As condições meteorológicas adversas exercem influência no fluxo de tráfego, pois interfere na visibilidade e sensação de segurança dos motoristas. Este trabalho investiga a influência da luminosidade e da precipitação na operação de rodovias do estado de São Paulo. Dados de 12 estações permanentes de monitoramento de tráfego localizadas em rodovias de pista dupla, cobrindo seis anos, foram combinados com os dados de precipitação obtidos por meio da aplicação de visão computacional a imagens de radares meteorológicos. Os dados foram segregados em condições chuvosas e condições ideais e foram usados para ajustar o modelo fluxo-velocidade-densidade de Van Aerde por meio de um algoritmo genético. O teste de Wilcoxon mostrou que há um efeito estatisticamente significativo da chuva sobre a capacidade (p = 0,002) e sobre a densidade na capacidade (p = 0,002), mas não sobre os demais parâmetros do modelo (velocidade livre, velocidade na capacidade e densidade de congestionamento). Os dados indicam que a chuva provoca uma redução média de 10% na capacidade e de 11% na densidade na capacidade. Para investigar os efeitos combinados da chuva e da luminosidade foi usado o teste de Friedman, sendo que os dados foram segregados em quatro configurações: período diurno sem chuva, diurno com chuva, noturno sem chuva, e noturno com chuva. Os resultados do teste estatístico indicam que há efeitos individuais e um efeito combinado das condições meteorológicas e da luminosidade na velocidade na capacidade, no fluxo na capacidade e na densidade na capacidade.

Adverse environmental conditions influence the traffic stream flow, because, as visibility lowers, drivers feel unsafe and reduce travel speed. This thesis investigates the influence of weather and daylight conditions on the traffic stream on expressways in the state of São Paulo, Brazil. Traffic data from 12 permanent monitoring stations covering a period of six years were fused with weather data obtained applying computer vision techniques to weather radar images. The resulting database was used to adjust the Van Aerde traffic flow model using a genetic algorithm. The Wilcoxon test results show that rain causes a statistically significant reduction on capacity (p = 0.002) and on density at capacity (p = 0.002), but does not affect significantly the other model parameters (free speed, speed at capacity and jam density). An average reduction of 10% in capacity and 11% in the density at capacity were observed under rainy conditions. The Friedman test was used to study the combined effects of weather and daylight conditions. The data were disaggregated into four conditions: daytime/no rain, daytime/rain, nighttime/no rain, and nighttime/rain. The results of statistical analyses indicate that there are individual and combined effects of adverse weather and daylight conditions on capacity, speed at capacity and density at capacity.