MODELOS TRADICIONAIS TRANSPORTE E TRÁFEGO - PDF
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Manuella Lopes Veiga
1 MODELOS TRADICIONAIS TRANSPORTE E TRÁFEGO Carlos Paiva Este trabalho tem como base um conjunto de teses, dissertações e artigos técnicos que foram publicados principalmente no Brasil e, portanto, muitas das análises e observações contidas no texto devem ser creditadas aos autores relacionados no capítulo 4 Referências Bibliográficas. A opção de não citá-los se deveu à necessidade de finalização do estudo em um curto espaço de tempo. INTRODUÇÃO O Planejamento de Transportes tem como um de seus objetivos estimar o padrão dos fluxos (viagens de pessoas e veículos) num determinado horizonte, a fim de avaliar alternativas de investimento no Sistema de Transportes Públicos e na malha viária, de forma a atender a demanda futura de forma satisfatória. A previsão futura da demanda é o elemento crucial para a maioria dos estudos de Planejamento de Transportes. Devido aos sistemas e mecanismos envolvidos, a previsão é um processo dinâmico, necessitando de permanente revisão, correção de rumo, exigindo, portanto um repensar constante. De acordo com a abrangência do plano de ação no sistema de transporte, existe a necessidade de coleta de informações através de pesquisas na via, no sistema, com o usuário ou com a comunidade. Esta coleta de informações vai dar suporte aos modelos de previsão de demanda segundo os objetivos dos mesmos e os prazos de execução Este estudo descreve o Modelo 4 Etapas, o mais tradicional e outros ainda pouco utilizados no Brasil: Modelos de Atividades, Modelos de Uso do Solo e Transportes e Modelo de Preferência Declarada.
2 ÍNDICE INTRODUÇÃO BANCO DE DADOS MODELOS DE TRANSPORTE MODELO 4 ETAPAS Geração de Viagens Distribuição de Viagens Divisão Modal Modelos de Alocação de Viagens MODELOS DE ATIVIDADES Base de Dados Estrutura do Modelo de Atividades MODELOS DE USO DO SOLO E TRANSPORTE MODELO DE PREFERÊNCIA DECLARADA Formato das Respostas Desenho do Experimento Entrevista e Amostra RECOMENDAÇÕES CONSISTÊNCIA: MATRIZ O/D MODO TRILHOS MATRIZ DE VIAGENS MODELADA ATUAL ALOCAÇÃO DE VIAGENS TRANSPORTE COLETIVO MATRIZ DE VIAGENS TENDENCIAL MATRIZ DE VIAGENS NO PICO DA TARDE DISTRIBUIÇÃO DE VIAGENS VERSUS DIVISÃO MODAL REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS... 45
3 1 BANCO DE DADOS Para o Planejamento dos Sistemas de Transportes são necessárias informações a respeito do sistema (rede viária, sistema de transporte coletivo, demanda por viagens atraídas e produzidas, pesquisa Origem e Destino, frota, etc.), coleta de variáveis socioeconômicas (população, densidade populacional, renda, empregos, escolas, etc.) e estudos ou legislação sobre o uso e ocupação do solo (Plano Diretor, Leis de Zoneamento, etc.). As Pesquisas de Origem e Destino (Pesquisas O/D) são as principais fontes de informação para o Planejamento dos Transportes. Os dados coletados auxiliam na análise dos sistemas e na formulação de modelos matemáticos que permitem prever o comportamento futuro da demanda por transportes. Assim, se torna possível planejar e programar o desenvolvimento de um Sistema de Transportes. Na Região Metropolitana de São Paulo já foram realizadas cinco Pesquisas Origem e Destino, sendo que dessas cinco, pelo menos três estão disponíveis em padrão digital de fácil utilização. Para estas três pesquisas torna-se importante: (1) identificar padrões de viagens e relacioná-los a características socioeconômicas, à estrutura urbana e ao sistema de transporte; (2) identificar alterações nos padrões de viagens, relacionadas às alterações de características socioeconômicas e dos padrões da estrutura urbana e de transporte, para que possamos melhor compreender a dinâmica urbana da região. Outras bases de dados devem ser utilizadas, tanto na elaboração dos modelos como na previsão de variáveis que alimentam este modelo. O SEADE Fundação Sistema Estadual de Análise de Dados e o IBGE Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística são fontes de dados importantes para o planejamento urbano municipal e regional. Dados municipais, principalmente os relacionados ao Imposto Territorial e Predial Urbano (IPTU), também são fontes importantes de informações sobre a cidade legal imóveis com regularização fundiária dos diversos municípios da Região Metropolitana enquanto imagens de satélites podem ser utilizadas para a obtenção de informações sobre áreas não legalizadas imóveis irregulares, resultado da expansão urbana desordenada ou ainda alterações de padrões urbanos não captados nos dados do IPTU. Para a observação de expansões urbanas (mudanças na cobertura territorial de áreas intra-urbanas e peri-urbanas), a cada ano, deve-se pensar em aquisições de três imagens anuais, para se evitar o problema de cobertura de nuvens. Já para o acompanhamento de alterações de padrões urbanos necessita-se de imagens com alta resolução (tem custo e disponibilidade ainda restrita). Satélites franceses e indianos têm este padrão de imagem e existem métodos automáticos e semiautomáticos criativos de tratar imagens na faixa de 2,5 a 5 metros pensando-se na obtenção de indicadores de adensamento.
