ANÁLISE DA SEVERIDADE DOS ACIDENTES COM VEÍCULOS

Análise da severidade dos acidentes com veículos utilizando modelos probit e logit ordenados

Analysis of severity of vehicle accidents using probit and logit models ordinated

Leiliane Zanotelli Fortuna; Lucas Garuzzi Martinelli2; Pedro Henrique Miranda Guilherme33

1. granduanda em Engenharia de Produção. Centro Universitário Norte do Espírito Santo - CEUNES. São Mateus, ES. [e-mail]
2. granduanda em Engenharia de Produção. Centro Universitário Norte do Espírito Santo - CEUNES. São Mateus, ES. [e-mail] 
3. Granduando em Engenharia de Produção. Centro Universitário Norte do Espírito Santo - CEUNES. São Mateus, ES. [e-mail]

Resumo: As rodovias no Brasil têm apresentado um aumento significativo da utilização de veículos automotores ao longo da última década. A mesma tendência acompanha o número de acidentes. O objetivo deste trabalho é identificar fatores que influenciam a severidade dos acidentes com veículos automotores no estado do Espírito Santo. Para tal, foram desenvolvidos modelos ordenados categóricos utilizando uma amostra com 486.086 observações de acidentes de trânsito de 2004 a 2015. A severidade resultante dos acidentes de trânsito foi classificada em três categorias. Os resultados da calibração dos modelos indicaram que os acidentes que ocorrem em áreas urbanas e durante o dia têm mais vítimas fatais. De outra forma, condutores que dirigem no sábado à noite apresentam um maior risco de lesões mais graves.

Palavras-chave: modelos ordenados, severidade dos acidentes de trânsito no estado do Espírito Santo, modelos categóricos probit e logit.

Abstract: Roads in Brazil have shown a significant increase in the use of motor vehicles over the last decade. The same trend accompanies the number of accidents. The objective of this work is to identify factors that influence the severity of accidents with motor vehicles in the state of Espírito Santo. To that end, categorical ordered models were developed using a sample with 486,086 observations of traffic accidents from 2004 to 2015. The severity resulting from traffic accidents was classified into three categories. The results of the calibration of the models indicated that accidents occurring in urban areas and during the day have more fatal victims. Otherwise, drivers driving on Saturday night have a higher risk of more serious injuries.

Keywords: Ordered models, severity of traffic accidents in the state of Espírito Santo, categorical probit and logit models.

1. Introdução

A mobilidade proporcionada pelos veículos automotores provoca várias externalidades indesejáveis, dentre as quais se destacam os acidentes. Tendo como exemplo e em termos de representação na frota de veículos do Espírito Santo, as motocicletas passaram de 161.417 em 2004 para 408.215 em 2015 (aumento de 2,5 vezes) enquanto a frota total de veículos nesse mesmo período evoluiu de 748 mil para 1,75 milhão aproximadamente (aumento de 2,3 vezes), esse é um dos fatores que influenciam no número de acidentes, pois quanto maior o número de veículos nas ruas maior a probabilidade de que aconteça um imprevisto.

Com a análise das informações disponíveis nos bancos de dados de acidentes de trânsito disponibilizados pelo DETRAN é possível obter uma melhor compreensão dos fatores que contribuem para a ocorrência de acidentes e de suas consequências, este estudo busca desenvolver uma modelagem estatística para estimar o grau de severidade de acidentes no estado do Espírito Santo. Essa modelagem também denominada como modelos categóricos ou modelos de escolha discreta tem sido utilizada com sucesso na modelagem da demanda por transportes em sua etapa de divisão modal, passaram a ser utilizados no mapeamento das vias explorando suas estruturas mais convencionais como: binário/multinomial logit ou probit (O’Donnell e Connor, 1996; Ferreira, 2010; Kononen et al, 2011; Ye e Lord, 2014).

Segundo Bajra-charya (2013), Mannering e Bhat (2014), em relação aos acidentes de trânsito, as categorias de severidade seguem um grau sequencial ou ordenado, portanto os modelos categóricos ordenados representam melhor esse tipo de estrutura quando comparados aos modelos categóricos tradicionais.

2.0 Referencial teórico

2.1 Modelos categóricos aplicados

Modelos classificatórios são geralmente utilizados para categorizar um particular elemento com base em suas características. Quando a variável dependente é do tipo qualitativa dicotômica, há a necessidade de abordar técnicas de regressão binária para o tratamento dos dados, uma vez que os modelos lineares não terão um bom ajuste. Além disso, um dos principais objetivos da regressão binária é estimar a probabilidade de ocorrência de determinado evento, ou seja, o resultado da variável dependente permite a interpretação em termos probabilísticos.

Nas categorias onde não há uma ordenação natural, as variáveis categóricas podem ser classificadas como nominais ou podem ser ordinais quando existe uma ordenação natural. Quando a variável categórica possui mais de duas categorias é indicado utilizar o modelo múltiplas categorias. Nos modelos com variáveis nominais, costuma-se modelar a probabilidade da variável resposta estar em uma determinada categoria. Já nos modelos com variáveis ordenadas, ∞determinada categoria ou abaixo dela, ou seja, usa-se o modelo de ligação acumulado (Velozo, 2009).

Classificando os acidentes pelo grau de severidade, os modelos utilizados para a análise da gravidade dos acidentes são os modelos ordenados, pois as categorias dos acidentes possuem uma ordenação tais como: “danos materiais”, “vítima parcial”, e “vítima fatal”. O modelo ordenado pode ser utilizado com uma estrutura logit, quando a distribuição considerada é a logística, ou probit, quando a distribuição é normal (Ferreira, 2010). Como o modelo ordenado tem pouca flexibilidade, por considerar as mesmas variáveis explicativas para todos os níveis de gravidade, alguns autores analisaram também a aplicação do modelo multinomial logit ou probit. No entanto, estes modelos ignoram a natureza ordenada da variável dependente (Abdel-Aty, 2003)

O’Donell e Connor (1996) apresentaram uma das primeiras aplicações dos modelos probit e logit ordenados para estimar a gravidade dos acidentes de trânsito. Os resultados mostraram que aumento na idade da vítima e na velocidade estimada do veículo no momento da colisão aumentam a probabilidade de lesões graves e morte. Outros fatores que tiveram grande relevância nas probabilidades foram o lugar dos ocupantes do veículo, nível de álcool no sangue, tipo de veículo e tipo de colisão.

Abdel-Aty (2003) aplicou modelos probit ordenados para analisar a severidade de acidentes em múltiplos locais. Foram desenvolvidos modelos para seções de rodovias, interseções sinalizadas e praças de pedágio no estado da Flórida. Todos os modelos mostraram significância na idade do motorista, gênero, uso do cinto de segurança, ponto do impacto, velocidade e tipo de veículo no nível de severidade do acidente.