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UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLNDIA

FACULDADE DE ENGENHARIA CIVIL PROGRAMA DE PS-GRADUAO EM ENGENHARIA CIVIL

No 006

DISSERTAO DE MESTRADO

GERAO E ANLISE DO CENRIO FUTURO COMO UM INSTRUMENTO DO PLANEJAMENTO URBANO E

DE TRANSPORTES

DANIELA CRISTINA SANTOS SIMAMOTO LEMES

UBERLNDIA 28 DE JANEIRO

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UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLNDIA FACULDADE DE ENGENHARIA CIVIL

PROGRAMA DE PS-GRADUAO EM ENGENHARIA CIVIL

Daniela Cristina Santos Simamoto Lemes

GERAO E ANLISE DO CENRIO FUTURO COMO UM INSTRUMENTO DO PLANEJAMENTO URBANO E

DE TRANSPORTES

Dissertao apresentada Faculdade de Engenharia Civil da Universidade

Federal de Uberlndia, como parte dos requisitos para a obteno do

ttulo de Mestre em Engenharia Civil.

Orientador: Prof. Dr. Carlos Alberto Faria

Uberlndia, 28 de Janeiro de 2005.

FICHA CATALOGRFICA

Elaborado pelo Sistema de Bibliotecas da UFU / Setor de Catalogao e Classificao L552g

Lemes, Daniela Cristina Santos Simamoto, 1975- Gerao e anlise do cenrio futuro como um instrumento do plane-jamento urbano e de transportes / Daniela Cristina Santos Simamoto Le-mes. - Uberlndia, 2005.

126f. : il. Orientador: Carlos Alberto Faria.

Dissertao (mestrado) Universidade Federal de Uberlndia, Pro-grama de Ps-Graduao em Engenharia Civil.

Inclui bibliografia. 1. Transporte urbano - Uberlndia (MG) - Teses. 2. Transportes - Pla-nejamento - Uberlndia (MG) -Teses. 3. Solo urbano - Uso - Teses. 4. En- genharia Civil - Teses. I. Faria, Carlos Alberto. II. Universidade Federal de Uberlndia. Programa de Ps-Graduao em Engenharia Civil. III. T-tulo. CDU: 656.121(815.12) (043.3)

UNIVERSIDADE FEDERAL DE UBERLNDIA FACULDADE DE ENGENHARIA CIVIL

PROGRAMA DE PS-GRADUAO EM ENGENHARIA CIVIL

ALUNO: Daniela Cristina Santos Simamoto Lemes

NMERO DE MATRCULA: 5022603

REA DE CONCENTRAO: Engenharia Urbana

LINHA DE PESQUISA: Planejamento de Transportes

Ttulo da Dissertao:

GERAO E ANLISE DO CENRIO FUTURO COMO UM INSTRUMENTO DO

PLANEJAMENTO URBANO E DE TRANSPORTES.

ORIENTADOR: Prof. Dr. Carlos Alberto Faria

A Dissertao foi aprovada em sesso pblica, realizada na sala de reunies do Programa

de Mestrado da FECIV, do Campus Santa Mnica, em 28 de janeiro de 2005, s 17:30

horas, com a seguinte Banca Examinadora:

_______________________________________________________

Professor Orientador Dr. Carlos Alberto Faria - UFU

_______________________________________________________

Professora Dra. Ilce de Oliveira Campos - UFU

_______________________________________________________

Professor Dr. Eiji Kawamoto - USP

Uberlndia, 28 de Janeiro de 2005.

A Deus, meu esposo Ernane, meu filho Giovane e meus pais, pelo

amor e carinho que me fazem seguir em frente...

AAGGRRAADDEECCIIMMEENNTTOOSS

Agradeo primeiramente a Deus, pelo Dom da vida, pela sade fsica e mental e por

colocar anjos ao nosso lado. Agradeo a Ele pelo maior presente recebido durante este

mestrado, a graa da maternidade e pela concluso deste trabalho.

Ao meu esposo Ernane e ao meu filhinho Giovane, pela compreenso nos momentos de

ausncia, pelo amor e pela fora.

Aos meus pais Paulo e Ftima, e irmos Paulo Jr. e Camila, pelo amor, apoio e

tranqilidade que me ofereceram, ao cuidarem do meu filho, para que eu pudesse concluir

este trabalho.

Ao meu orientador, Carlos Alberto Faria, pelas idias e empenho no desenvolvimento

desta dissertao, pela amizade e confiana.

Ao coordenador do curso de ps-graduao, Jesiel Cunha, e a Sueli, pela ajuda e

motivao.

Aos colegas, pela ajuda e companheirismo. Ao Eduardo, Camila e Luana que enveredaram,

junto comigo, a desvendar as ferramentas do TransCAD.

A professora Dra. Ilce de Oliveira Campos (FECIV) e ao professor Dr. Kleber Carlos

Ribeiro Pinto (FAGEN) pelas contribuio feitas a este trabalho na etapa de qualificao.

Universidade Federal de Uberlndia e Faculdade de Engenharia Civil, que forneceram

o apoio necessrio realizao da pesquisa.

CAPES, pelo apoio financeiro.

Lemes, D.C.S.S. Gerao e Anlises do Cenrio Futuro como um Instrumento do

Planejamento Urbano e de Transportes. 126 p. Dissertao de Mestrado, Faculdade de

Engenharia Civil, Universidade Federal de Uberlndia, 2005.

RREESSUUMMOO Neste trabalho foi feito o diagnstico e modelagem do cenrio atual do uso e ocupao do

solo e do sistema de transportes pblicos em Uberlndia. As variveis scio-econmicas e

do transporte pblico operado por nibus juntamente com as diretrizes estabelecidas no

atual Plano Diretor, possibilitaram a previso de um cenrio futuro para o ano de 2020.

Para a configurao e anlises dos cenrios atual e futuro, foi utilizado o programa de

informao geogrfica especfico para transportes, o TransCAD, que auxiliou no processo

de previso e anlises da demanda futura atravs das ferramentas especficas relacionadas

ao modelo convencional de 4 etapas, tais como a gerao e distribuio de viagens, e de

alocao do trfego. Foram elaborados vrios mapas temticos que possibilitaram uma

melhor compreenso dos cenrios. As anlises de desempenho dos fluxos do transporte

pblico por nibus foram realizadas em quatro principais cruzamentos da rede viria

principal baseados no nmero de viagens dirias nos cenrios atual e futuro. Como

concluso principal, o aumento no nmero de viagens futuras bastante considervel,

comprometendo a mobilidade na rede viria por serem estes locais estratgicos. Desta

forma, necessita-se de modificaes no sistema de transportes pblicos por nibus e/ou no

uso do solo considerando metas intermedirias ao perodo de tempo deste estudo de forma

a garantir melhoria nos servios oferecidos e na qualidade de vida da populao.

Palavras-chave: Uso do solo, Modelos de Transportes, SIG-T, Gerao de Cenrios.

Lemes, D.C.S.S. Generation and Analysis of Future Scenario as a tool of Urban and Transportation Planning.

126 pp. MSc Dissertation, College of Civil Engineering, Federal University of Uberlndia, 2005.

AABBSSTTRRAACCTT In this paper was done a diagnostic and modelling of current scenario of land use and

transportation system of Uberlndia. The socioeconomic and transyt variables together the

City Master Plan skills was the input to forecast the future scenario in 2020. To configure

and analyse the future and actual scenario was used a specific geografic information

system software (TransCAD) that helps to demand forecating by procedures related to 4

steps conventional transportation modelling such as generation and distribution trips, and

traffic assignment. There were generated several tematic maps to better undestanding the

scenarios. The analysis of flow performances were done in four important intersections of

urban main network based on the number of transyt trips in both actual and future

scenarios. As main conclusions, the increment of the number of transyt trips is quite

significant in these strategic intersetions can reduce the global mobility in the network.

However, in some transyt route and/or land use improvements considering medium gools

in the service life can do something better in the level of services and the quality of

populations life.

Keywords: Land use, Transportation modelling, GIS, Future scenario

SSIIGGLLAASS

E.E.U - Eixo de Estruturao Urbana

FECIV - Faculdade de Engenharia Civil

IBGE - Instituto Brasileiro de Geografia e Estatstica

IE - Instituto de Economia

NTU - Associao Nacional das Empresas de Transportes Urbanos

O/D - Origem/ Destino

PMU - Prefeitura Municipal de Uberlndia

SETTRAN - Secretaria de Trnsito e Transportes de Uberlndia

SIG - Sistema de Informao Geogrfica

SIG-T - Sistema de Informao Geogrfica especfico para Transportes

SIT - Sistema Integrado de Transportes

TSIS - Traffic Simulator Integrated System

UFU - Universidade Federal de Uberlndia

ZT - Zonas de Trfego

SSUUMMRRIIOO

1. INTRODUO ................................................................................................ 011.1. Motivao e Justificativa ................................................................................. 011.2. Objetivos .......................................................................................................... 031.3. Organizao do Trabalho ................................................................................. 052. PLANEJAMENTO DOS TRANSPORTES URBANOS .............................. 062.1. Objetivo do Planejamento dos Transportes Urbanos ...................................... 062.1.1. Dados em Planejamento dos Transportes ..................................................... 112.2. Modelos de Previso de Demanda ................................................................... 132.2.1. Modelo Convencional de Planejamento de Transportes de 4 Etapas ........... 152.2.1.1. Gerao de Viagens ................................................................................... 172.2.1.2. Distribuio de Viagens ............................................................................. 172.2.1.3. Diviso Modal ........................................................................................... 222.2.1.4. Alocao do Trfego ................................................................................. 232.3. Calibrao dos Modelos .................................................................................. 252.3.1. Regresso Linear Simples ............................................................................ 262.3.2. Regresso Linear Mltipla ............................................................................ 282.4. Sistemas de Informaes Geogrficas ............................................................. 292.4.1. A utilizao dos SIGs em Transportes no Brasil ......................................... 302.4.2. Dados em Geoprocessamento ....................................................................... 332.4.3. Representaes Numricas de Mapas ........................................................... 362.4.4. Potencialidades dos SIGs .............................................................................. 373. ESTUDO DE CASO ......................................................................................... 423.1. Caracterizao do Crescimento observado em Uberlndia ............................. 423.2. O Plano Diretor Atual (1991-2006) ................................................................. 473.3. Configurao do Banco de Dados ................................................................... 513.3.1. Diagnstico do Cenrio Atual 2002 .......................................................... 513.3.1.1. Pesquisa Origem Destino ........................................................................... 523.3.1.2. Dados Scio-econmicos .......................................................................... 553.3.2. Previso do Cenrio Futuro 2020 .............................................................. 64

