Acidentes rodoviários das estradas nacionais de Portugal : estudo da associação entre as variáveis recolhidas

Este artigo trabalha com a determinação do grau de associação entre algumas variáveis relacionadas aos elementos que afetam a segurança rodoviária (condutor, veículo, estrada e ambiente viário). Os acidentes ocorridos nas estradas nacionais da região norte de Portugal no período de 1999 a 2008 formam a base de dados considerada. Mostrou-se empiricamente, através do teste de associação qui-quadrado, que as variáveis estudadas (fatores atmosféricos, traçado da via, habilitação de condução, passageiros vítimas, peões vítimas e condutores vítimas) estão todas associadas com a natureza do acidente. No entanto, a maioria das associações é fraca. Cabe destacar que os resultados obtidos serão utilizados no desenvolvimento de um modelo de previsão de acidentes para a rede rodoviária estudada.This paper seeks to determine the degree of association between selected variables associated to aspects of road safety (driver, vehicle, road and road environment). The database used consists of accident statistics for roads in Northern Portugal in the period 1999 to 2008. Empirical data analysis using Chi-square testing for association shows that the variables weather conditions, road layout, passengers, pedestrians and driver victims are all associated to the type of accident, although the degree of association is low. The results obtained will be used to develop an accident prediction model for the road network studied

Acidentes de viação em interseções de três ramos : estudo comparativo das formas funcionais do tráfego e das técnicas de modelação

Os acidentes de viação apresentam uma enorme carga social e económica, que é imposta à sociedade. Portanto, o conhecimento dos fatores que afetam a probabilidade de ocorrência dum acidente tem sido um domínio de investigação de há muitas décadas, o qual está longe de se esgotar. Assim, este trabalho estuda os acidentes ocorridos em 177 interseções de três ramos inseridas nas estradas nacionais – EN´s da região norte de Portugal (2005-2010), sendo apresentada uma contribuição inicial para o desenvolvimento de modelo de previsão de acidentes (MPA), em que considera-se quatro formas funcionais diferentes do tráfego nas aproximações das interseções e difundidas no estudo da sinistralidade. As técnicas de modelação utilizadas foram: (i) Modelos Lineares Generalizados – MLG; (ii) Equações de Estimação Generalizadas – EEG e (iii) Modelos Zero Inflacionados (ZIP e ZINB), com distribuições de Poisson e binomial negativa para a componente do erro aleatório. Obteve-se duas bases de dados, uma geral e uma derivada, com os acidentes e o tráfego das interseções, sendo uma para dados longitudinais (1062 observações) e outra para dados agregados. Como resultado apenas as EEG e os MLG forneceram modelos válidos, tendo sido identificada a melhor forma funcional em ambos os casos

Acidentes rodoviários do tipo colisões nas estradas nacionais na região do Minho: modelos de previsão para segmentos rodoviários

Este artigo estuda as colisões ocorridas na região norte portuguesa (1999-2010). Apresenta-se uma contribuição inicial para modelo de previsão de acidentes (MPA), especificamente colisões. Foram analisadas frequência de colisões, tráfego médio diário anual (TMDA) e características geométricas de 88 segmentos de 200m fora de áreas urbanas, inseridos em estrada nacionais de duas faixas de sentidos opostos. O procedimento de equações de estimação generalizadas – EEG foi aplicado a seis bases de dados distintas. A estrutura de correcção predominante nos modelos foi a permutável. Os principais fatores contribuintes para a ocorrência das colisões foram TMDA, sinuosidade vertical e densidade de pontos de acesso. O MPA aceitável identificado foi o de período cumulativo de quatro anos.FEDE

Modelling tyre-road noise with data mining techniques

The research aimed to establish tyre-road noise models by using a Data Mining approach that allowed to build a predictive model and assess the importance of the tested input variables. The data modelling took into account three learning algorithms and three metrics to define the best predictive model. The variables tested included basic properties of pavement surfaces, macrotexture, megatexture, and uneven- ness and, for the first time, damping. Also, the importance of those variables was measured by using a sensitivity analysis procedure. Two types of models were set: one with basic variables and another with complex variables, such as megatexture and damping, all as a function of vehicles speed. More detailed models were additionally set by the speed level. As a result, several models with very good tyre-road noise predictive capacity were achieved. The most relevant variables were Speed, Temperature, Aggregate size, Mean Profile Depth, and Damping, which had the highest importance, even though influenced by speed. Megatexture and IRI had the lowest importance. The applicability of the models developed in this work is relevant for trucks tyre-noise prediction, represented by the AVON V4 test tyre, at the early stage of road pavements use. Therefore, the obtained models are highly useful for the design of pavements and for noise prediction by road authorities and contractors.This research was financed by FEDER Funds through “Programa Operacional Factores de Competitividade – COMPETE” and by Portuguese Funds through FCT – “Fundação para a Ciência e a Tecnologia”, within the Project PEst-OE/ECI/UI4047/2014