4 2 MODELOS DE TRANSPORTE A modelagem em transportes tenta prever demandas futuras por meio de recursos matemáticos, computacionais e comportamentais, entre outros. Desta forma, a análise dos problemas de transportes passou a ser feita com um embasamento teórico, através da utilização de modelos que visam representar as características de uma nova realidade. Ortúzar e Willumsen (1990) definem modelo como sendo uma representação simplificada de uma parte do mundo real, que se concentra em certos elementos considerados importantes para a sua análise, de um ponto de vista particular. Um modelo amplamente utilizado na modelagem de transporte é o denominado Modelo 4 Etapas. Existem também modelos baseados nas escolhas provenientes dos diferentes comportamentos humanos, denominados de abordagem comportamental (ORTÚZAR e WILLUMSEN, 1990). 2.1 MODELO 4 ETAPAS Neste modelo, os dados do ano-base, inclusive variáveis socioeconômicas da população, são utilizados para estimar o número total de produção e atração de viagens em cada zona da área em estudo (etapa de geração de viagens). Em seguida, realiza-se a distribuição das viagens para todos os destinos, gerando uma matriz futura de viagens (Matriz O/D). O próximo passo envolve a escolha do modo de transporte, resultando na divisão modal, que consiste na repartição das viagens em matrizes para os diferentes modais. Por fim, realiza-se a alocação das viagens de cada modal na rede viária se obtendo os volumes de veículos nas vias e número de passageiros no transporte coletivo. Este modelo clássico é representado como uma seqüência de quatro submodelos: geração e distribuição de viagens, divisão modal e alocação de tráfego Geração de Viagens A modelagem para a previsão de geração de viagens depende essencialmente da quantidade e da qualidade dos dados e da forma estrutural dos modelos. Estes dados são obtidos através das relações observadas entre as características das viagens e informações sobre a situação socioeconômica da população. Ortúzar e Willumsen (1990) apresentam os seguintes fatores que influenciam na produção de viagens: renda, propriedade de automóvel, estrutura do domicílio, tamanho da família, valor do solo, densidade residencial, acessibilidade, entre outros. Como fatores que influenciam na atração de viagens numa dada zona pode-se citar: o número de empregos ofertados, o nível de atividade comercial e o número de matrículas escolares.
5 Os seguintes modelos de geração de viagem podem ser citados: Fator de Crescimento, Taxas de Viagens, Classificação Cruzada ou Análise de Categorias e Regressão Modelo do Fator de Crescimento Determina o número de viagens futuras por zona de tráfego em função de variáveis que têm influência na geração das mesmas, tais como: população, renda, propriedade de veículos, densidade residencial ou comercial etc. Portanto, é um modelo que trabalha com dados agregados. Fórmula Geral: Onde: T i = num. de viagens futuras produzidas na zona de tráfego i; F i = fator de crescimento t i = num de viagens do ano base. O maior problema deste método é a estimativa do fator de crescimento (F i ) que vai depender da escolha das variáveis que melhor definem este fator, que pode, por exemplo, ser definido pela relação: Onde: P i = população da zona i; R i = renda da zona i; C i = propriedade de veículos na zona i; a, f = indicam valores atuais e futuros respectivamente. Por suas características este método é considerado rudimentar e por isto, pouco utilizado. Deve ser aplicado apenas em planos de curto prazo, quando a utilização de outro método não for possível e, para definir os movimentos entre zonas externas (zona externa x zona externa), por estas serem em menor número e não haver uma pesquisa mais aprofundada dos seus dados Modelo das Taxas de Viagens Este método determina o número de viagens pelo tipo de ocupação do solo. Para cada tipo de atividade define-se uma taxa de produção e/ou atração de viagens. Esta taxa na maioria das vezes relaciona o número de viagens por unidade de área construída ou de utilização do solo por atividade. De acordo com a possibilidade
