A “Lei Seca” e seu impacto sobre os acidentes de Trânsito no Estado do Rio de Janeiro

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UNIVERSIDADE FEDERAL FLUMINENSE

INSTITUTO DE MATEMÁTICA E ESTATÍSTICA

COORDENAÇÃO DO CURSO DE GRADUAÇÃO EM ESTATÍSTICA

JOSÉ LUIZ DA CUNHA BOLZAN

A “LEI SECA” E SEU IMPACTO SOBRE OS ACIDENTES DE

TRÂNSITO NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO

NITERÓI

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JOSÉ LUIZ DA CUNHA BOLZAN

A “LEI SECA” E SEU IMPACTO SOBRE OS ACIDENTES DE

TRÂNSITO NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO

Monografia apresentada ao Curso de Graduação em Estatística da Universidade Federal Fluminense, como requisito obrigatório para a obtenção do Grau de Bacharel em Estatística.

ORIENTADORA: Profa. Ana Beatriz Monteiro Fonseca

NITERÓI

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JOSÉ LUIZ DA CUNHA BOLZAN

A “LEI SECA” E SEU IMPACTO SOBRE OS ACIDENTES DE

TRÂNSITO NO ESTADO DO RIO DE JANEIRO

Monografia apresentada ao Curso de Graduação em Estatística da Universidade Federal Fluminense, como requisito obrigatório para a obtenção do Grau de Bacharel em Estatística.

Aprovada em dezembro de 2011.

BANCA EXAMINADORA

________________________________________________________ Ana Beatriz Monteiro Fonseca

Departamento de Estatística – UFF (Orientadora)

________________________________________________________ Ana Maria Lima de Farias

Departamento de Estatística - UFF

________________________________________________________ Licínio Esmeraldo da Silva

Departamento de Estatística - UFF

NITERÓI

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Bolzan, José Luiz Cunha

A “lei seca” e seu impacto sobre os acidentes de trânsito no estado do Rio de Janeiro / José Luiz Cunha Bolzan; Ana Beatriz Monteiro Fonseca, orientadora;. Niterói, 2011.

159 f. : il.

Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Estatísticaa ) – Universidade Federal Fluminense, Instituto de Matemática e Estatística, Niterói, 2011.

1. Lei seca. 2. Acidentes de trânsito. 3. Análise

espacial. 4. Estimadores clássico e bayesiano. I. Fonseca,

Ana Beatriz Monteiro, orientadora. II. Universidade Federal

Fluminense. Instituto de Matemática e Estatística. III.

Título.

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-RESUMO

Acidentes de trânsito no Brasil ao longo dos anos têm levado a um aumento do número de vítimas. Para combater este problema social, políticas com o propósito de diminuir estes valores são necessárias. A Lei Federal n0 11.705, de 19 de junho de 2008, que ficou popularmente conhecida como “Lei Seca”, foi uma das medidas adotadas. O objetivo desta monografia é avaliar os impactos produzidos no período de um ano antes e dois anos após a implantação da “Lei Seca” sobre a quantidade de atendimentos relacionados a acidentes no trânsito registrados pelo CBMERJ (Corpo de Bombeiros Militar do Estado do Rio de Janeiro) em todo o Estado do Rio de Janeiro. Com o auxílio do Programa R, foram feitas análises exploratórias sobre a quantidade de registros e foi realizada uma análise espacial para a taxa de incidência de registros na Região, utilizando estimadores clássicos e bayesianos. Após a análise dos dados foi verificado que, para todo o período de estudo, considerando inclusive os períodos antes e depois da implantação da “Lei Seca”, não houve alteração na quantidade de atendimentos realizados pelo CBMERJ no Estado do Rio de Janeiro.

Palavras- chaves:

“Lei Seca”; acidentes de trânsito; análise espacial; estimadores clássico e bayesiano.

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ABSTRACT

Road traffic crashes’ victims have increased over the years in Brazil. Counter this social problem, policies in order to reduce accidents are required. The Law 11,705, commonly referred to as “Lei Seca”, or “Dry Law”, was issued on June 19, 2008, has been one of the measures taken to avoid road traffic injury prevention. The purpose of this research is measure the impacts between one year before and two years after the implementation of “Dry Law” using the amount of rescue attendance related to traffic crashes, which were registered by the CBMERJ (the Fire Brigade of the State of Rio de Janeiro) in the entire state. Using the R Program, exploratory analysis were conducted about the amount of registers and in proportion to the rescue attendance’s quantity by region on a spatial way, using Classical and Bayesian Estimators. After data analysis it was found that, for the entire period studied, there was no change in the amount of calls registered by the CBMERJ in the State of Rio de Janeiro.

Key words: "Dry Law”; Road Traffic Crashes; Spatial Analysis; Classical and Bayesian Estimators.

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SUMÁRIO

LISTA DE TABELAS... VI

LISTA DE FIGURAS ... VII

1. INTRODUÇÃO ... 10

2. O ÁLCOOL E SEUS EFEITOS ... 12

3. LEGISLAÇÃO DE TRÂNSITO NO BRASIL ... 14

3.1. A “LEI SECA” ... 15 4. OBJETIVOS ... 19 5. MATERIAL E MÉTODOS ... 20 5.1. A BASE DE DADOS ... 20 5.2. UNIDADES OPERACIONAIS ... 20 5.3. ANÁLISE EXPLORATÓRIA ... 22

5.4. ANÁLISE DE DADOS ESPACIAIS ... 22

5.4.1. Notação ... 23 5.4.2. Estimadores Espaciais ... 24 5.4.2.1. Estimador Clássico ... 25 5.4.2.2. Estimador Bayesiano ... 27 6. RESULTADOS... 33 6.1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA ... 33 6.2. ANÁLISE ESPACIAL ... 55 7. DISCUSSÃO ... 65 8. CONCLUSÃO ... 68 BIBLIOGRAFIA ... 69

ANEXO I – ESTRUTURA OPERACIONAL DO CBMERJ ... 72

ANEXO II – DISTRIBUIÇÃO DAS CBA’S (GBM – DBM - PABM) ... 73

ANEXO III - UNIDADES UTILIZADAS NO TRABALHO ... 77

ANEXO IV – ESTATÍSTICAS DESCRITIVAS POR MÊS E UNIDADES ... 80

ANEXO V – GRÁFICOS REFERENTES AOS QUATRO TIPOS DE ATENDIMENTOS ... 95

ANEXO VI – SCRIPTS DO PROGRAMA R UTILIZADOS PARA REALIZAR AS ANÁLISES DOS DADOS...112

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LISTA DE TABELAS

TABELA 1 Autoridades gestoras e operadoras de trânsito e transporte segundo o código de trânsito brasileiro. p. 15

TABELA 2 Distribuição dos óbitos por doze meses antes e doze meses após a implantação da Lei Seca segundo Regiões e Unidades Federadas. Brasil, 2007-2009. p. 17

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LISTA DE FIGURAS

FIGURA 1 – Mapa do Estado do Rio de Janeiro com a localização das CBAs. p. 21

FIGURA 2 – Distribuição mensal dos atendimentos, registrados pelo CBMERJ, entre 07/2007 e 06/2010. p. 34

FIGURA 3 – Distribuição mensal comparativa dos atendimentos, registrados pelo CBMERJ, em períodos próximos ao início da vigência da “Lei Seca”. p. 34

FIGURA 4 – Distribuição mensal dos atendimentos registrados pela CBA 1 entre 07/2007 e 06/2010. p. 35

FIGURA 5 – Distribuição mensal comparativa dos atendimentos, registrados pela CBAs, em períodos próximos ao início de vigência da “Lei Seca”. p. 36

FIGURA 6 – Distribuição mensal comparativa dos atendimentos, registrados pela CBAs, em períodos próximos ao início de vigência da “Lei Seca”. p. 37

