O objetivo desta pesquisa é validar a hipótese de que a acessibilidade à oportunidades influencia o comportamento dos padrões de viagens desempenhados pelos indivíduos. Para realizar a verificação desta hipótese foi formulado um procedimento (um teste de hipótese) baseado em um estudo de caso realizado na cidade de Uberlândia, utilizando informações sobre: (i) as características dos deslocamentos dos indivíduos, suas características demográficas e de participação em atividades; (ii) informações sobre o sistema de transportes, e; (iii) informações sobre a distribuição espacial das atividades. Para atingir a finalidade proposta na tese, foram elaborados procedimentos que constituem no processo de verificação da hipótese nula, constituído pelas seguintes etapas: (i) tratamento dos dados; (ii) construção das variáveis (iii) proposta para avaliação da acessibilidade no contexto da formação dos padrões de viagens; (iv) escolha de técnicas de modelagem do comportamento individual referente às decisões sobre padrões de viagens; (v) seleção das técnicas estatísticas para avaliação da significância das variáveis e desempenho dos modelos; (vi) modelagem para simulação do comportamento individual em três níveis de decisão da programação diária de atividades, modo de viagem, destino da atividade primária e padrão de viagens, e; (vii) análise dos resultados obtidos e conclusão sobre a hipótese. Após a realização do experimento realizado com as informações da cidade de Uberlândia, concluiu-se que pela verificação realizada não há elementos para rejeitar a hipótese nula, ou seja, a acessibilidade a oportunidades influencia o comportamento dos padrões de viagens encadeadas desempenhados pelos indivíduos. / The main aim of this work is to submit to a validation test the hypothesis that the accessibility to opportunities influences individuals\' trip chaining behavior. To perform the hypothesis test a procedure was developed on a study case in the city of Uberlandia, using data about: (i) characteristics of the individuals\' trips, their demographic features and activity participation; (ii) transportation system information, and; (iii) information about the spatial distribution of activities. To achieve the purpose of the thesis, it was developed procedures which consist in the hypothesis test, made by the following stages: (i) data processing; (ii) setting of the variables; (iii) a proposal to evaluate the accessibility on the context of trip chaining patterns; (iv) choosing modeling techniques to represent individual behavior regarding to its decisions on trip chaining patterns; (v) selection of statistical techniques for measures of model and variable performance; (vi) modeling individual behavior on three decision levels of the daily activity schedule, mode choice, destination choice and trip chaining patterns, and; (vii) discussion of the results and conclusion about the hypothesis. The main conclusion is that the hypothesis cannot be rejected, i.e., accessibility to opportunities influences individuals\' trip chaining behavior.

A estimativa de viagens por domicílio é fundamental para a tomada de decisões relativas ao planejamento urbano e de transportes. Em geral, a obtenção destas informações é por meio de modelos tradicionais como o modelo clássico de quatro etapas, e a primeira etapa do modelo é a geração de viagens. Entretanto, modelos clássicos apresentam inúmeras falhas, muitas delas relacionadas a suposições prévias matemáticas (normalidade ou continuidade da variável dependente). Desta forma, surge a necessidade de testar outras técnicas de modo a minimizar as falhas apresentadas pelos modelos clássicos e utilizá-las como uma ferramenta auxiliar, como por exemplo, as Redes Neurais Artificiais (RNAs), que podem ser aplicáveis na modelagem de problemas complexos e não lineares na área de engenharia de transportes, pois apresentam capacidade de aprendizagem, adaptação e generalização. Assim, para estimar viagens por domicílio, seja pela modelagem tradicional ou pela modelagem RNA são necessários dados desagregados dos domicílios, incluindo dados dos indivíduos, como as atividades diárias que exerce me dados sócio demográficos, etc. Esses dados são geralmente obtidos por uma Pesquisa O/D, que fornece um banco de dados detalhado sobre o comportamento de viagem da população de uma cidade. No entanto, a maioria das cidades enfrenta problemas para a aquisição desses dados, uma vez que este tipo de pesquisa possui alto custo de preparação, execução, processamento e análise. Portanto, percebe-se a necessidade de novos métodos que forneçam dados confiáveis e com baixo custo, para estimar a demanda por viagens, capazes de gerar resultados com rapidez, qualidade e acurácia e sem a necessidade dos dados provenientes de uma Pesquisa O/D. Devido a dificuldade de aquisição de dados