6 de pesquisa dos dados podem-se obter várias taxas, cobrindo um maior número de atividades desagregadas Modelo de Análise de Categorias ou de Classificação Cruzada Este modelo pode ser entendido como uma extensão de um modelo de taxas de viagens, utilizando neste caso dados desagregados. No contexto de geração com base-residencial, por exemplo, as viagens são agrupadas de acordo com um conjunto de categorias de residências, relacionadas à estrutura familiar e às condições econômicas dessa família. Utiliza-se normalmente de três a quatro variáveis, cada uma delas subdivididas em cerca de três níveis, como, por exemplo: (1) tipos de residências: com 1, com 2 a 3, com 4 ou com mais de 5 habitantes; (2) número de carros por habitação - 0, 1, 2 ou mais carros. Com estes tipos e níveis tem-se 12 categorias diferentes. As taxas de viagens associadas a cada categoria são estimadas por métodos estatísticos e, assume-se que são constantes no tempo. Os valores das taxas de geração de viagens por categoria são obtidos a partir dos dados do ano-base. Taxa de viagem de uma categoria H: Onde c c T = i Ti - total de viagens da categoria H c c = H i i Agregação por zona: - total de elementos da categoria T p i = c t c T t c =, c H p c. H A principal característica deste tipo de modelagem está em escolher categorias que minimizem variância das taxas de viagem. Existem métodos estatísticos para este tipo de análise. As viagens futuras são estimadas a partir da projeção (exógena ao modelo) do número de residências por categoria em cada zona de tráfego, multiplicada pela taxa respectiva à categoria. Este tipo de modelo traz como vantagem a independência do zoneamento, permitindo relações diferentes para cada categoria definida; contudo, existe a perda da variância interna de cada categoria e dificuldades relativas às projeções das variáveis. Tem se encontrado alguns problemas na projeção da população e/ou de famílias por categorias, principalmente das categorias com tamanho da amostra reduzido. c i
7 Árvores de Decisão uma Alternativa a Problemas de Classificação A árvore de decisão é considerada a forma mais simples de representação das relações existentes em um conjunto de dados. Os dados são divididos em subgrupos, com base nos valores das variáveis. Os modelos de árvores fornecem uma alternativa a problemas de classificação de dados. Eles são ajustados por sucessivas divisões de dados com a finalidade de obter subconjuntos cada vez mais homogêneos. O resultado é uma árvore hierárquica de regras de decisão utilizadas para prever ou classificar. Defini-se variável resposta, ou dependente (por exemplo: viagem), aquela que se deseja prever ou classificar de acordo com variáveis preditoras ou independentes, potencialmente relacionada à primeira. O algoritmo ID3, desenvolvido por Ross Quinlan (Sydney,1983) - considerado o pai das árvores de decisão e suas evoluções procuram encontrar na base de dados as variáveis preditoras mais importantes, ou seja, aquelas que fornecem máxima segregação dos dados. Uma árvore de decisão tem as seguintes propriedades: (1) há um nó chamado raiz, que contem todo o banco de dados; (2) este nó contém dados que podem ser subdivididos dentro de outros sub-nós chamados de nós filhos; (3) existe um único caminho entre o nó raiz e cada nó da árvore; (4) quanto os dados do nó não podem ser mais subdivididos em um outro sub-conjunto ele é considerado um nó terminal ou folha. As vantagens deste método são: (1) consideram as variáreis de maior relevância para a segmentação dos dados; (2) são facilmente compreensíveis; (3) permitem aos usuários visualizar diretamente quais os fatores que mais influenciam suas classificações ou previsões, pois representam as variarias em ordem de importância. Algoritmos utilizados para desenvolvimento de árvores de decisão são: C4.5 (evolução do ID3 Quinlan, 1993), CHAID (Kass, 1980) e CART (Breiman et al., 1984) Modelo de Regressão A utilização deste método visa construir uma relação linear (ou não) entre o número de viagens existentes (variável dependente) e os vários fatores que influenciam as viagens (variáveis independentes). A forma mais freqüente é o Modelo de Regressão Múltipla: Com dados totais da zona agregado Y i = θ Ε 0 + θ1. X 1i + θ 2. X 2i Onde: Y i - variável dependente (número de viagens) i
8 X li - variáveis independentes (fatores sócio-econômicos e de uso do solo); θ i - parâmetros estimados pelo modelo. Com Médias (por família, população, residência) desagregado y = θ + θ.x + θ.x e i 0 1 1i 2 2i i com Y y = i i H i X x = ki ki H, i e e i Ε = i H i Onde : H i = número de famílias na zona i (ou pessoas) As características destes modelos: (1) os coeficientes e constantes são encontrados por calibração para o ano base, utilizando-se o modelo de regressão linear e dados de todas as zonas; (2) algumas variáveis explicam melhor as viagens atraídas, outras as produzidas; (3) a variável dependente (Y) pode dar uma estimativa das viagens produzidas (P i ), ou atraídas (A j ), na zona i, se este é um modelo que utiliza dados agregados; ou uma taxa de produção (atração) de viagens por tipo de residência, se este é um modelo desagregado de base residencial; (4) usualmente 4 variáveis independentes no máximo são suficientes; (5) cada termo da equação de regressão pode ser interpretado como uma contribuição da