A Sinistralidade Rodoviária no Distrito de Setúbal

Autores

Paulo Infante, Departamento de Matemática Universidade de Évora; Vítor Nogueira, Departamento de Informática Universidade de Évora; Paulo Rebelo Manuel , CIMA - Centro de Investigação em Matemática e Aplicações; Patrícia Góis , Bolseira do projeto MOPREVIS; Anabela Afonso , Departamento de Matemática; Daniel Santos ; Gonçalo Jacinto , Departamento de Matemática Universidade de Évora; José Saias , Departamento de Informática Universidade de Évora; Leonor Rego , Bolseira no projeto MOPREVIS; Marcelo Silva , Instituto de ciências da Terra Universidade de Évora; Nuno Carocha Gonçalves , 2o Comandante do Comando Territorial de Setúbal GNR; Paulo Rebisco , Cabo-Chefe da Guarda Nacional Republicana GNR; Paulo Quaresma , Departamento de Informática Universidade de Évora; Pedro Nogueira , Departamento de Geociências Universidade de Évora; Rosalina Pisco Costa , Departamento de Sociologia Universidade de Évora; Rui Clemente , Cabo na Guarda Nacional Republicana GNR
Palavras-chave: Acidentes de Viação, Ciência de Dados, Inteligência Artificial, Modelação Estatística, Sistemas de Informação Geográfica

Sinopse

A sinistralidade rodoviária é uma das maiores calamidades do nosso tempo, pelas perdas humanas e os danos físicos e psicológicos irreparáveis que provoca a muitas das vítimas, envolvendo também uma dimensão económica muito relevante.

Indo de encontro a uma solicitação do Comando Territorial da Guarda Nacional Republicana de Setúbal (CTer GNR Setúbal) para o apoio científico no estudo da problemática da sinistralidade rodoviária grave naquele distrito, a Universidade de Évora estabeleceu uma parceria com o CTer GNR Setúbal, dando origem ao projeto de investigação, financiado pela Fundação para a Ciência e Tecnologia (FCT), Modelação Estatística dos Acidentes de Viação no Distrito de Setúbal (MOPREVIS).

Este livro sintetiza, recorrendo a infografias, os principais resultados do projeto, obtidos com base numa abordagem mista entre técnicas estatísticas, inteligência artificial e  sistemas de informação geográfica.

Além de uma análise exploratória focando as principais variáveis associadas aos acidentes, apresentam-se os determinantes para a ocorrência e natureza dos acidentes, traça-se o perfil dos intervenientes e realiza-se uma análise espacial para a deteção de locais com a ocorrência de muitos acidentes e outra com base num novo indicador de gravidade. Também se apresenta uma análise à escala dos concelhos de Palmela e de Sesimbra e um estudo do efeito da pandemia COVID-19 nos acidentes de viação. Por fim, apresentam-se os modelos preditivos concebidos e a ferramenta digital de apoio à tomada de decisão.

Este livro constitui, assim, uma importante contribuição para poderem ser implementadas medidas adequadas que possibilitem a redução da sinistralidade rodoviária grave no distrito de Setúbal, mas também se assume como um instrumento escalável para o todo o território nacional.