desagregados, foi proposto neste trabalho, a geração da população sintética com dados agregados a partir da aplicação do Método Monte Carlo. Este trabalho tem por objetivo gerar uma população sintética baseada em dados censitários agregados e testar a adequabilidade das RNAs para estimar viagens por domicílio. Neste estudo, a modelagem tradicional foi utilizada para comparar nos resultados obtidos com a modelagem RNA, pois o objetivo não foi checar minuciosamente a qualidade dos modelos lineares, e sim, testar a adequabilidade das RNAs para estimar viagens por domicílio. A abordagem tradicional se baseou em um modelo de regressão linear enquanto que a abordagem de redes neurais consistiu da rede perceptron multi camadas. Na execução do trabalho foram calibrados quatro modelos (dois de cada abordagem) com os dados desagregados da Pesquisa O/D e foram comparados os resultados obtidos de cada abordagem. Ao final do trabalho, foi possível escolher o modelo mais adequados de cada abordagem e em seguida, foram utilizados para prever viagens por domicílio com os dados obtidos pela população sintética. Os resultados indicaram que 70% das variáveis obtidas na população sintética foram consideradas aptas para o estudo e que a estimativa de viagens por domicílio da população sintética obtida em ambos os modelos (Modelo 3-RNA) e (Modelo 4-RLM) obtiveram uma boa previsão, ou seja, mais de 70% das viagens por domicílio da população sintética foram consideradas válidas. Isso demonstrou que, o uso de da modelagem RNA é uma técnica alternativa eficiente e promissora na área de planejamento de transportes, especificamente para a previsão de viagens por domicílio. / The estimated number of household travels is essential in the decision-making process related to urban and transportation planning. Usually, this information is obtained through traditional models, such as four-step classic model, for example, which has trip generation as a first step. However, classic models feature numerous failures. Many of these failures are related to mathematical prior assumptions (normality or continuity of the dependent variable). Thus, it is important to test other techniques in order to reduce the failures and use these techniques as an auxiliary tool, i.e. Artificial Neural Networks (ANN). ANN are applicable in the modeling of complex and nonlinear transportation problems, due to its learning, adaptation and generalization capacities. Thus, to estimate the number of household travel, either by traditional or by ANN models, it is required disaggregated data of the households. It might include information of individuals, as daily activities and sociodemographic information. Usually, these data are obtained by a O/D survey, which provides a detailed database of the population travel behavior of the city. However, the obtainment of this information leads to high costs of preparation, execution, processing and analysis of the data. Thus, most cities have faced problems to attain this information. Therefore, new methods of estimation providing reliable data and low cost, are required. It will enable to estimate the demand of travel, rapidly with quality and accuracy, without the need of data provided through an O/D survey. Due to the difficulty of acquiring disaggregated data, this study proposes the generation of synthetic population through aggregated data by applying the method of Monte Carlo. This study aims to generate a synthetic population based on aggregated census data, and test the suitability of ANN to estimate the number of household travels. Since the aim was not thoroughly check the quality of linear models, instead, test the suitability of ANN to estimate the number of household travels, obtained results of traditional and ANN models were compared. The traditional approach was based on a linear regression while the neural network consisted of Multilayer Perceptron network. Four models (two of each approach) were proposed and calibrated with disaggregated data of an O/D Survey. Then, the results were compared. It enabled to choose the most appropriate model of each approach. Hence, these models were used to forecast the number of household travels, using the data obtained by the synthetic population proposed. The results indicated that 70% of the variables obtained through the synthetic population, were considered suitable for the study. Besides, the estimated number of household travels of the synthetic population obtained for both models (Model 3-RNA and 4-MLR model) presented a good forecast, indicating that more than 70% of household travels of the synthetic population were considered valid. Finally, it is concluded that the use of ANN modeling is an effective and promising alternative technique in the transportation-planning field, specifically to forecast the number of household travels.

