UNIVERSIDADE FEDERAL DE PERNAMBUCO CENTRO ACADÊMICO DO AGRESTE
DEPARTAMENTO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO CURSO DE ENGENHARIA DE PRODUÇÃO
JOSÉ VITOR SILVA ARAGÃO
ANÁLISE DOS ACIDENTES DE TRÂNSITO OCORRIDOS EM CARUARU-PE
Caruaru - PE 2021
JOSÉ VITOR SILVA ARAGÃO
ANÁLISE DOS ACIDENTES DE TRÂNSITO OCORRIDOS EM CARUARU-PE
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Engenharia de Produção da Universidade Federal de Pernambuco, como requisito parcial para a obtenção do título de Engenheiro de Produção.
Área de concentração: Pesquisa Operacional.
Orientador: Prof. Dr. Thalles Vitelli Garcez.
Caruaru - PE 2021
Aragão, José Vitor Silva.
Análise dos Acidentes de Trânsito Ocorridos em Caruaru-PE / José Vitor Silva Aragão - 2021.
70 p.f.;30 cm.
Orientador(a): Thalles Vitelli Garcez
TCC (Graduação) - Universidade Federal de Pernambuco, CAA, Engenharia de Produção, 2021.
1. Acidentes de Trânsito. 2. Análise de Riscos. 3. Indicadores. 4. Promethee- ROC. I. Garcez, Thalles Vitelli II. Título.
620 CDD (22.ed.)
JOSÉ VITOR SILVA ARAGÃO
ANÁLISE DOS ACIDENTES DE TRÂNSITO OCORRIDOS EM CARUARU-PE
Trabalho de Conclusão de Curso apresentado ao Curso de Graduação em Engenharia de Produção da Universidade Federal de Pernambuco, como requisito parcial para a obtenção do título de Engenheiro de Produção.
Aprovado em: 14/12/2021.
BANCA EXAMINADORA
_________________________________________________
Prof. Dr. Thalles Vitelli Garcez (Orientador) Universidade Federal de Pernambuco
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Profª. Drª. Thárcylla Rebecca Negreiros Clemente (Examinadora Interna) Universidade Federal de Pernambuco
_________________________________________________
Prof. Dr. Gilson Lima da Silva (Examinador Externo) Universidade Federal de Pernambuco
Dedico esse trabalho a minha mãe, que é minha fonte inesgotável de amor.
AGRADECIMENTOS
Agradeço a Deus e a Nossa Senhora, que sempre renovaram minhas forças para seguir em frente nos momentos mais difíceis.
Agradeço a minha mãe, Maria Flávia, que sempre me incentivou, apoiou e mostrou que a educação é o único caminho que pode transformar as nossas vidas.
Ela, que desde a infância sentiu na pele as dificuldades da vida, é o meu maior exemplo.
Aos meus avôs, Maria das Dores e João Pedro, que descansam na glória do Pai, agradeço por todos os momentos em minha vida. Finalmente consegui cumprir o sonho de vocês: “ser um doutor”.
Agradeço também a minha amada noiva, Míria, que me acompanha nesta trajetória e entende todas as minhas dificuldades. Sem você, este dia nunca chegaria.
Sempre se lembre disto.
Aos meus familiares, que de algum modo torceram por minha conquista, também agradeço.
Agradeço a Thalles, meu orientador, que sempre se mostrou disponível durante a elaboração deste trabalho.
Agradeço a Gilson, que sempre me inspirou, acolheu e acreditou que eu poderia fazer a diferença. Sem seus ensinamentos, pessoais e profissionais, eu não seria a pessoa que sou hoje.
Não posso deixar de agradecer aos integrantes do Grupo de Gestão Ambiental Avançada – GAMA, que é a pedra fundamental do meu desenvolvimento científico.
Nominalmente, agradeço a Armando, Jailson e Thayse; vocês tornaram minha graduação mais feliz e com certeza vou levar suas amizades para fora dos limites da UFPE.
Em nome de Osmar, Andreia, Ítalo, Gilson, Vinícius, Pedro, Lucas, Priscila e Tereza, agradeço a todos os alunos, professores, técnicos e demais profissionais de compõem a comunidade acadêmica da UFPE.
Agradeço também a Matheus por todo o suporte para a conclusão deste trabalho.
Por fim, quero agradecer a todos que de alguma forma passaram em minha vida e contribuíram, diretamente ou indiretamente, para este momento.
Muito obrigado a todos!
“Se a educação sozinha não transforma a sociedade, sem ela tampouco a sociedade muda”.
Paulo Freire.
RESUMO
Desde a promulgação do Código de Trânsito Brasileiro em 1997, diversas medidas foram adotadas para redução de acidentes. Apesar destes avanços, a mortalidade no trânsito continua elevada devido à falta de políticas públicas eficazes. O trabalho tem como objetivo analisar os acidentes de trânsito na cidade de Caruaru-PE e identificar os bairros considerados mais críticos na acidentalidade, sob a visão multidimensional.
Para isso, foram analisados os Boletins de Ocorrência de Acidentes de Trânsito registrados entre agosto/2020 e julho/2021. Também foram propostos cinco indicadores de acidentes de trânsito para aferição dos riscos da acidentalidade, com pesos definidos pela metodologia ROC e utilização do método multicritério Promethee II para hierarquização da criticidade dos bairros. Através dos resultados multidimensionais da criticidade da acidentalidade, pôde-se concluir que os bairros Indianópolis, Boa Vista e Maurício de Nassau são os mais críticos, com cerca de 40%
da totalidade de acidentes no município, assim estes bairros devem ser priorizados na adoção de políticas públicas e campanhas de conscientização. Devido a relevância do tema para a sociedade, este estudo pode auxiliar o desenvolvimento de políticas públicas, visto que os acidentes de trânsito são um problema de saúde em todo o país.
Palavras-Chave: Acidentes de Trânsito. Análise de Riscos. Indicadores. Promethee- ROC.
ABSTRACT
Since the enactment of the Brazilian Traffic Code in 1997, several public policies have been adopted to reduce accidents. Despite these advances, mortality in traffic remains high, increasing during this financial crisis that the country is facing. Due to the budget reduction on public staff, the rational use of resources becomes essential for the maintenance of the work. Therefore, this work aims to analyze traffic accidents in the city of Caruaru-PE and identify the neighborhoods considered most critical in traffic accidents, under the multidimensional view of accidents. For this, the Traffic Accident Reports registered between August/2020 and July/2021 were analyzed. Five traffic indicators were also proposed to measure the risks of accidents, with weights defined by the ROC methodology and the use of the multicriteria method Promethee II to rank the criticality of neighborhoods. Through the multidimensional results of the accident criticality obtained, it could be concluded that the Indianópolis, Boa Vista and Maurício de Nassau neighborhoods are the most critical, with about 40% of all accidents in the city. Therefore, these neighborhoods should be prioritized, given the importance of the conscientious use of public resources and the relevance of the topic for society, since traffic accidents are a health problem across the country.
Keywords: Traffic Accidents. Risk analysis. Indicators. Promethee-ROC.
