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Índice internacional de irregularidade

Origem: Wikipédia, a enciclopédia livre.
Gráfico da evolução da irregularidade de uma estrada no Texas ao longo do tempo
Evolução da irregularidade de uma estrada no Texas, Estados Unidos. Os pontos azuis indicam os momentos em que houve manutenção.

O índice internacional de irregularidade (IRI, do inglês international roughness index) é o índice de irregularidade mais comumente obtido a partir de perfis longitudinais medidos de rodovias. Ele é calculado por meio de um modelo matemático de um quarto de carro, cuja resposta é acumulada para produzir um índice de irregularidade com unidades de inclinação (in/mi, m/km etc.).[1][2] Embora seja um termo universal, o IRI é calculado para cada trilha de roda, mas pode ser ampliado para um índice médio de irregularidade (MRI, do inglês Mean Roughness Index) quando os perfis de ambas as trilhas de roda são coletados. Essa medida de desempenho apresenta menor estocasticidade e subjetividade em comparação com outros indicadores de desempenho de pavimentos, como o índice de condição do pavimento (PCI, do inglês Pavement Condition Index), mas não é completamente isenta de aleatoriedade.[3] Entre as fontes de variabilidade dos dados de IRI estão as diferenças entre as leituras de diferentes passagens do veículo de ensaio e entre as leituras das trilhas de roda direita e esquerda.[4][5] Apesar disso, desde sua introdução em 1986,[6][7][8] o IRI tornou-se o índice de irregularidade rodoviária mais utilizado no mundo para avaliar e gerir redes rodoviárias.

A medição do IRI é exigida para os dados fornecidos à Administração Federal de Autoestradas dos Estados Unidos,[1][9] e é abrangida por várias normas da ASTM, entre elas a ASTM E1926-08[10] e a ASTM E1364-95(2005),[11] entre outras. O IRI também é usado para avaliar a construção de novos pavimentos e determinar penalidades ou bonificações com base na regularidade da superfície.

História

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No início da década de 1980, a comunidade da engenharia rodoviária identificou a irregularidade das rodovias como o principal indicador da utilidade de uma rede rodoviária para seus usuários. Entretanto, os métodos existentes para caracterizar a irregularidade não produziam resultados reprodutíveis entre diferentes órgãos que utilizavam equipamentos e métodos de medição distintos. Mesmo dentro de um mesmo órgão, os métodos não eram necessariamente repetíveis, nem se mantinham estáveis ao longo do tempo.

O Programa Nacional Cooperativo de Pesquisa Rodoviária dos Estados Unidos (NCHRP, do inglês National Cooperative Highway Research Program) iniciou um projeto de pesquisa para ajudar os órgãos estaduais a melhorar o uso de equipamentos de medição de irregularidade.[12] O trabalho teve continuidade no Banco Mundial[6] para determinar como comparar ou converter dados obtidos em diferentes países, em sua maioria países em desenvolvimento, envolvidos em projetos do Banco Mundial. Os resultados dos ensaios conduzidos pelo Banco Mundial mostraram que a maioria dos equipamentos então utilizados podia produzir medidas úteis de irregularidade em uma escala única, desde que os métodos fossem padronizados. A escala de irregularidade definida e testada acabou recebendo o nome de índice internacional de irregularidade.[8] O IRI é empregado na gestão de ativos de pavimentos e, às vezes, na avaliação de novas construções, a fim de determinar pagamentos de bonificação ou penalidades para empreiteiros ou de identificar locais específicos nos quais se recomendam reparos ou melhorias, como retificação ou recapeamento. O IRI também é um fator determinante dos custos operacionais dos veículos, usados para estabelecer a viabilidade econômica de projetos de melhoria rodoviária.[13]

Definição

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Diagrama do modelo de um quarto de carro usado no cálculo do IRI
O golden car usado na medição do IRI, representado como uma mola

O IRI foi definido como uma propriedade matemática de um perfil bidimensional da rodovia — um corte longitudinal que mostra como a elevação varia com a distância longitudinal ao longo de uma trajetória percorrida sobre a via. Assim, ele pode ser calculado a partir de perfis obtidos por qualquer método de medição válido, desde equipamentos estáticos de levantamento com mira e nível até sistemas inerciais de perfilometria em alta velocidade.

