anÁlise espacial dos acidentes de trÂnsito do …livros01.livrosgratis.com.br/cp084867.pdf ·...

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

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

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


do tipo choque por veículo parado e objeto fixo - Vitória, 2006 ______________ 128


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


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


2.2 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


3.2 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


4.2 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).


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


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).


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 - 32,1SC - 32,0

PR - 31,0MS - 30,4TO - 30,0

GO - 29,4

ES - 25,8RO - 23,6

SE - 22,7DF - 22,1

AP - 20,8CE - 20,4

RS - 20,1RJ - 18,9

AL - 18,8RR - 18,2

SP - 17,9PB - 17,9

PI - 17,7MG - 17,4PE - 17,2

RN - 14,6MA - 14,2

AC - 13,2PA - 13,2

AM - 11,4BA - 9,6

0,0 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 30,0 35,0

Taxa de Mortalidade (100 mil habitantes)

Un

dad

es d

a F

eder

ação

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).


0

2

4

6

810

12

14

16

18

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004 Ano

Tax

a p

or

100

mil

hab

itan

tes

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,


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


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;


• 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.


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


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


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


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.


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 lindeiros1, 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).


• 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,


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.


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


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

jL

NF = (2.1)

onde:

Fj – freqüência de acidentes num determinado trecho j;

Nj – número de acidentes no trecho j; e,

Lj – 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.


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).


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:


V

NTA

610*

= (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:

610*

*VP

ATA = (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:

610*

** EVP

ATA = (2.5)

onde:

TA: taxa de acidentes por milhões de veículos x km;

A: número de acidentes no trecho;


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:

610*

*

º

VP

UPSdeNTA = (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:

610*

**

º

EVP

UPSdeNTA = (2.7)

onde:

TA: taxa de acidentes em UPS por milhões de veículos x km;

UPS: Unidade Padrão de Severidade;


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.


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.


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


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


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


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


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,


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.


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.


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 {A1,...,An}, cria-se a matriz W (n x n), em que cada um

de seus elementos wij representa uma medida de proximidade Ai e Aj, 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.


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


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


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:

iµ : média móvel

:iz diferença entre o valor do atributo no local i e a média de todos os atributos;

:ijw 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.


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

In

i

i

n

i

n

j

jiij

≠=

∑

∑∑

=

= =,

1

2

1 1 (2.9)

onde:

I: índice global de Moran

:n quantidade de áreas;


:jz diferença entre o valor do atributo no local j e a média de todos os atributos;


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

Cn

i

n

j

n

i

iij

n

i

n

j

jiij

,...,1:,,

)()1(

1 1 1

2

1 1

2

∀

−−

=

∑∑ ∑

∑∑

= = =

= = (2.10)


onde:

C: índice global de Geary;

:n quantidade de áreas;

:iy valor do atributo considerado no local i;

:jy valor do atributo considerado no local j;

:2

iy variância amostral global;


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


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 (Ii)

expressa pela seguinte equação:

ijpara

z

zzw

In

i

i

n

j

jiij

i ≠=

∑

∑

=

=,

1

2

1 (2.11)

onde:



:2

iz variância amostral global;


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


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

Gi 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

dGn

j

j

n

j

jij

i ≠=

∑

∑

=

=,)(

1

1 (2.12)

jqualquerpara

z

zw

dGn

j

j

n

j

jij

i ,)(

1

1*

∑

∑

=

== (2.13)

onde:


:ijw valor da matriz de proximidade espacial entre os locais i e j em função da

distância d.


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


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 (u1,...,un) 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

12

≥≤

= ∑

=

ττττ

λτ uuduud

ku i

n

i

i (2.14)

onde:

:ˆτλ estimador de intensidade,

:τ comprimento do raio,

:),( uud i distância euclidiana entre a i-ésima posição e a j-ésima amostra,


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

DIVMP = (2.15)

onde:

IVMP: índice do vizinho mais próximo;

Dp: distância média observada do vizinho mais próximo;

Da: 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

dD p

∑=

min (2.16)

onde:

dmin: distância mínima de um ponto a outro ponto;

N: quantidade de pontos.


