2.6 Considerações Finais
3.1.2 Rastreio do trecho selecionado
Para a elaboração do protocolo de coleta de dados foram realizados rastreios por meio da tecnologia de posicionamento GNSS, nos modos relativo estático e cinemático, no sentido Norte e Sul da rodovia SP-065 no trecho compreendido entre o km 125 ao km 145,500, em dois dias consecutivos (14/12/2017 e 15/12/2017). Para tanto, foram utilizados dois receptores GNSS de dupla frequência da marca Leica Geosystems, modelo 1200 GX1230 GG.
Um dos receptores GNSS foi utilizado como estação de referência e foi instalado no Centro de Controle Operacional (CCO) da Concessionária Rota das Bandeiras, como ilustra a Figura 3.2. O outro receptor GNSS foi utilizado como remoto e permaneceu a bordo do veículo utilizado para percorrer o trecho em estudo. A antena do receptor móvel
foi instalada por meio de um suporte imantado na parte externa e superior do veículo, como ilustra a Figura 3.3.
Figura 3.2: Estação de referência no
CCO da concessionária “Rota das Bandeiras”.
Figura 3.3: Antena do receptor GNSS
remoto instalada na parte superior do veículo utilizado na coleta dos dados.
Fonte: Autora (2018).
Ambos os receptores coletaram dados simultaneamente com uma taxa de coleta de 0,5 segundos e com máscara de elevação de 0°, com a finalidade de registrar os dados de todos os satélites disponíveis no período de rastreio pelo método de posicionamento relativo cinemático. Portanto, a cada 0,5 segundos uma observação era registrada e com isso se obteve uma nuvem de pontos coletados em ambos os sentidos da rodovia.
O veículo percorreu o trecho com uma velocidade média entre 80 km/h a 90 km/h. Após a finalização do rastreio os pontos coletados foram processados no software Leica Geo Office (LGO). Nesta etapa, inicialmente, se fez o transporte de coordenadas, com a finalidade de se estimar as coordenadas de referência da base instalada no CCO, utilizando a técnica de posicionamento relativo estático, vinculando-as ao Sistema Geodésico Brasileiro (SGB), cujo referencial geocêntrico é o SIRGAS - Sistema de Referência Geocêntrico para as Américas (época 2000,4) por meio das estações da Rede Brasileira de Monitoramento Contínuo dos Sistemas GNSS (RBMC), (IBGE, 2018).
Para tanto, foram selecionadas as estações da RBMC próximas a região de rastreio compreendidas pelas estações SPC-1, instalada na Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP), a SPBP localizada no município de Bragança Paulista e a POLI, instalada no campus da capital da Universidade de São Paulo.
Os dados das estações da RBMC encontram-se disponíveis em: <https://downloads.ibge.gov.br/downloads_geociencias.htm> (Acesso: julho/2018), no formato universal RINEX (Receiver Independent Exchange Format). A Tabela 3.1 apresenta as coordenadas geodésicas Latitude ( ) , Longitude ( ) e Altitude Elipsoidal ( )h homologadas para as estações da RBMC selecionadas no referencial SIRGAS 2000 (época 2000,4), com suas respectivas precisões
( , , )
h .Tabela 3.1: Coordenadas geodésicas das estações da RBMC.
Coordenadas Geodésicas Estação
h (m) h
SPC1 - 22°48'58,63052" 0,001 - 47°03'45,69584" 0,002 622,980 0,008 SPBP - 22°55'32,11795" 0,001 - 46°32'04,09220" 0,001 893,701 0,003 POLI - 23°33'20,33228" 0,001 - 46°43'49,12319" 0,001 730,622 0,004 Fonte: IBGE (2018).No processamento e transporte de coordenadas foram utilizadas órbitas precisas GPS e Glonass, disponibilizadas no endereço: <http://www.gnsscalendar.com/> (Acesso: julho/2018). Adotou-se o ângulo de corte de 15° e, portanto, todos os dados dos satélites coletados abaixo desta máscara de elevação foram excluídos visando minimizar os erros inerentes a propagação do sinal. Selecionou-se o modelo troposférico de Hopfield e a combinação linear ion-free visando, respectivamente, a minimização ou eliminação da refração troposférica e ionosférica. As Tabelas 3.2 e 3.3 apresentam, respectivamente, as coordenadas geodésicas e UTM (Universal Transversa de Mercator) calculadas para a estação de referência instalada no CCO:
Tabela 3.2: Coordenadas geodésicas das estações da RBMC.
