Resiliência probabilística do transporte urbano: impactos de alagamentos na mobilidade de São Paulo

Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: 2025
Autor(a) principal: Fernandes, Marcelo Dias
Orientador(a): Não Informado pela instituição
Banca de defesa: Não Informado pela instituição
Tipo de documento: Dissertação
Tipo de acesso: Acesso aberto
Idioma: por
Instituição de defesa: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Programa de Pós-Graduação: Não Informado pela instituição
Departamento: Não Informado pela instituição
País: Não Informado pela instituição
Palavras-chave em Português:
Link de acesso: https://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-18032026-090656/
Resumo: As redes urbanas de transporte têm sido cada vez mais solicitadas diante da intensificação de eventos climáticos extremos, especialmente em grandes cidades. Entre esses desafios, os alagamentos decorrentes de chuvas intensas têm se mostrado um dos principais fatores de perturbação na mobilidade urbana. Esta dissertação propõe um método para análise probabilística da resiliência de um sistema de transporte sujeito a eventos que alteram suas condições regulares de operação. No estudo de caso aplicado à cidade de São Paulo, a abordagem desenvolvida incorpora incertezas ao considerar simulações de alagamentos e seus efeitos sobre a mobilidade, representada pelos tempos médios de viagem na rede viária urbana. A resiliência é quantificada a partir da perda de desempenho da rede e da distribuição estatística das variações nos tempos de deslocamento entre pares origem-destino, utilizando métricas como mediana, amplitude, Funções de Densidade de Probabilidade (PDF) e Funções de Distribuição Acumulada (CDF). O estudo de caso considera dados geográficos (subprefeituras, rede viária, Modelo Digital do Terreno (MDT), dados de Origem e Destino) e hidrológicos (chuva horária) para identificar diversos padrões regionais associados à variabilidade da resiliência. Foram identificadas desigualdades territoriais da mediana e amplitude da resiliência da mobilidade sujeita a eventos de alagamentos. As subprefeituras de Guianazes e Itaquera apresentaram baixa mediana e alta amplitude, refletindo baixa capacidade de resposta e alta incerteza nos tempos de deslocamento. Por outro lado, Vila Prudente destacou-se por sua alta mediana e baixa amplitude, sinalizando desempenho mais estável e resiliente. Ermelino Matarazzo exibiu comportamento intermediário, com mediana moderada e amplitude elevada, sugerindo uma resiliência sensível à variabilidade dos eventos. Os resultados demonstram como a incerteza dos eventos influencia o desempenho da rede viária e oferece subsídios para o planejamento urbano adaptativo e o desenvolvimento de políticas públicas baseadas em evidências, voltadas à resiliência climática nas cidades.
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No estudo de caso aplicado à cidade de São Paulo, a abordagem desenvolvida incorpora incertezas ao considerar simulações de alagamentos e seus efeitos sobre a mobilidade, representada pelos tempos médios de viagem na rede viária urbana. A resiliência é quantificada a partir da perda de desempenho da rede e da distribuição estatística das variações nos tempos de deslocamento entre pares origem-destino, utilizando métricas como mediana, amplitude, Funções de Densidade de Probabilidade (PDF) e Funções de Distribuição Acumulada (CDF). O estudo de caso considera dados geográficos (subprefeituras, rede viária, Modelo Digital do Terreno (MDT), dados de Origem e Destino) e hidrológicos (chuva horária) para identificar diversos padrões regionais associados à variabilidade da resiliência. Foram identificadas desigualdades territoriais da mediana e amplitude da resiliência da mobilidade sujeita a eventos de alagamentos. 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This dissertation proposes a method for the probabilistic analysis of the resilience of a transport system subject to events that alter its regular operating conditions. In the case study applied to the city of São Paulo, the proposed approach incorporates uncertainty by simulating flood events and analyzing their effects on mobility, represented by average travel times across the urban road network. Resilience is quantified based on network performance loss and the statistical distribution of travel time variations between origin-destination pairs, using metrics such as median, range, Probability Density Functions (PDF), and Cumulative Distribution Functions (CDF). The study relies on geographic data (subprefectures, road network, Digital Terrain Model DTM, Origin and Destination data) and hydrological data (hourly rainfall) to identify various regional patterns associated with resilience variability. Territorial inequalities in the median and range of mobility resilience under flood conditions were observed. The subprefectures of Guianazes and Itaquera exhibited low median and high range, indicating reduced response capacity and greater uncertainty in travel times. In contrast, Vila Prudente stood out with a high median and low range, reflecting a more stable and resilient performance. Ermelino Matarazzo showed intermediate behavior, with moderate median and high range, suggesting resilience sensitive to event variability. The results demonstrate how uncertainty affects the performance of the road network and provide insights for adaptive urban planning and the development of evidencebased public policies aimed at enhancing climate resilience in cities.Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USPIsler, Cassiano AugustoFernandes, Marcelo Dias2025-10-30info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdfhttps://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/3/3138/tde-18032026-090656/reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USPinstname:Universidade de São Paulo (USP)instacron:USPLiberar o conteúdo para acesso público.info:eu-repo/semantics/openAccesspor2026-03-18T12:29:01Zoai:teses.usp.br:tde-18032026-090656Biblioteca Digital de Teses e Dissertaçõeshttp://www.teses.usp.br/PUBhttp://www.teses.usp.br/cgi-bin/mtd2br.plvirginia@if.usp.br|| atendimento@aguia.usp.br||virginia@if.usp.bropendoar:27212026-03-18T12:29:01Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP - Universidade de São Paulo (USP)false
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