Comparação entre a transferência e o desenvolvimento de modelos de previsão de acidentes para o contexto brasileiro - Bonatto, Andrey Zuriel Ebeling (2021)
Modelo de Previsão de Acidentes (MPA) está entre os temas mais estudados em Segurança Viária, sendo peça chave do HSM (Manual de Segurança Viária), editado nos Estados Unidos em 2010. Contudo, a sua utilização tem sido pouco explorada no contexto nacional. Dentre os motivos, estão a complexidade do tema e a falta de dados. Porém, devido a recentes avanços na coleta de dados no Brasil, como o registro de acidentes da PRF em coordenadas geográficas, o Plano Nacional de Contagem de Tráfego (PNCT) e o Programa BR-Legal, um extenso banco de dados foi disponibilizado, viabilizando o uso de MPAs em todo o país. Com o objetivo de aprofundar o estudo do tema e entender o melhor caminho para obter um MPA adequado para o Brasil, essa dissertação comparou duas abordagens diferentes: a transferência do modelo do HSM e o desenvolvimento de novos modelos. Para isso foram utilizados dados de 1723,47 quilômetros de rodovias rurais de pista simples no estado do Rio Grande do Sul. O modelo do HSM foi transferido a partir de três diferentes métodos: diretamente, por fatores de calibração e por função de calibração. Também foram desenvolvidos diferentes modelos com a utilização de diferentes variáveis, analisados para dois tipos de segmentação: a segmentação homogênea e a segmentação de acordo com os dados do Programa BR-Legal, do DNIT. Os testes de qualidade dos modelos demonstraram que apesar de o modelo do HSM ser o mais difundido, a sua aplicação direta, e mesmo a sua calibração com um único fator de calibração, como orientado pelo manual, não resultam em uma calibração satisfatória. Uma melhor transferibilidade do modelo é possível através de métodos alternativos, como a função de calibração. O desenvolvimento de novos modelos através do passo a passo demonstrado neste trabalho é uma alternativa viável, podendo apresentar resultados superiores ao da transferência do modelo do HSM e de mais simples utilização, pois possui um número muito menor de variáveis a serem coletadas e introduzidas no modelo.