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Para realização desta dissertação foi necessário criar uma base de dados. Numa primeira fase, foi considerada a possibilidade de analisar os dados de um segmento de uma autoestrada portuguesa, mas devido à informação reduzida dessa mesma base de dados, foi eliminada essa possibilidade. Outro fator que contribuiu para a decisão de eliminar a hipótese de utilização dessa base de dados, foi o interesse na utilização de dados que possam ser acedidos por qualquer pessoa, algo que esteja ao alcance de quem quiser consultar. Devido às razões descritas, a decisão final foi a de construir uma base de dados de raiz, através do website da InfoPave (Federal Highway Administration, 2016).

A Federal Highway Administration (FHWA), nos Estados Unidos da América, desenvolveu o programa LTPP (Long-Term Pavement Performance), o maior estudo de pavimentos rodoviários realizado até aos dias de hoje. Um programa que teve inicio em 1987 e que se mantem ainda ativo. Os principais objetivos do programa LTPP são o de melhorar e desenvolver o processo de construção de novos pavimentos rodoviários, ou a sua reabilitação. Tem como funções a análise de várias condições dos pavimentos, determina os efeitos do processo de construção, efeitos ambientais, efeitos de tráfego e as capacidades estruturais para diferentes tipos de pavimento rodoviário (Federal Highway Administration, 2016).

A informação do sistema de gestão do LTPP contem dados sobre mais de 2500 secções de estrada, espalhadas por toda a América do Norte (Estados Unidos da América e Canadá) e calcula-se que com toda a informação utilizada e disponibilizada, já foi possível poupar-se mais de 2 mil milhões de dólares em gestão rodoviária (Federal Highway Administration, 2016).

3.1.1 Interpretação e Preparação dos Dados

Devido à extensa informação encontrada no sistema do LTPP, foi necessário ter em conta algumas considerações na construção da base de dados.

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De forma a ser possível uma aproximação com as estradas portuguesas, foi considerado que apenas iriam ser utilizados dados para secções de estrada com pavimentos flexíveis. Visto que são os mais utilizados em território português, poderá posteriormente fazer-se uma aproximação do modelo obtido a dados de estradas portuguesas.

O LTPP contém muita informação mas nem sempre totalmente completa. Por exemplo, numa determinada secção, para um determinado ano, pode ter parâmetros sobre o tráfego e não ter sobre as condições climáticas. Deste modo, teve que ser feita uma análise prévia aos dados da LTPP e apenas incluir na base de dados as secções que tivessem informação relativa aos fatores: análise estrutural, condições climáticas e avaliação do desempenho do pavimento. A razão para isso, passa pela análise bibliográfica, em que foi demonstrado que qualquer um desses fatores pode ter um papel relevante para a obtenção do IRI (European Commission Directorate General Transport, 1997; Khattak et al., 2013; Mazari e Rodriguez, 2016; Rifai et al., 2015; Rodrigues, 2013).

Existem diferentes tipos de reabilitação sinalizados no LTPP, que passam pela simples rega e cobertura de fendas, a reabilitações de fundo. Quando se detetava a realização de uma reabilitação de fundo, considerou-se que o pavimento estaria de novo no seu ano 0. Quando era feita uma recuperação menor, como cobertura de fendas, deixaria de se considerar a partir desse tratamento. Como não se trata de uma recuperação de fundo, não é rigoroso considerar ano 0 do pavimento, mas também não seria correto, ignorar a recuperação superficial desse mesmo pavimento. Deste modo, a opção foi desconsiderar essa secção, a partir do momento em que fosse registada uma recuperação menor.

De acordo com a pesquisa bibliográfica efetuada (Capítulo 2), considera-se que, como a maior parte dos parâmetros de estado de um pavimento rodoviário, o IRI também evolui com o tempo. Por essa razão, considerou-se apenas secções onde seria possível obter registos para anos diferentes, na mesma secção de estrada.

Na consulta da informação disponibilizada pelo LTPP, o único dado que por vezes faltava era o da humidade máxima e mínima. De modo a não descartar toda a informação na secção onde não era fornecido este fator, recorreu-se a um outro website, o WeatherSpark, desenvolvido pela equipa da Cedar Lake Ventures, para completar a informação em falta. É um website, composto pela compilação de dados históricos da meteorologia dos EUA, através de

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informações do site governamental de previsões dos EUA e do instituto meteorológico norueguês com previsões para todo o mundo. Nesse website pode ser consultada a informação relativa à humidade máxima e mínima registada desde 1948 até ao ano atual.

Neste exemplo, demostrado na Figura 3.1, pode ver-se o modo como está representada a informação sobre as humidades máximas e mínimas. A partir daqui, retirou-se o valor médio para cada mês, calculando depois o valor médio anual, introduzindo (nos casos em que foi necessário) a informação na base de dados desenvolvida.

Figura 3.1 – Humidade máxima e mínima registada no estado do Arkansas em 1990 (adaptado de Cedar Lake Ventures, 2016)

O LTPP permite recolher informação para várias classes de estradas. No entanto, como o parâmetro IRI tem maior relevância em vias de boa qualidade e velocidades acima dos 80 km/h, foi feita uma seleção quanto às mesmas. Desta forma, apesar de poder vir a limitar o modelo em desenvolvimento, espera-se melhorar a precisão do modelo.