3.3.2.1. Projeo dos dados scio-econmicos ...................................................... 663.3.2.2. Distribuio dos dados scio-econmicos por zonas ............................... 683.3.2.3. Previso de Viagens Dirias no Transporte por nibus ........................... 753.4. Aplicaes do SIG-T na Composio e Anlise dos Cenrios ........................ 773.4.1. Produo do Mapa Georeferenciado ............................................................ 783.4.2. Gerao de Viagens / Cenrio Futuro 2020 ............................................... 843.4.3. Distribuio de Viagens / Cenrio Futuro 2020 ........................................ 893.4.4. Alocao do Trfego .................................................................................... 903.5. Anlise dos Resultados .................................................................................... 1014. CONCLUSES E RECOMENDAES ...................................................... 108ANEXOS ............................................................................................................... 111Anexo 1 ................................................................................................................... 112Anexo 2 ................................................................................................................... 113Anexo 3 ................................................................................................................... 114Anexo 4 ................................................................................................................... 115Anexo 5 ................................................................................................................... 116Anexo 6 ................................................................................................................... 117Anexo 7 ................................................................................................................... 119Anexo 8 ................................................................................................................... 120Anexo 9 ................................................................................................................... 121Anexo 10 ................................................................................................................. 122REFERNCIAS BIBLIOGRFICAS ............................................................... 123

Gerao e Anlise do Cenrio Futuro como um Instrumento do Planejamento Urbano e de Transportes.

LLIISSTTAA DDEE FFIIGGUURRAASS

Figura 2.1: Fases do Planejamento e Monitoramento.................................................. 08

Figura 2.2: Interao entre os diversos nveis de Planejamento, Governo e a

Comunidade...................................................................................................................

09

Figura 2.3: Componentes da rea de Estudo nos Planos de Transportes.................... 12

Figura 2.4: Volume de demanda visualizado atravs das Linhas de Desejo............ 13

Figura 2.5: Modelo Convencional de Planejamento de Transportes de 4 Etapas........ 15

Figura 2.6: Mapas Cadastrais ....................................................................................... 35

Figura 2.7 : Exemplo de um grafo ................................................................................ 36

Figura 2.8: Representaes Vetoriais e Matriciais de Mapas........................................ 37

Figura 2.9: SIGs: produo de mapas, combinao de vrias camadas, consulta

espacial.......................................................................................................................... 39

Figura 3.1: Desenvolvimento urbano Uberlndia/1940.............................................. 43

Figura 3.2: Regio Central de Uberlndia/ dcada de 90.............................................. 45

Figura 3.3: Expanso da Mancha Urbana em Uberlndia............................................. 46

Figura 3.4: Eixos de Estruturao Urbana/ Plano Diretor (1991-2006)........................ 47

Figura 3.5: Direcionamento da Expanso Urbana/ Plano Diretor (1991-2006) ........... 48

Figura 3.6: Eixo de pedestres/ Plano Diretor (1991-2006)............................................ 49

Figura 3.7: Localizao dos Terminais do SIT/ Plano Diretor (1991 2006).............. 50

Figura 3.8: Mapa temtico Densidade populacional Cenrio Atual 2002............ 57

Figura 3.9: Classificao das 51 zonas em Industriais, Comerciais/Servios e Residenciais................................................................................................................... 60

Figura 3.10: Localizao das Escolas Estaduais............................................................ 62

Figura 3.11: As cinco macro regies da cidade e suas respectivas zonas..................... 71

Figura 3.12: Faixas de fatores de Crescimento.............................................................. 73

Figura 3.13: Mapa-base incorporado ao TransCAD...................................................... 79

Figura 3.14: Camada com o zoneamento proposto....................................................... 79

Figura 3.15: Exemplo do banco de dados do programa TransCAD.............................. 80

Figura 3.16: Camada composta pela rede viria............................................................ 81

108


Figura 3.17: Centrides................................................................................................. 82

Figura 3.18: Exemplo de um centride e seus arcos especiais...................................... 83

Figura 3.19: Balanceamento dos modelos de gerao de viagens................................. 87

Figura 3.20: Fluxo no Transporte Pblico por nibus/ Cenrio Atual 2002............. 91

Figura 3.21: Fluxo no Transporte Pblico por nibus/ Cenrio Futuro 2020............ 92

Figura 3.22: Localizao dos Cruzamentos................................................................... 93

Figura 3.23: Cruzamento 1 / Cenrio Atual 2002....................................................... 94

Figura 3.24: Cruzamento 1 / Cenrio Futuro 2020..................................................... 94

Figura 3.25: Cruzamento 1 Comparao dos fluxos dos Cenrios............................. 95



Figura 3.28: Cruzamento 2 Comparao dos fluxos dos Cenrios ............................ 97







Figura 3.35: Densidade populacional / Cenrio Atual 2002....................................... 102

Figura 3.36: Densidade populacional / Cenrio Futuro 2020..................................... 102

Figura 3.37: Viagens atradas / Cenrios Atual 2002 e Futuro 2020....................... 104

Figura 3.38: Viagens produzidas / Cenrios Atual 2002 e Futuro 2020................. 105

Figura 3.39: Total de empregos / Cenrios Atual 2002 e Futuro 2020................... 105

109


LLIISSTTAA DDEE TTAABBEELLAASS

Tabela 3.1: Reagrupamento da cidade em 51 zonas e respectivos bairros................... 53 Tabela 3.2: Viagens Dirias no Transporte por nibus / Cenrio Atual 2002.......... 54 Tabela 3.3: Populao, rea e Densidade Populacional / Cenrio Atual 2002........ 56 Tabela 3.4: Empregos por Setores da Economia / Cenrio Atual 2002.................... 58 Tabela 3.5: Distribuio dos Empregos Pesquisa de Campo.................................... 58 Tabela 3.6: Pesquisa de Campo: principais empresas, setor, zona e nmero de

empregados.................................................................................................................... 59 Tabela 3.7: Fatores a serem multiplicados pela populao de cada zona..................... 60 Tabela 3.8: Empregos por Zona / Cenrio Atual 2002.............................................. 61 Tabela 3.9: Escolas Estaduais / Cenrio Atual 2002.................................................. 63 Tabela 3.10: Dados Coletados sobre a cidade de Uberlndia....................................... 64 Tabela 3.11: Densidades Demogrficas na cidade de So Paulo.................................. 69 Tabela 3.12: Fatores de Crescimento, Populao e Densidade populacional 2020... 72 Tabela 3.13: Distribuio dos Empregos / Cenrio Futuro 2020............................... 74 Tabela 3.14: Viagens dirias de passageiros de nibus entre 1988 e 2002................... 75 Tabela 3.15: Variveis scio-econmicas e do sistema de transportes......................... 76 Tabela 3.16: Gerao de Viagens/ Cenrio Futuro 2020........................................... 88 Tabela 3.17: Zonas que mais atraem viagens / Cenrio Futuro 2020....................... 103 Tabela 3.18: Zonas que mais produzem viagens / Cenrio Futuro 2020.................. 104

110


LLIISSTTAA DDEE QQUUAADDRROOSS EE GGRRFFIICCOOSS

Quadro 2.1: Modelo Convencional de Planejamento de Transportes de 4 Etapas....... 16 Quadro 2.2: Exemplos de Anlises Espaciais............................................................... 29 Quadro 2.3: Exemplos de Funes Tpicas realizadas por SIGs em prefeituras........... 40 Quadro 3.1: Anlise de Regresso Linear: Previso da Populao / Cenrio Futuro... 67 Quadro 3.2: Anlise de Regresso Linear: Previso dos Empregos / Cenrio Futuro.. 67 Quadro 3.3: Anlise de Regresso Linear:

Previso das viagens dirias de passageiros de nibus/ Cenrio Futuro....................... 76 Quadro 3.4: Matriz de Correlao: Modelos de Gerao de Viagens /Cenrio Futuro 84

Quadro 3.5: Anlise de Regresso linear Modelos de Gerao de Viagens ............. 85

Grfico 3.1: Curvas das variveis apresentadas na tabela 3.10..................................... 65 Grfico 3.2: Comparao entre as Viagens Produzidas Observadas e Estimadas........ 86 Grfico 3.3: Comparao entre as Viagens Atradas Observadas e Estimadas............ 86

111


CCAAPPTTUULLOO 11

IINNTTRROODDUUOO 1.1. MOTIVAO E JUSTIFICATIVA

grande a diversidade de problemas que as cidades brasileiras de porte mdio vm

enfrentando nas ltimas dcadas. Percebe-se que o crescimento rpido e desordenado

destas cidades leva a populao de baixa renda a viver cada vez mais nas periferias,

aumentando assim, a necessidade de locomoo, realizada principalmente por meio de

transportes pblicos, em especial o transporte por nibus. Problemas como: rpidas

mudanas na urbanizao; vazios urbanos provenientes, em sua maioria, de especulao

imobiliria; congestionamentos; poluio; escassez de transportes pblicos de qualidade e

em quantidade suficiente para atender a alta demanda; baixa renda dos usurios; entre

outros; so gerados e/ou agravados pela ineficcia (ou mesmo inexistncia) de um

planejamento urbano e de transportes integrados.