LISTA DE FIGURAS
Figura 01 – Diagrama de Etapas 21
Figura 02 – Mapa da Cidade de Caruaru-PE 24
Figura 03 – Quantidade de Acidentes por Bairros 34
Figura 04 – Quantidade de Pessoas Lesionadas 35
Figura 05 – Acidentes Durante a Semana 35
Figura 06 – Horário dos Acidentes 36
Figura 07 – Turno dos Acidentes 37
Figura 08 – Sexo dos Condutores dos Veículos 38
Figura 09 – Idade dos Condutores dos Veículos 39
Figura 10 – Histograma do Tempo de Resposta 40
Figura 11 – Gráfico de Dispersão do Tempo de Resposta 41 Figura 12 – Gráfico de Dispersão Ordenada do Tempo de Resposta 42
Figura 13 – Box-Plot do Tempo de Resposta 43
Figura 14 – Histograma sem os Outliers 44
Figura 15 – Histograma da Idade dos Condutores do Sexo Masculino 45 Figura 16 – Histograma da Idade dos Condutores do Sexo Feminino 46 Figura 17 – Gráfico de Hierarquização do Visual Promethee 59 Figura 18 – Gráfico de Hierarquização do Visual Promethee na Análise
de Sensibilidade
62
LISTA DE QUADROS
Quadro 01 – Questionário 30
Quadro 02 – Respostas do Gestor 54
LISTA DE TABELAS
Tabela 01 – Lista de Bairros 24
Tabela 02 – Lista de Bairros Excluídos da Análise 25
Tabela 03 – Lista de Bairros Analisados 25
Tabela 04 – Comprimento Total das Ruas 26
Tabela 05 – Parâmetros Descritivos Referente a Idade dos Condutores 39 Tabela 06 – Parâmetros Descritivos Referente ao Deslocamento em
Ocorrências
40 Tabela 07 – Parâmetros Descritivos com Retirada de Outliers 44 Tabela 08 – Parâmetros Descritivos Referente a Idade de Condutores
do Sexo
46 Tabela 09 – Parâmetros Descritivos Referente a Idade de Condutores
do Sexo
47 Tabela 10 – Descrição da Sinalização por Bairros 47
Tabela 11 – Descrição do Pavimento por Bairros 49
Tabela 12 – Descrição dos Acidentes com Vítimas por Bairros 50 Tabela 13 – Classificação dos Acidentes de Trânsito 52 Tabela 14 – Relação dos Tipos de Acidentes por Bairros 52
Tabela 15 – Indicadores Propostos 55
Tabela 16 – Comportamentos das Funções Objetivo e Pesos 57
Tabela 17 – Hierarquização de Criticidade 58
Tabela 18 – Novos Pesos 60
Tabela 19 – Hierarquização da Análise de Sensibilidade 61
SUMÁRIO
1. INTRODUÇÃO ... 14
1.1. Objetivo Geral ... 15
2. REFERENCIAL TEÓRICO ... 17
2.1. Acidentes de Trânsito ... 17
2.2. Decisão Multicritério ... 18
2.3. Perspectiva Multicritério em Acidentes ... 19
3. METODOLOGIA ... 21
3.1. Coleta de Dados ... 21
3.2. Tratamento do Banco de Arquivos ... 21
3.3. Caracterização da Área de Estudo ... 23
3.4. Classificação de Sinistros de Trânsito ... 27
3.5. Análise Descritiva ... 27
3.5.1. Análise Gráfica ... 28
3.5.2. Análise Numérica ... 28
3.6. Análise Exploratória ... 29
3.7. Análise Multicritério ... 29
3.7.1. Indicadores de Criticidade ... 30
3.7.2. Racionalidade do Decisor ... 31
3.7.3. Análise de Riscos ... 33
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES ... 34
4.1. Caracterização dos Acidentes ... 34
4.1.1. Detalhamento dos Acidentes com Vítimas ... 34
4.1.2. Incidência de Acidentes Durante a Semana ... 35
4.1.3. Horários de Incidência de Acidentes ... 36
4.1.4. Incidência de Acidentes por Turnos... 37
4.1.5. Gênero dos Envolvidos nos Acidentes ... 38
4.1.6. Idade dos Condutores Envolvidos nos Acidentes ... 38
4.1.7. Tempo de Atendimento de Ocorrências ... 39
4.2. Cruzamento de Variáveis ... 45
4.2.1. Sexo - Idade ... 45
4.2.2. Sinalização - Bairro... 47
4.2.3. Pavimento - Bairro ... 49
4.2.4. Vítima - Bairro ... 50
4.2.5. Tipo de Acidente – Bairro ... 52
4.3. Decisão Multicritério ... 53
4.3.1. Proposta de Indicadores ... 53
4.3.2. Função Objetivo e Pesos ... 56
4.3.3. Avaliação da racionalidade do decisor (Gestor) ... 57
4.3.4. Hierarquização dos Bairros ... 58
4.3.5. Análise de Sensibilidade ... 60
5. CONCLUSÕES ... 64
REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ... 65
1. INTRODUÇÃO
Os acidentes de trânsito aparecem como uma de suas principais causas óbitos no mundo, em países classificados com Produto Interno Bruto (PIB) mediano, os acidentes figuram entre as principais causas de mortes (OMS, 2020). A OMS (2021), explana que, todos os anos, aproximadamente 1,3 milhões de pessoas no mundo morrem devido as lesões causadas pelos acidentes, o que acarreta numa considerável perda econômica para os familiares e as pessoas ao entorno da vítima.
Esse desembolso ocorre devido aos diversos gastos com saúde e pode chegar a até 3% do PIB dos países (OMS, 2021). Todos estes fatores, humanos e financeiros, mostram que esse problema não é pontual e deve ser tratado como políticas públicas por todas as nações.
No país, apesar dos avanços da adoção do Código de Trânsito Brasileiro (CTB) há 25 anos, as estatísticas oficiais apontam para altos índices de acidentes (BRASIL, 1997). Segundo o Registro Nacional de Acidentes e Estatísticas de Trânsito (RENAEST), 644.307 acidentes foram registrados em 2018 e 973.490 em 2019, com, respectivamente, 22.950 e 23.118 óbitos (BRASIL, 2021). Todos estes casos pressionam o Sistema Único de Saúde (SUS), pois em diversas cidades do país, ele é a única rede de saúde existente. Como o SUS possui abrangência nacional capilarizada, a influência dos acidentes de trânsito no seu orçamento é bastante influente. De acordo com CFM (2019a) e CFM (2019b), entre 2009 e 2018, quase 3 bilhões de reais, corrigidos pela inflação do período, foram utilizados para custear as despesas médicas relacionadas com os sinistros de trânsito.
Em Pernambuco, que possui população estimada de 9.674.793 habitantes em 2021, houve um período de prosperidade econômica entre os meados da primeira e segunda década do século XXI (BRASIL, 2010). Neste período, megaempreendimentos geraram empregos e renda para a população local; como o Complexo Industrial Portuário de Suape, Estaleiro Atlântico Sul e a Refinaria Abreu e Lima, todos localizados na região metropolitana do Recife-PE. Isto ocasionou o aumento do número de novos veículos em circulação no estado e por consequência, elevou a quantidade de acidentes. Somente entre 2009-2018, foram gastos 65 milhões de reais com despesas médicas no estado, relacionadas a estes acidentes de trânsito (CFM, 2019a; CFM, 2019b).
Estas instalações atraíram diversas empresas satélites para o interior do estado, que foram motivadas pelo cenário macroeconômico favorável (GALVÃO, 2015). Assim, cidades de médio porte localizadas no Agreste de Pernambuco, próximas aos grandes empreendimentos, foram as escolhidas por diversas empresas.
Com isso, a oferta de empregos aumentou, assim como a renda, o que possibilitou o aumento e a renovação da frota de veículos nestes municípios (BRASIL, 2010;
GALVÃO, 2015).
É possível afirmar que a Caruaru figura entre uma das principais cidades de Pernambuco, sendo uma das mais beneficiadas pela expansão econômica. Situada a 135 Km do Recife (capital), sua localização geográfica é privilegiada devido ao cruzamento existente entre as rodovias federais BR 104 (Rio Grande do Norte – Alagoas) e BR 232 (Recife – Sertão Pernambucano), além da PE 095 (Caruaru – Zona da Mata Norte de Pernambuco). Segundo BRASIL (2010), entre 2006-2020 a frota do município saltou de cerca de 60 mil para 180 mil veículos, o que reflete o período de crescimento econômico. Assim, com o aumento de veículos em circulação, também há elevação no número de acidentes, o que torna necessária a aplicação de ferramentas estatísticas e de decisão por parte dos gestores públicos.
