relatório técnico rt05: modelagem para o planejamento de...

Relatório Técnico RT05: Modelagem para o Planejamento de Transporte

PlanMob Salvador - Plano de Mobilidade Urbana Sustentável


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Prefeitura Municipal de Salvador

Secretaria Municipal de Mobilidade Urbana de Salvador – SEMOB

Contrato SEMOB Nº 01/2017 (de 28/março/2017)

Contratada: Consórcio TTC-Oficina

Objeto: Elaboração do PlanMob Salvador - Plano de Mobilidade Urbana Sustentável

RT06: Levantamento de Dados Primários e Secundários

Assunto: Documentação do acervo de dados coletados e projetos de transporte compilados e estão à disposição do Consórcio, para as análises e demais atividades dos estudos.

Documento: Relatório Técnico RT05

Volume: único

Revisão: B

Emissão: 10/10/2017

Arquivo: (PlanMob-Salvador) RT05

Foto da Capa: Manu Dias - SECOM



Sumário

1. INTRODUÇÃO .................................................................................................................... 5

2. DESENVOLVIMENTO DOS MODELOS DE TRANSPORTES ............................................ 7

2.1 Elaboração da Rede de Simulação ............................................................................. 7 2.1.1 Conceitos Básicos ............................................................................................... 7

2.2 Montagem da Rede de Simulação ............................................................................ 12 2.2.1 Zoneamento de Tráfego .................................................................................... 12 2.2.2 Representação do Sistema Viário no EMME.4 .................................................. 13 2.2.3 Representação do Sistema de Transporte Coletivo (TC)................................... 23 2.2.4 Ajuste das matrizes de viagens ......................................................................... 31 2.2.5 Matrizes Atualizadas ......................................................................................... 40

2.3 Modelo de Geração ................................................................................................... 42 2.3.1 Definição dos Motivos de Viagem ..................................................................... 42 2.3.2 Conceitos Básicos ............................................................................................. 43 2.3.3 Resultados do Modelo de Geração ................................................................... 45

2.4 Modelo de Distribuição Espacial ............................................................................... 52 2.4.1 Conceitos Básicos ............................................................................................. 52 2.4.2 Variáveis auxiliares utilizadas ............................................................................ 53 2.4.3 Segmentação .................................................................................................... 54 2.4.4 Estimativa do Modelo de Distribuição Espacial ................................................. 55 2.4.5 Validação do Modelo ......................................................................................... 58

2.5 Modelo de Divisão Modal .......................................................................................... 61 2.5.1 Segmentação de viagens .................................................................................. 61 2.5.2 Estimativa do Modelo de Divisão Modal ............................................................ 61 2.5.3 Validação do Modelo de Divisão Modal ............................................................. 65

2.6 Tratamento das Viagens Complementares ............................................................... 68

2.7 Validação Final ......................................................................................................... 69 2.7.1 Conceitos Básicos ............................................................................................. 69 2.7.2 Fatores de Correção ......................................................................................... 69 2.7.3 Resultados da alocação das matrizes modeladas ............................................. 73

3. CENÁRIOS SOCIOECONÔMICOS ................................................................................... 77

3.1 Identificação dos Anos-Horizontes ............................................................................ 77

3.2 Classificação da População por Faixa de Renda ...................................................... 78

3.3 Condicionantes do Desenvolvimento ........................................................................ 78 3.3.1 Interpretação da Legislação Urbanística Vigente (PDDU e LOUOS - 2016) ...... 78 3.3.2 Macro Projetos de Infraestrutura de Transportes .............................................. 84 3.3.3 Conformação Urbana e Socioeconômica Atual ................................................. 88 3.3.4 Inibidores ou Indutores do Crescimento Municipal ............................................ 89



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3.3.5 Classificação e Espacialização do Crescimento ................................................ 92

3.4 Quantificação do Crescimento .................................................................................. 94 3.4.1 Unidades Territoriais Utilizadas ......................................................................... 94 3.4.2 Área Total do Potencial Construtivo (ATPC)...................................................... 95 3.4.3 Área Total Efetivamente Construtiva (ATEC) .................................................... 95 3.4.4 Áreas Destinadas ao uso Habitacional ou de Atividades Econômicas ............... 97 3.4.5 Estimativa Projetada da População e das Atividades Econômicas .................... 97

Quantificação da População .............................................................................. 97 3.4.5.13.4.6 Quantificação da Frota de Automóveis ............................................................ 102 3.4.7 Celeridade Estimada para o Crescimento ....................................................... 103 3.4.8 Balizadores do Crescimento: Plano Salvador 500 ........................................... 103 3.4.9 Agregação dos dados Socioeconômicos para Avaliação ................................ 105

3.5 Projeção das Variáveis Socioeconômicas ............................................................... 105 3.5.1 Crescimento da População ............................................................................. 106 3.5.2 Crescimento das Atividades Econômicas ........................................................ 109 3.5.3 Projeção Total por Zonas de Informação (ZI) .................................................. 112 3.5.4 Verificação da Projeção PlanMob com as Tendências Históricas .................... 113

3.6 Quantificação do Crescimento da RMS ................................................................... 121

4. PROJEÇÃO DAS MATRIZES PARA OS ANOS HORIZONTE ....................................... 130

4.1 Matrizes projetadas (pessoas/HPM) ........................................................................ 130

5. REDE MÍNIMA PARA O PROGNÓSTICO ...................................................................... 132

5.1 Rede Mínima para a Análise do Prognóstico ........................................................... 132 5.1.1 Incorporações na Rede Viária Atual ................................................................ 132 5.1.2 Rede de Transporte Coletivo ........................................................................... 134 5.1.3 Estrutura da Rede de Transporte Coletivo ...................................................... 136

6. ANEXOS ......................................................................................................................... 186

6.1 ANEXO 1 ................................................................................................................ 186

6.2 ANEXO 2 ................................................................................................................ 200



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1. INTRODUÇÃO

Este documento apresenta o relatório RT 05 – Relatório da Modelagem para o Planejamento de Transporte do PlanMob Salvador - Plano de Mobilidade Urbana Sustentável. Corresponde às atividades da Fase 40.00.00 – Instrumentalização da Modelagem do Planejamento de Transporte (Etapa 41.00.00 - Tratamento das Bases Georreferenciada e do Modelo de Simulação de Rede; Etapa 42.00.00 - Preparação do Modelo de Transporte; Etapa 43.00.00 - Análise de Indicadores da Situação Atual; Etapa 44.00.00 Desenvolvimento dos Cenários Urbanos; Etapa: 45.00.00 – Desenvolvimento e Análise do Prognóstico; e Etapa 46.00.00 Produção do RT05) cuja correlação com as fases do contrato é indicada na Tabela 1 conforme discriminado no Relatório RT01 Relatório de Mobilização.

Tabela 1 – Correspondência entre as Fases 3 e 4 do Contrato e as Fases 40.00.00 e 50.00.00 do Plano de Trabalho do Consórcio

FASES DO CONTRATO FASES DO PLANO DE TRABALHO DO CONSÓRCIO

Fase Produto Descrição Fase Produto Relatório Descrição

1

1 Relatório de mobilização 1 RT01 Relatório de

mobilização

10.00.00 - Mobilização e Plano de Comunicação Social

2 Panorama preliminar da mobilidade na RMS

2 RT02 Panorama preliminar da mobilidade na RMS

20.00.00 - Pré-diagnóstico / Panorama preliminar da mobilidade na RMS

2 3

Levantamento de dados primários e secundários 3

RT03 Levantamento de dados primários e secundários 30.00.00 - Base de

dados 4

Relatório do workshop com especialistas

RT04 Relatório do workshop com especialistas

3 5

Relatório do cenário base do planejamento de transporte

4 RT05 Relatório do cenário base do planejamento de transporte

40.00.00 - Instrumentalização da Modelagem

6 Diagnóstico da mobilidade em Salvador 5

RT06 Diagnóstico da mobilidade em Salvador 50.00.00 - Diagnóstico

4

7 Relatório de audiências(s) do diagnóstico

RT07 Relatório de audiências(s) do diagnóstico

8 Relatório de aspirações da mobilidade

6

RT 08 Relatório de aspirações da mobilidade 60.00.00 - Definição

das diretrizes 9

Relatório da metodologia de avaliação de impacto

RT09

Relatório da metodologia de avaliação de impacto

5 10

Relatório de diretrizes e concepção de propostas para as intervenções e investimentos na mobilidade de Salvador

7 RT10

Relatório de diretrizes e concepção de propostas para as intervenções e investimentos na mobilidade de Salvador

70.00.00 - Desenvolvimento de propostas do PlanMob

6 11 Matrizes de priorização de propostas de

RT11 Matrizes de priorização de propostas de



6

FASES DO CONTRATO FASES DO PLANO DE TRABALHO DO CONSÓRCIO

Fase Produto Descrição Fase Produto Relatório Descrição

intervenções intervenções

12 Fichas de avaliação das propostas RT12 Fichas de avaliação

das propostas

13 Relatório de audiência(s) sobre propostas

RT13 Relatório de audiência(s) sobre propostas

7 14

PlanMob Salvador, incluindo a lista de ações e investimentos prioritários para a mobilidade de Salvador

8 RT14

PlanMob Salvador, incluindo a lista de ações e investimentos prioritários para a mobilidade de Salvador

80.00.00 - Finalização do PlanMob Salvador

15 Audiência(s) do PlanMob RT15 Audiência(s) do

PlanMob

O objetivo do RT05 é apresentar os resultados das atividades envolvidas na instrumentalização do planejamento de transporte, e descrever as bases de dados, metodologias e análises relacionadas com todo o processo quantitativo e matemático da modelagem de planejamento de transporte do Plano de Mobilidade.

Em essência, trata-se de reunir todo o conteúdo gerado nas etapas da Fase 40.00.00 e organizar a exposição de forma a documentar os processos analíticos e os resultados obtidos nos modelos de simulação envolvidos.

O documento apresenta o resultado das atividades relativas ao desenvolvimento do modelo de transportes e à elaboração dos cenários socioeconômicos para a projeção da demanda para os anos horizonte do PlanMob de Salvador.

Na elaboração do modelo de transportes foi utilizado como principal fonte de dados a Pesquisa Domiciliar de Origem e Destino realizada em 2012 por ser a última base de dados das viagens na RMS com detalhe necessário para este trabalho.

Os dados dessa pesquisa foram atualizados para o ano de referência de 2017 e para tanto pesquisas de campo foram realizadas para o conhecimento dos fluxos atuais de veículos e passageiros em 21 locais estratégicos do município de Salvador.

Com os dados atualizados de viagens foram ajustados os modelos de previsão da demanda de transporte cujos detalhes são apresentados ao longo deste relatório.

Na projeção dos cenários socioeconômicos foi elaborada uma metodologia bastante detalhada para a estimativa das variáveis para as zonas de tráfego da cidade de Salvador de acordo com as determinações do PDDU e LOUOS de 2016. Tal metodologia foi discutida previamente com os técnicos da SEMOB/PMS e teve como cenário de controle os estudos realizados no âmbito do Plano Salvador 500.



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2. DESENVOLVIMENTO DOS MODELOS DE TRANSPORTES

No desenvolvimento dos modelos de transportes uma etapa inicial se refere à montagem da Rede de Simulação que será apresentada no item a seguir.

Com a Rede de Simulação e a matriz de viagens entre pares de zonas origem e destino da OD 2012 e com os dados das pesquisas de contagens de veículos e passageiros foi feito ajuste das matrizes para o ano de 2017 e a calibração da rede onde os parâmetros operacionais são ajustados de modo que os fluxos alocados sejam coerentes com os observados nas pesquisas de contagens e ocupação visual de passageiros nos ônibus.

Paralelamente foi feita a definição dos estratos de viagens por motivo e por classe de renda familiar para o desenvolvimento dos modelos de demanda nos aspectos de geração, distribuição e divisão modal das viagens.

A validação final dos modelos foi feita com a aplicação sucessiva dos modelos até se chegar à alocação da matriz modelada sendo que os resultados obtidos dos fluxos alocados sejam coerentes e próximos aos da fase de calibração da Rede de Simulação.

A seguir são detalhados cada uma destas etapas.

2.1 Elaboração da Rede de Simulação

A Rede de Simulação é composta de dois elementos básicos:

(i) a rede viária que representa a oferta da infraestrutura viária de transporte contendo os aspectos físicos e operacionais; e

(ii) as rotas de linhas de transporte coletivo, complementadas por dados de frequência, tipo de veículo e capacidade que representam a oferta dos serviços coletivos de transporte público.

2.1.1 Conceitos Básicos

A representação da oferta de transporte é feita através de um modelo, conhecido como Rede de Simulação de Transporte e é composta dos elementos básicos detalhados a seguir:

Ligação: corresponde a uma entidade geográfica representada por uma linha ou curva a qual corresponde ao segmento que é utilizado por um modo de transporte (auto, ônibus, trem, metrô, barca, ascensores ...) para a união entre dois pontos na área de estudo (ver Figura.1). Cada ligação contém informações como tipo da infraestrutura, extensão, velocidade ou tempo de percurso, e capacidade, podendo também ser codificadas outras informações, dependendo dos objetivos do estudo.

Nós: corresponde a uma interseção de ligações ou a um ponto representativo do início de uma ligação isolada. Pode representar um cruzamento de vias ou um ponto de transbordo de veículos, para a consecução de uma viagem ou ainda, para conectar duas zonas representativas de Origens ou Destino de viagens (ver Figura.2).



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Figura.1 – Representação de Ligações em uma Rede de Simulação

Figura.2 – Representação de Nós em uma Rede de Simulação



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Zona de tráfego: corresponde a uma área definida por um perímetro traçado de modo a

representar uma porção do território da região estudada que reúna algumas características

de homogeneidade, quanto às condições de uso e ocupação do solo e de perfil

socioeconômico da população residente, de tal forma a condicionar características,

também, homogêneas de comportamento dos deslocamentos (ver Figura.3).

Centróide: é um nó com característica especial, localizado no baricentro estimado da zona

de tráfego (tendo como parâmetro a densidade populacional), o qual representa a zona de

tráfego. Isto quer dizer que toda a demanda de viagens da zona de tráfego origina-se ou

destina-se a esse nó especial (Figura.4).

Figura.3 – Representação de Zonas de Tráfego em uma Rede de Simulação



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Figura.4 – Representação de Centroide em uma Rede de Simulação

Figura.5 – Representação de Conectores em uma Rede de Simulação



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Conector: é um tipo especial de ligação que une o centróide a um nó da Rede de

Simulação onde o usuário tem acesso para uso do sistema viário e/ou do transporte

coletivo. Esta é a única ligação onde ocorrem fluxos representando os deslocamentos

originados ou destinados à zona de tráfego, ou seja, do seu centróide. A sua representação

exige o conhecimento das características físicas da zona de tráfego para a melhor

representação da efetiva conexão desta com a rede de transportes. Por exemplo, não se

representa uma conexão sobre rios, morros, rodovias, ferrovias etc., a não ser que haja

uma ligação efetiva de transposição como pontes, túneis e viadutos (ver Figura.5).

Rotas: correspondem a uma sequência de ligações que são utilizadas pelos veículos de

um determinado modo de transporte coletivo, estabelecendo a união entre dois nós da rede

de transporte. Para a representação das rotas, portanto, é necessário que a infraestrutura

de apoio da linha esteja previamente representada; por exemplo, a rede viária (composta

por um conjunto de ligações e nós como visto acima) por onde passam as rotas de

transporte sobre pneus, a rede ferroviária por onde passam as rotas sobre trilhos ou a rede

hidroviária por onde passam as hidrovias (ver Figura.6).

Tais rotas devem conter informações sobre frequência, tipo de veículo que a utiliza, capacidades de transportes nesses veículos, tarifa e condições de transbordo (tempos médios e tarifa para acesso).

Figura.6 – Representação de Rotas em uma Rede de Simulação



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2.2 Montagem da Rede de Simulação

A montagem da Rede de Simulação foi feita com a utilização da ferramenta de planejamento denominada EMME.41, de acordo com o detalhamento que está apresentado a seguir.

2.2.1 Zoneamento de Tráfego

O zoneamento de tráfego utilizado na representação da Rede de Simulação foi no nível de 832 subzonas de tráfego, resultante da desagregação das 232 zonas de tráfego originais conforme mostra a Figura.7 e coincidem com a desagregação feita na aplicação das entrevistas domiciliares da OD 2012.

Figura.7 – Subzonas de tráfego da RMS e códigos das Zonas de Tráfego originais

Fonte: Pesquisa OD 2012 (SEINFRA/GEB – 2012)

1 Desenvolvido pela INRO Consultants (Canadá 2016)



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2.2.2 Representação do Sistema Viário no EMME.4

A rede viária foi representada considerando características físicas e operacionais das vias, conforme detalhado adiante.

Tipologia das Vias 2.2.2.1

A rede de simulação foi estruturada, considerando as diferentes tipologias de vias e suas características, incluindo: rodovias, vias de trânsito rápido, pistas marginais, arteriais, coletoras, locais e estradas.

Além disso, foram definidos tipos de vias para representar elementos existentes no sistema viário e que implicam em redução de capacidade, em função de sua geometria, tais como: alças direcionais, agulhas (convergência e divergência), entrelaces, pontes, viadutos, retornos e rotatórias. Na Figura.8 são apresentados alguns exemplos desses elementos.

Figura.8 – Representação do sistema viário na rede de simulação

Fonte: Elaboração PlanMob (2017).



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Capacidades Viárias 2.2.2.2

Para cada um dos tipos de via foi definida a capacidade horária por faixa, nas condições de fluxo livre.

Foram feitas adequações nas capacidades dos links em interseções semaforizadas, de acordo com os tipos de vias, para reproduzir a redução da capacidade em decorrência da presença do equipamento semafórico ou intersecções.

O impacto de movimentos conflitantes causados por convergências, divergências e entrelaçamentos, também foi considerado. Assim, foram aplicados fatores de redução de capacidade em decorrência da existência de cada tipo de conflito.

Velocidades de Percurso 2.2.2.3

O atributo de velocidade (ul1) foi preenchido com a velocidade regulamentada para cada uma das ligações existentes na Rede de Simulação do EMME.4.

Considera-se que a velocidade regulamentada é a máxima velocidade que poderá ser exercida por um veículo nas condições de fluxo livre.

A Figura.9 ilustra os tipos de Funções V/C (volume x capacidade) por hierarquia viária. Notar que quanto menor a classificação viária (coletora, no exemplo) mais sensível é a redução da velocidade, à medida que o fluxo de veículos se aproxima da capacidade viária.

Figura.9 – Funções de Fluxo x Velocidade, por tipo de via


As funções de velocidade são atribuídas de acordo com o tipo de via, conforme apresentado na Tabela 4.



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Representação das pistas de tráfego veicular 2.2.2.4

Conforme ressaltado no RT03, a Rede de Simulação não contempla todas as vias do município, representando as vias de maior importância em nível local, aquelas de nível regional e municipal formadoras do Sistema Viário Principal (SVP) e todas as outras de nível local, que são suporte de trajetos de linhas de ônibus do STCO/STEC. Ou seja, a rede prioriza a representação de rodovias, vias expressas, vias de trânsito rápido, arteriais e coletoras principais.

O SVP é representado em ligações individuais, por sentido da via, com o número de faixas de tráfego existentes (lanes). Além disso, são representados retornos, alças direcionais e agulhas.

A Rede Referencial de Simulação foi definida em função do zoneamento de tráfego da OD 2012, detalhada a nível de 832 subzonas e nas quais estão representados os percursos das linhas de ônibus Urbanas de Salvador e as Metropolitanas que atendem a capital, além das linhas metro ferroviárias (Trem do Subúrbio e Linhas 1 e 2 do Metrô e suas estações).

Na Figura.10 são ilustrados exemplos de alça direcional (em vermelho) e alça de trevo (em verde).

Figura.10 – Alças




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As pistas com uso exclusivo foram identificadas e representadas separadamente, em função do uso, conforme apresentado na Figura.11.

Figura.11 – Pistas com exclusividade de uso


Modo 2.2.2.5

As viagens de pessoas identificadas na OD2012 foram transformadas em veículos equivalentes, em função do modo utilizado, utilizando os Fatores de Equivalência apresentados na Tabela 2.

Tabela 2 – Fatores de Equivalência


Índice de Ocupação

Índice de Equivalência

[Pessoas/Veic.] [Veic. Eq./auto]Dirigindo Automóvel 1,0 1

Passageiro de Automóvel 0,0 0Moto 1,0 0,5Taxi 1,0 1

Mototaxi 1,0 0,5Ônibus Fretado 0,031 3

Transporte Escolar 0,083 1,15Outros 1,0 1

MODO PRINCIPAL



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O modo individual é representado pelo modo “c” na rede do EMME.4, contemplando todos os modos convertidos em veículos equivalentes

Tabela 3 – Modo individual da Rede do EMME.4


Codificação utilizada 2.2.2.6

Cada um dos tipos de vias (type) é codificado na rede de simulação do EMME.4 e a cada um desses tipos é atribuída uma capacidade horária por faixa (ul3). Além disso, é associada uma função de velocidade (vdf), de acordo com as características da via.

As codificações utilizadas para caracterização do sistema viário na rede de simulação são apresentadas na Tabela 4.

Modo Descrição Tipoc Auto auto



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Tabela 4 – Modo individual da Rede do EMME.4 (Parte 1/2)


TIPO DE VIA INTERSEÇÃO CODIFICAÇÃO(types)

FUNÇÃO(vdf)

CAPACIDADE/FAIXA(ul3)

CONECTORES - 1 6 99.999

Corredores Salvador - 800 6 900

Passarela - 803 6 99.999

Lancha - 804 6 0

Elevador Lacerda - 805 6 0

Ferry Boat - 806 45 600

Ascensores - 807 6 0

Modo Pedestre - 810 6 99.999

Rodovia / Via Expressa S/ Intersecção 100 41 2.200

Rodovia / Via Expressa Convergência / Agulha de Entrada 101 41 1.760

Rodovia / Via Expressa Divergência / Agulha de Saída 102 41 1.870

Rodovia / Via Expressa Entrelace Longo (500 m < x < 1.000 m) 103 41 1.980

Rodovia / Via Expressa Entrelace Curto (x < 500 m) 104 41 1.650

Vias de Itaparica - 105 41 1.200

Estrada de Terra - 109 41 600

Trânsito Rápido S/ Intersecção 110 41 2.000

Trânsito Rápido Convergência / Agulha de Entrada 111 41 1.600

Trânsito Rápido Divergência / Agulha de Saída 112 41 1.700

Trânsito Rápido Entrelace Longo (500 m < x < 1.000 m) 113 41 1.800

Trânsito Rápido Entrelace Curto (x < 500 m) 114 41 1.500

Rod. Simples (Multifaixa) / Marg. 1 (Rod. e Trânsito Rápido) S/ Intersecção 120 42 1.700

Rod. Simples (Multifaixa) / Marg. 1 (Rod. e Trânsito Rápido) Convergência / Agulha de Entrada 121 42 1.400

Rod. Simples (Multifaixa) / Marg. 1 (Rod. e Trânsito Rápido) Divergência / Agulha de Saída 122 42 1.440

Rod. Simples (Multifaixa) / Marg. 1 (Rod. e Trânsito Rápido) Entrelace Longo (500 m < x < 1.000 m) 123 42 1.500

Rod. Simples (Multifaixa) / Marg. 1 (Rod. e Trânsito Rápido) Entrelace Curto (x < 500 m) 124 42 1.260

Rod. Simples (1 faixa) S/ Intersecção 125 42 1.300

Rod. Simples (1 faixa) Convergência / Agulha de Entrada 126 42 1.120

Rod. Simples (1 faixa) Divergência / Agulha de Saída 127 42 1.120

Rod. Simples (1 faixa) Entrelace Longo (500 m < x < 1.000 m) 128 42 1.170

Rod. Simples (1 faixa) Entrelace Curto (x < 500 m) 129 42 990

Arterial 1 S/ Intersecção 130 42 1.800

Arterial 1 Arterial 1 131 42 900


Arterial 1 Coletora 1 133 42 1.170

Arterial 1 Coletora 2 134 42 1.260

Arterial 1 Local / Pedestre 135 42 1.440

Arterial 2 S/ Intersecção 140 42 1.400



Arterial 2 Coletora 1 143 42 840

Arterial 2 Coletora 2 144 42 910

Arterial 2 Local / Pedestre 145 42 1.120

Marginal 2 (Arterial) S/ Intersecção 150 45 1.200

Marginal 2 (Arterial) Arterial 1 151 45 630

Marginal 2 (Arterial) Arterial 2 152 45 560

Marginal 2 (Arterial) Coletora 1 153 45 600

Marginal 2 (Arterial) Coletora 2 154 45 660

Marginal 2 (Arterial) Local / Pedestre 155 45 720



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Tabela 4 – Modo individual da Rede do EMME (Parte 2/2)


Grupos 2.2.2.7

Para fins de análise, esses tipos foram agrupados, conforme descrito na Tabela 5.

Tabela 5 – Agregação dos tipos de vias


TIPO DE VIA INTERSEÇÃO CODIFICAÇÃO(types)

FUNÇÃO(vdf)

CAPACIDADE/FAIXA(ul3)

Coletora 1 S/ Intersecção 160 45 1.200

Coletora 1 Arterial 1 161 45 630


Coletora 1 Coletora 1 163 45 600


Coletora 1 Local / Pedestre 165 45 720

Coletora 2 S/ Intersecção 170 45 900





Coletora 2 Local / Pedestre 175 45 540

Local S/ Intersecção 180 45 600

Local Arterial 1 181 45 360

Local Arterial 2 182 45 280

Local Coletora 1 183 45 480

Local Coletora 2 184 45 360

Local Local / Pedestre 185 45 300

Local fora do Mun. De Salvador - 186 42 500

Alça Direcional em Via Rápida - 190 41 1.800

Alça Direcional em Via Urbana - 191 42 1.200

Ponte/Viaduto em Via Rápida - 192 41 1.800

Ponte/Viaduto em Via Urbana - 193 42 1.200

Retorno em Via Rápida / Alça de Trevo > R 50 m - 194 42 1.400

Retorno em Via Urbana / Alça de Trevo < R 50 m - 195 45 900

Rotatória em Via Rápida - 196 42 1.400

Rotatória em Via Urbana - 197 45 900

Codificação (types) Tipo Agrupado Descrição100, 101, 102, 103, 104, 105, 109, 120, 121, 122, 123, 124, 125, 126, 127, 128, 129, 190, 191

I Expressa

110, 111, 112, 113, 114, 192, 193 II Trânsito Rápido130, 131, 132, 133, 134, 135, 150, 151, 152, 153, 154, 155, 194, 195

III Arterial I

140, 141, 142, 143, 144, 145, 196, 197 IV Arterial II160, 161, 162, 163, 164, 165, 170, 171, 172, 173, 174, 175

V Coletora

180, 181, 182, 183, 184, 185, 186 VI Local



20

Rede Referencial de Simulação 2.2.2.8

A Rede Referencial de Simulação (ou Cenário ATUAL), utilizando o software EMME.4, foi desenvolvida partindo da hierarquização viária utilizada em Salvador e constante do PDDU-2016, que além de definir um macrozoneamento urbano e estabelecer uma série de diretrizes para os modais do transporte urbano de Salvador, elencou as principais vias componentes do Sistema Viário Principal (SVP) de Salvador, consideradas nesse Plano Diretor como já existentes e indicou as principais intervenções a serem feitas na cidade no período horizonte do plano (2025).

Para a montagem da Rede de Simulação (RS) foram utilizadas informações de vários trabalhos anteriores, realizados pelas empresas do Consórcio (TTC e Oficina) adicionando as implantações viárias recentes (após 2012), que incluem:

Ampliação de trechos das pistas marginais na Av. Luis Viana, em ambos sentidos, e suas “agulhas” de conexão com as pistas expressas;

Complementação do corredor de ônibus da Av. Vasco da Gama (entre Av. Ogunjá e R. Lucaia / Av. Anita Garibaldi);

Implantação da VEBTS (Via Expressa Baia de Todos-os-Santos), interligando diretamente o Acesso Norte/BR-324 ao Porto de Salvador;

Alterações viárias e com redefinição geral da circulação do tráfego, na região do Iguatemi;

Duplicação da Av. Luiz Maria, na região da Baixa do Fiscal/Calçada;

Implantação de nova via ligando a BR-324 (em Valéria) e a região de Cajazeiras (Av. Dois de Julho);

Implantação de ligação viária entre Cajazeiras 5 e 10 (Av. Jorge Calmon);

Implantação de nova via ligando a Av. Luis Viana (Paralela) e a região do Alto do Coqueirinho junto ao Bairro da Paz;

Duplicação da Av. Pinto de Aguiar (em Piatã), ligando as avenidas Luis Viana e Otávio Mangabeira (na Orla Atlântica);

Duplicação da Av. Orlando Gomes (em Patamares), ligando as mesmas duas avenidas e sua interconexão viária com a Av. Paralela e contendo dois viadutos intermediários;

Implantação de ligação viária, em complemento ao final da Av. L.E. Magalhães até a Estr. do Curralinho, junto à Mata do Exército;

Implantação do Complexo Viário do Imbuí, sobre a Av. Luis Viana e sua complementação com um novo viaduto de conexão com a Av. Edgar Santos, no Saboeiro;

Duplicação da BA-526 (Estr. CIA-Aeroporto), desde São Cristóvão (Complexo Dois de Julho) até o início da Estr. Parafuso (na região do CEASA e Anel Viário) e reconfiguração dessa interconexão rodoviária;

Duplicação da interconexão da BR-324 em Pirajá e construção de alças viárias para acesso à Estr. de Campinas e ao Term. de Pirajá;



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Ampliação da interconexão da BR-324 com a BA-528 (em Águas Claras) e nova ligação viária com a Av. Regional na região;

Adequações viárias diversas, articuladas com a implementação das estações metroviárias, na L1 (Acesso Norte, Retiro e Pirajá) e na L2 (Detran, Rodoviária e Pernambués);

Implantação de nova Pista Expressa, interligando o início da Av. Luis Viana e o Viad. Raul Seixas (em Pernambués);

Alargamento (com duas faixas de tráfego extras), incorporadas à pista de rolamento na LIP e início da Av. Luis Viana (trecho lindeiro ao Hosp. Sarah Kubitschek).

Para possibilitar a sua CALIBRAÇÃO e produzir informações a serem utilizadas nos modelos de simulação da demanda, a sua representação nominada de Rede ATUAL (Figura.12) reporta-se ao mês de maio/2017, época em que foram realizadas as Pesquisas de Fluxo de Tráfego e Ocupação dos Ônibus em 21 locais de controle (Screen Line) selecionados nos principais corredores de tráfego da cidade (ver Figura.20).



Figura.12 – Rede Referencial de Simulação (Cenário ATUAL)




2.2.3 Representação do Sistema de Transporte Coletivo (TC)

A representação da rede de transporte coletivo segue alguns parâmetros que serão detalhados a seguir.

Modo de Transporte 2.2.3.1

Os modais definem que tipo de fluxo pode passar em cada ligação. Eles são identificados por apenas uma letra e seguem a Tabela 6 abaixo. Os modos são agregados em quatro tipos, sendo eles auto e auxiliar auto, referindo-se às ligações do transporte individual, e os tipos transit e auxiliar transit, se referem às ligações de transporte coletivo.

Tabela 6 – Modais usados na Rede de Simulação

Modal Descrição Tipo a Ascensores transit b Municipal Salvador STCO transit c Auto auto e Lancha transit f Ferry Boat transit g Municipal Salvador STEC transit h Municipal Salvador Seletivo transit i Municipal Lauro de Freitas transit j Municipal Camaçari transit k Caminhão aux. auto m Metrô transit n Metropolitana transit p Pedestre aux. transit r Conectores aux. transit t Trem de Subúrbio transit

Veículos 2.2.3.2

O software EMME.4 necessita de uma tabela contendo a correlação entre o modal de transporte e o tipo de veículo empregado em cada linha codificada no modelo de demanda, conforme Tabela 7 apresentada a seguir.

Por exemplo, o modal “b”, correspondente as linhas municipais de Salvador do STCO estão codificadas com número de veículo 1 caso as linhas sejam operadas com veículos do tipo Convencional, veículo 2 caso sejam operadas com veículos tipo Padron ou veículo 4 caso sejam operadas com Miniônibus.

Além do tipo de veículo, é necessário também, no caso do transporte coletivo, codificar as capacidades máximas de passageiros sentados e total de cada tipo de veículo. Este valor é



24

importante na hora da alocação da matriz de demanda, para que o modelo calcule a lotação de uma linha de transporte.

Tabela 7 – Tipos de Veículos

Número Modo Tipo de Veículo

Fator de Equivalência

(veíc/auto)

Passageiros Sentados (pax/veíc)

Passageiros Total (sentados

+ em pé – pax/veíc)

1 b Convencional 2,40 35 74 2 b Padron 2,50 32 85 4 b Miniônibus 1,50 20 30 6 t Trem 150 650 7 a Elevador 0 25 8 a Plano

Inclinados 36 36

10 f Ferry Boat 400 1700 11 m Metrô 250 1000 15 g Miniônibus 1,50 25 32 19 i Convencional 2,40 35 74 37 n Convencional 2,40 35 74 38 n Van 1,00 22 22 44 e Lancha 170 170 45 h Executivo 2,40 47 47 46 l Padron 2,50 35 74 47 j Urbano 2,40 35 74

Nós 2.2.3.3

Os nós possuem atributos que caracterizam uma situação particular na rede de simulação, conforme mostra a Tabela 8 a seguir.

Tabela 8 - Principais atributos dos nós utilizados na alocação

Atributo Descrição Ui1 Penalidade de embarque no nó

O atributo Ui1 geralmente é utilizado para calibrar o transporte coletivo público por meio de uma penalidade de embarque no nó. Eles representam os desconfortos e inconveniências de se embarcar na rua, quando comparado a embarcar num terminal de ônibus ou em estações do sistema sobre trilhos. Também pode representar um desconforto nas extensas transferências realizadas em passarelas entre os modos de ônibus e as estações de metrô.



25

Ligações 2.2.3.4

As ligações também possuem atributos que caracterizam a sua situação na rede de simulação conforme mostra a Tabela 9 a seguir.

Tabela 9 - Principais atributos dos links utilizados na alocação

Atributo Descrição @pcontagem Posto de contagem da Pesquisa de Frequência de Ocupação Visual

@contcol Contagem de passageiros obtido na Pesquisa de Frequência de Ocupação Visual

@corrtc Pistas com tratamento de priorização para o transporte coletivo (faixas exclusivas de ônibus localizadas a direita das avenidas ou vias exclusivas no canteiro central

(por exemplo, Av. Vasco da Gama)

@timau Tempo resultante da alocação da matriz de veículos do transporte individual em cada link

Linhas 2.2.3.5

É um conjunto de segmentos que descreve o itinerário das linhas reais de transporte coletivo público, em qualquer tecnologia (ônibus, metrô, trem de subúrbio). Além disso, cada linha contém as características operacionais básicas necessárias para as simulações, como intervalo entre partidas, capacidade dos veículos, tarifa, modo, entre outras.

Tabela 10 - Principais atributos das linhas utilizados na alocação

Atributo Descrição

hdw Headway na Hora Pico da Manhã - HPM (min)

Ut1 Tarifa da linha convertida em minutos

Ut2 Tarifa da Linha em R$

@fare Tarifa da linha convertida em minutos

@onibus Tarifa de Transferência para as integrações entre ônibus municipal de Salvador - integração ônibus x ônibus (min)

@metro Tarifa de Transferência para as integrações entre ônibus municipal de Salvador e as linhas de metrô - integração ônibus x metrô e metrô x ônibus (min)

@metro2 Tarifa de Transferência para as integrações entre metrô x ônibus metropolitano - integração metrô x ônibus metropolitano (min)

@baciasalv Código da área de operação das linhas municipais de Salvador 1 – Área de Operação A 2 - Área de Operação B 3 - Área de Operação C



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A representação das tarifas no software EMME.4 necessita de uma tabela dos valores das tarifas cheias e valores de integrações. A alocação das matrizes utiliza uma opção no software chamada de Transit Journey Levels, que permite um maior e fácil controle sobre as tarifas e penalidades de cada integração.

De uma forma geral, as tarifas e integrações entre as empresas seguem os valores da Tabela 11 a seguir.

Tabela 11 – Valores de tarifa e integrações entre as empresas de transporte coletivo público (Maio/2017)

Modo Tarifa cheia Ônibus Municipal de Salvador Metrô Metropolitana

Ônibus Municipal de Salvador R$ 3,60 Gratuito Gratuito Tarifa Cheia

Metrô R$ 3,60 Gratuito Gratuito Tarifa cheia com uma redução de R$ 3,60

Metropolitana De R$ 3,10 a R$ 15,20 Tarifa Cheia Gratuito Tarifa Cheia

Atualmente (Maio/2017) de acordo com a forma ajustada, a integração Linha Metropolitana com as linhas de Metrô possuem valores diferentes na ida e na volta do usuário. Considerando “ida” quando o usuário que utiliza uma linha metropolitana e uma linha de metrô, o usuário paga a tarifa cheia no primeiro embarque e no segundo embarque no Metrô a integração é grátis. Na volta, o usuário paga a tarifa cheia de R$ 3,60 no Metrô e a diferença da tarifa metropolitana no segundo embarque.

