
concentrações - Figura 4.32-b.
Concentração dos Acidentes de Trânsito por Atropelamento
Vitória, 2006
Legenda
Concentração dos acidentes - Atropelamento
baixo
médio
alto
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: SESP - 2006
Figura 4.30. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito por atropelamento – Vitória, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
127
Concentração dos Acidentes de Trânsito por Choque
Vitória, 2006
Legenda
Concentração dos acidentes - Choque
0 1 2
Km
baixo
médio
alto
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: SESP - 2006
Figura 4.31. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito ocasionados por acidentes
do tipo choque – Vitória, 2006.
A distribuição espacial total dos acidentes do tipo colisão possui uma distribuição
bastante semelhante ao do total de acidentes (Figura 4.33-a e Figura 4.29), sendo
estas áreas formada pelas principais atividades comerciais e de prestação de
serviços do município. Na Figura 4.33-b é apresentado os acidentes por colisão
lateral, onde observa-se a existência de quatro pontos com altas concentrações,
localizados nos bairros Santa Luzia, Praia do Canto, Jardim da Penha (entre as
praças Regina Frigeri Furno e Wolghano Netto) e no conglomerado formado pelos
bairros Parque Moscoso e Centro de Vitória.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
128
Já nos acidentes do tipo colisão traseira existem dois conglomerados com alto nível
de intensidade, o primeiro formado pelos bairros Santa Lúcia, Praia do Canto e
Morro de Santa Helena e o segundo pelos bairros Parque Moscoso, Vila Rubim e
Centro de Vitória (Figura 4.33-c). Nos acidentes por colisão frontal (Figura 4.33-d),
observa-se a relevância de dois conglomerados com alta concentração formado pelo
conglomerado da Praia do canto (bairros: Santa Lúcia, Praia do Canto e Morro de
Santa Helena) e Jardim de Camburi (bairro: Jardim Camburi), e a presença de outro
conglomerado com concentração média alta localizado na região leste do maciço
central (bairros: Itararé, Santa Luzia e Santa Lúcia).
Figura 4.32. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito ocasionados por acidentes
do tipo choque por veículo parado e objeto fixo – Vitória, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
129
Figura 4.33. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito ocasionados por acidentes
do tipo colisão – Vitória, 2006.
Em relação ao tipo de veículo, como mostra a Figura 4.34-a, os acidentes com
envolvimento de automóveis apresentaram várias regiões com nível de
concentração de média alta a alta, destacando os bairros da Praia do Canto
(próximo a Ponte de Camburi e a Ponte Ayrton Senna) e Santa Luzia (próximo as
Av. Maruípe, Nossa Senhora da Penha e Leitão da Silva), e os conglomerados do
Centro de Vitória (bairros: Centro de Vitória, Parque Moscoso e Vila Rubim), Praia
do Canto (bairros: Praia do Canto, Santa Lúcia e Morro de Santa Helena) e Jardim
da Penha (Bairros: Jardim da Penha e Mata da Praia). Nos acidentes com
envolvimento de motocicletas, a área de concentração ocasionado por este tipo de
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
130
veículo está localizada na região sudoeste da ilha de Vitória, englobando os bairros
Parque Moscoso e Centro de Vitória, com vários registros de acidentes entre as
avenidas Presidente Florentino Avidos e Jerônimo Monteiro e as avenidas Getúlio
Vargas e Marechal Mascarenhas de Moraes, num trecho de aproximadamente 551 e
516 metros, respectivamente (Figura 4.34-b).
Figura 4.34. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito segundo o tipo
de veículo – Vitória, 2006.
No caso dos ônibus, existem dois conglomerados com nível elevado de
concentração de acidentes localizados também na região sudoeste da cidade, sendo
um formado pelos bairros Vila Rubim e Ilha do Príncipe, próximo a Estação
Rodoviária de Vitória e o outro pelos bairros Parque Moscoso e Centro de Vitória
(Figura 4.34-c). Já nos acidente envolvendo bicicletas (Figura 4.34-d), as altas
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
131
concentrações estão localizados na região leste do maciço central formada pelos
conglomerados de Santa Luzia (bairros: Santa Luzia e Andorinhas) e Bairro da
Penha (bairros: Bairro da Penha, São Cristóvão e Bonfim).
Quanto aos acidentes ocorridos durante o dia, observa-se na Figura 4.35-a vários
focos de concentrações espalhadas pelo município, porem com alta intensidade
destes acidentes localizados no bairro do Centro e do Parque Moscoso. No que
tange o período da noite, o maior foco de ocorrências destes acidentes fica
localizado na região litorânea leste da ilha, próximo a Ponte de Camburi e a Ponte
Ayrton Senna no bairro Praia do Canto, cujo fluxo de pessoas neste período é
intenso por se tratar de um local de lazer, constituído por bares, lanchonetes,
boates, etc (Figura 4.35-b).
Figura 4.35. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito segundo o período
do dia – Vitória, 2006.
Em relação ao sexo, a maioria dos acidentes envolvendo pessoas do sexo feminino
estão localizados na região nordeste e litorânea leste da ilha de Vitória, com
intensidades variando de média a média alta no conglomerado de Jardim da Penha
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
132
(bairros: Jardim da Penha e Mata da Praia) e de média alta a alta no bairro Praia do
Canto (próximo às pontes Ayrton Senna e de Camburi) e no conglomerado da Praia
do Canto, formado pelos bairros Santa Lúcia, Praia do Canto, Morro de Santa
Helena e Enseada do Suá (Figura 4.36-a).
No caso do sexo masculino as áreas de concentração são praticamente as mesmas
que as do sexo feminino, porém com menor intensidade na localidade próxima a
Ponte Ayrton Senna e a Ponte de Camburi na Praia do Canto e com o acréscimo de
mais um conglomerado localizado na região sudoeste de Vitória, formado pelos
bairros Vila Rubim, Parque Moscoso e Centro de Vitória (Figura 4.36-b).
Figura 4.36. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito segundo o sexo – Vitória, 2006.
4.4.4 Caracterização dos Índices de Acidentes e Suas Linhas de Atuação
Esta seção apresenta a caracterização dos índices de freqüência de acidentes
usando a linha de atuação do local crítico, considerando o total de acidentes e as
tipologias colisões e atropelamentos, por meio do uso da Técnica Hierárquica de
Agrupamento do Vizinho mais Próximo.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
133
4.4.4.1 Total de acidentes
Para a descrição dos índices de acidentes foram utilizados 7.655 dados
georeferenciados em 2006. Como critério de entrada para os agrupamentos dos
acidentes de trânsito em um determinado local e os que ocorreram em uma área
próxima ao seu redor (sendo está área delimitada pela técnica de agrupamento),
foram utilizados para o cálculo:
- uma quantidade mínima de 20 acidentes;
- valor p igual a 10% (unicaldal); e,
- desvio padrão igual a 1,5.
Na Figura 4.37 são apresentados os agrupamentos de 1ª ordem. Nesta primeira
etapa do processo de agrupamento foram observados 74 grupos contendo no
mínimo 20 acidentes cada um, também foram identificados vários grupos que
continham uma elipse maior ao redor da interseção das vias, mostrando as áreas e
sentidos de maior ocorrência destes agrupamentos. O menor grupo formado pela
Técnica de Agrupamento do Vizinho mais Próximo foi de 24 acidentes e o maior de
66 acidentes.
Numa visão mais detalhada dos agrupamentos de 1ª ordem, a Figura 4.38 apresenta
algumas das interseções contendo os acidentes ao redor desses cruzamentos.
Segundo Hanchey et al (2000) e Crommelin (1994, Apud QUEIROZ 2003), um
acidente é considerado pertencente a uma interseção se a distância do local de
ocorrência do evento englobar uma área de 30, 60 ou 150 metros do intercepto das
ruas, determinando assim as áreas de influência nas interseções.
A Figura 4.38-a apresenta a interseção da Av. Nossa Senhora da Penha com a Av.