variável independente para a variável dependente. Critérios de escolha das variáveis dependentes: (1) devem estar linearmente relacionadas com a variável independente; (2) devem estar altamente correlacionadas com a variável independente; (3) não devem estar altamente correlacionadas com outra variável dependente; (4) devem ser facilmente projetadas para o futuro. Para modelos agregados as seguintes variáveis podem ser consideradas: (1) na produção de viagens: renda, propriedade de veículos, número de residências (área de ocupação do solo), número de pessoas empregadas, população ou densidade populacional e número de pessoas em idade escolar; (2) na atração de viagens: área destinada à indústria, ao comércio e outros, número de empregos, matrículas escolares e acessibilidade Distribuição de Viagens Uma vez definido o número de viagens produzidas ou atraídas nas Zonas de Tráfego que compõem a área em estudo, o passo seguinte é a determinação da origem e do destino dos movimentos interzonais futuros (distribuição das futuras viagens entre zonas de origem e destino). Os modelos de distribuição de viagens de modo genérico podem ser definidos pela seguinte expressão:
9 Onde t ij representa o número de viagens entre i e j no intervalo de tempo considerado. Os modelos de distribuição de viagens podem ser grupados da seguinte forma: (1) Modelos de fator de Crescimento: método do crescimento uniforme, método do crescimento médio, Método de Fratar e Método de Furness; (2) Modelos Gravitacionais Modelos de Fator de Crescimento Os modelos de fator de crescimento têm a seguinte forma geral: Onde: t ij = número de viagens futuras entre as zonas i e j; fij = fator de expansão; tij = número de viagens atuais entre as zonas i e j A aplicação deste método se baseia na existência de uma matriz de origem e destino das viagens no ano base (viagens atuais) e sua grande vantagem é a simplicidade. Tem como desvantagens manter e ampliar erros da matriz base como, por exemplo, pares de zonas sem viagens e ignorar os custos das viagens. I. Método do Fator de Crescimento Uniforme Neste método o fator é único para todas as zonas de tráfego e pode ser obtido de duas formas: (1) utilizando-se um fator de crescimento com base em estudos estatísticos ou curvas de crescimento; por exemplo, a região crescerá 20% no período de estudo, bastando então multiplicar os valores da matriz por F=1.2; (2) utilizando-se um fator que avalie a relação entre o número de viagens produzidas atualmente e as projetadas para o futuro para cada zona de tráfego. Fazendo-se: Onde: Pi = produção de viagens atualmente na zona i; P i = produção de viagens estimadas na zona i; Sendo:
10 O método do fator de crescimento uniforme só deve ser utilizado para um horizonte de projeto de 1 a 2 anos e, em regiões já bastante desenvolvidas e densamente ocupadas. Na Região Metropolitana de São Paulo, com crescimentos totalmente díspares (no centro expandido da cidade de São Paulo houve, entre 1997 e 2007, uma diminuição da população de 13%, enquanto a cidade como um todo cresceu 10% e os outros municípios da região cresceram em média 25%), não faz sentido a utilização de um crescimento uniforme. II. Método do Fator Médio de Crescimento Utiliza-se um fator de crescimento para cada par origem e destino (i,j) definido pela média dos fatores de crescimento da zona de origem (i) e o fator de crescimento da zona de destino(j): Onde: e P i ou j - viagens futuras produzidas na zona origem i ou j, projetadas pelo modelo de geração; Pi ou j - viagens produzidas atualmente pela zona i ou j na primeira iteração e o total de viagens estimadas pelo modelo a partir da segunda iteração. Ao aplicarmos este processo verifica-se que a partir da primeira iteração o total de viagens produzidas ou atraídas para cada zona não se ajusta à estimativa original de viagens produzidas e atraídas no futuro. Para ajustar estes valores, aplica-se um procedimento iterativo até que os valores obtidos sejam equivalentes aos projetados. O processo pode ser escrito matematicamente da seguinte forma: (na primeira iteração) e (na k-ésima iteração) Este método converge vagarosamente e faz-se necessário especificar um critério de encerramento das iterações, expresso em termos de um limite para o valor de fik, definido por intervalos: 0,95 fik 1,05 ou 0,90 fik 1,10 A aplicabilidade deste método, na Região Metropolitana de São Paulo também não faz sentido devido à disparidade dos fatores de crescimento das zonas. Por exemplo, a média entre fatores de crescimento populacionais de -13% (centro expandido da cidade de São Paulo e 25% (crescimento médio dos municípios da Região Metropolitana, exceto São Paulo) não é um fator aceitável para expansão de viagens.
