1. INTRODUÇÃOCom a proximidade de realização de grandes eventos esportivos no Brasil, a escolha de uma tecnologia de transporte público eficiente, eficaz, de baixo custo e rápida implantação se torna cada vez mais crítica. Sendo assim, estudos relacionados ao Bus Rapid Transit, BRT, ganham importância ao passo que, de acordo com o Manual de BRT (2008) esta tecnologia agrega todos os itens mencionados anteriormente.

No Brasil o uso do BRT ainda não se encontra difundido, embora a implantação em Curitiba seja um exemplo de sucesso do uso deste tipo de solução em transportes públicos. No mundo é importante mencionar a criação do TransMilênio em Bogotá, Colômbia. Este último tem características operacionais distintas uma vez que opera BRTs com múltiplas baias de parada, aumentando a capacidade de movimentação de pessoas pela cidade. (Manual de BRT,2008)

Para a análise de soluções em transportes públicos faz-se necessária o uso de artifícios que retratem a realidade de forma simples e eficaz tornando visíveis mais rapidamente impactos negativos e maximizando assim possibilidades de modificações mais precisas da rede além de tornar as escolhas de tecnologias mais diretas. Estes artifícios são hoje em dia tomados como simuladores e são mundialmente utilizados para o estudo de tráfego urbano.(RIBEIRO e SOUZA, 2004)

O trabalho aqui apresentado tem por objetivo então, analisar alguns parâmetros considerados na literatura especializada como sendo importantes e influentes na eficiência da operação de corredores viários com uso do BRT, a fim de se obter, qualitativamente, o quanto a variação de tais fatores efetivamente provoca mudanças no tráfego urbano.

2. REVISÃO BIBLIOGRÁFICA

2.1. Tecnologia e operação do BRT – Bus Rapid Transit De acordo com o National Bus Rapid Transit Institute (2010), a tecnologia BRT oferece alta capacidade e flexibilidade em absorver a demanda. a baixo custo, podendo aumentar significantemente a mobilidade urbana através de sistemas integrados que usam ônibus ou veículos especializados, em vias mistas ou exclusivas, transportando passageiros de forma rápida e eficiente até seu destino final.

Lerner (2009) destaca ainda que com a possibilidade de ultrapassagem segura de linhas diretas sobre linhas paradoras, é possível alcançar capacidade semelhante a do metrô, com velocidades elevadas, aumentando ainda mais a vantagem deste tipo de tecnologia.

2.1.1. Projeto OperacionalO Manual de BRT (2008) ressalta a importância de se projetar um sistema de transporte público que atenda às características operacionais esperadas pelos clientes. Para os usuários, estes fatores são: se o meio de transporte atende a todos os lugares que se pretende chegar e quanto tempo leva.

A seguir serão discutidos alguns dos principais parâmetros que influenciam na operação e por conseqüência nos fatores anteriormente mencionados.

2.1.1.1. As linhasHá dois tipos principais de projeto de BRT, sistema aberto e sistema fechado. O primeiro caracteriza-se, como o próprio nome sugere, por um sistema de linhas abertas para o trânsito de qualquer tipo de veículo. O segundo, por sua vez, limita uma faixa para o trânsito exclusivo de operador e veículo pré-determinado. (Manual de BRT, 2008)

2.1.1.2. Headway – Tempo de espera entre uma composição e outraSegundo o Manual de Estudos de Tráfego (2006), headway é definido como sendo o tempo que dois veículos sucessivos levam para passar pelo mesmo ponto e embora não forneça de forma clara o nível de saturação da via, afeta cada condutor, porque influenciam na liberdade de movimento, modificando as velocidades e distâncias que estes reservam uns dos outros.

De acordo com o Manual de BRT (2008), é desejável que se tenha elevada freqüência de serviço, quantidade de ônibus por hora, para que o tempo de espera do usuário seja curto. Porém esta relação tem um limite importante a ser estudado, aonde o aumento da freqüência com a conseqüente redução do headway pode levar a congestionamentos nas baias de parada, local destinado a parada alinhada dos BRTs, além também da redução de velocidade.

