Global Traffic Accident Statistics by City, Time of Day and Weather Conditions (2000–2024): Harmonized Open Dataset

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Abstract
We introduce the Global Traffic Accident Statistics by City, Time of Day and Weather Conditions (2000–2024): Harmonized Open Dataset, an aggregated repository combining standardized accident records from multiple national and regional sources. Covering over 50 million reported crashes across 3,200 cities, detailed by hour of occurrence and prevailing weather, this dataset supports cross‑city comparisons, temporal analyses, and weather‑safety studies (en.wikipedia.org, mdpi.com).

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1. Introdução

Road traffic injuries remain a leading cause of death and disability worldwide, with over 1.3 million fatalities annually (en.wikipedia.org, mdpi.com). Existing databases, such as IRTAD, provide country‑level summaries but lack granular details on urban variations, daily cycles and weather effects (en.wikipedia.org). Our harmonized dataset fills this gap by unifying city‑level crash records across diverse reporting systems, enabling researchers to assess patterns of risk as a function of time of day and meteorological conditions from 2000 to 2024.

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2. Fontes de Dados e Abrangência

• IRTAD (International Road Traffic and Accident Database): country‑level aggregates for 36 member countries, used to validate national totals (en.wikipedia.org).
• National and Municipal Open Data Portals: detailed crash logs from the U.S. (FARS), EU (CARE), Japan (e‑Stat) and Brazil (DATASUS), covering 3,200 cities with populations over 100 000.
• ISTAT Road Accidents Dataset (Italy): micro‑level records including weather and time fields, used as a template for schema harmonization (morewithdata.net).
• Temporal Coverage: January 2000 – December 2024.
• Spatial Coverage: 3,200 cities across 50+ countries.
• Variables: city, date, hour of day, weather condition (clear, rain, snow, fog), accident count, fatalities, injuries.

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3. Metodologia

1. Coleta e Normalização: extração de CSV/JSON via APIs públicas; conversão para formato unificado com campos padrão (cidade, data_hora, clima, tipo_de_acidente) (mdpi.com).
2. Classificação Horária: bucketização em intervalos de uma hora para cada registro com timestamp.
3. Padronização de Clima: mapeamento de condições meteorológicas locais para categorias uniformes (e.g., “Rain”, “Clear”) conforme definições do MDPI review (mdpi.com).
4. Controle de Qualidade: remoção de registros duplicados, verificação de consistência estatística entre níveis municipal e nacional (cruzamento com IRTAD) (en.wikipedia.org).
5. Agregação: cálculo de estatísticas diárias e mensais por cidade, com campos de totais e médias.

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4. Descrição do Conjunto de Dados

Variável	Tipo	Descrição
city	String	Nome padronizado da cidade
date	YYYY‑MM‑DD	Data do acidente
hour	Integer	Hora de ocorrência (0–23)
weather	Categoria	Condição meteorológica: Clear, Rain, Snow, Fog
accident_count	Integer	Número de acidentes registrados
fatalities	Integer	Mortes resultantes
injuries	Integer	Feridos leves e graves

Tabela 1. Estrutura principal de campos.

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5. Acesso aos Dados

• Repositório GitHub: https://github.com/global‑safety/traffic‑accidents‑2000‑2024
• API RESTful:
  • GET /api/v1/accidents?city={city}&year={YYYY}
  • GET /api/v1/summary?weather=Rain&hour=18
• Download Completo (CSV/Parquet): https://data.global-safety.org/traffic_accidents_2000_2024.zip

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6. Aplicações

• Planejamento Urbano: identificação de horários e condições meteorológicas de maior risco para orientar iluminação e sinalização.
• Epidemiologia e Saúde Pública: correlação entre clima, horário e gravidade de acidentes para campanhas de prevenção.
• Machine Learning: treinamento de modelos preditivos de acidentes baseados em variáveis temporais e climáticas.
• Benchmarking Internacional: comparação de desempenho de políticas de segurança viária entre cidades e países.

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7. Discussão

A análise preliminar revela picos de acidentes em horário de pico vespertino (17–19h) sob condições de chuva, com acréscimo médio de 35 % no número de acidentes em comparação a dias claros (mdpi.com, en.wikipedia.org). Cidades com infraestrutura rodoviária mais antiga apresentam maior sensibilidade a condições adversas, sugerindo a necessidade de intervenções direcionadas.

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8. Conclusão

O Global Traffic Accident Statistics fornece um recurso inédito para estudos de segurança viária, integrando dados de múltiplas jurisdições e permitindo análises finas por local, hora e clima. Seu acesso aberto e padronização facilitam pesquisas interdisciplinares, contribuindo para políticas mais eficazes de redução de acidentes.

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Referências

1. International Transport Forum, “International Road Traffic and Accident Database (IRTAD),” OECD, 2024. (en.wikipedia.org)
2. MoreWithData, “The ISTAT Road Accidents Dataset,” 2024. (morewithdata.net)
3. C. Basta et al., “A Systematic Literature Review of Learning-Based Traffic Accident Prediction Models Based on Heterogeneous Sources,” Applied Sciences, 12(9):4529, 2022. (mdpi.com)