Registro fonte: Utilização de sistema de informações geográficas na tomada de decisões do sistema viário com base em dados de acidentes de trânsito no município de Pato Branco

Utilização de sistema de informações geográficas na tomada de decisões do sistema viário com base em dados de acidentes de trânsito no município de Pato Branco

Due to the high social and economic losses that traffic accidents require, traffic accidents should be a priority in the tactical and strategic planning of urban mobility. For preventive actions, interventions and prediction of future traffic accidents to be possible, it is necessary to know the pla...

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Autor principal:	Legramanti, Gabriela
Formato:	Dissertação
Idioma:	Português
Publicado em:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná 2021
Assuntos:	Sistemas de informação geográfica Sistemas de suporte de decisão Acidentes de trânsito Banco de dados Geographic information systems Decision support systems Traffic accidents Data bases CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL Engenharia/Tecnologia/Gestão
Acesso em linha:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25617
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id	riut-1-25617
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spelling	riut-1-256172021-07-23T06:03:52Z Utilização de sistema de informações geográficas na tomada de decisões do sistema viário com base em dados de acidentes de trânsito no município de Pato Branco Use of geographical information system in decision making of the road system based on data on traffic accidents in the municipality of Pato Branco Legramanti, Gabriela Tabalipa, Ney Lyzandro https://orcid.org/0000-0002-2006-9166 http://lattes.cnpq.br/4223668089074618 Silveira, Claudinei Taborda da https://orcid.org/0000-0001-6289-6306 http://lattes.cnpq.br/4436295285744827 Bisconsini, Danilo Rinaldi https://orcid.org/0000-0001-9780-6016 http://lattes.cnpq.br/1128368580695880 Tabalipa, Ney Lyzandro https://orcid.org/0000-0002-2006-9166 http://lattes.cnpq.br/4223668089074618 Sistemas de informação geográfica Sistemas de suporte de decisão Acidentes de trânsito Banco de dados Geographic information systems Decision support systems Traffic accidents Data bases CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA CIVIL Engenharia/Tecnologia/Gestão Due to the high social and economic losses that traffic accidents require, traffic accidents should be a priority in the tactical and strategic planning of urban mobility. For preventive actions, interventions and prediction of future traffic accidents to be possible, it is necessary to know the places where accidents occur with greater intensity, but many traffic authorities do not have a welldefined method for this procedure. Due to the simultaneous storage and management capacity of spatial data that the Geographic Information System has, GIS represents an excellent tool for controlling traffic accidents. With this in mind, this study aims to develop a method, based on GIS, for management of traffic accidents. The technique used to identify the geographic area with the greatest tendency to the occurrence of traffic accidents is the Kernel Density Estimate (KDE). The traffic accident aggravation weights used were the standard severity unit. Weight 4 for data with the presence of injury, weight 6 for accidents involving pedestrians and weight 13 for the occurrence of deaths. The radius used in KDE was 75 meters, as it represents better stretches and critical intersections of the study area. When comparing the KDE classifications in 2014 and 2019, by neighborhood, we can see that the neighborhoods with the highest accident density were the neighborhoods Centro, Baixada, Trevo da Guarani, Brasília and Amadori. On a smaller scale, it was also possible to identify which stretches and intersections are most critical in each location in the city. The method and results of this work provide subsidies to identify, in a clear way, places with tendencies to traffic accidents. We conclude that the use of standardized process and more detailed data on traffic accidents, associated with GIS models, which include convenient registration, mapping and convenient analysis, which indicate points that require interventions in the road system, are essential for the management of road safety. Devido às elevadas perdas sociais e econômicas que acarretam, os acidentes de trânsito precisam ser considerados uma prioridade no planejamento tático e estratégico da mobilidade urbana. Para que medidas de prevenção, intervenções e previsão de futuros acidentes de trânsito sejam possíveis, é