November 11, 2026
Identificação de Trechos Críticos de Sinistros em Rodovias Federais sob Concessão: Clusterização e Modelagem Espacial
Amanda Basilio Romano; Cassia Renata Pinheiro
DOI: 10.22167/2675-6528-202604511
Artigo derivado de Trabalho de Conclusão de Curso (TCC), com conteúdo baseado no trabalho original do aluno e adaptado ao formato editorial da Revista E&S com apoio da ferramenta ResumeAI, solução de inteligência artificial desenvolvida pelo Instituto Pecege para síntese e organização textual.
Resumo
A segurança viária representou uma preocupação global, especialmente em países com alta ocorrência de sinistros, exigindo ações eficazes para reduzir mortes e lesões no trânsito. Este estudo objetivou identificar trechos críticos de sinistros em rodovias federais brasileiras concedidas, aplicando técnicas de clusterização e modelagem espacial. Para tanto, utilizaram-se dados públicos da Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT), integrados a bases geoespaciais do Sistema Nacional de Viação (SNV) e a dados de volume médio diário anual (VMDA). A metodologia envolveu tratamento e padronização dos dados, integração geoespacial, segmentação da malha rodoviária em trechos de aproximadamente 1 km e construção de indicadores de risco, como a Unidade Padrão de Severidade (UPS) e a taxa de severidade. Posteriormente, aplicou-se a técnica de clusterização K-means, utilizando a Taxa de severidade (Taxa UPS), a Taxa ACO e o VMDA como variáveis, definindo o número de clusters pelos métodos de Elbow e da Silhueta, o que resultou na classificação dos trechos em quatro níveis de criticidade. Os resultados evidenciaram padrões distintos de distribuição dos sinistros na malha concedida, indicando que a criticidade dos trechos estava associada à combinação de severidade e exposição ao tráfego. A análise espacial identificou concentrações e padrões territoriais de maior criticidade. Concluiu-se que a abordagem proposta contribuiu para a identificação de trechos críticos e para o suporte à tomada de decisão na gestão da segurança viária.
Palavras-chave: análise espacial; clusterização; K-means; rodovias concedidas; segurança viária.
1. Introdução
A segurança viária representa uma preocupação global, especialmente em países que registram elevada ocorrência de sinistros. Tal cenário demanda ações efetivas para a redução de mortes e lesões no trânsito. Em 2021, a Organização Mundial da Saúde (OMS) e a Assembleia Geral das Nações Unidas lançaram a Década de Ação pela Segurança no Trânsito 2021–2030, com a meta global de reduzir em pelo menos 50% as mortes e lesões no trânsito até 2030. Segundo o Plano Global Década de Ação pela Segurança no Trânsito 2021–2030 (World Health Organization, 2021), os sinistros viários são responsáveis por aproximadamente 1,3 milhão de mortes evitáveis e cerca de 50 milhões de feridos anualmente. O Global Status Report on Road Safety 2023 (World Health Organization, 2023) aponta que esses eventos são a principal causa de morte entre crianças e jovens de cinco a 29 anos, além de ocuparem a 12ª posição entre todas as causas de morte no mundo. Os impactos econômicos são significativos, com prejuízos globais que podem alcançar até 1,8 trilhão de dólares, equivalente a cerca de 10% a 12% do Produto Interno Bruto mundial. Fatores como comportamento do condutor, características do ambiente viário e condições do veículo estão fortemente associados à gravidade dos sinistros de trânsito (Wang e Zhang, 2017).
Nesse contexto, iniciativas como a Visão Zero e o Sistema Seguro (Safe System Approach) ganham relevância ao propor uma mudança de paradigma na gestão da segurança viária. A Visão Zero, originada na Suécia, estabelece como meta a eliminação total de fatalidades e lesões graves no trânsito (International Transport Forum, 2016). O Sistema Seguro complementa essa abordagem ao reconhecer que erros humanos são inevitáveis, projetando o sistema viário para ser tolerante a falhas e minimizar as consequências dos sinistros (International Transport Forum, 2016).
