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Dois levantamentos divulgados nesta semana sobre as rodovias brasileiras apresentam dados contrastantes. O monitoramento do governo federal diz que o país atingiu a melhor marca histórica da qualidade da estrutura viária federal, com 75% em classificação boa e 25% em classificações regular, ruim ou péssimo. Já a pesquisa da Confederação Nacional do Transporte (CNT) diz que 77,3% da malha federal está em patamar regular, ruim ou péssimo.
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O levantamento do governo federal é baseado no Índice de Condição da Manutenção (ICM), ferramenta utilizada pelo Departamento Nacional de Infraestrutura de Transportes (DNIT) desde 2016. Pela metodologia, 75% dos 60 mil quilômetros de estradas avaliadas – sob gestão pública ou concedidas – foram classificadas como boas, quase dez pontos acima dos 67% verificados no ano passado e 23 pontos além dos 52% de 2022.
Conforme os dados do DNIT, o Distrito Federal e 24 estados registraram melhoria de suas estradas. “Vale destacar que Acre, Amazonas, Amapá, Sergipe, Maranhão e Santa Catarina tiveram uma evolução expressiva, uma vez que esses estados estavam com índice bom inferior a 40% em dezembro de 2022 e o levantamento atual revela que estão com 64%, 57,1%, 98,4%, 71,3%, 64,1% e 71,5%, respectivamente”, diz o Ministério dos Transportes.
A Pesquisa CNT de Rodovias, divulgada nesta terça-feira (19), analisou 67 mil quilômetros de rodovias federais. No quadro geral deste ano, 22,7% da malha foi classificada como bom ou ótimo, contra 62,2% como regular (43,4%), ruim (15,4%) e péssimo (3,4%). Os índices indicam um patamar similar ao da pesquisa do ano passado, quando regular, ruim e péssimo somaram 62,9%.
O quadro mais abrangente da pesquisa CNT, quando também se considera as rodovias estaduais, apresenta uma melhora igualmente tímida. Neste ano, 33% da malha foi classificada como bom ou ótimo, contra 67% como regular (40,4%), ruim (20,8%) e péssimo (5,8%). No ano passado, regular, ruim e péssimo somaram 67,5% e, em 2022, 66%.
Na segmentação por tipo de gestão, as rodovias públicas, que correspondem a 74,8% da extensão avaliada, foram classificadas como ótimo (2,7%); bom (20,0%); regular (43,7%); ruim (25,9%) ou péssimo (7,7%). Já entre as rodovias concedidas, 63,1% ficou com classificações ótimo (21,4%); bom (41,7%) e regular (30,8%) – ruim ou péssimo somaram 6,1%.
Metodologias
As informações da Pesquisa CNT foram obtidas a partir de levantamento de campo realizado por 24 equipes ao longo de 30 dias, entre junho e julho deste ano. A coleta foi realizada de forma 100% digital, com o uso de novas tecnologias e de inteligência artificial.
O levantamento conduzido pelo DNIT envolve a filmagem in loco dos segmentos rodoviários com câmeras de alta precisão. Já a análise dos dados tem suporte do software DNIT-ICM que, por meio de inteligência artificial (IA), apresenta resultados matemáticos, excluindo interferências pessoais. O DNIT-ICM foi desenvolvido pela equipe do Labtrans da Universidade Federal de Santa Catarina (UFSC).
Cabe destacar que, desde quando o DNIT passou a aferir os dados, em 2016, sempre houve discrepância na comparação de seus resultados com os dados da CNT. Em 2016, por exemplo, 68% da malha federal era classificada como boa pelo DNIT, contra 48,8% apontados pela CNT.
Investimentos em estradas
Embora os números sejam discrepantes, ambos os levantamentos concordam sobre o aumento de investimentos do poder público na infraestrutura rodoviária. Entre janeiro de 2023 e outubro de 2024 foram destinados mais de R$ 26 bilhões para ações de manutenção, conservação e construção das estradas do país.
“A CNT reconhece os esforços que vêm sendo realizados para transformar o cenário rodoviário nacional e afirma que ainda é necessário ampliar os recursos e o orçamento destinados às rodovias brasileiras. A melhoria da infraestrutura de transporte é um processo de longo prazo que requer constância e comprometimento”, considera a entidade em um dos materiais de divulgação da pesquisa.
O post Rodovias têm melhor nível histórico, diz governo, mas CNT aponta dados divergentes apareceu primeiro em Canal Rural.