11 III. Método de Fratar Este método representa um aprimoramento dos dois métodos anteriores e consequentemente um aumento na complexidade dos cálculos necessários. Também, como o método anterior, requer um procedimento iterativo. Trata-se de um método bastante utilizado para zonas externas, ou melhor, movimentos externos/externos. Considera-se que o número de viagens que saem de uma zona i para uma zona j é proporcional ao número de viagens totais atuais que saem da zona i modificado pelo fator de crescimento da zona j. O método compreende as seguintes etapas: Passo 1: Calcular o fator de crescimento das zonas de tráfego Onde: Pi* - estimativa do total de viagens produzidas na zona i para o ano de projeto Pi - viagens atuais, na primeira iteração e viagens calculadas, a partir da segunda iteração. Passo 2: Estimar as viagens entre zonas de tráfego utilizando a seguinte expressão: Passo 3: Montar a nova Matriz, fazendo-se: (t é o valor calculado na iteração) a soma dos novos valores de P i e voltando ao passo 1. O processo termina quando o fator f i estiver dentro de um intervalo especificado previamente e de acordo com a precisão que se deseja. Como se pode observar, o método de Fratar considera apenas os fatores relacionados à produção e, portanto, deve ser utilizado em matrizes que têm valores de produção e atração iguais ou próximos. Nestes casos a matriz resultante de viagens é uma matriz simétrica onde t ij = t ji. Para a Região Metropolitana de São Paulo este tipo de modelo não é aconselhável, pois temos enormes discrepâncias entre as viagens produzidas e atraídas nas zonas. Quase 70% dos empregos existentes estão concentrados no centro expandido da cidade de São Paulo, uma área que corresponde a menos de 5% da área total da região da Região Metropolitana. IV. Método do Fator de Crescimento Duplo (Furness) Utilizado para fazer a distribuição de viagens considerando tanto o fator de crescimento da produção quanto o da atração. Este método também é conhecido como Fratar Balanceado.
12 O método requer uma série de correções até que a soma das linhas convirjam para o total de produção de cada linha e a soma das colunas para o total de atração. Fórmula Geral: Onde: t ij = número de viagens no ano base produzido pela zona 1 e atraído pela zona j. T = número de viagens calculado produzido pela zona i e atraído pela zona j. ij a i = fator de balanceamento da linha i; b j = fator de balanceamento da coluna j. Como são necessárias algumas iterações para se chegar a uma solução, a técnica empregada pode ser representada matematicamente da seguinte forma: ** Onde: P - estimativa do total de viagens produzidas na zona i para o ano de projeto. i P i - viagens atuais na primeira iteração e viagens calculadas a partir da segunda iteração. Procedimento Geral: (1) faz-se a i = 1,0; (2) calcula-se o fator de crescimento por coluna b j ; (3) calcula-se a matriz de viagens utilizando-se a expressão **; (4) calcula-se o total por linha P e o fator a ; (5) recalcula-se a matriz multiplicando-se i i os valores obtidos em 3 por a i ; (6) se os valores encontrados para P i e A j são iguais aos projetados, pare; caso contrário, volte ao item 2. Vantagens e Limitações dos Métodos de Fator de Crescimento Duplo: (1) é um método de fácil entendimento e faz uso direto da matriz de viagens observadas e de projeções de viagens produzidas e atraídas; (2) pode ser utilizado quando o custo do deslocamento não está disponível ou é de menos importância, principalmente em projeções de curto prazo, ou ainda, na falta de maiores informações (viagens externas); (3) a principal limitação é que o método de Furness, assim como os outros métodos de fator de crescimento, não leva em consideração mudanças nos custos de transporte devido a melhoramentos ou restrições na rede e, é considerado bastante limitado nas análises de longo prazo envolvendo opções de novos modos de transporte, novos links, políticas de preço e novas zonas de tráfego Modelo Gravitacional A base conceitual deste modelo é a lei gravitacional de Newton, que diz: a força de atração entre dois corpos é diretamente proporcional ao produto das massas
13 dos dois corpos e inversamente proporcional ao quadrado das distâncias entre eles. A sua aplicação em transportes considera a hipótese de que o número de viagens produzidas pela zona i e atraída pela zona j é proporcional: (1) ao número total de viagens produzidas pela zona i; (2) ao número total de viagens atraídas pela zona j; (3) a uma função de impedância que relacione a separação espacial ou custo de viagem entre as zonas de tráfego. A vantagem deste modelo em relação aos outros é que nele se considera, além da atração, o efeito da separação espacial ou facilidade de iteração entre as regiões definida pela função de impedância. Por analogia à lei de Newton, a equação do Modelo Gravitacional toma a seguinte forma: Onde: t ij número de viagens com origem em i e destino em j; k e c - parâmetros a serem calibrados utilizando