Return to search

Análise de geração de viagens urbanas por transporte coletivo através de técnicas de geoestatística

Submitted by LIVIA FREITAS (livia.freitas@ufba.br) on 2014-07-24T18:23:51Z
No. of bitstreams: 1
Dissertação_Samille_Final.pdf: 7289725 bytes, checksum: 080438d6fd775727fdbede3479b55fc9 (MD5) / Approved for entry into archive by LIVIA FREITAS (livia.freitas@ufba.br) on 2014-07-24T18:24:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1
Dissertação_Samille_Final.pdf: 7289725 bytes, checksum: 080438d6fd775727fdbede3479b55fc9 (MD5) / Made available in DSpace on 2014-07-24T18:24:04Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Dissertação_Samille_Final.pdf: 7289725 bytes, checksum: 080438d6fd775727fdbede3479b55fc9 (MD5) / O objetivo principal deste trabalho é estimar geração de viagens por transporte coletivo (TCO) em coordenadas conhecidas e desconhecidas. A ferramenta de análise espacial de dados utilizada é a Geoestatística (Krigagem Ordinária e
Krigagem com Deriva externa). Os dados utilizados foram: a Pesquisa Origem-
Destino (OD/1995), realizada na Região Metropolitana de Salvador (RMS) e dados
de população e renda do último censo demográfico (IBGE, 2010), compatibilizados
com as Macrozonas de tráfego (MZs). Foram utilizados dois diferentes tipos de
amostragem para cada banco de dados (1995 e 2010): dados agregados,representados pelos centróides das MZs e dados obtidos através de uma malha regular, também associados aos centróides das células da malha. Assim, foram
estimadas, em coordenadas conhecidas e desconhecidas, a geração de viagens por
TCO, População e Empregos. Foram obtidos mapas de interpolação a partir das
diferentes análises para estas variáveis. Observou-se que tanto população quanto a
produção de viagens por TCO apresentam um padrão espacial crescente em direção ao Subúrbio Ferroviário da cidade. Já a atração de viagens e empregos não possuem continuidade espacial aparente, apresentando valores mais elevados apenas na região central de Salvador. Para a amostragem por centróides das MZs a validação dos resultados iniciais foi satisfatória, apresentando baixos valores de média de erros e variância dos erros. No entanto, houve baixa correlação entre os dados observados e estimados para ambas variáveis. Já para os dados analisados
através da amostragem sistemática artificial, a correlação entre estes dados
apresentou melhores resultados que a amostragem agregada por MZs. A análise
através da krigagem com deriva externa gerou ainda melhores resultados. Além disso, foi possível prever variáveis de produção de viagens por TCO através de dados censitários populacionais. Este trabalho é uma etapa incipiente que busca melhorias de estimativas provenientes de modelagem geoestatística aplicada à análise de demanda por transportes. / The main objective of this work is to estimate trips generation by public transportation in known and unknown coordinates. The spatial data analysis tool used is Geostatistics (Ordinary Kriging and Kriging with external drift). The data used were: the Origin-Destination Survey (OD/1995) realized in the Salvador Metropolitan Area
(SMA) and population and income data from the last census (IBGE, 2010), matched with traffic Macrozones (ZMs). Two different types of sampling were used for each database (1995 and 2010): aggregated data, represented by the centroid of ZMs and data obtained through a regular grid, also associated with the centroid of the cells. So, the trip generation by public transportation, population, and employment were estimated to known and unknown coordinates. Interpolated maps were obtained from the different analyses for these variables. It was observed that both population and trip production by public transportation present an increased spatial pattern towards the railroad suburb of the city. Already the trip attraction and employment do not have an apparent spatial continuity, with higher values only in the central region of Salvador. For the sample of centroid of ZMs the initial validation of results was satisfactory, presenting low values of average of errors and variance of errors. However, there was a low correlation between the observed and estimated data for
both variables. As for the data analyzed through artificial systematic sampling, the
correlation between these data demonstrated better results than the sample of aggregate data by ZMs. The analysis through kriging with external drift generated still better results. Moreover, it was possible to predict variables of trip production by public transportation through population census data. This work is an incipient stage
that seeks improvements of estimates by geostatistical modeling applied for
transportation demand analysis.

Identiferoai:union.ndltd.org:IBICT/oai:192.168.11:11:ri/15277
Date04 June 2014
CreatorsRocha, Samille Santos
ContributorsPitombo, Cira Souza, Salgueiro, Ana Rita, Pinto, Marília Dantas, Delgado, Juan Pedro Moreno, Silva, Antonio Nelson Rodrigues da
PublisherUniversidade Federal da Bahia. Escola Politécnica, Engenharia Ambiental Urbana, UFBA, brasil
Source SetsIBICT Brazilian ETDs
LanguagePortuguese
Detected LanguagePortuguese
Typeinfo:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis
Sourcereponame:Repositório Institucional da UFBA, instname:Universidade Federal da Bahia, instacron:UFBA
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess

Page generated in 0.0026 seconds