O modelo matemático de um quarto de carro reproduz as medições de irregularidade usadas pelos órgãos rodoviários nas décadas de 1970 e 1980. O IRI é estatisticamente equivalente aos métodos então empregados, no sentido de que sua correlação com um veículo instrumentado típico — chamado de sistema medidor de irregularidade rodoviária do tipo resposta (RTRRMS, do inglês response-type road roughness measuring system) — era tão boa quanto a correlação entre as medidas de quaisquer dois RTRRMS. Por ser uma estatística baseada em perfil, o IRI tinha a vantagem de ser repetível, reprodutível e estável ao longo do tempo. Ele se baseia no conceito de um 'golden car' cujas propriedades de suspensão são conhecidas e é calculado mediante a simulação da resposta desse veículo-padrão ao perfil da rodovia. Na simulação, a velocidade do veículo é de 80 km/h (49,7 mi/h). As propriedades do golden car foram selecionadas em pesquisas anteriores[12] de modo a proporcionar uma alta correlação com a resposta de rodagem de uma ampla gama de automóveis que poderiam ser instrumentados para medir uma estatística de inclinação (m/km). O amortecimento adotado no IRI é maior que o da maioria dos veículos, para impedir que o modelo matemático se ajuste a comprimentos de onda específicos e produza uma sensibilidade que não seja compartilhada pelo conjunto dos veículos em geral.

A estatística de inclinação do IRI foi escolhida para manter a compatibilidade retroativa com as medidas de irregularidade em uso. Ela corresponde à média da velocidade relativa absoluta — retificada — da suspensão, dividida pela velocidade do veículo para converter uma taxa, como m/s, em uma inclinação, como m/km. O conteúdo de frequências da taxa de movimento da suspensão é semelhante ao conteúdo de frequências da aceleração vertical do chassi e também ao do carregamento vertical entre pneu e rodovia. Assim, o IRI apresenta alta correlação tanto com o nível geral de vibração durante a rodagem quanto com o nível geral de vibração do carregamento do pavimento. Embora não seja otimizado para representar com plena fidelidade nenhum veículo específico, sua correlação com a qualidade de rodagem e com o carregamento da rodovia é tão forte que a maioria dos projetos de pesquisa que testaram estatísticas alternativas não encontrou melhorias significativas na correlação.

A frequência da resposta da suspensão à velocidade de simulação do golden car também determina o valor final de rodagem do IRI. A sensibilidade do IRI concentra-se em comprimentos de onda entre 0,82 e quase 200 pés (0,25 a 61 metros). No entanto, os valores do IRI recebem maior ponderação quando os comprimentos de onda são iguais a 7,9 ou 50 pés (2,4 ou 15,2 metros).[2] O modelo de um quarto de carro apresenta correlações maiores com caminhões leves e pesados.[2]

Os valores do IRI são expressos em polegadas por milha (in/mi), metros por quilômetro (m/km) ou milímetros por quilômetro (mm/km), com base no movimento da suspensão ao longo da distância percorrida. Órgãos rodoviários utilizam limites de IRI para caracterizar a condição das vias. Nos Estados Unidos, por exemplo, a Administração Federal de Autoestradas geralmente considera que um IRI inferior a 95 in/mi (1,50 m/km) representa uma condição “boa”, que um IRI entre 96 e 170 in/mi (1,51 a 2,68 m/km) representa uma condição “aceitável” e que um IRI superior a 170 in/mi (2,68 m/km) representa uma condição “ruim”.[14]

Medição

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O IRI é calculado a partir do perfil da rodovia, que pode ser medido de várias maneiras. As medições mais comuns são feitas com instrumentos de classe 1, capazes de medir diretamente o perfil da via, e instrumentos de classe 3, que utilizam equações de correlação. Na terminologia do Banco Mundial, eles correspondem, respectivamente, aos dispositivos de nível de qualidade da informação 1 (IQL-1, do inglês Information Quality Level) e IQL-3, representando a precisão relativa das medições.[15] Um equívoco comum é considerar que os 80 km/h usados na simulação também devam ser empregados na medição física da irregularidade com um veículo instrumentado. Os sistemas IQL-1 medem o perfil de elevação independentemente da velocidade, enquanto os sistemas IQL-3 geralmente dispõem de equações de correlação para diferentes velocidades, a fim de relacionar as medições reais ao IRI. Se os perfis obtidos forem os mesmos, os valores de IRI também serão os mesmos.