Para que se tenha um planejamento efetivo dos Sistemas de Transportes, deve-se

diagnosticar o uso atual do solo e realizar projees para saber qual o comportamento da

demanda futura, qual o padro dos fluxos interzonais (viagens de pessoas e veculos) em

um ano-horizonte. Desta forma, direciona-se o crescimento e desenvolvimento da cidade

baseando-se em diretrizes estabelecidas pelos Planos Diretores, estudos e pesquisas, e

avalia-se alternativas de investimentos nos Sistemas de Transportes, sejam na malha viria

ou na rota dos veculos, de forma a atender com qualidade a demanda futura.

Observa-se ento, que o volume de dados envolvidos no planejamento muito grande, o

que dificulta os procedimentos de armazenamento, manipulao e anlise. Torna-se

1


necessrio a utilizao de modelos que facilitem estas tarefas, que englobem todos os

fatores intervenientes e que produzam resultados com maior preciso, qualidade e rapidez.

Em resposta a estas necessidades, os planejadores brasileiros passaram a contar, a partir da

dcada de 90, com os Sistemas de Informaes Geogrficas (SIGs) que integram os

modelos de transportes e tecnologias. Criou-se, inclusive, uma nomenclatura para designar

a adaptao e adoo da tecnologia SIG para propsitos especficos em transportes: SIG-T

(NCHRP,1993). Um exemplo de SIG-T o programa TransCAD, produzido pela Caliper

Corporation, que realiza tarefas como: anlise de redes virias; roteirizao e logstica;

planejamento de transportes e modelos de previso de demanda (gerao e distribuio de

viagens, diviso modal e alocao do trfego); regionalizao e localizao de instalaes.

A cidade de Uberlndia, localizada no Tringulo Mineiro, considerada um centro

predominantemente urbano, com 532.561 habitantes (ano de 2002) de acordo com a

Prefeitura Municipal de Uberlndia (PMU). Esta cidade, segundo Soares (1995),

apresentou um intenso crescimento urbano a partir da dcada de 30, com grande

interferncia das empresas imobilirias e da elite local na produo do espao urbano.

Assim como em outras cidades brasileiras de porte mdio, os problemas de infra-estrutura

e de transportes de Uberlndia agravaram-se ao longo do tempo, fazendo-se necessrio a

realizao de planejamentos integrados e com objetivos de curto, mdio e longo prazo.

Segundo Campos Filho (1992), a implantao e operao dos Sistemas de Transportes

Coletivos hoje um dos grandes problemas urbanos do pas. Desta forma, o presente

trabalho apresenta um estudo do Sistema de Transportes Pblicos da cidade de Uberlndia,

propondo um possvel cenrio do comportamento das viagens dirias no transporte por

nibus para o ano-horizonte de 2020, planejado mediante diretrizes do Plano Diretor atual

do municpio, anlises de dados scio-econmicos e do Sistema de Transportes,

procedimentos estatsticos e modelos de previso de demanda (gerao e distribuio de

viagens dirias no transporte por nibus e alocao de trfego). Utilizou-se o SIG-T

TransCAD 4.5 para o armazenamento, anlise, modelagem e visualizao dos dados. O

nico modal estudado foi o nibus, visto que a cidade no possui outras alternativas de

transportes pblicos como o metr e o trolebus.

2


1.2. OBJETIVOS

Este trabalho teve como objetivo principal gerar um cenrio futuro que retratasse o uso e

ocupao do solo urbano e a demanda por transportes pblicos (viagens atradas e

produzidas dirias no transporte por nibus ao longo da rede viria utilizada por este

modal) para a cidade de Uberlndia, tendo 2020 como o ano-horizonte.

Foram objetivos especficos deste estudo:

a) Realizar um diagnstico do cenrio atual do uso e ocupao do solo urbano e do

Sistema de Transportes Pblicos da cidade:

Dividir a cidade de Uberlndia em 51 zonas, compostas por um ou mais bairros;

Coletar dados scio-econmicos (Populao, Empregos, reas das Zonas,

Densidade e Escolas Estaduais) e dos Transportes (Pesquisa Origem/Destino e

Rede Viria) para o ano de 2002. Para uma melhor compreenso do cenrio, a

coleta de um universo maior de variveis como renda, escolas municipais,

universidades, entre outras, faz-se necessria, porm para este estudo no obteve-se

informaes sobre as mesmas agregadas por ano e/ou por zonas;

Reorganizar a matriz O/D diria referente ao modal nibus (parte integrante da

Pesquisa O/D realizada em 2002), que apresenta as viagens interzonais de

passageiros para as 51 zonas deste estudo. Este procedimento deve-se ao fato da

pesquisa O/D trabalhar com a cidade de Uberlndia subdividida em 65 zonas;

Ajustar proporcionalmente os valores da nova matriz O/D diria de nibus (51

zonas) para que o total de viagens atradas e produzidas seja de 163.357 viagens, de

acordo com os dados da Secretaria de Trnsito e Transportes (SETTRAN) do

municpio para o ano de 2002;

Ajustar proporcionalmente, para o ano de 2002, os dados da PMU (2000) de

populao urbana agregados por zona. Para as zonas que a PMU no traz

informaes sobre a populao, utilizar valores da Pesquisa O/D;

Realizar tratamentos matemticos para desagregar os empregos do ano de 2002 nas

respectivas zonas, visto que os dados coletados estavam agregados por ano e por

3


setores da economia (agropecuria, construo civil, comrcio, servios e

indstria).

b) Gerar um cenrio futuro do Sistema de Transportes Pblicos para a cidade de

Uberlndia:

Escolher o ano-horizonte do estudo;

Estimar a populao e os empregos para o ano-horizonte;

Realizar procedimentos matemticos para distribuir a populao e os empregos

futuros nas respectivas zonas;

Identificar as variveis scio-econmicas, de uso e ocupao do solo e de demanda

de transportes, adequadas para a calibrao dos modelos de previso de demanda

para o ano de 2020;

Calibrar os modelos de previso de demanda por transporte pblico com base nas

variveis scio-econmicas, de uso do solo e de demanda;

Realizar a distribuio de viagens dirias no transporte por nibus para o ano de

2020, utilizando-se o Mtodo de Fratar;

Associar os procedimentos acima ao SIG-T TransCAD 4.5, para o tratamento e

visualizao dos dados;

Realizar a alocao do trfego para o cenrio atual 2002 e para o cenrio futuro

2020 (viagens dirias no transporte por nibus) utilizando-se ferramentas

especficas do programa TransCAD. O mtodo escolhido para alocao do trfego

foi o Tudo-ou-Nada.

c) Conhecendo a alocao do trfego para o cenrio atual 2002 e cenrio futuro 2020,

observar os estrangulamentos na rede viria e analisar o comportamento dos fluxos de

viagens dirias no transporte por nibus, em especial, em quatro cruzamentos que

atualmente tm condies crticas de fluxos:

Av. Rondon Pacheco com Av. Joo Naves de vila (Cruzamento 1);

4


Av. Rondon Pacheco com Av. Segismundo Pereira (Cruzamento 2);

Av. Getlio Vargas com Av. Marcus de Freitas Costa (Cruzamento 3);

Av. Rondon Pacheco com Av. Nicomedes Alves dos Santos (Cruzamento 4).

d) Analisar e comparar os cenrios atual (ano de 2002) e futuro (ano de 2020);

e) Propor aes preventivas que otimizem a distribuio dos fluxos na rede viria.

1.3. ORGANIZAO DO TRABALHO

O presente trabalho consta de quatro captulos. Aps este captulo introdutrio, o Captulo

2 trata da reviso bibliogrfica sobre o Planejamento de Transportes Urbanos, onde

inicialmente apresenta-se os objetivos da realizao deste planejamento e os dados

necessrios para anlise. Descreve-se tambm, a modelagem em transportes, em especial, o

modelo convencional de Planejamento de Transportes de 4 Etapas e os mtodos de

calibrao dos modelos. O Captulo 2 trata ainda, da reviso bibliogrfica sobre os

Sistemas de Informao Geogrfica (SIGs), instrumento computacional de recente

utilizao no Planejamento dos Sistemas de Transportes. Apresenta-se definies, dados

necessrios, utilizao e potencialidades do SIG.

O Captulo 3 trata do Estudo de Caso, onde apresenta-se caractersticas do crescimento

observado na cidade de Uberlndia; o Plano Diretor atual (1991-2006); a configurao do

banco de dados para o diagnstico do cenrio atual 2002 de uso e ocupao do solo

urbano e da demanda por transportes pblicos; a previso do cenrio futuro 2020 e a

aplicao do SIG-T TransCAD na composio e anlise dos cenrios, onde so utilizadas

as ferramentas do programa para a previso da demanda futura (efetuando-se as etapas de

gerao e distribuio de viagens e alocao do trfego) e para a produo de mapas

temticos. Na etapa de alocao do trfego, analisa-se os fluxos em quatro dos principais

cruzamentos da cidade, comparando os valores obtidos nos cenrios atual 2002 e futuro

2020. Ao final deste Captulo, so apresentados os resultados deste estudo.

Por fim, o Captulo 4 apresenta as concluses e recomendaes para trabalhos futuros.

5


CCAAPPTTUULLOO 22

PPLLAANNEEJJAAMMEENNTTOO DDOOSS TTRRAANNSSPPOORRTTEESS UURRBBAANNOOSS Este captulo apresenta uma breve reviso bibliogrfica sobre o Planejamento de Transportes Urbanos e os

Sistemas de Informaes Geogrficas (SIGs). So apresentados os objetivos da realizao deste

planejamento, os dados necessrios para anlise, a modelagem em transportes, em especial, o modelo

convencional de Planejamento de Transportes de 4 Etapas, os mtodos de calibrao dos modelos e os

instrumentos computacionais de recente utilizao no Planejamento dos Sistemas de Transportes contendo

definies, tipos de dados necessrios, utilizao e potencialidades dos SIGs .