Para que as autoridades de trânsito locais possam planejar políticas públicas que minimizem os acidentes, este estudo busca analisar os acidentes ocorridos entre agosto de 2020 e julho 2021, na zona urbana de Caruaru-PE. A partir desta avaliação, foram identificados os bairros mais críticos da cidade, a fim definir as prioridades do gestor público municipal.
1.1. Objetivo Geral
O estudo tem por objetivo analisar os acidentes de trânsito ocorridos na cidade de Caruaru-PE e hierarquizar os bairros mais críticos.
Para isso, tem-se os seguintes objetivos específicos:
• Analisar descritivamente o comportamento da acidentalidade de trânsito de Caruaru-PE.
• Analisar de forma exploratória o banco de arquivos, a fim de encontrar características entre as variáveis.
• Sugerir indicadores de criticidade para quantificar os riscos de trânsito nos bairros do município.
• Realizar uma abordagem multicritério para hierarquizar os bairros que devem ser priorizados na adoção de políticas públicas e campanhas de conscientização.
2. REFERENCIAL TEÓRICO 2.1. Acidentes de Trânsito
O Brasil possui números alarmantes em relação aos acidentes de trânsito, muitas vezes relacionados a imprudência e consumo de bebidas alcoólicas (MENDONÇA, SILVA E CASTRO; 2017). Desde a aprovação CTB em 1997, a legislação de trânsito avançou e modernizou-se a fim de acompanhar as demandas da sociedade; como a redução de 63% na mortalidade de pedestres entre 1996-2015 (FERNANDES E BOING; 2019). Apesar dos avanços, dados de Brasil (2021) mostram que houve um aumento na quantidade de acidentes entre 2018-2020. O que torna os acidentes de trânsito no país, um verdadeiro problema de saúde pública. Gastos elevados com o custeio médico reduzem os investimentos em outros setores; como educação, saúde e infraestrutura (MARTINS, 2020).
Ao investigar os acidentes de trânsito na bibliografia, verificou-se que na Grécia, os acidentes graves ocorrem principalmente no período noturno, em boas condições climáticas, sendo os motociclistas os mais afetados, em relação a gravidade dos acidentes (GEORGE, ATHANASIOS, GEORGE, 2017).
Ao associar o estudo de George, Athanasios e George (2017) ao trabalho de Batistão, Flores e Silva (2017), observa-se que os acidentes ocorridos em rodovias estaduais do oeste paulista também se concentram no período noturno, com destaque para os meses de férias escolares. Ainda, em relação a gravidade dos acidentes envolvendo motociclistas na Grécia, pode-se associá-lo de ao estudo de Fernandes e Boing (2019), onde relatam que, em 2016, houveram 38.265 mortes no trânsito, sendo 31,50% eram motociclistas. Sendo este, o principal grupo afetado por lesões físicas decorrentes dos acidentes (amputações, paralisia dos membros e óbitos).
Além dos traumas físicos, há impactos econômicos e sociais na vida dos afetados. Em relação aos acidentes da República Checa, Másilková (2017) afirma que os danos afetam toda a vida social das vítimas, principalmente àqueles que são mais próximos ao núcleo familiar.
Os acidentados e seus familiares são afetados diretamente, pois além das consequências físicas e psicológicas para a saúde, muitas vezes o trauma causa a incapacitação das vítimas que podem perder o emprego e passar por necessidades financeiras. e causam toda a esfera social que os afeta afetando assim também os mais próximos da vítima (MÁSILKOVÁ, 2017; OMS, 2021).
Assim, tornam-se necessário que políticas públicas de enfrentamento aos acidentes de trânsito, visto que eles podem afetar diretamente a qualidade de vida da população (OMS, 2021).
Fernandes e Boing (2019) explanam que no Brasil, os acidentes estão diminuindo consideravelmente a expectativa de vida da população e aumentando a quantidade de anos, em que o cidadão pode conviver com alguma incapacidade. Em 1990, este foi o principal fator que contribuiu para a quantidade de anos em que um brasileiro pode conviver com este problema (FERNANDES E BOING, 2019). Já em 2015, ela ficou na segunda colocação, atrás das tentativas de homicídio por arma de fogo (FERNANDES E BOING, 2019).
Apesar de existirem publicações científicas internacionais com foco em acidentes de trânsito, as produções nacionais ainda possuem baixo número de publicações (BÔAS E SILVA, 2015). Agora, quando a pesquisa bibliográfica é direcionada a artigos que interrelacionam os acidentes de trânsito com outras áreas do saber, o número de publicações cai drasticamente, o que leva os pesquisadores a procurar similaridades entre a sua linha de pesquisa e os diversos trabalhos existentes; como a associação de acidentes em rodovias com acidentes dentro da malha urbana (BÔAS E SILVA, 2015; MARTINS, 2020).
2.2. Decisão Multicritério
De acordo com Alves (2018), nos processos de tomada de decisão, muitas vezes a problemática pode envolver diversas variáveis, o que torna a tomada de decisão mais difícil para o gestor. Para isto, Martins (2020) explana que é possível realizar avaliações multicritério para analisar um conjunto específico de alternativas, tendo-se como base diferentes critérios que podem considerar as preferências dos tomadores de decisão.
Segundo Campolina et al (2017), os problemas de tomada de decisão multicritério incluem problemas em que os tomadores de decisão precisam avaliar vários objetivos de uma maneira abrangente. Em muitos casos, isto pode ser um desafio, pois cabe ao gestor definir, dentre as modelagens existentes, aquela que melhor se adequa ao problema.
Campolina et al (2017) explana em seu estudo alguns métodos utilizados em análises de decisão multicritério, dentre elas a PROMETHEE, que consiste em um
método de sobreclassificação. Este método não exige a suposição de que os padrões usados são proporcionais e não fornece uma forma clara de atribuição de pesos (CAMPOLINA ET AL, 2017; SOUZA E AZEVEDO, 2019).
2.3. Perspectiva Multicritério em Acidentes
Para lidar com a questão da segurança viária, faz-se necessário verificar os detalhes dos acidentes. Para Martins (2020), a segurança viária deve ser abordada sob o conceito multidimensional, pois diversos componentes causaram o acidente e, portanto, ele não pode ser medido por um único indicador. Assim, o uso de métodos multicritérios; como os da família Promethee, são utilizados para reduzir as incertezas do gestor na tomada de decisões.
Para que o uso de ferramentas multicritério seja utilizado, é necessário o uso de indicadores de trânsito. Assim, estudos como os de Tešić et al. (2018), são importantes para guiar a composição dos indicadores a eficiência.
Tešić et al. (2018) utilizou critérios como: velocidade, veículos e estradas, entre outros para aferir a segurança rodoviária em países europeus.
Já o trabalho de Cioca e Ivascu (2017), abordou indicadores como: o modo de colisão, a configuração da estrada, as condições de ocorrência, a categoria da estrada, o tipo de veículo envolvido, os fatores pessoais e a duração da carta de condução na Roménia entre 2012–2016.
Martins e Garcez (2021) adotou sete critérios para analisar os acidentes rodoviários no estado de Pernambuco: índice de mortes, ferimentos graves, leves e dano material, qualidade/condições da geometria, da sinalização e do pavimento.
Apesar destes estudos enfatizarem os acidentes rodoviários, muitos destes indicadores podem ser utilizados e adaptados para a realidade da malha viária urbana, visto é possível apresentar indicadores de trânsito, tanto para trechos de rodovias, como para áreas urbanizadas (ABNT, 2020).