Desembargador Santos Neves, contabilizando 31 acidentes, numa distância máxima
de 66 metros do local de ocorrência dos acidentes até a interseção, já a interseção
da Av. Cezar Helal com a Av. Leitão da Silva registrou 27 acidentes a uma distância
máxima de 35 metros (Figura 4.38-b). Numa distância máxima de 45 metros do local
do acidente até a interseção foram contabilizados 31 acidentes, englobando a
interseção formada pela Av. Vitória com a Av. Adalberto Torres e a rua João Santos
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
134
Filho (Figura 4.38-c), uma outra interseção observada é a da Av. Fernando Ferrari
com a Av. Adalberto Simão Nader e a rua Adalfredo Wanick, com 51 acidentes
registrados neste agrupamento dispersos a uma distância máxima de 75 metros do
local de ocorrência do evento até a interseção (Figura 4.38-d)
Agrupamentos de 1ª Ordem Segundo o Total de
Acidentes de Trânsito - Vitória, 2006
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: SESP - 2006
Figura 4.37. Técnica hierárquica de agrupamento do vizinho mais próximo
referente ao total de acidentes – Agrupamentos de 1ª ordem, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
135
Figura 4.38. Visualização detalhada de quatro agrupamentos de 1ª ordem segundo
o total de acidentes - Vitória, 2006.
Os possíveis locais de uso de medidas de engenharia são apresentadas nos
agrupamentos de 2ª ordem (Figura 4.39), sendo observado oito agrupamentos no
total, com maior quantidade de elipses concentradas na região leste, nordeste e
sudoeste da ilha de Vitória. Nestes locais podem ser aplicadas medidas estratégicas
tais como: implantação de fiscalização eletrônica seja por fotosensores, radares
fixos ou radares estáticos; alocação de mais agentes de trânsito ou viaturas
espalhados pela área ou pelo corredor; medidas de redução de limite de velocidade,
placas de advertências, entre outras.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
136
Agrupamentos de 2ª Ordem Segundo o Total de
Acidentes de Trânsito - Vitória, 2006
0 1 2
Km
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: SESP - 2006
Figura 4.39. Técnica Hierárquica de Agrupamento do Vizinho mais Próximo
referente ao total de acidentes – Agrupamentos de 2ª ordem, 2006.
Como exemplo, a Figura 4.40 apresenta alguns dos agrupamentos de 1ª e 2ª ordem.
O local formado pelo agrupamento de 2ª ordem em 2006 (Figura 4.40-a) é descrito
em parte pelos bairros Santa Luzia, Andorinhas, Pontal de Camburi, Goiabeiras e
Jardim da Penha, com 153 acidentes registrados somente na Av. Nossa Senhora da
Penha, referente a um trecho de aproximadamente 640 metros. Já a elipse formada
pelos bairros Goiabeiras e Jardim da penha no agrupamento de 2ª ordem (Figura
4.40-b) conteve aproximadamente 309 acidentes; somente na Av. Fernando Ferrari
ocorreram 193 acidentes num trecho correspondente a um pouco mais de 700
metros, com maior concentração destes acidentes entre a Av. Anísio Fernandes
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
137
Coelho e a rua Comissário Octavio Queiroz, correspondendo 62,7% dos casos a
uma extensão aproximada de apenas 315 metros.
Figura 4.40. Visualização detalhada de dois agrupamentos de 2ª ordem em
relação ao total de acidentes - Vitória, 2006.
4.4.4.2 Tipo de acidente – colisão e atropelamento
Os critérios usados para a formação dos grupos de 1ª e 2ª ordem segundo as
tipologias colisões e atropelamentos foram às mesmas usadas no agrupamento do
total de acidentes, com alteração somente no número mínimo de acidentes. Para o
agrupamento dos acidentes do tipo colisão (frontal, lateral e traseira) foi utilizado
uma quantidade mínimo de 25 acidentes, sendo identificados 29 grupos de 1ª ordem
e dois de 2ª ordem, como mostra a Figura 4.41.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
138
Agrupamentos de 1ª e 2ª Ordem dos Acidentes de
Trânsito por Colisão - Vitória, 2006
0 1 2
Km
Legenda
Agrupamentos de 1ª ordem
Agrupamentos de 2ª ordem
Elaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008
Fonte: BPRv - 2006
Base cartográfica: SESP - 2006
Figura 4.41. Técnica Hierárquica de Agrupamento do Vizinho mais Próximo
dos acidentes por colisão – Agrupamentos de 1ª e 2ª ordem, 2006.
A Figura 4.42 apresenta os agrupamentos de 2ª ordem, formados na região litorânea
leste da ilha de Vitória, caracterizando assim o local de maior concentração dos
acidentes do tipo colisão, onde medidas preventivas podem ser tomadas para uma
melhor segurança de tráfego. A elipse menor é descrita em parte pelos bairros Praia
do Canto e Enseada do Suá (cerca de 167 acidentes), e a elipse maior pelos bairros
Praia do Canto, Enseada do Suá, Santa Lúcia, Morro de Santa Helena e Praia do
Suá (cerca de 521 acidentes). Dentre os agrupamentos gerados, foi observado a
sobreposição das duas elipses, tendo como ponto comum um agrupamento de 1ª
ordem entre as Avenidas Saturnino de Brito e a Desembargador Santos Neves.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
139
Também foi identificado um agrupamento na interseção da Av. Desembargador
Santos Neves e Rua Doutor Eurico de Aguiar, com 32 acidentes georeferenciados,
sendo um com vítima fatal. Outra interseção apresentada como exemplo é a Av.
Darcy Castelo Mendonça (uma das principais avenidas de acesso a 3ª ponte, que
liga o município de Vitória ao de Vila Velha) e as ruas transversais a ela, Clovis
Machado e Humberto Martins de Paula, no total de 37 acidentes. Vale também
ressaltar o agrupamento de 1ª ordem localizado na Avenida Américo Buaiz, próximo
ao Tribunal de Justiça e o Shopping Vitória, com 38 acidentes registrados em um
trecho de aproximadamente 92 metros numa região cujo fluxo de pessoas é intenso.
Figura 4.42. Visualização detalhada dos agrupamentos de 2ª ordem dos
acidentes por colisão - Vitória, 2006.
Para o cálculo dos acidentes por atropelamento foram utilizados os mesmos critérios
de entrada para o total de acidentes (valor p= 10%, DP=1,5) porém utilizando uma
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
140
quantidade mínima de 5 acidentes. Para os agrupamentos de 1ª ordem foi
encontrado 16 grupos e apenas um agrupamento de 2ª ordem, com maior
concentração destes grupos na região sudoeste da ilha de Vitória (Figura 4.43).
Figura 4.43. Técnica Hierárquica de Agrupamento do Vizinho mais Próximo dos
acidentes por atropelamento – Agrupamentos de 1ª e 2ª ordem, 2006
A Figura 4.44 apresenta com maior detalhamento o agrupamento de 2ª ordem dos
acidentes por atropelamento. Como exemplo, o agrupamento formado pela Av.
Alexandre Buaiz e a Rua Nair de Azevedo Silva (localizados perto do Terminal
Rodoviário de Vitória) apresentou 13 atropelamentos, sendo um com vítima fatal.
Outros dois grupos caracterizados pelo maior número de atropelamentos, com 15
acidentes cada um, é o bairro Vila Rubim, englobando as Avenidas Duarte Lemos e
Elias Miguel e as ruas São João e Pedro Nolasco, e o bairro do Centro de Vitória,
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
141
composto pela Avenida Jerônimo Monteiro (localizado entre o palácio Anchieta e a
Agência dos Correios da rua Gonçalves Ledo) com 10 atropelamentos dispersos
num trecho de aproximadamente 321 metros e a Av. Marechal Mascarenhas de
Morais (localizado próximo ao Porto de Vitória) com 5 atropelamentos num trecho a
cerca de 92 metros.
Estes três agrupamentos aqui focalizados são locais que apresentam grande fluxo
de pedestres, a maioria dos atropelamentos ocorridos nestas ruas ou avenidas são
ponto de embarque ou desembarque de pessoas, podendo desta forma caracterizar
estes locais como possíveis áreas críticas de atropelamentos, onde medidas
preventivas, tais como campanhas de conscientização para pedestres e motoristas,
implantação de semáforos e alocação de agentes de trânsito podem ser aplicadas
com o intuito de melhorar a segurança viária do trânsito de Vitória.