2.1. OBJETIVOS DO PLANEJAMENTO DOS TRANSPORTES URBANOS

Barreto (1995) considera complexo o processo de planejamento devido aos sistemas e

mecanismos envolvidos: atuando em um horizonte futuro, o planejamento um processo

dinmico, necessitando de permanente reviso, correo de rumo e, mesmo aps a

concretizao dos objetivos, exige um repensar constante.

Lobo (1999) tambm compartilha a idia de complexidade do planejamento e apresenta

trs vertentes fundamentais que coexistem em interao dinmica: a decisional (que trata

da identificao de estudos tcnicos, da definio de polticas relevantes, da articulao de

objetivos, da formulao e seleo de alternativas), a tcnica (relativa a coleta de dados,

inventrios, avaliaes, anlises de engenharia) e a de desenho de imagem ou de projeto

(que trata das caractersticas das infra-estruturas que sero construdas ou alteradas em

resultado das decises tomadas).

A seguinte definio para o Planejamento de Transportes de uma cidade ou regio

apresentada por Lopes Filho (2003):

6


O Planejamento de Transportes visa estimar o padro dos fluxos interzonais

(viagens de pessoas e veculos) na rea de estudo, num determinado horizonte de

projeto, a fim de avaliar alternativas de investimento no Sistema de Transportes

Pblicos e na malha viria, de forma a atender a demanda futura de forma

satisfatria.

As fases do processo de planejamento, segundo Lobo (1999), dependem da abordagem

metodolgica que melhor responde ao sistema de deciso e de planejamento que

caracteriza culturalmente uma sociedade.

Para Bruton (1979), as principais fases do processo de Planejamento dos Transportes so:

1. Formulao explcita de metas e objetivos;

2. Coleta de dados sobre o uso do solo, populao, condies econmicas e padres de

viagens para a situao atual;

3. Estabelecimento de relaes quantificveis entre os movimentos e o uso do solo,

populao e fatores econmicos existentes atualmente;

4. Previso de uso do solo, populao e fatores econmicos para o ano-horizonte do

estudo e o desenvolvimento de plano(s) de uso do solo;

5. Previso das origens, destinos e distribuio das demandas futuras por movimentos,

usando as relaes estabelecidas para a situao atual e o uso do solo, populao e

fatores econmicos previstos;

6. Previso dos movimentos provveis de pessoas a serem realizados pelos diferentes

modos de viagens no ano-horizonte;

7. Atribuio das viagens previstas aos sistemas alternativos de redes virias coordenadas

de transportes;

8. Avaliao da eficincia e da viabilidade econmica e tambm de custos e benefcios,

das redes alternativas de transportes;

9. Seleo e implementao das redes de transportes mais apropriadas.

7


Ortzar e Willumsen (1990) tambm descrevem as fases do planejamento e acrescentam

uma etapa que julgam ser de grande importncia: o monitoramento (Figura 2.1). Um bom

sistema de monitoramento deve prover de idias, a equipe de planejadores, de como

melhorar e modificar os modelos.

Figura 2.1 Fases do Planejamento e Monitoramento.

Fonte: Adaptado de ORTZAR E WILLUMSEN, 1990, p. 27.

Para Ortzar e Willumsen (1990), a previso futura da demanda o elemento crucial para

a maioria dos estudos de Planejamento de Transportes. Esta demanda varia de acordo com

a hora do dia, com o dia da semana, com o propsito das viagens, entre outros. Segundo

Mello (1975), as formas de uso e ocupao do solo podem interferir, qualitativamente e

quantitativamente nesta demanda (MELLO, 1975, p.7).

Segundo a ANTP Associao Nacional dos Transportes Pblicos (2004), alteraes no

uso do solo geram novas demandas de transportes e trnsito; a criao de novos Sistemas

de Transportes gera por sua vez alteraes no uso do solo; a mudana nas condies do

trnsito tambm pode gerar mudanas no uso do solo e nas condies dos transportes

pblicos.

8


Sendo assim, os municpios devem ter controle efetivo sobre o seu desenvolvimento fsico-

territorial, o que implica em ter instrumentos legais de organizao do uso e da ocupao

do seu solo. Isto pode ser conseguido pela formao de recursos humanos adequados e pela

promulgao de normas legais pertinentes a estes controles, principalmente os planos

diretores e as leis de zoneamento.

Sobre a influncia do uso e ocupao do solo urbano nos Sistemas de Transportes

Hutchinson (1979) cita:

Os Sistemas de Transportes Urbanos podem ser encarados como uma resposta s

foras sociais e econmicas que existem nas reas urbanas. Este meio ambiente

urbano influenciado pelas caractersticas dos Sistemas de Transportes. Diferentes

tendncias de desenvolvimento de solo resultam em diferentes demandas de

Transportes e exigem diferentes Sistemas de Transportes para servi-las. O tipo do

Sistema de Transportes utilizado tambm influencia o modelo de desenvolvimento

do solo.

Ferreira (1994) afirma que os problemas relativos aos transportes urbanos no so

detectados apenas nos estudos acadmicos e tcnicos, mas tambm sentidos por toda a

populao. Um planejamento no estruturado, acarreta impactos negativos em toda

estrutura urbana.

Portanto, o Planejamento de Transportes Urbanos um processo contnuo, envolvendo

uma interao entre governo e comunidade urbana nos vrios nveis de planejamento. So

eles: Planejamento Regional, Estratgico Urbano, Planejamento dos Sistemas de

Transportes e Planejamento Funcional (Figura 2.2).

Figura 2.2 Interao entre os diversos nveis de Planejamento, Governo e a Comunidade.

Fonte: HUTCHINSON, 1979, p. 307.

9


Os estudos do Planejamento Regional devem ter um perodo de horizonte de 20 a 50 anos

e enfatizam principalmente a tendncia geral de urbanizao e seu impacto sobre o meio

ambiente, explorando tambm as implicaes a longo prazo do crescimento das riquezas,

de tendncias sociais e de variaes tecnolgicas.

No Planejamento Estratgico Urbano o principal objetivo especificar conceitos

alternativos de desenvolvimento urbano, com detalhes suficientes para permitir que suas

implicaes sobre transportes e servios sejam examinadas. Avaliam-se alternativas de

escolhas para a cidade em estudo. Estas alternativas devem ser analisadas at que se

consiga que as demandas de viagens e outros servios possam ser satisfeitos por sistemas

viveis.

Hutchinson (1979) apresenta os seguintes objetivos tpicos para este nvel de

planejamento:

minimizar os impactos adversos do desenvolvimento futuro sobre a rea urbana

existente;

minimizar os efeitos prejudiciais do desenvolvimento futuro sobre o meio ambiente

natural (poluio de rios, destruio das caractersticas da paisagem natural, etc.);

assegurar que o emprego bsico esteja devidamente localizado ao longo da rea

urbana, a fim de se obter compatibilidade entre emprego e domiclio;

assegurar que um sistema vivel de centros de empregos que atendem a populao

se desenvolva em compatibilidade com a distribuio da populao;

assegurar que o desenvolvimento futuro possa ser atendido adequada e

economicamente.

O Planejamento de Sistemas de Transportes normalmente desenvolvido para um perodo

de 20 anos, sendo atualizado e/ou revisto em intervalos de cinco anos. Obtm-se, neste

nvel de planejamento, um Plano de Transportes que mostra as localizaes e a capacidade

da rede viria principal e da rede de Transportes Pblicos.

No nvel de Planejamento Funcional visa-se dividir o Sistema de Transportes em uma

srie de projetos, desenvolver o planejamento detalhado e suas realizaes.

10


2.1.1. Dados necessrios ao Planejamento dos Transportes

Para o Planejamento dos Sistemas de Transportes so necessrias informaes a respeito

deste sistema (rede viria, demanda por viagens atradas e produzidas, pesquisa O/D,

frota), coleta de variveis scio-econmicas (populao, densidade populacional, renda,

empregos, escolas, dentre outras) e estudos ou legislao sobre o uso e ocupao do solo

no municpio (Plano Diretor, Leis de Zoneamento).

Os dados coletados auxiliam na anlise dos Sistemas de Transportes e na formulao de

modelos matemticos que permitem prever o comportamento futuro da demanda por

transportes (MELLO, 1975, p.46). Assim, se torna possvel programar/planejar o

desenvolvimento do Sistema de Transportes, bem como o crescimento da cidade.

As Pesquisas de Origem e Destino (Pesquisas O/D) so riqussimas fontes de informao

para o Planejamento dos Transportes. So as pesquisas de demanda realizadas no prprio

local, objeto do planejamento. Estas pesquisas podem ser realizadas de vrias maneiras,

visando sempre coletar dados que possibilitem a planificao dos Sistemas de Transportes.

As Pesquisas Domiciliares e as Pesquisas nas Vias so, de acordo com Mello (1975), os

tipos mais usuais de Pesquisa O/D, e visam determinao dos pontos iniciais e finais dos

deslocamentos e a obteno de informaes sobre os motivos das viagens (emprego, laser,

compras), horrios das viagens, nmero de veculos particulares, uso de transporte pblico,

nmero de moradores, renda mdia, entre outras.

Os Planos de Transportes para zonas urbanas devem definir uma rea na qual sero

coletadas as informaes necessrias elaborao dos projetos. A fronteira que separa esta

rea das demais denominada Cordo Externo ou Linha de Contorno. A rea interna,

delimitada por esta linha dever ser subdividida em reas menores, chamadas de Zonas de

Trfego. Cada zona possui um centro de gravidade denominado Centride, no qual est

concentrada a maior parte das atividades realizadas na zona (Figura 2.3).

11


Figura 2.3 Componentes da rea de Estudo nos Planos de Transportes.

