sistemas de informaÇÃo geogrÁfica para transportes

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA PARA TRANSPORTES

Domingos Fernando Peixoto da Silva

Uma aplicação aos transportes urbanos de Guimarães

ii



Dissertação orientada por

Professor Doutor Rui Pedro Julião

Janeiro de 2006

iii

AGRADECIMENTOS

Ao Professor Doutor Rui Pedro Julião, orientador científico deste trabalho, pelas

enriquecedoras indicações e sugestões. Agradeço igualmente a confiança que sempre

depositou nesta investigação e o entusiasmo transmitido nos diversos encontros de trabalho

que mantivemos.

À Professora Doutora Elsa Pacheco, a principal responsável pela minha entrada na temática

de transportes e mobilidade.

Ao Sr. Manuel Ferreira, Administrador Delegado da AMAVE, pela compreensão

demonstrada e flexibilidade que me garantiu em termos de horário de trabalho.

Ao Eng. Sérgio Batista, dos TransUrbanos de Guimarães, por toda a informação que me

facultou.

Finalmente a toda a família e amigos, pelo muito importante apoio que sempre me deram.

Um agradecimento especial à Carla Freitas, Rosa Branco, Paulo Pereira, Luís Cardoso, José

Martins, Jorge Cristino, Luís Tarroso e Ricardo Almendra, pela ajuda que, em diversos

momento da realização deste trabalho, me facultaram.

Muito obrigado a todos!

iv



RESUMO

Nas últimas décadas tem-se assistido a uma crescente aplicação de Sistemas de Informação

Geográfica em tarefas de planeamento e gestão de sistemas de transportes. Esta aproximação

obrigou ao aperfeiçoamento das capacidades dos SIG, incorporando algoritmos de análises

de redes e desenvolvendo as suas capacidades de modelação de elementos lineares.

Neste trabalho, aborda-se a participação dos SIG em transportes, e apresentam-se algumas

metodologias de análise, com o estudo da rede de transportes urbanos de Guimarães.

Na abordagem à participação dos SIG em estudos de transportes, apresentam-se as

funcionalidades SIG mais comuns e de que forma estas podem ser importantes para

transportes, referem-se os principais tipos de aplicações existentes, debatem-se as formas de

representação de sistemas de transportes e os modelos de dados utilizados e avaliam-se

diversas análises de redes possíveis em softwares GIS-T. Finalmente, apresentam-se alguns

desenvolvimentos futuros que se adivinham.

No que respeita ao estudo da rede de transportes urbanos de Guimarães, apresentam-se

várias metodologias de análise do sistema, nas suas componentes de procura e oferta de

transportes. A procura de transportes é analisada com base da população residente, emprego,

serviços e ensino. Na oferta de transportes são avaliadas as possibilidades de acesso ao

sistema por parte da população (cobertura do serviço), assim como a acessibilidade

proporcionada pelo sistema. Compara-se a acessibilidade do transporte colectivo com o

transporte individual.

v

GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEMS FOR TRANSPORTATION

An application to the urban transports of Guimarães

ABSTRACT

In the last decades, we have witnessed a growing application of Geographic Information

Systems (GIS) in transport planning and management tasks. This approach has forced the

improvement of GIS capacities by adding network analysis algorithms to them and by

developing their ability to model linear features.

This work looks into the contributions of GIS to transports and presents some methodologies

of analysis, using the study of the network of urban transports of Guimarães.

In this approach to GIS participation in transport studies, the most common GIS

functionalities and the way in which they can be important for transports are presented, the

main types of applications are listed, the forms of representation of transport systems and

data models are debated and also the different network analysis in GIS-T software are

evaluated. Finally, some expected future developments are presented.

In regard to the study of the Guimarães urban transport network, different methodologies of

system analysis are presented, looking into both their supply and their demand features. The

analysis of transport demand is based on resident population, employment, services and

education. Transport supply is evaluated using the possibilities of access to the system by

population (service coverage), as well as the accessibility provided by the system. Public

transport accessibility is compared to the accessibility of individual transport.

vi

PALAVRAS-CHAVE

Sistemas de Informação Geográfica para Transportes Modelos de dados Acessibilidade Transportes Urbanos Guimarães

KEYWORDS

Geographic Information Systems for Transportation Data Models Accessibility Urban Transports Guimarães

vii

ACRÓNIMOS

GIS-T - Geographic Information Systems for Transportation ITS - Intelligent Transport Systems SGBD - Sistema Gestor de Bases de Dados SIG - Sistemas de Informação Geográfica SRL - Sistemas de Referenciação Linear TC - Transporte colectivo TI - Transporte individual TIC - Tecnologias de Informação e Comunicação TIG - Tecnologias de Informação Geográfica TUG - TransUrbanos de Guimarães

viii

ÍNDICE DO TEXTO

AGRADECIMENTOS ………………………….…………………………..…......……. iii RESUMO …..……………….……………………..………………………………......... iv ABSTRACT ………………………………………..………………………………........ v PALAVRAS-CHAVE ………………………………………..………………………..... vi KEYWORDS .……………………………………………………...………………......... vi ACRÓNIMOS …………………………………………………………………............... vii ÍNDICE DE TABELAS …………………………………………………………............ xi ÍNDICE DE FIGURAS ………………………………………………………………..... xii

1. INTRODUÇÃO ……………………………………………...………......................... 1

1.1. ENQUADRAMENTO ……………………………………….………....................... 1

1.2. OBJECTIVOS ………………………………………………………...................... 5

1.3. HIPÓTESES DE TRABALHO ………………………………………....................... 6

1.4. ESTRUTURA DO TRABALHO ……………………………….……........................ 8 2. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA PARA TRANSPORTES ……………........................................................................ 9

2.1. CIÊNCIA E SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA ...................................... 9

2.1.1. Abordagens em torno de um conceito …………………..…........................ 10

2.1.2. A natureza da informação geográfica …………………............................... 12

2.2. GIS-T …………………………………………………….................................. 15

2.2.1. A natureza dos GIS-T ………………………………................................... 17

2.3. A PARTICIPAÇÃO DOS SIG EM TRANSPORTES ….……………......................... 21

2.3.1. Funcionalidades SIG mais comuns …………………………..................... 21

2.3.2. Ferramentas SIG na modelação de transportes …………............................ 27

2.4. REPRESENTAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES EM SIG: MODELOS DE DADOS GIS-T ……………………………………...................... 34

2.4.1. Os princípios teóricos: Teoria de grafos ….………..………....................... 34

2.4.2. O modelo arco-nó ……………………………….………........................... 36

2.4.3. Armazenamento de atributos da rede ……………..………….................... 43

2.4.4. Os Sistemas de Referenciação Linear e a Segmentação Dinâmica ............ 44

2.4.5. Notas sobre a representação de sistemas de transportes em SIG …........... 49

ix

2.5. ANÁLISES DE REDES ……………………………………………........................ 52

2.5.1. A conectividade da rede …………………………………...……................ 52

2.5.2. A modelação do movimento sobre a rede …………………………............ 53

2.5.3. Principais tipos de análises ………………………………………….......... 55

2.5.4. Análises de acessibilidade ………………………………………............... 58

2.5.4.1. Aproximações à medição da acessibilidade …………………............ 60

2.5.4.2. Índices de acessibilidade ……………………………………............. 65

2.5.5. Análises de redes em Raster ………………………………………............ 70

2.5.5.1. Representação de uma rede em raster ……………………................. 70

2.5.5.2. A modelação do movimento em raster ……….………..…................ 71

2.5.6. Análises de redes em vectorial e raster: vantagens e inconvenientes ......... 72

2.6. GIS-T: ESTADO DA ARTE …………………………………………................... 75

2.6.1. Principais aplicações GIS-T ………………………………........................ 76

2.6.2. GIS-T e ITS ……………………………………………………................. 79

2.6.2.1- ITS e informação geográfica …………………………….................. 80

2.6.3. Software GIS-T ………………………………………………................... 83

2.7. DESAFIOS GIS-T ………………………………………….……….................... 85

2.7.1. O legado dos sistemas de gestão de dados …………………….................. 85

2.7.2. Modelos de dados ……………………………………………................... 85

2.7.3. Interoperabilidade de dados ……………………………………............... 86

2.7.4. Comunicação ………………………………………………….................. 87

2.7.5. Novas tecnologias de informação ……………………………................... 87

2.7.6. A incorporação da dimensão temporal em GIS-T ……………................... 88

2.7.7. Gestão de grandes quantidades de dados ……………………................... 89

2.7.8. Novas aplicações e novos mercados ………………………….................... 90 3. O SISTEMA DE TRANSPORTES URBANOS

DE GUIMARÃES …………………………………………………....................... 92

3.1. APRESENTAÇÃO DO ESTUDO …………………......……………….................... 92

3.1.1. Área de estudo ……………………………………………......................... 93

3.1.2. A rede de transportes urbanos de Guimarães ………………….................. 95

3.2. A OFERTA DE TRANSPORTES COLECTIVOS……………………….. ................. 96

3.2.1. Nota metodológica: desenho e armazenamento da rede TUG em SIG ...... 99

x

3.2.2. O acesso ao serviço de transportes urbanos ………………….................... 99

3.2.3. A acessibilidade do serviço de transportes urbanos ………….................... 103

3.2.3.1. Carreiras e Frequências …………………………………................... 103

3.2.3.2. Tempo de deslocação …………………………………….................. 111

3.2.3.2.1. Nota metodológica: interpolação ……...……………................ 111

3.2.3.2.2. A acessibilidade dos TUG …..................................................... 112

3.3. O TRANSPORTE PARTICULAR ………………………………………............... 118

3.3.1. Notas metodológicas: a modelação da rede …………………................... 118

3.3.2. A acessibilidade do transporte individual ……………………….............. 121

3.3.3. A acessibilidade do transporte individual e do transporte colectivo .......... 125

3.4. A PROCURA DE TRANSPORTES COLECTIVOS ................................................... 127

3.4.1. A procura de transportes em Guimarães ………………………................ 128

3.4.1.1. Nota metodológica: dados utilizados ………………………............. 129

3.4.1.2. Distribuição das variáveis na área de estudo ………………............. 132

3.4.2. A modelação da procura de transportes …………………………............. 135

3.4.3. A procura potencial de transportes ……………………………................ 139

3.5. A PROCURA E A OFERTA DE TRANSPORTES …………………………............. 141

3.6. TRANSPORTES URBANOS DE GUIMARÃES: DISCUSSÃO DOS RESULTADOS .... 143 4. CONCLUSÕES …..……………………………………........................................... 145

4.1. OS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA PARA TRANSPORTES …......... 145

4.2. A MODELAÇÃO SIG DO SISTEMA DE TRANSPORTES URBANOS DE GUIMARÃES ………………………………………….................………... 147

4.2.1. Desenvolvimentos futuros …………………………………….................. 148

REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS ………………………………….................... 151

ANEXO 1. CARREIRAS TUG ………………………………………........................ 160

xi

ÍNDICE DE TABELAS

Tabela 1. Utilização de funções SIG na modelação de transportes (adaptado de McCORMACK e NYERGES, 1997) ……………........….……..... 29

Tabela 2. Estrutura de dados em matriz O-D …………………………………........…. 32

Tabela 3. Indicadores de acessibilidade para áreas urbanas e metropolitanas (adaptado de GUTIÉRREZ e GÓMEZ, 1999) ……………………………......... 66

Tabela 4. Requisitos de informação geográfica para ITS (adaptado de UT-EERC et al., 1995, in MILLER e SHAW, 2001) ……............ 82

Tabela 5. Velocidade de circulação por tipologia de via …………………………...... 120

xii

ÍNDICE DE FIGURAS

Figura 1. Componentes dos SIG (Adaptado de PAINHO e PEIXOTO, 2002). ……. 11

Figura 2. GIS-T: produto do cruzamento entre os SIG e os SIT (adaptado de VONDEROHE et al., 1993). ……………………………… 19

Figura 3. Representação de uma rede de transpores (A) através de um grafo (B) (adaptado de HAGGETT e CHORLEY, 1969). ………………………….. 35

Figura 4. Representação básica do modelo de dados arco-nó. …………………. 37

Figura 5. Representação de rede plana (A) e rede não plana (B) (adaptado de FISHER, 2003). …………………………………………. 40

Figura 6. Representação do modelo arco-nó com sentidos de circulação e tabela de direcção. ……………………………………… 42

Figura 7. Segmentação dinâmica: referenciação de evento pontual. …………... 46

Figura 8. Segmentação dinâmica: referenciação de evento linear. …………….. 46

Figura 9. Segmentação dinâmica: exemplo de atributos de uma rede. ………… 47

Figura 10. Percurso espacio-temporal (MILLER, 2005a). ……………………….. 64

Figura 11. Esquema conceptual de análise do sistema de transportes colectivos. 92

Figura 12. Área de estudo: enquadramento geográfico. ………………………… 94

Figura 13. Freguesias da área de estudo. ………………………………………. 95

Figura 14. A rede de transportes urbanos de Guimarães. ……………………… 96

Figura 15. Centro da rede de transportes urbanos. …………………………….. 96

Figura 16. Sistema de transportes colectivos: acesso e a acessibilidade (adaptado de MURRAY et al, 1998). …………………………………. 98

Figura 17. Cobertura territorial do serviço de transportes urbanos. …………… 101

Figura 18. Cobertura do serviço de transportes urbanos: população e área. …… 102

Figura 19. Número total de carreiras. …………………………………………... 104

Figura 20. Número total de linhas. …………………………………………….. 105

xiii

Figura 21. Número total de linhas por paragem. ………………………………. 106

Figura 22. Frequência horária do serviço de transportes urbanos por carreira. 107

Figura 23. Número total de linhas: dias úteis. ………………………………… 108 Figura 24. Número total de linhas: sábados. ......................................................... 110

Figura 25. Número total de linhas: domingos e feriados. ……………………... 110

Figura 26. Acessibilidade: tempo de deslocação em transportes urbanos (centro-periferia). …………………………………………………... 113

Figura 27. Acessibilidade: tempo de deslocação em transportes urbanos (periferia-centro). …………………………………………………... 114

Figura 28. Acessibilidade em transpores urbanos: centro-periferia. …………… 115

Figura 29. Acessibilidade em transportes urbanos: periferia-centro. ………….. 116

Figura 30. Acessibilidade em transporte individual: tempo de deslocação centro-periferia. ………………………………………… 122

Figura 31. Acessibilidade em transporte individual: tempo de deslocação periferia-centro. ………………………………………… 123

Figura 32. Acessibilidade transporte individual: tempo de deslocação médio. .. 124

Figura 33. Transporte individual e transporte colectivo: diferença de tempo de deslocação centro-periferia. ……………………………….. 125

Figura 34. Transporte individual e transporte colectivo: diferença de tempo de deslocação periferia-centro. ………………………….. 126

Figura 35. População residente por secção estatística (INE, 2001a). ………….. 132

Figura 36. Volume total de emprego por secção estatística (INE, 2004). ……… 133

Figura 37. Número total de empresas do sector terciário por secção estatística (INE, 2004). …………………………………… 134

Figura 38. Estabelecimentos de ensino e número de alunos por secção estatística (Universidade do Minho, 2004; CMG, 2005). ……………………… 135

Figura 39. Modelação da procura de transportes: metodologia adoptada. ……... 136

Figura 40. Níveis de procura potencial de transportes em Guimarães. ………… 140

Figura 41. A procura potencial de transporte colectivo e a oferta existente. …… 142

SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA PARA TRANSPORTES Uma aplicação aos transportes urbanos de Guimarães

1

1. INTRODUÇÃO

1.1. ENQUADRAMENTO

A mobilidade da população é uma das decisivas questões que se colocam aos espaços

urbanos na actualidade. Como melhorar a eficácia de um sistema de transportes perante as

constantes inovações tecnológicas a nível de transportes e, por outro lado, as alterações a

nível de práticas sociais que se têm verificado nas últimas décadas?

Várias alterações se têm verificado, essencialmente a partir da revolução industrial, nas

infraestruturas, equipamentos e tecnologias de transporte, originando uma progressiva e cada

vez mais acentuada contracção do território, no sentido de uma real diminuição dos tempos

de deslocação entre dois pontos, assim como do seu custo (GUTIÉRREZ, 2001).

Dados mostram que o aumento das velocidades permitidas pela mecanização (o automóvel

privado, p.e.) resulta não numa diminuição do tempo gasto em transportes pelos cidadãos,

mas antes em deslocações cada vez mais longas, eventualmente na procura e satisfação de

outras actividades e serviços (TOLLEY e TURTON, 1995). Também se evidenciam diferenças

nas distâncias percorridas diariamente entre o sexo feminino e masculino, assim como entre

diferentes grupos profissionais (VILLENEUVE e ROSE, 1988, in MODARRES, 2003). As

telecomunicações, pelas possibilidades de troca de informação “em tempo real” que

proporcionam, foram vistas não raras vezes como um elemento que proporcionaria uma

diminuição real das necessidades de deslocações das pessoas, mas dados evidenciam que o

seu desenvolvimento não se fez acompanhar pelo decréscimo de deslocações, antes pelo

contrário, estas tendem a aumentar na medida do desenvolvimento daquelas (ASCHER, 1995).

Nota-se, portanto, uma progressiva complexidade das deslocações diárias da população.

Aos transportes cabe a tarefa de permitir a circulação de pessoas, bens e informação que

garantam, por um lado, o direito à mobilidade das populações e, por outro, que resultem em


2

ganhos de eficácia, permitindo, deste modo, a construção de cenários territoriais mais

competitivos e eficientes.

O aumento da motorização privada a que se assiste com particular relevância nas últimas

décadas em Portugal tem acompanhado um visível investimento nas infraestruturas de

transporte rodoviário, sempre associadas a expectativas de desenvolvimento1. Muitas vezes,

no entanto, estes investimentos não resultam numa solução concertada para uma política de

mobilidade, evidenciando-se uma sobrecarga dessas infraestruturas a curto/ médio prazo.

Problemas de congestionamento de algumas vias em determinadas horas do dia resultam

num decréscimo real de acessibilidade de algumas áreas. Para além deste problema, à grande

utilização do transporte individual (TI) estão igualmente associados problemas ambientais,

como o consumo de energias não renováveis, a poluição do ar e o ruído (MURRAY, 2001).

O transporte colectivo (TC) é apontado como uma parte da solução para a melhoria da

mobilidade das populações e para uma maior sustentabilidade e competitividade dos

territórios. A sustentabilidade ambiental, ao nível do consumo de recursos e poluição do ar, a

garantia de mobilidade para populações sem transporte individual (para determinados grupos

este é a única opção de mobilidade no território existente, quer sejam grupos mais

desfavorecidos em termos sócio-económicos, quer por razões de estrutura etária ou por

determinados problemas físicos), e a diminuição da pressão sobre as infraestruturas, são

algumas das principais razões para a sua utilização (MURRAY et al., 1998).

Actualmente, os TC têm um importante papel no acesso ao centro das cidades,

principalmente no caso das grandes cidades, mas apresentam- se menos competitivos do que

o automóvel privado nas deslocações nas periferias, pela facilidade de circulação e

estacionamento que estas áreas geralmente conhecem. O crescimento dos subúrbios, muitas

vezes com densidades relativamente baixas, cria uma maior dificuldade na organização dos

sistemas de TC, tornando-se mais apelativo para as deslocações em transporte individual

(MODARRES, 2003).

A organização de um sistema de TC é uma tarefa complexa, e aspectos como a coordenação

de todo o sistema em termos de adequação da oferta à procura é, entre outros factores,

1 PACHECO (2001) analisa as expectativas, entre 1970 e 1995, na Região Norte, presentes e veiculadas pelo discurso político, em termos de “ganhos” e desenvolvimento local e regional que estão associadas a anúncios de investimentos em infraestruturas de transportes.


3

decisiva para seu sucesso. O estudo da procura e da oferta de transporte colectivo é, pois, um

elemento chave para um bom serviço de transportes colectivos. Duas questões devem ser

neste momento colocadas: onde está a procura? e como e onde ela é satisfeita?

Sabe-se que a organização espacial dos centros urbanos obedece a uma hierarquização em

termos de centralidade2, o que provoca uma maior ou menor importância das cidades. Da

mesma forma, as cidades, especialmente as de grande dimensão, conhecem uma

hierarquização intra-urbana, definindo-se desde o CBD3, com serviços mais avançados como

o financeiro e as actividades de I&D, até ao comércio de esquina, de vizinhança (SALGUEIRO,

1988). Paralelamente, assiste-se à criação de novas e importantes centralidades, como o

surgimento de grandes superfícies comerciais.

Esta hierarquização intra-urbana vai determinar fortemente o afluxo de população a

determinados pontos da cidade em certos períodos do dia e/ou dias da semana. Da mesma

forma, estas diferentes actividades criam graus de atractividade distintos, que podem ir desde

20/30 km para uma grande superfície comercial, até uns modestos 1 ou 2 km para um

pequeno estabelecimento comercial de rua, mas este com maior frequência semanal (TOLLEY

e TURTON, 1995).

Apesar da estrutura policêntrica criada pelas novas centralidades urbanas (as novas

superfícies comerciais de grande dimensão, p.e), a área central das cidades permanece como

o ponto de maior conectividade e centralidade da rede de transportes, visível quer pela

concentração de infraestruturas e equipamentos, quer pelo nível do serviço aí existente

(MODARRES, 2003).

Os transportes têm uma forte componente espacial. É no território que se localizam as

infraestruturas, é sobre o território que acontecem os movimentos, entre determinados pontos

de partida e de destino, e é, finalmente, no território que se verificam os impactes dos

sistemas de transportes. Por estes motivos, desde o surgimento dos SIG se tem utilizado estes

sistemas em estudos de transportes, e, mais recentemente, tem-se mesmo desenvolvido

metodologias e algoritmos específicos para esta temática.

2 Foi Walter Christaller, em 1933, quem sistematizou as noções na Teoria dos Lugares Centrais, que viria a ter uma importante influência em diversos estudos geográficos (SALGUEIRO, 1988). 3 Central Business District.


4

Os SIG enquanto ferramenta com capacidades avançadas em termos de gestão de informação

geográfica, possibilitando a introdução, gestão e pesquisa e divulgação de informação,

constituem actualmente um importante elemento de análise de transportes, quer nas suas

componentes de infraestruturas e equipamentos de apoio, quer em análise de redes e fluxos.

Pelas especificidades da temática dos transportes, designadamente pela importância dos

elementos lineares e de análises de redes, têm-se desenvolvido metodologias e análises

específicas, a que muitos autores designam por GIS-T4.

4 Acrónimo para Geographic Information Systems for Transportation. Neste estudo utilizamos em diversos momentos este acrónico, em língua inglesa, uma vez que o termo é comummente utilizado na literatura que aborda a temática.


5

1.2. OBJECTIVOS

Pretende-se com este estudo abordar a aplicação de Sistemas de Informação Geográfica ao

planeamento e gestão de sistemas de transporte. Neste âmbito, temos dois grandes grupos de

objectivos:

a) Aplicação de SIG em tarefas de estudo e gestão de sistemas de transportes. Neste âmbito,

pretendemos clarificar aspectos como:

- Potencialidades dos SIG em transportes;

- Funcionalidades SIG mais comuns em transportes;

- Aplicações GIS-T;

- Modelos de dados SIG para transportes: potencialidades e constrangimentos;

- Futuras aplicações e desenvolvimentos.

b) Aplicação de SIG ao estudo do sistema de transportes urbanos de Guimarães. Neste ponto,

é nosso objectivo a análise da oferta e procura de transportes existente. Pretende-se aqui dar

resposta, entre outras, a questões como:

- Que serviço de transportes urbanos existe Guimarães e onde se encontra?

- Será o serviço homogéneo em toda a área?

- Senão, que áreas são melhor e pior cobertas?

- Onde se localizam os utilizadores potenciais do serviço?

- As áreas com mais serviço são também as áreas onde há mais utilizadores?

- Qual a frequência dos transportes urbanos?

- Que acessibilidade o sistema proporciona e que áreas são mais e menos favorecidas?


6

1.3. HIPÓTESES DE TRABALHO

O trabalho que se pretende realizar – um modelo de procura e oferta de transportes

colectivos com recurso à utilização de Sistemas de Informação Geográfica – baseia-se no

estudo dos elementos que, num determinado território, determinam a procura de TC, assim

como na análise dos aspectos que podem ajudar a caracterizar e a diagnosticar a oferta do

serviço existente.

Para a caracterização da oferta do serviço existente, parece-nos importante abordar dois

grandes aspectos, a saber:

a) Caracterização da cobertura da rede de transportes públicos, quer a nível espacial,

como a nível de população servida;

b) Caracterização da rede física do sistema, comportando aspectos como o desenho da

rede viária com serviço de TC, os nós de acesso à rede, a caracterização quantitativa

do serviço (frequências), assim como a distância-tempo que o serviço de TC garante

para as deslocações dentro da área urbana e a sua comparação com o transporte

individual.

No que se refere ao estudo da procura de TC em espaço urbano, importa identificar os

elementos que a determinam, e a sua localização.

A mobilidade das populações é progressivamente complexa, e os trajectos casa-trabalho são

cada vez mais condicionados pela procura/consumo de outras actividades (compras, lazer,

etc.). Assim, importa averiguar, dentro de uma determinada unidade geográfica, onde se

encontra a residência, o local de trabalho, assim como os diversos serviços e actividades a

que a população recorre no seu dia-a-dia. Estes são, juntamente com o ensino - pela grande

utilização de transportes colectivos pelos estudantes -, os elementos que determinam a

mobilidade das populações ao longo do dia, e que, pela sua maior importância, determinam

uma maior ou menor afluência de população. Há naturalmente outros aspectos que

determinam a mobilidade das populações no espaço urbano (a visita a casa de um familiar,

p.e.) mas que, porque são de muito difícil quantificação, não serão incorporados no modelo

da procura a desenvolver.


7

Parte-se, portanto, do princípio de que há quatro elementos fundamentais que determinam a

procura de TC:

1- População

2- Emprego

3- Serviços

4- Ensino

Deste modo, a procura potencial de transporte numa determinada área será o resultado da

ponderação destes quatro factores.


8

1.4. ESTRUTURA DO TRABALHO

Este estudo está dividido em quatro capítulos. No primeiro capítulo faz se a introdução e

apresentação geral do estudo. Neste ponto realiza-se igualmente o enquadramento da

temática do trabalho.

O segundo capítulo diz respeito à apresentação e discussão teórica acerca dos Sistemas de

Informação Geográfica e a sua aplicação a estudos de transportes. Neste capítulo aborda-se a

participação dos SIG em tarefas de estudo e gestão de sistemas de transportes, apresentando-

se as valências dos SIG neste campo de trabalho, assim como os principais tipos de

aplicações. Faz-se uma análise acerca da representação de sistemas de transportes em SIG e

dos modelos de dados utilizados. Aborda-se, ainda, as análises de redes em SIG e,

finalmente, apresentam-se alguns dos desenvolvimentos futuros que se perspectivam.

No terceiro capítulo apresenta-se o estudo da aplicação de SIG aos sistemas de transportes,

com a análise da rede de transportes urbanos de Guimarães. Neste ponto, aborda-se os dois

grandes aspectos de um sistema de transportes colectivo, a procura e a oferta de transportes.

No âmbito da oferta de transportes, analisa-se o serviço de transportes urbanos existente,

avaliando-o em relação a dois grandes níveis: o acesso e a acessibilidade dos transportes

colectivos. No que respeita à procura de transportes, faz-se a análise da concentração

espacial dos elementos que, no nosso entendimento, maior importância têm na geração de

fluxos, ou seja, na procura de transportes: a população residente, o emprego, os serviços e o

ensino.

Finalmente, no quarto capítulo, apresentam-se as conclusões finais do estudo desenvolvido,

assim como de possíveis desenvolvimentos futuros.


9

2. SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA PARA TRANSPORTES

2.1. CIÊNCIA E SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA

Os Sistemas de Informação Geográfica, tal como os entendemos actualmente, são uma

realidade relativamente recente. Se a procura de informação geográfica foi, historicamente,

devido às dificuldades de recolha, representação e transmissão de informação, sempre

bastante inferior à oferta (CHRISMAN, 1997), grandes transformações se deram com a criação

e desenvolvimento do computador e das tecnologias de informação e comunicação.

Pode-se designar que o início dos SIG remonta ao final da década de 50/início da década de

60 do século XX, onde muitos dos percursores eram investigadores ligados à Geografia e aos

Transportes (COPPOCK e RHIND, 1999; THILL, 2000a). O Canadian Geographic Information

System (CGIS), coordenado por Tomlinson, data de 1966 e é apontado por muitos autores,

apesar de se conhecerem algumas experiências anteriores, como o primeiro projecto SIG, e o

primeiro que assim se auto-designava (COPPOCK e RHIND, 1991; THILL, 2000a). Desde então,

principalmente a partir da década de 80, com o desenvolvimento tecnológico,

designadamente ao nível da melhoria da performance dos computadores e o seu progressiva

diminuição do seu preço, assim como com o desenvolvimento de áreas paralelas (como a

Detecção Remota e os Sistemas de Posicionamento Global), os SIG conheceram um grande

desenvolvimento, e assumem-se hoje como uma importante área, tanto a nível científico

como comercial, com um importante papel na sociedade, designadamente em tarefas ligadas

ao ordenamento do território.


10

2.1.1. Abordagens em torno de um conceito

A definição do termo SIG não é unânime, e surgem frequentemente distintas abordagens

acerca do conceito. MAGUIRE (1991) defende que os SIG são um campo de difícil definição

uma vez que são objecto de estudo e utilização por uma série de áreas do saber, e cada uma

delas vai orientar o recurso, logo o conceito, aos SIG de acordo com as suas necessidades e

objectivos.

De facto, os SIG são uma área que congrega muitas tecnologias, e desenvolve-se a partir da

utilização que os utilizadores lhes conferem. Dentro destas utilizações, podem-se enumerar a

Geografia, as Ciências do Ambiente, o Ordenamento do território, a Engenharia, a Estatística,

entre muitas outras.

HEYWOOD et al. (2002) referem que muitos autores optam por definir os SIG pelo que são,

pela sua essência, outros preferem definir os SIG pelo que fazem, pelas suas capacidades.

Finalmente, há abordagens que definem os SIG pelos seus componentes.

BURROUGH (1986) define os SIG como ferramentas para capturar armazenar, transformar e

visualizar informação geográfica. Esta é uma perspectiva que, claramente, enfatiza a

importância dos SIG como uma ferramenta de análise de dados espaciais. De forma mais

abrangente, DUEKER e KJERNE (1989, in CHRISMAN, 1997) definem os SIG como sistemas

integrados de hardware, software, dados, pessoas, organizações e técnicas para adquirir,

armazenar, analisar e disseminar informação acerca de áreas da superfície terrestre. Numa

tentativa de clarificar o conceito, MAGUIRE (1991) apresenta 11 diferentes propostas de

definições do termo, por diferentes autores. Estas concepções, sendo distintas entre si, têm

em comum o facto de assumirem que os SIG são sistemas integrados que lidam com

informação geográfica.

Para se clarificar o conceito, importa igualmente abordar o que realmente constitui um SIG.

Em relação às componentes dos SIG, PAINHO e PEIXOTO (2002) apresentam um diagrama

conceptual (Fig. 1), onde se evidenciam como aspectos dos SIG a tecnologia, as diversas

áreas de conhecimento, os dados, os métodos e as organizações.


11

Figura 1. Componentes dos SIG (Adaptado de PAINHO e PEIXOTO, 2002).

Nesta perspectiva, um SIG é um sistema de permite a integração, manipulação, analise e

visualização, sob uma componente tecnológica (hardware e software), um tipo particular de

dados - a informação geográfica - e seus atributos (por vezes não geográficos). Esta

manipulação de informação faz-se de acordo com determinados métodos de análise, e

sempre no âmbito de uma determinada organização e área de conhecimento - não se pode

utilizar um SIG fora de uma determinada área de aplicação, por isso inclui sempre conceitos

de diversas áreas.

Importa ainda clarificar a diferença entre os SIG e outros sistemas, como os sistemas CAD

(Computer Aided Design) e os sistemas AM/FM (Automed Mapping/Facility Management).

Os sistemas AM/FM são sistemas que permitem a criação, edição e apresentação de dados

cartográficos; os sistemas CAD, por seu lado, tendo muitos aspectos idênticos aos AM/FM,

são mais orientados para o desenho no âmbito da arquitectura e engenharia (HUXHOLD,

1991). Estes sistemas possuem algumas características semelhantes aos SIG -

designadamente, a manipulação de informação geográfica em formato digital -, mas, entre

outros aspectos, há uma diferença decisiva entre eles: os SIG permitem manipular

informação geográfica e analisar as inter-relações entre os objectos geográficos, ou seja,

realizar análises topológicas (KORTE, 1990). Pode-se considerar, deste modo, que os SIG são

sistemas que integram variadas competências e agregam diversas tecnologias (CHRISMAN,

1997). A complexa funcionalidade dos SIG é que garante a sua diferença e identidade

(THILL, 2000a): sem geo-visualização, os SIG seriam meramente Sistemas Gestores de

Bases de Dados (SGDB); sem as capacidades de análise que possuem, seriam somente


12

sistemas automáticos de mapeamento; finalmente, sem a capacidade de armazenamento de

objectos, por referenciação geográfica, em bases de dados, os SIG não poderiam gerir

relações topológicas entre entidades geográficas.

No âmbito da definição dos SIG, evidenciam-se, nas distintas abordagens, visões que

entendem os SIG como sistemas onde se destaca a importância do hardware e software, e,

por outro lado, autores que apontam o processamento de informação e as aplicações como os

aspectos centrais. CHRISMAN (1997) apresenta 3 grandes perspectivas de definição dos SIG:

a) perspectivas que se focam nos mapas em formato digital; b) perspectivas que acentuam a

importância do hardware e software; finalmente, c) perspectivas que apontam as aplicações

como o ponto central nos SIG. Este autor defende que a maioria das perspectivas enfatiza o

carácter tecnológico destes sistemas, e o conceito de SIG como uma ferramenta. No entanto,

nota o autor, nenhuma ferramenta em momento algum é neutra, e é sempre produzida e

utilizada dentro de um determinado contexto e com determinados objectivos.