Atualmente (Maio/2017) os modos de transporte a seguir não possuem qualquer desconto na integração entre modos, ou seja, a cobrança ocorre integralmente no transbordo entre os modos:

Ascensores/Elevador;

Ferry Boat;

Linhas Municipais de Camaçari;

Linhas Municipais de Lauro de Freitas;

Linhas Municipais de Salvador do sistema STEC;

Linhas Municipais de Salvador do sistema Seletivo;

Trem de Subúrbio.



27

Itinerário das linhas de ônibus 2.2.3.6

Os itinerários e frequências de partidas no horário de pico da manhã (hpm) foram obtidos a partir de várias fontes:

Linhas Municipais dos sistemas STCO, STEC e Seletivos – SEMOB e site Transalvador;

Linhas metropolitanas – AGERBA;

Linhas municipais de Lauro de Freitas e Camaçari – respectivas prefeituras.

Ressalta-se que o cadastro das linhas de transporte coletivo considera o que estava em operação na primeira semana do mês de maio de 2017. Por isto, o Metrô Linha 2 foi codificado na Rede de Simulação somente entre as estações Acesso Norte e Rodoviária.

Figura.13 – Linhas de transporte coletivo – Metrô (Maio/2017)




28

Figura.14 – Linhas de transporte coletivo – Trem de Subúrbio (Maio/2017)


Figura.15 - Linhas de transporte coletivo – Municipal de Salvador STCO e Seletivo (Maio/2017)




29

Figura.16 - Linhas de transporte coletivo – Municipal de Salvador STEC (Maio/2017)


Figura.17 - Linhas de transporte coletivo – Metropolitanas (Maio/2017)




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Figura.18 - Linhas transporte coletivo – Ferry Boat e Lanchas (Maio/2017)


Figura.19 - Linhas de transporte coletivo –Elevador e Planos Inclinados (Maio/2017)




31

2.2.4 Ajuste das matrizes de viagens

O processo de ajuste das matrizes de viagens se refere aos procedimentos realizados no âmbito do PlanMob Salvador, para a atualização dos dados da Pesquisa Origem e Destino de 2012, para o ano-base de 2017.

Para tanto foram realizadas pesquisas de campo em 21 postos de controle localizados estrategicamente na cidade de Salvador, onde foram desenvolvidas contagens classificadas de veículos e de passageiros através de uma pesquisa de ocupação visual dos ônibus2.

A Figura.20 a seguir mostra a localização dos postos pesquisados na Screen-line.

Figura.20 – Postos da Pesquisa de Contagem Classificada de Veículos e de Ocupação Visual


2 Detalhamento destas pesquisas encontra-se na respectiva nota técnica (NT 05 do PlanMob Salvador).



32

Ajuste do Transporte Individual 2.2.4.1

Determinação da Matriz de Viagens Referencial

A matriz de viagens do modo individual foi obtida a partir dos dados da OD 2012, na qual, através de entrevistas, foram coletadas informações sobre as viagens, incluindo os locais de origem e de destino das viagens (em ZT), horário e duração das viagens e o modo utilizado.

Inicialmente, determinou-se o período 120 minutos consecutivos com a maior concentração de viagens chegando na subzona de destino, no período da manhã. Este período de duas horas corresponde ao Período Pico Manhã (PPM).

Dentro deste intervalo de duas horas, identificou-se os 60 minutos consecutivos com mais viagens chegando na subzona de destino, que corresponde a Hora Pico Manhã (HPM).

Com o total de viagens na HPM e no PPM, foi determinado o Fator de Pico da manhã (FP), conforme:

Onde:

= Fator de Pico da manhã;

= Viagens no HPM;

= Viagens no PPM.

Foram identificados todos os pares de origens e destinos (OD) das viagens no PPM, obtendo assim, uma matriz de duas horas. O período de duas horas é utilizado para que haja uma maior variedade de pares OD, representando de maneira mais fiel, o perfil das viagens da RMS na Rede de Simulação.

Para transformar esta matriz de duas horas em uma matriz de uma hora, foi aplicado o FP à matriz de duas horas.

Ajustes das Matrizes Referenciais para Simulação

As matrizes de viagens obtidas na OD 2012 foram ajustadas para representar os deslocamentos referentes ao ano de 2017 utilizando o método de ajuste conhecido como Fratar.

Este método possui duas hipóteses básicas:

A distribuição das viagens futuras de uma dada zona de origem/destino é proporcional à atual distribuição de viagens;

A distribuição dessas viagens futuras é modificada pelo fator de crescimento das zonas de tráfego relacionadas às suas produções e atrações no período.

Dessa forma a matriz de viagens projetada para o ano de 2017 foi obtida multiplicando as viagens existentes na matriz da OD 2012 pelo fator de crescimento das zonas de origem e destino ou matematicamente:



33

( ) ∑

∑

Onde:

= número de viagens estimadas da zona i para a zona j;

= número de viagens atuais da zona i para a zona j

= fator de crescimento na zona i

= fator de crescimento da zona j

Assim, com base em informações das Zonas de Informações foram obtidos os fatores de crescimento das Produções e Atrações por zona de tráfego para ano de 2017. Sendo que para o município de Salvador foram estimados fatores por Zona de Informação (ZI); e para os demais municípios da RMS foram definidos fatores em nível municipal.

Nesta atualização adotou-se os mesmos fatores de crescimento determinados (ao nível de 76 ZIs em Salvador e os outros 12 municípios da RMS) para as demais 832 Subzonas de Tráfego (SZ) que as compunham, conforme apresentado na Figura.21.



Figura.21 – Subzonas de Tráfego (SZ) X Zonas de Informação (ZI)




Considerou-se que o crescimento das viagens PRODUZIDAS em cada uma das SZs foi diretamente proporcional ao crescimento populacional estimado do período (2012→2017). Na Figura.22 apresenta-se o fator de crescimento de produção de viagens por SZ na hora pico manhã (HPM) em faixas de variação.

Figura.22 – Fator de Crescimento da Produção de Viagens (HPM, 2017)


Observa-se que os maiores fatores de crescimento de produção de viagens no município de Salvador estão concentrados nas áreas de Jaguaribe, Patamares e Alphaville I. Já próximo à Baía de Todos os Santos a produção de viagens irá reduzir ou se manter praticamente imutável.

Já para estimar o crescimento das viagens atraídas nas SZs supôs-se que sua proporcionalidade era relacionada com o crescimento da oferta de empregos nessas SZs. Assim, na Figura.23 são representados os fatores de crescimento obtidos para a ATRAÇÃO de viagens nas SZs na hora pico manhã (HPM).



36

Figura.23 – Fator de Crescimento da Atração de Viagens (HPM, 2017)


Observa-se que as SZs que apresentaram um maior fator de crescimento de ATRAÇÃO de viagens estão localizadas nas áreas ao norte e nordeste do município de Salvador, e também nos outros municípios da RMS.

Ressalta-se que para a utilização de métodos sintéticos que aplicam fatores de crescimento, (como o Fratar) é necessário um tratamento especial em ZTs com número reduzido de viagens no ano de referência e para as quais se prevê um crescimento ou alteração no tipo de uso do solo.

Este método é iterativo, são feitos ajustes alternados entre linhas (viagens produzidas) e colunas (viagens atraídas) até que os fatores de correção se aproximem da unidade.

Essa matriz projetada para o ano de 2017 foi alocada no software EMME e, assim, foram obtidos os fluxos de veículos em cada uma das vias da Rede de Simulação.

Pesquisas Específicas para Atualizações

Conforme destacado anteriormente foram realizadas pesquisas específicas para atualização e aferição do resultados na rede de simulação, como Contagens Classificadas Veiculares, Ocupação Visual, Tempo de Acesso ao Metrô, Oferta de Estacionamento e de Preferência Declarada para determinar o Valor do Tempo.



37

Para verificar se a distribuição dos veículos na rede correspondia à realidade atual, foram definidos 20 fluxos nos pontos de controle pesquisados (Tabela 12), onde foram realizadas contagens volumétricas classificadas, conforme detalhado na Nota Técnica 04.

As capacidades operacionais das vias foram ajustadas para que a rede de simulação representasse o comportamento real do sistema viário existente, conforme identificado na pesquisa.

Na Tabela 12 são apresentados os fluxos equivalentes nos pontos de pesquisa, por movimento e nos links correspondentes na rede de simulação.

Tabela 12 – Fluxos Pesquisados X Simulados


Cada um dos movimentos pesquisados por sentido de tráfego está representado na Figura.24, onde foi possível comparar os valores pesquisados com os alocados na rede de simulação.

Ponto Movimento Pesquisa Rede Ponto Movimento Pesquisa Rede1 1 837 625 12 1 1.579 1.0801 2 1.406 572 13 1 1.682 1.6272 1 2.313 2.238 14 1 1.921 5242 2 1.082 962 15 1 1.099 1812 3 1.000 737 15 2 3.130 3.1762 4 2.449 1.619 16 2 7.021 7.2513 1 3.089 2.759 16 3 7.146 6.6623 2 2.643 1.973 16 3 1.500 9044 1 1.655 1.383 16 4 989 1.2555 1 2.590 3.540 17 1 2.174 1.8895 2 1.394 1.470 18 1 1.740 1.4566 1 4.618 3.934 19 1 699 6688 1 2.660 3.224 20 1 2.517 2.1608 2 4.776 4.411 21 1 9.400 5.0528 3 1.518 1.694 21 2 951 9748 4 584 1.333 71 1 4.128 2.9399 1 4.433 1.672 71 2 882 32310 1 2.063 2.886 71 3 459 75311 1 3.171 2.516 71 4 2.970 2.84911 2 2.815 2.506 72 1 7.966 6.692



38

Figura.24 – Fluxos: Pesquisados X Simulados (HPM, 2017)


Quanto mais próximo da reta vermelha (45º) está o movimento em análise, mais parecidos são os valores alocados na rede, com os valores obtidos na pesquisa.

Para os maiores fluxos, foi admitida uma tolerância de até 10% de variação entre os volumes da rede e os pesquisados. Já para os menores fluxos, a tolerância foi maior (30%), pois entende-se que eles interferem menos no comportamento da rede.

Os pontos entre as linhas amarelas estão em uma faixa de variação aceitável para o processo de calibração. Ou seja, apenas dois pontos não responderam ao observado na pesquisa. Os fluxos alocados na rede de simulação são superiores aos da pesquisa.

0

1000

2000

3000

4000

5000

6000

7000

8000

0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000

Pesq

uisa

Rede



39

Ajuste do Transporte Coletivo 2.2.4.2

A atualização da matriz do modo coletivo para o ano-base de 2017 foi realizada através de um processo denominado de ajuste da matriz em que os volumes de viagens que resultam da alocação da “matriz semente” (no caso uma matriz do ano de 2012 gerada a partir da Pesquisa Origem/Destino de 2012) são confrontados com os dados observados nas pesquisas volumétricas realizadas em 2017 para este estudo.

O processo é feito através de algoritmo do software EMME.4 que iterativamente compara os fluxos alocados e os observados nos postos de controle e ajusta as viagens dos pares de zona que contribuem para o carregamento nesse local. Como são vários pontos de controle o processo é iterativo até que todos atinjam uma situação onde a melhora no ajuste global da matriz torna-se insignificante, assim o processo foi julgado satisfatório.

As tabelas e os gráficos a seguir ilustram os resultados alcançados no processo, apresentando nos pontos de controle pesquisados os fluxos de passageiros (ônibus) comparando-se os dados observados na pesquisa e os dados alocados com a matriz ajustada. O processo de ajuste foi realizado para as matrizes do horário de pico da manhã (HPM).

A seguir mostram-se a Tabela 12 e a Figura.25 com o gráfico dos resultados do processo de calibração do modo de transporte coletivo.

Tabela 13 – Fluxos observados e modelados após ajuste da matriz do modo coletivo – pico da manhã (HPM)

Posto Local Observado (pax/HPM)

Simulado (pax/HPM)

07BC Detran - defronte à Estação de Metrô - Pista Local 14.751 12.195 16C Av. Paralela, em frente ao Extra 2 8.478 9.484 13A Subúrbio - Viaduto do Lobato 8.335 8.964 16D Av. Paralela, em frente ao Extra 7.070 7.323 01B Avenida Sete 7.036 7.381 11A Calçada, em frente aos Bombeiros 6.834 7.540

07AD Rótula do Abacaxi 6.227 7.468 10A 7 Portas, em frente ao Shopping 7 Portas 6.161 6.313 08B Av. ACM - Em frente ao Hiper Bom Preço 5.935 5.746 18A Av. São Rafael 5.865 6.280 20A Av. São Cristóvão, próximo ao Salvador Norte Shopping 5.704 5.609 17A Av. Otávio Mangabeira, em frente ao Rest. Iemanjá 5.621 5.099 21B Av. Paralela, em frente à Estação Mussurunga 5.249 5.508

07AA Saída de ônibus da Estação 5.248 5.217 12A Viaduto dos Motoristas - Largo do Tanque 4.919 5.221 15A Águas Claras, em frente ao Makro 4.663 4.697 09A Saída do Túnel Américo Simas 4.633 4.992 19A Av. Dorival Caymmi, em frente ao Bom Preço 4.166 4.127 02A Cruzamento do Dique do Tororó 4.123 3.947 03B R. Lucaia, próx. ao cruzamento com a Vasco da Gama 3.629 3.206 08A Av. ACM - Em frente ao Hiper Bom Preço 3.487 4.822 11B Calçada, em frente aos Bombeiros 3.324 3.150 14A Estrada das Barreiras, Passarela Posto da Jaqueira 3.224 5.388



40

Posto Local Observado (pax/HPM)

Simulado (pax/HPM)

05A Amaralina, próx. Ao Largo das Baianas 2.994 2.804 02B Cruzamento do Dique do Tororó 2.945 3.376 02C Cruzamento do Dique do Tororó 2.806 2.457 06A Avenida Bonocô 2.765 3.511 04A Comércio, em frente à igreja N. Sra. Da Conceição 2.551 2.934 05B Amaralina, próx. Ao Largo das Baianas 1.877 1.915 03A R. Lucaia, próx. ao cruzamento com a Vasco da Gama 1.872 2.132 02D Cruzamento do Dique do Tororó 1.508 1.741 01A Avenida Sete 530 240

O gráfico da Figura.25 a seguir mostra a correlação estatística entre os volumes observados e modelados para o modo de transporte coletivo onde se obteve um R2 de 0,918 considerado bom para estudos como o PlanMob Salvador.

Figura.25 – Gráfico com a correlação entre os dados pesquisados e modelados


2.2.5 Matrizes Atualizadas

Como resultado da atualização das matrizes através de ajuste pelas contagens, observou-se que houve uma alteração tanto no volume de viagens quanto na divisão modal entre os anos de 2012 e 2017 no período de pico da manhã (duas horas, PPM) das 6h:30 às 8h:29 conforme mostra a Tabela 14 a seguir.

y = 0,9729x R² = 0,9182

-

2.000

4.000

6.000

8.000

10.000

12.000

14.000

16.000

- 2.000 4.000 6.000 8.000 10.000 12.000 14.000

Volu

mes

pes

quisa

dos

Volumes Modelados

Carregamento Coletivo Simulado X Observado



41

Tabela 14 – Totais das matrizes 2012 e 2017 (duas horas no PPM

Modo 2012 2017 Variação Coletivo 536.865 447.273 -17%

Individual 259.355 318.806 23% Total Geral 796.220 766.079 -4%


Os resultados indicam que houve uma queda no total de viagens da ordem de 4%. Por outro lado, houve uma queda significativa na demanda do transporte coletivo, em torno de 17%; enquanto que houve um acréscimo nas viagens individuais de 23%.

Os mapas a seguir ilustram os volumes de viagens produzidas e atraídas em cada zona de tráfego.

Figura.26 – Produção e atração de viagens por zona de tráfego - modo coletivo no pico da manhã (HPM) – Ano 2012




42

Figura.27 – Produção e atração de viagens por zona de tráfego - modo individual no pico da manhã (HPM) – Ano 2017


2.3 Modelo de Geração

2.3.1 Definição dos Motivos de Viagem

A partir da tabulação da Pesquisa Origem e Destino de 2012 identificaram-se os motivos que poderiam explicar, do ponto de vista da modelagem, o comportamento de viagens dos usuários da área de estudo e, ao mesmo tempo, conter uma quantidade representativa de registros capazes de permitir análises estatísticas.

Adotou-se o conceito de Base de Viagem, que define a viagem com um motivo na origem e outro no destino, sendo que uma viagem com Base Domiciliar (BD) possui numa das extremidades o motivo residência, seja na origem ou no destino, e na outra extremidade um motivo qualquer. Viagens que não possuem nenhuma extremidade como residência são denominadas viagens com Base não Domiciliar (BND)

Em função destes aspectos, adotou-se a seguinte classificação para os motivos de viagem para o estudo de demanda da Região Metropolitana de Salvador:



43

Motivo 1: Base Domiciliar – Trabalho (BDT): viagens com base domiciliar e motivo trabalho, o que significa que a origem ou destino da viagem é o domicílio e o outro extremo da viagem é o local de trabalho;

Motivo 2: Base Domiciliar – Escola (BDE): viagens com base domiciliar e motivo estudo, o que significa que a origem ou destino da viagem é o domicílio e o outro extremo da viagem é o local de estudo;

Motivo 3: Base Domiciliar – Outros (BDO): viagens com base domiciliar e motivo outros, o que significa que a origem ou destino de viagem é o domicílio e o outro extremo da viagem não é trabalho e nem estudo;

Motivo 4: Base Não Domiciliar (BND): viagens onde a origem e o destino não é o domicílio.

Além dessas categorias foi considerada uma estratificação baseada nas classes de renda familiar de acordo com a classificação A, B, C, D e E. Essa classificação é baseada no Critério Brasil (CCB) adotada pela ABEP - Associação Brasileira de Empresas de Pesquisa, que estima a renda familiar a partir das características do domicílio, conhecidas como índices de conforto, cujos dados foram levantados durante a pesquisa domiciliar OD-2012. A classe de renda A é a mais alta, decrescendo até o nível E (o de renda mais baixa).

Computando-se a totalidade das viagens motorizadas em todos os modos a Pesquisa Origem e Destino e limitando-se ao horário de chegadas (ou término) das viagens entre 6:30h – 8:29h observou-se os valores mostrados na tabela abaixo com os percentuais de participação segundo os motivos e estratificação de rendas para o motivo BDT acima apresentados.

Após alguns testes de consistência as categorias foram agrupadas para se obter uma representatividade de dados necessária para o desenvolvimento dos modelos conforme mostrado na Tabela 15.

Tabela 15 – Segmentação de viagens para os modelos de demanda (PPM 2012)

Motivo Viagens PPM Participação BDE 115.032 14% BDT-AB 168.577 21% BDT-CDE 383.951 48% OM 128.659 16% Total Geral 796.220 100%

Fonte: Pesquisa OD 2012 (SEINFRA 2013)


Na Pesquisa Origem e Destino coleta-se um grande número de informações que alimentam modelos de previsão de demanda para os quais se procura entender as inter-relações de algum dado de interesse em função de outras informações. E um dos modelos mais utilizados são os modelos de regressão linear representados da seguinte forma:

0 1 1 2 2 ...i i i k ki iY X X X e



44

Onde Yi é um valor da variável de interesse e, X1, X2,..., Xk são as variáveis denominadas de preditoras ou auxiliares e os coeficientes são os parâmetros desconhecidos que deverão ser estimados através dos dados.

O método usual para estimar esses coeficientes é o método dos mínimos quadrados devido a sua facilidade e disponibilidade. Em muitas situações práticas, é razoável assumir um modelo com intercepto nulo como os modelos de produção de viagem.

Para fazer testes de hipótese, assume-se que a variável de interesse segue uma distribuição normal com variância constante para quaisquer valores das variáveis auxiliares.

Em muitas situações práticas, o número de variáveis auxiliares disponíveis é relativamente alto. Deste modo, o mais interessante é construir modelos tal que sejam incluídas apenas as variáveis mais relevantes ou, equivalentemente, testar a hipótese nula H0: =0. Rejeita-se

esta hipótese caso onde é o valor estimado do parâmetro ; é o

erro padrão de ; é um valor tabelado segundo uma distribuição t-Student com graus

de liberdade (está associado ao tamanho da amostra); é o erro do tipo I escolhido apropriadamente. Para grandes tamanhos de amostra, em termos práticos usa-se .

Em muitos softwares disponíveis, é usual além de apresentar o valor da estatística t, calcular conjuntamente outra estatística denominada de nível descritivo (em inglês p-value; em português, costuma-se ser chamado de valor p), que consiste em calcular a probabilidade (com valores no intervalo entre zero e um), de se observar a estatística t. Deste modo, níveis descritivos pequenos (inferiores a um valor de referência) induzem que a hipótese nula é falsa (rejeita a hipótese), por outro lado altos níveis descritivos que a hipótese nula é verdadeira.

Assim é apresentado na sequencia um conjunto de modelos de geração, segundo os conceitos acima, elaborado para as viagens do período de pico da manhã pelo método de regressão linear. Para tanto, foi selecionado um conjunto de variáveis apresentado a seguir para os testes estatísticos para cada um dos motivos de viagem:

• População total por zona de tráfego - ZT (Pop)

• População das classes A e B por zona de tráfego ZT (PopAB)

• População das classes C, D e E por zona de tráfego ZT (PopCDE)

• Empregos por zona de tráfego ZT (Emprego)

• Matrículas escolares por zona de tráfego ZT (Matrícula)

• Renda média familiar por zona de tráfego ZT (RMF)

• Frota de veículos particulares por zona de tráfego ZT (Frota)

Em função da necessidade de adequar o modelo a algumas situações de zonas que possuem demanda significativa, porém, não seguem o mesmo padrão das demais zonas de tráfego são definidas variáveis “dummy” que assume valor 1 nas zonas com estas características e 0 nas demais e explicitadas em cada modelo.

Para cada tipo de viagens foi selecionado um subconjunto dessas variáveis auxiliares para os testes de regressão a seguir apresentados.

0 1 2, , ,..., k

0

i

( , ). .( )i

it t

S E

( , ). .( )

t tt t( , ) ( , ). .( ). .( )

t t t tt t t tt t t t i i . .( )iS E . .( ). .( ). .( )

i ( , )t

( , ) 2t



45

2.3.3 Resultados do Modelo de Geração

Modelo de Produção 2.3.3.1

Motivo Base Domiciliar Estudo - BDE

Após os testes realizados o modelo resultante é representado pela equação a seguir.

Para a variável Dummy estão associadas as zonas 62 e 74 em Salvador; para a Dummy2 as zonas do município de Camaçari; para a Dummy4 as zonas do município de Candeias e para a Dummy5 a zona 111 em Salvador.

Os testes estatísticos apresentaram um valor de R2=0,897 e valores de t de Student e valor P consistentes conforme resumido a seguir.

RESUMO DOS RESULTADOS

Estatística de regressãoR múltiplo 0,951148926R-Quadrado 0,90468428R-quadrado ajustado 0,897150715Erro padrão 322,0699752Observações 202

ANOVAgl SQ MQ F F de significação

Regressão 6 192969673 32161612,17 310,0539945 7,53558E-97Resíduo 196 20330897,51 103729,0689Total 202 213300570,6

Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%Interseção 0 #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/DPopulacao 0,00828588 0,001635889 5,065062786 9,39372E-07 0,005059676 0,011512083 0,005059676 0,011512083Frota 0,229993949 0,013883796 16,56563847 4,0569E-39 0,202613142 0,257374755 0,202613142 0,257374755Dummy 649,2416375 230,041407 2,822281632 0,005259868 195,5675065 1102,915769 195,5675065 1102,915769Dummy2 -1515,665719 416,5929954 -3,638241008 0,000350996 -2337,245919 -694,0855192 -2337,245919 -694,0855192Dummy4 -1281,155448 332,2072142 -3,856494963 0,000155948 -1936,314974 -625,9959219 -1936,314974 -625,9959219Dummy5 3153,799121 360,9869615 8,736601198 1,06664E-15 2441,88187 3865,716372 2441,88187 3865,716372

5*8,153.34*15,281.1

2*67,515.1*24,649*2299,0*008285,0

DummyDummy

DummyDummyFrotaPopP iiBDEi



46

Motivo Base Domiciliar Trabalho, Classes de Renda AB – BDT-AB


As variáveis dummy representam as mesmas zonas como mencionadas anteriormente.


Motivo Base Domiciliar Trabalho, Classes de Renda CDE – BDT-CDE


As variáveis dummy são as mesmas utilizadas no modelo anterior acrescida da variável Dummy3 que corresponde às zonas do município de Vera Cruz.





Regressão 5 432024360,4 86404872,09 371,2637477 7,04475E-98Resíduo 197 45848160,25 232731,7779Total 202 477872520,7

Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%Interseção 0 #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/DPopulacaoAB 0,180268327 0,029305522 6,151343236 4,20646E-09 0,122475522 0,238061132 0,122475522 0,238061132Frota 0,278113585 0,037033065 7,509872141 2,01088E-12 0,205081455 0,351145715 0,205081455 0,351145715Dummy 697,3640145 343,4102325 2,03070249 0,043629116 20,13191046 1374,596118 20,13191046 1374,596118Dummy2 -2698,058401 712,5281709 -3,786598918 0,000202724 -4103,220236 -1292,896567 -4103,220236 -1292,896567Dummy5 3571,832898 533,1403674 6,699610679 2,13937E-10 2520,437982 4623,227815 2520,437982 4623,227815

5*9,210.174*6,190.53*020.3

2*009.8*127.2*1179,0

DummyDummyDummy

DummyDummyPopP iBDTCDEi

5*83,571.3

2*05,698.2*36,697*27811,0*1802,0

Dummy

DummyDummyFrotaPopP iiBDTABi



47

Motivo Base Domiciliar Outros e Base não Domiciliar - OM






Regressão 6 2788538978 464756496,3 732,2621897 8,2738E-131Resíduo 196 124398438,9 634685,9129Total 202 2912937417

Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%Interseção 0 #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/DPopulacao CDE 0,11792767 0,00281218 41,93461426 7,8941E-100 0,112381655 0,123473686 0,112381655 0,123473686Dummy 2127,342016 568,9407242 3,73912769 0,000242314 1005,310587 3249,373445 1005,310587 3249,373445Dummy2 -8009,18308 1041,481223 -7,690184812 6,96133E-13 -10063,13108 -5955,235076 -10063,13108 -5955,235076Dummy3 -3020,914043 802,4173905 -3,764766415 0,000220268 -4603,39442 -1438,433666 -4603,39442 -1438,433666Dummy4 -5190,591619 822,5193071 -6,310601555 1,81471E-09 -6812,715813 -3568,467425 -6812,715813 -3568,467425Dummy5 17210,95485 897,8290035 19,16952424 7,99148E-47 15440,3093 18981,60039 15440,3093 18981,60039





Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%Interseção 0 #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/DPopulacao 0,023447777 0,00151654 15,46136119 7,8187E-36 0,02045704 0,026438514 0,02045704 0,026438514Emprego 0,033078907 0,003403458 9,719204756 1,72919E-18 0,026367019 0,039790795 0,026367019 0,039790795Dummy 609,9575488 245,3942878 2,485622442 0,013765 126,02063 1093,894468 126,02063 1093,894468Dummy2 -2836,463926 463,9150087 -6,114188747 5,11795E-09 -3751,340967 -1921,586885 -3751,340967 -1921,586885

2*46,836.2*95,609*03307,0*02344,0 DummyDummyEmpregoPopP iiOMi



48

Modelo de Atração 2.3.3.2

Motivo Base Domiciliar Estudo - BDE



Motivo Base Domiciliar Trabalho, Classes de Renda AB – BDT-AB







Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%Interseção 0 #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/DPopulacao -0,035128332 0,002715894 -12,93435476 4,53405E-28 -0,040484458 -0,029772206 -0,040484458 -0,029772206Emprego 0,018485588 0,005070786 3,645507504 0,00034184 0,008485282 0,028485893 0,008485282 0,028485893Matricula 0,231723834 0,013371891 17,32917521 2,09441E-41 0,205352578 0,25809509 0,205352578 0,25809509Dummy 1007,487168 307,7459116 3,273762965 0,001254505 400,568784 1614,405552 400,568784 1614,405552Dummy2 -2030,379894 573,0124222 -3,543343592 0,000493863 -3160,441287 -900,3185016 -3160,441287 -900,3185016Dummy4 -1105,736044 440,1924335 -2,51193787 0,012813971 -1973,857667 -237,61442 -1973,857667 -237,61442

4*73,105.12*37,030.2

*48,007.1*23172,0*01848,0*035,0

DummyDummy

DummyMatrículaEmpregoPopA jjjjBDE

4*61,060.13*91,707.1

2*05,956.7*09,829.1*05054,0*15465,0

DummyDummy

DummyDummyMatrículaEmpregoA jjBDTABJ



49

Motivo Base Domiciliar Trabalho, Classes de Renda CDE – BDT-CDE







Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%Interseção 0 #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/DEmprego 0,154656994 0,005437078 28,44487282 3,21686E-72 0,14393564 0,165378347 0,14393564 0,165378347Matricula -0,065019991 0,009701097 -6,702334082 2,0437E-10 -0,084149547 -0,045890436 -0,084149547 -0,045890436Dummy 1829,090606 329,4229579 5,552407815 8,89165E-08 1179,502735 2478,678478 1179,502735 2478,678478Dummy2 -7956,05034 613,1797509 -12,97507024 2,4833E-28 -9165,177147 -6746,923533 -9165,177147 -6746,923533Dummy 3 -1707,917976 461,9245186 -3,697396235 0,000281306 -2618,785168 -797,0507833 -2618,785168 -797,0507833Dummy4 -1060,616891 470,5029339 -2,254219506 0,025266591 -1988,399828 -132,8339541 -1988,399828 -132,8339541




Regressão 4 2016026324 504006581 751,0920711 5,0106E-118Resíduo 198 132864274 671031,69Total 202 2148890599

CoeficientesErro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%Interseção 0 #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/DEmprego 0,274593 0,00561716 48,884648 1,8255E-112 0,263515824 0,285670106 0,263515824 0,285670106Dummy2 -13919,01 1071,76546 -12,98699 2,67117E-28 -16032,55085 -11805,47039 -16032,55085 -11805,47039Dummy3 -2833,137 823,540931 -3,44019 0,000708869 -4457,17411 -1209,09989 -4457,17411 -1209,09989Dummy4 -3652,153 834,02027 -4,378974 1,93017E-05 -5296,855238 -2007,450138 -5296,855238 -2007,450138

4*15,652.33*14,833.22*919.13*274593,0 DummyDmmyDummyEmpregoA jBDTCDEJ



50

Motivo Base Domiciliar Outros e Base não Domiciliar - OM



Avaliação do Modelo de Geração 2.3.3.3

Para a avaliação dos modelos de produção e atração de viagens foi feita uma correlação das viagens observadas na OD-2012 e as modeladas através das equações acima.

A Figura.28 e a Figura.29 mostram os gráficos com os resultados das correlações obtidas com valores de R2 de 0,9478 para os modelos de produção e R2 de 0,9275 para os modelos de atração, considerados bastante satisfatórios.

Figura.28 – Correlação entre o valores observados x modelados – Produção de Viagens (Pi)





Coeficientes Erro padrão Stat t valor-P 95% inferiores 95% superiores Inferior 95,0% Superior 95,0%Interseção 0 #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/D #N/DEmprego 0,091405328 0,003394159 26,93018172 4,06293E-68 0,084711987 0,098098669 0,084711987 0,098098669Dummy 1536,180296 351,8726431 4,365728129 2,03996E-05 842,2813096 2230,079282 842,2813096 2230,079282Dummy2 -4721,91412 645,8198889 -7,311503101 6,38766E-12 -5995,482199 -3448,346041 -5995,482199 -3448,346041Dummy4 -963,7957903 501,6497796 -1,921252295 0,056136038 -1953,0579 25,46631993 -1953,0579 25,46631993

y = 0,9638xR² = 0,9478

0

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

60.000

0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000

CORRELAÇÃO ENTRE OS OS VALORES OBSERVADOS E MODELADOS - PRODUÇÃO DE VIAGENS

4*79,9632*91,721.4*18,536.1*091405,0 DummyDummyDummyEmpregoA jOM J



51




52

Figura.29 – Correlação entre o valores observados x modelados – Atração de Viagens (Ai)


2.4 Modelo de Distribuição Espacial


Uma vez conhecidas as quantidades de viagens produzidas ou atraídas de cada zona de tráfego (totais das linhas e colunas da matriz de viagens) realiza-se sua distribuição, já no segundo estágio, que corresponde à estimativa da intensidade do intercâmbio de viagens existente entre cada par de zonas (vij).

Diversos métodos para a sintetização de matrizes de distribuição de viagens têm sido utilizados em estudos de planejamento de transporte urbano. Uma das abordagens mais utilizadas na análise de distribuição de viagens consiste na técnica de equilíbrio do fator de crescimento conhecido como Método Fratar.

A premissa básica do método Fratar é que a estimativa de distribuição de viagens dos anos-horizonte, a partir de uma zona, é proporcional ao padrão de distribuição de viagens no ano-base. Esta abordagem, portanto, não é adequada para situações em que são previstas modificações dos padrões de geração e de interação entre zonas da situação atual para horizontes futuros muito longos (>6 anos) e, consequentemente não se aplica melhor na modelagem do ponto de vista estratégico, que requer modelos capazes de representar as alterações de médio e longo prazos como é o caso deste PlanMob Salvador.

Portanto, para as situações em que é necessário considerar a possibilidade de comportamentos distintos, para a distribuição de viagens, entre o ano-base e os anos-horizonte, como é o caso adotado no presente estudo, é mais adequada a utilização de modelos que consideram variáveis que representem a impedância entre pares de zonas que variam de acordo com as condições de demanda e principalmente da oferta de infraestrutura de transportes ao longo do tempo.

y = 0,9518x R² = 0,9275

05.000

10.00015.00020.00025.00030.00035.00040.00045.000

0 5.000 10.000 15.000 20.000 25.000 30.000 35.000 40.000 45.000

CORRELAÇÃO ENTRE OS OS VALORES OBSERVADOS E MODELADOS - ATRAÇÃO DE VIAGENS



53

2.4.2 Variáveis auxiliares utilizadas

A composição da função de impedância na formulação e estimativa do modelo de distribuição de viagens utilizou o tempo generalizado de viagem, com as seguintes variáveis provenientes diretamente da calibração das Redes de Simulações:

- Para o modo coletivo de transporte - TC:

Tempo a bordo no veículo entre i e j

Tempo de acesso a pé até uma linha de TC

Tempo total de espera compreendendo tanto no embarque inicial quanto nas transferências (supondo que cada embarque equivale à metade do intervalo das linhas de TC)

Tarifa total paga para realizar a viagem (transformado em minutos equivalentes), pelo valor do tempo (VT) do usuário de transporte coletivo;

O tempo generalizado para o transporte coletivo (TCc) é definido como:

VTFTTTT espauxvc 60**2*2

Onde

cT = tempo generalizado em minutos para o transporte coletivo

vT = tempo no veículo em minutos

auxT = tempo de acesso a pé em minutos

espT = tempo total de espera em minutos

F = tarifa da viagem em R$ (referente Maio 2017)

VT = valor do tempo para o usuário do transporte coletivo em R$/hora

O valor do tempo VT foi estimado em R$ 5,80/hora3.

- Para o modo individual (TI):

Tempo de viagem total em minutos: compreende o tempo no veículo acrescido do tempo de acesso e difusão. No tempo de difusão está contemplado o custo de estacionamento na zona de destino, convertido em minutos

Custo operacional (R$/km) convertido em minutos: o custo operacional é uma função matemática que depende da velocidade média da viagem por automóvel entre as zonas i e j

O tempo equivalente para o transporte individual (TI) é definido como:

VTCd

TTTT opdavi

60**

3 Estimado pela Pesquisa de Preferência Declarada – ver Nota Técnica (NT07 do PlanMob Salvador).



54

Onde:

iT = tempo generalizado representado em minutos equivalente para o transporte individual

vT = tempo no veículo em minutos

aT = tempo de acesso na zona de origem

dT = tempo de difusão na zona de destino incluindo o valor do estacionamento4 convertido

em minutos equivalentes

d = distância da viagem em km

opC = custo operacional R$/km dada pela expressão abaixo:

0,1978533+7,4531498/velocidade+0,0000234*velocidade2

Onde

Velocidade = velocidade média entre as zonas i e j.