Assim, o uso de vários indicadores para verificar o desempenho da segurança no trânsito, facilita o entendimento do problema e endossa as medidas de prevenção de acidentes (MARTINS E GARCEZ, 2021). O uso de indicadores facilita o entendimento do público sobre os resultados e assim cobrar a adoção de políticas públicas que reduzam os riscos no trânsito (BRASIL, 1997).
Cabe ressaltar que a escolha dos indicadores não pode ser arbitrária, pois eles são um recorte da realidade (BÁO ET AL, 2019). Desta maneira, deve-se escolher aqueles com maior influência sobre o resultado, onde a coleta dos dados e a metodologia de trabalho devem ser claras (MARTINS 2020). Logo, espera-se que haja o maior número possível de indicadores de trânsito e que a qualidade deles seja a melhor possível. Assim, existem grandes chances de identificar problemas a serem corrigidos no trânsito da malha viária urbana.
3. METODOLOGIA
Para o desenvolvimento desta pesquisa, foi necessária a elaboração de um diagrama de fluxo (Figura 01) que facilitasse o acompanhamento das principais etapas.
Figura 01: Diagrama de Etapas.
Fonte: O Autor (2021).
3.1. Coleta de Dados
A coleta ocorreu através do banco de arquivos da Autarquia Mobilidade Trânsito e Transportes de Caruaru - AMTTC que considerou 485 Boletins de Ocorrência de Acidentes de Trânsito (BOAT´s). Todos os acidentes ocorreram na cidade de Caruaru-PE de agosto de 2020 até julho de 2021, totalizando-se 12 meses.
Também é importante frisar que, devido a questões éticas e legais, todos os dados utilizados neste estudo são genéricos, de forma a impossibilitar a identificação dos envolvidos nos sinistros.
Além disso, foram disponibilizados pela autarquia, arquivos de geoprocessamento com algumas ruas da cidade, as fronteiras de cada bairro e das zonas rurais e os limites do município.
3.2. Tratamento do Banco de Arquivos
Os dados “brutos” possuem variáveis por atributos e numéricas, são elas:
• ID: Número de identificação do acidente atribuído pelo autor.
• DATA: Dia, mês e ano que ocorreu o acidente.
• HORA DO ACIDENTE: Horário do sinistro.
• HORA CHEGADA EQUIPE: Horário em que os agentes de trânsito chegaram ao local.
• ENDEREÇO: Ruas, avenidas ou locais dos acidentes.
• BAIRRO: Bairro da ocorrência.
• TIPO DE ACIDENTE: Classificação do acidente. Exemplo: Colisão, Atropelamento, Engavetamento etc.
• VÍTIMA: Identifica se houveram pessoas lesionadas fisicamente. Esta classificação descreve como vítima, desde indivíduos acometido por escoriações leves até o óbito dos envolvidos nos acidentes. Sendo esta uma resposta binária: Sim ou Não.
• ACIDENTE VERIFICADO: Descreve se o acidente ocorreu ao longo da via ou em cruzamento.
• CONDIÇÕES DA VIA: Se a via estava seca ou molhada no momento do sinistro.
• CONDIÇÕES DO TEMPO: Descreve as condições meteorológicas do momento.
• SEMÁFORO: Explana sobre a existência, ou não, do semáforo no local e suas condições de funcionamento.
• SINALIZAÇÃO: Descreve as condições da sinalização horizontal e vertical no local do acidente.
• SENTIDO DA VIA: Se é de mão única ou mão dupla.
• DIVISÃO DE PISTA: Existência de faixa/canteiro de divisão de pista.
• PAVIMENTO: Material do solo da via. Exemplo: Asfalto, Paralelepípedo etc.
• APARÊNCIA V1: Características físicas e psicológicas do condutor do veículo 1.
• COMPORTAMENTO V1: Identifica se o condutor do veículo 1 permaneceu ou se evadiu do local.
• GÊNERO V1: Sexo do condutor do veículo 1.
• IDADE V1: Idade do condutor do veículo 1.
• APARÊNCIA V2: Características físicas e psicológicas do condutor do veículo 2.
• COMPORTAMENTO V2: Identifica se o condutor do veículo 2 permaneceu ou se evadiu do local.
• GENERO V2: Sexo do condutor do veículo 2.
• IDADE V2: Idade do condutor do veículo 2.
• APARÊNCIA V3: Características físicas e psicológicas do condutor do veículo 3.
• COMPORTAMENTO V3: Identifica se o condutor do veículo 3 permaneceu ou se evadiu do local.
• GÊNERO V3: Sexo do condutor do veículo 3.
• IDADE V3: Idade do condutor do veículo 3.
Houve o tratamento dos dados “brutos” através de correções gramaticais e exclusão de dados considerados incorrigíveis, pois o BOAT não foi preenchido ou foi preenchido parcialmente, sem a informação sobre o bairro em que ocorreu o acidente.
Os BOAT´s excluídos foram os que continham o ID: 49, 231, 291, 361 e 406. Esta exclusão (5 BOAT´s) corresponde a aproximadamente 1,03% do total, um percentual irrelevante no tamanho total da amostra (SEWARD, DOANE, 2014).
Além desta exclusão, foi retirada da avaliação a ocorrência ID 326, pois foi o único acidente registrado na zona rural de Caruaru nos 12 meses de análise. Esta retirada baseou-se na Norma Brasileira (NBR) 10697, pois os indicadores a desenvolvidos neste estudo serão destinados à zona urbana do município (ABNT, 2020).
Após o tratamento dos dados, verificou-se que alguns campos não foram preenchidos nos BOAT´s, mas para estes casos, não se fez necessário a exclusão de todo o BOAT. Pois, o bairro do acidente e as demais informações estavam preenchidas. Ao todo, foram considerados 479 boletins para este estudo.
3.3. Caracterização da Área de Estudo
Logo após ao tratamento dos dados, utilizou-se o software de geoprocessamento QGIZ (licença livre), para fazer a delimitação urbana de Caruaru.
Dentro do perímetro urbano, existem 44 bairros catalogados (Figura 02 e Tabela 01):
Figura 02: Mapa da Cidade de Caruaru-PE.
Fonte: O Autor (2021).
Tabela 01: Lista de Bairros.
BAIRROS
Aeroporto Manoel Bezerra Lopes
Agamenon Magalhães Maria Auxiliadora
Alto do Moura Mauricio de Nassau
Andorinha Monte Bom Jesus
Boa Vista Nossa Senhora das Dores
Caiucá Nossa Senhora das Graças
Cedro Nova Caruaru
Centenário Petrópolis
Cidade Alta Pinheirópolis
Cidade Jardim Rendeiras
Deputado José Antônio Liberato Residencial Alto do Moura Distrito Industrial Riachão
Divinópolis Salgado
Indianópolis Santa Rosa
Jardim Boa Vista São Francisco
Jardim Panorama São Joao da Escócia
Joao Mota São José
Jose Carlos de Oliveira Serras do Vale
Kennedy Severino Afonso
Lagoa de Pedra-Nina Liberato Universitário
Lagoa do Algodão Vassoural
Luiz Gonzaga Verde
Fonte: O Autor (2021).
No entanto, em 14 destes bairros, não foram registrados acidentes (Tabela 02).
Isto ocorre devido ao contexto histórico, onde várias nomenclaturas foram atribuídas a diversos bairros da cidade. Ao longo dos anos, diversos loteamentos surgiram e mudaram de nome com o tempo. Assim, algumas localidades possuem diversos nomes e não existe uma delimitação clara entre bairros. É possível que a localização dos acidentes não seja totalmente precisa, mas como se tratam de boletins de ocorrência oficiais, não serão contabilizados acidentes nestes 14 bairros.
Tabela 02: Lista de Bairros Excluídos da Análise.