Existem cada vez mais concepções que relativizam a dimensão tecnológica dos SIG, e

abordam a temática de forma mais abrangente. São perspectivas dos SIG não somente como

uma ferramenta ao serviço de determinadas ciências, mas como uma área do saber per si

(MARK, 2003). LONGLEY et al. (2001) defendem que os SIG são muito mais que uma

tecnologia, e GOODCHILD (1992) aborda a necessidade de se reconhecer ciência nos SIG e

coloca a questão: GIS for Science or Science of GIS?

Surge, assim, o conceito de Ciência de Informação Geográfica, que se refere à ciência que

está por trás do sistema (HEYHOOD et al., 2002). LONGLEY et al. (2001) definem a Ciência

de Informação Geográfica como o estudo dos conceitos fundamentais que advêm da criação,

manuseamento, armazenamento e utilização de informação geográfica. Para estes autores, a

Ciência de Informação Geográfica é, assim, o corpo do conhecimento que os SIG

implementam e exploram.

2.1.2. A natureza da informação geográfica

A informação geográfica refere-se a informação acerca de partes da superfície terrestre

(GOODCHILD, 2003). Por vezes, este conceito surge também designado como informação


13

espacial. No entanto, o conceito de informação espacial é mais abrangente, e pode referir-se

também a informação acerca de lugares localizados noutras superfícies que não a terrestre

(LONGLEY et al., 2001).

BURROUGH (1986) define informação geográfica como o tipo de informação que descreve a

posição dos objectos enquadrados por um determinado sistema de coordenadas. Este autor

refere ainda a particularidade desta informação por vezes possuir atributos que não estão

relacionados com a posição, e de que entre os objectos geográficos se estabelecem inter-

relações espaciais (relações topológicas).

A natureza geográfica dos dados é um aspecto central das análises SIG. Este facto permite

questionar onde se localiza determinado objecto, assim como do que se está em determinada

localização (GOODCHILD, 1997). FISCHER et al. (1996) enumeram algumas vantagens da

utilização de informação geográfica: a) garante um simples, mas útil, enquadramento para

grandes conjuntos de dados; b) permite aceder a informação com base na localização dos

objectos ou eventos; c) permite que objectos ou eventos de vários tipos possam ser inter-

ligados; e, por fim, d) tanto em aplicações sociais como ambientais, a distância entre os

diferentes objectos é sempre um importante factor determinante da interacção entre eles, e,

como tal, importa a sua análise.

A informação geográfica não e somente mais um tipo de informação, conhecendo

importantes particularidades. Em primeiro lugar, importa notar que a informação geográfica

refere-se a dados acerca da superfície terra, e que, por isso, são afectados pela sua curvatura.

Será necessário, portanto, atender aos sistemas de projecção e ao maior ou menor erro que

poderá daí advir. Outra importante característica dos dados geográficos é a designada

dependência espacial, ou seja, a propensão para as localizações próximas se influenciarem

mutuamente, e possuírem atributos idênticos (GOOCHILD, 1992).

Contudo, não é somente a natureza dos dados que vai criar a individualidade das análises

SIG, mas também a forma como estes estão organizados e armazenados. Como refere THILL

(2000a), ainda que os SIG e outras SGBD tenham exactamente a mesma informação - p.e.,

acidentes rodoviários -, a grande diferença entre estes sistemas é a forma como esta

informação é referenciada, e, posteriormente, pode ser acedida; os comuns SGBD referem os

acidentes por um único identificador (ou combinações de identificadores), como a data de


14

ocorrência, condições meteorológicas, etc.; por seu lado, em SIG a informação é acerca da

localização (e atributos) da superfície terrestre, e cada acidente será um evento geográfico,

uma vez que tem uma única localização. Deste modo, podemos referir que a gestão de

informação geográfica em bases de dados tem sempre chaves duplas, permitindo o acesso

aos objectos quer pelos seus atributos quer pela sua localização – e este aspecto (o acesso

pela localização dos objectos) é a diferença em relação a outros tipos de informação

(GOODCHILD, 1992).


15

2.2. GIS-T

Os GIS-T, ou a aplicação dos SIG em transportes, embora tenham iniciado com o princípio

do interesse pela temática GIS pela comunidade científica - muitos dos percursores dos SIG

nas décadas de 1950 e 1960 nas Universidades de Washington e Northwestern eram, na

verdade, investigadores em Transportes -, somente nas décadas mais recentes conheceram

uma grande importância, tanto do âmbito da Ciência de Informação Geográfica como nos

Transportes (THILL, 2000a).

As razões para este afastamento entre os SIG e os estudos de transportes, até cerca do início

dos anos 1990, são de diversa ordem, englobando aspectos metodológicos, tecnológicos,

culturais, assim como organizacionais. SPEAR e LAKSHMANAN (1998) defendem que, apesar

dos SIG e dos modelos de planeamento de transportes (softwares de modelação de

transportes) serem similares em muitos aspectos e se constituírem ambos como frutos da era

da computação, tomaram caminhos separados por mais de 20 anos por uma série de aspectos:

em primeiro lugar, nos anos 1960, os SIG tinham como principais objectivos as análises e

desenho de áreas homogéneas (polígonos), e a sua sobreposição sobre outras camadas.

Inicialmente estas análises eram essencialmente em formato raster, e só depois se começam

a desenvolver modelos vectoriais, ainda assim com pouca importância dada aos elementos

lineares. Por seu lado, os modelos de planeamento de transportes começaram a ser

desenvolvidos em plataformas onde a rede e os dados estavam integrados no próprio

software, não permitindo assim flexibilidade na gestão dos dados. Para além disso, se nestes

modelos aspectos como a conectividade da rede eram elementos importantes, já o rigor e

precisão geográfica não constituíam preocupação para os utilizadores. Para além destes

aspectos iniciais, circunstâncias ligadas ao lento despertar dos profissionais de transportes

para as vantagens que poderiam obter dos SIG, levou a uma tardia resposta dos produtores

do software SIG para o desenvolvimento de aplicações específicas para esta temática; da

mesma forma, outros aspectos decisivos foram o custo associado à migração de dados entre

os modelos de planeamento de transportes e os SIG, designadamente as exigências em

termos de precisão espacial, assim como as implicações ao nível da gestão da informação

dentro da organização que esta integração origina. Disto tudo resultou que apesar dos SIG e

dos modelos de planeamento de transporte sempre terem partilhado aspectos comuns – p.e.,

o facto de ambos se basearem na localização geográfica - existiu de facto uma separação


16

entre eles, visível no facto de muitas vezes, numa mesma organização, estas ferramentas

funcionarem num mesmo projecto, mas em tempos distintos, e sem qualquer integração.

Actualmente, a relação entre os SIG e os transportes é já completamente distinta. Muito

embora exista ainda um caminho a percorrer, nomeadamente a nível da orientação dos SIG

para as necessidades específicas dos investigadores e decisores em sistemas de transportes

(SPEAR e LAKSHMANAN, 1998; GOODCHILD, 2000; THILL, 2000a), a verdade é que são já

muitas as aplicações específicas que o mercado oferece, assim como são visíveis

desenvolvimentos tecnológicos orientados especificamente para esta temática (a

segmentação dinâmica é um bom exemplo).

Esta “reconciliação” ente os SIG e os transportes é hoje já evidente, tanto pela adopção da

tecnologia e metodologias GIS-T por diversas organizações5, como por parte da comunidade

cientifica: WATERS (1999) defende que os GIS-T são hoje das principais áreas de aplicação

dos SIG e BLACK (2003) defende que os GIS-T são das mais importantes contribuições do

Século XX para a Geografia do Transportes.

No entanto, apesar deste crescente interesse pelos GIS-T pela comunidade científica, visível

num cada vez maior número de projectos de investigação e publicação de artigos científicos

e na existência de uma conferência anual nos Estados Unidos da América sobre o tema6,

ainda é muito limitado o número de bibliografia dedicada unicamente ao tema, e esta é

bastante recente7 (são exemplos, THILL, 2000b; MILLER e SHAW, 2001; também LANG, 1999,

embora esta publicação seja orientada unicamente para exemplos de aplicações da tecnologia

ESRI aos transportes). Por outro lado, verifica-se um crescente número de livros a

dedicarem-lhes uma parte, tanto do âmbito da Ciência de Informação Geográfica

(designadamente, LONGLEY et al., 1999), como no âmbito da Geografia dos Transportes

(HANSON, 1995; BLACK, 2003). Do lado da engenharia e planeamento de transportes é

5 Em inquérito realizado aos departamentos de transportes estaduais norte americanos (DOT- Department of Transportation), verificou-se que, dos 42 DOTs que responderam ao inquérito, somente 1 declarou não possuir qualquer ferramenta SIG. (Gis-T.org, 2005). 6 GeoSpatial Information Systems for Transportation Symposíum, organizado anualmente desde 1987 pela AASHTO- American Association of State Highway and Transportation Officials. Mais informação em www.gis-t.org. 7 GOODCHILD (2000) lamentava a inexistência, à data, de qualquer publicação dedicada unicamente à GIS-T.


17

igualmente evidente o crescente interesse pelos GIS-T (a este nível, ver, nomeadamente, as

inúmeras publicações da Transportation Research Board8 que se dedicam à temática).

2.2.1. A natureza dos GIS-T

A temática dos transportes é multidisciplinar, englobando, entre outros, aspectos como o

Ambiente, a Economia, o Ordenamento do território e a Demografia. Nos estudos de

transportes utilizam-se frequentemente dados de diversa natureza, e que não raras vezes se

encontram em formatos distintos, oriundos de diferentes fontes, e com níveis de rigor

desiguais. A particularidade destes dados é a sua natureza espacial, ou seja, são geralmente

dados com uma determinada referenciação geográfica. A redescoberta por parte dos

Transportes do espaço e do sítio é a razão pelo qual cresceu, nos anos 1950, o interesse da

Geografia e da Ciência Regional por esta temática (THILL, 2000a).

De facto, os transportes são uma temática tipicamente geográfica, uma vez que toda a sua

acção se baseia em deslocações entre pontos num determinado território, e é lá também onde

se localizam as infraestruturas e equipamentos de apoio, os utilizadores, e é sobre o território

que se evidenciam os impactes destes sistemas.

Por seu lado, os SIG são uma poderosa ferramenta em tarefas de integração de grandes

quantidades de dados e de diversa natureza (espaciais e não espacias). Neste sentido,

permitem, de forma eficiente, gerir uma diversidade de informação geográfica. Para

GOODCHILD (2000), as economias de escala proporcionadas pelos SIG, derivadas da

possibilidade de integração de uma série de funções de processamento e análise de diversos

temas, sob uma estrutura de dados, foram a razão fundamental para o seu recente

desenvolvimento. Assim, os SIG poderão constituir-se como uma importante ferramenta

para análise e gestão de sistemas de transportes.

Há uma série de capacidades dos SIG que são de grande utilidade em estudos e gestão de

sistemas de transporte, tais como a visualização de informação geográfica (e possibilidade de

alterar a simbologia dos diversos temas), a edição de informação (adição de uma nova via,

8 Transportation Research Board é uma unidade de investigação da Nacional Research Council norte americana cujo objecto são os sistemas de transportes. Mais informação em www.trb.org.


18

p.e.), as funções de buffering, geocodificação e sobreposição de temas (overlay). A

facilidade que estes sistemas permitem na ligação a SGBD externas, na utilização, análise e

integração de dados de diferentes fontes e tipos (espaciais ou não espaciais), com diferente

nível de detalhe, e em distintos formatos, são outras vantagens que levam à sua utilização.

Geralmente, os sistemas de transportes são estudados e geridos por uma série de entidades, a

vários níveis, local, regional e nacional, e estes, por sua vez, utilizam escalas de análise

distintas, derivados dos seus diferentes objectivos e competências. Não raras vezes também,

os sistemas de transporte são estudados e geridos de forma separada por modo de transporte,

e por infraestrutura e equipamento, originando muitas vezes, numa única organização, a

existência de informação para a gestão dos fluxo de transporte privado, para a gestão do

sistema de transportes colectivos, para a manutenção do pavimento, para a gestão das obras

de arte, para a gestão da sinalética, etc., de forma separada, tanto a nível departamental como

tecnológico (PETZOLD e FREUND, 1990; THILL, 2000a). A possibilidade de unificação e

integração de toda a informação relativa aos sistemas de transporte são uma das maiores

vantagens proporcionadas pelos SIG (GUPTA et al., 2003). Os GIS-T possibilitam análises

integradas de todas as componentes de um sistema de transportes no seu contexto geográfico.

No entanto, a aplicação dos SIG aos Transportes não é somente mais um domínio de

aplicação dos SIG: pelas particularidades da temática, concretamente pela importância dada

aos sistemas de transportes (FLETCHER, 2000) e às análises de redes (GUO e KURT, 2004) os

GIS-T utilizam uma série de metodologias, modelos de dados e análises que lhes são

particulares, e que geralmente não se encontram disponíveis num convencional software SIG

comercial. Aspectos como a análise do caminho mais curto (shortest path), routing, análises

de fluxos na rede e gestão de tráfego, análises de procura de transportes, áreas de influência

de determinado local (um equipamento público, p.e.) pela infraestrutura de transportes,

análises de acessibilidade multimodal, impacte dos sistemas de transportes, entre muitos

outros, são análises que obrigam a determinadas metodologias e procedimentos de

modelação particulares, assim como à utilização de tecnologias e ao desenvolvimento de

algoritmos específicos, que não se encontram num convencional software SIG.

Deste modo, os GIS-T aproximam-se em muitos aspectos, e por vezes incorporam mesmo

metodologias e capacidades de análise, de softwares de modelação de transportes. Da mesma

forma, os GIS-T constituem-se cada vez mais como uma instrumentos ao serviço dos


19

designados Sistemas de Transporte Inteligente (ITS- Intelligent Transportation System),

designadamente em operações de navegação em tempo real.

VONDEROHE et al. (1993) designam os GIS-T como o produto resultante da junção de

metodologias e tecnologias dos Sistemas de Informação Geográfica com os Sistemas de

Informação de Transportes (TIS- Transportation Information Systems), tecnologia de

modelação de sistemas de transportes (fig.2).

Figura 2. GIS-T: produto do cruzamento entre os SIG e os SIT (adaptado de VONDEROHE et al., 1993).

Esta inter-relação entre SIG e os Sistemas de Informação de Transportes (SIT) proporcionou

que, de ambos os lados, se verificassem alterações e aproximações. Os SIT introduziram

melhorias associadas à capacidade de armazenar e manipular dados com grande precisão

geográfica; os SIG, por seu lado, adaptaram e criaram modelos de forma a melhor

representar e analisar os sistemas de transportes e as suas particularidades. Esta aproximação

entre estes sistemas teve por base a concepção do elemento localização como a base de toda

a organização da informação.

Assim, os GIS-T podem ser definidos como a inter-conexão entre hardware, software, dados,

pessoas, organizações e procedimentos para captar, guardar, analisar e comunicar um tipo

particular de informação: os sistemas de transportes e as respectivas áreas onde estes se


20

localizam (FLETCHER, 2000). Os GIS-T referem-se, portanto, aos princípios e aplicações da

utilização de tecnologias de informação geográfica à temática de transportes (MILLER e

SHAW, 2001).


21

2.3. A PARTICIPAÇÃO DOS SIG EM TRANSPORTES

Os GIS-T estão a constituir-se cada vez mais como uma importante elemento em tarefas de

planeamento e gestão de transportes.

KHAN e ARMSTRONG (2001) referem que os GIS-T podem ser importantes ferramentas ao

serviço do planeamento e gestão dos transportes, dadas as vantagens que possibilitam ao

nível da melhoria da flexibilidade e confiança das análises. A flexibilidade das análises é

melhorada uma vez que os GIS-T asseguram análises com um nível de sofisticação que os

softwares de modelação transportes não permitem, possibilitando a modelação de sistemas

de transportes com grande quantidade (e variedade) de informação, assim como permitindo a

realização de muitas análises espaciais, aumentando assim a eficiência das análises. Por

outro lado, uma vez que permite a integração de dados espaciais com grande qualidade e

precisão, facto que melhora a representação do território, garantem uma maior confiança nas

análises.

Neste ponto abordaremos as funções SIG mais comuns e a forma de como estas funções

podem participar em acções de planeamento e gestão de transportes.

2.3.1. Funcionalidades SIG mais comuns

Muitas das vantagens da utilização dos GIS-T em transportes advêm das funcionalidades

SIG mais comuns, como a integração de dados, edição, análise espacial, as capacidades de

mapeamento, etc., assim como do facto de que a informação relativa aos sistemas de

transportes ser essencialmente espacial (GOODCHILD, 2000). Para além das capacidades

específicas que se podem encontrar em sistemas GIS-T em termos de análises de redes, a

generalidade dos SIG permite a realização de operações que poderão ser bastante vantajosas

em estudos de transportes.

Integração e gestão da informação

Os softwares SIG são poderosas ferramentas de integração de dados espaciais (raster ou

vectorial) e não espaciais. Uma vez que a globalidade da informação de transportes é

espacial e os dados utilizados são muitas vezes bastante heterogéneos (ao nível das fontes,


22

tipos de dados, escalas, sistemas de projecção, etc.), as tarefas de planeamento e gestão de

transportes beneficiam das capacidades de integração de dados em SIG.

WIGGINS et al. (2000) referem que, depois de fortes políticas de construção e dotação dos

territórios com infraestruturas de transportes, a tendência será agora de optimizar o seu

funcionamento, procurando-se, por um lado, aumentar sua eficiência, e, por outro, aumentar

as possibilidades de escolha por parte dos cidadãos. Nestas tarefas de gestão, referem os

autores, os SIG terão um papel decisivo.

Os SIG permitem reunir, de forma integrada, informação sobre as infraestruturas do sistema

de transportes (rede rodo e ferroviária, pontes, túneis, sinas de trânsito, percursos de

transportes públicos, paragens de transportes públicos, etc.), assim como informação sobre

os usos do solo, dados sócio-económicos, a localização de determinados equipamentos,

limites administrativos, entre muitos outros. Os objectos lineares são centrais em transportes,

e os SIG possibilitam a sua integração com base em diferentes sistemas de referenciação

(designadamente, sistemas de coordenadas ou em sistemas de referenciação linear).

A capacidade de integração é mesmo uma das maiores virtudes dos SIG para transportes,

possibilitando reunir num só projecto informação que normalmente de encontra dispersa por

diferentes entidades ou departamentos, assim como em diferentes programas de gestão de

infraestruturas (PETZOLD e FREUND, 1990; THILL, 2000a; GUPTA et al., 2003).

Para esta integração é importante a possibilidade que, cada vez mais, os SIG garantem de

juntarem a informação alfanumérica e geográfica em ficheiros únicos no sistema (WATERS,

1999), ou de se ligarem a poderosos Sistemas Gestores de Bases de Dados externos,

possibilitando deste modo a integração e manipulação de grandes quantidades de informação.

Na verdade, poderá mesmo assumir-se que, virtualmente, não há limite para o número de nós

e arcos de uma rede, dependendo mais das capacidades de processamento do sistema.

Os SIG permitem, além da gestão de uma grande quantidade de informação, referente às

infraestruturas do sistema, à sua utilização (fluxos por modo de transporte), e informação

auxiliar (Demografia, usos do solo, etc.), a sua rápida consulta e divulgação. A flexibilidade

e facilidade de um acesso eficiente à informação são importantes vantagens para as

organizações, tarefas em que os SIG podem ter um papel decisivo. Como salienta FLETCHER

(2000), as organizações do sector público ligadas ao planeamento de transportes são cada


23

vez mais, além de estruturas técnicas e de engenharia de transportes, também estruturas de

informação ao cidadão, aos média e ao sector privado, sobre o sistema e as condições de

circulação em cada momento, pelo que necessitam de uma estrutura de gestão de informação

integrada e eficiente.

Um exemplo de um modelo de dados integrado para gestão de dados de transportes é o GIS-

T Enterprise Data Model de DUEKER e BUTLER (DUEKER e BUTLER, 1997, 2000; BUTLER e

DUEKER, 2001). Este consiste num modelo de gestão de dados de transportes para grandes

organizações, com base na combinação de modelos de dados (base de dados orientadas ao

objecto, com o armazenamento da rede topológica vectorial e utilizando sistemas de

referenciação linear), onde combinam vários elementos referentes ao sistema de transportes.

O objectivo deste modelo é criar uma única base de dados para ser utilizada por várias

aplicações, sem a necessidade da criação de mecanismos de transferência de dados. Este

modelo possibilita a integração de grandes quantidades de dados relativos a um sistema de

transportes, incluindo elementos areais, como aeroportos ou parques de estacionamento. O

ArcGIS Transportation Model (CURTIN et al., 2001) é igualmente um modelo que engloba

uma extensa quantidade de dados do sistema de transportes, orientado para a gestão de

infraestruturas, com a inclusão de elementos móveis do sistema (veículos).

Edição

As possibilidades de edição presentes na generalidade dos softwares SIG permitem, de forma

bastante flexível e rigorosa, a integração, eliminação ou alteração de entidades geográficas.

De facto, em SIG uma rede de estradas pode ser rapidamente actualizada aquando da

construção de uma nova via, ou de operações de realinhamento, através da digitalização da

mesma. Da mesma forma, operações de verificação e correcção nos dados são

frequentemente necessárias, para que se crie uma rede conectada, necessária para análises de

fluxos, e estas operações são efectuadas, de forma eficiente, em SIG.

Manipulação, visualização e mapeamento

Os SIG permitem com bastante facilidade criar e alterar a simbologia para as diferentes

entidades de um projecto, assim como efectuar rigorosas medições aos objectos

(comprimento, área). A generalidade dos SIG já possui um catálogo de símbolos específico

para transportes, com a representação diferenciada dos vários tipos de vias (Auto-Estrada,


24

Ferrovia, Estrada Nacional, etc.), e infraestruturas e equipamentos de apoio aos sistemas de

transporte (central de camionagem, estação ferroviária, paragem de transportes públicos,

etc.). Igualmente importante é a possibilidade de ligar as entidades cartográficas a outros

documentos (fotografias, fichas, relatórios), o que pode ser de bastante útil para a

inventariação e gestão de infraestruturas de transportes.

A simples possibilidade de visualização, em simultâneo, de informação vectorial (p.e., a rede

de estradas) sobre informação raster (um ortofotomapa) pode ser de bastante importância

para um analista de transportes.

Finalmente, a criação de outputs sob a forma de mapas temáticos é outra vantagem, dado que

permite uma mais fácil transmissão da informação a diferentes públicos: a apresentação de

resultados, entre outras, sob a forma de mapas temáticos permite uma melhor compreensão e

aceitação das possíveis alterações no sistema de transportes por parte do público e dos

decisores políticos. Os SIG podem ter um importante papel em transportes, tanto pelas suas

capacidades de análise, como na forma como essas análises são interpretadas e disseminadas,

permitindo diminuir o fosso entre as análises e a comunicação (SPEAR e LAKSHMANAN, 1998;

MILLER e SHAW, 2001).

Sobreposição (Overlay)

Overlay é uma operação SIG multi-camada de sobreposição de temas (layers, camadas) de

informação. É das operações mais tradicionais dos SIG, e das primeiras a ser realizadas no

advento destas tecnologias (SPEAR e LAKSHMANEN, 1998). Pode ser realizada em modelo de

dados raster ou vectorial, onde se verifica ser de maior complexidade de processamento.

Em vectorial, há dois grandes tipos de operações de sobreposição de camadas: a

sobreposição topológica e a sobreposição de eventos de segmentação dinâmica (MILLER e

SHAW, 2001). As operações de sobreposição topológica avaliam as relações dos elementos

entre duas camadas, criando uma nova camada com a topologia de ambas, e podem ser de

tipo ponto-sobre-poligono, linha-sobre-polígono, ou polígono-sobre-polígono. Em

transportes, uma simples operação de sobrepor o tema da rede viária sobre uma carta de usos

do solo pode-nos dar informação essencial para tarefas de planeamento. No entanto, em

transportes utiliza-se com muita frequência elementos pontuais e lineares, e as sobreposições

de linha-sobre-linha, ou ponto-sobre-linha, de bastante importância nesta temática, são de


25

maior dificuldade em sistemas SIG (SPEAR e LAKSHMANEN, 1998). Assim, é necessário

utilizar a sobreposição de eventos de segmentação dinâmica (ponto-sobre-linha e linha-

sobre-linha), onde se analisa a coincidência de diferentes eventos (os atributos da rede) num

determinado eixo (route), e se apresenta essa coincidência espacial destes elementos sob a

forma gráfica (somente se apresentam os eventos onde existe sobreposição espacial) e numa

nova tabela.

Área de vizinhança (Buffer)

É uma operação SIG de uma só camada que, embora computacionalmente complexa, é

conceptualmente bastante simples: trata-se de definir o crescimento de uma zona em volta de

uma determinada entidade geográfica. Estas análises criam uma área à volta dos elementos

onde se pretende realizar a análise, de distância definida pelo utilizador, criando, deste modo,

uma nova entidade poligonal. Podem-se realizar buffers a entidades ponto (cria-se um circulo

à volta do ponto), linha (cria um polígono à volta da linha), ou áreas (cria um novo polígono

à volta da área). Os buffers de entidades lineares podem também ser realizadas somente para

um dos lados da entidade (lado esquerdo ou direito); nos buffers a entidades areais há a

possibilidade da definição do buffer para o exterior ou interior do elemento.

Esta ferramenta tem imensas funcionalidades para transportes: permite, p.e., determinar

número de população ou habitações que estão numa determinada proximidade de paragens

de transportes colectivos; definir uma área tampão à volta de um eixo de transportes (para

salvaguarda de aspectos ambientais como o ruído, p.e.); de igual forma, pode ser um

elemento importante aquando do planeamento de construção de um novo eixo de transportes,

ao definir as áreas que terão que ser utilizadas para a nova implantação, possibilitando,

através do cruzamento desta informação (sobreposição) com a carta dos usos do solo ou

informação cadastral (proprietários dos terrenos a contactar), importantes elementos de

análise e gestão.

Consulta (Query)

Os SIG integram uma ferramenta de consulta (Query) que permite inquirir a base de dados

de acordo determinados critérios. Os dados vectoriais são geralmente armazenadas em

tabelas relacionais e podem ser consultados usando linguagem SQL- Structed Query

Language.


26

Há dois tipos de queries em SIG (HEYHOOD et al., 2002): espaciais e não-espaciais. As

queries não-espaciais podem ser do género:”quantas paragens de autocarro existem?”.

Nestas, não há nenhuma análise espacial, uma vez que nem na pergunta nem na resposta se

analisam os atributos espaciais da informação, podendo ser realizadas em SIG ou

directamente em SGBD. Por outro lado, as queries espaciais referem-se às propriedades

espaciais da informação, e respondem a questões como “onde se localiza a paragem 120?”.

Esta localização é assim apresentada e mapeada.

Uma importante função destas análises é a possibilidade de combinação de condições,

através da utilização de operadores boleanos (AND, OR, NOT, XOR). Isto permite-nos,

nomeadamente, inquirir o sistema acerca dos eixos viários onde o estado de conservação está

“Mau”, e cujo volume de tráfego diário é superior a 50.000 viaturas. A capacidade de

combinar análises a partir de pesquisas espaciais com queries condicionais é outra

importante funcionalidade para transportes (WATERS, 1999).

Modelação do terreno 3D

A modelação 3 D (em formato de dados raster ou através da criação de uma rede irregular de

triângulos, um TIN) cria uma superfície onde se pode visualizar, a 3 dimensões, a morfologia

do terreno e mesmo os objectos (p.e., construções). Esta possibilidade pode ser de grande

utilidade em tarefas de planeamento e desenho de novas infraestruturas de transportes.

Usualmente, exporta-se os modelos 3D de SIG para softwares de desenho de infraestruturas,

e o modelo 3D será um suporte ao desenho e concepção dos novos eixos; posteriormente,

integra-se a informação geográfica dos eixos a criar para SIG (GUPTA et al., 2003).

Georeferenciação de endereços (Geocoding)

A georeferenciação de endereços é o processo de converter informação de moradas em

pontos que identificam determinadas localizações. Este modo de referenciação utiliza um

sistema de referenciação linear, e associa cada arco ao nome da respectiva rua.

Posteriormente procura determinar as localizações a partir de informação pontual,

normalmente números de polícia (em ruas cuja codificação dos números de polícia utiliza

uma sequencia métrica). Esta técnica permite, com razoável rigor, determinar localizações

(RODRIGUE et al., 2004) e, em transportes, é utilizável, p.e., na referenciação de acidentes

em espaço urbano com vista a uma rápida assistência pelos serviços de emergência médica.


27

2.3.2. Ferramentas SIG na modelação de transportes

Nas tarefas de planeamento há uma série de modelos conceptuais de análise, para diferentes

momentos da avaliação do sistema de transportes. Os sistemas de modelação de planeamento

de transportes urbanos (UTMPS - Urban Transportation Modeling Planning Systems)

incorporam tradicionalmente quatro grupos de modelos/fases de modelação (MILLER e

STORM, 1996; WATERS, 1999; MILLER e SHAW, 2001; BERGLUND, 2001a; RODRIGUE et al.,

2004):

Geração de viagens (Trip generation): procuram prever e analisar o número de viagens

produzidas em cada área;

Distribuição das viagens (Trip distribution): estes modelos procuram avaliar para onde se

deslocam as viagens, ou seja, estudar para que destinos acontecem as deslocações;

Escolha dos modos de transporte (Modal Split): modelos que procuram analisar a

utilização dos diferentes modos de transportes pela população, dadas as opções existentes;

Utilização da rede (Network assignment): este grupo de modelos procuram avaliar os

fluxos de tráfego nos diversos eixos de transportes, por resultado das viagens origem-

destino, ou seja, estudar por que eixos verdadeiramente se efectuam as deslocações.

A modelação UTMPS surgiu na década de 1960 e os seus princípios ainda são actualmente

largamente utilizados. Baseia-se na realização de uma série de modelos sequenciais, onde a

informação de uma fase vai ser utilizada ou confrontada com a informação do modelo

seguinte, para deste modo se atingir um equilíbrio entre eles. Utiliza dados agregados a

zonas de determinado espaço urbano (normalmente, uma cidade ou um área metropolitana)

para estimar as viagens que se produzem em cada zona e propor possíveis alterações na rede

de transportes (GOLLEDGE e STIMSON, 1997). É, portanto, uma abordagem que estuda as

grandes fases de planeamento e gestão dos transportes, desde a geração da procura, até à

utilização das infraestruturas de transporte. Nestes modelos várias metodologias de análise

espacial e modelos estatísticos podem ser utilizados9.

9 WATERS (1999) e MILLER e SHAW (2001) apresentam vários exemplos e metodologias a que podem ser usadas em cada uma das fases de modelação de transportes.


28

MCCORMACK e NYERGES (1997) sugerem a inclusão de duas fases adicionais no processo de

modelação UTMPS, uma vez que as tradicionais quatro fases ignoram a criação de

informação inicial para a definição de áreas de análise, assim como uma avaliação final das

alternativas em relação ao sistema de transportes. Deste modo, sugerem a criação de uma

fase inicial de Definição de zonas de análise (Land use zones), que consistiria no desenho de

zonas mais ou menos homogéneas com base nas suas características em termos de usos do

solo e aspectos sócio-económicas (são zonas de criação e atracção dos fluxos, também

designadas por TAZ - Traffic Analyses Zones); no final do processo, uma nova fase,

designada de Análise de alternativas (Alternative analyses), onde se avaliariam alternativas à

actual configuração do sistemas de transportes.

Os softwares de modelação de transporte são tradicionalmente as ferramentas utilizadas para

a criação e implementação destes modelos. No entanto, os SIG em geral, e os GIS-T em

particular, podem participar em determinados momentos destes processos de modelação do

sistemas de transportes, e, pelas suas características funcionais, melhorar mesmo estes

processos.

A tabela 1 apresenta as possibilidades de participação dos SIG nas diferentes fases de

modelação de um sistema de transportes (MCCORMACK e NYERGES, 1997). Nesta tabela,

apresentam-se as capacidades de utilização das funções que usualmente se podem encontrar

num software SIG, no que respeita à gestão, manipulação e análise de dados espaciais, em

tarefas de modelação de sistemas de transportes. A diferença entre estas funções SIG é ao

nível da intensidade de processamento de dados: a gestão de dados espaciais refere-se às

possibilidades de armazenamento eficiente dos dados (é a primeira forma de aceder à

informação); a manipulação dos dados diz respeito à alteração da substância ou da forma dos

dados, de maneira a torna-los de mais de acordo com determinadas análises; finalmente, a

utilizam-se funções de análise para derivar informação dos dados.

Verifica-se a existência de fases de modelação onde os SIG podem ser de bastante utilidade,

outras onde a sua participação não apresenta vantagens (em branco); finalmente, há funções

SIG que poderão ter utilidade em determinadas fases de modelação, mas esta não é tão

evidente.


29

GIS Function Model Stage

Land use zones

Trip generation

Trip distribution

Mode Choice

Network assignment

Alternative analyses

Spatial data management Spatial data description Estrutura da rede/ network structure Locational reference ? Locational cross-reference ? Spatial sorting Spatial indexing Both Spatial and Attribute Data managemant Subchema capability Database size Data definition Catalog

Spatial data manipulation Structure conversation Object conversation Coordinate conversation Spatial selective retrieval Locational classification Location simplification ? Location aggregation Location desaggregation Spatial clustering Centroid link Micro-macro hierarchy ? ? ? ? Both Spatial and Attribute Data manipulation Node link attribution Variable lengh segmentation Spatial Anilyses Functions Spatial object measurement Spatial descriptive statistics Inferential spatial statistics ? Overlay operators Network indices Routing Simulation Model structuring

Muito útil

Útil ? Possivelmente útil

Tabela 1. Utilização de funções SIG na modelação de transporte (adaptado de McCORMACK e NYERGES, 1997).