FIGURA 7 – Distribuição do número de atendimentos, registrados pelo CBMERJ nas Unidades 01 a 15 da CBA 1, em períodos próximos ao início da vigência da “Lei Seca”. p.38 FIGURA 8 – Distribuição do número de atendimentos, registrados pelo CBMERJ nas Unidades 16 a 28 da CBA 1, em períodos próximos ao início da vigência da “Lei Seca”. p. 39 FIGURA 9 – Distribuição do número de atendimentos, registrados pelo CBMERJ nas Unidades da CBA 2, em períodos próximos ao início da vigência da “Lei Seca”. p. 39

FIGURA 10 – Distribuição do número de atendimentos, registrados pelo CBMERJ nas Unidades da CBA 3, em períodos próximos ao início da vigência da “Lei Seca”. p. 40

FIGURA 13 – Distribuição do número de atendimentos, registrados pelo CBMERJ nas Unidades da CBA 6, em períodos próximos ao início da vigência da “Lei Seca”. p.42

FIGURA 16 – Distribuição mensal dos atendimentos associados a atropelamentos, registrados pelo CBMERJ, entre 07/2007 e 06/2010. p. 45

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FIGURA 17 – Distribuição mensal dos atendimentos associados a atropelamentos, registrados pelo CBMERJ na CBA 1, entre 07/2007 e 06/2010. p. 46

FIGURA 18 – Distribuição mensal dos atendimentos associados a atropelamentos, registrados pelo CBMERJ em 7 de suas CBAs, entre 07/2007 e 06/2010. p. 47

FIGURA 19 – Distribuição mensal dos atendimentos associados à capotagem de veículos, registrados pelo CBMERJ, entre 07/2007 e 06/2010. p. 47

FIGURA 20 – Distribuição mensal dos atendimentos associados à capotagem de veículos, registrados pelo CBMERJ na CBA 1, entre 07/2007 e 06/2010. p. 48

FIGURA 21 – Distribuição mensal dos atendimentos associados à capotagem de veículos, registrados pelo CBMERJ em 7 de suas CBAs, entre 07/2007 e 06/2010. p. 49

FIGURA 22 – Distribuição mensal dos atendimentos associados à colisão de veículos, registrados pelo CBMERJ, entre 07/2007 e 06/2010. p. 50

FIGURA 23 – Distribuição mensal dos atendimentos associados à colisão de veículos, registrados pelo CBMERJ na CBA 1, entre 07/2007 e 06/2010. p.51

FIGURA 24 – Distribuição mensal dos atendimentos associados à colisão de veículos, registrados pelo CBMERJ em 7 de suas CBAs, entre 07/2007 e 06/2010. p.52

FIGURA 25 – Distribuição mensal dos atendimentos associados à queda de motos, registrados pelo CBMERJ, entre 07/2007 e 06/2010. p. 53

FIGURA 26 – Distribuição mensal dos atendimentos associados à queda de motos, registrados pelo CBMERJ na CBA 1, entre 07/2007 e 06/2010. p. 54

FIGURA 27 – Distribuição mensal dos atendimentos associados à queda de motos, registrados pelo CBMERJ em 7 de suas CBAs, entre 07/2007 e 06/2010. p. 54

FIGURA 28 – Distribuição espacial das taxas brutas e dos estimadores Bayesianos, semestrais referentes aos atendimentos registrados pelas CBAs, no período de jul/2007 à jun/2010. p. 56

FIGURA 29 – Distribuição espacial das taxas brutas e dos estimadores Bayesianos, semestrais referentes aos atendimentos, associados a atropelamentos, registrados pelas CBAs, no período de jul/2007 à jun/2010. p. 58

FIGURA 30 – Distribuição espacial das taxas brutas e dos estimadores Bayesianos, semestrais referentes aos atendimentos, associados à capotagem de veículos, registrados pelas CBAs, no período de jul/2007 à jun/2010. p. 60

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FIGURA 31 – Distribuição espacial das taxas brutas e dos estimadores Bayesianos, semestrais referentes aos atendimentos, associados à colisão de veículos, registrados pelas CBAs, no período de jul/2007 à jun/2010. p. 62

FIGURA 32 – Distribuição espacial das taxas brutas e dos estimadores Bayesianos, semestrais referentes aos atendimentos, associados à queda de motos, registrados pelas CBAs, no período de jul/2007 à jun/2010. p. 64

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1. INTRODUÇÃO

Nos últimos anos, o Ministério da Saúde formulou e estabeleceu ações para reduzir as internações e óbitos provocados pelos acidentes de trânsito, que tem sido foco de preocupação social. Na literatura científica, encontram-se dados relevantes a respeito deste tema: devido à crescente demanda de pacientes vítimas de acidentes de trânsito, o Sistema Único de Saúde (SUS) gasta mais com traumas do que com doenças. Os acidentes de trânsito chegam a custar no mundo, cerca de US$ 8 bilhões por ano e, no Brasil, R$ 3,6 bilhões1, segundo pesquisa realizada pelo IPEA2.

O álcool é um dos principais fatores de risco para as ocorrências de acidentes que produzem internações e mortes no trânsito e nas estradas. Estudos realizados pela Secretaria de Vigilância da Saúde (SVS) apontam que entre 30% a 50% das vítimas consumiram álcool antes do acidente. Identificam, também, o excesso de velocidade como uma das maiores causas responsáveis pelos acidentes de trânsito e índices de morbimortalidade de pedestres, junto com o consumo de álcool combinado com a direção.

Quando o assunto é o registro de indivíduos feridos em acidentes de trânsito, de acordo com os números de mortes registrados pelo DPVAT, o Brasil está entre os países com maiores taxas de mortalidade que em 2008 alcançaram 30,1 mortes por 100 mil habitantes (CNM, 2009). Como consequências, além do impacto de grande importância social desses agravos, calcula-se que o peso econômico para o país seja algo em torno de 5,3 bilhões de reais, o que representa aproximadamente 1% do Produto Interno Bruto (PIB) nacional por ano. Com o passar do tempo, a abrangência e as consequências dos acidentes de trânsito assumem alguma modificação com relação a motivos, frequências, datas, etc. Portanto, identificar essas “mutações” é uma forma de contribuição no planejamento de ações para evitar e controlar esse tipo de causa externa de morbidade e mortalidade.

1

Dados de abril de 2006.

2

Impactos sociais e econômicos dos acidentes de trânsito nas rodovias brasileiras, IPEA – DENATRAN, DEZ 2006. Disponível em: http://www.denatran.gov.br/publicacoes/download/custos_acidentes_transito.pdf

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A denominada “Lei Seca”3

provocou mudanças na Lei federal nº 9.503/97 (Código de Trânsito Brasileiro - CTB). O principal objetivo desta Lei é atuar na diminuição dos acidentes de trânsito, que diminui também os fatores que estão relacionados: custos, resgates, mortes, sequelas nos feridos, etc.

Em um ano, antes do início das operações (jul/2007 a jun/2008), foram computadas 37.161 mil mortes. Um ano depois (jul/2008 a jun/2009) registraram-se 34.859 casos de óbito, o que significa uma redução de 6,2% no número de mortos em todo o Brasil.

De acordo com o levantamento do Ministério da Saúde (PORTAL DA SAÚDE, 2010), desde que a fiscalização proposta pela “Lei Seca” começou a vigorar, o Rio de Janeiro foi o Estado que apresentou os melhores resultados em relação ao ano anterior a sua implantação. Mais de cinco mil vidas foram salvas, incluindo o total de feridos e mutilados, com uma diminuição de 32% para o número de óbitos. Na rede pública de saúde foram economizados mais de R$ 100 milhões com a queda do número de acidentes de trânsito.

3

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2. O ÁLCOOL E SEUS EFEITOS

Etanol é o nome cientificamente conhecido para o tipo de álcool presente em bebidas alcoólicas. É um líquido incolor, produzido através de fermentação ou destilação de materiais de origem vegetal como: cana-de-açúcar, frutas e grãos (QMCWEB)4.

