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CAPÍTUL O   1 5   –   MODEL O   P AR A   PREVIS Ã O   DE   A CIDENTE S




                  (em inglês, Crash Modification Factors — CMFs). Além disso, um Fator de Calibração (em
                  inglês, Calibration Factor — C) é aplicado para contabilizar outras diferenças entre as
                  regiões, como diferenças comportamentais dos usuários da via. Assim, para um deter-

                  minado local, o método preditivo assume a forma geral mostrada na Equação 15.1. [3].


                                                                                                Eq. 15.1


                       Onde:


                             N estimado  = frequência de acidentes estimada pelo método preditivo em um
                             ano específico;
                             N spf   = frequência de acidentes estimada para as condições base de uma

                             SPF, desenvolvida para o tipo de local analisado;
                             CMF  = Fatores de Modificação de Acidentes do local para a SPF;
                                 n
                             C = Fator de Calibração para as condições locais;


                       A frequência estimada de acidentes em um elemento viário individual (N estimado ) é
                  considerada para um determinado período de interesse, medido em anos, durante o

                  qual as características geométricas e os elementos de controle de tráfego permane-
                  cem inalterados e os volumes de tráfego são conhecidos ou podem ser previstos. Para
                  um local ou infraestrutura viária existente, com histórico de acidentes disponível e con-
                  fiável, a frequência de acidentes observada (N observado ) pode ser combinada à frequência

                  estimada (N estimado ) para melhorar a confiabilidade estatística desse valor, por meio do
                  método Empírico de Bayes .
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                       O resultado do método preditivo é a frequência esperada de acidentes (N esperado ) no

                  local estudado, obtida após a aplicação do método Empírico de Bayes [3]. Esses valores
                  podem ser utilizados para diferentes propósitos, como:

                           •  triagem de uma rede viária para classificar os locais e identificar aqueles
                             com maior probabilidade de responder a uma melhoria de segurança;

                           •  avaliar a efetividade de contramedidas após sua implantação;




                  5   O detalhamento do método é apresentado no item “15.2.6 — Método Empírico de Bayes” pre-
                     sente neste Capítulo.


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                                                                          MANU  AL  DE  SE GUR  ANÇA  VIÁRIA
                                                                                                             SP
                                                                                                            /
                                                                                                         DER / SP
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