Explorando técnicas para a localização e identificação de potenciais usuários de transporte público urbano

• Ano de defesa: 2011
• Autor(a) principal: Alves, Victor Frazão Barreto
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
• Palavras-chave em Português: Artificial neural networks; Discrete choice models; Mapas potenciais; Marketing do transporte público; Modelos de escolha discreta; Potential maps; Public transportation; Public transportation marketing; Redes neurais artificiais; Transporte público
• Link de acesso: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/18/18144/tde-06062011-171853/

Um dos objetivos dos projetos e estudos na área de transporte público é atrair o maior número possível de viagens. Um primeiro passo para estimular uma maior utilização do transporte público pode ser a captação de pessoas que já têm predisposição para utilizá-lo, mas que não o fazem por alguma deficiência específica no serviço. Este é o contexto no qual mapas que representam o potencial de utilização dos transportes públicos podem desempenhar um papel importante, como discutido neste estudo. A pesquisa tem como objetivo principal a aplicação e avaliação de duas técnicas destinadas a identificar potenciais usuários de transporte público e como estes se distribuem geograficamente em uma cidade brasileira selecionada para o estudo. Nas técnicas aqui exploradas, o município em análise é dividido em áreas em função do código de endereçamento postal. Estas áreas são caracterizadas pelos atributos socioeconômicos da sua população e do sistema de transporte. Diante da hipótese de melhoria na qualidade do transporte público, dois segmentos de usuários de automóvel foram determinados: usuários que trocariam para ônibus e usuários que ainda preferem o carro. Com isso, foi construído um modelo capaz de representar o comportamento de escolha dos usuários de cada área. A metodologia proposta envolve quatro passos: i) comparação de modelos Logit elaborados com dados de São Carlos (Brasil) e Wageningen (Holanda), ii) ajustes no modelo de São Carlos, iii) elaboração de um modelo de escolha modal por redes neurais artificiais e iv) elaboração dos mapas potenciais. As duas últimas etapas foram concebidas tanto para análises independentes, como também para comparação com o modelo Logit. Assim, a construção de cenários futuros permitiu identificar e localizar espacialmente os potenciais usuários de transporte público. Foi possível verificar também qual a influência de alguns atributos sobre a escolha do modo de transporte urbano. Por exemplo, usuários de domicílios com três ou quatro pessoas têm menor probabilidade de vir a utilizar o ônibus regularmente. Por fim, um cenário futuro tornou possível destacar áreas onde é esperado um aumento do potencial de uso do transporte público devido a mudanças nos valores de densidade populacional.