Acidentes de trânsito são o principal fator para a formação de congestionamentos não recorrentes em vias urbanas e responsáveis por gerar atrasos inesperados aos usuários do sistema. Entender o comportamento da duração desses acidentes e identificar os seus fatores explicativos pode conduzir para um gerenciamento mais eficiente do tráfego urbano. Buscando contribuir com essa problemática, este trabalho teve como objetivo analisar a duração de acidentes de trânsito ocorridos em vias urbanas da cidade de Fortaleza-CE. Inicialmente, um método para detectar a duração dos acidentes a partir de dados de tráfego de equipamentos de fiscalização eletrônica foi proposto, dada a indisponibilidade dessa informação no banco de dados de acidentes de trânsito. Como resultados, a duração dos 324 acidentes detectados teve uma média de 72 minutos e uma dispersão de 48 minutos. A função densidade de probabilidade Gamma apresentou o melhor ajuste à duração dos acidentes, indicando que essa variável é influenciada por eventos que ocorrem ao longo do tempo, aumentando a probabilidade de o acidente ser resolvido. A análise mostrou que fatores relacionados ao atendimento dos acidentes, ao comportamento dos indivíduos, ao número de veículos envolvidos e ao local de ocorrência (meio de quadra ou interseção) podem estar influenciando a duração dos acidentes. Entretanto, não foram encontrados indícios de que a duração dos acidentes é influenciada pela sua gravidade (acidentes com ou sem vítimas) ou pela sua natureza.

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Unexpected congestions are a common problem in the lives of urban citizens who need to travel to carry out their activities. This type of congestion causes unexpected delays to drivers and has traffic accidents and their duration as the main factor for their formation. In order to contribute to this problem, this study aimed to analyze the duration of traffic accidents on arterial roads of Fortaleza, Brazil, and their relationship with their causal factors. The duration of accidents was estimated based on traffic data obtained from electronic surveillance equipment, as the accident databases did not have this information. For this purpose, we generated profiles of speed and flow proportion per lane for days with accident and typical days to differentiate the impact on traffic caused by an accident from a typical traffic variability. The method detected the duration of 316 accidents with an average duration of 71 minutes and a standard deviation of 43 minutes. Next, a set of suggested hypotheses to explain the variability of accident duration was analyzed using survival models. The calibrated model showed that the severity of the accident, the traffic conditions at the accident location, the quantity and scheduling of the traffic agents, and the number of vehicles involved can have a significant impact on accident duration.