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ESTUDO COMPARATIVO DE TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DESEMPENHO DE
REDES VIÁRIAS NO ENTORNO DE PÓLOS GERADORES DE VIAGENS
Juliana Durgante Tolfo
DISSERTAÇÃO SUBMETIDA AO CORPO DOCENTE DA COORDENAÇÃO DOS
PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE
FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS
NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE MESTRE EM CIÊNCIAS EM
ENGENHARIA DE TRANSPORTES.
Aprovada por:
_____________________________________________
Prof. Licinio da Silva Portugal, D.Sc.
_____________________________________________
Prof. Paulo Cezar Martins Ribeiro, Ph.D.
_____________________________________________
Profª. Ilce Marília Dantas Pinto de Freitas, D.Sc.
RIO DE JANEIRO, RJ – BRASIL
FEVEREIRO DE 2006
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ii
TOLFO, JULIANA DURGANTE
Estudo Comparativo de Técnicas de
Análise de Desempenho de Rede Viárias
Entorno de Pólos Geradores de Viagens
[Rio de Janeiro] 2006
X, 136 p. 29,7 cm (COPPE/UFRJ, M.Sc.,
Engenharia de Transportes, 2006)
Dissertação – Universidade Federal do
Rio de Janeiro, COPPE
1. Análise de Desempenho Viário
2. Pólos Geradores de Viagem
I. COPPE/UFRJ II. Título (série)
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iii
AGRADECIMENTOS
Ao professor e orientador Licinio pela atenção, pelo importante suporte na elaboração
deste trabalho e pela compreensão durante esses dois anos.
Aos professores Paulo Cezar e Ilce Marília, pela gentil participação da banca
examinadora.
Aos amigos da CET-Rio, Henrique Torres, Emerson Costa, Ricardo Lemos, Rodolpho
Moreira e àqueles envolvidos indiretamente, pela cooperação e fundamental
contribuição na execução deste trabalho.
Aos funcionários da secretaria do PET, CEDOC e LAMIPET pela disposição em
sempre ajudar e pelo ótimo tratamento que tive nesses dois anos de mestrado.
Ao Rodrigo pelo apoio em todos os momentos, sua ajuda, disposição e paciência.
Ao Flávio Jardim pela sua importante contribuição de expert em língua inglesa.
Ao Jonicy pela disposição em ajudar, mesmo que via online.
À família a qual sem o apoio não conseguiria permanecer tanto tempo longe.
Ao Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico – CNPq, pelo
apoio financeiro concedido.
A todos os amigos, de longe e de perto, que sempre se interessaram em saber como
estava o meu trabalho e que, de algum modo, ajudaram mesmo sem saber.
iv
Resumo da Dissertação apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos
necessários para a obtenção do grau de Mestre em Ciências (M. Sc.)
ESTUDO COMPARATIVO DE TÉCNICAS DE ANÁLISE DE DESEMPENHO DE
REDES VIÁRIAS NO ENTORNO DE PÓLOS GERADORES DE VIAGENS
Juliana Durgante Tolfo
Fevereiro/2006
Orientador: Licinio da Silva Portugal
Programa: Engenharia de Transportes
O incremento de tráfego gerado pela implantação de um Pólo Gerador de
Viagem (PGV) pode interferir no desempenho do tráfego veicular, causando efeitos
negativos na sua área de influência. Há várias técnicas que podem ser usadas para
realizar a análise de tais efeitos na rede viária. Esta pesquisa visa desenvolver um
procedimento, baseado em critérios apropriados, quanto à adoção de técnicas de
análise de desempenho no entorno de um PGV e avaliar a aplicação do Highway
Capacity Manual (HCM) e do simulador TSIS 5.1, como ferramentas de apoio a
projetos viários. Assim, pretende-se comparar estas duas técnicas, a partir da
aplicação em uma rede no entorno de um shopping center no Rio de Janeiro. Os
procedimentos descritos no HCM para análise de desempenho de redes viárias são
tradicionais no meio técnico-científico, sendo referência no contexto da engenharia de
tráfego e o primeiro documento a tratar, de forma sistemática, conceitos e
procedimentos de análise de capacidade e de níveis de serviço para os diversos tipos
de vias. Entretanto, ainda não são bem conhecidas as aplicações da sua abordagem
no âmbito de redes viárias proposta na versão 2000. O software TSIS 5.1 tem como
principal característica o detalhamento do tráfego, obtendo maior nível de
desagregação das informações e prevendo com razoável precisão o desempenho de
redes diante de cenários alternativos. A comparação feita das técnicas a partir de
certas variáveis mostra a efetividade dessas ferramentas no uso para análise de
desempenho de redes viárias impactadas por PGV’s.
v
Abstract of Dissertation presented to COPPE/UFRJ as a partial fulfillment of the
requirements for the degree of Master of Science (M. Sc.)
COMPARATIVE STUDY OF PERFORMANCE ANALYSIS TECHNIQUES
REGARDING ROAD NETWORKS SURROUNDING TRAFFIC GENERATING PULES
Juliana Durgante Tolfo
February 2006
Advisor: Licinio da Silva Portugal
Department: Transportation Engineering
The increment of traffic generated by the implementation of a Traffic Generating
Pule (TGP) can affect the performance of vehicle traffic, causing negative effects on its
area of influence. There are various techniques which can be used to analyze such
effects on the road network. This research aims at developing a procedure based on
appropriate criteria concerning the adoption of performance analysis techniques
surrounding a TGP, as well as assessing the use of the Highway Capacity Manual
(HCM) and the TSIS 5.1 simulator as supporting tools for road projects. Thus, a
comparison between these two techniques is intended to be made through the
application in the surrounding area of a shopping center in Rio de Janeiro. The
procedures described in the HCM for the performance analysis of road networks are
traditional in the technical scientific medium, taking into consideration it is a reference
in traffic engineering and the first document to systematically address concepts and
procedures to assess the capability and the service levels for different types of roads.
However, there is no information on its applications in road networks, which were
proposed in release 2000. Traffic detail is the main feature of TSIS 5.1 software,
making it possible to achieve higher information disaggregation and reasonably
accurately forecast the performance of road networks considering alternative
scenarios. The comparison between techniques, which is made through different
variables, demonstrates how effective such tools are in assessing the performance of
road networks affected by TGPs.
vi
ÍNDICE
1. INTRODUÇÃO......................................................................................................... 1
1.1. C
ONSIDERAÇÕES INICIAIS........................................................................................ 1
1.2. O
BJETIVO ............................................................................................................... 1
1.3. I
MPORTÂNCIA ......................................................................................................... 2
1.4. E
STRUTURA DA PESQUISA....................................................................................... 4
2. PGV E SEUS IMPACTOS NO SISTEMA VIÁRIO................................................... 6
2.1. C
ONSIDERAÇÕES INICIAIS ....................................................................................... 6
2.2. C
ARACTERIZAÇÃO DE PÓLO GERADOR DE VIAGENS (PGV) ..................................... 6
2.2.1. D
EFINIÇÃO E IMPACTOS ........................................................................................ 6
2.2.2. C
LASSIFICAÇÃO.................................................................................................... 8
2.2.3. Á
REA DE ESTUDO: INFLUÊNCIA E CRÍTICA.............................................................. 8
2.3. M
ETODOLOGIAS DE AVALIAÇÃO DE IMPACTOS DE PGV’S NO SISTEMA VIÁRIO........... 10
2.3.1. M
ETODOLOGIA DO DEPARTAMENTO DE TRANSPORTES (EUA, 1985).................... 10
2.3.2. M
ETODOLOGIA DO INSTITUTE OF TRANSPORTATION ENGINEERS (ITE, 1991) ....... 11
2.3.3. M
ETODOLOGIA DA CET – SÃO PAULO (1983)...................................................... 11
2.3.4. M
ETODOLOGIA DE GOLDNER (1994) ................................................................... 12
2.3.5. M
ETODOLOGIA DE CYBIS, ET AL. (1999) .............................................................. 13
2.3.6. M
ETODOLOGIA DA CET- SÃO PAULO (2000) ....................................................... 13
2.3.7. M
ETODOLOGIA DE MENEZES (2000).................................................................... 13
2.3.8. M
ETODOLOGIA DO DENATRAN (2001) .............................................................. 14
2.3.9. C
ONSIDERAÇÕES SOBRE AS METODOLOGIAS....................................................... 14
2.4. A
NÁLISE DE CAPACIDADE VIÁRIA E DE IMPACTOS DE PGV...................................... 15
2.4.1. C
ONSIDERAÇÕES SOBRE OS ESTUDOS REALIZADOS............................................. 23
2.5. P
ROCEDIMENTOS DE ANÁLISE DE REDES VIÁRIAS................................................... 23
2.5.1. T
ÉCNICAS ANALÍTICAS E MATEMÁTICAS DE FLUXOS EM REDES.............................. 24
2.5.1.1. D
ETERMINÍSTICAS............................................................................................ 24
2.5.1.2. P
ROGRAMAÇÃO MATEMÁTICA........................................................................... 24
2.5.1.3. T
EORIA DAS FILAS............................................................................................ 25
2.5.1.4. O
UTRAS .......................................................................................................... 25
2.5.2. S
IMULAÇÃO ........................................................................................................ 25
2.5.2.1. C
LASSIFICAÇÃO DE SIMULADORES.................................................................... 26
2.5.2.2. V
ANTAGENS E UTILIDADES................................................................................ 28
2.5.2.3. S
ELEÇÃO DE SIMULADORES.............................................................................. 29
2.6. C
ONSIDERAÇÕES FINAIS ....................................................................................... 30
3. ESTUDO DAS TÉCNICAS – HCM E NETSIM ...................................................... 31
3.1. C
ONSIDERAÇÕES INICIAIS ..................................................................................... 31
vii
3.2. HIGHWAY CAPACITY MANUAL (HCM).................................................................... 31
3.2.1. D
ESCRIÇÃO........................................................................................................ 31
3.2.2. P
OTENCIALIDADES............................................................................................ 322
3.2.3. E
NTRADAS E SAÍDAS .......................................................................................... 35
3.2.4. L
IMITAÇÕES........................................................................................................ 46
3.2.5. R
ECURSOS ENVOLVIDOS..................................................................................... 47
3.3. NETSIM............................................................................................................... 47
3.3.1. D
ESCRIÇÃO........................................................................................................ 47
3.3.2. P
OTENCIALIDADES.............................................................................................. 48
3.3.3. E
NTRADAS E SAÍDAS........................................................................................... 50
3.3.4. L
IMITAÇÕES........................................................................................................ 52
3.3.5. R
ECURSOS ENVOLVIDOS..................................................................................... 53
3.4. A
NÁLISE CONCEITUAL COMPARATIVA CONFRONTANDO AS POTENCIALIDADES E
LIMITAÇÕES DO
HCM E DO NETSIM COM AS ESPECIFICAÇÕES QUE ENVOLVEM A
AVALIAÇÃO DE REDES VIÁRIAS EM CASO DE
PGV............................................................ 54
3.5. C
ONSIDERAÇÕES FINAIS ....................................................................................... 58
4. PROCEDIMENTO PARA ESTUDO DAS TÉCNICAS DE ANÁLISE.................... 59
4.1. C
ONSIDERAÇÕES INICIAIS...................................................................................... 59
4.2. C
ARACTERIZAÇÃO DE PGV................................................................................... 59
4.3. D
ELIMITAÇÃO DA ÁREA E HORÁRIO CRÍTICOS......................................................... 60
4.4. D
EFINIÇÃO DA OFERTA VIÁRIA E DE OUTROS PARÂMETROS DE ENTRADA ................ 61
4.4.1. NETSIM ............................................................................................................ 61
4.4.2. HCM.................................................................................................................. 61
4.5. C
ARREGAMENTO E DESEMPENHO DA REDE ATUAL ................................................. 62
4.5.1. NETSIM ............................................................................................................ 62
4.5.2. HCM.................................................................................................................. 63
4.6. C
ALIBRAÇÃO E VALIDAÇÃO ................................................................................... 63
4.7. C
ARREGAMENTO DA REDE APÓS A IMPLANTAÇÃO DO PGV.................................... 65
4.7.1. G
ERAÇÃO DE VIAGENS........................................................................................ 65
4.7.2. E
SCOLHA MODAL ............................................................................................... 68
4.7.3. A
LOCAÇÃO ......................................................................................................... 68
4.7.4. C
ARREGAMENTO ................................................................................................ 71
4.8. A
NÁLISE DE DESEMPENHO DA SITUAÇÃO FUTURA................................................. 71
4.8.1. NETSIM ............................................................................................................ 73
4.8.2. HCM.................................................................................................................. 73
4.9. E
STUDO COMPARATIVO DAS TÉCNICAS DE ANÁLISE .............................................. 74
4.10. C
ONSIDERAÇÕES FINAIS ....................................................................................... 74
5. APLICAÇÃO DO PROCEDIMENTO PROPOSTO................................................ 75
viii
5.1. CONSIDERAÇÕES INICIAIS ..................................................................................... 75
5.2. C
ARACTERIZAÇÃO DO PGV................................................................................... 75
5.3. D
ELIMITAÇÃO DA ÁREA E HORÁRIO CRÍTICOS......................................................... 75
5.4. D
EFINIÇÃO DA OFERTA VIÁRIA E OUTROS PARÂMETROS DE ENTRADA..................... 77
5.4.1. NETSIM ............................................................................................................ 77
5.4.2. HCM.................................................................................................................. 78
5.5. C
ARREGAMENTO E DESEMPENHO DA REDE ATUAL ................................................. 78
5.5.1. NETSIM ............................................................................................................ 78
5.5.2. HCM.................................................................................................................. 80
5.6. C
ALIBRAÇÃO ........................................................................................................ 82
5.7. C
ARREGAMENTO DA REDE APÓS A IMPLANTAÇÃO DO PGV .................................. 833
5.7.1. G
ERAÇÃO DE VIAGENS........................................................................................ 83
5.7.2. E
SCOLHA MODAL ............................................................................................... 85
5.7.3. A
LOCAÇÃO ......................................................................................................... 85
5.7.4. C
ARREGAMENTO DA REDE .................................................................................. 86
5.8. A
NÁLISE DE DESEMPENHO DA SITUAÇÃO FUTURA................................................. 87
5.8.1. NETSIM ............................................................................................................ 87
5.8.2. HCM.................................................................................................................. 87
5.9. E
STUDO COMPARATIVO DAS TÉCNICAS ATRAVÉS DA ANÁLISE E DOS RESULTADOS . 91
5.10. C
ONSIDERAÇÕES FINAIS ....................................................................................... 96
6. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES................................................................ 97
BIBLIOGRAFIA.......................................................................................................... 101
ANEXO
A: OUTPUTS DO NETSIM ANTES DO PGV....................................................... 106
ANEXO
B: OUTPUTS DO NETSIM ONDE SE SITUARÁ O PGV........................................ 114
ANEXO
C: TRECHOS ANALISADOS COM MAPA DA ÁREA ............................................... 116
ANEXO
D: HCM PARA ANTES DO PGV........................................................................ 119
ANEXO
E: OUTPUTS DO NETSIM DEPOIS DO PGV...................................................... 122
ANEXO
F: OUTPUTS DO NETSIM ONDE SE SITUA O PGV............................................. 130
ANEXO
G: HCM PARA DEPOIS DO PGV ...................................................................... 132
ix
ÍNDICE DE TABELAS
T
ABELA 2.1 – CONCEITOS DE PÓLOS GERADORES DE VIAGENS ........................................ 7
T
ABELA 3.1 – VALORES PADRÃO PARA DENSIDADE DE VEÍCULOS NA FILA ......................... 33
T
ABELA 3.2 – PARÂMETRO DE CALIBRAÇÃO J SOMENTE PARA CLASSES III E IV ................ 35
T
ABELA 3.3 – FATOR DE AJUSTE PARA LARGURA DE FAIXA .............................................. 36
T
ABELA 3.4 – FATOR DE AJUSTE PARA A DISTÂNCIA DO OBSTÁCULO LATERAL AO BORDO DA
PISTA
.......................................................................................................................... 37
T
ABELA 3.5 – FATOR DE AJUSTE PARA O NÚMERO DE FAIXAS........................................... 37
T
ABELA 3.6 – FATOR DE AJUSTE PARA DENSIDADE DE INTERSEÇÕES EM DESNÍVEL ......... 37
T
ABELA 3.7 – FATOR DE AJUSTE PARA DENSIDADE EM PONTOS DE ACESSO ..................... 38
T
ABELA 3.8 – VALORES DE PCE PARA VIAS EXPRESSAS.................................................. 39
T
ABELA 3.9 – VALORES PARA S
O
PELO TIPO DE ÁREA ...................................................... 40
T
ABELA 3.10 – VALORES PADRÃO PARA N
M
..................................................................... 41
T
ABELA 3.11 – VALORES PADRÃO PARA N
B
..................................................................... 42
T
ABELA 3.12 – VALORES PADRÃO PARA F
LU
.................................................................... 42
T
ABELA 4.1 – EQUAÇÕES DE ESTIMATIVA DOS MODELOS PARA SEXTA-FEIRA.................... 66
T
ABELA 4.2 – FATOR HORA PICO PARA OS MODELOS ESTUDADOS POR ANDRADE (2005). 67
T
ABELA 4.3 – NÍVEL DE SERVIÇO PARA INTERSEÇÕES SEMAFORIZADAS ........................... 72
T
ABELA 4.4 – DENSIDADES MÁXIMAS DESEJADAS............................................................ 72
T
ABELA 4.5 – CRITÉRIOS PARA COMPARAÇÃO DAS TÉCNICAS .......................................... 74
T
ABELA 5.2 – ROTAS DE ÔNIBUS .................................................................................... 79
T
ABELA 5.3 – VALORES SIMULADOS PARA OS INDICADORES NOS LINKS............................ 79
T
ABELA 5.4 – VALORES CALCULADOS PARA OS INDICADORES NOS LINKS. ........................ 80
T
ABELA 5.5 – NÍVEIS DE SERVIÇO PARA AMBAS AS TÉCNICAS .......................................... 81
T
ABELA 5.6 – COMPARAÇÃO DOS INDICADORES ANTES DO PGV...................................... 81
T
ABELA 5.7 – VOLUME GERADO POR NÓS INTERNOS ....................................................... 83
T
ABELA 5.8 – VOLUME GERADO POR NÓ DE ENTRADA ..................................................... 84
T
ABELA 5.9 – VALORES SIMULADOS PARA OS INDICADORES NOS LINKS............................ 87
T
ABELA 5.10 – VALORES CALCULADOS PARA OS INDICADORES NOS LINKS ....................... 88
T
ABELA 5.11 – NÍVEIS DE SERVIÇO................................................................................. 88
T
ABELA 5.12 – COMPARAÇÃO DOS INDICADORES DEPOIS DO PGV .................................. 89
T
ABELA 5.13 – VALORES ANTES E DEPOIS DO PGV......................................................... 90
T
ABELA A.1 – FATOR DE AJUSTE PARA LARGURA DE FAIXAS E DE ACOSTAMENTOS......... 107
T
ABELA A.2 – FATOR DE AJUSTE PARA DENSIDADE EM PONTOS DE ACESSO................... 107
T
ABELA A.3 – VALORES DE PCE PARA MÚLTIPLAS FAIXAS............................................. 108
x
ÍNDICE DE FIGURAS
F
IGURA 4.1 – FLUXOGRAMA REPRESENTATIVO DAS ETAPAS DO PROCEDIMENTO DE ANÁLISE
.......................................................................................................................... 59
F
IGURA 4.2 – TELA PARA DEFINIÇÃO DO PROCESSO DE ALOCAÇÃO DE TRÁFEGO .............. 69
F
IGURA 5.1 – ÁREA DE INFLUÊNCIA (WWW.SHOPPINGLEBLON.COM.BR, 2005)................... 76
F
IGURA 5.2 – ÁREA DE INFLUÊNCIA (GOOGLE, 2006)....................................................... 76
F
IGURA 5.3 – REPRESENTAÇÃO GRÁFICA DA REDE EM ESTUDO NO NETSIM .................... 77
F
IGURA 5.4 – TELA DE ENTRADA DE FLUXO NO NÓ DO SHOPPING CENTER......................... 84
F
IGURA 5.5 – TELA DE SAÍDA PARA O LINK DO PGV ......................................................... 85
F
IGURA 5.6 – CODIFICAÇÃO DA REDE COM O PGV........................................................... 86
1
1. INTRODUÇÃO
1.1. Considerações iniciais
O incremento de tráfego gerado pela implantação de um empreendimento de grande
porte, chamado Pólo Gerador de Viagem (PGV), pode interferir no desempenho do
tráfego veicular e de pessoas, causando efeitos potenciais na sua mobilidade e
acessibilidade. Devido a isso, fatos como o aumento de congestionamentos, do
número de acidentes e do tempo de percurso merecem atenção e podem ser
minimizados através de estudo e implantação de medidas que venham a melhorar as
condições de circulação viária.
Esse é o grande impulso para que os sistemas de transportes sejam planejados,
projetados e operados de modo a atender certos atributos, de natureza quantitativa ou
qualitativa, como fluidez, segurança, acessibilidade e qualidade ambiental (Maiolino e
Portugal, 2001). O problema básico é equilibrar a demanda de tráfego (motorizado e
não motorizado) e a oferta viária, expressa pela sua capacidade, de forma a garantir
um sistema viário seguro, eficiente e ambientalmente aceitável (Ferreira, 1991).
Com o propósito de auxiliar o planejador ou gerenciador de tráfego, esta pesquisa
direciona-se ao estudo e comparação entre duas técnicas utilizadas para análise de
desempenho de redes viárias impactadas por PGV: uma técnica analítica,
disponibilizada pelo Highway Capacity Manual (HCM), e um modelo de micro-
simulação, o software NETSIM.
Os procedimentos descritos no HCM são tradicionais e bastante conhecidos e
utilizados no meio técnico-científico em particular para estudos de capacidade de
componentes viárias. Entretanto, para análise de desempenho de redes viárias, o
mesmo não ocorre, talvez por falta de alguns esclarecimentos a cerca de sua
modelagem. Já o software NETSIM tem como principal característica o detalhamento
do tráfego, capaz de reproduzir atrasos e formação de filas, sendo adequado para
estudos em áreas urbanas.
1.2. Objetivo
O objetivo do trabalho é desenvolver um procedimento para avaliar o desempenho de
redes viárias no entorno de um PGV e sua área de influência. Este procedimento terá
por base critérios relevantes quanto à adoção de técnicas de análise de desempenho
2
viário e será avaliado através da aplicação e comparação de modelos como o HCM e
o simulador NETSIM, como ferramentas de apoio a projetos viários.
1.3. Importância
O crescimento da motorização da população e o uso e a ocupação do solo sem um
planejamento adequado causam impactos no sistema viário. Tais impactos podem ser
relacionados à dificuldade de circulação, aos prejuízos na acessibilidade e mobilidade,
aos congestionamentos, à queda dos níveis de desempenho e de serviço dos
sistemas de transportes, à diminuição da segurança tanto de veículos quanto de
pedestres e da qualidade de vida da comunidade que reside na redondeza.
Nesse panorama, salienta-se o uso do solo baseado em empreendimentos de grande
porte, como os denominados PGV’s, pois os problemas causados pela sua
implantação sem um estudo prévio da situação viária estão relacionados à alteração
no padrão de viagens e ao uso do solo, tanto no entorno quanto na sua área de
influência. A instalação de um novo empreendimento poderá produzir um incremento
significativo no tráfego de veículos em virtude da demanda produzida, que será
somada ao tráfego proveniente das atividades já em desenvolvimento nesta área.
As diversas técnicas de análise dos impactos do tráfego permitem estabelecer os
efeitos causados em determinada área pela implantação de um PGV com o objetivo
de avaliar as condições de a rede viária atual absorver a demanda adicional de
viagens que será gerada pelo empreendimento, minimizando, assim, a perturbação à
fluidez do tráfego e garantindo segurança aos veículos e pedestres. Tais técnicas
também são úteis para avaliar a viabilidade da implantação do PGV, contribuindo para
a melhor inserção e integração do empreendimento proposto na malha viária.
Esta pesquisa contempla as duas técnicas citadas anteriormente: uma analítica e uma
de simulação. Com base em revisão bibliográfica e estudos comparativos, será
possível verificar a adequação das técnicas neste processo de análise e sob que
condições cada uma delas tem seu emprego indicado.
A escolha do HCM deu-se devido à importância desse Manual, um documento do
Transportation Research Board (TRB), que é referência no contexto profissional e
científico da engenharia de tráfego, sendo o primeiro documento a tratar, de forma
sistemática, conceitos e procedimentos de análise de capacidade e de níveis de
serviço para os diversos tipos de vias. É um método consagrado, mundialmente
conhecido e utilizado por especialistas em transportes (Gasparini, 2002). Segundo
3
Ewing (1995), nenhum outro método é tão aceito não só nos EUA, mas
universalmente. Inclusive este mesmo autor identificou que o nível de serviço, conceito
introduzido formalmente pela primeira vez em 1965 pelo HCM, é utilizado nos EUA por
90% dos órgãos de transportes como medida de avaliação de congestionamentos. Os
procedimentos usados do HCM serão aqueles ampliados à rede, mostrando-se, assim,
a relevância da aplicação dessa técnica, já que não são conhecidos estudos ainda
sobre este caso, pois tradicionalmente, este manual faz análise de componentes
isoladas, segmentos de vias e interseções. Entretanto, sua última versão de 2000 traz
uma extensão do estudo para a rede. Assim, a abrangência da análise dos impactos
de alguma medida não fica restrita apenas às vias próximas, mas passa a
compreender a rede viária como um todo (Cybis et al., 2002). Não é conhecida na
literatura consultada qualquer aplicação desta abordagem, o que reforça a
necessidade de ser melhor investigada. No HCM discute-se também a utilização de
simuladores nos estudos de tráfego, mas não entraremos em detalhes, pelo fato de
que o objetivo aqui é mostrar a aplicabilidade desta ferramenta em comparação ao
modelo NETSIM.
A outra técnica escolhida foi a simulação porque o uso de modelos computacionais
tem crescido entre os planejadores de transportes na busca de melhor representar a
realidade. A simulação microscópica é recomendada por representar aspectos do
sistema viário com maior detalhamento (Poyares, 2000; Sousa, 2003) e estimar o
comportamento provável do tráfego devido a alterações na rede viária ou na demanda
por viagens, e o estudo de impactos de PGV normalmente requer um nível de detalhe
compatível com o microscópico. Para a escolha do simulador levou-se em
consideração então essa característica, além da disponibilidade de uso e dos
trabalhos já realizados com esta ferramenta. Baseado nessas considerações, o
NETSIM tem como principal característica a necessidade de obter um maior nível de
desagregação das informações e foi escolhido por se concentrar no detalhamento do
tráfego nas interseções viárias, reproduzindo os atrasos e a formação de filas (Sousa,
2003) e também por apresentar uma boa interface de preparação da rede e da
visualização. O modelo pode prever com razoável precisão o desempenho de redes
diante de cenários alternativos, fornecendo alguns índices de desempenho em relação
à velocidade, densidade, fila, ao fluxo, tempo de viagem, atraso, consumo de
combustível e emissão de poluentes (Poyares, 2000).
Alguns exemplos de trabalhos realizados com o uso de simuladores são: Sousa
(2003); Araújo (2003); Macedo et al. (2002); Poyares, (2000), dentre outros.
4
Portanto, o estudo do desempenho viário para redes faz-se importante, tendo em vista
que é um fator interveniente no sistema como um todo ao refletir a eficiência com que
a oferta viária pode atender ao tráfego em um dado nível de serviço. Autores como
Lindley (1987), Cottrell (1991), Leonard (1993), e Thurgood (1994) apud Araújo (2003),
comentam que no estudo de congestionamento é usual contemplar só o sistema
principal, assumindo que não há repercussão nas vias locais, considerando que a
preocupação em desconectar o subsistema local e protegê-lo do tráfego de passagem,
já ocorre na Europa e EUA. Isso, entretanto, não se dá normalmente no Brasil,
havendo a necessidade de estudos que contemplem, não só as vias principais, mas
toda a rede viária.
1.4. Estrutura da pesquisa
O presente trabalho descreve aspectos relevantes na análise do desempenho de
redes viárias no entorno de PGV e sua área de influência, através do estudo e
aplicação de procedimentos que serão realizados durante esta pesquisa, cuja
estrutura se distribui da seguinte maneira:
No presente Capítulo I, é feito uma introdução com a contextualização, objetivos e
importância do tema da pesquisa.
No Capítulo II, apresenta-se uma revisão bibliográfica como uma síntese de pesquisas
e estudos já realizados sobre o assunto abordado e conceituações gerais sobre PGV.
Os estudos mencionados estão relacionados ao uso mais eficiente da oferta viária
existente, aos impactos da implantação de PGV, sua caracterização e aos
procedimentos disponíveis de análise de redes viárias no entorno desse.
Um estudo sobre as técnicas do HCM e NETSIM é apresentado em maior detalhe no
Capítulo III, abrangendo as características, potencialidades, limitações e recursos
envolvidos no uso de cada uma delas.
No Capítulo IV, é apresentado o procedimento recomendado para análise das
ferramentas estudadas na pesquisa, ou seja, os procedimentos para utilização e
comparação das duas abordagens, como as definições dos critérios relevantes para
se efetuar uma análise comparativa entre as técnicas.
No Capítulo V, é realizada a aplicação das técnicas em uma rede real situada na
cidade do Rio de Janeiro, para posterior comparação através de parâmetros
previamente definidos.
5
No Capítulo VI, por fim, são apresentadas as conclusões sobre a pesquisa e algumas
propostas como sugestão de continuidade do trabalho.
Ao final do trabalho, os anexos são mostrados na seguinte ordem:
Anexo A: outputs do NETSIM para antes da implantação do PGV para todos os links
da rede.
Anexo B: outputs do NETSIM para a situação antes da implantação do PGV para o link
onde se situará o PGV.
Anexo C: trechos analisados e mapa dos respectivos links.
Anexo D: planilhas do HCM para a situação antes da implantação do PGV.
Anexo E: outputs do NETSIM para depois da implantação do PGV para todos os links
da rede.
Anexo F: outputs do NETSIM para a situação depois da implantação do PGV para o
link onde se situa o PGV.
Anexo G: planilhas do HCM para a situação depois da implantação do PGV.
6
2. PGV E SEUS IMPACTOS NO SISTEMA VIÁRIO
2.1. Considerações Iniciais
Com o propósito de contextualizar a presente pesquisa e obter-se um melhor
conhecimento do objeto de estudo, este capítulo apresenta uma definição para PGV’s
e alguns estudos de avaliação de seus impactos. Com isso, será possível ter uma
visão geral sobre esses empreendimentos e o seu relacionamento com o sistema
viário e os meios de transporte, sua área crítica e as técnicas disponíveis para análise
de desempenho de redes viárias no entorno desse tipo de construção.
2.2. Caracterização de Pólo Gerador de Viagens (PGV)
2.2.1. Definição e impactos
A amplitude dos impactos causados pela implantação e operação de grandes
empreendimentos geradores de viagens vai além daqueles provocados no sistema
viário. Para Kneib (2004), o termo PGT (Pólo Gerador de Tráfego) caracteriza
empreendimentos que causam impactos no sistema viário e na circulação, em curto
prazo, cujas metodologias de análise enfocam o planejamento operacional do sistema
de transportes. Já o termo PGV, procura contemplar não apenas esses impactos como
também aqueles na estrutura urbana, a médio e longo prazos, que podem vir a
comprometer a acessibilidade da área influenciada pelo empreendimento, o
desenvolvimento socioeconômico e a qualidade de vida da população
(http://redpgv.coppe.ufrj.br).
Na Tabela 2.1 são apresentados conceitos das principais referências bibliográficas
brasileiras sobre PGV, as quais incluem estudos da Companhia de Engenharia de
Tráfego de São Paulo (1983), do Departamento Nacional de Trânsito (2001), de
Portugal e Goldner (2003) e da Rede Ibero-americana de Estudos de Pólos Geradores
de Viagens (http://redpgv.coppe.ufrj.br).
7
Tabela 2.1 – Conceitos de Pólos Geradores de Viagens
FONTE CONCEITOS
CET – SP
(1983)
PGT’s: Empreendimentos de grande porte que atraem ou produzem
grande número de viagens, causando reflexos negativos na circulação
em seu entorno imediato, podendo prejudicar a acessibilidade de toda
uma região ou agravar condições de segurança de veículos e
pedestres.
DENATRAN
(2001)
PGT’s: Empreendimentos de grande porte que atraem ou produzem
grande número de viagens, causando reflexos negativos na circulação
viária em seu entorno imediato e, em alguns casos, prejudicando a
acessibilidade da região, além de agravar as condições de segurança
de veículos e pedestres.
PORTUGAL E
GOLDNER (2003)
PGT’s: Locais ou instalações de distintas naturezas que desenvolvem
atividades de porte e escala capazes de produzir um contingente
significativo de viagens.
REDE IBERO-
AMERICANA DE
TRASNPORTES
(2005)
PGV’s: Equipamentos potenciais geradores de impactos nos sistemas
viários e de transportes (congestionamentos, acidentes e naturais
repercussões no ambiente) como também no desenvolvimento
socioeconômico e na qualidade de vida da população.
São locais ou instalações de distintas naturezas que têm em comum o
desenvolvimento de atividades em um porte e escala capazes de
exercer grande atratividade sobre a população, produzir um
contingente significativo de viagens, necessitar de grandes espaços
para estacionamento, carga e descarga e embarque e desembarque,
promovendo, conseqüentemente, potenciais impactos.
Os conceitos e metodologias de análise sobre PGV’s servem como instrumentos para
o planejamento operacional do sistema de transportes, uma vez que refletem a
preocupação com os sistemas de transportes, incluindo questões como acessibilidade,
segurança e estacionamento, e possibilitam aos órgãos gestores a adoção de medidas
mitigadoras e compensatórias contra os possíveis impactos negativos decorrentes da
implantação do empreendimento (Kneib e Silva, 2005). Nesse contexto, merece
destaque o conceito registrado pela Rede Ibero-americana, a qual contempla impactos
no desenvolvimento socioeconômico e na qualidade de vida.
Os impactos sociais que um PGV pode causar numa comunidade referem-se a
variações de mobilidade, condições de vida, acessibilidade aos serviços; os impactos
econômicos referem-se aos níveis de emprego, e principalmente no setor imobiliário
da região; os ambientais incluem questões de qualidade de vida e desagregação
ambiental, poluição, ruídos, intrusão visual, vibração e segurança.
Os impactos de PGV’s, quando relacionados ao sistema viário e de transportes,
podem ser observados em locais para embarque e desembarque, na interferência da
sinalização existente, conversões, conflitos com pedestres e em relação ao transporte
coletivo. Nas vias de acesso, quanto à entrada e saída de veículos, divisão modal e
8
trechos das vias que terão aumento de volume de tráfego. Na área que será afetada
poderão surgir situações em que serão necessários novos esquemas de circulação,
ligações e controle do uso do solo adjacente.
O ITE (1987a) apud Portugal e Goldner (2003) indica a necessidade de estudos de
impactos no sistema viário e de acesso ao tráfego quando:
− O número adicional de viagens geradas na hora do pico e ao longo do dia for
superior a um dado limite;
− O empreendimento ultrapassa certo tamanho e a área for sensível aos potenciais
impactos, podendo ocorrer congestionamentos;
− A realocação de usos do empreendimento supera um determinado porte;
− For de julgamento e critérios da equipe do órgão público.
2.2.2. Classificação
Os PGV’s, segundo Portugal e Goldner (2003), podem ser classificados de acordo
com a natureza e a intensidade. Em relação à natureza, os PGV’s abrangem shopping
centers, supermercados, aeroportos, portos, terminais rodoviários e ferroviários,
hospitais, universidades, prédios de escritórios, hotéis, estádios, autódromos, entre
outros. Em relação à intensidade, baseado na classificação da CET-SP (1983), os
PGV’s são divididos em macro e micro-pólos. Os micro-pólos apresentam impactos
isolados, porém quando agrupados podem se tornar bastante significativos. Os macro-
pólos são construções mais individualizadas cujo impacto é bastante expressivo.
A classificação dos empreendimentos geradores de viagens é de responsabilidade do
poder municipal (Kneib, 2004), que deve estabelecer os parâmetros mais adequados
para classificar este tipo de empreendimento e avaliar seus impactos. Tais parâmetros
são baseados, geralmente, na área construída e no número de vagas para
estacionamento, o que possibilita estimar a geração de viagens causada
exclusivamente pelo empreendimento. Entretanto, outras variáveis podem ser
contempladas. Por exemplo, o ITE (1992) apud Portugal e Goldner (2003) identificou,
através de pesquisa por questionário efetuada nos Estados Unidos e no Canadá, 41
variáveis explicativas relacionadas a 120 tipos de usos de solo.
2.2.3. Área de Estudo: Influência e Crítica
Uma das etapas elementares na avaliação dos impactos causados no sistema viário é
o traçado da área de influência do empreendimento (Portugal e Goldner, 2003).
9
Grando (1986) define como área de influência de um PGV, aquela área
geograficamente delimitada, seja pela distância do centro da cidade e aos principais
competidores deste pólo, seja por tempos e/ou distâncias de viagem.
