Integração de análise espacial, modelagem logística e gêmeos digitais para previsão da gravidade de sinistros em rodovias urbanizadas

Autores

DOI:

https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.03.p1404-1421

Palavras-chave:

Sinistros de trânsito, Análise espacial, Kernel Density, Moran's I, Hotspot analysis, Segurança viaria

Resumo

Este estudo teve como objetivo desenvolver uma abordagem integrada que combina análise espacial, modelagem logística e Gêmeos Digitais para avaliar a gravidade dos sinistros em rodovias urbanizadas. Um trecho da BR-232 foi analisado por meio de densidade de kernel, estatística Getis-Ord Gi* e Moran incremental, permitindo a identificação de escalas espaciais críticas. Os resultados indicam que colisões transversais, proximidade de interseções e densidade de acessos são os principais fatores de risco, enquanto a inclusão de termos espaciais melhorou o desempenho do modelo. As simulações em ambiente de Gêmeo Digital indicaram reduções potenciais na probabilidade de fatalidade, de 12,6% para 7,8% em intervenções moderadas e para 3,2% em intervenções estruturais, com redução dos hotspots de 27% para 6%. Esses resultados evidenciam que a mitigação do risco depende da reconfiguração espacial das áreas críticas, e que a frequência de sinistros, isoladamente, não é um indicador confiável de risco estrutural.

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Biografia do Autor

Matheus Cordeiro de Morais, Universidade de Pernambuco

Formação e experiência como Engenheiro Civil, atuando no setor de consultoria de projetos e supervisão de obras infraestrutura.

Márcia Rejane Oliveira Barros Carvalho Macedo, Universidade de Pernambuco

É Diretora de Desenvolvimento Tecnológico, chefe do Instituto de Inovação de Tecnológica da UPE e professora Adjunta da UPE. Possui doutorado em Engenharia Civil, área de Transportes e Gestão das Infraestruturas Urbanas (2020), mestrado em Ciências Geodésicas e Tecnologias da Geoinformação (2007), graduação em Engenharia Cartográfica (2004) pela Universidade Federal de Pernambuco e especialização em Sensoriamento Remoto pelo INPE (2006). Foi Professora Assistente da Universidade Federal do Vale do São Francisco (2011-2013). É Membro do Conselho Editorial da Editora da Universidade de Pernambuco (EDUPE), Coordenadora do Laboratório de Desenvolvimento Seguro e Sustentável - LabDESS (Multiusuário) e do Laboratório de Topografia e Geoprocessamento da POLI/UPE, foi coordenadora do curso de Engenharia Civil da POLI/UPE no biênio 2016-2017, e vice-coordenadora do mesmo curso no biênio 2018-2019. É representante indicado pela UPE na Câmara Técnica de Transportes e no Fórum de Mudanças Climáticas da Secretaria do Meio Ambiente e Sustentabilidade de Pernambuco, SEMAS/PE. É representante indicado pela UPE na Coordenação da Comissão Arbitral de Sustentabilidade e Mobilidade Urbana e na Comissão da Mulher da Associação Comercial de Pernambuco, ACP. Atua como revisora nas revistas Journal of Eletronic Imaging e Revista de Engenharia e Pesquisa Aplicada. Atua em pesquisa na área de Transportes e Sustentabilidade, principalmente nos seguintes temas: BIM, Modelagem 3D, Sistemas de Informações Geográficas, Banco de Dados Geográficos, Sensoriamento Remoto, Sustentabilidade e Gênero e ESG.