Figura 4.44. Visualização detalhada dos agrupamentos de 2ª ordem dos
acidentes por atropelamento - Vitória, 2006.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
142
4.4.4.3 Técnica Hierárquica de Agrupamento do Vizinho Mais Próximo -
Análise de Sensibilidade dos Critérios de Entrada
Para a caracterização dos índices de acidentes através do uso da Técnica de
Agrupamento, foi utilizado como critério de entrada o valor da probabilidade (valor-
p), o valor da elipse de desvio padrão (DP) e a quantidade mínima de acidentes por
agrupamento, tais parâmetros são analisados nesta seção com o intuito de verificar
se o valor do resultado e/ou da representação visual dos agrupamentos de 1ª e 2ª
ordem são afetados conforme a mudança dos valores. Para a análise destes
critérios de entrada são testados os valores máximos e mínimos referente de cada
um, usando como linha de atuação o total de acidentes para uma quantidade
mínima de 20 acidentes por agrupamento.
A Tabela 4.7 apresenta os resultados da quantidade de agrupamentos de 1ª, 2ª e 3ª
ordem para cinco valores diferentes da variável t (valor-p) e três valores diferentes
para o desvio padrão. Os resultados mostram que o aumento ou a diminuição do
valor de t ou do desvio padrão não influência de forma significativa os resultados.
Em relação ao total de agrupamentos formados, para os valores de t, existe uma
pequena variação em torno de 3,8%, já nos agrupamentos de 1ª ordem o número de
grupos formados são os mesmos para qualquer valor de t ou de DP. No que se
refere à quantidade de acidentes nos agrupamentos de 1ª ordem, há uma variação
máxima em torno de 1,2% para os valores de t.
Visualmente, o desvio padrão está relacionado à dimensão da elipse e
conseqüentemente ao número de incidentes contidos dentro de cada área. Como
exemplo, é apresentado na Figura 4.45 as elipses formadas nos agrupamentos de 1ª
e 2ª ordem, para uma quantidade mínima de 20 pontos e valor-p igual a 10%,
usando 1; 1,5 e 2 desvios padrões, onde é possível observar elipses com dimensões
diferentes porém com uma quantidade igual de acidentes contidos em cada uma
delas, portanto a alteração deste critério de entrada não ocasionou nos resultados
modificações na quantidade de acidentes nos grupos formados, estando a diferença
das elipses ligada apenas a representação visual de suas dimensões.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
143
Tabela 4.7. Análise da sensibilidade da quantidade de agrupamentos do total de acidentes
segundo a variação dos valores da variável t (valor- p) e do desvio padrão – 2006.
Agrupamentos
Desvio
Padrão
(DP)
Valor de
z
Valor t
1ª
ordem
2ª
ordem
3ª
ordem
Total
Quant. Acidentes
nos agrupamentos
de 1ª ordem
-3,719 0,01% 74 6 0 80 2.601
-1,282 10% 74 8 0 82 2.619
0 50% 74 8 0 82 2.618
1,282 90% 74 8 1 83 2.628
1 DP
3,090 99,9% 74 8 1 83 2.633
-3,719 0,01% 74 6 0 80 2.601
-1,282 10% 74 8 0 82 2.619
0 50% 74 8 0 82 2.618
1,282 90% 74 8 1 83 2.628
1,5 DP
3,090 99,9% 74 8 1 83 2.633
-3,719 0,01% 74 6 0 80 2.601
-1,282 10% 74 8 0 82 2.619
0 50% 74 8 0 82 2.618
1,282 90% 74 8 1 83 2.628
2 DP
3,090 99,9% 74 8 1 83 2.633
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
144
Figura 4.45. Visualização das elipses de 1; 1,5 e 2 desvios padrões referente aos
agrupamentos de 1ª e 2ª ordem - Vitória, 2006.
Com relação à quantidade mínima de pontos por agrupamento (n), a Tabela 4.8
apresenta os resultados dos agrupamentos para as quantidades mínimas de 20, 25,
30, 40 e 50 acidentes, com desvio padrão igual a 1,5 e valor–p igual a 10%. Os
valores descritos na Tabela diferem significativamente de acordo com as variações
de n, com uma disparidade de até 616% ao passar de uma quantidade mínima de
20 pontos para 50 pontos. Quanto a quantidade de acidentes nos agrupamentos de
1ª ordem esse percentual difere em aproximadamente 370%. Portanto a quantidade
mínima de pontos se apresenta como um dos critérios de entrada a ser considerado
crítico, pois qualquer alteração neste parâmetro pode resultar em quantidades,
direção e localização (Figura 4.46) de agrupamentos totalmente díspares.
Capítulo 4 – Resultados e Discussão
145
Tabela 4.8. Análise de sensibilidade da quantidade mínima de acidentes
por agrupamentos – 2006.
Agrupamentos
Quant.
mínima de
acidentes
1ª
ordem
2ª
ordem
Total
Quant. Acidentes
nos agrupamentos
de 1ª ordem
20 74 8 82 2.619
25 53 3 56 2.143
30 44 2 46 1.904
40 23 1 24 1.191
50 12 0 12 706
Figura 4.46. Visualização das quantidades mínimas de acidentes por agrupamento
referente aos agrupamentos de 2ª ordem - Vitória, 2006.
Capítulo 5 – Conclusões e Recomendações
146
CAPÍTULO 5
CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
O presente capítulo destaca os principais resultados e a importância da metodologia
desenvolvida ao longo deste trabalho, bem como as sugestões para a continuidade
e desenvolvimento de trabalhos futuros aplicados a esta área de pesquisa.
5.1 CONCLUSÕES
Nos últimos anos, diversas pesquisas voltadas para a segurança viária têm sido
desenvolvidas e aplicadas nos principais centros urbanos das capitais brasileiras,
visando diminuir os problemas gerados por este fenômeno. Dentre os métodos mais
utilizados para a mensuração e a caracterização neste tipo de incidente, o Sistema
de Informações Geográficas (SIG) associados às ferramentas de análise espacial
vem se destacando por ser um instrumento eficiente na identificação de áreas
críticas, dependências, tendências espaciais de crescimento, observações atípicas,
bem como na análise da distribuição espacial e temporal dos acidentes e na
identificação de locais críticos.
O desenvolvimento desta dissertação fundamentou-se na caracterização espacial e
na identificação de locais críticos dos acidentes de trânsito da cidade de Vitória,
tendo como ferramenta de análise as técnicas de análise exploratória por áreas e de
padrões pontuais. Os resultados encontrados na etapa de descrição dos acidentes
de trânsito mostraram que tanto nos acidentes com vítima quanto nos acidentes sem
vítima a distribuição temporal dos acidentes em relação aos meses do ano de 2006
procedem de forma bastante semelhantes, com uma média de 638 acidentes por
mês, apresentando comportamentos diferenciados somente nos meses de março e
julho/agosto, com decrescimento e aumento no número de acidentes com vítimas e
sem vítimas, respectivamente. Quanto aos dias da semana, as maiores ocorrências
tiveram prevalência na sexta-feira, representando 18% dos casos.
Capítulo 5 – Conclusões e Recomendações
147
Concluiu-se também que a maior parte dos acidentes ocorreu no período da tarde,
com pico no horário das 12:00h às 15:00h nos acidentes sem vítimas e das 15:00h
às 18:00h nos acidentes com vítimas. Os maiores responsáveis pelos acidentes
registrados em 2006 foram os homens, com mais de 60% dos casos e 81% nos
incidentes com vítimas. No geral, o acidente por colisão lateral foi o que apresentou
maior preponderância, seguidos dos acidentes do tipo choque em veículo parado,
sendo a maioria destes acidentes ocasionados por automóvel. No entanto, nos
casos em que há vítimas destacam-se os acidentes por atropelamento (2ª posição
no ranking) e os acidentes com envolvimento de moto, sendo este tipo de veículo
responsável por 30,2% dos eventos, fato considerado preocupante considerando
que o percentual da frota veicular de motos é expressivamente menor em relação a
frota de automóveis.