Esta tese está voltada para dois temas que vêm sendo, embora raramente juntos, objeto de freqüentes estudos por pesquisadores de todo o mundo: os modelos baseados em atividades para análise da demanda por transportes, e as complexas inter-relações entre características do uso do solo e transportes. De forma geral, o objetivo principal deste estudo é, a partir da aplicação de um modelo baseado em atividades, caracterizar a influência das características do uso do solo nas decisões individuais sobre quais atividades e viagens realizar. O esforço para tal estudo se justifica por alguns motivos. Primeiro, pelo fato da modelagem baseada em atividades ser apontada como metodologia promissora na análise de demanda por transportes, o que conduz à expectativa de que a mesma seja capaz de fornecer resultados que permitam alcançar o objetivo principal desta tese. Segundo, por não existirem, até os dias de hoje, registros de aplicação dessa nova metodologia em cidades brasileiras, este estudo irá permitir que alguns objetivos secundários sejam alcançados. São eles: verificar tanto a viabilidade de aplicação dessa metodologia nas cidades brasileiras de médio porte, bem como buscar a metodologia mais adequada para a coleta dos dados necessários para a calibração desses modelos. Este estudo exploratório torna possível ainda a divulgação no meio acadêmico de uma experiência do uso desses modelos no contexto brasileiro, o que poderá auxiliar e incentivar outros pesquisadores a desenvolverem novos estudos sobre o tema. Em termos concretos, esta pesquisa tornou possível identificar os custos e dificuldades associados à coleta de dados, bem como avaliar o desempenho do modelo, tanto em termos gerais, como em relação aos resultados direcionados para o objetivo geral proposto. No tocante a este último aspecto, os resultados do modelo não permitiram a realização de análises conclusivas sobre a inter-relação uso do solo e transportes, ao que tudo indica em virtude da quantidade de dados coletados não sido suficiente para caracterizar as variáveis de uso do solo de modo claro. Ainda assim, esta tese cumpre um importante papel do ponto de vista acadêmico, na medida em que inova nos campos conceitual, metodológico e tecnológico, além de servir como guia e incentivo para que outros pesquisadores aprofundem o estudo dos modelos baseados em atividades para modelagem da demanda por transportes / This study is directed to two themes that frequently are, although rarely together, the subject of research projects in many parts of the world: the use of activity based models for the analysis of transportation demand and the complex relationships among land use characteristics and transportation. The main aim of this work is to verify the influence of land use characteristics on individual activities and travel decisions, by means of an activity based model. The motivation for it comes from two aspects. First, activity based models are pointed by many authors as the most promising approach currently available for transportation demand analysis. As a consequence, it may be able to produce results that contribute for reaching the main objective of this study. Second, given that the search in the literature has shown no records of activity-based models applied to brazilian cities, this study also contributes to the some secondary objectives, as follows. It helps to test the viability of the modeling approach in Brazilian medium-sized cities and it is also useful for seeking the most appropriate method for the collection of data needed for model calibration. In addition, exploratory studies such as this one are important to disseminate the possibilities offered by the models in the brazilian context, what can encourage other researchers to direct efforts to the topic. In concrete terms, the application carried out in this investigation made possible not only to identify the costs and difficulties associated to data collection, but also to evaluate the model performance. Its performance was assessed in two ways: in general terms, and concerning the results specifically associated with the main objective of the study. With regard to the latter, the model results did not allow conclusive analyses about the land use-transportation relationship, apparently because the data sample was not comprehensive enough to clearly characterize land use variables. Even though, this investigation plays an important role from an academic standpoint, given that it brings innovation to the country in conceptual, methodological, and technological fields. As a consequence, its main merit is certainly to serve as a guide and an incentive to other brazilian researchers interested in the development of new studies about activity based models and their application to transportation demand modeling