2.1.1.3. Volume de tráfegoO volume de tráfego, quantidade de veículos que passam por uma determinada seção da via, ou de uma faixa, durante certo período, podem ser calculados para diferentes espaços de tempo, desde o anual até o horário. Os volumes horários, calculados através do volume de carros que passaram a cada hora em uma seção, variam ao longo do dia e apresentam pontos máximos, conhecidos como picos. A análise destes picos é importante, porque usualmente são nestes horários que ocorrem os fatos mais relevantes do tráfego. (Manual de Estudos de Tráfego, 2006)

2.1.1.4. Distância entre baiasExistem diferentes disposições dos pontos de parada, entre eles está a baia recuada que, segundo Ferraz e Torres (2001), beneficia o tráfego geral, embora possa dificultar a saída do ônibus da parada, quando o fluxo de tráfego é intenso além também das calçadas necessitarem ter largura suficiente, ficando com o mínimo de 2,5 m após a implantação da baia.

A implantação deste tipo de parada deve observar a distância entre as baias pela influência que esta distância exerce na velocidade operacional e na atitude dos usuários, sendo objeto importante para análise, pois quanto mais distantes, estes podem optar por outro meio de transporte que não necessite longas caminhadas para se ter acesso. (Manual de BRT, 2008)

2.1.1.5. Comprimento das baiasDe acordo com o Manual de BRT (2008), a extensão das subparadas dentro das plataformas de embarque, definida como área de transição, deve ser projetada de forma a garantir o acesso gradual do BRT à estação, sem a necessidade de movimentos bruscos que diminuem

a velocidade do veículo drasticamente e acabam por gerar distúrbios no tráfego.Esta área foi manipulada indiretamente no presente estudo através de variações no comprimento das baias de parada.

2.3 Modelos de simulaçãoA gestão do transporte é cada vez mais complicada de ser analisada manualmente, devido à imensa quantidade de informação e variáveis a serem manipuladas. A representação analítica de um único ponto e a interação dos diversos componentes do transporte, em casos complexos, não apresenta resultados satisfatórios.

Com o avanço dos recursos computacionais, a simulação tem sido empregada para análise comparativa das variantes da operação do transporte, apresentando o desempenho intrínseco da situação para os parâmetros definidos. Se for desejável encontrar uma representação da realidade o modelo deveria ser continuamente calibrado.

Dependendo da dimensão da área de estudo, podemos estabelecer alguns tipos de simulação a fim de adquirir características básicas do tráfego. O modelo macroscópico analisa o tráfego como um fluido contínuo que escoa na rede viária, o EMME/2, o METANET, o TRANSCAD, o TRIPS e o SYNCHRO são exemplos de programas que utilizam esse tipo de abordagem. No mesoscópico interessa alguns aspectos da área urbana, sendo o tráfego considerado formado por pelotões, com esse tipo de modelo podemos destacar os programas SATURN, TRANSYT, SCOOT e o STCHMO. Já o modelo microscópico, utilizado no TRANSIMS, INTEGRATION, PARAMICS, UTCS-I, TRAF-NETSIM e VISSIM, este último sendo o micro-simulador utilizado no presente trabalho, baseia-se na interação veículo-veículo (DREW, 1998; KATES e BOGENBERGER, 1997; SONG e DELORME, 2000).

Nos modelos microscópicos, de acordo com Kim e Park (2001), a rede, composta pelos links, recebe os veículos que são introduzidos de forma aleatória em um nó de entrada, trafegam através de um caminho, determinado pelas condições de tráfego e rotas preferenciais até o nó de saída desejado.