Com relação à severidade dos acidentes. Os resultados mostram que a maior parte
dos atropelamentos foram acometidos com maior periodicidade no mês de julho, no
turno da tarde e na sexta feira. Já nos acidentes fatais, os atropelamentos foram
responsáveis por 27,8% dos casos registrados no município, porém ocorrendo com
maior freqüência no período da manhã e da madrugada, no horário das 9:00h às
12:00h e das 3:00h às 6:00h, respectivamente.
Para caracterizar espacialmente os acidentes de trânsito de Vitória, na segunda
etapa deste trabalho, foram utilizados as ferramentas de análise exploratória de
dados em área. Estas ferramentas possibilitaram a identificação de áreas críticas e
tendências espaciais de crescimentos, assim como a identificação dos regimes de
associação espacial. Os resultados encontrados mostraram uma tendência de
crescimento destes eventos tanto para a região oeste quanto para a região norte da
baía de Vitória. Outra constatação foi a existência de duas regiões distintas com
baixos e altos índices de acidentes de trânsito: as regiões que apresentaram menor
taxa de acidentes estão localizadas em regiões periférica da cidade, onde
concentra-se um número maior de residências e menor volume de tráfego; já as
regiões com altas taxas, além de possuir um tráfego maior de veículo, estão
localizados em áreas que possuem uma maior concentração de atividades
comerciais e serviços.
Capítulo 5 – Conclusões e Recomendações
148
Também foram identificadas nesta análise, apresentando altas significâncias
estatísticas, duas regiões de associação espacial positiva ( zonas de altos índices),
localizadas nas região litorânea leste (bairros: Barro Vermelho, Praia do Canto,
Santa Lúcia e parte do bairro Enseada do Sua) e sudoeste da capital (bairro Centro
de Vitória e parte do bairro Forte São João), indicando estas regiões como áreas
críticas de acidentes de trânsito no município.
Outro resultado importante diz respeito à análise de padrões pontuais, terceira e
última etapa deste trabalho. Através do uso das ferramentas de análise de padrões
pontuais, foi possível apresentar a distribuição espacial e temporal dos acidentes, a
densidade pontual, a caracterização dos incides de acidentes segundo a tipologia
dos mesmos, além da identificação dos locais críticos.
Evidenciou-se que a distribuição dos acidentes de trânsito ocorridos durante os dias
úteis é menos dispersa que nos finais de semana e que a distribuição dos acidentes
fatais, dos passageiros e dos acidentes do tipo tombamento/capotamento estão
localizados em áreas cujas configurações espaciais encontram-se mais dispersas.
As tipologias atropelamento, ônibus e pedestres possuem áreas e sentidos de
deslocamentos semelhantes, assim como as tipologias colisão, motos e condutores,
estando os dois grupos localizados mais na região central da cidade, porém com
deslocamentos diferentes.
Numa visão mais detalhada da densidade dos acidentes, verificou-se que os
conglomerados formados encontram-se em áreas nobres e em locais cujo fluxo de
pessoas e carros são mais intensos, com densidades elevadas nos conglomerados
do Centro, Jardim da Penha, Santa Luzia e Praia do Canto. As concentrações por
atropelamento, ônibus ou por moto estão situados na região sudoeste da ilha de
Vitória, já as tipologias envolvendo o sexo masculino, colisão ou automóvel possuem
conglomerados bastantes semelhantes ao do total de acidentes, variando apenas o
grau de intensidade dos eventos em alguns dos conglomerados acima citados.
A maioria das regiões com possibilidade de aplicação de medidas táticas
encontrados nos agrupamentos de 2ª ordem, segundo as tipologias colisão e
atropelamento, estão os acidentes por colisão localizados na região litorânea leste
Capítulo 5 – Conclusões e Recomendações
149
da capital, destacando o conglomerado da Praia do Canto; e os acidentes por
atropelamento na região sudoeste da ilha de Vitória, destacando o bairro Centro de
Vitória e Ilha do Príncipe (próximo a Rodoviária de Vitória).
Os resultados obtidos com a aplicação das ferramentas de análise exploratória em
áreas e de padrões pontuais mostraram-se eficientes na identificação de locais e
áreas críticas de acidentes de transito do município de Vitória, servindo de suporte
para a elaboração de novos sistemas de apóio a tomada de decisão, mediante a
aplicação de medidas estratégicas, como exemplo:
• programas de prevenção de acidentes de trânsito visando a redução dos
acidentes com vítimas, alocação de mais agentes de trânsito e viaturas em
pontos estratégicos da cidade;
• campanhas de conscientização para os condutores e pedestres, implantação
de faixas e passarelas para pedestres nos locais onde o número de
ocorrência de acidentes por atropelamento são maiores, priorizando os locais
que são ponto de embarque e desembarque de pessoas, tendo como
exemplo os locais próximos a Rodoviária de Vitória e o Palácio Anchieta;
• nos acidentes envolvendo motociclistas, contemplar ações que envolvam
formação e treinamento, assim como ações de fiscalização visando o uso de
equipamentos de segurança;
• intensificar ações de fiscalização durante os finais de semana principalmente
no período da noite, priorizando os locais constituídos por bares,
lanchonetes, boates, restaurantes, entre outros, cujo consumo de bebidas
alcoólicas nestes locais tendem a serem maiores, destacando o bairro Praia
do Canto, próximo a Ponte de Camburi e a Ponte Ayrton Senna.
Por fim, conclui-se que as ferramentas de análise espacial são adequadas na
descrição de estudos relacionados à segurança viária, fornecendo aos órgãos
gestores de trânsito informações mais precisas, além de auxiliar na tomada de
decisões para a redução do número e da gravidade dos acidentes de trânsito do
município de Vitória, através da formulação de políticas públicas e ações preventivas
mais eficientes no controle destes eventos.
Capítulo 5 – Conclusões e Recomendações
150
5.2 RECOMENDAÇÕES PARA TRABALHOS FUTUROS
Com o objetivo de aprimorar os resultados encontrados neste trabalho, a seguir são
apresentadas algumas sugestões para trabalho futuros associados ao tema
proposto:
• Criação de uma rotina no SIG que colete todos os nomes de logradouros e
pontos de referência possíveis, cadastrando como informações
complementares às numerações dos pontos de referência e os nomes das
interseções próximos aos logradouros de ocorrência dos acidentes e fazer a
atualização dos logradouros e pontos de referência na base cartográfica.
• o desenvolvimento de um programa computacional para exportar informações
do banco de dados relacional de acidentes para os pacotes comerciais de
SIG;
• Uma análise mais detalhada sobre os acidentes com vítimas segundo o tipo
de vítima, desagregando a variável condutor em ciclistas, motoqueiros,
motoristas de automóveis, de ônibus, etc;
• Realização de uma análise da distribuição espacial e temporal dos acidentes
segundo as variáveis socioeconômicas, confrontando a distribuição espacial
dos acidentes com a distribuição central das zonas de análise de tráfego
ponderada pela variável socioeconômica, tais como população e emprego.
• Utilização de estimadores Bayesianos, com o intuito de reduzir a variabilidade
do conjunto de dados, fornecendo assim um diagnostico mais preciso para os
índices de acidentes;
• Caracterização dos índices de acidentes levando em conta a gravidade
desses eventos, com a aplicação do índice de severidade à técnica
Hierárquica de agrupamento do vizinho mais próximo, associando um
determinado peso a cada tipo de severidade;
• Aplicação de outras ferramentas não utilizadas neste trabalho, como as
ferramentas de análise confirmatória. Podendo ser utilizados os modelos
Capítulo 5 – Conclusões e Recomendações
151
espaciais como exemplo, as técnicas de regressão espacial que permitem o
estabelecimento das relações entre as variáveis, sendo aplicado para verificar
quais variáveis do banco de dados ou socioeconômicas poderiam ser
empregadas na predição desses eventos.