BAIRROS
Aeroporto Manoel Bezerra Lopes
Agamenon Magalhães Monte Bom Jesus
Cidade Alta Residencial Alto do Moura
Cidade Jardim São José
Deputado José Antônio Liberato Serras do Vale Lagoa de Pedra-Nina Liberato Severino Afonso
Lagoa do Algodão Verde
Fonte: O Autor (2021).
Desta maneira, seguindo as estatísticas oficiais, foram considerados os bairros em que ocorreram ao menos um acidente para o estudo, são eles (Tabela 03):
Tabela 03: Lista de Bairros Analisados.
BAIRROS
Alto do Moura Maria Auxiliadora Andorinha Mauricio de Nassau
Boa Vista Nossa Senhora das Dores
Caiucá Nossa Senhora das Graças
Cedro Nova Caruaru
Centenário Petrópolis Distrito Industrial Pinheirópolis
Divinópolis Rendeiras
Indianópolis Riachão
Jardim Boa Vista Salgado Jardim Panorama Santa Rosa
Joao Mota São Francisco
Jose Carlos de Oliveira São Joao da Escócia
Kennedy Universitário
Luiz Gonzaga Vassoural Fonte: O Autor (2021).
Após a definição dos bairros, o QGIZ foi utilizado para calcular o comprimento total de ruas (Tabela 04). Assim, para efeito de cálculo, foram considerados os trabalhos realizados pelo Caruaru 3D, que é um projeto de cooperação técnica entre o Centro Acadêmico do Agreste da UFPE e a Prefeitura de Caruaru. Então, os seguintes valores foram calculados:
Tabela 04: Comprimento Total das Ruas.
BAIRRO QUILOMETRAGEM (KM)
Alto do Moura 37,16
Andorinha 33,46
Boa Vista 28,25
Caiucá 19,39
Cedro 11,16
Centenário 6,28
Distrito Industrial 28,95
Divinópolis 16,54
Indianópolis 45,41
Jardim Boa Vista 41,05
Jardim Panorama 9,37
Joao Mota 8,47
Jose Carlos de Oliveira 50,27
Kennedy 87,38
Luiz Gonzaga 55,37
Maria Auxiliadora 36,45
Mauricio de Nassau 81,53
Nossa Senhora das Dores 36,49 Nossa Senhora das Graças 18,9
Nova Caruaru 97,16
Petrópolis 35,35
Pinheirópolis 22,6
Rendeiras 76,68
Riachão 13,45
Salgado 68,6
Santa Rosa 21,66
São Francisco 22,22
São Joao da Escócia 21,31
Universitário 70,64
Vassoural 33,34
Fonte: O Autor (2021).
Estes parâmetros foram importantes na fase de criação de indicadores, pois reduzem a influência que os bairros maiores podem ter sobre os menores.
3.4. Classificação de Sinistros de Trânsito
Ao explorar os dados dos tipos de acidentes de trânsito, verificou-se a utilização de diversos termos técnicos e não-técnicos para categorizar os acidentes. Assim, para padronizar esta informação, foi utilizada a NBR 10697, onde (ABNT, 2020):
• Atropelamento: Sinistro onde uma pessoa sofre impacto de um veículo em movimento.
• Capotamento: Sinistro em que o veículo gira sobre si mesmo, em qualquer sentido, ficando em algum momento com as rodas para cima e imobilizando sua posição.
• Choque: Ocorre quando um veículo atinge um objeto fixo ou um objeto móvel sem movimento no momento do acidente.
• Colisão: Caracteriza-se como um sinistro em que veículos, em movimento, colidem. Podem ocorrer colisões frontais, laterais, transversais e traseiras.
• Engavetamento: Sinistro caracterizados pelo impacto de três ou mais veículos, no mesmo sentido de circulação, com uma sequência colisões traseiras, laterais e transversais.
• Tombamento: É descrito como o sinistro em que o veículo sai de sua posição normal, permanecendo imóvel sobre uma de suas laterais, sua frente ou traseira.
• Outros: Qualquer sinistro que não se enquadre nos anteriores.
• Sequência: Qualquer combinação dos sinistros anteriores, que ocorram em sequência no mesmo acidente.
Após análise, os registros dos acidentes que não condiziam com a nomenclatura utilizada na NBR 10697 foram ajustados. Também é importante ressaltar que veículos são todos os meios de transporte existentes, motorizados ou não, que trafeguem em vias submetidas a legislação vigente (ABNT, 2020). Esta informação foi importante para classificar incidentes com bicicletas e carroças.
3.5. Análise Descritiva
Esta é a etapa inicial do processo de estudo dos dados coletados, pois auxiliam na organização, resumo e descrição de aspectos importantes (RODRIGUES, LIMA,
BARBOSA; 2017). As estatísticas descritivas são usadas para descrever os dados usando números ou medidas estatísticas que melhor representam todos os dados coletados durante a execução da pesquisa (REIS, REIS; 2002). Serão utilizadas diversas ferramentas descritivas neste estudo; como gráficos e tabelas, além de medidas de tendência central, medidas de dispersão.
3.5.1. Análise Gráfica
Este estudo fez uso da análise gráfica para auxiliar no processo da análise descritiva. Para isso, com os 479 dados de processos devidamente tratados, foram plotados histogramas com o apoio da Regra de Sturges e do Quociente de Amplitude (Equação 01 e 02) (SEWARD, DOANE, 2014).
𝑘 = 1 + 3,3𝑙𝑜𝑔(𝑛) (1) onde:
• k: Número de Blocos do Histograma.
• n: Tamanho da Amostra.
C =Xmax − Xmin
k (2) onde:
• C: Tamanho aproximado de cada bloco.
• Xmax: Maior Valor da Amostra.
• Xmin: Menor Valor da Amostra.
• k: Número de Blocos do Histograma.
Além de histogramas, gráficos de pizza, barras e box-plot foram utilizados para visualizar o comportamento dos acidentes.
3.5.2. Análise Numérica
Realizou-se a análise descritiva dos dados através do cálculo da Média, do Erro Padrão, da Mediana, da Moda, do Desvio Padrão, da Variância, da Curtose e da Assimetria. Entretanto, devido à natureza da maioria dos dados (por atributos), não
foram todas as variáveis que puderam ser calculadas diretamente. Então, foi necessário interpretar a ocorrência destes eventos por bairros, horas ou dias da semana, por exemplo, para que houvessem parâmetros numéricos a se analisar.
3.6. Análise Exploratória
Tem por objetivo verificar os dados antes de aplicar quaisquer técnicas estatísticas. Desta forma, obtém-se uma compreensão básica de seus dados e relacionamentos existentes entre as variáveis analisadas. Utilizaram-se as seguintes comparações:
• Sexo – Idade
• Sinalização – Bairro
• Pavimento – Bairro
• Vítima – Bairro
• Tipo de Acidente – Bairro
Estas inferências foram úteis para a elaboração dos indicadores de criticidade e da análise compensatória.
3.7. Análise Multicritério
No intuito de fornecer aos gestores públicos, da autarquia responsável pelo trânsito, informações suficientes para planejar e tomar decisões mais eficientes para esta cidade, este estudo fornecerá um ordenamento da criticidade da acidentalidade de trânsito dos bairros de Caruaru. Para isso, o método Promethee II foi escolhido porque classifica às alternativas, hierarquizando-as, sob a visão multidimensional da acidentalidade. Almeida e Costa (2002) e Souza et. al (2020) explanam em seus estudos que esta ferramenta classifica as alternativas através dos fluxos positivos, negativos e líquido, sendo importante para classificar os bairros, através de uma ordem decrescente.