As estradas selecionadas, através dos filtros de pesquisa do LTPP, quanto à sua classe funcional foram: Via Coletora Regional (Rural Major Collector), Via Interestadual Regional (Rural Principal Arterial – Interstate), Via Arterial Principal Regional (Rural Principal

Arterial), Via Coletora Urbana (Urban Colector), Via Interestadual Urbana (Urban Principal Arterial – Interstate) e Via Expressa Urbana (Urban Principal Arterial – Freeway or Expressway).

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A construção da base de dados foi um processo moroso e complexo, uma vez que foi considerado todo o território dos Estados Unidos da América. Devido aos fatores climáticos distintos, característicos de um território tão extenso, foi realizado um esforço para garantir uma cobertura de diferentes zonas, tentando abranger o maior número de regiões (Estados). Reconhecendo que mesmo assim, possa não ser demasiado aprofundada, a informação extraída para a construção da base de dados, foi proveniente dos seguintes Estados: Alabama, Alasca, Arizona, Arkansas, Califórnia, Colorado, Connecticut, Delaware, Florida, Geórgia, Havai, Maine, Minnesota, Missouri, Montana, Nevada, Dakota do Norte, Ohio, Oregon, Dakota do Sul, Texas, Washington e Wyoming.

3.1.2 Base de Dados Final

Considerados todos os fatores descritos no subcapítulo anterior, e transcrevendo os dados selecionados para a ferramenta Excel, a base de dados obtida é a apresentada na Tabela 3.1.

Uma base de dados, construída de raiz, que inclui 604 resultados, derivados de 149 secções de estrada com pavimentos flexíveis e com 21 parâmetros de introdução. Estes 21 parâmetros, como já foi referido anteriormente, são incluídos de acordo com a pesquisa bibliográfica, onde a sua grande maioria é utilizada nos modelos analíticos de determinação do IRI (Capítulo 2.6).

É relevante referir que, através dos dados obtidos no LTPP, é possível calcular-se o número estrutural que representa a capacidade estrutural do pavimento, conhecido por structural

number (SN) e o tráfego acumulado (número acumulado de eixos-padrão, em milhares -

CKESAL). Estes dois fatores entram em expressões analíticas para o cálculo do IRI, apresentadas no Capítulo 2.6 desta dissertação, justificando desta forma, que fossem calculados, através dos dados obtidos e introduzidos na base de dados.

O número estrutural (SN) do pavimento flexível foi calculado através dos valores obtidos para as camadas betuminosas e para as camadas granulares. Considerou-se para as camadas betuminosas um coeficiente de 10,16 por cada milímetro de espessura (correspondente a 0,40 por polegada) para as camadas granulares, um coeficiente de 3,302 por milímetro (correspondente a 0,13 por polegada) (massDOT, 2006).

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Tabela 3.1 – Parâmetros da base de dados

Código Classe Unidades de medida Descrição

cmdL

Estrutural

Milímetros (mm) Espessura das camadas betuminosas cmdG Milímetros (mm) Espessura das camadas granulares

SN Número Número estrutural (structural number)

MPA

Condições Climáticas

Milímetros (mm) Média da precipitação anual

MTA Número (d*ºC) Média da temperatura anual

MFI Número Média do índice de gelo anual

Hm Valor percentual (%) Média do grau de humidade anual mínima HM Valor percentual (%) Média do grau de humidade anual máxima AADTT

Tráfego

Número Media anual diária de veículos pesados KESAL Número Número de eixos padrão anual (x103₎

CKESAL Número Número de eixos padrão (x103_{) acumulado}

Ff

Desempenho

Metro quadrado (m2_{) Fendilhamento por fadiga}

FLR Metro (m) Fendas longitudinais na zona da rodeira

FLr Metro (m) Fendas longitudinais fora da zona da

rodeira

FT Número Fendas transversais

PR Milímetros (mm) Profundida das rodeiras

FWD0 Micrómetro (µm) Ensaio FWD para uma carga de 50 kN realizado a 0’’

FWD72 Micrómetro (µm) Ensaio FWD para uma carga de 50 kN realizado a 60’’ ou 72’’

IRI0 Metros por

quilómetro (m/km) Valor do IRI inicial

Age Anos Idade do pavimento

IRI Metros por

quilómetro (m/km)

Valor do Índice de Irregularidade Longitudinal

Outro cálculo efetuado foi o do CKESAL, que corresponde ao número de eixos padrão (em milhares) acumulado. Para isto recorreu-se ao cálculo da taxa de crescimento, calculada de acordo com os resultados do KESAL da base de dados.

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Tabela 3.2 – Estatísticas dos valores da base de dados

Código Unidade Mínimo Máximo Média Desvio Padrão

cmdL mm 61 535 206,1 102,625 cmdG mm 25 1425 452,5 311.9 SN m 1,3 9,302 3,588 1,548 MPA mm 50 2997 851,9 530,65 MTA ºC 1,30 24,40 13,67 5,81 MFI ºC*dias 0 1673 251,6 389 Hm % 17 76 43,07 13,75 HM % 40 97 81,33 16,18 AADTT unidade 6 7597 1121 1584 KESAL milhares 1 3965 531,49 824 CKESAL milhares 1 5874,7 758 1199,45 Ff m2 _{0 563 25,57 62,34} FLR m 0 190,80 9,851 25,88 FLr m 0 457,50 78,96 95,76 FT unidade 0 149 16,29 26 PR mm 0 24,00 5,44 3 FWD0 µm 40 833 227,9 125,3 FWD72 µm 6 88 32,73 11,302 IRI0 m/km 0,486 2,515 1,002 0,406 Idade anos 0 14,583 3,511 3,457 IRI m/km 0,486 2,525 1,122 0,459