Referências Bibliográficas
152
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS
ANDRADE, S. M.; MELLO JORGE, M. H. P. Acidentes de Transporte Terrestre
em Município da Região Sul do Brasil. Revista de Saúde Pública, v.35(3), p.318-
320. 2001.
ASSUNÇÃO, R. M.; FILHO, C. C. B.; SILVA, B. F. A.; MARINHO, F. C.; REIS, I. A.;
ALMEIDA, M. C. M. Conglomerados de Homicídios e o Tráfico de Drogas em
Belo Horizonte, Minas Gerais, Brasil, de 1995 a 1999. Caderno de Saúde pública.
v.17(5), p. 1163-1171, 2001.
BORGES, E. S.; MORAIS NETO, G. C. Utilização de Sistemas de Informações
Geográficas na Identificação e Análise de Acidentes de Trânsito em Vitória.
2005. 40 f. Trabalho Acadêmico (Engenharia de Transportes) – Centro Tecnológico,
Universidade Federal do Espírito Santo, Vitória.
CÂMARA, G.; CASANOVA, M. A.; HEMERLY, A. S.; MAGALHÃES, G. C.;
MEDEIROS, C. M. B. Anatomia de Sistemas de Informação Geográfica. Instituto
Nacional de Pesquisas Espaciais – Divisão de Processamento de Imagens, São
José dos Campos, São Paulo, 1996.
CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. M. V.; FUCKS, S. D.; CARVALHO, M. S. Análise
Espacial e Geoprocessamento. In: FUCKS, S. D.; CARVALHO, M. S.; CÂMARA, G.;
MONTEIRO, A. M. V. Análise Espacial de Dados Geográficos. Instituto Nacional
de Pesquisas Espaciais – Divisão de Processamento de Imagens, São José dos
Campos, São Paulo, 2002a. Disponível em:
<http://www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/analise/>. Acesso em: 10 de janeiro de 2007.
CÂMARA, G.; CARVALHO, M. S.; CRUZ, O. G.; CORREA, V. Análise Espacial de
Área. In: FUCKS, S. D.; CARVALHO, M. S.; CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. M. V.
Análise Espacial de Dados Geográficos. Instituto Nacional de Pesquisas
Espaciais – Divisão de Processamento de Imagens, São José dos Campos, São
Paulo, 2002b. Disponível em: <
http://www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/analise/>. Acesso
em: 10 de janeiro de 2007.
Referências Bibliográficas
153
CÂMARA, G.; CARVALHO, M. S. Análise espacial de Eventos. In: FUCKS, S. D.;
CARVALHO, M. S.; CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. M. V. Análise Espacial de
Dados Geográficos. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais – Divisão de
Processamento de Imagens, São José dos Campos, São Paulo, 2002c. Disponível
em:<http://www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/analise/>. Acesso em: 10 de janeiro de
2007.
CÂMARA, G.; FUCKS, S. D.; CAMARGO, E. C. G. Análise Espacial de Superfície.
In: FUCKS, S. D.; CARVALHO, M. S.; CÂMARA, G.; MONTEIRO, A. M. V. Análise
Espacial de Dados Geográficos. Instituto Nacional de Pesquisas Espaciais –
Divisão de Processamento de Imagens, São José dos Campos, São Paulo, 2002d.
Disponível em: <http://www.dpi.inpe.br/gilberto/livro/analise/>. Acesso em: 10 de
janeiro de 2007.
CARVALHO, M. S. Aplicação de Métodos de Análise Espacial na Caracterização
de Áreas de Risco a Saúde. 1997. 149f. Tese (Doutorado em Engenharia
Biomédica) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Biomédica. Universidade
Federal do Rio de Janeiro, COOPE, Rio de Janeiro.
CBTU – COMPANHIA BRASILEIRA DE TRENS URBANOS. Disponível em: <
http://www.cbtu.gov.br/galerias/mapas/mapavit.htm>. Acesso em: 14 de mar de
2007.
CTB – CÓDIGO DE TRÂNSITO BRASILEIRO. Código de Trânsito Brasileiro: Lei
Nº 9.503, de 23 de setembro de 1997. 1997.
CUCCI NETO, J. Aplicações da Engenharia de Tráfego na Segurança dos
Pedestres. 1996. 189 f. Dissertação (Engenharia de Transporte) – Programa de
Pós-Graduação em Engenharia de Transportes . Escola Politécnica da Universidade
de São Paulo, São Paulo.
Davis, C. A.; Fonseca F. T. Conceitos e Aplicações em GIS. 1999.
Referências Bibliográficas
154
DENATRAN – DEPARTAMENTO NACIONAL DE TRÂNSITO; MINISTÉRIO DAS
CIDADES. Direção Defensiva: Trânsito seguro é um direito de todos. Brasília,
maio de 2005.
DENATRAN – DEPARTAMENTO NACIONAL DE TRÂNSITO. Frota de Veículos:
Distribuição por espécie e ano de fabricação. Registros Nacional de Acidentes e
Estatísticas de Trânsito – RENAEST, Brasília. Disponível em: <
http://www2.cidades.gov.br/renaest/listaNoticiaPublicada.do?op=noticia.publicada.list
aEstatistica >. Acesso em: 28 de março de 2008.
DETRAN-ES – DEPARTAMENTO DE TRÂNSITO DO ESPÍRITO SANTO.
Conceitos e Definições. Espírito Santo. Disponível em:
http://www.detran.es.gov.br/> Acesso em: 5 de dezembro de 2006.
DETRAN-ES – DEPARTAMENTO DE TRÂNSITO DO ESPÍRITO SANTO. Relatório
Anual de Estatística de Trânsito. Espírito Santo. Disponível em:
<http://www.detran.es.gov.br/>. Acesso em: 8 de fevereiro de 2007.
FRANÇA, A. M.; GOLDNER, L.G. Caracterização dos Acidentes de Trânsito em
Rodovias Utilizando um Sistema de Informações Geográficas. In: Congresso
Brasileiro de Cadastro Técnico Multifinalitário, 2006, Florianópolis. COBRAC 2006 -
Congresso Brasileiro de Cadastro Técnico Multifinalitário. Florianópolis: UFSC,
2006.
GOODCHILD, M. F. Spatial Analysis and GIS. National Center for Geographic
Information and Analysis, University of California, Santa Barbara, 2001. Disponível
em: <http://www.csiss.org/learning_resources/content/good_sa/>. Acesso em: 06 de
janeiro de 2007.
GOLD, P. A. Segurança de Trânsito: Aplicações de Engenharia para Reduzir
Acidentes. Washington, D.C.: Banco Interamericano de Desenvolvimento, 1998.
GWILLIAM, K. Cities on the Move: A World Bank Urban Transport Strategy Review.
Word Bank, Private Sector Development and Infrastructure Transport, p. 212, 2003.
Referências Bibliográficas
155
Disponível em: <http://www.worldbank.org/transport/urbtrans/cities_on_the_move.pdf
>. Acesso em: 31de out. de 2006.
HENRIQUE, C. S. Diagnóstico Espacial da Mobilidade e da Acessibilidade dos
Usuários do Sistema Integrado de Transporte de Fortaleza. 2004. 165f.
Dissertação (Mestrado em Engenharia de Transportes) - Programa de Pós-
Graduação em Engenharia de Transportes. Universidade Federal do Ceará,
Fortaleza.
HANCHEY, C. M.; THOMPSON, R.; DOYLE, D. Automated Collision Database
and Reporting System for Nashville. Institute of Transportation Engenieers - ITE
Journal, abril de 2000. Disponível em:
<http://findarticles.com/p/articles/mi_qa3734/is_200004/ai_n8898070/pg_1>. Acesso
em: 22 de fevereiro de 2008.
HÍJAR, M.; TROSTLE, J.; BRONFMAN, M. Pedestrian Injuries in Mexico: A Multi-
Method Approach. Social Science & Medicine, v. 57, p. 2149-2159. 2003.
IBGE – INSTITUTO BRASILEIRO DE GEOGRAFIA E ESTATÍSTICA. Disponível em:
< http://www.ibge.gov.br/home/>. Acesso em: 13 de março de 2007.