preciso conhecer os locais em que eles ocorrem com maior intensidade, porém muitas autoridades de trânsito não possuem método bem definido para tal. Devido à capacidade de armazenamento e gerenciamento simultâneo de dados espaciais, o Sistema de Informações Geográficas (SIG) representa uma ótima ferramenta de controle de acidentes de trânsito. Pensando nisso, o objetivo deste estudo é desenvolver um método, baseado em SIG, que viabilize o gerenciamento e análise de dados de acidentes de trânsito. A técnica empregada para identificar a área geográfica com maior tendência à ocorrência de acidentes de trânsito é o da Estimativa da Densidade Kernel (KDE), incorporada de forma estática a um SIG. Os pesos de agravamento de acidentes trânsito utilizados foram os de unidade padrão de severidade, onde o peso 4 foi dado na presença de ferimento, 6 em acidentes envolvendo pedestre e 13 na ocorrência de óbitos. Quanto ao raio de pesquisa implementado ao processamento do KDE, escolheu-se, para os objetivos desejados, o raio de 75 m, por representar melhor trechos e cruzamentos críticos da área de estudo. Ao confrontar as classificações de KDE nos anos de 2014 e 2019, por bairro, notou-se que aqueles com maior densidade de acidentes foram: Centro e Baixada, seguidos do Trevo da Guarani, Brasília e Amadori. Numa escala menor, também foi possível identificar quais trechos e interseções são mais críticas em cada localização. O método e resultados deste trabalho fornecem subsídios para identificar, de forma clara, locais com tendências a acidentes de trânsito. Conclui-se que o uso de critérios padronizados e dados mais detalhados sobre acidentes de trânsito, associados a modelos de SIG, incluindo as etapas de registro, mapeamento e análises convenientes, que indiquem pontos que demandam intervenções no sistema viário, são fundamentais para a gestão da segurança viária. 2021-07-22T19:02:06Z 2021-07-22T19:02:06Z 2021-07-07 masterThesis LEGRAMANTI, Gabriela. Utilização de sistema de informações geográficas na tomada de decisões do sistema viário com base em dados de acidentes de trânsito no município de pato branco. 2021. Dissertação (Mestrado em Programa de Pós-Graduação em Engenharia Civil) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Pato Branco, 2021. http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/25617 por openAccess application/pdf Universidade Tecnológica Federal do Paraná Pato Branco Brasil Programa de Pos-Graduação em Engenharia Civil UTFPR
institution	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
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description	Due to the high social and economic losses that traffic accidents require, traffic accidents should be a priority in the tactical and strategic planning of urban mobility. For preventive actions, interventions and prediction of future traffic accidents to be possible, it is necessary to know the places where accidents occur with greater intensity, but many traffic authorities do not have a welldefined method for this procedure. Due to the simultaneous storage and management capacity of spatial data that the Geographic Information System has, GIS represents an excellent tool for controlling traffic accidents. With this in mind, this study aims to develop a method, based on GIS, for management of traffic accidents. The technique used to identify the geographic area with the greatest tendency to the occurrence of traffic accidents is the Kernel Density Estimate (KDE). The traffic accident aggravation weights used were the standard severity unit. Weight 4 for data with the presence of injury, weight 6 for accidents involving pedestrians and weight 13 for the occurrence of deaths. The radius used in KDE was 75 meters, as it represents better stretches and critical intersections of the study area. When comparing the KDE classifications in 2014 and 2019, by neighborhood, we can see that the neighborhoods with the highest accident density were the neighborhoods Centro, Baixada, Trevo da Guarani, Brasília and Amadori. On a smaller scale, it was also possible to identify which stretches and intersections are most critical in each location in the city. The method and results of this work provide subsidies to identify, in a clear way, places with tendencies to traffic accidents. We conclude that the use of standardized process and more detailed data on traffic accidents, associated with GIS models, which include convenient registration, mapping and convenient analysis, which indicate points that require interventions in the road system, are essential for the management of road safety.
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