os dados do ano base; P i - total de viagens produzidas pela zona i; A j - total de viagens atraídas pela zona j; R ij - variável de impedância entre as zonas i e j; Posteriormente o modelo foi generalizado, assumindo-se que o efeito da impedância poderia ser melhor representado por uma função generalizada de custo de viagem f(c ij ) com um ou mais parâmetros para calibração. A função f(c ij ) recebe o nome de função de impedância porque ela representa um obstáculo à viagem. Versões normalmente utilizadas são: - função exponencial negativa - função exponencial inversa - função combinada Para a variável β, obtida no processo de modelagem, os valores maiores tem como significado viagens mais concentradas em zonas próximas, enquanto que β menores, ocorre um maior espalhamento das viagens para zonas mais distantes. Uma impedância significa qualquer tipo de oposição ao movimento e pode ser definida por uma variável ou por um conjunto de variáveis tais como distância, tempo de viagem ou custo de transporte. Quando a impedância é definida por um conjunto destas variáveis dá-se o nome de custo generalizado. Este custo é
14 tipicamente definido por uma função linear de atributos de viagem medidos por coeficientes que definem a relativa importância dada a esses atributos pelo usuário. Suponhamos, para exemplificar, que a função custo generalizada seja dada por Onde: C = custo direto de viagem t v = tempo gasto dentro do veículo t e = tempo total de esperas e transferências w 1,w 2,w 3 = pesos Ortúzar & Willumsen (1994) consideram o modelo de gravidade o de maior entendimento dentre os modelos de distribuição e, que, tem a vantagem de estimar as viagens para cada célula da matriz sem usar diretamente uma matriz observada. Já as desvantagens são a necessidade de um considerável número de ajustes e manipulações para obtenção de um resultado satisfatório e, a não garantia de que os fatores socioeconômicos e os relacionados ao tempo de viagem serão válidos no futuro Software EMME Os modelos de distribuição de viagens mais utilizados são o Gravitacional e os de Fator de Crescimento Fratar e Furness, que podem ser facilmente implementados através do modulo de balanceamento bidimensional de matrizes do software EMME. Ambos os modelos necessitam de totais de viagens por zona, obtidos através de modelos de geração de viagens (vetores: produção e atração futuros) e de uma matriz modelada atual. Na pratica, para desenvolvimento da matriz modelada atual, devemos ter: 1. Uma matriz de tempos de viagem que identifique para cada par origemdestino o tempo médio de viagem entre zonas, que pode ser obtida, por exemplo, a partir de uma alocação (simulação) da matriz pesquisada, em um software tipo EMME, em rede (centróides, conectores, nós e links) já definida. 2. Vetores modelados de produção e atração de viagens que nos forneçam o número de viagens produzidas e atraídas em cada zona (1ª etapa do modelo). 3. Um software que tenha procedimentos de balanceamento de matrizes. Softwares de alocação como EMME, em geral, possuem módulos que permitem este procedimento. No modulo de balanceamento de matrizes, através de procedimentos iterativos, devemos obter um valor para a constante c da função F = e ct (c = -β do Modelo Gravitacional ), que gere uma matriz modelada com distribuição de tempos de
15 viagem próxima à da matriz pesquisada. Para isso, os seguintes passos são necessários: Entradas: 1. Vetores de Produção e Atração de Viagens. 2. Matriz na forma:, o valor de c pode ser inicialmente definido em 50. Resultado: Matriz Modelada Análise do Resultado (Matriz Modelada): Devemos comparar o histograma do número de viagens por faixa de tempo (a cada 15 minutos, por exemplo) da matriz modelada com o da matriz pesquisada (figura ao lado: azul matriz modelada e verde matriz pesquisada). O valor do parâmetro c e a matriz modelada final é aquela em que o histograma de tempos de viagem é semelhante ao histograma da matriz pesquisada. Na pratica devemos variar o valor do parâmetro c, na função F = e ct, e então compararmos o histograma de tempos obtido na matriz modelada com o da matriz pesquisada até obtermos histogramas semelhantes (idealmente iguais). Observação: Este procedimento deve ser realizado para cada conjunto de dados definidos - renda, posse ou não de auto e motivo de viagem - na etapa anterior, Produção e Atração de viagens. Para matrizes futuras os modelos necessitam de totais de viagens obtidos através de modelos de geração de viagem (vetores: origem e destino futuros) e de uma matriz base que pode ser a matriz modelada atual (Modelos de Fratar ou Furness) ou a matriz de tempos de viagens futuros resultado da expressão e ct (Modelo Gravitacional), onde, t é o tempo futuro médio de viagens entre zonas e c é a constante obtida na calibração do Modelo Gravitacional na matriz modelada atual Modelo de Oportunidades Intervenientes Matriz de Tempos de Viagem Entre os modelos comportamentais para distribuição de viagens temos o Modelo de Oportunidades Intervenientes, idealizado inicialmente por Stouffer (1940, apud Novaes, 1982). O princípio deste modelo é o de que os processos de distribuição espacial de viagens não apresentam relação explícita com a distância; o fator que regula a relação de distribuição de viagens é a competição entre oportunidades. O número de viagens de uma zona i alocável à zona j é diretamente proporcional ao