VT = valor do tempo para o usuário do transporte individual

O VT para os usuários do transporte individual, para as conversões de custo em tempo equivalente em minutos é de R$ 14,50/hora5.

Para a estimativa do modelo de distribuição há a necessidade de se fazer uma composição das impedâncias (tempos) de viagens pelo modo individual e coletivo. Neste caso optou-se por utilizar a média ponderada entre os dois tempos tendo como base a estimativa de divisão entre o modo coletivo (60%) e individual (40%).

2.4.3 Segmentação

Os modelos foram desenvolvidos e estimados para o conjunto das viagens do período de pico da manhã de forma segregada quanto ao motivo de viagem e renda, a mesma utilizada para a definição dos modelos de geração (ver item 2.2.1) e o que deverá, também, ser utilizada no modelo de divisão modal, isto é:

- BDT – Base Domiciliar Trabalho – rendas A e B;

- BDT – Base Domiciliar Trabalho – rendas C, D e E;

- BDE – Base Domiciliar Estudo; e

- OM – Outros motivos.

Para a determinação do modelo de modelo de distribuição foram excluídas as viagens internas às zonas de tráfego que, no caso, representam apenas 5% do total. Assim, de 766.079 viagens ajustadas para o ano de 2017, 38.611 são internas, resultando em 727.468 viagens utilizadas no modelo de distribuição.

4 Estimado pela Pesquisa de Estacionamento – ver Nota Técnica (NT04 do PlanMob Salvador) 5 Estimado pela Pesquisa de Preferência Declarada – ver Nota Técnica (NT07 do PlanMob Salvador).



55

Tabela 16 – Segmentação das viagens no período de pico da manhã

Segmento BDE BDT-AB BDT-CDE OM TOTAL

Total de viagens 101.157 174.212 330.069 122.030 727.468

% do segmento 14% 24% 45% 17% 100%

Fonte: Pesquisa OD 2012, ajustada para 2017

2.4.4 Estimativa do Modelo de Distribuição Espacial

A técnica utilizada nesta etapa pertence ao conjunto de modelos denominado “Modelos Lineares Generalizados” (em inglês, Generalized Linear Models (GLM))6 onde a função pode assumir uma distribuição de probabilidade pertencente à família que agrega um conjunto de distribuição de probabilidades com algumas propriedades comuns, entre elas: as distribuições Normal, Log-Normal, Poisson, Binomial, Gamma, Binomial Negativa, etc. Além disto, existem vários modelos de ligação (função link, em inglês) associando a variável resposta e o modelo de previsão (entre eles, linear, log, log-log, complementar-log).

No caso específico era de se propor um modelo para estimar o número médio de viagens entre pares de zonas. Devido às características da variável de interesse o modelo proposto foi o de Regressão Gamma junto com um modelo de ligação log7 de modo a garantir a obtenção de previsões de valores positivos:

))ln(**exp()( ijijjim

ij TmdTmcbakkvf 2.1

Onde

)( ijvf = função de impedância entre i e j

Tmij = tempo generalizado ponderado transformado em equivalente a tempo em minutos equivalentes entre par i e j calculado pela média ponderada entre os tempos do modo coletivo e tempo do modo individual, conforme descrito anteriormente.

k = intercepto

6 Generalized linear model with applications in engineering and sciences (2002)- Myers R.; Montgomery DC; Vining GG; Introduction to generalized linear model (2002)- Dobson, A.

7 Considere Y1, Y2,..., Yn observações da variável resposta independentes com médias µ1, µ2,..., µn , respectivamente. Assume-se que a observação Yi siga uma distribuição da família exponencial. Esta família abrange um conjunto de modelos de distribuição de probabilidade que apresenta um conjunto de propriedades interessantes. Estre as distribuições que fazem parte desta família podem ser citadas: Normal, Log-Normal, Poisson, Binomial, Gamma, Binomial, exponencial etc. Além disso, considere que exista um conjunto de regressores X1, X2,., Xk.

Seja o modelo linear: η=Xβ. O envolvimento desta função linear sugere a terminologia de Modelos Lineares Generalizados.

Existe uma relação explícita entre η e a média µ através de uma função bijetora g(.), ou seja, ηi=g(µi)= Xβ e esta relação é denominada de função ligação. Existem várias funções de ligação, por exemplo: (i) função ligação identidade ηi= µi; (ii) função ligação probit ηi=Ф-1(µi); (iii) função ligação log ηi=ln(µi); (iv) função ligação recíproca ηi=ln(µi)-1.

No trabalho foi utilizada a função ligação log. A justificativa desta escolha se baseia na impossibilidade de ter valores previstos negativos no problema de estimar o número de viagens. O uso de função log garante que os valores estimados assumirão somente valores positivos. Além da escolha da função log, é necessário escolher alguma distribuição de probabilidade em relação à variável resposta que no caso foi utilizada a distribuição Gamma (valores positivos, variância diferente da média)



56

mk = coeficiente da categoria de viagens a ser calibrada

ia = coeficiente da zona de origem i

jb = coeficiente da zona de destino j

c , d = coeficientes a serem calibrados

Os coeficientes são os parâmetros desconhecidos, estimados através dos dados pelo método de máxima verossimilhança, onde é necessário empregar métodos iterativos.

Em função do grande número de parâmetros a ser determinado houve necessidade do emprego de uma sub-rotina denominada “speedglm” do pacote estatístico “R” (freeware) de modo a agilizar a obtenção dos estimadores dos parâmetros.

Foram 1.388 parâmetros estimados correspondentes às seguintes variáveis: 685 coeficientes ai, 696 coeficientes bj, e os parâmetros k, km (4), c e d. Para as zonas que não tem pares de viagens observadas adotou-se valores zero para os coeficientes.

Processamento dos Dados 2.4.4.1

O software freeware R necessita de arquivos de entrada de dados em formato texto conforme a estrutura apresentada na Tabela 17 a seguir.

Tabela 17 – Estrutura dos dados de entrada

Origem Destino Motivo Viagem Tempo Lnt O-1 D-10 BDTCDE 40,3589 189,0228 5,2419 O-1 D-13 BDE 121,0766 68,1918 4,2223 O-1 D-13 BDTCDE 251,8767 68,1918 4,2223 O-1 D-34 BDTCDE 48,8746 83,9962 4,4308 O-1 D-35 BDTCDE 74,0747 67,2619 4,2086 O-1 D-41 BDTCDE 87,7442 81,4731 4,4003 O-1 D-233 BDTCDE 161,4516 113,6809 4,7334 O-1 D-240 BDTCDE 24,183 92,1526 4,5234 O-1 D-242 BDTCDE 24,183 66,7176 4,2005 O-1 D-244 BDTCDE 40,5243 64,4535 4,1659 O-1 D-246 BDTCDE 49,3831 117,0779 4,7628 O-1 D-247 BDTCDE 24,6916 110,5686 4,7056 O-1 D-264 BDTCDE 87,7442 104,803 4,6521 O-1 D-324 BDTCDE 27,1944 244,7852 5,5004 O-1 D-324 OM 27,1944 244,7852 5,5004 O-1 D-331 BDTCDE 71,2539 240,0737 5,4809 O-1 D-662 BDTCDE 40,1475 182,7202 5,208 O-1 D-832 BDTCDE 43,5656 126,2639 4,8384

O arquivo único contém as informações sobre a zona de origem e zona de destino, necessariamente em formato caractere, quantidade de viagens e o motivo da viagem provenientes da OD 2012, o tempo generalizado ponderado convertido em minutos equivalentes entre cada par de zonas origem e destino (Tempo) e o logaritmo neperiano de



57

Tempo (Lnt). Os tempos são fornecidos pela Rede de Simulação e calculados de acordo com a equação apresentada no item 2.4.2.

Os dados de viagens referem-se ao período de pico da manhã (PPM) e devem estar desagregados pelas 832 zonas de tráfego.

O programa adota como zero os coeficientes referentes à zonas de origem 1 e à zona de destino 1 pois os valores dos demais são calculados em função destes, assim como o motivo BDE que também adota como zero.

A seguir mostra-se um trecho da saída do processamento.

Tabela 18 – Saída do processamento da calibração do modelo de distribuição

Estimate Std.Error T value Pr(>|t|)

(Intercept) 5,8904 0,4426 13,3093 4,78E-40

Origem O-10 0,7353 0,2909 2,5281 1,15E-02

Origem O-11 0,2364 0,3751 0,6304 5,28E-01

Origem O-112 0,3074 0,2662 1,1547 2,48E-01

Origem O-115 0,3235 0,2345 1,3794 1,68E-01

Origem O-13 0,6091 0,2318 2,6279 8,61E-03

Origem O-130 -0,0486 0,2748 -0,1767 8,60E-01 ..... Destino D-10 -0,1752 0,4365 -0,4013 6,88E-01

Destino D-11 -0,1746 0,5441 -0,3208 7,48E-01

Destino D-112 -0,3175 0,3516 -0,9031 3,66E-01

Destino D-114 -0,4842 0,4171 -1,1608 2,46E-01

Destino D-115 -0,5093 0,3400 -1,4981 1,34E-01

Destino D-13 0,4897 0,3565 1,3736 1,70E-01

Destino D-130 -0,6427 0,4582 -1,4028 1,61E-01 ... Motivo BDTAB 0,2097 0,0342 6,1243 9,48E-10

Motivo BDTCDE -0,0100 0,0303 -0,3304 7,41E-01

Motivo OM 0,1466 0,0354 4,1458 3,42E-05

Tempo -0,0006 0,0006 -1,0728 2,83E-01

Lnt -0,2965 0,0623 -4,7620 1,95E-06

Os dados de saída são então organizados na forma de uma tabela com as características a seguir que servirá para os cálculos da função 2.1 acima.



58

Tabela 19 – Dados de saída organizados para a função de distribuição

Zona ai bj k kbde kbdtab kbdtcde kom tempo lnt

1 0,0000 0,0000 5,8904 0,0000 0,2097 -0,0100 0,1466 -0,0006 -0,2965

2 0,0000 -0,4303 5,8904 0,0000 0,2097 -0,0100 0,1466 -0,0006 -0,2965

3 -0,9264 -0,2410 5,8904 0,0000 0,2097 -0,0100 0,1466 -0,0006 -0,2965

4 -0,9526 0,0000 5,8904 0,0000 0,2097 -0,0100 0,1466 -0,0006 -0,2965

5 1,2061 -0,8384 5,8904 0,0000 0,2097 -0,0100 0,1466 -0,0006 -0,2965

6 0,5092 -0,0869 5,8904 0,0000 0,2097 -0,0100 0,1466 -0,0006 -0,2965

7 0,8147 -0,2883 5,8904 0,0000 0,2097 -0,0100 0,1466 -0,0006 -0,2965

8 1,1073 -0,3679 5,8904 0,0000 0,2097 -0,0100 0,1466 -0,0006 -0,2965

2.4.5 Validação do Modelo

A seguir são apresentadas as análises de validação somando-se os totais de viagens observadas e modeladas, utilizando-se a mesma base de dados para a obtenção dos coeficientes, considerando intervalos equivalentes a 10 minutos para a agregação de viagens.

A Tabela 20 a seguir apresenta os valores observados e modelados de viagens a cada intervalo de 10 minutos de tempo generalizado.

Tabela 20 - Viagens observadas e simuladas

Tempo Generalizado - Intervalo (min) Viagem Observada Viagem Modelada

20 5.296 6.805

30 15.316 17.649

40 16.891 21.246

50 42.978 43.620

60 60.898 63.237

70 69.995 75.159

80 89.940 92.749

90 86.218 86.902

100 76.886 74.717

110 59.717 57.074

120 46.036 47.437

130 36.755 35.029

140 28.037 27.869

150 19.825 19.582

160 12.802 13.518

170 9.109 8.425

180 6.618 7.528

190 5.406 5.538

200 4.532 5.684

210 2.713 3.554

220 4.137 3.830

230 4.597 2.929

240 3.206 1.858



59

Tempo Generalizado - Intervalo (min) Viagem Observada Viagem Modelada

250 1.458 1.482

260 4.480 3.543

270 1.983 2.316

280 1.241 1.079

290 492 743

300 1.173 1.038

310 1.144 859

320 542 361

330 542 714

340 348 331

350 416 610

360 669 575

370 528 597

380 373 462

390 199 416

400 17 44

410 211 486

420 142 164

440 102 196

450 54 89

530 268 155

540 64 85

580 60 39

610 127 127

620 153 95

630 79 71

640 184 184

670 367 207

680 85 161

690 170 91



60

A Figura.30 a seguir apresenta a correlação entre os valores observados e modelados, em intervalos de 10 minutos, onde se verifica uma boa aderência com R2=0,99.

Figura.30 – Correlação entre as viagens observadas e modeladas


A Figura.31 a seguir mostra a curva de distribuição das viagens com relação ao tempo entre os valores modelados e observados, considerando intervalos equivalentes de 10 minutos de tempo generalizado. Nela verifica-se que há uma boa aderência entre as curvas.

Figura.31 – Curva de distribuição entre as viagens observadas e modeladas


y = 1,0153x R² = 0,9974

0

10.000

20.000

30.000

40.000

50.000

60.000

70.000

80.000

90.000

100.000

0 10.000 20.000 30.000 40.000 50.000 60.000 70.000 80.000 90.000 100.000

Viag

em

Tempo Total

Dados Obervados e Modelados

010.00020.00030.00040.00050.00060.00070.00080.00090.000

100.000

20 40 60 80 100

120

140

160

180

200

220

240

260

280

300

320

340

360

380

400

420

450

540

610

630

670

690

Viag

ens

Tempo Generalizado

Curva de Distribuição das Viagens Modeladas e Observadas

Observadas Modeladas



61

2.5 Modelo de Divisão Modal

2.5.1 Segmentação de viagens

O modelo de divisão modal foi desenvolvido e estimado para o conjunto das viagens do período de pico da manhã de forma segregada quanto ao motivo de viagem e renda, a mesma utilizada para a definição do modelo de geração e de distribuição espacial, isto é:

- BDT – Base Domiciliar Trabalho – rendas 1 e 2;

- BDT – Base Domiciliar Trabalho – rendas 3 e 4;

- BDE – Base Domiciliar Estudo; e

- OM – Outros motivos.

Para o modelo de divisão modal adotou-se o mesmo período de 2h de pico da manhã de 6:30h às 8:29h. Assim a Tabela 21 abaixo mostra os totais de viagem por segmento e a divisão modal existente, excluindo-se as viagens com zonas externas da RMS.

Tabela 21 - Segmentação das viagens no período de 2h pico da manhã(*)

Modo BDE BDTAB BDTCDE OM Total Coletivo 68.424 42.911 262.812 54.865 429.012

% 16% 10% 61% 13% 100%

Individual 32.514 130.844 66.528 66.654 296.540

% 11% 44% 22% 22% 100%

Total 100.938 173.755 329.340 121.519 725.552 (*) excluídas as viagens para zonas externas à RMS

Fonte: Pesquisa OD 2012, ajustada para 2017

2.5.2 Estimativa do Modelo de Divisão Modal

Conceito Básico 2.5.2.1

Para a estimativa dos modelos de divisão modal algumas formas podem ser testadas para a determinação da probabilidade de utilização de determinado modo de transporte. Neste PlanMob Salvador utilizou-se uma função do tipo logit cuja formulação é dada pela equação a seguir, por tipo/motivo de viagens:

ij

ij

Uc

Uc

ij eePc

1

(2.2)

ijij PcPi 1 (2.3)

Sendo:

ijPc = Probabilidade de uso do modo coletivo entre as zonas i e j;

ijUc = Utilidade do modo coletivo entre as zonas i e j;

ijPi = Probabilidade de uso do modo individual entre as zonas i e j.



62

A utilidade é um conceito advindo do enfoque comportamental à análise de demanda e parte da Teoria do Consumidor, constituindo uma extensão dos conceitos da Economia Geral ao estudo de sistemas de transportes. Usualmente tem a seguinte forma:

nnxxxU ...22110 (2.4)

Onde:

nxxx ..., 21 = variáveis correspondentes a atributos de serviço do modo;

n ...,, 210 = coeficientes obtidos com calibração.

Admite-se, para tanto, que o usuário seja um consumidor do serviço de transporte, enquanto que nas análises clássicas da Economia são consumidos produtos físicos (manufaturados, alimentos etc.).

Uma das premissas do enfoque comportamental é a de que o indivíduo estabelece subjetiva ou objetivamente um elenco de opções na ordem de preferência, e escolherá sempre a mais desejável, dado um conjunto de inclinações e dadas as condicionantes de ordem econômico-financeira e de oportunidade disponíveis. Por trás dessa premissa está se fazendo a hipótese de que os indivíduos, embora incorporem fatores subjetivos às suas decisões, mantém o mesmo padrão comportamental ao longo do tempo.

Para se estabelecerem modelos comportamentais desse tipo é necessário, antes de tudo, medir quantitativamente as preferências do usuário, que é o consumidor do transporte. Essa medida quantitativa é formalizada através de uma função de utilidade. Essa, por sua vez, está vinculada a uma série de atributos do produto consumido (o transporte).

Atributos e nível de serviço

O usuário, ao considerar diferentes opções, leva em consideração, objetiva ou subjetivamente, certo número de variáveis ou atributos. Esses atributos que influem na decisão são chamados de variáveis de serviço. As variáveis que mais comumente compõem o padrão de serviço são:

(i) Variáveis ligadas ao Tempo

Tempo total de deslocamento;

Tempo despendido nos pontos de transferência;

Tempo de espera

(ii) Variáveis ligadas ao Custo

Tarifa;

Combustível;

Pedágios;

Estacionamento etc.;

(iii) Variáveis ligadas ao Conforto

Distância percorrida a pé;



63

Número de transferências;

Conforto físico ou “imagem” do modal

Assim, na composição da função de utilidade na formulação e estimativa do modelo de divisão modal de viagens utilizaram-se as seguintes variáveis (matrizes) provenientes diretamente das calibração da Rede de Simulação:

- Para o modo coletivo:

Tempo a bordo nos veículos em minutos (Tvcij) entre a origem i e destino j: especificado em uma das matrizes de saída da Rede de Simulação;

Tempo de acesso a pé na rede em minutos (Tpij) entre origem i e destino j;;

Tempo total de espera em minutos (Tespij);

Número de transferências efetuadas na viagem (Transfij);

Custo da viagem representada pela tarifa total paga para realizar a viagem entre a origem i e destino j (Ccij);

- Para o modo individual:

Tempo de viagem total em minutos no modo individual (Tvi;): especificado em uma das matrizes de saída da rede de simulação;

Custo da viagem composto das parcelas do custo operacional (R$/km), e custo do estacionamento, conforme a formulação abaixo.

)*( jijij CestCopdCi

Onde:

ijCi = custo da viagem do modo individual entre as zonas i e j

ijd = distância da viagem em km entre as zonas i e j

Cop = custo operacional R$/km calculado conforme a expressão:

0,1978533+7,4531498/velocidade+0,0000234*velocidade2

Onde

Velocidade = velocidade média entre as zonas i e j.

jCest = custo de estacionamento na zona j estimado com base na Pesquisa de

Estacionamento8

Taxa de motorização da zona de origem representada pela frota para cada 1000 habitantes, baseada nas informações da Pesquisa Origem e Destino, atualizada para 2017 de acordo com o cenário socioeconômico;

Para o cálculo da regressão logística foi utilizado o método de máxima verossimilhança com o auxílio do software Minitab cujos procedimentos são detalhados a seguir.

8 Estimada pela Pesquisa de Estacionamento – Nota Técnica (NT04 do PlanMob Salvador)



64

Os resultados obtidos foram bastante satisfatórios obtendo-se a consistência na maioria das variáveis analisadas, conforme se verá adiante.

Processamento dos Dados 2.5.2.2

Os cálculos da função logística binária foram realizadas com o auxílio do software Minitab bastante utilizado no meio estatístico. O software necessita de arquivos de entrada de dados em formato de banco de dados, separado por segmento de viagens, conforme a estrutura apresentada na Tabela 22 a seguir.

Tabela 22 - Estrutura do arquivo de dados para o Minitab Subzonas

OD IND PM COL PM TOTAL PMl Tvc Tesp Tpe Transf Cc Tvi d Ci TxMotor

1-13 0 121 121 0,00 0,00 43,54 0,00 0,00 17,41 5,38 3,59 6,35

1-846 0 28 28 77,29 3,71 10,00 1,00 4,98 43,47 20,63 14,06 6,35

4-5 12 0 12 60,66 4,76 10,00 1,00 5,21 23,34 10,01 6,68 53,46

4-8 0 33 33 40,53 1,99 40,13 0,00 2,62 25,73 9,57 6,38 53,46

4-9 0 22 22 34,40 1,96 24,42 0,00 2,60 20,08 8,47 5,65 53,46

5-7 271 147 418 42,86 4,49 18,65 0,00 2,60 23,00 4,39 2,92 94,67

5-8 0 73 73 18,83 5,26 38,91 0,00 2,60 22,96 4,90 3,27 94,67

5-9 0 73 73 20,93 5,60 13,03 0,00 2,60 15,08 2,88 1,92 94,67

6-5 52 0 52 39,11 6,27 10,00 1,00 5,20 22,34 6,40 4,27 116,08

6-7 0 90 90 18,92 3,46 32,30 0,00 2,60 25,14 5,51 3,67 116,08

O arquivo contém as informações sobre a zona de origem e zona de destino (OD), as viagens observadas do modo individual (IND_PM) do modo coletivo no período de pico da manhã (COL_PM) e o total de viagens (TOTAL_PM). O tempo no veículo (Tvc), o tempo de espera total (Tesp), o número de transferências (Transf), o tempo de acesso a pé (Tp), o custo de viagem pelo modo coletivo (Cc), o tempo no modo individual (Tvi) a distância da viagem (d), o custo pelo modo individual (Ci) e a taxa de motorização da zona de origem (TxMot).

Para as variáveis Tx-Motor foram adotados os valores referentes às 232 zonas de tráfego de origem. Assim, na tabela acima, como as zonas desagregadas que aparecem se referem a uma única zona de tráfego os valores são os mesmos.

Os dados de viagens referem-se ao período de duas horas do pico da manhã, conforme justificado anteriormente, e devem estar desagregados pelas 832 zonas de tráfego.

A seguir na Tabela 23 são mostrados os resultados dos processamentos realizados para cada uma dos segmentos de viagens.



65

Tabela 23 – Resumo dos coeficientes por categoria

Preditores Descrição BDE BDTAB BDTCDE OM

K Constante 1,5078 0,4217 2,8894 -0,477

Tvc Tempo no veículo coletivo -0,03257 -0,00121 -0,006240 -0,00791

Tesp Tempo de espera -0,01542 -0,01542

Tpe Tempo a pé -0,04954 -0,021149

Transf Número de Transferências -0,3255 -0,3325

Cc Tarifa coletivo -0,03402

D Distância entre zonas 0,02389 -0,00748

Ci Custo no veículo individual 0,00053

Tx_Mot Taxa de motorização da zona de origem -0,0069 -0,00511 -0,002732

RqTvi (*) Tempo no veículo individual 0,7012

RqD (*) Distância entre zonas -0,1203 -0,3173

RqCi (*) Custo no veículo individual 1,0869

RqTx_Mot (*) Taxa de motorização da zona de origem -0,17295

(*) Rq = Raiz Quadrada

2.5.3 Validação do Modelo de Divisão Modal

A partir da formulação e estimativa dos modelos faz-se necessário verificar se o processo gerou bons resultados no que se refere à divisão modal.

A verificação do grau de aderência e aceitação do modelo é a denominada etapa de validação, que consiste em gerar correlações para a avaliação entre os valores modelados e observados que dão a dimensão matemática intuitiva da qualidade do modelo. Os valores modelados foram obtidos pela aplicação das equações (2.2), (2.3) e (2.4) nos mesmos pares de zonas utilizados para efetuar os cálculos dos coeficientes.

A seguir são apresentadas as análises de validação considerando-se a soma dos quatro motivos de viagens BDE, BDTAB, BDTCDE e OM

As figuras a seguir apresentam a correlação entre os valores observados e modelados, considerando a divisão modal nas zonas de origem, no zoneamento de 232 zonas para os modos coletivo e individual. Tal procedimento é usual em virtude de que as amostras estatísticas foram calculadas com as precisões especificadas apenas para o zoneamento de 232 zonas.

Os valores de R2 foram 0,9438 e 0,9091 para os modos coletivo e individual, respectivamente quando considerada a zona de origem das viagens e de 0,9515 e 0,9057 para os modos coletivo e individual pela zona de destino, conforme mostram as figuras a seguir. Os resultados mostraram uma boa aderência dos modelos com relação aos dados observados.



66

Figura.32 – Valores Observados x Modelados modo coletivo por zona de origem


Figura.33 - Valores Observados x Modelados no modo individual por zona de origem


y = 0,9909x R² = 0,9438

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000

Viag

em O

bser

vada

Viagem Modelada

Dados observados e modelados - modo coletivo pela zona de origem

y = 0,929x R² = 0,9098

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000

Viag

em O

bser

vada

Viagem Modelada

Dados observados e modelados - modo individualpela zona de origem



67

Figura.34 – Valores Observados x Modelados modo coletivo por zona de destino


Figura.35 - Valores Observados x Modelados na categoria modo individual por zona de destino


y = 0,9741x R² = 0,9515

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

16000

18000

20000

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 16000 18000 20000

Viag

em O

bser

vada

Viagem Modelada

Dados observados e modelados - modo coletivo pela zona de destino

y = 0,9152x R² = 0,9057

0

2000

4000

6000

8000

10000

12000

14000

0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000

Viag

em O

bser

vada

Viagem Modelada

Dados observados e modelados - modo individual pela zona de destino



68

Resultado da aplicação dos modelos de divisão modal nas viagens distribuídas 2.5.3.1

Com relação à divisão modal o resultado final após a sua aplicação nas matrizes modeladas distribuídas é apresentada na tabela a seguir. Na Tabela 24 encontram-se os dados modelados e os observados mostrando que o modelo de divisão modal está bastante aderente.

Tabela 24 – Resultados da aplicação da divisão modal no ano-base

Modo Modelada BDE BDTAB BDTCDE OM Total

Coletivo 67.863 43.395 255.529 57.411 424.197

68% 25% 79% 48% 59%

Individual 31.877 126.932 67.775 62.325 288.910

32% 75% 21% 52% 41% Total Modelado 99.740 170.327 323.304 119.735 713.106

Modo

Observada BDE BDTAB BDTCDE OM Total

Coletivo 68.424 42.911 262.812 54.865 429.012

68% 25% 80% 45% 59%

Individual 32.514 130.844 66.528 66.654 296.540

32% 75% 20% 55% 41% Total Observado 100.938 173.755 329.340 121.519 725.552


2.6 Tratamento das Viagens Complementares

As viagens complementares compreendem os modos fretado, transporte escolar, moto e moto-táxi. Eles foram estimados nos modelos de transporte de forma distinta.

Por suas características específicas e por não apresentarem um volume que permita a elaboração de modelos de transporte da forma como as detalhadas anteriores, esses modos foram tratados da seguinte maneira:

Foi separada a matriz de viagens desses modos da OD 2012

As viagens realizadas por modo fretado, escolar, moto e moto-táxi foi convertida em veículos equivalentes com o seguinte padrão: fretado = 3 veículos equivalentes; escolar =1,15 veículos equivalentes; moto e moto-táxi = 0,5 veículos equivalentes.

Somou-se essa matriz de veículos equivalentes à matriz de transporte individual compreendida de viagens de condutores e passageiros de automóvel e táxis.

Para a estimativa futura da matriz compreendida por fretado, escolar, moto e moto-táxi adotou-se o procedimento de aplicar a mesma taxa de crescimento modelada entre pares de zonas de tráfego para os anos horizonte para as viagens do modo individual. Este procedimento é justificável na medida em que o ajuste da matriz do modo individual foi feito considerando a soma dos veículos equivalentes dos modais auto, táxi, fretado, transporte escolar, moto e moto-táxi.



69

2.7 Validação Final


Os modelos apresentados anteriormente foram validados em cada etapa com a apresentação dos resultados da sua aplicação e a comparação com os dados observados na pesquisa origem e destino. Assim, no modelo de geração foi calculada a produção e a atração através dos modelos calibrados para cada categoria de viagens BDE, BDTAB, BDTCDE e OM. Os resultados foram comparados com o total de viagens produzidas e atraídas em cada zona de tráfego fornecidas pela pesquisa. No modelo de distribuição foram feitas as correlações entre as viagens distribuídas pelo modelo e as viagens observadas.

No modelo de divisão modal foram feitas as correlações com as viagens de modo individual e coletivo calculadas pelo modelo nas zonas de origem e comparadas com os dados da pesquisa, assim como as viagens para as zonas de destino.

2.7.2 Fatores de Correção

Em que pese os bons resultados alcançados pelos modelos acima apresentados é necessário efetuar alguns ajustes que são em decorrência de algumas limitações dos dados utilizados, notadamente da OD 2012 que baseou-se em uma amostra de domicílios com base estatística nas 232 zonas originais. Para suprir algumas carências de representatividade da OD 2012, principalmente pelo fato de se utilizar um zoneamento mais desagregado no PlanMob Salvador de 832 subzonas, foi necessário aplicar fatores de correção na distribuição de viagens.

Para se buscar uma melhor aderência entre os valores observados e modelados definiu-se um zoneamento para a Região Metropolitana de Salvador composta de 10 mesozonas, conforme mostra a Figura.36 a seguir. Salvador é composta de 8 mesoregiões que representam regiões da cidade. As demais mesozonas agregam municípios da RMS.

A partir deste zoneamento agregou-se e comparou-se os fluxos de viagens observados e modelados no transporte coletivo e individual para se estimar os fatores de correção.

A aplicação de fatores de correção se justifica pelo fato de que as análises das atualizações feitas nas matrizes de viagens indicou uma mudança significativa na divisão modal de 2012 até a atualização realizada em 2017.

A Figura.37 e a Figura.38 a seguir mostram a correlação entre os fluxos observados e modelados entre estas mesozonas. A correlação entre os fluxos modelados e observados apresenta um valor de R2 de 0,9185 para o modo coletivo e 0,923 para o modo individual.



70

Figura.36 – Mesozonas definidas para o ajuste da distribuição


Figura.37 – Correlação dos fluxos entre mesozonas – modo coletivo


y = 0,9773x R² = 0,9185

-

5.000,00

10.000,00

15.000,00

20.000,00

25.000,00

- 5.000,00 10.000,00 15.000,00 20.000,00 25.000,00

Mod

elad

o

Observado

Fluxo entre mesozonas - Observado x Modelado - Modo Coletivo



71

Figura.38 – Correlação dos fluxos entre mesozonas – modo individual


A Figura.39 e a Figura.40 a seguir mostram a distribuição dos fatores de correção para os modos coletivo e individual de acordo com as dimensões de viagens entre mesozonas. Verifica-se que as mesozonas com grande quantidade de viagens têm fatores de ajuste menores, indicando que o modelo para os fluxos mais relevantes necessita de poucos ajustes para representar os fluxos distribuídos.

y = 0,8991x R² = 0,9223

-

5.000,00

10.000,00

15.000,00

20.000,00

25.000,00

30.000,00

- 5.000,00 10.000,00 15.000,00 20.000,00 25.000,00 30.000,00

Viag

ens M

odel

adas

Viagens Observadas

Viagens entre mesozonas - modo coletivo



72

Figura.39 – Fatores de correção por dimensão do fluxo de viagens entre mesozonas – modo coletivo


Figura.40 – Fatores de correção por dimensão do fluxo de viagens entre mesozonas – modo individual


0

0,5

1

1,5

2

2,5

- 5.000,00 10.000,00 15.000,00 20.000,00 25.000,00 30.000,00

Fato

r de

corr

eção

Viagens entre mesozonas

Viagens entre mesozonas - modo coletivo

-

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

- 5.000,00 10.000,00 15.000,00 20.000,00 25.000,00 30.000,00

Fato

r de

corr

eção

Viagens entre mesozonas

Fluxo entre mesozonas - modo individual



73

2.7.3 Resultados da alocação das matrizes modeladas

Modelo de Alocação 2.7.3.1

A alocação de viagens é a estimativa dos fluxos nos diversos enlaces da rede de transporte, com base nas matrizes de viagens por modo, para cada par Origem/Destino considerado, sendo um elemento fundamental no processo de previsão de demanda do transporte urbano. Isso não é, contudo, o único produto relevante da etapa de alocação, como discorrido a seguir.

Os objetivos primários dos métodos de alocação de viagens são:

Estimar os tempos ou custos de viagens zona a zona, para um dado nível de demanda de viagens;

Obter fluxos nas ligações e identificar aqueles muito congestionados.

Quanto aos objetivos secundários dos métodos de alocação de viagens, podemos citar:

Gerar as estimativas de rendimento da rede usadas na seleção do modo e as etapas de distribuição de viagens de vários modelos;

Estimar as rotas/caminhos utilizados para cada par Origem/Destino;

Analisar quais pares O/D utilizam um determinado link ou caminho;

Estimar variáveis de desempenho operacional do fluxo de tráfego (veic × km, veic × h, grau de saturação médio da rede, etc.);

Estimar variáveis de desempenho do transporte coletivo (pas × km, IPK-índice de passageiros/km, IR-índice de renovação, etc.).

Para a alocação das viagens do modo coletivo, foi utilizada uma alocação penalizada pela ocupação, tanto no tempo no segmento quanto no intervalo da linha (headway).

O modelo de alocação multimodal é elaborado a partir de dois componentes: a oferta (física e operacional) e a demanda por transporte.

A oferta física é a rede viária com todos os parâmetros básicos, enquanto a oferta operacional é constituída pelo sistema de transporte que utiliza a rede viária. A demanda de transporte é representada pelas matrizes Origem/Destino.

A metodologia de alocação depende do critério básico de seleção de caminhos, onde há dois grandes grupos: os que não têm percurso definido e os que têm um percurso ou itinerário definido.

Funções de Congestionamento 2.7.3.2

Essas funções visam estimar os efeitos do carregamento em face das capacidades ofertadas no sistema viário e nos sistemas de transporte coletivo. Quanto mais próximo da capacidade ofertada o carregamento provoca um efeito de retardamento afetando os tempos e as velocidades nas ligações. Essas funções são definidas para os modos individual e coletivo conforme apresentado a seguir.

Transporte Individual

Mencionado anteriormente no item 2.2.2 – Representação do Sistema Viário no EMME.4, no transporte individual foram utilizadas funções de fluxo x retardamento de acordo com o tipo de



74

via. Cada tipo de via tem uma função distinta conforme mostra a Figura 9 que são aplicadas nas ligações durante o processo de alocação.

Transporte Coletivo Público

Conforme foi descrito anteriormente, a alocação no TC tem duas penalidades devido à ocupação do veículo: no segmento e no intervalo (headway). Essas penalizações não são consideradas, porém, nas estimativas de tempos de viagem, uma vez que não podem ser traduzidas em aumento de tempo real de viagem. É uma forma de incluir o desconforto e a falta de capacidade física das linhas com veículos com maior ocupação, resultando em menos pessoas as utilizando.

Congestão no Segmento

o tempo= ((length×60)/us3)×(1+us1)

Onde

o length = distância real do segmento, em km;

o us3 = velocidade dos ônibus da via, obtida pelos dados do GPS, em km/h;

o us1 = penalidade devido a congestão dada pela seguinte fórmula:

o us1=α×(max(voltr-ut1 ,0)/ut1)^β

Onde:

o α = peso da fórmula de congestionamento no segmento, no caso vale 2;

o β = expoente da fórmula de congestionamento no segmento, no caso vale 3;

o voltr = volume de pessoas embarcadas no segmento;

o ut1 = capacidade da linha, em número de passageiros, dada pela fórmula:

o ut1=capveic×freq

Onde:

o capveic = capacidade total de passageiros por veículo da linha;

o freq = número de partidas da linha no período estudado.

Processo de Alocação 2.7.3.3

A determinação de caminhos através da rede entre pares de zonas é um pré-requisito para o procedimento de alocação de tráfego. Os caminhos estabelecidos, sejam eles mínimos ou outros, definem as ligações que receberão o volume de tráfego existente entre as zonas. Além disso, é ao longo do caminho mínimo para cada modo que se determina a desutilidade associada a cada par de zonas, informação utilizada na etapa de divisão modal.

Os métodos de alocação de tráfego às redes de transporte variam quanto à sua aplicabilidade e complexidade. A importância dos efeitos de congestionamentos é determinante na definição do método de alocação adequado. Nas situações em que a demanda se aproxima da capacidade dos sistemas de transporte, os tempos de viagem em cada ligação passam a sofrer a influência significativa dos volumes de tráfego.