IPEA – INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA; ANTP –
ASSOCIAÇÃO NACIONAL DE TRANSPORTES PÚBLICOS. Impactos Sociais e
Econômicos dos Acidentes de Trânsito nas Aglomerações Urbanas: Síntese da
Pesquisa. Brasília, maio de 2003.
IPEA – INSTITUTO DE PESQUISA ECONÔMICA APLICADA; DETRAN –
DEPARTAMENTO NACIONAL DE TRÂNSITO. Impactos Sociais e Econômicos
dos Acidentes de Trânsito nas Rodovias Brasileiras. Brasília, dezembro de 2006.
KAMPEL, S. A.; CÂMARA, G.; QUINTANILHA, J. A. Análise Exploratória das
Relações Espaciais do Desflorestamento na Amazônia Legal Brasileira. In:
GISBRASIL 2000, 2000, Salvador. Anais GisBrasil 2000. Salvador, 2000.
Referências Bibliográficas
156
KLEIN, C. H. Mortes no Trânsito do Rio de Janeiro, Brasil. Caderno de Saúde
Pública. V. 10(supl.1). p. 168-176. 1994.
KILSZTAJN, S.; SILVA, C. R. L.; SILVA, D. F.; MICHELIN, A. C.; CARVALHO, A. R.;
FERRAZ, L. B. Taxa de Mortalidade por Acidentes de Trânsito e Frota de
Veículos. Revista de Saúde Pública, v. 35(3), p. 262-268. 2001.
MANTOVANI, V. R. Proposta de Um Sistema Integrado de Gestão em
Segurança de Tráfego-SIG SET. 2004. 175f. Dissertação (Mestrado em
Engenharia Urbana) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia Urbana.
Universidade Federal de São Carlos, São Paulo.
MARÍN, L.; QUEIROZ, M. S. Atualidade dos Acidentes de Trânsito na Era da
Velocidade: Uma Visão Geral. Caderno de Saúde Pública. V. 16(1). p. 7-21. 2000.
MEINBERG, F. F. Ferramentas para a análise de Acidentes de Trânsito com o
Uso de um Sistema de Informação Geográfico. Revista Informática Pública,
v.5(1), p.79-99. 2003.
MELIONE, L. P. R. Morbidade Hospitalar e Mortalidade por Acidentes de
Transporte em São José dos Campos, São Paulo. Revista Brasileira de
Epidemiologia, v.7(4), p. 461-472. 2004.
MELLO JORGE, M. H. P.; LATORRE, M. R. D. O. Acidentes de trânsito no Brasil:
Dados e Tendências. Caderno de Saúde Pública. V. 10( supl.1). p. 19-44.1994.
MELLO JORGE, M. H. P.; KOIZUMI, M.S. Acidentes de trânsito no Brasil: Um
Atlas de sua Distribuição. 1 ed. São Paulo:ABRAMET, 2007.V. 1, 192.p.
MENESES, F. A. B. Análise e Tratamento de Trechos Rodoviários Críticos em
Ambientes de Grandes Centros Urbanos. 2001. 263 f. Tese (Doutorado em
Engenharia de Transportes) – Programa de Pós-Graduação em Engenharia de
Transportes. Universidade Federal do Rio de Janeiro, Rio de Janeiro.
Referências Bibliográficas
157
MINISTÉRIO DA SAÚDE. Informações de Saúde. Brasília, 2008a. Disponível em:
<http://w3.datasus.gov.br/datasus/datasus.php>. Acesso em: 11 de março de 2008.
MINISTÉRIO DA SAÚDE. Indicadores de Mortalidade. Indicadores de Dados
Básicos – Brasil – 2006, Brasília, 2008b. Disponível em: <
http://tabnet.datasus.gov.br/cgi/idb2006/matriz.htm>. Acesso em: 12 de março de
2008.
MT - MINISTÉRIO DOS TRANSPORTES. Procedimentos para o Tratamento de
Locais Críticos de Acidentes de Trânsito. Programa de Redução de Acidentes de
Trânsito, Brasília, 2002.
NIJ – NATIONAL INSTITUTE OF JUSTICE. CrimeStat manual: A Spatial
Statistics Program for the Analysis of Crime Incident Locations. The National
Institute of Justice. Ned Levine & Associates, Washington, EUA, 2004. Disponível
em: < http://www.icpsr.umich.edu/CRIMESTAT/download.html>. Acesso em: 11 de
fevereiro 2008.
NWANERI, S. O. Mapping intersection accidents with GIS technology in
Huntsville, Alabama, U.S.A. IEEE International, v. 6, p. 3727 – 3729. 2003.
OMS – ORGANIZACIÓN MUNDIAL DE LA SALUD. Informe mundial sobre
prevención de los traumatismos causados por el tránsito: resumen. Ginebra,
2004.
OPAS – ORGANIZAÇÃO PAN-AMERICANA DE SAÚDE. Discurso de Horácio
Toro - Dia Mundial da Saúde. 2004. Disponível em: <
http://www.opas.org.br/mostrant.cfm?codigodest=209 >. Acesso em: 31 de outubro
de 2006.
PETCH, R. O.; HENSON, R. R. Child Road Safety in the Urban Environment. Journal
of Transport Geography, v. 8, p. 197-211. 2000.
PINA, M. F.; SANTOS, S. M. Conceitos Básicos de Sistemas de Informação
Geográfica e Cartografia Aplicados à Saúde. DIS/CICT/FIOCRUZ - Departamento
Referências Bibliográficas
158
de Informações em Saúde/Centro de Informação Científica e Tecnológica/Fundação
Oswaldo Cruz. Brasília: OPAS, 2000.
POZZETTI, P. H. Acidente de Trânsito: Algumas Considerações Sobre Sua Análise.
In: XII CONGRESSO BRASILEIRO DE TRANSPORTES PÚBLICOS, 1999, RECIFE.
Anais Eletrônicos do XII congresso da ANTP. Recife: ANTP, 1999.
PMV – PREFEITURA MUNICIPAL DE VITÓRIA. Informações Municipais.
Disponível em: < http://www.vitoria.es.gov.br/home.asp >. Acesso em: 15 de
fevereiro de 2008.
QUEIROZ, M.P.; LOUREIRO, C. F. G. Análise Espacial Exploratória dos Acidentes
de Trânsito Agregados nas Zonas de Tráfego de Fortaleza. In: XVII ANPET, 2003,
Rio de Janeiro. Anais do XVII Congresso de Pesquisa e Ensino em Transportes.
Rio de Janeiro: ANPET, 2003.
QUEIROZ, M. P. Análise Espacial dos Acidentes de Trânsito do Município de
Fortaleza. 2003. 124f. Dissertação (Mestrado em Engenharia de Transportes) -
Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Transportes. Universidade Federal
do Ceará, Fortaleza.
QUEIROZ, M. S.; OLIVEIRA, P. C. P. Acidentes de Trânsito: Uma Análise a Partir
da Perspectiva das Vítimas em Campinas. Psicologia & Sociedade, v.15(2),
p.101-123. 2003.
RAIA JUNIOR, A. Z.; SOUZA, F. R.; MATURANO, I. D.; ANDOLFATO, D.M. Banco
de Dados Espacial dos Acidentes de Trânsito Utilizando Sistemas de
Informações Geográficas. ANTP – Associação Nacional de Transportes Públicos,
2001. Disponível em: <http://portal.antp.org.br/Eventos/DirEventos.aspx>. Acessado
em: 17 de nov de 2006.
RAMOS, F.R. Análise Espacial de Estruturas Intra-Urbanas: O Caso de São
Paulo. 2002. 139f. Dissertação (Mestrado em Sensoriamento Remoto) - Programa
de Pós-Graduação em Sensoriamento Remoto. INPE - Instituto Nacional de
Pesquisas Espaciais, São José dos Campos, 2002.
Referências Bibliográficas
159
SANTOS, S. M.; BARCELLOS, C.; CARVALHO, M. S.; FLÔRES, R. Detecção dos
Aglomerados Espaciais de Óbitos por Causas Violentas em Porto Alegre, Rio
Grande do Sul, Brasil, 1996. Caderno de Saúde Pública, v. 17(5), p.1141-1151,
2001.