16 número de oportunidades da zona j e inversamente proporcional às oportunidades intervenientes, ou seja, oportunidades mais acessíveis, a partir da zona i. Com base no princípio de Stouffer, Schneider (1959, apud Novaes, 1982) desenvolveu um modelo baseado na probabilidade da viagem com origem na zona i ser atraída para as zonas de destino possíveis. A probabilidade de ser atraído a uma zona j é uma função do número de oportunidades disponíveis na mesma (Novaes, 1982). A formulação matemática geral, para os modelos comportamentais, é apresentada abaixo: Onde: V ij = número de viagens entre as zonas i e j; V j = número de viagens geradas na zona i; p ij = probabilidade de uma viagem ser atraída da zona i para a zona j. Este modelo, diretamente proporcional ao número de oportunidades na zona de destino e inversamente proporcional às oportunidades nas zonas próximas (oportunidades intervenientes), tem como principal dificuldade justamente a identificação das oportunidades intervenientes (zonas mais próximas ) Divisão Modal O objetivo dos modelos de divisão modal é destinar aos diferentes modos de transporte as viagens com origem na zona i e destino da zona j, sem se preocupar com as rotas existentes. A divisão modal é feita com base nas variáveis que o usuário utiliza para fazer a sua escolha. Os fatores que influenciam a escolha modal incluem usualmente características socioeconômicas e características dos serviços dos modos de transporte. De uma forma geral são considerados os seguintes parâmetros: (1) atributos do deslocamento (motivo da viagem, período de realização e destino); (2) atributos do usuário (propriedade de veículos, renda e estrutura familiar, nível cultural); (3) atributos do sistema de transporte (custo e tempo de viagem, tempo de espera, de transbordo ou andando, freqüência, conforto e acessibilidade). A inclusão desses atributos na formulação de modelos de escolha modal é limitada pelo tipo, quantidade e qualidade das informações disponíveis de calibração. O elemento mais restritivo é a necessidade de se obter dados com os quais se possam fazer projeções consistentes. Existem basicamente dois tipos de modelos de divisão modal: Determinísticos: determinam a proporção de viagens por cada modo utilizando métodos quantitativos simples, tais como: Regressão Linear e Classificação Cruzada ou Curvas de Desvio. Probabilísticos: utilizam a probabilidade de escolha de cada modo para determinar a percentagem de viagens para seus respectivos modos. Os modelos
17 mais utilizados são: Logit Binomial, Logit Multinomial e Logit Hierárquico ou Aninhado Modelos Determinísticos I. Modelo de Regressão Linear São, em geral, utilizados para fazer a distribuição modal de forma agregada. Sob este ponto de vista, determina-se a proporção de viagens por automóvel ou por transporte público através de uma relação matemática entre o número de viagens e as características socioeconômicas dos viajantes e/ou as características das alternativas. Y i = θ Ε 0 + θ1. X 1i + θ 2. X 2i i Onde: Y i - variável dependente (número de viagens de determinado modo de transporte i) X li - variáveis independentes (fatores sócio-econômicos, atributos do sistema de transporte); θ i - parâmetros estimados pelo modelo. Deve-se lembrar que a soma de Y i, Y j,...y k para a situação (viagens de diferentes modos de transporte) é igual ao total de viagens do par origem/destino. II. Modelo de Análise de Categorias (ou Classificação Cruzada) Os métodos de Classificação Cruzada tentam dividir a população ou zonas de tráfego em grupos relativamente homogêneos. Os grupos podem ser classificados de acordo com as características do tomador de decisão (o viajante) ou com as características dos modos. Normalmente, na classificação cruzada, para cada grupo homogêneo obtém-se um valor médio do percentual de utilização de cada modo de transporte. Nestes modelos, considera-se que os percentuais de utilização permanecerão constantes para cada grupo de categoria. Este tipo de modelo foi melhor descrito nos modelos de distribuição de viagens. A dificuldade do modelo está na identificação destes grupos homogêneos e, além disso, a suposição de que o percentual de utilização de cada modo permanecerá constante para cada categoria, pode não ser real. III. Modelo de Curvas de Desvio Similares ao anterior, estes modelos determinam a proporção de viagens entre dois modos de transporte, através de algumas curvas que relacionam o percentual de utilização de cada um dos modos com parâmetros tais como tempo, custo, nível de serviço e renda do viajante.