Informações desagregadas de demanda por transportes são recursos essenciais ao correto planejamento urbano, especialmente no que se refere ao transporte público. Contudo, o acesso a estes dados é limitado, devido ao alto custo para coleta de pesquisas domiciliares e à confidencialidade de informações individuais. A presente tese de doutorado aborda esta problemática ao propor dois métodos heurísticos de desagregação de dados, através de simulação geoestatística. Propõe-se empregar, como um input aos procedimentos, informações com alta disponibilidade, como, por exemplo, os microdados, coletados pelo censo demográfico. A diferença principal entre os métodos é que o primeiro não necessita de valores de dados provenientes de Pesquisa Origem/Destino do município de São Paulo, área de estudo deste trabalho. Ambas as abordagens, que podem ser aplicadas a outros diferentes estudos de caso, compreendem um procedimento alternativo para deconvolução de semivariogramas, Simulação Sequencial Gaussiana e validação, considerando malhas regulares de diferentes suportes. Os mapas e métricas estatísticas gerados comprovam que é possível desagregar dados, associados a Áreas de Ponderação de Setores Censitários (Método Proposto 1 – MP1) e a Zonas de Tráfego (Método Proposto 2 – MP2), através dos procedimentos aplicados. Além disso, este trabalho apresenta contribuições metodológicas ao viabilizar: a geração de diversos cenários que reproduzam o comportamento espacial da variável; e o estudo da incerteza associada às simulações. / Disaggregated data for travel demand are essential resources towards good urban planning, especially with regard to public transportation. However, the access to such data is limited due to high costs of collecting household data and due to individual information confidentiality. The present PhD dissertation addresses this issue by introducing two heuristic methods to disaggregate data using geostatistical simulation. It is proposed to employ, as input to the procedures, information with high availability, such as census microdata. The main difference between both methods rely on the fact that the first does not require data values of any Origin/Destination Survey of the São Paulo city, study area of this research. Both approaches, which can be applied to other different study cases, comprise an alternative procedure for semivariogram deconvolution, Sequential Gaussian Simulation and validation, using regular grids of various spatial scales. The resulting maps and statistical metrics corroborate that is possible to disaggregate data associated with a set of Census Tracts (Proposed Method 1 – MP1) and Traffic Analysis Zones (Proposed Method 2 – MP2). Besides, this dissertation presents relevant contributions as it enables: creating different scenarios to reproduce the spatial behavior of the study variable; and assessing the associated uncertainty.

Esta tese está voltada para dois temas que vêm sendo, embora raramente juntos, objeto de freqüentes estudos por pesquisadores de todo o mundo: os modelos baseados em atividades para análise da demanda por transportes, e as complexas inter-relações entre características do uso do solo e transportes. De forma geral, o objetivo principal deste estudo é, a partir da aplicação de um modelo baseado em atividades, caracterizar a influência das características do uso do solo nas decisões individuais sobre quais atividades e viagens realizar. O esforço para tal estudo se justifica por alguns motivos. Primeiro, pelo fato da modelagem baseada em atividades ser apontada como metodologia promissora na análise de demanda por transportes, o que conduz à expectativa de que a mesma seja capaz de fornecer resultados que permitam alcançar o objetivo principal desta tese. Segundo, por não existirem, até os dias de hoje, registros de aplicação dessa nova metodologia em cidades brasileiras, este estudo irá permitir que alguns objetivos secundários sejam alcançados. São eles: verificar tanto a viabilidade de aplicação dessa metodologia nas cidades brasileiras de médio porte, bem como buscar a metodologia mais adequada para a coleta dos dados necessários para a calibração desses modelos. Este estudo exploratório torna possível ainda a divulgação no meio acadêmico de uma experiência do uso desses modelos no contexto brasileiro, o que poderá auxiliar e incentivar outros pesquisadores a desenvolverem novos estudos sobre o tema. Em termos concretos, esta pesquisa tornou possível identificar os custos e dificuldades associados à coleta de dados, bem como avaliar o desempenho do modelo, tanto em termos gerais, como em relação aos resultados direcionados para o objetivo geral proposto. No tocante a este último aspecto, os resultados do modelo não permitiram a realização de análises conclusivas sobre a inter-relação uso do solo e transportes, ao que tudo indica em virtude da quantidade de dados coletados não sido suficiente para caracterizar as variáveis de uso do solo de modo claro. Ainda assim, esta tese cumpre um importante papel do ponto de vista acadêmico, na medida em que inova nos campos conceitual, metodológico e tecnológico, além de servir como guia e incentivo para que outros pesquisadores aprofundem o estudo dos modelos baseados em atividades para modelagem da demanda por transportes / This study is directed to two themes that frequently are, although rarely together, the subject of research projects in many parts of the world: the use of activity based models for the analysis of transportation demand and the complex relationships among land use characteristics and transportation. The main aim of this work is to verify the influence of land use characteristics on individual activities and