Estimativa do volume de passageiros ao longo de uma linha de transporte público por ônibus a partir da geoestatística

Abstract

A modelagem clássica da demanda por transportes ignora um importante aspecto normalmente presente na estrutura das variáveis de interesse: a autocorrelação espacial. Pesquisas recentes reconhecem e incluem tal característica à estimativa da demanda, mas há limitações referentes aos elementos básicos de tratamento utilizados nas abordagens. No intuito de superar alguns problemas e restrições associados aos estudos anteriores, o presente trabalho se valeu da dependência espacial entre as observações de Embarques e Desembarques, por ponto de parada, e Carregamento nos trechos, ao longo de uma linha de transporte público, a fim de gerar estimativas dessas variáveis em pontos e trechos que não seriam amostrados por ocasião da pesquisa sobe/desce. Tal previsão foi realizada por meio da aplicação de Krigagem Ordinária a uma linha de ônibus da cidade de São Paulo, Brasil. Os resultados obtidos confirmaram a adequabilidade do ferramental geoestatístico à estimativa de variáveis de demanda por transportes ao longo de uma linha de ônibus.The classical travel demand modeling overlooks an important aspect normally found in the variables of interest: spatial autocorrelation. Recent researches recognize and include this characteristic in travel demand forecasting, but there are limitations regarding the basic elements of treatment used in the approaches. In order to overcome some of the problems and constraints associated with previous researches, the present study relied on spatial dependence between Boarding and Alighting observations, per bus stop, and Loading on sections along a public transport line to generate estimates of these variables in stops and sections that would not be sampled during the passenger Boarding and Alighting survey. This prediction was made by applying Ordinary Kriging to a bus line in the city of São Paulo, Brazil. The results confirmed the feasibility of applying Geostatistics to the estimation of travel demand variables along a bus line.