Prevalência de fatores associados à ocorrência e severidade de acidentes com bicicleta em Porto Alegre

• Main Author: Silva, André Luiz Dultra Nascimento da
• Other Authors: Nodari, Christine Tessele
• Format: Others
• Language: Portuguese
• Published: 2018
• Subjects: Segurança viária; Ciclovias; Acidentes de trânsito; Bicicleta; Porto Alegre (RS); Road safety; Built environment; Negative binomial; Multinomial logit; Georeferencing; Modeling
• Online Access: http://hdl.handle.net/10183/179591

Após o fim da Segunda Guerra Mundial, teve início um processo de aumento da utilização dos automóveis nos grandes centros urbanos que modificou o desenho das cidades e o padrão de deslocamento nesses espaços. Uma das diversas consequências negativas da consolidação do automóvel como principal meio de transporte nas metrópoles foi o aumento do número de acidentes no trânsito, principalmente os que envolviam os usuários de transporte ativo – pedestres e ciclistas. A promoção dos modos de transporte não motorizados, como a bicicleta, é tida como ação complementar para reversão desse processo, porém, para tanto, é necessário melhorar a percepção de segurança sobre o modo cicloviário. A tomada de decisão por parte dos gestores do tráfego acerca das intervenções viárias que melhoram a segurança dos ciclistas carece de entendimento sobre os elementos que influenciam a ocorrência de acidentes envolvendo estes usuários. Desse modo, o trabalho desenvolvido nesta dissertação tem como objetivo a verificação da existência de relação entre os elementos urbanos construídos, os fatores socioeconômicos e outras possíveis fontes de risco com a frequência e severidade dos acidentes cicloviários na cidade de Porto Alegre O processo de investigação utilizou softwares de georreferenciamento para consolidar os dados coletados segundo as unidades de análise definidas. A frequência de acidentes foi modelada através de Modelo de Regressão Binomial Negativo e a severidade de acidentes foi modelada através de Modelo Logit Multinomial. O modelo de frequência de acidentes apresentou duas variáveis significativas. Em seguida, foi gerado um novo modelo de frequência de acidentes a partir da eliminação de possíveis fontes de discrepância dos dados. Os resultados indicaram que este segundo modelo estava melhor ajustado ao cenário estudado. O modelo de severidade de acidentes foi composto por 18 variáveis significativas. Por fim, os elementos que demonstraram maior prevalência sobre a acidentalidade de ciclistas foram a interação com automóveis, a presença de vias arteriais, a proximidade com áreas de interseção e o envolvimento de usuários vulneráveis (jovens e idosos em bicicletas) nos acidentes. === After the end of the World War II, many cities around the world have experienced an increase on car using which changed the way cities were planned and also mobility patterns. That process has generated some problems at urban areas like road accidents increasing, most of them related to active transport modes - pedestrians and cyclers. Non motorized transportation modes fomentation, for example cycling, emerges as an alternative to change this issue. However, before it happens, cyclers need to feel more safe on transit. Understanding the influence of the elements that affect cyclers's safety gives to decision makers and traffic managers a better possibility to make the right decisions on safety improvement. Thus, this thesis aims to verify the relationship between built environment, socialeconomic factors and other risk sources and frequency and severity of traffic crashes involving cyclists in Porto Alegre. By using GIS softwares, the collected data were consolidated according to the defined analysis units. Accident’s frequencies were modeled and the coefficients were estimated by using Negative Binomial Regression Model and the severity of accidents was modeled as a Multinomial Logit Model. The accident frequency model counted with two sginificant variables. Then, a new accident frequency model was estimated from the elimination of possible sources of data discrepancy. Results have shown that the second model fit better on the studied scenario. The accident severity model resulted in 18 significant variables. Finally, the elements that showed highest prevalences on cyclists safety were car interaction, presence of arterial roads, proximity to intersection areas and vulnerable cyclists users (young and old ones cycling) involvement on accidents.