Defesa de Exame de Qualificação – Diego Benites Paradeda – 28/04/2017
28/04/2017 16:47
| Defesa de Exame de Qualificação | |
| Aluno | Diego Benites Paradeda |
| Orientador | Prof. Werner Kraus Junior, Dr. – DAS/UFSC |
| Data
Local |
28/04/2017 14h00 (sexta-feira)
Sala PPGEAS I (piso superior) |
| Prof. Rodrigo Castelan Carlson, Dr. – DAS/UFSC (presidente)
Prof. Amir Mattar Valente, Dr. – ECV/UFSC Profa. Helena Beatriz Bettella Cybis, Dra. – PPGEC/UFRGS
|
|
| Título
|
Modelo de Quatro Etapas: Método de Atualização de um Modelo Existente baseado em Novas Fontes de Dados |
| Resumo: O Modelo de Quatro Etapas (MQE) é a técnica mais usada para modelagem de sistemas de transportes. A construção do modelo parte da premissa de que o fenômeno das viagens em redes viárias pode ser explicado por (i) fatores que geram desejos de deslocamentos para participação em atividades, (ii) padrões repetitivos de distribuição espacial e temporal desses deslocamentos no território, (iii) escolha consciente do modo de transporte para realização das viagens e (iv) alocação das viagens nas infraestruturas de oferta de serviço de transporte. Para uma boa representação dos sistemas de mobilidade urbana, recomenda-se a elaboração de um novo MQE a cada dez anos, com atualização depois de cinco anos. Realizar todas as etapas para se ter um MQE consistente exige recursos consideráveis de pessoal e de tempo. Por exemplo, a etapa de distribuição inclui, tipicamente, entrevistas domiciliares com amostras de 0,5% a 1% dos domicílios da região em estudo; no caso de regiões metropolitanas, este número pode ser da ordem de dezenas de milhares de entrevistas in loco. Para baratear o processo de desenvolvimento de um MQE, reduzindo os períodos de obtenção e atualização dos modelos, dispõem-se atualmente de fontes de dados ricos de significado sobre as viagens urbanas. Assim, computadores pessoais móveis (“smartphones”) podem executar aplicativos de rastreamento das viagens (p. ex., Waze, Moovit, Uber, EasyTaxi); telefones celulares fornecem dados de localização vinculados às estações-base ativadas por onde passam; contadores automáticos de tráfego podem fornecer dados de fluxo em tempo real e agregados por períodos quaisquer; etc. Com base nesta constatação, o objetivo desta tese é formalizar método de atualização de MQE existente com base na incorporação de dados recentes obtidos de fontes disponíveis. Questões importantes a serem respondidas neste trabalho são, dentre outras, quais dados podem ser usados em um modelo; como incorporar novos dados referentes a uma certa etapa mantendo a consistência com todas as etapas do modelo; e quais dados auxiliares são necessários para complementar uma certa fonte de dados. O método de estudo inclui o caso concreto do MQE obtido pelo projeto PLAMUS, que realizou o levantamento das condições de mobilidade na região metropolitana da Grande Florianópolis, em Santa Catarina. | |
