AUTOCORRELAÇÃO ESPACIAL DO EXCESSO DE VELOCIDADE EM CURITIBA-PR

Autores

  • Pedro Augusto Borges dos Santos Universidade Federal do Paraná
  • Oscar Oviedo-Trespalacios Queensland University of Technology
  • Jorge Tiago Bastos Universidade Federal do Paraná

Palavras-chave:

Excesso de velocidade, Estudo Naturalístico de Direção, Autocorrelação espacial.

Resumo

Este estudo tem como objetivo determinar se o excesso de velocidade em Curitiba-PR é espacialmente autocorrelacionado, buscando identificar sua distribuição espacial. Os dados de velocidade praticada foram obtidos em um estudo naturalístico de condução executado em Curitiba, entre 2019 e 2021. Taxas de excesso de velocidade foram calculadas para cada zona de tráfego da cidade. Os modelos estatísticos de I de Moran e Moran Local foram aplicados para identificar a existência e a localização da autocorrelação espacial do excesso de velocidade. Como resultado, o I de Moran indicou a autocorrelação espacial do excesso de velocidade, apresentando um comportamento agrupado. A partir dos resultados do Moran Local, foram identificadas 22 zonas de tráfego com dependência espacial no excesso de velocidade, sendo que 14 foram clusters com baixas taxas de excesso e 8 foram clusters com altas taxas de excesso. Os resultados dessa pesquisa podem facilitar na identificação de locais críticos para a implantação de medidas de mitigação do excesso, assim como as zonas com baixas taxas podem servir como benchmark para as demais regiões da cidade.

Biografia do Autor

Pedro Augusto Borges dos Santos, Universidade Federal do Paraná

Universidade Federal do Paraná

Oscar Oviedo-Trespalacios, Queensland University of Technology

Queensland University of Technology

Jorge Tiago Bastos, Universidade Federal do Paraná

Universidade Federal do Paraná

Referências

AMANCIO, Eduardo Cesar. Influência de Dispositivos de Fiscalização Eletrônica de Velocidade no Comportamento do Condutor em Cenário Urbano. Master Thesis, Universidade Tecnológica Federal do Paraná, 2021.

ANSELIN, Luc. Local Spatial Autocorrelation - LISA and Local Moran. Disponível em: <https://geodacenter.github.io/workbook/6a_local_auto/lab6a.html>.

BORGUEZANI, Jackson Rossi; DOS SANTOS, Pedro Augusto B.; OSÓRIO, Fernando dos Santos; et al. Plataforma de coleta de dados naturalísticos de segurança viária. In: 34o congresso de pesquisa e ensino em transporte da ANPET. [s.l.: s.n.], 2020, p. 2610–2617. Disponível em: <http://www.anpet.org.br/anais34/documentos/2020/Tr%c3%a1fego%20Urbano%20e%20Rodovi%c3%a1rio/Seguran%c3%a7a%20Vi%c3%a1ria%20III/5_332_CT.pdf>.

CURITIBA. Perfil dos óbitos em acidentes de trânsito no município de Curitiba - 2011-2019. Curitiba: Programa Vida no Trânsito, 2020. Disponível em: <https://mid-transito.curitiba.pr.gov.br/2021/5/pdf/00004887.pdf>.

CURITIBA. Perfil dos óbitos em acidentes de trânsito no município de Curitiba - 2011-2020. Curitiba: Programa Vida no Trânsito, 2021. Disponível em: <https://mid-transito.curitiba.pr.gov.br/2021/5/pdf/00004888.pdf>.

FU, Chuanyun; ZHOU, Yue; XU, Chuan; et al. Spatial Analysis of Taxi Speeding Event Using GPS Trajectory Data. In: 2019 IEEE Intelligent Transportation Systems Conference (ITSC). Auckland, New Zealand: IEEE, 2019, p. 122–127. Disponível em: <https://ieeexplore.ieee.org/document/8916870/>. Acesso em: 6 jun. 2022.

HAINING, R.P. Spatial Autocorrelation. In: International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. [s.l.]: Elsevier, 2001, p. 14763–14768. Disponível em: <https://linkinghub.elsevier.com/retrieve/pii/B0080430767025110>. Acesso em: 6 jun. 2022.

IPPUC. Apresentação dos resultados da pesquisa origem destino. 2018. Disponível em: <https://www.ippuc.org.br/>.

IPPUC. Dados Geográficos. Disponível em: <https://ippuc.org.br/geodownloads/geo.htm>. Acesso em: 10 jul. 2021.

LOVELACE, Robin; NOWOSAD, Jakub; MÜNCHOW, Jannes. Geocomputation with R. Boca Raton: CRC Press, Taylor and Francis Group, CRC Press is an imprint of theTaylor and Francis Group, an informa Business, A Chapman & Hall Book, 2019.

MILLER, Harvey J. Tobler’s First Law and Spatial Analysis. Annals of the Association of American Geographers, v. 94, n. 2, p. 284–289, 2004.

MOHAN, D. Speed and its Effects on Road Traffic Crashes. In: TIWARI, Geetam; MOHAN, Dinesh (Orgs.). Transport Planning and Traffic Safety - Making Cities, Roads and Vehicles Safer. Boca Raton: CRC Press, 2016, p. 127–137.

OBELHEIRO, Marta Rodrigues; SILVA, Alan Ricardo; NODARI, Christine Tessele. UMA ANÁLISE DA RELAÇÃO ENTRE AMBIENTE CONSTRUÍDO E ACIDENTES DE TRÂNSITO EM ZONAS DE TRÁFEGO. 33o Congresso de Pesquisa e Ensino em Transporte da ANPET, p. 3696–3707, 2019.

OPENSTREETMAP CONTRIBUTORS. Planet dump retrieved from https://planet.osm.org. Disponível em: <https://www.openstreetmap.org>.

R CORE TEAM. R: A language and environment for statistical computing. Vienna, Austria: [s.n.], 2021. Disponível em: <https://www.R-project.org/>.

RICHARD, Christian M.; CAMPBELL, John; BROWN, James; et al. Investigating speeding behavior with naturalistic approaches. Transportation Research Record, v. 2365, n. 2365, p. 58–65, 2013.

RODRIGUE, Jean-Paul. The Geography of Transport Systems. 5. ed. Fifth edition. | Abingdon, Oxon ; New York, NY : Routledge, 2020.: Routledge, 2020. Disponível em: <https://www.taylorfrancis.com/books/9781000061468>. Acesso em: 6 jun. 2022.

SANTOS, Pedro Augusto B. The impact of built environment on speeding behavior in curitiba - brazil. GitHub repository, 2022. Disponível em: <https://github.com/pabsantos/be_speeding>.

SHINAR, D. Traffic Safety and Human Behavior. Second edi. Bingley: Emerald Group Publishing Limited, 2017.

WHO. Global status report on road safety 2013 - supporting a decade of action. [s.l.]: World Health Organization, 2013.

WHO. Global status report on road safety 2018. Geneva: [s.n.], 2018.

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Publicado

14.02.2023

Edição

Seção

Artigos Científicos