No Brasil, o Plano Nacional de Redução de Mortes e Lesões no Trânsito (PNATRANS), instituído pela Lei nº 13.614 de 2018, busca alinhar o país às diretrizes da Década de Ação pela Segurança no Trânsito, com a meta de reduzir em pelo menos à metade o índice nacional de mortos até 2030 (Ministério dos Transportes, 2025). A Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT) tem implementado medidas para a promoção da segurança em rodovias federais concedidas, como o Programa PROREV (ANTT, 2023b) e o Programa Vias Seguras (ANTT, 2022; ANTT, 2023a). Além disso, a ANTT instituiu a Coordenação de Segurança Viária e Educação no Trânsito (COSEG) por meio da Resolução nº 6.062/2025 (ANTT, 2025a) e incorporou a metodologia do International Road Assessment Programme (iRAP) nos contratos de concessões mais recentes para classificar a segurança viária e estimar riscos (International Road Assessment Programme, 2022).
Apesar dos avanços regulatórios e das iniciativas voltadas à segurança viária, os dados de sinistros nas rodovias federais concedidas permanecem elevados. Os dados abertos disponibilizados pela ANTT (ANTT, 2025b) evidenciam a persistência de altos índices de sinistros, reforçando a necessidade contínua de estudos que contribuam para a identificação de trechos críticos e para a formulação de estratégias eficazes de redução de sinistros e preservação de vidas.
Nesse contexto, a identificação de trechos críticos de sinistros em rodovias federais concedidas, por meio de técnicas de análise de clusters e modelagem espacial, mostra-se fundamental. A análise de clusters permite agrupar segmentos viários com padrões similares de sinistros, enquanto a modelagem espacial viabiliza a identificação de padrões geográficos e correlações espaciais entre os eventos. A combinação dessas abordagens permite uma análise aprofundada dos padrões de sinistros, contribuindo para a implementação de ações direcionadas e eficazes na melhoria da segurança viária. Diante do exposto, este trabalho tem como objetivo identificar trechos críticos de rodovias federais concedidas por meio da aplicação de técnicas de clusterização e modelagem espacial dos dados de sinistros viários.
2. Material e Métodos
A pesquisa caracterizou-se como de natureza aplicada, com abordagem quantitativa e caráter descritivo-analítico, visando identificar trechos críticos de sinistros em rodovias federais concedidas. A metodologia foi estruturada em seis etapas principais, abrangendo desde a coleta de dados até a classificação dos trechos rodoviários, conforme detalhado nos parágrafos seguintes.
A primeira etapa consistiu no levantamento e consolidação dos dados de sinistros ocorridos em rodovias federais concedidas. Esses dados foram obtidos no Portal de Dados Abertos (PDA) da Agência Nacional de Transportes Terrestres (ANTT, 2025b), abrangendo o período de 2023 a 2025. Foram coletadas informações como data do evento, localização por quilometragem, concessionária responsável, tipo de sinistro e quantidade de vítimas.
Complementarmente, incorporaram-se bases auxiliares para a estruturação da análise. Incluíram-se a base de trechos concedidos, a malha rodoviária referenciada ao Sistema Nacional de Viação (SNV) (Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes [DNIT], 2025a) e os dados de Volume Médio Diário Anual (VMDA), provenientes do Plano Nacional de Contagem de Tráfego (PNCT) (DNIT, 2025b). Para o estudo, foram selecionadas 18 concessionárias que apresentavam dados contínuos de sinistros no período e não sofreram alterações contratuais relevantes.
Na segunda etapa, realizou-se o tratamento e pré-processamento dos dados para garantir consistência e adequação à análise. Esse processo envolveu a padronização de nomes de concessionárias e rodovias, a normalização de campos textuais e a padronização dos tipos de sinistros com base em uma tabela de referência. Adicionalmente, procedeu-se à compatibilização dos referenciais de quilometragem entre os dados operacionais e o SNV (versão 202507A), convertendo os eventos para uma base comum de análise.