Os sistemas de transporte urbano estão normalmente sujeitos a uma solicitação elevada, particularmente nos horários de pico. Para representar a alocação de tráfego nessa situação



75

são necessários procedimentos que reflitam de forma mais realista a saturação dos sistemas, principalmente nessas situações.

Na alocação das viagens foram utilizadas matrizes para hora pico da manhã. Para tanto, foi adotado um fator de 0,50 para o modo coletivo e 0,5728 para o modo individual para transformar as matrizes modelados para o período de 2h em matriz de hora de pico. Esses fatores foram calculados diretamente com os dados da Pesquisa Origem e Destino de 2012.

A alocação das matrizes para os modos individual e coletivo resultaram nos carregamentos conforme mostram as figuras a seguir.

Figura.41 – Alocação da matriz modelada do modo coletivo – pico da manhã




76

Figura.42 – Alocação da matriz modelada do modo individual – pico da manhã




77

3. CENÁRIOS SOCIOECONÔMICOS

Este capítulo trata da elaboração de cenários de crescimento de Salvador, nos vários anos-horizontes futuros e respectiva projeção das variáveis socioeconômicas necessárias para utilização nos modelos de simulação de transportes, notadamente os de estimativa das demandas diárias das viagens motorizadas para Salvador e sua RMS, feitas a partir do entendimento e consideração das propostas definidas pela legislação urbanística municipal (PDDU e LOUOS de 2016), bem como com a consideração dos projetos e planos já comprometidos no município de Salvador.

O objetivo dessa projeção é quantificar as variáveis explicativas, já definidas para uso nos modelos de simulação, nos diferentes anos-horizonte predefinidos nos objetivos do PlanMob de Salvador. A partir dessas estimativas das futuras viagens cotidianas, elas alimentarão a rede de simulação para os cenários de crescimento da cidade, auxiliando a avaliação da capacidade da infraestrutura de transporte existente para absorvê-las, e ressaltando possíveis carências no futuro, seja em médio (2025) ou a longo prazo (2049). Dessa forma, serve também como um subsídio para o planejamento urbano geral, além dos específicos para este PlanMob.

Neste capítulo, está demonstrada a metodologia aplicada para a obtenção destas variáveis, para o horizonte (três anos-horizonte) citado a seguir (item 3.1).

Este trabalho foi “balizado” pelo Plano Salvador 500 e buscou informações existentes, quanto aos dados socioeconômicos, nas séries históricas e em trabalho feito pela SETIN em 2011.

Estas duas fontes de informação, foram utilizadas com a finalidade de compará-las aos resultados obtidos com a metodologia adotada neste estudo. Esta comparação teve por finalidade observar o quanto a metodologia aqui utilizada resultou dados coerentes, conforme demonstrado ao longo deste capítulo.

3.1 Identificação dos Anos-Horizontes

Foram definidos três anos-horizontes para esta Projeção do PlanMob Salvador: os anos de 2025 e 2049 (definidos em contrato) e um ano intermediário (2032) julgado tecnicamente consistente com a época de máxima ocupação urbana indicada no Plano Salvador 500 e assim melhorar as extrapolações de longo prazo.

Para a definição desses anos, foram considerados motivos distintos:

2025 – ano-horizonte (contratual) e de revisão (prevista) no Plano Diretor de Desenvolvimento Urbano vigente (PDDU 2016);

2032 – ano indicado como ápice do crescimento para a população, indicado pelo Plano Salvador 500;

2049 – ano-horizonte (contratual) e definido como base referencial do Plano Salvador 500.

Em cada um desses anos-horizonte, a formulação dos respectivos cenários evolutivos de Salvador, deve considerar as implantações de infraestrutura e a possibilidade de futuras ocupações. Assim sendo, foram previstos diferentes horizontes para a intensidade da ocupação do solo, para o ritmo de crescimento demográfico e para as atividades econômicas e estudantis.



78

3.2 Classificação da População por Faixa de Renda

Segundo a distribuição da população por faixa de renda, foram definidas as Classes A, B, C, D e E, que representavam a renda familiar dos moradores em cada Zona de Tráfego (ZT) no ano de 2012.

Para esta projeção, do PlanMob Salvador a classificação foi agregada em dois grandes grupos:

População A/ B – consiste na soma das populações, em cada ZT, das Classes A e B, representando as famílias de renda mensal alta e média.

População C/ D/ E - consiste na soma das populações, em cada ZT, das Classes C, D e E, representando as famílias com renda mensal de padrão mais baixo da população.

3.3 Condicionantes do Desenvolvimento

Neste item estão identificados os fatores que este PlanMob considerou como influentes no desenvolvimento de Salvador por afetarem sobremaneira o uso da infraestrutura de transportes da cidade. Vale ressaltar, que essas condicionantes do desenvolvimento já estão presentes e foram consideradas em todas as etapas desta metodologia de projeção dos cenários urbanos futuros.

Assim, apresentam-se as condicionantes:

(i) legislativas, onde foi realizada uma breve Interpretação da Legislação Urbanística Vigente;

(ii) concretas, através dos Macro Projetos de Infraestrutura de Transportes, comprometidos e em fase de implantação no município;

(iii) Conformação Urbana e Socioeconômica atual.

Além disso, essas condicionantes foram diferenciadas em grupos de:

(i) Inibidores ou Indutores do Crescimento Municipal que, por fim, auxiliaram na maturação dessas circunstâncias; e

(ii) na decorrente Classificação e Espacialização do crescimento previsto.

3.3.1 Interpretação da Legislação Urbanística Vigente (PDDU e LOUOS - 2016)

O PDDU 2016 constitui o instrumento básico da Política de Desenvolvimento Urbano da Cidade de Salvador, o qual traça objetivos e diretrizes estratégicas. Elas são parametrizadas através da LOUOS 2016, “ferramenta orientadora” do desenvolvimento urbano, cujo intuito é atingir o ordenamento das categorias de usos que constam no respectivo zoneamento proposto, auxiliando a quantificação espacializada da ocupação do solo.

A compreensão dessa legislação serve como subsídio para a projeção futura, pois estas carregam as proposições e diretrizes para a cidade de Salvador, orientando o crescimento da urbe e, portanto, o planejamento da mobilidade municipal.

O Zoneamento proposto pela LOUOS indica regiões onde as intensidades de ocupação e variação dos usos são maiores e outras menores. Através da justaposição desse zoneamento com o território existente, foi possível perceber onde se pretende a manutenção e estruturação de regiões específicas; bem como onde deverão ocorrer transformações em decorrência dessas diretrizes (Figura.43).



79

Para melhor entendimento da intensidade de ocupação, observa-se na Tabela 25 os índices de Coeficientes de Aproveitamento Máximo (CAM) para cada zona de uso (definidas na LOUOS - Figura.43), bem como a espacialização dessa intensidade no município através da Figura.44.

Figura.43 – Zonas de Usos (Zoneamento)

Fonte: LOUOS 2016.



80

Tabela 25 – Coeficientes de Aproveitamento (CA) por Zona de Uso

Fonte: LOUOS 2016.

CAMín CAB CAMZPR 1 0,10 0,50 1,00 -ZPR 2 0,20 1,00 2,00 -ZPR 3 0,30 1,50 3,00 -ZEIS 1 -ZEIS 2 -ZEIS 3 -ZEIS 4 -ZEIS 5 -

ZCMe 1/01 0,60 -ZCMe 1/02 0,60 25ZCMe 1/03 0,60 25

ZCMe 2 0,60 25ZCMe - CA 0,60 -

ZCMu 1 0,20 1,00 2,00 0,60 -ZCMu 2 0,30 1,50 3,00 0,60 -

Zona de Centralidade Linear Metropolitana

(ZCLMe)ZCLMe 0,40 2,00 4,00 0,70 25

Zona de Centralidade Linear Municipal

(ZCLMu)ZCLMu 0,30 1,50 3,00 0,60 -

ZDE 1 0,70 -

ZDE 2 0,60 -

Zona de Uso Sustentável nas Ilhas

(ZUSI)ZUSI 0,20 1,00 1,00 0,30 -

Zona de Interesse Turístico (ZIT) ZIT 0,20 1,00 2,00 0,50 -

Zona de Centralidade Municipal (ZCMu)

Zona de Desenvolvimento Econômico (ZDE)

0,20 1,00 2,00

0,20 1,00 2,00

Zona de Centralidade Metropolitana

(ZCMe)0,40 2,00 4,00

Zona Predominantemente Residencial (ZPR)

0,90 se X < 64m²

0,70 se 64m² ≤ X < 125m²

0,60 se 125m² ≤ X < 250m²

0,50 se 250m² ≤ X

Zonas Especiais de Interesse Social

(ZEIS)

0,30 1,50 3,00

Quota Parte Máxima de terreno por unidade (m²)

TIPO DE ZONAZONA DE

USO

Coeficiente de Aproveitamento Índice de Ocupação

Máxima



Figura.44 – Coeficiente de Aproveitamento Máximo (CAM)

Fonte: Elaboração PlanMob (2017) – Dados LOUOS (2016).



Há prevalência das Zonas Predominantemente Residenciais 1, 2 e 3 (ou ZPR), as quais permitem diversidade de usos e intensidade de ocupação distintos, onde a ZPR3 é mais permissiva e intensa, enquanto a ZPR1 o é em menor grau. Assim, as ZPR3 tendem a ter maior densidade construtiva do que as ZPR 2 e 1, respectivamente.

As ZEIS também tem significância tendo em vista a sua abrangência no território municipal. Com função preponderante de regularização fundiária, produção, manutenção ou qualificação da habitação social, são caracterizadas em grande parte por assentamentos populares. Essas zonas apresentam uma resistência maior a grandes transformações devido às fortes questões sociais agregadas a essas áreas; assim, tornam-se regiões onde há tendência à manutenção da ocupação, sem grandes crescimentos da população, e melhoria na infraestrutura ofertada.

As Zonas de Proteção Ambiental (ZPAm) estão sujeitas às normas de licenciamento ambiental; portanto, são regiões restritivas com nenhum crescimento previsto ou mesmo insignificante.

Da mesma forma, apresentando pouca tendência ao crescimento, são as Zonas de Uso Especial (ZUE). Estas são formadas por complexos urbanos, nos quais incidem parâmetros específicos, bem como são áreas que estão sob outras competências que não a municipal – como os setores militares, universidades federal e estadual, entre outros. Vale ressaltar, que o Pq. Tecnológico, indicado lindeiro à Av. Luis Viana (Paralela), foge a essa regra, pois há previsão de forte ocupação dessa região por instituições de pesquisa e de alta tecnologia.

O PDDU 2016 define a Macroárea de Urbanização Consolidada com uso e ocupação heterogênea e dotada de infraestrutura. Por ser uma região muito consolidada, a tendência de crescimento é deslocada, principalmente para os vetores metropolitanos fora dessa macroárea. E, apesar de diretrizes pontuais para o seu adensamento através das ZCLMu, há uma tendência de menor crescimento nessa macroárea, por conta da sua característica urbana já consolidada.

As Zonas de Centralidade são caracterizadas pela intensa ocupação do solo e pela grande variedade de usos. Por decorrência, há tendência de adensamento dessas regiões, com dinâmicas urbanas mais intensas. São propostas em regiões com farta acessibilidade pelo sistema de transporte coletivo e ao longo dos corredores estruturantes do município. Destacam-se os vetores metropolitanos ao longo da BR-324 e da Av. Luís Viana (Paralela), que tem forte ligação com a RMS. Dessa forma, são regiões com tendência a um crescimento intenso, principalmente ao redor dos vetores metropolitanos que avançam para uma área da cidade próxima ao limite com os municípios vizinhos (Simões Filho e Lauro de Freitas), que ainda contém grande estoque de vazios ocupáveis e ocupações incipientes.

Percebe-se a criação de um Vetor Logístico, através da indicação pela LOUOS 2016 de uma concentração dos usos industrial e logístico, ao longo da BR-324 e próximo à



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saída do município (ver Figura.43) na altura de Águas Claras, indicada com uma Zona de Desenvolvimento Econômico (ZDE). Existe o desejo em “descarregar as vias internas” da cidade dessas dinâmicas de transporte de cargas, transferindo-as para os limites do município e exterior a ele. Essa tendência tem respaldo nos polos logísticos propostos pelo PDDU 2016 e também pela presença de pedreiras e aterros nessa região. Vale ressaltar que também há a proposição do PDDU 2016 de transferir a rodoviária existente, do centro do Iguatemi para a região de Águas Claras, reforçando essa tendência.

Outro potencial vetor logístico é a BA-526, que promove uma ligação do Aeroporto de Salvador com a BR-324. Com a intensificação do transporte de cargas oriundas do Terminal de Cargas Aéreas, aliada à facilidade de acesso à BR-324, as regiões lindeiras à BA-526, hoje ainda pouco ocupadas, tendem a conter estabelecimentos de uso industrial e logístico, para abrigar produtos com alto valor agregado (carga característica do transporte aéreo).

O turismo é um potencial indutor do desenvolvimento econômico e o município tem um grande acervo de patrimônio histórico e de belezas naturais. Entretanto, a LOUOS indica apenas a região de Ipitanga e Stella Maris (ver Figura.43) como Zona de Interesse Turístico (ZIT) que irá abarcar empreendimentos de grande porte da rede hoteleira, promovendo a geração de empregos na localidade. Vale ressaltar, que outras regiões da cidade também apresentam forte apelo turístico, como a área do Centro Histórico e a Península de Itapagipe, com a Ponta de Humaitá, Bonfim e Ribeira, além das belezas naturais provenientes da Baía de Todos os Santos e da Orla Atlântica. Além disso, deve-se avaliar o impacto do turismo de negócios apoiado nas áreas com fortes atividades econômicas e de uso de grandes corporações empresariais.

São previstas no PDDU 2016, as Operações Urbanas Consorciadas (OUC) que consistem em transformações urbanísticas estruturais, melhorias sociais e valorização ambiental nas regiões do Centro Histórico, Ribeira e Orla Atlântica. Salienta-se, que essas diretrizes fomentarão melhorias e atração de empregos e empreendimentos para as regiões do Comércio e Itapagipe, valorizando-as novamente e em toda a planície lindeira à Orla Atlântica.

O aumento do gabarito para edificações na Orla Atlântica também é outra diretriz que, aliada ao apelo natural do litoral e valor imobiliário agregado a essa região, tende a intensificar a ocupação com edificações voltadas à população de média e alta rendas, reafirmando a condição de desigualdade social entre o “Miolo” e Subúrbio, se comparados à Orla Atlântica.

Estão indicados no PDDU, para o município de Salvador, algumas Diretrizes Viárias e para o Transporte Coletivo, que deverão promover melhorias substanciais na mobilidade da cidade. Portanto, são relevantes para as considerações da Projeção PlanMob, pois os sistemas de transporte de média e alta capacidade são fortes indutores do crescimento e do desenvolvimento.



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Entre as diretrizes propostas, destacam-se: o Expansão da Linha 1 do Metrô até Águas Claras;

o Conclusão da Linha 2 do Metrô do Acesso Norte a Lauro de Freitas (na RMS);

o Vias segregadas para a circulação do transporte coletivo nos corredores estruturais;

o Nova Rodoviária em Águas Claras;

o Vias transversais de ligação da Av. Luis Viana com a BR-324 (Av. Gal Costa e Av. 29 de Março), em execução pela CONDER.

3.3.2 Macro Projetos de Infraestrutura de Transportes

Os planos e projetos de infraestrutura de transporte, já comprometidos na sua execução à médio prazo (planejados ou em fase de implantação), tem fundamental importância para a previsão do crescimento da cidade. Vale ressaltar, que esses projetos considerados como Macro Projetos de Infraestrutura de Transportes, compõem o cenário para esta Projeção PlanMob em específico.

A consolidação de melhorias na infraestrutura urbana e de transportes são indutores do desenvolvimento, pois facilitam a mobilidade e melhoram a acessibilidade nas regiões onde incidem. Dessa forma, tornam as áreas próximas a eles, bastante atrativas, com dinâmicas urbanas intensas e dotadas de valor imobiliário, tornando-se alvo de fortes transformações e crescimento.

Este item objetiva o esclarecimento da metodologia usada pelo PlanMob Salvador, de como esses projetos devem influenciar e induzir o crescimento, bem como o seu horizonte de influência nesse crescimento. Dessa forma, também auxilia o entendimento holístico das condicionantes do desenvolvimento.

São relacionados a seguir os respectivos projetos que estão ilustrados, quanto ao seu posicionamento, na Figura.45:

o Expansão da L1 do Metrô até Águas Claras;

o Conclusão da L2 do Metrô até o Aeroporto (2017) e futura ampliação (Estação Lauro de Freitas);

o BRT Lapa-LIP;

o Corredores Transversais e respectivos BRTs;

o VLT do Subúrbio (São Luiz/Comércio).



Figura.45 – Macro Projetos de Infraestrutura de Transportes




A expansão da L1 do Metrô até Águas Claras, onde está prevista também a implantação da Nova Rodoviária, aliada à previsão do zoneamento apresentada anteriormente, tende a promover uma intensa transformação dos usos lindeiros à maior parte da BR-324, atualmente com predominância de usos industriais e logísticos.

Ao longo dessa L1 está proposta a ZCMe (Zona de Centralidade Metropolitana) que pretende estimular a intensificação da ocupação e diversificar os usos, transformando os grandes galpões existentes ao longo da BR-324 em estabelecimentos de comércio, serviços e edificações residenciais com densidades elevadas. Deve-se ressaltar, que essas densidades são garantidas através da “ferramenta urbanística” de Quota Parte Máxima, prevista na LOUOS 2016, que define um número mínimo de unidades habitacionais por empreendimento, levando-se em consideração a área ocupada pelo mesmo.

Considerou-se a implantação dessa extensão da L1 do Metrô, no mínimo a médio prazo, com as transformações no entorno ocorrendo de maneira mais lenta, devido à necessidade de desocupação dos lotes lindeiros; além disso considerou-se o período de implantação de novos estabelecimentos e a maturação dos empreendimentos imobiliários e posteriormente a sua decorrente ocupação. Efeitos esses verificados em regiões como o Cabula, que já apresentam forte transformação devido à implantação do primeiro trecho da L1, a qual estava retardada na sua inauguração totalizando cerca de 13 anos do início até a sua conclusão.

Da mesma forma, a implantação do primeiro trecho da L2 do Metrô (neste momento desde o Acesso Norte até Pituaçu) e sua conclusão até o Aeroporto ao longo da Av. Luis Viana, também tem o poder de induzir o crescimento, igualmente sendo catalisado pela proposta de ZCMe para a região. Além disso, essa região tem outros fatores que influenciam num crescimento intenso - a grande oferta de terrenos vazios e ocupáveis - caracterizando-se numa área com ocupação incipiente, dado o histórico recente de ocupação dessa parte da cidade.

A Av. Luís Viana já contém grandes PGTs, no seu entorno como são os shoppings-center, estádio, parque metropolitano, áreas para grandes eventos, campi universitários e grandes condomínios residenciais atuais. A tendência é de uma maior intensificação da dinâmica urbana, ao longo dessa avenida estruturante do município, consolidando-se como um dos maiores vetores de crescimento de Salvador nos próximos anos. Aliado a isso, ainda revela uma forte conexão com os municípios vizinhos – Lauro de Freitas e Camaçari – locais onde residem ou trabalham grande parte dos usuários dessa solicitada avenida e da futura linha metroviária, que está prevista para ocorrer no final deste ano de 2017; portanto, num curto prazo.

Pelo estoque de terras e a ocupação rarefeita, entende-se que o crescimento e ocupação, além de mais intensa, acontecerá de forma mais rápida ao longo dessa avenida do que deve ocorrer na BR-324. Entretanto, até o ano-meta de 2025, as ocupações dos diversos loteamentos e empreendimentos ainda devem passar pelo processo de implantação (aprovação/ construção e comercialização) para posteriormente serem ocupadas pelos moradores e gerarem novas demandas de transporte.

O Bus Rapid Transit (BRT) Lapa<>LIP deverá passar por uma área bastante consolidada da cidade (Iguatemi/ Itaigara/ Rio Vermelho), promovendo uma maior



87

acessibilidade e melhorias na mobilidade dessa região. Dessa forma, como essa região dispõe de poucos espaços ocupáveis, não há previsão de um grande crescimento decorrente da implantação desse modal, podendo apenas intensificar as dinâmicas e um adensamento lindeiro às avenidas Vasco da Gama, Juraci Magalhães e ACM. Ressalta-se, que para essas avenidas a LOUOS 2016 indica uma Zona de Centralidade Linear Municipal (ZCLMu).

O projeto de engenharia para a sua construção encontra-se atualmente em processo de licitação, com previsão de início de obras ainda em 2017. Pode-se estimar que esse trecho do Sistema BRT fique concluído num curto prazo; portanto, inferior a 2025.

A implantação dos corredores transversais GAL COSTA, que conta com um complemento viário, a ligação Lobato/ Pirajá; e o 29 DE MARÇO, ajudam a estruturação da região conhecida como o “Miolo” de Salvador. Os projetos consideram a operação do modal BRT e o sistema viário promove uma melhor articulação dessa região com o restante da cidade, conectando-a aos dois maiores vetores de deslocamento no município, a BR-324 e a Av. Luis Viana. Assim, também servem como indutores do crescimento dessa região; entretanto, o impacto urbano imediato, neste momento restringe-se à proximidade dos mesmos, pois, o “Miolo” ainda carece de outras vias que articulem essas avenidas com a região.

Ambos os projetos encontram-se em fase de implantação. O Corredor 29 de Março já está implantado no trecho da Av. Orlando Gomes (duplicada), interconexão com a Av. Luís Viana (viaduto) e próximo da conexão com a BR-324 (em Águas Claras); e com o restante do trecho (que passa pelo “Miolo”) ainda em implantação. Estima-se a conclusão das obras num curto e médio prazos, com o crescimento efetivo da região passando a ocorrer posteriormente a esse horizonte.

O Veículo Leve sobre Trilhos (VLT) do Subúrbio tem o intuito de dotar as regiões da Cidade Baixa e Subúrbio Ferroviário de infraestrutura para o transporte coletivo de média capacidade, promovendo uma melhor articulação dessas regiões com o centro tradicional de Salvador, na área do Comércio. Sua implantação é planejada para ocorrer usando o leito da linha do Trem do Subúrbio e atenderá uma região com ocupação antiga, que carece de uma reestruturação e promoção de melhor infraestrutura urbana e de transportes. Além disso, o projeto atende a uma área com predominância de ZEIS.

Entretanto, decorrente do apelo paisagístico natural da orla da Baía de Todos os Santos (BTS), aliada a uma reestruturação dessa orla decorrente da futura implantação do modal (VLT), as áreas lindeiras ao projeto estão passíveis a um processo de gentrificação, com a desocupação da população residente nas suas proximidades, atualmente das classes mais baixas. Portanto, é estimado de um baixo a moderado crescimento localizado às margens desse projeto, com ocupações diversificadas e intensificação de atividades econômicas, condicionadas ao pequeno porte das edificações que ali poderão se instalar, face ao tipo de solo (massapés) predominante nas áreas mais baixas e lindeiras ao VLT. Aliado a isso, assim como o “Miolo”, essa região do “Subúrbio” também carece de mais vias que a articulem com o restante do município, apesar das características do acidentado relevo que contém.

Os anos horizontes de implantação do VLT são definidos em 19 meses e 25 meses, para cumprir os marcos 1 e 2 indicados nesse projeto – do Comércio até Plataforma (1);



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e de Plataforma até S. Luiz/ Paripe (2) - prazos que começarão a ser computados após a assinatura do contrato, que está em processo de licitação para implantação e operação do modal.

Como ainda não há previsão do início das obras e a ocupação da região é bastante consolidada, basicamente composta por assentamentos de caráter popular inseridos em ZEIS, considerou-se as transformações urbanas e um crescimento mais lento, também num horizonte mais longo, se comparados às outras regiões da cidade.

3.3.3 Conformação Urbana e Socioeconômica Atual

Outras condicionantes também significativas consideradas, foram as características já existentes das diferentes regiões da cidade, com as suas dinâmicas socioeconômicas peculiares, os tipos de ocupação e a população nelas residente.

Considerou-se que algumas localidades tem mais facilidade de alcançar maiores graus de crescimento do que outras, devido às características existentes que provocam tendências distintas. Um exemplo desse fato é a região do Subúrbio, que carece de reestruturação e melhor articulação com o restante do município, com predominância de população das Classes C, D e E. Mantidas as atuais condições, essa região tende a continuar atraindo a população dessas faixas de renda, justamente pela baixa atratividade e por sua precariedade de infraestrutura urbana em geral.

Outro fator que influencia a tendência são as “dinâmicas sociais informais” presentes em comunidades populares, que acabam por oferecer menores custos de serviço e produtos, viabilizando esse tipo de ocupação para essas classes sociais menos favorecidas.

Um exemplo distinto, pela característica socioeconômica dos atores envolvidos, é a região contida entre a Av. Luís Viana e a Av. Otávio Mangabeira. Provida de boa infraestrutura urbana, viária e de transportes, serviços e comércio, aliada às dinâmicas formais da cidade, acabam por atrair ocupações de alto padrão com habitantes das Classes A e B, devido ao elevado valor agregado decorrente da sua ótima estruturação urbanística.

Outro fator que foi considerado nos estudos deste PlanMob foi a oferta de “vazios ocupáveis”; ou seja, áreas com estoque de grandes glebas e com alto potencial construtivo. Como exemplo, pode-se citar a região lindeira à Av. Luis Viana (Paralela), na sua porção mais afastada da AUC. Por ser uma ocupação recente (início do Século XXI), ainda contém grandes vazios ocupáveis, diferente da BR-324, que já apresenta boa parte das margens e proximidades ocupadas, ambas compondo a ZCMe definidas na LOUOS 2016.



89

3.3.4 Inibidores ou Indutores do Crescimento Municipal

Para uma melhor visualização, algumas das condicionantes apresentadas estão dispostas neste subitem em dois grupos de fatores urbanísticos:

(i) os INIBIDORES do crescimento, que restringem as ocupações urbanas e/ ou a intensidade de sua utilização; e

(ii) os INDUTORES do desenvolvimento, que aceleram as ocupações e o crescimento.

A localização desses fatores estão ilustrados nas Figura.46 e Figura.47.

No grupo dos fatores Inibidores do Crescimento (ver Figura.46) estão contidos as: Zonas de Proteção Ambiental (ZPAm);

Zonas de Usos Especiais (ZUE);

Zonas Especiais de Interesse Social (ZEIS);

Macroárea de Urbanização Consolidada (MUC).

No grupo dos fatores Indutores do Desenvolvimento (ver Figura.47) estão contidos as: L1 do Metrô;

L2 do Metrô;

BRT Lapa<>LIP;

BRT e Corredores Transversais (Gal Costa e 29 de Março);

VLT do Subúrbio;

Operações Urbanas Consorciadas (Centro Histórico, Ribeira e Orla Atlântica);

Polos e estabelecimentos relacionados ao uso logístico e terminais de carga.



Figura.46 – Inibidores do Crescimento Urbano

Fonte: Elaboração PlanMob (2017) – Dados PDDU e LOUOS (2016).



91

Figura.47 – Indutores do Desenvolvimento

Fonte: Elaboração PlanMob (2017) – Dados PDDU (2016).



3.3.5 Classificação e Espacialização do Crescimento

Considerando todas as condicionantes apresentadas, elaborou-se uma CLASSIFICAÇÃO DAS INTENSIDADES DE CRESCIMENTO, bem como a sua espacialização no território municipal, sempre orientados pelo PDDU e LOUOS 2016. Essa atividade teve o intuito de auxiliar na quantificação do crescimento, como apresentada na sequência.

As intensidades de crescimento foram classificadas em:

(i) intenso;

(ii) moderado;

(iii) baixo/manutenção; e

(iv) transformação.

Essa respectiva classificação está sucintamente descrita a seguir, indicando as características que, em geral, pertencem às áreas em que foram atribuídas as respectivas intensidades de crescimento, estando também apresentada a sua espacialização na Figura.48.

Crescimento Intenso – vazios ocupáveis ou áreas com ocupação passível de adensamento; áreas próximas às grandes infraestruturas e vias de transporte ou em locais onde essas infraestruturas estão previstas; áreas onde estão indicadas centralidades e/ou com altos coeficientes de aproveitamento definidos pela LOUOS 2016;

Crescimento Moderado – área ocupada, com alguns vazios ocupáveis ou não, passível de intensificação da sua ocupação.

Crescimento Baixo ou Manutenção – área bastante consolidada, com pouca possibilidade para crescer construtivamente; ou área bastante consolidada onde haverá manutenção ou pequena variação da população e atividades; ou regiões ainda não ocupadas ou com ocupação incipiente, que são desprovidas de infraestrutura e distantes das implantações de infraestrutura urbana e de transporte previstas.

Transformação – áreas onde pode haver crescimento intenso, moderado, baixo ou manutenção, mas que deverá ter uma grande mudança de usos ou atividades.



Figura.48 – Intensidades do Crescimento Estimado




3.4 Quantificação do Crescimento

A quantificação do crescimento considera as condicionantes do desenvolvimento apresentadas no item 3.3 e, aliado a fatores e índices, transformar esse crescimento em valores totalizados por Zonas de Tráfego (ZTs).

Este item explicita a metodologia utilizada neste PlanMob de Salvador para alcançar esse crescimento, bem como promove a sua espacialização, que teve como base a distribuição espacial do crescimento nos padrões classificados (ver subitem 3.3.5) e comparados ao final numa agregação municipal, ajustada às estimativas do Plano Salvador 500.

3.4.1 Unidades Territoriais Utilizadas

Para auxiliar a espacialização e produção dos valores de crescimento, foram utilizadas três tipos de unidades territoriais:

(i) Zonas de Informação (ZI);

(ii) Zonas de Tráfego (ZT); e

(iii) Subzonas de Tráfego (SZ).

Descreve-se a seguir a pertinência e utilidade de cada uma, no critério de projeção utilizado.

Zonas de Informação (ZI) – Consiste em uma setorização espacial da cidade que contém dados socioeconômicos históricos desses setores de Salvador. É o nível de agregação final utilizado nesta projeção, possibilitando assim análises de sua evolução temporal e o balizamento referencial. Totalizam 76 unidades territoriais contidas no município de Salvador (ver Cap. 2).

Zonas de Tráfego (ZT) – São as zonas originais da OD 2012, para as quais foram utilizados os dados socioeconômicos para o ano de referência (2012) como base dos cálculos de projeção, bem como na espacialização do mesmo. Totalizam 153 unidades territoriais contidas no município (ver Cap. 2).

Subzonas de Tráfego (SZ) – São áreas espacialmente homogêneas e que auxiliaram na espacialização do crescimento estimado, serão utilizadas para as redes de simulação e permitirão uma análise mais sensível às mudanças provocadas pela infraestrutura de transportes (ver Cap. 2). Totalizam 725 unidades territoriais contidas no município.



95

3.4.2 Área Total do Potencial Construtivo (ATPC)

A Área Total de Potencial Construtivo representa uma estimativa máxima do potencial construtivo que uma determinada zona pode atingir, através da efetivação dos Coeficientes de Aproveitamento Máximo (CAM) definidos pela LOUOS 2016.

Para o cálculo da ATPC, foi utilizado o Zoneamento constante da LOUOS 2016 com suas respectivas zonas de uso e os pertinentes CAM, agregadas pelas ZT. A seguir é apresentada a construção dessa primeira etapa dos cálculos.

Cruzando-se o Zoneamento (LOUOS 2016) com as ZT, encontrou-se a área por cada tipo de zona de uso existente na pertinente ZT.

Dessa área, foi descontada uma porção (30%) correspondente ao viário existente ou a construir.

A Área Líquida Total Resultante (ALTR) por tipo de uso, foi multiplicada pelo respectivo CAM correspondente (ver Tabela 26), transformando-a numa ATPC, dessa ZT.

Onde:

ATPC = Área Total do Potencial Construtivo, na ZT

ALTR = Área Líquida Total Resultante, na ZT

CAM = Coeficiente de Aproveitamento Máximo, na ZT

3.4.3 Área Total Efetivamente Construtiva (ATEC)

Essa etapa do cálculo introduziu a consideração das condicionantes, apresentadas anteriormente, através da Espacialização do Crescimento (ver subitem 3.3.5), representando o total quantificado do crescimento estimado para a ZT (em m² de ATEC).

Assim, consistiu na definição das Intensidades de Crescimento (Intenso, Moderado, Baixo ou Manutenção), para cada ano-meta aplicado à ATPC por tipo de uso nas ZT.

Onde:

ATEC = Área Total Efetivamente Construtiva, na ZT

ATPC = Área Total do Potencial Construtivo, na ZT

Tabela 26 – Coeficiente de Aproveitamento Máximo

Fonte: LOUOS 2016

CAMZPR 1 1,00ZPR 2 2,00ZPR 3 3,00ZEIS 1ZEIS 2ZEIS 3ZEIS 4ZEIS 5

ZCMe 1/01ZCMe 1/02ZCMe 1/03

ZCMe 2ZCMe - CA

ZCMu 1 2,00ZCMu 2 3,00

Zona de Centralidade Linear Metropolitana

(ZCLMe)ZCLMe 4,00

Zona de Centralidade Linear Municipal

(ZCLMu)ZCLMu 3,00

ZDE 1

ZDE 2

Zona de Uso Sustentável nas Ilhas

(ZUSI)ZUSI 1,00

Zona de Interesse Turístico (ZIT) ZIT 2,00

Zona de Desenvolvimento Econômico (ZDE)

2,00

Zona de Centralidade Metropolitana

(ZCMe)4,00

Zona de Centralidade Municipal (ZCMu)

Zona Predominantemente Residencial (ZPR)

Zonas Especiais de Interesse Social

(ZEIS)

3,00

2,00

TIPO DE ZONAZONA DE

USO

Coeficiente de Aproveitamento



96



97

3.4.4 Áreas Destinadas ao uso Habitacional ou de Atividades Econômicas

Essa valor da ATEC foi subdividida para uso em duas outras subáreas destinadas a abrigar a (i) População Residente e (ii) Atividades Econômicas Ofertadas (empregos e matrículas escolares), na forma elucidada a seguir. Foi estimado uma proporção de divisão da ATEC para cada grupo, considerando os diversos condicionantes apresentados ao longo do item 3.3.

ATEC destinada à População (ATEC Pop.) – Área de uso residencial, que representou a estimativa dos espaços destinados à população residente (em m²).

ATEC destinada às Atividades (ATEC Ativ.) – Área de uso não residencial, que representou a estimativa dos espaços a abrigar a oferta de empregos e matrículas escolares (em m²).

e

3.4.5 Estimativa Projetada da População e das Atividades Econômicas

Estimada as áreas destinadas à população e às atividades, foi necessária a transformação das mesmas no NÚMERO DE PESSOAS (população residente) e de atividades (empregos ou matrículas). Para isso, foi necessário estimar uma TAXA DE UTILIZAÇÃO que cada um desses grupos ocupava, ou seja, quantos m² dessas áreas representavam uma unidade de cada grupo e, dessa forma, obter o total de crescimento desse indicador, sempre espacializado por ZT.

Quantificação da População 3.4.5.1

Conforme definido anteriormente (item 3.2), a população residente em cada ZT foi dividida em dois grandes subgrupos: População AB (classes alta e média) e População CDE (classes mais baixas). Para a transformação da área estimada, em número de pessoas, necessitou-se fixar uma taxa de utilização (m²/hab) distinta para cada um deles. Considerou-se que esses valores são diferentes para os dois grupos de população residente, pois as regiões e ocupações das baixas rendas tendem a ter maiores densidades espaciais do que as de média e alta renda; ou seja, per capta as pessoas de classes mais populares ocupam um menor espaço do que as de mais alta renda familiar para morar.

A Tabela 27 mostra os índices estimados no PlanMob quanto a essas taxas de utilização das áreas ocupadas por habitante, nos respectivos subgrupos de classes de renda (AB e CDE). As informações sobre o número de quartos, área total e área útil média dos empreendimentos lançados em 2012 são provenientes do SECOVI (SP) - esses dados utilizados são relativos à cidade de São Paulo, pois não encontrou-se conteúdo específico relacionado a Salvador - e os dados de habitantes por domicílio são provenientes da OD 2012. Assim:



98

A partir dessa estimativa, realizou-se uma média ponderada para se obter a Área Útil usada por Classe de Renda Familiar:

( )

( )

Assim, multiplicando-se a Área Útil definida por Subgrupo de Classe de Renda Familiar pela relação de Habitantes por Domicílio (ou Família) determinada pela OD 2012, encontrou-se o índice de uso habitacional, expresso em m² por habitante (Tabela 27):

Tabela 27 – Índice de m² por Habitante

Fonte: Elaboração PlanMob (2017) - Dados SECOVI e OD (2012)

Com a aplicação dessa metodologia, foram adotados esses indicadores para distribuir espacialmente, por ZT, a Área Destinada à População Residente nesses dois subgrupos, sempre considerando as condicionantes apresentadas no item 3.3. As respectivas ATEC destinadas à População AB e à População CDE foram multiplicadas pelos índices apresentados acima, respectivamente 40,69 m²/ hab e 16,64 m²/ hab., consolidando-se os números de crescimento total da população por ZI (ver Anexo 2)

Sub-grupos (por classes

de renda)

Nº de Quartos (un.)