Fonte: Adaptado de ARY ,2002.

Segundo Mello (1981), no existe uma regra fixa para estabelecer o nmero ou o tamanho

das Zonas de Trfego (ZTs). Isto depender, dentre outros fatores, da densidade

populacional, concentrao de atividades, das caractersticas de atrao e produo de

viagens e do volume de demanda existente.

Normalmente, as Zonas de Trfego em reas urbanas so constitudas por um bairro ou

agrupamento de bairros com caractersticas econmicas ou sociais semelhantes,

possibilitando a coleta de um nmero homogneo de informaes. A medida que as ZTs

vo se afastando da rea central e se aproximando da Linha de Contorno, tendem a

apresentar maiores dimenses do que as demais.

De posse dos dados de origem e destino das viagens ser possvel traar diagramas que

indiquem a intensidade da demanda. Estes diagramas so denominados Linhas de Desejo

que, traados em escala, possibilitam visualizar o volume da demanda de acordo com o

sentido de seu deslocamento (Figura 2.4).

12


Figura 2.4 Volume de demanda visualizado atravs das Linhas de Desejo.

Fonte: SMITHSON, 2001 .

2.2. MODELOS DE PREVISO DE DEMANDA

Por um longo perodo, os planejadores pensavam empiricamente nos problemas ligados

aos Sistemas de Transportes das cidades de porte mdio e grande dos pases

desenvolvidos: congestionamentos; dimensionamento do sistema virio; acessibilidade;

tempos mdios de deslocamento e transbordo; poluio; acidentes entre outros. Elaborava-

se um planejamento mais superficial, de curto prazo, com desconhecimento de

planejamento estratgico e de tomada de deciso. Desta forma, estes problemas

reapareceriam mais complexos de serem resolvidos (ORTZAR e WILLUMSEN, 1990).

Durante a dcada de 50 foram desenvolvidos, nos Estados Unidos, os fundamentos da

modelagem de transportes, importados, na dcada de 60, pelos ingleses. Na dcada de 70

importantes tcnicas de modelagem foram desenvolvidas, integrando as previses de

demanda com as teorias econmicas (BATES,2000).

13


A partir de 1980, rgos de planejamento tm direcionado suas atividades para o

desenvolvimento de estratgias de longo prazo que permitam estabelecer Sistemas de

Transportes com melhor integrao utilizando-se recursos tecnolgicos (DOT, 1997).

A modelagem em transportes tenta prever demandas futuras por meio de recursos

matemticos, computacionais, comportamentais entre outros. Desta forma, a anlise dos

problemas de transportes passou a ser feita com um embasamento terico, atravs da

utilizao de modelos que visam representar as caractersticas de uma nova realidade.

Ortzar e Willumsen (1990) definem modelo como sendo uma representao simplificada

de uma parte do mundo real, que se concentra em certos elementos considerados

importantes para a sua anlise de um ponto de vista particular.

Para Ortzar e Willumsen (1990), com o avano e a disseminao das ferramentas

computacionais, as estratgias de modelagem da demanda e oferta do sistema de

transportes tornaram-se imprescindveis no processo de tomada de deciso e do

planejamento deste sistema.

Tem-se como vantagem na modelagem em transportes a possibilidade de se facilitar o

processo de previso de demanda em situaes de estabilidade scio-econmica. Como

principal desvantagem tem-se o fato de que rpidas mudanas econmicas, sociais e

tecnolgicas no so acompanhadas pelos planos de transportes.

Um exemplo de modelo amplamente usado nas dcadas de 60 e 70 o denominado

Modelo Convencional de Planejamento de Transportes de 4 Etapas, tambm conhecido

como abordagem tradicional. Existem tambm modelos baseados nas escolhas

provenientes dos diferentes comportamentos humanos, denominados de abordagem

comportamental, entre outros (ORTZAR e WILLUMSEN, 1990).

Segundo Dueker e Ton (2000), as complexas mudanas sociais, econmicas e fsicas na

sociedade, tm levado os planejadores a estudar melhor estas mudanas e tomar decises

mais eficientes e efetivas. Vrios modelos tm se expandido com o objetivo de integrar os

modelos de transportes e tecnologias, como por exemplo, os Sistemas de Informaes

Geogrficas (SIGs), que sero tratados no item 2.4 deste captulo.

14


Zoneamento Dados DadosRede Viria Ano-base Planejamento Futuro

Base de dadosAno-Base

Futuro

Gerao de Viagens

Distribuio de Viagens

Diviso Modal

Alocao do Trfego

Validao

Atravs dos modelos de previso de demanda, o analista em transportes pode gerar um

cenrio futuro de uso e ocupao do solo e da demanda por transportes onde possvel:

prever o crescimento scio-econmico da cidade, o comportamento da demanda futura na

rede viria, localizar vias com capacidade saturada, propor modificaes na rota dos

veculos e/ou na malha fsica viria e, at mesmo, verificar a eficcia do planejamento por

meio de simulao dinmica dos fluxos futuros alocados na rede viria, utilizando-se

programas como o Traffic Simulator Integrated System - TSIS.

Para Ortzar e Willumsen (1990), tcnicas de modelagem utilizando programas se

apresentam competentes para o planejamento do sistema contemporneo de transportes.

Porm, Novaes (1978) enfatiza que: o uso indiscriminado do computador e de tcnicas de

otimizao, sem a devida anlise crtica dos dados e da adequabilidade das tcnicas e dos

modelos, pode levar a resultados bem distantes da realidade.

2.2.1. Modelo Convencional de Planejamento de Transportes de 4 Etapas

A forma do Modelo Convencional de Planejamento de Transportes de 4 etapas

apresentada na Figura 2.5.

Figura 2.5 Modelo Convencional de Planejamento de Transportes de 4 Etapas. Fonte: Adaptado de ORTZAR E WILLUMSEN, 1990.

15


Percebe-se que o modelo inicia-se com a composio da base de dados formada pela rede

viria e pelo zoneamento, pelos dados referentes ao ano-base e pelas variveis previstas

para o ano-horizonte, obtidas nos modelos calibrados.

Os dados do ano-base incluem variveis scio-econmicas da populao em cada zona da

rea estudada e informaes sobre o sistema de transportes. Utilizam-se esses dados para

estimar o nmero total de produo e atrao de viagens em cada zona da rea em estudo

(etapa de gerao de viagens).

Em seguida, realiza-se a distribuio das viagens para todos os destinos, gerando uma

matriz futura de viagens (Matriz O/D). O prximo passo envolve a escolha do modo de

transportes, resultando na diviso modal, que consiste na repartio das viagens em

matrizes para os diferentes modais. Por fim, realiza-se a alocao das viagens de cada

modal na rede viria.

Portanto, esse modelo clssico ou abordagem tradicional representado como uma

seqncia de quatro submodelos: gerao e distribuio de viagens, diviso modal e

alocao de trfego (Quadro 2.1).

Quadro 2.1 Modelo Convencional de Planejamento de Transportes de 4 Etapas

Etapa do Planejamento Resultado

Gerao de Viagens Pi, Aj : Total de produes na zona i e total de atraes na zona j

Distribuio de viagens Tij : nmero de viagens produzidas na zona i e atradas zona j (fluxos interzonais)

Diviso Modal Tijm : fluxos interzonais pelo modo de transporte m

Alocao de Trfego Tijmr : fluxos interzonais pelo modo de transporte m, utilizando a rota r

Fonte: LOPES FILHO, 2003, p.30

16


2.2.1.1. Gerao de Viagens:

Para Oliva et al. apud Lopes Filho (2003), a modelagem para a previso de gerao de

viagens depende essencialmente da quantidade e da qualidade dos dados, e da forma

estrutural dos modelos. Estes dados so obtidos atravs das relaes observadas entre as

caractersticas das viagens e informaes sobre as atividades scio-econmicas da

populao.

Ortzar e Willumsen (1990) apresentam os seguintes fatores que influenciam na produo

de viagens: renda, propriedade de automvel, estrutura do domiclio, tamanho da famlia,

valor do solo, densidade residencial, acessibilidade, entre outros. Como fatores que

influenciam na atrao de viagens numa dada zona pode-se citar: o nmero de empregos

ofertados e o nvel de atividade comercial.

Segundo Mello (1981), a rea urbana, objeto de planejamento, dever ser dividida em sub-

reas homogneas, denominadas Zonas de Trfego (ZTs), em relao s quais ser

determinado o nmero total de viagens.

Ortzar e Willumsen (1990) relatam que desde o incio da dcada de 50, vrias tcnicas

foram propostas para determinar o nmero de viagens na origem (demanda produzida) ou

destino (demanda atrada), em uma determinada Zona de Trfego, por exemplo: modelos

de fator de crescimento, de classificao cruzada e os de regresso linear (este ltimo ser

tratado no item 2.3). Atravs destas funes, a demanda relacionada s variveis scio-

econmicas da rea em estudo. O resultado da aplicao dos modelos de gerao o

nmero de viagens produzidas, ou atradas, por Zona de Trfego, para os diferentes

horizontes (curto, mdio ou longo prazo).

2.2.1.2. Distribuio de viagens:

Uma vez definido o nmero de viagens produzidas ou atradas nas Zonas de Trfego que

compem a rea em estudo, o passo seguinte a determinao da origem e do destino dos

movimentos interzonais futuros (distribuir as futuras viagens entre zonas de origem e

destino). Para isto podem ser utilizados vrios processos, desde a aplicao de simples

fatores de crescimento atual matriz O/D das viagens, at sofisticados modelos

matemticos.