18 Pode-se observar que os modelos determinísticos, de uma forma geral, utilizam o método de regressão para chegar à proporção de viagens entre os modos de transporte; a diferença entre os modelos está na maior ou menor agregação dos dados utilizados para fazer a avaliação Modelos Probabilísticos Estes modelos fundamentam-se na hipótese básica de que a probabilidade de um indivíduo escolher determinada alternativa é função da atratividade da alternativa escolhida em relação à atratividade das outras alternativas disponíveis (Ortúzar & Willumsem, 1994). Para representar a atratividade de uma alternativa utiliza-se o conceito de utilidade, geralmente definido como uma combinação de variáveis que representam características da alternativa e do indivíduo. Uma Função Utilidade é uma expressão matemática que determina o grau de satisfação que o usuário do transporte obtém com a escolha do modo. De uma forma geral, é definida por uma soma de variáveis e seus pesos relativos, tal como: + Onde: U é a utilidade derivada da escolha medida pelos atributos x i do modo de transporte e os pesos a i relativos a estes atributos. Os atributos de transporte são aqueles definidos anteriormente, tais como custo e tempo de viagem, tempo de espera e algumas derivações destes. A escolha pela utilidade prevê que o tomador de decisão realize compensações entre os atributos de cada alternativa para escolha de uma na qual seu benefício seja o maior possível. Esse critério de decisão implica matematicamente que a atratividade de uma alternativa expressa por um vetor de valores de atributos seja redutível a um índice. O índice de atratividade de uma alternativa em relação às demais dentro de um mesmo conjunto de escolha pode ser definido como utilidade. A teoria para formulação dos modelos de escolha discreta é dada pela teoria da utilidade aleatória. Um tomador de decisão n escolhera dentre o conjunto das j alternativas disponíveis, aquela que maximize sua utilidade. A utilidade, vista por um tomador de decisão n, seria composta de duas parcelas: (1) a parcela mensurável V nj, baseada no vetor x nj dos atributos das j alternativas observadas pelo tomador n; (2) a parcela não observável ε nj, representando a parcela de fatores vista por n na alternativa j, mas não mensurável. Diferentes tipos de modelos de escolha discreta são obtidos em função da distribuição admitida para a componente aleatória ε. Os modelos mais utilizados são os do tipo Logit (distribuição do tipo Gumbel) e Probit (distribuição normal). Os modelos logit são muito empregados por sua praticidade e facilidade operacional
19 e, se baseiam no pressuposto de os fatores não observados não serem correlacionados entre alternativas e possuírem a mesma variância. I. Modelo Logit Multinomial Este modelo determina a proporção de viagens que caberá a cada modo específico k de acordo com a seguinte expressão: Onde: p(k)- probabilidade de escolha do modo k; k - um modo de transporte; x - são todos os modos concorrentes; Ux - utilidade do modo x. O modelo relaciona a probabilidade de escolha de uma alternativa, em um conjunto de alternativas, por uma unidade de decisão (indivíduo, residência, empresa, etc.), ou um grupo, de acordo com a utilidade destas alternativas. II. Método Logit Binomial Trata-se de uma simplificação do modelo anterior, em que se avaliam apenas duas alternativas de transporte. Supondo-se a distribuição de viagens entre dois modos A e B e, as utilidades relativas dos mesmos como sendo UA e UB, respectivamente, o modelo toma a seguinte forma: Onde: p(a) é a probabilidade de escolha do modo A e p(b) = 1- p(a). III. Modelo Logit Hierárquico ou Aninhado Os modelos Logit baseiam-se no pressuposto de os fatores não observados não serem correlacionados entre alternativas e possuírem a mesma variância. Quando os fatores são correlacionados utilizam-se os modelos Logit Hierárquicos ou Aninhados que consideram a correlação dentro de um grupo de alternativas semelhantes. Este modelo representa uma forma de relaxamento das restrições do Logit Multinomial Modelos de Alocação de Viagens Nos modelos de alocação de viagens, último passo do modelo tradicional 4 etapas, se procede a atribuição das matrizes de viagens obtidas nos diversos modos às redes correspondentes. Nesta forma tradicional de análise, os modelos de alocação são utilizados para fornecer estimativas de fluxos de tráfego em vias estratégicas,
20 com o principal objetivo de disponibilizar uma base de comparação de sistemas de transportes a médio e longo prazo. Um primeiro conceito que se encontra subjacente a todos os modelos de atribuição de tráfego é o do custo de deslocamento. Caso um utilizador disponha de mais de uma alternativa para efetuar uma viagem, vai naturalmente ponderar uma série de fatores para decidir o percurso a seguir. Torna-se assim útil utilizar o conceito de custo generalizado de deslocamento, como sendo uma função dos fatores envolvidos na decisão. Alguns destes fatores, como o conforto, os aspectos cênicos ou a falta de segurança do percurso, são dificilmente quantificáveis e geralmente não são levados em conta nos processos de modelagem. Custo generalizado O custo generalizado de deslocamento da zona i para a zona j, através do modo k, pode ser representado por: Onde: C = custo direto de viagem t v = tempo gasto dentro do veículo t e = tempo total de esperas e transferências w 1,w 2,w 3 = pesos Transporte Individual O comportamento do fluxo de tráfego pode ser tratado em pelo menos três níveis de agregação, ou seja, modelos com abordagem macroscópica, microscópica e mesoscópica. Na abordagem macroscópica, objeto de nosso interesse, se descreve o comportamento do tráfego de maneira agregada, baseada na teoria dos fluídos (leis da hidrodinâmica). No modelo macroscópico, o fluxo é descrito com base em três variáveis fundamentais: (1) volume ou fluxo número de veículos que passam em determinado ponto por unidade de tempo, veículos/hora; (2) densidade ou concentração número de veículos por comprimento unitário da via, veículos/km (3) velocidade velocidade média em um trecho linear da via, Km/hora. Por tratarem o tráfego de maneira agregada os modelos macroscópicos necessitam de um menor volume de dados e sua calibração tende a ser menos complexa que a dos modelos microscópicos (tratam individualmente cada veículo e utilizam a teoria da perseguição car following - no gerenciamento destes veículos) e mesoscópicos (tratam pelotões de veículos formados a partir da rede semafórica e, explicam a deformação destes pelotões através da teoria da dispersão de fluxos).