Já a distância média aleatória do vizinho mais próximo é obtida usando a seguinte

expressão:

N

ADa 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 ⇒ Dp ≅ Da, evidencia a existência de

locais de aleatoriedade espacial entre os dados; IVMP <1⇒ Dp < Da, evidencia a

existência de locais com configurações espaciais mais agregadas do que o

esperado; e IVMP >1⇒ Dp > Da, 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).


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:

Da: distância média aleatória do vizinho mais próximo;

SEAleat : 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 (Da) 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(

22

ANN

ASEAleat ≅

−=

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,


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

YYXXYYXXYYXXarctg

ii

iiiiiiθ (2.20)

onde:

Xi: valor da longitude no ponto i;

Yi: 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:

xSXEixo *2= (2.23)

ySYEixo *2= (2.24)

e a área da elipse, que é expressa pela seguinte equação:

yx SSA **π= (2.25)


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.


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,


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


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


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.


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


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,


• 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.


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.


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


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 km2.

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.


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.


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).


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

206,6196,7

185,5174,1

161,2172,2

162,4

179,9173,7

165,3

0

50

100

150

200

250

1995

1996

1997

1998

1999

2000

2001

2002

2003

2004

2005

Ano

Tax

a p

or

mil

hab

itan

tes


73.1

7.9 5.42.3 0.9 0.7 0.6 0.3 0.1

0.0

20.0

40.0

60.0

80.0P

orc

enta

gem

Aut

omóv

el

Mot

ocic

leta

Cam

inho

nete

Cam

inhã

o

Mot

onet

a

Ôni

bus

Mic

ro-ô

nibu

s

Cam

inhã

otr

ator

Tra

tor

dero

das

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.


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.


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.


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%


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.


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.


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:


i

i

iV

KNTA

*= (3.1)

onde:

TAi : taxa de acidentes por zona;

Ni: quantidade de acidentes registrados por zona;

K: múltiplo de 10, neste caso igual a 10;e,

Vi: 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,


- 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,


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.


• 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


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.


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

Jan

Fev Mar Abr M

aiJu

n Jul

Ago Set OutNov Dez 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.


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).


5,8 5,8

19,5

2,42,9

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

no de casos % no de casos % no 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

Co

nd

içõ

es

do

tem

po

Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100


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 E

stad

o d

o

pav

imen

to

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


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

cara

cter

ísti

ca d

a vi

a

Figura 4.6. Percentual dos Acidentes de trânsito segundo as

características da via – Vitória, 2006.


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 veículoparado

Colisão traseira

Outros

Choque com objeto fixo

Colisão frontal

Tombamento/Capotamento

Tip

o d

e ac

iden

te

Figura 4.7. Percentual dos Acidentes de trânsito sem vítimas

segundo o tipo de acidente – Vitória, 2006.


0.0 10.0 20.0 30.0 40.0

%

Colisão lateral

Atropelamento

Outros

Colisão traseira


Choque com veículo parado

Colisão frontal


Atropelamento de animal

Tip

o d

e ac

iden

te

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).


0.0

10.0

20.0

30.0

40.0

50.0

Dom Seg Ter Qua Qui Sex Sáb

Dia da semana

%


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


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).

Automóvel74.8%

Outros1.4% Não informado

1.0%Caminhoneta

10.1%

Caminhão5.1%

Moto3.5%

Ônibus4.0%

Figura 4.11. Percentual dos Acidentes de trânsito sem vítima segundo o

tipo de veículo – Vitória, 2006.

Automóvel47%

Moto30%

Bicicleta5%

Caminhão2%

Outros2% Não informado

1%Ônibus

6%Caminhoneta

7%

Figura 4.12. Percentual dos Acidentes de trânsito com vítima segundo o

tipo de veículo – Vitória, 2006.


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.


Tabela 4.3. Distribuição dos acidentes de trânsito com vítimas do

município de Vitória, 2006.

Acidentes com vítimas no 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).

Atropelamento18%


11%

Colisão Lateral34%

Outros14%

Choque com veículo parado

8%Tombamento/ Capotamento

1%

Colisão Frontal3%

Colisão Traseira11%

Figura 4.14. Proporção dos acidentes de trânsito com vítimas parciais segundo

o tipo de acidente – Vitória, 2006.


Colisão Lateral33%

Atropelamento28%


17%

Colisão Frontal11%

Outros11%

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).

Condutor61.1%

Pedestre22.2%

Passageiro16.7%

Figura 4.16. Proporção dos acidentes fatais segundo o tipo de vítima – Vitória, 2006.