travel decisions, by means of an activity based model. The motivation for it comes from two aspects. First, activity based models are pointed by many authors as the most promising approach currently available for transportation demand analysis. As a consequence, it may be able to produce results that contribute for reaching the main objective of this study. Second, given that the search in the literature has shown no records of activity-based models applied to brazilian cities, this study also contributes to the some secondary objectives, as follows. It helps to test the viability of the modeling approach in Brazilian medium-sized cities and it is also useful for seeking the most appropriate method for the collection of data needed for model calibration. In addition, exploratory studies such as this one are important to disseminate the possibilities offered by the models in the brazilian context, what can encourage other researchers to direct efforts to the topic. In concrete terms, the application carried out in this investigation made possible not only to identify the costs and difficulties associated to data collection, but also to evaluate the model performance. Its performance was assessed in two ways: in general terms, and concerning the results specifically associated with the main objective of the study. With regard to the latter, the model results did not allow conclusive analyses about the land use-transportation relationship, apparently because the data sample was not comprehensive enough to clearly characterize land use variables. Even though, this investigation plays an important role from an academic standpoint, given that it brings innovation to the country in conceptual, methodological, and technological fields. As a consequence, its main merit is certainly to serve as a guide and an incentive to other brazilian researchers interested in the development of new studies about activity based models and their application to transportation demand modeling

A estimativa de viagens por domicílio é fundamental para a tomada de decisões relativas ao planejamento urbano e de transportes. Em geral, a obtenção destas informações é por meio de modelos tradicionais como o modelo clássico de quatro etapas, e a primeira etapa do modelo é a geração de viagens. Entretanto, modelos clássicos apresentam inúmeras falhas, muitas delas relacionadas a suposições prévias matemáticas (normalidade ou continuidade da variável dependente). Desta forma, surge a necessidade de testar outras técnicas de modo a minimizar as falhas apresentadas pelos modelos clássicos e utilizá-las como uma ferramenta auxiliar, como por exemplo, as Redes Neurais Artificiais (RNAs), que podem ser aplicáveis na modelagem de problemas complexos e não lineares na área de engenharia de transportes, pois apresentam capacidade de aprendizagem, adaptação e generalização. Assim, para estimar viagens por domicílio, seja pela modelagem tradicional ou pela modelagem RNA são necessários dados desagregados dos domicílios, incluindo dados dos indivíduos, como as atividades diárias que exerce me dados sócio demográficos, etc. Esses dados são geralmente obtidos por uma Pesquisa O/D, que fornece um banco de dados detalhado sobre o comportamento de viagem da população de uma cidade. No entanto, a maioria das cidades enfrenta problemas para a aquisição desses dados, uma vez que este tipo de pesquisa possui alto custo de preparação, execução, processamento e análise. Portanto, percebe-se a necessidade de novos métodos que forneçam dados confiáveis e com baixo custo, para estimar a demanda por viagens, capazes de gerar resultados com rapidez, qualidade e acurácia e sem a necessidade dos dados provenientes de uma Pesquisa O/D. Devido a dificuldade de aquisição de dados desagregados, foi proposto neste trabalho, a geração da população sintética com dados agregados a partir da aplicação do Método Monte Carlo. Este trabalho tem por objetivo gerar uma população sintética baseada em dados censitários agregados e testar a adequabilidade das RNAs para estimar viagens por domicílio. Neste estudo, a modelagem tradicional foi utilizada para comparar nos resultados obtidos com a modelagem RNA, pois o objetivo não foi checar minuciosamente a qualidade dos modelos lineares, e sim, testar a adequabilidade das RNAs para estimar viagens por domicílio. A abordagem tradicional se baseou em um modelo de regressão linear enquanto que a abordagem de redes neurais consistiu da rede perceptron multi camadas. Na execução do trabalho foram calibrados quatro modelos (dois de cada abordagem) com os dados desagregados da Pesquisa O/D e foram comparados os resultados obtidos de cada abordagem. Ao final do trabalho, foi possível escolher o modelo mais adequados de cada abordagem e em seguida, foram utilizados para prever viagens por domicílio com os dados obtidos pela população sintética. Os resultados indicaram que 70% das variáveis obtidas na população sintética foram consideradas aptas para o estudo e que a estimativa de viagens por domicílio da população sintética obtida em ambos os modelos (Modelo 3-RNA) e (Modelo 4-RLM) obtiveram uma boa previsão, ou seja, mais de 70% das viagens por domicílio da população sintética foram consideradas válidas. Isso demonstrou