A área de influência usualmente inclui a maior proporção contínua de clientes
necessária para a manutenção do empreendimento (Portugal e Goldner, 2003), sendo,
geralmente, dividida em 3 subáreas que refletem o grau de atração de viagens:
primária, secundária e terciária. Os limites dessas subáreas dependem do tamanho e
tipo de atividades do empreendimento, densidade de população que pode ser atraída
e seu poder aquisitivo, entre outros fatores. As variáveis mais significativas para a
definição da área de influência de um PGV, segundo Goldner (1994), em ordem
decrescente de prioridade, são: capacidade de atendimento, tipo de atividade, tempo
de viagem, distância de viagem, tempo de viagem entre PGV e distância entre PGV´s
concorrentes.
Diversos foram os estudos sobre o traçado da área de influência de PGV, sendo os
shopping centers os mais estudados, com variações nos parâmetros de traçado, pois
cada metodologia elege diferentes variáveis a serem utilizadas. Dentre os estudos
brasileiros sobre traçado da área de influência estão: CET-SP (1983), Cox Consultores
(1984), Grando (1986), Mussi (1988), Marco (1994), Goldner (1994), Martins (1996),
Corrêa (1998), Corrêa e Goldner (1999) e Portugal e Goldner (2003).
A metodologia proposta por Corrêa e Goldner (1999), para a delimitação da área de
influência, segue os seguintes itens: localização e informações gerais sobre o PGV;
definição do sistema viário principal; divisão da região de implantação por bairros ou
zonas; estudo do sistema de transportes da região; traçado das isócronas e isócotas;
localização espacial do principal PGV concorrente; divisão da área de influência;
características da área de influência primária, secundária e da terciária; análise de
viabilidade de implantação do PGV. Corrêa (1998) em sua pesquisa descreveu várias
metodologias nacionais e internacionais de traçado de área de influência. Propôs uma
metodologia para delimitação da área de influência de shopping centers com área total
variando de 30 a 85 mil metros quadrados (m²) e consta das seguintes etapas:
localização e informações gerais do projeto do shopping center, definição do sistema
viário principal, divisão da região de implantação por bairros ou zonas, estudo do
sistema de transportes da região, traçado de isócronas, de isócotas, localização
espacial do principal centro de comércio da cidade e definição dos principais PGV’s
concorrentes, divisão da área de influência e, por fim, uma análise de viabilidade do
empreendimento.
10
É importante ressaltar que os critérios e métodos para a delimitação da área de
influência referem-se a um tipo específico de PGV, com características próprias, não
devendo ter, portanto, sua aplicação generalizada. Quando muito, esta poderá se
estender a outros tipos similares de pólo e, ainda assim, cuidados quanto à
identificação da semelhança deverão ser observados (Silveira, 1991).
Outra dimensão da área de estudo mais restrita e que contempla os impactos mais
significativos e visíveis provocados pelo PGV denomina-se área crítica. Essa é a
região que compreende tipicamente a rede viária adjacente ao estabelecimento para
onde todo o tráfego converge, havendo os maiores problemas de fluidez e circulação
viária devido à instalação do empreendimento e que necessita de estudos detalhados
quanto ao desempenho do sistema viário. Segundo Macedo et al. (2001), nesta área
são observados movimentos de acesso e saída do PGV. A delimitação da área crítica
visa principalmente a concentração de esforços na área considerada mais
problemática do estudo, pois nela é que vão se concentrar as viagens produzidas
(atraídas ou geradas) pelo PGV (Grando,1986 apud Macedo, 2001).
2.3. Metodologias de avaliação de impactos de PGV’s no sistema viário
O objetivo deste item é abordar sucintamente as principais metodologias para
avaliação de impactos de PGV’s nos sistemas viários e de transportes, dentre as
existentes. Portugal e Goldner (2003) e Ary (2002) destacam as metodologias
internacionais do Departamento de Transportes dos EUA e a do Institute
Transportation Engineers (ITE), além das nacionais de Cybis et al. (1999) e de
Menezes (2000). Em Andrade (2005) há uma caracterização e análise sobre modelos
de estimativa de geração de viagens. Kneib (2002) destaca as principais metodologias
nacionais: CET (1983 e 2000); Grando (1986); Goldner (1994) e DENATRAN (2001).
2.3.1. Metodologia do Departamento de Transportes (EUA, 1985)
A metodologia do U.S. Department of Transportation e Institute of Transportation
Engineers é considerada a mais completa, cujas fases de análise recomendadas são
as seguintes:
a) fase 1 - estudo do projeto baseado na discussão e concordância dos órgãos locais;
b) fase 2 - estimativa da futura situação do tráfego sem o PGV;
c) fase 3 - análise exclusiva do PGV, do tráfego por ele gerado e da organização de
dados, os modelos para previsão de geração de viagens são os sugeridos pelo
11
Institute of Transportation Engineers (ITE, 1998), conforme o uso do solo que seja
objeto de análise;
d) fase 4 - identificação do horário de pico com o PGV plenamente desenvolvido e
ocupado;
e) fase 5 - identificação e análise das alternativas de acessos ao PGV, com as
possíveis soluções;
f) fase 6 - negociação entre órgãos locais e planejadores;
g) fase 7 - implementação dos melhoramentos.
2.3.2. Metodologia do Institute of Transportation Engineers (ITE, 1991)
Desenvolvido para PGV em geral, suas preocupações principais são a previsão do
tráfego não local (sem o PGV) e a do tráfego local gerado pelo PGV. O tráfego não
local é aquele fluxo de passagem que atravessa a área de estudo e não tem origem ou
destino na mesma, assim como o tráfego gerado por outras atividades da área de
estudo e que tem nesta sua origem ou destino. Para previsão do tráfego local, ou seja,
aquele produzido exclusivamente pelo PGV, a metodologia sugere a aplicação de
seus modelos de geração de viagens (ITE, 1986), que são específicos para diferentes
usos do solo. Além disso, o órgão americano recomenda:
- a observação das características locais e peculiares de cada caso;
- a escolha do período de tempo apropriado para definição dos períodos de pico e as
variações horárias e sazonais;
- a não utilização de dados muito antigos para previsões;
- a observação da escolha modal;
- a observação das categorias de viagens.
2.3.3. Metodologia da CET – São Paulo (1983)
A Companhia de Engenharia de Tráfego de São Paulo elaborou um estudo
enfatizando a necessidade de prevenção de focos de congestionamentos futuros,
através do controle da localização e instalação de pólos geradores de tráfego (Kneib,
2002). A metodologia foi sistematizada por meio de dados obtidos em pesquisas, onde
se desenvolveram modelos matemáticos de previsão da demanda, utilizados para a
análise do impacto e dimensionamento do estacionamento e podem ser encontrados
no Boletim Técnico nº 32.
12
A metodologia desenvolvida pela CET-SP (1983) sugere a estimativa do número
médio de viagens atraídas na hora de pico e uma avaliação do impacto em três níveis:
- nas vias do entorno: contempla principalmente as características físicas do projeto,
como localização e dimensionamento dos acessos, suficiência de vagas de
estacionamento, áreas de carga e descarga, local para embarque e desembarque;
- nas vias de acesso: utiliza-se uma metodologia que depende basicamente das
seguintes variáveis: geração de viagens, divisão modal, área de influência e rotas de
acesso utilizadas pelos usuários;
- na área: preocupa-se com o agrupamento de mais um pólo na mesma área, quando
trechos de vias ou interseções de acesso comum podem estar seriamente
comprometidos.
2.3.4. Metodologia de Goldner (1994)
Goldner (1994) desenvolveu uma metodologia para avaliar o impacto de shopping
center no sistema viário através do aperfeiçoamento da metodologia de Grando
(1986), juntamente com a metodologia do Departamento de Transportes dos EUA.
Com a evolução do processo, três aspectos foram abordados em Goldner e que são: a
projeção da situação atual nos anos zero, 5 e 10, análise de desempenho nos anos
zero, 5 e 10, e o processo de tomada de decisão (Portugal e Goldner, 2003).
Sobre a análise de desempenho nos anos zero, 5 e 10, é ressaltado que após obtidos
os dados da situação atual e os dados da demanda projetada, obtêm-se os índices de
desempenho do sistema viário, podendo-se comparar os níveis de serviço da situação
anterior à implantação do PGV com a situação posterior, no ano de abertura, após
cinco e dez anos de funcionamento. É advertida a necessidade de se fazer o estudo
das situações “com” e “sem” o shopping center (Kneib, 2002).
No que se refere à geração, a autora apresentou as seguintes sugestões:
- novos modelos, desenvolvidos para os diferentes tipos de shopping centers, com
supermercado e dentro da área urbana, para a sexta-feira e o sábado;
- novos valores para a percentagem de pico horário (pph), procurando estabelecer
diferenciações entre os valores de sexta-feira e do sábado;
- novos valores para o estudo da categoria das viagens, buscando apresentar as
diferenças entre os shopping centers dentro e fora da área urbana.
13
Além dessas etapas, Goldner (1994) estudou amplamente a escolha modal, aspecto
não contemplado em outras metodologias. Para tal, sugeriu modelos agregados,
considerando os meios de transporte por automóvel e ônibus, além de desenvolver
modelos desagregados, com aplicação do modelo logit multinomial, para as viagens
por automóvel, ônibus e a pé. Quanto à distribuição de viagens, a metodologia
proposta por Goldner (1994) recomendou a utilização do modelo gravitacional e a
adoção de novos valores para a distribuição de viagens por isócrona, procurando
diferenciações entre os shopping centers dentro e fora da área urbana.
2.3.5. Metodologia de Cybis, et al. (1999)
A metodologia desenvolvida por esses autores avalia o impacto na rede viária de um
complexo caracterizado por vários estabelecimentos, incluindo um shopping center
(Portugal e Goldner, 2003). Através de uma análise de cenários futuros, o
procedimento visa caracterizar os impactos tendo em vista o uso e ocupação do solo
em regiões próximas ao complexo. A metodologia consta das seguintes etapas:
caracterização da área de abrangência e padrões de viagens, geração e distribuição
das viagens geradas pelo empreendimento, prognóstico do crescimento do tráfego,
alocação das viagens e avaliação de cenários.
2.3.6. Metodologia da CET- São Paulo (2000)
No Boletim Técnico nº 36 da CET, a Prefeitura de São Paulo, atualiza algumas
estimativas de viagens realizadas anteriormente pelo Boletim nº 32 para PGV’s, dentre
eles, os shopping centers, prédios de escritórios e escolas da rede particular.
A variável explicativa para a geração de viagens é a “Área Computável”, que segundo
o documento é igual a “Área Construída Total menos as Áreas de Garagens, Áticos e
Caixas D´água” (Andrade, 2005). Neste Boletim são dadas as equações de estimativa,
porém não está baseada na área bruta locável, usualmente utilizadas para geração de
viagens.
2.3.7. Metodologia de Menezes (2000)
Na metodologia proposta por Menezes, há a preocupação de avaliar os impactos do
trânsito no meio ambiente urbano no processo de licenciamento de PGV´s. O
procedimento introduz critérios para essa avaliação e parte das seguintes etapas
(Portugal e Goldner, 2003): localização e caracterização do PGV, determinação da
área de influência do PGV, do fluxo de veículos nas vias, da capacidade e níveis de
14
serviço da rede viária, da capacidade ambiental e proposta de níveis ambientais da
rede viária, verificação dos níveis de serviço e ambientais para a situação anterior à
implantação do PGV, determinação do número de viagens geradas pelo PGV,
distribuição e alocação dessas viagens, níveis de serviço das vias incluídas na área de
influência do PGV após a sua implantação, determinação dos níveis ambientais e de
serviço da rede após a implantação do PGV.
Por esta metodologia, licencia-se o PGV caso o nível de impacto ambiental seja igual
ou melhor após a implantação desse. Caso contrário, há possibilidade de intervenções
na rede viária ou no projeto do empreendimento de forma a mitigar tais impactos a fim
de aprovar o licenciamento do PGV.
2.3.8. Metodologia do DENATRAN (2001)
Esta metodologia preocupa-se em minimizar impactos no sistema viário e na
circulação decorrentes da implantação do empreendimento, prever a demanda futura
de tráfego decorrente das viagens geradas e recomendar medidas mitigadoras e
compensatórias com relação aos impactos na circulação viária (Kneib, 2002). Para
isso, o DENATRAN apresenta um roteiro básico para a elaboração de estudos de PGV
dirigido aos municípios e órgãos de trânsito sob a ótica de dois planos distintos de
análise, mas complementares entre si:
− Análise de impactos sobre as vias de acesso e adjacentes ao empreendimento,
incluindo prováveis ocorrências de congestionamento, pontos críticos de circulação e
segurança, redução ou esgotamento da capacidade de tráfego, escassez de vagas de
estacionamento;
− Análise do projeto arquitetônico do empreendimento, com destaque para
características dos acessos, dos elementos de circulação internos ao
empreendimento, características e suficiência das vagas de estacionamento e
carga/descarga.
As três etapas sugeridas pela metodologia são: caracterização do empreendimento,
avaliação prévia dos seus impactos, recomendação de medidas mitigadoras e
compensatórias.
2.3.9. Considerações sobre as metodologias
As metodologias apresentadas são de grande importância para análises em nível
operacional dos impactos causados por PGV’s no sistema viário. Segundo Kneib
(2004) servem para facilitar o órgão gestor na tomada de decisão em respeito a
15
medidas que atenuem os possíveis impactos decorrentes do empreendimento nos
sistemas viário e de circulação, em um prazo mais imediato. Menezes (2000) em seu
procedimento avalia os impactos do PGV no meio ambiente, além daqueles no
sistema viário.
Observa-se que os procedimentos internacionais são mais abrangentes e foram
descritos para PGV’s em geral, enfocando as viagens realizadas por automóveis, já
que a atração se dá na grande percentagem por este tipo de modal. As metodologias
brasileiras mais condizentes com nossa realidade são muitas vezes direcionadas aos
shopping centers, embora Cybis et al. (1999) tenham apresentado uma metodologia
para avaliar o impacto de um complexo de empreendimentos em regiões próximas a
ele. Assim foi o estudo de Portugal e Goldner (2003), uma metodologia baseada em
etapas tradicionais observando outras abordagens, sendo essa a mais abrangente
para estudos em nosso país. O estudo mais recente da CET-SP (2000) atualiza sua
pesquisa para estimativa de geração de viagens para shopping center, prédio de
escritórios e escolas particulares.
2.4. Análise de capacidade viária e de impactos de PGV
O propósito deste item é descrever resumidamente os objetivos de alguns trabalhos
consultados que desenvolveram estudos de capacidade de uma maneira geral e em
particular quanto aos impactos de PGV em sistemas viários e de transportes através
de diferentes técnicas.
Bulla e Cybis (1998)
O trabalho realizado por Bulla e Cybis (1998) faz uma análise dos impactos de PGV’s
na rede de transportes através da comparação de dois modelos de alocação do
tráfego, os simuladores SATURN e CONTRAM. A justificativa para escolha desse tipo
de modelo está na representatividade da estimativa dos fluxos nos diversos
segmentos da rede e dos tempos decorrentes, através do processo de escolha de
rotas.
O processo de alocação consiste na identificação de rotas entre pares origem e
destino, estimadas através de caminhos determinados por diversos critérios, os quais
podem ser: tempo mínimo de viagem, menor percurso, menor custo ou uma
combinação de fatores. É nesse sentido que Bulla e Cybis (1998) afirmaram a
adequabilidade dos modelos de alocação de tráfego, pois prevêem a reação dos
motoristas, identificando novas rotas de deslocamentos na rede em decorrência de
16
alterações no sistema viário. Além disso, os modelos de alocação ainda fornecem
informações a respeito de fluxos, níveis de congestionamentos nas vias, movimentos
de conversão, dentre outras.
Luna e Setti (1998)
Em artigo desenvolvido por Luna e Setti (1998) mostra-se a utilidade da micro-
simulação e em particular do INTEGRATION para análise de capacidade viária através
de uma análise de vias arteriais urbanas. O trabalho consistiu na elaboração de uma
rede de transportes padrão, com variações nas condições de tráfego que se pretende
analisar. Cada situação a ser simulada gera o atraso médio obtido em determinado
trecho de via. A análise do desempenho se dá pela confrontação do tempo médio de
viagem na via em estudo, onde se contabilizou os atrasos referentes às condições
observadas na prática.
Poyares (2000)
O estudo realizado por Poyares (2000) teve como objetivo desenvolver um
procedimento e estabelecer critérios úteis ao processo de decisão quanto à adoção de
medidas de restrição do tráfego veicular aplicadas em áreas centrais urbanas
combinadas com o incentivo ao transporte público. Para tal, foi utilizado o modelo de
simulação NETSIM e foram simulados cenários a partir de um carregamento entorno
de 50% da capacidade e aumentado gradativamente até atingir valores 20%
superiores à capacidade, a fim de garantir as condições de saturação das vias. Para
comparar as simulações dos diferentes cenários foram considerados os dados de
velocidade média, viagens por veículo, atrasos, tempo total de viagem, número médio
de veículos na rede e throughput. Verificou-se que políticas de maximização das
viagens oferecem benefícios limitados e que as mais indicadas são as de minimização
do tempo total de viagem e de maximização do throughput.
Para redes urbanas de grande porte com mais de 250 nós ou mais de 500 links, pode-
se contemplar outros simuladores (Poyares, 2000). Além disso, o NETSIM permite
simular até 256 ônibus, o que corresponde aos padrões observados nos EUA e
Europa. Para valores superiores, o NETSIM apresenta restrições, exigindo o uso de
artifícios para a simulação. Poyares (2000) adotou a utilização de comboio de 3 ônibus
para cada rota, de forma que cada ônibus da rede representasse três.
17
Batista Jr. e Senne (2000)
Trabalho realizado por Batista Jr. e Senne (2000) utiliza o simulador TRANSIS como
método de análise de desempenho de sistemas de transporte urbano de passageiros,
mostrando mais um assunto em que pode fazer uso da simulação. Nesse caso, o
sistema TRANSIS foi utilizado com a finalidade de analisar o desempenho de diversas
alternativas de redes de linhas, inclusive considerando a possibilidade de divisão em
lotes de linhas.
A metodologia proposta, que está implementada em um programa de computador
(sistema TranSis) escrito em Delphi, disponibiliza uma ferramenta útil no planejamento
de sistemas de transporte coletivo. Além de possibilitar uma análise das principais
variáveis relativas a uma rede de linhas, o sistema TranSis determina um índice que
mede o desempenho da rede, numa escala de 0 (péssimo) a 1 (ótimo). Apresenta-se,
também, os resultados de uma aplicação do sistema TranSis ao estudo do sistema de
transporte coletivo da cidade de Guaratinguetá, SP.
O TRANSIS foi desenvolvido como uma ferramenta para a análise e o planejamento
de sistemas de transporte público urbano e, além da determinação do custo
penalizado da rede (CPR) e do índice de desempenho da rede (IDR), os autores
verificaram a possibilidade de:
− Verificar a existência de caminhos naturais entre as diferentes regiões;
− Construir uma rede de linhas viáveis;
− Determinar o conjunto de trajetos possíveis;
− Determinar os intervalos entre partidas (headways mínimo, máximo e médio);
− Determinar o carregamento por linha nos períodos de pico e entre-picos;
− Determinar o índice de ocupação por região do itinerário de cada linha, nos
períodos de pico e entre-picos;
− Determinar a parcela do CPR correspondente a cada linha;
− Determinar uma divisão em lotes de linhas, considerando-se o carregamento de
passageiros, a parcela correspondente ao CPR ou outra qualquer variável de
interesse;
− Comparar diferentes alternativas de redes de linhas.
Aristizabal e García (2001)
Através do Programa de Investigação em Trânsito e Transporte da Universidade
Nacional na Colômbia, esses autores investigaram a aplicação do TSIS-NETSIM para
18
a modelagem computacional de problemas de trânsito e transporte urbano da rede de
tráfego de Bogotá, mais especificamente em relação a interseções congestionadas.
Para esse problema, propuseram alternativas de solução em níveis geométricos e as
análises de operação do tráfego através da modelagem foram estudadas as
possibilidades de modificações físicas nas interseções.
Neste artigo, os autores descreveram as vias congestionadas e através do NETSIM
efetuaram as comparações e avaliações dos parâmetros que foram ajustados para a
aplicação do modelo, mostrando sua aproximação à realidade do tráfego em um caso
Latino-americano. Concluindo o trabalho, Aristizabal e García afirmaram que as
principais vantagens de simular operações de tráfego são a previsão com suficiente
precisão dos possíveis conflitos entre fluxos e a possibilidade de avaliação das
soluções viáveis e sua análise de vantagens e desvantagens comparativas antes da
alteração física, quando necessária.
Maiolino e Portugal (2001)
Estes autores descreveram uma série de aspectos relevantes na análise do
desempenho de corredores de ônibus e de sua área de influência para serem
utilizados em conjunto com simuladores de tráfego. A aplicação do simulador para
este caso serve para identificar as vantagens e desvantagens da implantação de
determinada configuração de corredor de ônibus. Nesse sentido, o simulador tem se
mostrado importante no auxílio à tomada de decisão.
Segundo os autores, para a avaliação de diversas alternativas de corredores de
ônibus e da malha viária associada a sua área de influência, com várias possibilidades
de circulação, os softwares de simulação de tráfego com potencial de uso devem,
necessariamente, contemplar a análise de redes viárias e fazer alocação de tráfego a
partir de matrizes origem/destino. Os indicadores de desempenho podem ser obtidos
através do simulador e têm relação com a fluidez, segurança, acessibilidade e
qualidade ambiental.
Luh (2001)
Em artigo publicado por Luh (2001), foram comparados os resultados entre o HCS
(software baseado nas metodologias do HCM) e o NETSIM em uma análise de
congestionamento. O projeto desenvolvido na Flórida, EUA, avaliou a configuração
dos trechos existentes envolvendo modificações através de tais simuladores, partindo
de problemas de capacidade e operacionais. Tal comparação revelou interessantes
19
pontos de como estes dois programas diferem em reconhecer os problemas de
congestionamento.
Para a execução do projeto, duas fases foram realizadas: uma de levantamento dos
elementos estruturais da via sob auxílio do órgão competente naquele país para a
aquisição de dados e a outra de análise das condições operacionais com os volumes
de tráfego. A ferramenta do HCS foi utilizada para determinar o nível de serviço nos
elementos viários isoladamente assumindo que todo o tráfego viaja através de um
determinado componente, não sendo possível reconhecer os impactos nos
componentes adjacentes. O NETSIM ao contrário, considera simultaneamente todas
as componentes viárias para checar a rede como um todo, permitindo assim analisar
os impactos de uns componentes sobre os outros, ou seja, de uma área crítica sobre a
adjacente.
Dessa maneira, os resultados da análise pelo HCS indicaram que a maioria dos
elementos na área de estudo operarão, após as modificações, em um nível de serviço
D ou melhor, exceto em 4 pontos isolados. Uma interseção congestionada à montante
limita a quantidada de tráfego chegando à interseção seguinte, resultando num melhor
nível de serviço desta. Porém, quando a fila de uma interseção congestionada à
jusante alcança a interseção antecessora, fará com que esta última opere com níveis
de serviço piores. Depois de identificados os problemas operacionais, uma série de
projetos foram desenvolvidos pelo Departamento de Transportes. Cada um desses
analisados com o NETSIM até que um deles seja satisfatório com respeito à operação,
impactos e custos.
Cybis et al. (2002)
Cybis et al. (2002) realizaram em estudo de uma rede no centro da cidade de Porto
Alegre a fim de ilustrar o potencial de uso do modelo de alocação e simulação
SATURN (Simulation and Assignment of Traffic in Urban Road Networks) no apoio a
gestão da circulação em áreas urbanas. Através de uma descrição das etapas e as
decisões tomadas durante o desenvolvimento do estudo de caso, mostrou a habilidade
dos modelos de alocação de tráfego na análise de impactos gerados por modificações
na circulação viária urbana. Esta ferramenta, além de avaliar esquemas de
gerenciamento de tráfego, modela uma alocação do tráfego associado à simulação de
interseções, estimando os atrasos e a formação de filas. Outras aplicações deste
modelo mesoscópico, segundo os autores são: análise da implantação de viadutos, de
vias de mão única, alargamento de vias, introdução de faixas exclusivas para ônibus,
20
alterações no controle semafórico e a avaliação das repercussões da implantação de
PGV na circulação viária.
Macêdo et al. (2002)
O estudo realizado por Macêdo et al. (2002) teve por objetivo desenvolver modelos
para estimar o número de viagens de um conjunto de micro-pólos, constituído por um
agrupamento de clínicas médicas na cidade de Goiânia. A metodologia proposta
seguiu os seguintes passos:
− Caracterização do local e da região;
− Determinação da área de influência, traçado de isócotas e isócronas;
− Escolha modal;
− Geração de viagens;
− Dimensionamento de estacionamentos.
Com os resultados do modelo, fez-se uma comparação com os dados levantados em
campo e concluiu-se que este modelo pode ser aplicado para PGV’s em geral, não
apenas para esse estudo de caso.
Washburn e Larson (2002)
Estudaram o uso de três simuladores: TRANSYT, SYNCHRO e HCS, este último é o
software do HCM. Cada qual com suas peculiaridades foram utilizados para analisar o
desempenho de uma rede arterial sinalizada locada na cidade de Washington. Os
dados requeridos foram observados no pico da tarde e dentre eles estão: tempos de
viagem, volumes de demanda e filas; além desses, informações sobre a geometria e
controle semafórico foram obtidas na prefeitura da cidade e conferidas em campo. Os
autores descreveram física e operacionalmente uma rede viária que leva à
Universidade de Washington, as condições de tráfego modeladas foram descritas
como moderadamente congestionadas, pois estavam operando próximo, mas abaixo
da capacidade.
Foi estimado o atraso nas interseções através dos três simuladores, mostrando as
diferenças nos resultados para o mesmo local de estudo. Os autores analisaram de
onde poderiam vir as diferenças dos resultados como, por exemplo, dos fatores de
ajustamento, movimentos de conversão que são permitidos ou diferentes hipóteses
para valores de certos parâmetros. A única situação na qual se obteve resultados
21
semelhantes foi para uma interseção controlada, com chegadas aleatórias em todas
as aproximações e nas quais todos os movimentos eram protegidos.
Cada programa tem suas potencialidades, limitações, forma e equações de realizar os
cálculos, nenhum é ideal para todas e quaisquer situações. Neste caso, o HCS foi o
melhor na análise de interseções isoladas, após terem sido realizados os cálculos para
o atraso em interseções.
Meneses et al. (2002)
Meneses et al. (2002) realizaram um trabalho onde se buscou avaliar a aplicação da
metodologia de análise de nível de serviço descrita pelo HCM para um sistema de
transporte coletivo, através de uma análise do desempenho de um corredor de ônibus
na cidade de Fortaleza. Primeiramente, o trabalho faz uma caracterização completa da
área, seguida pela análise de indicadores de nível de serviço do trecho em estudo. Os
indicadores utilizados foram: período de operação diária, acessibilidade a pontos de
parada, freqüência dos ônibus e confiabilidade, nível de ocupação veicular,
comodidade nos pontos de parada e velocidade de percurso. Apesar de a ferramenta
refletir a experiência americana em estudos de qualidade deste modo de transporte,
os autores acreditam na aplicabilidade da metodologia seguindo algumas adaptações
às expectativas dos usuários, operadores e órgãos reguladores e gestores locais. Tais
adaptações se referem quanto à acessibilidade aos pontos de parada, pois para nossa
realidade deveria ser contabilizado o espaço perdido nas calçadas pelos pedestres
devido ao comércio informal ambulante e outras situações típicas de países
subdesenvolvidos. E quanto ao nível de ocupação veicular no transporte coletivo, que
para o usuário americano uma área inferior a 0,4m² por passageiro é intolerável e para
usuários brasileiros pode ser condição suportável.
Araújo (2003)
O objetivo do trabalho de Araújo foi estabelecer um procedimento de análise de redes
viárias urbanas, com base em indicadores de desempenho do tráfego veicular, de
forma a contemplar a qualidade de serviço do usuário e a qualidade de vida da
sociedade. Em relação ao NETSIM, algumas aplicações podem ser encontradas na
tese de Araújo através da descrição dos seguintes estudos: rede viária do Brooklyn –
New York (Athanailos, 1994), Bus preemption signal (BPS) (Al-Sahili, 1995), eficiência
das faixas de tráfego de giro à esquerda em interseções viárias de Charlotte – North
Carolina (Shaik e Graham, 1996), estimação do tempo de viagem utilizando loop
22
detector (Sisiopiku, 1996), detecção de incidentes em tempo real (Chão-Hua, 1996),
quantificação da performance de artérias de tráfego (Soon, 1997), descrição detalhada
das funções e caracterização do processador gráfico (TRAFVU) (Clark et al. 1998),
otimização dos dispositivos de controles (semáforos) (Suvrajeet e Larry, 1997),
simulação baseada em Java (Veith et al. 1999), rede viária de Bangkok (Paksarsawan
et al. 1999), equivalência de caminhões para interseções semaforizadas (Benekohal e
Zhao, 2000), entre outras.
Sousa (2003)
A pesquisa de Sousa estabeleceu um procedimento para análise dos impactos
causados no tráfego devido a modificações no sistema viário através da micro-
simulação, com o objetivo de aprimorar as atividades do gerenciador/planejador do
tráfego a partir de um estudo de caso na cidade do Rio de Janeiro. As principais
etapas contempladas nesse estudo foram: delimitação da área de influência
diretamente impactada, codificação da rede viária no micro-simulador, codificação das
alterações propostas no micro-simulador, análise/avaliação dos resultados, as
Medidas de Efetividade (MOE’s) dos cenários simulados, alternativa eleita (solução).
Vale ressaltar um estudo realizado por Zhang et al. (2001) apud Sousa (2003), onde
foi definido o controle do atraso com o uso do CORSIM. Alguns testes foram
realizados, desenvolvidos e simulados utilizando este modelo. Os resultados do
controle de atraso do NETSIM foram comparados/analisados com os valores obtidos
utilizando o procedimento contido no HCM. A análise desses resultados demonstrou
que o procedimento de cálculo do NETSIM é válido, já que seus resultados foram bem
semelhantes àqueles estabelecidos pelo procedimento do HCM, considerando-se
vários níveis de condições de fluxo.
Viana (2005)
A pesquisa realizada por Viana (2005) teve como um dos objetivos analisar o
empreendimento “Sapiens Parque” como PGV, na cidade de Florianópolis, através da
previsão das viagens realizadas por automóvel, através de modelos de geração
encontrados na literatura atual, principalmente na publicação Trip Generation do
Institute of Transportation Engineers (ITE). Posteriormente, o trabalho calcula a
capacidade viária e o nível de serviço oferecido pela via através de metodologias do
HCM 2000. A partir daí, realizou-se o estudo de capacidade supondo a rodovia em
questão duplicada e o volume de tráfego atual somado ao volume gerado pelo parque.
23
Com base nos resultados da pesquisa, a autora identificou a necessidade da
ampliação do sistema atual para atender às exigências do tráfego de veículos após a
implantação do empreendimento.
2.4.1. Considerações sobre os estudos realizados
Observa-se que as técnicas mais utilizadas para análise do desempenho de redes
viárias no geral e especificamente quanto aos impactos de PGV são os modelos de
simulação. Há estudos de desenvolvimento de modelos para previsão do número de
viagens para um PGV, análise de capacidade de vias, rotas e circulação. Dentre os
modelos de simulação, o NETSIM tem sido o mais utilizado (Algers et al., 1997) por
prever com aceitável precisão o desempenho de redes diante de cenários alternativos.
Outros modelos de simulação (como INTEGRATION e SATURN) foram utilizados e os
resultados obtidos satisfatórios, sejam para análise de interseções, controle de
acessos a empreendimentos, controle de atrasos, sejam para análise de modificações
físicas e operacionais nas vias.
Aspectos importantes podem ser aproveitados nesta pesquisa, como alguns
indicadores de desempenho, por exemplo, atrasos e tempos de viagem. Os cenários
com e sem o PGV podem ser simulados para a análise comparativa das técnicas que
aqui estão propostas para este fim devido a necessidade de análises apropriadas.
O uso de simuladores está mais difundido quando comparado com outras técnicas
analíticas. Entre os estudos mencionados diversos foram os simuladores utilizados
para análise de desempenho, incluindo desempenho de redes viárias impactadas por
PGV, desempenho de transporte público, corredores e linhas de ônibus e de rotas
alternativas de deslocamento na rede. Assim como também foram utilizados mais de
um simulador a fim de se comparar a eficiência de cada um deles para determinadas
situações, por exemplo, na análise de congestionamentos em vias.
Outros trabalhos como Meneses et al. (2002), mas em número menos expressivo
quando comparado ao uso de simuladores, utilizaram o HCM para análise de
componentes isoladas. Por exemplo, para modelar interseções congestionadas, o
desempenho de transporte coletivo e controle de atrasos, como em Sousa (2003).
2.5. Procedimentos de análise de redes viárias
A diversidade de técnicas que podem ser utilizadas para análise do desempenho de
redes varia desde levantamentos de campo até simulações do ambiente de tráfego. A
24
escolha do método depende dos objetivos a serem alcançados e dos recursos
disponíveis para adquiri-lo e aplicá-lo. Com os avanços computacionais e
tecnológicos, os simuladores são os mais utilizados, pois facilita a geração e teste de
diferentes alternativas destinadas a melhorar o desempenho da malha viária.
Neste item, com base em revisão feita por Portugal (2005), é apresentada uma síntese
de alguns modelos que podem ser utilizados. Ênfase maior será dada aos modelos de
simulação devido à sua sofisticação cada vez maior permitindo uma representação
com grande realismo de redes e fenômenos do tráfego.
2.5.1. Técnicas analíticas e matemáticas de fluxos em redes
As técnicas analíticas e matemáticas de fluxos em redes são modelos matemáticos,
cujas fórmulas, sistemas de equações e gráficos servem para estimar as medidas de
desempenho a partir de correlações entre as variáveis explicativas do fenômeno.
Dentre as técnicas analíticas disponíveis, destacam-se as técnicas determinísticas, as
de programação matemática e a teoria das filas.
2.5.1.1. Determinísticas
As técnicas determinísticas têm um caráter empírico, onde as variáveis são
determinadas através de resultados oriundos de experiências acumuladas, práticas
disponíveis e observações de campo, cujos parâmetros de interesse são obtidos
diretamente para certas condições pré-estabelecidas, por meio de tabelas e gráficos
(Portugal, 2005). Por outro lado, as técnicas determinísticas também se valem de
equações determinísticas, desde as mais simples até as sofisticadas, que expressam
correlações entre as variáveis dependentes e as explicativas.
A Teoria dos Grafos também pode ser utilizada para análise de uma rede através de
um corte mínimo que é equivalente ao fluxo máximo (Jensen e Barnes, 1980 apud
Araújo, 2003). O objetivo é encontrar um conjunto de arcos de capacidade total
mínima que, quando removido da rede, isola a fonte do sumidouro. A capacidade total
destes arcos é igual ao valor do fluxo máximo.
2.5.1.2. Programação matemática
Utilizada para otimização de sistemas, expressa uma grandeza que se pretende
maximizar ou minimizar, como função de algumas variáveis independentes. De acordo
com seu enfoque, o modelo pode ser designado como sendo de programação linear,
25
não linear, inteira e outros. Esta técnica pode ser direcionada a condições estáticas ou
dinâmicas e utiliza também o conceito de “confiabilidade” no gerenciamento e análise
de redes viárias (Serrano, 1989 apud Araújo, 2003), podendo ser utilizada no projeto e
gerenciamento de redes sob condições especiais (bloqueios de vias, incidentes etc.)
em comparação ao uso normal da rede, por exemplo, determinar o comportamento de
uma rede quando algumas vias deixam de atender certa demanda.
2.5.1.3. Teoria das filas
Serve à modelagem dos sistemas em que as entidades que chegam aleatoriamente e
necessitam de períodos diversos de tempo para serem atendidas possam esperar em
filas até serem servidas. Estes modelos baseiam-se em padrões típicos de chegada e
através de fórmulas analíticas (equações matemáticas em que uma variável
dependente é expressa em função de variáveis independentes) medem características
intrínsecas às filas, como comprimento, tempo médio de espera, etc. Tais parâmetros
podem ser obtidos por meio das distribuições de probabilidade dos tempos de
chegada e de serviço para as entidades envolvidas (Portugal, 2005).
2.5.1.4. Outras
Outro método baseia-se na utilização de técnicas de inteligência artificial cujo objetivo
é organizar e sistematizar conhecimentos heurísticos existentes para a resolução de
problemas específicos. A base do conhecimento normalmente se apóia em
informações apropriadas adquiridas de pessoas especializadas (especialistas).
2.5.2. Simulação
O propósito principal da simulação, segundo Portugal (2005), é representar ou
modelar o comportamento próprio e as interações dos elementos de um sistema para
permitir uma avaliação prévia do seu desempenho. De acordo com o mesmo autor, a
simulação é uma técnica prática e orientada para a aplicação, na qual uma versão
simplificada de um sistema real é codificada e transferida para o computador numa
forma na qual o mesmo é capaz de simular o sistema real.
A crescente utilização dos modelos de simulação pelos planejadores de transportes
devido ao avanço da informática e o desenvolvimento de vários programas
direcionados à Engenharia de Transportes, possibilita que os estudos realizados pela
comunidade técnico-científica se aprofundem bastante (Sousa, 2003), diante da
complexidade do sistema de tráfego urbano que envolve inúmeras variáveis
26
relacionadas com a oferta e com a demanda viárias. Esta técnica confere maior poder
de representatividade por suas características de aleatoriedade que incorporam a
variabilidade da demanda ao longo do tempo (Portugal, 2005).