Área útil Lançada

(m²)

Área útil média (m²)

Quantidade de Unidades

(un.)

Área Útil por Classe de Renda

(m²)

Hab. por Família (pessoas/família)

Índice de m² por hab.

(m²)1 189.674 39,52 4.7992 809.310 56,51 14.3223 564.147 85,92 6.5664 525.487 185,68 2.830

Legenda:Dados provenientes do SECOVI

Dados provenientes da POD 2012

3,14 16,64

2,85 40,69

C/D/E 52,25

A/B 115,97



99

Quantificação das Atividades Econômicas 3.4.5.2

À semelhança da População, uma vez determinada a área a ser destinada para ocupação por atividades atratoras de viagens, também foi necessário fazer uma estimativa da taxa de ocupação das matrículas escolares e empregos, para que fosse possível determinar o número absoluto destas duas atividades, por ZT.

Número de Matrículas do Ensino Fundamental em Função da População Residente

Para a elaboração de uma função correlacionando a quantidade de matrículas no ensino fundamental e a população das ZTs, foram utilizados os dados da OD 2012, excluindo-se as viagens motivo estudo, feitas pelos estudantes declarados como vinculados às instituições de ensino superior (IES).

Através do ajuste da linha de tendência de uma dispersão entre os dados de população e matrícula no ensino fundamental, obteve-se a função abaixo:

Onde:

MatEF = Matrículas do Ensino Fundamental, na ZT

Área Relativa às Matrículas do Ensino Fundamental

Determinado o número absoluto de matrículas do ensino fundamental, necessitou-se saber a Área Ocupada pelas Matrículas do Ensino Fundamental (AOMEF), para que assim fosse possível determinar a área ocupada pelos empregos e, posteriormente, a quantidade ofertada desses empregos.

Para isso, foi necessária uma estimativa da Área Construída por Aluno (ver Tabela 28). Esta estimativa foi balizada pelos dados provenientes do Fundo Nacional de Desenvolvimento da Educação (FNDE) que, para o Projeto Padrão das escolas entre 2015 e 2018, define as respectivas Tipologias, Áreas Construídas e Alunos por Turno expressas na Tabela 28.

Tabela 28 – Estimativa de Área construída por Aluno

Fonte: Elaboração PlanMob (2017) - Dados FNDE.

Tipologias da Escola Área Construída (m²)

Alunos por TurnoÁrea Construída

por Aluno(m²/aluno)

1 sala de aula 113,96 30 3,80

2 salas de aula 208,83 60 3,48

4 salas de aula 740,88 120 6,174 salas de aula com quadra coberta

1.208,87 120 10,07

6 salas de aula 867,79 180 4,826 salas de aula com quadra coberta 1.323,11 180 7,35

12 salas de aula com quadra coberta 3.228,08 390 8,28

6,28

Legenda:

Média de Área Construída por Aluno

Dados provenientes do Fundo Nacional de Desenvolvimento da Educação (FNDE) - Projeto Padrão FNDE 2015 - 2018



100

Levando-se em consideração a área⁽9⁾ que um aluno (portanto, equivalente a uma matrícula) ocupa (6,28 m²), determinou-se a área total ocupada por esta atividade através do número de MatEF, a partir da equação:

Onde:


AOMEF = Área Ocupada por Matrículas do Ensino Fundamental, na ZT

Área Relativa às Atividades Econômicas Ofertadas (AEO)

Conhecendo-se a área destinada à ocupação por atividades escolares (AOMEF) e subtraindo-a da ATEC destinada às atividades (ATEC Ativ.) determinou-se a área ocupada pelas atividades econômicas e geradores dos empregos ofertados (Área de AEO). Assim

Onde:

ATEC Ativ. = Área Total Efetivamente Construível e destinada às Atividades Econômicas, na ZT

AOMEF = Área Ocupada por Matrículas do Ensino Fundamental, na ZT

AEO = Atividades Econômicas Ofertadas, na ZT

Número de “Atividades Econômicas” Ofertadas

Neste tema, sobre as atividades econômicas, foram consideradas a oferta de empregos e de matrículas no nível superior, que demandariam as áreas destinadas pelo PDDU para abrigar essas atividades.

Sabendo-se a área que uma atividade econômica ocupa (11,07 m²)10 e possuindo a área ocupada por estas atividades, determinou-se o número absoluto de AEO como demonstrado abaixo.

Onde:


9 Índice calculado a partir de parâmetros de projetos arquitetônicos para a construção de escolas, obtidos junto ao FNDE (Fundo Nacional de Desenvolvimento da Educação) 10 Índice calculado a partir de parâmetros construtivos encontrados no código de obras de Salvador e pelo peso representado pelos diversos setores produtivos na economia de Salvador, obtidos junto ao Atlas Brasil (ver Tabela 29).



101

Tabela 29 – Estimativa da Área Média Ocupada por uma Atividade Econômica em Salvador

Fonte: Elaboração PlanMob (2017) - Dados Atlas Brasil (2010) e Código de Obras.

Convém ressaltar, que para as ZT com atividades predominantes industriais, foi considerado que a AEO ocupa a área de 20 m²/ emprego industrial, parâmetro também proveniente do código de obras de Salvador (ver Tabela 29).

Número de Matrículas do Ensino Superior

Uma vez consolidada a estimativa do número de matrículas no ensino fundamental (MatEF), bem como o número absoluto de AEO, para todas as ZTs, foram reinseridas as matrículas de ensino superior (MatES).

Considerou-se, para a reinserção dessas matrículas, a localização de Instituições de Ensino Superior (IES) tanto já existentes e como também as regiões onde novas IES possam surgir. Essas seriam estimuladas pelo sistema de transporte previsto, que facilitaria o acesso dos estudantes a esse tipo de estabelecimento, consequentemente fomentando o seu surgimento.

Assim, foi estimada uma taxa das Matrículas do Ensino Superior pelo total da população em 2012 de 0,043 Mat./pessoa, com os dados provenientes da OD 2012 para o município de Salvador. Essa taxa foi multiplicada pelo incremento de população projetada pelo PlanMob para cada ano horizonte, resultando nas respectivas quantidades de Matrículas do Ensino Superior (MatES).

Essas matrículas, ao serem reinseridas, foram subtraídas do número absoluto de Atividades Econômicas Ofertadas (AEO), obtendo-se o Número de Empregos (NE). Assim:

Onde:

NE = Número de Empregos, na ZT


MatES = Matrículas do Ensino Superior, na ZT

Atividades SetorPercentual de

Participação do Setor

Percentual de Participação por Tipo de Atividade

Área Considerada por Tipo de Atividade (m²)

Média Ponderada

(m²)Comércio 18,80%

Serviços 62,34%

Construção 9,49%

Extrativo Mineral 0,62%

Agropecuário 0,67%Serviços Industriais de Utilidade Pública

1,23%

Indústria de Transformação

6,86%

Legenda:

Dados provenientes do Atlas Brasil para Salvador em 2010

Dados provenientes do Código de Obras de Salvador

Primárias e de Transformação

9

20

81,14%

18,86%

11,07

Comércio e Serviços

Média da Área por Atividade Econômica no Município de Salvador



102

Resumo Geral das Atividades, por Zona de Tráfego

Dessa maneira, obteve-se o Total de Atividades (TA), determinando-se o número total de matrículas e de emprego para cada ZT, onde:

Onde:

TA = Total de Atividades, na ZT


MatES = Matrículas do Ensino Superior, na ZT

NE = Número de Empregos, na ZT

3.4.6 Quantificação da Frota de Automóveis

A estimativa da frota futura de automóveis foi feita em duas etapas. Na primeira etapa foi estabelecida uma relação entre a renda média familiar e a taxa de motorização conforme observadas nas ZTs de Salvador, com dados da OD 2012. Na segunda, foi projetada a renda média familiar futura, com base em informações sobre a evolução do PIB do município (obtidos do Plano Salvador 500).

Relação entre Renda Média Familiar (RMF) e Taxa de Motorização (TM)

Essa relação foi defina através da acomodação da linha de tendência da dispersão dos dois dados, resultando na função:

Onde:

RMF é expressa em R$/família (de 2012); e

TM é expressa em hab/veíc.

Renda Média Familiar Futura

A renda média familiar futura se baseou na projeção do salário mínimo nacional, que foi calculado através da relação entre o “PIB real”11 per capita e o salário mínimo, com dados do Banco Mundial de 1994 a 2016. Através da acomodação da linha de tendência da dispersão destes dados, obteve-se a equação abaixo:

(

)

11 O “PIB real” leva em conta o valor do PIB descontado da inflação no período.



103

A partir desse salário mínimo projetado, foi possível estimar a renda média familiar por classe de renda12 e, assim, valendo-se das projeções populacionais deste PlanMob, estimou-se a Renda Média Familiar para os anos horizontes de 2025, 2032 e 2049.

3.4.7 Celeridade Estimada para o Crescimento

Conforme estabelecido anteriormente (item 3.1), foram definidos três anos-horizonte para estimativa das variáveis socioeconômicas em cada ZT: 2025, 2032 e 2049. Esta etapa consistiu em determinar esses crescimentos nesses anos referenciais definidos e espacializados por ZT e ZI, na cidade de Salvador.

Os valores então determinados foram objeto de uma avaliação crítica quanto à sua evolução ao nível de ZTs, considerando-se as condicionantes apresentadas no item 3.3, bem como comparativamente com outros estudos (inclusive quanto à antiga estimativa da SETIN, de 2011) e seu balizamento final com a totalização explicitada no Plano Salvador 500. Dessa forma, foi possível identificar e referenciar (ao nível de ZTs) as regiões onde o crescimento ocorreu de maneira mais rápida ou lenta.

3.4.8 Balizadores do Crescimento: Plano Salvador 500

Os “balizadores” dos números totais de crescimento tiveram o intuito de orientar e ajustar o crescimento estimado destas projeções feitas no PlanMob Salvador, fundamentalmente considerando para essa avaliação os dados apresentados pelo Plano Salvador 500.

O Salvador 500 realizou suas estimativas de crescimento da população e de empregos, mas quanto totais para o município, apresentado numa curva de evolução no período de 2010 a 2049. Os valores, assim obtidos, referenciaram a calibração dos resultados destas projeções do PlanMob, ajustando os crescimentos totais agora encontrados, para que tivessem um alinhamento preciso com o estudo realizado pelo Salvador 500, conforme indicações a seguir.

Tendência do Crescimento da População

A Tabela 30 apresenta os números da população total, bem como o fator de crescimento anual (fator este que serviu como balizador da estimativa de Projeção PlanMob) em Salvador nos respectivos anos horizonte definidos. Nela percebe-se um crescimento até o ano de 2032, quando ocorreu o ápice da população residente em Salvador, a partir de quando foi decrescendo ligeiramente até o ano de 2049.

Tabela 30 – Tendência Estimada, de Evolução da População em Salvador

Fonte: Plano Salvador 500 (PMS, 2015).

12 A quantidade de salários mínimos por classe social, foi determinada com parâmetros da ABEP, como explicado no capítulo 2

Anos-Horizonte 2012 2025 2032 2049População Total

(milhão de pessoas)2,808 3,077 3,192 3,154

Fator de Crescimento Anual

- 0,71% 0,53% -0,07%



104

Tendência do Crescimento dos Empregos

O Plano Salvador 500 apresenta cenários de crescimento econômico com base na demografia e no mercado de trabalho. Considerando-se os dados demográficos, pode-se transcrever desse estudo: “são estabelecidas duas hipóteses alternativas sobre a evolução das demais variáveis consideradas”:

o “Taxa de Desemprego Cenário A: taxa de desemprego de 14% durante o período da projeção; Cenário B: taxa de desemprego de 10%, com a convergência se dando ao

longo do tempo da projeção.

o Produtividade Cenário a: +0,4% ao ano de crescimento; Cenário b: +0,8% ao ano de crescimento.”

Da combinação entre eles observaram-se quatro opções para as quais foram estimadas as tendências apresentadas nessas quatro hipóteses de crescimento do PIB de Salvador, ilustrados na Figura.49.

Figura.49 - Projeção do PIB de Salvador (R$ bilhão de 2012)

Fonte: Elaboração FIPE (Plano Salvador 500) - Dados IBGE.

Considerando esses quatro cenários, foi elaborada uma estimativa dos totais de empregos em cada cenário proposto relativos aos anos-horizonte definidos, baseando-se no PIB indicado pela Figura.49.

A partir da variação do total do PIB de Salvador, em relação ao valor obtido no ano de 2012 (mesma época da Pesquisa Domiciliar OD, em uso neste PlanMob, foram estimados os respectivos fatores de crescimento dos empregos em Salvador, e com os quais pode-se obter



105

os números finais que serviram de “balizamento para as projeções” deste PlanMob Salvador, foi produzida uma média dos totais de empregos determinados em cada cenário nesses respectivos anos (Tabela 31).

Nessa tabela, também se percebe um ápice no crescimento dos empregos ofertados na cidade de Salvador, mas já no ano horizonte de 2025, decrescendo até o ano de 2049.

Tabela 31 – Empregos Totais em Salvador

Fonte: Plano Salvador 500.

3.4.9 Agregação dos dados Socioeconômicos para Avaliação

Considerando como balizamento do crescimento, ao nível municipal nesses totais definidos à partir do Plano Salvador 500, foram obtidos os valores totais agregando-se ao crescimento, a situação existente (2012). Dessa forma, afim de alcançar uma compatibilidade que promova uma melhor comparação dos resultados, os subtotais são agregados em nível de ZI para a devida comparação da evolução futura (ver Tabela 32) desses parâmetros (ver resultados por ZI no anexo 2).

3.5 Projeção das Variáveis Socioeconômicas

Neste item são apresentados os valores finais da projeção dos dados socioeconômicos necessários para uso nos modelos de geração de viagens (a nível de Zona de Tráfego-ZT) para cada um dos anos-horizonte estabelecidos conforme o item 3.1.

Os resultados obtidos por ZT, também foram agregados por Zona de Informação (ZI), para permitir um confronto das informações em série histórica, de maneira a promover uma melhor compreensão da evolução considerada para as dinâmicas urbanas de Salvador.

Esses resultados por ZI estão apresentados nas tabelas, gráficos e mapas relacionados a seguir. Esses resultados estão divididos nos conjuntos:

(i) Crescimento da População;

(ii) Crescimento das Atividades (empregos e matrículas);

(iii) Projeção Total por ZI; e

(iv) Comparação da Projeção com as Tendências Históricas.

2025 2032 2049Aa 1,451 1,436 1,401Ab 1,464 1,456 1,440Ba 1,456 1,444 1,417Bb 1,467 1,462 1,451

Média 1,460 1,450 1,427

CenáriosEmpregos Ofertados por Ano-Horizonte (em milhões)



106

3.5.1 Crescimento da População

De acordo com os anos-horizonte definidos, estão apresentadas também as informações históricas da população residente em cada ZI, contidas no PDDU 2004 e relativas aos anos de 1970, 1991 e 2000 (provenientes do IBGE).

Essas informações foram espacializadas nas respectivas ZI através de mapas temáticos representando as densidades habitacionais nessas zonas (em hab/ha). Assim, pode-se perceber através dos anos de referência, as mudanças de crescimento da população residente em cada ZI e como elas evoluíram no município.

A densidade habitacional foi escolhida com o intuito de amenizar possíveis distorções na compreensão das informações, pois as ZI variam de maneira significativa em suas dimensões. Portanto, foram consideradas para o cálculo da densidade, as áreas líquidas das ZI, subtraindo-se das áreas totais as destinadas às Zonas de Proteção Ambiental (ZPAm) e ao sistema viário, cabendo-se fazer algumas considerações específicas:

Observa-se na evolução da densidade populacional ilustrada na Figura.50, o espraiamento da ocupação no município entre os anos de 1970 e 1991, com a intensa ocupação da Orla Atlântica e do “Miolo”, principalmente. Percebe-se, nesse período, também uma intensificação e espraiamento da ocupação pelo Subúrbio Ferroviário.

Entre os anos 1991 e 2012 percebe-se a ocupação do restante do “Miolo” principalmente pela população de baixa renda, com maior intensidade na parte sul. Há um “maior adensamento da ocupação” nas regiões da Pituba, Iguatemi, Imbuí e Boca do Rio, pela mudança de localização de parte da população de alta/média rendas familiares (AB), observada pelo brando esvaziamento de regiões como a Vitória, Campo Grande, Barra e Ondina. Ainda nesse período, ressalta-se um esvaziamento na ZI 38, correspondente às localidades de Boa Viagem e Caminho de Areia, na Península de Itapagipe. Em geral, verifica-se a potencialização do espraiamento das ocupações ao longo de todo o município.

Para o período entre 2012 e 2025 foi prevista uma intensificação ainda maior do “Miolo Sul” nas regiões próximas à BR-324, em decorrência do processo de crescimento já estimulado pela construção da L1 do Metrô. Igualmente, há intensificação da ocupação na ZI 61 (correspondente a São Cristóvão, Mussurunga e Alphaville) e nas ZIs 37 e 46 da Orla Atlântica, decorrente da recente implantação da L2 do Metrô na Av. Luis Viana. Além disso, fundamentando o crescimento dessa região do “Miolo”, está prevista a implantação dos corredores transversais GAL COSTA e 29 DE MARÇO, que melhoram substancialmente a acessibilidade a essas regiões e consequentemente os padrões de mobilidade da população. As ocupações na Orla Atlântica se intensificam desde a Boca do Rio em direção a Itapoã, com crescimento também observado na região de São Cristóvão, local onde estão estimadas profundas transformações, devido à L2 metroviária e sua estação Aeroporto, o Centro Logístico para Cargas Aéreas, a duplicação da BA-526 (CIA-Aeroporto) e a implantação da Via Metropolitana (Arco Norte de Lauro de Freitas).

Entre os anos 2025 e 2032 deverá haver um crescimento na ZI 54 lindeira a Av. Luis Viana (L2 do Metrô), nas ZIs 35 e 58 lindeiras a BR-324 (L1 do Metrô) e no Subúrbio Ferroviário, este último em decorrência da implantação do VLT do Subúrbio.

Até o ano 2049 é previsto um leve decréscimo na população de Salvador, sem uma especificidade zonal mais relevante; portanto, igualmente distribuído espacialmente.



Figura.50 – Série Histórica e Projeção PlanMob, para a Evolução da Densidade Populacional, em Salvador



108

Fonte: Elaboração PlanMob (2017) – Dados OD (2012) e PDDU (2004).



3.5.2 Crescimento das Atividades Econômicas

De forma similar, estão apresentadas também as informações históricas das atividades econômicas por ZI, provenientes da OD 95 e relativas a esse ano e, também, com informações oriundas da OD 2012.

Essas informações foram espacializadas nas respectivas ZI através de mapas temáticos representando as densidades das atividades nessas zonas (Ativ/ha). Assim, pode-se perceber através desses anos de referência, as mudanças no crescimento das atividades econômicas por ZI e como elas evoluíram no município, nesse período.

A densidade de atividades foi escolhido com o intuito de amenizar possíveis distorções na compreensão das informações, pois as ZI variam de maneira significativa quanto às suas dimensões. Portanto, foram consideradas para o cálculo da densidade as mesmas áreas utilizadas para o cálculo da densidade habitacional.

Percebe-se, através da Figura.51, que no período entre os anos de 1995 e 2012, houve uma migração das atividades do Centro Histórico e Itapagipe para o restante da cidade, especialmente concentradas na região do centro do Iguatemi e região da Pituba, mas também começando a haver um crescimento ao longo da Av. Luis Viana e “Miolo”.

Entre 2012 e o ano de pico das atividades previsto por esta Projeção PlanMob (2025) há uma intensificação das atividades nas ZI correspondentes ao “Miolo” e nas ZI lindeiras aos vetores de concentração de atividades de caráter metropolitano, BR 324 e Av. Luis Viana. Isso ocorre pela previsão do intenso crescimento desses vetores, estimulado pela implantação completa das Linhas 1 e 2 do Metrô. Ressalta-se também um incremento nas atividades da ZI 38, correspondente às regiões de Boa Viagem e Caminho de Areia, fruto da previsão da LOUOS 2016, de uma “forte centralidade” municipal e a Operação Urbana Consorciada vinculada, indicadas para existir na Península de Itapagipe.

Em 2032, apesar de um decréscimo do total de atividades econômicas no município, considerou-se um incremento das atividades na região de Cajazeiras.

Da mesma forma que a população residente, as estimativas mais longínquas, até o ano 2049, em geral, é previsto um leve decréscimo nas atividades econômicas no município, em relação ao máximo valor observado em 2025 (consoante com as projeções do Plano Salvador 500).



110

Figura.51 - Série Histórica e Projeção PlanMob: Evolução da Densidade das Atividades em Salvador



Fonte: Elaboração PlanMob (2017) – Dados OD (1995) e OD (2012).



112

3.5.3 Projeção Total por Zonas de Informação (ZI)

A Tabela 32 apresenta os números totais para cada ano-horizonte definido e que representam a totalidade evolutiva no município. Conforme observado, percebe-se um pico de crescimento da população e das matrículas no ano horizonte de 2032, enquanto os empregos atingem o pico no ano de 2025, decrescendo após esse ano horizonte.

Na Tabela 32 seguir são apresentados os valores totais da Projeção PlanMob. Para o ano de 2012 foram considerados os dados provenientes da OD 2012 adotados como referência inicial. Os demais anos horizonte tiveram o valor de crescimento incrementado a esse valor base do ano de 2012.

Apesar de não haver uma correspondência exata entre os valores, percebe-se um grande alinhamento entre os resultados da projeção PlanMob e as estimativas indicadas pelo Salvador 500, alinhamento esse decorrente do balizamento feito pelo estudo referido utilizando-se o fator de crescimento anual para a população (ver item 3.4.8).

A demais tabelas com os valores estimados para cada ZI, estão contidas no Anexo 2 deste RT5 (referenciar corretamente). Apresentam-se nessas tabelas os totais da OD 2012 por ZI e os totais projetados para os anos de 2025, 2032 e 2049, respectivamente, de acordo com as variáveis a serem utilizadas nos modelos de estimativa da demanda de transportes calibrados para este PlanMob Salvador.

Tabela 32 – Totais Projetados por Ano-Horizonte do PlanMob Salvador

* Ressalta-se a “diferença conceitual” entre as FROTAS UTILIZADAS PELOS MODELOS DE DEMANDA DO PLANMOB (decorrente das taxas observadas na OD 2012) e os dados cadastrais do DETRAN-BA (que consideram todos os automóveis registrados). Fonte: Elaboração PlanMob (2017) – Dados OD (2012).

A/ B C/ D/ E Total Taxa (veic/hab)

Frota* (un.)

Funda-mental Superior Total

2012 616.397 2.093.798 2.710.195 0,10 261.361 498.153 117.124 615.278 1.133.075

2025 757.742 2.218.236 2.975.978 0,16 483.391 556.647 128.610 685.257 1.346.516

2032 786.219 2.253.112 3.039.331 0,17 510.924 569.725 131.348 701.073 1.309.754

2049 773.243 2.252.038 3.025.281 0,18 536.470 567.255 130.741 697.996 1.181.292

Anos-Horizontes

População (pessoas) Motorização MatrículasEmpregos



113

3.5.4 Verificação da Projeção PlanMob com as Tendências Históricas

As tendências consideradas para uma análise comparativa da evolução da população para cada ZI, foram feitas a partir de uma Série Histórica Tendencial (SHT) consultada junto aos PDDU 2004 e OD 2012, e uma projeção antiga dos estudos iniciais da RIT, elaborada com fundamento em dados da série histórica, em um estudo contratado pela SETIN (Secretaria Municipal dos Transportes e Infraestrutura) em 2011.

Já para a análise comparativa da evolução das atividades econômicas para cada ZI, foi utilizada apenas a Projeção SETIN proveniente do mesmo estudo; pois, para as atividades, existiam poucos dados históricos para elaborar uma SHT.

A seguir são apresentadas as respectivas estruturações das curvas tendenciais da (i) Série Histórica Tendencial (população) e das (ii) Projeções SETIN (população e atividades). Em seguida são feitas as devidas análises comparativas da (iii) Evolução da População e da (ii) Evolução das Atividades Econômicas.

Série Histórica Tendencial (SHT) da População

As tendências de crescimento de cada ZI foram feitas com dados do PDDU 2004 e da OD 2012 para possibilitar as estimativas de projeção da população residente nos anos-horizonte definidos para este PlanMob Salvador.

Foram considerados os dados da população de cada ZI nos anos de 1970, 1980, 1991, 1996 e 2000, compilados no PDDU 2004; e do ano de 2012, com informações oriundas da OD 2012 e IBGE. Os dados produziram um gráfico dessa tendência, determinando uma equação de sua acomodação à linha de tendência, como mostrado exemplificadamente na Figura.52 gráficos e equações respectivas obtidas para cada ZI.

Figura.52 – Linha de tendência para a ZI 51 (exemplo)


y = 1E-69x22,298

R² = 0,8922

30.000

35.000

40.000

45.000

50.000

55.000

60.000

1965 1970 1975 1980 1985 1990 1995 2000 2005 2010 2015

Popu

laçã

o

Zonas de Informação - ZI 51

Cenários PDDU 2004 + POD 2012 Curva de Crescimento



114

A partir das equações obtidas pelas linhas de tendência de cada ZI, foram estimadas as projeções para os anos-horizonte de 2025, 2032 e 2049 (ver Figura.53).

Figura.53 – Série Histórica Tendencial: ZI 51 (exemplo)


Projeção SETIN

Também para fins comparativos, foram consideradas as projeções de população e atividades provenientes de um estudo elaborado em 2011, para a SETIN (Secretaria Municipal dos Transportes e Infraestrutura), intitulado “RIT-Rede Integrada de Transportes”. Este trabalho considerou as séries históricas obtidas junto ao PDDU 2004 para a população e dados da OD 1995 para as atividades atratoras. Vale salientar, que os dados considerados após o ano 2000 foram estimativas do estudo em referência.

30.00035.00040.00045.00050.00055.00060.00065.00070.00075.00080.000

1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050 2060

Popu

laçã

o


Série Histórica Tendencial

Projeção Tendencial a partir de 2012



115

Figura.54 – Projeção SETIN População: ZI 51 (exemplo)


Figura.55 - Projeção SETIN Atividades: ZI 51 (exemplo)


30.00035.00040.00045.00050.00055.00060.00065.00070.00075.00080.000

1960 1970 1980 1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

Popu

laçã

o


Projeção SETIN

0

5.000

10.000

15.000

20.000

25.000

30.000

35.000

40.000

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

Ativ

idad

es

Zona de Informação 51

Projeção SETIN



116

Análise Comparativa da Evolução da População de Salvador

Para essa análise comparativa da evolução da população no município de Salvador, são consideradas três tendências: (i) Projeção PlanMob, que teve como balizamento principal a tendência do Plano Salvador 500; (ii) Projeção SETIN; e (iii) Série Histórica Tendencial.

Através da comparação entre as curvas das três tendências consideradas (ver Figura.56), tomando como base a Projeção PlanMob, alvo de avaliação deste item, observa-se pouca diferença entre a SHT e a Projeção SETIN, se comparadas a essa curva PlanMob. Dessa forma, escolheu-se a SHT para uma análise comparativa em dispersão com a Projeção PlanMob. A tendência prevista pelo Salvador 500 (Projeção Salvador 500) também é apresentada a título de ilustração do balizamento decorrente na Projeção PlanMob, o qual observa-se através da similaridade na variação dessas duas curvas.

Figura.56 – Evolução Projetada da População Residente, para Salvador

Fonte: Elaboração PlanMob (2017) – Dados OD (1995 / 2012) e PDDU (2004).

Afim de aprofundar essa análise comparativa entre a Projeção PlanMob e a SHT, foram elaborados gráficos de dispersão para cada ano-horizonte, onde estão dispostas todas as 76 ZIs constantes no município de Salvador. Objetiva-se, através dessa dispersão, elucidar quais dessas apresentam disparidades entre as estimativas, bem como quais os motivos dessas eventuais diferenças entre as projeções.

Os pontos ilustrados nos gráficos de dispersão (ver Figura.57, Figura.58 e Figura.59), representam as respectivas ZIs. A “linha de correspondência” contém todos os valores que são iguais para as duas projeções que são comparadas (PlanMob e SHT). Ou seja, quanto maior a proximidade dos pontos (ZI) com relação à linha de correspondência, maior é o alinhamento entre as duas projeções para a respectiva ZI.

2.500.000

3.000.000

3.500.000

4.000.000

4.500.000

5.000.000

2010 2015 2020 2025 2030 2035 2040 2045 2050

Popu

laçã

o

Projeção da População de Salvador

Projeção SETIN Série Histórica Tendencial Projeção PlanMob Projeção Salvador 500



117

Observando-se os gráficos de dispersão da Figura.57, Figura.58 e Figura.59, percebe-se uma estimativa geral de maior crescimento da população indicada pela SHT. Isso ocorre devido a desconsideração, pela SHT, de uma futura saturação da população no município, cuja SHT considerou esse crescimento constante ao longo dos anos-horizontes. Já a projeção PlanMob, balizada pelo Salvador 500, considera essa saturação populacional no município. Dessa forma, os pontos tendem a se aproximar do eixo correspondente à SHT e se distanciar do eixo correspondente à Projeção PlanMob e da linha de correspondência (ver Figura.59).

Entretanto, algumas ZIs fogem à similaridade entre os crescimentos estimados pelas duas projeções, casos esses representados pela maior distância dos seus respectivos pontos (ZI) com relação à linha de correspondência (ver Figura.57, Figura.58 e Figura.59) e estão respectivamente descritos abaixo.

Caso A (ZIs 46 e 64) – A Projeção PlanMob estimou um maior crescimento para as duas ZIs, pois considerou condicionantes como as linhas L1 e L2 do Metrô e LOUOS 2016; estas tendem a induzir o crescimento nessas ZIs, lindeiras à Av. Luis Viana e à BR 324, respectivamente. Já a SHT estimou um comportamento histórico (para essas ZIs) que não abrange as condicionantes citadas; dessa maneira, aplicou um fator de crescimento baixo para essas respectivas ZIs, justificando a disparidade percebida.

Figura.57 – Comparação Populacional entre a SHT e a Projeção PlanMob (2025)


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50000

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250000

0 25000 50000 75000 100000 125000 150000 175000 200000 225000 250000

Plan

Mob

(Núm

ero

de P

esso

as)

Série Histórica Tendencial (Número de Pessoas)

Dispersão População SHT x PlanMob ano 2025

Linha de Correspondência

Caso B

Caso A

Caso C



118

Caso B (ZIs 68 e 72) – Essas ZIs localizam-se limítrofes ao município de Simões Filho e lindeiras à BR 324. A SHT, considerou um fator de crescimento mais intenso para as respectivas ZI; enquanto a Projeção PlanMob, através da consideração da LOUOS, PDDU e demais condicionantes, estimou um baixo crescimento populacional para essas ZI. Como os usos previstos para essa região são os relacionados ao setor logístico e industrial, definidos pela Zona de Desenvolvimento Econômico (ZDE); assim, essa projeção estimou um maior crescimento das atividades do que da população residente nessas zonas.

Figura.58 - Comparação Populacional entre a SHT e a Projeção PlanMob (2032)


0

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250000

0 25000 50000 75000 100000 125000 150000 175000 200000 225000 250000

Plan

Mob

(Núm

ero

de P

esso

as)



Zona de Informação Linha de Correspondência

Caso B

Caso A

Caso C



119

Caso C (ZI 44) – A ZI está localizada no “Miolo Sul” e corresponde aos bairros de Barreiras, Tancredo Neves, Arenoso e Cabula VI. Ambas as projeções (PlanMob e SHT) estimaram um alto crescimento da população para ZI. Entretanto, a SHT estimou um crescimento maior, pois o aumento da população no “Miolo Sul” foi alto nos últimos anos. Dessa forma, a tendência manteve-se alta ao decorrer dos anos-horizontes. Em contraponto, apesar de também estimar um crescimento, a Projeção PlanMob considerou uma saturação da população na região.

Figura.59 - Comparação Populacional entre a SHT e a Projeção PlanMob (2049)


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0 25000 50000 75000 100000 125000 150000 175000 200000 225000 250000

Plan

Mob

(Núm

ero

de P

esso

as)



Zona de Informação Linha de Correspondência



120

Análise Comparativa da Evolução das Atividades Econômicas de Salvador

Para a análise comparativa da evolução das atividades em Salvador, são consideradas duas tendências: (i) Projeção PlanMob; e (ii) Projeção SETIN. A comparação entre as duas curvas é apresentada na Figura.60 e revelam as disparidades entre as projeções no nível municipal.

Figura.60 - Evolução Projetada das Atividades Econômicas, para Salvador

Fonte: Elaboração PlanMob (2017) – Dados OD (1995 / 2012).

Percebe-se uma saturação do crescimento das atividades econômicas pela Projeção PlanMob, a qual foi balizada pelos cenários econômicos estimados pelo Plano Salvador 500 para o PIB municipal (ver item 3.4.8).

À época do estudo realizado para a SETIN (ano de 2011), essas tendências econômicas ainda não haviam sido produzidas e, dado o crescimento econômico pelo qual passava o país, a estimativa da Projeção SETIN manteve-se crescente; divergindo da Projeção PlanMob a partir do ano-horizonte de 2025. Entretanto, observa-se uma certa similaridade entre as projeção quando visto crescimento dessas atividades econômicas anteriores a este ano-horizonte de médio prazo.

1.000.000

1.200.000

1.400.000

1.600.000

1.800.000

2.000.000

2.200.000

2.400.000

2.600.000

1990 2000 2010 2020 2030 2040 2050

Ativ

idad

es A

trat

oras

Total de Atividades Econômicas

Projeção SETIN Projeção PlanMob



121

3.6 Quantificação do Crescimento da RMS

Considerações Iniciais

A cidade de Salvador estrutura a região metropolitana, assim, parte significativa de sua dinâmica urbana é relacionada com os demais municípios. Dessa forma, a mobilidade de Salvador deve ser estudada dentro do contexto metropolitano.

Em vista disso, as projeções dos dados socioeconômicos também devem ser elaboradas para os demais municípios da RMS. No entanto, como o objeto de estudo é o município de Salvador, as estimativas foram realizadas no nível dos totais municipais, para cada ano horizonte.

Assim, foi admitido que todas as Zonas de Tráfego teriam as mesmas variações dos dados socioeconômicos do município que estiverem contidas.

Síntese das Informações de 2012

A estimativa de crescimento dos dados socioeconômicos dos municípios da Região Metropolitana de Salvador, exceto Salvador, foi realizada tomando como referência as informações obtidas na Pesquisa Origem-Destino de 2012 (POD2012) apresentadas na Tabela 33. A estimativa foi desenvolvida para os mesmos anos-horizontes definidos no item 3.1.

Tabela 33 – Dados Socioeconômicos para a RMS na POD 2012


RMF Frota Pop. AB Pop. CDE Total Emprego Matrícula (R$) (Pesq.)

Camaçari 10.055 238.540 248.595 123.038 57.563 1.559 21.311Candeias 3.805 72.747 76.552 27.898 17.206 1.512 5.974Dias d' Ávila 2.873 68.184 71.057 24.323 16.772 1.520 6.209Itaparica 220 22.090 22.310 9.550 2.186 1.239 716Lauro de Freitas 26.527 147.646 174.174 86.973 50.039 2.040 19.488Madre de Deus 234 19.430 19.664 8.535 3.677 1.218 414Mata de São João 2.203 28.825 31.028 11.074 7.866 1.400 1.952Pojuca 526 29.161 29.687 9.223 7.831 1.291 1.789São Francisco do Conde 0 28.979 28.979 10.238 6.070 1.385 1.341São Sebastião do Passé 2.042 30.078 32.119 10.297 5.958 1.500 1.834Simões Filho 4.341 106.738 111.079 47.435 31.593 1.453 9.315Vera Cruz 1.266 34.085 35.351 15.093 5.565 1.316 1.825Subtotal 54.092 826.504 880.595 383.675 212.326 1.586 72.168Salvador 278.175 2.432.020 2.710.195 1.144.776 668.185 1.878 281.309Total 332.266 3.258.524 3.590.790 1.528.451 880.511 - 353.477

Município2012

População (hab.) Atividade Econômica



122

Estimativa Populacional

As populações futuras foram estimadas, à partir das taxas de crescimento populacional apresentadas no Plano Salvador 500, conforme apresentado na Figura 61.