3.O MICRO-SIMULADOR VISSIMO VISSIM é um programa de simulação microscópica multi-modal de fluxo de tráfego. Com um nível elevado de detalhes que simula com precisão o tráfego urbano e rodoviário, incluindo pedestres, ciclistas e veículos motorizados. O programa possui certos parâmetros calibrados em função do observado no tráfego da Alemanha a serem detalhados mais adiante, porém para melhor representação da realidade estes parâmetros devem ser ajustados pra a situação em análise.

A posição e o deslocamento de cada veículo são armazenados pelo simulador (GIBSON e ROSS, 1977), e através de um modelo de car following, determina a condução dos veículos próximos. Este tipo de simulação busca realismo nas viagens através da rede.

No VISSIM, um veiculo que segue atrás de outro, tem sua velocidade influenciada pelo líder, isso é levado em consideração pelo modelo de car following de Wiedemann, onde a

velocidade do carro seguidor depende da distancia com o veículo da frente é dado pelo ábaco da Figura 1 abaixo:

Figura 2: Ábaco demonstrativo do modelo car following de Wiedermann

4. METODOLOGIAA sequência programática apresentada na Figura 2 objetiva o entendimento rápido dos passos seguidos para a avaliação da sensibilidade de um sistema BRT à mudança de algumas de suas principais variáveis.

5. A SIMULAÇÃO5.1. Considerações iniciaisA problemática envolveu a determinação dos parâmetros que mais afetam, qualitativamente, a eficiência do corredor rodoviário com uso da tecnologia BRT tanto para linhas diretas quanto para paradora. Para a obtenção dos resultados foram feitas variações de alguns parâmetros, previamente selecionados, na área de estudo analisada, que faz referência a uma cidade brasileira de forma hipotética. Como a análise de tais resultados foi

Figura 2: Procedimento da pesquisa.

qualitativa, a simulação em área hipotética constituiu-se apenas em uma ferramenta, não influenciando diretamente nas conclusões do trabalho.

5.1.1. O corredor O estudo ateve-se à análise do comportamento do BRT biarticulado em linha aberta com possibilidade de ultrapassagem da linha direta sobre a linha paradora através da disposição de baias de paradas, que segundo o Manual de BRT (2008) caracteriza-se como sendo a área designada a parada alinhada do BRT à estação. Não foi analisado o uso do BRT biarticulado em linha aberta sem possibilidade de ultrapassagem, pois sua implementação não foi encontrada na literatura devido a suas grandes dimensões.

5.1.2 O veículoAs dimensões do BRT biarticulado utilizado para a simulação estão referenciadas ao ponto “zero” localizado no início de cada composição do veículo e podem ser contempladas na Tabela 1 abaixo:

Tabela 2: Dimensões das composições do modelo 3D do BRT biarticulado

 Composição Principal  Articulado 1 Articulado 2

Comprimento (m) 10,576 8,065 8,065Comprimento do eixo (m) 0 0,16 0,16Posição do eixo de rodas da frente (m) 2,885 0 0Posição do eixo de rodas traseiro (m) 9,085 5,146 5,146Posição da junção traseira (m) 10,235 8 8

5.2 Codificação dos cenários no VISSIMO processo de codificação do estudo no micro-simulador VISSIM foi realizado em etapas. A primeira constituiu-se do desenho do corredor escolhido e foi feita através de links (vias) e conectores (ligações entre vias principais e secundárias e entre vias e baias de parada dos BRTs). Para tal, foi utilizada como background (pano de fundo) uma foto do corredor, gerada por um visualizador de imagem de satélite. Na criação dos links foi definida a quantidade de faixas e utilizada a largura das faixas padrão do modelo, três metros e meio. Quanto aos conectores, foram definidas as faixas que se conectavam entre as vias secundárias e as principais.