A terceira etapa compreendeu a integração geoespacial e a segmentação da malha rodoviária. Os sinistros foram associados aos trechos da malha rodoviária concedida, utilizando o SNV como referência. Para isso, desenvolveu-se um procedimento de correspondência entre os registros de sinistros e os trechos rodoviários. Registros não associados de forma consistente a trechos válidos da malha concedida, devido a divergências nas referências quilométricas, foram excluídos da base analítica.
A malha rodoviária foi segmentada em unidades homogêneas de aproximadamente 1 km de extensão, permitindo a agregação dos sinistros em trechos comparáveis. Essa segmentação foi realizada em ambiente QGIS, utilizando a ferramenta v.split para detalhar a representação espacial dos trechos e extrair coordenadas de latitude e longitude. Posteriormente, os registros de sinistros foram associados a esses segmentos por meio do cruzamento entre o código SNV e a posição quilométrica convertida.
Na quarta etapa, construíram-se indicadores de risco para avaliar a criticidade dos trechos rodoviários, considerando a frequência dos sinistros, sua severidade e a exposição ao tráfego. Calculou-se a Unidade Padrão de Severidade (UPS), que atribui pesos diferenciados aos sinistros conforme sua gravidade, utilizando a expressão: UPS = (ASV × 1) + (ACV × 5) + (ACO × 13), onde ASV é o número de sinistros sem vítima, ACV é o número de sinistros com vítima e ACO é o número de sinistros com óbito.
A exposição ao tráfego foi incorporada, expressa em milhões de veículos-quilômetro, estimada a partir do Volume Médio Diário Anual (VMDA), da extensão do segmento e do período de análise, conforme a expressão: Exposição de Tráfego = VMDA × Extensão × Período × 10^-6. Com base nessas variáveis, calcularam-se a Taxa de Severidade (razão entre UPS e exposição ao tráfego) e a Taxa de Sinistros com Óbito (razão entre ACO e exposição).
A quinta etapa envolveu a análise exploratória e espacial dos dados. Realizaram-se análises estatísticas descritivas para compreender os padrões iniciais de distribuição dos sinistros. Complementarmente, foram executadas análises espaciais em ambiente de Sistema de Informação Geográfica (SIG), utilizando o software QGIS, para visualizar a distribuição geográfica dos sinistros e identificar concentrações espaciais.
Para identificar áreas de maior concentração de sinistros, elaborou-se um mapa de densidade utilizando o método de estimativa Kernel no QGIS. Os registros de sinistros georreferenciados, contendo coordenadas espaciais, foram convertidos para o sistema de coordenadas projetadas (SIRGAS 2000 / Brazil Polyconic – EPSG:5880). Adotou-se um raio de influência de 100.000 metros e resolução espacial compatível com a área de estudo, classificando a superfície gerada em intervalos de densidade por gradação de cores.
Na etapa final, aplicou-se a técnica de clusterização não supervisionada K-means para segmentar os trechos rodoviários conforme seu nível de criticidade. As variáveis de entrada foram a Taxa de Severidade (Taxa UPS), a Taxa de Sinistros com Óbito (Taxa ACO) e o VMDA. Antes da aplicação do algoritmo, os dados foram padronizados por meio do método z-score, garantindo média aproximadamente nula e desvio-padrão unitário.
A definição do número ótimo de clusters foi realizada por meio da análise conjunta do método de Elbow e do método da Silhueta. A análise do coeficiente de Silhueta indicou o valor máximo para k = 4 (0,595753), demonstrando melhor separação e maior coesão interna dos grupos. A escolha de quatro clusters foi sustentada por critérios estatísticos e interpretativos, resultando na classificação dos trechos em quatro categorias de criticidade.
3. Resultados e Discussão
A análise dos resultados obtidos, fundamentada na metodologia proposta, permitiu a identificação e classificação de trechos críticos de sinistros em rodovias federais concedidas. O processo analítico foi estruturado em etapas sequenciais, iniciando-se pela consolidação da base de dados e das concessionárias, prosseguindo com análises descritivas e espaciais dos sinistros, construção de indicadores de risco e, finalmente, a aplicação de técnicas de clusterização para categorizar os trechos conforme seus níveis de criticidade. Essa abordagem integrada visou fornecer uma compreensão abrangente dos padrões de sinistros e seus fatores associados.