Figura 61 – Evolução da taxa de crescimento populacional da RMS

Fonte: Plano Salvador 500 (2015)

Conforme observado, para cada um dos municípios da RMS existe uma curva da evolução da taxa de crescimento populacional por período de 5 anos. Assim, para cada um dos municípios e anos-horizonte foi aplicada a taxa de crescimento correspondente.

Estimativa da Oferta de Empregos

Definida a população, o número de empregos foi estimado a partir da taxa de empregos/habitante, também definidas no Plano Salvador 500 para a RMS, conforme apresentado na Figura 62.

Posteriormente, foram descontados os empregos ofertados no município de Salvador (estimados no item 3.4.5.2), para obter os empregos totais ofertados nos demais municípios da RMS.

Figura 62 – Evolução da população e emprego para a RMS

Fonte: Plano Salvador 500 (2015)



123

Estimativa das Matrículas ofertadas

Já o número de matrículas foi estimado com base na população, considerando que a relação entre o número de matrículas com a população no ano de 2012 seria mantida para cada um dos municípios da RMS nos anos seguintes.

Renda Média Familiar (RMF) e da Frota

Com base nos dados originados da POD 2012, foi definida uma função correlacionando em cada município a Renda Média Familiar (RMF) com a população de classes econômicas AB. Assim, a partir da população estimada para os anos-horizonte, foi calculada a RMF.

A estimativa da frota seguiu uma metodologia análoga, definindo uma função correlacionando a Taxa de Motorização com a RMF no ano de 2012.

Nas tabelas a seguir são apresentados os dados socioeconômicos estimados para os anos-horizonte definidos neste estudo.

Tabela 34 – Dados Socioeconômicos estimados para a RMS – 2025


RMF Frota Pop. AB Pop. CDE População Emprego Matrícula (R$) (Pesq.)

Camaçari 11.704 251.867 263.571 137.426 61.031 1.647 22.903Candeias 4.428 75.926 80.354 30.850 18.060 1.446 5.242Dias d' Ávila 3.373 72.599 75.971 27.396 17.932 1.416 4.699Itaparica 244 23.029 23.273 10.495 2.281 1.330 1.196Lauro de Freitas 34.555 148.008 182.563 96.037 52.449 2.280 25.712Madre de Deus 261 20.289 20.550 9.396 3.843 1.330 1.057Mata de São João 2.631 30.049 32.680 12.287 8.285 1.396 1.942Pojuca 593 30.610 31.203 10.212 8.231 1.339 1.641São Francisco do Conde -4 30.571 30.567 11.376 6.403 1.323 1.544São Sebastião do Passé 2.393 31.076 33.470 11.303 6.208 1.389 1.963Simões Filho 5.056 112.957 118.014 53.092 33.565 1.463 7.934Vera Cruz 1.440 35.366 36.806 16.555 5.794 1.363 2.041Subtotal 66.674 862.348 929.021 426.424 224.082 1.647 77.873Salvador 757.742 2.218.236 2.975.978 1.346.516 685.257 - 483.391Total 824.415 3.080.584 3.904.999 1.772.940 909.339 - 561.264

2025Município População (hab.) Atividade Econômica



124






Camaçari 11.964 257.756 269.720 140.479 62.454 1.654 23.632Candeias 4.507 77.371 81.878 31.401 18.403 1.448 5.362Dias d' Ávila 3.460 74.563 78.023 28.105 18.416 1.419 4.848Itaparica 248 23.409 23.657 10.656 2.318 1.330 1.216Lauro de Freitas 35.124 150.648 185.772 97.619 53.371 2.296 26.376Madre de Deus 265 20.632 20.897 9.544 3.908 1.330 1.075Mata de São João 2.685 30.710 33.395 12.542 8.466 1.397 1.991Pojuca 604 31.228 31.832 10.406 8.397 1.340 1.675São Francisco do Conde 20 31.220 31.240 11.614 6.544 1.324 1.581São Sebastião do Passé 2.429 31.584 34.013 11.474 6.309 1.390 1.999Simões Filho 5.174 115.725 120.899 54.330 34.386 1.466 8.172Vera Cruz 1.460 35.911 37.372 16.791 5.884 1.363 2.075Subtotal 67.942 880.756 948.697 434.962 228.855 1.652 80.002Salvador 786.219 2.253.112 3.039.331 1.309.754 701.073 - 510.924Total 854.160 3.133.868 3.988.029 1.744.716 929.928 - 590.926



Camaçari 11.782 287.145 298.927 138.339 69.217 1.649 26.040Candeias 4.278 83.193 87.472 29.807 19.660 1.442 5.665Dias d' Ávila 3.553 86.611 90.164 28.858 21.282 1.421 5.629Itaparica 233 24.825 25.058 10.029 2.455 1.329 1.287Lauro de Freitas 32.175 159.343 191.518 89.422 55.022 2.214 26.041Madre de Deus 239 20.974 21.213 8.609 3.967 1.330 1.090Mata de São João 2.626 34.127 36.753 12.265 9.317 1.396 2.184Pojuca 580 33.825 34.405 9.994 9.075 1.339 1.808São Francisco do Conde -58 34.137 34.079 11.258 7.138 1.321 1.715São Sebastião do Passé 2.237 33.004 35.240 10.563 6.537 1.385 2.048Simões Filho 5.180 131.034 136.214 54.391 38.742 1.466 9.210Vera Cruz 1.353 37.607 38.959 15.554 6.134 1.360 2.149Subtotal 64.177 965.826 1.030.003 419.089 248.547 1.628 84.865Salvador 773.243 2.252.038 3.025.281 1.181.292 697.996 - 536.470Total 837.420 3.217.864 4.055.284 1.600.382 946.543 - 621.335




125

Evolução dos dados Socioeconômicos para a RMS

O município de Salvador, também apresentado nas figuras seguintes, auxilia uma visualização comparativa dos dados; contudo, na medida em que a sua análise já foi realizada detalhadamente, o mesmo é desconsiderado nessa análise dos dados socioeconômicos para a RMS, obtendo-se assim, um enfoque nos demais municípios. Na Figura 63 são apresentados os crescimentos percentuais das populações, em relação à 2012, dos municípios da RMS.

Figura 63 –Crescimento Populacional na RMS


Com base nas informações das projeções, estima-se que a população dos municípios da RMS aumente durante o período de análise e os municípios com maior taxa de crescimento são Camaçari, Dias d’Ávila e Simões Filho.

0%

5%

10%

15%

20%

25%

30%

População 2025 População 2032 População 2049

Cre

scim

ento

em

rela

ção

à 20

12

População

Salvador

Lauro de Freitas

Camaçari

Simões Filho

Candeias

Dias d' Ávila

São Francisco do Conde

São Sebastião do Passé

Pojuca

Mata de São João

Itaparica

Vera Cruz

Madre de Deus



126

Na Figura 64 são apresentados os valores absolutos de população em 2012 e nos anos de análise: 2025, 2032 e 2049.

Figura 64 –Evolução da População para a RMS


Nota-se que, apesar de Dias d’Ávila apresentar o maior crescimento percentual, em valores absolutos não representa uma grande variação.

0

50.000

100.000

150.000

200.000

250.000

300.000

350.000

População 2012 População 2025 População 2032 População 2049

Popu

laçã

o (H

ab.)

População

Salvador

Lauro de Freitas

Camaçari

Simões Filho

Candeias

Dias d' Ávila



Pojuca

Mata de São João

Itaparica

Vera Cruz

Madre de Deus



127

Na Figura 65 são apresentados os crescimentos percentuais das atividades econômicas, em relação à 2012, dos municípios da RMS.

Figura 65 – Crescimento das Atividades Econômicas para a RMS


Observa-se que entre os anos de 2025 e 2049, é previsto um decréscimo na oferta de empregos e matrículas nas ilhas de Itaparica, Vera Cruz e Madre de Deus, bem como em Lauro de Freitas. Há um aumento dessa oferta nos demais municípios, com destaque significativo para Simões Filho e Dias D’Àvila.

Entretanto, observando-se o aumento da oferta dessas atividades em números absolutos (ver Figura 66) percebe-se que, nos municípios onde há aumento de empregos e matrículas, esse total acrescido é muito pequeno, se comparado ao total ofertado das atividades em toda a RMS.

0%

5%

10%

15%

20%

25%

Atividade 2025 Atividade 2032 Atividade 2049

Cre

scim

ento

em

rela

ção

à 20

12

Atividade Econômica

Salvador

Lauro de Freitas

Camaçari

Simões Filho

Candeias

Dias d' Ávila



Pojuca

Mata de São João

Itaparica

Vera Cruz

Madre de Deus



128

Na Figura 66 são apresentados os valores absolutos de atividades econômicas em 2012 e nos anos de análise: 2025, 2032 e 2049.

Figura 66 –Evolução das Atividades Econômicas para a RMS


Observa-se que os municípios com mais ofertas de empregos e matrículas são Camaçari, Lauro de Freitas e Simões Filho, que são também os municípios com as maiores populações.

0

25.000

50.000

75.000

100.000

125.000

150.000

175.000

200.000

225.000

250.000

Atividade 2012 Atividade 2025 Atividade 2032 Atividade 2049

Popu

laçã

o (H

ab.)

Atividade Econômica

Salvador

Lauro de Freitas

Camaçari

Simões Filho

Candeias

Dias d' Ávila



Pojuca

Mata de São João

Itaparica

Vera Cruz

Madre de Deus



129

Agregando-se as informações de todos os municípios da RMS, foram comparados os dados socioeconômicos apresentados no Plano Salvador 500 com os estimados na projeção, conforme ilustrado na Figura 67.

Figura 67 – Comparativo da Evolução da População e Empregos para a RMS


Observa-se que a evolução nas ofertas de população e empregos apresentam comportamentos similares, tanto no Plano Salvador 500, quanto nas estimativas da projeção.

As estimativas do Salvador500 são sempre superiores às da projeção, pois os dados referenciais do ano de 2012 do Plano Salvador 500 são superiores aos dados da POD 2012, utilizados na projeção. Para minimizar esta diferença, as projeções foram balizadas pelas informações do Plano Salvador 500, mas não foi possível atingir este valor.

Para o ano de 2049, o Plano Salvador 500 prevê um crescimento populacional e decrescimento na oferta de atividades econômicas e, assim similarmente, um decréscimo na taxa de empregos por habitantes nos últimos anos horizonte.

0,35

0,40

0,45

0,50

0,55

0,60

0,65

0,70

0,75

0,80

0,85

0,00

0,50

1,00

1,50

2,00

2,50

3,00

3,50

4,00

4,50

5,00

2012 2025 2032 2049

Taxa

de

Em

preg

os/h

abita

nte

Pop

ulaç

ão o

u E

mpr

egos

(milh

ões)

Empregos - Salvador 500 Empregos - Projeção

População - Salvador 500 População - Projeção

Taxa de Empregos - Salvador 500 Taxa de Empregos - Projeção



130

4. PROJEÇÃO DAS MATRIZES PARA OS ANOS HORIZONTE

Para a análise do prognóstico foi considerado o ano horizonte mais crítico do período de análise, ou seja o ano de 2032.

Para a estimativa das matrizes dos modos coletivo e individual foi considerado o cenário de oferta mínimo e os cenários socioeconômico Salvador 500 e alternativo conforme apresentado no capítulo anterior.

O cenário de oferta chamada de Rede Mínima representa o conjunto de investimentos viários já comprometidos e a reorganização da rede de transporte coletivo, conforme detalhado no Capítulo 5 deste relatório.

4.1 Matrizes projetadas (pessoas/HPM)

Para a estimativa das matrizes para o ano de 2032 foram utilizadas as projeções das variáveis população, emprego, matrícula e frota e os Modelos de Transporte anteriormente apresentados (Modelo de Geração, Modelo de Distribuição e Modelo de Divisão Modal) para as quatro categoria de viagens: Base Domiciliar Estudo (BDE), Base Domiciliar Trabalho para as Classes de Renda A e B (BDTAB), Base Domiciliar Trabalho para as Classes de Renda C, D e (BDTCDE) e Outros Motivos (OM).

A seguir são apresentados os resultados das estimativas das matrizes de viagens nos cenários abaixo relacionados, lembrando que não estão incluídas nestas estimativas as viagens internas às subzonas de tráfego:

Atual 2017

Alternativo e Salvador 500 para o ano de 2032

Alternativo para o ano de 2032

Tabela 37 – Matriz estimada para o ano Base de 2017

Modo Ano Base 2017

BDE BDTAB BDTCDE OM Total

Coletivo 67.863 43.395 255.529 57.411 424.197 68,0% 25,5% 79,0% 47,9% 59,5%

Individual 31.877 126.932 67.775 62.325 288.910 32,0% 74,5% 21,0% 52,1% 40,5%

Total 99.740 170.327 323.304 119.735 713.106




131

Tabela 38 – Matriz estimada para o cenário Salvador 500 em 2032

Modo 2032 Otimista

Diferença BDE BDTAB BDTCDE OM Total

Coletivo 92.097 48.186 278.874 84.837 503.994

18,8% 70,6% 20,8% 77,1% 63,6% 58,8%

Individual 38.340 183.925 82.941 48.629 353.834

22,5% 29,4% 79,2% 22,9% 36,4% 41,2%

Total 130.437 232.110 361.814 133.466 857.828 20,3%


Tabela 39 – Matriz estimada para o Cenário Alternativo em 2032

Modo 2032 Pessimista

Diferença BDE BDTAB BDTCDE OM Total

Coletivo 89.172 49.642 270.268 84.086 493.168

16,3% 72,8% 22,6% 77,8% 65,7% 60,3%

Individual 33.339 170.151 77.232 43.845 324.567

12,3% 27,2% 77,4% 22,2% 34,3% 39,7%

Total 122.511 219.793 347.500 127.932 817.735 14,7%


De acordo com as tabelas acima, no cenário pessimista a estimativa mostrou um crescimento no total de 14,7% em relação ao ano de 2017, enquanto que no cenário otimista o crescimento será de 20,3%.

No que se refere à variação da divisão modal entre os modos coletivo e individual, o cenário pessimista mostra um ligeiro crescimento do transporte coletivo em relação ao individual enquanto que no cenário otimista há uma ligeira queda na participação do transporte coletivo.

Esta variação pode ser explicada pelo menor crescimento da renda e da frota no cenário pessimista em relação ao cenário otimista.

Em todo o caso, a variação é pequena e pode ser explicado pelo fato de que a estrutura de custos, principalmente do transporte individual permanece a mesma.



132

5. REDE MÍNIMA PARA O PROGNÓSTICO

Neste capítulo estão detalhadas as intervenções que compõem a Rede MÍNIMA que compreendem as intervenções no sistema viário e no sistema de transporte coletivo já comprometidas.

Essas intervenções serão simuladas e seus resultados com as respectivas análises estarão apresentadas no Relatório 6 do PlanMob Salvador.

5.1 Rede Mínima para a Análise do Prognóstico

5.1.1 Incorporações na Rede Viária Atual

A Rede Viária Mínima considera as implantações de intervenções viárias recentes (após 2012), já existentes no Cenário Atual e, TAMBÉM, outras intervenções em fase final de implementação, entre elas:

a) Nova conexão viária (túneis, novas vias e viadutos de articulação), na ligação Lobato <> Pirajá;

b) Duplicação da Av. Gal Costa, entre as estações metroviárias de Pirajá (L1) e Pituaçu (L2) e suas conexões com o sistema viário local;

c) Túnel de interligação viária, sob a Av. Luís Viana (Paralela), conectando as avenidas Pinto de Aguiar e Gal Costa;

d) Implantação da futura Av. 29 de Março (na região do “Miolo”), conectando as avenidas Luís Viana e Orlando Gomes com a Av. Regional (em Cajazeiras) e respectivas conexões viárias;

e) Três viadutos de retorno sobre a L2 metroviária na Av. Luís Viana - na região do Pituaçu, na região do Shop. Paralela e no acesso ao bairro de Stella Maris (R. da Praia);

f) Novo viaduto no Complexo Viário Dois de Julho junto ao Aeroporto (sobre a L2 metroviária), de conexão com a Av. Santos Dumont, em Lauro de Freitas (antigo início da BA-099);

g) Implantação de nova ligação viária entre a Av. Luís Viana (região do Trobogy) e a Av. Regional (para acesso ao Estádio Barradão);

h) Implantação da Via Metropolitana em Lauro de Freitas, que ligará a Rodovia CIA-Aeroporto (BA-526) à Estrada do Coco (BA-099), contornando a região central desse município de Lauro de Freitas;

i) Implementação das intervenções já projetadas para melhoria imediata da Operação do Trânsito na capital (incluída num dos Eixos do Salvador 360).

A Figura.68 a seguir mostra as intervenções consideradas na Rede MÍNIMA.



133

Figura.68 – Sistema Viário Adicional na Rede Mínima (anterior a 2025)




134

5.1.2 Rede de Transporte Coletivo

Neste item é apresentada a estrutura física da rede de transporte coletivo prevista para o prognóstico do PlanMob Salvador e que fazem parte do conjunto de projetos e planos em andamento. Em síntese, é a Rede MÍNIMA de TC prevista na qual são incluídos apenas os empreendimentos já comprometidos e/ou com implantação iniciada.

Em outras palavras, a rede de transporte coletivo do prognóstico contempla o conjunto de linhas e infraestruturas de transporte coletivo previsto para o curto prazo, sem ainda contemplar as eventuais ações, empreendimentos e infraestruturas que serão objeto do Plano de Intervenções do PlanMob de Salvador. Representa a rede e a infraestrutura de transporte coletivo para uma situação hipotética de “não se fazer nenhuma intervenção” ou empreendimento no setor, além daqueles já em curso.

Assim, a rede do prognóstico considera apenas os equipamentos que já se encontram em implantação ou que já se encontram em processo de licitação e que, certamente, estarão implantados nos cenários futuros a serem estudados.

A partir dessa “rede MÍNIMA” serão feitas as estimativas de demanda e as respectivas alocações dessas demandas na rede para os anos horizonte futuros (2025, 2032 e 2049) de forma a permitir uma análise (prognóstico) da demanda versus oferta.

A configuração desta rede de transporte para propósitos de prognóstico baseou-se na rede elaborada por ocasião do desenvolvimento do Plano de Reestruturação do Sistema de Transporte Coletivo por Ônibus de Salvador e nos programas existentes associados ao Metrô, VLT e sistemas BRT.

A concepção da rede do prognóstico levou em conta as seguintes premissas básicas:

A organização e readequação da rede de transporte coletivo de maneira a estabelecer uma estrutura de transporte integrada na qual os sistemas capilares e alimentadores baseados no ônibus se integram entre si e também aos sistemas estruturantes previstos (Linhas 1 e 2 do Metrô, os sistemas BRT e VLT).

Essa integração é física e tarifária, inclusive com a premissa de ampliação da integração temporal (período de validade do bilhete de integração) ônibus x ônibus e ônibus x metrô;

Racionalização da rede de linhas de ônibus com a supressão de sobreposições de itinerários, mantendo ou, se possível, ampliando a cobertura espacial de atendimento da rede existente (rede Base de 2017);

Adoção do conceito de conexões estruturais de integração. Essas conexões são compostas pelos equipamentos públicos implantados com a finalidade de organizar com segurança, conforto, informação e funcionalidade de operações, a integração



135

de viagens dos passageiros entre linhas de ônibus ou destas com as linhas metro-ferroviárias. São os terminais de ônibus, estações de transferências; estações de corredores segregados; pontos de parada no sistema viário que se articulem entre si como local de embarque e desembarque de passageiros das linhas de TC integradas;

Cumprimento das regras do ”contrato de programa” estabelecido entre as administrações municipal e estadual, que estabelece a regra de que nenhuma linha de ônibus possa transitar concorrencialmente com o Metrô por mais de duas estações metroviárias consecutivas.

Dessa forma, a rede de transporte coletivo por ônibus do prognóstico foi objeto de racionalização. Cada linha da rede base (2017) foi analisada considerando seus potenciais para atendimento da demanda e de integração com outras linhas e com os sistemas do Metrô, VLT e BRT. Esse processo resultou na eliminação ou fusão de linhas com itinerários sobrepostos e também na criação de novos atendimentos.

A descrição da rede de transporte decorrente dos planos e projetos existentes a ser considerada para efeito de prognóstico do sistema de transporte coletivo de Salvador é apresentada a seguir contemplando o detalhamento de cada sistema a partir dos seguintes subitens:

Estrutura geral da rede

Rede do STCO

Rede do STEC

Rede do Sistema Metropolitano

Rede de BRT

Rede do Metrô de Salvador

Rede do VLT

Infraestrutura para integração

Redes integradas



136

5.1.3 Estrutura da Rede de Transporte Coletivo

A rede de transporte para os propósitos de prognóstico de mobilidade em Salvador é composta por duas linhas metroviárias (Linha 1 Lapa – Pirajá e Linha 2 Pirajá - Aeroporto); três linhas VLT (São Luiz – Comércio, Periperi – Comércio e Plataforma – Comércio); seis linhas de BRT (Paripe - Itapuã; Paripe - Pituba; Lobato - Pituba, LIP – Lapa; Calçada – Pituba e Calçada – Retiro); três linhas hidroviárias (sendo 2 metropolitanas e uma municipal); 191 linhas de ônibus do STCO, 8 linhas do STEC e 104 linhas Metropolitanas.

Tabela 40 – Componentes da rede de transporte coletivo para o prognóstico do PlanMob Salvador.

Sistema Linhas

Ônibus STCO 191 linhas STEC 9 linhas Metropolitano 104 linhas

BRT (6 linhas)

LIP – LAPA Paripe - Itapuã Paripe - Pituba Lobato - Pituba Calçada - Pituba Calçada - Retiro

Metrô (2 Linhas)

Linha 1 – Lapa - Pirajá Linha 2 Pirajá - Aeroporto

VLT (3 linhas)

S. Luiz – Comércio Periperi – Comércio Plataforma - Comércio

Hidroviário (3 serviços)

Plataforma- Ribeira (SEMOB) Ferry Boat Salvador - Itaparica (AGERBA) Salvador - Vera Cruz (AGERBA)

A Figura.69a seguir apresenta o mapa de todas as linhas de TC que compõem a rede de prognóstico.



137

Figura.69 – Mapa da Rede Futura de Transporte Coletivo – Rede de Prognóstico

Fonte: PlanMob Salvador.



138

Rede de transporte coletivo para prognóstico - STCO 5.1.3.1

O processo de organização e readequação da rede de transporte coletivo realizado para configurar a rede de ônibus municipal resultou em uma rede com 183 linhas do Sistema STCO, sendo 52 linhas da área de operação A (Subúrbio), 72 linhas da área B (Miolo) e 59 linhas da área C (Orla/Centro).

A tabela a seguir mostra a quantidade de linhas por áreas de operação, considerando a classificação das linhas segundo os seguintes critérios:

Linhas radiais:

Linhas com um ponto de controle na Área Operacional e outro ponto de controle ou retorno na área do centro da Cidade de Salvador, assim entendidas a Região Administrativa I – Centro

Linhas inter área:

Linhas com pontos de controle em Áreas Operacionais distintas, excetuadas as linhas radiais, sendo que para estas linhas o ponto de controle principal foi o determinante para definição da área operacional a que ela pertence.

Linhas intra-área:

Linhas com pontos de controle dentro dos limites da Área operacional.

Linhas alimentadoras Metrô:

Linhas que atendem os terminais de integração do metrô.

Linhas alimentadoras VLT:

Linhas que atendem os terminais de integração do VLT.

Linhas Seletivas:

Linhas que operam com veículos diferenciados, equipados com ar condicionado.

Tabela 41 - Quantidade de Linhas da nova rede por tipo e Área de Operação

Área de Operação Tipo de linha Número de Linha

Área de Operação A

Alimentadora do Metrô 25 Alimentadora do VLT 4 Inter área 7 Intra-área 4 Radial 12

Sub-total da área A

52

Área de Operação B Alimentadora Metrô 55 Inter área 7 Intra-área 3



139

Área de Operação Tipo de linha Número de Linha Radial 7

Sub-total da área A

72

Área de Operação C

Alimentadora Metrô 30 Alimentadora VLT 1 Inter área 6 Intra-área 5 Radial 14 Seletiva 3

Sub-total da área C

59 Total

183

Considerando toda a rede de linhas do STCO total, serão 110 linhas alimentadoras do Metrô, cinco alimentadoras do VLT, 20 inter área, 12 intra-área, 33 Radiais e três seletivas. O histograma da figura a seguir ilustra a quantidade de linhas por tipo.

Figura.70 – Distribuição das linhas do STCO na rede de prognóstico por tipo

Rede de transporte coletivo para prognóstico –STCO - Área de 5.1.3.2Operação A

A rede racionalizada de linhas do STCO (rede de prognóstico) na área de operação A (Subúrbio/Península) contempla 52 linhas sendo:

25 linhas alimentadoras do Metrô 4 linhas alimentadoras do VLT 7 linhas Inter área 4 linhas intra-área

110

5

20 12

33

3 0

20

40

60

80

100

120

AlimentadoraMetrô

ALimentadoraVLT

Interárea Intra-área Radial Seletiva

Qua

ntid

ade

de li

nhas

Distribuição das linhas do STCO na rede de prognóstico por tipo



140

12 linhas radiais

A região do Subúrbio/Península, sediará 4 terminais de integrações, a saber: Paripe, Lobato, Plataforma e Calçada, todos pertencentes ao VLT.

A tabela e figura a seguir apresentam a relação de linhas e o mapa da rede de transportes por ônibus da Área Operacional A da rede STCO de prognóstico.

Tabela 42 - Relação de Linhas Proposta da Área de Operação A - Subúrbio/Península – STCO Rede de Prognóstico

Área de Operação Código Denominação Tipo de Linha

A 201 Ribeira/Bonfim - Campo Grande Radial

A 207 Massaranduba - Est. Acesso Norte Alimentadora Metrô

A 208 Massaranduba - Est. Lapa Radial

A 216 Ribeira - Est. Lapa Radial

A 218 Ribeira-Brotas Alimentadora Metrô

A 219 Ribeira - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô

A 221 Ribeira - Barbalho/Garcia Radial

A 224 Thomé De Souza/Uruguai - Est. Lapa Radial

A 227 Vl. R. Barbosa - Est. Lapa Radial

A 301 Alto do Peru - Est. Acesso Norte Alimentadora Metrô

A 302 Boa V. S. Caetano - Campo Grande Radial

A 312 Faz. Grande - Eng. Velho Federação Inter área

A 313 Fazenda Grande Retiro - Barra Inter área

A 316 Fazenda Grande Retiro - Est. Retiro Alimentadora Metrô

A 320 Est. Bom Juá - Est. Retiro Alimentadora Metrô

A 321 Mal. Rondon - Campo Grande Radial

A 324 Mal. Rondon - Est. Retiro Alimentadora Metrô

A 334 S. Caetano - Barra Inter área

A 337 São Caetano - Est. Retiro Alimentadora Metrô

A 345 Boa V. S. Caetano - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô

A 354 Capelinha - Est. Lapa/Campo Grande Alimentadora Metrô

A 403 Caixa D'água/Cidade Nova - Est. Lapa Radial

A 1342 Bonfim/Ribeira - Est. Pirajá Alimentadora Metrô

A 1393 Valéria/Rua Das Palmeiras - Est. Pirajá Alimentadora Metrô

A 1394 Valéria - Est. Pirajá R1 Alimentadora Metrô

A 1395 Valéria - Est. Pirajá R2 Alimentadora Metrô

A 1502 Pirajá(Rn.) - Brotas inter área

A 1508 Pirajá(Rv.) - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô

A 1509 Conj. Pirajá I - Comércio Radial

A 1511 Conj. Pirajá I - Campo Grande inter área

A 1515 Conj. Pirajá 1 - Ribeira Intra-área

A 1538 Conj. Pirajá 1 - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô

A 1540 Conj. Pirajá 1 - Est. Pirajá Alimentadora Metrô

A 1602 Alto de Coutos - Est. Lapa Radial



141

Área de Operação Código Denominação Tipo de Linha

A 1606 Paripe - Baixa. Sapateiros/Barroquinha Radial

A 1607 Paripe - Campo Grande inter área

A 1608 Paripe - Ribeira Intra-área

A 1612 Paripe - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô

A 1614 Mirante Periperi - Comércio inter área

A 1618 Paripe/Conj. Milit./Lag. Paixão - Hosp. Su Intra-área

A 1620 Alto de Coutos - Hosp. Sub./Mir. Periperi Intra-área

A 1629 Hosp. do Subúrbio - Est. Pirajá Alimentadora Metrô

A 1631 Boa V. Lobato - Est. Lapa Alimentadora Metrô

A 1634 Alto de Coutos - Est. Paripe Alimentadora VLT

A 1637 M. Periperi - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô

A 1643 Fazenda Coutos - Est. Pirajá Alimentadora Metrô

A 1645 A. S. Terezinha/A. Cruzeiro - Plataforma Alimentadora VLT

A 1652 São João Cabrito - Est. Acesso Norte Alimentadora Metrô

A 1658 Fazenda Coutos - Est. Paripe Alimentadora VLT

A 1661 Base Naval - Est. Pirajá Alimentadora Metrô

A 1662 Base Naval-Paripe Alimentadora VLT

A 1666 Tubarão/L. Paixão - Est. Pirajá Alimentadora Metrô

.



142

Figura.71– Mapa da Rede de Linhas da Área A - Subúrbio / Península - rede STCO de prognóstico

.



143

Rede de transporte coletivo para prognóstico – STCO - Área de Operação B 5.1.3.3

A rede de prognóstico para a área do “Miolo” contempla 72 linhas, sendo:

55 linhas alimentadoras do Metrô 7 linhas inter área 3 linhas intra-área 7 linhas radiais.

A região do “Miolo”, abrigará sete terminais de integrações, a saber: Pirajá, Retiro e Acesso Norte, pertencentes ao Metrô (Linha 1), e Pituaçu, CAB, Pernambués e Iguatemi-Rodoviária pertencentes a Linha 2 do Metrô, e que ficam na divisa com a Área da Orla.

A tabela e a figura a seguir apresentam a relação de linhas e o mapa da rede de transportes por ônibus da área operacional B.

Tabela 43 - Relação de Linhas da Área de Operação B – Miolo – STCO Rede de Prognóstico

Área de Operação Cód. Denominação Tipo de linha

B 518 São Marcos - Est. CAB/Imbuí Alimentadora Metrô B 1103 A. Cruzeiro/Pernambués - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô B 1105 Narandiba/Doron - Est. Imbuí Alimentadora Metrô B 1106 São Gonçalo/Hosp.Central - Rodoviária Alimentadora Metrô B 1108 Nsa. Sra. Resgate - Est. Acesso Norte Alimentadora Metrô B 1109 Pernambues-Barroquinha Radial B 1113 Pernambués - Est. Acesso Norte Alimentadora Metrô B 1114 Pernambués - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô B 1116 Saboeiro - Est. Retiro Alimentadora Metrô B 1125 Narandiba/Doron - Campo Grande Radial B 1126 Narandiba/Doron - T. Pituba inter área B 1129 Cabula 6 - Est. Acesso Norte Alimentadora Metrô B 1130 Cabula 6 - Comércio Inter área B 1136 Hosp. R. Santos - Est. Acesso Norte Alimentadora Metrô B 1137 Pernambués - Campo Grande Radial B 1203 Tancredo Neves - Comércio Radial B 1206 Tancredo Neves - Est. Retiro Alimentadora Metrô B 1207 Tancredo Neves - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô B 1211 Tancredo Neves - Barra Inter área B 1212 A. Boa Vista/Arvoredo - Narandiba Intra-área B 1215 Engomadeira - Est. Imbuí Alimentadora Metrô B 1220 Mata Escura - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô B 1224 Arenoso - Est. Imbuí Alimentadora Metrô B 1227 N Sussuarana-Barroquinha Radial B 1230 Sussuarana - Est CAB/Imbuí Alimentadora Metrô B 1232 N. Sussuarana/Suss. - Est. Retiro Alimentadora Metrô B 1236 N. Sussuarana - Est. CAB/Imbuí Alimentadora Metrô



144


B 1238 Jd. Sto. Inácio - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô B 1239 Jd. Sto. Inácio/Mata Escura - Barra inter área B 1243 Arenoso - Est. Retiro Alimentadora Metrô B 1245 M. Escura/Jd. Sto. Inácio - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1303 Cast. Branco - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1305 Cast. Branco - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô B 1306 Colina Azul - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô B 1310 Est. Pirajá - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô B 1319 Pau Da Lima - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1320 Pau Da Lima - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô B 1321 São Marcos - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1323 S. Marcos - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô B 1325 Cajazeiras VI - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1327 Est. Pirajá – Baixa do Sapateiros Radial B 1333 Faz. Grande. 1/2 - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1334 Sete De Abril - C.A.B./Est. Pituaçu Alimentadora Metrô B 1338 Vila Canária - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1339 Est. Pirajá - S. Joaquim Radial B 1340 Est. Acesso Norte - Barra 1 Alimentadora Metrô B 1341 Est. Acesso Norte - T. Pituba 2 Alimentadora Metrô B 1343 Faz. Grande. 3/2 - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1345 Cast. Branco - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1346 Itapuã - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1348 Canabrava/Nova Cidade - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô B 1356 Nova Brasília - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô B 1359 N. Brasília - Itapuã inter área B 1363 Pau Da Lima /V. Lagos-Aeroclube Inter área B 1383 (Creche)Cast. Branco - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1390 D. Avelar - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1391 Vilamar/N. Brasília - Trobogy Intra-área B 1392 Jardim Nova Esperança - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô B 1398 Calabetão - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1399 Jardim Cajazeiras - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1405 Cajazeiras 8 - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1410 Cajazeiras 11 - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô B 1412 Cajazeiras 11 - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1413 Boca da Mata - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô B 1414 Boca da Mata - Est. Pirajá R2 Alimentadora Metrô B 1415 Boca da Mata - Est. Pirajá R3 Alimentadora Metrô B 1416 Cajazeiras 11 - Vale Dos Lagos Inter área B 1417 Águas Claras - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1423 Palestina - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1441 Cajazeiras 11 - Est. Pirajá Alimentadora Metrô B 1470 Faz. Grande 4/3/2 - Est. Pirajá Alimentadora Metrô



145


B C006 C006 Intra-área



146

Figura.72 – Mapa da Rede de Linhas da Área de Operação B – “Miolo” - rede STCO de prognóstico




147

Rede de transporte coletivo para prognóstico –STCO - Área de Operação C 5.1.3.4

A rede de prognóstico da Área de Operação C (Orla / AUC) contempla 59 linhas sendo:

30 linhas alimentadoras do Metrô 1 linha alimentadora do VLT 6 linhas inter área 5 linhas intra-área 14 linhas radiais 3 linhas seletivas

A região Orla/Centro abrigará 12 equipamentos de integração a saber:

Metrô Aeroporto e Mussurunga, pertencentes a linha 2 do Metrô, além de Pituaçu, Pernambués, CAB e Iguatemi-Rodoviária, que também pertencem a linha 2 do Metrô e ficam na divisa com a área do Miolo.

Abrigará ainda os terminais municipais já existentes do Aeroporto, Barroquinha e Aquidabã, além do Lapa anexo a estação Lapa do Metrô Linha 1, e os a serem implantados de Itapuã e Pituba.