Os sistemas IQL-1 podem informar a irregularidade em intervalos variáveis. Em levantamentos realizados no nível de projeto, o IRI é informado em intervalos de 10 a 20 metros ou de 528 pés (160 metros). No nível IQL-3, os intervalos são de 100 m ou mais.

As primeiras medições eram feitas por meio de levantamentos com mira e nível. O Transportation Research Laboratory desenvolveu uma viga dotada de um transdutor de deslocamento vertical. A partir do fim da década de 1990, tornou-se bastante comum o uso do perfilômetro Dipstick,[16] com precisão declarada de 0,01 mm (0,0004 polegada).[17] O ROMDAS Z-250 funciona de forma semelhante ao Dipstick. O perfilômetro de caminhada da ARRB Systems, o ICC SurPRO e o SSI CS8800 Walking Profiler foram inovações importantes para a coleta de perfis precisos à velocidade de caminhada. As unidades de perfilômetros de caminhada da ARRB, ICC e SSI coletam regularmente dados para os eventos comparativos de perfilômetros de referência da FHWA.[18][19] Essas unidades podem ser usadas como dispositivos de referência para certificar perfilômetros inerciais, pois apresentam intervalo de amostragem inferior a 2,75 polegadas, conforme a AASHTO PP49.[20]

As medições dinâmicas do perfil da rodovia são realizadas por instrumentos instalados em veículos. O método utiliza um sensor — inicialmente ultrassônico e, posteriormente, a laser — para medir a altura do veículo em relação à rodovia. A saída de um acelerômetro é integrada duas vezes para determinar a altura do sensor em relação a um plano de referência. A diferença entre essas duas medidas constitui o perfil de elevação relativo da rodovia. Esse perfil é então processado pelo algoritmo de um quarto de carro para obter o IRI. Nas abordagens mais comuns, o IRI é medido em cada trilha de roda. Os valores das duas trilhas precisam ser combinados para produzir o “perfil de irregularidade” geral da faixa de rolamento.[21] Há duas maneiras de fazer essa combinação. Um modelo de “meio carro” (HRI, do inglês half-car roughness index) simula o veículo percorrendo ambas as trilhas de roda, enquanto um modelo de “um quarto de carro” simula uma roda em cada trilha e calcula a média para obter o IRI da faixa. A abordagem de um quarto de carro é considerada mais precisa para representar o movimento percebido pelos usuários e é a mais comum.

Um dos principais problemas dos perfilômetros diz respeito à comparação entre suas áreas de contato e a área de contato de um pneu. Esta última é muito maior que a de qualquer perfilômetro estático ou de baixa velocidade de classe 1 e que a de um perfilômetro a laser típico. O problema pode ser contornado com um laser de linha de 4 ou 6 polegadas instalado sobre as trilhas de roda para reproduzir a largura da área de contato do pneu. Também se pode usar um laser de varredura de alta definição que crie um modelo tridimensional da superfície do pavimento. Dois exemplos são o sistema Pavemetrics e o XenoTrack-True Solid State LiDAR, adotados por diversos fornecedores de equipamentos originais de perfilometria no nível de rede em todo o mundo. Além da irregularidade, esses sistemas também medem outros atributos importantes do pavimento, como fissuração, profundidade das trilhas de roda e textura.

Alternativas mais baratas aos perfilômetros são os RTRRMS, que não registram o perfil, mas são instalados em veículos e medem como o veículo responde ao perfil do pavimento. Esses sistemas precisam ser calibrados em relação ao IRI para fornecer uma estimativa desse índice. Como os RTRRMS geralmente são afetados pela textura do pavimento e pela velocidade, é comum utilizar diferentes equações de calibração para corrigir as leituras em função desses efeitos.

Os RTRRMS podem ser agrupados em três categorias amplas e, em geral, são classificados como IQL-3, com a possível exceção da maioria dos sistemas baseados em telefones celulares, que seriam IQL-4:

Sistemas integradores de irregularidade

Os sistemas integradores de irregularidade (bump integrators) possuem uma conexão física entre a massa suspensa e a massa não suspensa e registram o movimento relativo. Originalmente eram montados em reboques, como o CRRI Trailer Bump Integrator, desenvolvido na Índia pelo CRRI. Atualmente, são mais comumente instalados no assoalho de um veículo, com um cabo ligado à suspensão, como os produzidos pelo TRL, do Reino Unido, pelo CSIR, da África do Sul, ou pela ROMDAS, da Nova Zelândia, a exemplo do ROMDAS Bump Integrator.

