Contributos para a previsão da ocorrência de acidentes rodoviários por colisão com javalis (Sus scrofa)

Abstract

Os acidentes rodoviários entre veículos e animais são uma realidade preocupante que justifica esforços no sentido de os mitigar. Desenvolver modelos que possam prever os locais potencialmente suscetíveis de acidentes, onde se possam implementar medidas de mitigação para melhorar, não só a sobrevivência das espécies mas principalmente a segurança rodoviária, é o principal objetivo deste trabalho. A partir de 221 registos de acidentes rodoviários com javalis (Sus scrofa) recolhidos nos últimos 12 anos no sul de Portugal, foi possível construir um modelo preditivo do risco de atropelamento com base na distância de PenRose. As variáveis mais importantes na construção do modelo foram a presença de vias rápidas e o incremento das áreas de matos na envolvência das rodovias, que diminuem o risco de atropelamento e a existência de áreas agrícolas abertas onde esse risco é aumentado. De um modo geral, as Estradas Nacionais/Regionais e Estradas Municipais são aquelas onde existe um risco mais elevado de atropelamento, e por tal com um maior peso na decisão da implementação de medidas de mitigação. Também foi claro o maior risco associado aos distritos de Évora, Beja e Portalegre, relacionado de um modo geral com a paisagem agrícola onde se integram os principais locais de alimentação para a espécie; ABSTRACT:Road accidents between vehicles and animals are a troubling reality that justifies efforts to mitigate them. The main objective of this work is the development of models that can predict road sections potentially susceptible to collisions and where, mitigation measures improving not only the survival of species but mostly road safety can be implemented. We used 221 records of road accidents with wild boar (Sus scrofa) collected in the last 12 years in the south of the Portugal. The data was analyzed with the Penrose Distance. A predictive model of road accidents with wild boars for southern Portugal was built as a risk map for the paved road network. In general, the most important variables in the models were the highways and the presence of shrub areas in the surroundings of road, that diminishes the risk of collisions and the existence of open agricultural areas where the risk is increased. National/ Regional and Municipal Roads present higher risk for wild boar collisions. The districts of Évora, Beja and Portalegre had a higher risk of wild boar roadkill when compared to Faro and Setúbal.