De acordo com a organização CRER-VIP, as bebidas alcoólicas, por seu processo simples de produção, pode-se dizer que são as drogas mais antigas de que se tem conhecimento. Através da fermentação de diversos tipos de vegetais é obtida a bebida, sendo que no início era produzida de forma primitiva e com pouca diversidade. O consumo dessas bebidas iniciou nas grandes culturas do oriente médio, com o passar do tempo se espalhou pelo mundo inteiro, e está presente em quase todos os grupos socioculturais, geralmente consumidas em momentos festivos, de descontração.

Para se falar sobre o que o álcool causa no organismo é preciso entender alguns fatores como: o quanto a pessoa consumiu de álcool em determinado período, a motivação para ter consumido álcool e a concentração de álcool no sangue. Todos os três fatores têm em comum que a quantidade consumida define de que forma esses fatores vão influenciar os efeitos do álcool em cada pessoa (CRER-VIP).

A amplitude daquilo que o álcool pode causar varia de uma sensação de calor até o coma alcoólico. Em alguns casos, a morte, dependendo da concentração de álcool no sangue. Consumir grande quantidade de álcool depois de um curto período (8 a 12 horas) pode resultar em sintomas que são popularmente denominados de “ressaca”. São eles: dor de cabeça, náusea, tremores e vômitos. O motivo da “ressaca” está relacionado ao efeito direto do álcool ou outros componentes da bebida enquanto estiverem presentes na corrente sanguínea.

Muitos consumidores de bebidas alcoólicas pensam ter a capacidade para determinar o quanto podem beber de forma a não perder o controle dos sentidos. De acordo com os dados da WHO (World Health Organization - Organização Mundial de Saúde), são considerados

4

Revista Eletrônica do Departamento de Química, UFSC. Florianópolis. Disponível em: <http://qmc.ufsc.br/qmcweb/artigos/etanol.html>.

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bebedores leves os homens que consomem menos do que 21 unidades de álcool por semana e mulheres que consomem até 14 unidades de álcool por semana; moderados, os que consomem de 22-50 unidades/semana (homens) e 15-35 unidades/semana (mulheres); e graves os que consomem acima de 51 (para homens) e de 36 (para mulheres). Cada unidade de álcool equivale a 10g de álcool. Uma lata de cerveja de 350 ml com 4% de álcool, por exemplo, equivale a 1,5 unidades de álcool.

Esta classificação da OMS considera um consumo distribuído nos sete dias da semana. Por isso, se os bebedores leves ingerirem a quantidade calculada para uma semana em pouco tempo, os resultados podem trazer problemas futuros (alcoolismo) ou imediatos (acidentes de trânsito, situações sociais embaraçosas, etc).

Álcool e drogas, elementos que provocam grande impacto na quantidade de mortes no trânsito, são os principais responsáveis nesse tipo de morte. Segundo trabalho de Ponce e Leyton (2008), a participação destes no percentual de vítimas fatais em acidentes de trânsito está numa faixa de 40% a 70%. Analisando os acidentes de trânsito não fatais, estes elementos agravam consideravelmente o grau dos ferimentos e também são responsáveis por muitas sequelas permanentes.

O comportamento é diferente em consumidores de álcool e consumidores de outras drogas a ponto de camuflar uma falsa sensação de segurança. As consequências que o consumo destas substâncias pode trazer no trânsito são: redução da noção de tempo, distância e velocidade, ausência da noção em situações de perigo, a reação lenta em situações de emergência, estes fatores aumentam os riscos de acidentes.

Os órgãos que fiscalizam o trânsito fazem operações preventivas para identificar e tomar as medidas necessárias para torná-lo mais seguro, ao retirar das ruas e estradas, condutores que estejam alcoolizados. Isso é feito por meio de teste de alcoolemia, com uso do bafômetro, instrumento que mede a concentração de álcool no organismo do condutor (SCHNEIDER, 2008). Diversos fatores influenciam esta taxa, como por exemplo: a rapidez de ingestão do álcool, a quantidade de álcool consumida, o peso da pessoa (quanto mais leve, maior a concentração). Assim, é natural que as mulheres apresentem taxas mais elevadas para a mesma quantidade de álcool do que os homens.

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3. LEGISLAÇÃO DE TRÂNSITO NO BRASIL

A legislação de trânsito está cada dia mais presente na sociedade. No entanto, a própria lei, o CTB, afirma que sua efetividade depende do comprometimento de todos com o propósito de redimir níveis estatísticos elevados de acidentes, das imprudências para com as normas de circulação e na falta de atenção cometida em cuidados básicos com a segurança pessoal e veicular.

O Código de Trânsito Brasileiro (CTB), criado através da Lei no 9.503/97 sofreu recentes atualizações, como as resoluções do Contran em vigor e as portarias do Denatran que tratam da relação entre o cidadão e o Sistema Nacional de Trânsito. Este material constitui-se em um dos elementos necessários na busca da desejada paz no trânsito. É a lei por meio da qual se materializa como elemento necessário na busca da desejada paz no trânsito e define os órgãos e entidades responsáveis pela segurança e prevenção de acidentes (CTB, 2008).

Nas rodovias federais, as obrigações e responsabilidade cabem às autoridades gestoras e operadoras de trânsito e transporte: o Ministério das Cidades, por meio do Departamento Nacional de Trânsito (Denatran); o Ministério dos Transportes, por intermédio do Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes (DNIT); e o Ministério da Justiça, por meio da Polícia Rodoviária Federal (PRF); além dos Departamentos de Estradas de Rodagens (DERs) e Departamentos Estaduais de Trânsito (Detran). Estes órgãos adotam políticas que visam a fiscalização dos condutores em ruas e rodovias em busca de infratores com potencial que possam causar acidentes pelo consumo indevido de bebidas alcóolicas.

Tabela 1: Autoridades gestoras e operadoras de trânsito e transporte segundo o código de trânsito brasileiro.

Fonte: Elaboração própria.

Sigla Órgão

Denatran Departamento Nacional de Trânsito

DNIT Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes PRF Polícia Rodoviária Federal

DERs Departamento de Estradas de Rodagem Detran’s Departamentos Estaduais de Trânsito

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O artigo 277 do CTB, que trata das Medidas Administrativas cabíveis em caso de ocorrência de infração, estabelece que todo condutor de veículo automotor, que se envolva em acidente de trânsito ou que seja abordado em alguma fiscalização de trânsito, com suspeita de dirigir sob a influência de álcool, será submetido ao teste de alcoolemia ou outros meios. O teste mais comum é feito em aparelhos de ar alveolar pulmonar, os etilômetro ou bafômetros, homologados pelo Contran, com a finalidade de identificar o Estado do condutor (redação dada pela Lei no 11.275/2006).

O DECRETO no 6.488/2008 define a margem de tolerância de álcool no sangue para efeitos de crime de trânsito. Esta, nos exames de sangue, quando a concentração de álcool igual ou superior a seis decigramas de álcool por litro de sangue e, em testes de aparelho de ar alveolar pulmonar (etilômetro ou bafômetro), igual ou superior a três décimos de miligrama por litro de ar expelido dos pulmões.

Depois de comprovada a condução de veículo sob efeito de álcool será determinada a Infração de Trânsito e tomadas as devidas providências e medidas administrativas previstas nos artigos 165, 276 e 277 da Lei no 9.503/97. Consta na Resolução nº 66/98 do Contran e em suas as alterações, Resoluções nº 121/01 e nº 202/06, que compete aos Estados a responsabilidade pela aplicação das penalidades e medidas administrativas para infrações em que o condutor se encontra sob a influência de álcool (CTB, 2008).

3.1. A “LEI SECA”

Denominou-se “Lei Seca” a Lei federal n0 11.705, de 19 de junho de 2008, conversão da Medida Provisória n0 415/2008, que provocou mudanças também na Lei federal n0 9.503/97 – Código de Trânsito Brasileiro - CTB. No art. 165 daquela - Dirigir sob a influência de álcool ou de qualquer outra substância psicoativa que determine dependência resultam em Infração gravíssima, Penalidade de multa (cinco vezes) e suspensão do direito de dirigir por 12 (doze) meses e Medida administrativa - retenção do veículo até a apresentação de condutor habilitado e recolhimento do documento de habilitação. No art.276 - qualquer concentração de álcool por litro de sangue sujeita o condutor às penalidades previstas no art.165.