Caracterização da base de análise e seleção das concessionárias
Para a realização do estudo, foi essencial definir as concessionárias que comporiam a base de análise. Foram selecionadas dezoito concessionárias que apresentavam dados contínuos de sinistros entre os anos de 2023 e 2025 e que não haviam sofrido alterações contratuais significativas. Essa seleção rigorosa garantiu a consistência dos dados e a comparabilidade dos trechos ao longo do período de análise, evitando distorções causadas por reestruturações ou encerramentos de contratos, como os casos da Ecovias Sul e da Concebra, que foram excluídas por essas razões.
As concessionárias selecionadas apresentaram uma variação significativa na extensão de suas malhas rodoviárias. Por exemplo, a Via Brasil possuía a maior extensão, com 1.003 quilômetros, enquanto a Ecovias Ponte operava uma malha de aproximadamente vinte quilômetros. Essa disparidade na extensão das rodovias sob responsabilidade de cada concessionária é um fator importante a ser considerado na interpretação dos resultados, pois influencia diretamente o volume absoluto de sinistros registrados, exigindo métricas normalizadas para comparações equitativas.
Análise descritiva dos sinistros
A análise descritiva dos sinistros revelou padrões de ocorrência e severidade ao longo do período de 2023 a 2025. Observou-se uma variação no número total de sinistros, com 60.725 ocorrências em 2023, um aumento para 66.151 em 2024 e uma redução para 58.063 em 2025. Em todos os anos, os sinistros sem vítima (ASV) constituíram a maior parte dos eventos, seguidos pelos sinistros com vítima (ACV) e, em menor proporção, pelos sinistros com óbito (ACO).
Em relação às vítimas, o ano de 2024 registrou os maiores valores absolutos, com 36.527 feridos e 1.638 óbitos, acompanhando o pico de sinistros. Em 2025, houve uma diminuição para 30.454 feridos e 1.278 óbitos. De modo geral, os dados indicam que os valores absolutos de sinistros e vítimas seguiram um comportamento semelhante ao longo do período analisado, com uma leve elevação em 2024 e subsequente redução em 2025, retornando a um patamar próximo ao de 2023.
A distribuição dos sinistros por concessionária não foi uniforme, com concentrações notáveis em algumas, como RioSP e Autopista Litoral Sul. Contudo, essa concentração está parcialmente relacionada à extensão das malhas rodoviárias sob concessão. Concessionárias com maior extensão, como a Via Brasil (1.003 km), tendem a registrar um número maior de sinistros devido à maior abrangência de trechos e, consequentemente, maior exposição ao tráfego. Essa observação reforça a necessidade de utilizar métricas normalizadas para comparações mais justas entre as concessões.
Quanto aos tipos de sinistro, as colisões traseiras e as colisões com objeto foram as mais frequentes no período analisado, seguidas pelas colisões laterais e saídas de pista. As colisões traseiras representaram cerca de 25,4% do total em 2023, 22,4% em 2024 e 23,6% em 2025. As colisões com objeto também tiveram participação relevante, com aproximadamente 20,4% em 2023, 21,3% em 2024 e 18,5% em 2025, evidenciando a predominância dessas tipologias nas ocorrências gerais.
A análise dos sinistros com óbito, no entanto, revelou uma distribuição distinta, com maior concentração em tipologias associadas a maior gravidade. Os atropelamentos de pedestres foram o tipo mais frequente entre os sinistros com óbito em todos os anos, representando cerca de 23,0% em 2023, 22,1% em 2024 e 23,1% em 2025. As colisões frontais também se destacaram, com aproximadamente 19,8% em 2023, 18,1% em 2024 e 17,8% em 2025.
