Modelo de previsão de acidentes rodoviários envolvendo motocicletas - Mânica, André Geraldi (2007)
Este trabalho apresenta um modelo de previsão de acidentes com a participação de motocicletas que foi desenvolvido a partir do método da análise de regressão estatística adaptado às particularidades técnicas das rodovias do Estado do Rio Grande do Sul. O objetivo do trabalho é gerar uma ferramenta que possibilite prever o número de acidentes a partir da combinação do nível de exposição veicular associada com os prováveis fatores de risco deste peculiar ambiente. Com esta finalidade, é confrontado o número de acidentes observados com relação às características técnicas das rodovias investigadas com o intuito de avaliar os fatores de risco. Nove variáveis de controle representando atributos físicos, funcionais, econômicos e legais das rodovias foram analisadas sob diversos parâmetros tais como: largura da plataforma, sinuosidade; inclinação, intersecções, condição do pavimento, tráfego de veículos, tráfego de caminhões, urbanização e dispositivos de controle de tráfego. A aplicação do método estatístico permite classificar as rodovias mais importantes quanto ao nível de acidentes; identificar, mensurar e avaliar os fatores de risco; estimar a probabilidade média para a realização do evento sinistro e simular, em nível de projeto, a ocorrência futura de acidentes. Uma vez processado, o modelo obteve um fator de explicação (R2) para os dados em torno de 96%. As variáveis de controle que apresentaram maior efeito na variável de resposta foram obtidas através do tráfego de veículos seguido da largura da plataforma da rodovia. Após a análise do modelo, as rodovias com maior fator de propensão para acidentes foram a ERS734 sendo seguida pela ERS118 e ERS130. Os resultados que foram obtidos indicaram que a frota de motocicletas do Estado do Rio Grande do Sul - Brasil apresenta um risco de envolvimento em acidentes duas vezes maior que aquela incorrida pela frota dos Estados Unido e três vezes maior que aquela apresentada pela frota do Reino Unido.