Biografias Autor

Paulo Infante, Departamento de Matemática Universidade de Évora

Professor Associado na Universidade de Évora, Doutorado em Matemática pela mesma Universidade. Tem desempenhado diversos cargos, como o de Pró-Reitor para as áreas da Inovação, Transferência, Empreendedorismo e Cooperação, sendo atualmente Diretor de Curso de Matemática Aplicada à Economia e à Gestão e Coordenador da Linha de Investigação em Modelação Matemática em Ciências da Vida e Aplicações do Centro de Investigação em Matemática e Aplicações (CIMA). Responsável por unidades curriculares dos diferentes ciclos de estudo, tendo orientado estudantes de licenciatura, mestrado e doutoramento. Coordenou vários projetos entre a Universidade e a comunidade e tem diversas publicações em metodologia estatística e em modelação estatística e análise de dados, com dados de diferentes áreas. Atualmente é investigador responsável do projeto Modelação e Previsão de Acidentes de Trânsito no Distrito de Setúbal (MOPREVIS), financiado pela FCT, tendo feito recentemente parte de outro projeto da FCT sobre a Aplicação de Metodologias de Inteligência Artificial e Processamento de Linguagem Natural no Serviço de Triagem, Aconselhamento e Encaminhamento do SNS 24. Além da modelação estatística, os seus interesses atuais de investigação estão nas áreas de ciência de dados, controlo de qualidade e análise de sobrevivência

Vítor Nogueira, Departamento de Informática Universidade de Évora

Licenciado em Matemática Aplicada - Ramo Ciência de Computadores pela Universidade do Porto, mestre Inteligência Artificial Aplicada pela Universidade Nova de Lisboa e doutorado em Informática pela Universidade de Évora, Vítor Beires Nogueira é Professor Auxiliar no Departamento de Informática. É membro integrado do Centro de Investigação Algoritmi. Na Universidade de Évora foi Diretor do Departamento de Informática (2017-2019), Diretor da Comissão de Curso da Licenciatura em Informática (2010- 2014), Adjunto da Comissão de Curso do Doutoramento em Informática (2018-2022) e Pró-Reitor desde maio de 2022. Desenvolve a sua atividade de investigação na área da Inteligência Artificial, tendo participado em diversos projetos de I&D. Publicou 6 capítulos de livros, 13 artigos em revistas com revisão por pares e 12 artigos em atas de encontros científicos.

Paulo Rebelo Manuel , CIMA - Centro de Investigação em Matemática e Aplicações

É Coronel da Guarda Nacional Republicana (GNR) na situação de Reserva, com 36 anos de experiência profissional tendo, ao longo da sua carreira ao serviço do Estado, desempenhado funções de comando (Comandante do Comando Territorial de Setúbal, de 2016 a 2019), estado-maior, técnicas e docência. Desde 2020 é Professor Auxiliar convidado do Instituto Universitário Egas Moniz, palestrante em várias instituições universitárias e profissionais e investigador colaborador do Centro de Investigação em Matemática e Aplicações da Universidade de Évora e do Laboratório de Ciências Forenses e Psicológicas Egas Moniz.

É Doutor e Mestre em Ciência Política pelo Instituto Superior de Ciências Sociais e Políticas da Universidade de Lisboa (ISCSP/UL), pós-graduado em Criminologia pela Universidade Lusófona de Humanidades e Tecnologias, Licenciado em Estudos Europeus pela Universidade Moderna de Lisboa, diplomado pelo Marshall Center em Estudos sobre Terrorismo “Program on Terrorism and Security Studies” e Auditor de Defesa Nacional.

Para além dos cursos de carreira que decorrem do Estatuto de Oficial da GNR, frequentou vários cursos nacionais e internacionais de especialização, designadamente nas áreas da Segurança, Terrorismo, Contra-terrorismo, Informações e Análise de Informações, Investigação Criminal, Ordem Pública e Sistemas de Informação Geográfica.

Patrícia Góis , Bolseira do projeto MOPREVIS

Patrícia Góis, tem 27 anos, licenciou-se em Design (2016) e terminou o mestrado em Design Editorial (2020) na Escola de Artes da Universidade de Évora. Com uma bolsa de colaboradora desde 2018, contribuiu para o projeto MOPREVIS com a identidade visual, gestão de conteúdos do website, design gráfico de infografias, apoio no grafismo de apresentações e mapas. Interesses em Identidade Visual, Infografia, Design Editorial, Interfaces, Web Design e Desenvolvimento Web.

