EC Planejamento de transportes Aula 04

Prévia do material em texto

PLANEJAMENTO DE TRANSPORTES 
Aula 4 
MÉTODOS DIRETOS DE PREVISÃO DE DEMANDA 
- são utilizados para estimar a demanda para novas estratégias ou projetos de transporte 
- tipos de estimativas de demanda: 
- incondicional: modelo não vinculado a outras variáveis que utilizam séries históricas 
- condicional: modelo vinculado a outras variáveis de séries históricas que podem influenciar o 
comportamento da variável dependente (tarifa, renda, população, produção etc.) 
Estimativa de demanda incondicional 
- é a estimativa da demanda feita com base nas series históricas dos fenômenos observados, através de 
projeção: 
- linear 
- geométrica 
- linha de tendência 
- logística 
- é chamada de incondicional porque a estimativa é baseada na observação do fenômeno investiga-
do durante um certo período de tempo, não sendo relacionada com outras variáveis, apenas com o 
tempo. 
Projeção linear 
Obedece a seguinte função de progressão aritmética: 
Dn = D0 ∙ (1 + a ∙ n) 
 
Progressão geométrica 
Também chamada de exponencial, obedece a seguinte função de progressão geométrica: 
Dn = D0 ∙ (1 + a)n 
 
Linha de tendência 
Busca identificar o comportamento da variação da demanda com base na série histórica através do 
ajusto do modelo à equação de uma reta que se aproxima dos elementos amostrais (mínimos qua-
drados - regressão linear) 
Dn = a + b ∙ n 
nbDna     
 






 ni
i i
ni
i ii
nn
DnDnnn
b
1
2
1 
 
Curva logística 
Utilizada pelo DNIT no estudo da variação dos volumes de tráfego através da análise de séries históri-
cas, condicionando o modelo ao valor de saturação ou capacidade da via 
 01 nnbn ek
CV  
 
 0nnbekz  
w = ln (z) 
ln (z) = ln (k) - b ∙ (n - n0) 
z
CVn  1 
1 nV
Cz 
Com base nos valores linearizados obtém por regressão os valores de k e -b. 
 
Exemplo: 
Com base na série histórica da tabela de volume de tráfego de uma rodovia (abaixo) produzir as fun-
ções linear, linha de tendência e curva logística e estimar o volume de tráfego para o ano de 2026. 
Considerar a capacidade da via de 40.000 veic/dia. 
ANO VMDA 2008 7.401 2009 7.886 2010 8.402 2011 11.255 2012 11.479 2013 12.002 2014 12.704 
Estimativa de demanda condicional 
- procura-se relacionar a demanda com fatores independentes (variáveis) que possam explica-la 
- de modo geral os fatores determinantes estão relacionados com: 
- características socioeconômicas dos usuários 
- custo de uso dos sistemas 
- atributos relacionados com o nível de serviço do sistema 
- para as demandas de transporte de carga as principais variáveis utilizadas são: 
- produção 
- PIB 
- salário mínimo 
- consumo de combustíveis 
- custo de transportes 
- para as demandas de transportes de passageiros, as principais variáveis utilizadas são: 
- população 
- renda 
- pessoas empregadas 
- custo de transportes 
 
MODELAGEM EM PLANEJAMENTO DE TRANSPORTES 
- os estudos podem englobar: 
- todo o espaço de determinada região, como uma região metropolitana 
- um determinado corredor - espaços contínuos urbanos 
Elaboração de modelos para avaliação de demanda futura 
- consiste na formulação de modelos matemáticos que permitam prever o comportamento futuro da 
demanda de transportes 
- a simulação é feita através das diversas variáveis escolhidas 
- deve ser verificado a significância e a importância das variáveis na explicação dos resultados 
- a quantidade de informações coletadas é de suma importância para a explicação do resultado 
- os modelos possibilitam a elaboração do planejamento para alocação dos recursos disponíveis 
Metodologia clássica de modelagem 
- geração de viagens 
- distribuição de viagens 
- escolha do modal 
- alocação de tráfego 
Modelos de atração e geração de viagens 
- a viagem é definida como: 
- uma jornada individual 
- realizada com certo propósito 
- realizada por uma pessoa com idade mínima de 5 anos 
- realizada entre dois pontos utilizando um meio específico de transporte 
- em princípio uma parada implica no início de uma nova viagem, desde que seja determinante para a 
escolha de uma nova rota 
Geração de viagem 
- compreende a estimativa de viagens produzidas e atraídas por uma determinada zona de tráfego 
- a estimativa é feita: 
- de modo agregado, resultante da função das características das zonas 
- de modo desagregado, resultante da função das características dos domicílios 
- as relações funcionais são estabelecidas 
- através de regressão linear 
- pelo uso das taxas médias de viagens por indivíduos ou domicílios de cada grupo - análise 
de categorias 
- são estabelecidas relações distintas para a produção e para a atração conforme o motivo 
- trabalho 
- estudo 
- negócios 
- lazer 
- etc. 
Fatores que afetam a geração de viagens 
- localização da zona de tráfego: no Brasil há uma tendência de redução da quantidade de viagens à 
medida que as zonas se afastam do centro comercial 
- padrões de uso do solo: zonas de tráfego com grande número de facilidades (colégios, comércio, 
diversões, empregos etc.) tendem a gerar menos viagens do que aquelas com menor grau de inten-
sidade de atividades 
- características dos sistemas de transportes: a existência de boas condições de tráfego incentivam a 
realização de viagens 
- características socioeconômicas da população: os níveis de renda, a densidade, o tamanho da popu-
lação economicamente ativa, o grau de motorização e a composição das famílias são fatores que 
podem afetar a geração de viagens 
Modelos de geração de viagens 
- modelos de previsão 
- fatores de crescimento 
- relação tráfego/uso do solo 
- análise de categorias 
Modelos de previsão 
- procuram relacionar o número de viagens com variáveis explicativas 
- é utilizada a regressão linear (simples ou múltipla) 
Y = k0 + k1 ∙ x1 + k2 ∙ x2 + ... + kn ∙ xn 
- na formulação do modelo deve ser verificado: 
- correlação (-1 a 1): que indica a aderência dos dados ao modelo 
- determinação: que indica o fator que as variáveis são capazes de explicar no modelo 
- a significância dos regressores (variáveis independentes) 
- o crescimento dos regressores 
- na linearização podem ser utilizadas funções: lineares, exponenciais, logarítmicas, inversa, raiz qua-
drada, raiz quadrada inversa, quadrado, quadrado inverso, etc. 
 
Exemplo: 
Determinar o modelo de previsão de geração de viagens de um Shopping Center, cujos dados estão 
contidos na tabela abaixo. 
SHOPPING CENTER ÁREA DO TERRENO (m2) ÁREA CONSTRUÍDA (m2) ÁREA LOCÁVEL (m2) TOTAL DE VEÍCULOS/SEMANA PERÍODO DE PICO PERÍODO NORMAL A 21.827 130.960 50.000 431 316 B 5.700 57.610 15.600 257 218 C 120.006 75.835 69.312 332 238 D 218.569 193.830 70.000 321 220 E 24.552 93.200 26.443 399 192 F 127.881 81.000 40.653 253 164 G 113.000 201.000 77.100 333 254