3.7.1. Indicadores de Criticidade
Dentro da abordagem multicritério, é preciso definir os indicadores de criticidade. Foram escolhidos 5 indicadores após as etapas descritiva e exploratória, são elas:
• Quantidade de Acidentes / Quilometragem
• Quantidade de Acidentes com Vítimas / Quantidade de Acidentes
• Quantidade de Acidentes com Vítimas / Quilometragem
• Sinalização
• Pavimento
Os indicadores 1, 2 e 3 são quantitativos e extraídos diretamente do banco de arquivos. Considerando-se a malha viária da zona urbana, o primeiro indicador mostra a número de acidentes por quilômetro. O segundo indicador representa o percentual de acidentes que geraram vítimas com lesões em relação ao total de ocorrências. De forma análoga, o terceiro apresenta o número de acidentes em que, pelo menos uma pessoa sofreu lesão física, decorrente do acidente, por quilômetro.
Já os indicadores 4 e 5 são qualitativos e foram mensurados pelo gestor da autarquia através da escala Likert. Assim, foram elaborados questionários com relação aos indicadores de criticidade, onde a nota 1 é a melhor que um bairro pode obter neste indicador e a nota 9 é a pior possível (Quadro 01).
Quadro 01: Questionário.
BAIRRO
Qual nota o gestor atribui para a qualidade do pavimento das vias
públicas no bairro?
Qual a nota que o gestor atribui para a qualidade da sinalização de trânsito no
bairro?
Aeroporto 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Agamenon
Magalhães 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Alto do Moura 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Andorinha 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Boa Vista 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Caiucá 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Cedro 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Centenário 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Cidade Alta 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9
... 1 2 3 4 5 6 7 8 9 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Fonte: O Autor (2021).
O quarto indicador afere a qualidade e a disposição da sinalização de trânsito vertical e horizontal. Para orientar na escolha do gestor, seguiu-se as recomendações do estudo de Fujii (2017), onde o melhor cenário de um bairro neste indicador, seria onde todas as vias, em que as sinalizações verticais e horizontais se fazem necessárias, devam estar presentes e em excelente estado de conservação. O pior cenário neste indicador, seria onde não existe tipo de sinalização vertical e horizontal em nenhuma via (FUJII, 2017)
Já o ultimo calcula a qualidade do pavimento das vias públicas da parte urbana da cidade. O melhor cenário de um bairro neste indicador, seria onde todas as vias são pavimentadas com asfalto liso (sem fissuras, sem ondulações e buracos) ou paralelepípedos/intertravados (sem blocos soltos e nem ondulações) (BRASIL, 2006).
O pior cenário neste indicador, seria onde não existe qualquer tipo de pavimento em nenhuma via (BRASIL, 2006).
Com base nas respostas do gestor, foi possível seguir com a análise multicritério.
3.7.2. Racionalidade do Decisor
Para utilização do modelo de hierarquização PROMETHEE II, foi necessário identificar se o gestor possui racionalidade não compensatórias. A racionalidade da compensação permite que as diversas soluções possíveis sejam avaliadas através de seu desempenho geral. Por meio da ponderação de valores (trade-off), é possível encontrar um equilíbrio entre o desempenho ruim de uma possível solução e o desempenho excelente de outra solução. Contrariamente, na racionalidade não compensadora, esse tipo de equilíbrio não existe. Este ponto é importante para a definição do método multicritério a ser utilizado. Para isto, foram realizadas seis perguntas ao gestor:
• Se no bairro A, o índice QUANTIDADE DE ACIDENTES / QUILÔMETRO é ALTO, este valor pode ser compensado se o índice VÍTIMAS / QUANTIDADE DE ACIDENTES for BAIXO?
• Se no bairro A, o índice QUANTIDADE DE ACIDENTES / QUILÔMETRO é ALTO, este valor pode ser compensado se o índice QUANTIDADE DE VÍTIMAS / QUILÔMETRO for BAIXO?
• Se no bairro A, o índice QUANTIDADE DE VÍTIMAS / QUANTIDADE DE ACIDENTES é ALTO, este valor pode ser compensado se o índice QUANTIDADE DE VÍTIMAS / QUILÔMETRO for BAIXO?
• Se no bairro A, o índice QUANTIDADE DE VÍTIMAS / QUANTIDADE DE ACIDENTES é ALTO, este valor pode ser compensado se o índice QUANTIDADE DE ACIDENTES / QUILÔMETRO for BAIXO?
• Se no bairro A, o índice QUANTIDADE DE VÍTIMAS / QUILÔMETRO é ALTO, este valor pode ser compensado se o índice QUANTIDADE DE ACIDENTES / QUILÔMETRO for BAIXO?
• Se no bairro A, o índice QUANTIDADE DE VÍTIMAS / QUILÔMETRO é ALTO, este valor pode ser compensado se o índice QUANTIDADE DE VÍTIMAS / QUANTIDADE DE ACIDENTES for BAIXO?
Onde:
• QUANTIDADE DE ACIDENTES / QUILÔMETRO - A razão entre o número absoluto de acidentes no bairro A e a área do bairro A.
• QUANTIDADE DE VÍTIMAS / QUANTIDADE DE ACIDENTES - A razão entre a quantidade de pessoas que sofreram danos físicos decorrentes de trânsito no bairro A e o número absoluto de acidentes de trânsito no bairro A.
• QUANTIDADE DE VÍTIMAS / QUILÔMETRO - A razão entre a quantidade de pessoas que sofreram danos físicos decorrentes de trânsito no bairro A e a área do bairro A.
Para estas perguntas, existiram duas opções de respostas:
• Se SIM, essa alternativa pode ser considerada uma alternativa "mediana" com relação ao risco de acidentes de trânsito.
• Se NÃO, essa alternativa não pode ser considerada uma alternativa
"mediana" com relação ao risco de acidentes de trânsito.
Avaliando as respostas do decisor, percebe-se que a racionalidade é não- compensatória. Portanto, dada a problemática de ordenamento e a racionalidade não-
compensatória, foi escolhida o método PROMETHEE II para encontrar a hierarquia dos bairros de Caruaru sobra a acidentalidade de trânsitos.
3.7.3. Análise de Riscos
A fim de facilitar o cálculo do método Promethee II, foi utilizado o software Visual Promethee (licença livre). Com ele, foi possível inserir os pesos de cada critério, definir se os indicadores eram de maximização ou minimização e exportar os resultados da análise e identificar quais bairros devem ser priorizados pela autarquia. Para os indicadores, foram definidas as seguintes ordenações:
• Quantidade de Acidentes / Quilômetro - Maximização, pois irá evidenciar os piores desempenhos neste indicador.
• Quantidade de Acidentes com Vítimas / Quantidade de Acidentes - Maximização, pois irá evidenciar os piores desempenhos neste indicador.
• Quantidade de Acidentes com Vítimas / Quilômetro - Maximização, pois irá evidenciar os piores desempenhos neste indicador.
• Sinalização - Maximização, pois irá evidenciar os piores desempenhos neste indicador.
• Pavimento - Maximização, pois irá evidenciar os piores desempenhos neste indicador.
4. RESULTADOS E DISCUSSÕES 4.1. Caracterização dos Acidentes
Nesta etapa, buscou-se detalhar as características dos acidentes em cada localidade. Conforme mostrado na Figura 03, tem-se que os bairros que apresentaram os maiores números de acidentes foram o Maurício de Nassau (104 acidentes), Nossa Senhora das Dores (80 acidentes) e Indianópolis (63 acidentes). Logo após, Boa Vista (28 acidentes), Divinópolis (26 acidentes), Petrópolis (22 acidentes), Salgado (24 acidentes), São Francisco (20 acidentes) e Universitário (23 acidentes) apresentam valores intermediários entre 20 e 28 acidentes. Por fim, os demais apresentaram valores até 11 acidentes.
Figura 03: Quantidade de Acidentes por Bairros.
