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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 .
5
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
MANU AL DE SE GUR ANÇA VIÁRIA
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