Para ser útil, o modelo deve englobar elementos de dois atributos conflitantes,
segundo Ferreira (1991): realismo e simplicidade. Por um lado, o modelo deve ter uma
razoável aproximação com o sistema real e englobar/incorporar os aspectos mais
importantes deste sistema. Por outro lado, o modelo não deve ser tão complexo, de tal
maneira que seja impossível entendê-lo e manipulá-lo.
A eficiência do planejamento e do gerenciamento do tráfego pode ser analisada
através do uso da simulação, pois permite apontar soluções para os vários problemas
do trânsito à medida que facilita a geração e teste de diferentes alternativas
destinadas à tomada de decisão para a implantação de medidas que visem melhorar a
circulação de veículos e pedestres (Maiolino e Portugal, 2001; Jayakrishnan et al.
2001 apud Sousa, 2003). Além disso, capacita o analista a determinar como uma ou
mais mudanças nos aspectos do sistema modelado podem afetar outros aspectos do
subsistema ou sistema com um todo.
2.5.2.1. Classificação de simuladores
Os simuladores podem ser classificados sob diversas características e uma maneira é
através do nível de representação do tráfego na rede, o que os divide em macro, meso
e microscópicos.
Os modelos macroscópicos são, em geral, determinísticos, permitem a descrição de
uma área como um todo. Estudam as correntes de tráfego como um fluido contínuo
que escoa através de uma rede viária, fundamentando-se na analogia entre o
comportamento dos fluidos e o das correntes de tráfego de alta densidade para buscar
nas leis da Hidro-dinâmica a formulação teórica que embasa os modelos (Poyares,
2000; Sousa, 2003). Como o tráfego é um fluido não contínuo que evolui
simultaneamente no espaço e no tempo, a definição das grandezas (fluxo, velocidade
e densidade) é bastante complexa, pois as variáveis macroscópicas e outros
parâmetros que determinam como o tráfego está se movendo não têm sentido se não
forem utilizados apenas os valores médios para a sua caracterização. Esses valores
médios consideram dois diferentes tipos de médias: as temporais e as espaciais
(Sousa, 2003).
27
Conhecidos como modelos estratégicos, são utilizados para o planejamento de
transportes, analisando grandes deslocamentos na rede, apresentando dessa
maneira, limitações para situações de congestionamento, pois não trata a interferência
de filas. Consideram os fluxos de tráfego contínuos em intervalos de uma hora,
contendo rotinas do modelo “4 etapas” e alocação de tráfego estática. Os modelos são
baseados em equações usadas na descrição do fenômeno de ondas de choque
(Araújo, 2003).
Os modelos mesoscópicos modelam o movimento de pelotões de veículos (Poyares,
2000; Maiolino e Portugal, 2001; Araújo, 2003; Sousa, 2003) e incorporam equações
que indicam como estes pelotões se interagem em função da alternância das
indicações semafóricas. Estes modelos baseiam-se em teorias de dispersão de
pelotões, as quais explicam a deformação que ocorre no tempo e espaço (Poyares,
2000; Maiolino e Portugal, 2001). Os modelos de simulação de redes semaforizadas
geralmente utilizam esta abordagem.
Os modelos microscópicos consideram os veículos individualmente ao se deslocarem
pela rede em intervalos de tempo muito pequenos (Poyares, 2000; Maiolino e
Portugal, 2001; Araújo, 2003) e suas trajetórias em tempo e espaço podem ser
determinadas a cada segundo, ou seja, são identificados a posição, velocidade e
aceleração e armazenados na memória do simulador. A representação da formação e
dispersão de pelotões de veículos ao se deslocarem entre interseções é possível por
esse detalhamento dos softwares, e são baseados nas características do veículo e
comportamento dos motoristas, nas teorias de perseguição de veículos e de mudança
de faixa de tráfego. Estes modelos são considerados confiáveis e precisos, pois
oferecem o potencial de tratar de modo mais completo, detalhado e realista a
interação entre fluxos em redes congestionadas, garantindo maior fidelidade à
realidade. As aplicações das características de modelos microscópicos do tráfego
baseiam-se na representação das interações veículo-veículo (Kates e Bogenberger,
1997; Drew, 1998; Song e Delorme, 2000 apud Sousa, 2003).
Na micro-simulação os veículos são introduzidos na rede viária de forma randômica
(aleatória) oriundos de um nó de entrada, trafegam pelos links existentes e finalmente
são absorvidos pelo nó de destino (saída). O modelo de simulação pode fazer parte de
um sistema de alocação dinâmica do tráfego, observando-se, contudo se o caminho
ótimo para cada veículo da rede é garantido (Kim e Park, 2001 apud Sousa, 2003).
Salienta-se ainda que os modelos de micro-simulação têm potencial para modelar
complexas situações do tráfego urbano, principalmente no que diz respeito à aceitação
28
dos gaps, por exemplo: permitir ou filtrar conversões (à direita ou à esquerda) nas
interseções semaforizadas, sinalização de ‘Dê a Preferência’ ou ‘Pare’ para
movimentos secundários, sinalização do tráfego em rotatórias, freeways e outras
situações de absorção do tráfego (Akcelik e Besley, 2001, apud Sousa, 2003).
2.5.2.2. Vantagens e utilidades
As principais vantagens dos modelos de simulação computacionais é a versatilidade e
a simplicidade (Portugal, 2005), pois é possível gerar cenários para a previsão de
situações futuras, além de se estudar uma situação existente de maneira barata e
cômoda, há possibilidade de gerar soluções alternativas para análise. Comparando as
abordagens macro e microscópicas, esta última possibilita a análise de fenômenos
dinâmicos de tráfego, como ondas de choque, aceitação de gap e convergência de
fluxos (Luna e Setti, 1998).
Problemas complexos são difíceis de serem formalizados matematicamente, mas
podem ser representados por modelos de simulação (Portugal, 2005). De acordo com
Oliveira (1988) apud Portugal (2005), as principais funções de uma simulação são:
determinar o grau de desempenho do sistema quando comparado com critérios
específicos; comparar sistemas competitivos que executem funções específicas ou
comparar várias políticas propostas; estimar o desempenho do sistema segundo um
conjunto de condições; determinar quais fatores são mais significativos em termos de
afetar o desempenho do sistema; determinar exatamente qual a combinação de
fatores que produzirão a melhor resposta do sistema; estabelecer a natureza do
relacionamento entre um ou mais fatores significativos e a resposta do sistema.
Shannon (1992), Andrade (1994), Pegden et al. (1995) e Portugal (2005) contemplam
como vantagens da simulação os seguintes itens:
- A possibilidade de se comprimir/expandir o tempo, por exemplo, certos sistemas
reais para acontecer requereriam anos, podendo ser representados em tempos muito
inferiores através da simulação;
- A possibilidade de se identificar e controlar fontes de variabilidade no sistema, bem
como se antecipar os resultados de certas intervenções, sem o custo, inconveniência
e perigo da manipulação do próprio sistema real;
- A capacidade de para um experimento em qualquer ponto, analisar o desempenho
do sistema e suas partes, bem como identificar os elementos de estrangulamento.
- A possibilidade de testar novos projetos de hardware, layouts físicos, sistemas de
transportes sem o envolvimento de recursos para sua aquisição ou implantação;
29
- A flexibilidade do nível de detalhe na representação do sistema;
- O custo reduzido em relação à experimentação do sistema real.
Em Portugal (2005), Banks et al. (1999) sugerem como áreas de aplicação dos
simuladores os sistemas: manufaturados e de produção, os públicos (saúde, militar,
recursos naturais), os de transportes, os construtivos, de entretenimento, de
reengenharia de processos de negócios, de processamento alimentar e
computacionais.
2.5.2.3. Seleção de simuladores
Quanto à seleção de um modelo, os seguintes critérios devem ser considerados pelo
ponto de vista do TRB apud Araújo (2003) e Freitas et al. (2005):
- Tamanho da rede: a maioria dos modelos tem limitações com relação ao número
de nós e links, faixas e controles nas interseções;
- Representação da rede: refere-se à capacidade do modelo em apresentar a rede
geometricamente e inclui vias urbanas, expressas e arteriais;
- Representação do tráfego: os modelos microscópicos têm a habilidade de simular
movimentos sofisticados dos veículos permitindo uma análise complexa do tráfego
sendo que os modelos macro e meso não são tão indicados para avaliar condições
complexas de tráfego;
- Operações de tráfego: o modelo deve ser capaz de simular as operações reais de
tráfego como rampas, restrições e canalizações de tráfego, operações de transporte
público, atividades de estacionamento etc;
- Controle de tráfego: para interseções urbanas e vias expressas, devem incluir
sinais de PARE, sinais semafóricos, controle de velocidade etc;
- Output do modelo: existem dois tipos de output, na forma gráfica que incluem
animação e na forma de MOE que fornece o resultado numérico;
- Disponibilidade de dados: em geral, os modelos microscópicos necessitam de
dados mais detalhados, incluindo dados de entrada, calibração e validação;
- Facilidade de uso: devem ser considerados o processador, dispositivos gráficos e
auxílio on line;
- Recursos necessários: devem ser considerados os custos relativos à preparação
de dados, aquisição de soft e hardware, utilização e manutenção do modelo e apoio
técnico.
30
2.6. Considerações Finais
O sistema de transportes torna-se complexo à medida que abrange uma variedade de
elementos interativos, dinâmicos e aleatórios. Essa complexidade e a intensidade dos
problemas fazem com que técnicas tenham se desenvolvido e adequado para garantir
realismo ao trabalho, ao mesmo tempo em que respaldam o processo de resolução e
apoio à decisão.
Após a caracterização de PGV’s e de algumas ferramentas de análise para avaliação
de desempenho de redes viárias e da descrição de alguns trabalhos realizados, nota-
se a importância de um estudo comparativo de técnicas para análise de desempenho
de redes impactadas devido ao tráfego gerado pela implantação de um PGV. Dentre
as diferentes naturezas de impactos, o principal refere-se ao sistema viário e as
técnicas do HCM e NETSIM são direcionadas a este tipo de análise. Um estudo mais
detalhado dessas ferramentas torna-se fundamental, portanto, na presente pesquisa.
31
3. ESTUDO DAS TÉCNICAS – HCM e NETSIM
3.1. Considerações Iniciais
As técnicas de análise de desempenho viário variam desde as ferramentas de
levantamentos feitos em campo, aplicação de fórmulas, até o uso de simuladores e
softwares sofisticados como já foi mencionado. O objetivo deste capítulo é abordar
sucintamente os dois métodos propostos para este estudo, HCM e NETSIM, quanto
suas principais características, como descrição, potencialidades, dados de entrada,
limitações e recursos envolvidos. A partir deste estudo, estabelecer critérios de
comparação que avaliem a capacidade de representação do comportamento do
tráfego e a adequabilidade do uso das técnicas para o caso do estudo de PGV’s.
3.2. Highway Capacity Manual (HCM)
3.2.1. Descrição
O HCM contém conceitos e procedimentos para calcular a capacidade e a qualidade
do serviço de vários tipos de instalações viárias, incluindo vias expressas, rurais e
urbanas, interseções semaforizadas ou não e os efeitos de pedestres e bicicletas no
desempenho dos sistemas. O HCM é o mais tradicional dentre os modelos analíticos e
introduziu o estudo de capacidade de componentes viárias isoladas em sua primeira
versão em 1950. Desenvolvido pela Federal Highway Administration, o conceito de
nível de serviço para o estudo do desempenho de vias foi introduzido na segunda
edição em 1965 (Araújo, 2003; FHWA, 2004). Enquanto nas primeiras edições do
HCM era focada a análise individual de componentes viárias, a versão mais atual, de
2000, além de fazer a avaliação para estes componentes, traz como inovação uma
análise para a rede de transporte como um todo, que abrange corredores e redes.
O HCM tem características macroscópicas, as entradas e saídas estimam o
desempenho durante um período de análise que pode ser os 15 minutos de pico da
hora ou a hora inteira. Porém, quando a demanda supera a capacidade, o manual
aconselha considerar quatro períodos de 15 minutos cada para a análise. É uma
ferramenta determinística de caráter empírico, onde as variáveis são obtidas para
condições pré-estabelecidas. Através de equações, tabelas e gráficos são
determinados resultados oriundos de experiências acumuladas, práticas disponíveis e
observações de campo. É estático porque seus procedimentos predizem condições
operacionais em um período de tempo fixo e não tratam da transição na operação de
um estado do sistema para outro.
32
As metodologias apresentadas pelo HCM são utilizadas para avaliar o desempenho
viário das operações do tráfego através da determinação dos níveis de serviço como
medida de avaliação dos níveis de congestionamentos. De acordo com TRB (2000),
nível de serviço é um termo que denota inúmeras combinações de operação que
podem ocorrer em uma determinada faixa de tráfego quando esta acomoda diferentes
volumes de tráfego. Aplicado a vias e interseções urbanas, o nível de serviço é uma
medida qualitativa que caracteriza as condições operacionais de uma corrente de
tráfego e sua percepção pelos usuários, que inclui o efeito de diversos fatores, como
velocidade e tempo de viagem, interrupções no tráfego, liberdade de movimentação,
conforto e custos de operação.
O desempenho de uma via, representado pelo seu nível de serviço, varia de “A”
(melhor nível - tráfego livre) para “F” (pior nível - congestionamento) refletindo seu
conforto ou eficiência. Alguns elementos geométricos que podem influenciar as
condições do nível de serviço são: número e largura de faixas, largura de
acostamentos, alinhamentos horizontal e vertical, existência de faixas exclusivas para
movimentos de giros e grau de desenvolvimento da área de entorno (TRB, 2000).
Para uma análise de redes, a simples avaliação do nível de serviço não é suficiente. A
versão 2000 do HCM começa a ampliar os estudos para redes urbanas, as medidas
de desempenho são estimadas com a intenção de suprir a necessidade de muitos
profissionais dos transportes em considerar o desempenho de um sistema em um
sentido mais amplo de rede. Neste sentido, o HCM 2000 desenvolve metodologias
para dois tipos de instalações: rodoviário (highway) e transporte público (transit),
agregando os resultados das análises conduzidas para as componentes viárias. Esta
pesquisa se concentrará no rodoviário, cujo procedimento inclui formulações para três
tipos de subsistemas ou subredes, quais sejam: vias expressas, rurais e arteriais. Em
nosso país, os PGV’s raramente incluem as vias rurais como parte da malha por eles
afetada. Já as das vias expressas e arteriais, por serem mais comumente aplicadas a
nossa realidade, serão descritas a seguir no item 3.2.3. Para cada um desses
subsistemas, o HCM fornece fórmulas para estimar velocidade e capacidade.
3.2.2. Potencialidades
O potencial do procedimento proposto pelo HCM 2000 em seu tratamento de rede está
baseado na análise das medidas de desempenho referentes ao congestionamento na
área da rede viária. Estas medidas de desempenho são: extensão, duração,
intensidade, acessibilidade e variabilidade, cujas equações apresentadas a seguir são
33
derivadas de estudos preliminares de acordo com condições estabelecidas em
capítulos precedentes do mesmo Manual.
- Extensão: é a medida de extensão de congestionamento, calculada apenas no
caso onde a demanda excede a capacidade. Neste caso, é calculada a fila formada
em cada link e para esta medida de desempenho ser ampliada para toda a rede, deve-
se somá-las em todos os links durante o período de tempo de análise. Para estimar o
comprimento da fila, é necessário assumir valores padrão para uma densidade média
de veículos armazenados e que estão mostrados na tabela 3.1 e entrar com a fórmula
3.1 que segue:
(
)
si
ii
i
dN
cvT
QL
⋅
−
⋅
= (3.1)
Onde,
QL
i
= comprimento da fila por link i (km);
T = duração da análise (h);
v
i
= demanda de veículos no link i (veíc/h);
c
i
= capacidade do link i (veíc/h);
N
i
= número de faixas;
d
s
= densidade de veículos da fila (veíc/km/fx).
Tabela 3.1 – Valores padrão para densidade de veículos na fila
Subsistema Densidade (veíc/km/faixa) Distância entre veículos (m)
Vias expressas 75 13,3
Vias rurais 130 7,5
Vias arteriais 130 7,5
Fonte: TRB (2000)
Nota-se que é necessário o cálculo da capacidade do link (c
i
) feito através de fórmula
que será mostrada na seqüência do próximo item 3.2.3.
- Duração: é o número de horas de congestionamento calculado para aqueles links
onde a demanda supera a capacidade. A duração média de congestionamento pode
ser calculada através da fórmula 3.2. O apêndice B do capítulo 30 do HCM 2000 faz
uma análise mais realista da duração do congestionamento, porém serão necessárias
informações sobre os picos de demanda.
(
)
()
ii
ii
i
cvr
rcvT
H
⋅−
−
⋅
⋅
=
1
1)(
(3.2)
Onde,
34
H
i
= duração do congestionamento por link (h);
T = duração da análise (h);
v
i
= demanda de veículos no link i (veíc/h);
c
i
= capacidade do link i (veíc/h);
r = proporção de demanda entre horário fora de pico e no pico.
Nota-se que é necessário o volume da demanda veicular fora de pico e a capacidade
do link (c
i
) cuja equação de cálculo é mostrada no item 3.2.3.
- Intensidade: medida da intensidade do congestionamento em termos de pessoa-
horas de viagem, pessoa-horas de atraso, velocidade média de viagem e atraso médio
de viagem. A fórmula 3.3 calcula essa medida para cada link:
iiii SLvAVOPHT
⋅
⋅
=
(3.3)
Onde:
PHT = total pessoa-horas de viagem;
AVO
i
= média de ocupação veicular no link i;
v
i
= demanda de veículos no link i (veíc/h);
L
i
= extensão do link i (km);
S
i
= velocidade média do link i (km/h).
Nota-se que é preciso a velocidade média S do link, calculada pela fórmula 3.21 deste
capítulo.
A equação 3.4 também pode ser utilizada para estimar a intensidade do
congestionamento em termos de pessoa-horas de atraso:
oiiii SLvAVOPHTPHD
⋅
⋅
−
=
(3.4)
Onde:
PHD = total pessoa-horas de atraso;
S
oi
= FFS (velocidade de fluxo livre) do link i (km/h).
O impacto do congestionamento nos períodos de tempo seqüentes não é considerado.
Se o analista suspeitar que tais impactos são significantes, há no apêndice B do
capítulo 30 do HCM um procedimento para uma análise multiperíodo.
- Variabilidade: mede a sensibilidade quanto a variações na demanda. Através da
derivada primeira do tempo de travessia tem-se essa sensibilidade que é apresentada
na equação 3.5:
35
(
)
[
]
()
2
2
2
821
8125,0
25,0
TJxx
TJxT
T
x
t
⋅⋅⋅+−
⋅+−⋅⋅
+⋅=
δ
δ
(3.5)
Onde:
x
t
δ
δ
= derivada primeira do tempo de viagem com a respectiva taxa v/c;
X = proporção entre volume/capacidade;
T = duração da análise (h);
J = parâmetro de calibração variando de acordo com a tabela 3.2.
Tabela 3.2 – Parâmetro de calibração J somente para classes III e IV
Tipo de instalação Semáforos por km FFS (km/h) J (10-6 h²/km²)
Arterial Classe III 2 55 799
Arterial Classe III 3 55 1797
Arterial Classe III 4 55 3195
Arterial Classe IV 4 45 3195
Arterial Classe IV 5 45 4991
Arterial Classe IV 6 45 7188
Fonte: TRB (2000)
Nota-se que aqui também é necessária a capacidade do link, calculada pela fórmula
3.9 do próximo item 3.2.3.
- Acessibilidade: medida em termos do número de viagens que atingem um destino
dentro de certo tempo de viagem para determinados conjuntos de locais de origem. Os
resultados para cada zona de origem são apresentados em termos de percentagens,
como por exemplo, X% de casas na área de estudo pode atingir Y% de locais de
trabalho em Z minutos.
Essas medidas de desempenho apresentadas são aquelas consideradas em termos
de rede pelo HCM 2000. Na seqüência serão vistas outras variáveis necessárias para
entrada em várias das equações mostradas anteriormente.
3.2.3. Entradas e Saídas
Para estimar as medidas de desempenho apresentadas no item 3.2.2, é necessário o
cálculo de variáveis que servem de apoio à análise final do desempenho. Dentre elas
estão: velocidade de fluxo livre (FFS), capacidade e velocidade do link, cujas fórmulas
são diferenciadas para os 2 tipos de subsistemas de transportes aqui descritos: vias
expressas e vias arteriais.
36
Determinação da FFS
É a velocidade média dos veículos de passeio sob baixas ou moderadas condições de
tráfego (taxas de fluxo) excluindo quaisquer controles de tráfego que causem atrasos,
como semáforos ou sinais de parada obrigatória. A melhor maneira de medir a FFS é
em campo, mas nem sempre é possível quando se analisam redes, pois envolve
grande número de links. Outra maneira é utilizar os procedimentos definidos no HCM
ou utilizar as tabelas de valores padrão de FFS baseada na classe funcional e no tipo
de área no qual o link está locado.
Dependendo das condições locais, pode-se classificar os links pelo tipo de área
(central, rural, suburbana), tipo de terreno (plano, ondulado, montanhoso) ou tipo de
desenvolvimento local (comercial, residencial, não desenvolvido). A precisão do
procedimento para estimar a velocidade depende da exatidão da FFS e da capacidade
usadas no cálculo.
Portanto, de acordo com o tipo de instalações viárias, têm-se os seguintes
procedimentos para o cálculo da FFS (TRB, 2000):
a) Vias expressas: a FFS pode ser estimada através das equações do capítulo 23
(Basic Freeway Segments) do HCM baseada nas características físicas do segmento
estudado e reproduzida na equação 3.6.
IDNLCLW ffffBFFSFFS
−
−
−
−
= (3.6)
Onde:
BFFS = FFS básica = 110 km/h para vias urbanas ou 120 km/h para vias rurais;
f
LW
= fator de ajuste (km/h) que varia de acordo com a largura da faixa mostrado na
tabela 3.3.
Tabela 3.3 – Fator de ajuste para largura de faixa
Largura de faixa (m) Redução na FFS, f
LW
(km/h)
3.6 0.0
3.5 1.0
3.4 2.1
3.3 3.1
3.2 5.6
3.1 8.1
3.0 10.6
Fonte: TRB (2000)
37
f
LC
= fator de ajuste (km/h) para a distância do obstáculo lateral ao bordo da pista de
acordo com a tabela 3.4. Deve-se saber a largura de tal distância e o número de faixas
em cada sentido.
Tabela 3.4 – Fator de ajuste para a distância do obstáculo lateral ao bordo da pista
Redução no FFS, f
LC
(km/h)
Número de faixas num sentido
Distância do
obstáculo lateral ao
bordo da pista (m)
2 3 4 ≥ 5
≥ 1,8 0 0 0 0
1,5 1 0,7 0,3 0,2
1,2 1,9 1,3 0,7 0,4
0,9 2,9 1,9 1 0,6
0,6 3,9 2,6 1,3 0,8
0,3 4,8 3,2 1,6 1,1
0 5,8 3,9 1,9 1,3
Fonte: TRB (2000)
f
N
= fator de ajuste (km/h) para o número de faixas em cada direção. Observa-se que
quanto menos faixas houver, maior será o valor deste fator, reduzindo a FFS. Basta
entrar na tabela 3.5 com o número de faixas por sentido.
Tabela 3.5 – Fator de ajuste para o número de faixas
Número de faixas por sentido Redução na FFS, f
N
(km/h)
> 5 0
4 2,4
3 4,8
2 7,3
Fonte: TRB (2000)
f
ID
= fator de ajuste (km/h) para densidade de interseções em desnível. Entrando na
tabela 3.6 com a quantidade de interseções em desnível por km, tem-se o fator de
ajuste. Valores padrão são dados no capítulo 13 (Freeways Concepts) do HCM.
Tabela 3.6 – Fator de ajuste para Densidade de Interseções em Desnível
Densidade de interseções em desnível por km Redução na FFS, f
ID
(km/h)
≤ 0,3 0
0,4 1,1
0,5 2,1
0,6 3,9
0,7 5
0,8 6
0,9 8,1
1 9,2
1,1 10,2
1,2 12,1
Fonte: TRB (2000)
38
b) Vias arteriais: a FFS pode ser medida em campo ou calculada com o auxílio do
capítulo 15 (Urban Streets) do HCM. Em campo, faz-se com auxílio de equipamentos
adequados sem a interferência de outros veículos e depende da classe da via (I, II, III,
IV – como apresentado no capítulo 10 do HCM). Valores padrão são mostrados na
tabela 3.7:
Tabela 3.7 – Fator de ajuste para densidade em pontos de acesso
Classe de vias arteriais Valores para FFS (km/h)
I 80
II 65
III 55
IV 45
Fonte: TRB (2000)
De acordo com a classificação de vias pelo HCM 2000, tem-se que:
Classe I: são vias de alta velocidade, entre 75 e 90 km/h, muito baixa densidade,
podendo ser dividida em várias faixas de tráfego, sem estacionamento e muito pouco
movimento de pedestres.
Classe II: a velocidade permitida varia de 50 a 75 km/h, baixa a moderada densidade,
vias semaforizadas, algumas vezes é permitido o estacionamento e apresenta alguma
movimentação de pedestres.
Classe III e IV: são as vias urbanas com alta densidade, semaforizadas, cuja
velocidade limite é de 55 km/h e possui grande movimentação de pedestres.
Ainda segundo o HCM 2000:
Vias expressas: controle total de acesso, 2 ou mais faixas de tráfego em cada direção,
com largura igual ou maior a 3,6m. A capacidade varia de 2.200 a 2.400 veículos de
passeio/h/fx em função da FFS.
Vias de faixas múltiplas: via de 4 ou 6 faixas com ou sem separador central localizada
nos subúrbios ou corredores rurais de alto volume, não apresentando controlo total de
acesso. Largura de faixa igual ou superior a 3,6m. A capacidade varia de 1.900 a
2.200 veículos de passeio/h/fx de acordo com a FFS.
Vias de duas faixas: uma faixa por sentido sem separador central. Largura de faixa
igual ou superior a 3,6m. A capacidade sob condições ideais é de 1.400 veículos de
passeio/h/fx.
39
Vias arteriais urbanas: pode apresentar características das interseções semaforizadas,
em que a capacidade, sob condições ideais, com largura de faixa igual a 3,6m é de
1.900 veículos de passeio/h/fx.
Determinação da capacidade
A capacidade de uma via é definida pelo número máximo de veículos que pode ser
absorvido por unidade de tempo. Se a via possui interseções semaforizadas, a
capacidade é usualmente aquela da mais crítica interseção ao longo dela, ou seja, é a
capacidade do seu ponto mais crítico. A recomendação para o cálculo da capacidade
é através das metodologias da Parte III do HCM que difere para cada tipo de
instalação. As seguir os dois tipos abordados nesta pesquisa.
a) Vias expressas: a equação 3.7 é usada para calcular a capacidade incluindo
todos os tipos de veículos.
PHFffNQc pHV
⋅
⋅
⋅
⋅
=
(3.7)
Onde:
c = capacidade (veíc/h);
Q = PCE = equivalente carro-passeio (cp), em cp/h/fx. A tabela 3.8 define valores de
PCE para vias expressas.
Tabela 3.8 – Valores de PCE para vias expressas
FFS PCE (cp/h/fx)
120 2400
110 2350
100 2300
90 2250
Fonte: TRB (2000)
N = número de faixas;
f
HV
= fator de ajuste para veículos pesados, pois o fluxo de tráfego em vias expressas
é misto e, assim, ajusta-se uma taxa equivalente expressa em carros de passeio por
hora por faixa. Calculada pela expressão 3.8:
() ()
111
1
−⋅+−⋅+
=
RRTT
HV
EPEP
f (3.8)
Onde:
E
T
e E
R
= equivalente cp para caminhões/ônibus e veículos de recreação,
respectivamente, contidos no fluxo de tráfego;
P
T
e P
R
= proporção entre caminhões/ônibus e veículos de recreação no fluxo;
40
PHF = fator hora pico representa a variação do fluxo de tráfego em 1 hora.
Tipicamente, em vias expressas, o PHF varia de 0.80 a 0.95. Baixos PHF são
características de vias rurais ou vias expressas em condições fora de horário de pico.
Ao contrário, altos valores de PHF são típicos de áreas urbanas e suburbanas em
horários de pico.
b) Vias arteriais: a capacidade é determinada pela equação 3.9.
CgPHFfffffffffffNSc RpbLpbRTLTLUabbpgHVWo
⋅
⋅
⋅
⋅
⋅
⋅
⋅
⋅
⋅
⋅⋅⋅
⋅
⋅=
(3.9)
Onde:
S
o
= taxa de fluxo de saturação básica (cp/h/fx), com valor usualmente igual a 1900
cp/h/fx, quando FFS estiver no entorno dos 80km/h, porém, para aproximações com
baixas velocidades (menores de 50km/h), o S
o
cai para 1800 cp/h/fx.
De acordo com a tabela 3.9, o S
o
pode ser ajustado para o tipo de área:
Tabela 3.9 – Valores para S
o
pelo tipo de área
Tipo de área Valor padrão (cp/h/fx) Variação (cp/h/fx)
Área central de negócio 1700 1600-1800
Outro 1800 1700-1950
Fonte: TRB (2000)
N = número de faixas observado na aproximação;
PHF = fator pico horário mede a flutuação do tráfego dentro da hora de pico – os 15
minutos mais solicitados. PHF = 0,92 para condições congestionadas ou PHF = 0,88;
g/C = verde efetivo por ciclo na interseção;
g = tempo de verde da aproximação.
f
W
= fator de ajuste para a largura da faixa (w). Explica o efeito negativo de faixas
estreitas no fluxo de saturação e permite um acréscimo de taxa de fluxo em largas
faixas. Utiliza faixa padrão de 3,6m e para faixas com mais de 4,8m de largura deve
ser feita análise como via de duas faixas. Não deve ser calculado para larguras
inferiores a 2,4m, porque duas faixas estreitas resultam em uma taxa de saturação
mais alta que uma faixa larga, embora ambas reflitam como a largura está sendo
aproveitada. A equação 3.10 se refere a este fator:
(
)
9
6,3
1
−
+=
w
fw (3.10)
f
HV
= fator de ajuste para veículos pesados;
f
g
= fator de ajuste para o greide na aproximação.
41
Esses dois fatores são considerados devido aos veículos pesados (com mais de 4
pneus) afetarem o desempenho dos veículos de passeio. O fator de equivalência (ET)
de veículos pesados para automóveis é 2,0. As equações 3.11 e 3.12 referem-se a
estes fatores:
()
1%100
100
−⋅+
=
T
HV
EHV
f (3.11)
Onde:
E
T
= 2 cp/HV;
%HV = % de veículos pesados por grupo de faixas.
200
%
1
G
fg −= (3.12)
Onde:
%G = % de greide na aproximação. Significante quando há inclinações maiores que
4%, variando entre -6≤%G≤10. Na ausência de dados precisos, pode-se utilizar 0%
para aproximações planas, 3% para greide moderado e 6% quando acentuados.
f
p
= fator para faixa de estacionamento. Contabiliza o efeito desta faixa no fluxo,
quando houver, e dos movimentos de manobras dos veículos para estacionar. Cada
manobra (entrando ou saindo) bloqueia o tráfego em média por 18 segundos. A
equação 3.13 avalia esse fator:
N
NN
f
m
p
3600181,0 ⋅−−
=
(3.13)
Onde:
N = número de faixas;
N
m
= número de manobras/h (dentro dos 75 m desde a linha de retenção) e 0≤N
m
≤18.
Valores padrão para o N
m
podem ser utilizados de acordo com o tipo de via e segundo
a tabela 3.10 e fp ≥ 0,05 ou fp = 1 quando não existir estacionamento.
Tabela 3.10 – Valores padrão para N
m
Tipo de
via
Nº de espaços em 80m
Limite de tempo de
estacionamento
Taxa de manobras
por hora
Nº de manobras
por hora
1 1 16
Mão
dupla
10
2 0,5 8
1 1 32
Mão
única
20
2 0,5 16
Fonte: TRB (2000)
f
bb
= fator de ajuste devido às paradas de ônibus. Considera o impacto no tráfego pelo
bloqueio das paradas dos ônibus que estão até 75m da linha de retenção. O valor 14,4
42
na equação se refere ao tempo, em segundos, de bloqueio durante a fase verde. A
equação 3.14 explicita este fator:
N
NN
f
B
bb
36004,14
⋅
−
= (3.14)
Onde:
N = número de faixas;
N
B
= número de ônibus parando/h e f
bb
≥ 0,05 e 0≤N
B
≤250. N
B
pode ser estimado pela
freqüência dos ônibus ou através de valores padrão como mostra a tabela 3.11.
Tabela 3.11 – Valores padrão para N
B
Tipo de área Média do headway dos ônibus (min) Nº de ônibus parando/h
Centrais 5 12
Outra 30 2
Fonte: TRB (2000)
f
a
= fator de ajuste para tipo de área. É aplicado para áreas centrais, pois explica sua
ineficiência quando comparadas à outra, ou seja, devido à presença de links estreitos,
freqüência de manobras de estacionamentos, veículos bloqueando a via, táxi, ônibus,
pedestres etc. f
A
= 0,9 em áreas centrais e f
A
= 1,0 para demais áreas.
f
LU
= fator de ajuste para utilização das faixas de tráfego, avaliando o desequilíbrio na
distribuição dos veículos. Este fator é baseado no fluxo da faixa com maior volume,
conforme equação 3.15 e valores padrão são encontrados na tabela 3.12. f
LU
= 1,0
quando há distribuição uniforme (que pode ser assim assumido).
Tabela 3.12 – Valores padrão para f
LU
Faixa exclusiva para giros Nº de faixas % de ocupação por faixa f
LU
1 100,0 1,000
2 52,5 0,952
Segue ou compartilhada
3 36,7 0,908
1 100,0 1,000 Exclusiva para giro à
esquerda
2 51,5 0,971
1 100,0 1,000 Exclusiva para giro à
direita
2 56,0 0,885
Fonte: TRB (2000)
NV
V
f
g
g
LU
⋅
=
1
(3.15)
V
g
= taxa de fluxo variável para o conjunto de faixas (veic/h);
V
g1
= taxa de fluxo variável para a faixa mais solicitada;
N = número de faixas.
f
LT
= fator para manobras de giro à esquerda estimado pela equação 3.16:
43
LT
LT
P
f
⋅+
=
05,01
1
(3.16)
Onde:
P
LT
= proporção de giros à esquerda.
A este fator também podem ser atribuídos valores padrão, como f
LT
= 0,95 para faixas
exclusivas.
f
RT
= fator de giro à direita, refletindo o efeito da geometria. Se não houver faixa
exclusiva e for compartilhada com outros movimentos a equação fica como a 3.17:
RTRT Pf
⋅
−
=
15,01 (3.17)
Se for uma faixa (simples) a equação altera para 3.18:
RTRT Pf
⋅
−
=
135,01 (3.18)
Onde:
P
RT
= proporção de giros à direita.
Valores padrão também podem ser utilizados para este fator, como f
RT
= 1,0 se não
permite giro à direita e f
RT
= 0,85 se houver faixa exclusiva para giro.
f
Rpb
= fator de ajuste para efeitos de pedestres e ciclistas no giro à direita dos veículos.
f
Lpb
= fator de ajuste para efeitos de pedestres e ciclistas no giro à esquerda.
As equações 3.19 e 3.20 explicitam esses fatores:
(
)
(
)
()()
RTApbTRTRpb
LTApbTLTLpb
PAPf
PAPf
−⋅−⋅−=
−⋅−⋅−=
111
111
(3.19 e 3.20)
Onde:
P
LT
e P
RT
= proporção de giros à esquerda e à direita, respectivamente;
A
pbT
= ajuste da fase permitida. O apêndice D do capítulo 16 do HCM 2000 traz o
processo de cálculo desse fator baseado na ocupação média por pedestres e ciclistas.
P
LTA
e P
RTA
= proporção de giros à esquerda e à direita, respectivamente, protegidos
por verde total.
No manual do HCM, há procedimento para cálculo da capacidade de interseções não
semaforizadas, mas neste trabalho este não será mostrado, visto que as principais
interseções e as mais críticas, alvo da análise, tendem a ser aquelas com controle
44
semafórico, utilizando-se, portanto, as equações e tabelas já descritas neste item. Mas
se for necessário considerar as interseções não semaforizadas, do tipo com controle
de prioridade, basta consultar o capítulo 17 do HCM 2000.
A exatidão no cálculo da velocidade é melhor quanto maior for a exatidão da
capacidade. Recomenda-se, embora se reconheça que nem sempre é possível, o uso
das capacidades específicas de cada link. O analista pode selecionar valores padrão
para os fatores de ajuste da capacidade que variam de acordo com a classe funcional
(vias expressas, via arterial, coletora, local), tipo de área (centro, urbano, suburbano,
rural), tipo de terreno (nível, ondulado e montanhoso) e outras condições.