que, o uso de da modelagem RNA é uma técnica alternativa eficiente e promissora na área de planejamento de transportes, especificamente para a previsão de viagens por domicílio. / The estimated number of household travels is essential in the decision-making process related to urban and transportation planning. Usually, this information is obtained through traditional models, such as four-step classic model, for example, which has trip generation as a first step. However, classic models feature numerous failures. Many of these failures are related to mathematical prior assumptions (normality or continuity of the dependent variable). Thus, it is important to test other techniques in order to reduce the failures and use these techniques as an auxiliary tool, i.e. Artificial Neural Networks (ANN). ANN are applicable in the modeling of complex and nonlinear transportation problems, due to its learning, adaptation and generalization capacities. Thus, to estimate the number of household travel, either by traditional or by ANN models, it is required disaggregated data of the households. It might include information of individuals, as daily activities and sociodemographic information. Usually, these data are obtained by a O/D survey, which provides a detailed database of the population travel behavior of the city. However, the obtainment of this information leads to high costs of preparation, execution, processing and analysis of the data. Thus, most cities have faced problems to attain this information. Therefore, new methods of estimation providing reliable data and low cost, are required. It will enable to estimate the demand of travel, rapidly with quality and accuracy, without the need of data provided through an O/D survey. Due to the difficulty of acquiring disaggregated data, this study proposes the generation of synthetic population through aggregated data by applying the method of Monte Carlo. This study aims to generate a synthetic population based on aggregated census data, and test the suitability of ANN to estimate the number of household travels. Since the aim was not thoroughly check the quality of linear models, instead, test the suitability of ANN to estimate the number of household travels, obtained results of traditional and ANN models were compared. The traditional approach was based on a linear regression while the neural network consisted of Multilayer Perceptron network. Four models (two of each approach) were proposed and calibrated with disaggregated data of an O/D Survey. Then, the results were compared. It enabled to choose the most appropriate model of each approach. Hence, these models were used to forecast the number of household travels, using the data obtained by the synthetic population proposed. The results indicated that 70% of the variables obtained through the synthetic population, were considered suitable for the study. Besides, the estimated number of household travels of the synthetic population obtained for both models (Model 3-RNA and 4-MLR model) presented a good forecast, indicating that more than 70% of household travels of the synthetic population were considered valid. Finally, it is concluded that the use of ANN modeling is an effective and promising alternative technique in the transportation-planning field, specifically to forecast the number of household travels.

Um dos enfoques mais utilizados na modelagem de geração de viagens de passageiros urbanos é a desagregação em nível de domicílios. Esta tese oferece razões lógicas e fortes evidências estatísticas para substituir modelos baseados em domicílios, introduzindo modelos desagregados em nível de indivíduos incorporando a influência das características e da estrutura do domicílio. Estes modelos provêm um considerável avanço sobre as práticas tradicionais. Um estudo de caso foi conduzido na região metropolitana de São Paulo - SP. Utilizou-se informação em nível individual, através de algumas variáveis disponíveis na pesquisa origem/destino de 1987 da Cia. do Metropolitano de São Paulo. Foi possível verificar várias vantagens em relação aos modelos tradicionais, bem como responder várias críticas aos modelos atuais. Analisou-se também os erros obtidos com o modelo individual com e sem a influência das características e estrutura domiciliares. / One approach that is widely used to conduct the urban passenger trip generation modelling is the disaggregate household based model. This thesis offers logical reasons and strong statistical evidences to replace household based models, indroducing individual disaggregate models, incorporating the influence of household characteristics and structure. These models represent a significant improvement over tradicional practice. A case study was conducted using data from metropolitan region of Sao Paulo City, Sao Paulo State. Information at individual levei was used, tluough some variables available in the Sao Paulo Metropolitan Company, 1987 origin/destination research. It was possible to verify several advantages in relation to traditional models as well as to answer several criticisms to the current models. It was also analysed errors obtained in the individual models with and without the influence of household characteristics and structure.