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De acordo com o DPRF (2009)

“não há, atualmente, limite considerado “seguro” para dirigir após ingerir bebida alcoólica. A absorção e metabolização do álcool dependem de diversos fatores, como sexo, peso corporal e ingestão de alimentos. Mas, de modo geral, consumir o equivalente a 1 lata de cerveja, ou 1 taça de vinho, ou 1 dose de cachaça, vodca ou uísque é o bastante para ser multado. Já beber o equivalente a duas ou três doses e dirigir não é apenas infração: é crime de trânsito.”

Para identificar os motoristas suspeitos de excederem o limite utiliza-se o bafômetro (medidor de álcool no sangue), um dos itens mais utilizados nas blitz da Lei Seca, que são barreiras com o apoio de agentes da polícia e funcionários do Detran com o intuito de fiscalizar e punir condutores que consumiram bebidas alcóolicas além do permitido pela Lei, de acordo com o nível de álcool no sangue.

A “Operação Lei Seca” teve início em Março de 2009, lançada pela Secretaria de Estado de Governo no Rio de Janeiro, tem como objetivo ação educativa e de fiscalização, de caráter permanente, com o propósito de diminuir os índices de acidentes de trânsito no Estado (COLBERT, 2011).

Na opinião do diretor do departamento da Análise de Situação de Saúde, Otaliba Libanio, disponível no Portal da Saúde (2010),

“A redução na taxa de mortalidade provocada pelo trânsito mostra que a lei vem protegendo a vida. Medidas legislativas como o Código de Trânsito Brasileiro e as alterações promovidas pela Lei Seca têm sido muito importantes para a prevenção dos acidentes de transporte terrestre. No entanto, há necessidade de reforçar as ações nos Estados que não tiveram redução significativa”.5

5

Disponível em:

http://portal.saude.gov.br/portal/aplicacoes/noticias/default.cfm?pg=dspDetalheNoticia&id_area=1450&CO_NO TICIA=11454. Acesso em: 14/05/2011.

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Tabela 2: Distribuição dos óbitos por doze meses antes e doze meses após a implantação da Lei Seca segundo

Regiões e Unidades Federadas. Brasil, 2007-2009.

UF/Região 2 semestre de 2007 / 1 semestre de 2008 2 semestre de 2008 / 1 sem de 2009 Var %

BRASIL 37.161 34.859 -6,2 NORTE 2.496 2.560 2,6 Rondônia 376 416 10,6 Acre 113 103 -8,8 Amazonas 353 371 5,1 Roraima 129 126 -2,3 Para 1.018 1.061 4,2 Amapá 87 93 6,9 Tocantins 420 390 -7,1 NORDESTE 8.943 8.697 -2,8 Maranhão 1.105 1.157 4,7 Piauí 721 687 -4,7 Ceará 1.614 1.552 -3,8 R G do Norte 455 449 -1,3 Paraíba 737 785 6,5 Pernambuco 1.380 1.318 -4,5 Alagoas 689 580 -15,8 Sergipe 418 456 9,1 Bahia 1.824 1.713 -6,1 SUDESTE 14.724 13.162 -10,6 Minas Gerais 3.781 3.621 -4,2 Espírito Santo 1.125 916 -18,6 Rio de Janeiro 2.169 1.475 -32 São Paulo 7.649 7.150 -6,5 SUL 7.327 6.781 -7,5 Paraná 3.267 3.075 -5,9 Santa Catarina 1.970 1.750 -11,2 R G do Sul 2.090 1.956 -6,4 CENTRO-OESTE 3.671 3.659 -0,3

Mato Grosso do Sul 698 702 0,6

Mato Grosso 885 910 2,8

Goiás 1.507 1.554 3,1

Distrito Federal 581 493 -15,1

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Os resultados apresentados em 18/06/2010 pelo Ministério da Saúde no Portal da Saúde (2010) o Rio de Janeiro foi o Estado que teve a maior redução do número de óbitos em acidentes de trânsito no período de um ano antes e um ano depois da implantação da “Lei Seca”. Na mesma notícia o Ministro da saúde, José Gomes Temporão recomendou o modelo da “Operação Lei Seca” realizada no Rio de Janeiro com presença nas ruas, educação, informação, multas, repressão para todo país.

Os dados que tratam da distribuição de óbitos para doze meses antes e doze meses após a implantação da Lei seca, pelas Regiões e Unidades da Federação podem ser vistos na Tabela 2. Nela é possível ver que o Rio de Janeiro teve a maior taxa de redução de óbitos no trânsito 32%) seguido por Espírito Santo 18,6%), Alagoas 15,8%), Distrito Federal (-15,1%), Santa Catarina (-11,2%), Bahia (-6,1%), São Paulo (-6,5%) e Paraná (-5,9%) (PORTAL DA SAÚDE, 2010).

Comparando-se os dados por Região, a Região Sudeste apresentou maior taxa de redução de óbitos em acidentes de trânsito (-10,6%), seguido da Região Sul (-7,5%), Nordeste (-2,8%), Centro-Oeste (-0,3%). A Região Norte foi a única que apresentou aumento do número de óbitos em relação ao período estudado (2,6%) (PORTAL DA SAÚDE, 2010). Somando todas as Regiões do Brasil a taxa de óbitos em acidentes também apresentou redução (-6,2%). O número total de óbitos no país foi 37.161 óbitos nos doze meses antes da Lei e 34.859 óbitos nos doze meses após a sua implantação, houve redução de 698 no quantidade de óbitos, um número pequeno se comparado com o total de óbitos no país, mas relevante por representar uma redução, ou seja, vidas que foram poupadas (PORTAL DA SAÚDE, 2010).

Ao avaliar a frequência de pessoas que após consumo de álcool assumem a direção de veículos, notou-se que reduziu de 2,1% em 2007 (ano anterior à lei Seca) para 1,4%, em 2008 (ano de publicação da lei); porém, aumentou para 1,7% em 2009, segundo dados do Vigitel, inquérito telefônico do Ministério da Saúde que controla os fatores de risco para doenças e agravos à saúde da população (PORTAL DA SAÚDE, 2010).

De acordo com estudo técnico da CNM (2009) “é muito forte no Brasil uma cultura entre os homens jovens de conduzirem veículos sob o efeito de álcool e drogas e sob alta velocidade.” Este órgão aponta, também, que no Brasil há insuficiência de dados estatísticos fiéis à realidade. Isto significa um atraso no desenvolvimento de estratégias adequadas para maior redução dos óbitos em acidentes de trânsito.

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4. OBJETIVOS

Assim sendo, os objetivos desta Monografia são:

 Realizar o levantamento de dados de registros de acidentes, antes e após a criação da denominada “LEI SECA”, notificados pelo Corpo de Bombeiros Militar do Estado do Rio de Janeiro (CBMERJ) e referentes aos seguintes tipos de agravo: atropelamento, capotagem de veículo, colisão de veículo e queda de moto;

 Realizar análise estatística descritiva sobre o banco de dados montado, identificando as unidades operacionais com maior número de registros e a variação temporal da quantidade de ocorrências referentes a esses tipos de agravo;

 Utilizar Estimadores Espaciais Clássicos e Bayesianos para avaliar a distribuição espacial dos acidentes no Estado do Rio de Janeiro, identificando padrões espaciais e possíveis aglomerações, e analisar as possíveis diferenças temporais entre as ocorrências efetuadas, especialmente dentro das Regiões mais afetadas.

(22)

5. MATERIAL E MÉTODOS

Neste capítulo são apresentadas a base de dados, as ferramentas estatísticas e a linguagem computacional utilizadas na análise realizada.