Determinação da Velocidade no link
Através da expressão 3.21, calcula-se a velocidade veicular no link, não havendo
distinção para o tipo de instalação:
3600DR
L
S
+
=
(3.21)
Onde:
S = velocidade (km/h);
L = extensão do link (km);
D = atraso nodal por link (segundos) para casos de interseções com prioridade ou
semaforizadas. Para calcular D são necessárias informações de todas as
aproximações da interseção (para todas as interseções), como será mostrado na
seqüência. D = 0, se puder ser aproximado pela capacidade da aproximação ao invés
da capacidade do link;
R = tempo de travessia (h) e é mostrado pela fórmula 3.22:
()()
⋅⋅⋅
+−+−⋅⋅++=
2
2
2
16
1125,0
T
LXJ
XXTDRR
oo (3.22)
Onde:
T = duração da análise (h);
X = relação entre demanda e capacidade do link;
J = parâmetro de calibração, tabela 3.2 já mostrada;
L = extensão do link (km);
R
o
= tempo de travessia na FFS (h) calculado pela equação 3.23;
45
D
o
= atraso do controle para fluxo zero em interseções semaforizadas calculado pela
equação 3.24):
oo SLR
=
(3.23)
2
1
23600
−⋅⋅⋅=
C
gC
DF
N
D
o (3.24)
Onde:
L = extensão do link (km);
S
o
= FFS do link (km/h);
N = número de semáforos no link;
C = média dos ciclos para todas as interseções semaforizadas do link;
DF = fator de ajuste para fluxo zero, no qual DF = 0,9 para sinal atuado não
coordenado; DF = 1,0 para sinal tempo fixo não coordenado; DF = 1,2 para sinal
coordenado com progressão não favorável; DF = 0,9 para sinal coordenado com
progressão favorável; DF = 0,6 para sinal coordenado com progressão altamente
favorável;
g/C = média de verde efetivo por ciclo.
Os atrasos nas interseções são somados ao tempo de travessia do link para se obter o
tempo total de viagem. O tempo total de viagem de um link é somado aos outros links
do subsistema para se obter o tempo de viagem para o sistema, que juntamente com
outras informações são usadas para calcular as medidas de desempenho da subrede.
O cálculo do atraso é descrito no Apêndice A do capítulo 30 do HCM 2000 conforme o
tipo de interseção, sendo importante para a expressão da velocidade (3.21) e é
apresentado a seguir:
Interseções semaforizadas
O atraso médio da aproximação para todos os veículos é dado por 3.25 que expressa
a média ponderada das estimativas do atraso total para cada movimento individual da
aproximação:
()
(
)
(
)
rtl
rrttll
a
V
V
V
VDVDVD
D
+
+
⋅+⋅+⋅
=
(3.25)
Onde:
D
a
= atraso médio total da aproximação (s/veíc);
46
D
l
, D
t
, D
r
= atraso médio total estimado para giros à esquerda, travessia e giros à
direta, respectivamente em s/veíc;
V
l
, V
t
, V
r
= volume ou taxa de fluxo de tráfego de conversão à esquerda, travessia e de
conversão à direita, respectivamente em veíc/h.
O atraso para cada grupo de faixas é calculado pela seguinte expressão 3.26:
()
()
()()
⋅⋅
⋅
+−+−⋅⋅+
⋅−
−⋅⋅
=
CgsT
X
XXT
CgXMin
CgC
D
4
11900
;0,11
15,0
2
(3.26)
Onde:
D = atraso médio para grupo de faixa (s/veíc);
C = ciclo da interseção (s);
g = tempo de verde efetivo incluindo o tempo amarelo (s);
X = proporção volume e capacidade = v/c = (v/s)/(g/C);
T = duração da análise (h);
s = fluxo de saturação para grupo de faixa (veíc/)h;
v = demanda para o grupo de faixa (veíc/h).
Interseções com Controle de Prioridade
O atraso médio veicular para uma interseção com controle de prioridade é calculado
de acordo com a equação 3.27:
()()
vT
X
XXT
v
X
D
⋅
⋅
+−+−⋅⋅+
⋅
+=
2
2
8
11900
3600
5
(3.27)
Onde:
D = atraso médio por veículo (s/veíc),
X = proporção de demanda (v) e capacidade (veíc/h);
T = duração da análise (h);
v = volume total (veíc/h).
3.2.4. Limitações
Para envolver a avaliação de um grande número de instalações viárias dentro de uma
área, o procedimento do HCM baseia-se em aproximações e simplificações de outros
descritos na Parte III do Manual, não tendo a mesma precisão que aquelas
metodologias desenvolvidas especificamente para componentes isoladas (TRB, 2000).
Além do que, O HCM foi desenvolvido por uma instituição norte-americana para
47
condições diferentes das verificadas em nosso país, exigindo um esforço de calibração
de muitos fatores para condizer com situações reais. Assim como a metodologia
também não é recomendada para análise de modos como bicicleta e pedestres.
Há casos de situações reais em que o HCM ainda não apresenta um procedimento
completo, como por exemplo, de faixas de aclive para caminhões, rotatórias com mais
de uma faixa, restrições de capacidade devido a algum estreitamento da via, como
uma ponte. Também não apresenta uma metodologia detalhada para estimar o
impacto de incidentes que bloqueiam temporariamente o tráfego, como uma obra, um
acidente ou uma linha férrea que corte uma via (FHWA, 2004).
3.2.5. Recursos envolvidos
As técnicas analíticas utilizam sistemas de equações e gráficos, cujas fórmulas,
servem para estimar as medidas de desempenho a partir de correlações com as
variáveis explicativas do fenômeno. Portanto é necessária pessoa capacitada,
disposição de tempo e conhecimento prévio das metodologias do manual pra um
satisfatório emprego.
Os recursos computacionais são geralmente poucos em termos de memória e
capacidade de hardware para execução desses cálculos, inclusive a aquisição do
Manual do HCM e de seu software (HCS) pode ser feita via internet
(http://www.highwaycapacity.com/pg6_info.html). Ao contrário, pode ser mais custoso
treinamento de pessoal para coletar e tratar dados de campo quando não disponíveis.
3.3. NETSIM
3.3.1. Descrição
O modelo TRAF foi desenvolvido pela Federal Highway Administration (FHWA) e tem
sofrido contínuos aprimoramentos desde a sua primeira versão proposta em 1971,
sendo a mais recente atualização de 2003 com a versão 5.1 e para o ano de 2006
pretende-se lançar a versão 6.0. TRAF é um conjunto de 6 modelos de simulação que
agregados representam um ambiente de tráfego particular, dentre eles, vias urbanas,
rurais ou expressas, em certo nível de detalhamento (micro ou macroscópico). Os
modelos do TRAF são: NETSIM – microscópico para vias urbanas; ROADSIM –
microscópico para vias rurais de duas faixas; FRESIM – microscópico para vias
expressas; NETFLO – macroscópico para vias urbanas (corredores de tráfego);
48
FREFLO – macroscópico para vias expressas. A combinação desses modelos em
uma única análise é a principal característica do TRAF.
Atualmente, o software é em pacote de programas para modelagem em ambiente
Windows chamado TSIS (Traffic Software Integrated System) que integra os vários
componentes do modelo, quais sejam: TRAFED – módulo para editoração gráfica das
redes viárias e todas as suas características físicas e operacionais; TRANSLATOR –
codificador dos arquivos gráficos em arquivos de entrada do CORSIM; CORSIM –
simulação dos dados fornecidos; TextEditor – visualização do relatório com os
resultados das simulações; e TRAFVU – animação da simulação para permitir a
análise detalhada.
O ambiente físico no NETSIM é representado por uma rede composta por um número
de nós, que representam interseções e de links, que são representados por arcos
unidirecionais, os quais representam as vias. Cada veículo é identificado pela sua
categoria (auto, ônibus, caminhão e carpool) e tipo, com diferentes características
operacionais, de performance e taxa de ocupação, onde as acelerações, velocidades,
headways e o comportamento dos motoristas são característicos de cada tipo. A
movimentação dos veículos fundamenta-se nas teorias de perseguição, escoamento
de filas e mudança de faixa de rolamento (Poyares, 2000; Sousa, 2003).
O destino de cada veículo é definido na entrada da rede, aqueles que vão girar são
alocados em faixas adequadas, enquanto, os que seguem em frente procuram as
faixas de menor ocupação. Ao veículo líder é aplicada uma aceleração até que atinja a
velocidade de fluxo livre e os seguidores aceleram respeitando o headway e uma
distância de segurança entre eles também buscando alcançar a velocidade de fluxo
livre. A cada passo da simulação ou cada vez que o veículo de desloca, a posição
desse é atualizada e calculada sua posição, velocidade e aceleração, e a partir disso
decide qual será a ação de cada um no próximo passo (Moreira, 2005). Os veículos
são representados individualmente e o desempenho operacional é determinado a cada
segundo (Poyares, 2000; Sousa, 2003; FHWA, 2004).
3.3.2. Potencialidades
Segundo Moreira (2005), pesquisadores e planejadores de tráfego utilizam o CORSIM
em função de sua fundamentação da modelagem do tráfego e capacidade de análise
das situações propostas. Sendo um modelo microscópico, a escolha deste simulador
49
para ser utilizado no procedimento de análise de redes teve como principais impulsos
(http://mctrans.ce.ufl.edu/store/description.asp?itemID=450):
− Capacidade de modelar complicadas condições geométricas, isto é, permite a
representação da oferta viária com diferentes combinações de faixas, faixas exclusivas
para giros, hierarquização viária, vias expressas com várias faixas e diferentes
combinações de acessos e saídas, é capaz de relacionar freeways com vias urbanas e
todos os tipos de controle e regulamentação de tráfego das vias urbanas desde
controle semafórico a tempo fixo e atuado ou por prioridade e por preferência;
− Permitir a análise de sistemas principais e locais separadamente;
− Dados que eram alocados estaticamente com limitações no tamanho da rede, são
agora alocados dinamicamente usando o tamanho requerido para a rede. Isso permite
que o CORSIM simule redes maiores;
− Os veículos geralmente seguem caminhos determinados aleatoriamente baseado
em percentagens de giro, mas o CORSIM permite o usuário definir um caminho
específico e forçar o motorista a seguir certo caminho;
− Poder ser calibrado para representar com precisão o tráfego em condições sobre-
saturadas, permitindo a previsão da evolução dos congestionamentos, avaliando seus
impactos durante o período de acumulação e como se processa a dissipação desta,
de acordo com o plano operacional implementado;
− Fornecer medidas de desempenho de modo que a velocidade e fluxo de veículos
possam ser explicitados em cada via componente do sistema;
− Poder ser manipulada a percentagem de movimentos de giro em vias urbanas por
tipo de veículo, isso é útil para modelar qualquer controle que se deseja;
− Simular paradas e rotas de ônibus, táxis e carpools, pedágio e estações de
pesagem de caminhões;
− Gerenciamento e detecção de incidentes;
− Possuir um sistema operacional amigável, de fácil interação com o usuário.
As ferramentas de simulação são efetivas para avaliar a evolução dinâmica dos
problemas de congestionamento do tráfego. Dividindo o tempo em períodos de tempo,
a simulação pode avaliar o aumento, a dissipação e a duração do congestionamento.
Pode avaliar também, a interferência entre o crescimento do congestionamento em um
local e o impacto na capacidade de outro. Além de poder modelar a variabilidade das
características dos motoristas e dos veículos (FHWA, 2004).
50
O simulador tem a capacidade de modelar redes com detalhamento de geometria,
fontes geradoras/atratoras de tráfego, operação dos ônibus com ou sem faixa
exclusiva e efeito das estratégias de realocação de pontos de ônibus, manobras e
mudanças nas restrições para estacionamento, bloqueio de interseções e outros
eventos da operação de tráfego. Considera o comportamento do motorista,
classificado de passivo a agressivo em relação ao avanço do sinal amarelo, à
ocorrência de incidentes que bloqueiam parcialmente a via e de eventos de carga/
descarga e de estacionamentos irregulares nas vias. (Poyares, 2000; Sousa, 2003;
FHWA, 2004).
O simulador faz alocação do tráfego e oferece como medidas de desempenho:
velocidade média, tempo de viagem, fluxo de veículos, atrasos, filas, consumo de
combustível, emissão de poluentes etc. O NETSIM estima o número de litros de
combustível consumidos pelos veículos na rede baseado nas taxas de consumo de
combustível para cada tipo de veículo durante o tempo parado, em aceleração e em
velocidade constante (Mekemson e Nemeth, 1982 apud Sousa, 2003).
Há a possibilidade de dividir a rede em componentes menores, chamadas subredes e
depende de algumas considerações, como: dos detalhes dos dados de entrada, da
necessidade de se obter detalhes do estudo desejado, da topologia da rede, do nível
de congestionamento do tráfego e da intensidade e extensão da operação do
transporte público. O próprio software faz a interface entre as subredes adjacentes
através dos “nós de interface”, com números especiais que os distinguem dos outros
nós da rede e que representam os pontos onde os veículos saem de uma subrede e
entram em outra e dos “entry/exit interface links” que recebem e descarregam o
tráfego em subredes adjacentes (Sousa, 2003).
O CORSIM é capaz de modelar a interface entre vias urbanas e expressas, avaliar os
impactos dos congestionamentos das vias urbanas nas rampas de saída das vias
expressas, assim como, os causados por congestionamentos em vias expressas
sobre-saturadas propagando por suas entradas para as vias urbanas (Moreira 2005).
Além disso, o CORSIM funciona com dados de fluxos de tráfego e condições de
operação e controle variando com o tempo em pontos diferentes da rede.
3.3.3. Entradas e saídas
As características dos veículos, da rede viária e do sistema de controle de tráfego
devem ser descritas para que representem o comportamento do fluxo do tráfego
51
variando ao longo do tempo. A representação das características que variam ao longo
do tempo é expressa dividindo a simulação em seqüências de períodos de tempos
especificados pelo usuário, durante os quais os fluxos, o controle de tráfego e a
geometria das vias permanecem constantes (Araújo, 2003). Portanto, o ambiente de
tráfego a ser especificado pelo usuário consiste de informações sobre (FHWA, 2004):
− A topologia do sistema (na forma de nós e links);
− Geometria dos componentes viários (número e largura de faixas, rampas etc.);
− Tipo dos links (vias urbanas ou expressas);
− Volume do tráfego entrando no sistema viário;
− Percentagem de movimentos de giro;
− Regulamentação do tráfego e dispositivos de controle (sinal ‘pare’, ‘dê a
preferência’);
− Tempos semafóricos;
− A canalização de faixas para giros ou faixas exclusivas para ônibus;
− Comportamento dos motoristas que determinam o desempenho operacional dos
veículos no sistema (como aceleração, desaceleração, respeito ao sinal amarelo);
− Tipos de veículos (carros, caminhões, ônibus);
− Especificação do sistema de ônibus (rota, ponto de parada, freqüência).
Podem ser especificados até 19 períodos de tempo dadas as condições que variam
em cada período. Por esse fato é que os dados de entrada consistem em seqüências
de blocos de dados, sendo que cada um define as condições que se aplicam a um
período de tempo. Portanto, é possível representar a hora de pico e entre picos em
períodos de tempo diferentes.
Estes períodos de tempo podem ainda ser subdivididos em intervalos de tempo que
geralmente é especificado como a duração mais comum do ciclo dos semáforos.
Durante cada intervalo de tempo as subredes são sempre processadas na mesma
seqüência. No final de um modelo, os dados (input) para o primeiro intervalo de tempo
servirão de dados para a rede global que são aplicados a todas as subredes. Estes
dados descrevem a alocação de tráfego e as operações de ônibus. (Poyares, 2000;
Sousa, 2003; FHWA, 2004).
O NETSIM contém um conjunto de testes diagnósticos para conferência da entrada
dos dados, os quais são executados na seguinte seqüência (User’s Guide, 2003):
− Verificação se a estrutura dos dados de entrada está correta, se todos os arquivos
estão em seqüência própria e se nenhum arquivo obrigatório tenha sido omitido;
52
− Verificação se cada item de entrada é valido e tem valor razoável;
− Se os dados em um arquivo estão internamente consistentes, sem faltar dados;
− Se os dados em todos os tipos de arquivos de uma classificação particular estão
compatíveis e se a classificação está completamente definida. A classificação
descreve um atributo do ambiente de tráfego como a geometria da uma rede,
operação do tráfego, controle de uma interseção e demanda do tráfego. Todos os
tipos de arquivos pertencentes a uma classificação são agrupados.
Uma mensagem é gerada caso algum erro seja detectado nesses testes. Cada
mensagem contém informações que permite ao usuário identificar a causa e realizar
as mudanças necessárias. Duas categorias de mensagens são identificadas, as
mensagens de erro fatal que identificam condições que impedem a simulação, e as
mensagens de advertência, as quais identificam condições não usuais que podem ou
não representar um erro nos dados de entrada. Essas condições não vão impedir que
a simulação rode, mas podem gerar resultados não precisos. A legitimidade dessas
condições deve sempre ser verificada pelo usuário.
Wong (1990) apud Sousa (2003) demonstra os principais dados de saída (Medidas de
Efetividade – MOE’s) produzidos pelo NETSIM:
− Viagens;
− Tempos de atraso e viagem dos veículos;
− Tempos de atraso, viagem e parada por veículo;
− Percentagens de paradas;
− Velocidade média;
− Consumo de combustível para cada tipo de veículo (auto, caminhão e ônibus);
− Emissão de poluentes para cada tipo de veículo (auto, caminhão e ônibus);
− Número de viagens dos veículos.
− Número de veículos em fila, por faixa de tráfego;
− Número de veículos descarregados;
− Número de paradas de veículos;
− Número de veículos realizando movimentos de conversões.
3.3.4. Limitações
A simulação não considera os efeitos de possíveis conflitos entre veículos, nem
mudanças no ambiente de tráfego que possam afetar o comportamento do motorista
como, por exemplo, veículos enguiçados, obstruções de visibilidade ou outras
53
distrações que podem ser causadas de fora da via no usuário. Assim como não prevê
como as mudanças no design podem influenciar a probabilidade de ocorrência de
acidentes (FHWA, 2004).
A simulação não otimiza um sistema por si só, apenas fornece respostas e resultados
de modelos, ou seja, não propõe alternativas de ação, apenas testa as alternativas
sugeridas. É de fundamental importância que a modelagem do sistema seja a mais fiel
possível, pois só assim será possível descrever suas características mais importantes,
além de que os resultados serão precisos se os dados de entrada também o forem.
Algumas características associadas à rede têm um limite máximo possível de ser
representado pelo programa, como por exemplo: número máximo de nós permitidos é
de 8999, de links é 500, de paradas de ônibus é 99, de rotas é 500, de faixas
principais é 7 (User’s Guide, 2003).
Park et al. (1999) apud Sousa (2003) baseado em trabalhos anteriores, indicam que o
CORSIM pode subestimar o atraso real sob condições de congestionamento. Isto se
deve à exclusão, pelo micro-simulador, do atraso que é acumulado pelos veículos
restantes na rede no fim das simulações.
Assim como o HCM, esta ferramenta foi desenvolvida para condições de tráfego
diferentes das observadas em nosso país. Sendo assim, deve-se ter o cuidado na
utilização de certos valores usados como padrão do simulador e que podem ser
melhor definidos para o processo de calibração.
3.3.5. Recursos envolvidos
Para a escolha do simulador, alguns aspectos devem ser considerados como: a
plataforma necessária para a execução do software, que inclui a configuração do
hardware e o sistema operacional; o custo de aquisição do software, treinamento e
suporte necessários; possibilidade de ajustes no software a fim de adequar a padrões
locais, já que todos os softwares são estrangeiros e calibrados segundo a realidade do
local de origem. A facilidade do NETSIM é ser modelado em ambiente Windows e
apoiado de alguns programas que são o TSIS, o ITRAF e o TRAFVU. O TSIS é a
versão do Windows para o sistema de programas integrados de tráfego que permite a
execução dos vários modelos de simulação do TRAF e o acesso a suas ferramentas.
O ITRAF é um programa interativo com interface gráfica que permite simplificação e
rapidez na criação de novos arquivos de entrada e a edição de arquivos já existentes.
54
Sua interface reduz as chances de entrada de dados errados e checa de maneira
inteligente a existência de erros, dando consistência e precisão nos dados de entrada.
O TRAFVU (TRAF Visualization Utility) é um processador gráfico desenvolvido para
mostrar a rede de tráfego e animar os resultados da simulação para expor as MOE’s
resultantes da simulação de várias formas como gráficos e tabelas. Permite que o
usuário visualize a simulação através das seguintes características:
− Processa simultaneamente simulações independentes;
− Animação em janelas múltiplas;
− Seleção do tempo de simulação e controle da velocidade de animação;
− Visores com os dados de entrada e as medidas de desempenho para ver e
analisar operações de controle;
− Gráficos e tabelas;
− Possibilidade de zoom e de visão geral.
3.4. Análise conceitual comparativa confrontando as potencialidades e
limitações do HCM e do NETSIM com as especificações que envolvem a
avaliação de redes viárias em caso de PGV
De acordo com a metodologia apresentada no HCM 2000, é preciso definir os
objetivos e avaliar as metodologias disponíveis para a solução do problema antes de
proceder a seleção do software propriamente dita (Freitas, 2004). TRB (2000) já havia
mencionado alguns dos critérios relevantes na escolha de simuladores de tráfego,
porém podem-se estender tais critérios a outros aplicativos.
Dessa maneira, após esse estudo conceitual do HCM e do NETSIM, foram
selecionados alguns critérios, para a comparação dessas técnicas de análise de
desempenho viário, baseados no TRB (2000) e em estudo realizado por Freitas
(2004), com acréscimo de alguns critérios que serão relevantes neste estudo, porém
maiores detalhes serão dados no capítulo seguinte:
− Capacidade da técnica: envolve o tamanho da rede que é capaz de simular e a
quantidade e tipo de saídas fornecido pelo modelo para posterior análise;
− Disponibilidade e quantidade de dados de entrada necessários;
− Facilidade de uso quanto à montagem da rede, ao manuseio dos dados e o tempo
de cálculo ou das simulações;
− Recursos necessários: facilidade de aquisição de dados e material de hardware,
custo de aquisição;
55
− Calibração e validação: proximidade dos resultados com a realidade e com os
dados de campo. Verificação se o modelo e os dados de entrada replicam o
comportamento real do sistema. No caso de modelos de programação matemática,
este critério não é tão restritivo, porém vale mencionar que um dos princípios
consagrados na modelagem é de que um modelo deve ser de fácil validação.
− Visualização dos resultados: refere-se à interface com o usuário, tipos de relatórios
(tabelas, gráficos, mapas fornecidos etc.).
Capacidade da técnica
A avaliação da rede viária pelo procedimento apresentado no HCM pode ser realizada
subdividindo-a em subredes de acordo com o tipo de via e tem como base a
capacidade de cada componente viária. A metodologia do capítulo 30 do HCM não é
direcionada para análise de modos como bicicleta e pedestres, havendo estudos
específicos sobre isso.
No NETSIM, a rede também pode ser particionada para análise de subredes. O
próprio software faz a interface entre elas através da definição de “nós de interface”.
Além disso, permite simular até 8999 nós, 500 rotas de ônibus e 99 pontos de parada
de ônibus. Uma análise desse porte no HCM seria dispendiosa, já que são
necessários muitos dados de campo e tempo suficiente dedicado à aplicação para
cada tipo de instalação. Para isso, é que ambas as técnicas apresentam valores
padrão para certos fatores de ajuste baseados em diversas medições precedentes.
A quantidade de saídas do simulador é bastante superior a do HCM, pois em uma
simulação consegue-se visualizar inúmeras variáveis de saída como, por exemplo:
distâncias viajadas, tempos de atraso e de viagem, velocidade média, filas etc. Já com
o HCM, deve-se definir qual variável se quer para depois calculá-la. Além do que, o
NETSIM fornece valores para o consumo de combustível e emissão de poluentes, que
no HCM não é mencionado.
Disponibilidade e quantidade de dados de entrada necessários
A disponibilidade de dados é praticamente a mesma para ambas as técnicas, pois
muitos deles são comuns às duas e são obtidos em órgãos competentes. Embora o
simulador apresente maior nível de detalhamento, exigindo grande número de dados
de entrada, estes estão default pelo programa. Mesmo o HCM apresenta tabelas com
valores padrão que podem ser utilizados na ausência de dados de campo.
56
O procedimento do HCM envolve muitos fatores de ajuste no cálculo do fluxo de
saturação devido a interferências no tráfego. Alguns desses fatores são: fator de
ajuste para o greide, para veículos pesados, conversões à esquerda e direita, para
manobras de estacionamento, tipo de área, para larguras de faixas diferentes de 3,6m.
A influência no tráfego pelas diferentes taxas de ocupação das faixas, pelas paradas
de ônibus a partir do número de paradas de ônibus por hora também fazem parte da
entrada de dados do HCM. Percebe-se que muitos são de difícil aquisição em campo,
dificuldade esta superada por valores padrão que a técnica mesmo traz.
Assim, ocorre também com o NETSIM, as mesmas entradas são requeridas e outras
são adicionadas como, por exemplo, o comportamento dos motoristas e familiaridade
deste com a rede viária, o fluxo de pedestres, entre intenso, moderado ou leve.
Facilidade de uso
A montagem da rede é a mesma para ambas as técnicas, envolvendo um cadastro ou
o uso de mapas digitalizados para caracterizar a oferta viária. O procedimento
presente no simulador que no HCM não há é o desenho da rede no software. O
procedimento de inserção de dados num simulador microscópico exige um esforço
inicial significativo devido a grande quantidade de informações requeridas, ao mesmo
tempo em que oferece maior flexibilidade nas mudanças ou atualizações de dados,
principalmente nas gerações de cenários.
O procedimento do HCM pode parecer complexo, pois é baseado em equações e
muitos parâmetros para cálculo, cujas formulações são extremamente sofisticadas,
envolvendo amplo esforço de pesquisa e tempo para a execução. Ao contrario da
simulação que pode ser realizada em poucos minutos apresentando maior facilidade
para gerar e processar novos cenários a partir de um básico.
Os dados são manuseados no NETSIM apenas na inserção no programa, todos os
cálculos são realizados automaticamente. Uma facilidade existente no editor gráfico é
a possibilidade de inserção e retirada de nós entre arcos e a definição do tipo de
controle de tráfego, através de seleção com o mouse (Moreira, 2005).
Recursos necessários
Os custos computacionais em termos de tempo e memória para os procedimentos
descritos pelo HCM são geralmente baixos para execução dos cálculos. Para o uso do
NETSIM, um computador caseiro já é suficiente, desde que contenha um mínimo de
57
recursos de hardware. O manual do HCM está disponível no site
http://www.highwaycapacity.com, assim como demos do simulador NETSIM em
http://mctrans.ce.ufl.edu/Demos. Porém, uma autorização do simulador sai por cerca
de $500.00.
Calibração e validação
Alguns fatores de correlação utilizados no procedimento do HCM são oriundos de
experiências e observações de campo, havendo então, a necessidade de prévios
estudos, análises que possam validar tais indicadores para casos em nosso país. O
mesmo acontece com os valores padronizados do NETSIM. Ambas as ferramentas
foram desenvolvidas para contextos diferentes dos observados em nosso país,
precisando passar por um esforço de calibração.
Modelos de simulação, especialmente os microscópicos como o NETSIM, fornecem
variáveis suficientes para calibração/validação, desde que se tenham valores reais
para comparação. Simuladores desse tipo demandam dados detalhados exigindo,
muitas vezes, grande esforço de entendimento de suas hipóteses, parâmetros e as
metodologias envolvidas na análise. Porém, são muitos os fatores que podem ser
alterados até uma satisfatória calibração do modelo, como por exemplo, valores no
tempo de parada dos ônibus, no tempo de reação dos motoristas, da velocidade nos
movimentos de conversão e trocas de faixas de tráfego, na percentagem de motoristas
que cooperam com a troca de faixas por outros motoristas, valores de headways, de
gaps, entre outros.
Visualização dos resultados
A maior vantagem do simulador é a capacidade de visualização dos movimentos
através do módulo que faz a animação e que no procedimento do HCM não existe. A
interface com o usuário via Windows também facilita o uso do NETSIM.
No simulador verificou-se também a facilidade na percepção dos resultados, pois há
diferentes maneiras de visualização, cujos tipos de relatórios se apresentam com
clareza, seja por meio de tabelas, gráficos ou relatório numérico, enquanto que o HCM
apresenta sempre números para serem interpretados.
58
3.5. Considerações Finais
Cada ferramenta é projetada para desempenhar diferentes funções de análise de
tráfego e não existe uma ferramenta capaz de resolver todos os problemas. Com os
avanços e facilidades computacionais, os simuladores de tráfego estão sendo muito
utilizados. No entanto, esta ferramenta facilita o trabalho de análise caso tenha sido
escolhida aquela mais adequada ao problema a ser resolvido, devendo ser compatível
com os recursos disponíveis e com os propósitos e natureza do estudo.
Assim como o NETSIM, o HCM requer considerável esforço para entender as
suposições, parâmetros e metodologias envolvidas na análise, porém, a quantia de
informações necessárias para os dados de entrada são superiores na simulação.
O NETSIM é caracterizado como uma ferramenta capaz de analisar aspectos do
tráfego com alto grau de detalhamento, tais como: operações semafóricas,
movimentos de conversões, mudanças de faixas de tráfego, pedestres, configuração
das interseções, operações dos ônibus, estacionamentos, interdição de faixas de
tráfego, carpool. Por esse motivo que a micro-simulação é indicada para análise de
redes urbanas, as quais necessitam de uma análise detalhada, facilitando o teste de
diferentes alternativas propostas à resolução de um problema. O HCM 2000 foi a
primeira tentativa de fazer uma análise dessa complexidade, mas ainda não abrange
todos os elementos pertinentes a um sistema de transporte, além de fazer algumas
simplificações em alguns casos. Apesar disso, os procedimentos descritos constituem
um significativo avanço nesta prática.
Notou-se que independente da ferramenta escolhida há sempre desafios e limitações
no uso para uma análise detalhada de tráfego, como, por exemplo, quando diz
respeito à disponibilidade de informações com qualidade, ao custo do investimento,
seja para obter o software, treinar analistas, seja pra construção de uma rede e para
conduzir a análise.
59
4. PROCEDIMENTO PARA ESTUDO DAS TÉCNICAS DE ANÁLISE
4.1. Considerações iniciais
Este capítulo apresenta os principais elementos necessários para desenvolver um
procedimento para o estudo comparativo de técnicas tipicamente indicadas na análise
de desempenho de redes viárias potencialmente impactadas por algum PGV com
destaque aos shopping centers, em função da maior disponibilidade de modelos e
informações referentes a este tipo de empreendimento. Com base na literatura
disponível e revisada e de acordo com o propósito deste estudo, serão contempladas
as seguintes etapas, conforme Figura 4.1: caracterização do PGV; delimitação de área
e horário críticos; definição da oferta viária, do carregamento e desempenho da rede
atual sem o PGV; calibração e validação; carregamento e análise do desempenho da
situação futura com o PGV através das duas técnicas propostas e estudo comparativo.
Figura 4.1 – Fluxograma representativo das etapas do procedimento de análise
4.2. Caracterização de PGV
O impacto causado por um PGV depende do tipo e do porte das atividades que
desempenha e que são oferecidas, da facilidade de acesso, da sua localização em
relação aos estabelecimentos concorrentes e ao público alvo, entre outros. Para a
Caracteriza
ç
ão do PGV
Delimita
ç
ão da área e horário críticos
Defini
ç
ão da oferta viária e outros
p
arâmetros de entrada
Carre
g
amento e desem
p
enho da rede atual
Geração de
viagens
Alocação Escolha Modal
Calibra
ç
ão e valida
ç
ão
NETSIM HCM
Carre
g
amento a
p
ós im
p
lanta
ç
ão do PGV
Análise de desem
p
enho da situa
ç
ão futura
Análise dos resultados
Estudo com
p
arativo das técnicas de análise
NETSIM
HCM
60
aplicação deste estudo, o tipo de PGV selecionado foi o shopping center, por este
apresentar impactos relevantes, ter uma proliferação significativa no país e por muitos
estudos científicos já o contemplarem, justificando sua importância. Segundo Martins
(1996) apud Andrade (2005), nos modelos de geração de viagens para mais de um
tipo de uso do solo, o shopping se destaca como aquele que mais produz viagens
motorizadas em relação à área locável, além da sua distribuição modal ser usualmente
direcionada aos automóveis, os quais se caracterizam por serem grandes
consumidores de espaço viário.
4.3. Delimitação da área e horário críticos
Normalmente, em termos espaciais, a área de estudo compreende duas dimensões,
como citado no item 2.2.3. Uma mais abrangente, equivalente à área de influência,
destacando as vias de acesso e a malha viária principal, e a outra, denominada área
crítica, é mais restrita e contempla os problemas mais significativos e visíveis
provocados pelo PGV, como os movimentos de acesso e saída, e na qual se inclui
tipicamente toda a rede viária adjacente ao estabelecimento.
Em metodologia apresentada por Portugal e Goldner (2003) a respeito da delimitação
da área de influência de um shopping center, sugere-se, sucintamente, após
localização e reunião de informações gerais sobre o empreendimento, a definição do
sistema viário principal, estudo do sistema de transportes da região e então o traçado
de isócronas e isócotas. As isócronas são traçadas de 5 em 5 minutos até o tempo de
30 minutos e as isócotas são traçadas de 1 em 1 km tendo o shopping como centro de
referência.
Os critérios para delimitação da área crítica não são rígidos e incluem certa dose de
subjetividade, posto que, dependem da observação e do bom senso do planejador de
transportes (Macedo et al., 2001). Além disso, o tamanho da área também é função do
tipo e porte do PGV e das atividades que desempenha, por exemplo, se é um
shopping com mercado, e a existência de concorrência com atividades próximas. Para
melhor representar a rede, além dos dados físicos, algumas características devem ser
conhecidas na área definida, dentre elas: os planos semafóricos, os estacionamentos
ao longo da via, os pontos de parada de ônibus etc. Inclusive também na definição do
tamanho da área de influência está a disponibilidade de recursos.
Em relação ao dia e horários para pesquisas em shopping centers, estudos como o
desenvolvido por Grando (1983) e Portugal e Goldner (2003) mostram que a sexta-
61
feira deve ser adotada como dia típico de projeto para avaliação do impacto no
sistema viário, enquanto que o sábado é típico para o dimensionamento do
estacionamento e demais instalações internas do estabelecimento. Também segundo
esses autores e levantamento feito no trabalho de Andrade (2005), o pico de compras
geralmente ocorre entre 16 e 20h, tanto na sexta-feira como no sábado.
4.4. Definição da oferta viária e de outros parâmetros de entrada
Neste item serão definidos os dados necessários em relação à oferta viária como parte
física da rede e de outros parâmetros de entrada. A parte física é caracterizada pela
configuração da área em estudo e classificação funcional das vias. Além das
características físicas, os sistemas de controle devem ser considerados na análise,
abrangendo interseções com prioridade, semafóricas, regulamentação para
estacionamento e paradas de ônibus.
4.4.1. NETSIM
Para realizar a configuração da rede viária através deste simulador, pode-se lançar
mão de fotografia aérea ou uma base cartográfica da região em “bitmap” (extensão
.bmp de arquivo para figuras) importando-a para o programa. Os dados de entrada
podem ser separados em dois grupos: para a codificação da rede viária e aqueles que
se referem à operação e caracterização do controle semafórico das interseções.
Para a codificação da rede são necessárias informações sobre: comprimento e largura
dos links; número de faixas de tráfego e movimentos de giro permitidos por cada uma;
comprimento das faixas segregadas de tráfego para as conversões; greide da via;
velocidade de fluxo livre; existência de baias nos pontos de ônibus e a sua
capacidade; tempo perdido pelos ônibus nas paradas; estacionamentos permitidos,
qual o lado da via, distância de início desde a interseção e comprimentos desses.
Alguns dados referentes à operação e caracterização do controle semafórico das
interseções são: tipo de sinalização ou controle semafórico; ciclo; número e seqüência
de fases de cada semáforo; tempo de verde, de amarelo e de vermelho total.
4.4.2. HCM
Em relação à oferta viária, inicialmente ela deve ser organizada de acordo com as
classes de vias e componentes existentes no HCM, que determinarão os dados
necessários. Normalmente são requeridas informações sobre a classe e extensão do
link, velocidade de fluxo livre, número e largura de faixas de tráfego, greide da via,
62
existência de baias para paradas de ônibus, existência de faixa exclusiva para
conversões, tipo de controle na interseção, ciclo semafórico, tempo de verde efetivo.
É preciso uma série de cálculos de algumas variáveis que serão necessárias na
definição das medidas de desempenho especificadas no item 3.2.2, como por
exemplo, a capacidade, o atraso e a velocidade das vias. Para estes cálculos também
serão necessários outros dados e fatores de ajuste de acordo com a classe da via que
estamos estudando.
4.5. Carregamento e desempenho da rede atual
O carregamento e o desempenho da rede atual estão baseados em dados usualmente
disponíveis nos órgãos de trânsito. Levantamentos são realizados nesta etapa. Para a
determinação do carregamento da rede é preciso identificar a demanda de tráfego, a
repartição modal e as características do sistema de ônibus (Poyares, 2000).