SANTOS, L.; FERREIRA, D. L. Sistema de Informação Geográfica Aplicado ao
Planejamento de Trânsito e Transportes. Revista Caminhos de Geografia, v.5(12),
p.94 -113. 2004.
SANTOS, M. A. F; GOBBI, W. A. O; FERREIRA, W. R. Análise Temporal da Morbi-
Mortalidade por Acidentes de Transporte no Município de Uberlândia (Mg):
Uma Questão de Saúde Pública. Revista Caminhos de Geografia, v.23(16), p.254 -
267. 2005.
SANTOS, L; RAIA JUNIOR, A. A. Distribuição Espacial dos Acidentes de
Trânsito em São Carlos (SP): Identificação de Tendências de Deslocamento
Através da Técnica de Elipse de Desvio Padrão. Revista Caminhos de Geografia,
v.7(18), p. 134-145. 2006a.
SANTOS, L; RAIA JUNIOR, A. A. Identificação de Pontos Críticos de Acidentes de
Trânsito no Município de São Carlos – SP – Brasil: Análise Comparativa Entre um
Banco de Dados Relacional – BDR e a Técnica de Agrupamentos Pontuais. In: II
CONGRESSO LUSO BRASILEIRO PARA O PLANEJAMENTO URBANO,
REGIONAL, INTEGRADO E SUSTENTÁVEL, 2006, Braga. Pluris 2006. Braga -
Portugal: Universidade do Minho. 2006b. Disponível em:
<http://www.civil.uminho.pt/planning/pluris2006/>. Acessado em: 22 de fev de 2007.
SANTOS, L; RAIA JUNIOR, A. A. Análise dos Acidentes de Trânsito do Município de
São Carlos SP Brasil, Utilizando Sistema de Informações Geográficas e Ferramentas
de Estatísticas Espacial. In: II CONGRESSO LUSO BRASILEIRO PARA O
PLANEJAMENTO URBANO, REGIONAL, INTEGRADO E SUSTENTÁVEL, 2006,
BRAGA. Pluris 2006. Braga - Portugal: Universidade do Minho. 2006c. Disponível
em: <
http://www.civil.uminho.pt/planning/pluris2006/>. Acessado em: 22 de fev de
2007.
Referências Bibliográficas
160
SETRAN/PMV - Secretaria Municipal de transporte e Infra-Estrutura Urbana de
Vitória. Programa de Prevenção de acidentes de Trânsito de Vitória 1999 – 2003.
ANTP – Associação Nacional de Transportes Públicos, 2003. Disponível em:
<http://portal.antp.org.br/Eventos/DirEventos.aspx>. Acessado em: 14 de mar de
2007.
SILVA, A. B.;Sistemas de Informações Geo-referenciadas: Conceitos e
fundamentos. Campinas, São Paulo: Unicamp, 1999.
SMITH, R. C.; HARKEY, D. L..; HARRIS, B. Implementation of GIS-Based
Highway Safety Analyses: Bridging the Gap. Office of Safety Research and
Development Federal Highway Administration, Publication No. FHWA-RD-01-039,
US, January 2001. Disponível em: <http://www.tfhrc.gov/safety/pubs/1039.pdf>.
Acesso em: 27 de fevereiro de 2007.
TEIXEIRA, G. L.; Uso de Dados Censitários para Identificação de Zonas
Homogêneas para Planejamento de Transportes Utilizando Estatística
Espacial. 2003. Dissertação (Mestrado em Transportes) - Programa de Pós-
Graduação em Transportes. Faculdade de Tecnologia. Universidade de Brasília, DF.
YAMADA, M.G. Impacto dos Radares Fixos na Velocidade e na Acidentalidade
em Trecho da Rodovia Washington Luís. 2005. 138f. Dissertação (Mestrado em
Engenharia de Transporte) - Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil.
Universidade de São Paulo, São Paulo.
WAISELFISZ, J. J. Mapa da Violência: Os jovens do Brasil. Rio de janeiro:
UNESCO, 2006.
WISE, S.; HAINING, R.; SIGNORETTA, C. The Role of Visualization in the
Exploratory Spatial Data Analysis of Area-based Data. Proceedings of the 3rd
International Conference on GeoComputation, University of Bristol, Reino Unido,
1998. Disponível em: <http://www.geocomputation.org/1998/> Acesso em: 17 de jan
2007.
Anexos
161
ANEXO A
Zonas de Tráfego do Município de Vitória
49
80
48
32
50
45
10
74
24
8
30
2
68
67
34
5
3
83
47
59
6
14
17
73
1
46
77
7
71
35
65
69
64
23
81
70
37
58
79
4
52
21
31
36
18
11
43
38
51
41
29
40
42
44
56
61
33
75
82
84
16
26
27
22
76
53
12
72
20
57
55
66
13
63
25
62
60
54
15
39
28
78
19
0 1 2
Km
Base cartográfica: Oficina Engenheiros
Consultores Associados - 2007
Zonas de Tráfego do Município de Vitória
85
Figura 1. Zonas de tráfego do município de Vitória.
Anexos
162
ANEXO B
Dados de Acidentes de Trânsito do Município de Vitória
Tabela 1. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo os meses do ano
e a natureza do acidente –2006.
Natureza do acidente
Com vítimas Sem vítimas
Total
n
o
de casos
% n
o
de casos
%
n
o
de casos
%
Jan 115 7,2 426 7,0
541 7,1
Fev 128 8,0 480 7,9
608 7,9
Mar 117 7,3 559 9,2
676 8,8
Abr 125 7,8 471 7,8
596 7,8
Mai 130 8,1 518 8,6
648 8,5
Jun 144 9,0 581 9,6
725 9,5
Jul 155 9,7 511 8,4
666 8,7
Ago 159 9,9 504 8,3
663 8,7
Set 130 8,1 488 8,1
618 8,1
Out 129 8,1 498 8,2
627 8,2
Nov 125 7,8 502 8,3
627 8,2
Dez 141 8,8 519 8,6
660 8,6
Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100
Média 133,17 504,75 637,92
Mês
Desvio Padrão 13,85 39,84 46,44
Tabela 2. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo os
dias da semana e a natureza do acidente – 2006.
Natureza do acidente
Com vítimas Sem vítimas
Total
n
o
de casos
% n
o
de casos
%
n
o
de casos %
Dom 199 12,5 559 9,2
758 9,9
Seg 220 13,8 910 15,0
1.130 14,8
Ter 203 12,7 943 15,6
1.146 15,0
Qua 230 14,4 859 14,2
1.089 14,2
Qui 242 15,1 914 15,1
1.156 15,1
Sex 279 17,5 1.102 18,2
1.381 18,0
Sáb 225 14,1 770 12,7
995 13,0
Dia da semana
Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100
Anexos
163
Tabela 3. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo o turno – 2006.
Natureza do acidente
Com vítimas Sem vítimas
Total
n
o
de casos
% n
o
de casos
%
n
o
de casos %
Madrugada
185 11,6 319 5,3
504 6,6
Manhã 468 29,3 1.808 29,8
2.276 29,7
Tarde 566 35,4 2.466 40,7
3.032 39,6
Noite 379 23,7 1.464 24,2
1.843 24,1
Turno
Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100
Tabela 4. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo
as condições do tempo e os meses do ano – 2006.
Condições do tempo
Bom Chuva Garoa Neblina
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
Jan 520 7,5 19 3,5 2 1,2 0 0,0
Fev 599 8,6 7 1,3 2 1,2 0 0,0
Mar 576 8,3 77 14,2 23 14,3 0 0,0
Abr 560 8,1 25 4,6 11 6,8 0 0,0
Mai 647 9,3 0 0,0 1 0,6 0 0,0
Jun 650 9,4 58 10,7 17 10,6 0 0,0
Jul 627 9,0 30 5,5 9 5,6 0 0,0
Ago 615 8,8 38 7,0 10 6,2 0 0,0
Set 569 8,2 32 5,9 17 10,6 0 0,0
Out 558 8,0 45 8,3 23 14,3 1 100,0
Nov 502 7,2 101 18,6 24 14,9 0 0,0
Dez 528 7,6 110 20,3 22 13,7 0 0,0
Total 6951 100 542 100 161 100 1 100
Média 579,25 45,17 13,42 0,08
Mês
Desvio Padrão
49,16 35,09 8,77 0,29
Anexos
164
Tabela 5. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo
a característica da via – 2006.