5.1. A BASE DE DADOS

Os dados a serem utilizados neste trabalho referem-se ao total diário de atendimentos por tipo de evento, para cada uma das unidades do Corpo de Bombeiros Militar do Estado do Rio de Janeiro (CBMERJ). Os casos utilizados são de atendimentos relacionados a acidentes de trânsito, sendo que apenas quatro eventos foram utilizados. São eles:

 Atropelamento;

 Capotagem de veículo;

 Colisão de veículo; e

 Queda de moto.

5.2. UNIDADES OPERACIONAIS

Na estrutura do CBMERJ, a principal estrutura é o Comando de Área de Bombeiro Militar (CBA). Subordinadas a elas ficam as unidades de Grupamentos de Bombeiros Militar (GBM), que, por sua vez, possuem subunidades chamadas de Destacamento de Bombeiro Militar (DBM) e, também, subunidades chamadas de Posto Avançado de Bombeiro Militar (PABM).

O CBMERJ, possui 9 Comandos de Área de Bombeiro Militar; 28 Grupamentos de Bombeiro Militar; 1 Grupamento de Busca e Salvamento, 4 Grupamentos Marítimos, 2

(23)

Grupamentos de Salvamento Florestal e Meio Ambiente; 2 Grupamentos de Socorro de Emergência; 1 Grupamento Tático de Suprimento de Água para Incêndios; 1 Grupamento de Operações com Produtos Perigosos; 1 Grupamento de Operações com Tecnologias Avançadas, 1 Grupamento de Operações Aéreas, 1 Grupamento de Prevenção em Estádios; 48 Destacamentos de Bombeiro-Militar e 5 Postos Avançados de Bombeiro Militar. A Estrutura Operacional pode ser visualizada no Anexo I. (CBMERJ, 2009).

Os Comandos de Área de Bombeiro Militar (Áreas operacionais dos CBAs) são: CBA I - Capital, CBA II - Serrana, CBA III - Sul, CBA IV - Norte-Noroeste, CBA V - Baixada Litorânea, CBA VI - Baixada Fluminense, CBA VII - Costa Verde, CBA VIII - Atividades Especializadas, CBA IX - Metropolitana. Cada CBA tem sua sede, os Municípios sob sua responsabilidade e os Grupamentos pelos quais são responsáveis, conforme pode ser visto na Figura 1, a seguir e cujos detalhamentos se encontram no Anexo II (CBMERJ, 2006).

FIGURA 1: Mapa do Estado do Rio de Janeiro com a localização das CBAs

Fonte: CBMERJ [www.cbmerj.rj.gov.br]

No Comando de Área de Bombeiro Militar (CBA) número VIII, que é definido para Atividades especializadas, algumas unidades que não registraram dados relevantes para análise, referentes aos tipos de ocorrências/acidentes de interesse, foram retiradas do presente trabalho.

(24)

Em cada uma das setenta e nove unidades estudadas neste trabalho (apresentadas no anexo III) foi registrado o total mensal de registros relacionado aos quatro tipos de evento de interesse, num período de 36 meses, que começa em julho de 2007 e termina em junho de 2010.

5.3. ANÁLISE EXPLORATÓRIA

Um estudo exploratório permite que os dados sejam analisados sob diferentes perspectivas e com o uso de diferentes ferramentas, para obter informações sobre o comportamento dos dados, o que possibilita formular novas hipóteses (BATANERO; ESTEPA; GODINO, 1991)6.

Para a análise exploratória dos dados serão utilizadas medidas de posição, dispersão, além de representações em gráficos em linhas e diagramas de caixa. Essas análises serão efetuadas sobre o total de ocorrências registradas referentes a acidentes de trânsito, bem como aos quatro subtipos investigados, envolvendo os instantes de tempo avaliados e as unidades operacionais consideradas.

5.4. ANÁLISE DE DADOS ESPACIAIS

Para a análise espacial, a identificação de características de fenômenos ocorridos no espaço é importante para construir interpretações do comportamento do estudo no espaço. Ter a localização espacial dos dados caracteriza a diferença com relação à análise geral, exploratória, realizada em qualquer conjunto de dados.

O intuito da Análise Espacial é utilizar o espaço na análise que se deseja fazer, utilizando propriedades e relacionamentos com a localização espacial do fenômeno em estudo. Uma maneira de interpretar o objetivo central da análise espacial foi apresentada por Bailey (1994) como “habilidade de manipular dados espaciais de diferentes formas e extrair significados adicionais” (FONSECA, 1999).

Quanto se adota a ideia de comparar Regiões com as taxas, o tamanho da população sendo diferente, não é problema, porque a taxa padroniza e fica possível entender o fenômeno

6

In: COUTINHO, Cileda de Queiroz e Silva. Análise exploratória de dados: um estudo diagnóstico sobre concepções de professores. GT: Educação Matemática / n.19. EMANPED. Disponível em:

(25)

entre as Regiões, buscando possíveis relações, em que a ideia é perceber de que forma o estudo está evoluindo, ao longo do tempo, pode ser de acordo com uma determinada área, por volume, a maneira a ser adotada para a comparação está diretamente associada a forma dos dados.

Através de mapas coropléticos, pintados com tonalidades de cores associadas de acordo com uma escala construida, onde cada Região está preenchida com a cor que está presente o valor do fenômeno em estudo, consegue-se visualizar a distribuição espacial dos dados.

5.4.1. Notação

Nesta etapa são apresentadas as definições das variáveis utilizadas para identificar cada notação. Assim, seja:

 c = indicador associado a Região (c = 1,2,...,C)

 t = indicador associado à unidade de tempo (t = 1,2,...,T) Pode-se definir, então, que para todo local c e todo tempo t:

 Yc,t = número de atendimentos

 Nc,t = tamanho da população sob-risco

 µc,t = taxa de incidência (morbidade ou mortalidade) Analisando somente uma das dimensões, pode-se utilizar a notação:

 Yc = número total de atendimentos em cada Região c

 Yt = número total de atendimentos no instante t

As variáveis acima podem ser organizadas de acordo com as necessidades de informação e da modelagem utilizada.

(26)

5.4.2. Estimadores Espaciais

Para qualquer estudo que possa ser interpretado no espaço, analisar a variação espacial das taxas deste determinado fenômeno é fundamental para se chegar a conclusões interessantes no trabalho. Quando a associação entre as taxas de ocorrências e possíveis agentes causadores (como fatores sociais, demográficos e ambientais), pode implicar em modificações nas taxas. Assim, a análise espacial se torna muito útil, para entender o comportamento dos dados.

A visualização gráfica de cada determinada Região – através de mapas de isolinhas, mapas coropléticos, dentre outras possíveis ferramentas – facilita a visualização do fenômeno nas diversas localidades, sendo possível interpretar de que maneira o fenômeno em estudo se distribui no espaço. Construir mapas que analisam o mesmo fenômeno ao longo do tempo, torna possível identificar seus padrões e a identificação de tendências espaço-temporais - como o seguimento de rodovias, hidrovias, etc. Para se construir esses mapas é necessário dispor de informações sobre o fenômeno (morbidade ou mortalidade) e sua precisão estará dependente de como os dados estão sendo mapeados.

A maneira de se analisar depende de como os dados estão sendo referenciados no espaço (unidade de agregação). Ela pode ser pequena - como um bairro ou quarteirão – ou pode-se olhar para unidades maiores em suas agregações (Município, Macroregiões, Estado, etc.). A escolha depende de fatores que estão relacionados com o fenômeno. Quanto menor o nível de agregação do estudo, maior será o detalhamento de fenômeno no espaço, sendo que será menor também o tamanho da população e, então, nesse caso, aumenta-se a chance de se trabalhar com taxas mais instáveis.

A precisão das estimativas está diretamente relacionada ao tamanho da população e à maneira com que os dados estão agregados. Por exemplo, para Regiões pequenas é comum fazer-se uso de agregação dos dados por período buscando estabilizá-los para uma estimativa mais próxima da realidade.

Além disso, é possível considerar as Regiões de estudo como não relacionadas entre si, e, assim, o cálculo das estimativas tem uma maneira de ser feito através dos estimadores globais. Quando a dependência entre Regiões é considerada, estimadores locais passam a ser aplicados.