Sistemas baseados em acelerômetros

Os sistemas baseados em acelerômetros utilizam um acelerômetro para medir o movimento relativo da massa suspensa, corrigido — em alguns casos — em função da massa não suspensa. Entre os exemplos estão os primeiros sistemas ARAN, do Canadá, e o ARRB Roughometer, da Austrália.

Sistemas baseados em telefones celulares

Os sistemas baseados em telefones celulares constituem um subconjunto dos sistemas com acelerômetros, pois o acelerômetro está incorporado ao telefone celular. Entre os exemplos de aplicativos estão TotalPave, RoadBounce, Roadroid, RoadLab Pro e RoadBump. Embora estejam se tornando onipresentes, esses aplicativos apresentam grandes diferenças quanto aos recursos de configuração e calibração. Eles precisam ser usados com muita cautela e são mais apropriadamente classificados como IQL-4 do que como IQL-3. [carece de fontes]?

Relação com o PCI

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Em geral, o IRI apresenta relação inversa com o PCI. Uma rodovia regular, com IRI baixo, normalmente tem PCI alto. No entanto, isso nem sempre ocorre: uma rodovia com IRI baixo também pode ter PCI baixo, e vice-versa.[5][22] Portanto, um desses indicadores de desempenho, isoladamente, não é necessariamente suficiente para descrever de modo abrangente a condição da rodovia. Há relatos de que prever valores futuros de IRI pode ser mais fácil do que prever valores de PCI, pois o primeiro envolve menos incerteza.[1]