Anabela Afonso , Departamento de Matemática

Anabela Afonso é professora auxiliar no Departamento de Matemática da Universidade de Évora e membro do Centro de Investigação em Matemática e Aplicações. É doutorada em Matemática, mestre em Estatística e Gestão da Informação e licenciada em Estatística e Investigação Operacional. É a diretora de curso do Mestrado em Modelação Estatística e Análise de Dados da Universidade de Évora. Os seus principais interesses de investigação são a amostragem, análise de dados e modelação estatística.

Daniel Santos

Daniel Santos, tem 28 anos, estudou na escola de ciências e tecnologia - Universidade de Évora, mestrado em Engenharia informática. Atua como bolseiro desde 2018, participou nos projetos AuditF e atualmente faz parte da equipa MOPREVIS. Interesses em ciência de dados, inteligência artificial e desenvolvimento de software.

Gonçalo Jacinto , Departamento de Matemática Universidade de Évora

Doutorado em Matemática Aplicada pela Universidade de Lisboa, Instituto Superior Técnico em 2011, Mestre em Matemática Aplicada pela Universidade de Lisboa, Instituto Superior Técnico em 2004 e licenciado em Matemática Aplicada pela Universidade de Évora em 2000.

Desde 2001 que é docente do Departamento de Matemática da Universidade de Évora, integrado no grupo de Probabilidades e Estatística, e desde 2011 que é Professor Auxiliar nesta Universidade. É membro do Centro de Investigação em Matemática e Aplicações da Universidade de Évora, no grupo Statistics, Stochastic Processes and Applications, e colaborador do Center for Computational and Stochastic Mathematics, da Universidade de Lisboa, Instituto Superior Técnico.

As principais áreas de interesse são os Processos Estocásticos e suas aplicações, com especial interesse na modelação e avaliação de desempenho de redes de telecomunicações. Mais recentemente também tem realizado investigação científica na estimação, predição e otimização de modelos de equações diferenciais estocásticas e na área da modelação estatística e análise de dados, tendo colaborado com entidades públicas e privadas.

José Saias , Departamento de Informática Universidade de Évora

José Saias é Professor Auxiliar no Departamento de Informática da Escola de Ciências e Tecnologia da Universidade de Évora. Os seus interesses de investigação incluem inteligência artificial, sistemas de pergunta-resposta e aplicação de aprendizagem automática na deteção de opiniões em texto e sistemas distribuídos.

Tem participado ativamente na prestação de serviços e como membro da equipa de investigação em vários projetos, incluindo NanoSen-AQM (nano sensores e IoT para monitorização da qualidade do ar); APRA-CPv2 (Machine Learning sobre dados de serviços em ambiente cloud para sistemas de predição e recomendação); e MOPREVIS.

Leonor Rego , Bolseira no projeto MOPREVIS

Leonor Rego, tem 24 anos, licenciou-se em Matemática Aplicada à Economia e Gestão (2019) e terminou o mestrado em Gestão- especialização em Finanças (2022) na Universidade de Évora. Desde 2020 que integra como bolseira no projeto MOPREVIS, onde se inseriu na equipa de estatística. Principais interesses em análise de dados e em modelagem estatística.

Marcelo Silva , Instituto de ciências da Terra Universidade de Évora

Marcelo Silva, licenciado em Geologia e mestre em Geologia Económica pela Faculdade de Ciências da Universidade de Lisboa, é atualmente doutorando em Ciências da Terra e do Espaço na Universidade de Évora. A experiência adquirida durante o mestrado em Cartografia Digital e Deteção Remota serviu de fundamento à sua integração na equipa do projeto Moprevis, onde colaborou na produção de mapas temáticos e análises espaciais. É ainda membro colaborador do Instituto de Ciências da Terra, pólo de Évora, desde 2019 e durante o decorrer da sua investigação deu aulas práticas na disciplina de Sistemas de Informação Geográfica em Geociências. Tem vindo a desenvolver a sua investigação nas áreas de Recursos Minerais, Sistemas de Informação Geográfica e Deteção Remota com recurso a drones e satélites, multi e hiperespectrais, com a aplicação de inteligência artificial.