Fonte: O Autor (2021).
4.1.1. Detalhamento dos Acidentes com Vítimas
Com relação as ocorrências com vítimas lesionadas fisicamente, dos 479 incidentes analisados, 6 deles não informaram se houveram vítimas. Logo, 473 BOAT´s foram utilizados para compor a Figura 04:
3 5 28
6 5 2 4 26
63
4 6 2 411 1 3
104 80
1 2 22
4 6 3 24
5 20
3 23
9 0
20 40 60 80 100 120
Alto do Moura Boa Vista Cedro Distrito Industrial Indianopolis Jardim Panorama Jose Carlos de… Luiz Gonzaga Mauricio de Nassau Nossa Senhora das… Petropolis Rendeiras Salgado Sao Francisco Universitario
Figura 04: Quantidade de Pessoas Lesionadas.
Fonte: O Autor (2021).
Nesta avaliação, 73% dos acidentes registrados não resultaram em vítimas.
Somente em 27% deles houve algum tipo de lesão física foi registrada. Como esta resposta no BOAT é binária (sim/não), não é possível realizar inferências em relação a gravidade dos envolvidos nos acidentes.
4.1.2. Incidência de Acidentes Durante a Semana
Com relação a frequência de acidentes nos dias da semana, a Figura 05 apresenta os seguintes valores:
Figura 05: Acidentes Durante a Semana.
Fonte: O Autor (2021).
127 346
SIM NÃO
43
71
83
75 81
75
51
0 10 20 30 40 50 60 70 80 90
Diante do exposto, os dias úteis apresentam maior frequência de casos do que os fins de semana, onde a terça-feira (83 acidentes), concentra o maior número de casos, seguido pela quinta-feira (81 acidentes), quarta-feira (75 acidentes), sexta-feira (75 acidentes) e segunda-feira (71 acidentes). Já aos sábados (51 acidentes) e domingos (43 acidentes), existe a diminuição da circulação de pessoas, o que influencia na redução destes números. As principais contribuições podem decorrer do bairro Nossa Senhora das Dores, que é o centro comercial da cidade e do Maurício de Nassau, que concentra um polo médico, polo gastronômico, espaços comerciais, shopping, escolas, repartições públicas e diversas áreas de lazer e exercícios.
4.1.3. Horários de Incidência de Acidentes
Neste ponto do estudo, apenas 426 dos 479 casos continham a hora do acidente. Com isto, os acidentes foram distribuídos de hora em hora, afim de verificar os períodos com maior incidência (Figura 06). A coluna 1 corresponde a quantidade de acidentes no período de 00h00-00h59, a coluna 2 corresponde a quantidade de acidentes no período de 01h00-01h59 e assim sucessivamente até a coluna 24, que é correspondente ao período 23h00-23h59.
Figura 06: Horário dos Acidentes.
Fonte: O Autor (2021).
2 5
2 2 1 2 7
26 26 2830
39
30
20 27
34 38
29
1819
1011 11 5 0
5 10 15 20 25 30 35 40 45
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24
Verifica-se que os acidentes acontecem com maior frequência no período de 07h-20h (367 acidentes), com pico entre 11h00-12h00 (39 acidentes). Destaca-se também o horário das 16h00-17h00 com 38 acidentes. Estes dois períodos explicam- se através de algumas rotinas semanais da sociedade; como o intervalo para descanso de expediente, saída das crianças e adolescentes das escolas e fim do expediente de trabalho.
4.1.4. Incidência de Acidentes por Turnos
Foram considerados 426 dos 479 casos para esta verificação, onde os turnos foram os seguintes: Manhã (06h00-11h59), Tarde (12h00-17h59), Noite (18h00- 23h59), Madrugada (00h00-05h59). A Figura 07 tal explana sobre os dados:
Figura 07: Turno dos Acidentes.
Fonte: O Autor (2021).
Assim, 37% dos acidentes ocorreram pela manhã, 42% pela tarde, 17% a noite e 4% de madrugada. Os períodos da tarde mostram-se como os principais turnos de incidência, pois são os que possuem maiores números de acidentes.
155
178 73
16
MANHÃ TARDE NOITE MADRUGADA
4.1.5. Gênero dos Envolvidos nos Acidentes
Esta análise buscou identificar o gênero dos condutores dos veículos envolvidos nos acidentes (Figura 08).
Figura 08: Sexo dos Condutores dos Veículos.
Fonte: O Autor (2021).
Dos 479 acidentes dos estudos, em apenas um deles o condutor se evadiu do local e não foi possível identificar o seu gênero. Assim, 922 condutores envolveram- se em acidentes de trânsito na cidade, onde 84% eram do sexo masculino e 16 % do sexo feminino.
4.1.6. Idade dos Condutores Envolvidos nos Acidentes
No que diz respeito as idades dos condutores envolvidos nos acidentes, a Regra de Sturges recomendou 12 blocos com intervalo de 5 anos entre eles para compor o histograma. No primeiro bloco, existe uma particularidade, pois ele mostra a idade de condutores menores de idade. A Figura 09 mostra o comportamento dos condutores do sexo masculino e feminino.
776 146
HOMENS MULHERES
Figura 09: Idade dos Condutores dos Veículos.
Fonte: O Autor (2021).
A partir do histograma, dos 776 condutores envolvidos, foi possível verificar que a maior incidência de acidentes ocorre entre 30-35 anos. A partir da Tabela 05, visualiza-se que as idades variam de 16-82 anos e verifica-se que eles possuem média a cima da mediana e da moda, indicando uma assimetria a direita. O desvio padrão e a variância indicam que existe pequena variabilidade nos dados. Os parâmetros de curtose e assimetria mostram que a amostra é platicúrtica e levemente assimétrica a direita.
Tabela 05: Parâmetros Descritivos Referente a Idade dos Condutores.
Parâmetro Valor
Média 40,07345
Erro padrão 0,48855
Mediana 38
Modo 31
Desvio padrão 13,60943 Variância da amostra 185,2165
Curtose -0,08399
Assimetria 0,675426
Mínimo 16
Máximo 82
Contagem 776
Fonte: O Autor (2021).
4.1.7. Tempo de Atendimento de Ocorrências
Durante o período analisado, das 479 ocorrências registradas, só 409 foram preenchidas corretamente com os dados do tempo de deslocamento da base de
2 71
117 154
119102 79
58 37
20 10 9 0
50 100 150 200
17 23 29 35 41 47 53 59 65 71 77 83
controle até o local do acidente. A partir da Tabela 06, visualiza-se que os valores variam de 0-811 minutos e verifica-se que eles possuem média acima da mediana e da moda, indicando uma assimetria a direita. O desvio padrão e a variância indicam que existe grande variabilidade nos dados, com valores extremos influenciando estes indicadores. Os parâmetros de curtose e assimetria mostram que a amostra é leptocúrtica e assimétrica a direita.
Tabela 06: Parâmetros Descritivos Referente ao Deslocamento em Ocorrências.
Parâmetro Valor
Média 42,31051
Erro padrão 2,54122
Mediana 30
Modo 30
Desvio padrão 51,39299 Variância da amostra 2641,239
Curtose 124,2362
Assimetria 8,972959
Mínimo 0
Máximo 811
Contagem 409
Fonte: O Autor (2021).
Através da Regra de Sturges, chegou-se ao valor aproximado de 11 blocos para compor o histograma (Figura 10). Por meio do quociente de amplitude dos dados pelo número de blocos, chegou-se ao valor aproximado de 80 minutos para compor o tamanho de cada bloco.
Figura 10: Histograma do Tempo de Resposta.
Fonte: O Autor (2021).