30

Pela análise da tabela 1, verifica-se que os SIG podem participar em diversos momentos do

processo de modelação de transportes. É nas fases iniciais e finais dos processos de

modelação de transportes onde as funcionalidades SIG são mais evidentes e trazem maiores

vantagens, em concreto na Definição de zonas de análise, na Utilização da rede e na

avaliação de Análises alternativas ao sistema. Estas são as fases onde o processo de

modelação utiliza com maior importância relativa informação espacial, tanto de input, como

de output. As funções de gestão de dados permitem assegurar uma incorporação de muitos

dados nas análises de criação de zonas homogéneas de transportes; o mesmo acontece nas

fases de utilização da rede e análises de alternativas. Na fase de modelação da utilização da

rede, estes sistemas permitem uma rigorosa representação da rede de transportes, o que traz

obvias vantagens em termos de maior realismo a todo o processo. A flexibilidade de

manipulação de dados em SIG é igualmente de bastante utilidade para a definição de zonas

em funções das suas características (agregação/desagregação de dados, criação de clusters

espaciais), assim como na gestão de tráfego (p.e., possibilidade de criação de centroides em

áreas para representar os dados desses polígonos e, posteriormente, os ligar às redes;

simplificação de elementos lineares para utilização de dados em diferentes níveis de detalhe;

alteração de estrutura dos dados vectorial/raster, etc.). Finalmente, as funções SIG de análise

espacial poderão ser utilizadas em todas as fases de modelação, destacando-se a fase de

Utilização da rede, onde beneficia das capacidades de análises de redes em SIG, assim como

de outras funções de análise espacial mais tradicionais (como a sobreposição de camadas de

informação).

As ferramentas de análise espacial presentes na generalidade dos SIG apresentam

importantes vantagens na modelação de transportes. No entanto, como nota MILLER (1999),

actualmente em transportes estas análises são ainda, geralmente, pouco sofisticadas, não

aproveitando todas as funcionalidades de análise espacial em SIG. Este autor defende que a

comunidade GIS-T tem situado a utilidade dos SIG muito ao nível do front end e back end

dos processos de modelação e gestão de transportes, ou seja aproveitando essencialmente as

poderosas capacidades dos SIG como sistemas de gestão de bases de dados espaciais, assim

como um sistema de apoio à decisão, dadas as grandes capacidades de mapeamento e

comunicação da informação geográfica que possuem. Este autor apresenta possíveis

utilizações de análise espacial em transportes, nomeadamente problematiza a questão das


31

unidades de área modificáveis10 (modifiable areal units) e a forma como este problema

poderá ter influência da definição das zonas de análise de tráfego.

A menor participação nas fases de modelação intermédias, em concreto, nos modelos de

geração de viagens, distribuição de viagens, e de escolha do modo de transporte advêm de

algumas limitações que os SIG ainda conhecem para aplicações específicas em transportes.

Ainda que existam bastantes desenvolvimentos a nível conceptual e de aplicações (a

segmentação dinâmica, os algoritmos, cada vez mais sofisticados e eficientes, de modelação

e análise de redes), há ainda um grande caminho a percorrer no sentido de melhor lidar com

as características únicas dos sistemas de transportes (SPEAR e LACKSHMANAN, 1998;

GOODCHILD, 2000; THILL, 2000a). Estas limitações incluem insuficiências de dotações

destes sistemas (mesmo dos GIS-T) de algoritmos para resolução de problemas específicos

de transportes, de limitações ao nível dos operadores lineares existentes (a sobreposição de

temas de dados lineares é um exemplo; MCCORMACK e NYERGES, 1997), assim como ao

nível dos modelos de dados actualmente suportados em SIG.

No que respeita aos modelos de dados, um aspecto central é a dificuldade dos SIG em

incorporar dados organizados em matrizes (GOLLEDGE, 1998). As matrizes são um elemento

crítico em transportes e os GIS-T devem ter a possibilidade de visualizar, manipular, editar, e

realizar operações e cálculos sobre as mesmas (WATERS, 1999). Entre outras fases do

processo de modelação de transportes, a análise da distribuição de viagens utiliza dados de

deslocações, com base nas suas origens e destinos. Esta informação geralmente é

armazenada e organizada em matrizes O-D, onde as colunas e as linhas representam o

mesmo conjunto de elementos/ entidades (determinados equipamentos, zonas, ou mesmo

cidades, dependendo da escala de análise). Nestas matrizes, as linhas são geralmente as

origens, e as colunas os destinos; os dados mostram os diferentes fluxos existentes entre

estes locais (tabela 2).

10 Problema de unidade de área modificável: refere-se à alteração das unidades espaciais de representação da informação. Muitos dados em SIG são de natureza contínua no espaço, mas são separados e agrupados dentro de determinados limites, criando-se separações e grupos artificiais. Por exemplo, os dados populacionais são recolhidos numa unidade não modificável (a habitação), e são apresentados em unidades de área modificáveis, como os limites administrativos ou as secções e sub-secções, que são arbitrárias do ponto de vista estatístico, podendo inferir em erro alguns os dados que apresentam (colocar dados numa determinada classe/ área, quando poderiam/ deveriam estar noutra). Mais informação ver, designadamente, OPENSHAW (1984).


32

A B C D E TD A 0 2 3 3 6 14 B 10 0 5 2 7 24 C 12 14 0 22 8 56 D 0 2 4 0 0 6 E 4 5 3 12 0 24

TO 26 23 15 39 21 248

Tabela 2. Estrutura de dados em matriz O-D.

Por seu lado, a generalidade dos SIG (no modelo de dados vectorial) utiliza tabelas

relacionais para armazenamento da informação. Nestes modelos as linhas são as entidades,

sendo os seus atributos armazenados nas colunas. Deste modo, este modelo de dados não

consegue manipular informação de matrizes.

Uma vez que as matrizes são a base de muitas análises em transportes, os GIS-T devem ter a

possibilidade de criar e editar essas matrizes. O software GIS-T TransCAD permite

seleccionar conjuntos de colunas, que podem não ser idênticas às linhas, criando matrizes

(WATERS, 1999). No entanto, muitas melhorias a este nível são ainda necessárias.

SPEAR e LAKSHMANAN (1999) apresentam três funções de manipulação de matrizes

essenciais e que os deverão ser possíveis de realizar em SIG para uma maior participação

destes sistemas na modelação UTMPS:

1. Criar e manipular matrizes O-D: os SIG devem possibilitar a organização de dados

tabulares em matriz, permitindo que matrizes O-D criadas fora dos SIG possam ser lidas.

Além disso, são necessárias capacidades de edição em SIG, permitindo aos utilizadores

alterações simples como o valor individual das células, criar ou eliminar linhas e colunas,

realizar operações de soma e subtracção entre diferentes matrizes do mesmo tamanho

(referentes à mesma área, às mesmas entidades).

2. Ligar localizações de origens e destinos numa rede: as várias localizações das origens e

destinos, sejam elementos pontuais ou areais, devem estar ligados à rede. Os SIG devem

permitir a localização das entidades de origem e destino de uma matriz e associar estas


33

entidades à rede (ligar um ponto, ou um centroide de uma área à rede respectiva). Outra

necessidade é a capacidade de associar ao nó mais próximo alguma localização que se

encontre fora da rede, ou criar um arco de conecção com a rede (access link).

3. Atribuir uma matriz O-D aos arcos da rede: necessidade dos SIG incorporarem matrizes

O-D e executarem análises de redes sobre as mesmas, como o cálculo de caminhos mínimos

e a posterior realização de análises de fluxos sobre os diversos arcos, com base nos dados de

origem e destinos.

Muito provavelmente, não existe ainda no mercado nenhum software, quer SIG quer de

modelação de transportes, que permita integrar e modelar todos os aspectos críticos das

diferentes fases de modelação de sistemas de transportes (MCCORMACK e NYERGES, 1997).

Verifica-se actualmente uma transmissão de capacidades e valências entre estes sistemas,

onde os GIS-T, progressivamente, incorporam capacidades e ferramentas para participar de

forma efectiva em todas as fases de modelação de transportes. Uma vez que estes modelos

necessitam de dados com boa qualidade e precisão, um fácil e eficiente acesso aos dados,

para a criação de modelos mais reais, os SIG terão, no futuro, um papel ainda mais

importante na modelação de transportes.


34

2.4. REPRESENTAÇÃO DE SISTEMAS DE TRANSPORTES EM SIG: MODELOS DE DADOS GIS-T

2.4.1. Os princípios teóricos: Teoria de grafos

A representação e análise de redes de transportes baseiam-se em alguns princípios da teoria

de grafos. Grafos são conjuntos de pontos que estão conectados, de forma directa ou não,

com outros pontos por intermédio de linhas (Hagget e Chorley, 1969). Não há, nos grafos,

preocupação com o comprimento das linhas, nem com a sua forma.

A teoria dos grafos pode ser definida como uma formulação matemática relativa à forma de

como as redes podem ser representadas e analisadas. Assim, a representação de uma rede

implica uma abstracção, e é realizada neste modelo a partir de um conjunto de pontos,

designados vértices, interconectados por linhas (edges). Deste modo, um Grafo (G) é um

conjunto de vértices (V) conectados por linhas (L), ou seja, G = (V, L) (Rodrigue et al. 2004).

Os vértices são pontos iniciais/ terminais ou intersecções de linhas. Em transportes, podem

representar uma localidade, uma paragem, um cruzamento de vias, ou um terminal de

transportes. As linhas (edges), por sua vez, representam as ligações entre os vértices. Em

transportes, podem representar conecções físicas (canais por onde o movimento se

desenvolve, como estradas, linhas de caminho de ferro, etc.) ou representações lógicas (no

caso do transporte aéreo ou marítimo). No primeiro caso, a rede será a representação espacial

das linhas, e estas serão o elemento central no grafo, ao passo que no segundo são os

elementos pontuais que se destacam.

Como se verifica na figura 3, a representação de uma rede de transportes num grafo realizada

por HAGGETT e CHORLEY (1969) apresenta as relações que existem entre os diferentes

vértices do grafo, através da representação e codificação dos vértices (V1 – V7) e das

ligações entre os vértices, a partir de linhas (E1, E9). Um elemento adicional apresentado é a

região (R1-R4), que representa as áreas no grafo.


35

Figura 3. Representação de uma rede de transpores (A) através de um grafo (B) (adaptado de

HAGGETT e CHORLEY, 1969).

A preocupação essencial da representação de uma rede num grafo é a consistência topológica.

Assim, todas os vértices têm que estar pelo menos ligados a uma linha, e esta define-se pelos

vértices que liga (Exemplo: E1 {V1, V3}). As linhas podem ser direccionais (movimento

num único sentido) ou não direccionais (assume-se que o movimento é permitido em ambos

os sentidos). Podem também existir sub-grafos, que são grafos desconectados do grafo

inicial.

Os grafos podem ainda ser distinguidos entre planos (planar-graph) ou não planos (non-

planar graph). Os grafos designam-se planos quando as relações acontecem sobre um único

plano, dando origem necessariamente a um vértice em todas as intersecções de dois arcos;

por sua vez, designam-se não planos quando não há a necessidade de existirem vértices em

todas as intersecções, ou seja, quando não existem vértices em pelo menos uma intersecção.

Nestes casos, assume-se que estas intersecções se dão em planos distintos, dando origem a

um grafo com uma terceira dimensão, permitindo, deste modo, movimentos sob e/ou sobre a

rede. Os sistemas de transportes são exemplos de grafos não planos sempre que existam

viadutos, túneis ou pontes (LAURINI e THOMPSON, 1992).

Todo o tipo de redes pode ser representado por um grafo. A topologia da rede (relação entre

vértices e linhas) pode ser analisada em tabelas (matrizes). Reduzindo a representação de

uma rede a um grafo topológico, torna-se fácil realizar análises acerca da forma e posteriores

comparações entre grafos. Para estas comparações há 3 elementos básicos (HAGGETT e


36

CHORLEY, 1969): a) número de sub- grafos não conectados; b) número de linhas; c) número

de vértices.

A teoria de grafos permite também análises mais complexas, como a avaliação da ordem de

um vértice (número de ligações directas que um vértice possui num grafo), e o cálculo de

uma série de índices, como o Índice Beta (mede a conectividade num grafo, pela avaliação

do número de linhas com o número de vértices), o Índice Gama (mede a conectividade de

um grafo, considerando o número total de linhas existente e o número possível), entre muitos

outros (RODRIGUE et al., 2004).

Na teoria de grafos, quando um grafo possui interacção e movimento é designado por grafo

com valor (valued graph), ou simplesmente por rede (FISCHER, 2003). A representação de

um sistema de transportes pode ser designada por uma rede, uma vez que representa o

movimento de pessoas, veículos ou mercadorias num determinado território. Neste caso, os

elementos pontuais são designados por nós (ou nodos), e os elementos lineares, que

conectam os diferentes nós de uma rede, designam-se por arcos.

2.4.2. O modelo arco-nó

A teoria dos grafos desenvolveu alguns conceitos teóricos para a representação e análise de

uma rede de transportes. No entanto, este modelo conhece muitas insuficiências em tarefas

de modelação de transportes: é necessário, para muitas análises, a representação digital da

rede e o seu armazenamento e manipulação num sistema de informação (RODRIGUE et al.,

2004).

O modelo de dados mais popular em GIS-T é o designado modelo arco-nó. Neste modelo, tal

como na teoria de grafos, existem elementos pontuais, os nós, que são ligados por elementos

lineares, os arcos. Cada um destes elementos terá uma codificação única (um identificador),

sendo que os arcos serão ainda identificados pelos nós que estão nas suas extremidades.

Assim, as infraestruturas de transporte, em concreto as redes de estradas, são constituídas por

uma série de nós, que são elementos pontuais que ocorrem nas intersecções viárias, e pelos

arcos, que representam os elementos lineares (rodovias, ferroviárias, cursos de água) pelo


37

seu eixo, e que, num sistema de transporte, funcionam como os canais por onde o

movimento da rede ocorre, podendo ser direccionais ou não.

Neste modelo, todos estes objectos geográficos (nós e arcos) são codificados e armazenados

em bases de dados pelo modelo relacional. Assim, a tabela dos nós contem obrigatoriamente

um identificador (ID); por sua vez, a tabela dos arcos terá que possuir um identificador, e a

codificação do nó de origem e do nó de destino (ID; FNode; TNode) (GOODCHILD, 1998). A

figura 4 apresenta a organização deste modelo (de notar que o sentido das setas refere-se ao

sentido de digitalização dos arcos).

Node_ID Atributos 1 … 2 … 3 … 4 … 5 … 6 …

Arc_ID FNode TNode Atributos

70 1 2 … 71 2 3 … 72 3 4 … 73 2 5 … 74 5 3 … 75 5 6 …

Figura 4. Representação básica do modelo de dados arco-nó.

Um bom exemplo deste modelo de dados foi criado pelo Bureau of the Census norte-

americano. Este organismo estatístico deu início à digitalização da rede de estradas nos anos

1960, e desenvolveu o tipo de ficheiros DIME (Dual Independent Map Encoding), que viria

a ser utilizado nos Censos de 1970 em algumas áreas piloto, e nos Censos de 1980 em mais


38

de 300 áreas metropolitanas (REIS, 2000). O modelo DIME baseia-se na representação da

rede de estradas com base em nós e arcos, sendo que em cada intersecção há a

obrigatoriedade da existência de um nó. Os objectivos deste modelo de dados foram auxiliar

nas tarefas de trabalho de campo e depois na análise dos dados estatísticos, delimitando

quarteirões habitacionais e áreas censitárias, e não propriamente objectivos relacionados com

a representação e modelação de sistemas de transportes (THILL, 2000a). Posteriormente, foi

desenvolvido para os censos de 1990 o sistema TIGER (Topologically Integrated

Geographic Encodind Referencing System). Este modelo, mais rico, incluía três tipos

principais de informação: entidades lineares (estradas, linhas de caminhas de ferro,

hidrografia, redes de distribuição, entre outras); referencias importantes, que poderiam ser

elementos pontuais (como escolas) ou poligonais (parques, cemitérios); finalmente,

entidades poligonais diversas, como os limites administrativos (REIS, 2000). Para SPEAR e

LAKSMAN (1998), o facto de este organismo ter realizado a digitalização da globalidade da

rede de estradas e de esta ter sido disponibilizada ao sector público foi um importante

aspecto para o crescimento e importância dos GIS-T.

O modelo arco-nó, apesar de ter bastante consistência topológica - permitindo, por isso, de

forma fácil, realizar análises à rede de transportes baseados na teoria de grafos -, conhece

alguns problemas na representação e modelação de transportes.

Geralmente, este modelo, na sua forma mais básica, somente modela o aspecto direccional

dos arcos (modelação de vias de sentido único ou de duplo sentido), e cria uma separação

dos sistemas de transportes, por várias sub-redes, conforme o modo de transporte. Este facto

origina problemas de conectividade da rede com as sub-redes, o que dificulta operações de

análise espacial, uma vez que os SIG funcionam num plano. Uma solução tem sido a criação

de arcos de transferência (transfer arcs), elementos que ligam as sub-redes e, num sistema de

transportes, serão a representação das alterações modais (MILLER e SHAW, 2001).

Para além disso, uma vez que existem nós em todas as intersecções, criam-se muitos

pequenos arcos, que na verdade são muitas vezes um único elemento linear (p.e., uma única

rua). Assim, este modelo obriga a tarefas de manutenção de atributos num largo número de

segmentos que na verdade são um elemento só, originando um grande crescimento da base

de dados (logo, da eficiência das tarefas de análise de redes), assim como dificulta as tarefas


39

de manutenção da correcção topológica da rede, sendo difícil a adopção de alterações e a

inclusão de novos arcos à rede (FOHL et al., 1996).

Uma importante característica deste modelo é a assunção de toda a rede como estando no

mesmo nível, ou seja, cada nível de informação (camada, layer) é visto como estando no

mesmo plano, originando deste modo, por requisitos de correcção topológica, um nó em

cada intersecção de arcos. Este tipo de modelo de redes designa-se por redes planas (planar

networks). A rede plana verifica-se essencial nos modelos onde as intersecções dos

elementos lineares servem para definir as fronteiras de uma área, como nos modelos DIME e

TIGER (SPEAR e LAKSHMANEN, 1998), mas conhecem dificuldades nas aplicações de

transportes.

O maior problema é que, no mundo real, nem sempre todas as intersecções acontecem no

mesmo plano, sendo usual existirem numa rede urbana de estradas elementos como viadutos,

pontes e túneis, ou seja, circulação efectivamente em diferentes planos. Isto coloca muitas

dificuldades em análises de redes, tanto em operações de cálculo de caminhos mínimos, uma

vez que o sistema pode permitir virar num nó, e seguir para um arco que, efectivamente, está

noutro nível: por exemplo virar numa intersecção quando se está sobre um viaduto.

GOODCHILD (2000) sugere que muitos webgis que permitem cálculos de percursos, entre

outros aspectos como o volume de tráfego ao longo do dia, não considerarem este problema,

dando, por isso, resultados erróneos aos utilizadores.

MILLER e SHAW (2001) apresentam duas soluções utilizadas em SIG para a resolução deste

tipo de problema: uma será suavizar a topologia, criando vários níveis de consistência

topológica na camada de dados aquando da sua criação, possibilitando deste modo o fim da

obrigação da criação de um nó em todas as intersecções; uma segunda solução passa por

utilizar uma metodologia de expansão dos segmentos, criando assim intersecções entre arcos,

ou seja, novos nós, somente onde estas acontecem na realidade, e o fluxo é permitido. Outras

metodologias para modelar este problema podem ser a atribuição de Z-Values, que consistem

em codificar cada arco (pelas extremidades) num determinado plano, ou a construção de

tabelas de direcção.

A representação de todo o sistema de transportes num único plano, e a verificação das

dificuldades para modelação de transportes que este facto proporciona, criou a necessidade


40

de se desenvolverem modelos de redes não planas (non planar networks) no sentido de, mais

eficientemente, se modelarem este tipo de sistemas. As redes não planas permitem que os

arcos de uma rede se possam cruzar sem serem criados nós nas intersecções, ou seja, não

existe contacto entre os segmentos nos pontos de intersecção (FISHER, 2003).

c

ba

d

A b

a

B

Figura 5. Representação de rede plana (A) e rede não plana (B) (adaptado de FISHER, 2003).

Uma rede não plana é assim uma rede constituída por uma série de nós e arcos sem o

requisito da existência de um nó em todas as intersecções. Isto permite que os atributos dos

nós aconteçam em verdadeiras intersecções, limitando a proliferação de segmentos

desnecessários e nós inexistentes. A rede torna-se igualmente mais real uma vez que não

existe a necessidade da criação artificial de nós somente para o cumprimento dos requisitos

topológicos do modelo (FOHL et al., 1996).

A conectividade é um elemento central numa rede de transportes. Se o sistema não guardar

informação acerca da forma como os elementos estão inter-conectados, não é possível

realizar análises ao movimento na rede (como o caminho mais curto, p.e.). No modelo arco-

nó tradicional, sendo os arcos o elemento básico da rede, são os nós que representam a

conectividade: os arcos que partilham os nós são conectados por esses nós. No entanto, e

uma vez que existe o problema de existirem nós que não se verificam na realidade (que

coincidem no terreno com pontes, viadutos, etc.), assim como nós reais, mas que partilham

arcos de uma só direcção, ou seja, onde pode ser impossível circular a partir de um arco para

outro, é necessário criar algumas restrições à conectividade (FOHL et al., 1996).


41

Uma importante extensão ao modelo arco-nó é a introdução de tabelas de direcção (turn

tables) permitidas por alguns softwares GIS-T. As tabelas de direcção são, basicamente,

tabelas que permitem modelar a impedância da passagem de um arco para outro. Cada nó da

rede deve ter entradas na tabela de direcção, identificando o arco de entrada e o arco de saída,

assim como informação sobre a impedância de circulação (FOHL et al., 1996). Desta forma,

para além de solucionarem o problema de cruzamentos em níveis distintos (impedindo o

contornar para determinadas via, através da atribuição de um valor negativo), permitem

igualmente modelar aspectos relacionados com a maior ou menor facilidade de virar para

determinada direcção, criando custos de atravessamento distintos. De facto, em sistemas de

circulação automóvel pela faixa direita, como o português, num cruzamento de vias,

contornar à direita é geralmente uma tarefa mais fácil e rápida do que efectuar a mesma

manobra no sentido da esquerda. Este é um aspecto importante em análises de redes quando

se pretende modelar com grande detalhe uma rede de transportes.

A figura 6 apresenta-nos a representação de uma rede de transportes, com indicação dos

sentidos de circulação, e a organização de dados numa tabela de direcções (a organização

dos dados nas tabelas dos nós e arcos desta rede foram já apresentados na figura 4). De notar,

nesta figura, que o sentido apresentado nos arcos refere-se aos sentidos de circulação, sendo

que quando não existe orientação assume-se a possibilidade de circulação em ambos os

sentidos.


42

FArc TArc Impedância70 71 1 70 73 3 71 70 1 71 72 1 71 73 2 71 74 -1 72 71 1 72 74 -1 73 70 -1 73 71 -1 73 74 2 73 75 1 74 71 2 74 72 3 74 73 -1 74 75 -1 75 73 -1 75 74 2

Figura 6. Representação do modelo arco-nó com sentidos de circulação e tabela de direcção

Esta metodologia de associar uma tabela de direcção à rede, embora funcional, conhece

problemas associados à morosidade da sua realização (e alteração), assim como ao aumento

substancial do volume de dados armazenados: numa intersecção de 4 vias, são criados 12

novas entradas na base de dados. No entanto, não é necessário associar a todas as

intersecções uma entrada na tabela de direcção: se não existir informação sobre a impedância

para uma determinada intersecção de arcos, assume-se que a impedância nesse local é zero.


43

2.4.3. Armazenamento de atributos da rede

Os GIS-T utilizam com bastante pertinência a modelação de elementos lineares para a

representação de redes de transportes e seus atributos. No formato vectorial, o modelo de

dados arco-nó é o mais vulgarmente utilizado, sendo os arcos partes da rede aos quais estão

associados determinados atributos em tabelas relacionais. Os nós são os pontos de ligação

entre os diferentes arcos, e podem igualmente armazenar atributos em tabelas relacionais,

juntamente com os dados que a topologia do modelo exige.

No entanto, este tipo de modelo é “estático”, ou seja, a rede está separada em diversos arcos

de acordo com as suas características, não conseguindo acompanhar as alterações dos seus

atributos sem a sua própria alteração. Esta rede necessita, assim, de ser constantemente

adaptada, sempre que existirem alterações dos seus atributos.

Há elementos (p.e, estado do pavimento) que são por natureza bastante dinâmicos, com

constantes alterações no tempo e no espaço, o que implica sucessivas alterações do desenho

dos arcos, partindo e/ou unindo arcos. A natureza dinâmica dos atributos de uma rede obriga

a que esta seja permanentemente editada, para assim se conseguir a homogeneidade entre

cada arco e os seus atributos (THILL, 2000a).

Para além disso, quando se pretende criar uma rede e a ela associar um número razoável de

atributos, assim como efectuar um posterior acompanhamento e gestão dos mesmos,

realizando as actualizações verificadas nos atributos, introduzindo e/ou eliminando

determinados atributos, torna-se de bastante difícil gestão. De facto, os atributos que

normalmente se associam a uma infraestrutura de transportes (estado do piso, tipo de piso,

velocidade permitida, data da última intervenção dos serviços de manutenção, carga de

tráfego, etc.) raramente coincidem num determinado local da rede, obrigando a uma

complexa e contínua subdivisão dos arcos, o que torna a tarefa de gestão da rede bastante

morosa, difícil, senão impossível de realizar (ESRI, 2003).

Umas das maiores dificuldades do modelo arco-nó é a sua dificuldade em lidar com atributos

que acorrem num determinado ponto ao longo de um arco, ou num segmento que não se

confine às fronteiras de dois nós. Neste modelo é possível associar informação que ocorra ao

longo da totalidade de um arco, mas não arbitrariamente nos arcos (GOODCHILD, 2000). Este

tipo de modelo de dados evidencia-se, deste modo, demasiado rígido para a gestão de


44

informação de natureza dinâmica associada a um sistema de transportes: os arcos são muito

estáticos e a informação a eles associada demasiado dinâmica (OZBAY e NOYAN, 2003).

As bases de dados de transportes conhecem também diversos problemas derivados do

modelo estático arco-nó: devido ao facto de que todos os atributos terem que estar guardados

no sistema, ainda que muitos deles não se alterem entre segmentos adjacentes, cria-se,

frequentemente, informação redundante, tornando as bases de dados mais pesadas (CHOU et

al., 2002).

Para ultrapassar este tipo de problemas, tem-se recorrido aos Sistemas de Referenciação

Linear e à segmentação dinâmica. Os sistemas de referenciação linear e a segmentação

dinâmica são usados para localizar elementos pontuais ou lineares sobre uma rede (HUANG e

IAN, 2002), e foram desenvolvidos expressamente para os utilizadores de SIG em transportes.

2.4.4. Os Sistemas de Referenciação Linear e a Segmentação Dinâmica

Os SIG sempre utilizaram para a localização dos elementos do espaço a sua localização

absoluta (coordenadas X, Y, por vezes também Z). Este modelo funciona correctamente na

identificação e delimitação dos objectos11. No entanto, por vezes é necessário localizar um

elemento ao longo de um elemento linear. Esta referenciação unidimensional (uma

determinada localização ao longo de uma via) encontra problemas na tradicional utilização

das duas dimensões cartesianas dos SIG (Rodrigue et al., 2004).

Os Sistemas de Referenciação Linear gerem a localização dos elementos por referência à sua

posição sobre um determinado segmento. Esta localização relativa normalmente utiliza a

distância, mas pode utilizar uma outra unidade (a percentagem, p.e). Basicamente, os SRL

substituem a tradicional localização dos elementos com base nas suas coordenadas pela

localização dos mesmos ao longo de uma via. É, de facto, mais fácil e prático identificar um

11 Apesar dos problemas de delimitação de determinados elementos de fronteiras difíceis de definir (fronteiras fuzzy), por apresentarem uma distribuição continua ao longo do território, como p.e. os tipos de solo, vegetação, etc. São as designadas entidades campo, por oposição às entidades objecto, onde a delimitação dos limites é uma tarefa fácil, como vias de comunicação e construções (HEYWOOD et al., 2002). Este é um problema alvo de muita discussão no âmbito da Ciência de Informação Geográfica mas não é nosso objectivo a sua abordagem neste trabalho;


45

acidente, p.e., ao km 12 de uma determinada via, do que dizer que esse acidente aconteceu

em “1657069.75, 1455003.25”.

Assim, nestes sistemas, faz-se uma prévia medição de cada um dos diferentes arcos da rede,

para efectuar uma posterior localização dos elementos pretendidos (também designados por

eventos) ao longo desses arcos - estas redes são designadas por routes12. Todos os eventos

que se pretendam localizar nessa rede são pois referenciados a partir da identificação dos

diferentes arcos e da distância onde acorrem.

Nos sistemas de referenciação linear há três conceitos fundamentais (ESRI, 2003):

1. Route: qualquer elemento linear que possui um único ID e um sistema de medidas;

2. Route location: descreve qualquer localização discreta ao longo de uma route, que

pode ser pontual ou linear;

3. Eventos: quando as rout locations estão armazenadas numa tabela são designadas por

eventos (rout events). Podem ser pontuais ou lineares, e, uma vez mapeados, alvo de

operações de análise espacial.

Organizada uma rede em SRL, são necessários mecanismos de segmentação, para gestão dos

atributos. Há dois grandes tipos de segmentação para SRL (MILLER E SHAW, 2001):

segmentação fixa (Fixed-lenght segmentation) e segmentação dinâmica (dynamyc

segmentation, também designada variable-lenght segmentation). A segmentação fixa

subdivide cada arco de uma rede em segmentos de tamanho uniforme, e guarda os atributos

de cada um dos segmentos. Cada atributo pode ter o seu próprio tamanho de segmento, mas

este tamanho será uniforme (fixo) em todas as localizações da rede - este aspecto impõe uma

resolução espacial para os atributos, e cria frequentemente redundância de dados (quando

existem atributos se verificam em vários segmentos de um arco). A segmentação dinâmica,

por seu lado, controla, com total flexibilidade, os atributos e as distâncias onde estes se

verificam. Os atributos podem localizar-se, deste modo, em qualquer distância ao longo de

12 Utilizam-se aqui as designações em língua inglesa adoptadas pela ESRI;


46

um arco, ou mesmo de vários arcos. É a metodologia mais utilizada para gerir SRL, e

presente na globalidade dos GIS-T.

A segmentação dinâmica pode ser definida como o processo de transformar eventos

armazenados numa tabela, em elementos (features) que podem ser visualizados e analisados

num mapa (ARTHUR, 2003). É a técnica de gerir um sistema de referenciação linear baseado

numa determinada rede, sem a representação explícita e armazenamento da geometria na

base de dados (GUO e KURT, 2004).

A metodologia da segmentação dinâmica permite segmentar uma rede em secções sem

fisicamente partir os arcos nem adicionar novos nós: tudo é gerado pela referência à sua

localização em termos de distância ao longo da route. Assim, quando se pretender localizar

um evento pontual, utiliza-se a medida onde este ocorre (p.e., km 12), e, no caso de eventos

lineares, a medida de início e fim do evento (p.e., From Distance 6, To Distance 15) e a

referencia à via (route) onde os eventos se verificam (figuras 7 e 8).

R_ID Km 34 12

Figura 7. Segmentação dinâmica: referenciação de evento pontual.

R_ID F_Dist T_Dist 34 6 15

Figura 8. Segmentação dinâmica: referenciação de evento linear.


47

Permite-se, deste modo, associar a uma rede todas os atributos desejados - pontuais e

lineares-, independentemente da sua extensão e localização (não se altera a extensão dos

arcos da rede base), e esta informação pode ser facilmente actualizada nem nunca alterar a

rede original (figura 9). A rede base somente sofrerá alterações quando surgir um novo arco

ou alguma via deixar de ser utilizada, e não quando os atributos dos arcos sofrerem

alterações.

Figura 9. Segmentação dinâmica: exemplo de atributos de uma rede.

A segmentação dinâmica não armazena directamente a geometria dos eventos nas tabelas,

mas tão-somente a sua posição em relação à route. Deste modo, é possível alterar,

acrescentar, eliminar eventos sem que a rede base sofra qualquer alteração- e este é um

aspecto fundamental e uma das grandes vantagens desta metodologia.

Como a geometria dos eventos não está guardada na base de dados, ou seja, os dados estão

guardados numa tabela e não numa feature class, e a sua localização está somente

referenciada em relação à route, a segmentação dinâmica cria eventos dinâmicos, gerados

somente quando necessários (CADKIN, 2002).

Os eventos de segmentação dinâmica podem ser alvo das operações de análise espacial

tradicionais em SIG, como a criação de buffers, a sobreposição de camadas, etc. Nestas

operações, aliás, garantem analises suplementares, como operações de sobreposição ponto-

sobre-linha e linha-sobre-linha.


48

O valor das distâncias das routes é independente do sistema de coordenadas da informação

de base, o que permite, se necessário, trabalhar com a unidade metros ainda que os dados

originais possam estar armazenados em milhas (ESRI, 2001)

GUO e KURT (2004) enumeram duas grandes categorias funcionais necessárias na

segmentação dinâmica:

1. Preparação da informação linear: necessidade de poder gerir a construção e manutenção

de redes transversais;

2. Mapeamento e análise de informação linear: necessita de possuir três funções criticas:

a) Localização de segmentos: é o processo onde a geometria dos eventos é derivada e

mapeada;

b) Operações de análise e overlay sobre segmentos da rede: é a capacidade da

combinação de dois ou mais eventos com base na sua característica comum - a

localização;

c) Capacidades de manutenção de segmentos: assegura a consistência dos segmentos

quando os dados são actualizados.

A segmentação dinâmica, pelas vantagens que introduz nos processos de modelação de redes,

é uma metodologia recorrente em trabalhos GIS-T, e tem sido largamente utilizada em

projectos associados à de gestão de infraestruturas de transporte (CHOU et al., 2002).

Alguns autores, no entanto, consideram que se tem ignorado a dimensão temporal (GO e

KURT, 2004; YU e SHAW, 2004; HUANG e YAO, 2003), e metodologias de segmentação

dinâmica temporal (temporal dynamic segmentation) começam a ser desenvolvidas. SHAW

(2003) desenvolve metodologias para introduzir a dimensão temporal à segmentação

dinâmica e apresenta um modelo histórico espacio-temporal para avaliar as alterações no

volume de tráfego em diferentes anos; apresenta um modelo para integrar dados de viagens

diárias com dados espacio-temporais; utiliza medições de tempo para a definição das routes

(e não as distâncias). QUIROGA e BULLOCK (1999) apresentam uma metodologia de criação

de uma rede com medições de tempo atravessamento reais ao longo dos arcos, através de


49

medições de GPS e o seu relacionamento com o momento preciso onde ocorrem ao longo da

rede.