17


De acordo com Bruton (1979), existem dois grupos tradicionais de modelos de distribuio

de viagens: os mtodos anlogos e os sintticos. Os primeiros so os mais simples e mais

antigos, e usam fatores de crescimento para reproduzir o padro de viagens no ano-base

para um ano-horizonte especfico, como exemplo tem-se o Mtodo de Fratar. J os

mtodos sintticos estabelecem uma relao causal entre os movimentos interzonais e as

leis fsicas, projetando padres futuros de viagens. Como exemplo tem-se o Modelo

Gravitacional tradicional que supe que os fluxos de viagens numa regio ocorrem em

funo das caractersticas de produo e atrao das zonas de origem e de destino e da

resistncia sua realizao (impedncia).

a) Mtodos Anlogos ou de Fatores de Crescimento: so mtodos em que fatores de crescimento so aplicados aos movimentos interzonais. Os mtodos de fatores de

crescimento de distribuio de viagens podem ser representados, em linhas gerais, pela

Equao 2.1.

EtT ijij = (2.1)

Onde:

Tij o fluxo previsto entre as zonas i e j (ano-horizonte);

tij o fluxo original entre as zonas i e j (ano-base);

E o fator de crescimento.

Silva (1998) apresenta trs mtodos de fator de crescimento:

1) Mtodo do Fator Uniforme de Crescimento: a matriz atual de viagens multiplicada por um fator baseado no crescimento do nmero de viagens. Por exemplo, se o crescimento previsto da ordem

de 50%, cada clula da matriz O/D multiplicada pelo valor de 1,5.

2) Mtodo do Fator de Crescimento Restringido Simples: cada clula da matriz atual de distribuio de viagens multiplicada por uma taxa de crescimento varivel, funo do nmero de

viagens produzidas (ou atradas) no ano-horizonte e no ano-base (Equao 2.2).

=

jij

iij t

PT

(2.2)

18


Onde:

Tij o fluxo previsto entre as zonas i e j (ano-horizonte);

Pi previso das viagens produzidas para a zona i;

tij o fluxo original entre as zonas i e j (ano-base).

3) Mtodo do Fator de Crescimento Duplamente Restringido ou Modelo de Fratar: a matriz futura de distribuio de viagens determinada pelo nmero de viagens produzidas e atradas no

ano-horizonte e ano-base e por fatores de balanceamento. O processo interativo at a convergncia

desejada (por exemplo: 3% - variando de 0,97 a 1,03). mais completo que os demais mtodos

baseados nos fatores de crescimento (Equao 2.3).

+=

2ji

jib

ijh

ij

llfftt

(2.3)

Onde:

tijh o nmero de viagens (por veculo ou passageiros) entre as zonas i e j no ano-

horizonte;

tijb o nmero de viagens (por veculo ou passageiros) entre as zonas i e j no ano-

base;

fi e fj so fatores de crescimento para as zonas i e j que refletem os crescimentos

das produes (Pi) e atraes (Aj) de viagens esperadas entre o ano-base (b) e o

ano-horizonte (h) (Equaes 2.4 e 2.5).

bi

hi

i PP

f =

(2.4)

bj

hj

j A

Af =

(2.5)

19


li e lj so fatores locacionais (Equaes 2.6, 2.7, 2.8 e 2.9).

=

= n

jj

bij

bi

i

ft

Pl

1)(

(2.6)

)(1=

= n

i

bij

b

j

fit

Ajl

(2.7)

=j

bij

bi tP

(2.8) =

i

bij

bj tA

(2.9)

b) Mtodos sintticos: so mtodos nos quais o objetivo principal o entendimento da relao causal associada aos movimentos, considerando-os como sendo similares a

certas leis de comportamento fsico. Uma vez que estas relaes so entendidas, elas

so projetadas para o futuro e os padres de viagem apropriados so obtidos. Um

exemplo de modelo sinttico o Modelo Gravitacional.

Segundo Silva (1998), baseados em conceitos da teoria Newtoniana, os Modelos

Gravitacionais consideram que o nmero de viagens entre duas zonas diretamente

proporcional ao produto do nmero de viagens produzidas em uma zona e do nmero

de viagens atradas para outra, e inversamente proporcional ao grau de separao entre

elas. Diversas medidas de impedncia tm sido utilizadas para indicar o grau de

separao entre zonas, dentre elas tem-se: distncia de percurso, tempo de viagem,

custo de viagem.

O nmero de viagens futuras entre os pares de zonas (Tij) pode ser expresso atravs da

expresso gravitacional (Equao 2.10) do tipo:

bij

jiij d

APkT

=

(2.10)

Onde:

20


Tij o nmero de viagens entre zonas no ano-horizonte

dij o fator de resistncia (impedncia) realizao da viagem entre as zonas;

k e b so constantes a serem obtidas no processo de calibrao;

Pi o nmero de viagens produzidas na zona i;

Aj o nmero de viagens atradas na zona j.

O modelo apresentado pela Equao 2.10 no linear, porm atravs de uma

transformao matemtica pode ser linearizado. Isolando-se a varivel dij tem-se

(Equao 2.11):

( ) bijji

ij dkAP

T =

(2.11)

Aplicando-se logaritmos na Equao 2.11, chega-se a seguinte expresso linearizada:

ijji

ij dbkAP

Tlogloglog =

(2.12)

Resolvendo-se a regresso linear com log dij como varivel independente (Xi) e

ji

ij

APT

log como varivel dependente (Yi), encontra-se os coeficientes a e B

(Equao 2.13).

ii XBaY += (2.13)

21


Sendo assim, possvel encontrar os valores de k ( ka log= ) e b (b= -B), necessrios

para o clculo de Tij (Equao 2.10). Com o modelo de distribuio de viagens

calibrado pode ser obtida a matriz de viagens para o ano-horizonte de projeto.

2.2.1.3. Diviso Modal:

A diviso modal pode ser definida como a diviso proporcional das viagens realizadas

pelas pessoas, entre os diferentes modos de transportes.

Estes modelos permitem fazer a diviso do nmero total de viagens, entre viagens feitas

por transportes pblico e privado, ou ainda entre diferentes modalidades de transportes:

nibus, trolebus (ou troleibus), metr, trem de subrbio entre outros.

Segundo Ortzar e Willumsen (1990), os fatores que influenciam a escolha do modo de

transportes esto divididos em trs grupos: caractersticas do usurio (renda, estrutura

domiciliar, posse de veculos, entre outros.); caractersticas da viagem (propsito da

viagem, hora do dia em que a viagem realizada, entre outros.) e caractersticas do

Sistema de Transportes (tempo de viagem, custo, condio de conforto, entre outros.).

Esses modelos so de aplicao restrita e de difcil generalizao. So usados modelos

matemticos baseados no comportamento dos usurios (MELLO, 1981, p.31).

2.2.1.4. Alocao do Trfego:

Os modelos de alocao do trfego atribuem os fluxos de veculos em uma rede viria ou

fluxos de passageiros nos Transportes Pblicos, associados com cenrios atuais e de

planejamento futuro.

Os dados de entrada no modelo de alocao so: a matriz de fluxos que indica os volumes

de demanda entre pares de origem e destino; uma rede composta por ns (intersees e

22


centrides) e arcos (vias) e seus atributos e por fim, princpios ou regras de seleo de rotas

pertinentes ao problema em questo (LOPES FILHO, 2003, p.40).

De acordo com Silva (1998), os fluxos para cada par O/D so carregados na rede, baseados

no tempo de viagem ou em alguma outra medida de viagem (distncia, custo) nos

caminhos mnimos utilizados por este trfego.

Os processos de alocao do trfego exigem que seja cadastrada a malha viria, medido o

tempo total de viagem (composto pelo somatrio dos tempos de espera na parada, de

acesso ao sistema, dentro do veculo e/ou de eventuais transbordos) e a capacidade de cada

trecho da rede.

Dentre os mtodos de alocao de trfego tem-se (CALIPER, 1996):

1. Atribuio All or Nothing (Tudo ou Nada): Neste mtodo, todo o fluxo de um par

O/D alocado ao caminho mais curto que liga a origem e o destino (dois

centrides). Trata-se de um modelo no-realista, pois somente um caminho

utilizado entre todo par O/D, mesmo que existam outros caminhos com custo ou

tempo de viagem iguais ou prximos. No considera tambm problemas de

capacidade ou o nvel de congestionamento nos arcos; e o tempo de viagem um

parmetro constante no variando com o fluxo no arco.

2. Atribuio STOCH (Estoque): Distribui o fluxo entre os mltiplos caminhos dos

pares O/D sendo que a proporo do fluxo nos diferentes caminhos igual

probabilidade de escolha de cada um deles. Tal lgica implementada

comparando-se o menor tempo de viagem de um caminho com os tempos de

viagens dos outros caminhos. Este mtodo tambm no considera uma anlise de

volume de trfego, portanto no tende a um equilbrio.

3. Atribuio Incremental: Processo no qual os volumes de trfego so alocados por

passos. A cada passo uma proporo da demanda total atribuda baseada no

mtodo da atribuio Tudo ou Nada. Para cada passo a seguir os tempos so

recalculados, baseando-se nos volumes dos trechos. Quando ocorrem muitos

incrementos pode-se pensar que se trata de uma atribuio de equilbrio, mas no ,

pois se nota inconsistncias nos volumes dos trechos e nos tempos de viagens.

23


4. Restrio de Capacidade: Este mtodo procura se aproximar de uma soluo de

equilbrio por meio de interao, efetuando uma alocao Tudo ou Nada para

carregamento de trfego e recalculando os tempos de viagens atravs de uma

funo de congestionamento que reflete a capacidade nos arcos. Este mtodo no

converge para uma soluo de equilbrio e tem um problema adicional, pois os

resultados dependem muito do nmero especfico de iteraes efetuadas. Uma

iterao a mais ou a menos pode influenciar os resultados substancialmente.

5. Equilbrio de Usurios: um processo iterativo para encontrar-se uma soluo

convergente, considera-se que todos os viajantes tm perfeita informao de todos

as possibilidades de escolhas na rede, e que todos escolhem as rotas que minimizam

seus tempos de viagens e custos, o que no corresponde com a realidade.

