Relação entre velocidades inseguras e niveis de renda em Curitiba, Brasil

Abstract

Resumo: As velocidades inseguras no trânsito urbano constituem um dos principais desafios para a segurança viária e para a qualidade de vida, pois influenciam tanto a ocorrência quanto a gravidade dos sinistros. Embora Curitiba (Paraná, Brasil) tenha apresentado redução nas mortes no trânsito nos últimos anos, a velocidade permanece como fator central nos sinistros graves e fatais. Mesmo com o reconhecimento internacional da cidade por seu planejamento urbano, as desigualdades socioespaciais e a distribuição desigual de infraestrutura continuam afetando de forma mais intensa as áreas de menor renda, ampliando os riscos viários nesses territórios. Nesse contexto, esta pesquisa analisa a relação entre a prática de velocidades inseguras e os níveis de renda em Curitiba. Embora essa relação ainda seja pouco explorada, a literatura indica que áreas com menor renda tendem a registrar maior incidência de sinistros e comportamentos de direção mais arriscados. Inicialmente, foram mapeados indicadores como renda, pavimentação, radares, semáforos e velocidades, proporcionando uma visão integral de sua distribuição no espaço urbano. A metodologia utilizou dados naturalísticos coletados junto a 56 condutores da cidade, por meio de uma Plataforma de Coleta de Dados Naturalísticos (PCDN). Os veículos foram equipados com receptores GPS que registraram, segundo a segundo, as velocidades praticadas em trajetos cotidianos. Adicionalmente, bases de dados oficiais forneceram informações sobre renda, densidade de radares e semáforos e qualidade do pavimento. A análise espacial foi realizada com o sistema de malha hexagonal H3, com células de aproximadamente 0,105 km². Foram definidos três indicadores de velocidade: proporção do tempo acima de 40 km/h (V1), 50 km/h (V2) e 60 km/h (V3). Esses indicadores foram comparados às variáveis urbanas por meio de testes estatísticos não paramétricos. Também foi aplicada uma análise espacial de co-localização, permitindo identificar padrões territoriais de sobreposição entre velocidades inseguras e os demais indicadores, revelando concentrações que não seriam detectadas apenas por estatísticas tradicionais. O teste de Mann-Whitney revelou diferenças estatisticamente significativas (p < 0,001) nas distribuições do indicador V1 em relação às três faixas de renda, bem como em relação à densidade de semáforos, indicando que áreas de menor renda e com menor presença de dispositivos de controle concentram maior ocorrência de velocidades inseguras. A correlação de Spearman, calculada ao nível de confiança de 95% (p = 0,05), indicou correlações positivas e significativas entre pavimentação de melhor qualidade e velocidades elevadas (por exemplo, V2 e P1 = 0,43; p = 0,05), além de associações entre renda e a presença de semáforos (? ˜ 0,32; p = 0,05). Por outro lado, as correlações diretas entre renda e velocidades inseguras não alcançaram significância estatística (p > 0,05), sugerindo que essa relação pode ser mediada por outros fatores urbanísticos e territoriais. Os achados reforçam a importância de considerar desigualdades territoriais na formulação de políticas de segurança viária. A redução dos sinistros e a proteção das populações mais vulneráveis dependem de uma redistribuição equitativa da infraestrutura urbana e da adoção de mecanismos eficazes de moderação de velocidade, especialmente em áreas socioeconomicamente desfavorecidas

Abstract: Unsafe speeds in urban traffic constitute one of the main challenges for road safety and for quality of life, as they influence both the occurrence and the severity of crashes. Although Curitiba (Paraná, Brazil) has experienced a reduction in traffic fatalities in recent years, speed remains a central factor in severe and fatal crashes. Even with the city’s international recognition for its urban planning, socio-spatial inequalities and the unequal distribution of infrastructure continue to disproportionately affect lower-income areas, increasing road risk in these territories. In this context, this study analyzes the relationship between unsafe driving speeds and income levels in Curitiba. Although this relationship remains relatively underexplored, the literature indicates that lower-income areas tend to exhibit higher crash incidence and riskier driving behaviors. Initially, indicators such as income, pavement quality, speed cameras, traffic signals, and vehicle speeds were mapped to provide a comprehensive view of their distribution across the urban space. The methodology employed naturalistic data collected from 56 local drivers through a Naturalistic Data Collection Platform (PCDN). Vehicles were equipped with GPS receivers that recorded, second by second, the speeds driven along routine routes. Additionally, official databases provided information on income, density of speed cameras and traffic signals, and pavement quality. Spatial analysis was carried out using the H3 hexagonal grid system, with cells of approximately 0.105 km². Three speed indicators were defined: the proportion of time above 40 km/h (V1), 50 km/h (V2), and 60 km/h (V3). These indicators were compared with urban variables using non-parametric statistical tests. A spatial co-location analysis was also applied, allowing the identification of territorial patterns of overlap between unsafe speeds and the other indicators, revealing concentrations that would not be detected through traditional statistical approaches alone. The Mann–Whitney test revealed statistically significant differences (p < 0.001) in the distributions of indicator V1 across the three income groups, as well as in relation to traffic signal density, indicating that lower income areas and areas with fewer control devices concentrate a higher occurrence of unsafe speeds. The Spearman correlation, calculated at the 95% confidence level (p = 0.05), indicated positive and significant correlations between better pavement quality and higher speeds (for example, V2 and P1 = 0.43; p = 0.05), in addition to associations between income and the presence of traffic signals (? ˜ 0.32; p = 0.05). On the other hand, direct correlations between income and unsafe speeds did not reach statistical significance (p > 0.05), suggesting that this relationship may be mediated by other urbanistic and territorial factors. The findings reinforce the importance of considering territorial inequalities in the development of road safety policies. Reducing crashes and protecting the most vulnerable populations depend on the equitable redistribution of urban infrastructure and the adoption of effective speed-calming mechanisms, particularly in socioeconomically disadvantaged areas