Ao comparar o número de óbitos por tipo de sinistro, observou-se que a colisão frontal concentrou a maior parcela das mortes em 2023 (345 óbitos, 23,9%) e 2025 (272 óbitos, 21,3%). Em 2024, o atropelamento de pedestre assumiu a primeira posição, com 420 óbitos (25,6%), superando a colisão frontal (323 óbitos, 19,7%). Essa diferença entre a frequência geral dos sinistros e a severidade dos eventos com óbito sublinha a importância de análises que considerem não apenas a quantidade, mas também a gravidade das ocorrências.
Distribuição espacial dos sinistros
A avaliação espacial dos sinistros foi realizada para compreender sua distribuição geográfica ao longo da malha rodoviária concedida. Inicialmente, os dados vetoriais do Sistema Nacional de Viação (SNV), versão 202507A, foram utilizados, complementados por trechos estaduais concedidos extraídos do Visualizador de Informações Geográficas (VGeo) do DNIT. Esses dados foram georreferenciados e associados aos respectivos trechos rodoviários, permitindo a localização precisa de cada sinistro.
Durante o processo de integração, três registros de sinistros não puderam ser associados de forma consistente a trechos válidos da malha concedida devido a divergências nas referências quilométricas, sendo, portanto, excluídos da base analítica. A distribuição espacial dos sinistros ao longo da malha rodoviária concedida, no período de 2023 a 2025, apresentou-se de forma linear, refletindo a própria estrutura da malha viária, sem evidenciar diretamente padrões de concentração em uma primeira visualização.
Para identificar áreas com maior concentração de sinistros, foi aplicado o método de estimativa Kernel em ambiente de Sistema de Informação Geográfica (SIG), utilizando o software QGIS. Essa técnica gerou um mapa de densidade que suavizou a distribuição pontual dos eventos, revelando áreas com maior concentração relativa de sinistros. A análise do mapa de densidade evidenciou que os sinistros não se distribuem de forma homogênea, estando concentrados em corredores específicos, especialmente nas regiões Sudeste e Sul do Brasil, que configuram os principais hotspots de ocorrência. Essa concentração justifica a necessidade de aprofundar a análise em nível segmentado.
Volume Médio Diário Anual (VMDA)
O Volume Médio Diário Anual (VMDA) foi incorporado como variável complementar para a análise dos sinistros, fornecendo uma medida da exposição ao tráfego nos segmentos da malha rodoviária. Os dados de VMDA utilizados foram provenientes da base do Plano Nacional de Contagem de Tráfego (PNCT) VMDA 2025, compatibilizados com a versão SNV 202507A utilizada no estudo. A harmonização das referências quilométricas foi crucial para a integração precisa dos dados.
A distribuição espacial do VMDA nos trechos rodoviários concedidos analisados demonstrou variações significativas de fluxo ao longo da malha. Observou-se que as maiores concentrações de tráfego estavam localizadas nos principais corredores logísticos das regiões Sudeste e Sul. Essa informação é vital para contextualizar a ocorrência de sinistros, pois trechos com maior VMDA tendem a ter maior exposição ao risco, influenciando a frequência dos eventos, mas não necessariamente a severidade relativa quando normalizada.
Segmentação da malha rodoviária
Para permitir uma análise espacial robusta e comparável, a malha rodoviária concedida foi segmentada em unidades homogêneas de aproximadamente um quilômetro de extensão, com base na versão SNV 202507A. Essa segmentação foi implementada em ambiente Python, decompondo os intervalos quilométricos de cada segmento original em subtrechos unitários. A escolha da extensão de um quilômetro representou um equilíbrio entre o detalhamento espacial e a estabilidade estatística dos indicadores, conforme a literatura (Favero e Belfiore, 2024).
Posteriormente, os registros de sinistros foram associados a esses segmentos de um quilômetro por meio do cruzamento do código SNV e da posição quilométrica convertida. Essa associação permitiu agregar, para cada segmento, variáveis de interesse como o número total de sinistros, a classificação por severidade (sem vítimas, com vítimas e com óbitos), a quantidade de ilesos, feridos e óbitos, a extensão do trecho e o VMDA. Essa base segmentada e enriquecida foi fundamental para a construção dos indicadores de risco e a aplicação da clusterização.