Claudemiro de Lima Júnior, Universidade de Pernambuco

Engenheiro Mecânico pela Escola Politécnica da Universidade de Pernambuco (UPE) (2003), mestrado em Engenharia Mecânica com ênfase em Energia Eólica pela Universidade Federal de Pernambuco - UFPE (2006), doutorado em Tecnologias Energéticas e Nucleares, com ênfase em Fontes Renováveis pela UFPE (2013), Livre Docente pela UPE (2021) e Especialista em Ciência de Dados e Analytics (2022). Atualmente, é Professor Associado da UPE - Campus Petrolina, coordenador do Laboratório de Física e Energias Renováveis e do Espaço de Inovação da UPE Campus Petrolina, coordenador do Lócus de Inovação Renovável Sertão, no Sertão do São Francisco (SECTI-PE/Facepe) e coordenador do Espaço de Inovação da UPE Campus Petrolina. Representa a Universidade de Pernambuco na Comissão Gestora Estadual para Inovação Agropecuária de Pernambuco (CGEIA). Professor Permanente do Programa de Pós-Graduação em Ciência e Tecnologia Ambiental (PPGCTA-UPE), desenvolve e orienta projetos de pesquisa e inovação na área de ciências ambientais, atuando principalmente em estudos de potenciais energéticos e tecnologias para o aproveitamento de fontes renováveis de energia no Semiárido: sistemas fotovoltaicos integrados à rede, Sujidade em painéis fotovoltaicos, impacto ambientais de sistemas fotovoltaicos flutuantes, turbinas eólicas de pequeno porte em áreas semiáridas e estimativa de biomassa florestal. Foi vice-coordenador do PPGCTA-UPE de 2017 a 2022. Atuou como coordenador do Projeto de PD Plataforma Solar de Petrolina- Chesf/ANEEL (2021), na meta de impacto ambiental. Desenvolveu e coordenou a Residência Tecnológica em AGRO 4.0 (2023). Coordenou o polo PE/BA Projeto Indústria 4.0 financiado pela Sudene. Coordenou duas metas do Projeto Agritech- NE, financiada pelo Ministério de Integração e Desenvolvimento Regional. Foi coordenador local da Jornada de Inovação Aberta na UPE Campus Petrolina, EDITAL N 08/2023 - Chamada Simplificada da UPE.

Carmelo Bastos, Universidade de Pernambuco

Carmelo J. A. Bastos Filho é pró-reitor de Pós-graduação, pesquisa e inovação, e professor associado do quadro efetivo da Escola Politécnica de Pernambuco, Universidade de Pernambuco (UPE). É membro efetivo da Acadêmia Pernambuca de Ciências. Ele é livre docente pela UPE. Foi Cientista-chefe do Parque Tecnológico de Eletro-eletrônica do Estado de Pernambuco entre 2016-2020. Foi o diretor de ambientes de inovação e formação superior da secretaria de ciência, tecnologia e inovação de Pernambuco de 2020 a 2022. É o coordenador da Rota TIC Mangue Digital, ação conjunta com a SUDENE e MDR. Faz parte do conselho consultivo do ISI TICs SENAI. É o coordenador da especialização em Inteligência Artificial da UPE e vice-coordenador da residência em ciência de dados para o setor automobilística com Stelantis. Foi coordenador do Programa de Especialização/Residência Tecnológica em Engenharia de Redes IP da UPE/Alcatel-Lucent/FITec, vice-coordenador da Especialização em TV Digital e Redes de Comunicações da UPE. Foi coordenador geral de Pós-Graduação da Universidade de Pernambuco em 2015. Após o término do doutorado, sua tese foi escolhida pela CAPES como melhor tese do Brasil na área de Engenharias IV no ano de 2005. Ele publicou mais de 300 artigos completos. Coordenou vários projetos de pesquisa financiados pelo CNPq/Universal, FACEPE, FINEP, CHESF (PD ANEEL), FITec, Alcatel-Lucent e Fiat-Chrysler.

Referências

Anderson, T. K., 2009. Kernel density estimation and K-means clustering to profile road accident hotspots. Accident Analysis & Prevention, 41(3), 359-364.

Anselin, L., 2021. Spatial econometrics: methods and models. Regional Science and Urban Economics, 90, 103679.

Batty, M., 2018. Digital twins. Environment and Planning B: Urban Analytics and City Science, 45(5), 817-820.

Chen, F., Song, M., Ma, X., 2024. Crash severity analysis using advanced statistical models: a review. Accident Analysis & Prevention, 188, 107112.

DER – Departamento de Estradas de Rodagem de Pernambuco, 2025. Caracterização funcional e operacional da rodovia BR-232. Recife: DER-PE.

Ewing, R., Dumbaugh, E., 2009. The built environment and traffic safety: a review of empirical evidence. Journal of Planning Literature, 23(4), 347-367.

Ferreira, A. C., Silva, P. R., Santos, M. L., 2020. Análise espacial de acidentes de trânsito em rodovias brasileiras utilizando técnicas de geoprocessamento. Revista Brasileira de Geografia Física, 13(6), 2850-2865.