Um dos enfoques mais utilizados na modelagem de geração de viagens de passageiros urbanos é a desagregação em nível de domicílios. Esta tese oferece razões lógicas e fortes evidências estatísticas para substituir modelos baseados em domicílios, introduzindo modelos desagregados em nível de indivíduos incorporando a influência das características e da estrutura do domicílio. Estes modelos provêm um considerável avanço sobre as práticas tradicionais. Um estudo de caso foi conduzido na região metropolitana de São Paulo - SP. Utilizou-se informação em nível individual, através de algumas variáveis disponíveis na pesquisa origem/destino de 1987 da Cia. do Metropolitano de São Paulo. Foi possível verificar várias vantagens em relação aos modelos tradicionais, bem como responder várias críticas aos modelos atuais. Analisou-se também os erros obtidos com o modelo individual com e sem a influência das características e estrutura domiciliares. / One approach that is widely used to conduct the urban passenger trip generation modelling is the disaggregate household based model. This thesis offers logical reasons and strong statistical evidences to replace household based models, indroducing individual disaggregate models, incorporating the influence of household characteristics and structure. These models represent a significant improvement over tradicional practice. A case study was conducted using data from metropolitan region of Sao Paulo City, Sao Paulo State. Information at individual levei was used, tluough some variables available in the Sao Paulo Metropolitan Company, 1987 origin/destination research. It was possible to verify several advantages in relation to traditional models as well as to answer several criticisms to the current models. It was also analysed errors obtained in the individual models with and without the influence of household characteristics and structure.

A Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) sofre de sérios problemas de congestionamento, assim como muitas outras cidades de grande porte. Uma possível solução, proposta por pesquisadores de transportes, economia e ciências ambientais, é a implantação de um sistema de congestion charging, chamada no Brasil de pedágio urbano. Um dos objetivos do presente trabalho foi estabelecer os conceitos relacionados a este assunto e ilustrar as principais questões relacionadas à sua implantação. Espera-se que este trabalho possa auxiliar o desenvolvimento de estudos de avaliação da viabilidade e de impactos de sistemas propostos de congestion charging. Para atingir este objetivo, toca-se em diversos assuntos, como a definição de congestionamento e as formas de medi-lo, a base conceitual e teórica dos sistemas de congestion charging e seus diversos esquemas de diferenciação. São expostas também as medidas de mitigação de congestionamento que já foram implantadas na RMSP, quais foram os estudos já desenvolvidos considerando este tipo de política para a RMSP, e casos em que sistemas de congestion charging já foi implantado. Neste trabalho, desenvolveu-se também um modelo de escolha discreta a partir dos dados da Pesquisa Origem e Destino 2007 do METRÔ, onde pessoas deveriam escolher entre \"Transporte Coletivo\" e \"Transporte Público\". Este modelo foi utilizado para avaliar o potencial de impacto na divisão modal e de arrecadação de um congestion charge aplicado ao centro expandido de São Paulo. Adverte-se, porém, que os resultados obtidos são meramente ilustrativos. Mostra-se, também, que é possível avaliar a capacidade ociosa do sistema de transporte coletivo a partir dos dados disponíveis de bilhetagem e de GPS dos ônibus. Este processo é exemplificado através do cálculo de capacidade de uma única viagem de um único ônibus, dada a dificuldade de automatização deste processo para abranger toda a frota. / The São Paulo Metropolitan Region (SPMR) suffers from severe traffic congestion, as do many other large-scale urban areas around the world. A possible solution to this issue, which has been suggested by transportation, economics and environmental researchers, is the implementation of a congestion charging system. One of the objectives of this project is to establish clear concepts and shed light on the main issues regarding these systems by means of a comprehensive literary review. It is expected that this project may help the development of in-depth studies carried in order to evaluate the viability and impacts of congestion charging proposals. In order to achieve this goal, many subjects are addressed, such as the definition of congestion, how its measured, the theoretical backgrounds that support congestion charging schemes, their different degrees of differentiation, which policies were enacted in order to reduce traffic congestion in São Paulo, what considerations and studies have already been developed for Brazil and São Paulo regarding these systems and where have these systems been successfully installed. Later chapters deal with another goal of this project: estimating how a congestion charging system would affect SPMR. This was achieved through a multinomial logit model, where decision-makers choose between \"Public Transportation\" and \"Private Automobile\". The results presented at this phase are merely indicative of certain tendencies and should not be considered final. This project also attempts to show that given the available Automated Fare Collection (AFC) data and Automated Vehicle Location (AVL) data, it is possible to estimate the current public transportation system\'s unused capacity. The author shows this by calculating the capacity of one bus trip using these data, but also explains the difficulties of expanding this analysis to the whole of SPMR\'s public transportation system.