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


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


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 - 2008Fonte: 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 TráfegoVitória, 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


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



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 - 2006Legenda

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


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



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 TrânsitoVitória, 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


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.


46

64

62

0 1 2

Km



Diagrama Esp_MoranBoxMap

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.


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.


0 1 2

Km



se

Diagrama Esp_Moran

LISAMapSem 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 significânciaSignificância 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.


0 1 2

Km



se

Diagrama Esp_MoranMoranMap

01

23

Moran Map - 2006

Legenda

Moran Map do Índice de Acidentes de Trânsito - Vitória, 2006

0123

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.


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

Índ

ice

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


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

Dp>Da), enquanto que outros tipos de severidade encontram-se mais concentrados

em determinadas localidades (IVMP<1 e Dp<Da).

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 - Dp(m)

Distância média

aleatória do

IVMP - Da(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


Vítimas Fatais

Sem Vítimas

Vítimas Parciais

Atropelamento

Distribuição Espacial dos Acidentes de Trânsito Segundo o Tipo de Severidade- Vitória, 2006

0 1 2

Km


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.


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 - Dp(m)

Distância média

aleatória do

IVMP - Da(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.



Atropelamento

Colisão(frontal/lateral/traseira)

Choque(objeto fixo/

veículo parado)

Distribuição Espacial dos Acidentes de TrânsitoSegundo o Tipo de Acidente - Vitória, 2006

0 1 2

Km



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


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 - Dp(m)

Distância média aleatória

do IVMP - Da(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



Figura 4.27. Elipse do desvio padrão segundo o tipo de vítima - Vitória, 2006.


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


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

LegendaConcentração do total de acidentes

0 1 2

Km



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


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

LegendaConcentração dos acidentes - Atropelamento

baixo

médio

alto

0 1 2

Km



Figura 4.30. Análise de Kernel dos acidentes de trânsito por atropelamento – Vitória, 2006.


Concentração dos Acidentes de Trânsito por Choque Vitória, 2006

LegendaConcentração dos acidentes - Choque

0 1 2

Km

baixo

médio

alto




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.


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).


do tipo choque por veículo parado e objeto fixo – Vitória, 2006.



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


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


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


(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.


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


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

KmElaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008

Fonte: BPRv - 2006Base cartográfica: SESP - 2006

Figura 4.37. Técnica hierárquica de agrupamento do vizinho mais próximo

referente ao total de acidentes – Agrupamentos de 1ª ordem, 2006.


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.


Agrupamentos de 2ª Ordem Segundo o Total de Acidentes de Trânsito - Vitória, 2006

0 1 2

KmElaboração: Rosiane de Jesus Gomes - 2008

Fonte: BPRv - 2006Base cartográfica: SESP - 2006


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


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.


Agrupamentos de 1ª e 2ª Ordem dos Acidentes deTrânsito por Colisão - Vitória, 2006

0 1 2

Km

Legenda

Agrupamentos de 1ª ordem

Agrupamentos de 2ª ordem




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.


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


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).


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,


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.


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.


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


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.


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.


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.


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


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.


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


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.


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.


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.


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.


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.


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


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.


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.


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

4510

74

24

830

2

68

67

34

5

3

83

47

59

6

14

17

73

1

46

77

7

71

3565

69

6423

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 2722

76

53

12

72

20

5755

66

13

63

25

62

60

54

15

39

28

78

19

0 1 2

Km


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

no de casos % no de casos % no 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.




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

sem

ana

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.




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

Tu

rno

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

no de casos % no de

casos % no de casos %

no 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


a característica da via – 2006.

Natureza do acidente - 2006

Com vítima Sem vítima Total

no de casos % no de

casos % no 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

Car

acte

ríst

icas

da

via

4

Total 1.598 100 6.057 100 7.655 100

Anexos 165


o tipo de acidente –2006.

Natureza do acidente – 2006


no de casos % no de

casos % no 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

Tip

o d

e ac

iden

te

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

no de casos % no de

casos % no de casos % no 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

sem

ana

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

no 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


o tipo de veículo –2006.



no de casos % no de

casos % no 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

Tip

o d

e ve

ícu

lo

Total 2.794 100 12.348 100 15.142 100

Anexos 167


o sexo dos condutores – 2006.