(27)

Trabalhando em uma abordagem puramente espacial, para um tempo fixo, para uma dada Região c, independente do estimador usado, a contagem poderá ser modelada pela distribuição de Poisson:

Yc ~ Poisson (nc θc)

onde:

nc = tamanho da população

θc = taxa de incidência do fenômeno

Uma das possíveis modelagens na abordagem espacial é aquela que trata de dados de área. Nela, uma das principais ferramentas é a produção de estimativas regionais a partir da proposição de estimadores espaciais pontuais. Nas seções seguintes são apresentados estimadores clássicos e bayesianos que foram utilizados no presente trabalho.

5.4.2.1. Estimador Clássico

Em seu trabalho, Pereira (1997)7 caracteriza os pontos fortes da inferência verossimilhança, mostrando que a função de verossimilhança fornece uma medida exata da incerteza, resumindo toda informação que os dados fornecem sobre o parâmetro desconhecido em estudo. A função de verossimilhança é a densidade conjunta encarada como função do parâmetro θ (BARROS, 2004).

Isto é:

O estimador de máxima verossimilhança é o estimador clássico, sendo calculado a partir da maximização da verossimilhança feita através da equação (BARROS, 2004):

7

In: RESENDE, Marcos Deon Vilela de. Inferência Bayesiana e Simulação Estocástica (amostragem de Gibbs) na Estimação de Componentes de Variância e de Valores Genéticos em Plantas Perenes. Embrapa Florestas, Documentos, 46. Colombo, 2000.

(1)

(28)

De acordo com Barros (2004), quando se tem uma amostra aleatória de uma densidade qualquer conhecida, exceto pelo parâmetro , ao se observar cada valor da variável xi, a densidade fica explicada exceto pelo valor de . O valor de que mais

concorda com os dados é o estimador clássico, encontrado através da função de máxima verossimilhança. Quando a distribuição de Poisson é adotada, o estimador clássico calcula-se por meio da equação:

L

O valor do estimador clássico é encontrado neste trabalho através da taxa bruta, sendo interpretado como a razão entre o número de casos de uma determinada característica sobre o tamanho da população (BARROS, 2004).

A taxa bruta é o estimador mais utilizado, sendo interpretado como a razão entre o número de casos de uma determinada característica para um determinado período e o tamanho da população sob estudo.

Neste trabalho, sendo Yc o número total de atendimentos da Região c e nc o tamanho

da população da Região c, a taxa bruta será dada por:

Tbc = c = 1,2, ..., C

Estes estimadores são instáveis quando o tamanho populacional da Região é pequeno. Nesta situação, uma pequena variação no número de casos pode causar grandes variações nas taxas.

(3)

(4)

(5)

(29)

Com o objetivo de resolver o problema da instabilidade o presente trabalho aplicou os conceitos dos Estimadores Bayesianos, combinando as informações dos valores observados com informações subjetivas a priori do comportamento para essas taxas na Região.

5.4.2.2. Estimador Bayesiano

Para estimar a taxa de incidência de determinado fenômeno supõe-se que o número de casos é uma variável aleatória que deve ser modelada, utilizando-se como proposta um modelo de distribuição mais adequado às características da variável em estudo. Esse modelo visto enquanto função de seus parâmetros, tendo os dados conhecidos, define a Função de Verossimilhança que será utilizada na modelagem. As distribuições de probabilidades mais utilizadas em estudos de dados de contagem são a Binomial e a Poisson (FLANDERS E KLEINBAUN, 1995).

Usa-se a distribuição Binomial com mais frequência em estudos em que o tempo de duração do estudo é pequeno, sendo n esse número de casos observados em uma população de tamanho n e p a probabilidade de se observar o evento de interesse.

Esse modelo tem como função de probabilidade:

_{y = 0,1,...,n}

onde Y representa a número de casos com a característica estudada.

A distribuição de Poisson também é muito utilizada nos casos de contagem, por exemplo, no total de atendimentos por unidade de Região ou de tempo. Nela se supõe que os riscos de ocorrências dos tipos de atendimentos estudados são homogêneos entre as pessoas e ao longo do tempo.

Esta distribuição tem como função de probabilidade:

P _{y = 0,1,…}

onde µ é o número esperado de casos do evento de interesse na unidade de referência. (7)

(30)

Uma possibilidade interessante, também, é passar a modelar a taxa de incidência do evento de interesse, ao invés do número médio de ocorrências, fazendo:

n

onde é a taxa de incidência e n o tamanho da população sob risco.

Esse modelo possui função e cálculos de probabilidade que proporcionam maior simplicidade e, por isso foi escolhido para ser utilizado no presente estudo.

Na Inferência Bayesiana, os parâmetros são considerados variáveis aleatórias e precisam ser modeladas por distribuições de probabilidade. Essa distribuição é denominada distribuição a priori e, a princípio, independe dos dados observados e que serão usados na estimação dos parâmetros do modelo.

O modelo adotado para a distribuição a priori será mais adequado se estiver de acordo com as características dos parâmetros de interesse. Nessa especificação, pode-se levar em consideração o intervalo de definição dos parâmetros, a simetria esperada de sua distribuição, entre outros aspectos.

Para o caso em estudo, como o parâmetro da Verossimilhança corresponde ao número médio de ocorrências do evento de interesse, é aplicável uma distribuição que assuma valores essencialmente não negativos, como a distribuição Gama.

Utilizando a distribuição Gama para estudar o parâmetro , tendo função de densidade de probabilidade, com hiperparâmetros e conhecidos, dada por:

P _{> 0}

obtém-se como valor médio de a razão e sua variância igual a . Os valores desses hiperparâmetros poderiam ser obtidos de estudos anteriores ou através de entrevista com especialistas através de suas relações com os valores médios e a variância esperada para .

A distribuição revisada de obtida após a observação dos dados é definida pela denominada distribuição a posteriori. Ela é obtida através da aplicação do Teorema de Bayes para distribuições de probabilidade, utilizando conceituação análoga ao que é aplicado às probabilidades condicionais e marginais.

(9)

(31)

O Teorema de Bayes combina a distribuição a priori e a verossimilhança produzindo a distribuição a posteriori para o parâmetro :

ou ainda,

onde:

P( ) = função de verossimilhança

P( ) = função de densidade de probabilidade a priori P( ) = função de verossimilhança marginal

P( ) = função de densidade de probabilidade a posteriori

Outra vantagem de usar a distribuição Gama, no presente trabalho, está relacionada à possibilidade de sua utilização na análise conjugada dentro do contexto de Inferência Bayesiana, onde, tendo a densidade da distribuição a priori e a função de verossimilhança (da Poisson) uma estrutura comum que é dependente do parâmetro de interesse (kernel),

Com a multiplicação das estruturas comuns nas duas distribuições, encontra-se a estrutura da distribuição da posteriori, que será outra distribuição Gama,

Distribuição posteriori Distribuição de verossimilhança x Distribuição priori

p

sendo a distribuição de verossimilhança identificada com os próprios dados do estudo, (11)

(12)

(13)

(32)

p

com a multiplicação da estruturas de cada distribuição,

_. tendo portanto

A distribuição a posteriori, que também é uma Gama, tem parâmetros que irão depender dos valores observados (através de y), do tamanho n da população e dos parâmetros da priori, e , ficando os parâmetros da posteriori, da seguinte maneira,

onde E e VAR .

A partir desses parâmetros revisados da distribuição a posteriori é possível obter estimativas para o valor do parâmetro de interesse , como média e variância. O valor esperado da distribuição a posteriori será, então, igual à estimativa revisada para a taxa de incidência do evento de interesse.

Conhecidos os valores observados do número de ocorrências, y, o problema passa a estar focado na obtenção dos hiperparâmetros da priori. Na abordagem completamente Bayesiana (Fully Bayesian) é necessário que se tenha conhecimento de estudos anteriores ou de informações fornecidas por especialistas sobre o fenômeno que possam ajudar a identificar informações para se estimar os hiperparâmetros.