2.4.5. Notas sobre a representação de sistemas de transportes em SIG

Ainda que se estejam a introduzir bastantes alterações no modelo tradicional arco-nó,

designadamente a introdução de tabelas de direcção e, especialmente, de sistemas de

referenciação linear e a segmentação dinâmica, com vista a satisfazer problemas concretos

de modelação de sistemas de transportes, os progressos a este nível ainda são escassos, e será

necessário o desenvolvimento de modelos de dados mais eficientes e sofisticados para que os

GIS-T possam desenvolver as suas capacidades de análise e representação, assim como

receber benefícios das novas tecnologias e de novos sistemas de navegação que estão a ser

desenvolvidos. Tal como o desenvolvimento da segmentação dinâmica veio responder a

solicitações específicas da comunidade GIS-T, novas melhorias a este nível serão necessárias

no futuro.

Ao nível da representação, o modelo de dados arco-nó alterou a forma tradicional como se

entendem as vias, designadamente ao partir uma única rua em tantos segmentos quantas

intersecções essa via conhece. Isto origina também um problema de redundância nos dados,

pela necessidade de repetir o nome dos atributos pelos diferentes segmentos. Da mesma

forma, conhece ainda algumas dificuldades na definição de intersecções, como nos casos de

intersecções com vias que, efectivamente, não são estradas. Para além disso, o modelo arco-

nó conhece dificuldades em representar os veículos fora da rede: ora, em muitas situações,

estes podem estar em espaços como parques de estacionamento, assim como em propriedade

privada (GOODCHILD, 2000).

Apesar da segmentação dinâmica ter resolvido problemas como o das relações um-para-

muitos, assim como o problema de representar elementos que ocorrem ao longo dos arcos, é

ainda um problema compatibilizar a existência, em simultâneo, de informação com

referência geográfica com a informação em sistemas de referenciação linear. Para além disso,

não existem ainda normas nem standards de dados ao nível do critério a utilizar na

referenciarão linear, dificultando isto a partilha de informação entre diferentes organizações

(GOODCHILD, 2000). Sistemas de interoperabilidade dos dados, mais do que de integração,


50

que permitam modelar conjuntamente diferentes modelos de dados, geográficos ou lineares,

é a tendência futura em GIS-T (FLECTHER, 2000).

Para uma efectiva e eficiente participação dos GIS-T nos Sistemas Inteligentes de

Transportes (ITS- Intelligent Transportation Systems), designadamente em tarefas de

navegação, são igualmente necessárias melhorias ao nível dos modelos de dados. FLETCHER

(2000) admite que os ITS tenderão a ser suportados pelos GIS-T e que futuras aplicações

irão no sentido da avaliação dinâmica da performance do sistema, assim como da localização.

Ainda que alterações ao modelo arco-nó tradicional, como a tabela de direcções, permitam

modelar aspectos dinâmicos ligados associados à infraestrutura, como ruas temporariamente

fechadas ao tráfego, as tarefas de navegação exigem e incorporam cada vez mais aspectos

como a representação, em tempo real, dos objectos em movimento (GOODCHILD, 2000). De

facto, as possibilidades que as inovações tecnológicas permitem, e a relativo baixo preço, de

acompanhar e transmitir informação sobre o movimento dos objectos na rede são cada vez

mais alargadas, quer sejam através de sensores de leitura do número de veículos numa via,

quer ao nível da utilização de sistemas de posicionamento global (GPS) nas viaturas. O

proveito deste verdadeiro “mundo novo” de dados proporcionado pelas novas tecnologias

apresenta-se como um grande desafio para os GIS-T (FLETCHER, 2000).

A navegação em tempo real baseia-se na escolha dos melhores percursos e a alteração de

rotas em função da informação, e os modelos de dados não conseguem eficientemente

modelar esta informação. Por conseguinte, a navegação pode precisar de mais de um modo

transporte, ou seja, de uma perspectiva integrada de todo o sistema, e não separada por sub-

redes.

A perspectiva da representação da rede com base no eixo de via pode ser igualmente má em

tarefas de navegação, uma vez que sofre de falta de precisão geométrica (só é atendida uma

dimensão: o comprimento). Numa área urbana, ou numa importante via como uma auto-

estrada, com muitas faixas de rodagem em cada sentido, é muitas vezes, necessário antecipar

mudança de direcção, para colocar o veículo na faixa correcta - neste caso, o modelo de

representação do eixo de via falha (GOODCHILD, 2000). Acresce a isto o facto de que o eixo

de via contém sempre alguns elementos de dúvida e erro, como na delimitação exacta dos

eixos nas intersecções (NORONHA e GOODCHILD, 2000).


51

Propostas para a representação das vias com a integração dos seus limites, conquistando

assim uma maior precisão, estão a ser desenvolvidas (FOHL et al., 1996; GOODCHILD, 1998).

WIGGINS et al. (2000) questionam igualmente a utilização de eixo de via como elemento

central para a representação e modelação de redes de transportes. Aspectos como a largura

da via (deverá ser representada ou existir somente como um atributo?) são questionadas, e

eventuais novas formas de representação são levantadas, como a possibilidade de

representação da rede através de um eixo de via para cada direcção.

Apesar de todas as limitações, o modelo arco-nó é o mais correntemente utilizado (e

suportado pela generalidade dos softwares GIS-T) e o responsável pelo conceito de topologia,

mítico em SIG (GOODCHILD, 2000).


52

2.5. ANÁLISES DE REDES

As análises de redes em formato vectorial são das operações mais emblemáticas no âmbito

dos GIS-T. Basicamente, pode-se definir as análises de redes como operações de simulação,

em ambiente computacional, do comportamento dos sistemas de transporte, através da

representação da rede e dos movimentos que se operam sobre a mesma. Estas simulações são

muito úteis em planeamento de transportes, quer para aferir do comportamento do sistema

num determinado momento, quer para simular as alterações que se poderão verificar com a

introdução de alterações no sistema, como a construção de uma nova via. GUTIÉRREZ e

URBANO (1996) e GUTIÉRREZ et al. (1996) apresentam simulações da acessibilidade que o

espaço da União Europeia conhecerá depois da conclusão de, respectivamente, o plano da

rede de estradas trans-europeia e o plano da rede de comboio de alta velocidade, e mostram

as alterações de acessibilidade entretanto já conseguidas com a da implementação destes

planos.

As análises de redes podem ser realizadas em modelos de dados vectorial ou raster, sendo

que, na modelação de transportes, o modelo vectorial é geralmente o mais utilizado. Neste

ponto apresentamos com mais detalhe a modelação de redes em vectorial, e, no final,

fazemos uma abordagem à modelação de redes em raster, assim como as vantagens e

desvantagens de cada modelo em tarefas de modelação de transportes.

2.5.1. A conectividade da rede

Para a realização de análises de redes, no modelo de dados vectorial, o elemento base

essencial é a conectividade da rede (topologia). Como vimos no ponto anterior

(Representação de sistemas de transportes em SIG: modelos de dados GIS-T), a

representação, em formato vectorial, de um sistema de transportes obedece a uma

representação que respeita alguns dos princípios matemáticos da teoria de grafos. Um grafo

que contemple valores (atributos) é designado como valued graph ou, simplesmente, rede

(FISHER, 2003). Deste modo, uma rede pode ser definida como um conjunto de elementos

interconectados entre si, através dos quais é possível simular o movimento de acordo com

determinadas condições pré-definidas. Esta rede é composta por arcos (elementos lineares

que constituem a rede, e que podem ser a representação física do eixo das infraestruturas


53

lineares de transportes, ou a representação lógica de ligações) e nós (são os elementos

pontuais da rede, interconectados entre si pelos arcos).

A teoria dos grafos baseia-se nas características topológicas (na conectividade) dos membros

de um conjunto. Os nós (vértices) representam os membros do conjunto, os arcos (linhas) as

suas conecções. Assim, uma rede topologicamente correcta obriga a que todos os nós

estejam conectados entre si por pelo menos uma ligação, ou seja, designa-se que uma rede

está conectada quando para todos os nós existir pelo menos um caminho (MILLER e SHAW,

2001).

Numa representação digital de uma rede, a topologia deve encontrar-se implícita (ou seja,

existir de facto ligação entre os diversos elementos) e explícita (existir informação sobre esta

conecção nas tabelas relacionais). Embora esta informação nas tabelas seja em muitos

sistemas criada de forma automática, é geralmente necessário, por parte do utilizador, um

trabalho de correcção de forma a instruir o sistema para que se represente e modele a rede

com atenção aos constrangimentos à circulação verificados na realidade - por exemplo,

modelar vias de sentido único, criar tabelas de direcção, etc. São os problemas de

conectividade, de carácter implícito e/ou explicito, que impedem a aplicação de algoritmos

de redes sobre os eventos lineares da segmentação dinâmica.

Os sistemas GIS-T geralmente operam sobre modelos de dados que obrigam à existência de

um nó em todas as intersecções (redes planas), ou com modelos onde existe uma suavização

desta contingência, não obrigando à criação de um nó em todas as intersecções (redes não

planas), como o modelo de dados Geometric network da ESRI (CURTIN et al., 2001).

2.5.2. A modelação do movimento sobre a rede

As análises de redes expandem a teoria de grafos para explicitamente modelar o fluxo e

movimento. Assim, os nós são os pontos onde o fluxo se inicia, termina, ou onde se cria um

atrito à circulação do fluxo. Os arcos são os canais por onde o fluxo se movimenta (MILLER

e SHAW, 2001).

Cumpridos todos os requisitos topológicos de representação do sistema de transportes, a

simulação do movimento é realizada com base na impedância da rede. A impedância pode


54

ser definida como a maior ou menor dificuldade em atravessar um determinado arco ou nó,

ou seja, é a resistência ao movimento, o custo de atravessamento. Os valores de impedância

podem ser associados aos arcos e nós como um campo da tabela de atributos da base de

dados, e ser expressos com base em diversos critérios, como a distância total percorrida, o

tempo dispendido, o custo em termos de combustível, etc. Dependendo dos objectivos da

análise, fará mais sentido utilizar um ou outro critério: por exemplo, se quisermos modelar a

circulação pedonal, é mais correcto a utilização de valores de distância; se, por outro lado, o

objectivo for a modelação da circulação automóvel, poderá ser mais correcto representar a

impedância em termos de tempo. Pode, de igual modo, ser vantajoso modelar um sistema de

transportes com base num conjunto de variáveis para o cálculo do custo de impedância:

muitas vezes o caminho mais “curto” entre dois pontos é distinto, de acordo com a variável

utilizada.

Na modelação de um sistema de transportes, e no sentido da garantir análises, tanto quanto

possível, eficientes e próximas da realidade, pode-se atribuir valores de impedância aos arcos

e aos nós da rede. No entanto, deve sempre atender-se ao nível de detalhe das análises que se

pretendem efectuar: a modelação de uma rede de estradas numa determinada área urbana

deve incorporar características e rigor distintos de uma análise a nível regional e nacional.

Ao nível dos arcos, a impedância descreve o custo de atravessamento de um arco, de uma

extremidade à outra. Está assim directamente associado ao tamanho dos diferentes arcos da

rede, e pode ser calculada com base em diversos critérios. Esta impedância pode ter

características direccionais, possuindo valores distintos em termos de custo de

atravessamento para cada sentido do arco, ou mesmo impedindo a circulação num

determinado sentido. Esta possibilidade é bastante útil para a modelação ora de vias de

sentido único, ora de vias onde a facilidade de circulação se evidencia distinta para os

respectivos sentidos, ao longo do dia ou num determinado período. Nas análises de grande

detalhe, a modelação da impedância direccional é bastante útil, e é a única que pode garantir

resultados próximos da realidade.

Por seu lado, a impedância sobre os nós pretende representar a maior ou menor dificuldade

de atravessamento dos nós da rede, geralmente as mudanças de direcção, ou outros

elementos que podem representar atrasos na circulação, como a modelação de tempos

médios de espera nos sinais luminosos de tráfego. A impedância sobre os nós é em alguns


55

sistemas GIS-T armazenado e gerido sob forma de tabelas de direcção (turn tables), que

podem ser binárias (permitido/ não permitido a circulação num determinado sentido) ou

medidas cardinais (representando o tempo de espera numa intersecção) (THILL, 2000a).

Devido à circulação automóvel pela faixa direita definida pela legislação portuguesa, num

cruzamento de vias, virar à esquerda é geralmente uma operação mais morosa do que a

mesma manobra no sentido da direita. É possível, portanto, a partir da impedância sobre os

nós, modelar estas diferenças de facilidade de mudança de direcção. Outra possibilidade da

impedância sobre os nós é na modelação de um sistema de transportes multi-modal: neste

caso, é possível criar uma determinada impedância em cada alteração de modo de transporte,

para deste modo reflectir o tempo médio gasto, p.e., numa transferência modal de um

passageiro entre um transporte rodoviário e o transporte ferroviário (GUTIÉRREZ, 2001).

2.5.3. Principais tipos de análises

Na base dos softwares GIS-T estão procedimentos e capacidades de análise específicos para

problemas de modelação e análises de redes em formato vectorial. É este, aliás, o principal

elemento de distinção dos softwares GIS-T em relação aos restantes softwares SIG.

As funcionalidades das análises de redes mais usuais, e suportadas em algoritmos específicos

presentes na generalidade dos GIS-T, são o cálculo dos caminhos mínimos.

Analise dos caminhos mínimos

São os algoritmos base para o modelo de dados arco-nó e suportam diversas análises em

GIS-T. Basicamente, procuram encontrar, numa rede, o caminho mais curto entre uma

determinada origem e um determinado destino. Nestas análises, pode-se seleccionar o tipo de

impedância que se pretende utilizar para calcular o custo de atravessamento (distância,

tempo, etc.), e associar este custo ao atravessamento de arcos e nós. O sistema vai, assim,

calcular o caminho mais curto, que será aquele que corresponder a um custo mais baixo de

ligação entre os pontos pré definidos, de acordo com o critério de impedância estabelecido.

Há vários tipos de caminhos mínimos, de acordo com o número de origens e destinos

definidos: um-para-um; um-para-vários; um-para-todos; todos-para-um; todos-para-todos.

No entanto, geralmente não se encontram todas estas possibilidades nos softwares GIS-T,


56

obrigando os utilizadores a criarem as suas próprias ferramentas de análise a partir das

existentes.

Traveling Salesman Problem

Análises onde se procura o padrão ideal para uma viagem para uma série de destinos, com

um determinado ponto de inicio e chegada (geralmente o mesmo).

Nestas análises, definem-se pontos de paragem intermédios entre os pontos de origem e

destino, e, se desejável, pode-se também estabelecer uma ordem de visita a cada um destes

pontos intermédios. Esta funcionalidade GIS-T é bastante utilizada por empresas de logística,

em sistemas de entregas / recolhas, onde, geralmente, se define como ponto de saída o local

onde o veículo se encontra, os pontos intermédios (locais onde deve o veículo deve passar

para efectuar recolhas/ entregas), e o ponto final, local de recolha do veículo.

Analises de áreas de influência

A análise das áreas de influência de um determinado ponto (um equipamento público, p.e.)

pode ser realizada com base em funções de área de vizinhança (Buffer). No entanto, esta

análise ignora a infraestrutura de transportes, e entende o espaço como sendo isotrópico, o

que na verdade muito raras vezes se verifica. Assim, é mais correcto analisar as áreas de

influência de um determinado ponto com base da rede de transportes, realizando assim

medições ao longo da rede. Estas medições baseiam-me na impedância e, neste caso, se

calcularmos este valor com base na velocidade de circulação automóvel (o valor de

referência pode ser a velocidade máxima permitida em cada um dos diferentes arcos da rede)

poderemos chegar à conclusão que as áreas juntas às vias mais rápidas localizam-se, em

termos de tempo, mais próximas do ponto de referência, ainda que possam estar, em termos

de distância real percorrida, mais afastadas. Assim, o resultado cartográfico destas análises

pode apresentar um mapa de isócronas (distâncias-tempo) onde as áreas servidas por

infraestruturas de transporte mais rápidas surgem mais próximas (as isócronas alargam-se no

sentido das vias mais rápidas) do que as restantes áreas, independentemente da distância real.

Estas análises podem ser realizadas a partir ou no sentido de um determinado ponto, e os

resultados poderão ser distintos se existirem vias de sentido único, ou vias onde a facilidade

de circulação é distinta para cada um dos sentidos.


57

Localizações óptimas

Nestas análises, procura-se encontrar a localização óptima de um determinado serviço,

atendendo à facilidade que o mesmo conhecerá para, a partir de rede de transportes, fazer

uma boa cobertura do território e permitir a provisão de um serviço para o maior número de

pessoas.

Dado que a procura (os utilizadores potenciais) existe num determinado número de lugares e

estes encontram-se geralmente dispersos, por uma questão de custos (ganhos em termos de

economias de escala) o serviço deve ser garantido por um número (o mínimo possível) de

lugares (que serão, assim, pontos centrais em relação à rede) e servir o máximo de

utilizadores.

Há dois aspectos essenciais a resolver no problema de localizações óptimas:

a) Localização (Location): Onde localizar os serviços? (por vezes também, quantos e de

que dimensão);

b) Distribuição (Allocation): Que áreas de procura devem ser servidos de cada ponto de

provisão dos serviços (definição de service areas).

Por vezes o número de pontos de provisão de serviços é conhecido à priori (p.e, quando se

pretende implantar 3 equipamentos desportivos numa determinada região e se procura a

melhor localização para cada um deles), noutras este número é também um aspecto do

problema a resolver, tentando-se encontrar o número e localização ideais. Aqui, entram

também aspectos relacionados com os objectivos que orientam uma determinada

organização, uma vez que ao sector público importa determinar uma localização onde a

equidade seja garantida, ou seja, de forma a minimizar o máximo custo de viagem de algum

utilizador mais periférico para esse equipamento (minimizar a distância máxima possível), e,

no caso do sector privado, o objectivo será a maximização da eficiência, escolhendo uma

localização mais “próxima” do máximo de potenciais utilizadores.

Algumas utilizações deste tipo de problemas de localização incluem aplicações ao comércio

(escolha do melhor local para a implantação de lojas a retalho e armazéns de forma a que

sirvam um maior número de, respectivamente, consumidores e lojas), a localização de

serviços de emergência (tentativa de localização dos serviços de bombeiros e de emergência


58

médica de forma a que consigam dar uma rápida resposta a todas as solicitações), a

localização de equipamentos de serviços sociais públicos (onde localizar escolas, hospitais

de forma a garantir uma cobertura que respeite a máxima equidade para toda a população?) e

a localização de equipamentos de lazer (onde localizar piscinas, polidesportivos de forma a

que sejam facilmente acessíveis pela população?).

2.5.4. Análises de acessibilidade

O conceito de acessibilidade, embora muitas vezes um pouco ambíguo, é fundamental em

transportes. Geralmente, este conceito está associado à maior ou menos facilidade de aceder

a determinadas actividades, desde um dado ponto no território, e utilizando um modo

particular de transportes (MORRIS et al., 1978, in GUTIÉRREZ e GOMEZ, 1999). WEIBULL

(1980, in MILLER, 1999) define acessibilidade como sendo uma medida da liberdade para

participar em actividades num determinado ambiente. Estes conceitos de acessibilidade

associam-na pois à maior ou menor facilidade de aceder a determinados actividades (seja a

actividade de trabalho, lazer, etc.) desde um determinado local, com base no sistema de

transportes. Refere-se, portanto, à possibilidade de satisfação de necessidades pela

possibilidade de deslocação no território. De forma mais simples, RODRIGUE et al. (2004)

define acessibilidade como sendo a capacidade de uma determinada localização ser acedida

(ou poder aceder) desde outra localização. Esta abordagem elege a facilidade de deslocação

no território, independentemente dos elementos que estão na sua origem, como elemento

central da acessibilidade. HARRIS (2001) acrescenta que o conceito de acessibilidade deve

ser usado sempre por referência de um local em relação a outro, ou seja, mede a situação de

uma determinada localização num determinada contexto (em relação a uma região, p.e.), e

não é uma qualidade intrínseca de um local; não se deve, portanto, designar que um local

tem boa acessibilidade se não referirmos em relação a quê.

Em comum a estas perspectivas está a assunção de que a acessibilidade se relaciona com a

aferição da capacidade de mobilidade no território, entre diferentes pontos - como tal, o

sistema de transportes é intrínseco a este conceito, uma vez que é através das possibilidades

que este garante que se determina a maior ou menor facilidade de deslocação. O sistema de

transportes é, assim, um elemento determinante para o conceito e determinação da


59

acessibilidade. A acessibilidade é, também, entendida como um importante aspecto para a

competitividade e desenvolvimento regional, e um elemento central a integrar nas políticas

de ordenamento do território (JULIÃO, 1996, 1998, 1999, 2001; VICKERMAN et al., 1999).

Uma vez que o território não é homogéneo, vão existir diferentes níveis de acessibilidade,

dado que a facilidade de deslocação é distinta. RODRIGUE et al. (2004) apresenta dois

elementos chave: a) Localização: refere-se à posição dos diferentes locais em relação à

infraestrutura de transportes; b) Distância: é derivada da conectividade entre dois locais. A

conectividade só existe quando há ligação entre dois locais pela infraestrutura de transportes.

Assim, a distância refere-se à fricção do espaço, ao custo de atravessamento, e pode ser

expressa sob uma diversidade de critérios como a distância percorrida, o tempo gasto, ou

outro custo.

Pese embora a importância da acessibilidade em transportes, esta é ainda negligenciada em

alguns estudos (MILLER, 1999; WU e MILLER, 2001). A maioria das abordagens aos sistemas

de transportes enfatiza a procura de transportes (os geradores de transportes), assim como as

previsíveis respostas dos utilizadores do sistema de transporte; ou seja, as necessidades de

transportes e as escolhas da população em relação a um determinado sistema. Estes métodos

baseiam-se pois na forma como e onde a mobilidade se desenvolve num determinado sistema.

O conceito de acessibilidade é uma aproximação alternativa no âmbito dos transportes, uma

vez que dá maior importância à aferição acerca do potencial de deslocações das pessoas,

tendo em conta a performance de um determinado sistemas de transportes (WU e MILLER,

2001). Mais do que explicar ou prever as opções de transporte pela população, a

acessibilidade permite averiguar acerca das possibilidades de deslocação, assim como

antever alterações nestas possibilidades resultantes de alterações no sistema. A acessibilidade

é ainda um importante elemento para aferição da eficiência de um sistema de transportes

num determinado momento, evidenciando as diferenças existentes dentro desse sistema

(definição das áreas mais e menos favorecidas pelo sistema).

Os SIG, em concreto as aplicações GIS-T, pelas possibilidades de análises de redes que

permitem, designadamente o cálculo dos caminhos mínimos, podem ser uma poderosa

ferramenta de aferição rigorosa da acessibilidade de um sistema de transportes. A sua

utilização garante medições com respeito às localizações exactas dos pontos de referência, a

representação rigorosa da rede de transportes e distâncias, e a possibilidade de designar o


60

critério a utilizar para medir a acessibilidade (p.e., com base no cálculo do custo-tempo). Os

GIS-T permitem, portanto, medições de acessibilidade rigorosas, baseadas na estrutura de

transportes real; a possibilidade de criação de outputs em forma de mapas de isolinhas de

custo, e não somente no cálculo de calores alfanuméricos, é igualmente uma importante

vantagem. Finalmente, estes sistemas possibilitam a integração, em vários momentos das

análises, de diversa informação georreferenciada (dados demográficos, económicos, etc.) que

podem ser importantes no cálculo de acessibilidade (MILLER, 1999), facto que constitui

outro importante aspecto.

2.5.4.1. Aproximações à medição da acessibilidade

A acessibilidade pode ser um bom indicador para o planeamento e gestão da eficiência de

um sistema de transportes. O grande objectivo do seu cálculo é tentar a aproximação, tanto

quanto possível, ao mundo real, a um determinado sistema de transportes, numa dada área.

Assim, a utilização dos SIG, pela possibilidade de análise e manipulação de informação

geográfica, podem ser uma importante metodologia.

Diferentes índices de acessibilidade evidenciam distintas aproximações ao conceito de

acessibilidade, e o sucesso da sua utilização vai depender da definição do(s) índice(s) de

acessibilidade a utilizar, que se deve orientar pelos objectivos do estudo. A maioria dos

índices combina o custo de deslocação para um determinado local, com o nível de

atractividade de diferentes destinos num único indicador (GUTIÉRREZ, 2001).

Para as distintas aproximações à acessibilidade, HANDY e NEIMEIER (1997) referem quatro

aspectos centrais, que estão interrelacionados, e a que se deve ter em conta aquando da

escolha de uma abordagem à acessibilidade. Estes aspectos são:

1. Grau e tipo de desagregação: ao nível do grau e tipo de desagregação, distinguem-se a

desagregação espacial (agrupamento dos indivíduos e habitações por áreas de análise, sejam

regiões, municípios, ou outra divisão), a desagregação sócio-económica (refere-se ao estudo

separado de diferentes segmentos da população, p.e, por género, classes etárias, níveis

profissionais, escalões de rendimento, etc.), e a desagregação pelos objectivos das viagens

(distinção entre deslocações com objectivos de trabalho, lazer, etc.).


61

2. Definição das origens e destinos: a maioria dos índices baseia-se na aferição da

acessibilidade em termos das deslocações casa-trabalho. Estas abordagens são incapazes de

analisar as viagens de múltiplos objectivos, e muitas vezes não consideram aspectos como as

oportunidades existentes e as necessidades reais da população. Cada vez mais se evidencia

uma complexidade das deslocações, e esta complexidade deve, tanto quanto possível, ser

modelada na aferição da acessibilidade (MILLER, 2005a)

3. Medição da impedância: a impedância é um aspecto central para a acessibilidade, uma vez

que é a medida do custo de deslocação. Geralmente são utilizados valores de distância real

ou distância tempo, mas outros variáveis podem ser utilizadas para o cálculo da impedância.

Um elemento importante neste aspecto é a definição do cálculo da impedância para um

modo de transporte, ou incorporar análises com as diversas opções existentes.

4. Medição da atractividade: a atractividade está relacionada com a existência de

oportunidades, e é geralmente estimada em termos físicos (dimensão do aglomerado) ou

sócio-económico (volume de emprego, p.e.). Aspectos mais subjectivos podem igualmente

ser utilizados, tais como a qualidade e preço dos produtos e serviços, embora estes sejam de

mais difícil quantificação.

RODRIGUE et al. (2004) divide as diversas metodologias e índices de cálculo de

acessibilidade em dois grandes grupos: o cálculo da acessibilidade geográfica e o cálculo da

acessibilidade potencial. A acessibilidade geográfica considera a acessibilidade de um local

como a soma (muitas vezes apresentam-se os valores médios) das distâncias para os outros

locais (quanto maior o índice, menor a acessibilidade). Ou seja, não há qualquer

representação e qualificação do espaço que abriga o sistema de transportes, mas tão-somente

se aborda a eficiência do mesmo. Por seu lado, o cálculo da acessibilidade potencial é mais

complexo, uma vez que inclui simultaneamente o conceito de distância ponderado pelos

atributos dos lugares. Considera-se que os lugares podem ser mais ou menos importantes

num determinado espaço (em termos de população, emprego, actividades económicas, etc.),

e isto vai afectar a acessibilidade dos lugares. Este conceito tem uma relação próxima com os

primeiros modelos gravitacionais baseados nas teorias da Física desenvolvidas por Newton

(HARRIS, 2001), onde se calcula a massa de determinados locais (de acordo com

determinados indicadores, como a população, o emprego, o PIB per capita, entre outros) e

que defende que há uma relação positiva em termos de atracção e massa, ou seja, o nível de


62

atracção de um local (a quantidade de população que recorre a um determinado local) será

tanto maior quanto maior for a sua dimensão.

No que respeita ao nível de agregação/ desagregação dos dados utilizados, podem-se ainda

distinguir dois tipos de abordagens à acessibilidade (MAKRÍ e FOLKESSON, 1999; BERGLUND,

2001b; MILLER, 2005a): índices de acessibilidade local e índices de acessibilidade individual.

Os índices de acessibilidade local são os mais utilizados e medem a acessibilidade entre

pontos (ou áreas) de um território, apresentando estes como elementos homogéneos

(agregados), ou seja, numa determinada área a acessibilidade é idêntica para toda a

população ou empresas. São designados índices de acessibilidade local uma vez que dão

maior ênfase aos locais chave das pessoas (como a acessibilidade casa-trabalho) do que às

pessoas (MILLER, 2005a). As medições de acessibilidade local, apesar de muitas vezes

apresentarem análises desagregadas (relativamente ao género, características sócio-

economicas, etc.), utilizam sempre valores médios de grupos de indivíduos (BERGLUND,

2001b).

Por seu lado, os índices de acessibilidade individual baseiam-se na estimação da

acessibilidade para cada um dos indivíduos, procurando evidenciar os distintos

comportamentos, em termos de necessidades particulares de mobilidade, dos indivíduos, e

avaliando, entre outros aspectos, as distintas possibilidades económicas.

Deste modo, os índices de acessibilidade individuais apresentam algumas vantagens em

relação aos índices locais (MAKRÍ e FOLKESSON, 1999): 1) baseiam-se na aferição da

acessibilidade dos indivíduos, e não assumem a acessibilidade idêntica dentro de uma

determinada área; 2) consideram o facto de que muitas viagens que contribuem para a

acessibilidade individual são feitas num contexto de um desdobramento sequencial nas

actividades diárias das pessoas; 3) consideram os constrangimentos espacio-temporais, ou

seja, analisam o facto de que muitas oportunidades que se apresentam aos indivíduos, em

termos de acesso a produtos e serviços, não podem efectivamente ser utilizadas, por

impossibilidade (espacio-temporal) de aceder a todas as oportunidades.


63

A avaliação da acessibilidade individual assenta em muitos aspectos nos princípios teóricos

da acessibilidade espacio-temporal13, que, basicamente, evidencia que a dimensão tempo

nunca pode ser separada da dimensão espaço quando se pretende analisar a acessibilidade

dos indivíduos às actividades.

A utilização das medidas de acessibilidade individual parecem mais capazes de responder e

acompanhar as rápidas e profundas alterações que acontecem ao nível da mobilidade

individual, quer decorrentes das alterações sociais (cada vez mais deslocações e com vários

objectivos), de tecnologia de transportes (cada vez mais rápidos e eficientes), quer ao nível

das TIC (permitem a “telepresença”) (MILLER, 2005a). Estes factos contribuem para uma

complexidade cada vez maior das deslocações, que a abordagem da acessibilidade local tem

dificuldades em acompanhar (até porque utiliza dados agregados). Os avanços na Ciência de

Informação Geográfica e nas tecnologias de localização abrem grandes potencialidades para

a observação e simulação das actividades dos indivíduos com grande resolução espacio-

temporal (MILLER, 2005a).

Nas abordagens à acessibilidade individual há dois conceitos chave: o percurso espacio-

temporal (space-time path), que descreve o movimento físico dos indivíduos ao longo das

horas do dia (fig. 10), e o prisma espacio-temporal (space-time prism) que delimita as

localizações possíveis do percurso espacio-temporal diário, ou seja, é o raio de acção

possível aos indivíduos, e é dentro desse raio que ele vai desenvolver e aceder a diversas

actividades e serviços no dia a dia, dados os constrangimentos espacio-temporais (MILLER,

2005a).

13 Este conceito foi originalmente desenvolvido por HAGERSTRAND (1970) e é apresentado e discutido no âmbito da acessibilidade em diversa bibliografia, como: MILLER, 1999, 2004, 2005a, 2005b, 2005c, 2005d; WU e MILLER, 2001; MILLER e SHAW, 2001; CHURCH e MARSTON, 2003; RAUBAL et al., 2004.


64

Figura 10. Percurso espacio-temporal (MILLER, 2005a).

Este tipo de índices ainda não é, no entanto, muito utilizado, preferindo-se geralmente os

índices de acessibilidade local, uma vez que muitas vezes é impossível aceder a dados acerca

dos comportamentos de mobilidade espacial dos indivíduos com o detalhe exigido pelos

índices individuais (BERGLUND, 2001b). São também índices difíceis de generalizar e

melhor aplicados retrospectivamente (MAKRÍ e FOLKESSON, 1999), não avaliando possíveis

alterações futuras na acessibilidade decorrentes de alterações previstas no sistema de

transportes. No entanto, como salienta MILLER (2005a), a acessibilidade individual não

existe por oposição à acessibilidade local, mas antes pode ser um importante elemento a

integrar nesta, melhorando a sua capacidade de análise.

Finalmente, podem-se ainda distinguir duas abordagens à acessibilidade, neste caso no

restrito âmbito do seu cálculo em SIG: o cálculo continuo da acessibilidade no território ou a

medição da acessibilidade sobre pontos discretos do território. Estas distintas abordagens

relacionam-se com a separação clássica em SIG entre os modelos de dados raster e vectorial.


65

Utilizando o modelo de dados vectorial, a aferição da acessibilidade é sobre os nós da rede,

portanto, é sobre elementos discretos no território. No entanto, sendo o território contínuo,

esta metodologia pode apresentar resultados menos correctos para algumas áreas. O cálculo

da acessibilidade com o modelo de dados raster, por seu lado, garante-nos valores ao longo

da superfície, e não apenas em determinados pontos dispersos (JULIÃO, 1996, 1998, 1999,

2001; VICKERMAN et al., 1999).

2.5.4.2. Índices de acessibilidade

Para a aferição da acessibilidade local, há uma grande diversidade de índices, representando

diferentes objectivos de análise e distintas abordagens ao conceito de acessibilidade.

GUTIÉRREZ e GÓMEZ (1999) apresentam vários indicadores para a medição da acessibilidade

local que podem ser utilizadas num contexto urbano ou metropolitano (tabela 3). Os

primeiros dois indicadores (Tempo de acesso ao centro da cidade e Custo médio de

deslocação) baseiam-se no cálculo da acessibilidade somente com base no custo de

deslocação pela infraestrutura de transportes (impedância); os restantes incorporam, para

além do custo de deslocação, aspectos relacionados com os atributos dos locais (importância,

atractividade).