Coordenadas Geodésicas Estação
h (m) h
Base -22°57’05.03584 0,0075 -46°51’51,54246” 0,0077 714,9277 0,0204Tabela 3.3: Coordenadas UTM estimadas para a base de referência do CCO.
Estação E (m) N (m)
Base 308.849,9432 746.0647,368 Estes valores estão estranhos
A partir das coordenadas de controle estimadas para a estação de referência realizou- se o processamento dos dados coletados em modo cinemático em ambos os sentidos da rodovia. Foram determinadas as coordenadas dos pontos pertencentes a nuvem de rastreio.
Foram coletadas as posições de passarelas, viadutos, barreiras de contenção, postes de iluminação e radar. As demais informações foram obtidas indiretamente e georreferenciadas por meio das coordenadas dos pontos pertencentes a nuvem de pontos como descrito a seguir.
Tipologia do trecho
Por meio das coordenadas dos pontos de rastreio (nuvem), se fez a correlação espacial entre o marco quilométrico e as informações tipológicas de cada trecho. Para tanto, foram utilizados os projetos geométricos da rodovia em formato CAD, no período antes-depois, para delimitar o início e o fim de cada segmento, bem como a visualização espacial destes segmentos no Google Earth. Desta forma, cada segmento foi discriminado como “reta” ou “curva”.
Obtenção da largura da pista, acostamento e canteiro central
Para coletar a largura da faixa de rolamento, do acostamento e do canteiro central, foram utilizados os programas AutoCad e o Google Earth, uma vez que não foi disponibilizado para o período “antes da concessão” o trecho com a Alça de Souzas, compreendido entre os marcos quilômetros km 125 e km 128.
Para a extração da largura da faixa de rolamento, foram extraídas, no mínimo, três medidas para cada tipo de variável, para dados em formato CAD ou via o Google Earth. Posteriormente, adotou-se o valor médio destas medidas. Para a predição, considerando que o número de faixas varia de 3 a 4, para o segmento em análise, adotou-se o valor da faixa crítica em cada um dos segmentos.
Para obter a largura do canteiro central e do acostamento, foram adotados procedimentos análogos aos descritos anteriormente para a faixa de rolamento.
Passarelas, viadutos, barreiras de contenção, iluminação, radar e dispositivos de acesso
Em função da dificuldade de se coletar determinadas informações como iluminação, radar, defensas, passarelas, viadutos e dispositivos de acesso ou saída a rodovia (ramos, trevos e alça) com o rastreio GNSS cinemático, utilizou-se de forma complementar a ferramenta “street view” do Google Earth.
Desta forma, foi possível validar as informações obtidas em campo e correlacioná-las a cada sentido e segmento da rodovia.
Em relação as barreiras, registrou-se a gravação em vídeo do trecho percorrido, com a finalidade de identificar trechos sem barreiras, com barreiras e mistos, conforme ilustra a Figura 3.4.
Figura 3.4 - Padrões de barreiras de contenção.
Fonte: Autora (2018).
Sinalização horizontal, sinalização vertical e sinalização de obras
As sinalizações viárias da rodovia (horizontais, verticais e de obras) foram extraídas dos projetos em formato CAD fornecidos pela concessionária, por intermédio da ferramenta “Google Stree View”.
Em relação a sinalização vertical, a concessionária forneceu um inventário deste tipo de sinalização no período que antecede a implantação de obras. Desta forma, para o período de “depois” utilizou-se a ferramenta “Google Stree View”, para verificar os locais em que houve a alteração deste tipo de informação.
Velocidade máxima e radar
Para coletar a velocidade máxima de cada trecho utilizou-se a ferramenta “Google
Stree View”. Cada quilômetro da rodovia foi percorrido utilizando-se essa ferramenta,
verificadas in loco e no memorando de sinalizações verticais disponibilizado pela concessionária.
Dados de elevação
A elevação dos pontos foi obtida por intermédio do cálculo das coordenadas GNSS do rastreio realizado. Obteve-se, em geral, no sentido norte o RMS médio de 6 cm e no sentido sul de 5 cm.
Determinação do VDMA
O VDMA (Volume Diário Médio Anual) corresponde a quantidade de veículos que transitaram em um determinado trecho de uma rodovia ao longo do período de um ano.