Para o fenômeno em estudo, como não se tem conhecimento de trabalhos anteriores nem foi possível consulta a um especialista, uma opção alternativa é obter tais valores através

(15)

(16)

(17)

(18)

(33)

dos próprios dados observados. A metodologia bayesiana empírica (Empirical Bayes) utiliza os dados na verossimilhança para determinar os hiperparâmetros.

O método utilizado é o da máxima verossimilhança marginal, onde os hiperparâmetros são tais que maximizam a função de probabilidade da distribuição marginal de Y, , sendo conhecidos os valores observados de Y, ou seja:

e

Sendo uma Binomial Negativa, pode-se mostrar que (Fonseca, 1999):

e

A partir dessa maximização são encontrados os valores estimados para os hiperparâmetros que podem ser utilizados na determinação dos estimadores da distribuição a posteriori de .

A distribuição a priori para a taxa de atendimento conjugada à verossimilhança Poisson, será definida como:

dependendo dos valores dos parâmetros a distribuição muda de forma. Para a posteriori, que também segue distribuição Gama, os parâmetros passam a ser estimados como:

Conhecendo os valores dos hiperparâmetros da priori e com as informações dos dados encontram-se os parâmetros da posteriori. E através destes parâmetros consegue-se calcular o

(20)

(21)

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(34)

valor estimado para a taxa de atendimento para cada Região c num determinado tempo, com o valor esperado da posteriori, que é dado por:

onde, é o valor do Estimador Bayesiano, para a Região c.

Neste trabalho a linguagem computacional adotada para elaborar os gráficos da análise exploratória e os mapas da análise espacial foi a R. O Programa Computacional R é de código aberto e livremente distribuído (R Development Core Team, 2010). A versão deste programa usada foi a 2.12.0.

Inicialmente os dados quantitativos obtidos por meio dos registros de atendimentos associados a acidentes de trânsito feito pelo CBMERJ foram organizados em planilhas no programa Excel, Microsoft Office. Em seguida, no Programa R foram gerados os gráficos de linha e diagramas de caixa da análise exploratória por meio da leitura que este programa faz a partir das planilhas elaboradas. Dentro do mesmo ambiente de programação foi estimado o valor da taxa bruta (quantidade de dados somados de forma semestral, dividido pelo tamanho da população de cada Região sob-risco de acidente) e foi usada a função EBest da linguagem R, que para obter estimativas da aplicação do estimador Bayesiano Empírico a cada Região e instante de tempo de interesse.

Após esse processo de estimação foram construídas escalas baseadas em quintis para as taxas e foi elaborada a apresentação da distribuição espacial dos estimadores utilizando mapas coropléticos.

(35)

6. RESULTADOS

Para o presente trabalho, o banco de dados foi construído através dos registros de atendimentos ligados a acidentes de trânsito realizados pelo Corpo de Bombeiros Militar do Estado do Rio de Janeiro – CBMERJ e foram construídos gráficos para melhor visualização dos padrões observados nos dados.

A seguir serão apresentados os resultados da análise exploratória e da análise espacial do banco de dados, de forma a identificar possíveis variações entre as unidades operacionais e a evolução da quantidade de ocorrências antes e depois da instituição da denominada “Lei Seca”.

6.1. ANÁLISE EXPLORATÓRIA

Para avaliar o impacto geral da implantação da “Lei Seca” sobre a quantidade de atendimentos associados a acidentes de trânsito, registrados pelo CBMERJ, no período de 07/2007 à 06/2010, é apresentado na Figura 2 o gráfico da série temporal mensal de ocorrências.

Por ele, podemos ver que a mediana é sempre inferior ao valor da média, o que pode ser explicado pelo efeito da CBA1 referente ao Município do Rio de Janeiro, que tem maior população, produzindo naturalmente uma maior quantidade esperada de ocorrências. No entanto, mesmo tendo sido implantada a “Lei Seca” a partir de julho de 2008, o número médio mensal de ocorrências parece variar pouco.

(36)

FIGURA 2: Distribuição mensal dos atendimentos, registrados pelo CBMERJ, entre 07/2007 e 06/2010.

FIGURA 3: Distribuição mensal comparativa dos atendimentos, registrados pelo CBMERJ, em períodos

próximos ao início da vigência da “Lei Seca”.

(37)

Na Figura 3 é possível comparar as séries mensais referentes aos três anos próximos à implementação da “Lei Seca”. O número médio de acidentes um ano antes do início da vigência estava perto de 39 ocorrências e chegou a aumentar para um valor próximo de 47 em dezembro de 2007. O menor número de ocorrências foi detectado em fevereiro de 2009 e outro fato que chama a atenção é um padrão comum de diminuição da quantidade de registros nos meses de janeiro e fevereiro, independentemente do ano de observação.

Buscou-se determinar se dentro de alguma CBA existia variação temporal do número de ocorrências que pudesse ser explicada pela “Lei Seca”. A Figura 4 apresenta a série mensal de ocorrências registradas na CBA 1, referente ao Município do Rio de Janeiro.

Através da Figura 4 é possível perceber uma diminuição na quantidade de registros feitos na CBA 1 (Município do Rio de Janeiro), mesmo em alguns períodos anteriores à implantação da “Lei Seca”. No entanto, essa queda se sustenta e depois do ponto de mínimo observado em fevereiro de 2009, o nível de atendimentos fica em torno de um valor menor do que o observado até dezembro de 2008. Para as outras CBAs a Figura 5 apresenta a série mensal de ocorrências registradas para cada uma, colocadas em outro gráfico por apresentarem quantidades de registros bem menor que na CBA 1.

FIGURA 4: Distribuição mensal dos atendimentos registrados pela CBA 1 entre 07/2007 e 06/2010.

(38)

FIGURA 5: Distribuição mensal comparativa dos atendimentos, registrados pela CBAs, em períodos próximos

ao início de vigência da “Lei Seca”.

Na Figura 5 consegue-se identificar que a CBA 3, referente a Região Sul do Estado e a CBA 7, referente a Região da Costa Verde, apresentam as mais baixas quantidades de registros, o que não significa que essas quantidades diminuíram devido ao início da “Lei Seca”. Para a CBA 3, no ano anterior, o número de registros foi menor em relação aos 2 anos após o início da Lei que se manteve de forma mais constante, a partir de então. O mesmo acontece com a CBA 2, referente à Região Serrana, e na CBA 5, referente à Baixada Litorânea. Para todas as CBAs, exceto para CBA 9, referente à Região Metropolitana (excluindo o Município do Rio de Janeiro), nos 2 anos após o início da “Lei Seca” os registros de atendimentos mensal se apresentaram de forma mais constante que no ano anterior à sua implementação, sendo percebidas apenas pequenas mudanças.

Separar os dados por ano é uma maneira de se buscar algo relevante para avaliar o comportamento do fenômeno. Foram estudados o 1o ano posterior e o 2o ano posterior em relação à “Lei Seca” e comparados com padrão observado no ano anterior à sua implantação. Para as CBAs, tal comportamento pode ser visualizado através da Figura 6.

(39)

FIGURA 6: Distribuição mensal comparativa dos atendimentos, registrados pela CBAs, em períodos próximos

ao início de vigência da “Lei Seca”.

Em todas as CBAs fica claro na Figura 6 que os anos não apresentam diferenças significativas, mostrando que a “Lei Seca” não ajudou a diminuir o número de registros. Na CBA 1, referente ao Município do Rio de Janeiro, a média de registros nos 3 anos foi de aproximadamente 50 para as unidades, muito embora pareça existir uma ligeira queda na mediana do número de atendimentos realizados nas unidades dessa CBA. Na CBA 4, referente à Região Norte-Noroeste, nos 3 anos de estudo, foi identificado que o 5o GBM - Campos dos Goytacases apresenta número de registros de acidentes bem mais altos que as outras unidades da CBA 4, o que faz com que seus valores se apresente acima das caixas que representa a distribuição da quantidade de atendimentos das unidades.

