ACIDENTES RODOVIÁRIOS DO TIPO COLISÕES NAS ESTRADAS NACIONAIS NA REGIÃO DO MINHO: MODELOS DE PREVISÃO PARA SEGMENTOS RODOVIÁRIOS Jocilene Otilia Costa 1 , Maria Alice Prudêncio Jacques 2 , Elisabete Fraga Freitas 3 , Paulo António Alves Pereira 4 1 Universidade do Minho, Departamento de Engenharia Civil, 4800-058 Azurém, Guimarães, Portugal email: jocilene.mt@gmail.com 2 Universidade de Brasília, Departamento de Engenharia Civil, Brasília, Brasil 3 Universidade do Minho, Departamento de Engenharia Civil, 4800-058 Azurém, Guimarães, Portugal 4 Universidade do Minho, Departamento de Engenharia Civil, 4800-058 Azurém, Guimarães, Portugal Sumário 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. Palavras-chave: Modelos de previsão de acidentes; equações lineares generalizadas; colisões. 1 INTRODUÇÃO O número crescente de acidentes de trânsito em estradas rurais e urbanas criou a necessidade de desenvolver estratégias para ajudar os gestores rodoviários a reduzir essas ocorrências. Devidamente registados e analisados os dados relativos a acidentes rodoviários permitem a identificação das áreas ou dos locais onde as medidas de segurança têm um maior potencial para bom desempenho e eficácia [1]. A definição de medidas de segurança eficazes, visando a redução dos acidentes de viação em um dado elemento rodoviário (segmento ou interseção), é beneficiada pelo conhecimento a respeito das estimativas da frequência esperada de acidentes para cada elemento rodoviário, juntamente com a contribuição do elemento e das suas características operacionais para o desempenho de segurança esperado. As abordagens comumente utilizadas para fornecer estimativas da frequência esperada de acidentes, atuais e futuras, para segmentos de vias ou interseções consideram dados históricos de acidentes, modelos estatísticos baseados em análise de regressão, estudos antes-depois e avaliação de especialistas [2]. Modelos de previsão de acidentes (MPAs) são ferramentas importantes na promoção da segurança viária em diferentes elementos rodoviários. Eles podem fornecer estimativas precisas para a frequência total de acidentes para uma localização por unidade de tempo, que é geralmente uma função do tráfego da estrada e das características geométricas. No entanto, de acordo com [2] e [3], a interpretação de um coeficiente MPA como o verdadeiro efeito de uma mudança incremental em um recurso de estrada associado geralmente não é satisfatória. Estes autores relatam que esta situação pode ocorrer devido a problemas, nomeadamente: (i) a causa- efeito assumida entre algumas características viárias e acidentes pode não ser sempre verdadeira, (ii) a presença de uma forte correlação entre as variáveis independentes do modelo; e (iii) a falta de variáveis explicativas importantes no modelo, o que faz com que o coeficiente de uma ou mais variáveis do modelo, em vez de seu próprio efeito, representem também o efeito de variáveis omitidas. Mesmo com estas limitações, a análise dos sinais e identificação da importância relativa das variáveis independentes apresentadas no modelo pode levar a conhecimentos importantes sobre os principais fatores que contribuem para a segurança viária. O desenvolvimento de um MPA baseia-se na disponibilidade de dados de acidentes, que são aleatórios, não- negativos, discretos e altamente dispersos. Além disso, em alguns casos, os dados disponíveis podem apresentar correlações temporais ou espaciais, que impõem específicas considerações estatísticas para o desenvolvimento