Modelos espaciais de previsão de acidentes: uma avaliação do desempenho dos modelos a partir da incorporação de informações aprimoradas e a adequação de diferentes abordagens de modelagem espacial

Tipo de via

Urbana/Rodovias

Escopo das vias do estudo (tipo de via, km, limite de velocidade)

Estado de São Paulo (SP) / Flandres (Bélgica)

Resumo/Abstract

A indisponibilidade de variáveis explicativas de acidentes de trânsito tem sido um desafio duradouro no Brasil. Além da má implementação e acompanhamento de estratégias de segurança viária, esse inconveniente tem dificultado o desenvolvimento de estudos que poderiam contribuir com as metas nacionais de segurança no trânsito. Em contraste, países desenvolvidos tem construído suas estratégias efetivas com base em dados sólidos, e portanto, investindo tempo e dinheiro consideráveis na obtenção e criação de informações pertinentes. O objetivo dessa pesquisa é avaliar os possíveis impactos de dados suplementares sobre o desempenho de modelos espaciais, e a adequação de diferentes abordagens de modelagem espacial na previsão de acidentes. A intenção é notificar as autoridades brasileiras e de outros países em desenvolvimento sobre a importância de dados adequados. Nesta tese, foram definidos dois objetivos específicos: (I) investigar a acurácia do modelo espacial em sub-zonas sem amostragem; (II) avaliar o desempenho de técnicas de análise espacial de dados na previsão de acidentes. Primeiramente, foi realizado um estudo comparativo, baseado em modelos desenvolvidos para Flandres (Bélgica) e São Paulo (Brasil), através do método de Regressão Geograficamente Ponderada (RGP). Os modelos foram desenvolvidos para dois modos de transporte: ativos (pedestres e ciclistas) e motorizados (ocupantes de veículos motorizados). Subsequentemente, foi aplicado o método de holdout repetido nos modelos Flamengos, introduzindo duas abordagens de validação para GWR, denominados RGP holdout1 e RGP holdout2. Enquanto o primeiro é baseado nas estimativas de coeficientes locais derivados das sub-zonas vizinhas e medidas das variáveis explicativas para as sub-zonas de validação, o último usa as estimativas de acidentes das sub-zonas vizinhas, diretamente, para estimar os resultados para as sub-zonas ausentes. Por fim, foi comparado o desempenho de modelos RGP e outras abordagens, tais como Imputação pela Média de dados faltantes (IM), K-vizinhos mais próximos (KNN) e Krigagem com Deriva Externa (KDE). Os resultados mostraram que, adicionando os dados suplementares, reduções de 20% e 25% para o transporte motorizado, e 25% e 35% para o transporte ativo, foram resultantes em termos de Critério de Informação de Akaike corrigido (AICc) e Erro Quadrático Médio da Predição (EQMP), respectivamente. Do ponto de vista prático, os resultados poderiam ajudar a identificar hotspots e priorizar estratégias de coleta de dados, além de identificar, implementar e aplicar contramedidas adequadas. No que diz respeito às abordagens espaciais, RGP holdout2 teve melhor desempenho em relação a todas as outras técnicas e, provou que a RGP é uma técnica espacial apropriada para ambas as análises de previsão e impactos. Especialmente em países onde a disponibilidade de dados tem sido um problema, essa estrutura de validação permite que as acidentes sejam estimados enquanto, capturando efetivamente a variação espacial dos dados.

Resultados/Conclusões

Embora exista a conscientização sobre a importância da modelagem de previsão de acidentes espaciais, a implementação e o acompanhamento de estratégias de segurança no trânsito têm sido prejudicados pela falta de informações essenciais. Especialmente em países em desenvolvimento onde a disponibilidade de dados tem sido um problema, isso tem desencorajado pesquisadores e formuladores de políticas, pois eles frequentemente se encontram em situações em que precisam escolher entre não fazer nada ou restringir os modelos aos dados existentes. Em particular, essa desvantagem tem suprimido o desenvolvimento de estudos potenciais que poderiam contribuir para metas nacionais relacionadas à segurança no trânsito.

Comentários sobre o conteúdo (variáveis analisadas na avaliação de impacto, amostra/tipo de via, aspectos metodológicos e/ou conclusões

Resultados enfatizam a relação entre o tipo de colisões e as variações de velocidade nas faixas da esquerda e internas.