Natureza do acidente – 2006


no de casos % no de

casos % no 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 Sex

o

Total 2.794 100 12.348 100 15.142 100


a severidade e o tipo de acidente – 2006.

Severidade do acidente

Parcial Fatal Total

no de casos % no de

casos % no 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

Tip

o d

e ac

iden

te

Total 1.957 100 18 100 1.975 100

Anexos 168


a severidade do acidente e o tipo de vítima – 2006.


Parcial Fatal Total

no de casos % no de

casos % no 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

Tip

o d

e ví

tim

a

Total 1.957 100 18 100 1.975 100


a severidade do acidente e o período do dia – 2006.


Parcial Fatal Total

no de casos % no de

casos % no 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 Per

íod

o

Total 1.957 100 18 100 1.975 100

Livros Grátis( http://www.livrosgratis.com.br )

Milhares de Livros para Download: Baixar livros de AdministraçãoBaixar livros de AgronomiaBaixar livros de ArquiteturaBaixar livros de ArtesBaixar livros de AstronomiaBaixar livros de Biologia GeralBaixar livros de Ciência da ComputaçãoBaixar livros de Ciência da InformaçãoBaixar livros de Ciência PolíticaBaixar livros de Ciências da SaúdeBaixar livros de ComunicaçãoBaixar livros do Conselho Nacional de Educação - CNEBaixar livros de Defesa civilBaixar livros de DireitoBaixar livros de Direitos humanosBaixar livros de EconomiaBaixar livros de Economia DomésticaBaixar livros de EducaçãoBaixar livros de Educação - TrânsitoBaixar livros de Educação FísicaBaixar livros de Engenharia AeroespacialBaixar livros de FarmáciaBaixar livros de FilosofiaBaixar livros de FísicaBaixar livros de GeociênciasBaixar livros de GeografiaBaixar livros de HistóriaBaixar livros de Línguas










http://www.livrosgratis.com.br/cat_1/administracao/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_2/agronomia/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_3/arquitetura/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_4/artes/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_5/astronomia/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_6/biologia_geral/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_8/ciencia_da_computacao/1











http://www.livrosgratis.com.br/cat_9/ciencia_da_informacao/1











http://www.livrosgratis.com.br/cat_7/ciencia_politica/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_10/ciencias_da_saude/1











http://www.livrosgratis.com.br/cat_11/comunicacao/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_12/conselho_nacional_de_educacao_-_cne/1















http://www.livrosgratis.com.br/cat_13/defesa_civil/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_14/direito/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_15/direitos_humanos/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_16/economia/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_17/economia_domestica/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_18/educacao/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_19/educacao_-_transito/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_20/educacao_fisica/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_21/engenharia_aeroespacial/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_22/farmacia/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_23/filosofia/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_24/fisica/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_25/geociencias/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_26/geografia/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_27/historia/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_31/linguas/1







Baixar livros de LiteraturaBaixar livros de Literatura de CordelBaixar livros de Literatura InfantilBaixar livros de MatemáticaBaixar livros de MedicinaBaixar livros de Medicina VeterináriaBaixar livros de Meio AmbienteBaixar livros de MeteorologiaBaixar Monografias e TCCBaixar livros MultidisciplinarBaixar livros de MúsicaBaixar livros de PsicologiaBaixar livros de QuímicaBaixar livros de Saúde ColetivaBaixar livros de Serviço SocialBaixar livros de SociologiaBaixar livros de TeologiaBaixar livros de TrabalhoBaixar livros de Turismo

http://www.livrosgratis.com.br/cat_28/literatura/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_30/literatura_de_cordel/1











http://www.livrosgratis.com.br/cat_29/literatura_infantil/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_32/matematica/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_33/medicina/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_34/medicina_veterinaria/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_35/meio_ambiente/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_36/meteorologia/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_45/monografias_e_tcc/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_37/multidisciplinar/1





http://www.livrosgratis.com.br/cat_38/musica/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_39/psicologia/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_40/quimica/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_41/saude_coletiva/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_42/servico_social/1









http://www.livrosgratis.com.br/cat_43/sociologia/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_44/teologia/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_46/trabalho/1







http://www.livrosgratis.com.br/cat_47/turismo/1







anÁlise espacial dos acidentes de trÂnsito do …livros01.livrosgratis.com.br/cp084867.pdf ·...

Documents