Na avaliação de desempenho de redes, a maioria dos indicadores enfatiza o
congestionamento e se relacionam à circulação do tráfego em detrimento de uma
maior interação com as necessidades de estacionamento (Araújo, 2003). Por outro
lado, vários indicadores não contemplam explicitamente toda a rede viária, mas
apenas subredes. Em 1986, o Departamento dos Transportes dos Estados Unidos
avaliou o congestionamento para as vias expressas e arteriais relativo ao volume de
tráfego médio nas vias (Araújo, 2003). Naquele país, como já citado, o nível de serviço
é o indicador mais utilizado juntamente com o atraso e a velocidade de percurso, que
estabelecem o nível de satisfação nas vias (Araújo, 2003). Da mesma maneira, Cottrell
(1991) e Thurgood (1994) apud Araújo (2003) avaliaram o congestionamento em
função do total de faixas congestionadas e da duração do congestionamento. Lomax
(1996) apud Araújo (2003) avaliou o congestionamento através de uma série de outras
formulações em termos de tempo de viagem e atrasos, também para vias expressas e
arteriais. Porém, um dos indicadores mais freqüentes e antigos aplicados a redes é o
que representa a velocidade média de percurso, resultante da relação entre extensão
e tempo de viagem nos arcos ponderada pelos respectivos fluxos (CET-SP, 1979,
apud Araújo 2003).
4.5.1. NETSIM
As características de carregamento que servem como dados de entrada no NETSIM
são muitas vezes disponibilizados por órgão competente da rede municipal. Dentre
elas estão: volumes de entrada na rede; percentagens de caminhões e de veículos
63
que realizam movimentos de giro em cada interseção; identificação dos pontos de
parada e freqüências das rotas de ônibus; headways; tempo médio de parada nos
pontos de embarque e desembarque de passageiros, capacidade da parada e
percentagem de ônibus que não param no ponto; fluxo de pedestres (nulo, leve,
moderado ou pesado); rotatividade dos estacionamentos e o tempo de manobras.
No caso do desempenho do tráfego, os indicadores destacam as condições
operacionais da rede associadas à circulação de veículos (Araújo, 2003). Portanto, as
variáveis de maior interesse neste estudo de caso são: o tempo de viagem, velocidade
e o atraso. A análise destes indicadores permitirá detectar as deficiências no sistema
viário, assim como a relação demanda/capacidade determina as condições de fluidez
do tráfego.
4.5.2. HCM
Em relação aos dados de entrada para o carregamento, precisa-se informar a
demanda em veículos por hora; a percentagem de veículos pesados; número de
manobras para estacionamento; número de ônibus parando por hora para embarque e
desembarque de passageiros ou freqüência das linhas; percentagem de giros à
esquerda e à direita nas interseções. No caso de componentes isoladas, o nível de
serviço é o indicador mais utilizado na análise de desempenho do tráfego. Quanto
maior a velocidade, maior a liberdade de movimentação, melhor o nível de serviço
(variando entre A e F) e melhor o desempenho daquela instalação (Araújo, 2003). O
nível de serviço também pode ser caracterizado pelo atraso total.
Dentre as medidas de desempenho para análise de redes mostradas no HCM, três
delas são relevantes nesta pesquisa, por serem pertinentes à comparação com os
indicadores fornecidos pelo simulador e que são as variáveis referentes ao
congestionamento da área da rede viária como mencionado no item 2.2.2: extensão,
duração e intensidade.
4.6. Calibração e validação
Os resultados previstos pelas técnicas em estudo precisam refletir bem o desempenho
observado na realidade. A verificação da adequação do modelo à realidade é um
passo importante no processo de análise, porque verifica sua consistência com os
dados de campo, aumentando a confiabilidade dos resultados produzidos pelas
técnicas, porém, é um processo complexo e que consome tempo (FHWA, 2004). Isso
vale tanto para o NETSIM quanto para o HCM. Portanto, mesmo que a literatura
64
enfatize a calibração usada nos simuladores tradicionais, os princípios e abordagens
existentes também se aplicam e devem ser empregados no caso do HCM.
Devido ao grande número de parâmetros, o processo de calibração pode ser bastante
complexo. Segundo Moreira (2005), quanto maior o número de variáveis apresentadas
no relatório de saída do software, maior o número de opções existentes para a
calibração, já que, não há uma maneira padrão de verificar este ajuste e em cada caso
um conjunto de variáveis pode ser o mais conveniente.
Vários trabalhos se preocuparam em analisar o processo de calibração, porém não há
procedimento capaz de validar todo e qualquer tipo de modelo (Silva e Tyler, 2002).
Aycin e Benekohal (1998 e 1999) apud Sousa (2003) admitem a impossibilidade de
aplicar métodos estocásticos como análise de regressão aos aspectos microscópicos
do tráfego e utilizaram para a calibração apenas a comparação visual entre o
comportamento dos veículos na simulação e no mundo real. Para acrescentar, Silva e
Tyler (2002) recomendam que modelos de micro-simulação sejam validados em níveis
macro e microscópicos, entretanto, dificuldades levam os pesquisadores a optarem na
prática pelo macroscópico. Isso porque as variáveis que representam os fenômenos
microscópicos do tráfego dificilmente atendem aos requisitos de aleatoriedade e
independência exigidos pelos métodos estatísticos convencionais. Desta forma, os
aspectos de natureza microscópica do fenômeno simulado resumem os esforços de
validação apenas a testes visuais.
Moreira (2005) utilizou em seu trabalho o processo de calibração/validação baseado
em comparações quantitativas dos fluxos simulados com os medidos em campo e dos
tempos de percurso medidos em três links mais importantes da rede. A comparação
gráfica dos tempos de percurso, que serviu como validação da calibração, foi feita
variando-se os fluxos de entrada na rede (depois dos ajustes que permitiram a
aceitação quanto aos fluxos internos) e a cada simulação foi retirado do relatório o
tempo de percurso de cada um dos três arcos amostrados, conforme Trueblood (2000)
apud Moreira (2005).
Já Filho et al. (2005), no processo de validação do modelo, utilizou as filas medidas no
local comparadas com os resultados simulados nos principais nós da rede,
aproximando-as, dentro de uma margem aceitável. Conforme recomendado por Choa
et al. (2000) apud Filho et al. (2005), os valores simulados dos fluxos deverão ficar
entre 95% e 105% dos valores medidos em campo, assim como os valores de fila
máxima e média deverão estar entre 80% e 120%.
65
Outra maneira de otimizar a calibração, segundo Ma e Abdulhai (2002) apud Araújo
(2003), é através de um algoritmo genético. Através deste, é possível calibrar vários
parâmetros simultaneamente. Os algoritmos genéticos já foram usados para calibrar
os simuladores, segundo Araújo (2003), FRESIM (Cheu et al., 1998), PARAMICS (Lee
et al., 2001), TRANSIMS e CORSIM (Kim e Rilett, 2001) e TRARR (Egami et al.,
2004). A calibração realizada por Araújo (2003) teve como base as seguintes medidas
de desempenho: headways por faixa, fluxo de tráfego por faixa etc.
Sousa (2003) realizou a calibração do NETSIM, modelo utilizado em seus estudos,
baseado na verificação da validade dos outputs, comparando valores existentes de
fluxo efetivo de veículos na rede e fila máxima com os resultados da simulação.
Segundo este autor, é admissível um erro de até 15%, ou seja, os valores em questão
não podem ultrapassar este intervalo de confiança. Caso contrário será necessária
uma revisão dos dados de entrada utilizados no modelo até que outros outputs da
simulação sejam condizentes com a realidade brasileira e assim comprovar a fiel
retratação da rede viária existente.
Pronta a calibração da rede com os carregamentos atuais, pode-se adicionar o tráfego
gerado pelo PGV com o objetivo de avaliar a aplicabilidade das técnicas estudadas
para este fim. Lembrando que para inserir o carregamento da rede com
empreendimento, tem-se que adicionar o tráfego gerado por este, e esta tarefa pode
ser auxiliada segundo alguns modelos de geração, distribuição e alocação de tráfego.
Estes modelos serão resumidamente descritos a seguir.
4.7. Carregamento da Rede após a implantação do PGV
4.7.1. Geração de viagens
Os métodos de análise de impacto de PGV têm como uma de suas etapas a
estimativa de geração de viagens definida a partir do dia e horário de projeto. Nessa
etapa, a demanda pode ser definida com base nas condições vigentes do tráfego ou
através de previsão, utilizando-se, entre outros métodos, as taxas de geração de
viagens (Poyares, 2000). Estima-se qual o volume de veículos que será gerado por
atração do empreendimento que pode ser feito através de índices e equações de
regressão linear que relacionam as viagens com a área do shopping center (Goldner e
Portugal, 1993).
A principal referência para a geração de viagens é o trabalho desenvolvido pelo
Institute of Transport Engineers (ITE). Porém, esse modelo gera estimativas para uma
66
realidade distante da observada no Brasil sendo aqui, portanto, recomendado o
trabalho descrito por Andrade (2005), visto que o desejável é utilizar um modelo
compatível com as especificidades locais.
Outros modelos de estimativa de produção de viagens foram reunidos, caracterizados
e analisados no trabalho de Andrade (2005), e são: ITE (1997), Espejo (2001), CET-
SP (1983, 2000), Grando (1986), Goldner e Portugal (1993); Goldner (1994), Martins
(1996), Rosa (2003) e Cárdenas (2003). A tabela 4.1 reúne as equações das
metodologias mencionadas (Andrade, 2005):
Tabela 4.1 – Equações de estimativa dos modelos para sexta-feira
Fonte: Andrade (2005)
Baseado na análise desses trabalhos, Andrade (2005) chegou a uma equação para
estimação do volume de tráfego gerado pelo PGV shopping center para uma sexta-
feira. As equação 4.1 e 4.2 demonstram o resultado desse estudo para shopping com
área inferior e superior a 68.436 m², respectivamente:
'.4063,0
1091
X
V
eV ⋅= (4.1)
020,7148,19
643,0
−⋅= XVV (4.2)
Sendo:
V
v
= Volume estimado de veículos atraídos ao longo da sexta-feira
X = ABL (m²)
X´ = ABL (m²) / 10.000
67
Dentre os modelos estudados por Andrade (2005), as estimativas valem apenas para
o volume de veículos entrando nos empreendimentos As saídas dos veículos não são
de uma forma geral tratadas. Segundo o autor, CET-SP (2000) é o modelo brasileiro
cujos resultados nesse tópico são mais específicos, trazendo a variação diária de
veículos entrando e saindo a cada meia hora, e o ITE (1997) traz as percentagens de
entrada e saída de veículos e ainda oferece índices distintos de acordo com o porte do
empreendimento. Ainda de acordo com Andrade (2005), o dado de volume de veículos
saindo pode ser importante para estudos de impacto de tráfego, principalmente se o
número de veículos saindo for maior que o entrando.
Nos modelos estudados por Andrade (2005), foram encontrados procedimentos para
se estimar o volume de veículos atraídos na hora de pico. A maioria dos modelos
multiplica o volume estimado para um dia por um fator, cujo valor está compilado na
tabela 4.2
Tabela 4.2 – Fator Hora Pico para os modelos estudados por Andrade (2005)
Na pesquisa de Andrade (2005), através de estudo da percentagem do volume atraído
na hora pico em relação ao volume diário referente a todos os shoppings envolvidos,
foi obtido um fator hora pico de 12,66% para a sexta-feira.
Além disso, as viagens para shopping centers podem ser divididas em três categorias,
segundo Goldner (1994), para shopping centers situados em área urbana:
68
− Viagens primárias: são as novas viagens geradas pelo shopping, que tem origem e
destino na residência.
− Viagens desviadas: são viagens já existentes que param no shopping center como
seqüência de outras paradas da viagem e quando a parada a este requer uma
diversificação da rota.
− Viagens não-desviadas: são as viagens já existentes onde para a parada ao
shopping center não é necessária a alteração da rota.
O resultado das pesquisas dos autores mostrou que:
− As viagens primárias representam 48% do total.
− As viagens desviadas representam 38% do total.
− As viagens não desviadas representam 14% do total.
4.7.2. Escolha Modal
A escolha ou repartição modal é a distribuição dos fluxos entre as diferentes
modalidades de transportes. Um dos índices mais analisados é a relação entre o carro
particular e os vários transportes públicos alternativos (Poyares, 2000).
A etapa da escolha modal faz parte dos processos de análise de impacto
desenvolvidos por Grando (1986), Goldner (1994), Portugal e Goldner (2003) e da
metodologia da CET-SP. Goldner (1994) define a escolha modal como a divisão
proporcional do total de viagens realizadas pelas pessoas entre diferentes modos de
viagens, podendo ser expressa numericamente como uma fração, razão ou
porcentagem do número total de viagens.
Segundo Portugal e Goldner (2003), comparando a realidade brasileira com a norte-
americana, percebe-se no Brasil a alta percentagem de viagens por ônibus aos
shopping centers, enquanto nos EUA a predominância das viagens é por automóveis.
De acordo com Goldner (1994), a escolha modal das viagens para shopping centers
no Brasil é assim distribuída em média: 52,3% por auto, 37% por ônibus, 7,4% a pé e
3,6% por outros modais. Entretanto, pesquisas devem ser feitas no sentido de melhor
expressar as especificidades locais no processo de escolha modal.
4.7.3. Alocação
A alocação do tráfego reproduz o processo de escolha de rotas ótimas pelos
indivíduos segundo critérios pré-estabelecidos (Cybis et al., 2002; Moreira, 2005),
baseado no princípio de que esta escolha se faça por rotas mais rápidas, curtas ou de
69
menor custo entre o par origem/destino. É muito importante este processo porque uma
nova distribuição de rotas ou um aumento de tráfego esperado, caso dos PGV’s, pode
decidir a melhor proposta de projeto (Moreira, 2005).
Essa etapa busca carregar os fluxos em cada par O/D da rede, como parte de um
processo de equilíbrio, baseados no tempo de viagem ou em alguma impedância de
viagem nos caminhos alternativos que podem ser utilizados por esse tráfego (Costa,
2001 apud Portugal e Goldner, 2003). Dessa forma, a alocação fornece os
carregamentos e os respectivos níveis de serviço dos arcos da rede, por meio de
procedimentos, se possível dinâmicos e interativos, que procurem expressar a
expectativa dos usuários no que se refere à escolha de itinerários. Outros trabalhos a
respeito da alocação de tráfego são descritos por Portugal e Goldner (2003): Ortúzar e
Willumsen (1996), Hensher e Button (2000) e Costa et al. (2001). Caso as origens e
destinos não estejam disponíveis, há procedimentos específicos para distribuir o
tráfego motorizado gerado por zonas dentro da área de influência do PGV (Portugal e
Goldner, 2003; Portugal, 2005).
O NETSIM pode alocar o tráfego trabalhando com volumes de tráfego e proporções de
giro nas interseções ou com matrizes O/D (Portugal e Goldner, 2003). Já na
modelagem pelo HCM, a alocação pode se dar através da adoção de um software
apropriado ou por meio de um procedimento manual baseado no conhecimento local e
experiência técnica. O processo de alocação de tráfego no NETSIM é apresentado
esquematicamente na Figura 4.2, como mostrou Moreira (2005).
Figura 4.2 – Tela para definição do processo de alocação de tráfego
70
Onde, segundo descrição feita por Moreira (2005):
− Função de Impedância: especifica a função a ser utilizada, no caso a FHWA
(default);
− Parâmetros das funções de impedância: são os parâmetros a e b correspondentes
ao α e β para o FHWA;
− Limite de variação da função objetivo: especifica a faixa de variação aceitável entre
os valores das funções objetivo de duas simulações com alocação consecutivas.
Como o processo de alocação de tráfego depende do fluxo que percorre o arco para
definir a repartição deste no nó seguinte e este por sua vez interfere no processo de
alocação são necessárias algumas rodadas do programa para que se atinja o
equilíbrio;
− Número máximo de simulações aceitáveis: define um número máximo para
simulações mesmo que o equilíbrio não tenha sido alcançado;
− Fator de alisamento no cálculo de capacidade: define o valor em percentagem da
contribuição do valor da capacidade anterior a ser utilizado junto com a atual para o
cálculo da nova capacidade, quando for necessária mais de uma interação;
− Número de interações para o cálculo da capacidade: como o valor da capacidade
depende de valores das partições de fluxo em cada nó, definidos pela alocação de
tráfego e a função de impedância que define a alocação depende da capacidade,
também é necessária mais de uma interação para definição da capacidade do link;
− Limites de precisão para definição das filas: especifica a faixa de variação aceitável
entre os valores calculados para as filas nos links entre duas rodadas do programa
com alocação consecutivas;
− Tipo de otimização: pressupõe que os usuários têm o perfeito conhecimento das
condições de tráfego instantâneas da rede e escolhe a melhor rota, baseado nesta
informação, ou do usuário (default) que pressupõe o desconhecimento da situação e
cada um busca o melhor caminho individualmente;
− Impressão de resultados intermediários: imprime os resultados das interações;
− Impressão de resultados finais da alocação: define se deve ser impresso o
resultado final da alocação;
− Impedância produzida pela alocação tudo ou nada: define a proporção da
impedância produzida pela alocação tudo ou nada que deve ser incorporada a
primeira simulação com alocação;
− Geração de código: solicita a geração dos registros com as proporções de partição
de tráfego gerado pela alocação;
71
− Matriz de Origem/Destino: abre um formulário para entrada da matriz de origem e
destino.
Quando o software executa a alocação de tráfego, estima inicialmente a capacidade
das vias em 1440 veíc/h/fx, prevendo os percentuais de tráfego de cada rota, baseado
na função de tempo de viagem escolhida. Na próxima simulação a nova capacidade
será o resultado da ponderação da medida nesta simulação com a utilizada
anteriormente com peso r (fator de alisamento). Assim, se o cálculo das impedâncias
depende dos fluxos de tráfego no link, a partição destes entre um link e outro depende
dos valores das impedâncias. O NETSIM deve simular mais de uma vez até que os
valores dos fluxos utilizados para este cálculo não difiram muito dos obtidos no
processo de alocação de tráfego anterior para cada link – rede em equilíbrio ou o
número máximo de interações seja excedido (Moreira, 2005).
No caso do HCM, a alocação usualmente é feita manualmente aproveitando o
conhecimento da equipe técnica quanto aos padrões de deslocamento na rede ou por
meio de procedimentos expeditos (Portugal e Goldner, 2003).
4.7.4. Carregamento
Com a rede calibrada e a demanda de viagens estimada, pode-se iniciar a variação do
fluxo para representação da situação de tráfego adicional gerado pelo funcionamento
do novo empreendimento. Em função da demanda gerada pela implantação do PGV,
pode-se analisar o desempenho da rede e avaliar o tipo e intensidade de intervenções
que podem ser implementadas através da simulação.
4.8. Análise de Desempenho da Situação Futura
A análise de desempenho pode ser feita a partir do estabelecimento de limites
desejados para as densidades, atrasos, número máximo de veículos na rede, tempo
de viagem etc. Segundo Poyares (2000), a análise pode ser feita para faixas de
carregamentos identificando as condições em que o aumento do fluxo de veículos
compromete o desempenho da rede viária.
O desempenho do sistema pode ser avaliado sob diferentes aspectos com relação à
operação do tráfego. As mais utilizadas segundo um estudo realizado na área de
Chicago (Illinois Department of Transportation, 1999 apud Araújo, 2003) sugerem:
− Congestionamento: compara valores de velocidades e tempos de viagem com um
determinado nível de congestionamento. Um processo utilizado é relacionar
72
velocidades de percurso e velocidades desejáveis para classes de vias e diferentes
períodos do dia;
− Nível de serviço: avalia a quantidade do tráfego para cada via do sistema em
termos de atrasos e velocidades de congestionamento.
A análise do desempenho viário antes e depois do empreendimento é importante para
explicitar quais são os efeitos oriundos do crescimento natural do tráfego ao longo dos
anos e quais aqueles que são conseqüência direta da implantação do shopping center
(Goldner e Portugal,1993). Baseado na análise do desempenho viário futuro pode-se
formular soluções de engenharia de tráfego de modo a minimizar o impacto da
implantação de um PGV no sistema viário e de transportes.
Poyares (2000) sugere que na análise de desempenho se relacione:
− O carregamento com o atraso médio por veículo, para verificar situações em que
se têm valores excessivos para os atrasos. A tabela 4.3 apresenta os valores do HCM
para determinar o nível de serviço de interseções semaforizadas segundo atrasos:
Tabela 4.3 – Nível de serviço para interseções semaforizadas
Nível de Serviço Atraso por veículo em segundos
A ≤ 10
B > 10 e ≤ 20
C > 20 e ≤ 35
D > 35 e ≤ 55
E > 55 e ≤ 80
F > 80
Fonte: TRB (2000)
− Os carregamentos com a densidade média (veículo/km/faixa) por tipo de via, para
verificar os valores máximos atingidos e situações com valores acima das densidades
máximas desejadas, as quais são segundo HCM (2000) conforme tabela 4.4:
Tabela 4.4 – Densidades máximas desejadas
Vias
Densidade máxima desejada
em veículos de passeio/km/fx
Fluxo máximo em veículos de
passeio/tempo de verde/fx
Velocidade
máxima em km/h
Expressas 27 Nível de serviço E 80
Arteriais 32 1900 60
Coletoras 48 1900 40
Locais 17 a 37 500 a 1100 30
Fonte: TRB (2000)
− Os carregamentos com os tempos viagem dos automóveis e dos ônibus. O limite
máximo aceitável pela autora é de 50% acima do valor do tempo de viagem com
velocidade de fluxo livre. Em vias arteriais, o tempo de percurso ideal pode ser de 1,5
min/km, o que corresponde a 45 km/h (Vasconcelos e Lima, 1998, apud Poyares,
2000).
73
− O carregamento com o número de viagens realizadas pelos veículos (veículos/hora
e/ou ônibus/hora por tipo de via). Com o aumento dos carregamentos espera-se um
aumento no número de viagens.
− A densidade média com a velocidade média, para verificar como se comporta a
relação entre elas.
− Os carregamentos com o percentual de tempo parado ou número de veículos
parados.
4.8.1. NETSIM
Após a inserção das informações de tráfego adicional na rede referente à implantação
do PGV, inicia-se o processo de simulação do cenário com o empreendimento e com
base nos resultados fornecidos pelo programa (outputs) e nos índices de
desempenho, que são: velocidade média, atraso, tempo de viagem etc., pode-se
comparar os valores desses indicadores antes e depois da implantação do PGV, a fim
de analisar o quanto esses valores pioram.
As medidas de efetividade (MOE’s) fornecidas pelo modelo podem ser visualizadas
graficamente na rede viária, com os intervalos (níveis de serviço) introduzidos no
programa sendo representados por cores que são alteradas conforme o desempenho
da variável de tráfego em análise, ou podem também ser visualizadas na forma de
relatório, onde constam todos os dados de entrada, explicações quanto aos
parâmetros utilizados e os outputs da rede com um todo, como também
individualizados por link (Sousa, 2003).
4.8.2. HCM
A análise da rede viária segundo o HCM é apresentada através das medidas de
desempenho intensidade, duração, extensão, acessibilidade e variabilidade em
relação ao congestionamento. Para fins desta pesquisa, as variáveis pertinentes a
este estudo de caso são as três primeiras, visto que refletem claramente as condições
de circulação do tráfego e, por apresentarem certa similaridade com as saídas do
NETSIM, possibilitam a análise comparativa dos seus resultados e previsões, de
acordo com o propósito desta dissertação.
Para fins de comparação dos resultados entre as técnicas, toma-se como base valores
de referência comuns para facilitar a análise, assim sendo o atraso, a velocidade no
link e o tempo de percurso.
74
4.9. Estudo Comparativo das Técnicas de Análise
O estudo de caso avalia a qualidade dos métodos propostos, a partir do confronto
entre as medidas obtidas por seu emprego. A comparação dos resultados das
ferramentas com os dados de campo propicia a escolha daquela que mais se adequar
à análise de capacidade de vias urbanas de áreas impactadas por PGV. Também
permite uma superficial avaliação da adequabilidade do emprego de métodos
estrangeiros nas condições de tráfego brasileiras.
Baseado nos critérios do capítulo 3 para comparação das técnicas, será feito um
levantamento das principais diferenças na aplicação das duas ferramentas estudadas.
Tais critérios foram estabelecidos por Freitas (2004) para uma análise de desempenho
viário, como no item 3.4, e estão demonstradas na tabela 4.5:
Tabela 4.5 – Critérios para comparação das técnicas
Capacidade
Refere-se à capacidade de simular uma rede de grande porte, como
é a selecionada neste trabalho e fornecer diferentes outputs.
Disponibilidade e quantidade
de dados de entrada
Refere-se às exigências de dados de entrada necessários e da
disponibilidade destes para o emprego de cada uma das duas
técnicas observadas durante a aplicação das mesmas.
Facilidade de uso
Refere-se à facilidade para a montagem da rede, ao manuseio dos
dados e ao tempo de cálculo ou das simulações.
Recursos necessários Recursos financeiros, de material e humanos.
Calibração e validação
Refere-se sobre o processo de calibragem das duas técnicas e à
capacidade de representar uma rede real.
Visualização dos resultados Refere-se ao tipo e à facilidade de compreensão dos resultados.
Comparação dos resultados E das previsões produzidos pelas técnicas.
4.10. Considerações Finais
O procedimento descrito neste capítulo tem a função de orientar o estudo de caso do
capítulo seguinte, estabelecendo uma seqüência de etapas a serem realizadas
quando da aplicação das duas ferramentas propostas para este estudo. Assim,
cumprir o objetivo de analisar a aplicabilidade de cada uma das técnicas na avaliação
dos impactos na rede viária devido à implantação de um PGV.
75
5. APLICAÇÃO DO PROCEDIMENTO PROPOSTO
5.1. Considerações Iniciais
Este capítulo faz uma aplicação das técnicas estudadas baseada no procedimento
proposto no capítulo anterior, detalhando as etapas e utilizando como cenário de
pesquisa o shopping center em construção no Leblon, bairro da cidade do Rio de
Janeiro. A escolha desse local teve como principal motivo a existência de dados atuais
da rede por esta região ser alvo de recentes estudos pela Prefeitura Municipal. Outro
motivo é por ser um local onde possam ocorrer padrões indesejáveis do tráfego
veicular como congestionamentos e atrasos após a instalação do empreendimento e
outros fatores que influenciam o tráfego.
O propósito do capítulo é, ao se aplicar as duas técnicas, analisar comparativamente a
adequabilidade ao caso de rede com PGV e o esforço envolvido no processo,
considerando o tráfego antes e após a implantação. Para isso, será definida a oferta
viária (rede) e o carregamento dentro da área crítica para as condições atual (sem o
shopping) e futura (com o shopping), será verificada a proximidade dos resultados da
aplicação das duas técnicas relacionando o carregamento aos indicadores de
desempenho escolhidos.
5.2. Caracterização do PGV
O PGV alvo deste trabalho é um shopping center que está sendo construído no bairro
do Leblon, cidade do Rio de Janeiro, na rua Professor Antônio Maria Teixeira, entre a
Av. Afrânio de Melo Franco e o Jardim de Alah, com 23 mil m² de área bruta locável
(ABL) (www.shoppingleblon.com.br). O shopping é classificado como comunitário
segundo Gomes et al. (2004), pois o seu porte se encontra entre 9.000 m² e 27.000 m²
de ABL. A rede foi modelada exclusivamente com a finalidade de ilustrar o uso das
técnicas do HCM e do NETSIM.
5.3. Delimitação da área e horário críticos
Alguns métodos de delimitação de rede viária foram sugeridos no item 2.2.3, porém,
para fins desta pesquisa e devido a limitações de recursos e a disponibilidade e
possibilidade de coleta de dados, a rede viária foi delimitada levando em conta as
especificidades locais e a experiência de técnicos da CET-Rio (Companhia de
76
Engenharia de Tráfego do Rio de Janeiro). No site do shopping está a Figura 5.1, que
define a área de influência do empreendimento.
Figura 5.1 – Área de influência (www.shoppingleblon.com.br, 2005)
O estudo contemplou uma área do Leblon e Ipanema, bairros tipicamente residenciais
que com o desenvolvimento de alguns setores comerciais, atualmente apresentam
problemas de tráfego e congestionamentos em determinados horários, ocorrência de
estacionamentos ao longo de algumas vias, rotas e pontos de parada de ônibus. O dia
e horário de estudo foram definidos de acordo com o horário de maior movimento no
shopping, segundo demonstrado no item 4.3, sendo a rede simulada para uma sexta-
feira das 19:00 às 20:00h. Uma foto do local de estudo é mostrado na Figura 5.2:
Figura 5.2 – Área de influência (Google, 2006)
77
5.4. Definição da oferta viária e outros parâmetros de entrada
Para ambas as técnicas, a montagem da rede foi a mesma. Inicialmente foram
levantados os dados necessários, identificando as vias que pertencem à rede e suas
respectivas características físicas e operacionais. Cada dado sobre aqueles
mencionados no item 4.4 foi coletado para cada interseção e link da rede. A Figura 5.3
mostra a rede esquemática montada no simulador com a representação gráfica dos
159 arcos e 90 nós.
Dados de velocidade permitida, fluxo nos links, controle semafórico como duração de
estágios, defasagens etc. foram obtidos na CET-Rio. Outros dados necessários foram
coletados em campo, como a freqüência das rotas de ônibus, pontos de parada e
estacionamentos.
5.4.1. NETSIM
Para a configuração da rede viária no simulador, utilizou-se uma base cartográfica da
região em formato “.bmp” fornecida pela CET-Rio. A rede é montada a partir da
construção dos nós para as interseções e arcos para as vias. O passo seguinte à
obtenção dos dados, os quais foram mencionados em 3.3.3 e 4.4.1, foi a inserção
desses. A Figura 5.3 representa a extensão da rede com os nós de entrada.
Figura 5.3 – Representação gráfica da rede em estudo no NETSIM
78
5.4.2. HCM
Reunidos os dados necessários mencionados em 4.4.2., inicia-se o processamento
das equações, uma a uma conforme descrito no capítulo 3. Alguns dados necessários
para as equações foram obtidos na CET-Rio e outros foram observados em campo,
muitos deles são idênticos aos requeridos pelo simulador, quais sejam: dados
referentes a existência de estacionamento e pontos de parada de ônibus com ou sem
baia, larguras de faixa, controles semafóricos, greide etc.
5.5. Carregamento e desempenho da rede atual
Na tabela 5.1 estão descritos os códigos de cada entrada na rede, fornecidos pelo
NETSIM, juntamente com os correspondentes volumes, percentuais e nomes das vias.
Os volumes foram coletados na CET-Rio e referem-se, como já citado, ao horário
entre 19 e 20h.
Tabela 5.1 – Numeração dos nós de entrada
Código do nó de
entrada
Volume
(veículos/hora)
% por
entrada
Nome da rua
8005 2075 16,28 Av. Vieira Souto
8019 1325 10,40 R. Prudente de Moraes
8017 526 4,13 R. Barão da Torre
8009 415 3,26 R. Nascimento Silva
8021 1490 11,70 Av. Epitácio Pessoa
8003 1656 12,98 Av. Delfim Moreira
8016 691 5,42 R. Ataulfo de Paiva
8002 531 4,17 R. Humberto de Campos
8007 2086 16,37 Av. Borges de Medeiros
8013 1948 15,29 R. Mário Ribeiro
Total 12743 100 -
5.5.1. NETSIM
O carregamento da rede atual está baseado nos volumes de cada nó de entrada da
rede, dados estes disponíveis na CET-Rio (tabela 5.1). Do Guia Quatro Rodas de
Ruas do Rio de Janeiro (2004) foram retirados os itinerários dos ônibus que circulam
na área de estudo e montadas as rotas, como mostra a tabela 5.2. Dados como
percentagem de giros nas interseções, rotatividade nos estacionamentos e tempo para
manobras, freqüência das rotas de ônibus, localização dos pontos de parada,
existência de baias, número de ônibus que podem ser atendidos simultaneamente
num mesmo ponto e tempo de parada para embarque/desembarque de passageiros
79
foram obtidos em visitas ao local de estudo, que serviram para também conhecer o
comportamento do tráfego.
Tabela 5.2 – Rotas de ônibus
Rotas Nome das ruas
1 R. Prudente de Moraes; R. San Martin
2 R. Ataulfo de Paiva; R. Visconde de Pirajá
3 Av. Vieira Souto; Av. Delfim Moreira
4 A. Delfim Moreira; Av. Vieira Souto
5
R. Prudente de Moraes; R. San Matin; Av. Afrânio de Melo Franco; Av. Borges de
Medeiros (Lagoa e Jardim de Alah); R. Visconde de Pirajá
6
R. Ataulfo de Paiva; Av. Afrânio de Melo Franco; Av. Delfim Moreira; Av. Vieira
Souto
7 Av. Borges de Medeiros (Lagoa); Av. Afrânio de Melo Franco; R. San Martin
8
Av. Epitácio Pessoa (Lagoa) ; Av. Borges de Medeiros (Lagoa); R. Visconde de
Pirajá
9
R. Prudente de Moraes; Av. Epitácio Pessoa; Av. Henrique Dumont; R. Visconde
de Pirajá
10 Av. Epitácio Pessoa; Av. Borges de Medeiros (Lagoa); R. San Martin
11 R. Ataulfo de Paiva; Av. Epitácio Pessoa (Jardim de Alah e Lagoa)
12 Av. Borges de Medeiros (Lagoa e Jardim de Alah); R. San Martin
13
R. Humberto de Campos; Av. Afrânio de Melo Franco; R. Ataulfo de Paiva; R.
Visconde de Pirajá
De acordo com as simulações realizadas, o desempenho do tráfego na rede pode ser
observado através de indicadores, dentre eles o atraso, a velocidade no link e o tempo
de viagem, como mencionado no item 4.5.1. Os anexos A e B trazem a relação de
algumas saídas do simulador e o C refere-se aos links numerados abaixo. A tabela 5.3
mostra valores desses indicadores nos seguintes links da rede analisada.
Tabela 5.3 – Valores simulados para os indicadores nos links
Link Atraso (s/veículo) Velocidade (km/h)
Tempo de viagem
(s/veículo)
87-68 15,4 25,1 31,7
31-30 6,9 22,5 12,6
10-9 28,7 12,88 38,8
48-41 33,1 8,05 39,4
40-13 12,6 21,6 22,3
16-24 28,1 6,9 36,2
63-62 27,6 15,8 35,8
39-40 69,3 4,5 76,3
2-3 34,1 8,7 47,7
50-10 16,9 14,0 21,2
36-34 43,5 7,41 52,5
38-40 17,8 15,9 26,3
34-38 8,2 26,3 14,9
33-34 17,8 15,3 25,6
30-33 8,7 24,2 16,8
80
5.5.2. HCM
Os mesmos dados inseridos no simulador foram utilizados para a aplicação do HCM.
Os dados relacionados no item 4.5.2 do capítulo anterior foram obtidos junto à CET-
Rio e alguns deles já mencionados no item anterior foram coletados em campo.
O anexo D traz as tabelas de cálculo e pela tabela 5.4, observam-se alguns dos
valores obtidos para as variáveis relativas ao congestionamento, segundo equações
exibidas em 3.2.2 para os links abaixo:
Tabela 5.4 – Valores calculados para os indicadores nos links
Link Atraso (s/veículo) Velocidade (km/h)
Tempo de viagem
(s/veículo)
87-68 16,7 22,5 32,6
31-30 9,5 18,2 15,6
10-9 30,2 12,9 41,9
48-41 17,2 13,1 24,1
40-13 10,1 23,5 20,7
16-24 28,9 7,3 34,4
63-62 49,2 9,3 61,6
39-40 59,2 5,2 66,7
2-3 39,3 8,9 48,6
50-10 48,3 5,5 54,8
36-34 45,0 6,8 52,8
38-40 16,1 16,5 25,1
34-38 9,0 20,8 25,8
33-34 17,4 15,1 25,8
30-33 9,1 22,6 17,8
Tabelas comparativas
A tabela 4.3 do capítulo anterior traz a relação dos atrasos com os níveis de serviço
por link. É válido lembrar que o NETSIM não menciona a quais intervalos de tempo
para o atraso equivalem cada nível de serviço do HCM, sendo utilizadas as tabelas
desse Manual. Nota-se uma coerência já que dos 15 links observados, apenas 4
apresentam resultados divergentes comparando os níveis de serviço para as duas
técnicas. O que se pode observar é que para esses valores o HCM tende a apresentar
níveis de serviço mais baixos.
Portanto, pode-se definir que os links analisados apresentam os seguintes níveis de
serviço conforme tabela 5.5 para ambas as técnicas:
81
Tabela 5.5 – Níveis de serviço para ambas as técnicas
Nível de Serviço
Link
HCM NETSIM
87-68 B B
31-30 A A
10-9 C C
48-41 B C
40-13 B B
16-24 C C
63-62 D C
39-40 E E
2-3 D C
50-10 D B
36-34 D D
38-40 B B
34-38 A A
33-34 B B
30-33 A A
A causa dos links 50-10 e 63-62 ter dado níveis de serviço diferentes pode ser dada
pelo fato de que neste local a demanda se aproxima muito da capacidade ou como no
caso do link 63-62 que a relação v/c é maior que 1. No link 48-41 o nível de serviço
pior para o NETSIM pode ser atribuído por essa técnica trabalhar melhor com a
questão da influência do transporte coletivo e esse trecho é bastante carregado de
linhas de ônibus: há 4 rotas passando por ali e todas as linhas fazem parada num
ponto sem proteção próximo à interseção.
O link 2-3 apresenta nível de serviço diferente para as técnicas, porém com valores
muito próximos ao limite do C para o D, como pode ser notado pelo valor dos atrasos
da tabela 5.6. Além do que, essas diferenças são pequenas, fato esse aceito, pois
essas duas técnicas utilizam parâmetros diferentes para o cálculo dos indicadores de
desempenho. Pode-se perceber a importância da influência da relação g/C para a
técnica do HCM no cálculo do atraso, pois o aumento da relação entre a demanda e a
capacidade é proprocional ao aumento da relação entre o verde efetivo e o ciclo na
interseção semaforizada. Porém, no caso do indicador de duração do
congestionamento, a equação conrrespondente (equação 3.2 na página 33) só
considera os links onde a demanda supera a capacidade e não leva em consideração
(nas interseções semaforizadas) a relação g/C, como é feito no caso do indicador nível
de serviço.