Natureza do acidente - 2006
Com vítima Sem vítima
Total
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
Cruzamento 215 13,5 545 9,0
760 9,9
Curva 209 13,1 501 8,3
710 9,3
Entrocamento 106 6,6 403 6,7
509 6,6
Reta 1.055 66,0 4.579 75,6
5.634 73,6
Trevo 13 0,8 29 0,5
42 0,5
1
Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100
Aclive 51 3,2 151 2,5
202 2,6
Declive 78 4,9 182 3,0
260 3,4
Plano 1.469 91,9 5.724 94,5
7.193 94,0
2
Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100
Mão dupla 1.300 81,4 4.814 79,5
6.114 79,9
Mão única 298 18,6 1.243 20,5
1.541 20,1
3
Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100
Divisor físico de pista 956 59,8 3.550 58,6
4.506 58,9
Marca contínua/intermitente 57 3,6 232 3,8
289 3,8
Marca divisora apagada 30 1,9 82 1,4
112 1,5
Marca divisora inexistente 133 8,3 859 14,2
992 13,0
Marca dupla contínua 124 7,8 320 5,3
444 5,8
Marca intermitente 240 15,0 821 13,6
1.061 13,9
Marca simples contínua 58 3,6 193 3,2
251 3,3
Características da via
4
Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100
Anexos
165
Tabela 6. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo
o tipo de acidente –2006.
Natureza do acidente – 2006
Com vítimas Sem vítimas
Total
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
Atropelamento 301 18,8 0 0,0
301 3,9
Atropelamento de animal 3 0,2 0 0,0
3 0,0
Choque
Veículo parado 136 8,5 1.630 26,9
1.766 23,1
Objeto fixo 140 8,8 215 3,5
355 4,6
Colisão
Lateral 565 35,4 2.116 34,9
2.681 35,0
Traseira 176 11,0 1.568 25,9
1.744 22,8
Frontal 58 3,6 83 1,4
141 1,8
Tombamento/Capotamento 13 0,8 7 0,1
20 0,3
Outros 206 12,9 438 7,2
644 8,4
Tipo de acidente
Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100
Tabela 7. Percentual dos Acidentes de trânsito por atropelamento segundo
o dia da semana e o turno – 2006.
Acidentes por atropelamento - 2006
Turno
madrugada manhã tarde noite
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
Total
Dom 9 42,9 6 5,9 4 3,5 7 11,1
26
Seg 2 9,5 11 10,8 15 13,0 5 7,9
33
Ter 1 4.8 11 10,8 19 16,5 11 17,5
42
Qua 1 4,8 16 15,7 18 15,7 9 14,3
44
Qui 1 4,8 23 22,5 15 13,0 13 20,6
52
Sex 3 14,3 22 21,6 34 29,6 11 17,5
70
Sáb 4 19,0 13 12, 10 8,7 7 11,1
34
Dia da semana
Total 21 100 102 100 115 100 63 100 301
Anexos
166
Tabela 8. Percentual dos Acidentes de trânsito por atropelamento segundo
os meses do ano – 2006.
Acidentes por atropelamento –
2006
n
o
de casos %
Jan 18 6,0
Fev 20 6,6
Mar 23 7,6
Abr 26 8,6
Mai 22 7,3
Jun 32 10,6
Jul 37 12,3
Ago 26 8,6
Set 28 9,3
Out 31 10,3
Nov 17 5,6
Dez 21 7,0
Total 301 100
Média 25,08
Mês
Desvio Padrão
6,08
Tabela 9. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo
o tipo de veículo –2006.
Natureza do acidente
Com vítimas Sem vítimas
Total
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
Automóvel 1.334 47,7 9.224 74,7
10.558 69,7
Bicicleta 131 4,7 16 0,1
147 1,0
Caminhão 61 2,2 631 5,1
692 4,6
Caminhoneta 200 7,2 1.246 10,1
1446 9,5
Moto 843 30,2 433 3,5
1276 8,4
Ônibus 157 5,6 497 4,0
654 4,3
Outros 45 1,6 176 1,4
221 1,5
Não informado 23 0,8 125 1,0
148 1,0
Tipo de veículo
Total 2.794 100 12.348 100 15.142 100
Anexos
167
Tabela 10. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo
o sexo dos condutores – 2006.
Natureza do acidente – 2006
Com vítimas Sem vítimas
Total
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
Feminino 337 12,1 2.427 19,7
2.764 18,3
Masculino 2.262 81,0 7.872 63,8
10.134 66,9
Não informado 195 7,0 2.049 16,6
2.244 14,8
Sexo
Total 2.794 100 12.348 100 15.142 100
Tabela 11. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo
a severidade e o tipo de acidente – 2006.
Severidade do acidente
Parcial Fatal
Total
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
Atropelamento 346 17,7 5 27,8
351 17,8
Choque
Objeto fixo 219 11,2 3 16,7
222 11,2
Veículo parado 154 7,9 0 0,0
154 7,8
Colisão
Frontal 66 3,4 2 11,1
68 3,4
Lateral 665 34,0 6 33,3
671 34,0
Traseira 210 10,7 0 0,0
210 10,6
Tombamento/Capotamento
17 0,9 0 0,0
17 0,9
Outros 280 14,3 2 11,1
282 14,3
Tipo de acidente
Total 1.957 100 18 100 1.975 100
Anexos
168
Tabela 12. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo
a severidade do acidente e o tipo de vítima – 2006.
Severidade do acidente
Parcial Fatal
Total
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
Condutor 1.182 60,4 11 61,1
1.193 60,4
Passageiro 418 21,4 3 16,7
421 21,3
Pedestre 357 18,2 4 22,2
361 18,3
Tipo de vítima
Total 1.957 100 18 100 1.975 100
Tabela 13. Acidentes de trânsito do município de Vitória segundo
a severidade do acidente e o período do dia – 2006.
Severidade do acidente
Parcial Fatal
Total
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
n
o
de
casos
%
Madrugada 269 13,7 5 27,8
274 13,9
Manhã 538 27,5 5 27,8
543 27,5
Tarde 678 34,6 4 22,2
682 34,5
Noite 472 24,1 4 22,2
476 24,1
Período
Total 1.957 100 18 100 1.975 100
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
Milhares de Livros para Download:
Baixar livros de Administração
Baixar livros de Agronomia
Baixar livros de Arquitetura
Baixar livros de Artes
Baixar livros de Astronomia
Baixar livros de Biologia Geral
Baixar livros de Ciência da Computação
Baixar livros de Ciência da Informação
Baixar livros de Ciência Política
Baixar livros de Ciências da Saúde
Baixar livros de Comunicação
Baixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNE
Baixar livros de Defesa civil
Baixar livros de Direito
Baixar livros de Direitos humanos
Baixar livros de Economia
Baixar livros de Economia Doméstica
Baixar livros de Educação
Baixar livros de Educação - Trânsito
Baixar livros de Educação Física
Baixar livros de Engenharia Aeroespacial
Baixar livros de Farmácia
Baixar livros de Filosofia
Baixar livros de Física
Baixar livros de Geociências
Baixar livros de Geografia
Baixar livros de História
Baixar livros de Línguas
Baixar livros de Literatura
Baixar livros de Literatura de Cordel
Baixar livros de Literatura Infantil
Baixar livros de Matemática
Baixar livros de Medicina
Baixar livros de Medicina Veterinária
Baixar livros de Meio Ambiente
Baixar livros de Meteorologia
Baixar Monografias e TCC
Baixar livros Multidisciplinar
Baixar livros de Música
Baixar livros de Psicologia
Baixar livros de Química
Baixar livros de Saúde Coletiva
Baixar livros de Serviço Social
Baixar livros de Sociologia
Baixar livros de Teologia
Baixar livros de Trabalho
Baixar livros de Turismo