Nuno Carocha Gonçalves , 2o Comandante do Comando Territorial de Setúbal GNR

O Tenente-Coronel Nuno Alexandre Carocha Gonçalves ingressou na GNR em 1995, obtendo a Licenciatura em Ciências Militares na Academia Militar. Ao longo da sua carreira profissional, desempenhou diversas funções de comando e chefia em secções de estado-maior em áreas como Justiça, Operações, Treino, Relações Públicas e Recursos Humanos e em subunidades operacionais da GNR, designadamente, nos Comandos Territoriais de Setúbal e de Beja. Foi também instrutor, formador e docente no Agrupamento de Instrução de Portalegre da Escola da Guarda e na Academia Militar. Atualmente é o 2o Comandante do Comando Territorial de Setúbal.

Paulo Rebisco , Cabo-Chefe da Guarda Nacional Republicana GNR

Paulo Rebisco é Cabo-Chefe da Guarda Nacional Republicana e investigador no Núcleo de Investigação Criminal em Acidentes de Viação do Destacamento de Trânsito do Comando Territorial de Setúbal. Os seus interesses profissionais prendem-se com a investigação da sinistralidade grave e estudo das suas causas, bem como da criminalidade associada ao ambiente rodoviário. Tem participado na reformulação da formação para os futuros elementos da investigação criminal, desenvolvido ensaios no que diz respeito à recolha de dados das ECU ́s (centralinas) dos veículos, utilização dos aparelhos de telecomunicações móveis e manipulação dos sistemas de Redução Catalítica Seletiva, participando ainda no projecto MOPREVIS. Licenciado em Direito e Mestre em Direito e Segurança pela Universidade Nova de Lisboa.

Paulo Quaresma , Departamento de Informática Universidade de Évora

Paulo Quaresma é Vice-Reitor para a Investigação, Inovação e Internacionalização da Universidade de Évora e Professor Catedrático do Departamento de Informática da mesma Universidade.

Em 2021 foi Vogal do Conselho Diretivo da FCT – Fundação para a Ciência e Tecnologia. Na Universidade de Évora foi Vice-Reitor para a Investigação e Desenvolvimento de 2014 a 2018 e Diretor da Escola de Ciências e Tecnologia de 2009 a 2013. Possui um Doutoramento em Informática pela Universidade Nova de Lisboa, com especialização em Inteligência Artificial e Processamento de Língua Natural. É/foi responsável por diversas disciplinas de Doutoramento, Mestrado e Licenciatura e orientou vários doutoramentos e mestrados. Foi responsável ou coordenador de vários projetos de investigação, financiados por diversas entidades portuguesas e europeias e publicou mais de 100 artigos científicos em revistas e conferências internacionais.

Um CV mais detalhado está disponível em: http://www.di.uevora.pt/~pq/cv_pq_res.pdf

Pedro Nogueira , Departamento de Geociências Universidade de Évora

Professor auxiliar do Departamento de Geociências da Universidade de Évora e membro integrado do Instituto de Ciências da Terra (ICT), pólo de Évora. Doutorado, desde 1997, em Geologia pela Universidade do Porto. É diretor de curso de mestrado em Geologia e do curso de pós-graduação em Sistemas de Informação Geográfica Aplicados às Geociências. Como docente é responsável pelas unidades curriculares das áreas de Sistemas de Informação Geográfica, Cartografia Digital, Deteção Remota e Recursos Minerais nas licenciaturas e mestrados do Departamento de Geociências. Desenvolve as suas atividades de investigação nas áreas da geoinformática, geologia económica e cartografia digital no ICT.