Os valores para as variáveis avaliadas são agrupados na tabela 5.6 para melhor
visualização da situação antes da implantação do PGV:
82
Tabela 5.6 – Comparação dos indicadores antes do PGV
Atraso (s/veículo) Velocidade (km/h)
Tempo de viagem
(s/veículo)
Link
NETSIM HCM NETSIM HCM NETSIM HCM
87-68 15,4 16,7 25,1 22,5 31,7 32,6
31-30 6,9 9,5 22,5 18,2 12,6 15,6
10-9 28,7 30,2 12,88 12,9 38,8 41,9
48-41 33,1 17,2 8,05 13,1 39,4 24,1
40-13 12,6 10,1 21,6 23,5 22,3 20,7
16-24 28,1 28,9 6,9 7,3 36,2 34,4
63-62 27,6 49,2 15,8 9,3 35,8 61,6
39-40 69,3 59,2 4,5 5,2 76,3 66,7
2-3 34,1 39,3 8,7 8,9 47,7 48,6
50-10 16,9 48,3 14,0 5,5 21,2 54,8
36-34 43,5 45,0 7,41 6,8 52,5 52,8
38-40 17,8 16,1 15,9 16,5 26,3 25,1
34-38 8,2 11,6 26,3 18,0 14,9 19,0
33-34 17,8 17,4 15,3 15,1 25,6 25,8
30-33 8,7 9,1 24,2 22,6 16,8 17,8
Como mencionado anteriormente, os links: 48-41; 63-62 e 50-10 apresentam os
maiores de diferenças no atraso, velocidade e tempo de viagem. Quanto à variável
duração do congestionamento, o HCM calcula o valor zero para todas as vias
analisadas (Anexo D), exceto para o link 63-62, que é exatamente onde a demanda
excede a capacidade. Neste caso, o valor de 1,03 horas foi calculado pela fórmula 3.2
do capítulo 3 e a tabela de cálculo pode ser observada no anexo D. Através da
visualização gráfica do NETSIM, o fluxo não ficou parado como sugere o HCM.
5.6. Calibração
A validação do modelo no simulador foi realizada visualmente através da ferramenta
TRAFVU que facilita a visualização da rede. Feita através de comparações da rede
codificada no software com a movimentação dos veículos observada em campo, onde
também foram verificadas algumas características como o comportamento dos
veículos quanto às manobras de giro e formação de filas. Várias simulações foram
efetuadas até que se obteve uma distribuição condizente com a área estudada.
Também foram modificados alguns valores padrão do NETSIM em relação ao
comportamento e familiaridade do motorista com a rede viária. No HCM não foi
possível mudar nada em respeito aos valores padrão. Porém, esses podem ser
relacionados e/ou comparados aos valores do NETSIM para observar se os valores de
velocidades e tempos de viagem estão condizentes.
83
5.7. Carregamento da rede após a implantação do PGV
5.7.1. Geração de viagens
Dentre os vários modelos de geração de viagem mencionados no item 4.7.1, o
indicado no caso de shopping centers do Rio de Janeiro é o de Andrade (2005), já
que, além de ser o mais atual dentre os disponíveis, é um modelo compatível com as
especificidades locais. A ABL do PGV em estudo é 23 mil m² e a estimação da
demanda é feita de acordo com a equação 4.1 do item 4.7.1, visto que o shopping em
questão apresenta área inferior ao limite estabelecido para essa fórmula.
O volume de tráfego atraído pelo shopping para uma sexta-feira segundo a equação
4.1 é 2778 veículos diários. Esse resultado deve ser multiplicado pelo fator hora pico
que, conforme demonstrado no item 4.7.1, vale 12,66% desse fluxo diário. Portanto
352 veículos são atraídos na hora de pico da sexta-feira. Desse total, de acordo com
Goldner (1994), para um shopping localizado em área urbana, as categorias de
viagem podem ser assim divididas: 48% de viagens novas ou primárias, 38% de
viagens desviadas e 14% de viagens não desviadas, conforme conceituado no item
4.7.1. Recomenda-se o uso dessas porcentagens, embora, o trabalho tenha sido
escrito em 1994 podendo estar desatualizado (Andrade, 2005).
Dos 352 veículos gerados pelo PGV, 169 são viagens novas e 134 são viagens
desviadas. As viagens não desviadas já aparecem na contagem de tráfego de
passagem pelas vias. Assim, na hora considerada o fluxo de veículos que será
adicionado na rede será de 303 veículos atraídos pelo PGV. Segundo Goldner (1994)
e Cox (1984) apud Goldner (1994), 45% das viagens têm origem dentro dos 10
minutos de viagem ao estabelecimento (área primária) e 55% partem de locais além
dos 10 minutos de viagem. Considerando que qualquer ponto da rede chega-se ao
shopping em até 10 minutos, considera-se que 45% das viagens vêm da área interna
e 55% da área externa. Assim, 136 viagens partem de locais internos à rede e foram
distribuídos em pontos importantes conforme observado em campo e estão mostrados
na tabela 5.7.
Tabela 5.7 – Volume gerado por nós internos
Nós internos % Volume
8022 32 44
8023 34 46
8025 19 26
8026 15 20
Total 100 136
84
As 167 viagens que partem de áreas externas (55%) foram percentualmente
distribuídas e somadas aos fluxos existentes nas entradas da rede, como mostra a
tabela 5.8. A figura 5.6 no item 5.7.4 mostra a localização dos nós na rede.
No nó 8020, que foi criado no NETSIM para representar o PGV, o fluxo de saída vale
9,45% (CET-SP, 2000 apud Andrade, 2005) para o intervalo de 19-20h. Portanto,
9,45% de 2778 são 263 veículos saindo do PGV nesse horário, como mostra a Figura
5.4.
Tabela 5.8: Volume gerado por nó de entrada
Nó de
entrada
Volume
(veículos/hora)
% por
entrada
Volume gerado
(veículos/hora)
Novos volumes
para os nós
externos
8005 2075 16,28 27
2102
8019 1325 10,40 17
1342
8017 526 4,13 7
533
8009 415 3,26 5
420
8021 1490 11,70 20
1510
8003 1656 12,98 22
1678
8016 691 5,42 9
700
8002 531 4,17 7
538
8007 2086 16,37 27
2113
8013 1948 15,29 26
1974
Total
12743 100 167
12910
Figura 5.4 – Tela de entrada de fluxo no nó do shopping center
85
Na Figura 5.5, é mostrada a tela de saída para o link onde se situa o shopping
demonstrando que o volume que está entrando no PGV equivale àquele calculado.
419 veículos estão passando pelo link na referida hora, sendo que 351 estão entrando
no shopping, pois estão dobrando à direita, que é o acesso ao PGV.
Figura 5.5 – Tela de saída para o link do PGV
5.7.2. Escolha Modal
De acordo com Poyares (2000), considera-se que no Brasil as viagens realizadas por
automóvel representam de 20 a 30% de todas as viagens motorizadas ao shopping
center e que a taxa média de ocupação dos veículos esteja entre 1,2 e 1,3.
5.7.3. Alocação
A alocação do tráfego no NETSIM é feita de maneira automática como explicado no
item 4.7.3. Já para o HCM, normalmente a alocação é feita de forma empírica, de
acordo com experiência da equipe técnica e seu conhecimento dos padrões de
deslocamento do tráfego na malha viária em estudo.
86
Assim como fez Moreira (2005) foi utilizado o equilíbrio do usuário já que este não terá
informações em tempo real da situação do tráfego em cada opção de rota existente e
que cada motorista toma o melhor caminho para si, independente das condições de
tráfego da rede. Utilizou-se os parâmetros default do NETSIM para a alocação do
tráfego.
5.7.4. Carregamento da rede
Para o carregamento da rede após a implantação do PGV, foi necessário identificar a
demanda de tráfego gerado, feito através do cálculo do item 5.7.1. Este volume foi
distribuído percentualmente nas entradas da rede conforme percentagem de entrada
de veículos, mostrado na tabela 5.8. Esses novos volumes foram somados nas
entradas da rede e realizada nova simulação e cálculos no HCM.
No caso da configuração da rede no NETSIM após a implantação do PGV, nós
internos foram criados para as entradas de fluxos pelas viagens que partem de dentro
da área de influência. A Figura 5.6 mostra a adição desses novos nós e os externos já
existentes.
Figura 5.6 – Codificação da rede com o PGV
87
No HCM, os novos fluxos para alguns pontos internos da rede foram obtidos depois da
simulação no NETSIM, pois o relatório desse simulador fornece os volumes por link.
Conservaram-se os parâmetros da simulação e cálculos anteriores ao PGV, alterando
valores dos volumes de entrada, inserindo pontos de entrada internos na rede e
alterando em várias interseções o percentual de conversões, na tentativa de alocar o
tráfego gerado em direção ao shopping center.
5.8. Análise de Desempenho da Situação Futura
Após ser simulado e calculado o caso da rede com os novos valores para os volumes
devido ao acréscimo de fluxo gerado pelo PGV, chegou-se nos resultados dos
seguintes itens.
5.8.1. NETSIM
Efetuou-se a simulação e foram encontrados resultados fornecidos por relatórios. No
anexo E e F estão algumas das saídas do simulador e na tabela 5.9 alguns dos
valores obtidos:
Tabela 5.9 – Valores simulados para os indicadores nos links
Link Atraso (s/veículo) Velocidade (km/h)
Tempo de viagem
(s/veículo)
87-68 20,6 25,04 31,7
31-30 6,1 24,0 11,9
10-9 29,1 12,8 39,3
48-41 27,0 9,3 33,3
40-13 12,8 21,4 22,5
16-24 26,4 7,3 34,6
63-62 55,2 9,0 63,4
39-40 51,7 6,0 58,7
2-3 33,4 8,9 46,9
50-10 16,4 14,5 20,7
36-34 64,3 5,2 73,3
38-40 17,5 16,1 26,0
34-38 8,0 26,9 14,8
33-34 16,2 16,3 24,1
30-33 8,8 24,0 16,9
5.8.2. HCM
Efetuou-se a seqüência de cálculos e foram encontrados os resultados mostrados nas
tabelas do anexo G e na tabela 5.10 alguns desses valores.
88
Tabela 5.10 – Valores calculados para os indicadores nos links
Link Atraso (s/veículo) Velocidade (km/h)
Tempo de viagem
(s/veículo)
87-68 16,7 22,5 32,6
31-30 9,5 18,2 15,6
10-9 29,8 13,0 41,5
48-41 17,1 13,2 24,0
40-13 10,0 23,7 20,5
16-24 27,0 7,8 32,5
63-62 28,9 13,9 41,3
39-40 48,3 6,2 55,9
2-3 45,6 7,9 54,9
50-10 63,5 4,3 70,0
36-34 45,0 6,8 52,8
38-40 16,1 16,5 25,1
34-38 9,0 20,8 16,4
33-34 17,2 15,2 25,7
30-33 9,1 22,6 17,9
Tabelas comparativas
Segundo a tabela 4.3 do capítulo anterior traz a relação dos atrasos com os níveis de
serviço por link. Portanto, pode-se definir que os links analisados apresentam os
seguintes níveis de serviço conforme tabela 5.11 para ambas as técnicas:
Tabela 5.11 – Níveis de serviço
Link
Nível de Serviço
do HCM
Nível de Serviço
para o NETSIM
87-68 B C
31-30 A A
10-9 C C
48-41 B C
40-13 B B
16-24 C C
63-62 C E
39-40 D D
2-3 D C
50-10 E B
36-34 D E
38-40 B B
34-38 A A
33-34 B B
30-33 A A
A tabela 5.12 traz os valores do atraso, velocidade e tempos de viagens por link para
comparação das duas técnicas depois da implantação do PGV:
89
Tabela 5.12 – Comparação dos indicadores depois do PGV
Atraso Velocidade Tempo de viagem
Link
NETSIM HCM NETSIM HCM NETSIM HCM
87-68 20,6 16,7 25,04 22,5 31,7 32,6
31-30 6,1 9,5 24,0 18,2 11,9 18,2
10-9 29,1 29,8 12,8 13,0 39,3 41,5
48-41 27,0 17,1 9,3 13,2 33,3 24,0
40-13 12,8 10,0 21,4 23,7 22,5 20,5
16-24 26,4 27,0 7,3 7,8 34,6 32,5
63-62 55,2 28,9 9,0 13,9 63,4 41,3
39-40 51,7 48,3 6,0 6,2 58,7 55,9
2-3 33,4 45,6 8,9 7,9 46,9 54,9
50-10 16,4 63,5 14,5 4,3 20,7 70,0
36-34 64,3 45,0 5,2 6,8 73,3 52,8
38-40 17,5 16,1 16,1 16,5 26,0 25,1
34-38 8,0 9,0 26,9 20,8 14,8 16,4
33-34 16,2 17,2 16,3 15,2 24,1 25,7
30-33 8,8 9,1 24,0 22,6 16,9 17,9
Segundo o HCM, o link 50-10 apresenta agora a demanda superior à capacidade e por
isso, julga-se a diferença tão grande entre os valores calculados pelo HCM e pelo
NETSIM. Esse link teve a maior diferença de nível de serviço entre as técnicas. A
diferença no link 2-3 não é tão grande como nos outros links (50-10 e 63-62). Além
disso, considera-se que a relação v/c torna-se alta a partir de valores maiores que
0,85. Outros links também obtiveram resultados não convergentes como 87-68; 48-41
e 36-34, apesar de os resultados para o atraso, velocidade e tempo de viagem não
terem grandes diferenças entre os valores calculados como nos links 50-10 e 63-62,
por exemplo. A tendência é de convergência em 9 dos 15 links analisados, havendo
similaridade quanto ao aumento ou diminuição das variáveis indicadas nas tabelas.
O HCM calcula o valor zero para a variável duração do congestionamento para todas
as vias analisadas, exceto para o link 50-10, onde a demanda excede a capacidade.
Neste caso, o valor de 1 hora de duração foi calculado pela fórmula 3.2 do capítulo 3 e
a tabela de cálculo pode ser observada no anexo G. Pela visualização gráfica do
NETSIM, o fluxo não ficou parado como sugere o HCM, embora o atraso fornecido
seja alto.
Comparação antes e depois da implantação do PGV
A tabela 5.13 relaciona os valores para o atraso e o nível de serviço para as duas
ferramentas utilizadas nesta pesquisa comparando o antes e o depois da implantação
do pólo gerador.
90
Tabela 5.13 – Valores antes e depois do PGV
Antes do PGV Depois do PGV
Atraso Nível de Serviço Atraso Nível de Serviço
Link
NETSIM HCM NETSIM HCM NETSIM HCM NETSIM HCM
87-68 15,4 16,7 B B 20,6 16,7 C B
31-30 6,9 9,5 A A 6,1 9,5 A A
10-9 28,7 30,2 C C 29,1 29,8 C C
48-41 33,1 17,2 C B 27,0 17,1 C B
40-13 12,6 10,1 B B 12,8 10,0 B B
16-24 28,1 28,9 C C 26,4 27,0 C C
63-62 27,6 49,2 C D 55,2 28,9 E C
39-40 69,3 59,2 E E 51,7 48,3 D D
2-3 34,1 39,3 C D 33,4 45,6 C D
50-10 16,9 48,3 B D 16,4 63,5 B E
36-34 43,5 45,0 D D 64,3 45,0 E D
38-40 17,8 16,1 B B 17,5 16,1 B B
34-38 8,2 11,6 A A 8,0 9,0 A A
33-34 17,8 17,4 B B 16,2 17,2 B B
30-33 8,7 9,1 A A 8,8 9,1 A A
Percebe-se que na situação com o PGV, mais links não convergiram para uma
proximidade dos resultados para as duas técnicas. A mudança nos níveis de serviço
se deve à variação dos fluxos, onde alguns trechos da rede ficaram menos saturados
e outros mais devido à mudança de rota de muitos veículos para chegar ao shopping.
No HCM apenas o link 50-10 apresentou uma piora no nível de serviço que no
NETSIM permanece inalterado, enquanto que outros links como 63-62 apresentaram
uma diminuição no atraso no HCM. Fato este acontece ao contrário para este mesmo
link quando analisado pelo NETSIM. Tal trecho apresentou-se mais carregado devido
ser caminho de acesso ao PGV, diminuindo consideravelmnte o nível de serviço.
No link 39-40 houve uma melhora no antes e depois nas 2 técnicas que pode ser
causada pelo fluxo que agora com o shopping tomará outro trajeto, apesar de esta via
ser próxima a ele, muitos veículos efetuam giro para o acesso do PGV e não
completam o trecho até o final. O link 36-34 obteve uma queda no nível de serviço,
segundo o NETSIM, por se tratar da via por onde grande fluxo sai do PGV, causando
interferências significativas nesta hora de análise.
A variável duração relacionada ao congestionamento foi calculada pelo HCM quando a
relação v/c foi maior que 1, de acordo com as condições impostas no Manual. Dessa
maneira, via está congestionada e pode-se utilizar a equação 3.2 para obter este
tempo. Não foi encontrado um valor correspondente no NETSIM, apenas os tempos
total e de atraso, em veículos-hora para a rede na duração da análise, que foi de uma
hora. A velocidade média da rede, estimada pelo NETSIM foi de 20,33 km/h para
91
antes do PGV e de 20 km/h para depois. Isso mostra que o incremento de tráfego
gerado pelo empreendimento quase não acarretará em alteração da velocidade média.
5.9. Estudo comparativo das técnicas através da análise e dos resultados
De acordo com os critérios estabelecidos no item 4.9 do capítulo anterior, uma análise
comparativa das ferramentas de análise de desempenho pode ser efetuada após a
aplicação dessas.
Capacidade da técnica:
O NETSIM pode simular redes urbanas de grande porte com até 8999 nós, 500 links
de até 3 km e 99 paradas de ônibus, porém, uma limitação é quanto ao número de
ônibus, apenas 256 circulando na área de estudo, o que é pouco para a realidade de
cidades como o Rio de Janeiro, havendo a necessidade de separar as linhas por rotas.
A capacidade para o número de rotas de ônibus é de 500. O limite de veículos por
hora é 9999 para a entrada de fluxo em um nó. Se for necessário um fluxo maior que
este, deve-se separar em dois ou mais nós com limite de 9999 vph cada. Para o HCM,
o limite de ônibus é 250 por hora parando no ponto.
Assim como o HCM, no NETSIM a rede também pode ser particionada para análise de
subredes. O próprio software faz a interface entre elas através da definição de “nós de
interface”. O NETSIM tem a capacidade de simular os efeitos dinâmicos do fluxo de
veículos entrando e saindo do PGV, enquanto que o HCM faz uma análise estática de
componentes viários. Além disso, pode-se na simulação avaliar a influência de outros
modos como pedestres (leve, moderado ou pesado) e ônibus na rede, assim como a
interferência das filas nos pontos de acesso ao empreendimento e nos de
embarque/desembarque e carga/descarga. A metodologia aqui descrita do HCM não é
direcionada para análise de modos como bicicleta e pedestres. Para estes, há estudos
específicos no manual.
Para calcular a capacidade na metodologia do HCM, adota-se um fluxo de saturação e
sobre este se aplica uma série de fatores de correção para achar a capacidade em
veículos por hora. O NETSIM não calcula a capacidade, que está oculta no processo,
apenas fornece os fluxos que estão circulando em cada link durante o tempo de
análise. Em termos de capacidade de cada componente viária, o HCM contempla mais
variáveis e fornece mais detalhes e interações que o NETSIM.
92
Há possibilidade de se efetuarem várias simulações com o NETSIM, pois este modelo
utiliza algoritmos que refletem a interação de veículos individuais ao longo da rede
viária. Como uma ferramenta estocástica, os modelos microscópicos consideram o
comportamento dos motoristas, a aleatoriedade das decisões, como por exemplo, em
situações de troca de faixas de rolamento, com a finalidade de refletir melhor a
aleatoriedade inerente no campo para responder ao fato que os motoristas não tomam
as mesmas decisões sob mesmas condições.
O NETSIM não prevê como as mudanças na configuração física de uma componente
viária podem influenciar a probabilidade de ocorrência de acidentes. Também não
considera como as mudanças no ambiente de tráfego (fora da via que o veículo está
circulando) afetam o comportamento do motorista dentro das vias em que ele está
viajando (ex. veículos enguiçados, obstruções de visibilidade ou outras distrações).
Essas interferências também não são previstas nos procedimentos do HCM.
Disponibilidade e quantidade de dados de entrada necessários:
Muitos dados são obtidos em órgãos competentes, sendo de acesso direto. Para
outros há necessidade de ir a campo para devida coleta. A exigência de dados do
simulador excede o HCM por apresentar um maior nível de detalhamento e pela
própria natureza da ferramenta microscópica. O HCM apresenta tabelas com valores
padrão que podem ser utilizados na ausência de dados de campo, assim como o
NETSIM já traz muitas informações default no programa, que podem ser utilizados,
apesar de se referirem a condições estrangeiras.
Facilidade de uso quanto à montagem da rede e ao manuseio dos dados:
A montagem da rede envolvendo o uso de mapas digitalizados para caracterizar a
oferta viária de forma mais realista é utilizada no NETSIM. Primeiramente a rede vai
sendo desenhada e os dados são inseridos em cada componente nó e link, de forma
que a configuração das vias vai se formando conforme as especificações dadas pelo
usuário. O esforço inicial é significativo para o uso de um simulador microscópico
devido ao grande número de informações requeridas e grau de complexidade de
muitas delas o que no HCM também se observa. Porém, no HCM não se tem uma
visualização gráfica da rede, pois envolve apenas cálculos, onde o esforço também é
bastante significativo.
O NETSIM oferece uma boa flexibilidade para se efetuar mudanças ou atualizações
dos dados de entrada, isso facilita o manuseio das informações e da própria rede na
93
necessidade de retirar ou inserir nós e/ou links. A principal vantagem dessa
flexibilidade é a geração de cenários, graças ao seu editor gráfico é possível testar
quaisquer tipos de modificações na parte física ou operacional da rede em estudo de
maneira bastante ágil.
O procedimento do HCM é complexo, pois é baseado em equações e muitos
parâmetros para cálculo, cujas formulações são extremamente sofisticadas,
envolvendo amplo esforço de pesquisa e tempo de processamento dos dados e
aplicação. Enquanto que no simulador os cálculos estão ocultos feitos
automaticamente e as simulações são realizadas em poucos minutos.
O tempo para a execução torna-se um limitante, quando em situações que necessitam
maior urgência de soluções, visto que o procedimento do HCM contempla formulações
sofisticadas que envolvem amplo esforço de pesquisa. A dificuldade e o tempo para
execução dos cálculos e desmembramento das fórmulas pode ser demasiado grande
devido ao seu detalhamento e à quantidade de variáveis necessárias, que muitas
vezes devem ser calculadas antes de serem encaixadas em equações finais. Já com o
NETSIM, o analista pode fazer as modificações físicas ou operacionais e logo simular,
enquanto vê o comportamento dos veículos na rede, já podendo tirar algumas
conclusões antes mesmo de analisar os resultados numericamente.
Recursos necessários:
Os recursos necessários para a aplicação de ambas as técnicas aqui estudadas
envolvem os financeiros e os humanos. Os custos computacionais em termos de
tempo e memória para os procedimentos descritos pelo HCM são geralmente mais
baixos que os para o NETSIM, pois este envolve um investimento relativamente mais
alto para adquirir o software e treinamento de pessoal.
No HCM, para execução dos cálculos, há necessidade de pessoal capacitado com
conhecimento na área de engenharia de tráfego para um uso satisfatório das
equações das metodologias apresentadas pelo Manual. Para o uso do NETSIM, um
computador deve conter um mínimo de recursos de hardware, além de uma equipe
especializada para tratar da aplicação do simulador e para a obtenção dos dados de
tráfego da rede, a fim de conduzir a análise e calibrar o modelo com as condições
locais reais, já que envolve conhecimentos da engenharia de tráfego.
94
Calibração e validação:
Os modelos de simulação para produzirem resultados confiáveis devem ser aplicados
depois de uma calibração dos parâmetros em relação à situação atual. Ao mesmo
tempo em que uma metodologia de técnica analítica como é a do HCM também requer
processo de calibração. A importância da calibração é principalmente porque as
ferramentas podem trazer algumas distorções ou valores incoerentes, pois foram
desenvolvidas para contextos diferentes dos observados em nosso país.
Alguns fatores de correlação e valores padrão utilizados no procedimento do HCM são
oriundos de experiências e observações de campo para situações diferentes das
observadas em nosso país, por exemplo, no que se refere ao comportamento do
motorista e dos pedestres. É principalmente por esse motivo que há necessidade de
estudos prévios e análises que possam validar os indicadores.
O NETSIM apresenta grande quantidade de informações que podem ser usadas para
calibração/validação, como por exemplo o nível de conhecimento do motorista sobre a
rede, tempo para realizar uma troca de faixa, percentagem de motoristas que
permitem a ultrapassagem, tempo para manobras de estacionamento, aceleração,
tempo de embarque e desembarque de passageiros em ônibus, distância entre
veículos para realizar uma ultrapassagem, mínima desaceleração para realizar uma
troca de faixa, taxa de desaceleração do veículo líder e o do seguidor. Essa
quantidade de valores que podem ser alterados é uma vantagem do NETSIM sobre o
HCM, o qual apresenta já alguns desses valores inseridos nas fórmulas. Alguns
fatores de correlação utilizados no procedimento do HCM são oriundos de
experiências e observações de campo, havendo então, a necessidade de estudos
prévios, análises que possam validar tais indicadores.
Segundo Gasparini (2000), o CORSIM pode ser calibrado para representar com
precisão o tráfego em condições saturadas, permitindo a previsão da evolução dos
congestionamentos, avaliando seus impactos durante o período de acumulação e
como se processa a dissipação desta, de acordo com o plano operacional
implementado. Esta é a maior vantagem sobre os métodos tradicionais empíricos e
analíticos que não são válidos nestas condições de tráfego, muito presentes nos
problemas que se deseja resolver, a começar pelo método mais tradicional, descrito
no HCM, que apresenta sérias limitações quando a demanda se aproxima da
capacidade.
95
Devido a esses fatores, percebe-se que a simulação é uma ferramenta extremamente
poderosa, porém, por ser facilmente manipulado deve-se ter o cuidado para não criar
condições operacionais irreais.
Visualização dos resultados:
A principal vantagem do simulador sobre o HCM é a capacidade de visualização dos
movimentos através do módulo que faz a animação, podendo-se avaliar quando e
como um ponto crítico compromete o funcionamento da rede. No simulador verificou-
se também a facilidade na percepção dos resultados, cujos diversos tipos de relatórios
apresentam maior quantidade de outputs numa única simulação. Para se obter um
resultado, por exemplo, para a determinação da capacidade pelo HCM, há
necessidade de passar por vários outros cálculos até o objetivo final.
Comparação dos resultados:
As variáveis calculadas pelo HCM resultam em valores para o link ou para a
interseção, por exemplo, capacidade do link, velocidade média dos veículos no link e
atraso médio dos veículos na interseção. Enquanto o NETSIM fornece resultados para
o link e por veículos, por exemplo, atraso para todos os veículos do link e o atraso
médio por veículo, tempo total de viagem para todos os veículos e por veículo no link.
Para se avaliar a convergência dos resultados das técnicas, algumas variáveis foram
selecionadas como parâmetros de análise, com o propósito de comparar as técnicas
de análise de desempenho de redes viárias antes e depois da implantação de um
PGV. As variáveis foram selecionadas devido a sua representatividade no
desempenho da rede, capaz de avaliar a operacionalidade de uma forma abrangente.
A sensibilidade do modelo de simulação é maior que o HCM, pois variando pouco um
parâmetro pode alterar o resultado final. Enquanto no HCM, valores maiores ou mais
significativos dos parâmetros devem ser mudados para que se consiga mudar o nível
de serviço.
No entanto, verifica-se que em 60% dos links obteve-se um resultado similar para a
velocidade. Nota-se ainda, que há convergência nos valores para locais onde as
condições não estão saturadas ou próximas a ela. No caso de comparação dos
resultados para cada técnica em separado, levando em consideração o antes e o
depois do PGV, percebe-se que o valor do fluxo de 2778 viagens geradas por dia para
este shopping, apenas 12,66% são viagens de entrada no PGV para a hora de
96
análise, e destes, outros 48% são viagens realizadas exclusivamente para o PGV.
Esses valores não chegam a ser suficiente para mudar significativamente o
desempenho da rede.
Além disso, as metodologias do HCM fazem uma análise estática do desempenho do
tráfego, enquanto que a simulação é dinâmica, ou seja, pode avaliar a interferência do
congestionamento em uma localidade próxima e o impacto na capacidade desta, ao
mesmo tempo em que pode considerar a variabilidade das características
comportamentais dos motoristas
5.10. Considerações finais
A análise de redes viárias impactadas por PGV’s em grandes cidades, necessita de
cada vez mais detalhes que consigam retratar a realidade de forma eficiente. É por
isso que é importante lembrar que ambas as técnicas aqui aplicadas não foram
implementadas para situações iguais às que se encontra no Brasil. Essas utilizam
parâmetros distintos dos observados aqui, além de que são duas abordagens muito
diferentes, de naturezas distintas e que são de difícil comparação.
Comparando as duas ferramentas de análise de desempenho para a rede estudada,
pode-se perceber que o NETSIM fornece resultados mais confiáveis do que o HCM
em situações onde a demanda se aproxima muito da capacidade da via. Porém, o
HCM pode ser utilizado com segurança para análise de componentes viárias, como
mencionado com antecipação no capítulo 3, pois fornece valores satisfatórios, o que
foi comprovado no decorrer deste capítulo.
97
6. CONCLUSÕES E RECOMENDAÇÕES
Para o desenvolvimento de projetos na rede viária urbana, planejadores e engenheiros
de transportes têm diferentes necessidades de detalhes de informações. No geral,
planejadores focalizam-se no desempenho da rede, na interação entre capacidade e
fluxos, abrangendo grandes áreas geográficas. Seu principal interesse é o nível de
impactos do uso do solo e dos planejamentos dos transportes promovendo a
compreensão do desempenho da rede viária baseado em projeções para os padrões
futuros de tráfego e estratégias para expansão da rede, por exemplo. Engenheiros
necessitam saber como mudanças na configuração de uma via específica ou outra
instalação afetará o desempenho em termos de capacidade e atrasos principalmente.
Seu principal interesse é calcular e fornecer uma capacidade viária para que se
atinjam níveis satisfatórios de circulação. Uma clássica observação é que para
planejadores a capacidade é um input e para engenheiros é um output (HCM, 2000).
A realização desta pesquisa possibilitou que a observação acima fosse enquadrada
nas ferramentas utilizadas. Embora o NETSIM forneça resultados satisfatórios quando
do seu uso para analisar mudanças físicas na rede viária, acredita-se que é para os
planejadores que esta ferramenta melhor se enquadra. Através do simulador é
possível, a partir de uma malha viária estabelecida, analisar o desempenho desta para
impactos de diferentes tipos de uso do solo no sistema de transportes. É útil na análise
antecipada de soluções que se queiram implantar, sem a perturbação de uma obra
não testada. O HCM focaliza o cálculo de elementos viários, como a capacidade,
sendo útil para projetos de alterações físicas da rede e analisando o desempenho de
redes estabelecidas e que por algum problema necessitam ser re-projetadas.
Cada ferramenta é projetada para desempenhar diferentes funções de análise de
tráfego e não existe uma técnica capaz de resolver todos os problemas. Embora para
a escolha de uma ferramenta de análise de desempenho deva se levar em
consideração a facilidade de acesso e a familiaridade, deve ser escolhida aquela que
melhor se adapte aos objetivos a serem atingidos, tendo em vista que nenhum dos
modelos aqui apresentados foram desenvolvidos e calibrados para sistemas de
transportes em cidades brasileiras, além do que, são duas abordagens diferentes, de
naturezas distintas e que são de difícil comparação. Para a escolha do modelo, é
importante conhecer as especificidades locais e do problema a ser equacionado,
estabelecendo, assim, os critérios a serem utilizados na escolha da abordagem mais
compatível.
98
Os objetivos estabelecidos foram alcançados visto que com o desenvolvimento do
trabalho foi possível estabelecer uma comparação entre os métodos de análise de
desempenho de redes viárias para avaliar o impacto de um PGV. Mesmo com as
contribuições que esse trabalho pode trazer, entretanto, algumas limitações puderam
ser observadas, como: a disponibilidade de informações com o detalhamento
necessário, a falta de dados do tipo origem/destino na área estudada e a falta de
uniformização ou informatização dos dados, tendo que mais de uma vez realizar coleta
de dados em campo.
O desenvolvimento da comparação entre as ferramentas de análise permitiu concluir
que o procedimento proposto é exeqüível, o que se comprovou na realização do
capítulo V. Após a compilação das informações sobre os modelos, em relação aos
recursos e limitações de cada um, critérios de comparação foram estabelecidos
juntamente com os resultados da aplicação. Face ao estudo comparativo para o caso
do shopping center no Leblon, os resultados obtidos em cada um são coerentes e
pode-se perceber uma relação entre eles. Justifica-se a diferença dos resultados em
alguns links, tanto na situação antes como na depois da implantação do PGV, ao
pouco conhecimento de certos parâmetros e valores padrão, tanto no HCM como no
NETSIM, e em função do pouco conhecimento sobre as condições de tráfego. É por
isso também, que autores afirmam a importância do uso de mais de um modelo de
análise, porém se for o caso do uso de apenas um é importante conhecer a
adequabilidade deste à situação que se deseja estudar verificadas as limitações do
escolhido e tomando cuidado na calibração do modelo para a situação atual.
Comparando as duas ferramentas de análise de desempenho para a rede estudada,
pode-se perceber que o NETSIM fornece resultados mais confiáveis do que o HCM
em situações onde a demanda se aproxima muito da capacidade. Porém, o HCM pode
ser utilizado com segurança para análise de componentes viárias, como mencionado
no capítulo III, pois fornece valores satisfatórios, o que foi comprovado no decorrer
capítulo V.
Com o desenvolvimento desta pesquisa, percebeu-se que a simulação com o software
NETSIM proporciona a tomada de decisão rápida, econômica, consistente e de forma
experimentada. Apesar de demandar mais tempo para a montagem da rede e ajuste
de parâmetros, este modelo permite visualizar a entrada das características físicas e
operacionais das vias e interseções, graças ao seu editor gráfico que além de facilitar
o trabalho, aumenta a precisão da representação. O procedimento do HCM é rápido e
confiável para predizer se um componente viário operará acima ou abaixo da
99
capacidade. A intenção do HCM é avaliar o nível de serviço de uma particular
instalação de acordo com a configuração e a operação pela acomodação do fluxo. Seu
propósito é empregar formulações que podem ser feitas à mão, ou pelo uso de um
check-list.No entanto, é geralmente limitado na sua habilidade de avaliar efeitos no
sistema como um todo e é para superar suas limitações que técnicos estão utilizando
a simulação de tráfego para complementar os processos de desenvolvimento de
projetos.
Apesar disso, as ferramentas de micro-simulação de tráfego não devem substituir as
manuais, como o HCM, mesmo reconhecidas suas limitações, pois este mantém
credibilidade em meio aos engenheiros de transpores. Nos EUA, o HCM é uma técnica
largamente utilizada e aceita para análise de tráfego, cujos procedimentos são
satisfatórios para analisar o desempenho de componentes isoladas com moderados
problemas de congestionamento, ou seja, em casos de não saturação. O que pôde
ser comprovado na realização da aplicação desta pesquisa, pois os resultados para as
duas técnicas divergiram bastante em casos de vias saturadas.
Pode-se concluir que para redes é melhor usar o NETSIM e para interseções ou
trechos de vias usar o HCM que permite ao analista avaliar as condições existentes de
um determinado local, ponto crítico. Em relação ao nível de desempenho observado
antes e depois da implantação do PGV na rede viária estudada, percebeu-se que com
a aplicação de técnicas de análise de desempenho viário é possível visualizar pontos
críticos que demandam estudos mais detalhados, os quais podem envolver
intervenções físicas, operacionais e de gerenciamento, para que se tomem medidas
compensatórias na área de influência do empreendimento.
Por ser a primeira tentativa de empreender este tipo de análise, percebe-se que o
HCM 2000 não está ainda detalhado com respeito a todos os elementos do sistema de
transporte para o caso de redes. Não obstante, os procedimentos descritos constituem
um avanço significativo no estado da prática. Em consideração às limitações do HCM
frente à simulação, espera-se que as condições de análise não presentes no HCM e
que geram significativo impacto sejam futuramente incorporadas nos procedimentos.
Os modelos estão aptos à análise de rede viária impactada por PGV como
ferramentas de suporte técnico para a tomada de decisão dos planejadores e
gerenciadores dos Transportes, porém, para uma comparação entre elas deve-se
tomar muito cuidado quanto às unidades das variáveis, quanto à metodologia utilizada
por cada, quanto às hipóteses de cada técnica e valores padrão utilizados na falta de
100
dados de campo, que para ambas está calibrado para condições distintas das
observados em nosso país. A tentativa de julgar resultados comparando metodologias
deve somente ser considerada com uma sólida apreciação das diferenças entre as
técnicas. Até porque, um mesmo dado de entrada pode gerar diferentes saídas. Um
grande número de fatores pode ser atribuído a essas discrepâncias, mas pode-se
dizer que, geralmente, são devido à habilidade de cada uma ao analisar a alternativa,
às suposições feitas devido às variações nos dados, ao nível do esforço dedicado ao
calibrar o modelo e à maneira como a ferramenta acumula e relata dados da saída.