Na segunda etapa foram definidas as características do corredor. A primeira característica definida foi a velocidade da via, 60 km/h, inserida de forma indireta através do ajuste das velocidades dos veículos. Em seguida, foram inseridos os veículos nas vias. A distribuição de carros e caminhões seguiu o padrão do VISSIM e definiu-se o volume de carros por hora. Este último parâmetro foi estabelecido como uma das variáveis para determinação dos cenários que foram analisados, portanto a inserção inicial serviu de teste do funcionamento da simulação não cabendo sua inclusão no presente trabalho.

Ainda na segunda etapa, as rotas de decisão dos veículos, ou seja, as possibilidades de caminhos que o condutor pode seguir foram definidas de forma a determinar que 70% dos condutores permaneceriam nas vias principais e 30% seguiriam para as secundárias. Foram inseridos ainda os BRTs e as linhas de transporte público com alocação das paradas das

linhas direta e paradora. O modelo 3D do BRT foi modelado com base em um modelo real de biarticulado que circula no mercado.

Em um próximo passo, nesta mesma etapa, definiu-se as áreas de conflito, áreas onde as decisões dos condutores se sobrepunham necessitando então determinar a preferência de passagem dos veículos. Estas áreas foram então alocadas nos encontros entre vias, nas saídas e nas entradas das baias de parada dos BRTs.

O redutor de velocidade em curvas também foi alocado durante a segunda etapa, definindo para curvas mais acentuadas a redução de 60 km/h para 20 km/h e para as menos acentuadas, 50 km/h. Após esta alocação os semáforos foram então dispostos com tempo de verde de 27 segundos, amarelo 3 e vermelho 30 segundos.

Terminada a caracterização do corredor no VISSIM iniciou-se então a terceira etapa, onde foram definidos os locais dos pontos de coleta de resultados (ao longo dos links) , bem como seus tempos de coleta (a cada 5 minutos), a duração da simulação, 2 horas, e o tamanho dos intervalos das variações de cada variável. Este último dependeu da variável que estava sendo analisada e portanto será abordado mais a frente.

5.2.1 Variáveis e não-variáveisA codificação dos cenários no micro-simulador começou com a escolha dos parâmetros que sofreriam alteração, denominados variáveis e apresentadas abaixo:

Headway do BRT Volume de tráfego Distância entre baias Comprimento das baias

A escolha das variáveis tabeladas acima se justificou através do levantamento bibliográfico apresentado anteriormente, sendo escolhidas aquelas que, aparentemente, exercem influência de forma mais intuitiva ao longo da simulação.

É importante ressaltar ainda que todos os parâmetros que não sofreram variação, denominados não-variáveis, continuaram seguindo o padrão do micro-simulador VISSIM, apresentando portanto, valores referentes ao modelo car following de Wiedemann de 1974 calibrado através de múltiplas medições periódicas realizadas na Universidade Técnica de Karlsruhe, Alemanha. (VISSIM 5.3-04 User Manual, 2010). No total, dez parâmetros não foram variados, de acordo com Yu et al (2006) (em tradução livre dos autores deste trabalho) estes são definidos da seguinte forma:

Waiting Time before Diffusion: Tempo máximo que um veículo pode esperar na posição de parada de emergência enquanto espera por um espaço para trocar de linha, afim de continuar na sua rota. Quando este tempo é alcançado o veículo é retirado da rede e uma mensagem de erro é mostrada Minimum Headway (front/rear): Mínima distância ao veículo da frente que deve estar disponível para uma possível troca de linha em condição de parada do veículo da frente.Maximum Deceleration: O mais rápido que um veículo pode diminuir sua velocidade ou parar.