O indicador Tempo de acesso ao centro da cidade avalia a acessibilidade, tendo por base

unicamente o sistema de transportes, entre dois pontos. Neste sentido, é um indicador

bastante simplista. HARRIS (2001) defende que quando se calcula a acessibilidade somente a

um local, não se capta a essência da acessibilidade, uma vez que a maioria das decisões são

com base na acessibilidade a várias opções (designadamente, num contexto de uma região,

aos vários pontos). O resultado deste indicador apresenta-se geralmente em termos de

distância-tempo, e quanto maior o valor, menor será a acessibilidade.


66

Indicador

Definição

Vantagens

Desvantagens

Tempo de acesso ao centro da cidade

Custo de deslocação/ tempo entre um nó e o CBD;

Muito fácil de calcular;

Somente tem em conta uma relação, por isso é demasiado simplista para áreas metropolitanas poli-nucleares;

Custo médio de deslocação

Média não ponderada do custo de deslocação/tempo entre um nó e todos os centroides na rede;

Tem em conta todas as relações;

Não tem em conta a distinta importância das diferentes relações; Simetria: os efeitos de uma nova infraestrutura entre dois centroides são iguais para ambos, independentemente da sua massa;

Custo de médio de deslocação ponderado

Tempo de deslocação/ custo médio entre um nó e a totalidade dos centroides na rede, ponderado pelo valor do emprego e população dos centroides;

Tem em conta todas as relações e considera-as de acordo com a massa (emprego ou população) do centroide do destino;

Não há alteração da fricção ao movimento (custo) com a distância (distance decay); Altamente sensível à fronteira externa da área de estudo;

Acessibilidade às oportunidades

Actividade económica ou população dos centroides dentro de um determinado limite de custo de deslocação/ tempo (p.e., 20 minutos);

Expressa a quantidade de emprego ou população numa área próxima do nó de referência;

Não tem em conta todas as relações; Não há alteração da fricção ao movimento (distance decay);

Potencial económico ou populacional

Interacção espacial entre um nó e todos os centroides numa rede;

Tem em conta todas as relações, considerando-as de acordo com a utilidade do centroide de destino (tendo em conta variáveis de distância e massa);

Dado ser um índice gravitacional, a acessibilidade local tem uma importante influência no cálculo dos valores potenciais (self-potential), especialmente nas zonas de maior massa (emprego ou população); Os resultados são expressos em unidades de difícil percepção.

Tabela 3. Indicadores de acessibilidade para áreas urbanas e metropolitanas (adaptado de

GUTIÉRREZ e GÓMEZ, 1999)

Por sua vez, o Custo médio de deslocação é um indicador que calcula a acessibilidade entre

um determinado ponto e os restantes, pe., a acessibilidade de um aeroporto em relação a uma

região (ou vice-versa). Embora tenha em conta a totalidade das relações, é um indicador

bastante simples, uma vez que não inclui aspectos relacionados com a importância dos locais

(as oportunidades disponíveis), mas somente considera o sistema de transportes. Como tal,

pode ser de bastante utilidade em estudos de avaliação da eficiência de uma determinada

rede de transportes, uma vez que não é determinada pela importância dos locais. De facto,

muitos dos estudos de acessibilidade, uma vez que incorporam aspectos relacionados com a

massa dos locais, apresentam as áreas mais afastadas sempre com índices de acessibilidade


67

mais baixo, e consequentemente como potenciais receptoras de investimento em transportes,

ainda que possam já estar dotados de boas infraestruturas (GUTIÉRREZ et al., 1998). Este

indicador permite avaliar a variação espacial da acessibilidade como resultado da

infraestrutura de transportes, e não na importância dos locais. Apresenta como resultado os

valores médios de custo de deslocação (distância–tempo) entre um ponto e o restante

território, daí ser facilmente percebido.

O Custo médio de deslocação ponderado integra, além da impedância de deslocação,

aspectos relacionados com as características dos locais. Um problema dos indicadores

Tempo de acesso ao centro da cidade e Custo médio de deslocação é que entendem todos os

destinos como sendo de importância equivalente, quando na realidade se verifica que,

geralmente, os destinos diferem no que respeita às suas características em termos de

dimensão económica e demográfica (MILLER, 2005a), originando diferentes níveis de

importância a atractividade.

Este indicador calcula a acessibilidade entre um determinado nó e a totalidade da região,

tendo em conta o custo de distância e o peso (massa) dos centros. Expressa-se da seguinte

forma (GUTIÉRREZ e GÓMEZ, 1999):

∑

∑

=

=

×= n

j

n

j

Mj

MjTijAi

1

1)(

onde:

Ai – é a acessibilidade ao nó i

Tij – é o custo de deslocação pelo caminho mais curto entre o nó i e o centroide j

Mj - é a massa do centroide j

A massa dos locais é usada como peso no sentido de suavizar a importância dos caminhos

mínimos (impedância), ou seja, para a acessibilidade não de basear somente ao custo

associado à separação espacial. Este indicador, apesar de possuir variáveis acerca da

dimensão dos lugares, não sendo gravitacional, não dá ênfase às pequenas distâncias. Um

problema deste indicador é que, não existindo uma alteração da impedância com a distância

(distance decay), é muito sensível aos elementos localizados fora da fronteira da área de


68

estudo, mas este facto não parece ser relevante em análises intra-urbanas ou intra-

metropolitanas (GUTIÉRREZ e GOMES, 1999).

O indicador Acessibilidade às oportunidades, por sua vez, calcula o total de população ou

actividade económica que pode ser alcançada desde um dado local, num determinado

período de tempo (pré-definido, limitado). Neste índice, a área de análise para o cálculo da

acessibilidade local toma a forma descontínua de “tudo ou nada”, de acordo com o limite

máximo definido (MARTÍN et al., 2004). É, deste modo, um bom indicador para definir a

acessibilidade em viagens de negócios ou turismo (GUTIÉRREZ, 2001). Pode também ser

bastante útil para a medição a acessibilidade a equipamentos: p.e., pode-se calcular, em

termos de volume de população, a acessibilidade de um centro comercial num período de 30

minutos. Também se mostra de grande importância para calcular as deslocações casa-

trabalho (área de influência máxima de determinado centro de negócios ou parque industrial).

Segundo VICKERMAN et al. (1999), o indicador Acessibilidade às oportunidades pode ser

muito válido para a definição de uma hierarquia de cidades europeias em termos de

acessibilidade, uma vez que permite calcular qual o número de cidades (acima de um

determinado valor demográfico) que pode ser alcançado (incluí tempo de deslocação de ida e

volta, assim como tempo para realizar uma actividade na cidade de destino) desde uma

determinada cidade, pelas condições oferecidas pela infraestrutura de transportes, num

determinado dia de trabalho. Quanto maior o número de cidades (e de população) alcançadas,

maior será a acessibilidade para o local de referência. Os resultados deste indicador são,

portanto, bastante fáceis de compreender.

A grande desvantagem deste indicador, decorrente da sua visão “tudo ou nada”, é que ignora

as actividades fora dos raios que se definir (GUTIÉRREZ e GÓMEZ, 1999), e que poderiam ter

bastante importância para aferir da acessibilidade do local de referência.

Finalmente, o Potencial económico é um indicador gravitacional (Gravity based) muito

usado em estudos de acessibilidade. Os modelos gravitacionais calculam a acessibilidade

através da ponderação do valor de actividades existente em determinados destinos com o

custo (tempo, distância) para a eles aceder (HANDY e CLIFTON, 2001). A acessibilidade Aij

do local i será, deste modo, calculada em função da atracção do destino j, descontada pelo

custo de deslocação entre os pontos i e j (MAKRÍ e FOLKESSON, 1999).


69

GUTIÉRREZ (2001) propõe a seguinte formulação para o seu cálculo:

∑=

=n

ja

ijTMjPi

1

onde:

Pi – é o potencial económico do nó i

Mj – é a medida de actividade económica do centroide j

Tij – é o custo de deslocação pelo caminho mais curto entre o nó i e o centroide j

a – é um parâmetro que reflecte a taxa de aumento da fricção da distância

O nível de oportunidade (a acessibilidade) entre dois pontos será, assim, positivamente

relacionado com a massa do ponto de destino, e inversamente proporcional à distância entre

os pontos. A grande diferença entre este indicador e o Custo de deslocação ponderado é que

no indicador de Potencial económico existe um parâmetro para aumentar a fricção com a

distância. Assim, as localizações mais próximas do ponto de referência terão mais

importância para a definição a acessibilidade do que as localizações mais afastadas

(gravitacional). Este aspecto pode ser um defeito deste tipo de índices, especialmente se

numa determinada área de estudo se destacar um grande centro urbano (grande massa).

Nestes casos os locais mais próximos vão contribuir muito para o índice de acessibilidade, e

as longas distância muito pouco (GUTTIÉRREZ, 2001). Para evitar este problema, GUTIÉRREZ

e GÓMEZ (1999) dividem a área metropolitana de Madrid em 21 zonas relativamente

proporcionais em termos de população e emprego (massa). Este indicador apresenta os

resultados em termos de potencial económico de cada local, sendo por isso de maior

dificuldade de percepção.

Os diferentes indicadores evidenciam, portanto, distintos objectivos e abordagens ao

conceito de acessibilidade, e devem ser entendidos como sendo complementares entre si. A

natureza da área de estudo (ao nível da escala de análise, e das suas características sócio

económicas) e os objectivos da aferição a acessibilidade é que devem definir qual a

metodologia a adoptar.


70

2.5.5. Análises de redes em Raster

Ainda que as análises de redes sejam com maior frequência realizadas em SIG vectorial - até

pelas semelhanças que este modelo tem em relação à teoria de grafos - é igualmente possível

realizar análises de redes, designadamente análises de acessibilidade, no modelo de dados

raster. De facto, através de funções de manipulação e cálculo existentes na generalidade dos

softwares SIG raster, é possível representar uma rede de transportes e simular o movimento

sobre a mesma.

2.5.5.1. Representação de uma rede em raster

Uma rede pode ser representada por uma série de nós, conectados por arcos. O modelo de

dados raster baseia-se na representação do espaço geográfico através de uma superfície

contínua. Esta superfície é constituída por um conjunto de células, de igual tamanho,

podendo variar o valor de cada uma delas.

Assim, a representação de uma rede de transportes consistirá na criação dos elementos

lineares correspondestes à infraestrutura de transportes, e a sua correcta classificação de

acordo com a sua tipologia. Este desenho dos elementos lineares em raster pode ser obtido

directamente a partir de funções de conversão vectorial/raster em SIG. Garantindo um valor

de célula equivalente ao valor do objecto linear que representa, ou seja, representando uma

via por um determinado valor, é possível representar uma rede de transportes em raster.

Quanto mais pequeno o tamanho da célula, mais resolução terá esta representação.

O tamanho das células com que se trabalha é decisivo na modelação raster. Assim, de

acordo com os objectivos da análise, se é uma análise ao nível urbano, regional ou nacional,

deve-se definir o tamanho das células14. Se a análise for ao nível regional, pode-se optar por

um tamanho de célula de cerca de 50 metros (JULIÃO, 2001), uma vez que esta garante a

representação de todos os elementos a integrar no modelo. Do tamanho das células (logo, no

número de células necessárias para cobrir a superfície), dependerá também a maior ou menor

rapidez de processamento das análises. No entanto, a dimensão das células, em análises de

maior precisão, como em áreas urbanas, deverá ser significativamente inferior, uma vez que

14 Também designados Pixel- Picture Element, o elemento mínimo, indivisível da imagem.


71

elementos lineares próximos, em raster, só podem ser representadas se não excederem a

proximidade de acordo com o tamanho das células. Por outro lado, as células somente se

aproximam da forma exacta dos elementos lineares da rede, e, deste modo, devemos escolher

a resolução a utilizar de acordo também com a precisão que necessitamos para a análise.

Da mesma forma que no modelo vectorial, é possível em raster lidar com aspectos como a

representação de intersecções em diferentes níveis, assim como com a permissão/ proibição

de contornar em determinado sentido. HUSDAL (2000a) apresenta-nos algumas formas de

modelar estes problemas.

A modelação de aspectos como a circulação em distintos planos ou vias de sentido único em

raster pode criar muitas camadas de informação (HUSDAL, 2000a), e constiuir-se como uma

tarefa bastante complexa e morosa se nos depararmos com redes onde este tipo de

constrangimentos à circulação é constante (o que frequentemente sucede em ambiente

urbano). Por este facto, e também por questões de precisão espacial, a modelação raster é

mais usualmente utilizada em análises à escala regional ou nacional, onde não se atendem a

aspectos de pormenor nem a constrangimentos à circulação.

2.5.5.2. A modelação do movimento em raster

Uma superfície raster pode representar um grafo, com nós (as células), conecções (cada

célula em relação às células vizinhas), e com oito possibilidades de mudança de direcção

para cada nó (célula) (HUSDAL, 2000a).

Para se representar uma estrutura de rede (de transportes, p.e.), cada uma das células da

superfície deve ser entendida como um nó, conectado com oito vizinhos (as células

adjacentes). Assim, o valor de determinada célula irá representar o custo de atravessamento

dessa célula, medido em termos de distância, tempo, ou outra variável. Partindo de um

determinada célula, é possível, com base no custo de atravessamento, passar para a célula

vizinha, e assim sucessivamente ao longo da superfície. Os movimentos podem ser

ortogonais ou diagonais. Cria-se, deste modo, uma superfície de custo, onde cada célula

mostra o custo acumulado de atravessamento. Daqui, torna-se fácil traçar o caminho mais

curto entre dois pontos na superfície.


72

Normalmente, em raster, o cálculo dos caminhos mínimos baseia-se mais na superfície do

que na rede: ou seja, apresenta o cálculo do movimento ao longo de uma superfície e não se

restringindo à infraestruturas de transportes. Este problema é se fácil resolução se associar-

mos às células que não representam a rede de transportes altos valores de impedância, o que,

na prática, pode constitui-se como uma barreira ao movimento. Desta forma, é possível

modelar o movimento, tal como no modelo vectorial, restrito à rede (HUSDAL, 2000a).

No entanto, uma das grandes vantagens deste tipo de análises em raster é possibilidade de

integração no modelo dos espaços que se localizam entre as infraestruturas de transporte.

Assim, ao contrário nas análises em vectorial, em raster é possível modelar o espaço de

forma contínua, designadamente criando modelos de análise de acessibilidade onde o

território seja entendida como uma superfície contínua e não apenas um conjunto disperso de

pontos (JULIÃO, 1996, 1998, 1999, 2001; VICKERMAN et al., 1999). Para este efeito, JULIÃO

(2001), mostra-nos um modelo de análise de acessibilidade onde se aplica uma determinada

velocidade de movimento por tipologia de infraestrutura rodoviária, sendo que aos restantes

espaços, entre estes elementos lineares, é atribuído um valor de velocidade de deslocação de

5 km/h, uma aproximação à velocidade de circulação pedonal. Esta metodologia garante

análises de acessibilidade baseadas numa contiguidade espacial, ou seja, neste sentido mais

próximas da realidade.

2.5.6. Análises de redes em vectorial e raster: vantagens e inconvenientes

A modelação de redes em modelos de dados vectorial e raster obedece a princípios idênticos

(conecção das entidades lineares, movimento, impedância), mas é significativamente distinta

na sua elaboração.

Derivado de distintas formas de representações do território - representação de uma

superfície continua, com base em células de igual tamanho, no caso do raster, e

representação de elementos discretos, através de pontos linhas ou áreas, no modelo vectorial

-, estas abordagens conhecem significativas diferenças na abordagem às análises de redes de

transporte.


73

Para além das vantagens ao nível da precisão da representação dos elementos (o cálculo de

distâncias pode ser um importante elemento em transportes, e neste modelo este pode ser

realizado com bastante rigor), o modelo de dados vectorial é bastante mais flexível (permite

modelar facilmente aspectos como os sentidos de circulação e a circulação em diferentes

planos), possibilita a introdução e gestão de grandes quantidades de dados (ligações externas

a SGDB), e aproveita as muitas metodologias e algoritmos que se estão a desenvolver neste

modelo para a gestão específica de redes de transportes (segmentação dinâmica, algoritmos

de análise de redes presentes nos GIS-T). Estas são, aliás, algumas das vantagens que estão a

contribuir para o crescimento da utilização dos SIG em transportes.

O modelo de dados raster, por seu lado, conhecendo problemas ao nível da precisão da

representação dos elementos e sendo menos flexível na modelação de constrangimentos à

circulação, aproveita da sua forma de representação continua do território. A representação

do território como uma superfície contínua pode garantir análises de acessibilidade mais

correctas e próximas da realidade.

Ao nível da modelação do movimento, em ambos os modelos, o movimento (de nó para nó,

em vectorial, ou de célula para célula em raster), é sujeito a resistência, determinando a

direcção e velocidade do fluxo. O modelo raster é bastante eficiente na utilização do

conceito de impedância, através da definição de custos de atravessamento das células, e

posterior apresentação através de superfícies de custo acumulado.

Este facto é importante em análises de acessibilidade e, igualmente, no cálculo de caminhos

mínimos numa superfície, onde não há percursos pré definidos (HUSDAL, 2000b), sendo por

isso uma importante metodologia para a definição da localização para implantação de uma

nova via. No entanto, estas análises deverão, posteriormente, ser complementadas com dados

de maior detalhe.

A aplicação da modelação raster em transportes depende muito do nível de detalhe das

análises (se é uma análise à escala nacional, regional ou urbana) e do tamanho das células

com que trabalha, sendo que em análises à escala urbana pode mostrar-se pouco correcto,

não conseguindo representar a totalidade dos elementos, nem realizar medições precisas dos

elementos, somente aproximadas. A esta escala de análise, também se deve atender, para

uma boa modelação do sistema de transportes, aos vários constrangimentos à circulação, e,


74

neste aspecto, este modelo, apesar de conseguir realizar a generalidade das funções,

apresenta-se ineficiente e pouco prático. A nível regional e nacional estes constrangimentos

já não se verificam pertinentes, e este modelo de dados apresenta-se mais capaz de participar.

Da mesma forma, a modelação raster não é eficiente em actividades de gestão de sistemas

de transportes, designadamente, em gestão de infra-estruturas, uma vez que não permite a

flexibilidade de integração de bases de dados externas proporcionada pelo modelo vectorial e

armazena cada tema de informação numa camada.

Verifica-se, assim, que ambos os modelos de dados podem ser utilizados em transportes,

sendo que existem vantagens e desvantagens para cada um em determinadas análises. Uma

atenta definição prévia dos objectivos do trabalho deve determinar a opção pela escolha entre

um destes modelos, ou mesmo a utilização de ambas, de forma complementar, em diferentes

tarefas de análise, num determinado projecto.


75

2.6. GIS-T: ESTADO DA ARTE

A importância dos GIS-T na nossa sociedade é crescente, e muitos dos avanços que se

evidenciam nas últimas décadas, assim como os que se adivinham para o futuro, estão

relacionados com o desenvolvimento dos SIG e da Ciência de Informação Geográfica em

geral (THILL, 2000a). Neste aspecto, não se pode negligenciar a importância que tem a

progressiva melhoria tecnológica ao nível das capacidades de análise dos softwares

SIG/GIS-T e dos sistemas de hardware que os suportam, assim como a cimentação da

sociedade de informação, o crescimento da utilização da internet, a progressiva adopção de

banda larga (possibilidade de prestação de novos serviços), tecnologias de comunicação sem

fios, etc. (FLETCHER, 2000).

Pese embora persistam ainda bastantes problemas e deficiências na utilização de tecnologia e

metodologias GIS-T pelas autoridades públicas, quer ao nível municipal, regional e nacional

(NYERGES e DUEKER, 1988; WIGGINS et al., 2000), a realidade é que grandes alterações se

estão a evidenciar nos últimos anos, e é crescente o seu recurso (GIS-T.ORG, 2005) e os

exemplos de projectos de sucesso (LANG, 1999). A quantidade e variedade de empresas que

prestam serviços nesta área tem igualmente aumentado, e a importância económica,

designadamente de serviços ITS, é já bastante relevante (WATERS, 1999).

MILLER e SHAW (2001) defendem que os GIS-T conhecem actualmente uma crescente

importância, no âmbito do sector público, do sector privado e na sociedade em geral. O

sector público recorre cada vez mais aos GIS-T devido às possibilidades que estes lhes

garantem ao nível de incorporação de dados com base na localização, criando assim uma

nova perspectiva, mais integrada, sobre os sistemas de transportes; da mesma forma,

beneficiam da utilização de ferramentas computacionais e de análise que podem ser usadas

com dados de grande precisão geográfica; finalmente, beneficiam da diminuição do fosso

entre as análises e a comunicação, permitindo aos cidadãos conhecer e participar nos

processos de decisão sobre alterações no sistema de transporte. Por sua vez, o sector privado

encontra nos GIS-T um elemento crítico das suas actividades de planeamento e gestão. Este

facto é já realidade nas empresas cujo objecto se centra no movimento no território

(transporte/distribuição/recolha de pessoas e mercadorias), onde os GIS-T são já um

importante elemento para a definição e optimização de percursos. Os GIS-T são igualmente

utilizados por outro tipo de empresas privadas, em acções de escolha de local de implantação


76

e estudos de mercado potencial. O desenvolvimento e integração da relação GIS-T / ITS

aponta para uma continuação desta tendência.

Finalmente, o crescimento da utilização de serviços GIS-T no público em geral é já uma

certeza possível de verificar pelos crescentes, e cada vez mais sofisticados, sítios na internet

onde esta ferramenta é utilizada, quer para consulta de percursos e serviços de transporte15,

quer ao nível da pesquisa de serviços do tipo “onde se localiza o restaurante mais próximo?”

(FLETCHER, 2000; MILLER e SHAW, 2001).

2.6.1. Principais aplicações GIS-T

São inúmeros os exemplos de aplicações GIS-T actualmente desenvolvidas e utilizadas por

diferentes tipos de organizações, públicas ou privadas, e com diversos objectivos. Cada tipo

de aplicação GIS-T tende a ter características e metodologias específicas, assim como

utilizar modelos de dados particulares (RODRIGUE et al., 2004).

VONDERHOE et al. (1993) agrupam as várias aplicações GIS-T em três grandes categorias:

aplicações de planeamento, aplicações de gestão e aplicações de engenharia. De notar que

algumas destas aplicações podem executar-se em diferentes categorias, designadamente, em

tarefas de planeamento e, posteriormente, na gestão de sistemas de transportes. Em trabalho

anterior, NYERGES e DUEKER (1988) realizaram um levantamento dos tipos e características

das aplicações GIS em planeamento, gestão e engenharia, para diferentes escalas de análise,

contemplando uma inventariação para escala urbana e para a escala estadual norte-americana.

As aplicações de planeamento referem-se aos projectos de estudo dos sistemas de transportes

no âmbito da sua concepção, avaliação e integração com determinadas políticas urbanísticas

e de desenvolvimento sócio-económico. São aplicações com uma dimensão temporal

curta/média, e podem ter uma dimensão espacial diversa, de acordo com a área de

intervenção de determinada entidade (local, regional, nacional).

15 Em Portugal conhecem-se alguns exemplos, como o portal Transpor sobre transportes colectivos (www.transpor.pt) da responsabilidade da DGTT – Direcção Geral de Transportes Terrestres; importante experiência anterior desta entidade foi o portal AMMOS, que permitia o cálculo de percursos e análises multi-modais (REBELO et al., 1999).


77

Este tipo de aplicações muitas vezes não necessita de dados com grande precisão espacial

(DUEKER e TON, 2000), recorrendo-se frequentemente à modelação raster (GUPTA et al.,

2003). Nas acções de planeamento são valorizadas as capacidade de análise espacial dos SIG,

assim como aos algoritmos de análises de redes presentes nos GIS-T.

Alguns exemplos de aplicações nesta categoria podem incluir (NYERGES e DUEKER, 1988;

VONDERHOE et al, 1993; LANG, 1999; DUEKER e TON, 2000; GUPTA et al., 2003):

• Planeamento de infraestruturas

• Modelação da procura de transportes

• Planeamento do sistema de transporte públicos

• Planeamento de percursos de transporte de produtos perigosos

• Avaliação de alterações de acessibilidade previstas

• Avaliação do potencial impacte sócio-económico

• Avaliação do potencial impacte urbanístico

• Estudos de impacte ambiental

• Definição de zonas de tráfego e ocupação do solo

• Optimização de percursos

• Determinação de localizações óptimas

• Planos de evacuação

As aplicações de gestão, por sua vez, estão associadas às tarefas de administração de

sistemas de transporte e, como tal, são aplicações temporalmente longas, e espacialmente

tendem a cobrir a totalidade da área de intervenção de uma determinada entidade. Este tipo

de aplicações beneficiam, entre outras, das capacidades de integração, armazenamento,

manipulação e análise proporcionados pelos GIS-T. O formato vectorial é geralmente o

utilizado para estas aplicações, e os sistemas de referenciação linear são bastante valorizadas,

designadamente na inventariação e gestão de infraestruturas.

Como as tarefas de gestão dos sistemas de transportes são criticas para as entidades públicas

ligadas ao sector, as aplicações GIS-T de gestão nestas organizações são as que merecem

maior destaque. Este facto é visível nos Departamentos de Transportes norte-americanos

(DOT- Department of Transportation), onde das acções no âmbito de projectos SIG nas suas

organizações se destacam aplicações como o armazenamento e gestão de dados, o inventário

de infraestruturas de transportes, a actualização de cartografia do sistema de transportes e a


78

localização de acidentes rodoviários (GIS-T.ORG, 2005). De facto, como referem WIGGINS et

al. (2000), depois de fortes políticas de dotação do território de infraestruturas, o foco (nas

sociedades ocidentais) agora centra-se na gestão eficiente da rede, e os SIG surgem como

uma importante ferramenta no sentido de optimizar os recursos dos sistemas de transporte.

Podem apresentar-se, como exemplos de aplicações de gestão, trabalhos no âmbito de

(VONDERHOE et al., 1993; LANG, 1999; DUEKER e TON, 2000; KHAN e ARMSTRONG, 2001;

GUPTA et al, 2003; RODRIGUE et al., 2004):

• Inventariação das infraestruturas e equipamentos

• Monitorização e controlo de tráfego

• Levantamento de pontos de congestionamento

• Segurança rodoviária

• Gestão de pavimento

• Gestão de pontes, túneis e viadutos

• Actualização de base cartográfica da rede de transportes

• Preservação de corredores e ruído ambiental

• Controlo da possibilidade de utilização de vias por tipo de veículos (peso/ altura

máxima permitidos por eixo)

• Interacção procura-oferta

• Diagnóstico da eficiência do sistema de transportes

• Avaliação da cobertuta do serviço de transportes públicos

• Avaliação dos horários e frequência de transportes públicos

• Utilização de transportes públicos

• Navegação

• ITS

Finalmente, as aplicações de engenharia referem-se às aplicações de apoio à concepção e

execução de construções. São geralmente restritas a determinadas áreas, tem uma duração

temporal limitada e exigem dados com grande precisão (VONDERHOE et al., 1993). O

recurso a este tipo de aplicações GIS-T advém das vantagens de integração e manipulação de

dados georreferenciados com grande precisão.


79

Neste tipo de aplicações, é mais usual, pela precisão geométrica que possibilita, a utilização

do modelo de dados vectorial, sendo que modelos raster podem ser utilizados para

modelação 3D em tarefas de desenho de novas infraestruturas de transportes (GUPTA et al.,

2003).

Alguns exemplos incluem aplicações de (VONDERHOE et al., 1993; GUPTA et al., 2003;

RODRIGUE et al., 2004):

• Definição do traçado de novas infraestruturas

• Análise económica e direitos de passagem

• Concepção e desenho de infraestruturas

• Gestão de construções

2.6.2. GIS-T e ITS

A tendência de crescimento da utilização da GIS-T por diferentes actores, em vários tipos de

aplicações, e congregando uma série de avanços tecnológicos, é especialmente importante no

que respeita às aplicações ITS (Intelligent Transportation Systems). Como já acontecia em

alguns aspectos das TIG, o crescimento das ITS está associado à melhoria e cada vez maior

penetração das TIC na sociedade. No caso dos ITS, decisivo papel é o desenvolvimento de

sistemas de aquisição de informação geográfica (p.e., os Sistemas de Posicionamento Global)

pela facilidade (e o baixo custo) de aquisição de dados que proporcionam, e de sistemas de

comunicações.

O termo ITS designa a aplicação tecnologias de computação e comunicações a problemas de

transportes (KUMAR et al., 2003), com o objectivo de melhorar a eficiência e a segurança dos

sistemas de transportes (GOLLEGDE, 1998). A abordagem proposta pelos ITS para a melhoria

dos sistemas de transportes, ao contrário das abordagens tradicionais, que se direccionavam

essencialmente para o incremento da oferta do sistema (através, p.e., da construção de novas

infraestruturas de transportes), baseia-se na aplicação integrada de tecnologias no sentido de

monitorizar e influenciar os sistemas de transportes (e a ocupação do solo), quer directa,

através de aplicações como o controlo de tráfego em tempo real, quer indirectamente, através

da informação aos utilizadores do sistema (MILLER e SHAW, 2001).


80

São muitas as aplicações que se desenvolvem no âmbito dos ITS. WATERS (1999) propõe

uma divisão das diferentes aplicações ITS em duas grandes categorias: os IVHS (Intelligent

Vehicle Highway System) e os AVLS (Automatic Vehicle Location Systems).

Os IVHS incluem uma série de aplicações, onde se destacam sistemas de informação ao

condutor, navegação, planeamento de viagens, avisos de colisão, controlo de sinalética de

trânsito, e detecção automática de acidentes.

Por sua vez, os AVLS dizem respeito aos sistemas de detecção automática de veículos em

tempo real, para diferentes modos de transporte. No que respeita ao tráfego rodoviário, há

duas grandes de categorias de AVLS: Dispatch systems e Stand alone systems. As aplicações

Stand alone localizam-se nos veículos e permitem o cálculo de percursos em tempo real,

desde a actual localização até ao local de destino desejado; as aplicações Dispatch, por seu

lado, são sistemas de monitorização de veículos a partir de centrais coordenadoras, e são

muito utilizados quer por entidades privadas (companhias de táxi, empresas de entregas/

recolhas) quer por entidades públicas (polícia, bombeiros, emergência médica, etc.)

(WATERS, 1999).

2.6.2.1. ITS e informação geográfica

Para além de aspectos ligados ao aperfeiçoamento tecnológico no âmbito das TIC, o

desenvolvimento dos ITS depende muito do desenvolvimento da capacidade de lidar com

informação acerca das localizações e seus atributos, assim como com informação do sistema

de transportes que conecta essas localizações. Esta ligação entre a localização e a rede tem

sido realizada através de dados georreferenciados (GOLLEDGE, 1998). Outro aspecto crítico

para os ITS é a comunicação rigorosa destes dados georreferenciados entre diferentes

entidades e plataformas (GOODCHILD, 2000). Assim, a informação espacial tem um papel

central nos ITS.

MILLER e SHAW (2001) referem que, ainda que inicialmente as aplicações ITS e GIS-T se

tenham desenvolvido separadamente, e os ITS fossem entendidos unicamente como uma

temática do restrito campo da engenharia, e associada à informação, telecomunicações e

sistemas de detecção (sensores), actualmente há uma maior aproximação entre estas duas


81

áreas. Importante foi o reconhecimento de que os paradigmas referentes à utilização de

dados espaciais pelos ITS não poderiam ser separados da restante investigação sobre

representação e modelação de dados espaciais da Ciência de Informação Geográfica.

A tabela 4 mostra a utilização de informação geográfica por diversas aplicações ITS.

Verifica-se que a informação georreferenciada é transversal às várias aplicações ITS, e, quer

em tarefas de monitorização de trânsito, de escolha de percursos, de segurança rodoviária e

de emergência, a informação espacial é um elemento central. Deste modo, no que respeita à

gestão de informação espacial, os ITS podem ser entendidos como uma sub-categoria dos

GIS-T (MILLER e SHAW, 2001).

A tabela 4 evidencia-nos igualmente uma variedade de modelos de dados utilizados pelos

ITS, designadamente com base na referenciação geográfica, na referenciação linear e na

referenciação de endereços. Este facto pode criar problemas na transmissão e partilha de

dados entre diferentes sistemas, daí que o desenvolvimento de mecanismos de

interoperabilidade e comunicação de dados seja um aspecto essencial para o

desenvolvimento dos GIS-T (THILL, 2000a; FLETCHER, 2000; GOODCHILD, 2000).


82

Geographic Information Requirements Location Referencing

ITS User Service Digital

geographic data

Arc ID Coordinates Address Linear

location referencing

Travel and Transportation Management En-route driver information Route guidance Traveler information services Traffic control Incident management Travel demand management Pre-trip travel information Ride-matching Demand management and operations Public transportation Public transportation management En-route transit information Personalized public transit Public transit security Commercial vehicle operatins Commercial vehicle admnistration Hazardous material incident response Commercial flet management Emergency management Emergency notification Emergency vehicle management Advanced vehicle safety systems Longitudinal collision avoidance Lateral collision avoidance Intersection collision avoidance Safety readiness Automated highway systems

Tabela 4. Requisitos de informação geográfica para ITS (adaptado de UT-EERC et al., 1995; In MILLER e SHAW, 2001)

No que respeita ainda aos modelos de dados, os GIS-T utilizam de forma preferencial o

modelo arco/nó (assim como as suas diversas extensões). Ora, este modelo conhece ainda

vários problemas quer em tarefas de representação e modelação de sistemas de transportes,


83

quer especialmente em aplicações ITS. NORONHA (2000) refere que apesar de existirem

actualmente muitas fontes e produtores de informação geográfica sobre as redes de

transportes, normalmente esta informação não é produzida especificamente para ITS. Por

este facto, alguns autores defendem mesmo que qualquer desenvolvimento futuro nas

estruturas de dados para transportes devem aceitar a responsabilidade da integração plena em

aplicações ITS (FOHL et al., 1996). Este tema tem sido largamente debatido na literatura16.

2.6.3. Software GIS-T

Uma vez que os GIS-T estão associados à utilização de metodologias e tecnologias de

informação geográfica à análise de sistemas de transportes, pode-se referir que a

generalidade dos softwares TIG podem ser utilizados neste âmbito, e, como tal, serem

considerados produtos utilizáveis no âmbito de projectos GIS-T. Podem-se incluir neste caso

softwares SIG orientados para modelação raster, e até mesmo softwares de processamento

digital de imagens satélite17.

No entanto, mais frequentemente, designam-se softwares GIS-T somente aqueles que

incorporam conceitos, operações e algoritmos de análise direccionados para análises de redes

e outras capacidades para a modelação de transportes (como a segmentação dinâmica), e que

comportam capacidades de modelação vectorial bastante sofisticadas.

Os algoritmos de cálculo de caminhos mínimos é o tipo de análises de redes mais popular

nos produtos SIG, e está presente num grande número de softwares SIG comerciais.

Funções mais sofisticadas de análises de redes são, no entanto, necessárias para uma mais

eficiente participação dos SIG no planeamento e gestão de sistemas de transportes, e este

tipo de capacidades já é mais restrito em termos de oferta. As soluções GIS-T desenvolvidas

pelas empresas ESRI, INTERGRAPH e CALIPER evidenciam ser, a par de soluções

16 Ver, nomeadamente, FOHL et al., 1996; SPEAR e LAKSHMANEN, 1988; GOLLEDGE, 1998; GODCHILD, 2000; LIANG et al., 2000; NORONHA e GOODCHILD, 2000; NORONHA, 2000; DUEKER e TON, 2000; MILLER e SHAW, 2001; FISHER, 2003. 17 BLACK (2003) apresenta uma metodologia de contagem e estimação do número de veículos em determinados eixos rodoviários a partir e imagens satélite.


84

WebGIS, as que maior presença conhecem ao nível das entidades com competência de

planeamento e gestão de sistemas de transportes18.

O software ARC/INFO da ESRI é uma importante referência do âmbito do mercado SIG, e

possui uma série de funcionalidades de análises de redes. Esta empresa disponibiliza ainda a

extensão Network Analyst (possibilidade existente para os produtos ArcView 3.x e para a

linha ArcGIS 9.1) com funções e algoritmos orientados para a modelação de sistemas de

transportes19. De forma semelhante, a INTERGRAPH disponibiliza para a sua linha de

software SIG Geomedia extensões orientadas para análises de sistemas de transportes,

designadamente as extensões Transportation Analyst e Transportation Manager20.

Num formato um pouco distinto, surge a abordagem da empresa CALIPER. A sua oferta no

mercado SIG é bastante centrada para o mercado especifico de planeamento e gestão de

sistemas de transportes, apresentando o software TransCAD 21 como a sua principal

referência. Este produto foi desenvolvido a partir de orientações e conceitos de análises de

transportes (SIMKOWITZ, 1990), e é o único produto no mercado que comporta directamente

as 4 fases da modelação de planeamento de transportes urbanos (UTMPS- Urban

Transportation Modeling Planning Systems), com destaque para as suas capacidades de

utilização e modelação de dados organizados em matrizes origem-destino (WATERS, 1999).

Mais recentemente, esta empresa lançou o produto Maptitude, um software SIG de baixo

custo que também possui capacidades de análises de redes, embora mais limitadas.

18 Os dados de um inquérito realizado aos Departamentos de Transportes estaduais norte-americanos (DOT- Department of Transportation) demonstram uma forte presença de soluções SIG da ESRI, INTERGRAPH e CALIPER nestas organizações, com destaque para as soluções da ESRI (GIS-T.ORG, 2005); 19 Mais informações em: http://www.esri.com/software/arcview/extensions/networkanalyst/ 20 Mais informações em: http://www.intergraph.com/gmtm/default.asp 21 Mais informações em: http://www.caliper.com/tcovu.htm


85

2.7. DESAFIOS GIS-T

2.7.1. O legado dos sistemas de gestão de dados

Uma dos mais importantes papeis a desempenhar, no presente e futuro, pelos GIS-T é a

reunião e integração de dados relativos aos sistemas de transportes que, tradicionalmente,

estavam separados por diversas aplicações (THILL, 2000a). O legado da gestão de dados

espaciais produzidos e organizados em plataformas CAD é uma importante tarefa actual

(WIGGINS et al., 2000). As possibilidades de manipulação de informação espacial e não

espacial, e a associação a SGDB, colocam os SIG com importantes vantagens comparativas

para executar esta tarefa.

A combinação da gestão de dados pelo modelo relacional, segmentação dinâmica e modelos

orientados ao objecto são metodologias que, de forma integrada, podem participar neste

desafio, como atesta o GIS-T Enterprise Data Model de DUEKER E BUTLER (DUEKER e

BUTLER, 1997, 2000; BUTLER e DUEKER, 2001).

2.7.2. Modelos de dados

As possibilidades de representação de sistemas de transportes em SIG são já bastantes, desde

o modelo raster, ao vectorial, e, dentro deste, com a representação das redes pelo modelo

arco-nó e extensões, com destaque para os sistemas de referenciação linear.

No entanto, estas possibilidades ainda não são suficientes, e melhorias a este nível são

necessárias desenvolver, principalmente a 2 níveis:

1. Desenvolver modelos de dados que permitam aos GIS-T melhorar as suas capacidades de

análise e participação em planeamento de transportes. A capacidade de incorporar

eficientemente matrizes O-D aparece aqui como um elemento essencial (SPEAR e

LACKSHMANEN, 1999);

2. Desenvolver modelos de dados para uma participação eficiente dos GIS-T em ITS.

Melhorias ao nível da representação serão necessárias – em alguns casos, incorporar, além

dos eixos de via, também os seus limites (GOODCHILD, 2000) –, ter a capacidade de acolher


86

e representar informação de entidades móveis, possuir características de conectividade e

suportar instruções de navegação em tempo real, suportar map matching (referenciar

entidades à rede, mesmo quando esta se encontram fora dela), entre outras, são progressos

que se esperam no futuro. Neste âmbito, já se conhecem novas abordagens e o

desenvolvimento de novos modelos de dados (designadamente, FOHL et al., 1996).

2.7.3. Interoperabilidade de dados

Os dados em transportes são geridos usualmente por uma grande diversidade de entidades,

que utilizam diferentes sistemas e metodologias e, principalmente, distintos níveis de

qualidade dos dados. Assim, a interoperabilidade de dados apresenta-se como um grande

desafio para os GIS-T (THILL, 2000a; WIGGINS et al., 2000).

Não existe hoje qualquer tipo de universalidade no que respeita aos dados, quer ao nível dos

formatos, das estruturas, das terminologias, nem da qualidade. Este problema é ainda mais

importante quando verificamos o crescimento (que se espera cada vez maior) das fontes de

dados, e, muitas delas, fontes de dados em tempo real, como o GPS a bordo de um

automóvel – como aproveitar toda esta potencial informação sem mecanismos de

standardização? (FLETCHER, 2000).

A existência de vários tipos de dados é um problema que dificulta a transferência de dados

dentro de uma e/ou entre diferentes organizações. Diferentes catalogações das entidades

viárias, quer seja ao nível da tipologia da via, quer mesmo ao nível do nome, provocam erros

grosseiros nas análises.

Da mesma forma, a falta de stardardização ao nível dos sistemas de referenciação é um

importante problema. SCARPONCINI (1995, in WATERS, 1999) refere que só no Minnesota

Departmant of Transportation verificou a utilização simultânea de 7 distintos sistemas de

coordenadas e 2 Datums, e, ao nível dos SRL, as possibilidades de segmentação das vias que

os técnicos deste departamento enumeraram eram de 45. Estes valores dão uma clara

imagem da confusão que a falta de standards pode provocar.

O grande desafio é, portanto, criar standards de dados que permitam aos GIS-T acolher as

inovações conceptuais e tecnológicas que se verificam – ao mesmo tempo, beneficiando e


87

contribuindo para o processo de inovação –, permitindo a troca de dados, com o mínimo de

erro, dentro de uma organização, e entre distintas organizações.

2.7.4. Comunicação

Associado às dificuldades de interoperabilidade de dados, surge o problema da comunicação.

Aqui a questão essencial é: como comunicar uma determinada localização, num ambiente

onde diferentes entidades utilizam diferentes métodos de referenciação dos dados?

Uma das importantes tarefas dos GIS-T e da ITS é comunicar uma localização (um acidente,

uma morada, etc.). Como há duas grandes metodologias de armazenamento e gestão de

dados (referenciação geográfica ou linear), é necessário estabelecer estratégias de integração

destes sistemas, sendo que os sistemas de armazenamento de dados (data warehouses)

devem suportam ambos os modelos (FLETCHER, 2000). GOODCHILD (2000) refere que cada

vez mais estas duas formas de referenciação estão misturadas, p.e., um acidente é reportado

usando GPS, e um veículo de emergência tem que ocorrer ao local com base numa morada.

A falta de interoperabilidade entre diferentes sistemas de armazenamento de dados gera

frequentemente erros de localização, e, neste caso, tem que se optar por estratégias de

negociação, do tipo “depois de cruzamento, virar na primeira rua à esquerda”. Nenhum

método, quer seja a referenciação geográfica quer os SRL, é completamente preciso,

incorrendo ambos nalguma ambiguidade aquando da comunicação de uma localização.

Assim, o desafio será desenvolver métodos de inter-computer negotiation que permita a

comunicação, sem ambiguidade, de uma localização (GOODCHILD, 2000).

2.7.5. Novas tecnologias de informação

As TIC, principalmente a Internet, alteraram a forma de acesso aos dados e informação, cada

vez de forma mais massiva. As redes sem fios proporcionam uma nova flexibilidade e

portabilidade, tanto na recolha, no acesso e na distribuição de dados e informação.

Verifica-se também que estas tecnologias têm conhecido um grande crescimento em termos

de potencialidades de transmissão de dados e informação. Por outro lado, e mais importante,


88

a sua penetração na sociedade é cada vez maior, tanto por parte das empresas como da

população em geral.

Este “mundo novo” apresenta-se como um grande desafio para os GIS-T, que devem estar

atentos às novas possibilidades que as novas tecnologias garantem, incorporando-as.

O crescimento dos serviços de ITS e a participação dos GIS-T neste crescimento dependerá

em muito do sucesso com que integrar as novas oportunidades.

2.7.6. A incorporação da dimensão temporal em GIS-T

A necessidade de dados em tempo real é um importante elemento para muitas organizações,

nomeadamente em tarefas de gestão do tráfego e informação à navegação, e muitos serviços

desenvolvem-se actualmente neste âmbito.

A dimensão temporal é um novo aspecto a atender em transportes, e a incorporação desta

dimensão obrigará a substanciais alterações ao nível lógico e tecnológico. Os SIG

apresentam ainda bastantes dificuldades e insuficiências na gestão de objectos geográficos

dinâmicos (CLARAMUNT et al., 2000)

A dimensão temporal, na verdade, sempre foi um importante elemento em estudos de

transportes, e aos quais os SIG já atenderam: são inúmeros os exemplos, nomeadamente, de

simulações e comparações de acessibilidade antes e depois de determinada alteração no

sistema de transportes. No entanto, estas aproximações não eram dinâmicas.

Deve atender-se também ao facto de que há muitas entidades em transportes que mudam

constantemente de localização, designadamente os veículos. A modelação das entidades

dinâmicas implica a incorporação plena da dimensão temporal em SIG. SPEAR e

LAKSHMANAN (1988) referem que os GIS-T devem melhorar as suas capacidades de análises

temporais em três grandes domínios:

1. Representação do movimento dos objectos na rede em tempo real: o software GIS-T deve

permitir a gestão de sistemas de transportes em tempo real, sem com isto impedir outras


89

análises pelo utilizador. Deve, p.e., permitir actualizar a localização de um veículo do mapa

sem necessidade de fazer operações de redraw.

2. Armazenamento de atributos na rede com dados temporais: para além das entidades que

mudam no espaço a cada momento, há também entidades fixas mas cujos atributos são

dinâmicos (p.e., o volume de tráfego ao longo do dia num determinado eixo viário). Existe

sempre a possibilidade de criar diversos campos na tabela para armazenar estes dados; no

entanto, esta metodologia é pouco eficiente, originando grande redundância e grande

tamanho na base de dados. Assim, os GIS-T devem ser capazes de, de forma eficiente,

armazenar valores com uma dimensão tempo variável.

3. Visualização multi-dimensional: os SIG representam o espaço geralmente em duas ou três

dimensões. A dimensão temporal (quarta dimensão) é dificilmente incorporada em SIG

(possível por meio de animações). Para os GIS-T é necessário melhorar as capacidades de

visualização da dimensão tempo.

O desafio é, portanto, melhorar as metodologias de recolha, armazenamento e visualização

dos dados, entendendo a variável tempo como um elemento central em transportes.

2.7.7. Gestão de grandes quantidades de dados

Uma vez que a gestão de sistemas de transportes exigem grandes quantidades de dados, as

melhorias tecnológicas e metodológicas terão de ser acompanhadas pelos GIS-T.

Os GIS-T têm beneficiado das grandes melhorias ao nível da capacidade de processamento

dos computadores, assim como dos desenvolvimentos ao nível da indústria de software.

Neste momento, no entanto, uma nova realidade se abre em termos de dados: a possibilidade

de recolha e monitorização de uma grande quantidade de dados (GPS, sensores em eixos

viários, imagens satélite, etc.).

Este facto exige que os GIS-T desenvolvam e integrem novas metodologias de gestão de

dados, e, neste aspecto, podem beneficiar de avanços ao nível de técnicas e metodologias da


90

Ciência de Informação Geográfica e da Estatística espacial, designadamente ao nível da

exploração de grandes quantidades de dados, como o Data Mining.

2.7.8. Novas aplicações e novos mercados

Finalmente, um grande desafio para aos GIS-T será a forma como abandonará o âmbito

restrito dos investigadores, planeadores e gestores em transportes.

Neste aspecto, estas alterações devem ser consideradas a dois níveis: um diz respeito a novas

áreas de actuação (novas ciências podem integrar e beneficiar das tecnologias e conceitos

dos GIS-T); o segundo relaciona-se com a progressiva abertura e utilização dos GIS-T pelo

cidadão.

No que respeita à disseminação temática da utilização dos GIS-T, há muito a ganhar em

aplicar tecnologia e metodologias GIS-T a outras ciências: o problema do movimento de

entidades no território não é único dos transportes, e também se pode verificar na gestão da

vida selvagem, saúde, etc. Os SIG sempre beneficiaram quando encontraram novas áreas de

aplicação, beneficiando de feedback que se estabelece entre distintas áreas científicas. O

desafio é descobrir novas áreas de aplicação dos GIS-T e desenvolver para estas as

metodologias mais apropriadas (GOODCHILD, 2000).

Verifica-se que o mercado privado já reconhece aos GIS-T um importante papel, ao nível do

auxilio em tarefas de distribuição e logística, assim como em tarefas de auxilio na definição

de localizações. Esta penetração tenderá a crescer nos próximos anos.

Da mesma forma, e beneficiando das inovações ao nível das TIC, são crescentes os serviços

e aplicações GIS-T para o consumidor final. FLETCHER (2000) reconhece que esta

penetração será crescente e que existe um mercado emergente ao nível das comunicações

móveis, do planeamento de viagens, e outros serviços em tempo real. As sinergias entre os

telemóveis, GPS e computadores pessoais vão criar um novo mercado de dados e aplicações

espaciais, em especial para os GIS-T. Os softwares GIS-T actuais não penetrarão nesse

mercado, e novas ferramentas, necessariamente mais user friendly, se desenvolverão (muitos

dos utilizadores nem saberão que estão a utilizar este tipo de ferramenta) especificamente

para o consumidor final.


91

Neste âmbito, o desafio para os GIS-T é, por um lado, conseguir dar resposta ao novo

mercado emergente, e, paralelamente, continuar a melhorar as capacidades de análise e

gestão de informação para profissionais de transportes.


92

3. O SISTEMA DE TRANSPORTES URBANOS

DE GUIMARÃES

3.1. APRESENTAÇÃO DO ESTUDO

O estudo realizado procura analisar duas componentes centrais de um sistema de transportes

colectivos: a procura e a oferta. Nesse sentido, são desenvolvidos vários procedimentos, com

recurso a metodologias GIS-T, para a modelação e análise destas componentes (fig. 11).

Figura 11. Esquema conceptual de análise do sistema de transportes colectivos.


93

A análise da oferta de transportes parte do desenho, sobre os eixos de via da rede de estradas,

das diferentes carreiras e paragens TUG. Sobre estas são, posteriormente, incluídos os fluxos

e os tempos de deslocação para, deste modo, se analisar a acessibilidade que o sistema

proporciona aos seus utilizadores. Faz-se igualmente uma análise da acessibilidade na rede

proporcionada pelo transporte particular, uma vez que este é o grande concorrente ao serviço

de transportes colectivos para a mobilidade da população. Outro elemento analisado

referente à oferta de transporte colectivo é a sua cobertura em termos de população e área

servida.

Em relação à análise da procura de transportes, são modeladas quatro variáveis que, no nosso

entendimento, constituem os mais importantes factores que determinam a procura de

transporte num dado local: a população residente, o emprego, os serviços e o ensino,

abordado em termos do número de alunos. A partir destas variáveis, construímos uma carta

de procura de transportes, e, no final, confrontamos esta com a oferta existente.

As análises foram efectuadas com o recurso ao software ArcGIS ArcINFO 9.1, da ESRI-

Environmental Systems Research Institute, assim como das suas extensões Network Analyst

e Spatial Analyst. Em tarefas de aquisição de informação geográfica foi igualmente utilizado

o software ESRI ArcPad 6.0.3.

No que respeita aos dados geográficos, utilizaram-se os eixos de via da rede de estradas de

Guimarães, em formato vectorial, com levantamento à escala 1/10.000 (CMG, 2004). As

divisões administrativas (freguesia e concelho) utilizadas pertencem à Carta Administrativa

Oficial de Portugal do Instituto Geográfico Português (IGP, 2005). Finalmente, os dados

geográficos referentes às secções e subsecções estatísticas são da responsabilidade do

Instituto Nacional de Estatística (INE, 2001b).

3.1.1. Área de estudo

A área de estudo da nossa investigação engloba a totalidade das freguesias do concelho de

Guimarães (fig. 12) que possuem serviço de transportes rodoviários colectivos urbanos. Este

serviço cobre a cidade de Guimarães e área envolvente, na parte Sul do concelho, e inclui


94

freguesias que fazem fronteira com os concelhos de Vila Nova de Famalicão a Oeste, Vizela

a Sul e Fafe a Este.

Figura 12. Área de estudo: enquadramento geográfico.

O serviço de transportes colectivos urbanos serve 20 das 69 freguesias do concelho (fig. 13).

A população residente nesta área é de 76 342, o que corresponde a cerca de 48 % do total da

população do concelho (159 576 hab.)22.

22 Dados referentes a 2001 (INE, 2001a);


95

Figura 13. Freguesias da área de estudo.

As freguesias com serviço de transportes urbanos correspondem à totalidade das freguesias

da cidade de Guimarães, assim como freguesias que localizam no que podemos designar

como primeira periferia da cidade, incluindo dois núcleos urbanos com o estatuto de vila,

Ponte e Pevidém (esta localizada na freguesia de Selho S. Jorge).

3.1.2. A rede de transportes urbanos de Guimarães

O serviço de transportes urbanos rodoviários de Guimarães é assegurado, por concessão da

Câmara Municipal, pelos TransUrbanos de Guimarães (TUG).

A rede dos TransUrbanos de Guimarães é constituída por 22 carreiras (ver anexo 1), e tem

uma extensão total de cerca de 202 km. A figura 14 apresenta o desenho da rede TUG, assim

como a localização das paragens de acesso ao sistema.

A rede TUG apresenta uma estrutura radial a partir do centro, incluindo também duas

carreiras circulares urbanas (carreiras 1 e 2).


96

Figura 14. A rede de transportes urbanos de Guimarães.

Esta rede de transportes está organizada a partir de um ponto no centro da cidade de

Guimarães, compreendendo a Alameda S. Dâmaso (Norte e Sul), o largo do Toural e a rua

Afonso Henriques (figura 15).

Figura 15. Centro da rede de transportes urbanos.


97

É nesta pequena área que se concentram as partidas e chegadas da globalidade das carreiras

do sistema. Por este motivo, consideramos, em diversas análises realizadas (designadamente,

nas análises e acessibilidade), este como o ponto central da rede. Para além do serviço de

transportes urbanos, o concelho de Guimarães conhece igualmente serviço de transporte

ferroviário e, muito importante para a mobilidade no concelho, uma grande oferta de serviço

de transporte de tipo local e regional 23 (AMAVE, 2001). Este serviço, apesar da sua

importância, não é abordado neste estudo.

23 De acordo com a Lei de Bases do Sistema de Transportes Terrestres de 1986, as categorias de serviço de transporte colectivo rodoviário distribuem-se por: a) Rede Inter-regional: ligações de média / longa distância que servem os grandes eixos interiores da região e estabelecem a sua ligação com outras regiões. Incluem as carreiras de tipologia Expresso e de Alta qualidade; b) Rede Regional: carreiras que servem mais de três concelhos ou que têm uma extensão superior a 40 km; c) Rede Local: carreiras não urbanas cujo percurso é inferior a 40 km e não envolve mais de três concelhos; d) Rede Urbana: rede de transportes concessionadas pelas Câmaras Municipais (Julião, 1996).


98

3.2. A OFERTA DE TRANSPORTES COLECTIVOS

A oferta de transporte colectivo engloba todos os elementos que estão directamente

associados ao serviço existente, comportando, entre outros, aspectos como as carreiras, as

frequências, os tempos de deslocação e a cobertura.

MURRAY et al. (1998) distinguem, neste âmbito, dois conceitos: o acesso ao sistema de

transportes colectivos e a acessibilidade do sistema (fig. 16).

Figura 16. Sistema de transportes colectivos: acesso e a acessibilidade

(adaptado de MURRAY et al, 1998)

O acesso ao sistema de transportes colectivos é a oportunidade para a sua utilização, baseado

na proximidade do serviço e no seu custo. Por sua vez, a acessibilidade está relacionada com

a capacidade do sistema transportar as pessoas desde o seu ponto de origem até ao ponto de

destino, num tempo razoável (MURRAY et al., 1998).

Neste estudo, as questões relacionadas com o custo do serviço não foram abordadas, pelo

que por acesso entendemos unicamente a proximidade do serviço. Temos assim que se a


99

distância necessária a percorrer entre um dado local (a residência, p.e.) e o sistema de

transportes for muito grande, considera-se que este não tem acesso. Por sua vez, a

acessibilidade do sistema de transportes colectivos foi abordada pelos tempos de deslocação,

assim como pela frequência do serviço.

3.2.1. Nota metodológica: desenho e armazenamento da rede TUG em SIG

O desenho das carreiras foi efectuado com base em Sistemas de Referenciação Linear. Esta

metodologia permitiu-nos, de forma eficiente, gerir relações um-para-muitos (uma via com

muitas carreiras), assim como realizar operações de sobreposição (overlay) de tipo ponto-

sobre-linha.

As paragens TUG foram levantadas com recurso a equipamento GPS GENEQ SX Blue e

PDA com software ESRI ArcPad 6.0.3, totalizando 416 paragens. Posteriormente, foram

referenciadas à rede, igualmente com base em SRL. Neste processo, fizemos uma

simplificação de algumas paragens, eliminando paragens redundantes para a nossa análise:

nos casos onde se encontravam duas paragens, uma de cada lado da via, somente uma foi

considerada. Deste modo, o número final de paragens utilizado nas análises foi de 260, das

quais 69 correspondem a paragens zona.

3.2.2. O acesso ao serviço de transportes urbanos

O acesso ao serviço de transportes colectivos é realizado a partir da análise da distância que

tem que se percorrer desde um dado ponto (no que respeita à população com serviço,

considerou-se o local de residência) até à paragem mais próxima. Optámos por este critério e

não pela proximidade a uma via com serviço, uma vez que é sobre as paragens que acontece

o acesso ao sistema.

A distância máxima que um passageiro está disposto a percorrer para aceder ao serviço de

transportes colectivos numa área urbana depende muito das condições particulares do terreno,

ao nível da topografia, assim como ao nível da qualidade e segurança que o espaço público

oferece ao peão.


100

MURRAY et al. (1998) e MURRAY (2002) defendem como distância máxima que um

passageiro está disposto a percorrer até à paragem mais próxima o valor de 400 metros. Este

valor foi aplicado por estes autores em áreas urbanas australianas. Valor idêntico é proposto

por KIMPEL et al.24 (no prelo) em estudo aplicado a uma cidade norte americana. MONDOU

(2001), por sua vez, em estudo aplicado a uma cidade europeia, utiliza como valor máximo

300 metros. Este valor parece-nos, igualmente, mais apropriado para a realidade da

generalidade das cidades portuguesas, em concreto para a nossa área de estudo.

No que respeita à localização e cobertura das paragens, um importante aspecto é a possível

sobreposição de áreas de influência por diversas paragens. MURRAY (2001) nota que numa

área urbana, pela elevada densidade de paragens, há sempre alguma redundância, e este facto,

apesar de à priori poder ser entendido como um bom princípio, proporcionando um bom o

acesso ao serviço pelos passageiros, logo melhorando o sistema, também é um problema: de

facto, como nota o autor, a grande proximidade entre as paragens aumenta os custos

operacionais para as empresas de transportes e diminui a velocidade de deslocação

(acessibilidade) proporciona pelo serviço.

Para a área urbana de Guimarães decidimos criar quatro intervalos de cobertura do serviço a

partir das paragens (fig. 17). As duas primeiras (até 150 metros, e de 150 a 300 metros) são

as áreas onde o acesso ao serviço pela população está garantido. As restantes (de 300 a 450

metros, e de 450 a 600 metros) são áreas que consideramos com baixos níveis de acesso. O

análise da cobertura foi calculada em distância euclidiana, através da realização de buffers.

A figura 17 mostra-nos uma importante densidade de paragens TUG no centro da cidade. De

facto, evidencia-se, nesta área, uma contiguidade de cobertura de paragens com distâncias

entre elas inferiores a 150 metros, o que poderá denotar, a este nível, alguma redundância. O

mesmo sucede na vila de Pevidém (freguesia de Selho S. Jorge) e em alguns eixos do serviço

(nomeadamente, a Sul da área de estudo, nas freguesias de Urgezes, Polvoreira e Nespereira).

Estas são as áreas onde a densidade de paragens é maior, proporcionando um bom acesso ao

serviço pela população.

24 Estes autores definem como valor máximo para a deslocação até à paragem mais próxima ¼ de milha, o que corresponde a 401,25 metros;


101

Figura 17. Cobertura territorial do serviço de transportes urbanos.

Um aspecto importante é que a globalidade das vias onde existe serviço TUG conhecem uma

cobertura contínua de paragens numa distância máxima de 300 metros. Este facto mostra-nos

que, onde o serviço existe, há um bom acesso ao sistema por parte dos utilizadores potenciais.

Fora desta cobertura existem apenas pequenas áreas nas freguesias da Costa, Nespereira,

Fermentões, Silvares e Candoso S. Martinho.

A cobertura contínua de paragens nas vias com serviço é atingida numa distância máxima de

450 metros. As restantes áreas não cobertas por paragens não possuem também qualquer

carreira TUG. Existe uma área sem serviço que inclui parte das freguesias de Ponte, Silvares

e Fermentões, e as restantes áreas são na periferia da área de estudo (designadamente, áreas

das freguesias de Ponte, a Norte, de Selho S. Jorge, a Oeste, de Nespereira, a Sul, e de Costa

e Mesão Frio, a Este) e, portanto, o serviço TC disponível não é de tipologia transporte

urbano.

Mais importante que a cobertura territorial das paragens é, no entanto, a cobertura

populacional. A figura 18 mostra-nos a proporção de área e população servida pelo sistema.

Este cálculo baseia-se no pressuposto de que a população se encontra distribuída de forma

uniforme ao longo das subsecções estatísticas (INE, 2001a, 2001b) e se encontra fora das

áreas classificadas na Carta de Ordenamento do Plano Director Municipal (CMG, 1994)


102

como “Zona não urbanizável”, “Área florestal”, “Pedreiras”, “Áreas non aedificandi da A7,

IP9,IP9A e IC5”.

0

20

40

60

80

100

150 300 450 600

Cobertura desde as paragens (metros)

(%) Área com serviço

Pop. com serviço

Figura 18. Cobertura do serviço de transportes urbanos: população e área.

Estes dados evidenciam-nos que o sistema de transportes colectivos está localizado onde há

maior concentração de população, sendo a cobertura populacional sempre superior à

cobertura territorial, principalmente a curtas distâncias.

De facto, nas freguesias consideradas, para um total de 76 342 residentes, 53 % (40 461 hab.)

da população está muito próxima do serviço TUG, tendo acesso ao sistema a uma distância

inferior a 150 metros. Este valor sobe para 74% (56 493 hab.) quando consideramos a

distância máxima que a população tem que percorrer de 300 metros. Uma vez que na nossa

área de estudo o sistema de transportes colectivos não cobre a sua totalidade,

designadamente nos seus limites, podemos considerar estes valores bastante positivos.

Efectivamente, os valores de cobertura populacional para as distâncias entre 300 e 450

metros (81%, correspondendo a 61 837 hab.) e entre 450 e 600 metros (83%, o que

corresponde a 63 364 hab.) apresentam apenas ligeiros aumentos de cobertura populacional,

o que nos indica que onde o sistema está implementado a cobertura é relativamente boa.

Verifica-se, assim, que o sistema de transportes urbanos actual proporciona um bom acesso à

população que reside nas proximidades de vias com serviço TUG. A população residente na


103

nossa área de estudo sem acesso a serviço TUG (ou que para tal se tem que deslocar a uma

distância superior a 600 metros) está essencialmente localizada fora do perímetro da actual

rede, designadamente na parte Norte da freguesia de Ponte (onde se localiza o centro da vila),

na parte Sul das freguesias de Nespereira e Selho S. Cristóvão, na parte SE das freguesias da

Costa e Mesão Frio, e na parte NE da freguesia de Penselo. Para se cobrir esta população

seria, pois, necessário estender a rede de transportes urbanos para lá dos seus actuais limites.

3.2.3. A acessibilidade do serviço de transportes urbanos

Na análise da acessibilidade do sistema de transportes colectivos de Guimarães,

consideramos dois elementos: as frequências e os tempos de deslocação.

3.2.3.1. Carreiras e Frequências

Ao nível da oferta de serviço TUG disponível, importa verificar, em primeiro lugar, o

número de carreiras25 existentes nas diferentes vias (fig. 19). Este elemento é importante uma

vez que mostra a maior ou menor possibilidade de ligações que a população possui. Assim, a

população coberta somente por uma carreira terá menores opções de destinos, o que

condiciona a sua mobilidade, necessitando frequentemente de recorrer a alterações de

carreira para se deslocarem para o ponto de destino desejado.

A figura 19 evidencia-nos que as vias do centro da cidade são as que conhecem uma maior

sobreposição de diferentes carreiras. Isto deve-se ao facto de ser nesta área que se localizam

os pontos de partida e chegada das carreiras. O número máximo de carreiras que operam

sobre a mesma via é de 15, num total de 22 carreiras, e acontece na alameda S. Dâmaso.

Do lado oposto, ficam as áreas com baixa presença de carreiras. Verifica-se que é na parte

Sul da área de estudo onde há uma maior presença de vias onde o serviço TUG existente se

resume a uma única carreira, designadamente em algumas vias das freguesias de Polvoreira,

Nespereira, Gondar, Selho S. Cristóvão e Candoso S. Tiago. Para além desta área, alguns

25 Carreira: percurso de transporte colectivo entre um determinado ponto de partida e destino.


104

eixos das freguesias de Mesão Frio, Costa, Fermentões e Penselo conhecem igualmente uma

oferta diminuta de carreiras.

Figura 19. Número total de carreiras.

Outro elemento importante para aferir da oferta do sistema de transporte colectivo, é a

quantificação da oferta de linhas26 nos diversos locais da rede. A figura 20 mostra-nos a

número total de linhas TUG existente.

26 Linha: diz respeito às várias viagens que uma carreira geralmente conhece ao longo do dia. Por exemplo, uma carreira pode ser constituída pela a linha das 6h, das 6:30h, das 7h, etc.


105

Figura 20. Número total de linhas.

Verifica-se que a oferta de serviço, em termos do número de linhas, apresenta na rede

grandes disparidades. O centro da cidade, uma vez mais, conhece uma grande oferta de

serviço, apresentando algumas vias com valores superiores a 300 linhas (o valor máximo de

toda a rede verifica-se nesta área, em concreto na Alameda S. Dâmaso Sul). As áreas que

conhecem a oferta mais reduzida são alguns eixos localizados nas freguesias de Gondar,

Candoso S. Martinho, Fermentões, Costa e Azurém. Estas são também áreas onde o serviço

se restringe geralmente a uma única carreira. Na restante oferta de serviço na rede, destaca-

se ainda o importante serviço existente em alguns eixos, como nas freguesias de Urgezes,

Creixomil, Fermentões, Selho S. Jorge e Azurém.

A visualização da oferta do número de linhas disponível por paragem TUG é outro

importante elemento de análise. A figura 21 apresenta-nos a totalidade do serviço TUG por

paragem.


106

Nesta imagem é perceptível a importância relativa que algumas áreas conhecem no que

respeita à presença de serviço. Para além das áreas centrais, destaca-se um importante

circuito em Azurém (que serve a Universidade do Minho); um circuito que contorna o

parque industrial de Ponte, a Norte; a ligação à vila de Pevidém (por Creixomil); a ligação,

através das EN 105, a Urgezes, Polvoreira e Nespereira; finalmente, a ligação à parte Norte

de Mesão Frio, pela EN 101. Estas são as áreas que se destacam, em termos de serviço

existente, na nossa área de estudo, apresentando mesmo uma importante diferença em

relação à restante oferta de serviço existente na rede.

Figura 21. Número total de linhas por paragem.

Em termos de oferta do sistema de transportes, importa igualmente analisar a frequência do

serviço. Na figura 22 podemos observar a frequência (o intervalo médio) temporal em

termos de oferta da rede de transportes urbanos em Guimarães.