6. Equilbrio de Usurios Estocstico: uma generalizao do modelo anterior que

assume que os viajantes no tm um conhecimento perfeito da rede e eles atribuem

custos diferentes em diferentes caminhos. Produzem assim resultados mais

realsticos.

7. Sistemas timos: Calcula uma atribuio que minimiza o tempo total na rede.

Assim o sistema timo consiste num modelo que reduz o congestionamento da rede

indicando a todos os usurios quais rotas eles devem usar. Apesar de difcil

aplicao em casos reais usado para cenrios de Sistemas de Transportes

Inteligentes.

Alguns dos objetivos da atribuio de trfego, de acordo com Bruton (1979), so:

1) verificar as deficincias do atual Sistema de Transportes, atribuindo-se as

estimativas de viagens futuras rede viria existente;

24


2) avaliar os efeitos de pequenos melhoramentos e extenses do Sistema de

Transportes existente, atribuindo-se as estimativas das viagens futuras

rede de transportes modificada/melhorada;

3) determinar prioridades de construes (viadutos, vias, etc.) no Sistema de

Transportes;

4) testar vrias propostas de Sistemas de Transportes.

2.3. CALIBRAO DOS MODELOS

Os modelos de gerao e distribuio de viagens e de alocao de trfego podem ser

calibrados utilizando-se o mtodo de regresso linear simples ou mltipla. Muitos

programas para clculos estatsticos realizam com preciso as anlises de regresso linear,

bem como fornecem os testes de significncia estatstica.

Para Silva (1998), regresso linear , talvez, a ferramenta estatstica mais usada para

determinar relaes entre os dados que sero utilizados. O Modelo de Regresso Linear

define a relao entre medidas de interesse (varivel dependente) e outras medidas das

quais ela pode depender (variveis independentes).

A anlise do diagrama de disperso dos pontos onde cada par de valores representa a

varivel independente X (eixo horizontal) e a varivel dependente Y (eixo vertical) permite

observar os tipos de relacionamentos existentes. Se o diagrama de disperso indica uma

relao linear, ento pode-se ajustar os dados a uma linha reta. Esta reta determinada pelo

mtodo dos mnimos quadrados. Uma inclinao positiva da reta indica uma relao direta

entre as variveis e uma inclinao negativa indica uma relao inversa.

Kazmier (1976), cita como uma das hipteses gerais do modelo de regresso, a existncia

de uma relao linear entre a varivel dependente e as variveis independentes. Caso a

relao entre as variveis no seja linear, deve ser passvel de linearizao.

2.3.1. Regresso Linear Simples

25


A anlise de regresso linear simples indica que a predio da varivel dependente feita

com base em uma nica varivel independente.

Dados n pares de valores de duas variveis Xi e Yi (i= 1,2,...,n), admitindo-se que Y

funo linear de X, a equao de regresso linear a frmula algbrica pela qual se

determina o valor previsto da varivel dependente (Equao 2.14).

XBaYx += (2.14)

Onde:

a o ponto de interseo da reta com o eixo Y (X=0);

b a declividade da reta;

X o valor da varivel independente;

Yx o valor estimado da varivel dependente.

Pelo critrio dos mnimos quadrados tem-se que, para a reta de regresso, o melhor ajuste

aquele para a qual mnima a soma dos quadrados dos desvios entre os valores observados

e os estimados da varivel dependente. Os coeficientes a e b (Equao 2.14) so obtidos

pelas equaes 2.15 e 2.16 respectivamente:

mm bXYa = (2.15)

= 22

m

mm

nXX

YnXXYb

(2.16)

A validade estatstica do modelo de regresso linear dada atravs dos testes de

significncia estatstica descritos a seguir:

a) Coeficiente de correlao mltipla (R): indica o grau de associao entre a varivel dependente (Y) e as variveis independentes (X). O valor de R encontra-se dentro do

intervalo -1 e 1, inclusive. Quanto mais o valor de R se aproximar de 1, melhor a

relao linear entre as variveis.

26


A significncia de R est no seu quadrado (R2), que representa a percentagem da

variao da varivel dependente (Y), explicada pela varivel independente (X). O valor

de R2 varia entre 0 e 1 e calculado usando-se a Equao 2.17:

= 2

22

YY

R e

(2.17)

Onde:

Ye so os valores estimados pelo modelo e;

Y so os valores reais observados.

b) Teste t (distribuio t de Student): os parmetros necessrios para anlise so o nvel de significncia estatstica e o grau de liberdade. O nvel de significncia

estatstica a chance aceita de haver um erro, geralmente adotado menor do que 5 % e

o valor de t de referencia obtido atravs da tabela da distribuio t de Student.

ErroPadrob

t n=

(2.18)

Segundo Bruton (1979), o valor de t calculado deve ter um valor de pelo menos 2,0 para

que haja significncia. Variveis independentes com t menor do que 2,0 no apresentam

uma relao significativa com a varivel dependente e, portanto, em nada contribuem para

a equao.

c) Erro Padro de Estimativa (EPE ou Sy(e)) indica o grau de variao dos dados em relao linha da regresso estabelecida. usado para avaliar a qualidade da equao

de regresso para o propsito de previso.

d) Teste F uma estatstica para testar a hiptese nula de que no existe diferena

entre as varincias das distribuies observada e a estimada que so consideradas

normalmente distribudas. Portanto, esta estatstica F calculada pela relao dos

quadrados das duas varincias e comparada com o valor obtido na distribuio F com

27


base no nmero de graus de liberdade e no nvel de significncia adotado menor que

5%.

2.3.2. Regresso Linear Mltipla

A anlise de regresso mltipla indica que a predio da varivel dependente feita com

base em duas ou mais variveis independentes.

Considera-se, segundo Hoffmann (1998), a influncia de dois ou mais fatores

independentes agindo simultaneamente com reflexos no total de viagens. Mede-se

separadamente a influncia de cada fator atuando em associao com outros fatores, com o

propsito de produzir uma equao do tipo:

Y = a + b1x 1 + b2x 2 + ... + bn x n

(2.19)

Onde:

a, b1, b2, ... : parmetros do modelo

x1, x2, ... : variveis independentes relacionadas, por exemplo, com o uso do solo e as

caractersticas scio-econmicas.

Y :varivel dependente que indica uma medida da zona de trfego em termos de

movimentos de pessoas, de modais ou propsitos de viagens.

A anlise de regresso linear simples e mltipla utilizadas para a gerao de viagens

apresentam algumas crticas. Dentre elas, tem-se que a utilizao da equao obtida para

fins de previso deve assumir que os coeficientes de regresso estabelecidos em um dado

tempo (ano-base) permanecero vlidos para o ano-horizonte.

2.4. SISTEMAS DE INFORMAES GEOGRFICAS

Segundo Cmara e Medeiros (1998), o termo Geoprocessamento denota uma disciplina do

conhecimento que utiliza tcnicas matemticas e numricas para o tratamento de

informaes geogrficas. Esta tecnologia denotada por Geoprocessamento, tem

influenciado de maneira crescente as reas de Cartografia, Anlise de Recursos Naturais,

Transportes, Comunicaes, Energia e Planejamento Urbano e Regional.

28


Os instrumentos computacionais do Geoprocessamento so chamados de Sistemas de

Informaes Geogrficas (SIGs). Os SIGs permitem a realizao de anlises complexas ao

integrar dados de diversas fontes (censo, cadastro urbano e rural, dados de clientes,

pesquisas etc.) e ao criar bancos de dados georeferenciados.

Cmara e Medeiros (1998) descrevem o termo Sistemas de Informaes Geogrficas como referente queles

sistemas que efetuam tratamento numrico de dados geogrficos.

Segundo Dueker e Ton apud Lopes Filho (2003), um SIG pode ser definido como um sistema que incorpora

trs componentes bsicos para manipular dados espaciais: interface grfica, sistema de gerncia de banco de

dados e ferramentas de modelagem espacial.

Um SIG armazena a geometria e os atributos dos dados que esto georeferenciados, isto ,

localizados na superfcie terrestre e numa projeo cartogrfica adequada. Os dados

tratados em Geoprocessamento tm como principal caracterstica diversidade de fontes

geradoras e de formatos apresentados. H pelo menos trs grandes maneiras de utilizar um

SIG:

como ferramenta para a produo de mapas;

como suporte para a anlise espacial de fenmenos;

como um banco de dados geogrficos, com funes de armazenamento e

recuperao da informao espacial.

O Geoprocessamento tem como objetivo fornecer ferramentas computacionais para que os diferentes

analistas determinem as evolues espacial e temporal de um fenmeno geogrfico e as inter-relaes entre

diferentes fenmenos. O Quadro 2.2 apresenta alguns processos de anlises espaciais tpicos de um SIG.

Quadro 2.2 Exemplos de Anlises Espaciais

Anlises Pergunta Geral Exemplos

Condio O que est ... Quais so as zonas com mais de 5.000 habitantes ?

Localizao Onde est...? Onde est a Rua Pio XII?

Tendncia O que mudou...? Qual a densidade populacional para o ano-horizonte X da zona A ?

Em relao ao ano-base, qual foi o acrscimo populacional nesta zona?

29


Roteamento Por onde ir...? Qual o caminho mnimo (tempo/custo) para se atender a demanda

que possui origem na zona A e destino na zona B?.

Padres Qual o padro...? Como as viagens futuras encontram-se distribudas entre os pares de

zonas de origem e destino ?.

Modelos O que acontece

se...?

Qual o impacto no Sistema de Transportes se acontecer o evento B ?

Fonte: Adaptado a partir de CMARA E MEDEIROS, 1998, p.9.

Muitas so as definies de SIG encontradas nas literaturas nacional e estrangeira. A seguir

esto listadas algumas destas definies:

Os Sistemas de Informaes Geogrficas podem ser considerados, sob o ponto de

vista da sua funcionalidade, como: um conjunto de ferramentas, para a recolha,

armazenamento, organizao e seleo, transformao e representao da

informao de natureza espacial do mundo real, para um determinado conjunto de

circunstncias (BURROUGH, 1986).