371
32 4 1 0 0 0 0 0 0 1
0 100 200 300 400
80 160 240 320 400 480 560 640 720 800 880
O histograma mostra apenas uma classe modal, que corresponde a barra onde a frequência de valores até 80 minutos. Também é possível visualizar uma forte assimetria a direita, com a primeira barra compondo 90,71% dos dados. A cauda a esquerda é limitada pelo eixo Y devido a impossibilidade de encontrar valores negativos no tempo de dias até a aprovação do processo e infinita a direita, por não haver um teto máximo de tempo para a chegada da viatura ao local do acidente.
O gráfico de dispersão (Figura 11) apresenta o tempo de deslocamento (minutos), em ordem cronológica. Assim, é possível visualizar uma concentração de pontos entre o eixo X (0 minutos) e a marca de 200 minutos. Também há dois pontos dispersos com mais 200 minutos.
Figura 11: Gráfico de Dispersão do Tempo de Resposta.
Fonte: O Autor (2021).
O gráfico de dispersão apresenta os tempos de atendimento as ocorrências, ordenados do menor para o maior (Figura 12). Nesse viés, é possível verificar uma tendência de crescimento linear até atingir a marca de, aproximadamente, 100 minutos. Após este momento, a curva possui uma leve mudança em sua inclinação de crescimento, deixando de ser linear.
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
Figura 12: Gráfico de Dispersão Ordenada do Tempo de Resposta.
Fonte: O Autor (2021).
O box-plot da Figura 13, mostra que, as linhas horizontais da borda da caixa correspondem ao 1º quartil (20 minutos) e 3º quartil (50 minutos). Já a linha horizontal dentro da caixa, corresponde ao 2º quartil (30 minutos), sendo determinada pela mediana. Como existem valores extremos no conjunto de dados, foram calculadas as cercas internas e externas para ilustração no box-plot, onde:
• Cerca Interna Inferior = - 25 minutos
• Cerca Interna Superior = 95 minutos
• Cerca Externa Inferior = - 70 minutos
• Cerca Externa Superior = 140 minutos
Portanto, como valores negativos não apresentam sentido lógico nesta abordagem, pode-se concluir que não existem valores discrepantes e nem discrepantes extremos na zona inferior da caixa. Porém, ao analisar a parte superior da caixa, verifica-se que existem 22 tempos de deslocamento com valores discrepantes e 9 valores discrepantes extremos. Para melhor demonstrar os dados, os valores de X-máximo e X-mínimo foram definidos como o valor das cerca interna superior (95 minutos) e 0 minutos, respectivamente.
Segundo Seward e Doane (2014), os “bigodes” que interligam a caixa aos valores de X-mínimo e X-máximo, mostram o tamanho das caudas da distribuição.
Isto vai de encontro aos valores de assimetria encontrados na Tabela 06 dos
0 100 200 300 400 500 600 700 800 900
0 50 100 150 200 250 300 350 400 450
resultados, sugerindo que existe assimetria à direita. Visto que, a mediana localiza-se mais a baixo da caixa.
Figura 13: Box-Plot do Tempo de Resposta.
Fonte: O Autor (2021).
A partir destas observações, é possível afirmar que existem outliers nesta amostra e uma nova análise foi realizada com a exclusão dos dados discrepantes extremos. Assim, dos 409 boletins de ocorrência utilizados na primeira análise, 9 foram excluídos pois eram pontos fora da curva. Desta forma, 400 valores foram considerados e eles variam de 0-140 minutos.
Após nova análise Tabela 07, é possível verificar uma redução da média, mas ela se mantém a cima da mediana e da moda, indicando uma leve assimetria a direita.
Também houve redução nos valores do desvio padrão e da variância, o que indica redução na variabilidade dos dados. Os parâmetros de curtose e assimetria mostram que a amostra é leptocúrtica e assimétrica a direita.
Tabela 07: Parâmetros Descritivos com Retirada de Outliers.
Parâmetro Valor
Média 37,585
Erro padrão 1,374566
Mediana 30
Moda 30
Desvio padrão 27,49131 Variância da amostra 755,7722
Curtose 2,559416
Assimetria 1,524519
Mínimo 0
Máximo 140
Contagem 400
Fonte: O Autor (2021).
Este histograma (Figura 14), pela Regra de Sturges, é composto por 14 blocos, com intervalos de 10 minutos em cada classe. Nota-se que a distribuição está mais uniforme e com características de normalidade.
Figura 14: Histograma sem os Outliers.
Fonte: O Autor (2021).
A partir da análise, o tempo de resposta das equipes é de aproximadamente 37 minutos; com mediana e moda de 30 minutos e possui apenas uma classe modal.
Estes valores, quando comparados ao tempo de resposta dos serviços de primeiros socorros na cidade de São Paulo em 2002 (8-9 minutos) e 2013 (5-6 minutos) e na cidade do Rio de Janeiro em 2019 (8-9 minutos), mostra que o atendimento das vítimas é historicamente mais ágil que a assistência da autarquia de trânsito (MALVESTIO E SOUSA; 2002), (LECCA; 2014) e (ESCUDEIRO, BANDEIRA, CAMPOS; 2021).
50
84 85 56
42 31
12 11 6 6 5 3 5 4
0 20 40 60 80 100
10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 110 120 130 140
Esta característica, dos serviços de primeiros socorros serem mais rápidos que as autoridades de trânsito, não é negativa, apenas mostra que existe um descompasso entre o tempo de resposta dos dois órgãos. Pode-se dizer que isto ocorre, devido à falta de comunicação entre as equipes de saúde e de trânsito, como também, ao instinto das pessoas de acionarem primeiro o Serviço de Atendimento Móvel de Urgência (SAMU) e o Corpo de Bombeiros.
4.2. Cruzamento de Variáveis
Esta etapa abordou como as variáveis se comportam quando comparadas com outras. Ela se fez necessária, para aprofundar os questionamentos levantados na análise descritiva.
4.2.1. Sexo - Idade
Para identificar se o sexo influencia a idade dos condutores acidentados, foi feito o histograma desse público. Para efeito de comparação, foi utilizado o mesmo número de blocos e de intervalo da Figura 09. A Figura 15, mostra o comportamento dos condutores do sexo masculino.
Figura 15: Histograma da Idade dos Condutores do Sexo Masculino.
Fonte: O Autor (2021).
A Tabela 08 mostra que as idades do sexo masculino variam de 16-82 anos, com mediana e moda a baixo da média, indicando assimetria a direita. O desvio padrão e a variância indicam que existe variabilidade nos dados moderada, com
2 62
95 124
102 90
68 49
32 19
7 9 0
20 40 60 80 100 120 140
17 23 29 35 41 47 53 59 65 71 77 83
poucos valores extremos influenciando estes indicadores. Os parâmetros de curtose e assimetria mostram que a amostra é mesocúrtica e assimétrica a direita.
Tabela 08: Parâmetros Descritivos Referente a Idade de Condutores do Sexo.
Masculino.
Parâmetro Valor
Média 40,2959
Erro padrão 0,532073
Mediana 38
Modo 31
Desvio padrão 13,65885 Variância da amostra 186,5643
Curtose -0,09895
Assimetria 0,645221
Mínimo 16
Máximo 82
Contagem 659
Fonte: O Autor (2021).
Já na identificação da influência do sexo feminino na idade dos condutores acidentados, também foi utilizado o mesmo número de blocos e de intervalo da Figura 09. A Figura 16, mostra a distribuição da idade desse público.
Figura 16: Histograma da Idade dos Condutores do Sexo Feminino.
Fonte: O Autor (2021).
Com variação de 19-77 anos (Tabela 09), a mediana e a moda encontram-se a baixo da média, indicando assimetria a direita. De forma análoga ao sexo masculino,
0 9
21 29
17
12 11
9 5
1 3
0 0
5 10 15 20 25 30 35
17 23 29 35 41 47 53 59 65 71 77 83