Trabalhando com os dados de forma anual, uma outra maneira de avaliar o impacto da “Lei Seca” é analisando as unidades de cada CBA, com o propósito de averiguar possíveis mudanças no comportamento do número de registro de acidentes de trânsito, registrados pelas unidades com relação ao ano anterior, ao 1o ano posterior e ao 2o ano posterior a está Lei. A quantidade de unidades que registram ocorrências de acidentes de trânsito, referente a cada CBA, pode está relacionada a diversos fatores como: tamanho da população, tamanho da Região, responsabilidades de cada unidade, dentre outros relacionados a CBA. Na Figura 7 apresenta-se a distribuição do número de atendimentos por ano para 15 unidades, pertencentes à CBA 1, referente ao Município do Rio de Janeiro.

(40)

FIGURA 7: Distribuição do número de atendimentos, registrados pelo CBMERJ nas Unidades 01 a 15 da CBA

1, em períodos próximos ao início da vigência da “Lei Seca”.

Nesta Figura 7 as unidades 3,4,8,10 e 15 apresentam os box-plots para cada ano de forma decrescente, mostrando que ocorreu diminuição no número de acidentes de trânsito registrados por essas unidades, sendo assim pode-se pensar que a “Lei Seca” foi importante para esses locais de atendimento. Acontece de forma contrária para as unidades, 7, 9 e 11. As outras 13 unidades da CBA 1 podem ser visualizadas na Figura 8.

Através da Figura 8, as unidades 17, 24, 25, 26, 27 e 28, apresentam queda nas distribuições de registros com relação aos anos, onde se identifica que a “Lei Seca” pode ser responsável por essa redução. Para as unidades 19, 20, 21 e 23, aumentou o número de registro depois do início da “Lei Seca”, avaliados para o ano anterior, 1o

ano posterior e 2o ano posterior.

Na CBA 2, referente a Região Serrana, responsável por atender a 20 Municípios entre esses, Petrópolis, Teresópolis, Nova Friburgo, o comportamento de suas 9 unidades de registro são apresentadas na Figura 9.

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FIGURA 8: Distribuição do número de atendimentos, registrados pelo CBMERJ nas Unidades 16 a 28

da CBA 1, em períodos próximos ao início da vigência da “Lei Seca”.

FIGURA 9: Distribuição do número de atendimentos, registrados pelo CBMERJ nas Unidades da CBA 2, em

períodos próximos ao início da vigência da “Lei Seca”.

(42)

Para a CBA 2, apenas a unidade 34 aparenta, apresentar queda no número de registros em cada ano de forma constante; as unidades 29, 31, 32 e 36 a cada ano teve aumento na distribuição anual do número de registros. Uma característica que se faz presente nas unidades que registram mais de 20 acidentes de trânsito por mês é que para os meses de julho de 2007 à junho de 2008, sendo o ano anterior a “Lei Seca”, a distribuição dos registros obteve maior dispersão que para os outros anos.

Para a Região Sul, a CBA 3 com 7 unidades de registros, fica encarregada de cobrir Barra Mansa, Volta Redonda, Resende, no total sendo 16 Municípios, sendo apresentado na Figura 10, o comportamento das unidades.

Através da figura 10 não se identifica nenhuma unidade em que a distribuição dentro dos anos tenha se dado de forma decrescente mostrando que nesta CBA, a “Lei Seca” não obteve bons resultados. As unidades 39 e 41 apresentaram aumento nas quantidades de ocorrências. Uma característica que se faz presente é que quanto maior a quantidade de registros das unidades, maior será dispersão dos dados desta unidade.

A Figura 11 se apresenta de forma a esclarecer o que acontece com as 9 unidades da CBA 4, referente a Região Norte-Noroeste, responsável por 18 Municípios entre os quais Campos dos Goytacazes e Itaperuna. Nessa figura, para as unidades da CBA 4 a mesma

(43)

característica pode ser visualizada: quando a distribuição para os anos se dá através de valores mais altos, aumenta-se também a dispersão dos registros mensais para estes anos, sendo que a escala para os números de atendimentos é diferente para cada CBA. Na análise da Figura 6 foi comentado que uma unidade da CBA 4 se apresentava com valores altos para todos os meses. A unidade 45 registra esses valores altos e percebe-se que nenhuma unidade apresentou valor maior que o valor mínimo observado nessa unidade.

O propósito da Figura 12 é descrever o comportamento das 9 unidades da CBA 5, referente a Região da Baixada Litorânea, com seus 15 Municípios tendo como principais Macaé, Cabo Frio e Araruama.

Através da Figura 12 é perceptível, de maneira direta, que a unidade 54 apresenta no ano anterior ao início da “Lei Seca” uma dispersão fora do comum para a distribuição dos atendimentos. As unidades 55 e 59 apresentaram diminuição no número de atendimentos percebendo-se uma leve melhora com a implantação da “Lei Seca”. Já para as unidades 58 e 60 ocorreu aumento no número de registros de acidentes depois do início da Lei, o que significa que os registros de acidentes se comportaram de forma crescente ano a ano.

(44)

A análise da CBA 6, referente a Região da Baixada Fluminense, com seus 12 Municípios tendo Nova Iguaçu, Duque de Caxias e Paracambi, pode ser visualizada através da Figura 13, para suas 6 unidades.

(45)

Na Figura 13 da CBA 6 apenas a unidade 65 apresenta números de registros mais baixos, tendo em um determinado mês no ano anterior a “Lei Seca” registrado uma quantidade baixa com relação aos valores que registrou para todos os outros messes; nas unidades o número médio de ocorrências fica em torno de 50 para as unidades 66 e 67, em torno de 70 para as unidades 64 e 65 e em torno de 110 para a unidade 63. As unidades desta CBA apresentam pouca diferença para os três anos de estudo, parecendo que a “Lei Seca” não obteve resultados nesta CBA. A Figura 14 compreende a distribuição dos atendimentos das 6 unidades da CBA 7, referente a Região da Costa Verde, com os Municípios de Angra dos Reis, Mangaratiba, Itaguaí e Parati.

Nas unidades da CBA 7 presentes na Figura 14, para os 3 anos de estudo, as unidades apresentam-se com distribuições parecidas. Com as unidades 69 e 70 apresentando valores mais altos e as outras 4 valores mais baixos. Nesta CBA, a “Lei Seca” não alcançou o propósito que é diminuir a quantidade dos números de atendimentos, depois de sua implantação.

Na CBA 9, correspondente à Região Metropolitana, com os Municípios de Itaboraí, Maricá, Niterói, São Gonçalo e Tanguá, tem seu padrão temporal investigado com auxílio da Figura 15, que apresenta a distribuição das unidades para os 3 anos.

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Na Figura 15 as unidades registram quantidades altas de atendimentos associados a acidentes de trânsito, tendo a unidade 77 com média em torno de 20 atendimentos por mês, as unidades 76 e 79 com média em torno de 40 por mês e as unidades 75 e 78 com media em torno de 110 por mês. Para todos os anos funcionando desta maneira nas unidades 76 e 79 o que significa que a “Lei Seca” não diminuiu a quantidade de registros de acidentes de trânsito.

Para todas as unidades de todas as 8 CBAs, por mais que em algumas possa ter diminuído o número de atendimentos de acidentes de trânsito, depois de julho de 2008 que foi quando a “Lei Seca” foi implantada, tal diminuição não ocorreu de maneira tão intensa. O que significa que está Lei não teve grande êxito, quando analisada para os dados coletados através do CBMERJ (Corpo de Bombeiros Militar do Estado do Rio de Janeiro). Com os 4 subtipos – atropelamento, capotagem de veículo, colisão de veículo e queda de moto – definidos para os registros de atendimentos relativos a acidentes de trânsito feitos pelo CBMERJ, foram construídos alguns gráficos buscando visualizar possíveis características interessantes, mas possivelmente vinculadas ao tipo de acidente, relacionadas a “Lei Seca”.