Rosalina Pisco Costa , Departamento de Sociologia Universidade de Évora

Rosalina Pisco Costa é socióloga, professora associada no Departamento de Sociologia, Escola de Ciências Sociais da Universidade de Évora (Portugal), onde leciona desde 2000. É doutorada em Ciências Sociais, na especialidade “Sociologia Geral”, pelo Instituto de Ciências Sociais da Universidade de Lisboa e investigadora integrada no CICS.NOVA.UÉvora – Centro Interdisciplinar de Ciências Sociais, pólo de Évora. Tem como domínios de especialização, investigação e publicação principais os estudos de família, género e vida pessoal; tempo social e idades da vida; vida quotidiana, consumos e mobilidades; trajetórias, transições e experiências no ensino superior; ética nas ciências sociais; QDA software, metodologias qualitativas, sensoriais e criativas de investigação social. Participa com regularidade nos principais eventos organizados pela comunidade sociológica, publica ampla e internacionalmente, e o seu trabalho aparece em diversas obras de referência. Com investigadoras da Universidade do Minho e da Beira Interior organiza, desde 2016, o Seminário Internacional e Interdisciplinar ‘Viver em|a mobilidade’. Em 2017 organizou o Simpósio ‘(In)Segurança Rodoviária Infantil’ no ICCA 2017, Porto e em 2020 co-organizou o dossiê temático ‘Viver a mobilidade: percursos, permanências e registos’ na revista Forum Sociológico. É, desde 2022, diretora do curso de Mestrado em Sociologia na Universidade de Évora.

Rui Clemente , Cabo na Guarda Nacional Republicana GNR

Rui Clemente é Cabo na Guarda Nacional Republicana, atualmente a exercer funções na Sala de Situação do Comando Territorial de Setúbal. A principal área de interesse consiste na investigação da sinistralidade rodoviária. O desenvolvimento profissional incide na área da gestão de sistemas de informação para análise estatística. Assim sendo, as suas valências profissionais incluem o desenvolvimento de sistemas de informação (base de dados) para simplificação do serviço diário, participando ativamente na validação de informação referente a sinistralidade no distrito de Setúbal (área geográfica de atuação do Comando Territorial de Setúbal) no âmbito do Programa MOPREVIS.

Referências

Infante, P., Jacinto, G., Afonso, A., Rego, L., Nogueira, P., Silva,M., Nogueira, V., Saias, J., Quaresma, P., Santos, D., Gois, P., Manuel, P.R. (accepted jan 2023). Factors that influence the type of road traffic accidents: a case study in a district of Portugal. Sustainability.

Infante, P., Afonso., A., Jacinto, G., Rego, L., Cesar, R., Nogueira, P., Silva, M., Nogueira, V., Saias, J., Quaresma, P., Santos, D., Gois, P., Manuel, P. R. (2022). Some determinants for road accidents severity in the district of Setúbal. In Recent Developments in Statistics and Data Science. SPE 2021 (Eds. Bispo, R., Henriques-Rodrigues, L., Alpizar-Jara, R., De Carvalho, M.). Springer Proceedings in Mathematics & Statistics, vol. 398, 203-214. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-12766-3_14

Infante, P., Jacinto, G., Afonso, A., Rego, L., Nogueira, V., Quaresma, P., Saias, J., Santos, D., Nogueira, P., Silva, M., Costa, R. P., Gois, P., Manuel, P. R. (2022). Comparison of Statistical and Machine Learning Models on Road Traffic Accident Severity Classification. Computers, 11(5), 80. https://doi.org/10.3390/computers11050080

Santos, D., Saias, J., Quaresma, P., & Nogueira, V. B, (2021). Machine Learning Approaches to Traffic Accident Analysis and Hotspot Prediction. Computers, 10(12), 157. http://dx.doi.org/10.3390/computers10120157

A Sinistralidade Rodoviária no Distrito de Setúbal
Publicado
janeiro 11, 2023

Detalhes sobre essa publicação

Co-publisher's ISBN-13 (24)
978-972-778-300-7