Desenvolvimento dum modelo de previsão de acidentes

Tese de Doutoramento em Segurança RodoviáriaOs acidentes de viação apresentam uma enorme carga social e económica que é imposta à sociedade. A ocorrência destes acidentes em estradas rurais e urbanas criou a necessidade premente de desenvolver estratégias para auxiliar as administrações rodoviárias a reduzir a sinistralidade rodoviária e os seus impactos na sociedade. Assim, o conhecimento dos fatores que afetam a probabilidade de ocorrência dum acidente tem sido um domínio de investigação de há muitas décadas, o qual está longe de se esgotar, envolvendo: (i) condutor; (ii) estrada e ambiente viário; (iii) veículo. Apesar desse investimento na investigação, há ainda evidências da necessidade de aprofundar a compreensão da previsão dos acidentes em diferentes ambientes rodoviários e tipos de estradas, desenvolvendo modelos que integrem as variáveis significativas na explicação dos acidentes. Estas variáveis devem incluir os fatores que influenciam o comportamento do condutor, assim como as características que refletem a consistência do traçado. O estudo desenvolvido pretendeu dar resposta a estas questões, em particular para o contexto da rede rodoviária nacional de elevada densidade implantada em ambientes rodoviários caracterizados por forte ocupação do solo, quer habitacional quer comercial e industrial. Neste estudo, os modelos de previsão dos acidentes de viação foram desenvolvidos com o auxílio de técnicas de modelação tradicionais como os modelos lineares generalizados – MLG e também com o auxílio das equações de estimação generalizadas – EEG. Os modelos apresentam desagregações por elementos viários (interseções de três ramos e segmentos), por diferentes comprimentos de segmento (200 e 400 metros), por tipo de acidente (acidentes totais e colisões) e ainda é introduzida uma nova forma de desagregação, a temporal. Através da validação cruzada leave one out verificou-se o bom desempenho de grande parte dos modelos, onde as características do ambiente rodoviário assumem uma contribuição significativa para os níveis de acidentes, como, por exemplo, a densidade de travessias pedonais nos segmentos e a presença de travessias pedonais nas interseções. Da análise da qualidade dos modelos desenvolvidos, considera-se que o presente trabalho constitui uma contribuição importante para a melhoria da segurança rodoviária nas estradas nacionais, visto que os modelos desenvolvidos podem ser utilizados diretamente pelos responsáveis da gestão da infraestrutura rodoviária no sentido de fundamentar intervenções na mesma, direcionadas para a mitigação da sinistralidade.Traffic crashes have placed a huge social and economic burden on society. The occurrence of crashes on rural and urban roads call for strategies to support the road administration in their efforts to reduce them. Thus, identifying factors influencing crash probability has been a leading object of research for many decades and still is. Such research targets: (i) the driver; (ii) the road and its environment; (iii) the vehicle. There is strong evidence of a need to gain better knowledge of crash prevention aspects associated to different types of road and different territorial zones using models that integrate all the known significant explanatory variables for crashes. Those include factors that influence driver performance and characteristics that represent the influence of the consistency of the geometric design of the road segment. The research developed aimed to give an answer to those questions, in particular to the context of a dense national road network integrated in a road environment characterised by a heavy land occupation, either residential or commercial and industrial. In this study, the road crash prevention models were developed using Generalized Linear Models – GLM and Generalized Estimating Equations – GEE. They involved des-aggregation according to the roadway elements (three-leg junctions and road segments), by different segment-lengths (200 and 400 meters) and by category of crash (total crashes and collision). Additionally, a new type of des-aggregation was introduced, a temporal des-aggregation. Verification was performed using the leave one out cross-validation method which confirmed the good performance of most of the models, where the characteristics of the road environment, like the presence of pedestrian crossings on road segments or at the three-leg junctions, are shown to play a significant role in determining the crash rate. Consequently, this study makes an important contribution to improving road safety conditions on national roads, because the crash prevention models developed can be used directly by those responsible for highway infrastructure management as a means to basing their crash rate mitigation interventions.Fundação para a Ciência e a Tecnologia, através do Projeto SAFESPEED – Estratégias de gestão da velocidade: um instrumento para a implementação de soluções de gestão rodoviária seguras e eficientes (PTDC/TRA/72998/2006)

Acidentes rodoviários das estradas nacionais de Portugal : estudo da associação entre variáveis e modelos de previsão de acidentes

Este artigo trabalha com o estudo de acidentes rodoviários ocorridos na região Norte de Portugal dividido em duas partes. Na primeira, trabalha-se a determinação do grau de associação entre algumas variáveis relacionadas aos elementos que afetam a segurança rodoviária (condutor, veículo, estrada e ambiente viário). Mostrou-se empiricamente, através do teste de associação qui-quadrado, que as variáveis estudadas (fatores atmosféricos, traçado da via, habilitação de condução, passageiros vítimas, peões vítimas e condutores vítimas) estão todas associadas com a natureza do acidente. No entanto, a maioria das associações é fraca. Na segunda parte apresenta-se uma contribuição inicial para modelo de previsão de acidentes – MPA para as estradas nacionais da região Norte de Portugal, nomeadamente: NR-14, NR-101 e NR-206. Este estudo analisou a frequência de acidentes, o tráfego médio diário anual (TMDA) e as características geométricas de 88 segmentos de estrada de duas faixas e sentidos opostos. Os segmentos selecionados foram de 200 m de comprimento fora de áreas urbanas. O procedimento de equações de estimação generalizadas – EEG foi aplicado a 6 bases de dados distintas formadas pelo agrupamento dos dados originais no tempo e no espaço. Os resultados mostram que as diferentes observações dentro de cada segmento de estrada apresentam como dominante a estrutura correlação permutável. Este documento também analisa o impacto do tamanho da amostra sobre a capacidade do modelo de identificar os fatores que contribuem para a ocorrência de acidentes e destaca que esta questão deve considerar medidas para reduzir o número de observações zero da variável dependente (número total de acidentes). Os principais fatores que contribuem para ocorrência de acidentes nas estradas estudadas foram o volume de tráfego (expresso em TMDA), largura de faixa, sinuosidade vertical e a densidade de pontos de acesso. Um MPA aceitável foi identificado para as estradas, que avaliou o número total de acidentes para segmentos de 200 m para um período cumulativo de três anos. Em ambos os estudos a base de dados utilizada foi formada pelos acidentes ocorridos no período de 1999 à 2010.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT