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Efeitos da dependência espacial em modelos de previsão de demanda por transporte

by Lopes, Simone Becker

Abstract (Summary)
A dependência espacial para análise de dados de demanda por transportes, que está entre as principais questões analítico-espaciais consideradas na análise de transportes, constituiu o foco deste trabalho. Ignorar questões de análise espacial pode invalidar os resultados da análise, levar a previsões inadequadas e, conseqüentemente, a um planejamento ineficiente. Em virtude disso, admitiu-se que a introdução de indicadores de dependência espacial na modelagem de demanda por transportes deveria produzir resultados mais precisos e, desta forma, mais confiáveis dos que os obtidos com modelos tradicionais. Neste sentido, o principal objetivo deste trabalho foi comparar a projeção de demanda por transportes, especificamente na fase de previsão de viagens produzidas de base domiciliar, realizada através de modelos convencionais e de modelos alternativos, que introduzem indicadores para medir a dependência espacial. O trabalho é todo desenvolvido em ambiente SIG (Sistemas de Informações Geográficas), através de ferramentas de análise e estatística espacial, assim como ferramentas de planejamento de transportes de um SIG-T (SIG para Transportes). As ferramentas de análises espaciais serviram tanto para produzir os indicadores de dependência espacial (variáveis espaciais) como para avaliar os resultados dos modelos. Aplica-se o método, que avalia a introdução de indicadores globais e locais de dependência espacial nos modelos alternativos, através de um estudo de caso na cidade de Porto Alegre - RS, que tem por base dados de pesquisa de origem e destino (O-D) obtidos através de entrevista domiciliar (EDOM) em dois períodos distintos (1974 e 1986). Estas informações correspondem aos dados necessários do ano base, que foram utilizados na calibração dos modelos, e do ano meta, que constituíram as informações necessárias para análise dos resultados de estimativas futuras. Conclui-se que a introdução de variáveis espaciais é importante, uma vez que os melhores resultados foram obtidos com modelos alternativos, tanto na etapa de calibração e diagnóstico dos modelos como na etapa de validação (estimativas futuras). No entanto, a dinâmica apresentada pelo desenvolvimento urbano, como é o caso de Porto Alegre, acarreta alterações nas relações entre as diferentes variáveis com o fenômeno estudado, modificando, inclusive, os padrões espaciais. Esta conclusão é dada pelo fato que, o modelo mais ajustado para os dados do ano base não foi o que apresentou os melhores resultados para estimativas futuras. Isto conduz à hipótese, a ser explorada em trabalhos futuros, de que a análise desta dinâmica e o estudo de formas de considerá-la nos modelos de demanda por transportes pode produzir resultados ainda melhores
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Bibliographical Information:

Advisor:Antonio Nelson Rodrigues da Silva; Edson Martins de Aguiar; Carlos Felipe Grangeiro Loureiro; Antonio Nelson Rodrigues da Silva

School:Universidade de São Paulo

School Location:Brazil

Source Type:Master's Thesis

Keywords:análise de demanda por transportes analysis of transportation demand autocorrelação espacial estatística gis sig spatial autocorrelation statistics

ISBN:

Date of Publication:02/16/2005

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