Sistemas de Informaes Geogrficas so sistemas computacionais usados para

armazenar e manipular informao geogrfica. So sistemas concebidos para

recolher, armazenar e analisar objetos e fenmenos em relao aos quais a

localizao geogrfica uma caracterstica importante ou crucial para o problema

em anlise (ARONOFF, 1989).

2.4.1. A utilizao dos SIGs em Transportes no Brasil

Loureiro e Ralston (1996) afirmam que os SIGs constituem uma poderosa ferramenta no

planejamento, operao e anlise de Sistemas de Transportes, qual podem integrar

funes bsicas de um SIG s rotinas especficas de logstica, pesquisa operacional e

transportes em geral. Estas rotinas permitem dentre outras funes, determinar a rota de

menor impedncia entre ns e distribuir viagens entre zonas, resolver problemas

convencionais de roteamento e programao de veculos, localizao de instalaes,

alocao de recursos em redes e alocao de demanda.

Os planejadores brasileiros passaram a contar, a partir da dcada de 90, com os Sistemas

de Informaes Geogrficas (SIGs) que integram os modelos de transportes e tecnologias.

30


Criou-se, inclusive, uma nomenclatura para designar a adaptao e adoo da tecnologia

SIG para propsitos especficos em transportes: SIG-T (NCHRP,1993). Um exemplo de

SIG-T o programa TransCAD, produzido pela Caliper Corporation, que realiza tarefas

como: anlise de redes virias; roteirizao e logstica; planejamento de transportes e

modelos de previso de demanda (gerao e distribuio de viagens, diviso modal e

alocao do trfego); regionalizao e localizao de instalaes.

Lopes Filho (2003) apresenta algumas caractersticas que um SIG-T teve possuir:

esquemas de representao de rede mais adaptados para aplicaes em transportes.

Isto se faz necessrio, pois o SIG inicialmente tratava apenas do gerenciamento de

recursos naturais. Nesta rea de recursos naturais o processamento de dados

referentes a polgonos mais importante que a representao de redes. J esta

ltima uma das principais aplicaes em transportes;

capacidades analticas especficas. Modelos analticos para a resoluo de

problemas de transportes, como a obteno de caminhos mnimos, devem ser

incorporados ao sistema para aumentar a sua aplicabilidade.

Muitas pesquisas referentes ao Planejamento de Transportes auxiliado por Sistemas de

Informaes Geogrficas tm sido publicadas no meio acadmico desde 1990. Estes

trabalhos tratam de problemas como acidentes, roteirizao, uso do solo, acessibilidade,

localizao de instalaes, reduo de custos, anlises de rede viria, previso de demanda,

entre outros.

Simes et al. (1998) apresentou em seu trabalho, a utilizao do SIG-T TransCAD para o

planejamento de transportes na anlise de dados sobre acidentes, considerando aspectos

referentes a localizao, informao, seleo de dados e estatstica dos acidentes. Verificou

a correlao entre acidentes e declividade longitudinal de trechos da avenida principal de

So Carlos, cidade localizada no interior de So Paulo, que apresenta alto ndice de

acidentes e possui declividades acentuadas em sua extenso. Concluiu que o SIG utilizado

constitui uma ferramenta adequada na manipulao e apresentao dos dados de acidentes,

com recursos de clculo e visuais eficientes.

Mocellin e Hamacher (2002) utilizaram o programa TransCAD para a obteno das rotas

mais econmicas em um estudo de roteamento da entrega domiciliar de jornais, em funo

31


do percentual de assinaturas, objetivando minimizar o tempo de passagem em arcos

improdutivos, mantendo a qualidade do servio e procurando equilibrar o trabalho dos

diferentes entregadores (reduzir o custo da entrega).

Tanure e Hamacher (2002) apresentaram um estudo que busca otimizar a distribuio de

correspondncia para os depsitos auxiliares dos CORREIOS na zona sul da cidade do Rio

de Janeiro. Utilizaram o SIG-T TransCAD para armazenar e visualizar as informaes

georeferenciadas do problema, bem como promover resultados sobre roteamento,

comparando-os com as rotas existentes atualmente.

Cavalcante (2002) descreve um estudo que busca encontrar relaes entre a quantidade de

transbordos e o tempo e o custo da viagem em um Sistema de Transportes Pblicos de

passageiros. Ele utiliza o programa TransCAD para a entrada de dados referentes

Pesquisa de Opinio do Usurio de Transportes Coletivo da Regio Metropolitana de

Fortaleza, que auxiliaram na estimativa de coeficientes, na produo de mapas de

localizao das entrevistas, etc. Os resultados encontrados demonstraram que os usurios,

independente do tempo gasto nos transbordos, valoraram um transbordo como sendo igual

a 7,2% do custo mdio atual da viagem.

Pinto e Lindau (2003) relatam a experincia de montar um cadastro de linhas de nibus

intermunicipais usando o programa TransCAD. Entre as vantagens deste trabalho esto:

possibilidade de otimizao do nmero de veculos, das tripulaes e horas extras;

aumento do nmero de passageiros transportados, consequentemente; aumento da receita;

melhor controle da operao global do sistema, adequando freqncias e trajetos; melhores

ndices de eficcia e eficincia; melhor atendimento ao usurio.

Lima e Silva (2003) avaliaram, com o auxlio do TransCAD, a influncia da acessibilidade

aos modos de transportes sobre o valor dos terrenos urbanos, para a cidade paulista de

Araraquara, com cerca de 160.000 habitantes. Levantaram os valores de imveis em

diferentes zonas da cidade e confrontaram com as caractersticas da oferta de Transportes

Urbanos nestas regies, quantificadas numericamente atravs de uma ou mais medidas de

acessibilidade identificadas na literatura de planejamento de transportes. Tambm

correlacionaram os elementos estudados, visando estabelecer bases para uma estratgia de

tributao mais justa dos imveis urbanos, em particular dos lotes vazios, desocupados. Os

32


resultados mostraram que o estudo da acessibilidade pode ser de grande valia na avaliao

dos valores dos terrenos, bem como no estabelecimento de critrios para a tributao.

Lopes Filho (2003) realizou uma ps-avaliao do processo de previso de demanda por

transportes no municpio de Fortaleza, relativo ao perodo compreendido entre o final das

dcadas de 70 e 90. Utilizou o SIG-T TransCad para o armazenamento e anlise dos

dados, calibrao dos modelos de previso de demanda e visualizao dos resultados,

produzindo mapas temticos. A pesquisa mostrou que a demanda prevista empiricamente

pelos planejadores foi superestimada para o ano-horizonte e a demanda simulada atravs

de modelos de previso para um horizonte de 20 anos (final da dcada de 90) tambm se

apresentou superior observada atualmente. Portanto, Lopes Filho (2003) apresenta as

dificuldades de se planejar um Sistema de Transportes de longo prazo, mesmo com um

ferramental analtico de previso de demanda, sem um efetivo controle do uso do solo,

alm da ausncia de um contnuo monitoramento ao longo de sua vigncia.

2.4.2. Dados em Geoprocessamento

O elemento central de um SIG o seu banco de dados, que contm dados referentes s

caractersticas de uma dada regio do globo terrestre.

A caracterstica dos SIGs de trabalhar com dados que possuem um componente espacial

(uma posio geogrfica definida) e um componente no-espacial (seus atributos:

propriedades e valores) implica que o usurio deve ter conhecimento das ferramentas de

desenho (parte grfica) e de tabelas e relacionamentos (banco de dados).

Entende-se por dados como sendo um conjunto de fatos distintos e objetivos, relativos a

eventos. Os dados so fatos crus, fatos detalhados que existem em grandes volumes em

toda organizao. Diferente do dado, a informao tem significado. Informao so

dados dotados de relevncia e propsito, representadas pela formalizao ordenada e til

dos dados. E, por conhecimento, entende-se como a capacidade de transformar

informaes em resultado de valor.

Um dado geogrfico possui uma localizao geogrfica, expressa como coordenadas em

um espao geogrfico, e atributos descritivos, que podem ser representados em um banco

33


de dados convencional. O termo espao geogrfico pode ser definido como uma coleo

de localizaes na superfcie da Terra, sobre a qual ocorrem os fenmenos geogrficos.

Portanto, o espao geogrfico define-se em funo de suas coordenadas, sua altitude e sua

posio relativa, podendo ento ser cartografado (CMARA E MEDEIROS, 1998, p.5).

A noo de informao espacial est relacionada existncia de objetos com propriedades,

as quais incluem sua localizao no espao e sua relao com outros objetos. Estas

relaes incluem conceitos topolgicos (vizinhana, pertinncia), mtricos (distncia) e

direcionais (ao norte de, acima de). A relao entre os objetos denominada de

Topologia.

O entendimento da tecnologia de Geoprocessamento requer uma descrio dos diversos

tipos de dados utilizados em Sistemas de Informaes Geogrficas (SIGs) e de suas

representaes computacionais (numricas). Os principais tipos de dados, segundo Cmara

e Medeiros (1998), so: Mapas Temticos, Mapas Cadastrais, Redes, Imagens e Modelos

Numricos de Terreno (MNT).

Os mapas temticos descrevem a distribuio espacial de uma grandeza geogrfica, como

por exemplo, a populao urbana nas zonas, a densidade populacional, o nmero de

empregos, de forma a apresentar para cada intervalo de valores desta grandeza uma

representao diferente. Pode-se tambm, produzir mapas temticos que apresentem

grficos indicando, por exemplo, o aumento populacional em cada zona nos ltimos 10

geraÇÃo e anÁlise do cenÁrio futuro como um …livros01.livrosgratis.com.br/cp010484.pdf ·...

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