Analisando a variabilidade de estimativas de acessibilidade por transporte público a partir de dados de GPS

Autores

DOI:

https://doi.org/10.14295/transportes.v28i5.2175

Palavras-chave:

Indicadores de acessibilidade. Dados de GTFS. Dados de GPS. Variabilidade no tempo de viagem.

Resumo

Acessibilidade é um conceito chave no planejamento integrado dos transportes e uso do solo. Dados de General Transit Feed Specification (GTFS) têm sido usados com sucesso nos últimos anos como insumo na mensuração dos níveis de acessibilidade, mas são baseadas em viagens programadas de transporte público para estimar tempos de viagem entre pares origem-destino. Por outro lado, dados de GPS têm sido aplicados na atualização de tabelas horárias de viagens realizadas, embora com limitações metodológicas e computacionais, baseando-se em medidas de tendência central dos tempos de viagem para recompor o arquivo GTFS. Usando um mês de dados de GPS dos ônibus em Fortaleza, analisou-se a variabilidade da acessibilidade a partir dos tempos de viagem observados, calculados considerando sua dispersão. Os resultados demonstram que há variabilidade significativa na estimação dos indicadores de acessibilidade, tanto no espaço como entre atividades de trabalho e educação, podendo impactar na avaliação de intervenções no sistema de transportes.

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Biografia do Autor

Carlos Kauê Vieira Braga, Universidade Federal do Ceará, Ceará – Brasil

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Transportes.

Carlos Felipe Grangeiro Loureiro, Universidade Federal do Ceará, Ceará – Brasil

Programa de Pós-Graduação em Engenharia de Transportes.

Referências

Arbex, R. O.; B. B. Alves e M. A. Giannotti (2016) Comparing Accessibility in Urban Slums Using Smart Card and Bus GPS Data. TRB 2016 Annual Meeting, Washington, DC, Estados Unidos.

Arbex, R. O. e C. B. da Cunha (2016) Avaliação das mudanças nas velocidades das linhas de ônibus da cidade de São Paulo após a implantação de faixas exclusivas através da análise de dados de GPS. Transportes, v. 24, n. 4, p. 21. DOI: 10.14295/transportes.v24i4.1008

Farber, S. e L. Fu (2017) Dynamic public transit accessibility using travel time cubes: Comparing the effects of infrastructure (dis)investments over time. Computers, Environment and Urban Systems, v. 62, p. 30–40. DOI: 10.1016/j.compenvurbsys.2016.10.005

Geurs, K. T. e B. van Wee (2004) Accessibility evaluation of land-use and transport strategies: Review and research direc-tions. Journal of Transport Geography, v. 12, n. 2, p. 127–140. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2003.10.005

Hansen, W. G (1959) How Accessibility Shapes Land Use. Journal of the American Planning Association, v. 25, n. 2, p. 73–76. DOI: 10.1080/01944365908978307

IBGE (2019) Estimativas da População Residente no Brasil e Unidades da Federação. Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística.

Lei, T. L. e R. L. Church (2010) Mapping transit-based access: Integrating GIS, routes and schedules. International Journal of Geographical Information Science, v. 24, n. 2, p. 283–304. DOI: 10.1080/13658810902835404

Mandelzys, M. e B. Hellinga (2010) Identifying Causes of Performance Issues in Bus Schedule Adherence with Automatic Vehicle Location and Passenger Count Data. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, v. 2143, n. 1, p. 9-15. DOI: 10.3141/2143-02

Mavoa, S.; K. Witten; T. McCreanor e D. O’Sullivan (2012) GIS based destination accessibility via public transit and walking in Auckland, New Zealand. Journal of Transport Geography, v. 20, n. 1, p. 15–22. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2011.10.001

Mayaud, J. R.; M. Tran; R. H. Pereira e R. Nuttall (2018) Future access to essential services in a growing smart city: The case of Surrey, British Columbia. Computers, Environment and Urban Systems, v. 73, p. 1-15. DOI: 10.1016/j.compenvurbsys.2018.07.005

Mazloumi, E.; G. Currie e G. Rose (2010) Using GPS Data to Gain Insight into Public Transport Travel Time Variability. Journal of Transportation Engineering, v. 136, n. 7, p. 623-631. DOI: 10.1061/(ASCE)TE.1943-5436.0000126

Owen, A. e D. M. Levinson (2015) Modeling the commute mode share of transit using continuous accessibility to jobs. Trans-portation Research Part A: Policy and Practice, v. 74, p. 110–122. DOI: 10.1016/j.tra.2015.02.002

Pereira, R. H. (2019) Future accessibility impacts of transport policy scenarios: Equity and sensitivity to travel time thresh-olds for Bus Rapid Transit expansion in Rio de Janeiro. Journal of Transport Geography, v. 74, n. October, p. 321–332. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2018.12.005

Pereira, R. H. M.; C. K. V. Braga; B. Serra e V. Nadalin (2019). Desigualdades socioespaciais de acesso a oportunidades nas cidades brasileiras, 2019. Texto para Discussão Ipea, 2535. Instituto de Pesquisa Econômica Aplicada (Ipea). Disponível em http://repositorio.ipea.gov.br/handle/11058/9586

Stȩpniak, M.; J. P. Pritchard; K. T. Geurs e S. Goliszek (2019) The impact of temporal resolution on public transport accessibil-ity measurement: Review and case study in Poland. Journal of Transport Geography, v. 75, n. January, p. 8–24. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2019.01.007

Tornqvist, L.; P. Vartia e Y. O. Vartia (1985) How Should Relative Changes Be Measured? The American Statistician, v. 39, n. 1, p. 43-46. DOI: 10.2307/2683905

Wessel, N.; J. Allen e S. Farber (2017) Constructing a routable retrospective transit timetable from a real-time vehicle loca-tion feed and GTFS. Journal of Transport Geography, v. 62, n. January, p. 92–97. DOI: 10.1016/j.jtrangeo.2017.04.012

Wessel, N. e S. Farber (2019) On the accuracy of schedule-based GTFS for measuring accessibility. Journal of Transport and Land Use, v. 12, p. 475-500. DOI: 10.5198/jtlu.2019.1502

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Publicado

2020-12-15

Como Citar

Braga, C. K. V., Loureiro, C. F. G., & Pereira, R. H. (2020). Analisando a variabilidade de estimativas de acessibilidade por transporte público a partir de dados de GPS. TRANSPORTES, 28(5), 169–184. https://doi.org/10.14295/transportes.v28i5.2175

Edição

Seção

Artigos