Author(s): Gonçalves, Samuel Carrilho
Date: 2017
Persistent ID: http://hdl.handle.net/10362/20143
Origin: Repositório Institucional da UNL
Subject(s): Network-KDE; Uso urbano; Sistemas de informação geográfica; Hotspots; Atropelamentos; Hotspots; Pedestrian accident; GIS; Network-KDE; Urban use; SIG; Geographic Information Systems; Domínio/Área Científica::Ciências Sociais::Outras Ciências Sociais
A sinistralidade é um grave e complexo problema das sociedades modernas. É dentro das localidades que a sinistralidade é maior, sendo mesmo três vezes superior do que fora delas. Este dado remete para o caso especifico dos atropelamentos, sendo mesmo este o tipo de sinistro com maior aumento do número de mortes e feridos graves, devido essencialmente à fragilidade do peão. O estudo dos atropelamentos é uma questão fundamental na segurança rodoviária em meio urbano. Segundo a Autoridade Nacional de Segurança Rodoviária, os dois grupos etários com maior risco ao atropelamento são as crianças até as 14 anos e os idosos com mais de 75 anos. Para uma melhor prevenção dos atropelamentos é essencial uma boa identificação dos hotspots, que pode ser definido como uma secção de eixo de via com o número de sinistros mais elevados do que outro local de características semelhantes (Anderson, 2009). Os Sistemas de Informação Geográfica são uma ferramenta importante para o estudo dos hotspots através das suas análises estatísticas e/ou espaciais. Com o desenvolvimento desta tecnologia e de novas ferramentas, como o network – Kernel Density Estimation, é possível identificar hotspots no território através da rede de eixos de via, o que permite um estudo mais exato quando comparado a estudos tradicional de Kernel Density Estimation, que recorrem a distâncias euclidianas. Este trabalho de projeto procura estudar em sotfware ArcGIS e para o concelho de Cascais, a identificação dos hotspots com a ferramenta network – Kernel Density Estimation, criando depois uma área de abrangência para cada um dos hotspots e verificar a presença de um possível padrão com o uso urbano dentro dessas áreas de abrangência, isto é, verificar se a maior proximidade a um uso urbano específico, identificado segundo os grupos de risco, eleva o perigo ao atropelamento permitindo descobrir se há alguma relação entre esse perigo e o uso urbano identificado.
The accident is a serious and complex problem of modern societies. Inside of communities, small towns and even cities the risk of being hit is three time higher then outside of them. This data refers to the specific case of pedestrian accident, this type of accident is higher numbers of deaths and serious injuries, mainly due to the weakness of the pedestrian. The study of pedestrian accidents is a key issue in road safety in urban areas. According to the National Authority for Road Safety, the two age groups most at risk to pedestrian accident hit are the children until 14 years old and the elderly over 75 years. For a better prevention of pedestrians it is essentially a good identification of hotspots, which may be defined as a road section with the number of accidents higher than elsewhere similar characteristics (Anderson, 2009). The Geographic Information Systems are an important tool for the study of hotspots through their statistics and / or spatial analysis. With the development of technology and new tools, such as network - Kernel Density Estimation, it’s possible to identify hotspots in the territory through the road network, which allows a more accurate study when compared to traditional studies Kernel Density Estimation, which resort to Euclidean distances. This project work is to study in sotfware ArcGIS and the municipality of Cascais, the identification of hotspots with the tool network - Kernel Density Estimation, and then create an area of coverage for each of the hotspots and check the presence of a possible standard with urban use within these areas of coverage, that is, check that the closer to a specific urban use, according to the identified risk groups, raises the danger to pedestrian accident enabling us to discover whether there is any relationship between the danger and urban use identified.