-1 per Distance: Usado para reduzir a desaceleração máxima através do aumento da distância até a posição de parada de emergência.Accepted Deceleration: Valor aceitável de desaceleração que o veículo pode fazer de forma segura sem correr riscos de colisão.Maximum Look Ahead Distance: Distância máxima que um veículo pode ver adiante afim de reagir a outros veículos a sua frente ou ao seu lado na mesma via. Este valor se refere à observação da habilidade psíquica do humano.Average Standstill Distance: Define a distância média de parada desejada entre carros parados, bem como entre carros e linhas de parada, por exemplo, sinais e regras de preferência.Additive Part of Desired Safety Distance e Multiple Part of Desired Safety Distance: Definido pelo modelo de car following que determina a taxa de fluxo de saturação para o VISSIM. A taxa de fluxo de saturação define o número de veículos que podem fluir livre através do modelo VISSIM durante uma hora.Distance of Standing at 50 km/h: Distância segura entre dois carros paralelos na condição de parada e movimento.

5.2.2 CenáriosAs rodadas de simulação foram feitas variando uma das variáveis enquanto as outras eram mantidas fixas, gerando então 12 cenários descritos abaixo:

Mudando o Headway e mantendo o volume de tráfego com 1200 carros/h, a distância entre baias de 400 metros e comprimento das baias de 20 metros:

1) 60s linha paradora, 120s linha direta

2) 50s linha paradora,100s linha direta

3) 40s linha paradora, 80s linha direta

4) 30s linha paradora, 60s linha direta – situação crítica

Mudando o Volume de Tráfego e mantendo o headway de 60s na linha paradora e 120s na direta, a distância entre baias de 400 metros e o comprimento das baias de 20 metros:

1) 1500 carros/h

2) 1800 carros/h – situação crítica

3) 1350 carros/h

4) 1000 carros/h

Mudando a Distância entre baias e mantendo o headway de 60s na linha paradora e de 120s na direta, o volume de tráfego de 1200 carros/h e o comprimento das baias de 20 metros:

1) 500 metros

2) 300 metros

Mudando o Comprimento entre baias e mantendo o headway de 60s na linha paradora e de 120s na direta, o volume de tráfego de 1200 carros/h e a distância entre baias de 400 metros

1) 25 metros

2) 30 metros

As medições realizadas com as variações dos parâmetros acima foram: velocidade entre baias, velocidade média e comprimento de fila. O último foi medido indiretamente através do tempo perdido para chegar na parada, fornecendo valores mínimos, médios e máximos de comprimento.

6. RESULTADOS E ANÁLISES6.1. Resultados da variação do Headway

Figura 3: Gráfico comparativo das velocidades alcançadas, entre paradas, pelas linhas, no sentido 1, em relação à variação do Headway

O gráfico apresentado acima caracteriza as diferentes velocidades alcançadas entre paradas no sentido 1, ida, de cada linha. É possível visualizar que a partir de um ponto específico ocorre diminuição acentuada das velocidades, demonstrando que, até este ponto, o sistema possui fluidez, não sendo, portanto, viável reduzir o headway para pontos abaixo do crítico. Para a linha paradora o headway crítico, no caso analisado, é de 40 segundos. Para a linha expressa este ponto é o de 80 segundos.

Figura 4: Gráfico comparativo das velocidades alcançadas, entre paradas, pelas linhas, no sentido 2, em relação à variação do Headway

O presente gráfico introduz nova análise acerca da posição relativa da parada em relação ao semáforo, uma vez que no sentido 2, volta, o semáforo localiza-se antes da parada enquanto que no sentido 1, este se localiza após a parada. Desta forma, comparando-se os dois gráficos apresentados até o momento, nota-se que no sentido 2 a curva decresce mais rapidamente devido à maior sensibilidade ao headway, pois há um grande acúmulo de BRTs no pequeno espaço entre o cruzamento e as paradas, dificultando consideravelmente a entrada destes em suas paradas. Este acúmulo se deve ao semáforo, pois este possui tempo de fase de 30 segundos, então como a freqüência de BRTs é elevada, muitas vezes entram dois BRTs da linha paradora no sistema e o semáforo ainda não entrou no tempo de verde, gerando grandes conglomerados.