Outra contribuição deste trabalho foi a sistematização do conhecimento sobre duas
importantes ferramentas de análise, de maneira que assim seja possível divulgar e
incentivar o uso de tais técnicas, já que não há um procedimento que seja indicado
para todas e quaisquer condições. Além de estimular o tratamento científico dos
estudos de impactos de PGV’s em redes viárias e a importância em se apoiar em
equipes técnicas qualificadas e em dados confiáveis.
Como recomendação para trabalhos futuros sugere-se o detalhamento maior na
simulação de vários elementos que oferece o simulador para melhor refletir a
realidade, isto inclui a interação de pedestres com o fluxo de veículos. Baseado nisso,
uma calibração eficaz deve ser feita.
É nesse sentido que se alerta para a relevância de se desenvolver técnicas
condizentes com a nossa realidade e pesquisas para calibrar as metodologias
importadas, visto que são muitas as dificuldades que envolvem essa etapa, já que as
técnicas são elaboradas para situações distintas das nossas. Muitos valores utilizados
como padrão podem ser obtidos em campo desde que haja recursos necessários para
treinar pessoal. Também seria interessante uma análise detalhada da metodologia do
simulador, já que seu processo de cálculo não é explícito.
101
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106
ANEXO A:
Outputs do NETSIM para a situação antes
do PGV para todos os links da rede
107
CUMULATIVE NETSIM STATISTICS AT TIME 20: 0: 0 – ANTES DO PGV
ELAPSED TIME IS 1: 0: 0 ( 3600 SECONDS), TIME PERIOD 1 ELAPSED TIME IS 3600 SECONDS
VEHICLE MINUTES RATIO MINUTES/MILE -------- SECONDS / VEHICLE --------- - AVERAGE VALUES -
VEHICLE MOVE DELAY TOTAL MOVE/ TOTAL DELAY TOTAL DELAY CONTROL QUEUE STOP* STOPS VOL SPEED
LINK MILES TRIPS TIME TIME TIME TOTAL TIME TIME TIME TIME DELAY DELAY TIME (%) VPH MPH
---- ----------- -------------------- ----- ------------- ------------------------------------- -------------------
( 55, 54) 82.07 1706 114.6 25.7 140.3 0.82 1.71 0.31 4.9 0.9 0.0 0.0 0.0 0 1706 35.1
( 54, 55) 71.05 1477 99.2 38.9 138.1 0.72 1.94 0.55 5.6 1.6 0.9 0.5 0.5 4 1477 30.9
( 54, 53) 113.34 1705 158.3 18.1 176.4 0.90 1.56 0.16 6.2 0.6 0.1 0.0 0.0 0 1705 38.5
( 53, 54) 107.96 1624 150.8 44.5 195.3 0.77 1.81 0.41 7.2 1.6 0.3 0.0 0.0 0 1624 33.2
( 56, 55) 72.70 1706 101.5 100.7 202.2 0.50 2.78 1.39 7.1 3.5 2.7 2.3 2.1 17 1706 21.6
( 55, 56) 56.63 1329 79.1 12.1 91.2 0.87 1.61 0.21 4.1 0.5 0.0 0.0 0.0 0 1329 37.3
( 50, 10) 97.26 1895 135.9 533.2 669.1 0.20 6.88 5.48 21.2 16.9 12.0 11.5 10.4 31 1895 8.7
( 10, 50) 76.94 1499 107.5 62.3 169.8 0.63 2.21 0.81 6.8 2.5 0.1 0.0 0.0 0 1499 27.2
( 10, 8) 87.08 1678 121.6 37.9 159.6 0.76 1.83 0.44 5.7 1.4 0.0 0.0 0.0 0 1678 32.7
( 8, 10) 101.71 1960 142.1 1214.6 1356.6 0.10 13.34 11.94 41.3 37.0 30.0 28.5 27.0 58 1960 4.5
( 8, 5) 78.50 1678 109.6 16.9 126.5 0.87 1.61 0.22 4.5 0.6 0.0 0.0 0.0 0 1678 37.2
( 5, 8) 87.15 1863 121.7 327.8 449.5 0.27 5.16 3.76 14.5 10.6 6.8 6.1 5.6 21 1863 11.6
( 5, 1) 230.64 1689 322.2 317.6 639.8 0.50 2.77 1.38 22.6 11.2 0.0 5.2 4.6 38 1689 21.6
( 1, 5) 98.05 718 137.0 51.6 188.6 0.73 1.92 0.53 15.8 4.3 0.2 0.0 0.0 0 718 31.2
( 2, 6) 155.94 1195 304.9 373.8 678.7 0.45 4.35 2.40 33.9 18.7 11.1 8.8 11.0 50 1195 13.8
( 6, 7) 34.64 680 67.7 98.9 166.7 0.41 4.81 2.86 14.6 8.7 3.2 3.0 4.7 17 680 12.5
( 7, 9) 28.67 682 56.1 157.9 214.0 0.26 7.46 5.51 18.8 13.9 11.9 10.8 10.4 42 682 8.0
( 9, 47) 55.58 791 108.7 171.4 280.1 0.39 5.04 3.08 21.2 13.0 10.3 9.0 8.4 46 791 11.9
( 47, 48) 45.38 918 88.7 384.7 473.5 0.19 10.43 8.48 31.2 25.4 20.5 20.1 18.6 31 918 5.8
( 48, 41) 51.80 953 101.3 522.7 624.0 0.16 12.05 10.09 39.4 33.1 24.1 22.9 24.5 63 953 5.0
( 43, 44) 67.93 1019 127.2 139.8 267.0 0.48 3.93 2.06 15.7 8.2 6.7 5.5 5.2 26 1019 15.3
( 44, 45) 43.90 895 85.9 61.6 147.5 0.58 3.36 1.40 9.9 4.1 2.6 2.2 2.2 9 895 17.9
( 31, 30) 41.73 854 81.6 97.6 179.2 0.46 4.29 2.34 12.6 6.9 4.9 4.4 4.2 19 854 14.0
( 30, 33) 52.76 759 103.2 108.0 211.2 0.49 4.00 2.05 16.8 8.7 6.9 6.2 6.0 24 759 15.0
( 33, 34) 51.36 766 100.4 223.3 323.7 0.31 6.30 4.35 25.6 17.8 11.4 10.4 12.7 39 766 9.5
( 38, 40) 58.15 808 113.7 240.2 354.0 0.32 6.09 4.13 26.3 17.8 11.8 10.3 12.3 33 808 9.9
( 40, 13) 87.36 1046 170.8 220.7 391.5 0.44 4.48 2.53 22.3 12.6 10.1 9.1 8.7 32 1046 13.4
( 13, 12) 17.65 971 34.5 15.2 49.7 0.69 2.82 0.86 3.1 0.9 0.1 0.1 0.0 0 971 21.3
( 12, 11) 43.15 883 84.4 159.0 243.3 0.35 5.64 3.68 16.5 10.8 9.4 8.2 7.8 33 883 10.6
( 11, 3) 128.18 960 250.7 397.7 648.3 0.39 5.06 3.10 40.3 24.7 17.6 13.9 15.1 66 960 11.9
( 4, 20) 119.38 873 375.2 151.9 527.0 0.71 4.42 1.27 35.9 10.3 4.9 4.2 3.7 22 873 13.6
( 20, 21) 17.79 443 55.9 15.2 71.1 0.79 4.00 0.85 9.6 2.1 0.5 0.0 0.0 0 443 15.0
( 27, 28) 26.38 469 62.7 2.5 65.2 0.96 2.47 0.09 8.3 0.3 0.0 0.0 0.0 0 469 24.3
( 28, 29) 56.69 820 134.8 17.7 152.6 0.88 2.69 0.31 11.1 1.3 0.4 0.1 0.1 1 820 22.3
( 29, 35) 43.62 660 103.8 342.9 446.6 0.23 10.24 7.86 40.4 31.0 29.1 26.5 25.3 80 660 5.9
( 35, 59) 2.77 14 8.7 0.2 8.9 0.98 3.22 0.08 38.2 0.9 0.6 0.1 0.0 0 14 18.6
( 22, 19) 6.25 194 19.6 2.3 21.9 0.90 3.51 0.36 6.8 0.7 0.2 0.0 0.0 0 194 17.1
( 19, 14) 21.64 158 68.0 3.6 71.6 0.95 3.31 0.16 26.9 1.3 0.3 0.0 0.0 1 158 18.1
( 15, 17) 38.45 280 120.8 5.6 126.4 0.96 3.29 0.15 27.0 1.2 0.1 0.0 0.0 1 280 18.2
( 17, 23) 3.12 136 9.8 3.0 12.8 0.77 4.09 0.95 5.6 1.3 0.4 0.0 0.0 0 136 14.7
( 18, 16) 11.79 86 35.3 0.0 35.3 1.00 2.99 0.00 24.6 0.0 0.1 0.0 0.0 0 86 20.0
( 25, 24) 258.09 2245 360.5 642.4 1002.9 0.36 3.89 2.49 26.7 17.1 12.8 9.5 8.7 43 2245 15.4
( 70, 26) 459.16 2208 641.4 225.7 867.0 0.74 1.89 0.49 23.5 6.1 1.9 0.9 0.7 4 2208 31.8
( 62, 25) 177.91 1477 248.5 81.7 330.2 0.75 1.86 0.46 13.4 3.3 0.1 0.0 0.0 0 1477 32.3
( 26, 64) 193.85 1726 270.8 50.6 321.3 0.84 1.66 0.26 11.2 1.8 0.3 0.0 0.0 0 1726 36.2
108
( 64, 65) 54.02 1630 75.5 13.6 89.1 0.85 1.65 0.25 3.3 0.5 0.0 0.0 0.0 0 1630 36.4
( 66, 63) 56.85 1677 79.4 21.1 100.5 0.79 1.77 0.37 3.6 0.8 0.1 0.0 0.0 0 1677 33.9
( 63, 62) 172.90 1759 241.5 814.9 1056.4 0.23 6.11 4.71 35.8 27.6 23.5 18.7 17.5 68 1759 9.8
( 62, 59) 73.44 764 143.6 53.5 197.1 0.73 2.68 0.73 15.5 4.2 0.4 0.3 1.4 8 764 22.4
( 59, 39) 57.47 782 112.4 48.1 160.4 0.70 2.79 0.84 12.3 3.7 2.8 2.1 1.9 7 782 21.5
( 39, 40) 38.97 647 76.2 747.9 824.1 0.09 21.15 19.19 76.3 69.3 63.6 61.3 58.8 79 647 2.8
( 40, 47) 28.82 400 56.4 139.5 195.8 0.29 6.79 4.84 29.3 20.8 17.1 14.2 13.3 65 400 8.8
( 9, 13) 40.61 534 79.4 380.1 459.5 0.17 11.31 9.36 51.4 42.5 38.7 35.2 33.7 76 534 5.3
( 13, 21) 47.87 609 93.6 14.4 108.1 0.87 2.26 0.30 10.6 1.4 0.1 0.1 0.1 3 609 26.6
( 21, 22) 43.31 1049 84.7 26.2 110.9 0.76 2.56 0.61 6.3 1.5 0.3 0.0 0.0 0 1049 23.4
( 22, 23) 29.31 855 57.3 3.4 60.7 0.94 2.07 0.11 4.3 0.2 0.1 0.0 0.0 0 855 29.0
( 23, 18) 41.89 983 81.9 38.9 120.8 0.68 2.88 0.93 7.4 2.4 1.2 0.6 0.4 1 983 20.8
( 18, 25) 36.05 780 70.5 49.2 119.7 0.59 3.32 1.37 9.2 3.8 1.7 0.2 0.3 7 780 18.1
( 47, 50) 26.15 264 51.1 21.5 72.7 0.70 2.78 0.82 16.5 4.9 2.1 0.2 0.2 4 264 21.6
( 12, 7) 6.48 88 20.4 1.6 22.0 0.93 3.39 0.25 15.0 1.1 0.5 0.2 0.2 11 88 17.7
( 7, 8) 6.76 85 21.2 10.3 31.5 0.67 4.66 1.52 21.9 7.1 4.5 5.4 5.1 38 85 12.9
( 18, 17) 4.38 115 10.4 2.8 13.2 0.79 3.01 0.63 6.9 1.4 0.2 0.1 0.1 4 115 19.9
( 17, 19) 9.57 259 22.8 4.2 26.9 0.85 2.81 0.43 6.2 1.0 0.4 0.2 0.2 7 259 21.3
( 19, 20) 10.32 293 24.5 9.0 33.5 0.73 3.25 0.87 6.9 1.8 0.8 0.5 0.5 18 293 18.5
( 20, 11) 52.33 714 124.5 876.1 1000.6 0.12 19.12 16.74 83.2 72.9 68.1 65.0 63.4 93 714 3.1
( 11, 6) 46.03 627 109.5 343.7 453.2 0.24 9.85 7.47 43.3 32.8 29.4 26.5 24.9 94 627 6.1
( 6, 5) 86.41 1135 205.5 80.4 285.9 0.72 3.31 0.93 15.1 4.2 2.0 0.7 0.6 9 1135 18.1
( 1, 2) 16.03 221 50.4 15.5 65.9 0.76 4.11 0.97 17.9 4.2 3.8 3.8 3.7 5 221 14.6
( 2, 3) 35.33 492 111.0 281.6 392.7 0.28 11.12 7.97 47.7 34.1 32.2 31.3 30.5 63 492 5.4
( 3, 4) 60.29 808 189.5 42.3 231.8 0.82 3.84 0.70 17.1 3.1 1.0 0.7 0.4 8 808 15.6
( 4, 14) 16.09 447 50.6 6.8 57.4 0.88 3.57 0.42 7.7 0.9 0.1 0.0 0.0 1 447 16.8
( 14, 15) 15.80 411 49.7 4.1 53.7 0.92 3.40 0.26 7.8 0.6 0.1 0.1 0.1 2 411 17.7
( 15, 16) 19.20 545 60.3 7.7 68.0 0.89 3.54 0.40 7.5 0.8 0.2 0.1 0.0 0 545 16.9
( 16, 24) 18.18 421 57.1 197.0 254.2 0.22 13.98 10.84 36.2 28.1 26.2 25.0 23.4 74 421 4.3
( 35, 36) 61.52 667 146.3 24.0 170.3 0.86 2.77 0.39 15.3 2.2 0.4 0.4 0.3 3 667 21.7
( 36, 35) 58.02 629 138.0 209.1 347.1 0.40 5.98 3.60 32.8 19.7 17.6 15.8 15.0 64 629 10.0
( 88, 41) 51.84 771 123.3 576.5 699.8 0.18 13.50 11.12 54.0 44.5 39.0 36.2 33.3 66 771 4.4
( 88, 34) 7.36 589 17.5 86.7 104.2 0.17 14.15 11.77 10.6 8.8 6.4 6.9 6.6 15 589 4.2
( 41, 51) 41.44 390 98.6 343.4 442.0 0.22 10.67 8.29 67.6 52.4 49.5 46.7 45.5 86 390 5.6
( 51, 41) 42.70 410 101.5 163.4 265.0 0.38 6.21 3.83 38.3 23.5 22.1 20.6 20.0 62 410 9.7
( 69, 68) 10.63 591 19.9 150.1 170.0 0.12 15.98 14.11 17.5 15.5 13.4 13.6 12.9 31 591 3.8
( 49, 50) 87.59 1911 122.3 60.2 182.6 0.67 2.08 0.69 5.7 1.9 0.7 0.2 0.1 1 1911 28.8
( 50, 49) 80.76 1762 112.8 68.3 181.1 0.62 2.24 0.85 6.2 2.3 0.5 0.1 0.1 0 1762 26.8
( 49, 48) 15.06 148 47.3 86.2 133.5 0.35 8.86 5.72 85.7 67.4 63.4 64.6 63.2 43 148 6.8
( 48, 38) 7.30 99 22.9 81.4 104.4 0.22 14.30 11.15 63.3 49.3 47.5 46.7 45.7 82 99 4.2
( 38, 37) 3.72 65 11.7 4.3 16.0 0.73 4.31 1.17 14.8 4.0 3.2 3.3 3.2 15 65 13.9
( 29, 33) 21.70 158 68.2 110.2 178.4 0.38 8.22 5.08 67.8 41.9 38.3 37.3 36.1 84 158 7.3
( 33, 43) 11.38 148 35.8 8.7 44.5 0.80 3.91 0.76 18.0 3.5 0.7 1.9 1.8 10 148 15.4
( 43, 53) 31.42 272 98.8 25.0 123.8 0.80 3.94 0.80 27.1 5.5 2.5 2.7 2.5 13 272 15.2
( 54, 44) 15.03 132 47.2 93.3 140.5 0.34 9.35 6.21 62.0 40.8 40.1 39.2 38.4 68 132 6.4
( 44, 30) 20.18 265 63.4 211.7 275.1 0.23 13.63 10.49 61.9 47.6 45.7 43.4 42.0 89 265 4.4
( 30, 28) 46.60 351 146.5 66.0 212.5 0.69 4.56 1.42 35.9 11.2 7.3 6.2 5.7 27 351 13.2
( 66, 65) 3.62 169 5.1 6.2 11.2 0.45 3.11 1.71 4.0 2.2 0.0 0.0 0.0 0 169 19.3
( 64, 63) 2.00 96 5.9 0.0 5.9 1.00 2.96 0.00 3.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0 96 20.3
( 41, 43) 77.42 1146 151.4 45.1 196.5 0.77 2.54 0.58 10.3 2.4 0.3 0.1 0.1 3 1146 23.6
( 51, 53) 90.56 1359 126.5 35.1 161.6 0.78 1.78 0.39 7.1 1.5 0.0 0.0 0.0 0 1359 33.6
( 53, 51) 115.31 1715 161.1 383.5 544.5 0.30 4.72 3.33 19.0 13.4 12.0 10.7 10.3 28 1715 12.7
( 79, 56) 59.77 1706 83.5 1.8 85.3 0.98 1.43 0.03 3.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0 1706 42.0
109
( 78, 1) 42.27 926 59.0 1852.9 1912.0 0.03 45.24 43.84 123.1 119.3 105.4 108.7 105.4 88 926 1.3
( 77, 2) 56.87 1472 111.2 224.2 335.5 0.33 5.90 3.94 13.7 9.1 7.3 6.5 6.0 29 1472 10.2
( 74, 70) 29.48 1541 41.2 53.1 94.2 0.44 3.20 1.80 3.7 2.1 0.3 0.3 0.2 7 1541 18.8
( 81, 31) 18.80 834 36.8 215.8 252.6 0.15 13.44 11.48 18.3 15.7 14.2 13.9 13.4 41 834 4.5
( 80, 27) 15.62 539 37.1 1.2 38.3 0.97 2.45 0.07 4.3 0.1 0.1 0.0 0.0 0 539 24.5
( 75, 15) 26.52 413 83.3 4.1 87.4 0.95 3.30 0.15 12.7 0.6 0.7 0.1 0.1 6 413 18.2
( 76, 4) 35.43 524 111.3 27.9 139.2 0.80 3.93 0.79 15.9 3.2 3.2 1.8 1.7 13 524 15.3
( 26, 62) 9.09 485 12.7 84.8 97.5 0.13 10.73 9.33 12.1 10.5 8.1 7.9 7.5 34 485 5.6
( 24, 70) 10.50 668 14.7 23.8 38.5 0.38 3.67 2.27 3.5 2.1 0.0 0.1 0.0 0 668 16.4
( 67, 68) 10.28 662 20.6 38.7 59.2 0.35 5.76 3.76 5.4 3.5 1.6 1.8 1.7 4 662 10.4
( 67, 46) 16.92 859 23.6 20.1 43.7 0.54 2.58 1.19 3.1 1.4 0.4 0.4 0.4 0 859 23.2
( 46, 66) 151.20 1848 211.2 104.7 315.9 0.67 2.09 0.69 10.3 3.4 0.8 0.3 0.2 2 1848 28.7
( 65, 52) 138.94 1798 194.1 208.9 403.0 0.48 2.90 1.50 13.4 7.0 4.7 2.9 2.5 13 1798 20.7
( 52, 67) 15.65 661 21.9 368.7 390.5 0.06 24.96 23.56 35.3 33.3 29.0 29.4 28.3 48 661 2.4
( 89, 72) 42.88 2116 64.0 23.0 86.9 0.74 2.03 0.54 2.5 0.7 0.2 0.1 0.1 2 2116 29.6
(8013, 73) 1948 1948
(8021, 74) 1541 1541
(8009, 75) 414 414
(8017, 76) 525 525
(8019, 77) 1461 1461
(8005, 78) 941 941
(8003, 79) 1706 1706
(8002, 80) 539 539
(8016, 81) 846 846
( 34, 82) 9.26 787 18.1 10.1 28.2 0.64 3.05 1.09 2.2 0.8 0.1 0.1 0.1 0 787 19.7
( 82, 38) 35.66 778 69.7 94.8 164.6 0.42 4.62 2.66 12.7 7.4 5.7 5.1 4.8 29 778 13.0
( 36, 83) 36.59 746 87.0 537.2 624.3 0.14 17.06 14.68 50.0 43.0 40.4 38.1 36.9 79 746 3.5
( 83, 36) 26.24 535 62.4 9.2 71.6 0.87 2.73 0.35 8.0 1.0 0.3 0.2 0.2 2 535 22.0
( 83, 34) 10.19 747 24.2 83.6 107.8 0.22 10.59 8.21 8.7 6.7 5.4 5.4 5.3 14 747 5.7
( 34, 83) 7.32 537 17.4 4.9 22.3 0.78 3.04 0.66 2.5 0.5 0.0 0.0 0.0 0 537 19.7
( 61, 85) 36.09 1121 70.6 23.5 94.1 0.75 2.61 0.65 5.0 1.3 0.0 0.0 0.0 0 1121 23.0
( 27, 61) 43.15 256 135.6 109.0 244.6 0.55 5.67 2.53 57.1 25.5 23.0 22.5 21.7 78 256 10.6
( 31, 27) 24.93 187 78.4 15.7 94.1 0.83 3.77 0.63 30.1 5.1 3.0 3.2 3.0 12 187 15.9
( 45, 31) 15.52 209 48.8 142.9 191.7 0.25 12.35 9.21 54.8 40.8 38.9 37.4 36.3 81 209 4.9
( 55, 45) 15.97 140 50.2 71.4 121.7 0.41 7.62 4.47 50.9 29.9 28.5 28.2 27.5 63 140 7.9
( 71, 57) 26.75 1358 37.4 245.5 282.8 0.13 10.57 9.18 12.5 10.9 0.0 8.9 8.8 12 1358 5.7
( 72, 71) 23.97 879 33.5 307.4 340.9 0.10 14.22 12.82 23.3 21.0 20.1 18.2 17.6 49 879 4.2
( 52, 58) 26.22 1144 36.6 47.6 84.2 0.43 3.21 1.82 4.4 2.5 1.4 1.4 1.3 12 1144 18.7
( 35, 60) 166.27 982 332.5 570.7 903.3 0.37 5.43 3.43 56.1 35.9 20.1 15.8 26.9 49 982 11.0
( 60, 46) 20.89 985 41.8 335.2 377.0 0.11 18.04 16.04 23.0 20.4 18.1 18.2 17.7 28 985 3.3
( 68, 35) 70.11 382 140.2 119.6 259.8 0.54 3.71 1.71 40.5 18.6 15.5 14.0 13.9 59 382 16.2
( 68, 61) 166.23 863 325.1 142.6 467.7 0.70 2.81 0.86 32.5 10.0 7.4 6.0 5.5 48 863 21.3
( 69, 67) 16.56 857 23.1 194.1 217.2 0.11 13.12 11.72 15.4 13.8 12.2 12.2 11.9 34 857 4.6
( 10, 9) 57.96 666 113.3 321.5 434.8 0.26 7.50 5.55 38.8 28.7 25.4 23.0 22.3 66 666 8.0
( 73, 86) 95.04 1945 185.9 128.2 314.1 0.59 3.30 1.35 9.7 4.0 2.8 1.9 1.7 12 1945 18.2
( 84, 87) 7.47 572 14.6 21.3 36.0 0.41 4.81 2.85 3.8 2.2 0.1 0.1 0.0 0 572 12.5
( 71, 87) 28.97 879 57.9 14.8 72.8 0.80 2.51 0.51 5.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0 879 23.9
( 87, 69) 158.44 1460 221.3 119.1 340.5 0.65 2.15 0.75 14.0 4.9 1.6 0.8 0.7 3 1460 27.9
( 86, 71) 60.72 1370 118.7 822.2 941.0 0.13 15.50 13.54 40.8 35.7 30.5 29.8 27.9 51 1370 3.9
( 41, 88) 39.16 588 93.1 460.9 554.1 0.17 14.15 11.77 56.4 46.9 43.6 41.2 39.7 75 588 4.2
( 34, 88) 9.59 778 22.8 13.3 36.1 0.63 3.77 1.39 2.8 1.0 0.3 0.2 0.2 1 778 15.9
( 51, 49) 100.88 1916 140.9 58.4 199.4 0.71 1.98 0.58 6.2 1.8 0.0 0.0 0.0 0 1916 30.4
( 49, 51) 83.77 1591 117.0 152.8 269.8 0.43 3.22 1.82 10.2 5.8 3.5 2.5 2.3 8 1591 18.6
110
( 58, 57) 185.70 1127 259.4 512.0 771.4 0.34 4.15 2.76 40.7 27.0 0.0 18.8 17.9 60 1127 14.4
( 86, 84) 14.74 572 28.8 218.4 247.2 0.12 16.77 14.81 25.9 22.9 20.1 20.0 19.5 40 572 3.6
(8007, 89) 2116 2116
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( 39, 42) 4.80 118 15.1 0.5 15.6 0.97 3.25 0.10 7.9 0.3 0.0 0.0 0.0 0 118 18.5
( 42, 37) 6.58 117 20.7 1.3 22.0 0.94 3.34 0.20 11.2 0.7 0.0 0.0 0.0 0 117 18.0
( 37, 32) 6.00 181 18.9 1.8 20.6 0.91 3.44 0.30 6.8 0.6 0.0 0.0 0.0 0 181 17.4
( 32, 36) 4.01 181 12.6 3.6 16.2 0.78 4.04 0.90 5.4 1.2 0.3 0.1 0.1 0 181 14.8
0SUBNETWORK= 8177.10 11715 247.24 400.27 647.50 0.38 4.75 2.94 3.16 1.96 1.46 1.39 1.36 233.2 12.6
-- VEHICLE - HOURS -- --- MINUTES / VEHICLE-TRIP --- PER
TRIP
111
DISCHARGE BY LANE
LANE 1 LANE 2 LANE 3 LANE 4 LANE 5 LANE 6 LANE 7
LINK VEH VPH VEH VPH VEH VPH VEH VPH VEH VPH VEH VPH VEH VPH
---- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---
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112
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113
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( 39, 42) 118 118 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 42, 37) 117 117 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 37, 32) 181 181 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 32, 36) 181 181 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
114
ANEXO B:
Outputs do NETSIM para o link onde se
situará o PGV
115
Outputs do NETSIM antes da implantação do PGV para o link do shopping:
116
ANEXO C:
Numeração dos trechos analisados e mapa
segundo NETSIM
117
Link Trecho
87-68 Av. Borges de Medeiros entre Av. Afrânio de Melo Franco e R. Mário Ribeiro
31-30 R. Ataulfo de Paiva entre R. Cupertino Durão e R. Calos Góis
10-9 Av. Epitácio Pessoa entre Av. Vieira Souto e R. Prudente de Moraes
48-41 R. San Martin entre R, Almte Pereira Guimarães e Av Afrânio de Melo Franco
40-13 R. Ataulfo de Paiva entre Av. Borges de Medeiros e Av. Epitácio Pessa
16-24 R. Aníbal de Mendonça entre R. Barão de Jaguaripe e Av. Epitácio Pessoa
63-62 Av. Borges de Medeiros entre Av. Afrânio de Melo Franco e Jardim de Alah
39-40 Av. Borges de Medeiros entre R. Prof. Antônio Mª Teixeira e R. Ataulfo de Paiva
2-3 R. Aníbal de Mendonça entre R. Prudente de Moraes e R. Visconde de Pirajá
50-10 Av. Delfim Moreira entre Av. Borges de Medeiros e Av. Epitácio Pessoa
36-34
Av. Afrânio de Melo Franco entre R. Prof. Antônio Mª Teixeira e R. Ataulfo de
Paiva
38-40
R. Ataulfo de Paiva entre R. Almte Pereira Guimarães e Av. Borges de
Medeiros
34-38
R. Ataulfo de Paiva entre Av. Afrânio de Melo Franco e R. Almte Pereira
Guimarães
33-34 R. Ataulfo de Paiva entre R. Almte Guilhem e Av. Afrânio de Melo Franco
30-33 R. Ataulfo de Paiva entre R. Carlos Góis e R. Almte Guilhem
118
119
ANEXO D:
Planilhas do HCM para a situação antes do
PGV nos links
120
1
2
3
4
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
ciclo "C"(s)
140 130 110 110 130 100 80 130 130 130 130 130 130 130 130
tempo de vede "g"(s)
78 74 42 56 86 32 30 34 42 50 35 72 86 70 86
g / C
0,557 0,569 0,382 0,509 0,662 0,320 0,375 0,262 0,323 0,385 0,269 0,554 0,662 0,538 0,662
volume "v" (cp/h)
612 931 706 1053 816 421 1856 683 497 1999 567 852 821 821 801
volume "v" (veíc/h)
591 854 666 953 1046 421 1759 647 492 1895 537 808 778 778 759
v / c = X
0,287 0,341 0,642 0,410 0,363 0,480 1,010 0,985 0,607 0,995 0,644 0,325 0,241 0,344 0,250
capacidade "c" (veíc/h)
2058 2504 1038 2324 2880 876 1742 657 811 1905 834 2488 3222 2263 3030
tipo de chegada
333333333333333
"fpa"
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
comprim. do trecho (km)
0,204 0,079 0,150 0,088 0,135 0,070 0,159 0,097 0,120 0,083 0,100 0,115 0,095 0,108 0,112
"FFS" (km/h)
70 50 50 50 50 30 70 50 30 70 40 50 50 50 50
"TR" (s)
15,9 6,2 11,7 6,9 10,5 5,5 12,4 7,6 9,4 6,5 7,8 9,0 7,4 8,4 8,7
"d1" (s/veíc.)
16,3 15,0 27,8 16,8 9,8 27,3 25,0 47,7 37,1 39,9 42,0 15,8 8,9 17,0 8,9
"k"
0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5 0,5
"I"
0,922 0,922 0,769 0,922 0,922 0,858 0,09 0,09 0,65 0,09 0,769 0,922 0,922 0,922 0,922
"d2" (s/veíc.)
0,3 0,3 2,4 0,5 0,3 1,6 24,2 11,4 2,2 8,5 3,0 0,3 0,2 0,4 0,2
"P"
0,56 0,57 0,38 0,51 0,66 0,32 0,38 0,26 0,32 0,38 0,27 0,55 0,66 0,54 0,66
"Rp"
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
"PF"
1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
atraso "d" (s/veíc.)
16,7 15,3 30,2 17,2 10,1 28,9 49,2 59,2 39,3 48,3 45,0 16,1 9,0 17,4 9,1
"TP" (s)
32,6 21,5 41,9 24,1 20,7 34,4 61,6 66,7 48,6 54,8 52,8 25,1 16,4 25,8 17,8
velocidade "S" (km/h)
22,5 13,2 12,9 13,1 23,5 7,3 9,3 5,2 8,9 5,5 6,8 16,5 20,8 15,1 22,6
Nível de serviço
BBCBBCDEDDDB
A
B
A
Cálculo da capacidade
Av. Borges x
Av. Afrânio
R. Ataulfo P. x
R. Carlos Góis
Av. Epitácio x
R. Prudente
R. San Martin x
Av. Afrânio
R. Visc. Pirajá
x Av. Epitácio
R. Anibal x Av.
Epitácio
Av. Borges x
Jardim de Alah
Av. Borges x
Ataulfo de
Paiva
R. Anibal x R.
Prudente de
Moraes
Av. Delfim
Moreira x Av.
Epitácio
A
v. Afrânio x R.
Ataulfo
R. Ataulfo x Av.
Borges
R. Ataulfo x R.
P. Guimarães
R. Ataulfo x Av.
Afrânio
R. Ataulfo x R.
Alm. Guilhem
"s" (veíc./h)
3695 4400 2719 4564 4354 2739 4646 2511 2509 4953 3096 4493 4871 4204 4581
"so" (cp/h/faixa)
1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900
"N"
332332322323333
"W" (m)
3,35 3,05 3,05 3,05 3,05 3,05 3,35 3,05 3,05 3,35 3,05 3,05 3,05 3,05 3,05
"fw"
0,972 0,939 0,939 0,939 0,939 0,939 0,972 0,939 0,939 0,972 0,939 0,939 0,939 0,939 0,939
"HV"
111111111111111
"Et"
222222222222222
"fHV"
0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990
"G" (%)
000000000000000
"fg"
111111111111111
"Nm"
016160 0160 0160160 01616
"fp"
0,967 0,940 0,910 0,967 0,967 0,910 0,967 0,950 0,910 0,967 0,910 0,967 0,967 0,940 0,940
"Nb"
000100100000000
"fbb"
1,000 1,000 1,000 0,999 1,000 1,000 0,999 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
"fa"
111111111111111
V
g1
200,0 288,9 339,7 322,4 353,9 214,7 595,1 330,0 250,9 641,1 273,9 273,4 263,2 263,2 256,8
"fLU"
0,985 0,985 0,980 0,985 0,985 0,980 0,985 0,980 0,980 0,985 0,980 0,985 0,985 0,985 0,985
"PLT"
0,00 0,30 0,40 0,15 0,40 0,00 0,00 0,70 0,60 0,15 0,05 0,00 0,10 0,30 0,00
"fLT"
1,000 0,985 0,980 0,993 0,980 1,000 1,000 0,966 0,971 0,993 0,998 1,000 0,995 0,985 1,000
"PRT"
0,70 0,00 0,00 0,10 0,00 0,30 0,25 0,00 0,00 0,00 0,00 0,25 0,00 0,10 0,15
"fRT"
0,895 1,000 1,000 0,985 1,000 0,955 0,963 1,000 1,000 1,000 1,000 0,963 1,000 0,985 0,978
"Apbt"
0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7
"PLTA"
000000000000000
"fLpb"
1,000 0,910 0,880 0,955 0,880 1,000 1,000 0,790 0,820 0,955 0,985 1,000 0,970 0,910 1,000
"PRTA"
000000000000000
"fRpb"
0,790 1,000 1,000 0,970 1,000 0,910 0,925 1,000 1,000 1,000 1,000 0,925 1,000 0,970 0,955
R. Ataulfo x Av.
Afrânio
R. Ataulfo x R.
Alm. Guilhem
R. Ataulfo x Av.
Borges
R. Ataulfo x R.
P. Guimarães
Av. Delfim
Moreira x Av.
Epitácio
A
v. Afrânio x R.
Ataulfo
Av. Borges x
Ataulfo de
Paiva
R. Anibal x R.
Prudente de
Moraes
Nível de Serviço (LOS)
Av. Borges x
Av. Afrânio
Av. Borges x
Jardim de Alah
R. San Martin x
Av. Afrânio
R. Ataulfo P. x
R. Carlos Góis
R. Anibal x Av.
Epitácio
R. Visc. Pirajá
x Av. Epitácio
Av. Epitácio x
R. Prudente
121
comprimento do link (km)
0,204 0,079 0,15 0,088 0,135 0,07 0,159 0,097 0,12 0,083 0,1 0,115 0,095 0,108 0,112
"J"
0,003795 0,003795 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195
"Ro" (h)
0,0029 0,0016 0,0030 0,0018 0,0027 0,0023 0,0023 0,0019 0,0040 0,0012 0,0025 0,0023 0,0019 0,0022 0,0022
número de sinais no link
111111111111111
DF
1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2
"Do" (h)
0,00458 0,00402 0,00701 0,00442 0,00248 0,00771 0,00521 0,01182 0,00993 0,00821 0,01157 0,00431 0,00248 0,00462 0,00248
"R" (h)
0,008 0,006 0,010 0,006 0,005 0,010 0,019 0,017 0,014 0,013 0,014 0,007 0,004 0,007 0,005
atraso médio (s/veíc)
37,26 35,12 48,12 34,66 29,31 42,07 92,80 122,24 58,15 101,43 61,35 35,71 26,36 37,23 26,57
"s" (veí/h)
3695 4400 2719 4564 4354 2739 4646 2511 2509 4953 3096 4493 4871 4204 4581
V
elocidade "S" (km/h)
11,35 5,14 6,35 5,56 10,08 3,22 3,53 1,92 3,97 2,02 3,20 6,94 8,10 6,30 9,23
"T"
(
h
)
111111111111111
"vi"
(
veíc/h
)
591 854 666 953 1046 421 1759 647 492 1895 537 808 778 778 759
"ds"
(
veí/km/fx
)
130 130 130 130 130 130 130 130 130 130 130 130 130 130 130
Extensão (km)
0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,04 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
"AVO"
1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2 1,2
Intensidade (pes-h)
13 16 19 18 17 11 95 39 18 93 20 16 11 16 11
r
0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7 0,7
Duração (h)
0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 1,03 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0 0,0
R. Ataulfo x Av.
Afrânio
R. Ataulfo x Av.
Afrânio
R. Ataulfo x R.
Alm. Guilhem
R. Ataulfo x R.
Alm. Guilhem
R. Ataulfo x Av.
Borges
R. Ataulfo x Av.
Borges
R. Ataulfo x R.
P. Guimarães
R. Ataulfo x R.
P. Guimarães
Av. Delfim
Moreira x Av.