A tabela e a figura a seguir apresentam a relação de linhas da área de operação C, e o mapa da rede de transportes por ônibus da área operacional C

Tabela 44 - Relação de Linhas Proposta da Área de Operação C - Orla/Centro - STCO Rede de Prognóstico

Área de Operação Código Denominação Tipo de linha

C 132 Patamares/Pituaçu - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô

C 136 Est Lapa - Chame-Chame Intra-área

C 137 Est Lapa - Barra Avenida/Barra Intra-área

C 138 P. Forte - Est. Mussurunga Alimentadora Metrô

C 342 Macaúbas - Est. Rod. Iguatemi (Circ. A) Alimentadora Metrô

C 344 Comércio - Est. Rod. Iguatemi (Circ. B) Alimentadora Metrô

C 410 Sieiro - Est. Pirajá Alimentadora Metrô

C 411 Duque De Caxias - Campo Grande Radial

C 412 Duque De Caxias - Est. Acesso Norte Alimentadora Metrô

C 413 IAPI - Barra Inter área

C 417 IAPI - Est. Lapa Radial

C 419 Pau Miúdo - França Radial

C 420 Pau Miúdo - Est. Lapa Radial

C 422 Pero Vaz - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô

C 424 Sta. Monica - Aquidabã inter área

C 426 Sta. Monica - Brotas Inter área

C 506 Cosme de Farias-Barra Inter área

C 510 Daniel Lisboa - Est. Lapa R1 Alimentadora Metrô

C 516 Luis Anselmo - Vale Matatu Intra-área



148

Área de Operação Código Denominação Tipo de linha

C 524 Luis Anselmo - Est. Acesso Norte Alimentadora Metrô

C 702 Eng. V. Federação - Nazaré Inter área

C 704 Federação - Nazaré Inter área

C 706 Lobato/Vila Joanes - Calçada ALimentadora VLT

C 708 Nordeste - Est. Lapa Radial

C 711 Santa Cruz - Campo Grande Intra-área

C 717 Vale Das Pedrinhas - Barroquinha Radial

C 805 Pituba - Est. Lapa Radial

C 813 Vila 2 de Julho/Trobogy - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô

C 903 Boca Do Rio - Est. Lapa Radial

C 907 Boca Do Rio - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô

C 911 Vale Dos Rios - Est. Imbuí Alimentadora Metrô

C 919 Vale Dos Rios - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô

C 931 Rio Das Pedras - T. Pituba Radial

C 1001 Aeroporto - Praça da Sé Radial

C 1007 Jardim Margaridas - Est. Lapa Radial

C 1017 Praia Do Flamengo - Praça da Sé Radial

C 1018 Alto do Coqueirinho - T. Pituba Radial

C 1023 Alto do Coqueirinho - Est. Pituaçu Alimentadora Metrô

C 1025 Barro Duro - Est. Mussurunga Alimentadora Metrô

C 1026 Faz. Gde./B. Mata - Est. Mussurunga Alimentadora Metrô

C 1031 Praia Do Flamengo - Est. Mussurunga R1 Alimentadora Metrô

C 1032 Praia Do Flamengo - Est. Mussurunga R2 Alimentadora Metrô

C 1034 Parq. S. Cristóvão - Est. Rod. Iguatemi Alimentadora Metrô

C 1041 Mussurunga 1 - Est. Mussurunga Alimentadora Metrô

C 1042 Mussurunga 2(Setor L/J) - Est. Mussurung Alimentadora Metrô

C 1046 São Cristóvão - Est. Mussurunga Alimentadora Metrô

C 1048 Mussurunga 2 (Setor H)/I - Est. Mussurun Alimentadora Metrô

C 1049 A. Coqueirinho/Km 17 - Est. Mussurunga Alimentadora Metrô

C 1053 Est. Mussurunga - Barra 3 Radial

C 1054 Faz. Gde. 4/3 - Est. Mussurunga Alimentadora Metrô

C 1057 Bairro da Paz - Est. Bairro da Paz Alimentadora Metrô

C 1067 Bosque Das Bromélias - Est. Mussurunga Alimentadora Metrô

C 1069 B. Mata/Cassange - Est. Mussurunga Alimentadora Metrô

C 1328 Est. Mussurunga - Est. Pirajá Alimentadora Metrô

C 1472 Cajaz. 11/A. Claras - Est. Mussurunga Alimentadora Metrô

C C004 Hospital Geral Circular Intra-área

C S004 S004 Seletiva

C S017 Imbui - Praça Da Sé Seletiva

C S017-01 Praça da Sé-Shopping Paralela Seletiva



149

Figura.73 – Mapa da Rede de Linhas da Área de Operação C – Orla / Centro - rede STCO de prognóstico




150

Rede de transporte coletivo para prognóstico - STEC 5.1.3.5

O processo de organização e readequação da rede de transporte coletivo realizado para configurar a rede de ônibus municipal resultou em uma rede com apenas 9 linhas do Sistema STEC.

Destas linhas, duas realizam integração com o VLT na estação Paripe, e quatro com o Metrô, sendo uma na estação Retiro da Linha 1, e três na Linha 2 do Metrô, uma de passagem na estação Aeroporto, e duas na estação Mussurunga.

A tabela e a figura a seguir apresentam a relação de linhas e o mapa do traçado das linhas.

Tabela 45: Relação de Linhas do STEC

Código da Linha Nome da Linha

L112 Paripe - São Caetano/Faz. Grande Retiro

L113 Arraial do Retiro - Estação Retiro

L114 Mirante de Periperi - Estação Paripe

L413 M. de Periperi - S. Caetano/Faz. Grande Retiro

L402 Alto do Cruzeiro - Plataforma/Cemitério

L410 Mirante de Periperi - Periperi

L604 Praia do Flamengo - Jd. Margarida via Estação Metrô Aeroporto

L605 Estação Mussurunga - Praia do Flamengo

L605-01 Estação Mussurunga – Praia do Flamengo



151

Figura.74 – Mapa da Rede de Linhas do STEC – rede de prognóstico




152

Rede de transporte coletivo para prognóstico - Sistema Metropolitano 5.1.3.6

A rede integrada Metropolitana da rede futura conterá 106 linhas, classificadas em cinco grupos de linhas:

Linhas Integradas Metrô: Realizam integração com o sistema Metroviário; Linhas Integradas STCO: realizam integração com o sistema Urbano STCO; Linhas Rodoviárias: operam com veículos com características rodoviárias; Linhas Setoriais: fazem a ligação entre os demais municípios da Região

Metropolitana, exceto Salvador.

Ao todo são 40 linhas integradas com o Metrô, 9 linhas integradas com o sistema urbano STCO; 29 linhas integradas tanto com o Metrô como o STCO; 14 linhas Rodoviárias e 14 linhas setoriais.

Tabela 46 - Relação de Linhas Metropolitanas - Rede de Prognóstico

Grupo de Linhas Número de Linhas Metropolitana Integrada com o Metrô 40 Metropolitana Integrada com o STCO 7 Metropolitana integrada com o Metrô e o STCO 29 Metropolitana Rodoviária 14 Metropolitana Setoriais 14

Total 104

As integrações com o Metrô serão realizadas nas estações Pirajá, pertencente a Linha 1 do Metrô, e estações Mussurunga e Aeroporto, ambas pertencentes a linha 2, sendo que na estação Metrô Aeroporto as integrações serão realizadas de passagem, e terão como destino em Salvador as estação Mussurunga ou Itapuã.

As integrações com o sistema Urbano STCO, serão realizadas nas estações de conexão Itapuã e Terminal Paripe, sendo que neste será possível também a integração com o VLT.

As linhas Metropolitanas Rodoviárias, por representarem um grupo diferenciado de atendimento, e por possuírem tarifas e tipos de veículos diferenciados, não participarão da integração com o sistema metro ferroviário e nem com o STCO.

A tabela e a figura a seguir mostram a relação de linhas para a operação do Sistema Metropolitano e o mapeamento dessas linhas.

Tabela 47 - Relação de Linhas para Operação do Sistema Metropolitano – rede de prognóstico

Linha Denominação Tipo de linha

50 Candeias X São Sebastião Do Passé Externa

058 Pojuca - Est. Rod. Iguatemi Rodoviária



153


138 P. Forte - Est. Mussurunga int. Metrô

800 Camaçari - Est. Rod. Iguatemi Rodoviária

802 São Franc. Conde - Est. Rod. Iguatemi Rodoviária

803 Dias Dávila - Est. Rod. Iguatemi Rodoviária

804 Candeias - Est. Rod. Iguatemi Rodoviária

807 Monte Gordo - Est. Mussurunga int. Metrô

809 Candeias - Est. Pirajá int. Metrô

810 P. Teixeira -Paripe int. STCO

811 Candeias X São Francisco Do Conde Externa

812 Camaçari X Simoes Filho Externa

814 Parafuso - Est. Pirajá int. Metrô

815 S. Filho -Paripe int. STCO

820 Simões Filho - T. Itapuã int. STCO

822 Mapele/I. S. João -Paripe int. STCO

824 Areia Branca - Est. Pirajá int. Metrô

826 Goes Calmon - Est. Pirajá int. Metrô

831 Candeias X Madre De Deus Via Mataripe Externa

834 Candeias - Lauro de Freitas int. Metrô

835 Passé (Distrito Candeias) Paripe int. STCO

836 Camaçari X São Francisco Do Conde Externa

838 A. Branca - T. Itapuã int. Metrô + STCO

839 Jauá - T. Itapuã int. Metrô + STCO

840 V. Atlântico - Est. Mussurunga int. Metrô

841 V. Atlântico - T. Itapuã int. Metrô + STCO

842 V. Atlântico-T. Itapuã int. Metrô + STCO

843 Areias - Est. Mussurunga int. Metrô

844 Camaçari - Nova Dias D’Ávila Externa

846 Kartódromo - T. Itapuã int. Metrô + STCO

847 B. Pojuca/M. Gordo - Est. Mussurunga int. Metrô

848 Itinga - T. Itapuã int. Metrô + STCO

849 Vila De Abrantes - Est. Mussurunga int. Metrô


854 Portão - Est. Mussurunga int. Metrô

855 Iitinga - T. Itapuã int. STCO

857 Arembepe - T. Itapuã int. Metrô + STCO

861 Mata De São João- Est. Pirajá int. Metrô

862 Vida Nova - Boca Da Mata int. Metrô

872 Ilha De São João/Mapele - Est. Pirajá int. Metrô

875 Areia Branca - Est. Pirajá int. Metrô

877 Nova Dias D’Ávila - Est. Pirajá int. Metrô

878 Camaçari X Simões Filho Via Radial Leste Externa

879 L. Freitas - T. Itapuã int. Metrô + STCO



154


880 L. Freitas - T. Itapuã int. Metrô + STCO

881 Itinga - Est. Mussurunga int. Metrô


883 Portão - Est. Mussurunga int. Metrô

884 V. Abrantes - T. Itapuã int. Metrô + STCO

885 V. Abrantes - Est. Mussurunga int. Metrô

886 Areias - T. Itapuã int. Metrô + STCO

887 B. Pojuca - Est. Mussurunga int. Metrô

889 N. D. D’Ávila - T. Itapuã int. Metrô + STCO

898 Nova Dias D’ Ávila - Mata De São João Via Bomfim De Mata Externa

937 Buraquinho - Est. Mussurunga int. Metrô

048A S. S. Passé - Est. Pirajá int. Metrô

058E EST TRANSB RODO SALVADOR -POJUCA VIA POJUCA Rodoviária

138A Salvador X Imbassaí Rodoviária

138E Salvador-Praia do Forte Via BA 099 Rodoviária

138R Salvador-Praia do Forte Via BA 099 Rodoviária

800A Camaçari - Est. Pirajá int. Metrô

800C SALVADOR-CAMAÇARI VIA BR.324 Rodoviária

800E SALVADOR -CAMAÇARI VIA BR.324 Rodoviária

803A Nova Dias D’ávila - Est. Rod. Iguatemi Rodoviária

803A2 Nova Dias D’ávila - Est. Pirajá int. Metrô

804E SALVADOR-CANDEIAS VIA COVA DO DEFUNTO Rodoviária

805A Madre de Deus - Est. Pirajá int. Metrô

805A2 Madre de Deus - Est. Rod. Iguatemi Rodoviária

805A3 Madre de Deus - Est. Pirajá int. Metrô

808I Camaçari - Est. Mussurunga int. Metrô

813I Candeias X Simões Filho Externa

814A Camaçari - Est. Pirajá int. Metrô

815I S. Filho -Paripe int. STCO

819I Simões Filho - T. Itapuã int. Metrô + STCO

819I2 Est. Mussurunga - Simões Filho int. Metrô

836a2 Camaçari X Santo Amaro Via São Francisco Do Conde Externa

840A L. Miragem - Est. Mussurunga int. Metrô

841A L. Miragem - T. Itapuã int. Metrô + STCO

842A L. Miragem - T. Itapuã int. Metrô + STCO

843A Arembepe - Est. Mussurunga int. Metrô

845A Camaçari - Bonfim De Mata Via Dias D’Ávila Externa

845I Camaçari - Nova Dias D’Ávila Via P. Petroquímico/Ford Externa

846A Kartódromo - T. Itapuã int. Metrô + STCO

846A2 P. Ipitanga - T. Itapuã int. Metrô + STCO

852I Itinga - Est. Mussurunga int. Metrô

854A Vida Nova - Est. Mussurunga int. Metrô



155


855A Vida Nova - T. Itapuã int. Metrô + STCO

856A Arembepe - T. Itapuã int. Metrô + STCO

858A Kartódromo - Est. Mussurunga int. Metrô

858A2 Kartódromo - Est. Mussurunga int. Metrô

860I Portão - T. Itapuã int. Metrô + STCO

860I2 Portão - T. Itapuã int. Metrô + STCO

869I Simões Filho - Est. Pirajá int. Metrô

874A Madre De Deus X Simões Filho Externa

879A Kartódromo - T. Itapuã int. Metrô + STCO

882A V. Nova - T. Itapuã int. Metrô + STCO

883A Vida Nova - Est. Mussurunga int. Metrô

883A2 Vida Nova - Est. Mussurunga int. Metrô

884A Jauá - T. Itapuã int. Metrô + STCO

885A Jauá - Est. Mussurunga int. Metrô

889A Nova Dias D'Ávila-Itapuã int. Metrô + STCO

889A2 Dias D'Ávila/M. S. João - T. Itapuã int. Metrô + STCO

889E Camaçari - T. Itapuã int. Metrô + STCO

898E Dias D’Ávila - Mata De São João Via Bomfim De Mata Externa



156

Figura.75 – Mapa da Rede de Linhas para Operação do Sistema Metropolitano – rede de prognóstico

. Fonte: Elaboração PlanMob (2017).



157

Rede de transporte coletivo para prognóstico - Bus Rapid Transit - BRT 5.1.3.7

São seis as ligações com tecnologia BRT previstas na rede de transporte, conforme relacionados abaixo:

Corredor BRT Ligação Paralela Iguatemi - Estação Lapa - Pituba Corredor BRT Terminal Itapuã - Estação Paripe Corredor BRT Estação Lobato – Terminal Pituba/Pç. N.S. Luz Corredor BRT Estação Paripe - Terminal Pituba/Pç. N.S. Luz Corredor BRT Estação Calçada - Terminal Pituba/Pç. N.S. Luz Corredor BRT Estação Calçada - Estação Retiro

As localizações dos terminais Pituba e Itapuã não estão definidas.

BRT LIP – LAPA:

O BRT Ligação Paralela Rod. Iguatemi - Est. Lapa (LIP - LAPA) é composto por duas ligações, uma até a estação Lapa, e outra até Pituba. Já se encontra em licitação e realizará a ligação entre a estação da Lapa e a ligação Paralela-Iguatemi.

Este corredor terá uma extensão de 8,7 quilômetros, e será constituído com faixa exclusiva para ônibus e para automóveis, ciclovias e complexos de viadutos que vão eliminar retornos e semáforos, facilitando o fluxo de veículos.

As principais vias envolvidas neste percurso são: a Av. Antônio Carlos Magalhães, Av. Juracy Magalhães e Av. Vasco da Gama.

BRT Paripe – Pituba e Paripe – Itapuã:

Esses corredores utilizarão a via transversal da Av. 29 de Março (em fase de implantação) e serão integrados com o sistema VLT na Estação Paripe.

BRT Lobato – Pituba:

A Av. Gal Costa será a principal via de ligação para o BRT Lobato-Pituba, que além da integração com o VLT na estação Lobato, fará também integração com a Linha 1 do Metrô na estação Pirajá, e com a Linha 2 na estação Pituaçu.



158

BRT Calçada – Pituba:

Outra ligação transversal a ser realizada por BRT será entre Calçada e Pituba, utilizando como principais vias a Av. Antônio Carlos Magalhães e Av. Heitor Dias.

BRT Calçada – Retiro:

O corredor BRT entre Calçada e Estação Retiro se integra com o VLT na Estação Calçada e com a Linha 1 do Metrô na Estação Retiro, via Av. Heitor Dias.

A figura a seguir apresenta o traçado das linhas do BRT em conjunto as linhas do Metrô e VLT, compondo a rede estrutural da cidade.



159

Figura.76 - Mapa das linhas BRT – rede de prognóstico




160

Rede de transporte coletivo para prognóstico - Metrô 5.1.3.8

Para a rede futura o Metrô operará com as duas linhas, sendo que a Linha 1 conforme já vem operando, ou seja, realizando a ligação entre Pirajá e Lapa.

Para a Linha 2 considerou-se a conclusão das obras de expansão até a estação Aeroporto, com a operação de nove novas estações, realizando a ligação entre Aeroporto e Acesso Norte, onde é possível realizar o transbordo entre as linhas.

A Linha 1 tem 12 quilômetros de extensão com 8 estações e a Linha 2 terá 19 quilômetros de extensão com 12 estações.

A tabela a seguir apresenta a relação das estações por linha, e a figura apresenta o traçado e a localização das estações das duas linhas do Metrô.

Tabela 48 - Relação das estações por linha do Metrô – rede de prognóstico

Linha do Metrô de Salvador Estação 1 Pirajá 1 Bom Juá 1 Retiro

1 e 2 Acesso Norte 1 Bonoco 1 Brotas 1 Pólvora 1 Lapa 2 Detran 2 Rodoviária 2 Pernambués 2 Imbuí 2 CAB 2 Pituaçu 2 Flamboyant 2 Tamburugy 2 Bairro da Paz 2 Mussurunga 2 Aeroporto

Fonte: Metrô da Salvador – CCR



161

Figura.77 – Mapa da Rede Metroviária de Salvador – rede de prognóstico




162

Rede de transporte coletivo para prognóstico - VLT 5.1.3.9

O VLT encontra-se em fase de licitação, e substituirá o atual trem de subúrbio atualmente em operação.

A via considerada fará a ligação entre Comércio e São Luiz, com uma extensão aproximada de 18,5 quilômetros, e 20 estações. São 3 linhas que operarão na via: São Luiz – Comércio, Periperi – Comércio e Plataforma – Comércio

A figura a seguir apresenta o traçado do VLT e a localização das estações.



163

Figura.78 – Mapa do VLT – rede de prognóstico




164

Rede de transporte coletivo para prognóstico – Infraestrutura de 5.1.3.10Integração

Na rede de prognóstico Salvador contará com 20 equipamento públicos de suporte à integração sendo cinco deles de integração ônibus x ônibus e os demais possibilitando também a integração com o Metrô.

Tabela 49 - Relação de equipamentos para integrações – rede de prognóstico

Equipamentos de Integrações

Tipo de Integração

Integração entre Modos

Ônibus x Ônibus Ônibus x Metrô Ônibus x VLT

Acesso Norte Aberta Sim Sim

Aeroporto Aberta Sim

Aquidabã Aberta Sim

Barroquinha Aberta Sim

Calçada Aberta Sim

Imbuí Aberta Sim Sim

Itapuã Aberta Sim

Lapa Aberta Sim Sim

Lobato Aberta Sim

Metrô Aeroporto Aberta Sim Sim

Mussurunga Aberta Sim Sim

Paripe Aberta Sim

Pernambués Aberta Sim Sim

Pirajá Aberta Sim Sim

Pituaçu Aberta Sim Sim

Pituba Aberta Sim

Plataforma Aberta Sim

Retiro Aberta Sim Sim

Rodoviária - Iguatemi Aberta Sim Sim

A figura a seguir ilustra a localização dos equipamentos de integração na rede proposta, incluindo os terminais, estações metro ferroviárias.



165

Figura.79 – Mapa da localização dos equipamentos de integrações – rede de prognóstico




166

Rede de transporte coletivo para prognóstico - Integração Física 5.1.3.11

Na rede integrada serão 176 linhas do STCO, 76 linhas metropolitanas, 2 linhas de Metro, 1 linha Hidroviária e uma linha VLT, com pontos de conexão física em equipamentos de apoio à integração, terminais ou estações. A tabela a seguir apresenta a distribuição destas linhas por equipamentos de integração.

Tabela 50 - Quantidades de linhas integradas por equipamento de integração – rede de prognóstico

Equipamento de Integração Municipal Metropolitano STEC Totais

Acesso Norte 16 16

Aeroporto 2 4 1 7

Metrô Aeroporto 4 52 1 57

Aquidabã 1 1

Barroquinha 5 5

Calçada 26 26

Iguatemi 24 24

Imbuí 13 13

Itapuã 10 31 2 43

Lapa 19 19

Lobato 11 11

Mussurunga 15 24 1 40

Paripe 13 5 2 20

Pirajá 36 15 51

Pituaçu 20 20

Pituba 22 22

Plataforma 2 2

Retiro 9 1 10

Obs.: Há linhas que se integram em mais de um equipamento de integração.

As figuras a seguir apresentam os mapas das linhas por equipamento de integração. No Anexo 1 são apresentados os quadros das linhas integradas a cada Terminal.



167

Figura.80



168

Figura.81 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Acesso Norte – rede de prognóstico




169

Figura.82 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Aeroporto – rede de prognóstico




170

Figura.83 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Aeroporto Metrô – rede de prognóstico




171

Figura.84 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Aquidabã – rede de prognóstico




172

Figura.85 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Barroquinha – rede de prognóstico




173

Figura.86 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Calçada – rede de prognóstico

Fonte: Elaboração PlanMob (2017)..



174

Figura.87 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Rodoviária Iguatemi – rede de prognóstico




175

Figura.88– Mapa da Rede Integrada no Terminal Imbui – rede de prognóstico




176

Figura.89 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Itapuã – rede de prognóstico




177

Figura.90 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Lapa – rede de prognóstico




178

Figura.91 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Lobato – rede de prognóstico

Fonte: Elaboração PlanMob (2017)..



179

Figura.92 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Mussurunga – rede de prognóstico




180

Figura.93 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Paripe – rede de prognóstico




181

Figura.94 - Mapa da Rede Integrada no Terminal Pirajá – rede de prognóstico




182

Figura.95 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Pituaçu – rede de prognóstico




183

Figura.96 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Pituba – rede de prognóstico




184

Figura.97 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Plataforma – rede de prognóstico




185

Figura.98 – Mapa da Rede Integrada no Terminal Retiro – rede de prognóstico




186

6. ANEXOS

6.1 ANEXO 1

Quadros de relação das linhas integradas a cada terminal

Tabela 51 - linhas integradas ao Terminal Acesso Norte – rede de prognóstico

Terminal Acesso Norte

Área de Operação Sistema Linha Denominação Tipo de linha

Área A STCO 207 Massaranduba - Estação Acesso Norte Inter área

Área A STCO 301 Alto do Peru - Estação Acesso Norte Alimentadora

Área A STCO 1652 São João Cabrito - Estação Acesso Norte Inter área

Área B STCO 1103 Alto Cruzeiro - Pernambués Setorial

Área B STCO 1108 Nsa. Sra. Resgate - Estação Acesso Norte Alimentadora

Área B STCO 1109 Pernambués -Barroquinha Radial

Área B STCO 1113 Pernambués - Estação Acesso Norte Alimentadora

Área B STCO 1129 Cabula 6 - Estação Acesso Norte Inter área

Área B STCO 1136 Hosp. R. Santos - Estação Acesso Norte Inter área

Área B STCO 1227 N. Sussuarana - Barroquinha Radial

Área B STCO 1238 Jd. Sto. Inácio - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área C STCO 412 Duque De Caxias - Estação Acesso Norte Inter área

Área C STCO 524 Luis Anselmo - Estação Acesso Norte Intra-área

Área C STCO 1340 Estação Acesso Norte - Barra R1 Radial

Área C STCO 1341 Estação Acesso Norte - Barra R2 Radial

Área C STCO BRT4 Estação Calçada - Pituba/Pç. N.S. Luz BRT

Tabela 52 - linhas integradas ao Terminal Aeroporto – rede de prognóstico

Terminal Aeroporto

Área de Operação

Sistema Linha Denominação Tipo de linha

Área C STCO 1001 Aeroporto-Praça da Sé Radial

Área C STCO 1025 Barro Duro-Estação Mussurunga Alimentadora

Intermunicipal Metrop. 842 V. Atlântico-Itapuã INT. STCO

Intermunicipal Metrop. 850 Itinga-Itapuã INT. STCO

Intermunicipal Metrop. 841A L. Miragem-Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 889A Nova Dias D'Ávila-Itapuã int. Metrô + STCO

STEC STEC L604 Praia do Flamengo - Jd. Margarida Setorial



187

Terminal Metrô Aeroporto

Área de Operação


Área C STCO 1001 Aeroporto - Praça Da Sé Radial

Área C STCO 1007 Jardim Margaridas - Estação Lapa Radial

Área C STCO 1025 Barro Duro - Estação Mussurunga Alimentadora

Área C STCO 1034 Pq. S. Cristóvão - Estação Rod. Iguatemi Alimentadora

Intermunicipal Metrop. 138 P. Forte - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 834 Candeias - Lauro de Freitas int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 838 A. Branca - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 839 Jauá - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 840 V. Atlântico - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 841 V. Atlântico - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO


Intermunicipal Metrop. 843 Areias - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 846 Kartódromo - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 847 B. Pojuca/M. Gordo - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 848 Itinga - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 849 Vila De Abrantes - Estação Mussurunga int. Metrô


Intermunicipal Metrop. 854 Portão - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 857 Arembepe - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 862 Vida Nova - Boca Da Mata int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 879 L. Freitas - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO


Intermunicipal Metrop. 881 Itinga - Estação Mussurunga int. Metrô



Intermunicipal Metrop. 884 V. Abrantes - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 885 V. Abrantes - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 886 Areias - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 887 B. Pojuca - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 889 N. Dias D’Ávila - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 937 Buraquinho - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 808I Camaçari - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 819I Simões Filho - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 819I2 Estação Mussurunga - Simões Filho int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 840A L. Miragem - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 841A L. Miragem - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO




188

Terminal Metrô Aeroporto

Área de Operação


Intermunicipal Metrop. 843A Arembepe - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 846A Kartódromo - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 846A2 P. Ipitanga - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 852I Itinga - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 854A Vida Nova - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 855A Vida Nova - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 856A Arembepe - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 858A Kartódromo - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 858A2 Kartódromo - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 860I Portão - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 860I2 Portão - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO


Intermunicipal Metrop. 882A V. Nova - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO


Intermunicipal Metrop. 884A Jauá - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 885A Jauá - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 889A Dias D'Ávila - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 889A2 Dias D'Ávila/M. S. João - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 889E Camaçari - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

STEC STEC L604 Jardim Margaridas - Praia do Flamengo Setorial



189

Tabela 53 - linhas integradas ao Terminal Aquidabã – rede de prognóstico

Terminal Aquidabã

Área de Operação Sistema Linha Denominação Tipo de linha

Área C STCO 424 Sta. Monica - Aquidabã Alimentadora

Tabela 54 - linhas integradas ao Terminal Barroquinha – rede de prognóstico

Terminal Barroquinha

Área de Operação


Área A STCO 1327 Estação Pirajá - Baixa Sapateiros Radial

Área A STCO 1606 Paripe - Baixa. Sapateiros/Barroquinha Radial

Área B STCO 1109 Pernambues-Barroquinha Radial

Área B STCO 1227 N Sussuarana-Barroquinha Radial

Área C STCO 717 Vale Das Pedrinhas - Barroquinha Radial

Tabela 55 - linhas integradas ao Terminal Calçada – rede de prognóstico

Terminal Calçada

Área de Operação


Área A STCO 201 Ribeira/Bonfim - Campo Grande Radial

Área A STCO 208 Massaranduba - Estação Lapa Radial

Área A STCO 216 Ribeira - Estação Lapa Radial

Área A STCO 218 Ribeira - Estação Brotas Inter área

Área A STCO 219 Ribeira - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área A STCO 221 Ribeira - Barbalho/Garcia Radial

Área A STCO 224 Thomé De Souza/Uruguai - Estação Lapa Radial

Área A STCO 227 Vl. R. Barbosa - Estação Lapa Radial

Área A STCO 302 Boa V. S. Caetano - Campo Grande Radial

Área A STCO 312 Faz. Grande - Eng. Velho Federação Inter área

Área A STCO 313 Fazenda Grande Retiro - Barra Inter área

Área A STCO 321 Mal. Rondon - Campo Grande Radial

Área A STCO 706 Lobato/Vila Joanes - Calçada Alimentadora

Área A STCO 1342 Bonfim/Ribeira - Estação Pirajá Radial

Área A STCO 1509 Conj. Pirajá I - Comércio Radial

Área A STCO 1515 Conj. Pirajá 1 - Ribeira Intra-área

Área A STCO 1602 Alto De Coutos - Estação Lapa Radial



190

Terminal Calçada

Área de Operação


Área A STCO 1607 Paripe - Campo Grande Inter área

Área A STCO 1608 Paripe - Ribeira Intra-área

Área A STCO 1614 Mirante Periperi - Comércio Inter área

Área A STCO 1631 Boa V. Lobato/A. Cabrito - Estação Lapa Radial

Área A STCO 1668 Boa V, Lobato/A. Cabrito - Sta. Luzia Intra-área

Área A STCO BRT5 BRT Estação Calçada - Estação Retiro BRT

Área B STCO 1339 Estação Pirajá - S. Joaquim Radial

Área C STCO 419 Pau Miúdo - França Radial

Área C STCO BRT4 BRT Estação Calçada - Pituba/Pç. N.S. Luz BRT

Tabela 56 - linhas integradas ao Terminal Rodoviária Iguatemi – rede de prognóstico

Terminal Rodoviária Iguatemi

Área de Operação


Área A STCO 219 Ribeira - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área A STCO 345 Boa V. S. Caetano - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área A STCO 1508 Pirajá(Rv.) - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área A STCO 1538 Conj. Pirajá 1 - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área A STCO 1612 Paripe - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área A STCO 1637 M. Periperi - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área B STCO 1103 A. Cruzeiro/Pernambués - Estação Rod. Iguatemi Setorial

Área B STCO 1106 São Gonçalo/Hosp. Central - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área B STCO 1114 Pernambués - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área B STCO 1207 Tancredo Neves - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área B STCO 1220 Mata Escura - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área B STCO 1238 Jd. Sto. Inácio - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área B STCO 1340 Estação Acesso Norte - Barra 1 Radial

Área C STCO 342 Macaúbas - Estação Rod. Iguatemi (Circ. A) Intra-área

Área C STCO 344 Comércio - Estação Rod. Iguatemi (Circ. B) Intra-área

Área C STCO 422 Pero Vaz - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área C STCO 907 Boca Do Rio - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área C STCO 919 Vale Dos Rios - Estação Rod. Iguatemi Alimentadora

Área C STCO 1034 Parq. S. Cristóvão - Estação Rod. Iguatemi Radial

Área C STCO BRT BRT L.L. Estação Rod. Iguatemi - Estação Lapa BRT




191

Terminal Rodoviária Iguatemi

Área de Operação


Área C STCO C100 Estação Rod. Iguatemi - Terminal Pituba 1 Alimentadora


Área C STCO S017-1 Shopping Paralela - Praça da Sé Seletiva

Tabela 57 - linhas integradas ao Terminal Imbuí – rede de prognóstico

Terminal Imbuí

Área de Operação


Área B STCO 518 São Marcos - Estação CAB/Imbuí Inter área

Área B STCO 1105 Narandiba/Doron - Estação Imbuí Radial

Área B STCO 1106 São Gonçalo/Hosp.Central - Rodoviária Inter área

Área B STCO 1125 Narandiba/Doron - Campo Grande Radial

Área B STCO 1126 Narandiba/Doron - Terminal Pituba Inter área

Área B STCO 1212 A. Boa Vista/Arvoredo - Narandiba Setorial

Área B STCO 1215 Engomadeira - Estação Imbuí Radial

Área B STCO 1224 Arenoso - Estação Imbuí Radial

Área B STCO 1230 Sussuarana - Est CAB/Imbuí Inter área

Área B STCO 1236 N. Sussuarana - Estação CAB/Imbuí Radial

Área B STCO C006 CAB Circular Intra-área

Área C STCO 911 Vale Dos Rios - Estação Imbuí Inter área


Tabela 58 - linhas integradas ao Terminal Itapuã – rede de prognóstico

Terminal Itapuã

Área de Operação


Área A STCO BRT1 BRT Term. Itapuã - Estação Paripe BRT

Área B STCO 1359 N. Brasília - Terminal Itapuã Inter área


Área C STCO 1007 Jardim das Margaridas -Estação Lapa Radial

Área C STCO 1018 Alto Do Coqueirinho - Terminal Pituba Radial

Área C STCO 1023 Alto Do Coqueirinho - Estação Pituaçu Alimentadora

Área C STCO 1031 Praia Do Flamengo - Estação Mussurunga R1 Alimentadora




192

Terminal Itapuã

Área de Operação


Área C STCO 1034 Parq. S. Cristóvão - Estação Rod. Iguatemi Radial

Área C STCO 1049 A. Coqueirinho/Km 17 - Estação Mussurunga Radial

Intermunicipal Metrop. 820 Simões Filho - Terminal Itapuã INT. STCO

Intermunicipal Metrop. 838 A. Branca - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 839 Jauá - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO



Intermunicipal Metrop. 846 Kartódromo - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO



Intermunicipal Metrop. 855 Iitinga - Terminal Itapuã INT. STCO

Intermunicipal Metrop. 857 Arembepe - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO




Intermunicipal Metrop. 884 V. Abrantes - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 886 Areias - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 889 N. D. Davila - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 819I Simões Filho - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO




Intermunicipal Metrop. 846A2 P. Ipitanga - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 855A Vida Nova - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 856A Arembepe - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 860I Portão - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 860I2 Portão - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO


Intermunicipal Metrop. 882A V. Nova - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 884A Jauá - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 889A Dias D'Ávila - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 889A2 Dias D'Ávila/M. S. João - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

Intermunicipal Metrop. 889E Camaçari - Terminal Itapuã int. Metrô + STCO

STEC STEC L604 Praia do Flamengo - Itapuã/Jd. Margarida via Estação M. Aeroporto Setorial

STEC STEC L605 Estação Mussurunga - Praia do Flamengo Alimentadora



193

Tabela 59 - linhas integradas ao Terminal Lapa – rede de prognóstico

Terminal Lapa

Área de Operação


Área A STCO 208 Massaranduba - Estação Lapa Radial

Área A STCO 216 Ribeira - Estação Lapa Radial

Área A STCO 224 Thomé De Souza/Uruguai - Estação Lapa Radial

Área A STCO 227 Vl. R. Barbosa - Estação Lapa Radial

Área A STCO 354 Capelinha - Estação Lapa/Campo Grande Alimentadora

Área A STCO 403 Caixa D'água/Cidade Nova - Estação Lapa Radial


Área A STCO 1631 Boa V. Lobato - Estação Lapa Radial

Área C STCO 136 Est Lapa - Chame-Chame Intra-área

Área C STCO 137 Est Lapa - Barra Avenida/Barra Intra-área

Área C STCO 138 Est Lapa - Garibaldi/Ondina Intra-área

Área C STCO 417 IAPI - Estação Lapa Radial

Área C STCO 420 Pau Miúdo - Estação Lapa Radial

Área C STCO 510 Daniel Lisboa - Estação Lapa R1 Radial

Área C STCO 708 Nordeste - Estação Lapa Radial

Área C STCO 805 Pituba - Estação Lapa Radial

Área C STCO 903 Boca Do Rio - Estação Lapa Radial

Área C STCO 1007 Jardim das Margaridas-Estação Lapa Radial

Área C STCO BRT BRT L.L. Estação Rod. Iguatemi - Estação Lapa BRT

Tabela 60 - linhas integradas ao Terminal Lobato – rede de prognóstico

Terminal Lobato

Área de Operação



Área A STCO 1606 Paripe - Bxa. Sapateiros/Barroquinha Radial




Área A STCO 1614 Mirante Periperi - Comércio Inter área

Área A STCO 1631 Boa V. Lobato - Estação Lapa Radial

Área A STCO 1637 M. Periperi - Estação Rod. Iguatemi Inter área



194

Terminal Lobato

Área de Operação



Área A STCO 1668 A. Cabrito/B. V. Lobato - Sta. Luzia Intra-área

Área C STCO BRT2 BRT Estação Lobato - Pituba/Pç. N.S. Luz BRT

Tabela 61 - linhas integradas ao Terminal Mussurunga – rede de prognóstico

Terminal Mussurunga

Área de Operação


Área C STCO 1025 Barro Duro - Estação Mussurunga Alimentadora

Área C STCO 1026 Faz. Gde./B. Mata - Estação Mussurunga Alimentadora



Área C STCO 1041 Mussurunga 1 - Estação Mussurunga Alimentadora

Área C STCO 1042 Mussurunga 2(Setor L/J) - Estação Mussurung Alimentadora

Área C STCO 1046 São Cristovão - Estação Mussurunga Alimentadora

Área C STCO 1048 Mussurunga 2 (Setor H)/I - Estação Mussurun Alimentadora

Área C STCO 1049 A. Coqueirinho/Km 17 - Estação Mussurunga Radial

Área C STCO 1053 Estação Mussurunga - Barra 3 Radial

Área C STCO 1054 Faz. Gde. 4/3 - Estação Mussurunga Alimentadora

Área C STCO 1067 Bosque Das Bromélias - Estação Mussurunga Alimentadora

Área C STCO 1069 B. Mata/Cassange - Estação Mussurunga Alimentadora

Área C STCO 1328 Estação Mussurunga - Estação Pirajá Radial

Área C STCO 1472 Cajaz. 11/A. Claras - Estação Mussurunga Alimentadora

Intermunicipal Metrop. 138 P. Forte - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 807 Monte Gordo - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 840 V. Atlântico - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 843 Areias - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 847 B. Pojuca/M. Gordo - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 849 Vila De Abrantes - Estação Mussurunga int. Metrô