Indicadores de risco e severidade
Com a base segmentada, foram construídos indicadores para avaliar a criticidade dos trechos rodoviários, considerando a frequência dos sinistros, sua gravidade e a exposição ao tráfego. A Unidade Padrão de Severidade (UPS) foi utilizada como métrica de ponderação da gravidade, atribuindo pesos diferenciados aos sinistros: um para sinistros sem vítima (ASV), cinco para sinistros com vítima (ACV) e treze para sinistros com óbito (ACO). Essa ponderação reflete o impacto dos eventos mais graves de forma mais adequada.
A exposição ao tráfego foi estimada em milhões de veículos-quilômetro, calculada a partir do Volume Médio Diário Anual (VMDA), da extensão do segmento e do período de análise. Com base nessas variáveis, foram calculadas taxas normalizadas: a Taxa de Severidade (razão entre UPS e exposição ao tráfego) e a Taxa de Sinistros com Óbito (razão entre o número de sinistros com óbito e a exposição). A utilização conjunta desses indicadores permitiu uma análise mais equilibrada, evitando interpretações distorcidas que poderiam surgir da análise de valores absolutos, que tendem a ser maiores em trechos com alto volume de tráfego.
O ranking dos trechos com maiores valores de Taxa de Severidade evidenciou a presença recorrente de segmentos das concessionárias Nova Rota do Oeste, Ecovias Capixaba e RioSP. Similarmente, a análise da Taxa de Sinistros com Óbito por exposição também indicou uma concentração de trechos críticos nas concessionárias Nova Rota do Oeste e Ecovias Capixaba. Esses resultados reforçam a importância de indicadores normalizados para identificar trechos com maior criticidade relativa, independentemente do volume absoluto de ocorrências.
Clusterização dos trechos rodoviários
Com o objetivo de identificar padrões homogêneos de criticidade, aplicou-se a técnica de clusterização não supervisionada K-means à base de 9.466 trechos rodoviários que registraram sinistros. As variáveis de entrada selecionadas foram a Taxa UPS (severidade), a Taxa ACO (letalidade) e o VMDA (exposição ao tráfego). A padronização dos dados por meio do método z-score foi realizada previamente para evitar que diferenças de escala entre as variáveis influenciassem indevidamente a formação dos clusters, garantindo que todas as variáveis tivessem a mesma importância na análise.
A definição do número ótimo de clusters foi determinada pela análise conjunta dos métodos de Elbow e da Silhueta. O método de Elbow demonstrou uma redução da inércia à medida que o número de clusters aumentava, com uma estabilização a partir de valores intermediários de k. O coeficiente de Silhueta indicou um valor máximo de 0,596 para k igual a quatro, o que sugere a melhor separação e coesão interna dos grupos nessa configuração. Assim, a escolha de quatro clusters foi sustentada por critérios estatísticos e interpretativos.
A aplicação do K-means resultou na classificação dos trechos em quatro grupos distintos, ordenados por nível de criticidade: baixa, moderada, alta e muito alta. Os trechos de baixa criticidade (1.427) apresentaram elevado VMDA (43.757,53) e baixos valores de Taxa UPS (2,89) e Taxa ACO (0,02). Os trechos de criticidade moderada (7.289), que constituíram a maior parte, também exibiram baixa severidade (Taxa UPS de 3,38) e menor VMDA (9.225,86).
Os trechos de alta criticidade (739) apresentaram níveis intermediários dos indicadores, com Taxa UPS de 19,08 e Taxa ACO de 0,30, e VMDA de 5.697,27. O cluster de criticidade muito alta, composto por apenas onze trechos, correspondeu ao grupo mais crítico, com valores significativamente elevados de severidade e letalidade, como Taxa UPS de 231,81 e Taxa ACO de 2,16, embora com VMDA relativamente baixo (1.097,64). Essa característica reflete a ocorrência de eventos extremos e concentrados, típicos de situações de risco elevado.
