A RBNGP pode ser uma ferramenta promissora para a modelagem do desempenho da segurança viária, especialmente por que permite modelar dados de contagem espacialmente não estacionários e que apresentam superdispersão. Entretanto, o uso dessa técnica necessita de mais investigação, de modo a fornecer um método mais robusto para comparação de modelos, já que o AICc para a RBNGP ainda não está disponível. Além disso, o uso do método de validação cruzada para determinar a largura de banda ótima pode ser influenciado por observações discrepantes e aumentar o risco de superajuste, tornando o modelo inapropriado para fazer previsão. Por conta disso, recomenda-se a utilização da RBNGP como uma ferramenta exploratória para identificar regiões que devem ser submetidas a pesquisas adicionais.
Uma limitação dos resultados encontrados é a ausência do fluxo de tráfego, que é geralmente a variável mais importante usada para medir a exposição, no entanto, para o nível
macroscópico, essa variável muitas vezes não está disponível. Também merece atenção a amostra relativamente pequena (126 zonas de tráfego) desse estudo, com possíveis influências nas medidas de ajuste para o modelo RBNGP.
Esta pesquisa é uma das primeiras aplicações do modelo RBNGP no campo da segurança viária. Recomenda-se a aplicação deste tipo de abordagem para diferentes conjuntos de dados, especialmente considerando um número maior de unidades espaciais para confirmar as premissas e os resultados subjacentes obtidos a partir do esforço desta pesquisa. Além disso, para aumentar a aplicabilidade desses modelos macroscópicos é importante investigar a sua possibilidade de transferência temporal na mesma área.
Por fim, recomendam-se também trabalhos futuros na avaliação do efeito de zoneamento na modelagem macroscópica do DSV, visto que este aspecto não foi considerado nesta pesquisa. Além disso, seriam importantes novos estudos para avaliar o efeito de escala com outros dados, visto que os utilizados nesta pesquisa não permitiram comprovar a hipótese de que o modelo RBNGP é robusto em relação à mudança de escala.
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APÊNDICE A
Variação das estatísticas univariadas das configurações espaciais para os dois critérios de agregação analisado.
Tabela A.1 - Variação da média e desvio padrão da variável “acidentes com vítimas – AC_V09_11” para os dois critérios analisados
Agregações Critério Estatística 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 Proximidade Média 194,6 129,7 97,3 77,8 64,9 55,6 48,6 43,2 38,9 35,4 32,4 Desvio 171,5 125,7 97,3 82,2 66,8 60,0 51,1 45,4 41,1 35,7 31,2 Taxa Média 194,6 129,7 97,3 77,8 64,9 55,6 48,6 43,2 38,9 35,4 32,4 Desvio 242,4 179,1 113,8 87,2 75,1 55,8 47,8 43,3 38,5 33,4 30,4 Fonte: Elaborada pelo autor.
Tabela A.2 - Variação da média e desvio padrão da variável “população total – POP_TOT” para os dois critérios analisados
Agregações Critério Estatística 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 Proximidade Média 24.422 16.281 12.211 9.769 8.141 6.978 6.105 5.427 4.884 4.440 4.070 Desvio 13.596 9.781 7.740 6.842 5.765 5.376 4.855 4.172 3.719 3.224 2.644 Taxa Média 24.422 16.281 12.211 9.769 8.141 6.978 6.105 5.427 4.884 4.440 4.070 Desvio 28.826 20.693 14.631 11.443 10.020 7.395 5.933 4.939 3.911 3.149 2.380 Fonte: Elaborada pelo autor.
Tabela A.3 - Variação da média das variáveis intensivas “densidade de equipamento de fiscalização eletrônica – D_EQUI_FE”, “proporção de residentes com idade maior ou igual a 65 anos – P>65”, “uso do solo residencial – URES_A” e “uso do solo comercial e de prestação de serviço – UCOPS_A”.
Agregações Critério Variável 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 Proximidade D_EQUI_FE 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 0,05 P>65 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,07 URES_A 0,19 0,19 0,18 0,17 0,18 0,18 0,19 0,19 0,19 0,20 0,20 UCOPS_A 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,08 0,08 0,08 0,08 0,08 Taxa D_EQUI_FE 0,08 0,07 0,07 0,07 0,07 0,06 0,06 0,06 0,06 0,06 0,05 P>65 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 0,07 URES_A 0,20 0,21 0,22 0,21 0,21 0,22 0,22 0,21 0,21 0,21 0,21 UCOPS_A 0,10 0,10 0,10 0,09 0,09 0,09 0,09 0,09 0,08 0,08 0,08 Fonte: Elaborada pelo autor.
Tabela A.4 - Variação do desvio padrão das variáveis intensivas “densidade de equipamento de fiscalização eletrônica – D_EQUI_FE”, “proporção de residentes com idade maior ou igual a 65 anos – P>65”, “uso do solo residencial – URES_A” e “uso do solo comercial e de prestação de serviço – UCOPS_A”.
Agregações Critério Variável 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 Proximidade D_EQUI_FE 0,06 0,06 0,06 0,07 0,07 0,08 0,08 0,09 0,09 0,09 0,10 P>65 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 URES_A 0,20 0,21 0,19 0,21 0,21 0,20 0,22 0,23 0,23 0,23 0,23 UCOPS_A 0,09 0,09 0,09 0,10 0,09 0,09 0,12 0,12 0,12 0,11 0,11 Taxa D_EQUI_FE 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 0,10 P>65 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 0,03 URES_A 0,17 0,19 0,20 0,22 0,21 0,23 0,25 0,24 0,24 0,24 0,24 UCOPS_A 0,12 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,11 0,12 0,12 0,12 0,11 Fonte: Elaborada pelo autor.
Figura A.1 - Variação do coeficiente de correlação das variáveis intensivas “densidade de equipamento de fiscalização eletrônica – D_EQUI_FE”, “proporção de residentes com idade maior ou igual a 65 anos – P>65”, “uso do solo residencial – URES_A” e “uso do solo comercial e de prestação de serviço – UCOPS_A” e da variável extensiva “população total – POP_TOT”.
Fonte: Elaborada pelo autor.
-0,20 0,00 0,20 0,40 0,60 0,80 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 C o rr el aç ão Agregações D_EQUI_FE Taxa Proximidade 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 C o rr el aç ão Agregações P>65 Taxa Proximidade -0,80 -0,70 -0,60 -0,50 -0,40 -0,30 -0,20 -0,10 0,00 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 C o rr e la çã o Agregações P_D_A3SM Taxa Proximidade 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 C o rr el aç ão Agregações URES_A Taxa Proximidade 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 C o rr el aç ão Agregações UCOPS_A Taxa Proximidade 0,00 0,10 0,20 0,30 0,40 0,50 0,60 0,70 0,80 100 150 200 250 300 350 400 450 500 550 600 C o rr el aç ão Agregações POP_TOT Taxa Proximidade
Figura A.2 - Distribuição espacial dos coeficientes da variável P>65 para diferentes escalas pelo critério proximidade.
(a) 100 áreas (b) 350 áreas (c) 600 áreas
Fonte: Elaborada pelo autor.
Figura A.3 - Distribuição espacial dos coeficientes da variável P_D_A3SM para diferentes escalas pelo critério proximidade.
(a) 100 áreas (b) 350 áreas (c) 600 áreas
Figura A.4 - Distribuição espacial dos coeficientes da variável URES_A para diferentes escalas pelo critério proximidade.
(a) 100 áreas (b) 350 áreas (c) 600 áreas