107

0:00 0:30 1:00 1:30 2:00 2:30

1

2

11

12

21

22

31

32

33

41

42

51

52

61

62

63

71

72

81

82

83

84

Car

reira

Frequência média

Dias úteis Sábados Dom/Fer

Figura 22. Frequência horária do serviço de transportes urbanos por carreira.

Embora os valores da figura 22 sejam referentes a frequências médias, e intervalos menores

deverão existir em determinadas horas do dia, verifica-se que a frequência do serviço de

transportes urbanos em Guimarães é, em geral, relativamente baixa – frequências médias

inferiores a 30 minutos só se verificam em três carreiras. A globalidade da rede conhece,

portanto, frequências relativamente baixas, com implicações óbvias nas possibilidades de

mobilidade da população.


108

Verifica-se, de igual modo, que, por regra, a frequência do serviço é sempre bastante

superior em dias úteis, em relação ao serviço praticado quer aos sábados quer aos domingos

e feriados. Uma excepção é a carreira 41 (Silvares) que não conhece qualquer serviço aos

dias úteis.

Ao nível de frequência, destacam-se as carreiras 11, 21 e 61 como as carreiras com maior

oferta de serviço, em qualquer dos dias sempre inferior ou igual a 30 minutos. Estas carreiras

servem importantes eixos de entrada na cidade, por Norte (pela EN 101), Este (pela EN 206)

e por Sul (pela EN 105). Seguem-se as carreiras 31, 71 e 83 com intervalos de serviço um

pouco superiores a este valor, e que correspondem a importantes ligações na nossa área de

estudo, designadamente para Azurém e Pevidém. Do lado oposto, temos as carreiras com

intervalos de serviço mais longos, como a 33, 52, 72 e 84, com frequências médias sempre

superiores a uma hora. Estes valores correspondem a uma oferta de serviço bastante baixa

nos eixos que servem.

Se analisarmos, em termos espaciais, as frequências das carreiras obtemos importante

informação acerca do serviço existente. A figura 23 mostra-nos o número total de linhas que

funcionam em dias úteis.

Figura 23. Número total de linhas: dias úteis.


109

Nestes dias, verifica-se uma forte importância do serviço no centro da cidade e nos mais

importantes aglomerados populacionais em redor do centro. Neste grupo podemos destacar

as freguesias de Azurém, a parte Norte de Mesão Frio, Urgeses, Creixomil, a vila de

Pevidém (um importante núcleo urbano-industrial) e o eixo Urgezes/Polvoreira/Nespereira,

ao longo da EN 105. Igualmente com importante serviço nestes dias é o circuito que serve o

parque industrial de Ponte, e que, com base nas carreiras 42 e 62, cria uma boa oferta nas

freguesias de Fermentões, ao longo da EN 101, e na freguesia de Silvares.

As áreas com serviço mais reduzido conhecem frequências entre as 5 e as 25 linhas, e

localizam-se, essencialmente, nas freguesias de Gondar, Candoso S. Tiago e a parte de

Fermentões fora da EN 101 (Grisel).

Com frequências intermédias, entre as 26 e as 50, apresenta-se uma importante área a Sul da

área de estudo, compreendendo as freguesias de Selho S. Cristóvão, Candoso S. Tiago,

Candoso S. Martinho, e a ligação destas freguesias à vila de Pevidém.

No que respeita ao serviço existente aos sábados (fig. 24), nota-se uma diminuição

generalizada em todas a áreas. Verifica-se ainda que este decréscimo é mais acentuado

relativamente ao serviço para o parque industrial de Ponte - o que denota a importância do

emprego industrial como público alvo destas carreiras - , em Mesão Frio, assim como no

eixo Polvoreira/Nespereira. Neste dia, destaca-se o serviço existente na cidade, e as ligações

para Pevidém (por Creixomil), Urzeses e Azurém.

O serviço existente aos sábados evidencia, igualmente, um crescimento das áreas com uma

frequência inferior a 25 linhas, verificando-se este facto nomeadamente no serviço na

freguesia de Polvoreira.

Finalmente, aos domingos e feriados, o sistema de transportes urbanos de Guimarães

apresenta uma diminuição ainda mais acentuada (fig. 25). De facto, nestes dias, se

exceptuarmos as ligações a Azurém, Urgezes e Pevidém, o serviço apresenta baixas

frequências em toda a área, com valores inferiores a 50 linhas, e com uma grande área

servida por um número de linhas inferior a 25, designadamente em toda a parte SO da área

de estudo.


110

Figura 24. Número total de linhas: sábados.

Figura 25. Número total de linhas: domingos e feriados.


111

Estes valores evidenciam que o sistema está orientado para as necessidades da população nas

suas viagens casa-trabalho (e casa-escola), sofrendo, por isso, uma forte diminuição quando

estas actividades não se desenvolvem.

3.2.3.2. Tempo de deslocação

Para o cálculo dos tempos de deslocação apresentados pelo serviço TUG, criámos cartas de

isolinhas. Esta metodologia mostra-se bastante eficiente neste tipo de análises e tem a grande

vantagem de ser de fácil compreensão (O’SULLIVAN et al., 2000). As isolinhas foram criadas

a partir da interpolação dos tempos mais rápidos verificados nas 69 paragens zona.

3.2.3.2.1. Nota metodológica: interpolação

As análises de acessibilidade de transportes colectivos foram calculadas a partir da

interpolação de tempo de percurso de um dado ponto em relação ao centro da rede TUG

(Alameda S. Dâmaso/Largo do Toural/Rua D. Afonso Henriques). Foi sempre considerado o

tempo mais rápido. Os pontos de referência considerados foram as paragens zona (paragens

onde se dá uma alteração do tarifário/ coroa), dado existirem os horários de passagem das

diversas carreiras nestes pontos. As paragens zona são um total de 69 pontos, distribuídas de

forma mais ou menos regular em cada uma das carreiras.

O procedimento de estimar valores de propriedades em pontos não medidos dentro de uma

área, onde se conhecem valores de alguns pontos amostrais designa-se por interpolação. Por

outro lado, estimar valores fora da área de cobertura dos pontos amostrais é a técnica

designada por extrapolação (BURROUGH, 1986). Assim, podemos definir interpolação como

o processo de estimar valores desconhecidos que se situam entre valores conhecidos.

Para a realização da interpolação utilizamos a função Inverse Distance Weighted (IDW),

presente na extensão Spatial Analyst do ArcGIS 9.1. Este interpolador cria uma superfície de

pontos estimados a partir de valores médios dos pontos amostrais.


112

Seguindo literalmente o princípio de autocorrelação espacial (os pontos mais próximos são

mais parecidos entre si do que os que se encontram mais distantes), este interpolador assume

que quanto mais próximo estiver o ponto a ser estimado, mais semelhante será o seu valor

em relação ao ponto amostral (PAINHO E CABRAL, 2002). O ponto mais próximo terá, deste

modo, maior influência sobre uma determinado ponto estimado, e esta influência decrescerá

à medida que a distância aumenta (a importância de cada ponto amostral será no sentido

inverso à distância).

É possível ainda aumentar o peso dos pontos amostrais sobre a superfície de output,

resultando deste facto uma superfície menos suavizada (menos dependente das médias) nas

proximidades das medições originais. No nosso estudo, e no sentido de aproximar mais os

resultados da realidade, criámos um valor para os pontos amostrais de 7. Este valor vai tornar

as superfícies menos suavizadas, criando maior semelhança dos valores estimados em

relação aos pontos de referência nas proximidades da rede (das paragens zona). No entanto,

esta influência decresce com a distância.

Uma vez que este interpolador utiliza valores médios dos pontos de referência, a superfície

interpolada nunca passa exactamente pelos pontos da amostra.

3.2.3.2.2. A acessibilidade dos TUG

A figura 26 mostra-nos que, nas deslocações centro-pefireria, o serviço TUG apresenta-se

bastante irregular. O sistema mostra-se, deste modo, desigual para diferentes pontos da rede,

não oferecendo uma relação tempo dispendido/distância percorrida uniforme.


113

Figura 26. Acessibilidade: tempo de deslocação em transportes urbanos (centro-periferia).

Evidencia-se que a eficiência do serviço, no que respeita ao tempo de deslocação a partir do

centro, é maior no sentido NE e SO. As áreas mais favorecidas situam-se neste espaço, quer

a NE, no em direcção a Azurém e Mesão Frio, quer a SO, ao longo da EN 105. Esta área

parece ser mesmo a mais favorecida, onde num tempo igual ou inferior a 10 minutos se

consegue atingir uma importante área, até à parte Norte da freguesia de Nespereira. Uma

parte importante da área de estudo é servida, desde o centro, até 15 minutos.

A figura 26 mostra-nos igualmente áreas que conhecem baixa acessibilidade. Na freguesia da

Costa, a SE da área de estudo, verifica-se uma grande contracção dos tempos de deslocação,

sendo que a classe de tempo entre os 6-10 minutos se apresenta espacialmente diminuta. Este

facto fica a dever-se a factores de topografia, uma vez que é nesta áreas que se situa na

encosta da Serra da Penha.

Outro importante elemento é verificar que o acesso à vila de Pevidém é, em termos de tempo,

mais favorável por norte (por Creixomil e Silvares) do que por Sul (Candoso S. Tiago e

Candoso S. Martinho).


114

Se atendermos às viagens no sentido inverso, desde a periferia até ao centro, encontramos

algumas importantes diferenças (fig. 27). Nota-se que os tempos de deslocação para a

globalidade dos locais é superior em relação à situação anterior. Isto indica-nos que, no que

respeita ao serviço de transportes urbanos, é mais rápido sair da cidade do que a ela aceder.

Este facto poderá estar relacionado com aspectos de densidade de tráfego.

As principais diferenças (os maiores tempos de deslocação) em relação à situação anterior

verificam-se a Sul, nas áreas ao redor da EN 105, onde a área atingida até 10 minutos é

substancialmente inferior.

Figura 27. Acessibilidade: tempo de deslocação em transportes urbanos (periferia-centro)

As áreas com mais baixos valores de acessibilidade, com tempo de acesso superiores a 26

minutos, mantêm-se relativamente idênticos.

Estes valores, no entanto, dizem respeito, unicamente ao tempo de deslocação. Importa,

numa análise das áreas mais e menos favorecidas em termos de acessibilidade, ponderar,

conjuntamente, os tempos de deslocação e o volume de oferta de serviço disponível. De


115

facto, de que vale ter um rápido tempo de deslocação de e para o centro, se o serviço for

escasso?

Esta análise foi realizada de acordo com a equação sugerida por JULIÃO (1996), e que se

enuncia da seguinte forma:

TijFijAi =

onde:

Ai = Acessibilidade do local i

Fij = Fluxos entre ij

Tij = Tempo do percurso ij

Da aplicação desta fórmula, surge-nos uma nova imagem da acessibilidade proporcionada

pelos TUG dentro da nossa área de estudo.

A figura 28 evidencia claramente a grande diferença, em termos de acessibilidade em

transportes urbanos, que o centro da cidade conhece em relação às restantes áreas.

Figura 28. Acessibilidade em transpores urbanos: centro-periferia.


116

Este facto ainda é mais relevante quando se torna evidente que a parte central, com índices

de acessibilidade muito elevados, diminui espacialmente, em relação à avaliação anterior,

onde se ponderava unicamente o factor tempo de deslocação. Temos, assim, a parte central

da cidade, como uma área relativamente restrita, e com índices de acessibilidade em

transportes urbanos bastante altos em relação à restante área. Segue-se uma segunda área,

que podemos considerar de acessibilidade média, que abrange a primeira periferia da cidade,

e se estende, para Oeste, até à vila de Pevidém e, para Sul, seguindo pela EN 105, até à

freguesia de Nespereira. As restantes áreas conhecem relativamente baixos índice de

acessibilidade por transportes urbanos, encontrando-se os valores mais baixos na parte SO da

área de estudo, assim como numa pequena área na freguesia de Fermentões (Grisel), e, a SE,

na encosta da serra da Penha.

A implementação deste mesmo índice de acessibilidade para as viagens de sentido inverso

(fig. 29), periferia-centro, apresenta-nos, uma vez mais, valores de acessibilidade

ligeiramente mais baixos, evidenciando, uma vez mais, a maior dificuldade de aceder ao

centro do que dele sair.

Figura 29. Acessibilidade em transportes urbanos: periferia-centro.


117

A área onde o decréscimo do nível de acessibilidade é mais intenso e evidente situa-se no

eixo Urzeges/Polvoreira/Nespereira, ao longo da EN 105. As restantes áreas, apresentando

em alguns pontos um ligeiro decréscimo de acessibilidade, não sofrem, no entanto,

alterações significativas em relação às viagens centro-periferia.


118

3.3. O TRANSPORTE PARTICULAR

No sentido de melhorar a competitividade do TC face ao transporte privado, importa

comparar estes dois modos de transporte, designadamente no que respeita aos tempos de

deslocação que proporcionam. Realizámos, por isso, uma análise acerca do tempo de

deslocação dentro da nossa área de estudo proporcionado pelo transporte particular.

3.3.1. Notas metodológicas: a modelação da rede

Na modelação da rede para o transporte particular, no sentido de aproximar estas análises

tanto quanto possível da realidade, é necessário atender a uma série de aspectos, como a

circulação em diferentes níveis, as mudanças de direcção, as vias de sentido único, assim

como a velocidade de circulação. Aspectos relacionados com a intensidade de tráfego, assim

como com a sua variação ao longo do dia, que determinam uma maior ou menor facilidade

de circulação, não foram incluídos nas análises realizadas, dadas as dificuldades de acesso a

informação rigorosa para a nossa área de estudo.

Circulação em diferentes níveis

Para a modelação dos diferentes níveis de circulação utilizaram-se Z values. Esta

metodologia, basicamente, separa os diferentes níveis de circulação por diferentes Z values.

Uma vez que estes valores são atribuídos para cada início e fim dos arcos da rede, a

atribuição de Z values permite-nos, além da modelação da circulação em distintos níveis, a

modelação de redes multi-modais, com determinados pontos de conecção entre os diferentes

modos de transporte.

Sentidos de circulação

As vias de sentido único foram modeladas, e este aspecto foi considerado nas análises

produzidas.


119

Mudança de direcção

Optamos por criar diferentes facilidades de mudança de direcção. Para tal, atribuímos

diferentes impedâncias para as mudanças de direcção para a esquerda ou para a direita. Nas

mudanças de direcção para a direita acontece uma penalização de 3 segundos, sendo que nas

mudanças de direcção para a esquerda este valor sobe para 9 segundos.

Para a modelação da impedância das mudanças de direcção, utilizamos o seguinte código

Visual Basic:

turnTime = 0 a = Turn.Angle If a > 210 And a < 330 Then turnTime = 0.15 End If If a > 30 And a < 150 Then turnTime = 0.05 End If

Velocidade por tipologia de arco

Para a modelação da velocidade do transporte privado, um aspecto essencial é a aferição do

tempo de atravessamento de cada um dos arcos da nossa área de estudo.

Uma vez que não possuímos valores reais acerca do tempo de atravessamento dos diferentes

arcos da rede – o ideal seria possuirmos valores para vários períodos do dia, separando

situação de hora de ponta e restantes períodos, e ponderando, em alguns arcos, diferentes

velocidades para cada sentido -, a modelação da velocidade terá como factor determinante a

velocidade de circulação de acordo com a tipologia da rede viária.

Os dados utilizados (cartografia vectorial à escala 1/10.000, segundo o modelo da Série

Nacional do Instituto Geográfico Português) apresentam uma grande desagregação da rede

viária por tipologia de via.

Para o nosso modelo foram incorporados as seguintes tipologias de via:

IC, AE

EN- Rede Complementar

EN- Rede Municipal

Estrada


120

Estrada municipal

Rua, Avenida, Rotunda, Praça, Largo

Arruamentos

Caminho

Caminho municipal

As vias de tipologia “Caminho” e “Caminho municipal”, apesar de pouca importância para a

circulação rodoviária na área, foram incluídas uma vez que se verificou, pela confrontação

da cobertura da rede com ortofotomapas, que são, em alguns casos, as únicas vias que

servem determinadas habitações. Deste modo, embora penalizando estas vias em termos de

velocidade, decidiu-se pela sua inclusão nas análises.

Dada a natureza urbana da área de estudo, exceptuando as vias de tipologia IC/AE, a

velocidade de circulação terá que obedecer à velocidade máxima permitida dentro dos

aglomerados (50 km/h).

Para além deste facto, entendemos penalizar a circulação nas vias de tipo “Rua, Avenida,

Rotunda, Praça, Largo” e “Arruamentos”, para, desta forma, se aproximar melhor à

circulação em ambiente urbano, designadamente às questões de tráfego. O factor de

minoração aplicado para estas vias foi de 0.80.

Finalmente, em relação às tipologias “Caminho” e “Caminho municipal” entendemos

atribuir uma velocidade de circulação de 30 km/h, para melhor representar as condições de

circulação nestas vias.

Assim, adoptámos velocidades de circulação por tipologia de via de acordo com a tabela 5.

Tipologia de via Velocidade adoptada (Km/h)

IC, AE 120 EN-Rede Complementar 50 EN-Rede Municipal 50 Estrada 50 Estrada Municipal 50 Rua, Avenida, Rotunda, Praça, Largo 40 Arruamentos 40 Caminho 30 Caminho Municipal 30

Tabela 5. Velocidade de circulação por tipologia de via.


121

O cálculo do tempo de percurso (em minutos) para cada um dos arcos será de acordo com a

seguinte formulação:

1000*60*

VC

onde:

C = Comprimento do arco

V = Velocidade permitida

Deste modo, p.e., o cálculo de um arco de uma tipologia IC/AE com a extensão de 5 km será

realizado da seguinte forma:

1000*12060*5000

3.3.2. A acessibilidade do transporte individual

A análise do tempo de deslocação proporcionado pela circulação do transporte privado na

nossa área de estudo foi realizado através da função service area. O ponto de referência foi o

centro da cidade de Guimarães (em concreto, os cais de embarque dos TUG no Largo do

Toural/Alameda S. Dâmaso/Rua D. Afonso Henriques).

A figura 30 mostra-nos que os tempos de deslocação desde o centro da cidade apresentam

algumas irregularidades, decorrentes de diferentes tipologias de infraestruturas rodoviárias.

Evidencia-se que as saídas da cidade que utilizam Estradas Nacionais (designadamente, a EN

101, no sentido de Braga, EN 206 para Fafe, e a EN 105, para Sul, no sentido de Vizela e

Santo Tirso) são as mais beneficiadas em termos de acessibilidade, possibilitando viagens

mais longas num tempo inferior.

A presença de auto-estradas (A7 e A11) é outro importante elemento. Pese embora a nossa

área de estudo ser relativamente restrita para uma mais correcta análise da influência desta


122

infraestrutura (designadamente, por somente conhecer uma entrada/saída), nota-se, ainda

assim, alguma importância destas vias, uma vez que as deslocações até 8 minutos (e até 12

minutos) se estendem, a Oeste, em seu redor.

Figura 30. Acessibilidade em transporte individual: tempo de deslocação centro-periferia.

Por sua vez, as áreas que conhecem tempos de deslocação mais baixos localizam-se a SE do

centro da cidade, concretamente em direcção à serra da Penha. É visível que num tempo de

deslocação até 8 minutos, o espaço percorrido desde o centro para SE é substancialmente

inferior ao que sucede na restante área.

Resultados muito idênticos são verificados quando analisamos as deslocações em transporte

privado em direcção ao centro (fig. 31). A semelhança entre as deslocações centro-periferia e

periferia-centro fica a dever-se ao facto de não se ter considerado aspectos relacionados com

o volume de tráfego, o que poderia criar diferentes facilidades de circulação para cada um

dos sentidos.

Deste modo, as únicas alterações entre o acesso ao centro e desde o centro são somente

condicionadas pelos sentidos de circulação. As vias de sentido único foram modeladas, mas

verificam-se maioritariamente no centro da cidade, principalmente dentro do perímetro

percorrido acessível até 4 minutos, e parecem não criar grandes diferenças entre o tempo de

entrada e saída na cidade.


123

Apesar deste facto, é possível verificar algumas diferenças, ainda que ligeiras. O perímetro

dos 4 minutos sofre uma alteração a Norte, crescendo ao longo da EN 101, e retraindo-se na

freguesia de Azurém. Igualmente a Norte, evidencia-se um aumento da área atingida a 8

minutos, visível nas freguesias de Silvares e Ponte.

Figura 31. Acessibilidade em transporte individual: tempo de

deslocação periferia-centro.

Os restantes tempos de deslocação apresentam-se relativamente idênticos às deslocações

centro-periferia.

Uma análise complementar relativa à acessibilidade automóvel dentro da nossa área de

estudo é o cálculo do custo médio de deslocação desde um ponto para toda a área. O

indicador custo médio de deslocação é uma média não ponderada do custo de deslocação

entre um nó e todos os restantes de uma rede (GUTIÉRREZ e GOMEZ, 1999) Esta análise foi

realizada a partir da interpolação de médias ponderadas de tempo de deslocação entre cada

ponto e o restante território (caminhos mínimos todos-para-todos). Os pontos de referência

utilizados foram as paragens zona dos TUG (69 pontos distribuídos ao longo da área de

estudo). Esta análise permite-nos, assim, aferir, dentro da nossa área de estudo, os tempos


124

médios que cada ponto da nossa área conhece no acesso aos restantes pontos da área de

estudo.

Figura 32. Acessibilidade transporte individual: tempo de deslocação médio.

A figura 32 evidencia-nos uma alguma estabilidade em termos de acessibilidade na nossa

área de estudo, com isócronas concêntricas e relativamente homogéneas a partir do centro. O

centro da cidade, como seria de esperar pela posição geograficamente central em relação à

área, conhece os mais altos valores de acessibilidade. Do lado oposto em termos de

acessibilidade, está a parte Oeste da área de estudo, onde se verificam os valores mais baixos

de acessibilidade (os tempos de deslocação médios mais elevados, entre 9,6 e 11,6 minutos,

localizam-se nesta área). Curiosamente, esta área conhece os mais baixos valores de

acessibilidade, apesar de lá se localizarem as infraestruturas de tipologia IC/AE. Isto fica a

dever-se ao facto desta infraestrutura não ter qualquer papel nas deslocações dentro da nossa

área de estudo, pela existência de uma única entrada/saída, impossibilitando isto a sua

utilização neste tipo de deslocações.


125

3.3.3. A acessibilidade do transporte individual e do transporte colectivo

Para além de aspectos como a cobertura e a frequência, um outro elemento decisivo para a

utilização de um sistema de transportes colectivos é a sua eficiência em termos de tempo de

deslocação entre o ponto de partida até ao ponto de chegada. Para se alterar a progressiva

utilização de transporte individual, é necessário que o transporte colectivo se apresente como

um forte concorrente, uma opção viável. Por conseguinte, os tempos de deslocação

proporcionados pelo transporte colectivo devem ser competitivos com a velocidade

automóvel (MURRAY, 2002).

Na nossa área de estudo, verifica-se que o automóvel apresenta grandes vantagens em termos

de tempos de deslocação. A figura 33 apresenta-nos a diferença de tempo de deslocação

entre o transporte individual e o serviço TUG, desde o centro para a periferia.

Figura 33. Transporte individual e transporte colectivo: diferença de tempo de deslocação centro-periferia.

Verifica-se assim que o automóvel particular garante viagens significativamente mais

rápidas, e que, por norma, os ganhos de tempo aumentam com a distância. Na área central da

cidade as diferenças não são significativas, inferiores a 4 minutos. Outras áreas onde os


126

tempos de deslocação se apresentam relativamente competitivos são na primeira periferia da

cidade, e, para sul em direcção ao concelho de Vizela e Santo Tirso, ao longo da EN 105,

onde a diferença da acessibilidade entre os dois modos de transporte não ultrapassa os 8

minutos.

Nas restantes áreas a acessibilidade automóvel começa a destacar-se, sendo que em alguns

locais a SO o transporte colectivo conhece um acréscimo de entre 17-22 minutos em relação

ao automóvel, o que o torna, neste aspecto, muito pouco competitivo.

Se analisarmos a mesma situação, mas em sentido inverso, os tempos de deslocação

periferia-centro, verificamos que a situação não sofre significativas alterações (fig. 34).

Figura 34. Transporte individual e transporte colectivo: diferença de tempo de deslocação periferia-centro

Nas viagens periferia-centro, uma vez mais, o automóvel apresenta tempos de viagem

bastante mais competitivos. As áreas onde a diferença é maior mantêm-se, e verifica-se

mesmo que as áreas mais competitivas (diferença inferior a 8 minutos) diminuem. Isto deve-

se ao facto de que os tempos de deslocação periferia-centro em transportes colectivos serem

superiores aos do sentido inverso.


127

3.4. A PROCURA DE TRANSPORTES COLECTIVOS

O estudo da procura de transportes, ou seja, a avaliação da geração de tráfego que se produz

num determinado território, é um elemento fundamental em estudos de transportes. Para um

correcto planeamento de um sistema de transportes é crítico o conhecimento acerca do fluxo

que cada ponto no território produz.

Há muitas aproximações à modelação da procura de transportes, dependendo da escala e

dados que se utilizem. Uma característica presente na generalidade dos modelos de procura

de transportes colectivos é a inclusão (por vezes mesmo, o grande realce) de dados acerca

dos movimentos casa-trabalho, ou seja, orientam-se para o estudo da mobilidade diária da

população com base nas suas deslocações obrigatórias. Estes modelos criam assim distintas

áreas de procura com base no volume de população e emprego que conhecem (ver

designadamente, MODARRES, 2003).

No entanto, estes modelos podem, muitas vezes, verificar-se demasiado simplistas, dado

incorporarem um número limitado de variáveis na sua aferição, ignorando outros

importantes elementos de atractividade territorial e de geração de fluxos. De facto, como

salientam TOLLEY e TURTON (1995) a mobilidade da população está, progressivamente, mais

complexa, não se limitando às viagens casa-trabalho. A sociedade de serviços significa, além

da importância deste sector na economia, designadamente em termos de emprego,

igualmente o crescimento consumo de serviços por parte da população. Assim, modelos que

incorporam variáveis relativas aos diversos serviços que a população recorre no dia-a-dia

parecem ser mais adequados. JOVICIC e HANSEN (2003) modelam a procura com base numa

sequência de modelos (geração, distribuição e escolha do modo de transporte) onde

incorporam diversas variáveis, incluindo dados demográficos, o emprego, o ensino e o

comércio.

Uma outra aproximação à modelação da procura de transportes é com base no estudo dos

usos do solo, e na sua diferenciação zonal. Esta é a perspectiva do Trip Generation (ITE,

2004) amplamente utilizado em estudos de geração tráfego. A modelação da procura com

base nos usos do solo parte do princípio de que diferentes usos originam diferente

atractividade, e, por conseguinte, geração de tráfego. O Trip Generation apresenta uma

exaustiva listagem de tipologias de uso de edifícios, com o respectivo nível de geração de


128

fluxos. Assim, vão existir distintos níveis de atractividade numa dada área, de acordo com a

tipologia e quantidade de ocupação do território por cada tipologia de uso. O problema desta

metodologia é a sua utilização em ambientes sociais e económicos distintos, obrigando a

atentas adaptações às distintas realidades.

3.4.1. A procura de transportes em Guimarães

Para a modelação da procura potencial (dada a dificuldade de modelar a procura real) na

nossa área de estudo, realizámos uma análise de quatro variáveis - a população residente, o

emprego, os serviços e o ensino. Pretende-se conhecer onde e qual o peso destes elementos

na área de estudo, e assim averiguar diferentes níveis de procura de transportes.

A análise da população residente numa determinada área é um importante indicador para o

estudo da procura de transportes uma vez que, no limite, todos os fluxos diários aí se iniciam

e terminam.

Da mesma forma, a análise das áreas onde se localiza o emprego é um importante

componente a englobar no estudo da procura, uma vez que a ocupação profissional da

população é dos mais importantes factores que determinam os movimentos diários. Apesar

do facto de que as deslocações para o trabalho sofrerem importantes alterações em

determinados períodos (fins de semana, em períodos tradicionais de férias, assim como

haverá uma distinta distribuição das viagens ao longo de um normal dia de trabalho), a sua

análise espacial, mesmo que geral, não acolhendo estas flutuações, é um importante

elemento no estudo das áreas com maior e menor procura de transportes.

No que respeita aos serviços, a sua integração na análise deve-se à constatação de que, cada

vez mais, as viagens são muito mais complexas que as lineares deslocações casa-trabalho, e

tendem progressivamente para a procura e satisfação de outras actividades e serviços

(TOLLEY e TURTON, 1995). O esquema ilustrativo do percurso espacio-temporal de MILLER

(2005a) que apresentámos atrás mostra-nos como as deslocações casa-trabalho são

intercaladas com a procura e satisfação de outros serviços, que, por vezes, não coincidem

espacialmente com a localização do trabalho. Este facto cria uma atractividade suplementar

nas áreas de maior oferta de serviços, acrescentando à população que a elas se desloca por


129

motivos profissionais, a população que aí se desloca para o consumo de bens e serviços.

Sabe-se que a organização espacial dos centros urbanos obedece a uma hierarquização em

termos de centralidade decorrente do nível de oferta de serviços, o que provoca uma maior

ou menor importância das cidades, e, dentro delas, de determinadas áreas (SALGUEIRO,

1988). Importa pois, no estudo da procura de transportes, atender a este facto. No nosso

estudo, esta variável foi incorporada com base no número de empresas do sector terciário, ou

seja com base nas entidades que produzem e oferecem serviços.

Finalmente, a variável ensino foi incorporada na análise uma vez que os equipamentos

escolares são um importante elemento gerador de fluxos. Para a análise dos transportes

colectivos este facto é ainda mais relevante dado que para uma grande parte da população

(população com idade inferior a 18 anos) que frequenta estes equipamentos este modo de

transporte é a única opção disponível. Ainda que esta variável sofra também importantes

flutuações diárias (horário de início e fim das aulas) e sazonais (férias escolares), julgámos

importante a sua inclusão na análise.

Outros elementos poderiam igualmente incorporar e enriquecer a nossa análise, como os

serviços da administração pública (juntas de freguesia, serviços municipais, justiça,

administração fiscal, etc.), equipamentos de saúde (hospitais, centros de saúde), desportivos

(piscinas, recintos desportivos, etc.) e culturais (cinemas, teatros, etc.). No entanto, dada a

natureza destes equipamentos (a sua grande diferença em termos de atracção) e a dificuldade

de obter dados com algum rigor acerca da sua utilização, optámos pela sua exclusão. De

facto, a geração de fluxos de um estádio de futebol com 30.000 lugares é bastante distinta da

de um tribunal, e esta geração tem uma frequência bastante irregular. Pela particularidade de

cada um destes equipamentos, e pela inexistência de dados relativos à sua frequência média

diária, estes elementos são de grande dificuldade de modelação e estudo.

3.4.1.1. Nota metodológica: dados utilizados

No que respeita aos dados relativos às nossas variáveis, importa referir em que consistem e

que constrangimentos possuem.


130

População

A análise desta componente baseia-se em dados do Recenseamento Geral da População (INE,

2001a) por secções estatísticas, e esta informação é trabalhada no sentido da quantificação

das densidades populacionais nas diferentes secções.

Emprego

A variável emprego compreende a análise, à secção estatística, do volume do emprego

existente. Esta variável foi analisada tendo como fonte estatística a Base Belém (INE 2004),

e, por isso, conhece algumas particularidades:

a) a Base Belém é uma fonte estatística relativa às empresas registadas num determinado

local. Deste modo, esta base ignora as empresas que poderão existir na nossa área de

trabalho mas que têm a sede social noutro local. Se relativamente ao emprego industrial na

nossa área de estudo, este não parece ser um grande problema, já no que respeita ao emprego

nos serviços este aspecto é relevante: de facto, ignoram-se empresas de grande importância a

nível de volume de trabalhadores (p.e., hipermercados, banca, etc.);

b) a Base Belém, devido a condicionalismos relacionados com o segredo estatístico,

apresenta o emprego por empresa e por classes de número de trabalhadores. Assim, foi

necessário criar médias de trabalhadores por empresa, que corresponde ao valor médio da

classe. Dado que estas classes são de amplitude relativamente baixa, esta metodologia

parece-nos bastante eficiente e rigorosa;

c) a Base Belém apresenta, para cada empresa, a sua localização em termos de freguesia e

outra toponímia (normalmente a rua, ou avenida, por vezes também o lugar ou outra unidade,

como a designação do parque industrial e número de lote). Deste modo, foi necessário

localizar as empresas na secção estatística correspondente, para assim se efectuarem análises

comparativas com outras variáveis. Esta tarefa foi executada da seguinte forma: 1) reunião

das empresas por freguesia; 2) reunião das empresas por nome de rua (ou outra unidade); 3)

atribuição de um código a cada uma das ruas; 4) na base cartográfica, criação de um ponto

junto da rua correspondente, e atribuição do código das ruas (chave de ligação entre a base

cartográfica com os atributos volume de emprego e número de empresas); 5) verificação dos


131

casos que apresentam alguma incerteza; finalmente, 6) sobreposição espacial com as secções

estatísticas - temos assim as variáveis referenciadas à secção estatística;

Finalmente, no que se refere ao emprego, um importante problema com que nos defrontámos

foi a inexistência de informação referente ao local de residência da mão-de-obra. Estes dados

seriam uma forma mais eficiente de analisar a mobilidade urbana, e analisar os fluxos - logo

a geração de tráfego - que acontecem entre distintos pontos da nossa área de estudo. Deste

modo, somente sabemos que numa determinada área há um determinado volume de

população e emprego, mas não conseguimos aferir se a população residente corresponde à

população empregada nessa secção. Este elemento é decisivo na análise da mobilidade, uma

vez que nem toda a população necessita de transportes para a sua deslocações casa-trabalho.

Serviços

A variável serviços refere-se ao número de empresas do sector terciário por secção estatística.

Não se inclui, portanto, as pessoas que trabalham em determinados serviços (a ser

contabilizados na variável emprego).