Intermunicipal Metrop. 862 Vida Nova - Boca Da Mata int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 881 Itinga - Estação Mussurunga int. Metrô


Intermunicipal Metrop. 885 V. Abrantes - Estação Mussurunga int. Metrô



195

Terminal Mussurunga

Área de Operação


Intermunicipal Metrop. 887 B. Pojuca - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 937 Buraquinho - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 808I Camaçari - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 819I2 Estação Mussurunga - Simões Filho int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 840A L. Miragem - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 843A Arembepe - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 852I Itinga - Estação Mussurunga int. Metrô


Intermunicipal Metrop. 858A Kartódromo - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 858A2 Kartódromo - Estação Mussurunga int. Metrô


Intermunicipal Metrop. 883A2 Vida Nova - Estação Mussurunga int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 885A Jauá - Estação Mussurunga int. Metrô

STEC STEC L605 Estação Mussurunga - Praia do Flamengo Alimentadora

Tabela 62 - linhas integradas ao Terminal Paripe – rede de prognóstico

Terminal Paripe

Área de Operação



Área A STCO 1606 Paripe - Baixa Sapateiros/Barroquinha Radial




Área A STCO 1618 Paripe/Conj. Milit./Lag. Paixão - Hosp. Su Setorial

Área A STCO 1620 Alto de Coutos - Hosp. Sub./Mir. Periperi Setorial

Área A STCO 1634 Alto de Coutos - Estação Paripe Alimentadora

Área A STCO 1658 Fazenda Coutos - Estação Paripe Alimentadora

Área A STCO 1662 Base Naval-Paripe Alimentadora

Área A STCO 1666 Tubarão/L. Paixão - Estação Águas Claras Alimentadora

Área A STCO BRT1 BRT Term. Itapuã - Estação Paripe BRT

Área A STCO BRT3 BRT Estação Paripe - Pituba/Pç. N.S. Luz BRT

Intermunicipal Metrop. 810 P. Teixeira -Paripe int. VLT + STCO

Intermunicipal Metrop. 815 S. Filho -Paripe int. VLT + STCO



196

Terminal Paripe

Área de Operação


Intermunicipal Metrop. 822 Mapele/I. S. João -Paripe int. VLT + STCO

Intermunicipal Metrop. 835 Passé (Distrito Candeias)-Paripe int. VLT + STCO

Intermunicipal Metrop. 815I S. Filho -Paripe int. VLT + STCO

STEC STEC L112 Paripe - São Caetano/Faz. Gde. Retiro Alimentadora

STEC STEC L114 Mirante de Periperi - Estação Paripe Alimentadora

Tabela 63 - linhas integradas ao Terminal Pirajá – rede de prognóstico

Terminal Pirajá

Área de Operação


Área A STCO 1342 Bonfim/Ribeira - Estação Pirajá Radial

Área A STCO 1393 Valéria/Rua Das Palmeiras - Estação Pirajá Alimentadora

Área A STCO 1394 Valéria - Estação Pirajá R1 Alimentadora

Área A STCO 1395 Valéria - Estação Pirajá R2 Alimentadora

Área A STCO 1540 Conj. Pirajá 1 - Estação Pirajá Alimentadora

Área A STCO 1629 Hosp. Do Subúrbio - Estação Pirajá Alimentadora

Área A STCO 1643 Fazenda Coutos - Estação Pirajá Inter área

Área A STCO 1661 Base Naval - Estação Pirajá Radial

Área A STCO 1666 Tubarão/L.Paixão - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1245 M. Escura/Jd. Sto. Inácio - Estação Pirajá Radial

Área B STCO 1303 Cast. Branco - Estação Pirajá Radial

Área B STCO 1310 Estação Pirajá - Estação Pituaçu Radial

Área B STCO 1319 Pau Da Lima - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1321 São Marcos - Estação Pirajá Radial

Área B STCO 1325 Cajazeiras VI - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1327 Estação Pirajá - Baixa Sapateiros Radial

Área B STCO 1333 Faz. Gde. 1/2 - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1338 Vila Canária - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1339 Estação Pirajá - S. Joaquim Radial

Área B STCO 1343 Faz. Gde. 3/2 - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1345 Cast. Branco - Estação Pirajá Radial

Área B STCO 1346 Itapuã - Estação Pirajá Radial

Área B STCO 1383 (Creche)Cast. Branco - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1390 D. Avelar - Estação Pirajá Alimentadora



197

Terminal Pirajá

Área de Operação


Área B STCO 1398 Calabetão - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1399 Jardim Cajazeiras - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1405 Cajazeira 8 - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1412 Cajazeira 11 - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1414 Boca Da Mata - Estação Pirajá R2 Radial

Área B STCO 1415 Boca Da Mata - Estação Pirajá R3 Alimentadora

Área B STCO 1417 Águas Claras - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1423 Palestina - Estação Pirajá Alimentadora

Área B STCO 1470 Faz. Grande 4/3/2 - Estação Pirajá Inter área

Área C STCO 410 Sieiro - Estação Pirajá Radial

Área C STCO 1328 Estação Mussurunga - Estação Pirajá Radial

Área C STCO BRT2 BRT Lobato-Pituba BRT

Intermunicipal Metrop. 809 Candeias - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 814 Parafuso - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 824 Areia Branca - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 826 Góes Calmon - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 861 Mata De São João- Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 872 Ilha De São João/Mapele - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 875 Areia Branca - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 877 Nova Dias D’Ávila - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 048A S. S. Passé - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 800A Camaçari - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 803A2 Nova Dias D’ávila - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 805A Madre de Deus - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 805A3 Madre de Deus - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 814A Camaçari - Estação Pirajá int. Metrô

Intermunicipal Metrop. 869I Simões Filho - Estação Pirajá int. Metrô



198

Tabela 64 - linhas integradas ao Terminal Pituaçu – rede de prognóstico

Terminal Pituaçu

Área de Operação


Área B STCO 1305 Cast. Branco - Estação Pituaçu Inter área

Área B STCO 1306 Colina Azul - Estação Pituaçu Radial

Área B STCO 1310 Estação Pirajá - Estação Pituaçu Radial

Área B STCO 1320 Pau Da Lima - Estação Pituaçu Inter área

Área B STCO 1323 S. Marcos - Estação Pituaçu Radial

Área B STCO 1334 Sete De Abril - C.A.B./Estação Pituaçu Radial

Área B STCO 1346 Itapuã - Estação Pirajá Radial

Área B STCO 1348 Canabrava/Nova Cidade - Estação Pituaçu Radial

Área B STCO 1356 Nova Brasília - Estação Pituaçu Inter área

Área B STCO 1359 N. Brasília - Itapuã Inter área

Área B STCO 1363 Pau Da Lima /V. Lagos-Aeroclube Inter área

Área B STCO 1391 Vilamar/N. Brasília - Trobogy Intra-área

Área B STCO 1392 Jardim Nova Esperança - Estação Pituaçu Radial

Área B STCO 1410 Cajazeiras 11 - Estação Pituaçu Inter área

Área B STCO 1413 Boca Da Mata - Estação Pituaçu Radial

Área C STCO 132 Patamares/Pituaçu - Estação Pituaçu Radial

Área C STCO 813 Vila 2 de Julho/Trobogy - Estação Pituaçu Inter área

Área C STCO 1023 Alto Do Coqueirinho - Estação Pituaçu Alimentadora



Tabela 65 - linhas integradas ao Terminal Pituba – rede de prognóstico

Terminal Pituba

Área de Operação


Área A STCO BRT3 BRT Estação Paripe - Pituba/Pç. N.S. Luz BRT

Área B STCO 1126 Narandiba/Doron - Terminal Pituba Inter área

Área C STCO 711 Santa Cruz - Campo Grande Intra-área

Área C STCO 805 Pituba - Estação Lapa Radial

Área C STCO 903 Boca Do Rio - Estação Lapa Radial

Área C STCO 907 Boca Do Rio - Estação Rod. Iguatemi Inter área

Área C STCO 931 Rio Das Pedras - Terminal Pituba Radial




199

Terminal Pituba

Área de Operação


Área C STCO 1007 Jardim Margaridas - Estação Lapa Radial

Área C STCO 1017 Praia Do Flamengo - Praça da Sé Radial

Área C STCO 1018 Alto Do Coqueirinho - Terminal Pituba Radial

Área C STCO 1053 Estação Mussurunga - Barra 3 Radial

Área C STCO 1340 Estação Acesso Norte - Terminal Pituba 1 Radial

Área C STCO 1341 Estação Acesso Norte - Terminal Pituba 2 Radial

Área C STCO BRT BRT L.L. Estação Rod. Iguatemi - Pituba/Pç. N.S. Luz BRT





Área C STCO S001 Iguatemi - Comércio Seletiva

Área C STCO S004 Iguatemi - Praça da Sé Seletiva

Área C STCO S004-1 Shopping Salvador - Praça da Sé Seletiva

Tabela 66 - linhas integradas ao Terminal Plataforma – rede de prognóstico

Terminal Plataforma

Área de Operação


Área A STCO 1645 A. S. Terezinha/A. Cruzeiro - Plataforma Alimentadora


Tabela 67 - linhas integradas ao Terminal Retiro – rede de prognóstico

Terminal Retiro

Área de Operação


Área A STCO 316 Fazenda Grande Retiro - Estação Retiro Alimentadora

Área A STCO 320 Estação Bom Juá - Estação Retiro Alimentadora

Área A STCO 324 Mal. Rondon - Estação Retiro Inter área

Área A STCO 337 São Caetano - Estação Retiro Alimentadora

Área A STCO BRT5 BRT Estação Calçada - Estação Retiro BRT

Área B STCO 1116 Saboeiro - Estação Retiro Radial

Área B STCO 1206 Tancredo Neves - Estação Retiro Alimentadora



200

Terminal Retiro

Área de Operação


Área B STCO 1232 N. Sussuarana/Suss. - Estação Retiro Alimentadora

Área B STCO 1243 Arenoso - Estação Retiro Radial

STEC STEC L113 Arraial do Retiro - Estação Retiro Alimentadora

6.2 ANEXO 2

Estimativas Socioeconômicas da Projeção PlanMob por Zona de Informação (ZI) Contidas no Município de Salvador Estão apresentados a seguir os valores estimados pela Projeção PlanMob, nos respectivos anos-horizonte definidos, para cada ZI no município de Salvador.

* Ressalta-se a “diferença conceitual” entre as FROTAS UTILIZADAS PELOS MODELOS DE DEMANDA DO PLANMOB (decorrente das taxas observadas na OD 2012) e os dados cadastrais do DETRAN-BA (que consideram todos os automóveis registrados).



201

Tabela 68 - Totais Provenientes da OD 2012, Distribuídos por ZI para o Ano de 2012



Frota* (un.)


1 9.041 8.658 17.699 1,16 4.107 3.005 0 3.005 29.6942 8.415 4.131 12.546 0,75 3.149 0 210 210 8.7823 731 8.575 9.307 0,11 352 0 6.547 6.547 9.8324 7.420 6.256 13.675 1,01 2.766 6.307 2.746 9.053 15.6845 2.895 2.422 5.317 0,85 1.127 0 1.860 1.860 7.1766 4.750 18.049 22.799 0,33 1.874 3.030 0 3.030 4.7747 5.870 47.636 53.506 0,32 2.839 6.276 375 6.651 8.0818 60.048 9.957 70.005 5,60 26.632 8.498 2.627 11.124 77.4759 5.028 279 5.308 0,36 1.904 1.205 0 1.205 3.38910 16.369 1.936 18.305 1,64 7.504 4.032 2.504 6.536 11.53711 3.929 16.597 20.527 0,29 1.173 0 7.650 7.650 12.54312 7.143 47.493 54.636 0,45 3.546 13.648 6.142 19.791 19.10113 9.413 30.504 39.917 1,33 5.359 6.901 844 7.745 28.39114 3.802 2.398 6.200 0,42 1.298 0 5.599 5.599 9.68215 4.047 4.317 8.364 0,72 855 1.979 418 2.397 8.30416 5.892 10.696 16.588 0,97 1.519 5.840 690 6.530 9.52717 5.277 12.318 17.595 1,29 1.758 3.646 3.625 7.271 44.97918 8.953 35.718 44.671 1,00 4.452 9.603 312 9.915 11.18319 8.081 9.872 17.953 1,40 3.148 3.119 329 3.449 9.89820 10.285 12.564 22.849 2,10 4.007 3.662 387 4.048 11.62021 21.845 1.706 23.550 5,53 10.744 9.269 4.200 13.470 88.06822 25.781 10.185 35.966 2,62 11.796 0 7.647 7.647 15.75423 55 1.783 1.838 0,11 50 0 11.465 11.465 46.18724 821 5.714 6.535 0,30 513 0 1.341 1.341 14.19725 4.416 10.281 14.697 0,61 801 7.233 1.540 8.773 20.07626 4.998 7.960 12.958 0,87 1.868 0 50 50 3.82527 6.814 31.948 38.761 0,78 2.766 6.179 0 6.179 9.36328 11.929 17.405 29.334 1,48 4.470 4.454 63 4.516 7.38529 12.489 47.025 59.514 1,68 5.591 14.626 1.285 15.911 24.03530 2.553 28.083 30.636 0,35 1.517 4.041 58 4.099 6.12731 21.148 41.494 62.643 0,71 9.663 13.081 1.395 14.476 25.26432 4.708 12.578 17.285 0,18 1.556 6.777 1.209 7.986 6.76033 6.469 16.893 23.362 0,29 2.281 5.199 81 5.280 6.36134 5.487 29.430 34.917 0,31 1.527 4.965 106 5.072 9.08635 0 0 0 0,00 0 0 0 0 1.64436 9.149 21.617 30.765 1,38 3.657 3.582 3.977 7.558 13.04437 11.816 15.640 27.456 2,05 3.785 7.766 10.952 18.718 14.03938 2.996 4.292 7.288 0,44 634 936 610 1.546 19.21939 8.628 39.022 47.650 0,25 3.004 14.004 244 14.247 13.97540 10.538 49.312 59.851 0,44 2.946 10.035 50 10.085 12.37941 2.148 19.060 21.207 0,40 1.204 3.740 0 3.740 10.16342 3.913 33.889 37.801 0,65 2.441 5.385 0 5.385 6.90643 6.921 41.580 48.501 0,67 2.490 7.536 0 7.536 8.06744 11.475 65.215 76.690 0,30 4.641 15.319 1.989 17.308 14.07345 0 0 0 0,00 0 0 667 667 20.01246 8.607 2.600 11.207 4,09 2.738 0 9.359 9.359 13.65947 15.906 25.792 41.698 0,69 4.864 10.085 240 10.325 18.77348 9.079 53.706 62.785 0,58 4.299 3.637 0 3.637 9.08949 5.130 47.865 52.995 0,41 2.150 9.520 53 9.573 13.67850 7.586 43.729 51.315 0,66 2.983 10.055 0 10.055 11.22851 6.905 48.853 55.758 0,70 3.131 13.712 39 13.750 11.31752 7.580 51.205 58.785 1,01 3.308 10.183 0 10.183 17.12353 7.258 72.339 79.597 0,62 3.891 15.447 390 15.837 15.40254 23.279 58.954 82.233 3,52 9.678 10.741 12.451 23.193 24.51455 27.526 78.258 105.784 4,06 10.255 21.204 393 21.597 33.07056 15.820 5.177 20.997 2,64 6.563 1.207 0 1.207 16.78557 7.595 61.051 68.646 0,72 3.695 9.585 255 9.840 10.50158 696 8.777 9.473 0,35 477 1.501 0 1.501 5.03559 5.030 54.458 59.488 0,16 2.657 9.514 0 9.514 10.07260 4.187 36.163 40.350 0,42 2.331 7.166 0 7.166 5.42061 17.602 80.206 97.808 2,00 7.208 19.777 1.013 20.790 29.37862 4.566 62.230 66.797 0,38 2.820 14.050 172 14.222 11.31163 5.505 24.992 30.498 0,57 2.409 7.082 108 7.190 9.98964 1.008 11.010 12.018 0,22 897 2.386 0 2.386 8.33965 4.933 29.537 34.470 0,22 2.582 5.325 0 5.325 4.64466 11.422 69.086 80.508 0,58 2.923 17.578 240 17.818 16.99467 263 10.082 10.345 0,21 442 0 0 0 5.29468 2.014 18.910 20.924 0,27 1.426 4.939 0 4.939 5.36769 18.388 100.422 118.810 1,51 8.560 28.236 458 28.694 23.65270 2.501 58.463 60.965 0,76 2.203 9.354 53 9.407 12.75271 3.071 57.514 60.585 0,42 2.280 10.466 107 10.573 7.03972 2.014 18.910 20.924 0,20 1.426 4.939 0 4.939 5.36773 6.441 56.710 63.151 0,67 3.855 15.588 0 15.588 17.62774 0 4.312 4.312 0,00 0 0 0 0 1.45775 0 0 0 0,00 0 0 0 0 076 0 0 0 0,00 0 0 0 0 539

Total 616.397 2.093.798 2.710.195 0,10 261.361 498.153 117.124 615.278 1.133.075

ZI2012

População (pessoas) Motorização MatrículasEmpregos

(un.)



202

Tabela 69 - Totais Projetados por ZI para o Ano de 2025



Frota* (un.)


1 9.342 8.696 18.039 1,44 5.201 3.102 0 3.102 29.9002 8.592 4.179 12.772 0,81 3.458 67 210 277 8.8063 794 8.575 9.369 0,38 1.192 21 6.547 6.568 9.9074 7.626 6.256 13.882 1,38 3.839 6.369 2.746 9.115 15.8815 2.911 2.438 5.349 1,09 1.459 11 1.860 1.872 7.1936 4.773 18.280 23.053 0,63 3.608 3.105 0 3.105 4.8057 5.919 48.119 54.038 0,60 5.497 6.431 375 6.806 8.6068 60.813 9.957 70.770 6,92 27.975 8.723 2.627 11.349 78.2209 5.032 279 5.311 0,40 2.146 1.207 0 1.207 3.39610 16.369 1.936 18.305 1,61 7.373 4.032 2.504 6.536 11.53711 4.022 16.823 20.845 0,69 2.869 91 7.650 7.741 12.63512 7.455 48.255 55.710 0,87 6.910 13.922 6.142 20.064 19.35813 10.052 30.914 40.966 1,85 7.460 7.187 844 8.031 29.44514 3.866 2.398 6.264 0,69 2.162 22 5.599 5.620 9.68715 4.118 4.336 8.455 1,82 2.202 2.008 418 2.426 8.36416 6.031 10.804 16.835 1,93 3.619 5.918 690 6.608 9.61217 5.460 12.478 17.938 2,43 3.447 3.750 3.625 7.375 45.31318 9.185 36.284 45.469 1,41 6.420 9.812 312 10.124 11.47019 8.622 10.753 19.375 1,96 4.742 3.459 964 4.422 12.89020 10.973 13.686 24.659 2,94 6.035 4.061 1.131 5.192 15.13221 24.033 2.189 26.222 5,50 11.147 9.932 4.200 14.133 94.81122 30.803 11.550 42.353 2,88 15.255 1.365 7.647 9.011 20.61123 115 1.881 1.996 0,32 160 49 11.752 11.801 47.13324 856 5.767 6.624 0,76 974 31 1.341 1.372 14.47825 4.484 10.473 14.958 2,23 3.017 7.314 1.540 8.854 20.26626 5.048 8.082 13.130 1,44 3.148 53 50 103 3.89227 6.866 32.245 39.111 1,40 4.987 6.279 0 6.279 9.61328 13.051 18.419 31.470 2,07 6.602 4.982 63 5.045 11.12429 19.253 50.112 69.365 2,80 11.997 16.781 1.285 18.066 33.45630 2.782 29.388 32.170 0,72 3.314 4.418 58 4.476 9.35231 22.874 43.154 66.028 0,97 13.492 13.868 1.395 15.264 26.27332 4.768 12.676 17.444 0,37 3.219 6.826 1.209 8.035 6.85733 6.521 17.085 23.605 0,52 4.117 5.271 81 5.352 6.43034 5.539 29.726 35.265 0,92 4.618 5.064 106 5.171 9.19835 6.717 865 7.582 1,31 2.489 1.593 574 2.167 16.10436 10.273 22.984 33.256 1,81 5.330 4.202 3.977 8.179 15.56737 19.766 17.178 36.944 3,49 9.184 9.855 11.239 21.095 27.56238 3.467 4.421 7.889 1,03 1.616 1.109 898 2.007 22.57339 8.639 39.082 47.721 0,56 6.625 14.027 244 14.271 14.00140 10.647 49.577 60.224 1,23 8.224 10.140 50 10.190 13.49041 2.280 19.545 21.825 1,03 3.227 3.906 0 3.906 11.31242 4.027 34.168 38.195 1,12 4.261 5.496 0 5.496 7.64643 7.121 42.071 49.192 1,41 5.328 7.720 0 7.720 8.74144 11.835 68.734 80.569 0,61 9.855 16.190 1.989 18.178 14.89245 0 0 0 0,00 0 0 667 667 22.28246 25.290 2.600 27.891 6,81 9.695 3.362 11.025 14.386 27.49547 16.137 25.903 42.040 1,33 9.340 10.189 240 10.429 18.99048 9.162 54.078 63.241 0,96 7.492 3.772 0 3.772 9.19849 5.184 48.317 53.501 1,07 5.643 9.667 53 9.720 14.83050 7.667 44.196 51.863 1,46 5.860 10.213 0 10.213 11.65851 6.945 49.320 56.265 1,37 6.356 13.860 39 13.898 11.68452 19.804 57.117 76.921 2,73 10.424 13.986 1.378 15.365 29.17553 12.967 77.962 90.929 1,17 9.626 18.052 390 18.442 24.59354 39.412 71.074 110.486 5,68 22.170 16.788 13.026 29.814 33.47855 35.417 88.759 124.176 7,81 22.883 25.090 393 25.483 46.56656 16.833 5.177 22.010 3,27 7.584 1.491 0 1.491 21.10657 7.708 62.828 70.536 1,60 7.822 10.069 255 10.324 11.31058 1.521 9.282 10.803 0,89 1.371 1.833 0 1.833 5.67759 5.128 55.690 60.818 0,39 6.007 9.868 0 9.868 10.40960 5.634 40.679 46.313 0,89 5.722 8.556 0 8.556 7.03361 34.616 98.451 133.067 6,07 22.077 26.748 4.344 31.092 50.18862 4.763 64.158 68.922 0,92 7.025 14.571 172 14.744 12.41963 12.735 29.412 42.148 1,23 7.376 9.593 108 9.701 14.09864 12.685 19.240 31.925 0,92 6.802 6.545 861 7.406 17.82665 5.771 37.741 43.513 0,39 5.655 7.192 287 7.480 9.56266 11.465 69.335 80.800 1,82 9.167 17.663 527 18.190 17.33667 268 10.106 10.374 0,39 818 10 0 10 6.69968 2.016 19.017 21.033 0,36 1.919 4.974 0 4.974 7.90969 19.661 105.790 125.451 2,68 16.042 29.888 458 30.346 26.98470 3.412 64.576 67.988 2,03 5.293 11.048 53 11.101 24.25771 3.102 57.930 61.033 0,71 4.098 10.602 107 10.709 7.23472 2.016 19.017 21.033 0,27 1.919 4.974 0 4.974 7.90973 6.693 59.178 65.872 1,20 7.189 16.220 287 16.507 19.02874 0 4.312 4.312 0,05 200 0 0 0 1.45775 0 0 0 0,00 0 0 0 0 076 4 171 175 0,09 15 53 0 53 587

Total 757.742 2.218.236 2.975.978 0,16 483.391 556.647 128.610 685.257 1.346.516

ZI2025

População (pessoas) Motorização Matrículas Empregos (un.)



203




Frota* (un.)


1 9.363 8.699 18.062 1,50 5.413 3.108 0 3.108 29.8322 8.605 4.183 12.787 0,84 3.596 71 210 281 8.7983 798 8.575 9.374 0,39 1.223 22 6.547 6.569 9.8824 7.641 6.256 13.897 1,44 3.993 6.373 2.746 9.119 15.8155 2.912 2.439 5.351 1,13 1.516 12 1.860 1.872 7.1876 4.775 18.296 23.071 0,65 3.722 3.109 0 3.109 4.7957 5.923 48.153 54.075 0,62 5.613 6.441 375 6.816 8.4318 60.867 9.957 70.824 7,21 29.180 8.737 2.627 11.364 77.9729 5.032 279 5.311 0,42 2.237 1.207 0 1.207 3.39310 16.369 1.936 18.305 1,68 7.686 4.032 2.504 6.536 11.53711 4.028 16.839 20.867 0,71 2.953 97 7.650 7.747 12.60412 7.477 48.308 55.785 0,89 7.098 13.939 6.142 20.081 19.27213 10.097 30.942 41.039 1,91 7.723 7.205 844 8.049 29.09414 3.871 2.398 6.269 0,72 2.252 23 5.599 5.622 9.68615 4.123 4.338 8.461 1,89 2.289 2.010 418 2.428 8.34416 6.041 10.811 16.852 2,00 3.753 5.923 690 6.613 9.58417 5.472 12.489 17.962 2,51 3.570 3.757 3.625 7.381 45.20218 9.201 36.324 45.525 1,45 6.613 9.825 312 10.137 11.37419 8.628 10.763 19.391 2,03 4.926 3.462 1.115 4.577 11.89320 10.981 13.698 24.679 3,05 6.269 4.065 1.309 5.373 13.96121 24.186 2.223 26.409 5,73 11.690 9.974 4.200 14.174 92.56322 31.154 11.645 42.799 3,00 16.058 1.450 7.647 9.097 18.99223 145 1.930 2.075 0,33 169 70 11.821 11.891 47.01524 877 5.801 6.678 0,78 1.011 47 1.341 1.388 14.44325 4.521 10.577 15.098 2,30 3.153 7.353 1.540 8.893 20.24226 5.078 8.156 13.234 1,49 3.292 81 50 131 3.88427 6.901 32.442 39.343 1,44 5.149 6.337 0 6.337 9.58228 13.350 18.624 31.974 2,14 6.946 5.098 63 5.161 10.65729 19.293 50.130 69.423 2,89 12.406 16.793 1.285 18.078 31.10130 2.784 29.403 32.187 0,74 3.389 4.422 58 4.480 8.54631 23.691 43.981 67.672 1,00 14.240 14.203 1.395 15.598 26.14732 4.808 12.741 17.549 0,38 3.347 6.854 1.209 8.063 6.84533 6.555 17.212 23.767 0,54 4.280 5.313 81 5.394 6.42134 5.573 29.923 35.496 0,94 4.773 5.122 106 5.228 9.18435 8.070 1.039 9.109 1,37 3.114 1.879 711 2.591 14.29736 10.306 23.024 33.330 1,86 5.511 4.219 3.977 8.195 14.93637 23.058 18.009 41.067 3,63 10.639 10.661 11.308 21.969 25.87238 3.780 4.507 8.287 1,07 1.754 1.210 966 2.176 22.15339 8.646 39.123 47.768 0,57 6.818 14.041 244 14.285 13.99740 10.682 49.663 60.345 1,26 8.470 10.171 50 10.221 13.35141 2.368 19.867 22.235 1,07 3.385 4.003 0 4.003 11.16842 4.037 34.192 38.229 1,14 4.362 5.504 0 5.504 7.55343 7.127 42.086 49.213 1,44 5.449 7.725 0 7.725 8.57244 11.846 68.839 80.685 0,63 10.129 16.213 1.989 18.202 14.68745 0 0 0 0,00 0 0 667 667 21.71446 28.241 2.600 30.841 7,09 11.154 3.902 11.422 15.323 25.79947 16.290 25.977 42.267 1,38 9.732 10.250 240 10.490 18.96348 9.217 54.326 63.543 0,99 7.712 3.851 0 3.851 9.18549 5.220 48.617 53.837 1,09 5.797 9.753 53 9.806 14.68650 7.708 44.380 52.088 1,49 6.021 10.272 0 10.272 11.60451 6.963 49.575 56.538 1,40 6.536 13.929 39 13.968 11.63852 20.015 57.228 77.243 2,80 10.815 14.047 1.707 15.754 26.16253 13.138 78.129 91.267 1,20 9.905 18.122 390 18.511 22.29654 44.108 75.647 119.754 5,88 24.805 18.700 13.163 31.863 32.58255 38.243 91.195 129.438 8,10 24.869 26.133 393 26.526 44.86156 17.580 5.177 22.757 3,41 8.182 1.675 0 1.675 20.56657 7.793 64.156 71.949 1,64 8.167 10.386 255 10.640 11.20958 1.989 9.567 11.556 0,91 1.506 1.998 0 1.998 5.59759 5.131 55.727 60.858 0,40 6.131 9.878 0 9.878 10.32560 5.715 41.032 46.747 0,91 5.939 8.660 0 8.660 6.67561 36.911 103.001 139.912 6,28 24.205 28.038 5.138 33.175 48.52162 4.912 65.611 70.523 0,94 7.339 14.916 172 15.088 12.28163 16.611 31.782 48.393 1,27 8.815 10.781 108 10.889 13.58464 13.034 19.485 32.519 0,96 7.221 6.656 1.067 7.723 15.45465 5.796 37.986 43.782 0,40 5.869 7.243 356 7.598 8.33266 11.501 69.541 81.042 1,86 9.408 17.724 595 18.320 17.29367 272 10.125 10.397 0,40 830 18 0 18 6.52368 2.018 19.097 21.115 0,37 1.959 4.997 0 4.997 7.59269 20.632 109.991 130.623 2,75 17.124 31.021 458 31.479 26.65170 4.109 69.329 73.438 2,07 5.808 12.198 53 12.251 23.10771 3.127 58.279 61.406 0,72 4.145 10.702 107 10.809 7.21072 2.018 19.097 21.115 0,28 1.959 4.997 0 4.997 7.59273 6.882 61.024 67.905 1,23 7.585 16.634 356 16.989 18.85274 0 4.312 4.312 0,05 197 0 0 0 1.45775 0 0 0 0,00 0 0 0 0 076 6 299 306 0,09 29 88 0 88 581

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ZI2032




204




Frota* (un.)


1 9.331 8.695 18.026 1,58 5.683 3.098 0 3.098 29.7442 8.586 4.177 12.763 0,89 3.776 65 210 275 8.7883 791 8.575 9.367 0,41 1.285 20 6.547 6.567 9.8524 7.619 6.256 13.875 1,51 4.193 6.367 2.746 9.113 15.7375 2.910 2.437 5.347 1,19 1.592 11 1.860 1.871 7.1806 4.772 18.271 23.043 0,68 3.908 3.102 0 3.102 4.7827 5.918 48.101 54.018 0,65 5.894 6.426 375 6.801 8.2088 60.785 9.957 70.742 7,70 30.639 8.715 2.627 11.342 77.6589 5.032 279 5.311 0,44 2.349 1.207 0 1.207 3.39010 16.369 1.936 18.305 1,76 8.071 4.032 2.504 6.536 11.53711 4.018 16.815 20.833 0,74 3.100 88 7.650 7.738 12.56712 7.443 48.227 55.670 0,94 7.453 13.913 6.142 20.055 19.16313 10.028 30.898 40.927 2,02 8.109 7.177 844 8.022 28.64614 3.864 2.398 6.262 0,76 2.365 21 5.599 5.620 9.68315 4.116 4.335 8.451 1,99 2.403 2.007 418 2.425 8.32016 6.026 10.800 16.826 2,10 3.941 5.915 690 6.605 9.55017 5.453 12.472 17.925 2,64 3.749 3.747 3.625 7.371 45.06518 9.176 36.263 45.439 1,53 6.944 9.805 312 10.117 11.25219 8.563 10.658 19.221 2,15 5.172 3.426 1.081 4.507 10.56220 10.899 13.565 24.464 3,23 6.582 4.022 1.269 5.291 12.39921 23.952 2.171 26.123 6,07 12.274 9.910 4.200 14.110 89.50922 30.617 11.499 42.116 3,20 16.861 1.319 7.647 8.966 16.92923 136 1.915 2.051 0,35 177 64 11.805 11.869 46.02324 871 5.792 6.664 0,82 1.062 43 1.341 1.384 14.14925 4.510 10.547 15.058 2,42 3.310 7.342 1.540 8.882 20.04326 5.070 8.136 13.207 1,57 3.456 73 50 123 3.81427 6.892 32.392 39.284 1,51 5.406 6.322 0 6.322 9.32028 13.208 18.502 31.710 2,27 7.293 5.040 63 5.102 6.73829 18.613 49.820 68.432 3,10 13.026 16.596 1.285 17.881 25.95530 2.757 29.248 32.005 0,78 3.558 4.381 58 4.440 6.78531 23.437 43.733 67.169 1,06 14.952 14.101 1.395 15.496 25.59332 4.798 12.725 17.523 0,40 3.515 6.847 1.209 8.056 6.74433 6.547 17.180 23.726 0,57 4.494 5.302 81 5.384 6.34934 5.565 29.873 35.438 0,99 5.012 5.108 106 5.214 9.06735 7.263 935 8.198 1,60 3.270 1.709 681 2.390 -85636 10.190 22.884 33.074 1,97 5.786 4.161 3.977 8.138 13.69837 21.933 17.772 39.706 3,93 11.171 10.399 11.293 21.691 17.42638 3.702 4.486 8.188 1,13 1.841 1.185 951 2.136 18.63939 8.644 39.112 47.756 0,60 7.159 14.038 244 14.282 13.97140 10.668 49.628 60.296 1,33 8.894 10.158 50 10.208 12.18741 2.346 19.786 22.132 1,12 3.555 3.979 0 3.979 9.96542 4.024 34.162 38.186 1,20 4.580 5.493 0 5.493 6.77843 7.107 42.035 49.142 1,51 5.721 7.708 0 7.708 8.23944 11.809 68.477 80.286 0,66 10.636 16.132 1.989 18.121 14.28245 0 0 0 0,00 0 0 667 667 20.59146 26.278 2.600 28.878 7,95 11.712 3.548 11.334 14.882 16.94147 16.252 25.959 42.210 1,45 10.219 10.235 240 10.475 18.73548 9.204 54.264 63.467 1,04 8.098 3.832 0 3.832 9.07049 5.211 48.542 53.753 1,15 6.087 9.732 53 9.785 13.47950 7.696 44.315 52.010 1,56 6.322 10.252 0 10.252 11.15451 6.957 49.503 56.460 1,47 6.863 13.910 39 13.948 11.25352 18.580 56.574 75.154 3,09 11.356 13.653 1.634 15.287 20.44753 12.550 77.550 90.100 1,28 10.401 17.879 390 18.269 17.31354 43.191 75.610 118.801 6,25 26.045 18.570 13.132 31.702 27.86955 37.499 90.083 127.583 8,67 26.112 25.806 393 26.199 36.53056 18.003 5.177 23.180 3,41 8.591 1.775 0 1.775 18.26557 7.830 64.739 72.569 1,71 8.576 10.520 255 10.775 10.78958 1.859 9.488 11.348 0,98 1.581 1.953 0 1.953 5.26459 5.121 55.600 60.721 0,42 6.438 9.845 0 9.845 10.17560 5.595 40.733 46.329 0,97 6.236 8.579 0 8.579 5.93461 35.439 102.405 137.845 6,81 25.415 27.711 4.962 32.673 36.84362 4.982 66.298 71.281 0,97 7.706 15.076 172 15.248 11.70663 15.501 31.103 46.604 1,39 9.256 10.446 108 10.554 11.45464 11.831 18.638 30.469 1,10 7.582 6.269 1.021 7.291 11.24065 5.710 37.141 42.851 0,43 6.163 7.069 340 7.409 6.14866 11.531 69.711 81.242 1,95 9.879 17.773 580 18.353 17.11667 276 10.141 10.416 0,42 871 24 0 24 5.79568 2.019 19.133 21.151 0,39 2.057 5.006 0 5.006 6.27469 21.117 112.300 133.417 2,83 17.980 31.632 458 32.090 24.89970 4.521 72.360 76.881 2,05 6.098 12.902 53 12.955 17.05971 3.142 58.508 61.650 0,75 4.353 10.765 107 10.872 7.10972 2.019 19.133 21.151 0,29 2.057 5.006 0 5.006 6.27473 6.965 61.835 68.799 1,27 7.964 16.809 340 17.150 18.12774 0 4.312 4.312 0,05 207 0 0 0 1.45775 0 0 0 0,00 0 0 0 0 076 8 355 363 0,08 30 103 0 103 556

Total 773.243 2.252.038 3.025.281 0,18 536.470 567.255 130.741 697.996 1.181.292

ZI2049


relatório técnico rt05: modelagem para o planejamento de...

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