Fuller, A., Fan, Z., Day, C., Barlow, C., 2020. Digital twin: enabling technologies, challenges and open research. IEEE Access, 8, 108952-108971.

Getis, A., Ord, J. K., 1992. The analysis of spatial association by use of distance statistics. Geographical Analysis, 24(3), 189-206.

IPEA – Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada, 2022. Acidentes de trânsito nas rodovias federais brasileiras: diagnóstico e tendências recentes. Brasília: IPEA.

Kumar, S., Lee, J., 2025. Traffic conflict analysis and crash severity relationships in urban intersections. Transportation Research Part F: Traffic Psychology and Behaviour, 98, 120-134.

Liu, P., Wang, W., Xu, C., 2024. Impact of access density and intersection spacing on crash severity. Accident Analysis & Prevention, 190, 107150.

Lord, D., Mannering, F., 2010. The statistical analysis of crash-frequency data: a review and assessment of methodological alternatives. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 44(5), 291-305.

Macedo, M. R. O. B. C., 2021. Metodologia para análise e predição de sinistros em rodovias brasileiras baseada na seleção de variáveis relevantes. Dissertação de Mestrado, Universidade de Pernambuco, Recife.

Mannering, F., Bhat, C., Shankar, V., Abdel-Aty, M., 2020. Big data, traditional data and the tradeoffs between prediction and causality in highway safety analysis. Accident Analysis & Prevention, 150, 105889.

Oliveira, R. A., Souza, L. M., Pereira, J. C., 2023. Aplicação de técnicas de análise espacial na identificação de áreas críticas de acidentes de trânsito em cidades brasileiras. Revista Brasileira de Geografia Física, 16(2), 879-894.

Oliveira, T. M., Silva, R. F., Pereira, A. C., 2021. Fatores associados aos acidentes de trânsito em rodovias urbanas brasileiras. Revista Transportes, 29(2), 44-58.

Rodrigues, F. S., Silva, J. M., 2020. Avaliação dos fatores associados aos acidentes de trânsito em rodovias urbanas brasileiras. Revista Transportes, 28(3), 52-66.

Santos, R. S., Rodrigues, M. A., 2022. Identificação de pontos críticos de acidentes em rodovias utilizando análise espacial. Revista Brasileira de Estudos Urbanos e

Regionais, 24(1), 1-18.

Savolainen, P. T., Mannering, F. L., Lord, D., Quddus, M. A., 2011. The statistical analysis of highway crash-injury severities: a review and assessment of methodological alternatives. Accident Analysis & Prevention, 43(5), 1666-1676.

Silverman, B. W., 2018. Density estimation for statistics and data analysis. London: Routledge.

Silva, A. R., Costa, D. F., Lima, R. S., 2021. Análise espacial de acidentes de trânsito em rodovias federais brasileiras utilizando sistemas de informação geográfica. Revista Brasileira de Geografia Física, 14(5), 2650-2664.

Sun, J., Li, X., Wang, Y., 2025. Spatial heterogeneity in crash severity on urban roads: a multiscale approach. Accident Analysis & Prevention, 195, 107300.

Wang, C., Quddus, M., Ison, S., 2024. The influence of traffic conflicts on crash severity: evidence from urban intersections. Transportation Research Part C: Emerging Technologies, 158, 104421.

Xie, Z., Yan, J., 2020. Kernel density estimation of traffic accidents in a network space. Computers, Environment and Urban Systems, 82, 101508.

Zhang, Y., Liu, Y., Wang, J., 2024. Spatial analysis of crash severity and influencing factors on urban highways. Accident Analysis & Prevention, 189, 107120.

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Publicado

2026-07-16

Como Citar

de Morais, M. C., Macedo, M. R. O. B. C., de Lima Júnior, C., & Albanez Bastos Filho, C. J. (2026). Integração de análise espacial, modelagem logística e gêmeos digitais para previsão da gravidade de sinistros em rodovias urbanizadas . Revista Brasileira De Geografia Física, 19(03), 1404–1421. https://doi.org/10.26848/rbgf.v19.03.p1404-1421

Edição

Seção

Geoprocessamento e Sensoriamento Remoto

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