A Região Metropolitana de São Paulo (RMSP) sofre de sérios problemas de congestionamento, assim como muitas outras cidades de grande porte. Uma possível solução, proposta por pesquisadores de transportes, economia e ciências ambientais, é a implantação de um sistema de congestion charging, chamada no Brasil de pedágio urbano. Um dos objetivos do presente trabalho foi estabelecer os conceitos relacionados a este assunto e ilustrar as principais questões relacionadas à sua implantação. Espera-se que este trabalho possa auxiliar o desenvolvimento de estudos de avaliação da viabilidade e de impactos de sistemas propostos de congestion charging. Para atingir este objetivo, toca-se em diversos assuntos, como a definição de congestionamento e as formas de medi-lo, a base conceitual e teórica dos sistemas de congestion charging e seus diversos esquemas de diferenciação. São expostas também as medidas de mitigação de congestionamento que já foram implantadas na RMSP, quais foram os estudos já desenvolvidos considerando este tipo de política para a RMSP, e casos em que sistemas de congestion charging já foi implantado. Neste trabalho, desenvolveu-se também um modelo de escolha discreta a partir dos dados da Pesquisa Origem e Destino 2007 do METRÔ, onde pessoas deveriam escolher entre \"Transporte Coletivo\" e \"Transporte Público\". Este modelo foi utilizado para avaliar o potencial de impacto na divisão modal e de arrecadação de um congestion charge aplicado ao centro expandido de São Paulo. Adverte-se, porém, que os resultados obtidos são meramente ilustrativos. Mostra-se, também, que é possível avaliar a capacidade ociosa do sistema de transporte coletivo a partir dos dados disponíveis de bilhetagem e de GPS dos ônibus. Este processo é exemplificado através do cálculo de capacidade de uma única viagem de um único ônibus, dada a dificuldade de automatização deste processo para abranger toda a frota. / The São Paulo Metropolitan Region (SPMR) suffers from severe traffic congestion, as do many other large-scale urban areas around the world. A possible solution to this issue, which has been suggested by transportation, economics and environmental researchers, is the implementation of a congestion charging system. One of the objectives of this project is to establish clear concepts and shed light on the main issues regarding these systems by means of a comprehensive literary review. It is expected that this project may help the development of in-depth studies carried in order to evaluate the viability and impacts of congestion charging proposals. In order to achieve this goal, many subjects are addressed, such as the definition of congestion, how its measured, the theoretical backgrounds that support congestion charging schemes, their different degrees of differentiation, which policies were enacted in order to reduce traffic congestion in São Paulo, what considerations and studies have already been developed for Brazil and São Paulo regarding these systems and where have these systems been successfully installed. Later chapters deal with another goal of this project: estimating how a congestion charging system would affect SPMR. This was achieved through a multinomial logit model, where decision-makers choose between \"Public Transportation\" and \"Private Automobile\". The results presented at this phase are merely indicative of certain tendencies and should not be considered final. This project also attempts to show that given the available Automated Fare Collection (AFC) data and Automated Vehicle Location (AVL) data, it is possible to estimate the current public transportation system\'s unused capacity. The author shows this by calculating the capacity of one bus trip using these data, but also explains the difficulties of expanding this analysis to the whole of SPMR\'s public transportation system.