A análise detalhada dos trechos classificados com criticidade muito alta revelou uma concentração de segmentos nas concessionárias Nova Rota do Oeste e Ecovias Capixaba. Observou-se que, apesar de alguns desses trechos apresentarem baixos valores de VMDA (como 821 veículos/dia), os indicadores de severidade, como a Taxa UPS, eram significativamente elevados, atingindo valores superiores a 200 e, em um caso, ultrapassando 600. As Taxas ACO também se mantiveram elevadas, indicando alta letalidade dos sinistros nesses segmentos, reforçando a importância da análise conjunta de severidade e exposição.
A espacialização dos resultados da clusterização permitiu visualizar a distribuição territorial dos diferentes níveis de criticidade ao longo da malha rodoviária concedida. Essa análise espacial evidenciou padrões localizados de criticidade, com os trechos de criticidade muito alta e alta concentrados em regiões específicas. Essa visualização reforça o potencial da metodologia para subsidiar a priorização de intervenções e o planejamento de ações de segurança viária, direcionando esforços para os segmentos que realmente demandam atenção urgente, conforme o Sistema Seguro (International Transport Forum, 2016).
Em síntese, a aplicação do algoritmo K-means permitiu segmentar os trechos rodoviários em grupos com características distintas de risco, possibilitando uma análise integrada que considerou simultaneamente exposição, severidade e letalidade. Essa abordagem representa um avanço em relação às análises tradicionais baseadas em indicadores isolados, contribuindo para uma avaliação mais robusta e orientada à tomada de decisão no contexto da gestão da segurança viária. Os resultados permitem direcionar intervenções prioritárias em segurança viária com base em evidências quantitativas, respondendo ao objetivo de identificar trechos críticos de rodovias federais concedidas.
4. Conclusão
O presente estudo objetivou identificar trechos críticos de sinistros em rodovias federais brasileiras concedidas, aplicando técnicas de clusterização e modelagem espacial. Para tanto, verificou-se que a abordagem proposta permitiu a identificação de padrões distintos de distribuição dos sinistros ao longo da malha concedida, evidenciando que a criticidade dos trechos estava associada à combinação entre severidade e exposição ao tráfego. A análise espacial realizada identificou concentrações e padrões territoriais de maior criticidade, especialmente nas regiões Sudeste e Sul do Brasil. Por meio da clusterização K-means, os trechos foram classificados em quatro níveis de criticidade: baixa, moderada, alta e muito alta. Observou-se que os trechos de criticidade muito alta, embora em menor número, apresentaram valores significativamente elevados de severidade e letalidade, como a Taxa UPS e a Taxa ACO, mesmo em contextos de Volume Médio Diário Anual (VMDA) relativamente baixo, concentrando-se em concessionárias específicas como Nova Rota do Oeste e Ecovias Capixaba.
A principal contribuição deste trabalho reside na proposição de uma metodologia robusta para a identificação de trechos críticos, que integra dados de sinistros, exposição ao tráfego e análise geoespacial, superando as limitações das análises baseadas apenas em valores absolutos. Essa abordagem oferece um suporte qualificado à tomada de decisão na gestão da segurança viária, permitindo a priorização de intervenções e investimentos em segmentos que demandam atenção urgente. Contudo, a qualidade, a consistência e a integração das bases de dados, particularmente no que se refere à compatibilização dos referenciais quilométricos e à associação espacial dos sinistros, influenciaram diretamente os resultados obtidos. Como sugestão para estudos futuros, recomenda-se a incorporação de variáveis operacionais e geométricas da via, como condições de iluminação, tipologia do traçado e parâmetros de velocidade, bem como a integração de metodologias complementares de avaliação de risco viário, a exemplo do iRAP, e o aprofundamento das análises por tipologias de sinistro de maior gravidade, como atropelamentos de pedestres e colisões frontais.
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Artigo oriundo de Trabalho de Conclusão de Curso da Especialização em Data Science e Analytics do MBA USP/Esalq
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