Ver também

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Referências

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  1. 1 2 3 Piryonesi, S. Madeh; El-Diraby, Tamer E. (1 de fevereiro de 2021). «Using Machine Learning to Examine Impact of Type of Performance Indicator on Flexible Pavement Deterioration Modeling» [Uso de aprendizado de máquina para examinar o impacto do tipo de indicador de desempenho na modelagem da deterioração de pavimentos flexíveis]. Journal of Infrastructure Systems (em inglês). 27 (2): 04021005. ISSN 1076-0342. doi:10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000602
  2. 1 2 3 Sayers, M.W.; Karamihas, S.M. (1998). «Little Book of Profiling» [Pequeno livro da perfilometria] (PDF) (em inglês). University of Michigan Transportation Research Institute. Consultado em 7 de março de 2010. Cópia arquivada (PDF) em 17 de maio de 2018
  3. ↑ Piryonesi, S. Madeh; El-Diraby, Tamer E. (1 de fevereiro de 2021). «Using Machine Learning to Examine Impact of Type of Performance Indicator on Flexible Pavement Deterioration Modeling» [Uso de aprendizado de máquina para examinar o impacto do tipo de indicador de desempenho na modelagem da deterioração de pavimentos flexíveis]. Journal of Infrastructure Systems (em inglês). 27 (2): 04021005. ISSN 1076-0342. doi:10.1061/(ASCE)IS.1943-555X.0000602
  4. ↑ Piryonesi, S. M. (2019). The Application of Data Analytics to Asset Management: Deterioration and Climate Change Adaptation in Ontario Roads [Aplicação da análise de dados à gestão de ativos: deterioração e adaptação às mudanças climáticas nas rodovias de Ontário] (Tese de Doutorado) (em inglês). Universidade de Toronto
  5. 1 2 Piryonesi, S. Madeh; El-Diraby, Tamer E. (11 de setembro de 2020). «Examining the Relationship Between Two Road Performance Indicators: Pavement Condition Index and International Roughness Index» [Exame da relação entre dois indicadores de desempenho rodoviário: índice de condição do pavimento e índice internacional de irregularidade]. Transportation Geotechnics (em inglês). 26. doi:10.1016/j.trgeo.2020.100441 – via Elsevier Science Direct
  6. 1 2 Sayers, M.W., Gillespie, T. D. e Paterson, W.D. Guidelines for the Conduct and Calibration of Road Roughness Measurements, World Bank Technical Paper nº 46, Banco Mundial, Washington, D.C., 1986.
  7. ↑ Sayers, M. (1984). Guidelines for the conduct and calibration of road roughness measurements [Diretrizes para a realização e a calibração de medições da irregularidade rodoviária] (em inglês). [S.l.]: University of Michigan, Highway Safety Research Institute. OCLC 173314520
  8. 1 2 Sayers, M. W. (Michael W.) (1986). International road roughness experiment: establishing methods for correlation and a calibration standard for measurements [Experimento internacional de irregularidade rodoviária: estabelecimento de métodos de correlação e de um padrão de calibração para medições]. Col: World Bank Technical Paper No. 45 (em inglês). Washington, D.C.: World Bank. ISBN 0-8213-0589-1. OCLC 1006487409
  9. ↑ «National Performance Management Measures; Assessing Pavement Condition for the National Highway Performance Program and Bridge Condition for the National Highway Performance Program» [Medidas nacionais de gestão do desempenho; avaliação da condição dos pavimentos para o Programa Nacional de Desempenho das Rodovias e da condição das pontes para o Programa Nacional de Desempenho das Rodovias]. Federal Register (em inglês). 18 de janeiro de 2017. Consultado em 25 de fevereiro de 2021
  10. ↑ «ASTM E1926 - 08(2015) Standard Practice for Computing International Roughness Index of Roads from Longitudinal Profile Measurements» [Prática-padrão ASTM E1926-08(2015) para o cálculo do índice internacional de irregularidade de rodovias a partir de medições do perfil longitudinal]. www.astm.org (em inglês). Consultado em 19 de dezembro de 2019
  11. ↑ «ASTM E1364-95(2005) Standard Test Method for Measuring Road Roughness by Static Level Method» [Método de ensaio-padrão ASTM E1364-95(2005) para medir a irregularidade de rodovias pelo método de nível estático]. ASTM International (em inglês). Consultado em 28 de agosto de 2026
  12. 1 2 Gillespie, T.D.; Sayers, M.W.; Segel, L. (dezembro de 1980). «Calibration of Response-Type Road Roughness Measuring Systems» [Calibração de sistemas de medição da irregularidade rodoviária do tipo resposta]. Washington, D.C.: Transportation Research Board. NCHRP Report (em inglês) (228)
  13. ↑ Greenwood, Ian; Bennett, Christopher R. (2004). Modelling Road User and Environmental Costs in HDM-4 [Modelagem dos custos dos usuários das rodovias e dos custos ambientais no HDM-4] (Relatório) (em inglês). La Défense, França: PIARC - World Road Association. ISBN 2-84060-103-6. HDM4-Volume7EN
  14. ↑ Our Nations Highways 2011 [Nossas rodovias nacionais de 2011] (Relatório) (em inglês). Washington, D.C.: Office of Highway Policy Information, Federal Highway Administration. 2014
  15. ↑ Data Collection Technologies for Road Management.
  16. ↑ página inicial do Face® Dipstick®
  17. ↑ Comparison of Roughness Calibration Equipment - with a View to Increased Confidence in Network Level Data; G. Morrow, A. Francis, S.B. Costello, R.C.M. Dunn, 2006 Arquivado em 2015-04-03 no Wayback Machine
  18. ↑ Coletas de dados de 2009 a 2013.
  19. ↑ Relatório DTFH61-10-D-00026.
  20. ↑ «Evaluation of Surpro as a Reference Device For High-Speed Inertial Profilers» [Avaliação do SurPRO como dispositivo de referência para perfilômetros inerciais de alta velocidade] (PDF). fdot.gov (em inglês). Florida Department of Transportation. 1 de fevereiro de 2008. Consultado em 10 de maio de 2022
  21. ↑ Sayers, M.W., Profiles of Roughness. Transportation Research Record 1260, Transportation Research Board, National Research Council, Washington, D.C., 1990.
  22. ↑ Bryce, J.; Boadi, R.; Groeger, J. (2019). «Relating Pavement Condition Index and Present Serviceability Rating for Asphalt-Surfaced Pavements» [Relação entre o índice de condição do pavimento e a classificação de serventia atual de pavimentos com revestimento asfáltico]. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board (em inglês). 2673 (3): 308–312. doi:10.1177/0361198119833671

Leitura adicional

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  • Ahlin, K.; Granlund, N. O. J. (dezembro de 2002). «Relating Road Roughness and Vehicle Speeds to Human Whole Body Vibration and Exposure Limits». International Journal of Pavement Engineering (em inglês). 3 (4): 207–216. doi:10.1080/10298430210001701 
  • Múčka, Peter (2017). «International Roughness Index Specifications around the World». Road Materials and Pavement Design (em inglês). 18 (4): 929–965. ISSN 1468-0629. doi:10.1080/14680629.2016.1197144 

Ligações externas

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