Epitácio
Av. Delfim
Moreira x Av.
Epitácio
A
v. Afrânio x R.
Ataulfo
A
v. Afrânio x R.
Ataulfo
A
v. Borges x R.
Ataulfo
A
v. Borges x R.
Ataulfo
R. Anibal x R.
Prudente
R. Anibal x R.
Prudente
Cálculo da velocidade
Medidas de desempenho
Av. Borges x
Jardim de Alah
R. Anibal x Av.
Epitácio
R. Visc. Pirajá
x Av. Epitácio
R. Visc. Pirajá
x Av. Epitácio
R. Anibal x Av.
Epitácio
Av. Borges x
Jardim de alah
R. Ataulfo P. x
R. Carlos Góis
R. San Martin x
Av. Afrânio
R. Ataulfo P. x
R. Carlos Góis
R. San Martin x
Av. Afrânio
Av. Epitácio x
R. Prudente
Av. Epitácio x
R. Prudente
Av. Borges x
Av. Afrânio
Av. Borges x
Av. Afrânio
122
ANEXO E:
Outputs do NETSIM para a situação depois
do PGV para todos os links da rede
123
CUMULATIVE NETSIM STATISTICS AT TIME 20: 0: 0 - PGV
ELAPSED TIME IS 1: 0: 0 ( 3600 SECONDS), TIME PERIOD 1 ELAPSED TIME IS 3600 SECONDS
VEHICLE MINUTES RATIO MINUTES/MILE -------- SECONDS / VEHICLE --------- - AVERAGE VALUES -
VEHICLE MOVE DELAY TOTAL MOVE/ TOTAL DELAY TOTAL DELAY CONTROL QUEUE STOP* STOPS VOL SPEED
LINK MILES TRIPS TIME TIME TIME TOTAL TIME TIME TIME TIME DELAY DELAY TIME (%) VPH MPH
---- ----------- -------------------- ----- ------------- ------------------------------------- -------------------
( 55, 54) 83.08 1727 116.0 27.4 143.5 0.81 1.73 0.33 5.0 1.0 0.0 0.0 0.0 0 1727 34.7
( 54, 55) 67.69 1407 94.5 32.9 127.5 0.74 1.88 0.49 5.4 1.4 0.7 0.3 0.3 3 1407 31.9
( 54, 53) 114.87 1728 160.5 18.5 179.0 0.90 1.56 0.16 6.2 0.6 0.0 0.0 0.0 0 1728 38.5
( 53, 54) 102.38 1540 143.0 45.8 188.8 0.76 1.84 0.45 7.3 1.8 0.5 0.1 0.1 0 1540 32.5
( 56, 55) 73.64 1728 102.9 99.3 202.2 0.51 2.75 1.35 7.0 3.4 2.6 2.2 2.0 16 1728 21.9
( 55, 56) 53.99 1267 75.4 10.7 86.1 0.88 1.59 0.20 4.1 0.5 0.0 0.0 0.0 0 1267 37.6
( 50, 10) 98.70 1923 137.9 522.4 660.3 0.21 6.69 5.29 20.7 16.4 11.7 11.1 10.0 30 1923 9.0
( 10, 50) 75.86 1478 106.0 62.8 168.8 0.63 2.22 0.83 6.9 2.6 0.1 0.1 0.0 1 1478 27.0
( 10, 8) 88.58 1707 123.7 38.9 162.6 0.76 1.84 0.44 5.7 1.4 0.0 0.0 0.0 0 1707 32.7
( 8, 10) 100.05 1928 139.8 1222.5 1362.3 0.10 13.62 12.22 42.2 37.9 30.5 29.0 27.2 60 1928 4.4
( 8, 5) 79.81 1706 111.5 15.4 126.8 0.88 1.59 0.19 4.5 0.5 0.1 0.0 0.0 0 1706 37.7
( 5, 8) 85.56 1829 119.5 283.5 403.0 0.30 4.71 3.31 13.2 9.3 5.7 5.0 4.6 18 1829 12.7
( 5, 1) 235.01 1721 328.3 325.6 653.8 0.50 2.78 1.39 22.7 11.3 0.0 5.7 5.1 40 1721 21.6
( 1, 5) 94.36 691 131.8 51.7 183.6 0.72 1.95 0.55 15.9 4.5 0.4 0.1 0.0 3 691 30.8
( 2, 6) 157.50 1207 308.0 390.7 698.7 0.44 4.44 2.48 34.5 19.3 11.7 9.2 11.1 52 1207 13.5
( 6, 7) 34.80 683 68.0 91.6 159.6 0.43 4.59 2.63 14.0 8.0 2.8 2.6 4.4 16 683 13.1
( 7, 9) 28.59 680 55.9 153.4 209.3 0.27 7.32 5.36 18.4 13.5 11.6 10.5 10.1 41 680 8.2
( 9, 47) 53.12 756 103.9 128.0 231.9 0.45 4.37 2.41 18.3 10.1 7.6 6.7 6.3 43 756 13.7
( 47, 48) 43.20 874 84.5 72.6 157.1 0.54 3.64 1.68 10.8 5.0 2.4 2.0 1.6 13 874 16.5
( 48, 41) 50.77 934 99.3 422.2 521.5 0.19 10.27 8.32 33.3 27.0 19.8 18.3 20.2 64 934 5.8
( 43, 44) 69.87 1048 130.8 133.1 264.0 0.50 3.78 1.91 15.1 7.6 5.9 4.7 4.4 24 1048 15.9
( 44, 45) 43.71 891 85.5 63.4 148.9 0.57 3.41 1.45 10.0 4.3 2.5 2.2 2.2 9 891 17.6
( 31, 30) 41.44 848 81.0 86.3 167.4 0.48 4.04 2.08 11.9 6.1 4.4 3.7 3.5 16 848 14.9
( 30, 33) 53.17 765 104.0 110.8 214.8 0.48 4.04 2.08 16.9 8.8 7.1 6.4 6.1 24 765 14.9
( 33, 34) 50.42 752 98.6 200.8 299.4 0.33 5.94 3.98 24.1 16.2 10.4 9.4 11.5 36 752 10.1
( 38, 40) 58.30 810 114.0 236.4 350.4 0.33 6.01 4.06 26.0 17.5 11.5 10.1 12.2 33 810 10.0
( 40, 13) 84.44 1011 165.1 216.9 382.0 0.43 4.52 2.57 22.5 12.8 10.3 9.2 8.9 33 1011 13.3
( 13, 12) 17.18 945 33.6 15.1 48.7 0.69 2.83 0.88 3.1 1.0 0.0 0.1 0.0 0 945 21.2
( 12, 11) 41.88 857 81.9 159.4 241.3 0.34 5.76 3.81 16.9 11.2 9.9 8.7 8.3 35 857 10.4
( 11, 3) 127.38 954 249.1 402.9 652.0 0.38 5.12 3.16 40.9 25.3 18.0 14.2 15.3 66 954 11.7
( 4, 20) 122.11 893 383.8 88.7 472.5 0.81 3.87 0.73 31.6 5.9 1.4 0.9 0.8 9 893 15.5
( 20, 21) 16.62 414 52.2 13.8 66.1 0.79 3.97 0.83 9.6 2.0 0.5 0.0 0.0 0 414 15.1
( 27, 28) 26.27 467 62.5 2.9 65.4 0.96 2.49 0.11 8.4 0.4 0.0 0.0 0.0 1 467 24.1
( 28, 29) 47.42 686 112.8 13.0 125.8 0.90 2.65 0.27 11.0 1.1 0.3 0.1 0.0 1 686 22.6
( 29, 35) 37.54 568 89.3 246.7 336.0 0.27 8.95 6.57 35.5 26.1 24.4 22.3 21.3 75 568 6.7
( 35, 59) 1.98 10 6.2 0.6 6.8 0.91 3.45 0.31 40.9 3.6 0.4 0.2 0.1 0 10 17.4
( 22, 19) 4.89 152 15.4 1.5 16.9 0.91 3.45 0.31 6.7 0.6 0.2 0.0 0.0 0 152 17.4
( 19, 14) 16.98 124 53.4 2.4 55.7 0.96 3.28 0.14 27.0 1.1 0.3 0.0 0.0 0 124 18.3
( 15, 17) 34.46 251 108.3 5.2 113.6 0.95 3.30 0.15 27.1 1.2 0.2 0.1 0.0 2 251 18.2
( 17, 23) 2.80 122 8.8 2.8 11.6 0.76 4.15 1.01 5.7 1.4 0.4 0.0 0.0 0 122 14.4
( 18, 16) 9.87 72 30.1 0.0 30.1 1.00 3.05 0.00 24.7 0.0 0.1 0.0 0.0 0 72 19.7
( 25, 24) 202.10 1758 282.3 450.4 732.7 0.39 3.63 2.23 24.9 15.3 11.8 8.9 8.3 41 1758 16.5
( 62, 25) 143.46 1191 200.4 59.8 260.1 0.77 1.81 0.42 13.1 3.0 0.1 0.0 0.0 0 1191 33.1
( 26, 64) 176.89 1575 247.1 76.9 324.0 0.76 1.83 0.43 12.3 2.9 0.1 0.0 0.0 0 1575 32.8
( 64, 65) 49.52 1494 69.2 8.6 77.7 0.89 1.57 0.17 3.1 0.3 0.0 0.0 0.0 0 1494 38.2
( 66, 63) 56.21 1658 78.5 45.7 124.2 0.63 2.21 0.81 4.5 1.7 0.5 0.3 0.3 2 1658 27.2
124
( 63, 62) 167.89 1708 234.5 1572.1 1806.6 0.13 10.76 9.36 63.4 55.2 47.4 41.2 37.9 81 1708 5.6
( 62, 59) 96.06 1006 187.9 67.4 255.3 0.74 2.66 0.70 15.2 4.0 0.4 0.4 1.0 7 1006 22.6
( 59, 39) 74.22 1010 145.1 38.6 183.7 0.79 2.48 0.52 10.9 2.3 1.2 0.3 0.3 1 1010 24.2
( 39, 40) 35.35 587 69.1 507.5 576.6 0.12 16.31 14.35 58.7 51.7 48.3 45.4 44.0 79 587 3.7
( 40, 47) 27.16 377 53.1 101.5 154.6 0.34 5.69 3.74 24.5 16.1 12.7 10.4 9.6 69 377 10.5
( 9, 13) 42.56 560 83.2 422.3 505.6 0.16 11.88 9.92 53.9 45.0 41.1 37.2 35.4 79 560 5.1
( 94, 21) 13.10 362 25.6 1.8 27.4 0.93 2.09 0.14 4.5 0.3 0.0 0.0 0.0 0 362 28.6
( 21, 22) 32.00 775 62.6 19.0 81.6 0.77 2.55 0.59 6.3 1.5 0.3 0.0 0.0 0 775 23.5
( 22, 23) 21.29 621 41.6 1.1 42.7 0.97 2.01 0.05 4.1 0.1 0.0 0.0 0.0 0 621 29.9
( 23, 18) 31.62 742 61.8 16.7 78.5 0.79 2.48 0.53 6.3 1.3 0.5 0.2 0.1 0 742 24.2
( 18, 25) 26.90 582 52.6 34.2 86.8 0.61 3.23 1.27 8.9 3.5 1.6 0.1 0.2 3 582 18.6
( 47, 50) 25.46 257 49.8 21.9 71.7 0.69 2.82 0.86 16.7 5.1 2.0 0.3 0.2 5 257 21.3
( 12, 7) 6.55 89 20.6 2.4 23.0 0.89 3.52 0.37 15.6 1.7 0.7 0.5 0.5 14 89 17.1
( 7, 8) 6.84 86 21.5 10.7 32.2 0.67 4.70 1.56 22.0 7.3 5.7 5.3 4.9 34 86 12.8
( 18, 17) 3.27 86 7.8 2.1 9.9 0.78 3.03 0.66 6.9 1.5 0.3 0.0 0.0 2 86 19.8
( 17, 19) 7.94 215 18.9 3.4 22.3 0.85 2.80 0.43 6.2 0.9 0.3 0.2 0.1 5 215 21.4
( 19, 20) 8.56 243 20.4 6.0 26.4 0.77 3.08 0.70 6.5 1.5 0.5 0.2 0.2 7 243 19.5
( 20, 11) 52.41 715 124.6 755.0 879.7 0.14 16.79 14.41 72.8 62.4 58.0 55.0 53.5 94 715 3.6
( 11, 6) 44.87 611 106.7 349.9 456.6 0.23 10.18 7.80 44.8 34.3 30.7 27.8 26.0 94 611 5.9
( 6, 5) 86.11 1131 204.8 76.7 281.5 0.73 3.27 0.89 14.9 4.1 1.8 0.5 0.4 5 1131 18.4
( 1, 2) 16.54 228 52.0 14.8 66.8 0.78 4.04 0.90 17.6 3.9 3.2 3.3 3.1 6 228 14.9
( 2, 3) 36.27 505 114.0 282.5 396.5 0.29 10.93 7.79 46.9 33.4 31.5 30.7 29.8 63 505 5.5
( 3, 4) 60.07 805 188.8 33.9 222.7 0.85 3.71 0.56 16.6 2.5 0.6 0.5 0.3 8 805 16.2
( 4, 14) 15.76 438 49.5 7.3 56.9 0.87 3.61 0.47 7.8 1.0 0.2 0.0 0.0 1 438 16.6
( 95, 15) 4.48 221 14.1 1.8 15.9 0.89 3.54 0.40 4.3 0.5 0.3 0.2 0.1 4 221 17.0
( 15, 16) 13.70 389 43.1 4.3 47.4 0.91 3.46 0.32 7.3 0.7 0.2 0.0 0.0 0 389 17.3
( 16, 24) 13.08 303 41.1 133.4 174.5 0.24 13.34 10.19 34.6 26.4 24.9 23.9 22.5 72 303 4.5
( 35, 36) 54.60 592 129.9 47.9 177.7 0.73 3.26 0.88 18.0 4.8 2.9 2.5 2.2 14 592 18.4
( 36, 35) 67.98 737 161.7 242.1 403.8 0.40 5.94 3.56 32.6 19.5 17.3 15.6 14.8 64 737 10.1
( 88, 41) 53.99 803 128.4 677.6 806.0 0.16 14.93 12.55 59.5 50.0 43.4 41.6 38.3 67 803 4.0
( 88, 34) 7.44 595 17.7 53.3 71.0 0.25 9.54 7.17 7.2 5.4 3.3 3.6 3.3 8 595 6.3
( 41, 51) 41.97 395 99.8 325.0 424.8 0.23 10.12 7.74 64.3 49.2 46.3 43.8 42.7 84 395 5.9
( 51, 41) 44.26 425 105.3 177.1 282.4 0.37 6.38 4.00 39.5 24.7 23.2 21.6 20.8 63 425 9.4
( 69, 68) 10.72 596 20.1 150.6 170.7 0.12 15.92 14.05 17.4 15.4 13.2 13.5 12.8 31 596 3.8
( 49, 50) 89.33 1949 124.8 59.9 184.7 0.68 2.07 0.67 5.7 1.8 0.6 0.2 0.1 1 1949 29.0
( 50, 49) 79.47 1734 111.0 65.2 176.2 0.63 2.22 0.82 6.1 2.3 0.6 0.2 0.1 0 1734 27.1
( 49, 48) 17.55 172 55.2 30.7 85.8 0.64 4.89 1.75 29.7 10.6 9.4 9.7 9.3 38 172 12.3
( 48, 38) 7.39 100 23.2 75.0 98.3 0.24 13.30 10.16 58.5 44.6 43.4 42.5 41.8 81 100 4.5
( 38, 37) 3.72 65 11.7 3.2 14.9 0.78 4.02 0.87 13.8 3.0 2.8 2.5 2.3 7 65 14.9
( 29, 33) 16.61 121 52.2 79.6 131.8 0.40 7.93 4.79 65.4 39.5 37.6 37.0 36.2 83 121 7.6
( 33, 43) 10.59 138 33.3 8.1 41.3 0.80 3.90 0.76 18.0 3.5 1.6 1.8 1.6 13 138 15.4
( 43, 53) 29.00 251 91.1 40.1 131.2 0.69 4.53 1.38 31.1 9.5 7.0 6.3 6.0 21 251 13.3
( 54, 44) 14.47 127 45.5 73.9 119.4 0.38 8.25 5.10 56.0 34.6 34.0 32.9 32.2 61 127 7.3
( 44, 30) 21.37 281 67.2 238.9 306.0 0.22 14.32 11.18 65.1 51.0 48.8 46.8 45.3 88 281 4.2
( 93, 28) 14.97 219 47.1 28.2 75.3 0.62 5.03 1.89 20.6 7.7 4.5 4.9 4.7 22 219 11.9
( 66, 65) 5.71 267 8.0 9.7 17.7 0.45 3.10 1.70 4.0 2.2 0.0 0.0 0.0 0 267 19.4
( 64, 63) 1.73 83 5.1 0.0 5.1 1.00 2.96 0.00 3.7 0.0 0.0 0.0 0.0 0 83 20.3
( 41, 43) 78.54 1163 153.6 46.6 200.2 0.77 2.55 0.59 10.3 2.4 0.3 0.1 0.1 3 1163 23.5
( 51, 53) 86.50 1298 120.8 30.8 151.6 0.80 1.75 0.36 7.0 1.4 0.1 0.0 0.0 1 1298 34.2
( 53, 51) 116.92 1739 163.3 376.8 540.1 0.30 4.62 3.22 18.6 13.0 11.6 10.3 9.9 28 1739 13.0
( 79, 56) 60.55 1728 84.6 1.8 86.4 0.98 1.43 0.03 3.0 0.1 0.0 0.0 0.0 0 1728 42.0
( 78, 1) 41.35 906 57.8 1823.7 1881.5 0.03 45.50 44.10 124.4 120.7 107.6 110.2 106.8 86 906 1.3
( 77, 2) 57.57 1490 112.6 227.3 339.9 0.33 5.90 3.95 13.7 9.1 7.3 6.4 5.9 30 1490 10.2
( 74, 70) 29.84 1560 41.7 54.1 95.8 0.44 3.21 1.81 3.7 2.1 0.3 0.3 0.2 7 1560 18.7
( 81, 31) 18.98 842 37.1 221.3 258.4 0.14 13.62 11.66 18.6 16.0 14.5 14.1 13.6 41 842 4.4
125
( 80, 27) 15.82 546 37.6 1.1 38.7 0.97 2.45 0.07 4.3 0.1 0.1 0.0 0.0 0 546 24.5
( 75, 15) 26.90 419 84.5 3.7 88.2 0.96 3.28 0.14 12.6 0.5 0.7 0.1 0.1 3 419 18.3
( 76, 4) 35.90 531 112.8 20.7 133.6 0.84 3.72 0.58 15.1 2.3 2.4 1.1 1.0 11 531 16.1
( 26, 62) 9.21 491 12.9 120.5 133.4 0.10 14.49 13.09 16.3 14.7 10.1 10.4 9.9 41 491 4.1
( 24, 70) 8.24 524 11.5 18.4 29.9 0.38 3.63 2.24 3.4 2.1 0.0 0.1 0.0 0 524 16.5
( 67, 68) 10.39 669 20.8 39.2 60.0 0.35 5.78 3.78 5.4 3.5 1.8 1.9 1.8 4 669 10.4
( 67, 46) 17.27 877 24.1 20.8 45.0 0.54 2.60 1.21 3.1 1.4 0.5 0.5 0.4 0 877 23.1
( 46, 66) 157.83 1929 220.5 116.9 337.4 0.65 2.14 0.74 10.5 3.6 0.8 0.2 0.1 2 1929 28.1
( 65, 52) 136.62 1768 190.8 176.1 367.0 0.52 2.69 1.29 12.4 6.0 4.0 2.4 2.1 12 1768 22.3
( 52, 67) 15.81 668 22.1 355.6 377.7 0.06 23.89 22.49 33.9 31.9 27.5 28.2 27.1 46 668 2.5
( 89, 72) 43.43 2143 64.8 23.2 87.9 0.74 2.03 0.53 2.5 0.6 0.2 0.1 0.1 2 2143 29.6
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( 34, 82) 9.17 782 17.9 9.0 27.0 0.67 2.94 0.98 2.1 0.7 0.1 0.1 0.1 0 782 20.4
( 82, 38) 35.34 771 69.1 93.9 163.1 0.42 4.61 2.66 12.7 7.3 5.6 4.9 4.6 29 771 13.0
( 36, 83) 38.26 780 91.0 674.0 765.0 0.12 19.99 17.62 58.8 51.8 47.3 45.8 44.0 77 780 3.0
( 83, 36) 26.10 532 62.1 10.1 72.2 0.86 2.77 0.39 8.1 1.1 0.4 0.3 0.3 8 532 21.7
( 83, 34) 10.65 781 25.3 163.0 188.4 0.13 17.69 15.31 14.5 12.5 10.7 10.7 10.5 20 781 3.4
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( 69, 67) 16.88 874 23.6 191.3 214.9 0.11 12.73 11.33 14.9 13.3 11.6 11.7 11.3 32 874 4.7
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( 34, 88) 10.00 811 23.8 22.3 46.1 0.52 4.61 2.23 3.4 1.6 0.6 0.6 0.5 2 811 13.0
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( 58, 57) 179.77 1091 251.1 419.8 671.0 0.37 3.73 2.34 36.6 22.9 0.0 15.5 14.7 53 1091 16.1
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(8007, 89) 2143 2143
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126
( 37, 32) 13.06 394 41.0 2.5 43.5 0.94 3.33 0.19 6.6 0.4 0.0 0.0 0.0 0 394 18.0
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-- VEHICLE - HOURS -- --- MINUTES / VEHICLE-TRIP --- PER
TRIP
127
DISCHARGE BY LANE
LANE 1 LANE 2 LANE 3 LANE 4 LANE 5 LANE 6 LANE 7
LINK VEH VPH VEH VPH VEH VPH VEH VPH VEH VPH VEH VPH VEH VPH
---- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- --- ---
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128
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( 16, 24) 223 223 80 80 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 35, 36) 309 309 283 283 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 36, 35) 357 357 380 380 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 88, 41) 526 526 277 277 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 88, 34) 354 354 241 241 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 41, 51) 177 177 218 218 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 51, 41) 249 249 176 176 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 69, 68) 459 459 137 137 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 49, 50) 587 587 673 673 689 689 0 0 0 0 0 0 0 0
( 50, 49) 656 656 548 548 530 530 0 0 0 0 0 0 0 0
( 49, 48) 172 172 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 48, 38) 100 100 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 38, 37) 65 65 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 29, 33) 121 121 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 33, 43) 138 138 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 43, 53) 251 251 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 54, 44) 127 127 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 44, 30) 281 281 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 93, 28) 219 219 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 66, 65) 0 0 267 267 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 64, 63) 24 24 59 59 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 41, 43) 567 567 272 272 324 324 0 0 0 0 0 0 0 0
( 51, 53) 370 370 504 504 424 424 0 0 0 0 0 0 0 0
( 53, 51) 650 650 639 639 450 450 0 0 0 0 0 0 0 0
( 79, 56) 866 866 746 746 116 116 0 0 0 0 0 0 0 0
( 78, 1) 314 314 230 230 362 362 0 0 0 0 0 0 0 0
( 77, 2) 685 685 514 514 291 291 0 0 0 0 0 0 0 0
( 74, 70) 828 828 429 429 303 303 0 0 0 0 0 0 0 0
( 81, 31) 340 340 269 269 233 233 0 0 0 0 0 0 0 0
( 80, 27) 368 368 178 178 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 75, 15) 248 248 171 171 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
129
( 76, 4) 531 531 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 26, 62) 491 491 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 24, 70) 524 524 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 67, 68) 147 147 522 522 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 67, 46) 89 89 401 401 387 387 0 0 0 0 0 0 0 0
( 46, 66) 694 694 951 951 284 284 0 0 0 0 0 0 0 0
( 65, 52) 458 458 648 648 366 366 296 296 0 0 0 0 0 0
( 52, 67) 160 160 436 436 72 72 0 0 0 0 0 0 0 0
( 89, 72) 1225 1225 709 709 209 209 0 0 0 0 0 0 0 0
( 34, 82) 406 406 230 230 146 146 0 0 0 0 0 0 0 0
( 82, 38) 344 344 269 269 158 158 0 0 0 0 0 0 0 0
( 36, 83) 360 360 420 420 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 83, 36) 150 150 382 382 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 83, 34) 352 352 429 429 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 34, 83) 111 111 425 425 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 61, 85) 322 322 458 458 304 304 0 0 0 0 0 0 0 0
( 91, 61) 70 70 115 115 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 31, 27) 178 178 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 45, 31) 187 187 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 55, 45) 136 136 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 71, 57) 695 695 687 687 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 72, 71) 159 159 494 494 248 248 0 0 0 0 0 0 0 0
( 52, 58) 473 473 634 634 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 35, 60) 554 554 493 493 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 60, 46) 562 562 490 490 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 68, 35) 141 141 214 214 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 68, 61) 319 319 388 388 189 189 0 0 0 0 0 0 0 0
( 69, 67) 90 90 410 410 374 374 0 0 0 0 0 0 0 0
( 10, 9) 301 301 365 365 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 73, 86) 566 566 791 791 612 612 0 0 0 0 0 0 0 0
( 84, 87) 264 264 306 306 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 71, 87) 168 168 513 513 221 221 0 0 0 0 0 0 0 0
( 87, 69) 438 438 682 682 362 362 0 0 0 0 0 0 0 0
( 86, 71) 668 668 616 616 109 109 0 0 0 0 0 0 0 0
( 41, 88) 316 316 282 282 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 34, 88) 411 411 400 400 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 51, 49) 598 598 715 715 640 640 0 0 0 0 0 0 0 0
( 49, 51) 577 577 464 464 514 514 0 0 0 0 0 0 0 0
( 58, 57) 542 542 549 549 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 86, 84) 269 269 303 303 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 24, 90) 645 645 572 572 320 320 0 0 0 0 0 0 0 0
( 39, 42) 406 406 13 13 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 42, 37) 213 213 117 117 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 37, 32) 211 211 183 183 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 32, 36) 210 210 184 184 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 27, 91) 165 165 92 92 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 30, 93) 355 355 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 13, 94) 321 321 310 310 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 14, 95) 304 304 76 76 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0
( 70, 26) 827 827 908 908 343 343 0 0 0 0 0 0 0 0
130
ANEXO F:
Outputs do NETSIM para o link onde se situa
o PGV
131
Outputs do NETSIM depois da implantação do PGV para o link do shopping:
132
ANEXO G:
Planilhas do HCM para a situação depois da
implantação do PGV nos links
133
Nível de Serviço (LOS)
Av. Borges x
Av. Afrânio
R. Ataulfo x R.
Carlos Góis
Av. Epitácio x
R. Prudente
R. San Martin x
Av. Afrânio
R. Visc. Pirajá
x Av. Epitácio
R. Anibal x Av.
Epitácio
Av. Borges x
Jardim de Alah
Av. Borges x
Ataulfo de
Paiva
R. Anibal x R.
Prudente de
Moraes
Av. Delfim
Moreira x Av.
Epitácio
A
v. Afrânio x R.
Ataulfo
R. Ataulfo x Av.
Borges
R. Ataulfo x R.
P. Guimarães
R. Ataulfo x Av.
Afrânio
R. Ataulfo x R.
Alm. Guilhem
ciclo "C"(s)
140 130 110 110 130 100 80 130 130 130 130 130 130 130 130
tempo de vede "g"(s)
78 86 42 56 86 32 30 34 37 50 35 72 86 70 86
g / C
0,557 0,662 0,382 0,509 0,662 0,320 0,375 0,262 0,285 0,385 0,269 0,554 0,662 0,538 0,662
volume "v" (cp/h)
617 924 706 1032 789 303 1802 619 510 2029 565 855 813 793 807
volume "v" (veíc/h)
596 848 666 934 1011 303 1708 587 505 1923 536 810 771 752 765
v / c = X
0,290 0,291 0,642 0,402 0,351 0,346 0,980 0,894 0,707 1,009 0,643 0,326 0,239 0,332 0,252
capacidade "c" (veíc/h)
2058 2910 1038 2324 2880 876 1742 657 714 1905 834 2488 3222 2263 3030
tipo de chegada
333333333333333
"fpa"
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
comprim. do trecho (km)
0,204 0,079 0,150 0,088 0,135 0,070 0,159 0,097 0,120 0,083 0,100 0,115 0,095 0,108 0,112
"FFS" (km/h)
85 50 50 50 50 30 70 50 30 70 40 50 50 50 50
"TR" (s)
15,9 6,2 11,7 6,9 10,5 5,5 12,4 7,6 9,4 6,5 7,8 9,0 7,4 8,4 8,7
"d1" (s/veíc.)
16,4 9,2 27,8 16,7 9,7 26,0 24,7 46,3 41,6 40,0 42,0 15,8 8,8 16,9 8,9
"k"
0,50,50,50,50,50,50,50,50,50,50,50,50,50,50,5
"I"
0,922 0,922 0,650 0,922 0,922 0,922 0,09 0,09 0,65 0,09 0,769 0,922 0,922 0,922 0,922
"d2" (s/veíc.)
0,3 0,2 2,0 0,5 0,3 1,0 4,1 2,1 3,9 23,5 3,0 0,3 0,2 0,4 0,2
"P"
0,56 0,66 0,38 0,51 0,66 0,32 0,38 0,26 0,28 0,38 0,27 0,55 0,66 0,54 0,66
"Rp"
1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00 1,00
"PF"
1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
atraso "d" (s/veíc.)
16,7 9,5 29,8 17,1 10,0 27,0 28,9 48,3 45,6 63,5 45,0 16,1 9,0 17,2 9,1
"TP" (s)
32,6 15,6 41,5 24,0 20,5 32,5 41,3 55,9 54,9 70,0 52,8 25,1 16,4 25,7 17,9
"S" (km/h)
22,5 18,2 13,0 13,2 23,7 7,8 13,9 6,2 7,9 4,3 6,8 16,5 20,8 15,2 22,6
Nível de serviço
B
A
CBBCCDDEDB
A
B
A
Cálculo da capacidade
Av. Borges x
Av. Afrânio
R. Ataulfo P. x
R. Carlos Góis
Av. Epitácio x
R. Prudente
R. San Martin x
Av. Afrânio
R. Visc. Pirajá
x Av. Epitácio
R. Anibal x Av.
Epitácio
Av. Borges x
Jardim de Alah
Av. Borges x
Ataulfo de
Paiva
R. Anibal x R.
Prudente de
Moraes
Av. Delfim
Moreira x Av.
Epitácio
A
v. Afrânio x R.
Ataulfo
R. Ataulfo x Av.
Borges
R. Ataulfo x R.
P. Guimarães
R. Ataulfo x Av.
Afrânio
R. Ataulfo x R.
Alm. Guilhem
"s" (veíc./h)
3695 4400 2719 4564 4354 2739 4646 2511 2509 4953 3096 4493 4871 4204 4581
"so" (cp/h/faixa)
1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900 1900
"N"
332332322323333
"W" (m)
3,35 3,05 3,05 3,05 3,05 3,05 3,35 3,05 3,05 3,35 3,05 3,05 3,05 3,05 3,05
"fw"
0,972 0,939 0,939 0,939 0,939 0,939 0,972 0,939 0,939 0,972 0,939 0,939 0,939 0,939 0,939
"HV"
111111111111111
"Et"
222222222222222
"fHV"
0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990 0,990
"G" (%)
000000000000000
"fg"
111111111111111
"Nm"
016160 0160 0160160 01616
"fp"
0,967 0,940 0,910 0,967 0,967 0,910 0,967 0,950 0,910 0,967 0,910 0,967 0,967 0,940 0,940
"Nb"
000100100000000
"fbb"
1,000 1,000 1,000 0,999 1,000 1,000 0,999 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000 1,000
"fa"
111111111111111
V
g1
201,6 286,9 339,7 316,0 342,1 154,5 577,9 299,4 257,6 650,6 273,4 274,1 260,9 254,4 258,8
"fLU"
0,985 0,985 0,980 0,985 0,985 0,980 0,985 0,980 0,980 0,985 0,980 0,985 0,985 0,985 0,985
"PLT"
0,00 0,30 0,40 0,15 0,40 0,00 0,00 0,70 0,60 0,15 0,05 0,00 0,10 0,30 0,00
"fLT"
1,000 0,985 0,980 0,993 0,980 1,000 1,000 0,966 0,971 0,993 0,998 1,000 0,995 0,985 1,000
"PRT"
0,70 0,00 0,00 0,10 0,00 0,30 0,25 0,00 0,00 0,00 0,00 0,25 0,00 0,10 0,15
"fRT"
0,895 1,000 1,000 0,985 1,000 0,955 0,963 1,000 1,000 1,000 1,000 0,963 1,000 0,985 0,978
"Apbt"
0,70,70,70,70,70,70,70,70,70,70,70,70,70,70,7
"PLTA"
000000000000000
"fLpb"
1,000 0,910 0,880 0,955 0,880 1,000 1,000 0,790 0,820 0,955 0,985 1,000 0,970 0,910 1,000
"PRTA"
00000 00000000
"fRpb"
0,790 1,000 1,000 0,970 1,000 0,910 0,925 1,000 1,000 1,000 1,000 0,925 1,000 0,970 0,955
134
Cálculo da velocidade
Av. Borges x
Av. Afrânio
R. Ataulfo P. x
R. Carlos Góis
Av. Epitácio x
R. Prudente
R. San Martin x
Av. Afrânio
R. Visc. Pirajá
x Av. Epitácio
R. Anibal x Av.
Epitácio
Av. Borges x
Jardim de alah
A
v. Borges x R.
Ataulfo
R. Anibal x R.
Prudente
Av. Delfim
Moreira x Av.
Epitácio
A
v. Afrânio x R.
Ataulfo
R. Ataulfo x Av.
Borges
R. Ataulfo x R.
P. Guimarães
R. Ataulfo x Av.
Afrânio
R. Ataulfo x R.
Alm. Guilhem
comprimento do link (km)
0,204 0,079 0,15 0,088 0,135 0,07 0,159 0,097 0,12 0,083 0,1 0,115 0,095 0,108 0,112
"J"
0,003795 0,003795 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195 0,003195
"Ro" (h)
0,0024 0,0016 0,0030 0,0018 0,0027 0,0023 0,0023 0,0019 0,0040 0,0012 0,0025 0,0023 0,0019 0,0022 0,0022
número de sinais no link
111111111111111
DF
1,21,21,21,21,21,21,21,21,21,21,21,21,21,21,2
"Do" (h)
0,00458 0,00248 0,00701 0,00442 0,00248 0,00771 0,00521 0,01182 0,01109 0,00821 0,01157 0,00431 0,00248 0,00462 0,00248
"R" (h)
0,007 0,004 0,010 0,006 0,005 0,010 0,013 0,014 0,015 0,017 0,014 0,007 0,004 0,007 0,005
atraso médio (s/veíc)
37,32 27,51 48,12 34,47 28,99 39,31 68,04 83,44 64,24 115,75 61,31 35,73 26,31 36,93 26,61
"s" (veí/h)
3695 4400 2719 4564 4354 2739 4646 2511 2509 4953 3096 4493 4871 4204 4581
Velocidade "S" (km/h)
11,68 6,74 6,35 5,57 10,15 3,34 5,03 2,59 3,62 1,69 3,20 6,94 8,11 6,33 9,22
Medidas de desempenho
Av. Borges x
Av. Afrânio
R. Ataulfo P. x
R. Carlos Góis
Av. Epitácio x
R. Prudente
R. San Martin x
Av. Afrânio
R. Visc. Pirajá
x Av. Epitácio
R. Anibal x Av.
Epitácio
Av. Borges x
Jardim de Alah
A
v. Borges x R.
Ataulfo
R. Anibal x R.
Prudente
Av. Delfim
Moreira x Av.
Epitácio
A
v. Afrânio x R.
Ataulfo
R. Ataulfo x Av.
Borges
R. Ataulfo x R.
P. Guimarães
R. Ataulfo x Av.
Afrânio
R. Ataulfo x R.
Alm. Guilhem
"T"
(
h
)
111111111111111
"vi"
(
veíc/h
)
596 848 666 934 1011 303 1708 587 505 1923 536 810 771 752 765
"ds"
(
veí/km/fx
)
130 130 130 130 130 130 130 130 130 130 130 130 130 130 130
Extensão
(
km
)
0,00,00,00,00,00,00,00,00,00,050,00,00,00,00,0
"AVO"
1,21,21,21,21,21,21,21,21,21,21,21,21,21,21,2
Intensidade (pes-h)
12 12 19 18 16 8 65 26 20 113 20 16 11 15 11
r
0,70,70,70,70,70,70,70,70,70,70,70,70,70,70,7
Duração (h)
0,00,00,00,00,00,00,00,00,01,000,00,00,00,00,0
Livros Grátis
( http://www.livrosgratis.com.br )
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