Neste trabalho, a concessionária forneceu o VDM (Volume Diário Mensal), dividido em veículos de passeio e comercial, para cada segmento em análise. Desta forma, é necessário se realizar a conversão do VDM para VDMA, conforme recomendações do HSM (AASHTO, 2010). O VDM de veículos comerciais é obtido pela razão do VDM de veículos de passeio multiplicado por dois, já que um caminhão de eixos múltiplos apresenta comprimento significativamente maior que um carro de passeio.
Para a conversão correta dos valores de VDM para VDM ou VDMA , utilizou-se a ano
equação 37. janeiro j e aneiro dezem m ses utilizado o o s br dezembr ano VDM dias VDM dias VDM dias
. (37)A equação (37) realiza a conversão dos VDMs em VDMAs . Para tal, deve-se multiplicar o VDM do mês pelo número de dias de cada mês, repetindo este procedimento para todos os 12 meses e somando os seus valores. Posteriormente o valor calculado é divido pelo somatório de dias dos meses utilizados.
O cálculo do VDM é realizado para os veículos de passeio e veículos comerciais de ano
forma independentemente. Posteriormente, se realiza o somatório dessas duas quantidades obtendo-se o VDMtotal, como recomendado pelo HSM (AASTHO, 2010).
Os cálculos foram realizados tanto para veículos de passeio quanto para comercial e, posteriormente, a soma de ambos para se obter o valor final do VDMA. A Tabela 15 apresenta o VDMtotal calculado para os anos de 2009 a 2016 (Apêndice D).
Para os períodos em que a concessionária não forneceu os valores de VDM como, ano
por exemplo, para os anos de 2009 e 2010, em razão do sensor que mede a quantidade de veículos não ter sido instalado; e para períodos em que foram detectadas falhas no sensor em alguns segmentos da rodovia, como nos anos de 2011 e 2016, realizou-se a estimativa do VDM usando regressão linear e análise de tendência. ano
O banco de dados final da SP-065 passou então a ser composto por 43 variáveis, sendo elas: dia da semana (DY), mês (MM), ano (YYY), Severidade (SE), Tipo de Acidente (TA), Causa Provável (CP), período do dia (PE), marco quilométrico (KM), Sentido da via (SEN), Local do Acidente (LO), Vítimas Fatais (VF), Vítimas Não Fatais (VNF), Vítimas com danos Materiais (VM), Condição de Visibilidade (CV), Condição Especial (CE), Condição de Tempo (CT), Condição da Pista (CPI), Traçado da Pista (TP), Perfil da Pista (PR), Inclinação do Trecho (IT), acostamento (AC), largura do acostamento (LC), Luminosidade (LU), Radar (RA), Trevo (TR), Ramo (RM), Velocidade Máxima (VM), sinalização de obras (SO), Sinalização Horizontal (SH), Sinalização Vertical (SV), Latitude (LAT), Longitude (LON), Número de Faixas (NFX), Largura da Faixa Crítica (LFC), Canteiro Central (CC), Largura do Canteiro Central (LCC), Viadutos (VID), Pontes (POT), Barreiras (BAR), Volume Médio Diário Anual de Veículos de Passeio (VDMA_P), Volume Médio Diário Anual de Veículos Comerciais (VDMA_C), Volume Médio Diário Anual Total de Veículos (VDMA_T) e Intervenção (INTE). A descrição das instâncias das variáveis analisadas é apresentada na Tabela 16 do Apêndice E.
A Figura 3.5 ilustra o procedimento geral explorado para a obtenção da denominada “Base Doutorado”, que corresponde a integração entre os dados fornecidos pela concessionária e as informações geoespaciais obtidas direta e indiretamente.
A etapa inicial do trabalho consistiu na mineração de dados, que possibilitou a identificação de observações com ruídos e inconsistentes. A segunda etapa consistiu na reconstrução dos cenários dos acidentes pela correlação espacial e temporal dos registros observacionais e, por fim, os padrões de dados extraídos com base nas variáveis utilizadas no processo de modelagem de dados com ênfase em segurança viária.
Figura 3.5 - Processo geral de integração de registros observacionais de acidentes
rodoviários com informações geoespaciais.
Fonte: Autora (2018). Será que não seria melhor aumentar os textos da figura?
3.2 Proposta de modelagem de dados usando técnicas de AM com ênfase na