Figura 5: Gráfico comparativo das velocidades alcançadas pelos BRTs e carros, ao longo de todo trecho, no sentido 1, em relação à variação do Headway

Da mesma forma que a velocidade entre paradas, a velocidade total do percurso também apresenta decréscimo acentuado nos headways de 40 e 80 segundos, porém agora comparando a velocidade dos carros com a do BRT. Pode-se observar que a velocidade dos carros com o aumento dos BRTs no sistema decresce mais rapidamente indicando que é importante analisar o headway crítico a fim de garantir, não só a fluidez do sistema BRT mas também o fluxo mais livre do tráfego.

Figura 6: Gráfico comparativo das velocidades alcançadas pelos BRTs e carros, ao longo de todo trecho, no sentido 2, em relação à variação do Headway

No sentido 2 a velocidade dos BRTs ao longo de todo o trecho apresenta constante decaimento até o headway crítico, enquanto que para o sentido 1, há uniformidade nas velocidades antes deste ponto. Este fenômeno pode ser justificado mais uma vez, pela posição do semáforo, indicando a importância de se sincronizar melhor as fases do mesmo com as freqüências de entrada dos BRTs na rede.

6.2. Resultados da variação do Volume de Tráfego

Figura 7: Gráfico comparativo das velocidades alcançadas pelas linhas, entre paradas, no sentido 1, com relação a variação do volume de tráfego

Figura 8: Gráfico comparativo das velocidades alcançadas pelas linhas, entre paradas, no sentido 2, com relação a variação do volume de tráfego

Observa-se que, assim como no headway, a variação no volume de tráfego influencia na velocidade entre paradas, fazendo com que, para o sentido 1, tal velocidade seja próxima da mínima para ambas as linhas, paradora e expressa. Esta quadro se caracteriza devido ao fato que praticamente todos os BRTs tem o mesmo atraso, gerado pela extensa fila que se forma para o headway de 30 segundos e o volume de tráfego de 1800 veículos/hora. Esta fila, que vai praticamente de uma parada a outra, não ocorre para o sentido 2, pois entre uma parada e outra o trânsito fica mais livre pela ausência de semáforo acumulando carros.

Para o volume de tráfegos, no caso analisado, o ponto crítico é o de 1500 veículos/hora, ou seja, a partir deste ponto o sistema entra em colapso em ambos os sentidos da via.

Figura 9: Gráfico comparativo das velocidades alcançadas pelos BRTs e carros, ao longo de todo trecho, no sentido 1, com relação a variação do volume de tráfego

Figura 10: Gráfico comparativo das velocidades alcançadas pelos BRTs e carros, ao longo de todo trecho, no sentido 2, com relação a variação do volume de tráfego

Observa-se que a amplitude do impacto causado pela variação do volume de tráfego é praticamente a mesma provocada pela variação do headway, indicando a possibilidade de

interdependência entre estes dois parâmetros, o que exigiria um estudo mais aprofundado acerca deste assunto.

6.3. Resultados da variação da Distância entre Paradas

Figura 11: Gráfico comparativo das velocidades máximas alcançadas pelas linhas, no sentido 2, após o semáforo, em relação a variação da distância entre paradas

Figura 12: Gráfico comparativo das velocidades médias alcançadas ao longo de todo o trecho pelos BRTs e carros em ambos os sentidos, em relação a distância entre paradas

A variação na distância entre paradas apresentou, como pode-se verificar acima, pouca influencia nas velocidades, sendo considerado para o presente caso, a variável menos

significante no sistema, influenciando apenas a linha paradora. No sentido 2 este parâmetro exerce maior influencia, pois no sentido 1 mesmo aumentando as distâncias, existem muitas interferências no percurso entre baias, como algumas vias de entrada de carros, além também do fato de, no sentido 2, a distância que a paradora tem para desenvolver velocidade é maior.