A fonte estatística para a análise desta variável é igualmente a Base Belém (INE, 2004). Por

este facto, conhece as mesmas limitações relativas à enumeração somente das empresas do

sector terciário que têm sede social na área. Apesar deste facto, uma vez que orientámos a

nossa análise numa perspectiva comparativa em termos de secções estatísticas dentro da

nossa área de estudo, e como este problema tende a manifestar-se em toda a área (embora,

julgarmos com maior importância relativa no centro da cidade, localização que tende a

acolher sectores como a banca e outros serviços de grandes grupos), entendemos que a

importância relativa desta variável, pelas diferentes secções, não está comprometida. A

referenciação dos serviços à secção estatística foi realizada conjuntamente com a variável

emprego, e encontra-se descrita atrás.

Ensino

Esta variável diz respeito ao número de alunos inscritos por equipamento escolar. As

tipologias incluídas são o Ensino Básico 1 (EB1), o Ensino Básico 2 e 3 (EB2/3), o Ensino

Secundário e o Ensino Superior.


132

Os dados têm como referência o ano lectivo de 2004/2005 no que respeita ao ensino superior

(Universidade do Minho, 2004) e o ano lectivo 2005/2006 para os restantes níveis (CMG,

2005).

Em relação aos dados geográficos, utilizamos as secções estatísticas do INE (INE, 2001b).

3.4.1.2. Distribuição das variáveis na área de estudo

Em termos de população residente (fig. 35) verifica-se que o facto da dimensão variável das

secções tem bastante importância na análise desta variável. Isto provoca, em alguns casos,

um volume de emprego semelhante entre secções de concentração populacional distinta. Este

facto é importante, p.e., na freguesia de Penselo, a NE da nossa área de estudo, onde o limite

da freguesia coincide com uma única secção estatística.

Figura 35. População residente por secção estatística (INE, 2001a).

Apesar da desproporção das áreas das secções, é possível destacar uma grande concentração

de população no centro da cidade de Guimarães, assim como noutros núcleos como a vila de

Pevidém (a Oeste).


133

No que respeita à distribuição do emprego, a figura 36 mostra-nos que esta variável

apresenta uma forte concentração em 3 grandes áreas: o centro da cidade e os corredores

para sul, em direcção ao concelho de Vizela e para NE, em direcção a Azurém e Mesão Frio;

a vila de Ponte (a Norte), onde se localiza um importante parque industrial; finalmente, a

Oeste, na vila de Pevidém, área de forte concentração urbano-industrial, e onde se localizam

as duas maiores empresas em termos de mão-de-obra (superior a 1000 funcionários cada) da

área de estudo.

Figura 36. Volume total de emprego por secção estatística (INE, 2004).

O emprego na área de estudo conhece um alto valor, o que nos indica a atracção que esta

área provoca nas áreas circundantes. Um importante elemento seria conhecermos a

residência da população empregada, o que nos permitiria realizar uma leitura dos fluxos

dentro da nossa área de estudo e entre esta e a área circundante.

O volume total de emprego nas freguesias em estudo é de 32724 e a população residente em

idade activa (entre 15 e 64 anos) é de 47228. No entanto, o valor de emprego, como notámos,

está ainda um pouco sub-dimensionado, devido à contabilização restrita ao emprego em

empresas localizadas e com sede na nossa área de estudo. Julgamos, por isso, que a

importância da nossa área de estudo, designadamente do centro da cidade (área onde se


134

localizam preferencialmente os sectores como a banca, os seguros, e outras empresas com

sede fora da nossa área de estudo), é ainda ligeiramente superior aos dados disponíveis.

A mesma questão se coloca no que respeita às empresas de serviços. No entanto, apesar

deste facto, é evidente na figura 37 a grande concentração desta variável no centro da cidade

de Guimarães.

Figura 37. Número total de empresas do sector terciário

por secção estatística (INE, 2004).

De todas as variáveis, o número de empresas de serviços é mesmo a que apresenta um maior

índice de concentração, e este fenómeno verifica-se nas secções estatísticas do centro da

cidade. De facto, a cidade sempre foi o lugar preferencial de produção e venda de serviços, e,

como nota DOMINGUES (1996), o processo de terciarização das nossas sociedades

corresponde também a um processo de aglomeração espacial eminentemente urbano-cêntrica.

Finalmente, a variável ensino apresenta uma distribuição mais irregular dentro da nossa área

de estudo. Deste modo, é possível verificar pela figura 38 a existência de secções estatísticas

sem nenhum equipamento de ensino de tipologia EB1, EB2/3, secundário ou superior.


135

Figura 38. Estabelecimentos de ensino e número de alunos por secção estatística (Universidade do Minho, 2004; CMG, 2005).

Uma vez mais, é no centro da cidade que se localizam os principais equipamentos de ensino,

concentrando os três equipamentos de ensino secundário da área, assim como um pólo

universitário – o Campus de Azurém da Universidade do Minho que, por si só, representa

um total de 4028 alunos.

3.4.2- A modelação da procura de transportes

O processo de modelação da procura potencial de transportes colectivos foi realizado através

de uma série progressiva de análises, conforme a representação esquemática da figura 39.

Dado que o valor das variáveis poderia apresentar algumas distorções em determinadas

secções estatísticas, pelo seu desigual tamanho, e no sentido de uniformizar a sua

importância relativa, foi necessário estabelecer uma relação com a área onde se localizam.

Verifica-se que a distinta dimensão das secções estatísticas origina uma sub-valorização das

áreas centrais da cidade, pela menor área que possuem, e uma sobre-valorização das secções


136

estatísticas da periferia, pela maior área que por regra conhecem. Não atende, portanto, ao

nível de concentração que as variáveis conhecem. Este problema é evidente, p.e., em relação

à freguesia de Penselo, onde se verifica uma importante presença da variável emprego, uma

vez que a totalidade da freguesia corresponde a uma só secção. Este facto originaria uma

grande atractividade relativa desta freguesia em relação a toda a área de estudo.

Figura 39. Modelação da procura de transportes: metodologia adoptada

Assim, optámos por executar uma relativização das variáveis em relação à dimensão espacial

da respectiva secção estatística, para deste modo, mais correctamente, se avaliar a

concentração das variáveis.

Aplicámos para tal a seguinte equação:

1000000*AV

onde: V= variável

A= área da secção estatística


137

Esta relativização das variáveis em relação à área foi realizada para as variáveis população

residente, volume de emprego e número de empresas de serviços. Entendemos não aplicar

esta relativização espacial à variável número de alunos, dado o carácter pontual dos

equipamentos de ensino. Há um determinado número de alunos que frequentam determinado

equipamento e a sua localização é pontual e não distribuída pela secção estatística. A

transformação dos dados relativos ao número de alunos para uma base de relação com a

dimensão da secção estatística poderia, p.e., criar uma importância relativa superior de uma

secção (de pequena dimensão) onde se localize um equipamento escolar com um número de

alunos inferior a uma universidade (dado o facto da secção estatística ser superior). Ora,

como a atracção do ensino acontece com base em localizações pontuais e, na nossa área de

estudo, existe geralmente um equipamento por secção, entendemos não realizar esta

ponderação, e mantivemos os valores absolutos. A multiplicação por 1000000 foi realizada

no sentido de trabalhar com dados sobre uma dimensão espacial o km2, uma vez que os

dados originais encontram-se em m2, e este facto criaria valores muito baixos, muitas vezes

negativos.

Um segundo problema foi a distinta amplitude das 4 variáveis, o que dificultava as análises

comparativas. Foi, por isso, necessária a realização de uma normalização dos dados.

A normalização dos dados teve como propósito tornar todas as variáveis input do nosso

modelo comparáveis, uma vez que altos valores de uma determinada variável e altos

intervalos de valor podem criar desequilíbrios de importância.

Optámos por realizar uma normalização MIN-MAX. A normalização MIN-MAX opera uma

transformação linear na amplitude original dos valores das variáveis de input para uma

amplitude pré-determinada (usualmente entre 0 e 1). O valor mínimo inicial (min1) para

cada variável é transformado para uma novo valor mínimo (min2). O mesmo acontece com o

valor máximo (max1 para max2). Cria-se, deste modo, uma nova escala, onde todos os

pontos entre estes extremos são relocalizados de forma linear.

A expressão matemática da normalização MIN-MAX é:

1min)2min2(max1min1max

1min' +−⎟⎠⎞

⎜⎝⎛

−−

=yy


138

onde:

y’= novo valor calculado y = valor inicial min1= valor mínimo inicial max1= valor máximo inicial min2= valor mínimo final max2= valor máximo final

Esta metodologia tem a vantagem de preservar intactos as distâncias originais entre os

diferentes valores (BAÇÃO, 2002).

Finalmente, no processo de modelação da procura de transportes para a nossa área de estudo

foi necessário ponderar a importância relativa das variáveis. Optámos por atribuir uma

importância relativa idêntica às variáveis população residente, emprego e serviços. Estas

variáveis são também os elementos mais decisivos para a criação do output final, uma vez

que entendemos que estas são as variáveis mais importantes na geração de viagens. A

variável número de estudantes fica, deste modo, com importância relativa inferior às

restantes.

Criámos, assim, para uma escala de 0-10, os seguintes pesos relativos para as variáveis:

População residente: 2.83 Emprego: 2.83 Serviços: 2.83 Número de estudantes: 1.5

A atribuição destes pesos relativos às variáveis vai originar um output final onde as

diferentes secções estatísticas conhecem um valor de procura potencial de transportes

colectivos entre 0-10. O valor máximo possível é 10, e, a existir, corresponderia a uma

secção estatística onde para cada uma das 4 variáveis se verificasse a maior importância

relativa dentro da nossa área de estudo.

A atribuição destes pesos relativos baseia-se no princípio de que a procura é condicionada

principalmente pela população residente, emprego e serviços. Entendemos igualmente ser

importante incluir o ensino, embora com um peso relativo ligeiramente inferior. Os pesos

relativos destas variáveis (assim como de outras que eventualmente se entendam introduzir

em trabalhos similares) poderão ser, posteriormente, confrontados com outros dados

(designadamente, o número de utentes que efectivamente utilizam os transportes urbanos,

por secção) no sentido de aperfeiçoar estas ponderações. Da mesma forma, poderão ser


139

aplicadas, com algumas alterações, a outras outros contextos territoriais. O nosso objectivo é

demonstrar que é possível modelar a procura em SIG, ainda que as ponderações dadas (assim

como as variáveis utilizadas) possam sofrer determinados ajustes e adaptações. O objectivo

será sempre tornar o modelo o mais próximo possível da realidade.

3.4.3. A procura potencial de transportes

O modelo criado (fig. 40) permite-nos tirar algumas conclusões acerca da procura potencial

de transportes colectivos.

Verifica-se, em primeiro lugar, uma forte importância relativa do centro da cidade em

relação à restante área de estudo. Isto fica a dever-se à grande concentração de população,

emprego, serviços e equipamentos escolares que esta área conhece.

De facto, não só se verifica que é no centro da cidade onde se localizam os maiores níveis de

procura de transportes (o valor máximo encontrado é de 6.3), como a diferença em relação a

outras áreas é, em muitos casos, bastante acentuada - verifica-se em muitas secções

estatísticas valores inferiores a 0.25.

Para além do centro da cidade, a procura de transportes conhece importantes valores em

algumas saídas da cidade, para Sul, ao longo do eixo Guimarães-Vizela; para Este, na parte

Norte da freguesia de Mesão Frio, ao longo da via em direcção ao concelho de Fafe; e para

Norte, na freguesia de Fermentões, ao longo na EN 101 em direcção a Braga.

Como outros importantes pólos de geração de fluxos temos ainda as vilas de Pevidém e de

Ponte. Neste caso, curiosamente, não é só o parque industrial aí localizado o elemento

decisivo para o nível de procura, mas este é igualmente importante nas secções a Norte do

parque industrial, correspondendo ao centro da vila de Ponte, pela concentração de

população, serviços e equipamentos escolares (uma EB1 e uma EB2/3) aí existentes.

As restantes áreas conhecem uma procura potencial de transportes significativamente

inferior, com baixa expressão relativa.


140

Figura 40. Níveis de procura potencial de transportes em Guimarães.

Esta metodologia permite-nos verificar onde e de que forma se destacam determinadas áreas

da cidade de Guimarães, conforme a importância relativa que conhecem em termos das

variáveis em consideração. Permite-nos, portanto, verificar quais áreas conhecem maior e

menor procura potencial de transportes colectivos. Não sendo possível, pela inexistência de

estatísticas da mobilidade intra-freguesias (ou, preferencialmente, intra-secções estatísticas),

verificar exactamente que fluxos de população ocorrem dentro da nossa área de estudo, esta

metodologia tem a vantagem de, ignorando esse importante elemento, verificar quais áreas

se destacam dentro da nossa área de estudo como possuindo um grande índice de geração de

fluxos, e, no lado oposto, quais áreas conhecem uma procura de transportes inferior. Este é

um importante elemento para a análise de um sistema de transportes públicos, no sentido de

uma adequação da oferta à procura.


141

3.5. A PROCURA E A OFERTA DE TRANSPORTES

Depois de termos analisado a oferta de serviço de transportes colectivos existente, e de

avaliarmos os níveis de procura potencial, importa, neste momento, confrontar estas

componentes. A figura 41 mostra-nos os vários níveis de procura potencial de transportes e o

número total de linhas do serviço TUG existente por paragem.

De uma forma geral, nota-se uma relativa coincidência em entre a oferta e a procura. No

centro da cidade, com níveis de procura muito elevados em relação à área de estudo,

encontra-se igualmente a maior oferta de serviço. Esta área destaca-se mesmo em relação às

restantes, existindo um fosso entre elas, no que respeita quer à procura, quer à oferta.

Além do centro da cidade, a procura conhece igualmente valores relativamente elevados na

primeira periferia da cidade, quer no sentido de Azurém, quer para Sul, nas freguesia de

Urgezes e Creixomil (SO). Nestas áreas, continua a existir uma oferta igualmente alta. No

entanto, na freguesia de Urgezes, a oferta é bastante significativa na parte ocidental da

freguesia, ao longo da EN 105, mas a parte oriental, apesar de valores relativamente altos

valores de procura, não conhece qualquer serviço (alguma população tem, portanto, que se

deslocar até ao serviço que se concentra ao longo da EN 105). O acesso Sul à cidade, pela

EN 105, é mesmo um eixo com uma importante oferta de serviço TUG. Esta oferta serve as

freguesias de Urgezes, onde conhece os mais elevados valores, mas também Polvoreira e

Nespereira. Na freguesia de Nespereira verifica-se que, nas proximidades da EN105 a

procura tem alguma importância, ao passo que na freguesia de Nespereira a procura é sempre

relativamente baixa e conhece, em algumas áreas, uma boa oferta de serviço.

Outras importantes áreas de procura são a vila de Pevidém (freguesia de Selho S. Jorge) e a

vila de Ponte. Na vila de Pevidém verifica-se uma relativa coincidência entre a oferta e a

procura. No que respeita à vila de Ponte, no entanto, a oferta existente (e de valor

relativamente elevado) termina no parque industrial (a Sul da vila), não servindo portanto, da

melhor forma este aglomerado.


142

Figura 41. A procura potencial de transporte colectivo e a oferta existente.

A restante área conhece índices de procura potencial relativamente baixos, e a oferta nestas

áreas apresenta os valores igualmente reduzidos. No entanto, conforme se pode verificar na

fig. 41, em algumas destas áreas de baixa procura, a oferta é relativamente importante. Isto

fica a dever-se ao facto de que o trajecto de determinadas carreiras entre o centro da cidade e

determinados pontos de elevada procura (designadamente o parque industrial de Ponte, e a

vila de Pevidém), proporciona um importante serviço a áreas que se situam a meio deste

percurso. Isto é evidente, p.e., a Norte da freguesia de Fermentões, assim como na freguesia

de Silvares, onde se beneficia das carreiras que servem o parque industrial de Ponte e, no

caso da parte Sul de Silvares, igualmente dos fluxos existentes entre o centro da cidade e

Pevidém.


143

3.6. TRANSPORTES URBANOS DE GUIMARÃES: DISCUSSÃO DOS RESULTADOS

O sistema de transportes urbanos de Guimarães apresenta melhores oportunidades de acesso

do que de acessibilidade.

O acesso ao sistema está relativamente bem garantido para a população residente na área

onde a rede está implantada. Verifica-se que a cobertura da rede e de pontos de acesso ao

sistema (paragens) é relativamente eficiente em toda a área. A população sem acesso ao

sistema reside, essencialmente, fora da actual configuração da rede. É, portanto, uma

população que, em termos de transportes colectivos, se serve do serviço de base local ou

regional. A disponibilidade de serviço de base urbana a este grupo obrigará, portanto, a uma

extensão da rede actual contractualizada entre a Câmara Municipal e os TUG. Pela

confrontação dos dados da procura e oferta, verifica-se que o serviço deveria, em alguns

casos, ser ampliado, designadamente a Norte, ao longo da EN 101, para o centro vila de

Ponte. Este núcleo urbano, apesar da sua importância ao nível demográfico e de presença de

serviços, encontra-se sem acesso ao sistema de transportes urbanos, que termina na parte Sul

da freguesia, no parque industrial.

Em termos de acessibilidade, os problemas do sistema são maiores. Os dados apresentados

mostram-nos que o serviço de transportes urbanos cobre, de forma bastante desigual, as

freguesias estudadas. Este facto deve-se essencialmente às grandes diferenças, em termos de

procura potencial de transportes, existente neste espaço - verifica-se uma relativa

coincidência entre oferta e procura ao longo de toda a área. Este facto, no entanto, não pode

fazer esquecer as grandes diferenças em termos de oportunidade de mobilidade que a

população conhece neste território.

No entanto, o maior problema em termos de acessibilidade é a baixa eficiência em termos de

tempo de deslocação proporcionada pelos transportes públicos comparativamente ao

transporte individual. Paralelamente ao crescimento das taxas de motorização da população,

tem-se assistido a uma progressiva quebra da utilização dos transportes colectivos em favor

do transporte individual. Este facto, levanta-nos a questão: que factores contribuem para

esta tendência?

O automóvel privado constitui para a população um modo de transporte rápido, flexível e

confortável. Estas são algumas das razões do seu sucesso. Por sua vez, o transporte colectivo


144

é, geralmente, mais económico. Os aspectos de conforto estão igualmente cada vez mais

satisfatórios. Deste modo, a flexibilidade e o tempo de deslocação dos transportes colectivos

serão elementos decisivos para a sua utilização. Ainda que um sistema de transportes

colectivos racionalmente organizado proporcione uma cada vez maior flexibilidade para o

cidadão (são conhecidos exemplos de sucesso de politicas de transporte mais flexíveis e

ajustáveis às necessidades diárias dos cidadãos27), a flexibilidade do transporte individual

será geralmente sempre superior.

No que respeita, finalmente, aos tempos de deslocação, este elemento depende muito de

politicas de mobilidade urbana. Na nossa área de estudo, como seria de esperar, o automóvel

privado proporciona tempos mais baixos nas deslocações. No entanto, verifica-se nalgumas

áreas diferenças muito elevadas (entre 17 e 22 minutos de diferença em determinados

pontos). Estes valores são muito significativos, tornando o transporte colectivo pouco

competitivo com o transporte individual, merecendo, por isso, uma concertação de esforços

no sentido da sua inversão. Políticas no sentido de garantir uma maior eficiência em termos

de velocidade do transporte colectivo devem ser seguidas, e aspectos como a análise da

localização das paragens (no sentido de optimizar a sua localização, eliminando paragens

redundantes) e da criação de uma discriminação positiva para os transportes colectivos

(através de corredores próprios, p.e.) devem ser equacionados.

A questão central passará sempre por tornar os transportes urbanos de Guimarães num modo

de transporte efectivamente competitivo e eficiente.

27 A este propósito, ver, designadamente, o projecto VOYAGER sobre boas praticas em políticas de transportes colectivos de passageiros (UITP, 2003).


145

4. CONCLUSÕES

4.1. OS SISTEMAS DE INFORMAÇÃO GEOGRÁFICA PARA TRANSPORTES

A aplicação de Sistemas de Informação Geográfica em tarefas de planeamento e gestão de

sistemas de transportes surgiu no sentido de aproveitar e incorporar as capacidades que estes

sistemas conhecem em termos de armazenamento e análise de informação geográfica. No

entanto, estas valências, importantes em algumas tarefas de modelação, eram ainda bastante

limitadas para as exigências da modelação das particularidades dos sistemas de transportes -

designadamente, ao nível da modelação de redes.

No final da década de 1980 / início da década de 1990, introduções tecnológicas e

metodológicas nos SIG garantiram-lhes um papel mais relevante. A introdução de algoritmos

de análises de redes, que até então eram propriedade única de sistemas de modelação de

transportes, e a melhoria geral das capacidades de análise dos SIG, designadamente ao nível

das capacidades de modelação de elementos lineares (particularmente, os SRL e a

segmentação dinâmica), fez com que estes sistemas se constituíssem como um poderoso

elemento em tarefas de gestão e planeamento de transportes. Paralelamente,

desenvolvimentos tecnológicos ao nível da aquisição de dados (GPS, Detecção Remota),

possibilitaram uma maior democratização no acesso a dados por parte de entidades públicas

e privadas. Estes elementos permitiram o crescimento do papel dos SIG em tarefas de

planeamento e gestão de sistemas de transportes, surgindo o acrónimo GIS-T para designar,

no âmbito da comunidade científica e de transportes, o conjunto de princípios e aplicações de

Tecnologias de Informação Geográfica aos sistemas de transporte (MILLER e SHAW, 2001).

Os SIG garantem aos transportes uma análise e gestão integrada das várias componentes que

constituem o sistema, por referenciação à sua localização. Permitem a integração de grandes

quantidades de dados, de diversos tipos e origens, relativos quer às redes de transportes quer


146

à base territorial e sócio-económica onde estes se localizam. Possibilitam análises aos

sistemas de transportes onde a componente espacial é um elemento fundamental. Garantem

análises com grande precisão e certeza. Potenciam as análises de acessibilidade,

possibilitando a conjugação de diversas variáveis, espaciais e não espaciais. A sua utilização

garante, finalmente, resultados mais claros, sob a forma de mapas temáticos, tanto para o

decisor político, como para o cidadão. Estes factos contribuem para a actual crescente

importância dos GIS-T.

Os GIS-T são já hoje um importante elemento dentro dos organismos públicos com

responsabilidades de planeamento e gestão de sistemas de transportes, e é crescente o

número de entidades que organiza a gestão dos sistemas de transportes com base nestes

sistemas. No mercado privado, conhecem uma progressiva importância em tarefas de gestão

de frotas, de análises de mercado e cálculo de áreas de influência. Da mesma forma, na

comunidade científica (no âmbito da Ciência de Informação Geográfica, da Geografia dos

Transportes e da investigação em Transportes em geral), esta é uma temática cada vez mais

presente e alvo de diversa investigação. Na Economia os GIS-T representam já um

importante mercado, designadamente no que respeita aos serviços ITS. Na sociedade, está

progressivamente presente, sob a forma de diversos serviços a que o cidadão recorre

diariamente.

No entanto, há ainda um longo caminho a percorrer. Melhorias ao nível da representação de

sistemas de transportes e modelos de dados (em duas vertentes, tanto no que respeita à

potenciação das capacidades de análise em transportes, designadamente com a introdução de

dados organizados em matrizes, como na plena integração em aplicações ITS, como a

navegação), da interoperabilidade e comunicação de dados, e da incorporação da dimensão

temporal, entre outras, são actualmente grandes desafios para os GIS-T.


147

4.2. A MODELAÇÃO SIG DO SISTEMA DE TRANSPORTES URBANOS DE GUIMARÃES

O estudo da rede de transportes urbanos de Guimarães demonstra algumas das

potencialidades dos SIG nas análises de transportes. As diversas análises efectuadas, quer no

âmbito da modelação da procura quer da oferta, garantem-nos um eficiente diagnóstico do

sistema de transportes, e sempre com a integração da componente espacial, que julgamos

essencial nas abordagens a esta temática.

As operações SIG tradicionais permitem-nos a análise de diversas variáveis no território,

assim como da modelação da procura potencial de transportes. Estas funcionalidades

mostram-se igualmente bem sucedidas em tarefas de análise da cobertura do transporte

colectivo, tanto na produção de buffers, como na aferição da população coberta dentro dos

diferentes intervalos estabelecidos. Operações de análise conjunta de cartas de usos do solo,

distribuição da população e cobertura do serviço de transportes colectivos são, da mesma

forma, eficientemente realizadas em SIG.

Os SIG mostram-se ainda bastante capazes de realizar análises de acessibilidade para

transportes colectivos. As análises de acessibilidade criadas, com base no interpolador IDW,

permitiram-nos criar mapas de isócronas, e com uma total flexibilidade no que respeita à

definição das classes de tempo. Este tipo de mapas são uma forma simples e rigorosa de

calcular a acessibilidade do transporte colectivos, e, conjuntamente com análises de redes,

igualmente aplicável em análises de acessibilidade do transporte individual.

Nos que respeita aos conceitos e metodologias SIG orientadas especificamente para os

transportes, os SRL permitem-nos armazenar e analisar elementos lineares, modelando

relações um-para-muitos. São também uma forma eficiente e flexível de realizar alterações e

actualizações sobre os atributos da rede. A adopção desta metodologia para a integração da

informação sobre redes de transportes urbanos mostrou-se eficiente para a realização de

análises de fluxos. Este tipo de referenciação permitiu-nos, ainda, realizar algumas análises

tradicionais em SIG, com a vantagem de alargar as possibilidades de análise de sobreposição

a relações do tipo ponto-sobre-linha e linha-sobre-linha. No entanto, foi necessário recorrer

ao modelo arco/nó clássico para realizar as análises de redes ao nível da acessibilidade do

transporte individual.


148

4.2.1. Desenvolvimentos futuros

Apesar da eficiência da aplicação de metodologias SIG na modelação do sistema de

transportes urbanos de Guimarães, entendemos, no entanto, que as análises criadas

conhecem ainda algumas insuficiências e deverão ser alvo de futuras adaptações,

designadamente com a introdução e análise de novos elementos, no sentido de um mais

completo estudo do sistema de transportes urbanos de Guimarães.

Futuros aspectos a analisar deverão, designadamente, atender a:

a) Integração do serviço de transportes urbanos com serviço de transportes colectivos de

tipologia local e regional.

A cidade de Guimarães localiza-se numa área tipicamente urbano-industrial, o Vale do Ave.

Este território conhece uma forte dispersão da população, acompanhando historicamente a

localização da indústria. Este facto originou o surgimento de muitos núcleos populacionais

de média dimensão, muitos deles com a categoria de vila.

Verifica-se que a rede dos TUG se concentra na cidade de Guimarães e na sua primeira

periferia, sendo que a restante área do concelho é servida por transporte colectivo de

tipologia local e regional. Assim, importa estudar conjuntamente estes sistemas, para aferir

da sua maior ou menor integração. A mobilidade da população no concelho (e, noutra escala,

na NUT III Vale do Ave) depende da integração destes dois sistemas de transportes

colectivos, e deverá ser estudado de que modo se realiza a sua ligação, quer a nível espacial

(quantos e onde se localizam os nós de ligação dos sistemas), quer a nível organizacional

(designadamente, ao nível de integração tarifária e de horários praticados).

b) Integração de dados referentes à mobilidade diária da população.

O modelo criado permite-nos verificar quais as áreas que conhecem maior e menor procura

potencial de transportes. No entanto, não nos permite saber qual a dimensão da procura. Para

o estudo e quantificação da procura existente em cada ponto da nossa área de estudo, serão

necessários dados acerca da mobilidade da população dentro do concelho. De facto, se a

população residir na proximidade do local de trabalho (e dos equipamentos e serviços),

poderá realizar as suas deslocações diárias sem a necessidade de qualquer modo de

transporte. Assim, seria necessário analisar, para a nossa área de estudo, e para o concelho de


149

Guimarães no seu todo, que fluxos se verificam diariamente entre determinados pontos de

origem e destino (preferencialmente dados desagregados à secção ou subsecção estatística).

Estes dados obrigam à realização de um inquérito à mobilidade da população.

c) Integração de novos elementos na modelação da procura

No nosso entendimento, ainda que o modelo criado contenha os principais elementos que

condicionam a geração de passageiros, a inclusão de elementos adicionais deverá aperfeiçoa-

lo, aproximando-o mais da realidade. Aspectos como a introdução de equipamentos da

administração pública (juntas de freguesia, serviços municipais, justiça, administração fiscal,

etc.), equipamentos de saúde (hospitais, centros de saúde), desportivos (piscinas, recintos

desportivos, etc.) e equipamentos culturais (cinemas, teatros, etc.), entre outros, poderão

criar um modelo mais completo.

d) Análise da oferta de transporte colectivo por hora

A análise da oferta permitiu-nos verificar o serviço existente por tipologia de funcionamento

- dias úteis, sábados e domingos e feriados. Permitiu-nos, igualmente, analisar a frequência

média de serviço, para cada uma das diferentes carreiras do sistema. No entanto, as análises

realizadas não contemplam os horários praticados ao longo do dia. A inclusão deste aspecto

e a consecutiva possibilidade de análise, em qualquer momento do dia, do serviço existente

nos diversos arcos da rede, seria um importante elemento.

e) Analise da localização das paragens

Na análise do acesso ao sistema, verificou-se, em alguns pontos da rede, a sobreposição da

cobertura de paragens próximas (mesmo a 150 metros). Este facto é perfeitamente visível,

designadamente, no centro da cidade e em alguns arcos da rede (p.e., a Sul, nas freguesias de

Nespereira e Polvoreira). No entanto, para uma as correcta análise, seria necessário verificar

separadamente a localização das paragens por carreira - só deste modo se poderá falar

seguramente de sobreposição. Este facto verifica-se principalmente no centro da cidade, uma

vez que poderá acontecer sobreposição de paragens entre percursos distintos, em ruas

próximas. Será, portanto, de grande utilidade realizar uma análise orientada para a

localização das paragens do serviço de transportes urbanos. Esta análise deverá propor,

sempre que se justifique, uma reorganização da localização das paragens, com base na


150

conjugação dos objectivos de assegurar, por um lado, um bom acesso ao sistema pela

população, e, por outro, uma melhor acessibilidade do sistema, com melhores tempos de

deslocação. Em alguns casos, deverá ser necessário eliminar paragens, noutros acrescentar, e,

noutros ainda, simples operações de relocalização de paragens para uma mais eficiente

cobertura. Um diagnóstico a este nível poderá garantir, sem a necessidade de significativos

investimentos, um incremento da acessibilidade do sistema.


151

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160

ANEXO 1. CARREIRAS TUG


161

Carreira: 1 Designação: Circular via Toural Extensão (1 circuito): 8,2 km Tempo percurso (1 circuito): 30 min.

Carreira: 2 Designação: Circular via Universidade Extensão (1 circuito): 7,9 km Tempo percurso (1 circuito): 30 min.

Dias úteis Sábados Dom/FerLinhas 15 13 10 Início 7:35 7:35 8:35 Fim 21:35 19:35 19:35 Frequência 0:56 0:55 1:06



162

Carreira: 11 Designação: Nespereira Extensão (1 circuito): 16,6 km Tempo percurso (1 circuito): 40 min.

Carreira: 12 Designação: Carvalhos Extensão (1 circuito): 12,5 km Tempo percurso (1 circuito): 40 min.




163

Carreira: 21 Designação: Belos Ares Extensão (1 circuito): 9,6 km Tempo percurso (1 circuito): 30

Carreira: 22 Designação: Monte Largo – Margaride Extensão (1 circuito): 7,4 km Tempo percurso (1 circuito): 30 min.


Dias úteis Sábados Dom/FerLinhas 8 6 3

Início 7:00 7:30 17:30

Fim 19:30 19:30 19:30

Frequência 1:33 2:00 0:40


164

Carreira: 31 Designação: Pedroso - Cano Extensão (1 circuito): 6,6 km Tempo percurso (1 circuito): 30 min.

Carreira: 32 Designação: Pedroso - Azurém Extensão (1 circuito): 7,4 km Tempo percurso (1 circuito): 30 min.




165

Carreira: 33 Designação: Monte Largo - Universidade Extensão (1 circuito): 6,5 km Tempo percurso (1 circuito): 30 min.

Carreira: 41 Designação: Silvares Extensão (1 circuito): 10,5 km Tempo percurso (1 circuito): 30 min.


Dias úteis Sábados Dom/FerLinhas 0 10 14 Início 0 12:45 7:15 Fim 0 22:15 22:45 Frequência 0 0:57 1:06


166

Carreira: 42 Designação: Parque Industrial - Silvares Extensão (1 circuito): 14,8 km Tempo percurso (1 circuito): 45 min.

Carreira: 51 Designação: S. Roque - Escola Extensão (1 circuito): 7,3 km Tempo percurso (1 circuito): 30 min.




167

Carreira: 52 Designação: S. Roque - Montinho Extensão (1 circuito): 9,5 km Tempo percurso (1 circuito): 30 min.

Carreira: 61 Designação: Vilar Extensão (1 circuito): 8,7 km Tempo percurso (1 circuito): 30 min.




168

Carreira: 62 Designação: Parque Industrial - Motelo Extensão (1 circuito): 14,7 km Tempo percurso (1 circuito): 45 min.

Carreira: 63 Designação: Fermentões - Grisel Extensão (1 circuito): 8,9 km Tempo percurso (1 circuito): (30) 40




169

Carreira: 71 Designação: S. Amaro - Salgueiral Extensão (1 circuito): 6,4 km Tempo percurso (1 circuito): 30 min.

Carreira: 72 Designação: S.Martinho de Candoso - Covas Extensão (1 circuito): 21 km Tempo percurso (1 circuito): 60 min.




170

Carreira: 81 Designação: Gondar Extensão (1 circuito): 22,8 km Tempo percurso (1 circuito): 60 min.

Carreira: 82 Designação: S. Martinho de Candoso - Pisca Extensão (1 circuito): 20,9 km Tempo percurso (1 circuito): 60 min.




171

Carreira: 83 Designação: S. Cristovão de Selho Extensão (1 circuito): 23,3 km Tempo percurso (1 circuito): 60 min.

Carreira: 84 Designação: S. Tiago de Candoso Extensão (1 circuito): 16,4 km Tempo percurso (1 circuito): 40



sistemas de informaÇÃo geogrÁfica para transportes

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