6.3. Resultados da variação do Comprimento entre baias

Figura 13: Gráfico comparativo das velocidades alcançadas pelo BRT e pelos carros ao logo de todo trecho no sentido 1, em relação a variação do comprimento das baias

Figura 14: Gráfico comparativo das velocidades alcançadas pelo BRT e pelos carros ao logo de todo trecho no sentido 1, em relação a variação do comprimento das baias

Embora na literatura encontrada o comprimento entre baias seja dito como um importante fator de influência no tráfego, no presente estudo, este se apresentou como pouco significativo. É possível que a influência efetiva seja melhor caracterizada através da configuração direta de estações do BRT no simulador, uma vez que a medida indireta mostrou-se insatisfatória.

7. CONCLUSÃOA implantação de um sistema de transporte baseado na tecnologia BRT envolve diferentes fatores que foram explorados e analisados ao longo do trabalho. Dentre os quatro fatores sob análise, observou-se que o headway e o volume de tráfego, para o caso analisado, foram os parâmetros de maior peso dentro do sistema.

A observação acerca da posição relativa do semáforo em relação às paradas, justificando as diferenças de comportamento do sistema nos diferentes sentidos de operação, levou a busca na literatura sobre relevâncias deste aspecto na rede a fim de se comprovar tal influência. Foram encontradas algumas considerações, que segundo Leite (1990), devem ser observadas: nas vias com semáforos,é importante dimensionar os tempos de verde de forma proporcional ao número de pessoas transportadas e não ao número de veículos; é importante também fazer a sincronização dos semáforos, colocando as paradas de forma alternada (uma antes do semáforo e outra depois). Outro ponto a ser observado é a utilização de semáforos acionados pelos coletivos, através de laço indutivo sob a faixa de ônibus ou por meio de sinal de rádio emitido pelos coletivos e captados por sensores acoplados aos controladores semafóricos para evitar congestionamentos. O uso de pré-sinal nos semáforos para facilitar o movimento de conversão à esquerda dos coletivos e de faixas de retenção colocada mais atrás na via transversal, também é defendido por Leite (1990). Estas últimas medidas podem facilitar as viradas à esquerda dos coletivos, que saem à direita se posicionando a frente dos veículos da via transversal, virando à esquerda quando o semáforo abre para a rua transversal.

7. REFERÊNCIASDREW, D. R., Traffic Flow Theory and Control. New York: McGraw-Hill, 1998;

FERRAZ, Antonio, C.P; TORRES, Isaac, G.E. Transporte Público Urbano. Ed. Rima, São Carlos, SP, 2001;

GIBSON, D., e ROSS, P., Simulation of Traffic in Street Networks.Transportation Engineering, pp. 19-27, Dezembro,1977;

INSTITUTO DE PESQUISAS RODOVIÁRIAS – Manual de estudos de tráfego, Rio de Janeiro, 2006.

JAIME LERNER ARQUITETOS E ASSOCIADOS – Avaliação comparativa das modalidades de transporte público urbano, Curitiba: Associação Nacional das Empresas de Transportes Urbanos (NTU), 2009.

KATES, R., e BOGENBERGER, K, Calibration of the Mesoscopic Highway Simulator Animal: Performance Under Heavy Traffic Conditions. Berlim: 4th ITS World Congress, 1997;

LEITE,José Geraldo, M. Transportes Públicos – Teoria e Prática. DAEP,1990

MINISTÉRIO DAS CIDADES – Manual de BRT - Bus Rapid Transit - Guia de Planejamento, 2008;

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RIBEIRO, Paulo, C.M.; SOUZA, Daniel, L.M. Análise dos impactos causados no tráfego por alterações na rede viária utilizando micro-simulação. Florianópolis: XVIII ANPET – Congresso de Pesquisa e Ensino em Transportes, 2004;

SONG, B., e DELORME, D., Human Driver Models for SmartAHS Based on Cognitive and Control Approaches. Boston : ITSA, 2000;

YU, Liu et al - Calibration of Vissim for Bus Rapid Transit Systems in Beijing Using GPS Data, Journal of Public Transportation, 2006 BRT Special Edition